AI大模型引发损害时，如何界定直接责任与连带责任？

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当AI大模型生成的内容造成损害，或其系统漏洞被利用时，如何清晰、公平地划分法律责任，成为司法实践与产业发展的关键问题。其中，厘清“直接责任”与“连带责任”的边界，是理解整个归责体系的核心。这两种责任形态分别对应着不同的过错形式与法律后果，直接影响到受害者能否获得赔偿以及开发者、运营者等主体间的最终责任分担。

一、 核心概念辨析：直接责任 vs. 连带责任

要准确区分二者，可以从责任主体、行为模式和法律后果三个维度进行把握。

• 直接责任

  • 内涵：指单一法律主体因自身的独立行为或疏漏，直接导致了损害结果的发生，其自身就是损害的直接原因。

  • 法律后果：由该单一主体独立承担全部赔偿责任，受害者只能向该主体主张权利。

• 连带责任

  • 内涵：指两个或两个以上的主体，因共同的故意、共同的过失，或分别实施的过错行为结合在一起，共同造成了同一不可分割的损害后果。

  • 法律后果：受害者有权选择向任一或多个责任主体主张全部赔偿。任何一个连带责任人都有义务先行赔付全部损失，之后其再依据内部责任比例向其他责任人追偿。这为受害者提供了更强的法律保障。

二、 AI大模型中“直接责任”的典型场景

直接责任通常发生在模型提供者自身的行为或其“工具”本身存在根本性缺陷。

• 场景：模型固有缺陷直接导致损害

  • 案例：一个用于医疗辅助诊断的AI大模型，因其训练数据存在严重偏差或算法逻辑错误，直接生成了错误的诊断建议，医生依赖此建议导致患者健康受损。

  • 责任分析：在此场景下，损害的直接原因是模型本身的产品缺陷。模型提供者作为产品的制造者和投放者，因其提供的产品存在不合理危险而需承担直接责任（类似于产品责任）。

三、 AI大模型中“连带责任”的三大典型场景

连带责任的核心在于存在多个过错方，且他们的行为共同导致了损害。

• 场景一：提供者未履行法定内容管控义务

  • 案例：用户利用大模型生成针对特定个人的诽谤性文章并广泛传播。模型提供者在收到受害人的明确投诉和删除通知后，未采取任何屏蔽或删除等必要措施，任由诽谤内容持续传播、扩大损害。

  • 责任分析：在此，用户是诽谤内容的直接制造者（直接侵权人），而模型提供者则因其“明知”侵权却未制止的消极不作为，构成了对侵权行为的帮助。双方的行为共同造成了名誉权损害的扩大，因此需承担连带责任。

• 场景二：与第三方恶意串通，共同实施侵权行为

  • 案例：某商家与模型提供者合作，要求其定制一个能自动生成虚假、夸大功效的保健品宣传文案的模型。双方合作利用该模型进行虚假广告宣传，欺骗消费者。

  • 责任分析：模型提供者不再是中立的工具提供方，而是与商家形成了共同故意，积极追求侵权结果的发生。二者构成共同侵权，需对消费者因此遭受的损失承担连带责任。

• 场景三：违反安全保障义务，与第三方过错结合

  • 案例：模型提供者未对系统采取必要的安全加密措施（存在过错），导致黑客（第三方）轻易入侵并窃取了大量用户个人信息并进行出售。

  • 责任分析：黑客的直接盗窃行为是损害的直接原因。但模型提供者的安全漏洞为黑客的成功入侵提供了条件，其过错与黑客的过错相结合，共同导致了用户数据泄露这一损害后果。因此，二者应承担连带责任。

四、 合规启示：如何规避与厘清法律责任

对于AI大模型提供者而言，明确的责任界分具有极强的实践指导意义：

1. 严守“技术中立”，避免“主动参与”：确保自身处于中立的技术提供者地位，避免与用户就特定侵权目的进行定制化合作。

2. 积极履行“守门人”义务：建立并有效运行内容审核、过滤机制以及高效的“通知-移除”流程，这是避免因“不作为”而承担连带责任的生命线。

3. 强化产品安全与数据保护：通过严格测试、加密技术和安全审计，最大限度减少因自身产品缺陷导致的直接责任风险，同时避免因安全漏洞成为第三方侵权的“帮凶”而引发连带责任。

结语

在AI法律关系中，“直接责任”与“连带责任”的界分，清晰地勾勒出技术创新与权益保障的平衡之道。对于开发者与运营者而言，其核心合规目标应是：通过技术手段与管理制度，最大限度地确保自身仅承担因产品固有缺陷引发的直接责任，并通过履行法定的注意义务，有效规避因卷入他人侵权行为而面临的连带责任。