购买合规的稀有训练数据（欧盟人工智能法案）
面向实验室数据团队和标注员：为何许可和可追溯的数据能减轻您在欧盟人工智能法案下的申报负担——以及在哪里可以找到稀有数据。
购买稀有且合规的数据
欧盟人工智能法案视角下的买家指南
9 张幻灯片 · 滑动或使用方向键背景
人工智能已耗尽易于获取的网络内容
公开文本已被大量吸收。竞争的边界现在在于稀缺资源：专业知识、物理世界、语言、专业视觉内容。
新的隐藏成本
AI 法案合规性
欧洲人工智能法规要求对训练数据进行摘要。数据来源不再是可选项：它已成为一项义务。
┌ Mayer Brown — EU AI Act template, 2025
关键不对称性
许可 vs. 抓取：成本不同
对于抓取的内容，需要列出最大宗的领域（最多 10%，中小企业为 5%）。对于许可内容：确认协议和条款。成本要轻得多。
┌ Mayer Brown, 2025
这对您意味着什么
干净的数据降低风险
- 许可协议 = 访问证明
- 可追溯的来源 = 可追溯链
- 尊重权利保留 = 减少争议
争议背景
抓取数据成本越来越高
围绕未经许可数据的诉讼案件不断增加（巨额和解、正在进行的诉讼）。许可的干净数据可降低管道风险。
┌ IPWatchdog · Mayer Brown, 2025
稀缺资源在哪里
4 种未被充分利用的模式
- 口述的专家推理
- 第一人称视角视频/身体姿势
- 稀有语言和方言 + 手语
- 专业视觉内容（医疗、缺陷、生物多样性）
正确的渠道
合规地联系权利人
稀缺资源由运营型中小企业持有，而不是在数据市场上。带有授权、保密协议和许可的交易室将买方与权利人合规地连接起来。
要点
稀缺且合规
第一步：告诉我们您在寻找什么。
- 稀缺资源是训练的新前沿
- 许可的干净数据减轻 AI 法案负担
- 可追溯的来源可降低模型风险
关于数据变现或采购有疑问？
与专家交流 — 无任何约束。
完整指南
对于实验室和标注团队的数据团队来说，情况已经发生了变化：易于获取的公开文本已被大量吸收，而训练的前沿现在在于稀缺资源——口述的专业知识、物理世界的姿势、未被充分利用的语言、专业的视觉内容。然而，获取这些稀缺资源会带来隐藏成本：合规性。
欧洲人工智能法规要求对训练数据进行摘要，并且发布的模板模型显示了一个决定性的不对称性（Mayer Brown 分析，2025）。对于网络抓取的内容，需要记录最大宗的领域——最多 10% 的最大宗，中小企业为 5%。对于从第三方许可的数据，基本上只需确认协议的存在和相关的条款。因此，对于许可数据，声明的负担比抓取数据要轻得多。此外，在生成式人工智能方面，还有义务申报几类来源、尊重权利保留以及记录非法内容的删除：数据来源已成为合规义务。
具体来说，许可且可追溯的数据为您带来三方面好处：证明访问权限的许可协议、构成可追溯链的可追溯来源，以及减少争议风险的权利保留。在围绕未经许可数据的诉讼案件不断增加的背景下（巨额和解和正在进行的诉讼（IPWatchdog）），这种风险降低具有直接价值。
问题仍然在于在哪里以及如何找到稀缺资源。这些数据由运营型中小企业持有，是它们的副产品，而不是数据市场。正确的渠道是受监管的对接：一个带有经纪授权、保密协议和许可的交易室，将买方与权利人合规地连接起来。第一个具体步骤：告诉我们您正在寻找哪种模式和哪种类型的数据，以便我们联系到权利人。
来源
- Mayer Brown — EU AI Act training-data summary template (2025-08)
- IPWatchdog — AI training data litigation & settlements (2025)
- Commission UE — AI Act (Règl. 2024/1689)
教育内容 — 非法律或财务建议。每个数据均标注来源和年份。