人工智能在农副食品加工业领域应用的十大法律风险与应对措施

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随着人工智能在农副食品加工业的广泛应用，企业在提升自动化水平、优化生产效率的同时，也面临产品质量、数据合规、消费者权益、劳动关系、知识产权等多重法律风险。本文由上海锦天城（重庆）律师事务所高级合伙人李章虎律师及团队编写，梳理AI在该领域应用中可能引发的十大法律问题，并结合现行法律法规提出相应的风险应对策略，助力企业在智能化转型中实现合法、合规、可持续发展。

一、产品质量瑕疵责任归属

1.法律风险：

在农副食品加工业中，人工智能被广泛评估自动分拣、质检、包装、标签打印等核心环节。当人工智能系统出现识别偏差、参数设置错误、设备故障等问题时，极易造成产品不合格进入市场，甚至引发食品安全事件，如误但目前我国法律尚未对人工智能系统在生产过程中出现错误的结果明确界定责任主体，导致当产品出现质量问题时，企业普遍面临不利局面，难以将责任有效追究至人工智能系统或技术服务方。

2.应对措施：

加工企业应切实履行《食品安全法》中的主体责任，在系统使用过程中全面建立人机协作机制，关键环节由人工最终进行进行审核确认，防止依赖人工智能判断。此外，应在与人工智能系统强烈签署的合同中，明确其系统准确率、承接度、技术支持等方面的承诺，指导由系统故障造成的损失设定违约条款和赔偿机制。同时建议企业建立使用日志、操作记录等电子锁链，增强风险可中断性与事后维权能力。

二、数据收集与个人隐私目标

1.法律风险：

在农副食品加工企业利用人工智能开展营养分析、趋势预测或个性化推荐服务时，往往需要采集消费者的健康状况、饮食偏好、结构性等敏感信息。如未告知信息收集目的、范围和用途，或未获得有效同意，可能构成对消费者隐私权的侵犯，违反《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国消费法典》等相关规定。特别是利用人工智能模型在后台自动建立“用户画像”行为，若操作不透明、信息处理越界，风险更为显着。

2.应对措施：

企业应建立覆盖数据全生命周期的合规管理体系。首先，在收集数据前通过弹窗提示、隐私协议等形式取得明确示授权；对健康、位置等敏感信息须另行取得“单独同意”。其次，限制人工智能处理数据的范围与用对于AI处理用户数据的相关逻辑，应向用户公开说明其目的与影响。此外，应落实数据访问控制、加密、脱敏等技术措施，定期进行数据审计，确保处理活动符合合法、正当、必要原则。

三、公平与消费者权益保障

1.法律风险：

企业通过人工智能系统进行个性化产品推荐、形成差异化定价、标签化时，可能基于性别、收入、弱势等因素对消费者进行“标签化”识别，从而导致价格受到限制、服务不公等问题。这不仅违反《消费者权益保护法》中有关“公平交易权”的规定，也有可能触发《反不正当竞争法》中关于“不正当差价待遇”的禁止性条款。若缺乏公平性、可解释性与审查机制，企业将难以回应消费者投诉或监管部门调查，甚至面临集体诉讼或行政处罚。

2.应对措施：

企业应在制度层面建立风险评估机制，审查AI模型在推荐逻辑、定价策略、标签梳理等方面是否存在不合理差别待遇。同时，应加强算法的“可解释性”设计，避免“黑箱算法”导致消费者知情权决策。外应建立“用户画像说明制度”，明确算法建议是否考虑个人信息、偏好等因素，保障消费者的选择权、拒绝权。对于涉及范围扩大的算法应用，应定期邀请独立第三方进行公正性评估或算法公平性测试，强化治理改革。

四、意图宣传与标签误导责任

1.法律风险：

AI在生成广告文案、标签、产品介绍时，若营养训练数据不严谨或系统未经过人工审核，可能会出现夸大食品功效、暗示治疗作用、误导消费者的情况。例如，用“零添加”“治便秘”“抗糖食品”未经验证或不实草莓等进行宣传的，将构成对《广告法》《反不正当竞争法》《食品安全国家标准标签通则》等法律规定的违反，企业将面临责令整改、行政处罚，情节严重者甚至构成欺诈行为，需退一赔三。

2.应对措施：

企业应建立“人工智能内容生成-人工审查-法律复核”三重合规，尤其是对自动生成的营销内容与食品标签进行严格把关。对涉及功能性描述的应归档技术或医学词汇证据，确保所重点内容科学依据针对广告涉及的对比内容、绝对化用词应设定自动识别规则，并由法律合规人员作出最终确认。建议企业建立内容留痕机制，确保发生问题时能还原文案生成与审核全过程，提升应对风险的主动权与合规论证力。

五、食品安全事故中的系统责任认定困难

1.法律风险：

人工智能系统被广泛评估冷链监控、温度控制、发酵时间调节等对食品安全关键的环节。若因算法故障、传感器误报或系统延迟导致食品储运条件失控，从而引发超标、变质等食品安全事故，企业将承担法律责任。践中，企业难以将损失归咎于人工智能系统提供方，因为《食品安全法》确立的是“食品生产经营者主体责任制”，无论是否使用外部技术，企业均需为产品质量负全部责任。若没有债务的合同或证据链支撑，企业将承担全部法律后果。

2.应对措施：

企业应在采购人工智能系统时，与供应商详细签订技术服务协议，明确系统故障、数据事故报告等情况下的责任划分及赔偿机制，并保留相关使用和数据。同时，应对冷链管理、生产监控等关键流程建立“人工智能监控+人工巡检”的双轨制，提升发现与响应问题的能力。企业引入食品安全责任险、系统运行故障保险等风险缓释工具，确保系统故障，也可通过外部赔付手段降低经营风险。

六、劳动关系调整引发争议

1.法律风险：

人工智能与自动化设备的大量应用，使得传统的质检、包装、拣选、交通等岗位岗位被逐步取代，引发用工数量减少、岗位性质变更甚至评判行为。若企业在裁减人员、调整岗位、重新补用劳动合同的过程中未落实落实、通知、赔偿条件等程序要求，将面临违法解除劳动合同、未支付经济补偿等争议。在实践中，部分企业在引入人工智能系统后实施“变相认定”或“单方降薪”，最终导致被认定为违法解除或构成变更劳动合同的单方。

2.应对措施：

企业在进行组织架构调整和人力失业前，应落实《劳动合同法》规定的协商程序，与工会或员工代表充分沟通，引导参与转岗、技能提升等再就业安置方案。对确需解除劳动关系的员工，应履约对于替代的岗位，也应更新岗位说明书，明确岗位性质变化，并通过书面协议合同调整条款，避免日后发生争议。同时建议保留沟通记录、补偿标准等数据作为合法解约的证据基础。

七、AI辅助决策失误引发重大经营损失

1.法律风险：

人工智能在产能预测、采购决策、库存调度等核心管理阶段的应用，使企业越来越依赖算法生成的数据支持。但算法存在普遍偏误、训练数据常出现或逻辑错误等问题，可能导致错误判断。例如，人工智能错误预测需求高峰导致原材料大量积压、未及时补货引发供应链断裂，造成企业经济损失，甚至无法履行对外合同义务。此类“辅助决策错误”通常由企业自身承担风险，若未设置人工干预机制，将企业内部增加或外部故障压力。

2.应对措施：

企业应建立“人工智能建议+人工授权”的复核决策机制，特别是在采购金额增量、业务影响广泛的场景下，必须储备人工导航与最终拍板流程。建议企业将人工智能作为辅助工具替代决策人，并据此输出设定预警机制和制度容错阈值。在管理中明确人工智能辅助判断不考虑战备管理责任的关系，明确技术方的使用边界与交付责任，必要时引入第三方模型审计机构，确保模型持续迭代与风险动态优化。

八、供应链追溯系统的真实性争议

1.法律风险：

人工智能与物联网系统良好构建的食品供应链溯源平台，广泛用于产品的原料产地、采收时间、运输温度湿度等信息。然而，在实践中部分企业数据假冒、补货修改、欠缺记录等问题，使得供应链追溯系统“看上去真实”，实则缺乏法律效力。一旦出现食品质量问题，企业提供具有可信度证明的溯源记录，将难以自身无过错，亦可能被认定为信息披露失实、消费者承担相应法律责任。

2.应对措施：

企业应在溯源系统设计初期，就引入防篡改机制，例如采用计时器、数字签名、区块链等技术确保数据无法被落后篡改。建议重要数据信息需自动采集并留存原始记录，隐藏关键节点数据定期加密对于第三方合作商提供的数据，企业也应按照合同约定的真实性保障条款并进行抽查审计，防止因“虚假数据”拖累企业整体合规水平。必要时应建立完整的溯源合规文档，以应对行政监管或司法诉讼的举证要求。

九、跨境数据流动合规风险

1.法律风险：

部分人工智能系统由国外厂商提供，运行过程中需连接境外服务器或进行境外模型调用，可能涉及信息用户、业务数据、供应链信息的出境处理。在《数据出境安全办法》《网络安全法》《个人信息保护法》等法规的适用背景下，目前或未履行合规程序的数据传输，企业将面临高额、整改强制甚至数据封锁的处罚。此外，境外数据脱离方责任不明确，数据风险增加了。

2.应对措施：

企业在使用人工智能系统前应明确数据传输路径和存储位置，优先采购境内部署、数据本地化存储的人工智能产品。若需进行跨境数据传输，应根据数据种类（如重要数据、个人信息）进行评估，符合标准的应向网信部门申报或备案。与境外接收方签订数据出境标准合同或通过第三方跨境合规服务机构完成审查程序，确保数据出境合法合规，并建立跨境传输日志、用户同意资格等备查档案。

十、知识产权归属与内容目标问题

1.法律风险：

人工智能可生成新的食品配方、广告标语、包装创意，若系统未明确创作成果的知识产权归属，易引发企业与技术服务商之间的权利争议。此外，人工智能训练数据中如默认包含授权的图片、文章、商业信息等素材，还可能在生成内容中“二次关联”，导致企业承担连带关联责任，甚至面临高额索赔或版权诉讼。

2.应对措施：

企业在采购人工智能系统或委托合同开发创意型人工智能时，应通过明确生成内容的知识产权归属，如约定成果归属企业，开发方仅保留版权名称或使用权。同时，应要求系统开发者承诺其训练数据来源合法事项风险承担连带责任。对人工智能生成的创意应进行版权查重，必要时内容申请版权登记，建立内部版权管理台账，确保创意产品在商业使用中不存在边界。

综上所述，李章虎律师认为，人工智能在农副食品加工业的广泛应用虽然带来了生产效率和管理能力的显着提升，但同时也引发了产品质量责任归属、数据合规、算法制裁、系统故障、知识产权等多方面的法律风险。为此，农副食品加工企业应在引入人工智能技术的同时，构建基础合同管理、数据保护、算法审查、责任分担与知识产权保护等方面的合规治理体系，实现技术创新与法律风险控制的协调统一，确保高质量、可持续的发展目标。