摘要：生成式AI服务内容被滥用的法律责任划分需结合技术特性、应用场景及各方过错程度进行综合判断，主要涉及服务提供者、用户及第三方权益主体的责任分配。以下是基于现有法律框架和司法实践的分类解析：

首席数据官高鹏律师团队

生成式AI服务内容被滥用的法律责任划分需结合技术特性、应用场景及各方过错程度进行综合判断，主要涉及服务提供者、用户及第三方权益主体的责任分配。以下是基于现有法律框架和司法实践的分类解析：

一、服务提供者的责任

1. 直接侵权责任

数据端过错：若服务提供者因训练数据包含虚假、歧视或暴力内容导致生成有害信息（如危害公共利益），且未履行数据审核义务，需承担直接侵权责任。例如，未过滤种族歧视数据导致生成内容违法。

技术缺陷：因算法漏洞或系统安全缺陷导致生成内容错误或泄露用户隐私（如身份证号、联系方式等），服务提供者需承担产品责任。但若技术限制导致无法完全避免风险，可减轻责任。

2. 帮助侵权责任

用户滥用场景：当用户利用AI生成侵权内容（如模仿他人作品或传播虚假信息），服务提供者若未尽合理注意义务（如未屏蔽明显侵权模型或收到通知后未删除内容），需承担补充责任。例如“奥特曼案”中，平台因允许用户训练侵权LoRA模型且未主动拦截，被认定为帮助侵权。

过错认定标准：需结合营利模式（如会员付费）、技术可控性（如模型是否稳定输出侵权内容）、权利作品知名度等因素判断服务提供者是否“应知”侵权行为。

3. 共同侵权责任

若服务提供者在收到侵权通知后未采取必要措施（如删除内容或屏蔽模型），放任侵权行为扩大，可能被视为与用户构成共同侵权，承担连带责任。

二、用户的责任

1. 直接侵权责任

用户通过生成式AI制作虚假信息、侵犯他人知识产权（如抄袭作品）或泄露他人隐私时，需独立承担侵权责任。例如，利用AI生成恶意代码或诽谤性内容。

若用户故意规避平台规则（如使用非法技术绕过内容过滤），可能面临惩罚性赔偿。

2. 连带责任风险

用户与第三方合谋滥用AI服务（如商业诋毁、不正当竞争），可能构成共同侵权。

三、责任划分的特殊情形

1. 技术中立与合理使用

若AI生成内容属于合理使用（如个人学习、研究），且未影响原作品正常传播，服务提供者和用户可免责。

技术中立原则不豁免服务提供者对明显侵权行为的审查义务，例如允许生成高知名度作品的实质性相似内容。

2. 追偿权与过错减免

服务提供者因技术限制无法完全阻止侵权行为时，承担补充责任后可向直接侵权用户追偿。

若服务提供者已采取行业通行的安全措施（如关键词过滤、模型优化），可减轻或免除责任。

四、司法实践与合规建议

1. 司法裁判标准

法院倾向于动态评估平台注意义务，结合技术发展阶段和侵权可识别性。例如，杭州互联网法院在“奥特曼案”中未要求平台删除所有相关数据，仅责令停止已发布的侵权内容。

著作权领域明确：AI生成内容若体现用户智力投入（如调整参数、选择模型），用户可主张著作权，但需避免侵犯训练数据来源的权益。

2. 企业合规路径

输入端：确保训练数据来源合法，避免使用未授权作品。

输出端：建立主动审查机制（如关键词过滤、侵权模型屏蔽）和快速响应流程（如72小时内处理侵权通知）。

技术防护：定期优化算法模型，减少生成内容的随机性和不可控性。

生成式AI法律责任的核心在于平衡技术创新与权益保护：服务提供者需履行与其技术能力匹配的注意义务，用户需对自身行为负责，而司法需通过个案动态界定责任边界。未来需进一步完善数据合规、知识产权归属及过错认定标准，以适配AI技术的快速发展。

来源：关注中老年群体