主要观点总结
本文介绍了关于人工智能生成式技术中数据合规的要点及相关规定，分析了包括合法数据来源、知识产权保护和知识产权相关合规性问题等方面的内容。最后，针对企业落地合规提出了建议。
关键观点总结
关键观点1: 大数据背景下如何判断数据是否具备合法来源
企业需要关注数据的采集制度，建立数据来源和内容合法性的审查机制，包括总体和具体两个方面的合规要求。总体方面需遵守《基本要求》进行安全评估，具体方面要根据不同数据来源如开源数据、自采数据、商业数据和合成数据的合规要求进行使用。
关键观点2: 涉及知识产权合规问题的风险及应对
企业需要关注训练数据使用行为是否侵害他人依法享有的知识产权，可以通过加强内容监管、建立投诉举报机制等方式应对。同时，企业也可以借鉴国外相关立法，在符合数据合法来源的前提下，明确科研和商业性使用数据的合规行为。
关键观点3: 提高训练数据质量的真实性和准确性
企业需要关注数据质量风险问题，包括真实性、准确性、客观性和多样性等方面。通过记录管理数据训练过程、建立内外沟通机制、加强内部员工培训考核等方式确保训练数据的真实性和准确性。
关键观点4: 企业落地合规建议
企业在实践中需要不断摸索与调整合规之路，关注制度构建和企业落地两个方面。制度构建方面可以明确新技术、新场景下的合理使用条件，企业落地方面可以从数据采购端合规、分类细化数据管理模式、建立沟通机制等方面入手。
文章预览
探寻合规之道，共筑数据保障之堡。专注为数据安全管理者、技术专家、隐私法务、律师等专业人士打造的知识共享与交流平台。 点击 "合规社" > 点击右上角“···” > 设为星标⭐ 前 言 数据在生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, 以下简称“GAI”）技术中扮演着十分重要的作用。本文基于中国现行有效的法律规定，参照其它国家或组织对相关GAI技术的法规与观点，针对GAI技术中训练数据环节的几项合规要点进行分析，并提出企业落地的合规建议，旨在为相关企业和人员提供参考。 一 数据在GAI技术中所起的作用 GAI是指利用算法训练数据从而具备自主生成新事物（如文本、图片、音频、视频等）能力的智能技术。自2022年11月OPEN AI 研发的聊天工具机器人ChatGPT问世以来，GAI技术的商业估值迅速飙升。与之相应而生的，是全球监管部门和民
………………………………
