【作者】史欣媛、郑靖蕾
【摘要】生成式人工智能涉数据竞争行为产生的纠纷贯穿数据流通的各个环节。以技术流程阶段为基准，生成式人工智能涉数据竞争行为可被具体解构为不当数据获取行为、数据干扰行为和数据滥用行为叁种类型。相较于传统数据竞争，生成式人工智能的数据驱动属性使其风险利益结构更为复杂多元，从而加剧所涉数据竞争行为正当性的认定挑战。我国首例生成式人工智能涉数据不正当竞争案——“奥特曼尝辞搁础案”的裁判以动态竞争观审视技术创新与市场竞争关系_x0008__x0008_之思路值得借鉴。然而，我们仔细审视该案件的裁判文书，发现其司法说理存在裁判理念内涵不明、裁判范式结构性错配、裁判规则悖离竞争本质等现实梗阻。鉴于此，未来生成式人工智能涉数据行为的正当性认定应秉持“包容审慎”的理念，强调创新包容与秩序维护的理性兼顾；弱化主观道德评价思维，坚守利益衡量裁判范式；拓宽“最少且必要”规则，借助比例原则延伸其适用框架，从而实现生成式人工智能涉数据竞争行为的正当性体系化再造。
【关键词】生成式人工智能；数据竞争；正当性；奥特曼尝辞搁础案
【本文来源】《贵州大学学报（社会科学版）》2025年第4期
