一、开篇：被打破的互联网默契 —— 从微舆的免责声明说起

开源项目微舆在爬虫功能免责说明中强调的 “遵守 robots.txt 协议与法律法规”，恰似给 AI 工具使用者立起第一道警示牌。当 ChatGPT 们需要海量数据喂养，当企业用爬虫抓取竞品信息训练模型，看似高效的技术操作背后，早已暗流涌动：2024 年上海王某因售卖破解得物 APP 的爬虫程序获刑三年，2025 年迪奥因违规跨境传输数据被罚，这些案例都在印证：AI 时代的合规底线，比想象中更脆弱。

二、爬虫禁区：那些禁止机器人访问的网站 “红线”

（一）主流平台的明确禁令

梳理国内外平台协议原文及司法案例发现，多数平台的禁令既涵盖爬虫工具，也包括自动化机器人（含大模型数据采集工具）。

比如《拼多多用户服务协议》第 10.1 条

《天眼查用户协议》第七条第4点：

《知乎协议》第二章第9条

（二）法律后果的双重暴击

• 民事追责：淘宝诉某搬家软件公司案中，法院认定爬取商品数据构成不正当竞争，判赔近 200 万元，明确平台对数据的 “竞争利益” 受法律保护。

• 刑事处罚：即使抓取公开数据，若绕过防护措施（如得物的 API 加密、图形验证），仍可能构成 “侵入计算机信息系统罪”。

三、数据流转陷阱：从授权缺失到跨境禁区

（一）外发数据的权利迷思

当用户将数据输入大模型时，三重权利关卡必须突破：

1. 个人信息授权：广州互联网法院判决显示，酒店集团为营销目的向境外传输住客信息，因未获单独同意被判侵权，警示 “默认授权” 无效。

2. 商业数据归属：淘宝案明确，平台数据凝结投入，即使公开也受保护，未经许可外发构成侵权。

3. 版权合规边界：Meta 用盗版书籍训练 LLaMA 模型虽获 “合理使用” 认定，但法院强调 “市场稀释风险” 可能成为未来追责依据。

（二）跨境传输的合规生死线

• 中国规则：迪奥案暴露三大雷区 —— 未通过安全评估、未告知接收方信息、未加密保护，直接触发《个人信息保护法》处罚。

• 全球差异：欧盟《人工智能法案》要求训练数据跨境需符合 “充分性认定”，美国则侧重 “通知 - 同意” 模式，企业需建立弹性合规框架。

四、AI 全生命周期合规：从训练到生成的三重防护

（一）训练数据：告别 “拿来主义”

1. 版权审核机制：专家建议优先使用授权数据，需坚决避免触碰 “影子图书馆” 等盗版数据源，此类平台已引发多起诉讼，例如 Anthropic 因使用 LibGen、Books3 等影子图书馆的 700 万本盗版书训练模型，被法院认定构成侵权，面临高额赔偿风险。

2. 合理使用边界：Meta 案提示，“转换性使用” 需满足三条件 —— 非市场替代、使用必要性、无实质损害，单纯以 “技术创新” 抗辩难获支持。

（二）生成内容：标识与追责并重

• 强制标识义务：2025 年施行的《人工智能生成合成内容标识办法》要求，文字、视频等需加显式标识与数字水印，抖音、百度等平台已落地技术方案。

• 深度合成禁区：换脸技术仅限影视、医疗等正当场景，未经授权肖像使用可能触发《民法典》人格权纠纷。

（三）工具使用者：微舆类工具的操作指南

1. 事前核查：访问目标网站/robots.txt（如淘宝、知乎），确认允许抓取范围。
2. 数据分级：个人敏感信息需脱敏，商业数据获取 API 授权（如京东开放平台），避免直接爬取。
3. 跨境申报：向境外大模型传输数据前，完成安全评估或标准合同备案（依据《数据出境安全评估办法》）。
4. 开放平台接入：优先通过官方开放平台获取授权数据，替代爬虫等违规手段。
   • 查找方法：通过平台首页底部 “开发者平台”“开放平台” 或 “API 文档” 入口进入（如抖音首页底部 “开放平台”、知乎 “关于知乎 - 开发者中心”），无明确入口时可搜索 “[平台名称] 开放平台”（例：“京东 开放平台”）定位官方页面。
   • 核心优势：数据准确性达 99% 以上（爬虫易因页面结构变更失效），且受平台合规保护，避免 IP 封禁、法律追责风险。

五、结语：在创新与合规间走钢丝

当 AI 大模型的 “吞噬性” 遇上数据权益的 “保护性”，法律正经历剧烈重构。微舆的免责声明犹如一面镜子，照见技术使用者的责任边界 —— 那些被禁止的机器人访问协议，那些未获授权的数据，那些跨越国境的数据流，从来都不是技术问题，而是法律问题。在这个 AI 狂奔的时代，面对这些可能普通用户都不会仔细去读的禁令，我们怎么确保自己通过AI工具获取信息的方式合规呢？你有没有什么好的方法？