從AI盜播仿冒名人帶貨，再到頻繁出現的AI版權糾紛，伴隨AI技術的應用，生成式人工智能問題日益凸顯，也給執法司法帶來挑戰。12月18日，南方都市報社、南都數字經濟治理研究中心主辦的“第九屆啄木鳥數據治理論壇”在京舉辦，中國法學會副會長，中國人民大學一級教授王利明以《生成式人工智能的侵權及應對》為題作主旨發言。

王利明表示，當前對人工智能侵權，專門立法為時尚早，應秉持“在發展中規范”的思路，以《民法典》《個人信息保護法》為基礎，充分解釋、用好現有規則，再通過案例積累、司法解釋制定，有效應對人工智能引發的侵權問題。

談及深度偽造技術的規范，王利明建議，依據《民法典》第1019條，禁止利用深度偽造技術侵害他人權益，關鍵在于充分解釋該條款，應對人工智能領域的深度偽造侵權問題。

針對人工智能侵權專門立法為時尚早，建議用好現有規則

當前，人工智能時代已然來臨，人工智能將深刻改變我們的生產方式、生活方式和社會治理模式，“人工智能+”也成為當前乃至今后經濟增長的重要增長點。王利明表示，與此同時，生成式人工智能也可能引發侵權問題。因此，應對好生成式人工智能的侵權，是“時代之問”，必須給出回應。

王利明介紹，針對人工智能侵權問題，比較法上有兩種核心模式：一是以歐盟為代表的“強監管模式”，該模式注重對個人信息、隱私的保護，設置了多項合規義務，違反義務易引發侵權責任；二是以美國為代表的“輕監管重利用”模式，模型開發者、服務提供者的合規義務相對較輕，個人信息、隱私侵害主要通過侵權法處理。

此前，不少學者建議我國盡快針對人工智能侵權進行專門立法。王利明對此表示，當前專門立法為時尚早，核心原因有兩點：其一，人工智能侵權的潛在風險總體可控，主要損害隱私、個人信息、知識產權等權利，未直接對個人生命財產安全造成現實重大侵害；其二，人工智能技術發展日新月異，其帶來的新情況、新問題、新挑戰仍需時間觀察、認識與總結，過早立法可能因滯后性妨礙技術發展。

王利明主張“在發展中規范”的思路，他認為，當前《民法典》《個人信息保護法》已對相關權利保護有明確規定，可以這些現有法律為基礎，充分解釋、用好現有規則，再通過案例積累、司法解釋制定，有效應對人工智能引發的侵權問題。

人工智能侵權過錯判斷應以“違反注意義務”為核心

人工智能侵權的核心法律問題，首先是歸責原則的選擇，應適用“無過錯責任”還是“過錯責任”？

王利明認為，人工智能侵權應適用“過錯責任”。無過錯責任可能嚴重阻礙人工智能發展，若一旦發生侵權，模型開發者、設計方、服務提供者就需承擔責任，會使其承受過大風險。此外，無過錯責任主要適用于產品責任等領域，而人工智能提供的是服務而非產品，服務瑕疵不會像產品瑕疵那樣對受害人人身、財產造成現實重大損害，無需將嚴苛的產品責任歸責原則適用于人工智能侵權領域。適用過錯責任既能為人工智能的開發、設計、制造、服務提供創新空間，鼓勵技術發展，也能兼顧受害人權益保護，是較為妥當的選擇。

王利明還提出，人工智能侵權的過錯判斷標準，應以“違反注意義務”為核心，同時遵循場景化原則，結合具體場景權衡風險防控成本與合理義務，避免“一刀切”。比如，利用人工智能收集他人碎片化信息，若為用戶提供個性化推薦且無不當用途，未必構成侵權；但針對特定個人收集碎片化信息并打包出售，則可能構成侵權。此外，過錯認定還需考慮現有技術水平，人工智能存在技術無法克服的困境，如生成信息出現“幻覺”，可借鑒民法典侵權責任編中的發展風險抗辯、醫療侵權中的現有技術無法診治的抗辯，綜合考量風險程度與防范風險的成本。例如，要求模型服務提供者刪除每條虛假生成信息，可能帶來巨大成本，該方式的適用性值得研究，相較之下，針對相關關鍵詞進行合理過濾，更具實操性。

同時，王利明還表示，需明確區分人工智能服務提供者與用戶的過錯。生成式人工智能運行具有交互性，生成結果既依賴語料來源，也依賴用戶輸入指令，若用戶通過輸入虛假信息誘導大模型做出錯誤判斷并造成損害，主要過錯在用戶，不能直接認定服務提供者存在過錯。

“為促進人工智能發展，建議類推適用《民法典》第1195條的避風港規則，即服務提供者收到用戶關于侵權內容的整改通知后，未在合理期間采取過濾、優化模型等合理措施的，再承擔相應侵權責任，而非一旦發生侵權就直接追責。”王利明稱。

禁止利用深度偽造技術侵害他人權益

人工智能常以海量已公開個人信息作為語料，對已公開個人信息的利用是否要取得信息主體同意亦引發爭議。

對此，王利明建議，適用《民法典》第1036條，區分已公開與未公開個人信息，僅當已公開個人信息的利用造成信息主體重大利益侵害時，信息主體有權拒絕。例如，收集已公開信息用于模型訓練且進行匿名化處理，無需逐一取得同意；但將已公開個人信息打包出售，可能構成重大利益侵害，需承擔責任。

王利明還提到，對于已公開數據作品的處理，應區分輸入與輸出兩個階段：輸入階段，對大模型開發者獲取已公開作品數據用于訓練，應秉持開放態度，可考慮納入著作權法合理使用范疇，無需要求每篇作品都取得作者同意，避免影響語料來源；輸出階段，需嚴格把關生成結果，模型處理者應采取技術措施，確保輸出結果多樣化、模糊化，避免與他人享有著作權的作品內容雷同，否則可能構成侵權。

此外，深度偽造技術的規范也尤為重要。王利明認為，深度偽造本身是中性概念，但易被用于以假亂真、栽贓陷害、無中生有，均會嚴重侵害他人權益。建議依據《民法典》第1019條，禁止利用深度偽造技術侵害他人權益，關鍵在于充分解釋該條款，應對人工智能領域的深度偽造侵權問題。

“生成式人工智能發展伴隨著風險與挑戰，我們需秉持‘在發展中規范，在規范中發展’的監管理念，面對新領域、新技術、新挑戰，堅持審慎、包容、開放的態度，保障人工智能在安全、可靠、可控的前提下有序發展，營造鼓勵創新的良好營商環境。”王利明稱。

采寫：南都N視頻記者劉嫚 發自北京