Resumen:
Mientras los grandes fabricantes de modelos compiten para gastar dinero en cientos de miles de millones de infraestructuras de potencia informática, se acerca una "mina de derechos de autor" más secreta. A mediados de agosto, surgió la noticia de que Apple planeaba pagar cientos de millones de dólares para comprar corpus de noticias, lo que provocó un gran revuelo en la industria de contenidos. En los últimos dos años, las demandas por derechos de autor en torno al corpus de entrenamiento de IA se han extendido por todo el mundo. En la prensa, el New York Times demandó a OpenAI y Microsoft, acusando a las dos empresas de utilizar millones de artículos sin autorización para entrenar grandes modelos como ChatGPT.
La comunidad literaria, incluido el dos veces ganador del Premio Pulitzer John Carreiro y otros seis escritores, llevaron simultáneamente a los tribunales a Anthropic, OpenAI, Google, Meta, xAI y Perplexity, acusándolos de "robo deliberado".
Anteriormente, según informes de los medios, Anthropic fue acusado de abusar de sus trabajos para entrenar al chatbot de IA Claude. Después de un acuerdo, Anthropic todavía tenía que pagar 1.500 millones de dólares en compensación. También es el mayor acuerdo conocido en un caso de derechos de autor en Estados Unidos. A nivel nacional, en noviembre del año pasado, el Tribunal Popular del Distrito Jinshan de Shanghai pronunció en primera instancia el primer caso de infracción de derechos de autor de Shanghai sobre un gran modelo de inteligencia artificial, que involucraba cuestiones del derecho a copiar y el derecho a difundir información de los personajes de la red en la serie de animaciones "Luchas contra la esfera".
¿Cómo se puede resolver la "disputa de derechos de autor" detrás de la iteración de modelos grandes? Ante la controversia, ¿cómo definir legalmente el límite entre "uso legítimo" e "infracción"? El periodista habló con abogados relevantes, profesores de propiedad intelectual, editores y otros profesionales del contenido sobre esto.
¿Es el "pago por uso" un trato justo o un juego de poder en materia de precios?
La medida de Apple ha llamado la atención no sólo porque planea gastar cientos de millones de dólares para comprar derechos de noticias, sino también porque propone un mecanismo de remuneración flotante de “pago por uso”. Es decir, al editor se le paga cuando Siri utiliza realmente el contenido del socio.
Algunas personas creen que el modelo de “pago por uso” propuesto por Apple esta vez es un nuevo paradigma para la concesión de licencias de contenido en la era de la IA.
Desde la perspectiva legal de la protección de los derechos de autor,
"El pago por uso no es un paradigma nuevo. Apple Pay sigue siendo una regalía estadounidense generada a partir del uso de obras protegidas por derechos de autor por parte de AI. Los tipos de obras involucradas y el contenido autorizado se determinan de acuerdo con la actual ley de derechos de autor de los EE. UU. El pago por uso en sí es uno de los modelos comunes de fijación de precios de tarifas de licencia en la ley de derechos de autor".
dijo a los periodistas Li Yanbing, director ejecutivo del Centro de Investigación sobre Derecho de Competencia y Propiedad Intelectual de la Universidad de Finanzas y Economía de Shanghai. Al mismo tiempo, también es una distinguida investigadora del Instituto Chino de Modernización de la Universidad de Finanzas y Economía de Shanghai. Sus principales líneas de investigación son la propiedad intelectual y el derecho de la competencia, el derecho de datos y la inteligencia artificial.¿Puede el "pago por uso" evitar completamente el riesgo de infracción?
Fu Gang, socio principal y abogado del bufete de abogados Beijing Dacheng (Shanghai), enfatizó particularmente: La ley de derechos de autor se centra en el uso real de las obras por parte de las empresas y en si estos comportamientos cuentan con licencia, en lugar de si la tarifa se paga en una sola suma o en cuotas.
“
Incluso si el contrato estipula el pago por evento cuando Siri muestra noticias, si los derechos de la fuente son defectuosos o el alcance de la autorización no cubre completamente los escenarios de uso, aún puede haber riesgos de infracción o incumplimiento del contrato.
"Dijo Fu Gang.Sin embargo, Huang Yangyang, socio y abogado de la sucursal de Shanghai del bufete de abogados Zhonglun Wende de Beijing, señaló que bajo el marco del acuerdo, "Apple básicamente ha evitado el riesgo de infracción de derechos de autor, a menos que la noticia que cita infrinja los derechos de autor de un tercero, pero generalmente acuerdos similares estipularán términos que eximen al usuario de responsabilidad".
Li Yanbing recordó que el pago por uso es sólo un método de fijación de precios para las licencias y es una cláusula contractual. Sólo acuerda el número de veces y el precio unitario, y sólo vincula a las partes del contrato. No involucra la cuestión cualitativa del uso de las obras por parte de la IA.
Incluso si se convierte en un estándar de la industria, no puede resolver el problema de definición de replicación y deducción, y también trae nuevos problemas de medición e identificación. A juzgar por la información pública, los detalles de dichos calibres de medición normalmente no se divulgan.
"Por ejemplo, una consulta solicita cinco informes de noticias de tres editoriales y genera un resumen. ¿Se usa cinco veces, tres veces o una vez? Si se produce una falla técnica en el medio y se realiza la llamada nuevamente, pero al final solo se genera un resumen, ¿cómo se calcula este uso? "Uso", ¿se clasifica y calcula por separado el comportamiento de uso para diferentes enlaces y propósitos, como rastreo, capacitación, recuperación, citas, resultados, etc.?" Incluso si es de pago por uso, la definición actual aún no está clara.
Esto también significa que la elección del modelo técnico afectará directamente al cobro de los derechos de licencia.
A nivel operativo real, para las grandes empresas de modelos de IA y proveedores de contenidos, "¿De qué lado está el poder de negociación?" Es un tema central que preocupa a todos.
Li Yanbing cree que ya sea un sistema de tarifa fija anual o un pago basado en el uso, los dos métodos de fijación de precios no tienen ningún mérito.
Lo que realmente determina el resultado es el poder de negociación: "Quien controla los datos de medición tiene derecho a interpretar los precios".
La diferencia es que bajo el modelo de licencia fija (como una tarifa fija anual), el riesgo de "si el contenido se utiliza" lo asume la plataforma, mientras que el modelo de pago por uso transfiere este riesgo a los medios o editores.En términos generales, "los datos de medición están controlados por la plataforma. Los editores de contenido no pueden verificar cuántas veces se ha llamado a su contenido, ni saben cómo se distribuye la cantidad total. El poder de negociación colectiva se debilita". Dijo Li Yanbing.
El abogado Huang Yangyang también cree que las partes del contenido están en desventaja a la hora de demostrar si el contenido es infractor. En la actualidad, los derechos de autor de contenidos chinos de alta calidad están dispersos en manos de un gran número de titulares de derechos diferentes. Los editores, los medios de comunicación y otras instituciones son en su mayoría independientes y están dispersos. El poder de negociación colectiva de los titulares de derechos de autor es débil. Para las plataformas de IA, el proceso de autorización es complicado y los costos de transacción altos.
Un profesional de una editorial reveló: "Desde la perspectiva del entrenamiento del corpus, muchas personas en la editorial no son conscientes de este problema. No están muy interesadas en este tema y son relativamente pasivas. Este es el estado de reacción real de la editorial".
Dijo a los periodistas que si alguien se interesa por sus derechos de autor y está dispuesto a pagar la tarifa, todos compartirán los beneficios y riesgos, lo que hará más bien que mal a la editorial. Pero "lo que debería ser" y "lo que realmente es" son dos cosas diferentes, y existe una división entre ellas.
La compra de corpus de noticias por parte de Apple provocó fluctuaciones en el mercado. ¿Cómo analizarlo?
La noticia de que Apple planea invertir hasta cientos de millones de dólares para adquirir los derechos de autor del contenido de noticias ha causado un gran impacto en la industria. El día que se conoció la noticia, el sector del "corpus de IA" de acciones A aumentó considerablemente. Duke Culture alcanzó una vez su límite diario de 20 cm, seguida de CITIC Publishing, China Publishing, Haitian Ruisheng, etc.
西南证券传媒首席分析师苟宇睿认为，这类“海外映射”行情，具备情绪与主题资金轮动特征。
长期来看，AI正推动传媒内容产业，从“消费品"转向“数据+IP资产“双重定价。定价逻辑方面，国内正从“规模竞争“转向“价值和质量竞争“，政策在推动“以词元为基础的数据集价值体系”确权。
Fuente de la imagen: concepto de “corpus de IA” de Oriental Fortune
El mayor impacto en la valoración del sector de medios de acciones A es que "el mercado ha pasado de 'observar los canales y el volumen de emisión' a 'observar la calidad de los activos de datos'. La narrativa del corpus de IA proporciona una nueva narrativa de valoración orientada al crecimiento". dijo Gou Yurui a los periodistas. Sin embargo, también recordó que la implementación del sistema de valor Token será más flexible temáticamente en el corto plazo. Aún es necesario observar si se puede liquidar en un centro de valoración a largo plazo y si las transacciones y políticas autorizadas posteriores se pueden implementar en términos reales.
Fuente de la imagen: Informe anual 10-K del año fiscal 2025 de Apple, Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC)
Volviendo a la noticia de que Apple compra derechos de autor de noticias, esta postura de "cumplimiento activo" también se puede encontrar en su informe anual de 2025. En su informe anual de 2025, Apple incluyó la IA como un factor de riesgo. Apple cree que tecnologías complejas como la IA pueden exponer a los usuarios a contenido dañino o inexacto, también pueden implicar la obtención y el uso de materiales protegidos por derechos de autor para capacitación y la reproducción de contenido protegido por derechos de autor en la salida del modelo, lo que resulta en modificaciones de productos, costos de litigios, tarifas de licencia y sanciones regulatorias.
“Esto demuestra que Apple ha considerado los derechos de autor de la IA, la seguridad del contenido y la responsabilidad del producto como riesgos operativos iniciales a mediano y largo plazo”. El abogado Fu Gang cree que la implicación más directa para los grandes fabricantes de modelos nacionales es que el cumplimiento del corpus de IA debe cubrir el proceso completo de adquisición de datos, limpieza, capacitación, ajuste, indexación, recuperación, salida y manejo de quejas.
Gastar cientos de millones de dólares para comprar derechos de noticias ¿se revalorizará la industria de contenidos en el futuro?
"Lo que es realmente escaso en el futuro puede no ser 'más datos', sino recursos de datos de alta calidad que pueden ser utilizados de manera continua, estable y compatible por modelos grandes. La competencia de datos de los grandes fabricantes de modelos pasará gradualmente de la captura pública temprana al establecimiento de una cooperación autorizada a largo plazo con medios de noticias, agencias editoriales, bases de datos profesionales y proveedores de contenido de la industria vertical, y reducirá los riesgos de cumplimiento a través de la autorización de derechos, el marcado de fuentes, los acuerdos de alcance de uso y las auditorías de llamadas". Dijo el abogado Fu Gang a un periodista del Daily Science and Technology Innovation Board.
Gou Yurui también tiene una opinión similar. Considera que hay muchos textos populares, libros públicos y páginas web abiertas y la oferta es suficiente. Lo que es realmente escaso son datos verticales profesionales de alta calidad, exclusivos, compatibles y rastreables, como libros de texto y casos médicos, casos legales, revistas académicas, informes industriales detallados, noticias autorizadas y datos de interacción física real multimodal. El contenido de alta calidad en tiempo real se está convirtiendo en uno de los recursos importantes para las competiciones de IA.
¿Qué activos de contenido se espera que se beneficien? El resumen de Gou Yurui es: “escasez + exclusividad + cumplimiento + trazabilidad + tiempo real”, que incluye principalmente cinco categorías: conocimiento vertical profesional (académico/libro de referencia/compañía editorial), libros antiguos autorizados/libro de referencia (compañía editorial), noticias autorizadas en tiempo real (medios de comunicación tradicionales), literatura en línea/cine y televisión IP (empresa de plataforma de literatura en línea) y empresa de procesamiento/servicio de datos.
Al mismo tiempo, la estructura de ingresos y el sistema de valoración de los fabricantes relacionados con el corpus también pueden enfrentar una reconstrucción en el futuro. Por ejemplo, para las partes de contenido, el camino ideal es agregar la línea de ingresos incrementales de "licencias de datos/intercambio de llamadas API/servicios de procesamiento de datos" además de los ingresos tradicionales de publicación/distribución. Se espera que la publicación tradicional pase de "solo dividendos/valoración de capital privado" a la lógica dual de "dividendos + datos/revaluación de derechos de autor". Sin embargo, los ingresos directos por licencias de corpus aún no se han obtenido a gran escala.
“不过，兑现节奏或许并不会非常快，存在几个约束条件，首先权属复杂、二是工程壁垒：从版权库到"可用数据资产"，中间要经历数字化、清洗、标注、脱敏，成本不低，所以“重估”更可能发生在少数专业、独家、稀缺、可溯源的垂类内容持有方，而非全行业。”苟宇睿表示。
Los datos de IDC muestran que el mercado de servicios de datos básicos de inteligencia artificial de China alcanzará los 6.262 millones de yuanes en 2025, un aumento interanual del 27,8%, y la tasa de crecimiento supera las expectativas del mercado. Se espera que el tamaño del mercado siga creciendo hasta los 7.834 millones de yuanes en 2026, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 19,6 % entre 2025 y 2030.
Según expertos de la industria, en la actualidad, los datos del corpus nacional son principalmente "localización de datos + implementación privada", y las transacciones de autorización paga a gran escala aún no se han revelado. Los siguientes tres tipos de prácticas se encuentran en paralelo.
1. Modelos propietarios autoconstruidos/desarrollados conjuntamente: como la plataforma de publicación de inteligencia digital “Kuafu AI” de CITIC Publishing, la promoción de China Publishing del “Gran Modelo de Libros Antiguos Chinos”, el gran modelo chino “Xiaoyao” de desarrollo propio en línea, la cooperación de Zhongyuan Media y Tencent en el “Gran Modelo de Educación Yu”, etc.;
2. Construir conjuntamente un corpus genuino a nivel nacional: el primer grupo de 22 instituciones construyó conjuntamente un corpus de inteligencia artificial de alta calidad, adhiriéndose a "autorización primero, uso después", que abarca publicaciones, medios, derechos de autor, tecnología y otros campos; People's Daily Online tomó la iniciativa en el establecimiento de la "Alianza Ecológica Mainstream Value Corpus";
3. Outsourcing de servicios de datos profesionales.
¿Es "uso legítimo" o infracción? Controversias globales indecisas
Muchos abogados dijeron a los periodistas que cuando se utilizan grandes corpus de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, el uso de las obras del titular de los derechos de autor es un "uso justo" o una infracción. El principal litigio jurídico es si el uso didáctico de grandes modelos de inteligencia artificial constituye un uso legítimo en el sentido de la legislación sobre derechos de autor.
Ambas partes tampoco están de acuerdo sobre si se trata de una infracción.
Las empresas de inteligencia artificial creen que después de aprender las reglas del lenguaje, las relaciones de conocimiento y los patrones de expresión, el modelo ha formado una nueva herramienta técnica y método de expresión. Hay una fuerte conversión de la salida del corpus a la salida de texto, y ambas no pueden equipararse.
El propietario de los derechos de autor cree que la formación de modelos suele tener fines comerciales y requiere una reproducción completa y a gran escala de la obra. Algunos datos también pueden provenir de sitios web pirateados o conjuntos de datos no autorizados; el modelo puede no sólo reproducir la obra original, sino que también puede generar una gran cantidad de contenido alternativo, debilitando los mercados de publicación, suscripción y licencias originales. Esto es una "infracción".
“Para los grandes fabricantes de modelos, la 'conversión' de la formación no puede utilizarse como defensa natural; para los titulares de derechos, no se puede presumir una infracción simplemente porque el trabajo se utiliza para la formación". Esta es la opinión del abogado Fu Gang.
Huang Yangyang también tiene una opinión similar. Ella cree que copiar corpus sin autorización durante la fase de capacitación no significa que el contenido resultante deba ser infractor. El hecho de que la capacitación sea legal no significa que el resumen del resultado y el contenido parafraseado sean precisos.
Con respecto a la definición de "uso legítimo" e infracción, el abogado Fu Gang cree que se deben considerar al menos las siguientes cuestiones: cómo se obtuvieron los datos, qué comportamientos de copia se implementaron durante el proceso de capacitación, si el modelo puede reproducir de manera estable la expresión protegida, si el producto final compite con el trabajo original o el negocio del titular de los derechos, y si la empresa ha tomado medidas para filtrar, eliminar duplicaciones, evitar la reproducción y manejar las quejas.
Cuando se trata de determinar realmente si existe una infracción, la situación es más complicada.
"Incluso en el mismo negocio de IA, diferentes vínculos pueden llegar a conclusiones diferentes. Por ejemplo, el tribunal puede creer que el modelo de capacitación en sí tiene cierta transformabilidad, pero al mismo tiempo, puede creer que la obtención y preservación a largo plazo de obras de canales pirateados no constituye un uso legítimo; también puede creer que hay una falta de evidencia de infracción en la etapa de capacitación, pero la publicación del modelo, la visualización del contenido o el resultado final constituye una infracción". Fu Gang explicó con más detalle.
El 20 de julio de este año, el "caso Butts v. Anthropic" que duró casi dos años terminó oficialmente con un acuerdo de 1.500 millones de dólares. El juez consideró que el uso por parte de Anthropic de libros protegidos por derechos de autor para entrenar el modelo de lenguaje grande de Claude era un "uso transformador típico" por naturaleza y constituía un uso legítimo. Sin embargo, la defensa de uso legítimo de Anthropic de utilizar libros pirateados descargados de Shadow Library para capacitación fue rechazada y se consideró que constituía una infracción.
El abogado Fu Gang cree que el caso Bartz v. Anthropic es de importancia referencial porque aclaró que "el propósito de la capacitación es transformador" y "la fuente de datos es legal" son dos cuestiones independientes. El hecho de que el uso del back-end sea innovador no elimina automáticamente el riesgo de infracción de los datos obtenidos por el front-end.
Sin embargo, el profesor de derecho Li Yanbing también recordó que el caso Bartz v. Anthropic terminó en un acuerdo de 1.500 millones de dólares, por lo que no había ningún precedente vinculante en la determinación del caso. El único caso actualmente en apelación, Thomson Reuters v. ROSS, aún está pendiente ante el Tribunal del Tercer Circuito.
Señaló que,
Hasta ahora, ningún tribunal federal de apelaciones en los Estados Unidos ha emitido un juicio sustancial sobre si el entrenamiento en IA constituye un uso legítimo. En cuanto a la determinación de la defensa del uso legítimo, las sentencias existentes del Tribunal de Distrito de los Estados Unidos también entran en conflicto entre sí. También existen disputas sobre si se infringen derechos de autor y qué tipo de derechos de autor se infringen. Esta inseguridad jurídica es difícil de eliminar a corto plazo.
Con una protección inadecuada de los derechos de autor, ¿la IA “no quedará arroz en la olla”?
Si la protección de los derechos de autor es inadecuada, muchos entrevistados también expresaron a los periodistas su preocupación por la "pesca en el lago". Cuanto más sin escrúpulos la IA devora contenidos protegidos por derechos de autor, más se reduce la oferta original; cuanto más se reduce la oferta original, más la IA sólo puede depender de "copiarse y reciclarse" para sobrevivir.
Un estudio publicado por el Pew Research Center muestra que más de un tercio de las páginas web publicadas desde la llegada de ChatGPT pueden contener rastros de generación de IA. Los hallazgos sugieren que una gran cantidad de páginas web pueden estar creando un ciclo de bots que leen contenido generado por bots.
El abogado Huang Yangyang recuerda: "El conocimiento se solidifica en los pesos de los parámetros del modelo y las respuestas se generan basándose en reglas estadísticas aprendidas a través del entrenamiento. El conocimiento no se actualizará automáticamente y es fácil producir alucinaciones y generar contenido incorrecto".
Un profesional de la publicación de contenidos anónimo reveló una crisis más oculta: "Muchos autores utilizan una gran cantidad de colaboraciones entre humanos y máquinas para crear, y los trabajos que obtienen son muy parecidos a los de la IA. La eficiencia de la producción es cada vez mayor y más rápida, y sus problemas de originalidad pueden causar mayores problemas en términos de derechos de autor".
Centrándose en el campo de las noticias, el abogado Huang Yangyang también cree que el actual entrenamiento del modelo de IA a gran escala no presta mucha atención a la cuestión de la infracción de derechos de autor del corpus de contenido de informes de noticias. Además, debido al gran número de noticias, la alta calidad de las expresiones textuales y su amplia publicación en Internet, son relativamente fáciles de obtener y se han convertido en el área más afectada por las disputas sobre la infracción de derechos de autor del corpus de contenido.
Huang Yangyang cree que, excepto por una cantidad muy pequeña de descripciones simples de eventos noticiosos, la gran mayoría de los informes noticiosos son obras protegidas por derechos de autor. Los hechos de los acontecimientos noticiosos en sí no están protegidos por derechos de autor, pero las expresiones escritas de los periodistas, los arreglos narrativos y los resultados de las entrevistas son obras protegidas. Todavía existe un riesgo de infracción cuando el entrenamiento de modelos grandes de IA utiliza un corpus de contenido de informes de noticias.
Señaló además: "El cumplimiento de modelos grandes requiere que los derechos de autor, la seguridad del contenido y la responsabilidad del producto se evalúen juntos. No podemos centrarnos únicamente en el efecto del modelo y tratar los derechos de autor como una cuestión posterior".
¿Cuál es la situación actual? "La mayoría de las grandes empresas de modelos no han propuesto de forma proactiva comprar al titular de los derechos de autor y han ocultado la fuente de los datos del corpus de entrenamiento antes de que se comercialicen los productos del modelo grande, y han realizado un procesamiento técnico en los resultados de salida del modelo grande para evitar que se expongan pistas y rastros". dijo a los periodistas Liu Chunquan, socio y abogado del bufete de abogados Shanghai Duan & Duan. Esto también plantea dificultades de identificación para la protección y la prueba actuales de los derechos de autor.
En casos reales, algunos jueces lo han interpretado desde la perspectiva de la "tolerancia a la innovación" como un uso legítimo para fomentar el avance de nuevas tecnologías.
El abogado Liu Chunquan cree que las empresas de inteligencia artificial que escanean y copian obras y luego las aplican a bases de datos para entrenar modelos grandes es un comportamiento comercial y se debe considerar que infringen el derecho a copiar las obras.
"El entrenamiento de corpus de modelos grandes es un acto puramente comercial que es diferente de las empresas de bienestar público como la investigación científica. Aunque el entrenamiento de corpus de modelos grandes no es como publicar o difundir en línea para recolectar directamente beneficios comerciales de las ventas de los lectores, la producción de modelos grandes se basa en el entrenamiento de corpus de llamar elementos de trabajo y combinarlos para obtener resultados. Este proceso utiliza trabajos para obtener beneficios comerciales a través de tokens y otros métodos, y no los distribuye al propietario de los derechos de autor. Si el tribunal determina que el uso justo equivale a generosidad hacia los demás (autores) para ayudar a las grandes empresas modelo a ahorrar costos, por lo que el uso legítimo carece de racionalidad."
Desde la perspectiva del equilibrio de intereses, el abogado Liu Chunquan cree que el desarrollo de nuevas tecnologías ciertamente requiere la tolerancia del sistema legal, pero también se debe considerar el desarrollo de la inteligencia artificial. El uso de modelos de gran tamaño ha sustituido en gran medida el trabajo creativo de los escritores y otros escritores, reduciendo la demanda del mercado de obras existentes. Aunque se trata de una nueva tecnología y un nuevo negocio, todavía es necesario considerar la protección de la herencia de las obras humanas mediante el sistema tradicional de derechos de autor.
¿Existe un conjunto de reglas que se puedan implementar para el comercio de corpus?
Desde la perspectiva de la actual Ley de derechos de autor de mi país, el uso legítimo se estipula principalmente en situaciones específicas como estudio personal, citas apropiadas, informes de noticias, enseñanza e investigación científica enumeradas en el artículo 24. También requiere que el uso normal de la obra no se vea afectado y que los derechos e intereses legítimos del titular de los derechos no se dañen razonablemente.
Muchos abogados dijeron a los periodistas que las leyes actuales de mi país no estipulan claramente una excepción para la minería de textos y datos que sea generalmente aplicable a la capacitación de modelos comerciales grandes, pero no pueden simplemente copiar el concepto de "uso transformador" en la ley estadounidense y creen que siempre que el trabajo se utilice para la capacitación de modelos, ciertamente constituye un uso legítimo.
"Existe una alta probabilidad de que las reglas de adjudicación relevantes en el futuro sigan refinándose gradualmente en la dirección de etapas, escenarios y entidades responsables. El enfoque del juicio ha pasado de una discusión abstracta sobre "si la IA puede aprender a funcionar" a una revisión de proceso completo de fuentes de datos, métodos de capacitación, resultados e impacto en el mercado. El poder judicial aún necesita emitir juicios específicos basados en las fuentes de datos, el propósito de uso, la escala de replicación, la necesidad técnica, los resultados y el impacto en el mercado".
Al mismo tiempo, también se han introducido una serie de medidas de gestión internas y políticas de apoyo.
El artículo 7 de las "Medidas Provisionales para la Gestión de Servicios de Inteligencia Artificial Generativa" exige el uso de datos y modelos básicos de fuentes legales; Si se trata de derechos de propiedad intelectual, no se deben infringir los derechos de propiedad intelectual que disfrutan otros según la ley.
Fuente de la imagen: "Medidas provisionales para la gestión de servicios de inteligencia artificial generativa"
En noviembre de 2025, se implementó oficialmente el estándar nacional "Requisitos básicos de seguridad de la tecnología de seguridad de red para servicios de inteligencia artificial generativa". Este estándar nacional es el primer estándar nacional de mi país para la seguridad de los servicios de inteligencia artificial generativa.
El artículo 4.1.3 del estándar establece que los corpus de código abierto deben tener un acuerdo de licencia o documento de autorización; los corpus recopilados por uno mismo deben tener registros de recopilación, y los corpus que otros hayan declarado claramente que no se pueden recopilar no deben recopilarse; Los corpus comerciales deben tener un contrato legalmente vinculante y requerir que el proveedor emita compromisos y materiales de certificación.
Fuente de la imagen: "Requisitos básicos de seguridad de la tecnología de seguridad de red para servicios de inteligencia artificial generativa"
En mayo de este año, el "Corpus Nacional Genuino de Alta Calidad" lanzado en Shenzhen por 22 instituciones estableció el principio de "autorización primero, uso después" e introdujo rastros de blockchain. El corpus aún se encuentra en la etapa inicial de co-construcción y no se han revelado la escala del corpus, el precio de la licencia ni el plan de participación.
El profesor de derecho Li Yanbing dijo que se han implementado obligaciones de cumplimiento, pero la infraestructura del mercado y los mercados comercializables necesarios para cumplir con las obligaciones aún están en construcción, y todavía existen brechas institucionales reales. Específicamente, se encuentran en las primeras etapas de exploración plantillas de autorización estandarizadas para transacciones de corpus, mecanismos de precios abiertos y transparentes, canales de autorización normalizados entre propietarios de derechos de autor y empresas de inteligencia artificial, y plataformas de comercio de autorizaciones que pueden reutilizarse a gran escala.
Sin embargo, Li Yanbing dijo que a medida que la tecnología madure y los casos aumenten, la adjudicación judicial alcanzará gradualmente un consenso mediante métodos de mecanografía y interpretación legal. "En lo que respecta a la identificación del uso de obras por parte de la IA, no hay problemas estructurales legales causados por la IA. La ley de derechos de autor moderna más los métodos de interpretación de la doctrina legal son suficientes para abordarlo. Este es un fenómeno normal cuando aparecen tecnologías disruptivas, y requiere procesos y tiempo normales de actualización y adaptación".
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