[智能应用]加快建立人工智能训练数据合理使用制度 [复制链接]

近日，中央网信办印发通知，在全国范围内部署开展为期4个月的“清朗·整治AI应用乱象”专项行动。该行动第一阶段重点整治的问题中就包括大模型训练语料安全，如训练语料审核把关不严，模型训练数据存在违法不良信息；训练数据来源合规性存在问题，模型训练过程中使用未经授权的文字、图片、音视频等数据，明确强化AI技术源头治理。

　　回溯人工智能的发展历程，从最初的文本生成，到如今的图像、音乐、视频等多模态内容生成，每向前迈进一步，对训练数据的广度、深度和复杂性的要求就更高一层。可以说，没有数据，就没有模型；没有高质量数据，就没有高水平模型。今天的大模型竞争，表面上看是算法与算力的竞争，实则是数据供给与数据治理能力的竞争。谁能在合法合规的前提下稳定获得可用数据，建设高质量语料和数据集，谁就能在未来的人工智能竞争中占据主动甚至主导地位。

　　当前，针对人工智能训练数据的使用，尚缺乏统一的制度规则。实践中主要依靠《生成式人工智能服务管理暂行办法》《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等规范，再辅之以著作权法中合理使用制度等相关规则加以调节。在整体上，仍须完善与其他各部门法协调统一、内容明确、具有直接针对性的制度规范。由于现实中的模型训练数据往往来源复杂、层级多样、流转频繁，使得大量数据处于权属不明、授权不清、来源难溯的状态。加之算法训练过程高度复杂，模型机制带有明显的“黑箱”属性，进一步导致权利识别难、侵权举证难、责任划分难，成为实践中普遍存在的现实问题。鉴于此，建立人工智能训练数据合理使用的制度规则可谓迫在眉睫。训练数据治理不能只依赖事后个案裁判，还应建立分类分级、授权留痕、来源可溯、风险评估和争议救济等制度机制。尤其要区分训练阶段的数据摄取、模型输出阶段的内容生成，以及平台传播阶段的责任承担，避免将不同环节的法律责任简单混同。

　　事实上，“十五五”规划纲要已对此作出针对性部署，提出“完善数据标准体系和质量管理体系，加快建设人工智能语料库，面向能源、交通、制造、教育、健康、金融等领域建设高质量数据集，建立人工智能训练数据合理使用制度”。这意味着训练数据治理已不只是技术企业自身的合规问题，而是关系数据资源开发、人工智能产业竞争力和数字中国建设全局的基础性制度问题。构建科学有效的制度规则是人工智能行稳致远的重要保障。让人工智能训练数据合理使用制度立得住、行得通，两方面的问题尤其值得关注。

　　一方面，应统筹好多元关系。人工智能训练数据从生成、处理、流通到进入模型训练，涉及原始权利人、数据处理者、交易平台、模型开发者、应用企业和最终用户等多类主体。制度设计既不能把数据资源简单视为可任意抓取的公共素材，也不能因权利边界不清而使创新活动陷入过度不确定。关键在于建立清晰、可操作、可预期的规则：对可自由使用、需授权使用、限制使用和禁止使用的数据作出分类安排，对授权、收益分配、来源追溯和责任承担形成明确机制。

　　另一方面，人工智能训练数据使用天然具有跨境性，涉及版权例外、文本与数据挖掘、跨境数据流动、数字贸易和平台治理等多重议题。这要求我们在制度制定中，既要立足国内产业实践，也要重视与国际通行规则的兼容、对话和转化。尤其在相关国际规则仍处于形成和调整阶段的背景下，应通过知识产权、数字经济和人工智能治理等多边平台，积极提出具有实践基础、制度解释力的中国方案。

　　面向人工智能快速发展的新阶段，我们应以训练数据合理使用制度建设为重要抓手，加快推动形成分类清晰、授权明确、流通有序、责任可追的治理体系，在保护权利人合法权益的同时释放数据要素价值，在规范市场秩序的同时激发技术创新活力。唯有如此，人工智能产业才能在法治轨道上行稳致远，我们也才能在全球人工智能治理规则塑造中贡献更多“中国智慧”。

加快建立人工智能训练数据合理使用制度的核心内容与路径
当前，人工智能训练数据的合理使用制度建设已成为平衡技术创新与权益保护的关键议题，政策层面、实践痛点及制度框架已形成明确方向：

一、政策背景与战略部署
“十五五”规划纲要已明确将**“建立人工智能训练数据合理使用制度”**列为重点任务，要求完善数据标准体系，面向能源、交通、制造、教育、健康、金融等领域建设高质量数据集，从国家战略层面推动训练数据治理的规范化
。目前实践中主要依赖《生成式人工智能服务管理暂行办法》《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》及著作权法合理使用规则，但缺乏统一、针对性的制度规范，亟需完善跨部门法协调的规则体系
。

二、现实痛点：为何亟需建立专门制度
权属与授权困境：训练数据来源复杂、流转频繁，大量数据处于权属不明、授权不清、来源难溯状态，导致权利识别、侵权举证、责任划分困难
。
法律适用模糊：现有著作权法合理使用规则未针对AI训练场景细化，算法“黑箱”属性加剧了合规不确定性，企业面临“不敢用、不敢训”的困境
。
跨境治理挑战：AI训练数据天然具有跨境性，涉及版权例外、数据跨境流动、国际规则协调等复杂议题，需统筹国内与国际治理逻辑
。
三、制度框架：核心方向与关键机制
分类分级管理：建立**“可自由使用、需授权使用、限制使用、禁止使用”**四类数据清单，明确不同类别的授权、收益分配、责任承担规则，避免“一刀切”限制创新
。
全流程合规机制：构建分类分级、授权留痕、来源可溯、风险评估、争议救济的全链条治理体系，区分“数据摄取（训练）”“内容生成（输出）”“平台传播”三个环节的责任边界，避免法律责任混同
。
国际规则参与：通过知识产权、数字经济等多边平台，提出具有实践基础的“中国方案”，推动全球AI训练数据治理规则的协调与互认
。
四、国际经验借鉴：日本规则的启示
日本著作权法已设立专门条款规范AI训练数据使用，核心要点包括：

将**“非欣赏性使用目的”**作为合理使用认定要件，避免AI训练替代人类创作；
保留规则灵活性以适配技术发展，但存在“规则确定性弱、缺乏必要说明义务”的局限。 我国可参考其“目的限定+严格输出端限制”的思路，在著作权法中增设AI训练数据合理使用的一般性条款，同时明确模型输出内容的合规边界
。
五、开源数据治理：破除误区与合规路径
产业界对“开源数据”存在两大误读：

误区1：“开源=无版权保护”——开源是基于许可证的有条件授权，并非放弃法律约束；
误区2：“算法开源=数据必须公开”——算法开源与数据开放是独立法律维度，无必然关联。 合规路径需聚焦：完善授权契约、强化数据分类管理、部署技术防泄露机制、建设公共合规语料库，平衡开源生态发展与数据合规要求
。
总结与建议
建立AI训练数据合理使用制度，核心是**“分类清晰、授权明确、流通有序、责任可追”**，既要保护权利人合法权益，又要释放数据要素价值，为人工智能产业行稳致远筑牢法治根基。未来需重点推动“数据分类清单”“授权留痕技术”“跨境数据流动规则”等细则落地，同时加强国际规则话语权建设。

人工智能时代高中拔尖创新人才培养的课程建设路径
拔尖创新人才的规模化涌现，不能依赖单一考核阶段的“掐尖式”选拔，其核心根基在于高质量课程的全过程、常态化涵养。人工智能驱动全球生产力变革，国家对具备原创思维、跨界整合与人机协同能力的拔尖人才需求愈发迫切。高中阶段是学生创新意识萌发、思维体系建构、探究能力成型的战略窗口期。立足新时代人才培养要求，高中课程建设需在夯实共同学习基础的前提下，以问题探究激活深度学习，以过程评价赋能个性成长，让更多学生的创新潜质被发现、被唤醒、被培育。
一、立足关键学段，拓宽创新潜质的“发现面”
高中阶段是人才成长的关键枢纽，是学生创新潜质加速显现、思维模式逐步定型的黄金时期。学生能否接触深度知识、挑战复杂问题、经历支架式探究，直接决定其创新潜能能否有效激活。新时代拔尖人才培养，必须跳出“只选拔少数尖子生”的局限，面向全体学生、立足全程育人，构建大面积、广覆盖的创新潜质培育体系。
科学认知“拔尖”内涵，是人才培育的前提。高中阶段的“拔尖”，本质是发展性潜质，而非终结性结果。教育的核心职责，是尽早识别学生的兴趣特长、能力优势与发展志向，匹配个性化课程资源与成长路径。单一考试、单次竞赛、片面分数的评价方式，极易埋没成长型人才，违背人才成长的客观规律。与此同时，人工智能时代人才成长呈现加速态势，全球头部科技企业纷纷吸纳低龄创新人才，倒逼高中课程改革更加多元、灵活、开放，适配新时代人才成长节奏。
精准把握新时代“创新”内涵，是课程改革的核心。人工智能大幅降低了知识获取与答案生成的门槛，传统记忆型、应试型学习价值持续弱化，问题提出、信息辨析、工具运用、结果验证、跨界整合与价值判断成为核心创新素养。高中课程建设需主动顺应时代变革，将人工智能素养、科学探究思维、跨学科应用能力、真实问题解决能力深度融入教学体系，在真实、复杂、动态的学习场景中，精准发现并持续培育学生的创新潜质。
二、厚植学科根基，强化问题驱动的“探究链”
拔尖创新人才培养必须回归课程本质、立足学科根基。优质的学科基础，是高阶创新的底气。新时代基础教育的学科“基础”，不再局限于知识记忆与公式背诵，而是学科思维、研究方法、逻辑推理与价值认知的综合沉淀，是人工智能时代人才可持续发展的核心底色。
各学科需精准锚定核心素养，夯实差异化能力根基。数学学科聚焦推理证明、数学建模、抽象思维与数据分析；科学学科强化实验探究、模型建构、证据推理与规律阐释；人文学科立足文明视野、价值思辨、审美涵养与社会责任培育；技术学科侧重算法认知、工程思维、技术应用与伦理规范。扎实的学科基底，能够为学生开展高阶探究、创新实践提供稳固支撑。
推动人工智能素养与学科教学深度融合，重塑课堂探究模式。依托智能工具，数学可实现算法推演、数据建模与统计分析；科学可开展模拟实验、精准采数、模型验证与误差分析；技术学科可落地工程设计、人机协同实践与技术伦理探究；人文学科可开展信息甄别、价值辨析、技术社会影响研判，实现多学科思维的融通共生。
以真实问题牵引深度学习，构建完整探究链条。创新潜质根植于好奇心与持续追问力。课程教学需创设高价值、开放性、真实性问题情境，引导学生追溯知识生成过程、辨析证据有效性、优化探究方案、迭代认知结论。在判断实验数据、甄别智能模型偏差、解析复杂社会议题的持续探究中，让学生逐步形成独立思考、严谨求证、迭代创新的核心能力。
三、贯通课程实践，搭建能力生成的“练兵场”
创新能力源于真实实践、成于持续历练。高中课程建设需打破学科壁垒、打通课内外边界，整合国家课程、校本课程、跨学科主题学习、综合实践活动，构建一体化、体系化的实践育人平台，让学生在真实任务中融通知识、锤炼能力、生成创新素养。
聚焦前沿领域，搭建特色实践课程体系。学校可围绕数学人工智能、生命健康、环境能源、智能制造、航空航天、数字文创与文化遗产活化等前沿方向，系统开设特色实践课程，推动国家课程校本化落地、校本课程特色化提质，形成适配校情、贴合时代、对接前沿的课程供给体系。
依托智能技术赋能学科实践，完善探究闭环。将人工智能工具深度融入学习全过程，支持学生开展资料整合、数据处理、模型搭建、方案优化、成果迭代与精准表达。同时引导学生理性审视智能工具，主动验证生成结果、反思模型局限、修正探究思路，在发现问题、重构认知、整合跨界知识、独立研判决策的过程中，稳步生成创新实践能力。
盘活校外优质资源，延伸课程育人场景。整合高校实验室、科研院所、科技企业、科技馆、博物馆等社会资源，将短期参观、零散讲座转化为可实施、可评价、可持续的项目式课程。通过校企校地协同、导师驻校指导、科创项目研学、跨学科课题研究等方式，让学生置身真实科研场景，提升知识迁移、综合应用与创新创造能力。
四、健全评价机制，构筑静待花开的“守护网”
拔尖创新人才培育贵在长期涵养、循序渐进，切忌拔苗助长、刻板评判。新时代人才评价需摒弃唯分数、唯结果、唯竞赛的单一模式，构建重过程、重成长、重潜质、重迭代的全过程评价体系，全面捕捉学生的成长轨迹与创新潜能。
优化过程性评价内容，聚焦真实成长表现。重点关注学生在问题提出、方案设计、实验操作、数据研判、模型建构、团队协作、成果表达、反思优化等全过程的动态表现，连续记录学生的兴趣倾向、思维特质、探究韧性与能力进阶，实现对创新潜质的精准识别。
智能赋能评价改革，坚守育人专业底线。依托智能学习平台动态采集学习过程数据，构建立体化、可视化的学生成长画像，提升评价的及时性、精准性与全面性。同时明确人工智能的工具属性，坚决杜绝以机器评分、生成结果替代教师专业判断，重点考量学生的思维迭代、方法优化、证据运用与反思质量。
完善个性化育人机制，精准赋能特长发展。依托导师制、生涯指导、分层选课、成长档案等机制，将潜质识别、个性化培养贯穿课程全过程。对具备持续探究兴趣、突出创新潜质的学生，精准推送高阶课程、科研项目、前沿资源，助力学生稳固志趣、深耕特长、持续进阶。
五、坚守育人本真，明晰人机共教的“变与不变”
当前，以深度学习为核心的人工智能技术，正全方位重塑传统教育生态。2026世界数字教育大会发布的《人工智能教育伦理：参考框架》，再度引发教育界深度思辨：智能技术深度介入教学场景后，教师的教学职能是否会被机器替代？哪些教育价值不可复刻？哪些育人使命无法被技术僭越？对技术变革中教育“变”与“不变”的辩证辨析，本质是对教育初心、育人根基与教师核心价值的重新锚定，也是人工智能时代拔尖创新人才培养的根本遵循。
从劳动属性来看，传统教师工作包含两类截然不同的育人劳动。一类是程序性、机械化、可替代的事务性劳动，涵盖作业批改、分数统计、重复答疑、学情基础整理等常规工作；另一类是专业性、创造性、情境性的核心教育劳动，包含课程架构设计、课堂对话引导、思维启发塑造、价值理念传递与学生全程成长陪伴。长期以来，繁杂的事务性工作挤占教师大量专业精力，让多数教师深陷“知识搬运工”的职业困境，难以深耕因材施教、创新培育等核心育人工作。
人工智能融入教育的核心价值，并非简单替代教师、替代教学，而是系统性承接各类重复性事务劳动。AI可高效完成试卷批阅、学情数据分析、个性化习题推送、知识漏洞筛查等基础工作，彻底解放教师的时间与精力，推动教师职业重心根本性转型：从被动执行知识传授任务，转向主动设计教学场景、建构学习体系、解读成长数据、定制育人方案，实现从“知识传授执行者”到“学习历程架构师、成长发展引路人、育人数据诠释者”的专业蜕变。
技术赋能之下，教师需完成三大核心育人转向，聚焦拔尖人才培育核心目标。其一，从“被动批改”转向“主动设计”，立足学生创新素养培育需求，自主设计高阶学习任务、探究情境与多元评价体系；其二，从“统一灌输”转向“精准因材施教”，依托AI学情数据，精准匹配不同学生的认知水平、兴趣特长与探究潜质，实施分层、分类、个性化指导；其三，从“紧盯分数”转向“深耕成长”，跳出量化成绩的单一评价局限，关注学生认知风格、思维特质、探究韧性与发展潜能，聚焦学生全方位、长效化成长。当AI承接基础“教书”职能，教育的核心“育人”价值得以凸显，教师的专业优势与育人价值得到最大化释放。
技术可以赋能教学，却无法替代教育的人文内核。教育的本质，不止是知识传递、技能习得，更在于精神滋养、价值涵育与人格塑造。教师课堂上鼓励的眼神、课后真诚的畅谈、直击心灵的深度对话、包容试错的育人温度，都是无法被数据编码、被机器复刻的教育核心基质。受限于技术逻辑，人工智能缺乏情感感知、价值判断与人文共情能力，始终是教学场景中的“外在工具”，无法与学生建立平等、双向、有温度的主体联结，这也注定了机器无法取代教师的核心育人地位。
在人机协同的全新教育格局中，教师拥有三大不可替代的核心育人使命。其一，独一无二的情感交流。教育是心与心的碰撞、人与人的滋养，师生间的情感联结，是深度学习、人格成长、心理健康发展的前提与基础，直接影响学生创新心态与探究韧性，是冰冷技术无法复刻的教育底色。其二，正向引领的价值培育。数字时代信息繁杂、价值多元，算法仅能完成信息推送、数据匹配，无法开展善恶辨析、价值判断与三观引领。唯有教师能立足真实教育情境，以身示范、精准引导，帮助学生树立正确的世界观、人生观、价值观，筑牢创新人才的精神根基。其三，突破桎梏的创造性思维启发。创新的本质是打破固有框架、突破既定逻辑，AI擅长基于现有数据优化迭代，却难以实现颠覆性、突破性创造。而教师对学生新奇发问、大胆构想、“天马行空”思维的包容与引导，无标准答案的思辨探究、开放性的课堂互动，正是学生创新思维萌发、成长的核心土壤。
智能时代的教育终极命题，从来不是“AI能否取代教师”，而是“依托AI赋能，教师如何更好地践行育人使命、培育时代新人”。若教育仅局限于知识传授与技能训练，智能技术终将逐步替代传统教学职能；若教育立足人的全面发展、核心素养培育与创新人格塑造，教师的核心地位只会愈发稳固、愈发关键。AI能够传授标准化知识、优化量化学习效果，但教师能够传递思维方式、判断能力、处世格局与抗压韧性，这些无法被编码、被复制的人文素养与精神力量，是拔尖创新人才不可或缺的核心特质。
技术越是深度渗透教育场景，“人的在场”就越具不可替代的教育学价值。教师的精神引领、心灵滋养、人格示范，是智能时代教育最珍贵的内核。面对人工智能浪潮，教师既要主动拥抱技术、熟练驾驭工具，借技术赋能课堂提质、精准育人、创新培育；更要坚守教育本真、守住人文底色，以超越技术的育人智慧、人文关怀，守护学生的创新天性与成长初心。
在技术变革与教育坚守的辩证统一中，把握“变与不变”的核心逻辑：变的是教学方式、育人工具、课堂形态，不变的是育人初心、价值引领、人格培育的教育根本。唯有如此，才能让技术为拔尖创新人才培育赋能增效，始终锚定教育航向，筑牢新时代人才培养的价值根基。
六、强化数据治理：筑牢智能育人的法治根基与安全底线
人工智能技术深度赋能教育的前提，是合规、安全、有序的技术应用与数据治理。近期，中央网信办启动为期4个月的“清朗·整治AI应用乱象”专项行动，将大模型训练语料安全、训练数据合规性列为第一阶段核心整治任务，重点整治语料审核不严、数据含不良违法信息、未经授权抓取使用文字、图片、音视频数据等乱象，标志着我国AI治理正式进入源头管控、合规治理、全域规范的新阶段，也为人工智能时代教育育人、技术赋能、人才培养划定了刚性底线。
数据是大模型迭代升级的核心底座，更是智能教育落地的核心支撑。人工智能迭代演进的过程，本质是数据广度、深度、精度持续升级的过程。没有高质量、合规化、安全性的训练数据，就不存在高水平、高精度、高适配的人工智能模型。当前大模型的行业竞争，表面是算法算力的比拼，核心是数据供给能力与数据治理水平的综合较量。在教育领域，唯有依托合法合规、优质多元、精准适配的数据集，才能规避模型偏差、信息谬误、伦理风险，为拔尖创新人才的智能化培育筑牢底层支撑。
当前我国AI训练数据治理仍存在诸多短板痛点，成为智能教育高质量发展的制约瓶颈。现阶段AI数据使用仅依托《生成式人工智能服务管理暂行办法》等少数规范，缺乏针对性、系统化、可落地的专项制度体系，且与各部门法律法规衔接不足。实践中，模型训练数据来源繁杂、流转频繁、层级多元，普遍存在权属不明、授权不清、溯源困难等问题。同时，AI算法的“黑箱属性”，进一步造成权利识别难、侵权举证难、责任划分难的治理困境，大量未经授权的素材、不良违规信息、虚假失真数据流入训练语料，极易导致教育AI输出错误内容、传递不良价值，严重干扰青少年认知塑造与创新思维培育。
完善AI训练数据治理体系，已成为智能教育规范化、长效化发展的迫切需求。“十五五”规划纲要明确部署，要求健全数据标准与质量管控体系，加快建设各行业高质量AI语料库，建立人工智能训练数据合理使用制度，凸显数据治理已从企业合规问题上升为数字中国建设、产业高质量发展、人才自主培育的基础性战略问题。针对教育领域育人特殊性，AI数据治理需摒弃事后惩戒的被动模式，构建前置防控、全程管控、闭环治理的长效机制，建立分类分级使用、授权全程留痕、来源全程可溯、风险动态评估、争议高效救济的制度体系。严格区分数据摄取、模型生成、平台传播三大环节，精准划分各主体责任边界，杜绝责任混同、权责模糊的治理乱象。
构建教育领域AI数据合规治理体系，需统筹多元主体关系与国内外治理规则，实现规范发展与创新赋能双向平衡。一方面，统筹多方育人主体权益，厘清数据权利人、数据处理者、模型开发者、教育使用者的权责边界，建立清晰的数据分类使用机制，明确自由使用、授权使用、限制使用、禁止使用的数据清单，完善授权规范、收益分配、溯源追责全链条机制，既保护数据知识产权与合法权益，又避免过度规制束缚教育创新。另一方面，立足国内教育实践，主动对接国际AI治理、数字贸易、知识产权规则，积极输出适配我国教育国情的治理方案，在全球AI治理规则塑造中掌握话语权，为智能教育对外开放、创新人才国际化培育提供制度保障。
健全完善AI训练数据合理使用制度，是智能时代拔尖创新人才培养的安全基石与制度保障。唯有构建分类清晰、授权明确、流通有序、责任可追、安全可控的数据治理体系，才能在保护数据权益、规范技术应用的同时，充分释放数据要素育人价值，在严守安全伦理底线的前提下激活技术创新活力，让人工智能始终在法治、规范、正向的轨道上赋能教育改革，为新时代拔尖创新人才高质量、可持续培育保驾护航。
高中是拔尖创新人才培育的关键战略阶段。高质量的课程建设，是人才涌现的核心支撑：课程有深度，才有创新发现的契机；教学有挑战，才有持续探究的动力；育人有支持，才有个性成长的空间；培养有弹性，才有多元发展的可能。人工智能时代的拔尖人才培养，既要依托技术革新课程体系、教学模式与评价机制，激活学生创新潜质、锤炼实践能力；更要坚守教育人文本真，明晰人机边界、深耕育人核心，健全AI数据治理、筑牢技术安全底线。唯有以全域视野发现潜质、以学科根基涵养思维、以真实实践锤炼能力、以科学评价守护成长、以人文初心赋能育人、以合规治理护航发展，才能持续培育大批兼具创新思维、实践能力、人文素养与家国情怀的新时代拔尖人才，为国家创新发展筑牢坚实的人才根基。