运营者私自修改大模型参数导致合规问题，开发者需要担责吗？

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在AI大模型的商业化部署中，运营者为适配特定业务场景而微调模型参数已成为常见做法。然而，这一行为如同一把“双刃剑”，既能优化性能，也可能因不当修改而引发内容安全、数据隐私等合规危机。当问题发生时，责任的“箭头”应指向作为工具创造者的开发者，还是作为工具使用与修改者的运营者？这成为厘清各方权责、界定法律风险的核心。

一、 责任划分的基本原则：控制能力与过错归属

法律责任的划分遵循一个基本法理：谁控制了风险，谁就应当对其后果负责。在参数修改的场景下：

• 运营者是参数修改行为的主动实施者和直接控制者，对修改的后果拥有最直接、最有效的控制力。

• 开发者是基础模型的提供者，其责任边界在于出厂时的模型状态及其对用户（运营者）的预先警示。

因此，责任划分的核心在于审查运营者的修改行为与开发者的预先义务之间的关联。

二、 运营者的直接责任：作为风险引入的第一责任人

当运营者自主决定并执行了对模型参数的修改，并因此导致模型生成违法侵权内容、出现算法歧视或造成数据泄露时，运营者应当承担直接责任。

• 法理依据：运营者的修改行为，切断了基础模型与损害结果之间的因果链，成为了新的、独立的损害原因。运营者作为模型在特定场景下的实际控制者，理应为其操控行为带来的不可预见的风险负责。

• 责任本质：这是一种因自身积极作为而引发的责任。

三、 开发者承担责任的两种例外情形

在绝大多数情况下，开发者无需为运营者的私自修改担责。但在以下两种例外情形下，开发者的责任将被触发：

1. 未履行充分的警示与说明义务（过错一）
如果开发者未能向运营者清晰、明确地提示修改关键参数可能带来的合规风险（如可能导致模型生成不受控的有害内容），或未提供必要的技术文档说明参数的合规边界，则开发者存在过错。这种过错使得运营者在“无知”的情况下贸然修改，开发者因此需为其未充分告知承担相应的补充责任。

2. 提供存在固有缺陷的基础模型（过错二）
如果开发者提供的基础模型本身存在重大且隐蔽的安全缺陷，以至于即便进行常规、微小的参数调整，也极易诱发严重的合规问题（例如，模型对某些敏感词的权重设置极不稳定，轻微调整就会大量生成违规内容）。此时，损害的根源在于模型的“出厂缺陷”，运营者的修改行为可能只是诱发了本已存在的风险。对此，开发者需为其提供的缺陷产品承担责任。

四、 合规实践建议：如何清晰界定与规避风险

为了在实践中最大限度地明确责任，双方应采取以下措施：

对于开发者而言：

1. 合同明确化：在技术服务协议中，以显著条款明确约定运营者自行修改参数的范围、合规责任自担原则以及违反规定的后果。

2. 技术留痕与权限管理：建立参数修改的日志记录系统，并在必要时对核心安全参数设置修改权限或“锁区”，从技术上防止关键部分被随意改动。

3. 充分的风险披露：随模型提供详细的技术与合规使用手册，明确列出“禁止修改或高风险参数清单”，并保留运营者已阅读并确认的凭证。

对于运营者而言：

1. 审慎修改与测试：在修改参数前进行充分的合规影响评估，并在沙箱环境中进行严格测试，确保修改后的模型输出仍符合法规要求。

2. 保留修改记录：完整记录每一次参数修改的决策过程、测试数据和审批流程，以备在发生问题时自证清白。

结语

在运营者修改模型参数导致合规问题的责任划分上，法律的天平倾向于将责任赋予对风险拥有最终控制力的一方。运营者作为“方向盘”的操控者，是责任的直接承担者；而开发者的责任，则被严格限定在提供安全的方向盘和清晰的使用说明书这一范围之内。通过合同、技术与管理手段将这一边界清晰地固化下来，不仅是规避法律风险的智慧，更是推动AI产业生态健康、有序发展的基石。