这个“AI绘画案”只是冰山一角，它是否揭示了某种未来法律必须面对的底层逻辑？

嘉宾王心卓

随着以DeepSeek为代表的人工智能大数据模型的普及与广泛应用，生成式AI之下的版权之问成为出版行业关注的焦点。刚刚提到的案件判决的金额虽小，但本案的特殊之处在于这张绘图作品系通过电脑生成，也就是说它不是原告的画作，而是一幅基于人类给出的“提示词”，由 AI 程序自动生成的作品。法院认为从构思涉案图片起，到最终选定涉案图片止，这整个过程来看，原告进行了一定的智力投入，比如设计人物的呈现方式、选择提示词、安排提示词的顺序、设置相关的参数、选定哪个图片符合预期等等。涉案图片体现了原告的智力投入，故涉案图片具备了“智力成果”要件。我们要透过它，看到AI对法律体系的深层挑战：当机器开始像人一样“思考”和“创造”，法律该如何应对？ 从版权归属到算法偏见，从AI诈骗的责任划分到自动驾驶的事故认定，这背后的法律逻辑，正在重新被书写。

正在用AI办公的朋友们——您此刻用的AI工具，可能正在悄悄影响您的法律权益。

嘉宾王心卓

没错。使用类似deepseek和豆包、kimi这些AI处理模型形成的方案、文件、软件之类的，是有版权风险的！deepseek服务输出的内容中的任何权利，所有权和利益都归属于用户。而使用kimi智能助手生成的内容，其版权由您自行维护并对其独立判断后使用，这条款就有相对模糊的法律版权使用风险，所以还需要谨慎查看用户使用条款。

在数字经济与科技创新迅猛发展的今天，如何平衡知识产权保护与产业创新，是否也成为司法实践中的关键课题？

嘉宾王心卓

是的。去年，长沙市开福区法院马栏山法庭就曾审理一起著作权侵权及不正当竞争案件。这起全国首例利用“AI产品”提供盗版影视作品链接的案件，引起广泛关注。某知名互联网企业开发了一款AI产品，产品界面跳动着用户指令：“我要看《长安十二时辰》”。短短几秒后，精心筛选的答案跃然屏上，并优先展示了六条链接，这些链接多数都是盗版资源网站。当AI技术用错了地方，竟成了盗版的“搬运工”。该案涉及科技创新的前沿领域，一旦作出判决将产生示范效应，对人工智能行业生态造成影响。鉴于本案系涉及人工智能领域的新类型案件，人民法院综合考量生成式人工智能技术发展阶段、业界普遍共识，以及技术可行性等关键因素，针对构建生成式人工智能知识产权保护与风险防范体系，向某科技公司发出司法建议书，强调需加强对“AI智能搜索”所生成内容中可能存在的著作权等侵权风险的审查与管理，并要求其建立健全针对知识产权问题的有效投诉与举报机制，以促进生成式人工智能健康发展和规范应用。该案做到既“案结”又“事了”，对于推进人工智能领域行业治理，助推新质生产力发展具有重要示范意义，是人民法院知识产权保护方面的积极探索与创新实践的一个缩影。近年来，最高法将“人工智能发展的司法应对研究”“生成式人工智能服务提供者侵权责任问题研究”列为司法调研重大课题，积极探索相关裁判规则。2024年12月，最高法印发的《人民法院第六个五年改革纲要（2024—2028年）》提到，完善涉网络侵权、人工智能、算法和涉数据不正当竞争等新类型案件的裁判规则。今年1月，最高法发布了《最高人民法院以高质量审判服务保障科技创新的意见》，旨在进一步提高科技创新司法保护水平，以高质量审判服务保障科技创新。

说到AI生成作品，AI换脸也一度让众网友跟风尝试。这个功能是否有需要注意的法律风险呢？

嘉宾王心卓

前有演员“塌房”AI换头整部电视剧，后有“明星换脸集资诈骗案”。骗子用AI换脸技术伪造明星直播卖理财，一网友信以为真，果断为偶像买单花费68万元。更有诈骗团伙利用AI换脸技术伪造某知名企业家演讲视频，骗取投资款超800万元，此类新型诈骗层出不穷。

这类案件在法律层面如何定性呢？

嘉宾王心卓

首先根据《中华人民共和国民法典》1019条，未经许可使用他人肖像构成侵权；其次依据《中华人民共和国刑法》266条规定，虚构事实骗取财物构成诈骗罪。值得注意的是，诈骗团伙主犯还涉嫌违反《中华人民共和国网络安全法》第44条关于禁止制作传播虚假信息的规定‌。

其实在现实生活中，人工智能的应用也引发了不少争议和讨论。比如最近引发广泛关注的智能驾驶事故问题，很多朋友都在问：当智能驾驶系统出现事故时，责任该如何划分？是车主、汽车厂商，还是算法提供方的责任？

嘉宾王心卓

自动驾驶车辆事故中的责任划分难题，凸显出现行《中华人民共和国道路交通安全法》在AI决策系统责任认定上的制度空白。某品牌智驾案中，驾驶员启用了NOA智能驾驶系统。根据百度百科的信息，智能驾驶可以理解为“完全替代人类驾驶的技术”。接着在后面的词条中还提到“智能驾驶和自动驾驶是有区别的，不能盲目信任和过度依赖”。车辆智能驾驶分为L2、L3、L4、L5四个等级，L5是最高的无人驾驶，L2则是辅助驾驶，L3是自动辅助驾驶，而L4就是自动驾驶，不少汽车公司为了宣传，常常把车辆的能力夸得很高，直接提到NOA。其实啊，NOA的实际级别就是L2到L2+，也就是只是辅助驾驶而已。国内虽有《智能网联汽车准入试点通知》对L3/L4级车辆试行责任划分，但针对L2级事故，仍只能沿用传统交规追责驾驶员。对比德国要求L2系统强制安装驾驶员注意力监测，我国监管的“宽松地带”还需后续法律填补，此前某车企的“刹车门”事件中暴露的算法缺陷证明，单纯适用产品责任原则，难以覆盖算法设计缺陷导致的系统性风险。

所以如果车辆智能驾驶能达到L3级别，也就是能自动辅助驾驶的话，法律责任认定就会更严格了吗？

嘉宾王心卓

是的，如果是L3以上的级别，法律责任就不一样了。首先，根据《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，L3以上的自动驾驶要准入。其次，地方性法规，例如2025年4月1日正式实施的《北京市自动驾驶汽车条例》，明确可以追究软件开发者以及车辆制造方的相关责任，前提是车辆在自动驾驶系统未激活状态下；流程是由车辆所有人、管理人承担赔偿责任，在进行赔偿之后可以依法向有责任的生产者、销售者进行追偿；如构成犯罪的，可依法追究相关责任人的刑事责任。这是全国范围内最早的规定。另外，L3级以上的车子，保险也得跟上。深圳《智能网联汽车管理条例》明确L3级车企需投保不低于1,000万元的责任险。

可是有些车企的宣传话术总比刹车快一步，而法律追责总比事故慢半拍。那些印成小字的“辅助驾驶”免责条款，本该和生命一样大写。对于虚假宣传，或者夸大宣传的车企也应该承担误导消费者的责任吧？

嘉宾王心卓

如果车企存在夸大甚至虚假宣传的情况，导致消费者误认为其自动驾驶系统达到L3级别以上，那就明确需要承担责任了。虚假宣传，不仅是民事责任，还有行政责任，甚至可能是更为严重的责任。生命只有一次，机器却可以重造，对于不可控的技术还是要谨慎使用。

为促进人工智能健康发展，国家互联网信息办公室等四部门联合出台了《人工智能生成合成内容标识办法》，并将于今年9月1日正式实施。这个新规对普通用户和科技企业来说意味着什么？

嘉宾王心卓

作为我国首部系统性规范AI生成内容标识的专项规章，构建了从技术标准到责任追究的全链条监管体系，标志着人工智能治理进入“可识别、可追溯、可问责”的新阶段‌。该《办法》的创新性主要体现在三个方面：‌一是首创“分层标识”机制‌。针对不同应用场景采取差异化管理，新闻资讯、金融信息等强公共属性内容需添加‌永久性显著标识‌，而影视娱乐等场景允许使用‌隐形数字水印‌，这种分级管理既保障公众知情权，又避免过度干预创作自由‌。如2025年3月网络谣言治理专项行动中，某平台未标注AI生成的“公务员高薪相亲”虚假信息，正是依据《办法》第15条顶格处罚，凸显标识制度的实战价值‌。‌二是确立“全生命周期追溯”规则‌。要求生成内容必须携带‌创作者信息、算法版本、生成时间‌等元数据，相当于为虚拟内容植入“数字DNA”！这与《互联网信息服务深度合成管理规定》形成衔接，如在自动驾驶事故调查中，通过调取系统生成的决策日志，可精准判定算法缺陷与人为过失的责任边界，有效解决“某车企刹车门”等争议事件中的证据难题‌。‌三是构建“多方协同治理”框架‌。明确网信部门统筹协调、工信部制定技术标准、公安部门打击违法犯罪、广电总局监管传播渠道的职责分工。这种协同机制已在2025年网络谣言专项整治中初显成效‌。该《办法》的实施将产生双重效应：一方面通过‌技术合规成本倒逼‌，推动企业优化算法伦理设计，如某直播平台投入3000万元研发符合《办法》要求的AI内容审核系统；另一方面借助‌公众监督机制‌，普通用户可通过扫描标识查验内容真伪，使“全民防诈”成为可能。这种制度设计既延续了《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》确立的科技治理逻辑，又为全球人工智能治理贡献了中国方案，这从技术源头为识别诈骗提供了法律保障。

普通人在用AI时最该注意哪些点？

嘉宾王心卓

重点注意三个方面：第一不利用AI伪造国家机关公文；第二不生成他人生物识别信息；第三不制作违背公序良俗的内容。去年浙江某大学生用AI伪造交警罚单恶作剧，就被依据《中华人民共和国治安管理处罚法》处以行政拘留，这个案例值得警惕！

从法律工作者的角度，普通大众、科技企业和监管部门这三方，各自应该如何行动，才能共同构建一个健康有序的AI应用生态？

嘉宾王心卓

AI的崛起既是挑战，也是推动法律进步的契机。技术无罪，关键在如何规范使用。人工智能不仅是简单地代替人工，更应遵守规则、建立健康有序的AI应用生态。技术的浪潮不可阻挡，法律的智慧可以为其划定航道。唯有在创新与秩序之间找到平衡，才能让AI真正成为推动社会进步的力量，创新之路才能更加行稳致远。

正如您所说，AI的发展需要法律护航，也需要每个人的理性使用。今天的分享也让我们明白，科技向善不仅是一句口号，更是需要各方共同努力的方向。