今年3月中旬,《人工智能生成合成内容标识办法》(以下简称《办法》)正式出台,标志着我国在AI治理领域迈出关键一步。通过“显式标识+隐式标识”的双轨制设计,该新规为AI生成内容的身份认证提供了创新框架,有效应对深度伪造和虚假信息等社会风险,为行业提供重要指引的同时,也为未来的制度深化预留了探索空间:如何在多元主体的责任嵌套中厘清权责?如何突破技术“黑箱”实现精准溯源?又如何构建全域兼容的治理生态?
结合技术特点细化区分标准
构建差异化义务体系,释放协同治理潜力。《办法》在构建多主体责任体系时,创新突破传统“工具论”框架下用户中心主义的局限性,通过确立生成合成内容服务提供者、传播服务提供者、应用分发平台及用户等主体的标识义务,初步形成“生成—传播—利用”的全链条责任网络,为AI生成内容的规范化管理提供了重要制度支撑。
在部分实践场景中存在一定优化空间,如当用户擅自删除技术提供者预设的合成内容标识,而传播平台因技术缺陷未能有效核验时,虚假信息传播的追责将面临多重困境。机械化的连带责任制度不仅加重监管成本,更诱发责任主体间的策略性卸责行为——技术方强调用户行为不可控性,平台援引技术中立原则,用户则归咎于合规工具缺失。
为进一步提升治理效能,未来可结合不同主体的技术能力与参与深度,探索更精细化的义务分层机制:生成服务商凭借算法垄断地位具有标识嵌入的绝对技术优势,应当承担包含标识技术研发、系统级嵌入及数据溯源的全程技术保障义务,尤其在版权领域需确保标识与《著作权法》第十一条“作者身份推定规则”衔接;传播平台依托信息中枢地位掌握内容核验的关键能力,需建立动态核验机制与异常内容拦截系统;用户作为末端节点仅具备有限的认知与操作空间,仅需承担不主动破坏标识及诚实披露AI使用情况的消极注意义务。
这一分层机制不仅有助于解决标识乱象,更可为AI生成内容的版权?;ぬ峁┲贫茸ナ帧Mü际醴降谋晔肚度胍逦袢繁0嫒ㄐ畔⒌耐暾?,通过平台的核验义务防范侵权传播,从而构建符合技术特性的版权治理体系。
完善动态免责机制,激发技术创新活力。现行《办法》第十九条对违规行为设定的规范框架已为责任认定提供了基础指引。为进一步优化治理效能,建议未来修订时可结合技术发展特点,细化主客观要件的区分标准,构建过错程度与责任形态的对应关系,并增设技术探索的容错空间,更精准地平衡风险防控与创新激励,避免因条款概括性过强导致的适用偏差。
此外,建议明确列举可免责的情形,通过将版权归属机制与责任豁免条款有机衔接,既能为人工智能技术创新构筑法治化保障,又可避免因标识系统缺陷导致的版权确权困境,实现技术创新与版权?;さ乃蚱胶狻?/span>
为侵权责任划分提供依据
量化人机贡献比例,适配复杂创作实践?!栋旆ā芬?ldquo;信息安全”为核心立法导向,通过“AI生成”与“人类创作”的二元标识框架,有效实现了技术滥用初期的快速溯源和风险防控,充分体现了立法在技术风险防控领域的预见性与实践价值。
当前,生成式AI正加速向多模态交互与持续学习方向迭代,人机协作模式已从工具性辅助逐步迈向共生性创造,这为标识制度的深化完善提供了新的实践契机。
在学术写作、艺术创作等场景中,研究者主导理论创新与观点输出,AI系统承担文献整理、数据验证及语言优化等辅助性职能,两者共同构成内容生产的完整链条。现行二元标识模式为初步溯源提供了便捷路径,而未来可进一步探索“贡献度比例”量化机制,通过技术手段解析人机交互轨迹,区分核心创意与辅助性工作。推动标识制度超越单纯的安全溯源目标,转向激励技术应用与创新发展的更高维度。在法律层面将“贡献度比例”纳入强制披露范畴,在技术层面推动量化人机贡献的标识标准构建,将标识从“安全工具”升维为“基础设施”。通过技术手段解析内容生成过程中人类与AI的交互轨迹,明确人机协同创作中人类独创性的阈值,为版权分割、侵权责任划分提供客观依据。
构建动态版本图谱,还原创作全生命周期。随着人机协作向多轮交互、持续优化的深度融合发展,内容生成过程呈现动态化、迭代化特征,这为溯源机制的精细化升级提供了新机遇。
现行标识框架聚焦最终成果的静态记录,在应对复杂创作场景时展现出高兼容性优势。为进一步释放制度潜力,建议在现有成果基础上探索动态版本图谱的构建,推动溯源体系从“结果认证”向“过程追踪”延伸,构建覆盖内容全生命周期的版本演化图谱。通过整合区块链时间戳、哈希链校验与智能合约等技术???,可实现对内容生成过程中各版本修改时间、操作主体及变更内容的自动化记录,并通过动态权重算法对AI初始生成内容与人类后续编辑的贡献度进行量化评估。
该机制的实施需要技术标准与法律规制的协同推进,笔者建议,后续可考虑在《办法》修订中增设过程性标识的强制性规范,明确各参与主体的数据留存义务。同时,建立跨平台的数字痕?;ト匣?,防止因技术标准碎片化削弱监管效能。通过将标识从“静态标签”升级为“动态图谱”,既能满足《办法》的溯源需求,也为未来人机协作内容的法律规制奠定技术基础。
推动中国方案向国际规则转化
推动跨平台标识互认,打破技术壁垒。我国《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》国家标准已构建起显隐结合的双轨标识框架,率先统一了元数据格式、多模态内容标识等核心规范,为行业提供了基础性技术指引,彰显了我国在人工智能治理领域的制度引领力。
为进一步释放制度设计的治理效能,建议在现有基础上,针对技术实现层面的协同性问题探索优化路径。当前实践中,各平台在数字水印算法选择、区块链存证规则等技术路径上的差异化探索,虽体现了市场创新活力,但也带来了跨平台传播时标识解析失效风险显著提升的挑战??赡茉斐煽缙教ùサ男榧傩畔⒛岩运菰矗嫒ㄕ樵鹑稳隙ɡ?,更可能催生新型市场壁垒。建议未来可统一标识的生成规则、验证协议和数据接口,强制主流平台接入并实现技术兼容,确保标识数据在不同平台间可解析、可验证。最终实现“一次标识、全域通行”的标准化治理模式,推动行业向开放生态转型,为AI生成内容的版权全球化流通铺平法治化轨道。
倡导国际标准协作,贡献中国智慧。随着美国《2023年AI标识法案》和欧盟《人工智能法案》的相继出台,生成内容标识已从技术规范演变为战略竞争领域。欧盟通过“首次用户交互强制披露”机制强化监管主权,中国的《办法》则通过“内容元数据嵌入”构建技术治理框架,美国倡导的“企业自主披露”模式则凸显市场导向特征。当前,ISO/IEC等国际标准化组织虽已启动AI标识议题,但我国在标准提案的议题设置、规则设计等关键环节仍话语权缺失。若继续被动接受他国标准,可能因“标准不兼容”阻碍AI产业的全球化布局,导致跨境版权交易、侵权监测等环节的法律适用困境。破解困局的关键在于构建多边协同的标准化机制。未来可将开源协作提升至国家战略层面,通过主导制定开源协议标准、建立跨区域测试认证平台等路径,推动中国方案从技术实践向国际规则转化。需特别注意在元数据规范、披露层级划分等核心领域提出具有普遍适用性的解决方案,使东方智慧在AI治理框架中获得制度性表达,最终形成“中国标准”与“国际共识”的良性互动。
《办法》的出台是AI治理的“启程票”,而非“终点站”。唯有通过分层明晰责任、量化人机贡献、贯通全域标准,方能在技术狂奔中构筑坚实轨道。未来的立法需在防范AI对版权秩序的冲击与保留技术创新空间之间取得平衡,使标识从“溯源工具”升维为覆盖版权全链条的“共治纽带”,使人类与AI在协作中各展其长,共绘智能时代的可信图景。
?。ㄗ髡哂诓ㄏ祷ù笱е恫ㄑг焊痹撼?,戴静茹系华东政法大学知识产权学院2024级研究生)