AI生成内容的法律风险规避培训

。# AI生成内容的法律风险规避培训方案

一、培训背景与目的

1. 背景

随着生成式AI（如ChatGPT、AI绘画、AI文案工具）的普及，其在内容创作（文本、图像、视频、声音等）中的应用愈发广泛。然而，AI生成内容的法律风险也日益凸显：

2023年，基于AI的深度伪造欺诈增长30倍（《2024年人工智能安全报告》）；

2024年，“奥特曼案”“AI声音侵权案”等多起AI生成内容侵权案件宣判，涉及版权、人格权等多个领域；

国家出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》等法规，加强对AI内容的监管。

1. 目的

提升参与者对AI生成内容法律风险的认知；

掌握风险规避策略，确保AI内容的合规生成与使用；

了解最新监管要求，适应AI技术发展的法律环境。

二、AI生成内容的主要法律风险解析

结合司法实践与法规要求，AI生成内容的法律风险主要分为以下四类（见表1）：

风险类型 具体表现 法律依据 典型案例

版权风险 1. AI生成内容的“独创性”争议（是否属于《著作权法》保护的“作品”）；

1. 训练数据侵犯他人著作权（如未经授权使用小说、图片训练AI）；

2. 生成内容与已有作品实质性相似（如AI生成的“奥特曼”形象与原著作权人作品高度一致）。 《中华人民共和国著作权法》（2020修正）第3条、第11条（“独创性”要求）；

《生成式人工智能服务管理暂行办法》第10条（训练数据合规）。 “奥特曼案”（2024年，广州互联网法院）：AI平台生成的奥特曼形象侵犯原著作权人的复制权、改编权、信息网络传播权，被判赔偿。

人格权风险 1. 侵犯姓名权、肖像权（如AI工具未经同意使用他人姓名、肖像生成“AI陪伴者”）；

1. 侵犯声音权（如AI模仿他人声音并商业化使用）；

2. 侵犯名誉权（如AI生成虚假信息诋毁他人）。 《中华人民共和国民法典》第990条、第991条（人格权保护）；

《生成式人工智能服务管理暂行办法》第8条（保护个人隐私）。 1. AI声音侵权案（2024年，北京互联网法院）：原告声音被AI模仿并用于商业广告，胜诉获赔；

1. 最高法典型案例：AI软件擅自使用原告姓名、肖像生成“AI陪伴者”，被判侵犯姓名权、肖像权。

数据安全风险 1. 训练数据非法收集（如未经用户同意收集个人信息、敏感数据）；

1. 数据泄露与滥用（如AI平台未采取安全措施导致用户数据泄露）；

2. 跨境数据传输违规（如将中国用户数据传输至海外未遵守《个人信息保护法》）。 《中华人民共和国个人信息保护法》第13条（个人信息收集需同意）；

《生成式人工智能服务管理暂行办法》第11条（数据安全保障）。 某AI公司因未经同意收集用户聊天记录训练模型，被监管部门责令整改并罚款（2024年）。

虚假与误导性内容风险 1. 深度伪造（如AI生成逼真的“公众人物配音视频”，内容与事实无关）；

1. 虚假宣传（如AI文案夸大产品效果，误导消费者）；

2. 虚假信息传播（如AI生成谣言，引发社会恐慌）。 《互联网信息服务深度合成管理规定》第10条（深度合成内容需审核）；

《中华人民共和国广告法》第4条（禁止虚假广告）。 2024年，某平台AI生成的“名人出轨”视频引发网络热议，平台因未标识AI内容被监管部门约谈。

三、相关法律法规与监管要求

AI生成内容的合规性需遵循以下核心法规（见表2）：

法规名称 发布时间 核心要求

《生成式人工智能服务管理暂行办法》 2023年8月 1. 提供者需坚持社会主义核心价值观，保护商业秘密、个人隐私；

1. 训练数据需合法合规，禁止使用未经授权的作品；

2. 生成内容需审核，避免违法、侵权。

《互联网信息服务深度合成管理规定》 2022年11月 1. 深度合成服务提供者需对输入数据和合成结果进行审核；

1. 需标识深度合成内容（如“AI生成”）；

2. 禁止生成虚假信息。

《中华人民共和国著作权法》（2020修正） 2021年6月 1. 作品需具备“独创性”（独立完成+个性化表达）；

1. 未经授权使用他人作品属于侵权。

《中华人民共和国个人信息保护法》 2021年11月 1. 收集个人信息需取得用户“单独同意”；

1. 跨境数据传输需经评估并获得批准。

四、法律风险规避的具体策略

针对上述风险，可采取以下可操作的规避措施：

1. 训练数据合规：从源头控制风险

明确数据来源：优先使用公开授权数据集（如ImageNet、Wikipedia）或自有数据（如企业内部文档、用户同意提供的数据）；

审查数据合法性：避免使用未经授权的版权作品（如小说、图片）或敏感个人信息（如身份证号、医疗记录）；

遵守跨境数据规定：若需将中国用户数据传输至海外，需进行数据出境安全评估（依据《个人信息保护法》第38条）。

1. 内容生成与审核：确保输出合规

设置法律审核机制：AI生成内容后，由法律顾问或合规团队审核，重点检查：

是否侵犯他人版权（如与已有作品实质性相似）；

是否包含他人姓名、肖像、商标（需取得授权）；

是否存在虚假宣传（如夸大产品效果）。

使用合规AI工具：选择具备法律合规能力的服务商（如提供训练数据来源证明、内容审核功能的AI平台）；

避免“AI水文”：网络文学、文案等领域，需检测AI生成的低质量内容（如阅文集团的“AI水文”检测系统）。

1. 人格权与知识产权保护：获得授权是关键

使用他人权利需授权：若AI生成内容涉及他人姓名、肖像、商标、著作权等，需提前取得权利人书面同意；

原创性检测：使用AI内容原创性工具（如Turnitin、知网AI检测），确保生成内容与已有作品无实质性相似；

保留创作痕迹：记录AI生成内容的提示词、修改过程（如ChatGPT的对话历史），证明用户的“独创性贡献”（若涉及著作权纠纷，可作为证据）。

1. 虚假内容防范：技术与标识结合

技术标识：对AI生成内容添加数字水印、时间戳（如抖音的“疑似AI生成”标签），便于用户识别；

真实性验证：对涉及公共利益的内容（如新闻、医疗信息），需通过权威机构验证（如引用官方数据、专家意见）；

禁止违规内容：平台需明确“红线”（如禁止生成违法、侵权、欺诈内容），并采取删除、封号等措施。

1. 用户与团队教育：提升合规意识

团队培训：开展AI法律风险专项培训（如盐城市科创中心举办的“生成式AI法律风险讲座”），覆盖：

AI生成内容的风险点；

合规流程（如数据审核、内容审核）；

最新法规要求（如《生成式人工智能服务管理暂行办法》）。

用户教育：通过平台提示、科普文章教育用户识别AI生成内容（如小红书的“AI内容自主声明”功能），增强信息素养；

投诉举报机制：鼓励用户投诉违规AI内容（如《生成式人工智能服务管理暂行办法》第16条，用户有权向主管部门举报）。

五、案例分析与互动环节

1. 案例讨论

案例1：“奥特曼案”：AI平台生成的奥特曼形象与原著作权人作品高度相似，被判侵权。请讨论：AI平台应如何规避此类风险？

案例2：AI声音侵权案：原告声音被AI模仿并用于商业广告，胜诉获赔。请讨论：企业使用AI生成声音时，应注意哪些事项？

案例3：深度伪造视频事件：某平台AI生成的“名人出轨”视频引发网络热议，平台因未标识AI内容被约谈。请讨论：平台应如何完善AI内容标识机制？

1. 互动练习

练习1：给定一段AI生成的文案，要求参与者识别其中的版权风险（如是否使用了他人的商标、是否与已有作品相似）；

练习2：模拟AI生成内容的法律审核流程，让参与者扮演法律顾问，审核一段AI生成的广告文案（重点检查虚假宣传、商标侵权）。

六、总结与展望

1. 总结

AI生成内容的法律风险主要涉及版权、人格权、数据安全、虚假信息，规避风险的核心是：

合规数据（从源头控制训练数据的合法性）；

严格审核（对生成内容进行法律审查）；

技术标识（让用户识别AI内容）；

教育培训（提升团队与用户的合规意识）。

1. 展望

法规完善：国家将出台《人工智能生成合成内容标识办法》等细则，进一步明确AI内容的标识要求；

技术发展：AI内容检测、数字水印等技术将更加成熟，帮助企业更高效地规避风险；

行业自律：AI企业将建立行业合规标准（如训练数据来源规范、内容审核流程），推动行业健康发展。

七、培训资料与参考

法规文件：《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》《著作权法》《个人信息保护法》；

案例资料：“奥特曼案”判决书、AI声音侵权案判决书、最高法典型案例；

工具推荐：AI内容原创性检测工具（如Turnitin、知网AI检测）、数字水印工具（如Adobe Express）。

培训时长：建议1-2天（含案例讨论与互动练习）。

培训对象：AI企业产品经理、内容创作者、法律顾问、平台运营人员。

通过本次培训，参与者将系统掌握AI生成内容的法律风险与规避策略，为企业的AI应用提供合规保障，推动AI技术的健康发展。