使用公共部门的开放数据训练大模型：必须遵守的六大合规要点

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在AI大模型训练的热潮中，公共部门提供的开放数据因其易获取、低成本的特点而备受青睐。然而，”开放”不等于”无约束”，这些数据同样受到严格的使用条款限制。本文将系统解析使用公共开放数据训练大模型时必须遵守的核心合规要求，帮助企业规避潜在的法律风险。

一、 授权协议合规：遵循特定的开放许可框架

公共部门的开放数据通常附带明确的授权协议，不同的许可类型对应不同的合规义务。

1. 常见开放许可类型及要求

• CC0（公共领域贡献）：权利者放弃所有权利，数据可自由使用，但仍需注意数据中可能包含的第三方权利

• CC BY（署名许可）：允许商业使用和改编，但必须给予适当署名，说明原始来源

• CC BY-NC（署名-非商业性）：禁止商业用途，大模型的商业性训练活动将受到限制

• OGL（开放政府许可）：通常要求注明数据来源，并明确说明对原始数据的任何修改

2. 合规实操要点

• 建立开放许可证识别和分类系统

• 针对不同许可证类型制定差异化的使用流程

• 在模型文档和数据溯源记录中完整保留署名信息

二、 隐私保护义务：确保数据匿名化有效性

公共数据中的个人信息保护风险极易被忽视，但法律责任并不因此减免。

1. 匿名化验证要求

• 即使数据由公共部门提供，仍需独立验证其匿名化程度

• 评估通过数据关联实现重新识别的风险

• 对敏感字段进行额外的脱敏处理

2. 跨境传输合规

• 公共数据中可能隐含的个人信息出境仍需满足跨境传输要求

• 评估数据接收国的保护水平是否达到母国标准

三、 数据完整性保障：维护原始数据的真实性

1. 禁止篡改义务

• 不得为训练目的而故意修改或歪曲原始数据

• 保持数据上下文语境的完整性

• 对数据的任何预处理都应记录并可追溯

2. 时效性管理

• 关注数据的发布和更新日期

• 对经济、医疗等时效敏感领域的数据建立定期更新机制

• 在模型卡片中明确说明训练数据的时间范围

四、 使用目的限制：防范违法和伦理风险

1. 合法使用边界

• 禁止使用数据训练从事违法活动的模型

• 避免用于生成虚假信息、歧视性内容或侵犯他人权益

2. 伦理合规审查

• 建立数据使用的伦理评估机制

• 特别关注可能加剧社会偏见或歧视的数据特征

五、 程序性义务：履行备案和告知要求

1. 使用备案管理

• 部分政府部门要求大规模商业使用前进行备案

• 保留与数据提供方的沟通记录

• 按时提交使用报告（如要求）

2. 合规证明准备

• 准备数据使用合规性说明文档

• 建立快速响应监管询问的机制

六、 第三方权利审查：识别潜在的权利瑕疵

1. 嵌入式内容排查

• 核查数据中是否包含受版权保护的第三方内容（如图片、文献摘录）

• 评估合理使用条款的适用性

• 必要时获取额外授权

2. 权利担保缺失的风险应对

• 公共部门通常不提供数据权利担保

• 购买相应的数据合规保险

• 建立风险准备金制度

七、 责任豁免与风险自担：构建企业自身的防护体系

1. 理解责任限制条款

• 公共部门通常明确排除对数据使用后果的责任

• 企业需独立承担模型输出的一切法律责任

2. 风险缓释措施

• 建立完善的数据质量评估流程

• 实施多层次的内容安全过滤

• 准备数据侵权应急响应预案

结语

使用公共开放数据训练大模型绝非简单的”拿来主义”，而是需要建立系统化合规管理体系的专业活动。企业应当摒弃”公共数据无风险”的误解，通过建立专门的开放数据合规团队、制定详细的审查流程、实施全生命期的风险管理，才能真正发挥公共开放数据的价值，同时确保企业的合规安全。在数据治理日益严格的背景下，对公共数据的尊重和规范使用，将成为AI企业核心竞争力的重要组成部分。