人工智能论文辅导《AI人工智能时代的法律边界：生成式人工智能侵权责任的认定困境与规制路径研究》

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摘要

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绪论

21 世纪以来，人工智能技术发展与产业应用迎来了重大的历史性变革，而生成式人工智能的兴起照亮了人工智能技术的发展前景。自 2022 年 ChatGPT 迅速走红以来，生成式人工智能吸引了国内外众多学者的广泛关注，市场上如雨后春笋般涌现出各种生成式人工智能，参与其中的用户更是数以亿计，共同掀起了一股人工智能的热潮。ChatGPT 所代表的大语言模型的诞生，不仅激发了人们对新质生产力的无限遐想，更为人类迈向通用型人工智能时代铺设了更为宽广的道路。当前，国内外科技领域正掀起新一轮的 AI 竞赛，人工智能不断生成新的文本、图像、视频、音频及代码等产物，这些产物慢慢渗透到了我们的生活之中，人工智能呈现出“未来已来”的发展趋势。可以预见，人工智能生成技术将为人类带来多领域的变化与更新，尽管人工智能表现惊艳，但其带来的社会风险与法律挑战仍然令人担忧。2023 年 6 月，OpenAI 遇到了全球首例侵权诉讼——美国的一名电台主持人 Walters 因 ChatGPT 生成的虚假内容，被指控为诈骗和挪用非营利组织的资金。该主持人向佐治亚州的一家高等法院提起诉讼，状告 OpenAI 公司侵犯其名誉权。在我国，生成式人工智能在侵害知识产权、生成虚假信息等方面的问题也广受关注。如 AI 生成内容侵犯他人著作权、AI 换脸侵权以及 AI绘画侵权等问题层出不穷，大量的侵权案件给司法实践带来了一系列的难题。可见人工智能生成技术已经突破科技壁垒，切实影响到了社会发展，正在深入人们的生活，这种影响不仅关乎个人利益，还关系到社会发展乃至国家安全。但目前我国针对生成式人工智能侵权的法律规制存在明显的滞后性，亟需采取相应的措施来防范和应对这些侵权风险，同时应创新现有法律规范，为司法实践提供明确依据。

1.文献研究法本文结合国内期刊和专著对生成式人工智能侵权问题进行深入研究，在当前人工智能技术广泛应用的大背景下充分研究本论题。另外对国外在人工智能上的学术文章及新资讯予以实时关注，便于掌握生成式人工智能的生成机制与社会研究环境，对人工智能生成技术有大致的了解。并通过对相关文献的仔细研读，深入了解学者在生成式人工智能侵权的主体、因果关系等问题上的分析角度，全面了解当下的学术研究现状，形成阐述性的观点。同时通过关注生成式人工智能的相关发展研究报告，了解人工智能生成技术的最新研究方向和发展趋势，拓宽本文的写作思路。2.比较研究法本文对域外人工智能侵权的立法以及学术动态进行研究，并在了解、评析欧盟、美国等国家的相关法律规定及政策条款的基础上，学习和借鉴域外的有效做法，汲取其在生成式人工智能侵权问题上的经验教训。结合我国人工智能的实际发展情况，为生成式人工智能侵权问题的解决提出相关建议，推动我国人工智能法学研究与国际接轨。3.案例分析法本文拟通过中国裁判文书网、北大法宝等数据资料库以及国内外相关资讯，引入生成式人工智能侵权的案例，并选取典型案例进行深入分析，从而对生成式人工智能侵权所造成的法律风险有更为清晰的了解，对实务中应注意的问题以及法院的裁判思路有更深入的理解，为后文的具体研究和探讨提供帮助。4.图表分析法在阐述生成式人工智能的运行机制及相关理论时，本文将绘制若干图表作为辅助工具，以增强论述的准确性和说服力，从而有力支撑文章的核心论点。相关图表能够简洁且直观地说明人工智能生成技术原理、参与主体及相关侵权案件的情况等，以此作为补充材料，能够辅助文章形成分析，且便于连接读者。

第一章 生成式人工智能侵权责任概述

（一）生成式人工智能侵权的典型案例当前，生成式人工智能因自身缺陷或多元主体滥用、不当操作而引发的侵权行为呈高发态势，对社会治理形成持续性挑战。国内外已出现多起相关侵权案件，本文梳理了国内的三起典型案例。1.“AI 换脸”视频模板侵权案该案原告宋某某系汉服模特、摄影师，对涉案短视频享有著作权。被告南京某科技公司运营了一款名为“AI 视频换脸”微信小程序，其将众多网红或明星的肖像视频上传至该小程序中，作为“AI 换脸”模板供用户使用。原告发现被告以其原视频为素材作为合成模板，该模板允许付费用户将视频中的面部特征进行替换，形成面部特征不同但其他内容与原视频完全一致的“AI 换脸”视频，这些“新”视频在网络上广泛传播。法院认为南京某科技公司的行为侵害了宋某某对涉案作品享有的信息网络传播权，并综合考虑案涉作品的独创性、南京某科技公司主观过错程度、被诉侵权短视频具体使用情况以及宋某某为制止侵权行为所支出的合理费用等因素，酌定南京某科技公司向宋某某赔偿经济损失及制止侵权的合理开支合计 3000 元。12.AI 生成虚拟形象侵犯人格权案被告上海某科技公司运营的某软件允许用户创建“AI 陪伴者”，设置虚拟角色的姓名、头像及人物关系，并通过上传聊天语料实现拟人化互动。原告何某系公众人物，大量用户上传其肖像图片生成专属语料，其形象被设置为陪伴对象。被告利用算法对“何某”虚拟角色分类，并通过协同推荐算法向用户推送，同时开发“调教”机制，由用户上传文字、图片等素材，经 AI 筛选形成拟人对话，营造与原告真实互动的体验。何某主张被告侵害其姓名权、肖像权及一般人格权，诉请被告赔偿损失并道歉。被告辩称其仅为技术服务提供者，已删除侵权内容且用户协议明示禁止侵权，不应担责。法院认为被告应作为网络内容服务提供者，其行为构成对自然人人格权的侵害，应当承担侵权责任，判令被告公开赔礼道歉，赔偿经济损失、合理支出及精神损害抚慰金共计 20.3万元。23.AI 生成奥特曼图片侵犯著作权案该案是广州互联网法院审理的全球首例生成式人工智能服务著作权侵权案。3原告是经授权获得奥特曼系列形象的独占著作权的上海新创华文化发展有限公司，被告为某AI 公司，其运营的 Tab 网站提供 AI 生成绘画服务，用户在该网站付费指令 AI 生成与奥特曼形象实质性相似的图片。法院认定，被告未采取有效过滤措施，允许用户输入生成特定奥特曼的提示词直接生成涉案图片，经比对，涉案 AI 生成的图片在头部盔甲、眼部发光体等 27 处细节与权利作品构成实质性相似，法院认定被告侵犯了原告的复制权与改编权，判决赔偿 1 万元并停止侵权行为。

（二）生成式人工智能侵权现状分析生成式人工智能侵权表现为人工智能在产出内容的过程中以及产出的生成物本身，损害到公民的人格权、知识产权及其他合法权益。本文结合以上案例及现实侵权情况，对生成式人工智能侵权现状作如下分析：生成式人工智能侵权呈现出侵权链条长、影响广泛的特点。正如上述案例所示，生成式人工智能侵权结果并不一定归于人工智能自身原因，而应归责于相关主体对该侵权内容的操控行为。具体的侵权行为认定需突破传统终端用户归责模式，而应遵循全链条归责的原则，追溯至模型的开发与训练、数据的处理等过程中。如在案例三的侵权场景中，侵权责任应追溯至 AI 模型的训练数据合法性缺陷：平台在模型训练阶段未经授权使用奥特曼形象数据，且在用户生成环节未部署有效的内容过滤机制（如关键词屏蔽、图像相似度阈值检测），二者共同构成侵权结果的因果关系链条，最终导致用户生成与权利作品构成实质性相似的涉案图片。而案例二中，该 AI 平台的服务提供者未能合理规避侵权风险，没有履行合理注意义务，造成用户使用大量原告的肖像图片，侵害了原告的人格权，实质上该服务提供者与用户属于共同侵权，但最终法院只判令被告公司承担侵权责任。笔者认为，生成式人工智能侵权场景复杂，因果关系链条冗长，且极易造成严重、广泛的侵权损害后果，应当予以充分重视。生成式人工智能侵权案件频发，审理难度较大。当前，生成式人工智能侵权问题呈现全球化扩散态势，在国际层面，OpenAI 因未经授权使用相关数据训练模型而深陷版权诉讼漩涡，在国内，生成式人工智能侵权乱象集中于 AI 换脸拟声与 AI 内容剽窃两大领域。具体而言，人格权侵权集中于名誉贬损、隐私信息泄露等典型场景，而知识产权侵权则突出表现为对原创作品的非法复制及传播。生成式人工智能侵权案件极具复杂性，为侵权责任认定工作带来了诸多挑战，也给被侵权人带来一系列行权障碍，包括无法明确被告身份、举证难度大以及法律救济受阻等问题。一是当前人工智能生成技术的不当运用，严重侵害了他人人格权，而相关的法律适用标准较为模糊。如北京互联网法院审理了一起 AI 生成声音的人格权侵权案件，1以及“‘AI 陪伴’软件侵害人格权案”。2大数据背景下，自然人的各项人格利益都可能成为人工智能学习与模仿的对象，造成其侵犯的人格权客体范围不断扩张，而法院只能援引《民法典》第 990 条一般人格权条款进行兜底救济。此外，凭借前沿的人工智能生成技术，用户能够依靠人工智能自主输出各类真实性不明的文字、图片、音视频，但因其依托深度学习与算法技术，在生成内容的呈现上能够达到以假乱真的效果，从而增加了司法审判对侵权认定的难度。二是生成技术的滥用催生了知识产权侵权新形态，司法实践面临裁判标准不统一，责任划分不明确等争议。AI 可以从庞大的语料库中学习到多领域的知识，极大可能生成与权利人作品的表达基本相同或相似的内容，从而侵犯权利人的作品复制权；而 AI“创作”的新作品，其表达可能结合甚至改变了权利人的原作品，从而侵犯权利人的作品演绎权；相关平台提供并传播这类著作权权属不明确的生成物，并使得公众能够获取这类生成物，使其快速传播于网络，则会侵害权利人的信息网络传播权。如上文的“AI 生成奥特曼图片侵犯著作权案”中，法院将被告平台的图片生成行为视为侵权行为，实质上法院是将该“生成”行为扩大到《中华人民共和国著作权法》（以下简称《著作权法》）中“复制”的解释范围内。1但因为缺乏统一的审判依据，各法院对这类案件的侵权认定标准不一，对生成技术服务提供平台和用户在侵权行为中起的作用未做充分说理，且都没能充分论证侵权行为的具体实施者。技术黑箱特性导致侵权行为与损害结果之间的因果链条呈现断裂状态，致使司法实践中难以对侵权事实形成完整、充分的认定，最终导致对被侵权人的法律救济不足。

第二章 生成式人工智能侵权责任的规制困境

一、生成式人工智能侵权的责任主体界定困境

二、生成式人工智能侵权的事实认定困境

三、生成式人工智能侵权归责原则的规制困境

四、生成式人工智能侵权责任分配的制度困境

五、生成式人工智能侵权损害救济的现实困境

第三章 生成式人工智能侵权责任域外立法与评析

一、生成式人工智能侵权责任的域外相关立法

二、生成式人工智能侵权责任域外立法的评析

第四章 生成式人工智能侵权责任的制度完善

现有侵权归责制度在应对生成式人工智能侵权时面临规制困境，亟需构建系统化、规范化的法律规制框架。1结合现实情况并参考欧盟的立法经验，本文认为，我国应当加快人工智能领域的立法进程，未来在《民法典》侵权责任编增加“人工智能侵权责任”若干条文，为解决生成式人工智能侵权问题确立基础规则，并同步出台专门的司法解释，为生成式人工智能侵权制定明确、具体的归责规范，为司法实践提供清晰的法律依据。一、明确生成式人工智能侵权的责任主体人工智能的发展划分为弱人工智能、强人工智能及超级人工智能三个阶段，伴随着人工智能技术由弱变强，其法律地位也在发生相应的转变。但从其运行的底层逻辑以及对社会发展所产生的影响程度两个维度进行综合考量与分析，本文认为当下生成式人工智能并不具有主体资格，不能作为侵权责任主体，立法应明确否定其主体地位，并由相应的法定主体承担生成式人工智能侵权责任。且未来立法应适当拓宽法定责任主体范围，明确规定开发设计者责任、管理者责任、用户责任及第三人单独责任。

（一）生成式人工智能法律主体地位之否定本文认为不应赋予生成式人工智能法律主体资格，在界定生成式人工智能侵权责任主体时，若侵权结果源于人工智能系统自身问题，则应将责任归属于该人工智能技术所依赖的技术提供者。本文对生成式人工智能法律人格否定的理由如下：一是生成式人工智能尚不具备取得法律主体地位的条件。尽管有学者认为生成式人工智能能够通过法律拟制获得特殊的主体地位，具备一定的行为能力与责任能力。2但深入剖析其责任能力的本质，不难发现，这类人工智能所展现出的近似人类的“自我意识”，实则根植于人类构建的知识框架与精密算法之中。例如，AI 文生图的技术，便是依托庞大的语料库及算法逻辑，来强化其深度学习机能，进而模拟出接近人类的认知与创作能力，现阶段的人工智能仍是在模仿人脑的神经构造，人工智能生成物的产出与应用仍离不开人的智力活动。此外，生成式人工智能依然显著地展现出其作为工具的本质属性，依托前沿的生成技术，实现了输出内容的高度精确与高效，但这一生成流程及其生成物引发了广泛的伦理争议，同时，在应用这类人工智能时也伴随着诸多潜在的侵权风险，如收集、使用用户数据带来的隐私泄露风险、生成内容侵害他人著作权等。鉴于人工智能在生成虚假信息、引发侵权事件及伴随的伦理风险等方面存在的问题尚未得到有效解决，则难以断言此类人工智能技术为人类社会带来了实质性的正面进步。进一步而言，这些挑战直接关联到责任归属、权利保护及社会秩序的维护，将人工智能纳入或改变传统的法律人格体系尚缺乏充分的法理依据与实践基础，因而不能轻率地主张对传统法律框架进行根本性变革以适应人工智能的发展现状。二是赋予生成式人工智能法律主体地位不能解决现存问题。从经济效益的维度审视，赋予生成式人工智能以有限的法律主体资格，并令其承担由生成物导致的部分侵权责任，具有一定的合理性。然而，经济效益的考量并不构成充分依据。当揭开人工智能的“面纱”后，责任的归属应当聚焦于那些对侵权结果具有实质性贡献的行为人，即最终仍需回归至人类这一法律主体的框架内。生成式人工智能引发的侵权问题不仅挑战了现有的法律秩序，也要求立法者更加审慎地评估人工智能的法律地位及其与人类社会的互动关系，确保法律体系的稳定性和适应性，而目前生成式人工智能仍属于服务人类发展的辅助性工具，尚未达到能够主导各类任务的核心地位。国外已有从立法层面探索人工智能主体地位的实例，如欧盟所提人工智能的“电子人”地位及俄罗斯所提机器人的准主体地位即“机器人—代理人”之身份，均是对人工智能法律主体地位的进一步探索。1但现阶段这种主体地位的立法设想尚未得到实证，以此为基础的责任承担机制亦尚未将人工智能本身融入其中，相关责任仍由人工智能的所有人或提供者承担。进而可以得知，目前尚不具备通过赋予人工智能主体资格来简化其自主行为所带来的权利、义务及责任分配问题的条件，这于问题的解决并无实际助益。诚然，法律应根据社会的发展和进步而适时调整，但当前人工智能尚未达到足以被赋予法律主体资格的成熟阶段，因此，尚无设立人工智能法律主体资格的必要性，人工智能本身不能成为承担侵权责任的主体。实际上，应当将生成式人工智能归为法律客体。人工智能的非主体性符合人类社会的法理逻辑，且具有实践的必要性。2将人工智能确立为法律客体，符合人工智能的本质属性。民法上的无体物已出现多种形式，如一些虚拟物、证券、货币等，杨立新的“物格”理论为民法上的物提供了类型化规制的思路，根据物的物理属性和特征，可以指出三类法律物格。3 其中，特殊物为抽象意义的物提供了空间，也为人工智能作为物的一种提供了理论依据。物格制度的开放性能够适应经济社会与科技的飞速发展，将人工智能作为“特殊物”纳入民法的规制范围内，更能够满足当下的实际需求。在此基础上，还应建立特殊的法律规则，规制人工智能产品链条上各人类主体的责任。为了有效应对当前生成式人工智能引发的侵权问题，并合理界定相关主体的法律责任。

（二）拓宽侵权责任主体的法定范围基于前文分析，生成式人工智能因欠缺法律主体资格而无法独立担责，其技术提供者作为实际控制主体应就 AI 侵权行为承担首要责任。对于其他侵权情形，应追溯侵权事实的发生原因，确定具体的责任主体。但多元侵权场景下的责任认定面临现行责任主体范围狭窄的制度障碍。因而本文建议在《民法典》侵权责任编第三章“责任主体的特殊规定”中新增一个“生成式人工智能侵权责任主体”的条文，建议表述为：“生成式人工智能开发设计者、管理者、使用者等主体，应当依照人工智能生成技术生命周期的不同阶段承担相应的侵权责任。”在该条文具体内容的呈现上，应当根据生成式人工智能侵权事实发生的不同阶段，在专门的司法解释中，确定以下主要责任主体：在模型的开发、训练阶段，应当规定由开发设计者作为直接责任主体，再由其根据侵权事实及合同约定向数据提供者、模型训练者等主体追责。在这一阶段，侵权事实主要发生在数据的收集、存储与处理，以及大模型的研发、训练等过程中，可能涉及多方主体的侵权行为，但应当由开发设计者直接担责。其一，人工智能知识涌现的背后，离不开大量数据“喂养”与算法算力的支持，正如数据集不断扩张的 GPT 系列，其拥有的数据包罗万象，生成内容越来越广泛，但 OpenAI 并未公开其使用的特定训练数据集。根据相关推测，OpenAI 主要基于维基百科、书籍、期刊、Reddit 链接、抓取大型数据集以及由 Github 等代码数据集、StackExchange 等对话论坛以及视频字幕数据集展开大模型训练，1但相关训练数据库是否被授权尚不可知。数据提供商在数据的收集、使用上未尊重数据权利方的合法权益，存储的数据将会侵害他人的隐私权与知识产权；开发者对数据来源未予严格把控，或在处理这些数据时造成信息泄露，也将侵害他人的合法权益。2技术人员对收集的通用数据进行预训练，还将接触到垂直领域数据、特定任务下的标注数据、合规需要的审核和标注数据以及由创作者提供的内容素材等生态数据。

结论

新兴技术是现代化发展的必然产物，生成式人工智能技术既带来了社会发展的新动力，也引发了法律治理体系的新挑战。生成式人工智能在社会应用过程中引发的问题层出不穷，呈现出新的侵权形态，但学界对于这一法律问题的研究尚处于起步状态，立法层面也较为滞后，尚无相应的法律对其进行规制。论文分析了生成式人工智能的技术特征与侵权现状，指出当前生成式人工智能技术运用过程中出现了多领域的侵权风险，而现有的侵权责任制度难以应对这一新型侵权行为，导致被侵权人的合法权益难以得到充分有效的法律保障。结合对域外相关制度与实践的探究，笔者建议完善生成式人工智能相关立法，未来在修订《民法典》时，应构建起人工智能侵权责任体系，并且应当结合专门的司法解释，系统解决生成式人工智能侵权责任问题。基于前文的研究与论述，论文提出了以下五点完善建议：一是明确侵权责任主体，即文中提出的开发设计者、管理者、使用者及第三人四类责任主体。二是破解事实认定难题，即引入新的技术手段并配合因果关系推定规则，完善对侵权事实的认定，避免产生无法归因的困境。三是差异化应用归责原则，建议构建分级归责体系，通过无过错责任、过错责任、过错推定及公平责任的分层应用，实现差异化侵权场景的精准归责。四是明确侵权责任的分配，确立以不真正连带责任为主的动态责任分担规则，并结合责任减免事由的弹性设置，以适应动态化的侵权情形。五是完善配套的救济制度，增加技术责任保险与专项赔偿基金，更有效地实现损害救济。

参考文献