根据路磊的观察,当前像李沐阳所遭遇的“误判”,主要源于平台普遍采用的AI识别模型。“这些模型通过学习海量AI生成内容建立判定标准,却容易将人类创作中的优质特征误判为AI产物。”例如,画师反复打磨的笔触与色彩搭配,学术论文中逻辑严密的表达,都可能被系统标记为AI作品——越是精良的作品,越容易被误判,形成一种技术悖论。
那么,如何构建既具穿透力又具备广泛适用性的规范?在冯子轩看来,应通过“底线”与“弹性”相结合的方式搭建基础框架:“即由法律确立统一的标识标准,同时为不同应用场景预留适配空间。明确‘显式标识’与‘隐式标识’的双重要求,并通过责任分层机制匹配不同场景。”例如,服务提供者承担“源头标识义务”,平台履行“核验补充义务”,并对用户故意删除标识的行为明确法律责任。
事实上,除强制标识外,AI相关法规仍在不断完善中。职业律师安宇华指出,目前《生成式人工智能服务暂行管理办法》与《人工智能合成内容标识办法》等均属于部门规章,法律效力层级较低,内容也较为零散,缺乏一部高位阶的统筹性法律。“以温峥嵘遭遇的AI换脸事件为例,维权仅能依赖肖像权、隐私权等分散条款,对大规模声誉损害难以量化界定,缺乏强有力的高阶法律支撑。”
在规则统筹不足的同时,具体细则也有待进一步明确。冯子轩认为,当前的双轨标识机制标准模糊,处罚规则不够清晰,有必要出台更详尽的执行细则。“例如,以强制性国家标准为基础,确保隐式标识可跨平台追溯与核验;将罚款额度与违法所得挂钩,按违规情节分层处罚,对恶意篡改标识、批量造假等行为加大惩处,并明确创作者、平台及技术提供者的责任边界。”
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作者: 魏梅伊 2025年11月28日 13:27
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