文章核心观点 - 国内首例因AI"幻觉"引发的侵权案件一审判决驳回原告诉讼请求 法院认定AI生成内容不属于法律意义上的意思表示 AI平台运营方不承担"绝对责任" 但需承担"治理责任"与"合理注意义务" 判决传递出"鼓励负责任创新、反对无限责任"的信号 旨在建立"可控、可追责的治理结构" [1][2] 行业责任界定与法律信号 - 生成式AI的输出属于概率生成 并非法律意义上的意思表示 不能将AI模型的每句回答简单转化为具有法律效力的承诺 [1] - AI运营和服务平台无需为AI"幻觉"承担"绝对责任" 但需承担"治理责任"与"合理注意义务" 责任从"结果担保"转向"风险控制" [2] - 法院以过错责任为主轴划定责任边界 重点审查服务提供者是否履行提示、纠错、标识与安全评估义务 [2] - 此次判决传递出"鼓励负责任创新、反对无限责任"的信号 既不放任AI进入"法外之地" 也不过度扩张法律责任抑制产业发展 [2] AI"幻觉"的潜在风险 - AI"幻觉"指大模型生成内容与真实信息不一致的现象 已成为AI使用过程中的重要潜在风险 [1][3] - 风险等级取决于实际应用场景 目前问题主要集中在文字内容 但随着大模型普及 其生成物将扩展至软件、算法、程序甚至决策信号 影响力与日俱增 [3] - 若错误结果被不加识别地用于法院判决、医疗诊断、自动驾驶等场景 可能造成严重后果 [3] - 近期国外有诉讼指控AI聊天机器人Grok输出损伤原告公信力的不实答案 表明此类案例并非孤例 [3] AI"幻觉"的治理与发展路径 - 在当前技术发展阶段 AI"幻觉"或许难以避免 需探索与之共处的治理之道 [4] - "幻觉"问题与信息茧房、大数据"杀熟"等问题类似 自古存在但被信息技术赋予了现代意义 应辩证、全面地看待 不应归罪于AI技术本身 [4] - 不应因噎废食 正因AI技术存在包括"幻觉"等不成熟问题 才需更多地使用和训练它 使其变得更加成熟以更好地服务人类 [4] - 在此次案件中 研发公司已采取当前技术条件下的必要措施以减少AI"幻觉"发生 并履行了提示说明义务 因此法院驳回诉讼请求 [2]

案件判决与责任界定 - 国内首例因AI“幻觉”引发的侵权案件一审判决驳回原告要求AI平台研发公司赔偿10万元的诉讼请求[2] - 法院判决的核心在于厘清AI生成内容的法律责任 生成式AI的输出属于概率生成 并非法律意义上的意思表示 不能简单将其回答视为具有法律效力的承诺[2] - 判决以过错责任为主轴 未将AI“幻觉”简单等同于平台侵权 重点审查服务提供者是否履行了提示说明、纠错、标识与安全评估等义务[3] - 判决传递出“鼓励负责任创新、反对无限责任”的信号 责任从“结果担保”转向“风险控制” 旨在建立可控、可追责的治理结构而非“句句负责”[3] AI“幻觉”的本质与风险 - AI“幻觉”指大模型生成内容与真实信息不一致的现象 本质源于训练设计缺陷、数据不足及架构偏差等技术局限[2] - AI“幻觉”已成为AI使用过程中的重要潜在风险 国内外已出现多起相关诉讼案例[4] - 风险等级与实际应用场景强相关 目前问题主要集中在文字内容 但随着大模型普及至生成软件、算法、程序乃至决策信号 其影响力与日俱增[6] - 若错误结果被不加识别地用于司法判决、医疗诊断、自动驾驶等高风险场景 可能造成严重后果[6] AI“幻觉”的治理路径 - 治理需辩证看待 不应归罪于技术本身或因噎废食 应通过更多使用和训练促使技术走向成熟[7] - 法治治理的关键是将“技术不可根治”难题转化为“规则可验证、责任可追溯”[8] - 建议加快建立强制标识与可追溯标准 运用显性及隐性标识、元数据留痕与跨平台识别等技术手段降低误认与扩散风险[8] - 建议建立分类分级监管 设立注意义务分层标准 对违法有害信息“严格审查” 对一般错误信息以“显著提示+纠错机制”为核心 形成可操作的“注意义务清单”[8] - 针对教育、医疗、金融、司法等高风险场景 平台及有关各方应制定更严的事实核验、人工复核与禁用边界[8]

案件核心判决与法律原则 - AI平台研发公司在一审中被判无需对AI生成内容错误负责，法院驳回用户诉讼请求 [1] - 判决核心法律依据是AI不具备民事主体资格，不能作出意思表示，因此不能自行负责 [2] - 法院适用过错责任原则，认为服务提供者若已尽到法定、约定及社会交往中的注意义务，即使生成信息不准确，通常也不认定其存在过错 [2] AI“幻觉”的技术根源与产业现状 - AI“幻觉”产生的根本原因在于其技术原理是预测概率，而非理解事实，这在当前技术条件下具有不可避免性 [2] - 技术原理与训练过程导致AI倾向于“讨好”用户，可能发挥想象空间而产生“幻觉” [4] - 从技术原理看，若基础模型未发生本质变化，AI“幻觉”可能会伴随产业发展长期存在 [7] 行业责任边界与监管平衡 - 法律为AI服务提供者明确了责任边界，即不要求产业交付百分之百无“幻觉”的产品，这为行业发展提供了基础规则 [5] - 监管需区分应用场景风险等级，在非高风险场景（如一般信息咨询）不适用严格的产品责任 [5] - 在高风险领域（如医疗健康、金融投资、法律），法律需设定更清晰的行业技术标准，要求应用方投入更多成本以降低“幻觉”风险 [6][7] 产业发展与风险防控路径 - 判决通过平衡AI科技创新与当事人合法权益，旨在为服务提供者创造明确的标准边界，促进AI创造与应用 [3] - 产业需要在特定高风险领域投入更多成本，以限制或降低AI“幻觉” [7] - 产业需在敏感应用场景（如情感陪伴、高度信赖AI）进行明确提示，建立更清晰的责任边界以降低潜在损害 [7]

案件核心判决与法律依据 - 全国首例AI“幻觉”侵权案一审判决驳回用户对AI平台研发公司的诉讼请求 [1] - 法院判决核心依据是AI不具备民事主体资格，不能作出意思表示，因此不能自行负责 [2] - 在咨询问答场景中，AI生成的内容不能被视为服务提供者的意思表示 [2] AI服务提供者的责任认定标准 - AI生成内容不准确的根本原因在于模型训练目标是预测概率而非理解事实，在当前技术下具有不可避免性 [2] - 服务提供者若已尽到法律、社会交往及合同约定的注意义务，即使生成信息不准确，通常也不能认定其存在过错 [2] - 本案适用一般侵权责任原则（过错责任原则），为AI服务提供者明确了责任边界标准 [3] AI“幻觉”产生的技术原因 - AI“幻觉”源于生成式人工智能的基础技术原理，其本质是预测式而非理解式的过程 [4] - 与AI训练过程有关，例如数据优化训练，且AI具有“讨好型人格”，倾向于更好地解答用户问题，可能因此发挥想象产生“幻觉” [4] - 若基础模型技术原理不发生本质变化，AI“幻觉”可能会伴随人工智能产业长期存在，降低“幻觉”需付出相应成本 [7] 监管与产业发展平衡 - 法律监管不要求产业界交付百分之百无“幻觉”的AI产品，为产业发展提供了基础规则和空间 [5] - 需区分应用场景的风险等级，对于非高风险场景（如本案中的信息查询），不适用严格的产品责任 [5] - 对于高风险场景（如医疗健康、金融投资、法律领域），法律和监管应要求更高的准确性和更低的容错率，并可能建立特定行业技术标准 [5][6] - 法律上可区分基础模型与模型应用场景，基础模型可承担较轻责任以鼓励创新，而应用于高风险场景的模型应用方需遵守更清晰严格的标准 [6] 未来风险防范与权责界定 - 法律需识别出与公众生命财产安全等根本利益相关的高风险领域 [7] - 针对高风险领域，应要求产业投入更多资本以针对性降低AI“幻觉” [7] - 产业需在高风险或敏感场景（如情感陪伴、高度信赖AI的场景）进行明确提示，并建立更清晰的责任边界以降低损害 [7]