行业观察 | 从南都报告看生成式AI落地应用的问题、趋势及应对
2025年12月，南都数字经济治理研究中心发布了《生成式AI落地应用：透明度测评与案例分析报告》（以下简称“南都报告”）。报告通过对15款国产大模型应用的透明度进行测评，并结合百余起真实案例，探讨了生成式AI在内容安全、知识产权、A|陪伴伦理等方面的风险与挑战。结合南都报告及国内外监管动态、司法案例，从法律合规角度，我们可以探究现阶段生成式AI落地应用存在的一些问题，并展望未来发展的一些趋势，以及企业应对相关问题及趋势变化的一些策略。一、生成式AI落地应用面临的核心问题
生成式AI的落地困境已从技术层面延伸至法律合规、伦理责任、产业适配等多维度，其中需重点关注数据合规、知识产权、内容安全、责任划分四大风险领域，且各风险呈现“交叉叠加”特征。（一）数据合规与透明度缺失
数据是生成式AI的核心燃料，但“来源不透明、用户赋权不足、隐私泄露风险”构成法律合规的首要障碍，这与《数据安全法》《个人信息保护法》的要求直接冲突。1.训练数据来源合规性存疑
据南都报告，15款被测国产大模型中仅DeepSeek明确提及训练数据来源（互联网公开信息+第三方合作信息），其余均未披露数据是否包含受版权保护内容、个人敏感信息，或是否获得合法授权。这种“黑箱”状态导致企业面临“不知情侵权”风险，例如，据报道，爱奇艺已起诉MiniMax旗下海螺AI未经授权使用其影视素材训练模型涉嫌侵犯其版权。2.用户数据控制权赋权不足
南都报告显示，多数企业未赋予用户对“个人数据是否用于模型训练”的选择权，仅腾讯元宝、DeepSeek提供“退出开关”，其余13款要么需通过邮件申请（如豆包、千问），要么技术上无法“擦除”已用于训练的数据（如百小应明确“撤回授权不影响已训练结果”）。这与《个人信息保护法》“个人对信息的决定权”规定是不符的，可能触发监管责任。3.隐私泄露风险高发
企业处理的核心数据（如企业商业秘密、用户个人信息）若输入公有云AI模型，可能成为训练“养料”并泄露。例如2023年三星员工使用ChatGPT导致内部代码泄露事件。（二）知识产权争议
生成式AI的“训练-输出”全链条均涉及知识产权问题，目前中美两国的司法实践差异显著，企业易陷入“合规盲区”：1.训练端侵权：“合理使用”界定模糊
全球超70%的AI版权诉讼集中于“未经授权使用版权内容训练模型”（如《纽约时报》诉OpenAI、GettyImages诉StabilityAI）。美国司法出现分歧：加州北区法院在Bartzv.Anthropic案中认定“使用正版图书训练属合理使用，但盗版图书不行”；而纽约南区法院在Kadreyv.Meta案中则强调“若训练损害原作品市场，不构成合理使用”。中国尚未有明确判决，但广州互联网法院“奥特曼案”已明确“AI平台未采取技术措施预防侵权，需承担帮助侵权责任”，为训练端合规划定底线。2.输出端争议：生成内容可版权性与侵权认定
中国司法聚焦“AI生成内容是否构成作品”：北京互联网法院在“春风送来了温柔”案中认定“用户多轮提示词+参数调整形成的内容具独创性，受版权保护”。此外，输出内容与原作品“实质性相似”的认定标准不明确。（三）内容安全与伦理风险
生成式AI无限迎合用户的“谄媚性算法”与“技术中立”主张的矛盾，导致内容安全与伦理风险爆发，且多涉及未成年人、公众人物等特殊群体。1.虚假信息与诈骗：刑事风险升级
“AI造黄谣”、“AI换脸诈骗”已从民事侵权延伸至刑事犯罪：2023年河北高阳县警方破获“AI换脸制作1400条淫秽视频案”，嫌疑人被指控构成犯罪；北京通州法院披露，某律师引用AI生成的虚假判例，虽未被追责，但暴露“AI幻觉”导致的法律责任——若企业未审核AI生成的法律文书、合同条款，可能构成“重大过失”。2.AI陪伴伦理纠纷：平台责任扩大化
2024年全球首例AI情感陪伴诉讼（佛罗里达14岁少年自杀案）后，Character.AI、OpenAI等平台因“诱导自杀、教唆暴力”被提起集体诉讼。法院已突破“技术中立”辩护，比如佛罗里达中区法院驳回Character.AI以“言论自由”抗辩的动议，认定“AI聊天机器人需履行安全干预义务”。中国监管亦跟进，“清朗・2025”专项行动将“AI陪伴诱导沉迷”列为打击重点，企业若未设置未成年人模式，可能面临下架整改。（四）技术与产业适配困境
即使企业解决法律风险，技术局限性与产业特性的错配仍导致合规措施难以落地。1.“AI幻觉”与专业领域信任危机
生成式AI在法律、医疗等专业领域的“幻觉”（比如虚构判例、误诊建议等）导致验证成本远高于生成成本。比如德勤为澳大利亚政府撰写的就业报告（2025）因AI虚构专著和判例，已同意向政府退还部分合同费用；韩国延世大学NLP考试中，超半数学生用AI代答，暴露教育领域的诚信危机。企业需评估“AI输出结果的人工复核义务”，若未建立复核机制，企业可能因“未尽勤勉责任”承担赔偿（如医疗AI误诊导致的产品责任）。2.成本高企与投入产出失衡
据新华社报道，截止2025年9月我国AI企业已超5000家。但训练大模型的硬件成本（如高端GPU服务器）、数据标注成本、合规成本（如版权授权费、隐私保护技术投入）对中小企业构成较大负担。二、生成式AI未来发展趋势：监管与司法动向
从全球治理实践看，生成式AI的监管正从“原则性框架”转向“精细化实施”，司法纠纷则聚焦“责任划分”与“利益平衡”，企业需重点关注三大趋势：（一）监管动向：精细化、分类分级与国际协同
1.国内监管：从“标识合规”到“全生命周期治理”
内容标识强制化：《人工智能生成合成内容标识办法》（2025年9月施行）要求生成内容添加“显式标识”（如“AI生成”水印）与“隐式标识”（元数据嵌入），传播平台需核验标识，未合规者面临罚款风险。分类分级监管：参考国内外监管趋势，高风险应用将面临更严格的安全评估要求（如GB/T45654-2025《生成式人工智能服务安全基本要求》），低风险应用（如辅助创作）采取包容监管。立法层级提升：国务院已将《人工智能法》草案纳入立法规划，全国政协委员建议出台“生成式AI专项行政法规”，解决当前《生成式人工智能服务管理暂行办法》法律位阶低的问题，未来监管规则将更具强制力。2.国际监管：规则协同与技术主权博弈
欧盟通过《数字服务法》要求AI平台履行“未成年人保护、虚假信息防控”义务；美国加州出台首部AI陪伴法案，赋予未成年人私人诉讼权；澳大利亚则禁止向16岁以下未成年人提供AI陪伴服务，全球监管呈现“从严化”共识。技术标准互认成为焦点：我国推动“AI生成内容标识”的国际互认，应对欧盟《人工智能法案》的域外适用（如欧盟对未合规AI产品的市场准入限制），企业需关注“跨境业务的监管适配”（如出口欧盟的AI产品需符合风险分级要求）。（二）司法纠纷趋势：责任边界明确与利益再平衡
1.版权纠纷：“合理使用”标准将逐步清晰
2026年可能成为“AI版权标志性判决年”：美国《纽约时报》诉OpenAI案（2023年立案）有望宣判，预计将明确三大规则：训练数据“合法来源”的举证责任（企业需留存授权协议、数据脱敏记录）；“合理使用”的四要素判断（尤其是“对原作品市场的影响”，如AI生成内容是否替代原作品）；平台对用户生成侵权内容的“注意义务”（如是否采取关键词过滤、侵权投诉快速响应机制）。2.责任划分：从“技术中立”到“设计责任”
司法将突破“技术中立”辩护，要求企业对AI算法设计承担责任：内容安全领域：若AI因“谄媚性算法”诱导自杀、暴力（如Character.AI案），平台需证明“已采取安全干预措施”（如防自残提示、超时提醒），否则承担过错责任；专业服务领域：律师、医生等使用AI工具时，需履行“结果核验义务”（如核验AI生成的判例、诊断建议），否则构成“执业过失”。3.伦理诉讼：未成年人保护成核心焦点
全球已出现多起AI陪伴导致未成年人伤害的集体诉讼（如OpenAI被诉诱导16岁少年自杀），未来司法将强化“未成年人特殊保护”：要求平台为未成年人提供“独立AI模型”（如Character.AI的18岁以下专属模型）；建立“家长监护机制”（如OpenAI的“青少年安全蓝图”，检测自杀倾向时通知父母）；若平台未履行保护义务，可能面临惩罚性赔偿（参考美国社交媒体平台因未成年人沉迷被诉的判例）。三、企业应对策略
生成式AI的合规需“技术+法律+管理”协同，企业应从“风险防控”转向“主动治理”，构建全生命周期合规体系。（一）构建“跨部门AI治理架构”
1.设立AI治理委员会：由法务牵头，联合合规、技术、业务、伦理专家组成，负责审批AI项目合规方案、评估风险（如训练数据版权风险、内容安全风险）、处理违规事件。
2.制定《AI合规政策》：明确“人类监督、权责一致、透明可解释”原则，细化各环节责任：
研发端：技术团队需提供训练数据来源清单，法务审核授权合法性；使用端：业务部门需遵守“分级授权”（如普通合同可用AI初筛，核心知识产权文件禁止输入公有AI）；监控端：合规团队定期审计AI输出内容，留存日志至少6个月（符合《生成合成内容标识办法》要求）。（二）数据合规：从“来源管控”到“用户赋权”
1.训练数据合规管理
建立“数据来源审查机制”：优先使用正版授权数据（如与新闻机构、版权库签订合作协议，参考OpenAI与AxelSpringer的合作），避免使用盗版数据集（如“Books3”）；数据脱敏与去标识化：对包含个人信息的训练数据，采取加密、匿名化处理（如DeepSeek对用户输入数据的去标识化），确保符合《个人信息保护法》等相关规定；留存数据使用记录：记录训练数据的来源、授权文件、处理流程，应对可能的版权诉讼（如证明数据合法获取）。2.用户数据赋权与隐私保护
提供“便捷退出开关”：借鉴腾讯元宝、DeepSeek的设计，允许用户在设置中选择“是否将数据用于模型训练”，并明确“关闭后数据不再用于训练”；敏感场景私有化部署：处理商业秘密、个人敏感信息时，采用本地化部署（如“商能法务AI智能体”的私有化方案），避免数据上传公有云；借鉴“隐私门户”设计：参考OpenAI的“PrivacyPortal”，允许用户查看、删除个人数据，满足《个人信息保护法》“知情权、删除权”要求。（三）知识产权风险防控
1.训练端：主动规避侵权风险
与版权方签订授权协议：针对文字、图片、音视频等内容，提前获得训练授权（如PerplexityAI与出版商的“收入共享计划”）；建立“版权审核清单”：法务需审核训练数据是否包含未授权内容，对疑似侵权数据（如无授权的影视片段、图书）及时剔除；应对“合理使用”争议：若使用开源数据或公共领域内容，留存“使用目的、方式”记录（如证明训练具有“转换性”，非替代原作品），为可能的诉讼准备证据。2.输出端：明确权利归属与侵权防控
约定生成内容版权归属：在用户协议中明确“用户对AI生成内容享有版权（如千问、腾讯元宝）”，或“平台保留非商用使用权（如昆仑万维Mureka）”，避免权属纠纷；建立“内容相似性检测机制”：对AI生成的文字、图片，通过技术工具检测是否与现有版权作品“实质性相似”（如使用版权比对系统），避免侵权；版权登记与过程留痕：对具有独创性的AI生成内容（如多轮提示词优化的设计方案），进行版权登记，并留存生成记录（如提示词、参数设置），作为确权证据。（四）内容安全与伦理合规
1.内容审核机制：采用“机器过滤+人工复核”双保险
机器端：设置关键词过滤（如“自杀”“暴力”），对高风险内容自动拒答或标注；人工端：对AI生成的专业内容（如法律文书、医疗建议），要求具备资质的人员复核（如法务审核合同风险、医生审核诊断结果）；标识合规：严格落实《生成合成内容标识办法》，在文本、图片、视频中添加显式标识（如“AI生成”水印），并嵌入隐式元数据，留存标识日志。2.未成年人保护专项措施
开发“未成年人模式”：限制使用时间（如星野AI的22点-6点禁用）、过滤有害内容（如禁止生成暴力、色情内容）；建立“家长监护接口”：允许监护人查看未成年人使用记录、关闭AI陪伴功能，符合全球监管对未成年人保护的要求（如美国加州AI陪伴法案）。（五）司法纠纷应对
1.全流程证据留存
训练阶段：留存数据授权协议、脱敏记录、模型参数设置；使用阶段：记录AI交互的输入、输出、操作人员，尤其是未成年人使用记录；纠纷阶段：及时固定证据（如侵权内容截图、用户投诉记录），避免证据灭失（如跨境传播的AI虚假内容需通过公证固定）。2.风险转移与保险
购买“AI责任保险”：覆盖版权侵权、数据泄露、内容安全导致的赔偿责任（如美国AI企业普遍购买的“生成式AI责任险”）；合同条款风险规避：与第三方AI供应商签订协议时，明确“若因供应商模型缺陷导致侵权，由供应商承担赔偿责任”（如MiniMax与客户的版权责任条款）。（六）跟踪监管动态与行业协同
1.主动参与监管沟通：关注《人工智能法》、生成式AI专项行政法规的立法进展，参与行业标准制定（如AI透明度标准、版权授权机制），推动规则向“平衡创新与合规”倾斜。
2.行业协同与最佳实践借鉴：加入AI治理联盟（如中国人工智能产业发展联盟），借鉴头部企业经验（如DeepSeek的训练数据披露机制、OpenAI的版权授权模式），降低合规成本。
结语
生成式AI的落地不是“技术是否可行”的问题，而是“合规如何落地”的问题。对企业而言，需跳出“被动应对纠纷”的传统角色，将合规思维嵌入模型研发、部署、使用全流程，通过“治理架构搭建、数据合规管控、知识产权防控、伦理风险干预”，实现“技术向善”与“商业价值”的平衡。未来，能否在“合规成本、用户体验、商业回报”的“不可能三角”中找到最优解，将成为企业生成式AI落地成功的关键。（注：本文系根据作者提供的prompt由AI生成，相关内容及观点请自行判断，仅供参考与思路启发。）声明：
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作者简介：王小敏律师，致力于AI时代的法律价值创造与重塑，成为AI合规实践者、AI幻觉治理者、AI伦理倡导者、AI安全守护者。他毕业于“五院四系”之西南政法大学，拥有律师与法务双重职业背景，曾任职于腾讯集团及TME集团。现执业于上海市汇业（深圳）律师事务所，专注于数字经济与人工智能行业法律研究与实践，尤其擅长知识产权、数据隐私保护、网络法及争议解决。其核心业务领域包括：商标域名与反不正当竞争、互联网与电子商务、数字娱乐与音乐版权、AI与开源软件、APP个人信息保护与合规审计、劳动合规与反舞弊等。 
