摘 要
本文聚焦人工智能产业法律体系，深度剖析人工智能法律适用、技术演进中的法律挑战及相关法律概念。通过梳理国内外法规政策，结合典型案例，为企业提供人工智能产业法律风险应对策略，展现对人工智能产业法律服务的专业理解与实践能力，助力企业在人工智能领域合规发展。
【关键词】人工智能法律体系 技术演进 法律风险分析 法律概念厘清
引 言
在数字经济蓬勃发展的时代，人工智能技术已成为推动各行业变革的核心驱动力。从智能语音助手到精准的医疗影像诊断，从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，人工智能的身影无处不在，为企业创造了前所未有的机遇。然而，如同任何新兴技术一样，人工智能的快速发展也带来了一系列复杂的法律问题。对于涉足人工智能领域的企业而言，这些法律风险若处理不当，可能引发巨额罚款、声誉受损甚至业务停滞等严重后果。本文作为“人工智能业务实践和产品合规实务”系列文章的开篇之作，将深入探讨人工智能法律体系的关键要点，为企业应对人工智能法律挑战提供有力支持。
一、 人工智能法律适用全景洞察
在人工智能产业迅猛发展的当下，其背后隐藏着复杂多样的法律问题，这对企业的稳健发展构成了重大挑战。随着人工智能技术广泛应用于各个领域，数据处理、算法决策、知识产权等方面的法律风险不断涌现，成为企业发展道路上的潜在“雷区”。
国内外针对人工智能制定了一系列法规政策，形成了全方位的监管框架，以应对人工智能产业的快速发展带来的各种法律问题。欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对人工智能数据处理活动提出了严格规范，明确要求数据处理需获得用户明确同意，且数据主体享有数据访问、更正和删除等权利。例如，若人工智能企业在数据收集环节未向用户充分告知数据使用目的、方式和范围，未获得用户明确授权，就可能违反GDPR规定。我国的《网络安全法》《数据安全法》也在人工智能场景中有着具体的适用规则。以《数据安全法》为例，规定数据处理者应建立健全数据安全管理制度，加强数据安全保护，对数据实行分类分级保护，采取相应的加密、备份等安全技术措施。这意味着人工智能企业在处理数据时，必须严格按照法律要求，构建完善的数据安全管理体系。
实际案例中，2024年7月22日，重庆网信部门通报2024年上半年查处的网上各类违法违规行为，其中涉及3起违规从事生成式人工智能服务的案例。如“灵象智问人工智能”“重庆哨兵拓展迷”等网站未经安全测评备案、违规提供生成式人工智能服务，被依法开展执法约谈，责令立即停止相关服务；“南川区蓉城网络科技工作室”未经安全评估上线提供Chat-GPT生成式人工智能信息服务，同样被依法开展执法约谈，责令立即关停相关服务；九龙坡区网信办还对属地“开山猴”人工智能写作网站运营主体重庆初唱科技有限公司未尽到审核管理义务、履行主体责任不到位的行为作出行政处罚，给予其行政警告处罚，并责令限期全面整改等。[1]以上案例充分体现了法规对人工智能企业从研发到市场推广各个环节的深远影响，企业必须精准解读并严格遵循相关法规，才能有效规避风险，实现可持续发展。
二、 人工智能技术演进中的法律挑战与应对
人工智能技术历经从简单算法到复杂深度学习模型的发展历程，不同阶段衍生出了独特的法律问题。早期人工智能数据量相对较小，主要面临数据收集合法性的问题，如数据收集过程中可能存在未经授权收集个人信息的情况。例如，某些早期的人工智能应用在收集用户数据时，未明确告知用户数据收集目的和用途，也未获得用户同意，这明显违反了相关法律法规对个人信息保护的要求。
随着深度学习模型的兴起，算法黑箱、模型可解释性等难题逐渐凸显。以自动驾驶人工智能算法决策引发事故后的责任认定难题为例，由于算法的复杂性和不可解释性，难以明确事故责任是归咎于算法开发者、汽车制造商还是其他相关方。在特斯拉自动驾驶致人死亡案中，一辆自动驾驶汽车在行驶过程中发生碰撞事故，造成人员伤亡。经调查，事故原因是自动驾驶人工智能算法在处理复杂路况时出现错误决策，但由于算法的技术复杂性，难以确定算法开发者是否存在过错，汽车制造商是否尽到了产品安全保障义务，导致责任认定陷入困境。[2]这一案例凸显了人工智能技术发展过程中法律监管的滞后性以及企业面临的严峻法律风险。
面对这些挑战，企业需要紧跟技术发展趋势，提前布局法律应对策略。例如，加强与法律专业机构合作，在技术研发过程中融入法律合规要求，确保技术创新与法律风险防控同步推进。企业可以建立专门的法务团队或咨询外部法律专家，在算法设计阶段就充分考虑法律合规性，如确保算法的公平性、可解释性，避免算法歧视等问题。同时，在产品研发过程中，对数据收集、存储、使用等环节进行严格的法律审查，确保数据来源合法、处理合规。
三、人工智能相关法律概念厘清
准确理解人工智能、机器学习、深度学习、生成式人工智能等核心概念的法律定义，对于企业的合规运营至关重要。目前，欧盟《人工智能法案》草案将人工智能系统定义为使用机器学习等方法针对人类目标输出内容、建议等的系统，通用人工智能系统则可广泛适用于多种应用。美国《13960号总统行政命令》从自主学习、类人任务等多角度定义人工智能系统。国内地方文件中，上海和深圳分别对人工智能给出模拟、延伸和扩展人类智能的定义；北京则在《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施（2023 - 2025 年）》中使用“通用人工智能技术”“生成式人工智能产品”表述；国内部门文件如《生成式人工智能服务管理暂行办法》等对生成式人工智能技术、深度合成技术、算法推荐技术等有明确规定。整体上，各地区和部门从不同角度对人工智能相关法律概念进行了界定和阐释，以适应不同的监管需求和发展重点。
在实际操作中，某公司因混淆人工智能概念，将普通数据分析软件宣传为具有人工智能智能决策功能的产品，误导了消费者，最终因虚假宣传受到相关部门的处罚。该公司在产品宣传中声称其软件能够“像人类智能一样进行复杂决策”，但实际上该软件仅具备基本的数据统计和分析功能，并不具备人工智能所要求的自主学习和智能决策能力。市场监管部门认定该公司的行为构成虚假宣传，根据《中华人民共和国反不正当竞争法》等相关法律法规，对其处以罚款，并责令其停止虚假宣传行为，更正产品宣传内容。这一案例警示企业，必须精准把握人工智能相关法律概念，在业务决策、产品宣传以及合同起草等方面严格遵循法律规定，避免因概念混淆而引发法律风险。
四、结语
人工智能产业的发展为企业带来了无限可能，但同时也伴随着复杂的法律风险。通过对人工智能法律适用、技术演进中的法律挑战以及相关法律概念的深入探讨，我们可以看到，在人工智能领域，法律合规是企业稳健发展的基石。企业在投身人工智能业务实践和产品开发过程中，必须充分认识到法律风险的多样性和复杂性，精准解读并严格遵循国内外法规政策，积极应对技术发展带来的法律挑战，准确把握人工智能相关法律概念。在后续的系列文章中，笔者将继续深入探讨人工智能业务实践和产品合规的其他重要方面，为企业提供更全面、更深入的法律指引。
参考文献
[1]loyer2010. 《处罚案例|生成式人工智能大语言模型不备案后果_大模型处罚案例-CSDN博客》[EB/OL]. (2025-02-08). https://blog.csdn.net/loyer2010/article/det人工智能ls/142548736.
[2]袁佩君.自动驾驶汽车交通肇事的归责困境及刑法应对.华南理工大学学报（社会科学版）,2023,25(2):30-40.DOI:10.19366/j.cnki.1009-055X.2023.02.004.