AI训练数据收集环节的包容审慎监管研究

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[摘要]在AI研究与应用中，训练数据是基础资源，对模型训练和实际应用有重大影响。数据资源不足和质量问题，导致国内AI技术与国际水平有一定差距。训练数据需满足量大、多样、准确、完整的特点，但收集面临法律限制、数据安全义务重、通知成本高等问题，同时存在数据来源不规范的困境。为平衡数据收集与权利保护，本文建议在法律框架下引入包容审慎监管，优化授权流程，制定分级监管策略，鼓励匿名化技术，以促进AI技术发展并保护数据主体权益。（剩余4991字）

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