一、生成式AI侵权面临的法律上的双重难题

（一）关于虚假信息传播的责任归属问题

1.责任的主体变得模糊

生成式AI的操作涉及开发者、部署平台和终端用户这三个主要参与者，当出现侵权输出的情况时，责任的归属往往会变得模糊不清。以2024年发生在美国的“AI诽谤银行案”为案例，ChatGPT完全没有依据来编造某家银行的财务造假信息，这导致了银行的股价急剧下跌。在这一事件发生时，开发者OpenAI以系统存在免责条款为理由，试图澄清两者之间的关系；对于部署了这种API接口的金融咨询软件平台来说，面对不断变化的大量内容，实现实时的监控变得尤为困难；终端用户坚决表示，他们并没有提出任何诱导性的问题。目前，《民法典》中第1195条关于网络侵权的规定，即“通知-删除”的责任模式，在面对生成式AI的及时和大量生成内容的特性时，很难充分发挥其效用，也不能准确地确定责任主体。作为AI系统的创造者，开发者在算法设计和训练数据筛选等方面拥有决策权；部署的平台为AI的操作提供了有效的传播路径和技术援助；终端用户发出的命令直接触发了AI内容的生成。尽管三方在各个环节都有深入的参与，但在侵权事件发生时却互相推脱责任，这导致了责任判定的困境。

2.因果链条出现了断裂

生成式AI具有算法黑箱这一固有属性，这也构成了确定侵权因果关系的一个重大障碍。在2025年发生的“AI虚假医疗建议致死案”事件中，病人严格按照AI提供的药物治疗方案行事，但不幸的是，他们最后去世了。尸检的结果表明，患者并没有真实地输入其肝肾的病史，这对最终的诊断结果产生了一定的影响；此外，算法依赖的医疗数据库版本存在延迟，这也为错误的建议埋下了隐患。经过法院的审查，裁定开发者因技术问题需要承担30%的责任、用户因严重失误需要承担50%的责任，而平台由于风险提示不充分而需承担20%的责任。这个案例明确展示了在AI侵权事件中，传统的因果关系判定规则存在的机械性问题。在传统的侵权法框架内，因果联系必须是明确和可识别的，并且行为与其产生的结果之间有着直接和清晰的联系。然而，在AI的应用场景中，算法内部的复杂计算过程就像一个黑箱，从数据的输入到内容的输出，都需要经过多层神经网络的处理。由于多种因素的交织和共同作用，单一因素与最终侵权结果之间的因果关系很难清晰地梳理，这使得传统的因果关系认定方法难以准确适用，从而增加了责任认定的难度和不确定性。

3.版权侵犯中存在的结构性矛盾

（1） 关于训练数据的合法性问题

AI模型在训练过程中对大量数据的需求，导致了训练数据的合法性成为版权侵犯的争议中心。OpenAI被控告在没有得到许可的情况下，使用数以百万计的电子书来培训GPT-4，这一事件激起了广泛的关注和争议。根据《著作权法》的第24条关于“合理使用”的规定，其“为个人学习研究”的目标似乎难以完全涵盖商业性的AI训练活动。商业AI的培训目标是增强模型的表现并追求经济回报，这与个人学习研究中的非商业和非盈利特性有着根本的不同。在2024年发生在深圳的“AI文案洗稿案”中，法庭裁定AI对他人文章的核心观点进行了重组，这构成了改编侵权行为。但令人遗憾的是，AI生成的内容并没有得到著作权的保护，这导致了一个尴尬的双重悖论：即“通过他人的作品进行侵权训练，但产出的内容并未得到相应的保护。这种矛盾状况揭示了现行法律在AI版权方面的滞后，既不能充分保护原创作者的权利，也没有明确AI内容的版权归属，这对AI产业的健康和有序发展构成了障碍。

（2）通过技术手段规避可能会增加维权的困难

随着生成式AI技术的进步，侵权者现在有了更多的途径来规避法律制裁。以Stable Diffusion等模型为例，该模型能够自动去除图片的水印，生成侵权作品，这极大地增加了版权保护的难度。当权益持有者根据《信息网络传播权保护条例》进行权益维护时，他们会遭遇大量侵权内容（每天能产生上百万张图片）和传统的“通知-删除”流程滞后的问题。在2025年由北京互联网法院审判的第一个“AI绘画侵权案”中，原告未能提供确凿的证据来证明具体的侵权行为是由被告发起的，因此最终败诉。在AI侵权的背景下，这个案例凸显了权利人在举证和维权过程中所面对的巨大挑战。侵权者通过技术手段大量生产侵权内容，迅速传播和扩散，传统的维权程序很难应对如此大规模、高效的侵权行为，这使得权利人在维护自身版权时感到无能为力，法律的威慑和救济功能也难以完全实现。

二、目前的法律体系存在三大问题

（一）关于过错责任原则的崩溃

传统的侵权法是建立在过错责任原则之上的，它规定只有当行为人在主观上有故意或过失时，才需要承担相应的侵权责任。然而，在生成式AI侵权的情境下，这一基本原则受到了质疑。开发人员经常以“技术中立”为理由，声称他们只提供技术工具，并不对AI产生的有害内容持有任何主观的恶意；终端用户也辩称，他们没有预见到AI将会输出有害的信息。以“AI造谣教授性侵案”为例，ChatGPT由于其训练数据被污染，导致了某法学教授的不实丑闻。开发者坚称他们已经制定了伦理标准，并履行了合理的注意职责；用户明确表示，他们只输入了一个中性的问题，名为“请介绍该教授的学术贡献”，并没有引发任何诱导行为。最后，因为各方都很难确定存在主观错误，这使得追责变得困难。生成式AI技术由于其固有的复杂性和自主性，使得行为主体的主观过错界限变得模糊，这使得传统的过错责任原则在确定AI侵权责任时难以充分发挥其效用，也无法为受害者提供足够的救济措施。

（二） 责任主体的特定性已被消除

生成式AI的合作性属性导致了侵权责任呈现出碎片化的趋势，从而削弱了责任主体的特定性。在Deepfake伪造政要宣战视频的事件中，模型的开发者提供了开源代码，为侵权行为提供了技术支持；软件的二次开发团队对人脸替换技术进行了改进，从而进一步提高了侵权的效果；在社交媒体上，视频上传者发布了伪造的视频，这导致了广泛的传播和不良的社会影响。在这一过程当中，单一实体的行动并不能完全独立地导致所有的损害后果，但这些实体的行为是相互联系并逐步发展的，它们共同形成了一个侵权的链条。在传统的侵权法中，责任主体通常是明确和单一的，但生成式AI侵权涉及多个主体的合作，这些主体在侵权过程中的角色和作用是复杂多样的，这使得根据传统规则准确确定责任主体变得困难，从而使得侵权责任的确定和追究陷入了困境。

（三）黑箱技术的阻碍了提供证据的途径

在涉及版权侵权的法律诉讼中，原告通常需要证实被告曾经接触过原始作品，并且侵权的内容与该原始作品在实质上是相似的。然而，当面对经过数十亿数据训练的AI模型时，这种证明需求几乎变得难以满足。以2024年作家协会对OpenAI的诉讼为案例，尽管原告能够证实其作品已被纳入OpenAI的训练数据中，但关于AI模型输出的文本是否是从原告的作品中抄袭来的，这一点仍然难以确定。AI模型的训练流程就像是一个技术上的“黑箱”，其中大量的数据通过复杂的算法进行处理和融合，生成的结果不仅仅是对某一特定作品的简单复制，而是多个数据特性的综合展示。这种情况导致传统的版权侵权证明方式在AI侵权案件中变得不太适用，原告很难获得关键的证据，也无法有效地证明侵权行为的存在，这严重妨碍了他们的维权进程和权益保护。

三、关于侵权责任制度的重塑途径

（一） 构建了一个分级的风险责任制度

1. 基础模型的缺陷责任由开发者来承担

在预训练模型中，开发者应当对可能出现的结构性风险，例如数据偏见和安全漏洞等，承担相应的无过错责任。作为AI系统的创造者，开发者对模型的设计和训练数据的质量拥有绝对的控制权，因此他们应该对模型的潜在风险承担责任。显然，如果开发者能够证明他们已经实施了适当的保护措施，那么他们的责任可以适当地减轻。以OpenAI为例，它为ChatGPT配置了内容过滤器，这在某种程度上减少了有害内容的生成，因此可以被视为一个减轻责任的策略。这样的无过错责任制度旨在激励开发者从根本上控制风险，增加技术研发的资金投入，以提高模型的安全性和可靠性，并降低侵权行为的潜在风险。

2. 部署平台有责任进行实时的监控工作

根据《生成式AI服务管理暂行办法》的第11条条款，部署的平台需要构建一个动态内容审查系统，以便对AI生成的内容进行实时的跟踪和监控。在2025年由杭州互联网法院审判的电商客服AI诽谤竞争对手案件中，由于平台未能在1小时内成功拦截侵权信息，因此被裁定需要承担主要的法律责任。这个案例清晰地展示了平台实时监控职责的关键性和必需性。作为AI内容传递的核心环节，该平台对内容的流向拥有管理和控制的能力，因此应当肩负起与其地位和能力相匹配的监督职责。通过构建一个高效的审核机制，能够及时地识别和拦截侵权行为，从而有效地限制侵权行为的进一步扩散，并减少由此产生的损害。

3.终端的用户需要承受恶意使用所带来的后果

如果终端用户有意发出如“请编造XX公司财务造假报告”这样的诱导性命令，这将明显违背法律和道德准则，因此应当承担相应的直接侵权责任。根据欧盟的《AI法案》第28条，明确规定要记录用户的提示词，这被视为判断用户是否有恶意使用行为的核心依据。通过对用户恶意使用行为进行严格的管理和规范，我们引导用户合法且合规地应用AI技术，从而在终端环节降低侵权行为的发生率，并维护网络的健康秩序和社会的公共利益。

（二） 提出了一个新的版权治理模式，它基于技术赋予的能力

1.确保训练数据的合法性

为了解决训练数据的合法性问题，我们可以参考挪威在2024年实施的《AI数据补偿法》的经验，进而建立“延伸集体许可制度”。AI企业的训练数据使用费由著作权集体组织统一征收，并根据作品的训练频率，公正且合理地分配给原创作者。该制度不仅确保了原创作者能够获得适当的经济赔偿，同时也为AI企业在进行大规模数据培训时提供了合法的途径，实现了著作权保护与AI技术发展需求之间的平衡。通过集中管理集体组织，我们可以简化授权流程，降低交易的成本，提高数据的使用效率，并促进AI产业与版权产业的协同发展。

2.关于输出内容的权利归属进行了创新

对于那些满足原创性标准的AI产品，用户可以获得有限的著作权。然而，为了防止混淆和误导大众，有必要强制性地标注“AI生成”，并且严格禁止以人类创作的名义进行冒用。以我国的《AI生成内容标识办法》为例，其第5条已经对此进行了明确的规定。明确AI生成物的权利归属不仅可以激励使用者更加积极地运用AI技术进行创意创作，还能更好地挖掘AI在创意领域所具有的巨大潜力；从另一个角度来看，通过实施强制性的标识措施，我们可以确保公众的知情权得到保障，同时也能维护创作市场的正常秩序，并防止AI生成的内容对传统创作领域产生不正当的干扰。

3. 技术防护已被强制执行

开发者被要求集成版权过滤系统，例如Google Gemini，以实时比对生成的内容和版权库，从而从根本上避免侵权内容的产生。与此同时，我们积极地推进区块链的存证技术，确保从训练数据的使用、生成到输出传播的整个过程都能被追踪。区块链具有不可篡改和去中心化的特点，这确保了数据的真实性和完整性，为版权保护提供了强有力的证据支撑。通过将技术方法与法律规定紧密结合，我们可以构建一个全面的版权保护网络，从而有效地制止AI的版权侵犯，并为数字创作创造一个健康且有序的环境。

（三）关于司法裁决规则的适应性改革

1.关于过错推定原则的应用

过错推定原则通过倒置举证责任的方式，不仅减轻了受害者的举证负担，而且更加符合AI侵权案件中受害者取证困难的实际情况。作为技术的主导者，开发者更具备证明技术安全性的能力和条件。这一核心理念鼓励他们持续改进技术，增强AI系统的稳定性，并为受害者提供更为方便和高效的法律救助方式。

2. 对动态责任的比例进行了量化

在司法操作过程中，我们应当根据用户的提示词恶意水平、平台的监控反应速度以及开发者的风险披露完整性等多个方面的指标，利用司法解释来制定责任系数的计算方法，从而达到动态的量化责任比例的目的。例如，当用户输入如“虚构丑闻”这样的恶意提示词时，与“中性提问”相比，他们应该承担更大的责任；如果平台能在1小时之内迅速地处理和拦截侵权行为，与24小时后才实施的措施相比，其责任可以得到相应的减轻；当开发者更全面地披露技术风险时，他们在确定责任时会更具优势。采用这种细致和动态的责任量化方法，可以确保责任的确定是科学的、公正的，并与各方的行为失误程度相匹配。

3.成立了AI侵权救助基金

参考欧盟的做法，开发者需要按照营业收入的比例支付储备金，并建立AI侵权救助基金。在AI侵权损害出现无法确定责任方的情况下，首先可以由基金迅速向受害者进行赔偿，然后再向最终的责任方进行追偿。此项措施可以迅速为受害者提供经济赔偿，减轻他们的经济压力，并展现出对法律的人文关怀。同时，通过利用基金的强大资金能力，我们可以提高侵权救济的效率，加强对AI侵权行为的威慑力，从而推动AI产业的健康发展。

四、立法前瞻：迈向人机共治的新秩序

（一）责任配置从 “行为中心” 转向 “风险中心”

传统侵权法以行为人的主观过错为核心，遵循 “谁行为，谁负责” 原则。但在生成式 AI 时代，技术的复杂性与自主性使得主观过错难以界定，侵权行为认定困难。当前法律变革呈现出从 “行为中心” 向 “风险中心” 转变趋势，不再单纯苛求证明主观过错，而是依据各主体对 AI 风险的控制能力分配责任。以自动驾驶领域为例，车企对算法安全的控制力远超车主，德国《自动驾驶法》因此规定车企承担主要事故责任。在 AI 侵权场景中，开发者、平台对技术、内容具有更强掌控力，应承担更多责任，这种责任配置模式更契合 AI 技术特性，有助于有效防控风险。

（二） 的技术规范已经转化为法律的执行工具

随着AI技术的普及和应用，传统的法律规定在面对技术难题时显得捉襟见肘。在这样的大背景之下，技术规范逐步转变为法律条文的核心内容。我国的《生成式AI安全基本要求》对数据溯源和内容标识等技术规范进行了强制性的规定，以确保代码规则具有法律约束力，从而实现了“以技术治技术”的目标”。通过将技术规范整合到法律框架内，一方面借助技术本身的优点来解决AI侵权问题，从而提高法律条款的实用性；从另一个角度来看，引导技术进步以满足法律和伦理道德的标准，推动AI技术与法律制度的共同进步，以形成和谐的人与机器之间的关系。

（三） 全球治理协同机制加速形成

随着生成式AI技术的跨国发展，侵权的风险也逐渐超越了地理界限。为了有效地应对全球范围内的AI侵权问题，全球治理的协同机制正在迅速建立。联合国教科文组织的《人工智能伦理建议书》促使43个国家构建了AI侵权的跨境追责合作网络，而我国已经成为这一框架下的数据交换司法援助系统的一员。借助国际合作的力量，各国能够共享信息、共同执行法律，消除地域障碍，增强对跨国AI侵权行为的打击力度，为全球AI产业的发展创造一个安全、稳定的法治环境，共同推进人机共治新秩序的构建。

五、结语

生成式人工智能技术的进步是势不可当的，它所带来的侵权风险对现行的法律体系构成了严重的挑战。当ChatGPT有能力在短时间内产生大量的侵权文件时，传统的“行为者应承担责任”的法律逻辑已经不能有效地应对AI侵权的复杂情况。为了在算法社会中维护权益的底线，我们需要构建一个三维体系，其中包括开发者的风险控制责任、平台的动态监控职责以及用户的善意使用原则，并将技术治理与法律规定进行深度整合。正如最高法 2025 年度报告所强调：“AI 侵权的归责之道，在于让控制风险者承担风险，而非让受害者沦为技术进步的成本。” 未来，随着技术持续革新，法律需不断与时俱进，在创新与规制间寻求动态平衡，实现人工智能技术与社会公共利益的共赢发展。