维度网讯，LG AI研究院（LG AI Research）在首尔举办的“AI学习数据的隐形法律风险”研讨会上公开了AI学习数据法律风险管理策略，并发布了数据来源与许可追踪分析平台“Exaone Nexus”的测试版。

随着人工智能监管加强，学习数据的法律风险管理愈发重要。LG AI研究院常务李华英（Lee Hwa-young）在研讨会上表示，构建生成式AI模型时，学习数据99%以上来自开放数据集，而由人工制作或获得许可的数据实际上往往仅占1至2%。他指出，开放数据集中嵌套着多个层级子数据集，很可能包含不可用于商业用途的数据，仅凭顶级许可证难以判断实际可用性。商业使用受限的数据或存在个人信息问题的数据混杂可能性较高，在复制、修改、分发每个环节都可能产生法律风险。

LG AI研究院自三年前起与法务法人律村（Yulchon）合作解决数据法律问题，双方公开了“Exaone Nexus”平台。该平台旨在评估开放数据集的法律风险，支持AI模型开发与引入过程，计划于今年9月实现商用。

“Exaone Nexus”能够探测数据集包含的子数据集，确认实际数据来源与许可条件。其特点并非仅查看顶级数据集信息，而是追溯整个数据结构，检查许可证污染情况。该平台嵌入了三个AI智能体：一个负责查找数据与许可文档，另一个评估18个项目（包括商业可用性、个人信息问题、使用区域与时间限制等），剩余智能体负责验证分析结果。

LG AI研究院根据评估结果将数据集分为A、B、C三个等级。法律风险极低的数据归为A级，可能存在争议的数据按B级管理，法律风险较高的数据则归为C级并从学习过程中排除。AI模型也采用A、B、C等级管理，因为学习后仍可能发生法律纠纷或监管变化，需要持续评估风险。

李华英常务表示，不仅AI企业，引入AI的企业以及投资公司也能利用该平台。引入AI的企业可审查模型学习数据的合法性，投资公司则可预先检查被投企业的法律风险。LG AI研究院院长林宇亨（Im Woo-hyung）强调，AI竞争正从性能导向扩展至可信与责任导向，学习数据来源与许可管理已成为不可拖延的课题，“Exaone Nexus”能够全程追踪学习数据来源并验证许可合规性，帮助企业更清晰管理数据风险。法务法人律村代表律师姜锡勋（Kang Seok-hoon）指出，生成式AI的普及使版权侵权、数据使用权限、权利人与AI企业纠纷等法律风险日益增大，企业需同时检查数据来源与权利关系、许可体系、开发过程记录管理与内部控制、纠纷应对体系。

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