人工智能滥用整治专项行动下的法律风险与企业合规建议

引言

从“AI换脸诈骗”到“AI水军控评”，再到生成式模型批量制造谣言、虚假医疗广告与低俗内容，人工智能技术滥用所带来的风险已逐渐从技术圈渗透至社会层面，引发监管层面的系统性关注。2025年6月，中央网信办正式启动“清朗·整治AI技术滥用”专项行动，在全国范围内部署为期三个月的集中治理，标志着AI合规治理已进入“系统排查、重点整治”的强监管阶段。与传统网络治理不同，本次监管不仅关注违法结果，更开始对生成机制、模型合规、平台责任提出系统化要求。

在人工智能特别是生成式模型(AIGC)加速商业化落地的背景下，企业合规风险也在迅速演化。从“是否违法”转向“是否具备风控机制”“是否设有滥用预警”“是否能追溯可疑行为”成为监管与司法判定的重要依据。实践中，一些企业虽然未直接违法，却因缺乏相应的内容风控机制、数据治理制度和平台协同责任机制而被迫停服、下架，甚至承担行政处罚或侵权责任。

本文将结合AIGC及AI合规项目的实际法律服务经验，聚焦滥用场景、法律边界、归责机制与企业合规体系，系统分析当前法律挑战，提出可落地的合规建议，旨在帮助企业在AI时代构建“可控、安全、可信”的技术应用框架。

AI技术滥用的常见场景：从可用到失控

(一)AIGC生成虚假信息与谣言

越来越多企业引入AIGC工具用于内容创作，却未建立起相应的风控机制。

在资本市场领域，AI技术的引入显著增加了非法荐股、误导性陈述等行为的复杂性。2024年底以来，多地监管机构接连披露利用AI技术仿冒券商分析师、生成“个股诊断报告”的案例。AI工具自动生成“个股诊断报告”“市场走势预测”“类专家分析语句”等内容，用于企业自媒体账号的日常内容推送。实务中也发现，此类风险并不源于AIGC“能力过强”，而是由于企业未建立高风险内容识别机制。如缺乏关键词预警、语义识别与人工复审流程，AIGC生成的误导信息就可能未经筛查即发布。此时，即便发布方主观上无意违法，也难以免除平台与企业的法律责任。尤其在财经、医疗、金融等领域，AI生成内容一旦被社会公众误认具有专业建议性质，法律风险不再仅仅是“误导性广告”，而是跨入许可资质缺失与非法经营行为的灰色地带。

从合规建议角度出发，企业应在AIGC系统中设置“高风险表达的内容拦截机制”，对涉及投资、健康、安全等高度敏感领域的内容设定“二次人工复核”机制，并在用户界面上加入免责声明与显著标识，以防误导。

(二)AI伪造与音视频欺诈

随着AI换脸与语音合成技术的成熟，身份伪造的风险大幅上升，传统的内部控制体系面临严峻挑战。此前香港警方通报了一起金额高达2亿港元的AI诈骗案件，不仅是香港历史上损失最惨重的“变脸”案例，而且也是首次涉及AI“多人变脸”的诈骗案。不法分子通过深度伪造技术，克隆了一家跨国公司首席财务官的音视频形象，在一次虚构的视频会议中“亲自”要求香港分公司的财务人员向多个银行账户分批转账。该财务人员因相信“视频中说话的就是上级”，在未完成实质性核验的情况下依指示转账，事后才意识到受骗。

该事件清晰地揭示了“真人发声+实时影像”的合成能力，已经足以骗过传统的人工审批流程。在许多企业中，即便具备多级授权与会签机制，若未建立对AI伪造内容的识别工具、缺乏内部高敏事务操作的复核路径，将使其在面对“拟真领导”的指令时毫无防御能力。

从法律角度来看，企业在知悉存在此类深度合成风险的行业背景下，若未合理设置风险预警机制或未履行信息安全保障义务，可能构成《网络安全法》第21条、第42条规定中的“未建立相应技术管理措施”情形;同时，若因流程漏洞造成公司重大财产损失，责任人亦可能面临履职瑕疵甚至民事赔偿责任。

建议企业在制度层面强化高风险业务的“反深伪识别流程”，如采用多因子核验(双渠道确认、外部身份验证服务等)，并引入AI内容鉴伪工具作为流程技术底座，提升识别与阻断的技术响应能力。

(三)AIGC平台滥用深度合成生成低俗内容

AIGC图像平台在“自定义生成”功能中的滥用风险逐渐凸显。某平台曾发生用户上传知名女性KOL头像，并调用“角色定制”功能生成带有裸露、猥亵倾向的虚拟形象，后经匿名社区传播引发大范围投诉。尽管该平台在用户协议中设有禁止性使用条款，但因未部署图像识别、关键特征过滤等技术性审查机制，导致涉违法违规内容在生成后未被及时拦截。平台若未尽到合理注意义务，亦需承担连带侵权责任。

该类事件反映出：AIGC平台若仅停留在“事后投诉响应”或“用户协议声明”层面，而未建立AI生成内容的技术过滤、实时识别与分级处理机制，不仅无法履行合规义务，还易成为侵权内容的放大器与传播者。

建议平台企业构建“三位一体”的内容安全体系：即以模型训练端的风控约束机制为源头、输出端的技术识别和屏蔽工具为中枢，辅以用户行为监控与异常内容处置流程，实现平台合规能力的制度化与技术化闭环。

(四)AI水军操控舆情，制造虚假热度

在品牌保护实务中，曾有企业通过专业技术手段识别出竞争对手大规模利用AIGC工具自动生成仿真评论，并通过批量注册账号集中发布，制造舆论假象。这类评论语言通顺、情绪自然，足以规避人工审核和内容风控机制，在短时间内占据搜索结果与评论区关键位置，形成明显的“虚假热度”与“控评效应”。该行为不仅对目标企业的商业信誉构成实质性伤害，更涉嫌违反《反不正当竞争法》关于“虚假宣传”及“扰乱市场竞争秩序”的规定，构成典型的不正当竞争行为。涉案方通过算法操控流量、混淆用户认知，已超出正常市场竞争范围。

该企业最终通过司法路径启动“通知—删除”程序，成功向平台提交证据并促使相关内容下架，同时推动将涉事账号及IP列入内容风控黑名单。本类案件提醒平台与品牌方：应构建AI生成评论识别机制，结合行为轨迹分析、语义聚类和账号行为模式追踪，从源头压缩“AI水军”操作空间，防止舆情环境被操控甚至反噬自身品牌。

上述场景只是冰山一角，背后共同指向的问题是：在AI能力日益开放、门槛不断降低的背景下，企业若无充分的“使用者责任意识”与“系统性合规能力”，极易从“创新探索者”演变为“违法风险承担者”。

企业模型训练与数据使用中的合规挑战

(一)训练数据的合法性审查

训练数据的合规性问题已成为AIGC开发中最常见且风险等级最高的环节之一。企业在模型预训练或微调过程中，普遍采集微博、社交媒体、论坛等公开渠道的数据，但若未获得合法授权、未进行去标识化处理，或未符合“合理使用”情形，可能触及《个人信息保护法》《著作权法》及《反不正当竞争法》中关于数据抓取与使用的禁止性规定。

为降低法律风险，建议企业建立“数据白名单机制”，结合“合规评级系统”与“使用前合规自测清单”，在数据接入环节进行分级管理。同时，可引入标准化的合规声明模板与审计机制，形成训练数据来源可审计、可验证的闭环管理体系。

(二)模型输出的风险控制盲区

AIGC模型存在生成内容不可预测的天然不确定性，尤其在应对性别、种族、政治等敏感议题时，若缺乏训练约束与内容纠偏机制，极易输出带有歧视性、虚假性或情绪化倾向的内容，进而触发重大舆情与合规风险。

企业应结合业务类型与应用场景，建立“敏感语义风险词库+语境过滤规则+多轮对话迭代逻辑”，辅以人工复核机制和定期开展“模型暴露测试”，确保模型行为符合《消费者权益保护法》《网络安全法》中关于信息真实、表达适当的法律要求。

(三)数据跨境与境外模型部署风险

随着模型训练与推理计算任务日益依赖AWS、Azure等海外云平台，数据跨境流动的合规压力显著上升。《数据出境安全评估办法》《个人信息出境标准合同办法》等制度对特定类型和规模的数据出境提出合规义务，尤其对涉及面部识别、语音、生物特征等敏感个人信息设置了更高的监管门槛。

建议企业优先采用“本地数据清洗+脱敏上传+匿名结果回传”的分布式处理架构，最大限度减少原始数据出境的风险。同时，建立数据出境审批机制、跨境日志追踪与风险评估档案，确保在发生监管抽查或争议事件时，具备可溯源、可审计的应对基础。

合规不是约束，而是护城河

AI的价值正在于赋能，但赋能不是无底线的放权。尤其在AIGC等生成式内容技术快速商业化的今天，企业越早建立AI合规能力，就越能在监管周期中“平稳着陆”。未来，监管规则将持续演进，尤其在跨境数据流动、模型自治性和AI安全边界方面仍有诸多立法与执法动态待明确。企业若能在当前整治周期内构建起具备稳定性、适应性与技术弹性的合规能力体系，不仅能有效规避法律风险，也将在人工智能产业化过程中抢占制度先机。