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人工智能大模型训练数据供给的激励性法律规制

谢潇 罗世杰

谢潇, 罗世杰. 人工智能大模型训练数据供给的激励性法律规制[J]. 广东财经大学学报, 2025, 40(6): 110-119.
引用本文: 谢潇, 罗世杰. 人工智能大模型训练数据供给的激励性法律规制[J]. 广东财经大学学报, 2025, 40(6): 110-119.
XIE Xiao, LUO Shijie. Incentive-based Legal Regulation for the Training Data Supply in Large-scale Artificial Intelligence Models[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2025, 40(6): 110-119.
Citation: XIE Xiao, LUO Shijie. Incentive-based Legal Regulation for the Training Data Supply in Large-scale Artificial Intelligence Models[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2025, 40(6): 110-119.

人工智能大模型训练数据供给的激励性法律规制

基金项目: 

国家社会科学基金项目 24FFXB063

教育部哲学社会科学研究后期资助项目 22JHQ071

详细信息
    作者简介:

    谢潇(1988-),男,重庆璧山人,重庆大学法学院副教授,博士生导师

    罗世杰(1999-),男,四川内江人,重庆大学法学院博士研究生

  • 中图分类号: D922.17;TP274.2

Incentive-based Legal Regulation for the Training Data Supply in Large-scale Artificial Intelligence Models

  • 摘要: 训练数据的高质量供给对于大模型技术发展有着决定性作用。目前,我国大模型训练数据的法律规制理念以安全防控和风险约束为主,相对忽视供给侧的激励性功能,易造成训练数据源头生成、市场调节与政府干预三重失灵的结构性困境。为促进高质量训练数据的持续与稳定供给,基于“有效市场”与“有为政府”的共生逻辑,可以在大模型训练数据供给立法中引入激励性法律规制理念,通过激励相容机制将行为约束转化为行为激励。具体而言,应确立价值平衡、分层协调与比例适度的激励性法律规制原则;拓宽激励性规制的主体与对象范围,形成多元协同的激励机制;完善权利赋予型、收益成本型与资格荣誉型等激励性规制工具,强化立法支撑与适用衔接;在尊重市场规律的激励性规制前提下辅以适度强制性规制,实现市场调节与政府干预的平衡。
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出版历程
  • 收稿日期:  2025-06-12
  • 网络出版日期:  2025-12-17
  • 刊出日期:  2025-11-28

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