日本深度学习协会（一般社团法人日本ディープラーニング協会，JDLA）于2026年2月3日公开了《法与技术检讨委员会报告II——关于AI利用的用例》（下称“报告II”）。这份报告围绕生成式AI在实际使用场景中的法律问题进行系统梳理，明确指出：

• 向生成式AI输入个人数据并非一概禁止，只要满足一定条件，在未取得本人同意的情况下也可能被视为合法利用；
• 关于AI生成内容的著作权侵权风险，相比逐一检查输出结果，更应重视“如何使用AI”以及内部运用规则和流程的设计。

从“开发”转向“利用”：以实际业务用例梳理法律焦点

报告II由JDLA旗下的“法与技术检讨委员会”编写，是继聚焦AI“开发”阶段的报告I之后，面向AI“利用”阶段的第二份系统性报告。

在生成式AI被迅速导入各类业务场景的背景下，企业和组织在日常实践中频繁遇到诸如“能否把客户数据输入AI”“生成内容是否侵权”等法律疑问。报告II的目的，就是通过具体、典型的业务用例，整理出这些在实务中高频出现的法律论点。

报告主要围绕两大法律框架展开：

• 《个人信息保护法》
• 《著作权法》

需要强调的是，报告II并非对法律问题给出最终、确定的结论，而是基于现行法律制度，对可能的理解路径和实务上的整理方式进行说明，为企业和实务人员提供参考视角。

向生成式AI输入个人数据：并非一律禁止，而是“有条件允许”

在报告II的 Case 1 中，委员会设定了这样一个典型场景：

某企业的市场营销人员，将客户的购买记录等数据输入生成式AI，用于构思营销方案和施策创意。

围绕这一场景，报告讨论了：在未取得客户本人同意的情况下，将包含个人数据的信息输入生成式AI，是否必然构成违法。

报告的结论是：

• 不能因为“没有本人同意”就直接认定为违法；
• 在满足一定条件的前提下，即便未取得本人同意，也有可能合法地向生成式AI输入个人数据。

在具体分析时，报告以 ChatGPT、Gemini、Microsoft 365 Copilot 等代表性生成式AI服务为例，结合其面向商业用途的使用条款、数据处理方式和运用条件，来评估在这些服务上输入个人数据的法律适合性。

换言之，是否可以输入个人数据，取决于：

• 服务提供方对输入数据的利用范围和保护措施；
• 企业自身的利用目的、必要性与内部管理体制；
• 是否符合《个人信息保护法》下的适当利用与安全管理要求。

著作权风险：比起逐条检查生成结果，更要设计好“使用方式”

报告II的 Case 2 聚焦于另一个备受关注的问题：

AI生成的内容与既有作品相似，是否会构成著作权侵权？应如何控制相关风险？

报告指出，仅依靠人工对每一份生成结果进行目视检查，存在明显局限：

• 在大规模、日常化使用生成式AI的场景中，逐条审查几乎不具可行性；
• 即便进行了事后检查，也难以完全排除风险。

因此，报告建议不要把风险管理的重心只放在“事后检查生成物”上，而应从源头和流程层面进行设计，包括：

• 通过提示词（Prompt）设计，尽量避免引导AI生成高度模仿特定作品或特定创作者风格的内容；
• 制定明确的AI使用规则和内部指引，例如：禁止将明显含有第三方权利的输出直接对外发布等；
• 在公司内部建立相应的运用流程和审批机制，对高风险用途（如对外广告、商品包装、对外发布资料等）设置额外的确认步骤。

报告强调，基于现行著作权法的框架，通过“使用方式”和“运用设计”来控制风险，更符合企业在实际业务中大规模使用生成式AI的现实需求。JDLA也呼吁，各组织应在理解法律基本思路的基础上，构建适合自身业务的AI运用规则，以推动生成式AI在实务中的稳健应用。