人工智能在食品制造业领域应用的十大法律风险与应对措施

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人工智能在食品制造业中的广泛应用，为产品研发、生产控制与供应链管理带来了前所未有的效率与智能化升级。但同时，算法失误、数据泄露、虚假标签、劳动替代、跨境合规等问题也带来了新的法律挑战。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在食品制造各环节引发的十大法律风险，并提出针对性应对策略，助力企业在智能转型中实现合法、稳健发展。

一、算法失误导致食品安全事故的产品责任风险

1.法律风险：

随着食品制造环节高度智能化，许多关键流程如配料比例设定、火候掌控、杀菌温控、灌装精度等，均由人工智能系统进行自动判断与控制。这种“数据驱动”与“机器决策”模式虽然大大提升了生产效率，但一旦AI系统出现算法缺陷、数据采集失真或训练样本不充分，极易导致食品存在物理性、化学性或生物性风险。例如，系统误将某种未充分高温处理的半成品认定为合格品，或者错误预测保质期，致使过期食品流入市场，严重情况下甚至会引发大范围食源性疾病，构成产品缺陷。根据《中华人民共和国食品安全法》《中华人民共和国产品质量法》《中华人民共和国民法典》侵权责任编等规定，制造商对其产品安全性承担严格责任，即便并无过错，只要因产品缺陷致损，企业就须对消费者承担赔偿责任。若因算法失误造成群体性损害，企业还可能面临行政处罚、召回责任，甚至构成刑事风险。

2.应对措施：

企业应在生产环节设置AI算法验证与人工干预并存的“双保险”机制，特别是在食品安全红线环节设置强制复核节点。同时应与AI技术服务商签订明确的系统稳定性保证协议，设定故障责任条款和赔偿机制。建议定期对AI模型进行回测和更新，确保其适应不同批次、不同季节和不同原料变化的实际情况。若发生事故，企业亦应保留日志数据和算法参数作为“技术自证”手段。

二、食品加工数据收集中的个人信息保护风险

1.法律风险：

人工智能广泛应用于食品行业的消费者画像与个性化产品推荐，尤其是在健康饮食定制、营养膳食指导、智能食谱生成等领域，往往需要收集消费者的年龄、性别、体重、疾病史、过敏史、饮食偏好等敏感个人信息。若未取得用户授权，或未履行信息处理告知义务，或处理超出必要范围，极可能触犯《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国网络安全法》等法律关于敏感信息处理与跨境传输的合规要求。例如，一家食品公司通过智能小程序收集用户身体状况以推荐营养早餐，但未披露具体数据用途，也未设置授权弹窗。此种行为若遭用户投诉，可能被判定为“未取得明示同意处理敏感信息”，不仅面临监管调查，也可能被追究侵权责任。此外，若该类数据流向国外AI平台进行训练、处理，还涉及“数据出境”的合规问题。

2.应对措施：

食品企业应在产品设计初期即引入“数据合规思维”，按“最小必要原则”进行数据采集，避免“多采集、多分析”的合规雷区。建议通过弹窗、隐私政策说明等方式向用户明确告知处理目的、方式、范围及保存期限，并设置“拒绝权”与“撤回权”。敏感数据应加密存储、分类管理，未经评估不得出境。可建立“数据合规官”机制，定期审查数据流转路径，确保合规使用数据资产。

三、AI内容生成中的虚假宣传与标签误导风险

1.法律风险：

随着生成式人工智能的广泛应用，越来越多食品企业借助AI工具自动撰写产品标签说明、广告文案、营养价值推荐乃至电商宣传语。这种做法虽提高了营销效率，但也带来了标签失实、夸大功效、误导消费者等法律风险。一旦AI生成内容存在虚构、不准确或不符合国家标准的成分描述，极有可能构成“虚假宣传”或“标签违法”，受到监管处罚或消费者追责。例如，某品牌使用AI工具自动生成其饮品文案：“本产品可迅速排毒、降脂、延缓衰老”。若上述词语未经科学依据或医疗许可，便可能违反《中华人民共和国广告法》第十七条关于保健食品广告不得涉及疾病预防、治疗功能的规定。此外，《食品标识监督管理办法》对食品标签内容真实性、规范性作出严格要求，若AI生成的成分标签与实际成分不符，也可能触发召回及罚款风险。

2.应对措施：

企业应对AI内容生成系统建立“人工复核+规则审查”双重机制。针对标签、广告等合规高风险内容，设立必要的人工审查程序，并结合食品标签管理系统进行术语比对、过度修饰词筛查与法规一致性审查。建议导入“AI输出限制策略”，例如在生成前预设敏感词库、自动比对法规数据库，避免内容合规性失控。若采用第三方AI文案服务，应明确成果的法律审核义务及责任划分。

四、AI自动化决策中的歧视与不公平交易风险

1.法律风险：

在食品制造企业的销售与营销环节，AI被广泛应用于动态定价、个性化推荐、营销精准投放等业务场景。AI通过算法模型根据用户画像分析其支付意愿、消费能力及购买行为，从而制定差异化的定价或优惠政策。这一机制虽然提高了商业效率，但若算法存在训练偏差、数据歧视或缺乏透明度，可能引发“算法歧视”与“价格欺诈”等法律问题，侵犯消费者的公平交易权与知情权。例如，有消费者发现其通过手机端购买某款食品的价格高于他人使用PC端或新用户账号的价格，尽管两人购买路径与商品相同。这种“千人千价”定价策略若未向用户作出充分提示，容易构成差别对待和价格误导，违反《中华人民共和国消费者权益保护法》《中华人民共和国价格法》关于公平交易的相关规定。特别是在“杀熟”“信息屏蔽”“选择限制”等行为被曝光后，公众舆论与监管关注日益加强。

2.应对措施：

食品企业在使用AI开展精准定价与营销时，应建立算法风险评估制度，对数据来源、模型结构和定价逻辑进行定期审查，防范算法偏见和价格歧视。建议在消费者交互界面增加透明提示，明确说明价格形成机制是否基于用户行为画像。对于核心算法应保留决策依据日志，便于在发生争议时提供合理解释。同时，对从第三方采购的算法模型进行“合规尽调”，确保其符合法律规定与伦理标准。

五、食品知识产权归属与AI创新成果著作权争议

1.法律风险：

人工智能在食品制造业中的创新应用已涉及新配方研发、外观设计、广告文案生成、包装图案设计等多个领域。这些成果虽然直接服务于商业价值，但其归属问题日益复杂，特别是在AI参与程度较深的情形中，如AI辅助生成一份新型低脂巧克力配方，或生成一个视觉吸引力极强的产品包装设计，是否具备著作权，权利归属谁，是技术方还是食品企业，法律尚未完全定论。《中华人民共和国著作权法》强调“作品应由自然人创作”，对于由AI生成但无实质人类参与的内容，其著作权归属尚属争议地带。此外，若企业与第三方AI平台或研究机构合作生成内容，而未就知识产权归属、许可范围进行明确约定，未来可能出现成果归属不清、权利冲突或技术转移受限等风险，影响企业后续产品的稳定运营与投资价值。

2.应对措施：

食品企业在引入AI技术时，应在合同中明确规定AI生成内容的权利归属，建议优先主张“工作成果归企业所有”原则。对于生成过程需高度人类干预的情形，应确立企业作为作者或著作权人的地位。同时，对使用AI平台所依赖的数据、训练模型也应明确其合法性及用途限制，避免在他人数据基础上生成的内容构成“演绎作品侵权”。对创新成果亦应及时申请专利或版权登记，增强权属确权的法律效力。

六、AI系统决策缺陷引发的产品召回及追责问题

1.法律风险：

AI系统常用于产品质检、合格分拣、保质期预测、风险预警等关键质量控制环节，一旦算法模型失效或输入数据异常而未及时发现，极有可能导致存在质量问题的食品误判为合格品流入市场。该情形不仅可能引发消费者索赔或媒体曝光，还可能导致全批次产品召回、行政处罚，甚至构成重大食品安全事故，给企业带来严重合规与公关风险。例如，AI在灌装检测中误判瓶盖密封完好，导致多箱实际封闭不严的产品外泄，引发食品变质投诉；或者AI预测的保质期远超实际存放期限，致使产品到期仍在销售，违反《中华人民共和国食品安全法》与《中华人民共和国消费者权益保护法》的相关要求。召回不及时还可能被认定为“未履行主体责任”，触发更严厉的监管措施。

2.应对措施：

企业应将AI系统视为“辅助判断工具”，关键风险节点仍应保留人工复核机制，建立“人机共管”的风控体系。同时，应设立AI系统运行日志、决策存档等溯源机制，便于出问题时精准定位责任环节。应制定详尽的食品召回预案，包括启动条件、响应流程、公众通告机制、应急小组组建等内容，并进行定期演练，确保可在第一时间控制风险、修复信任。

七、使用第三方AI服务引发的连带法律风险

1.法律风险：

当前食品制造企业普遍依赖第三方AI平台提供的识别系统、推荐引擎、图像检测算法或文案生成服务，这些平台通过SaaS、API接口等方式嵌入企业系统中。但若第三方技术存在安全漏洞、算法失准、违法采集数据或输出不当内容，使用方也可能因“未尽审慎义务”而承担连带法律责任，尤其在涉及消费者数据、标签标识、广告宣传等敏感领域，法律风险尤为突出。例如，某AI供应商提供的食品识别系统错误将含有坚果的产品标注为“无坚果”，导致过敏消费者食用后产生不良反应。即便企业本身未直接错误标注，仍可能被认为对引入系统未尽合理审核与监督义务，承担侵权或行政责任。

2.应对措施：

食品企业应对第三方AI服务商进行严格的合规审查，包括其算法来源、数据合法性、风险控制措施等。合作协议中应设立明确的责任分配机制，如技术瑕疵责任、赔偿责任、应急处理机制等，并明确其不得在未授权下擅自使用客户数据或输出内容。建议优先选择拥有独立合规资质与良好行业记录的AI平台，同时在关键业务系统中部署“技术隔离”与“人工复核”手段，避免一体化失控。

八、AI对工人岗位替代引发的用工与劳动争议

1.法律风险：

随着AI在食品制造业的普及，传统的质检工、包装工、分拣员等岗位逐步被智能识别系统与机器人所取代。这种技术替代虽然提高了效率，但也带来大量劳动关系调整问题，如人员裁撤、调岗、降薪等，若处理不当，可能引发集体劳动争议、仲裁甚至群体性事件，给企业带来用工合规风险。例如，在某预制菜生产企业引入AI系统后，大量人工包装岗位被机器人替代，但企业未依法通知员工或进行合理赔偿，部分员工以“非法解除劳动合同”为由提起仲裁。此外，AI系统的引入也可能对剩余员工造成工作负担或技术适应压力，若未安排培训与调整机制，也可能被认为违反《中华人民共和国劳动合同法》中“保护劳动者合法权益”的原则。

2.应对措施：

企业在实施AI替代人力的过程中，应尽早介入法律团队进行用工合规设计，依法履行通知、协商、补偿等程序，尤其在涉及裁员时应明确“经济性裁员”的标准与流程。同时，应建立员工技能转岗培训机制，保障员工职业可持续发展。对于转岗员工，应重新签署岗位说明书、薪资协议，减少因岗位变化引发的争议风险。建议建立“技术变革—劳动合规”联动机制，使企业在转型升级中稳妥过渡。

九、跨境AI应用中的数据跨境传输合规风险

1.法律风险：

食品制造企业在与海外AI技术供应商合作或使用境外云计算平台时，往往会将包括配方数据、消费者信息、销售行为数据等传输至境外服务器进行训练、建模或分析。若数据中涉及“个人敏感信息”或被认定为“重要数据”，未经报备或评估即传输至境外，将违反《数据出境安全评估办法》《个人信息出境标准合同办法》等数据安全法规，面临行政处罚与监管审查。例如，一家企业在海外服务器上部署AI营养推荐引擎，用户的饮食数据、健康偏好、过敏史被用于算法训练，若未完成出境申报，将面临“非法跨境提供个人信息”的指控。特别是在健康类数据被视为敏感数据的背景下，食品行业与健康领域的交叉应用成为监管重点。

2.应对措施：

企业应对涉外AI合作或技术部署中的数据流转路径进行全面梳理，识别是否涉及出境敏感数据。对于涉及跨境传输的个人信息，应依法进行出境影响评估，或与接收方签署标准合同，并向监管部门报备。对于不涉及敏感信息的业务，也应采取数据脱敏、匿名化、边缘计算等方式规避出境合规负担。推荐企业设立数据合规专员，对AI系统中的数据收集、使用、出境全过程进行审计与监管。

十、AI“黑箱决策”引发的监管与消费者信任危机

1.法律风险：

当前许多AI系统在食品制造中的决策机制高度复杂，尤其是在基于深度学习的模型中，算法的权重、逻辑路径和判断依据难以解释，形成所谓的“黑箱决策”。一旦AI在质量检测、消费者推送、标签推荐等关键节点出现问题，企业难以自证清白，也难以向监管机构或消费者清晰说明原因，极易引发信任危机与监管关注。例如，某企业的保质期预测系统将一批原本应标为“30天”的产品标为“90天”，导致食物变质引发投诉，但企业无法解释模型为何给出错误预测，最终被监管部门要求召回并停产整顿。随着公众对食品安全的关注日益加强，技术不透明将成为企业声誉风险的隐患。

2.应对措施：

企业应积极导入“可解释性人工智能”（XAI）工具，在关键决策节点保留模型结构、输入输出数据及推理过程的记录，并配合专家解释机制，确保出现问题时能够快速溯源与澄清。建议建立AI使用公示制度，向社会披露AI参与的范围、类型与监管措施，提升透明度。可引入第三方算法审计机制，对AI系统进行独立评估，增强外部信任并提升合规治理水平。

综上所述，李章虎律师认为，人工智能在食品制造业的应用虽带来了效率提升与创新突破，但同时也衍生出一系列法律风险，涵盖产品责任、数据合规、标签误导、算法歧视、知识产权归属、系统缺陷、第三方责任、劳动争议、跨境数据传输及“黑箱决策”等多个方面。食品企业在享受技术红利的同时，必须建立健全的AI风险识别与合规治理机制，强化技术使用过程中的责任分配、透明管理与应急响应。唯有在“合规先行、技术有界”的前提下，方能在竞争激烈的食品行业中实现可持续与高质量发展。