大模型训练数据使用商标，如何规避侵权风险？

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随着大模型在营销、设计、内容生成等领域的广泛应用，其训练数据中海量的商标标识引发了新的法律风险。企业必须清晰地认识到：将商标数据用于AI训练，并非绝对安全的“合理使用”地带，其合法性行走在灰色边缘，亟需建立前瞻性的合规框架。本文将深入剖析商标侵权的认定边界，并为企业提供一套可落地的风险防控策略。

一、 商标侵权风险的核心：从“静态使用”到“动态输出”

传统商标侵权主要聚焦于在商品或服务上使用相同或近似标识，导致消费者混淆。而AI场景下的商标使用更为复杂，需从两个阶段评估风险：

1. 训练阶段：数据输入行为的合法性争议
在训练过程中，模型将商标作为数据样本进行学习和特征提取，这一行为本身是否构成商标“使用”存在法律争议。

• 侵权风险较低的情形：如果仅仅是出于技术分析目的，在非公开的内部训练环境中将商标作为文本或图像特征的一部分进行学习，且未对商标功能造成损害，法院可能倾向于不认定为商标法意义上的“使用”。这种行为可能被归为“转换性使用”，即为了不同于商标原始功能（识别来源）的新目的（训练AI）而使用。

• 高风险雷区：然而，数据的获取方式可能带来其他法律风险。如果通过爬虫等技术收集商标数据，违反了目标网站的Robots协议、服务条款或侵犯了数据库的合法权益，则可能构成不正当竞争或违反《反不正当竞争法》，即便不直接侵犯商标权，也为整个项目埋下隐患。

2. 生成阶段：模型输出行为的直接侵权风险
这是风险最高、最易引发诉讼的环节。当模型根据用户指令生成的内容涉及第三方商标时，可能构成直接侵权。

• 导致消费者混淆：如果模型生成的内容（如广告文案、产品设计图）中包含了他人商标，并使得相关公众误认为该内容与商标权利人存在授权、赞助或关联关系，即构成经典的商标侵权。

• 商标淡化：即使是用于非竞争商品上，如果对驰名商标进行了不当使用，削弱了其显著性与声誉，也可能构成商标淡化侵权。

• 辅助侵权与虚假广告：若生成内容包含商标并进行虚假或误导性的宣传，不仅可能构成商标侵权，还可能违反《广告法》，承担相应的法律责任。

二、 构建“数据-模型-运营”三层防控体系

为系统性应对上述风险，企业需建立贯穿AI全生命周期的商标合规体系。

第一层：数据准入与来源合规
在训练数据上“清洁源头”，是防控风险的第一道屏障。

• 建立商标识别与过滤清单：在数据预处理阶段，利用技术工具识别并筛选出训练数据中未获授权的知名商标。对于无法获得授权的核心商标数据，应考虑主动排除。

• 确保数据来源合法授权：优先使用经合法授权、来源清晰的数据集。对于通过网络爬取的数据，必须进行合规性审查，确保其不违反网站明示或默示的禁止性规定，并尊重数据的权益边界。

第二层：模型输出与内容管控
在模型生成侧“设置关卡”，防止侵权内容的产生与传播。

• 内置商标风险过滤机制：在模型推理或后处理环节，部署基于规则或AI的内容安全过滤器。该机制应能识别并阻止模型生成可能造成“混淆误认”或“商标淡化”的高风险内容，例如生成与特定品牌“实质性相似”的标识，或生成暗示与某品牌存在不实关联的文本。

• 设定明确的用户使用条款：在面向用户的服务协议中，明确禁止用户利用模型生成侵权内容、进行不正当竞争或制作虚假广告，并保留对违规用户追究责任的权利，以此分担和转移部分法律风险。

第三层：法律动态与运营审查
建立常态化的合规监控与应对机制，适应快速变化的法律环境。

• 定期进行商标风险审计：定期对模型的训练数据样本和典型输出内容进行法律风险评估，检查是否存在潜在的侵权漏洞。

• 密切关注司法判例与监管动态：AI生成物商标侵权是全球法律界的新议题。需密切关注国内外相关司法判例以及监管机构（如国家网信办、市场监管总局）的最新执法动向，及时调整内部合规策略，确保其始终与《商标法》、《反不正当竞争法》及《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规的要求保持一致。

三、 总结：在创新与权利之间寻求平衡

对大模型开发者而言，商标数据是一把双刃剑。它赋予模型认知现实世界的能力，却也带来了真切的法律风险。企业绝不能抱有“技术中立”的侥幸心理，而应主动将商标合规深度嵌入到数据治理、算法设计和运营管理的每一个环节。通过在创新与知识产权保护之间找到审慎的平衡，企业不仅能有效规避诉讼，更能构建负责任、可持续的AI商业生态。