在当今追求数据内容合规的潮流中，寻找一条符合法律规范、道德伦理的路径显得尤为重要。权利自持、授权使用和数据清洗被认为是实现合规的三个关键步骤。只有在这些步骤得到合理实施的情况下，我们才能在数据内容的开发和使用过程中取得可持续的成功。
首先，权利自持被视为实现合规的一种途径。通过创造原创数据内容，我们可以降低模型训练中的合规风险。尽管全原创数据可能不足以支撑大规模模型的训练，但对于小规模模型或微调来说，仍然具备潜力。以Databricks公司为例，在使用员工原创文本素材微调模型时，他们成功避免了版权问题，展现了权利自持的可行性。
其次，向数据内容的权利人获取授权也是一种常见途径。企业可以通过用户协议等方式获得授权，但在设计授权条款时应谨慎考虑，以确保符合相关法律规范，特别是涉及个人隐私信息的收集和使用。此外，对于特定场景的定向模型，与数据持有人合作并获得数据集及权利保证是一种可行方式，有助于规避合规风险。
最后，数据清洗在合规路径中扮演着重要角色。有效的数据清洗措施能够提升数据质量，降低违规风险。一些领先企业已开始重视数据内容的合规处理，通过排除包含个人隐私信息的数据集等方式，强化模型的安全性，避免侵犯他人隐私和信息安全。
在这个信息爆炸的时代，数据内容的合规问题日益凸显。唯有通过权利自持、授权使用和数据清洗这三个关键步骤的合理实施，我们才能够确保在数据内容的开发和使用中取得持续的成功，同时遵循法律规范和道德准则，保护个人隐私和信息安全。这也是我们在数字化时代的必由之路。
