AI未授权使用受保护数据的不正得利作为补救
计算机与社会
2026-05-25 v1
摘要
生成式AI模型训练中未授权使用数据的做法在知识产权和隐私法框架下存在显著法律挑战，这些框架常在数据所有权与AI创新之间的复杂关系上进行抉择，导致关于最佳保护与可执行性的持续争论。本文探讨了将不正得利作为解决此类未授权数据使用 dispute 的替代性legal doctrine的巨大潜力。我们考察了不正得利概念如何以不同于IP侵权和隐私违规的方式捕捉未授权数据使用的错误性。进一步，我们分析了基于获益的 restitution 在不正得利下相较于现有 remedy（包括法律、平等和statutory选项）是否更具优势。我们认为，通过将焦点从确立错误行为转向恢复不正当获得的收益，不正得利提供了一种实用且平等的框架，能够在数据所有者权利与AI开发者利益之间取得平衡。
关键词
引用
@article{arxiv.2605.23503,
title = {Unjust Enrichment as a Remedy for AI's Unauthorised Use of Protected Data},
author = {Yangzi Li and Jyh-An Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.23503},
year = {2026}
}