人工智能技术十大法律风险与应对| 重庆律师

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人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机科学、数学、统计学等多学科交叉融合的方法，开发出模拟人类智能的技术和算法。随着人工智能（AI）技术在全球范围内的快速发展和应用，其所引发的法律风险和伦理挑战逐渐显现，涉及隐私保护、数据安全、知识产权、责任归属等多个领域。这些风险不仅对AI技术的健康发展构成威胁，也关系到公众利益和社会正义的维护。因此，探讨AI技术面临的法律风险及其应对策略显得尤为重要。本文中上海锦天城（重庆）律师事务所高级合伙人李章虎律师、实习生谭乔珍，旨在系统梳理AI技术的十大法律风险，分析其产生原因并提出有效的防控策略，为AI技术的安全、合规和可持续发展抛砖引玉，期待更多专业人士关注和促进技术与法律环境的和谐共生。

1. 数据隐私和保护

风险：在当今的数字化时代，数据隐私和保护已成为全球范围内的重要议题。随着人工智能（AI）技术的发展和应用，大量个人数据被用于训练AI模型，以提高其准确性和效能。这些数据包括但不限于个人身份信息、位置数据、消费习惯、甚至是生物识别信息。如果这些敏感数据被不当处理，可能会导致严重的隐私泄露，进而损害个人权益，甚至威胁到社会的公共安全。

应对：

①加强数据加密和匿名化处理：通过技术手段保护数据的安全性和隐私性，如采用强加密算法对敏感数据进行加密，使用匿名化或伪匿名化技术处理个人数据。

②确保数据处理活动符合相关法律法规：深入了解并遵守适用的数据保护法律和规定，如GDPR、美国加州消费者隐私法案（CCPA）等，确保所有数据处理活动都在合法合规的框架内进行。

③实施数据保护影响评估：在开展可能影响个人数据保护的项目或使用新技术之前，进行数据保护影响评估，以识别和减轻潜在的隐私风险。

④加强用户同意管理和透明度：明确向用户通报数据收集、使用和共享的目的、方式和范围，确保获取用户的明确同意，并提供便捷的用户权利行使方式，如数据访问、更正和删除的请求。

案例：滴滴出行数据隐私和网络安全法律调查

2021年，中国监管机构对滴滴出行进行了调查，原因是滴滴出行被指控未能充分保护用户数据隐私，存在超范围收集个人信息的行为，并且在未经充分审查的情况下，将大量敏感数据存储并可能传输至境外服务器，这些行为可能违反了中国的数据保护法律法规。作为对其进行网络安全审查的一部分，中国监管机构要求应用商店下架滴滴出行App，并禁止滴滴新增用户，直至审查结束并确保所有安全漏洞被修补、数据处理流程符合法律要求。这次调查对滴滴出行产生了直接的经济和声誉影响。

2. 知识产权问题

风险：知识产权问题在人工智能（AI）领域尤为复杂。随着AI技术的快速发展，AI不仅被用来创造新的艺术作品、音乐、文本和设计，还在自动化发明和创新过程中扮演着关键角色。这些活动涉及到版权、专利权、商标权等多个方面的知识产权，引发了一系列法律挑战和争议，特别是关于AI生成作品的版权归属和保护范围、以及AI作为发明者的专利申请资格等问题。比如，当AI系统参与或完全负责创新和发明过程时，这些发明是否能够获得专利保护，以及谁应该被视为发明者（AI还是AI的开发者或使用者）成为争议焦点。

应对：

①明确版权归属和使用协议：在使用AI创作内容前，应通过合同或使用条款明确版权归属、使用权限和分配原则，确保所有相关方的权益得到妥善处理。

②加强版权意识和尊重知识产权：利用AI创作内容时，需确保输入材料不侵犯他人版权，同时对AI生成的内容进行版权登记和保护，尊重他人知识产权。

③专利策略规划：对于AI参与创造的发明，企业和研究机构应提前规划专利策略，包括评估发明的专利性和明确发明者的身份。

④加强商标保护和合规审查：对使用AI进行品牌管理和广告活动的企业，应加强商标保护意识，确保AI应用程序在使用品牌和商标时遵守相关法律法规。

案例：文心一言的使用

文心一言能够根据用户的提示或需求生成各种文本内容，然而，文心一言生成的内容可能涉及到版权问题，尤其是当这些内容基于或类似于已知作品时。例如，如果文心一言生成的故事、文章或诗歌与现有作品相似，可能会引起版权侵权的指控。目前，大多数法律体系尚未明确规定AI创作内容的版权归属，这导致了一系列法律和道德问题。

3.算法偏见和歧视

风险：算法偏见和歧视问题是指人工智能（AI）系统在决策过程中展现出的不公平、偏向某一群体或对特定群体产生负面影响的行为。这种问题往往源于训练AI系统所用的数据集中存在的偏见，因为AI系统的决策和行为反映了其训练数据的特性。算法偏见不仅违背了社会公平和正义的原则，还可能导致对某些群体的系统性歧视，引发法律和道德上的重大问题。

应对：

①使用多样化的数据集：确保训练AI系统的数据集广泛、多元化，能够代表不同的人群和场景，以减少数据本身的偏见。

②定期审查和测试算法：通过定期的审查和测试来评估AI系统是否存在潜在的偏见问题，并采取措施进行纠正。

③透明度和可解释性：提高AI系统决策的透明度和可解释性，让用户和监管机构能够理解决策是如何做出的，便于监督和评估AI系统的公平性。

④建立伦理准则和监管机制：制定和实施关于AI伦理和公平性的内部准则，建立监管机制以确保这些准则得到执行。

案例：AI招聘工具

一家招聘公司在其招聘流程中使用了人工智能算法来筛选和评估候选人的简历和应聘信息，以帮助招聘团队高效地识别最合适的候选人。然而，后来发现这款工具对女性候选人存在偏见，因为它是基于过去10年公司的招聘数据训练的，而这段时间内大部分应聘者和被录用者都是男性。这导致算法学习并复制了这一历史偏见，对女性候选人评分较低。

4.责任归属问题

风险：随着人工智能（AI）技术的融入各种商业活动和服务中，AI系统的行为及其产生的后果在合同法领域引起了广泛关注。特别是当AI系统作为服务提供者、决策者或执行者参与合同关系时，其可能导致的合同责任和执行问题成为法律风险的重要组成部分。比如当AI系统的行为导致合同违约或损害时，确定责任归属成为一大挑战。问题在于是否应将责任归咎于AI系统的开发者、使用者，或是AI系统本身。

应对：

①明确合同条款：在与AI相关的合同中明确规定AI参与过程中的责任分配和后果承担，包括AI故障或错误决策导致的损失责任，减少因AI行为引发的法律纠纷。

②采用智能合同：利用区块链技术开发的智能合同可以自动执行合同条款，减少人工干预，提高执行效率。但同时，也要确保智能合同的设计能够应对复杂的法律问题。

③建立风险管理和纠纷解决机制：在合同中设定风险管理框架和纠纷解决机制，例如仲裁和调解，以应对AI行为可能引起的问题。

④增强AI系统的透明度和可解释性：提升AI决策过程的透明度，确保合同各方能够理解AI的工作原理和决策依据，减少因误解导致的法律争议。

⑤遵守法律法规和伦理标准：确保AI系统的开发和使用遵循相关的法律法规和伦理标准，特别是在涉及个人数据和隐私的场景中。

案例：AI技术在金融交易中的应用

在金融行业，自动化交易系统（ATS）使用AI算法自动执行交易，这在提高效率的同时也引发了合同责任和执行的问题。当AI系统的交易策略导致重大损失或违反市场规则时，如何确定责任归属成为关键问题。例如，如果AI交易算法由于编程错误或数据问题导致违反证券法规定，相关责任可能涉及算法的开发者、使用者以及监管机构。

5.安全性和网络安全

风险：随着人工智能（AI）技术在各个领域的广泛应用，AI系统的安全性和网络安全问题变得越来越重要。AI系统的安全性不仅关系到个人和企业的数据安全，还直接影响到社会的稳定和公共安全。随着AI应用的扩展到关键基础设施、金融服务、个人隐私等领域，保护AI系统免受网络攻击、防止被用于恶意目的变得尤为重要。

应对：

①加强AI系统的安全设计：从设计阶段开始就将安全性作为重要考虑因素，采用最新的安全技术和协议，确保AI系统具有强大的抵抗网络攻击的能力。

②实施定期的安全审计和测试：定期对AI系统进行安全审计和渗透测试，及时发现和修复安全漏洞，减少被恶意利用的风险。

③遵守数据保护法律和标准：确保AI系统的操作符合国际和地区的数据保护法律和标准，保护用户数据不被非法访问和泄露。

④建立应急响应机制：制定有效的网络安全事故响应计划，一旦发生安全事件，能够迅速采取措施减轻损害，并及时通知受影响的用户和相关监管机构。

案例：语音识别系统受到攻击

一智能家居公司开发了一款语音识别系统，允许用户使用语音指令来控制家庭设备，如灯光、温度调节器等，这些用户语音数据可能包含了用户的个人信息、家庭生活习惯、行程安排等敏感信息。然而，由于系统的安全性措施不足或存在漏洞，黑客成功入侵了该公司的网络，获取了存储在系统中的用户语音数据，导致个人信息的泄露和被滥用，损害公司的声誉和市场地位，公司还可能面临巨额罚款和诉讼，需要承担法律责任。

6. 交叉技术融合

风险：交叉技术融合指的是不同技术领域（例如人工智能、生物技术、物联网、区块链等）的结合与互动。这种融合带来了创新和进步，但同时也引发了一系列复杂的法律问题，包括知识产权冲突、监管滞后、责任归属模糊等。

应对：

①跨领域合作：鼓励不同技术领域的专家和法律专家合作，共同研究和解决交叉技术融合中的法律问题。

②制定新的法规和标准：针对技术融合的特殊性，制定新的或更新现有的法规和标准，以涵盖新出现的法律问题。

③加强知识产权保护：建立明确的知识产权归属和使用规则，保护创新者的合法权益。

强化数据安全与隐私保护：在数据共享和处理方面制定严格的安全和隐私保护措施。

④促进政策与技术同步发展：确保法律和政策能够与技术发展同步更新，减少监管滞后的问题。

案例：基于人工智能技术的医疗影像诊断系统

在医疗健康领域，医疗健康与人工智能的融合也存在一系列的风险，如医疗数据的安全和隐私问题、算法的准确性和可信度问题等。医疗影像诊断系统需要访问和分析患者的医疗影像数据，这些数据包含大量的个人健康信息，如病症、病史等。如果这些数据泄露或被未经授权的访问，将严重侵犯患者的隐私权。同时医疗影像诊断系统的准确性直接影响着医疗诊断的结果和治疗方案。如果算法存在错误或偏差，可能导致错误的诊断或治疗决策，给患者带来健康风险。

7.劳动法合规

风险：随着人工智能技术的普及，许多传统的工作可能会被自动化或智能化取代，导致部分劳动者失去工作，这将对就业市场产生深远影响，并可能引发新型的社会冲突。同时使用人工智能技术的工作环境和条件可能与传统劳动不同，涉及工作时长、工作强度、薪酬待遇等方面的问题，容易引发劳资矛盾和法律纠纷。例如，一些需要高空作业或从事危险机械操作的工作，可能会因为人工智能的应用而变得更加危险。

应对：

①遵守《劳动法》和相关法规：企业应遵守《劳动法》等劳动法律法规，确保在人工智能技术应用过程中不违反员工权益的相关规定，包括但不限于劳动合同签订、工资支付、工作时间和休息休假等方面的规定。

②保障员工权益：在实施人工智能技术时，应充分考虑员工的利益和权益，尽可能减少对员工的不利影响，采取合理的人力资源管理措施，如转岗安置、培训提升等。

③与工会进行沟通和协商：企业应积极与工会进行沟通和协商，充分听取员工的意见和建议，共同探讨解决劳动关系问题的办法，确保劳动关系稳定和谐。

④设立合规机制：建立健全的人力资源管理体系，明确岗位设置和员工权益保障机制，确保智能化引入过程中的岗位调整和员工待遇调整符合法律规定。

⑤加强监督和审查：建立劳动法合规的监督审查机制，定期对企业的人力资源管理情况进行审核和评估，及时发现和解决劳动法合规问题。

案例：机器人代替人工

某知名电商企业引入机器人取代一部分物流人员，导致部分员工失业，并引发了劳资纠纷。该企业在未充分与员工和工会沟通的情况下推行智能化技术应用，导致员工不满和抗议，并最终引发了劳资纠纷。监管部门介入调查后发现，企业在裁员过程中未充分履行劳动法规定的程序和义务，未提前告知和协商员工，违反了《劳动法》相关规定，最终企业被处以行政处罚，并需补偿相关员工的合法权益。

8.人工智能伦理

风险：随着人工智能（AI）技术的迅速发展和应用，伦理问题日益引起人们的关注。人工智能伦理涉及到如何确保AI技术的发展和应用符合道德、社会和法律的要求，避免AI技术可能引发的负面影响和伦理风险。自主武器系统的发展和使用可能导致伦理问题，如无人机、自主军事机器人等的使用可能导致误伤无辜、无法追究责任等不可控制的后果和伦理纠纷。

应对：

①制定和遵守AI伦理准则：政府、企业和科技机构应制定和遵守AI伦理准则，明确AI技术开发和应用中应遵循的道德和社会原则。

②强调负责任使用：强调负责任使用AI技术的重要性，确保AI系统的设计、开发和应用符合公共利益和社会价值，避免对人类和社会造成负面影响。

③多方参与和透明决策：促进多方参与和透明决策，确保AI技术的发展和应用过程中考虑到各方利益和意见，减少可能引发的伦理争议和风险。

⑤加强监管和法律规范：加强对AI技术的监管，制定相关法律法规，规范AI技术的开发和应用，保护公众利益和社会价值。

案例：人脸识别技术在中国社会信用体系中引发了公众对隐私保护和个人权益的担忧。

中国社会信用体系是一个涉及多个部门、利用大数据和人工智能技术建立的综合性评价系统，在这个体系中，人脸识别技术被广泛应用，用于识别和追踪个人的行为，包括但不限于购物、乘坐公共交通、访问公共场所等。人脸识别技术在社会信用体系中的广泛应用引发了公众对隐私保护和个人权益的担忧。人们担心个人隐私会因此遭到侵犯，而且担心政府或其他机构可能滥用这种技术对人们的行为进行监控和控制，进而影响个人的自由和权利。此外，人脸识别技术的准确性和安全性也成为公众关注的焦点，担心可能出现误认、滥用或数据泄露等问题。

9. 竞争法和垄断问题

风险：随着人工智能（AI）技术的快速发展，一些企业可能利用AI技术来获得市场优势，甚至实施垄断行为。AI技术的应用广泛，涉及到数据积累、市场份额的控制等，大型科技公司可能通过数据和技术垄断来巩固市场地位，进而导致市场垄断和不正当竞争行为。这可能触发竞争垄断法的关注和干预，涉及到反垄断调查、诉讼以及处罚等法律程序。

应对：

①监管和监督：加强对人工智能领域的监管和监督，建立健全的反垄断法律框架，监督企业的市场行为，确保其不违反竞争法和反垄断法的规定，维护市场的公平竞争环境。

②数据开放和共享：促进数据的开放和共享，降低数据垄断的风险，增加其他竞争对手的准入机会，促进市场竞争。

③制定透明公平的规则：制定透明公平的市场规则和行业标准，明确企业在使用AI技术时的行为准则和限制，避免不正当竞争行为的发生。

⑤技术中立性原则：确保技术的中立性和公平性，避免企业利用AI技术对市场进行歧视性或排他性的控制。

案例：中国市场监管总局对腾讯、阿里等互联网平台展开反垄断调查

2021年，中国市场监管总局对腾讯、阿里等互联网平台展开反垄断调查，针对互联网平台在交易、支付、广告等领域的垄断行为、排斥竞争对手的行为、利用数据垄断形成不正当竞争优势等问题，旨在确保互联网市场的公平竞争环境，保护消费者的合法权益，推动行业健康有序发展。该调查事件引起了广泛关注，并在中国互联网产业内引发了一系列变化和调整，包括企业内部的自查整改和监管政策的调整。

10. 跨境数据流动

风险：跨境数据流动是指数据在国际范围内的传输和共享过程。在人工智能（AI）系统的运作中，跨境数据流动经常发生，例如在云计算、数据分析和跨国企业活动中。然而，跨境数据流动涉及到不同国家或地区的数据保护法律和规定，可能涉及违反某些国家或地区的数据保护法规，特别是在涉及个人数据和敏感信息的情况下，可能引发法律风险和合规挑战。

应对：

①遵守跨境数据传输法律要求：企业和组织应当遵守相关的跨境数据传输法律要求，包括GDPR中的数据转移机制，确保在跨境数据流动过程中保护用户数据的隐私和安全。

②使用数据转移机制：一些数据保护法律，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR），规定了数据转移机制，允许数据在欧盟和非欧盟国家之间传输，但要求遵守特定的规定和标准，如签订合适的数据处理协议或使用认证的数据保护机制等。

③加强数据保护措施：加强数据保护措施，包括数据加密、访问控制、数据脱敏等，确保数据在跨境传输和处理过程中的安全性和隐私性。

④与数据传输接收方达成协议：与数据传输接收方签订数据处理协议或合同，明确双方在数据传输和处理过程中的责任和义务，保障数据主体的权益。

⑤进行风险评估和合规审查：进行跨境数据传输前的风险评估和合规审查，评估潜在的法律风险和合规挑战，并采取必要措施降低风险。

案例：TikTok因跨境数据传输问题受到审查

TikTok是一款流行的短视频应用，在全球范围内拥有大量用户。然而，TikTok因其跨境数据处理和传输方式受到多国政府的审查和监管。一些国家对TikTok提出了担忧，特别是在美国和印度等国家，认为其可能未能保护用户数据的隐私和安全，可能存在将数据传输到中国的风险，要求TikTok采取措施确保用户数据的安全和隐私。

综上，人工智能技术虽然带来了巨大的潜力和机遇，但也伴随着一系列复杂的法律风险。企业和组织在采用AI技术时，应充分考虑这些风险，并采取相应的应对措施。因此，构建一个全面的法律框架和伦理指南对于确保AI技术的健康发展至关重要。通过持续的监管创新、跨界合作和公众教育，我们可以有效管理这些风险，推动AI技术向着更加安全、公平和可持续的方向发展。最终，这将促进技术进步与社会法律环境的和谐共生，共同开创人工智能的美好未来。