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导读

生成式AI技术的应用引发了法律风险与司法适用难题，主要包括深度伪造、知识产权侵权和隐私保护等方面的问题。

生成式AI的主要法律风险

生成式AI技术的应用给公众带来了显著风险，尤其是深度伪造与虚假信息的传播。深度伪造技术通过生成高度真实的虚假内容，极易侵犯社会公共利益和他人的合法权益。此外，生成式AI在训练和应用过程中可能泄露个人隐私和信息，这在韩国发生的新型“N号房”事件中表现得尤为明显。

生成式AI的知识产权侵权风险

生成式AI技术通过学习大量数据集，能够创造出新的文本、图像、音乐等作品，但这一过程也带来了知识产权侵权风险。生成式AI在训练过程中可能未经许可使用受版权保护的作品，从而导致侵权问题。全国首例生成式AI侵权案件中，法院认定被告未经许可使用原告的作品数据，侵犯了原告的复制权和改编权。

生成式AI的隐私与个人信息保护风险

生成式AI在训练和应用阶段可能泄露用户的隐私和个人信息。这些模型通常依赖于大规模数据集进行学习，而这些数据集可能未经过充分脱敏处理，从而包含了敏感的隐私信息。此外，生成式AI在生成内容时可能会不当使用个人信息，进一步增加隐私泄露的风险。

司法适用中的难题

生成式AI在司法实践中也带来了适用难题，包括真人驱动型数字虚拟人的法律主体地位分析、现有AI制度规范与实践的不适应，以及生成式AI侵权责任的认定问题。

真人驱动型数字虚拟人的法律主体地位问题

真人驱动型数字虚拟人是指通过多项AI技术创造的虚拟数字人形象。目前，司法实践中认为虚拟数字人不具备法律主体地位，不能享有自然人的法律权利。全国首例涉“虚拟数字人”侵权案中，法院认定虚拟数字人只是创作工具，不具有作者身份。

现有制度规范与实践的不适应

生成式AI技术的快速发展引发了知识产权侵权、隐私与个人信息保护等法律问题。现有制度规范的缺失与实践需求之间的矛盾，导致制度规范与实践的不适应。例如，生成式AI训练数据的获取与著作权授权之间的冲突，需要在技术发展与权益保护之间找到平衡点。

生成式AI侵权责任认定难题

生成式AI在著作权侵权纠纷中的责任认定较为复杂。AI生成的内容既包含用户指令的贡献，也包括AI服务提供者的贡献，导致难以准确界定侵权主体。此外，侵权责任的承担也面临挑战，特别是在侵权行为发生时，传统侵权责任认定规则可能难以适用。

建议与解决方案

要破解上述难题，需要从制度规范、技术监管和伦理规范等多个方面入手，确保生成式AI的合理应用和发展。

完善制度规范

首先，需要建立符合生成式AI产业发展的责任分担机制，借鉴“避风港”规则，确保AI服务提供者履行相应的注意义务。其次，针对著作权侵权问题，适当扩展“合理使用”的解释空间，设置文本与数据挖掘例外条款。最后，完善内容标识管理规定，加强对深度伪造内容的监督，确保AI生成内容的合法来源。

加强技术监管和伦理规范

鉴于AI技术的不确定性，需建立完善的技术监管框架与伦理规范指引，从技术和伦理层面引导AI向善发展。一方面，完善技术标准体系，明确生成式AI的基础定义和技术要求，提升监管水平。另一方面，加强AI伦理规范，落实以人为本的价值理念，确保AI系统的可靠性和安全性。

提升司法能力

解决生成式AI的司法适用难题还需提升司法能力，加强对技术发展新趋势的适应能力。司法工作者应通过不断学习与实践，强化对新兴技术的理解和应用能力，及时更新司法观念。同时，需不断完善司法工作机制，明晰涉及新兴技术的裁判规则，培养对技术难题的解决能力。

通过上述措施，可以有效应对生成式AI带来的法律风险与司法适用难题，推动技术的健康发展。