AI大模型运营者与开发者分离时，双方的合规责任如何划分？

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在AI大模型的产业生态中，技术开发与商业运营由不同主体承担已成为常态。这种分离模式在提升效率的同时，也带来了一个核心合规难题：当出现数据泄露、内容侵权或算法歧视等问题时，责任究竟在谁？厘清运营者与开发者之间的责任边界，不仅是内部管理的要求，更是应对监管问责与法律诉讼的关键。

本文将基于“控制能力与责任匹配”的核心原则，系统解析双方的责任划分框架。

一、 责任划分的核心原则：控制能力与责任匹配

法律与监管的底层逻辑是：谁有能力预防和控制风险，谁就应当承担相应的责任。因此，划分责任的首要依据是考察各方对模型“生命周期”关键环节的实际控制能力。

• 开发者 作为技术的“创造者”，最深谙模型的基因与禀赋，其对技术输入的合法性和模型固有的安全性拥有最强的控制力。

• 运营者 作为服务的“提供者”，直接面对用户与市场，其对产品落地的合规性和用户交互的安全性拥有最终的控制力。

基于此，双方的责任框架得以清晰构建。

二、 开发者的合规责任：对“技术源头”负责

开发者是模型能力的源头，其责任聚焦于技术底层与模型出厂前的状态。

1. 技术合规与安全责任

• 训练数据合法溯源：确保用于训练模型的数据来源合法，已获得必要的授权，不侵犯他人知识产权、商业秘密，且对个人信息已进行恰当的脱敏或匿名化处理。

• 模型算法安全可控：通过技术手段尽可能减少模型固有的算法偏见、歧视问题，并确保模型架构具备一定的鲁棒性，能够抵抗常见的对抗攻击。

• 技术文档留存与披露：完整留存训练过程、数据来源证明、模型参数及安全测试报告，并向运营方充分披露模型的功能边界、已知缺陷、潜在风险及必要的合规使用要求。

2. 技术支撑与协同义务

• 提供算法备案材料：协助运营者完成监管要求的算法备案，提供所需的技术资料与说明。

• 建立缺陷反馈与修复机制：当运营者发现模型存在安全漏洞或合规缺陷时，开发者有义务提供及时的技术支持，通过打补丁、发布新版本等方式进行迭代修复。

三、 运营者的合规责任：对“产品输出”负责

运营者是将技术推向市场的最后一环，其责任聚焦于用户交互与服务的全过程。

1. 运营合规与内容管理责任

• 用户数据隐私保护：在具体业务场景中，独立履行《个人信息保护法》规定的“告知-同意”等原则，落实数据最小化、存储加密和访问控制等措施。

• 生成内容实时审核：建立并运行有效的内容安全过滤机制与人工审核流程，对模型实时生成的内容进行监控与审核，主动防范和处置违法、不良信息。

• 风险监测与应急处置：建立7×24小时的风险监测体系，畅通用户投诉渠道，制定应急预案，对已发生的安全事件进行快速响应、处置和报告。

2. 用户告知与透明义务

• 明确服务规则：在用户协议中明确AI服务的功能、边界及禁止性行为。

• 披露AI生成属性：按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》的要求，对AI生成内容进行显著标识，保障用户知情权。

四、 责任交叉与联动机制

尽管责任有划分，但合规的实现需要双方的紧密协同。

• 协议明确，权责对等：双方必须在合作协议中详尽约定上述责任的归属、协同义务的履行方式、以及因一方过错导致另一方被追责时的内部追偿机制。

• 联合安全评估：在服务上线前及重大更新时，应共同开展数据安全与合规评估，形成闭环。

• 监管调查下的共同应对义务：无论责任主体是谁，在面对监管调查时，运营者与开发者均有义务积极配合，提供相关证据，不得相互推诿。

五、 违规责任认定：以“关键控制环节”为准

在司法与监管实践中，将遵循“谁控制关键环节谁主责”的原则进行认定：

• 若因训练数据本身侵犯著作权或个人隐私，开发者将承担主要法律责任，因为这是其控制下的技术输入环节出了问题。

• 若因未对用户生成的诽谤、色情内容进行有效过滤，运营者将承担主要法律责任，因为内容审核是其运营环节的核心义务。

• 若因模型固有偏见导致歧视性输出，且开发者未向运营者充分提示该风险，则双方均可能承担责任：开发者因技术缺陷和未充分披露而负责，运营者因未在知晓风险后采取额外缓解措施而负责。

结语

在AI大模型“开发-运营”分离的模式下，不存在责任的完全割裂，只存在基于控制能力的重点分配。一份权责清晰、协同机制完善的合作协议，是双方合规运营的“压舱石”。开发者与运营者唯有秉持“技术归技术，运营归运营，合规共担当”的理念，在各自擅长的领域深耕细作并紧密协作，才能共同驾驭AI时代的合规风浪，实现商业价值与社会责任的平衡。