AI开拓者指南：AIGC应用协议——怎么写怎么看

标签：知识产权-知识产权交易，数字经济，人工智能

前言

2024年，人工智能生成内容（AIGC）领域迎来了一系列重大突破和创新，引发了广泛的社会关注和讨论。国内大厂积极推进文生视频、音乐生成等模型的研发和应用，EMO、AtomoVideo、MagicVideo-V2、VideoCrafter2等产品百花齐放。在海外，OpenAI发布的Sora模型，以其卓越的自然语言处理能力，为语言理解和生成带来了革命性的变革；Suno AI推出的AI音乐创作工具“Suno V3”，则在音乐产业中掀起了新的创作浪潮，使得音乐制作更加智能化和大众化。

不同的模型产品在运营过程中都需要制定相关的协议。本文中，我们将基于我国人工智能、数据领域的法律法规以及我们在过往相关项目中的经验，为模型产品开拓者们在制定模型产品运营相关的协议中所需要特别关注的要点提供建议。

一、模型产品的主要类型

根据《生成式人工智能服务安全基本要求》（TC260-003），“基础模型”（foundation model）是指在大量数据上训练的，用于普适性目标、可优化适配多种下游任务的深度神经网络模型。基于前述对于“基础模型”的定义，“模型产品”是基于基础模型开发的提供特定的服务或功能的产品，是人工智能技术商业化和实用化的关键载体，模型产品的主要形式包括开源模型、模型社区、模型即服务（MaaS）。在AIGC领域，模型产品的主要类型包括大模型（LLM）产品、专有内容生成模型产品，具体而言：

1. 大模型产品

大模型 （LLM，Large Language Model）指的是具有超大参数规模，建立在多头自注意力机制 Transformer 架构之上，以深度神经网络为基础，用海量文本数据预训练而成的语言模型。大模型产品主要用于处理和生成自然语言文本，它们通常拥有庞大的参数量，能够理解和生成复杂的语言结构，广泛应用于语言翻译、内容创作、情感分析等领域，具有代表性的大模型产品包括OpenAI的GPT系列模型和Google的BART模型。

2. 专有内容生成模型产品

与通用的大模型产品不同，专有内容生成模型是针对特定应用场景或特定类型内容定制的模型。专有内容生成模型专注于生成特定风格的艺术作品、音乐作品，或者在特定领域（如医疗、法律、金融）生成专业内容。专有模型通常需要大量的特定领域数据进行训练，以确保生成内容的专业度、相关性和准确性。具有代表性的专有内容生成模型的产品包括：

• 文生图模型：如Midjourney、Stable Diffusion、DeepArt、Artbreeder等，这些模型能够根据文本描述生成艺术图像，或者将现有图像转换成特定风格；
• 文生视频模型：如Sora、Synthesia，可以生成逼真的虚拟人物视频，用于新闻播报或广告；
• 文生音频模型：如Suno、Jukedeck，可以根据用户输入的风格和情感生成音乐。

二、模型产品商业化运营协议TIPS

对于实践中国内外主流模型产品，当前的商业化运营模式主要为模型产品提供者向模型产品使用者（以B端为主）有偿提供模型产品以及模型产品的部署、训练等配套服务。对于B端的模型产品的使用者而言，其使用模型产品的主要方式包括：

（1）直接将模型产品用于新媒体运营、电商、短视频等工作流程中；

（2）对于模型产品进行优化，形成垂类模型产品；

（3）基于模型产品开发应用产品，并对于应用产品进行商业化运营。

以下我们分别从模型产品提供者与模型产品使用者角度，对模型产品商业化运营协议设计的过程中需要关注的要点进行提示。

1. 模型产品提供者运营协议

（1）是否开源

要点：

开源模型产品是指将模型的权重、架构以及训练过程向公众开放，且允许任何人自由使用、修改和分发的模型产品。开源模型产品的优势在于促进技术的快速迭代和创新，降低开源模型产品的使用成本，并允许使用者对于模型产品进行优化以适应特定需求。典型的开源模型产品有Meta的Llama 2模型、Google的Gemma模型等。

闭源模型产品是指模型的权重、架构和训练细节不公开、通常由模型产品提供者控制并以MaaS的形式提供服务的模型产品。闭源模型产品能够保护模型产品提供者的商业秘密，增强数据安全性和隐私性。典型的闭源模型产品有OpenAI的GPT系列模型、Google的BART模型以及百度文心一言模型、月之暗面moonshot模型等我国AIGC领域的主流模型产品。

从法律角度而言，开源模型产品和闭源模型产品的主要区别在于许可模式，具体而言：

• 是否许可使用者访问、使用模型产品的代码和参数（包括权重）：开源模型产品提供者通常允许用户为非商业目的访问和使用模型产品的代码和参数，允许的使用行为通常包括复制、分发和修改，但一般要求用户遵守特定的开源许可证，且要求用户在分发模型产品的代码和参数时向第三方提供开源许可证和开源模型产品提供者的版权声明；如用户需为商业目的对于开源模型产品的代码和参数进行使用，可能超出前述开源许可证的许可范围，需要另外取得开源模型产品提供者的商用许可。而闭源模型产品提供者通常不允许用户访问、使用模型产品的代码和参数，或是仅允许用户在其许可范围内访问和使用模型产品的代码和参数以形成定制化模型。
• 许可性质：开源模型产品所适用的开源许可证通常授予用户广泛的使用权，但往往会特别保留开源模型产品提供者的版权和免责声明。闭源模型产品所适用的许可可能更具有限制性，会对于使用范围、使用方式和期限等进行限制，同时可能包含针对模型产品的代码、参数等重要技术和商业秘密的保护条款。
• 是否针对许可收取费用：开源模型产品提供者通常不要求用户支付任何费用即可为非商业目的使用开源模型产品（包括开源模型产品的代码和参数）；然而，如使用者需要为了商业目的对于开源模型产品进行使用，开源模型产品提供者可能会收取费用。而闭源模型产品提供者通常会针对其模型产品向用户进行收费，费用可能根据使用规模、使用范围或商业用途的不同而有所变化，主要收费模式包括按量后付费模式、预付费资源包模式等等。

Tips：

对于模型产品提供者而言，首先需要考虑提供的是开源产品还是闭源产品，倘若提供的是开源模型产品，需要结合开源许可证对于许可范围、许可权利、许可性质、许可证的传染性的约定，考虑采用何种类型的开源许可证，或是自行制定开源许可条款。倘若提供的是闭源模型产品，就需要结合闭源模型产品的运营方案考虑是否许可使用模型产品的代码和参数，以及对于闭源模型产品本身的使用限制以及收费模式。

（2）模型产品的提供方式

要点：

模型产品提供者提供模型产品的模式主要包括提供API接口、云部署以及本地化部署，具体而言：

• 提供API接口：模型产品提供者通过向用户提供API接口提供模型产品，用户无需下载或安装任何软件，只需要按照模型产品提供者指定的请求格式、参数和响应格式进行编程，即可通过API接口调用模型产品。
• 云部署：模型产品提供者自身同时作为云服务商，将模型产品部署在向用户提供的云资源上，用户通过内部网络或公网访问和使用部署在模型产品提供者的云资源上的模型产品。
• 本地化部署：模型产品提供者按照用户要求将模型产品部署在用户指定的本地服务器、数据中心或边缘设备等用户本地环境中，用户可以直接在本地环境中访问和使用模型产品。

上述三种提供模型产品的模式主要区别之一在于模型产品提供者对模型产品的控制程度。在提供API接口模式下，模型产品完全由模型产品提供者控制，用户对于模型产品没有直接的控制权，需遵守模型产品提供者制定的API使用规范；在云部署模式下，模型产品提供者不再对于模型产品具有控制权，用户对于模型产品有较高的控制权，但仍依托于模型产品提供者提供的云服务使用模型产品，需遵守模型产品提供者制定的云服务使用规范；在本地化部署模式下，模型产品提供者不再对于模型产品具有控制权，用户对于模型产品有完全的控制权，且无需依托于模型产品提供者后续提供任何服务即可使用模型产品。目前，为确保对于模型产品的控制权，提供API接口模式为我国AIGC领域最为广泛采用的模型产品提供模式。

Tips：

无论模型产品提供者采用何种提供模型产品的模式，均应当在协议中明确约定模型产品相关知识产权的权利归属和许可，例如应当考虑明确约定模型产品相关的知识产权归属于模型产品提供者所有，并基于模型产品是开源或是闭源、是否允许使用者对于模型产品进行优化形成衍生模型等具体的业务模式，对于模型产品相关的知识产权和数据的许可使用以及衍生模型、数据等相关的权利归属进行约定。同时，也应当基于各提供模型产品的模式的特点，针对性地设计相应条款。例如：

• 在提供API接口的情况下，应当明确约定使用者使用API的使用规则（包括请求限额、使用频率、对API密钥进行保密、对于通过API传输的数据采用加密措施等）。此外，考虑到该等模式下存在多种数据流交互的场景，不同处理目的及各类数据流下模型产品提供者和模型产品使用者责任将有所差别，也应当考虑在模型产品所适用的协议条款中对于数据处理目的及数据流合作模式进行清晰界定。
• 在以云部署模式进行运营的情况下，应当明确约定云服务的服务范围、限制、费用，例如，服务范围可以规定包括数据存储、计算资源、网络带宽等，同时明确服务的限制，如数据存储的上限、计算资源的使用限制等，以及相关的费用计算方式和支付条款。
• 在以本地化部署模式进行运营的情况下，应当明确约定模型产品提供者提供的运维服务的范围，例如是否包含约定产品部署、日常监控、故障排查、性能调优到软件更新等服务内容，以及明确约定使用者本地部署环境应满足的要求，例如详细说明所需的最低硬件配置标准，明确指出所需的操作系统、数据库系统和其他依赖软件的特定版本，以及这些软件的兼容性和支持情况，确保使用者的本地环境能够无缝集成模型产品，包括对特定编程语言的运行时支持、第三方数据库和框架的兼容性测试，以及可能需要的特定安全协议或访问控制机制等。

（3）模型产品使用者输入内容的使用

要点：

模型产品使用者可能通过模型产品输入多种类型的内容，例如文本、图像、音频和视频等。从数据合规和个人信息保护的角度，如模型产品使用者输入内容涉及个人信息，模型产品提供者可能构成个人信息处理者，需要满足《中华人民共和国个人信息保护法》相关规定，例如应当获取个人信息主体同意或具备其他个人信息处理的合法性基础。从知识产权保护的角度，模型产品使用者输入内容往往会涉及作品、商标、商业秘密等受到知识产权法保护的内容，倘若模型产品提供者未获得模型产品使用者或权利人的充分授权而对于模型产品使用者输入内容进行使用（包括将模型产品使用者输入内容纳入模型产品的训练语料进而对于模型产品进行优化），在模型产品生成内容与模型产品使用者输入内容构成实质性相似的情形下，模型产品提供者可能面临侵犯模型产品使用者或权利人知识产权的风险。

Tips：

从数据合规和个人信息保护角度，在制定模型产品适用的隐私政策等个人信息保护相关制度的过程中，模型产品提供者应遵守个人信息告知同意规则，对于模型产品使用者向模型产品提供者提供其个人信息，应当要求模型产品使用者取得相应授权。

从知识产权保护角度，模型产品提供者在模型产品所适用的协议条款中应考虑要求模型产品使用者确保其输入内容已获得所有必要的知识产权权利人的充分、必要且有效的授权，不侵犯任何第三方的合法权益，并授予模型产品提供者对于输入内容进行复制、改编、汇编、翻译等使用行为的许可。对此，模型产品提供者亦可以考虑设置相应赔偿条款，例如约定如果因模型产品使用者输入内容导致第三方提出侵权索赔，模型产品提供者有权采取措施（如删除相关信息及数据、暂停服务、冻结或注销使用者账号等），且模型产品使用者应赔偿模型产品提供者因此遭受的所有损失。

（4）模型产品生成内容的权利归属和使用

要点：

实践中，对于AIGC是否构成作品以及权利归属问题目前仍存在一定争议，部分案例中法院认定AIGC体现了利用AI生成AIGC的用户的个性化表达，具备独创性，属于作品，因此应受到著作权法保护，相关著作权归属于用户[1]；而在部分案例中，法院则持相反观点，认为AIGC缺乏创造性和人的智力投入，因此不属于作品，不受到著作权法保护[2]。

目前市场上主流模型产品适用的协议条款对于AIGC的权利归属的约定主要包括以下三种模式：

• 并未对于AIGC的权利归属进行约定，但约定AIGC任何知识产权问题由模型产品使用者自行处理，模型产品使用者需对AIGC负责，模型产品提供者对由此造成的任何损失不负责任；
• 约定AIGC的权利归属于模型产品使用者所有，但模型产品使用者应当许可模型产品提供者对于AIGC进行使用；
• 约定AIGC的权利归属于模型产品提供者所有，但模型产品使用者通过不同价格的付费获得对AIGC不同程度的使用权，付费类型通常分为商业化许可与非商业化许可、独家许可与非独家许可等。

Tips：

倘若模型产品提供者对于AIGC有后续进行商业化运营的需求（包括将AIGC用于模型训练、通过对于AIGC进行买卖、授权而营利），模型产品提供者应当考虑在运营相关的协议中明确约定AIGC的全部权利（包括知识产权）归属于模型产品提供者，或约定AIGC的全部权利归属于模型产品使用者所有，但模型产品使用者应当许可模型产品提供者按照自身的业务需求对于AIGC进行使用。需要注意的是，倘若约定AIGC的全部权利归属于模型产品提供者所有，一方面，可能削弱模型产品对于模型产品使用者的吸引力，另一方面，由于权利归属带来的控制管理责任以及更为严格的内容审核义务，可能会导致AIGC侵权的情况下模型产品提供者有更高概率需承担侵权责任，模型产品提供者在考虑如何约定AIGC的权利归属时可以一并予以考量。

（5）模型产品使用者对于模型产品的优化

要点：

目前市场上许多模型产品提供者都允许模型产品使用者根据自身需求对模型产品进行优化，进而在模型产品提供者提供的模型产品的基础上形成衍生模型，常见的对于模型产品优化方式包括低秩适配（Low-rank Adaptation，即LoRA）以及精调（Fine Tune），具体而言：

• 低秩适配：低秩适配是指保持模型产品本身的参数基本不变，将模型产品的参数矩阵简化分解成两个低秩矩阵，模型产品使用者通过向模型产品输入训练语料对低秩矩阵参数进行调整，从而对于模型产品进行优化。通过对模型产品进行低秩适配，模型产品使用者可以通过一种更轻量级的方式对于模型产品进行优化，适合计算资源受限的情况。
• 精调：精调是指模型产品使用者通过向模型产品输入训练语料，对于模型产品的参数进行调整，从而对于模型产品进行优化。通过对模型产品进行精调，模型产品使用者可以对于模型产品进行更为精细和全面的调整，适合计算资源充足的情况。

就模型产品的基础上形成的衍生模型而言，在未对于其所对应的知识产权和数据权利进行明确约定的情形下，可能导致模型产品使用者与模型产品提供者对于前述权利的归属产生争议。

Tips：

如模型产品提供者允许模型产品使用者根据自身需求对模型产品进行优化，需要考虑对于在模型产品基础上形成的衍生模型的知识产权、数据等权利归属进行明确约定。例如，倘若约定衍生模型的权利归属于模型产品使用者，考虑到衍生模型涉及模型产品提供者的知识产权以及数据等诸多事项，应当同步明确约定模型产品使用者后续使用衍生模型需遵守的使用规范，例如：是否允许模型产品使用者对于衍生模型进行商业化使用、分发；要求模型产品提供者在分发衍生模型的过程中提供模型产品适用的协议条款以及模型产品提供者的版权声明。与此同时，明确模型产品使用者应对于优化模型产品以及后续使用衍生模型的行为独立承担责任也至关重要。例如，倘若约定衍生模型的权利归属于模型产品提供者并许可模型产品使用者对于衍生模型进行使用，则需要对于许可范围、许可权利、许可性质、许可费用等事项进行明确约定。

（6）责任限制情形

要点：

模型产品提供者提供服务的过程中，基于模型产品本身的技术特点，可能存在一定固有风险。例如，如模型产品提供者利用爬虫技术收集训练语料对于模型产品进行训练，或模型产品使用者通过模型产品输入的内容涉及侵权内容，后续模型产品使用者对于模型产品生成内容进行商业性使用将存在一定的侵权风险。

考虑到模型产品存在的固有风险，模型产品提供者可以通过在模型产品适用的协议条款中对于其责任范围和限度进行约定，以确保因特定事件导致的潜在法律风险对于模型产品提供者而言具有一定的可预见性以及可控性。

Tips：

基于我们的经验，模型产品提供者可以考虑在模型产品所适用的协议条款中约定，在特定的情形下，模型产品提供者免责或仅在一定额度范围内承担赔偿责任。较为典型的情形可能包括：

• 模型产品使用者违规行为。若模型产品使用者未遵守模型产品适用的协议条款的约定，包括但不限于故意输入侵权内容或绕开内置的内容过滤器，导致模型产品生成的内容侵犯了第三方的知识产权或其他合法权益；
• 模型产品使用者对于模型产品生成内容进行修改。若模型产品使用者对模型产品生成的内容进行了修改、编辑或以其他方式进行二次创作，并因此引发侵权；
• 技术限制。在模型产品使用者遵守模型产品适用的协议条款、法律法规对于模型产品进行使用的情况下，模型产品生成内容本身侵犯第三方著作权、专利和/或人格权。

值得注意的是，约定模型产品提供者在特定情形下免责或在一定额度范围内承担赔偿责任的条款很有可能会被认为构成免除或者减轻模型产品提供者责任、与模型产品使用者有重大利害关系的格式条款，模型产品提供者需按照《中华人民共和国民法典》等法律法规中关于格式条款的要求，采用加粗等方式就涉及模型产品提供者责任限制的条款向模型产品使用者进行显著提示。

2. 模型产品使用者使用协议

（1）模型产品提供者的合法资质

要点：

根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》等相关法律法规的规定，我国境内的主体需要取得相应资质方可提供模型产品，否则可能面临网信办等主管部门的行政处罚。针对模型产品，主要涉及的资质包括算法备案和生成式人工智能服务备案/登记，具体而言：

• 就算法备案而言，如模型产品涉及的生成式人工智能算法同时满足以下两个条件，模型产品提供者需对该等算法进行算法备案：（i）模型产品面向我国境内公众提供服务；（ii）模型产品具有舆论属性或社会动员能力。
•  就生成式人工智能服务备案/登记而言，与算法备案类似，如模型产品涉及的大模型同时满足以下两个条件，模型产品提供者需对该等大模型进行生成式人工智能服务备案/登记：（i）模型产品面向我国境内公众提供服务；（ii）模型产品具有舆论属性或社会动员能力。

关于面向我国境内公众提供服务，我们理解，倘若模型产品仅面向特定B端用户提供服务，且该B端用户仅在内部使用模型产品而不会导致模型产品向公众流通，很有可能并不属于面向我国境内公众提供服务。关于具有舆论属性或社会动员能力，目前我国法律法规和相关规定中仅明确了“具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务”（即开办论坛、博客、微博客、聊天室、通讯群组、公众账号、短视频、网络直播、信息分享、小程序等信息服务或者附设相应功能以及开办提供公众舆论表达渠道或者具有发动社会公众从事特定活动能力的其他互联网信息服务）；实务中，对于何为“具有舆论属性或社会动员能力”的判断相对较为宽泛，几乎涵盖了所有具备信息共享功能的服务。

Tips：

模型产品使用者可以考虑要求模型产品提供者对具备开展其经营业务所需的全部资质（包括算法备案、生成式人工智能服务备案/登记）作出陈述与保证，并设置模型产品提供者违反前述陈述与保证的赔偿条款。此外，模型产品使用者可以要求模型产品提供者提供所取得的资质的证明文件供使用者审查和留档。

（2）模型产品的提供方式

要点：

如前文所述，对于模型产品使用者而言，在提供API接口、云部署以及本地化部署等不同的模型产品的提供方式下，模型产品使用者对于模型产品的控制程度存在差异。此外，在前述三种模型产品的提供方式下，模型产品提供者对于数据安全的保障以及对于模型产品使用者在技术能力、运维成本方面的要求也依次递增。

Tips：

无论采用何种模型产品的提供模式，模型产品使用者都应当考虑要求模型产品提供者提供针对模型产品的服务等级承诺，特别是对于B端使用者而言，应当考虑要求对于模型产品达到该等服务等级承诺作出陈述和保证，并同步考虑设置模型产品提供者违反前述陈述与保证的赔偿条款；在此基础之上，模型产品使用者基于各模型产品提供模式的特点，可以考虑针对性地设计相应协议条款。例如：

• 在提供API接口的情况下，应当要求模型产品提供者明确说明可能收集的数据范围和类型以及对于数据的使用方式，并明确约定模型产品提供者在数据收集、处理、使用、存储和管理方面的责任和义务，要求模型产品提供者对于按照我国数据合规要求处理、使用和分级管理数据作出陈述和保证，同时设置模型产品提供者违反前述陈述与保证的赔偿条款；
• 在以云部署模式进行运营的情况下，应当考虑明确约定模型产品使用者对在模型产品提供者云资源上部署的模型产品及其数据具有完全的控制权，模型产品使用者不得通过任何技术手段破解获取模型产品使用者的数据；同时，可以考虑对于模型产品的部署和验收方面模型产品提供者的责任和义务进行明确约定；
• 在以本地化部署模式进行运营的情况下，应当对于模型产品的部署和验收方面模型产品提供者的责任和义务进行明确约定。

（3）模型产品生成内容的权利归属和使用

要点：

模型产品使用者通常会对AIGC进行商业性使用，包括将AIGC应用于多种商业场景之中，典型的应用场景包括：利用文字形式的AIGC制作广告文案；利用图片形式AIGC制作商品宣传图。如前文所述，目前实践中对于AIGC是否构成作品以及权利归属均存在争议。如AIGC构成作品，且权利归属于模型产品提供者所有，模型产品使用者对于AIGC进行商业性使用可能涉及对于AIGC进行复制、改编、汇编、信息网络传播、翻译，需取得模型产品提供者的相应许可。此外，如AIGC与模型产品的训练语料构成实质性相似，一方面，模型产品使用者对于AIGC的使用受制于训练语料的权利人的许可；另一方面，如模型产品的训练语料涉及违法违规、侵犯第三方合法权益的内容，可能导致模型产品使用者后续对于AIGC的使用存在违法违规、侵犯第三方合法权益的风险。

Tips：

一方面，可以考虑在模型产品适用的协议条款中明确约定AIGC包括知识产权在内的相关权利归属于模型产品使用者所有；如约定AIGC的权利归属于模型产品提供者所有，应要求模型产品提供者许可模型产品使用者按照自身的业务需求对于AIGC进行使用。另一方面，可以考虑要求模型产品提供者对于模型产品的训练语料的合法合规、不侵权作出陈述和保证，并要求模型产品提供者对于因违反该等陈述和保证导致后续模型产品使用者使用AIGC侵犯第三方合法权益而给模型产品使用者造成的损失承担相应的赔偿责任。

（4）数据与知识产权保护

要点：

如前文所述，模型产品的使用者在通过模型产品输入内容时，可能会涉及个人信息以及作品、商标、商业秘密等受到知识产权法保护的内容。如模型产品提供者对于模型产品使用者输入内容涉及的个人信息和知识产权进行不当使用，可能导致模型产品使用者面临个人信息泄露、第三方知识产权侵权等风险。

Tips：

从数据保护的角度，如模型产品提供者涉及收集、处理模型产品使用者通过模型产品输入的内容，可以考虑要求模型产品提供者对于模型产品使用者输入内容包含的数据收集处理的全过程中不存在任何侵犯第三方合法权益或违反相关数据管理法律法规的情形进行陈述和保证和设置相应的赔偿条款。

从知识产权保护的角度，可以考虑明确约定模型产品使用者输入内容的知识产权不会因为模型产品使用者通过模型产品输入内容这一行为发生转移，模型产品使用者输入内容的知识产权仍归属于模型产品使用者或权利人所有；如模型产品提供者要求模型产品使用者许可其对于该等输入内容进行使用，可以考虑要求模型产品提供者对于不会超出模型产品使用者的许可范围内使用该等输入内容进行陈述和保证和设置相应的赔偿条款。

（5）模型产品使用者对于模型产品的优化

要点：

如模型产品使用者对模型产品进行优化进而在模型产品的基础上形成衍生模型，一方面，如前文所述，在未对于衍生模型对应的知识产权和数据权利进行约定的情形下，可能导致模型产品使用者与模型产品提供者对于前述权利的归属产生争议；另一方面，在该等衍生模型包含模型产品提供者的知识产权以及数据的情形下，为对于衍生模型进行使用，模型产品使用者可能还需取得模型产品提供者的许可，否则可能面临侵犯模型产品提供者合法权益的风险。

Tips：

可以考虑明确约定衍生模型的知识产权、数据权利等所有权利归属于模型产品使用者所有；同时，要求模型产品提供者为模型产品使用者使用衍生模型之目的针对模型产品（包含其代码和参数）的使用授予模型产品使用者充分的许可。

结语

在模型产品日益普及的今天，模型产品提供者和使用者都面临着前所未有的机遇与挑战。模型产品提供者和使用者在模型产品的商业化运营中应结合自身的运营安排，在合法合规的前提下设计合理的协议条款，对于双方的权利和义务进行明确约定，这不仅有助于保护的模型产品提供者和使用者合法权益，也能推动AI技术的健康发展，促进社会的整体进步。未来，随着AI技术的不断进步和应用场景的不断扩展，相关的法律法规和行业标准也将不断更新和完善。我们期待在AIGC领域各方参与者的共同努力下，模型产品能够在保障数据安全、尊重知识产权、保护用户隐私的基础上，为社会带来更多的价值和便利；我们也将对于模型产品商业运营模式的发展以及由此产生的法律问题予以持续关注。

感谢实习生刘佳振对本文作出的贡献。

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