生成式人工智能商业应用的竞争法规制

目次

一、基本案情和争议的问题

二、生成式人工智能服务商业应用行为的属性界定

三、《反不正当竞争法》第2条的法律适用逻辑

四、生成式人工智能服务商业应用行为不正当性的司法审查规则构建

五、结语 

摘要

生成式人工智能在信息传播领域产生重要影响。商业应用中，部分生成式人工智能服务以特定社交分享平台为内容投放场景，通过人工智能生成的虚假种草文案博取用户流量以实现营利目的。该种不正当获取和利用其他经营者已经取得的市场成果为自己谋取商业机会的行为应受到《反不正当竞争法》第2条的有效规制。应基于依规治理、智能向善、利益平衡的原则，以过错原则为归责原则，从服务类型、应用领域、主观方面、行为目的等层次进行综合考量，对上述行为的不正当性进行综合审查。需要指出的是，生成式人工智能的发展正处于方兴未艾之势，只有在法律框架内合理利用人工智能技术，才能实现技术创新与法律规制的平衡，促进生成式人工智能应用服务健康有序发展。

关键词

生成式人工智能　人工智能商业应用　竞争法　平台经济

作为一种具备深度智慧与决策能力的分析产出工具，生成式人工智能能够根据用户的特定指令勾勒及描述，依托海量数据、充沛算力及先进算法自主输出相应生成内容。其在商业领域展现出强大的价值创造能力，但也催生了数据安全、算法伦理、信息幻觉等多重侵权风险，由此引发反不正当竞争法视域下的一系列归责争议，传统侵权责任认定规则似面临挑战。对此，《最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》第二部分提出：“依法规制利用人工智能技术实施的垄断或者不正当竞争，依法保障相关主体开发和利用人工智能技术的权利平等、机会平等、规则平等。”

当前，部分由生成式人工智能根据平台风格及关键词所生成的“伪测评”“假攻略”等不良信息正悄然渗透到某些社交分享平台或虚拟社区场景。上述“人工智能种草行为”通过不正当引流营销的方式模糊真实用户体验分享与纯商业推广的内容区别，本文拟以全国首例AI代写“种草笔记”案为切入点，深入分析在应用层商业性产业中针对特定平台场景实施的破坏社区真实信息生态的行为定性，为生成式人工智能服务提供者在商业领域中的应用行为划定合理注意义务边界，以期实现技术嬗变逻辑与竞争法有效规制之间的动态平衡，为引导生成式人工智能在商业应用领域依法向善而行提供有益思考。

 一、基本案情和争议的问题

（一）基本案情

在全国首例AI代写“种草笔记”案中，原告某信息科技公司运营某国内知名以UGC（用户生成内容）社区为定位的生活方式分享电商平台，该平台旨在通过真实可靠的内容分享生态，吸引消费者、经营者等用户群体在平台内开展有效联系和互动，因而积累了海量基于用户真实体验分享的图文、视频内容，包括关于消费经验和生活方式的众多种草文案、经验分享帖、生活娱乐记录等。原告主张被告合肥某信息技术有限公司、合肥某信息科技公司开发了多版本的人工智能写作软件，具有针对上述特定知名平台的种草文案、笔记标题、旅游攻略自动生成功能。这种“虚假种草”行为有违商业道德，破坏市场竞争秩序，破坏该平台真实用户体验的种草生态，损害了原告的合法权益，属于《反不正当竞争法》第2条所规制的不正当竞争行为，要求被告停止侵权并赔偿经济损失及合理开支，同时主张被告杭州某互娱科技有限公司立即停止为应用程序提供下载服务的行为，并承担部分连带责任。被告合肥某信息技术有限公司、合肥某信息科技公司辩称，其与原告之间属于商业合作关系，被告向原告公司缴纳推广费用，不具有不正当竞争的前提。其所开发的各版本人工智能写作软件既没有对原告的产品构成任何程度的混淆，也没有使用其商标、商号、商品名称等内容，更没有冒用其名义进行虚假宣传，不构成不正当竞争行为，原告主张的赔偿损失数额没有事实及法律依据。被告杭州某互娱科技有限公司辩称已及时采取措施停止涉案软件链接服务，无需承担连带责任。

（二）裁判情况

人民法院经审理认为，被告合肥某信息技术有限公司、合肥某信息科技公司通过被诉应用提供的案涉功能明确针对原告经营的特定平台，用于生成种草文案、旅游攻略等种草内容，而平台种草内容生态系原告获得用户流量和竞争优势的核心竞争力，故被告合肥某信息技术有限公司、合肥某信息科技公司与原告公司之间存在争夺交易机会、损害竞争优势等关系，双方之间存在竞争关系。原告公司基于平台种草内容生态获取的商业利益和形成的竞争优势，应受反不正当竞争法保护。被诉应用在相应服务模块名称中直接使用了“某平台笔记标题”“某平台种草文案”“某平台旅游攻略”等字样，均以案涉平台命名，以一般的社会观念衡量，该服务明显是以他人产品或服务内容为定向化场景设计并针对性地开展生成式人工智能服务，且在相关应用模块投放带有指向性和诱导性的宣传内容，严重扰乱种草内容生态的市场竞争秩序。综上，被诉行为违反了《反不正当竞争法》第2条的规定，构成不正当竞争。关于赔偿数额，鉴于当前人工智能立法和行业规范尚处于持续完善阶段，司法在处理人工智能纠纷时要坚持包容审慎的理念，动态平衡好人工智能技术创新、经营者利益、权利人利益和社会公共利益，二审法院依法将赔偿经济损失（含合理费用）由20万元调整为10万元。关于杭州某互娱科技有限公司的连带责任，二审法院认为该公司不存在共同侵权的意思联络，也不存在明知或应知被诉功能模块的情形，对侵权行为发生不存在过错，无需承担连带责任。

（三）争议的问题

生成式人工智能凭借其独特的强反馈学习技术，深度挖掘并汲取新知，持续赋能智能生产力创造，其富有潜力的商业应用价值受到广泛关注。但必须看到的是，生成式人工智能服务在商业领域的交互应用面临多重竞争法领域的侵权法律风险。全国首例AI代写“种草笔记”案中，被诉的生成式人工智能服务兼具技术服务与内容供给的双重属性，其以案涉的特定平台为应用层，利用人工智能技术所生成的“虚假种草”内容虚构用户的亲身体验经历和真实感受并在特定平台予以发布，该行为是否具有反不正当视域下的可责性颇受争议。本案争议焦点在于被诉侵权行为是否属于反不正当竞争法规制的不正当竞争行为、案涉生成式人工智能服务商业应用行为应适用何种归责原则、生成式人工智能服务提供者的合理注意义务边界划定等问题。

二、生成式人工智能服务商业应用行为的属性界定

根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称《暂行办法》）第22条第2款的规定，生成式人工智能服务提供者，是指利用生成式人工智能技术提供生成式人工智能服务的组织、个人。生成式人工智能服务提供者兼具内容生产者与平台管理者的双重身份，与传统的网络内容服务提供者不同，提供者依赖技术生成实现内容产出，在技术开发过程中会将观点或偏好等通过“技术中立”的外壳进行包装与表达。作为生成式人工智能服务提供行为的一种具体范式，生成式人工智能服务商业应用行为以创造性、规模化与多样态为显著特点，通过技术赋能提供具有商业价值的各类经营活动，常见于产品迭代、客户服务、个性化营销等领域。商业应用行为在经济模式、内容呈现、价值构造等层面均对传统模式有所突破，呈现出“创新与风险并存、自由与限度共生”的运行特征。本文立足其技术架构、市场实践与法律规制三重维度，明确其在竞争法框架下的调整范围算法驱动的深度创造属性与运行逻辑。

（一）算法驱动的深度创造属性

在生成式人工智能服务商业应用行为中，生成式人工智能展现出的高度自主内容创作能力，对投喂内容进行深度理解和重组并实现相应输出，为商业价值的兑现提供了核心支撑。

首先，其蕴含数据处理行为的核心属性。数据是生成式人工智能的核心基石，数据的收集、处理及产出的质量影响商业应用的价值边界与实际效能。生成式人工智能服务商业应用行为的本质在于数据处理能力与商业需求的现实因应与深度融合，数据处理行为贯穿商业应用领域的技术实现与价值转换等过程。数据处理中的权益衡量是商业应用服务可持续发展的必要保障，需在知识产权、信息权益保护与商业创新需求之间寻求有效平衡联结点，构建兼顾创新与安全的治理生态。

其次，其具备服务提供行为的职责理性。根据《暂行办法》第2条的规定，利用生成式人工智能技术向我国境内公众提供文本、图片、音频、视频等内容服务的行为，适用该办法进行调整。在技术理性视野下，在信息传播过程中对信息进出通道具有控制力的主体应当充当具有审查义务的“守门人”。人工智能语境下的商业服务应用商通常与数据资源持有者建立稳定持久的数据传输流转机制，其作为服务活动的实际运营者基于合理注意义务设定应当注重数据传播过程中的风险评估与防范，如对于高危用户的监测义务、内容的风险提示标识义务等。

最后，其包含算法应用行为的实践特性。与研发阶段追求普适通用能力不同，生成式人工智能的算法应用阶段具有针对性、动态性的属性。通过算法进行场景化的调整与个性化的优化，从而使服务商业应用行为适配于差异化的商业场景。而商业场景需要可靠准确的服务提供，因而要求算法具备容错设计及风险管控力。如在法律服务中，算法在生成合同文本后会通过预设条款模型进行合法性核查，对模糊及风险条款进行标注提示；在文案生成创作服务中，可通过算法溯源数据生成来源与逻辑，拦截存在侵权可能性的内容。这种容错性实践及风险管控使算法能够推动实现技术价值与商业价值的同向拓展。

（二）用户导向的新型竞争属性

生成式人工智能服务商业应用行为属于数字经济时代背景下应运而生的新型竞争行为，既带有数字经济要素创新驱动的普遍规律，又因其独特的价值面向与时俱进地呈现出以用户为导向的经济运行逻辑，上述特性决定了其在商业竞争中的目标地位与规制需求。生成式人工智能服务的商业价值实现，不再依赖单一产品或服务销售或价格博弈，而是通过构建“系统—平台—应用”的全链条生态聚合系统，整合核心算力、海量数据、多维场景等各类资源，形成规模式的生态协同效应。在某虎公司诉某讯公司垄断纠纷上诉案中，最高人民法院明确表达了“互联网服务提供商在互联网领域的竞争中更加注重质量、服务、创新等方面的竞争而不是价格竞争”的态度，实际上也是肯定了数字市场环境中用户导向的基础地位。作为数字商业应用逻辑的核心指向，用户需求维度决定了其生产方式及交易模式的创新延展路径。正向用户需求可以聚集规模形成推动效应，从而架构某经营主体的市场地位，反之亦然。以用户为导向的竞争模式将更加聚焦于价值创造、服务升级与体验优化，形成需求牵引、创新引领、规制护航的良性循环，从而进一步强化用户与生态之间的绑定关系。

（三）聚焦责任的复合流程属性

基于人工智能服务的技术流程和价值实现，生成式人工智能服务的基本框架可划分为输入端、输出端和应用端，各环节在技术流程和法律规制中具有不同定位。输入端主要涉及大模型训练的数据准备与模型构建过程，是整个流程的起点和驱动力，包括数据收集、清洗、预处理以及预训练和微调等环节，侧重于数据合理使用制度，确保数据来源合规。输出端是指生成式人工智能根据用户输入生成新内容的环节，如文本、图像或音频的生成。‌该环节需采取严格制度设计，法律规制上强调对生成内容的管理，例如要求服务提供者承担内容生产者责任，并关注输出信息的合法性。应用端是生成式人工智能服务部署后与用户交互的层面，涉及具体服务场景如对话系统或内容创作工具。‌该环节注重服务合规性与风险防控，需平衡技术创新与公共利益，避免过度监管影响商业应用灵活性。从输入端看，生成式人工智能的数据来源不仅有平台自己输入的训练数据库，还有平台在服务用户过程中由用户输入的数据。当服务提供者向公众提供由用户参与训练的模型服务时，有来自全球各地的海量用户对模型进行数据投喂，这些数据的合法性和版权状态可能各不相同。因而，严格要求服务提供者对用户输入端的每一份数据逐一审查和验证，不具有现实可行性且有悖于其法律属性，会不当加重开发监管负担，因此服务提供者的注意义务应当与其身份和信息管理能力相适应。从输出端和应用端看，生成式人工智能平台应通过设定合理的使用条款、用户指南以及有效的监控机制等必要措施，及时识别并移除可能侵权的内容，对其模型的固有安全性和输出应用的基准风险负责，防止非法内容的产生与传播。作为生成式人工智能技术的价值实现者与风险的最终把控者，输出端和应用端应当是更为有效的责任锚点。

复合流程性的核心是责任的分层划分与协同绑定。生成式人工智能服务商业应用行为通过定制性地匹配业务逻辑及市场用户需求实现“技术输出—场景变现—反馈迭代”的良性循环。由上文可知，对于大模型中的数据输入、数据训练行为的侵权认定宜采取相对宽松包容的认定标准，对大模型的生成内容输出、生成内容使用行为的侵权认定宜采取相对从严的认定标准，通过“宽进严出”的整体标准分类施策实现发展与保护的平衡。从运行逻辑看，生成式人工智能服务商业应用行为的价值实现主要作用于输出端与应用端，在“源头严控、后端审慎”的差异化治理模式主导下，应当对其适用相对宽松的责任认定标准，此为基于技术特性、风险逻辑与商业价值的理性选择。

三、《反不正当竞争法》第2条的法律适用逻辑

根据《反不正当竞争法》第2条的有关规定，当其他经营者因为某一经营者违反诚实信用原则和商业道德实施扰乱市场竞争秩序的行为致其合法利益受损时，其他经营者可以提起针对该经营者的反不正当竞争之诉。在认定案涉人工智能商业应用行为是否构成不正当竞争时，《反不正当竞争法》第2条发挥着重要的补充作用，是维护市场正常竞争秩序的重要制度工具。不过从实践需求出发，对于该条款的适用标准和适用规则仍待进一步细化。本文秉承审慎包容的原则，对竞争关系、权益侵害、违法性和过错等具体构成要件予以综合考量，为生成式人工智能服务商业应用行为不正当性的司法审查构建分析框架和规制审查路径，以妥善实现竞争自由与正当竞争的有效平衡。需要注意的是，该法条作为反不正当竞争法中的一般性条款，在适用时需同时满足以下条件：一是该种竞争行为系属除法律明文规定以外的其他具有不正当性的竞争行为；二是该种竞争行为确系因违反诚实信用原则和公认的商业道德而具有不正当性或可责性；三是其他经营者的合法权益或消费者利益确因该竞争行为而受到了实际损害，且损害客观存在。

（一）竞争关系存在的正向证成

传统竞争关系的认定框架围绕直接竞争或替代性竞争而展开，通常要求双方的产品定位及意向市场具有相当程度的重合性。而与数字经济蓬勃发展伴随而生的是经营方式和市场竞争的多元化，跨行业竞争行为持续涌现，给传统竞争关系的认定思路带来一定冲击。有观点认为，除产品或服务具有明显的可替代性而产生的竞争关系外，采用不正当手段以获取竞争优势或争夺他人竞争优势也同样可以被认定为构成竞争关系，宽泛的竞争关系认定实质上是对竞争关系判定要件的放弃。然而反不正当竞争法旨在维护正常市场秩序及符合商业道德的公平竞争行为，若否认竞争关系要件，易加剧反不正当竞争法与一般侵权法之间的分工不明确问题，根据《最高人民法院关于适用〈中华人民共和国反不正当竞争法〉若干问题的解释》第2条规定：“与经营者在生产经营活动中存在可能的争夺交易机会、损害竞争优势等关系的市场主体，人民法院可以认定为反不正当竞争法第二条规定的‘其他经营者’。”上述条文实际上是对不正当竞争中具体竞争关系的确定和认可。具体竞争关系强调市场主体之间可能存在的竞争性冲突与互动，即使商品或服务不具备直接替代性，但若一方通过其所实施的行为对另一方的商业声誉、市场利益等产生负面影响，则可以认定为具体竞争关系。全国首例AI代写“种草笔记”案中，被告通过提供功能明确针对原告经营的特定平台的人工智能写作工具，为用户自动生成种草文案、旅游攻略等种草内容，而该特定平台种草内容生态系原告获得用户流量和竞争优势的核心竞争力。这种虚假营销手段破坏了原告所享有的用户流量与用户粘性，可能引发消费者群体及相关社会群体对原告公司的不良认知，故原被告之间存在争夺交易机会、损害竞争优势等关系，应当认定双方之间存在具体竞争关系。

（二）三重权益的侵害性识别

在认定竞争行为正当与否时，商业道德系评价之核心标准。商业道德是特定商业领域为市场参与者设定的价值取向与行为准则，承载着竞争法中维护公平与倡导自由的平衡价值理念。反不正当竞争法视域下的商业道德认定应兼具经济性与伦理性。司法实践中，裁判者往往从行为本身的行业惯例出发，综合考量消费者利益、经营者利益和市场竞争秩序，依据利益衡平方法认定特定竞争行为是否有违商业道德。

1.是否招致实质损害、生存威胁

经营者作为市场竞争的直接参与者，构成反不正当竞争法律关系中的适格权利主体。经营者的合法利益通常涵盖营业业绩利益、流量数据利益、社会评价利益、商业模式利益等。在市场经济活动中，竞争主体一方的权益损害并不必然意味着另一方竞争行为的消极评价。但若特定竞争行为威胁或阻碍在先实质显著性竞争权益的兑现、增加了行业负担与维护成本，根据“禁止显著侵害”的比例原则实施要求，反不正当竞争法便应对该种行为进行调整。在司法实践中，当出现一个竞争行为对其他经营者的市场活动造成干扰时，在实质损害识别的基础上，通常会叠加考虑其他相关经营者的正常市场应对能力。如果相关经营者可以通过商业模式的优化完善或技术革新手段降低甚至抹去竞争行为所带来的不利影响，那么该种损害就不能被认定为损害经营者利益的充分条件。利用人工智能技术生成虚假平台种草文案诱导更多用户并非基于真实意愿创作，而是利用被诉服务形成虚假文案并在平台发布、传播，长此以往易导致平台上虚假内容泛滥，平台真实可靠的种草内容生态和经营管理秩序遭到破坏，且在现有技术框架体系内无法通过有效应对手段阻止该行为所带来的消极后果，从而导致相关经营者需要对平台种草内容生态维护和管理投入更高的运营成本。与此同时，消费者、品牌商家对平台种草内容生态的信赖降低，甚至对平台真实可靠的种草内容生态产生负面评价。因此，该种介入式竞争无益于市场竞争者之间的利益平衡，应当受到反不正当竞争法的否定性评价。

2.是否有碍自主选择、公平交易

消费者作为市场经济活动的承受者和评判者，其正当利益有独立的保护价值。现行反垄断法并未赋予消费者直接依照该法维权的权利。然而，数字经济业态的高度繁荣极大改变了传统商业环境和行为模式，用户流量要素和数据要素催生了数字时代更为深度的价值释放效能，平台为取得更大经济利益，可能实施是否有碍自主选择、公平交易的行为。以案涉的被诉服务为例，被告利用人工智能技术生成虚构用户的真实体验经历和感受的小红书种草内容，相对于传统的人工代写生成“虚假种草”内容，人工智能技术具有无限生成等特点，涉案的“种草文案”“旅游攻略”等虚假内容的生成效率高、成本低，所带来的危害也更大。被诉服务将导致大量相关平台用户使用人工智能技术快速生成的“虚假种草”文案内容，替代基于真实体验发布到平台，同时也会诱使其他不当市场主体利用人工智能技术开发、提供针对内容平台类似服务，以人工智能生成真人亲身体验经历类内容。长此以往，不仅会造成内容平台用户误以为人工智能生成的种草内容系用户真实创作的体验经历，进而对用户后续的消费体验造成负面影响，亦会使其因为内容平台中虚假的种草文案产生误导性认识进而作出错误的消费选择。此种典型的干扰欺骗型行为利用技术手段扭曲或越过用户真实决策，无法构成消费者的有效同意，与消费者的合理期待相悖，损害了消费者的合法权益。

3.是否冲击市场环境、竞争秩序

在市场竞争的语境下，消费者利益和经营者利益均指向明确特定的权利主体，而社会公共利益映射的是一种普遍、整体、健康的市场发展利益。该种市场发展利益是否减损被认为是判断竞争行为是否正当的最终理据，为消费者利益与经营者利益的衡平提供了有效支点。在个案中，考察市场竞争秩序是否受到妨害系认定公共利益是否受损的直接有效方法，可以关注如下的具体评判规则：一是评价是否导致市场资源错配。操作规则、不当商业投机的行为易引发行业生态扭曲，削弱市场活力，使市场优胜劣汰的自然筛选机制受到挑战，价格、质量、服务等真实竞争要素被不当虚置。二是评价是否阻滞市场信息流动。如恶意干扰产品或服务、弱化商业标识显著性等行为，通过干扰消费者的决策进而导致市场信号失灵，同时对评价反馈机制产生负面影响。三是评价是否侵蚀市场信用基石。当消费者屡次因虚假信息而蒙受相应损失后，会对特定经营者甚至行业产生不信任感，消费者与合作方的甄别成本将持续上升，进而抑制有效消费意愿。四是评价是否破坏市场供需规律。如一些平台在其自主生态内利用算法和流量分配权，优先展示自身或关联方产品，利用信息控制权压制竞争对手的供给输出；再如通过刷单炒信制造虚假交易量，使“销量”与“口碑”两个关键需求信号失真。五是评价是否抑制市场创新活力。积极健康的市场创新依赖于开放互通的生态系统。“搭便车”等行为带来的当前红利动摇了部分理性的商业决策，导致形成了“创新投入高、周期长”与“模仿成本低、速度快”的鲜明反差。当正当的创新路径受阻，初创企业就会面临生存困境，成熟企业则因缺乏竞争威胁的动力刺激，商业策略“开拓蓝海”变为“争夺存量”，造成创造新价值动力钝化等不良后果。司法实践中，当某竞争行为还尚未对公平竞争秩序造成实质性影响时，即使该行为符合前述情形，也不得以反不正当竞争法对其进行评价，而是应认定为一般侵权行为。

四、生成式人工智能服务商业应用行为不正当性的司法审查规则构建

对于不正当的生成式人工智能服务商业应用行为，应建构系统完备的司法审查规则，让生成式人工智能技术的发展潜力在公平、透明、可问责的体系框架下充分释放，以确保技术的健康发展、社会责任的落实和商业生态价值的可持续性实现。

（一）生成式人工智能服务商业应用行为应遵循的基本原则

1.强化规则约束

《暂行办法》第3条的规定表明了国家推动生成式人工智能依法创新、智能发展的决心，同时也体现了对生成式人工智能服务在应用过程中所可能产生的风险的充分关注。从前文可知，生成式人工智能系集海量数据、精密算法与平台技术于一体的运行模型，在商业应用领域的广泛适用易引发商业秘密泄露、不正当爬取数据、强化偏见与歧视及破坏市场正常竞争秩序等风险形态。因而，在生成式人工智能技术的设计、开发与应用过程中，需加强“技术应用—法律关系—责任归属”的清晰映射以实现数据合规性、内容责任性与竞争秩序性。

首先，应保障数据质量。根据《暂行办法》第7条的规定，生成式人工智能服务提供者应当依法开展预训练、优化训练等训练数据处理活动，采取有效措施提高训练数据质量，增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性。在模型及程序设计阶段需要考虑原始数据的准确性和产出结果的准确性，尽量实现信息的无损压缩和复现。生成式人工智能服务提供者必须完成算法备案，详细披露算法原理、数据来源及应用场景，确保算法逻辑可追溯，从而降低法律风险。

其次，应落实内容责任。要在生成式人工智能的输出端完善自行审核验证机制，并定期进行数据清洗，降低虚假信息的风险。内容分发平台需同步部署监测系统，对人工智能生成内容添加显式或隐式标识，防范模型幻觉导致的误导性信息。

最后，应维护竞争秩序。生成式人工智能系效率工具而非决策系统，操控者行为模式直接决定了模型的价值导向。要着力防范算法合谋、大数据杀熟、诱导沉迷等新兴垄断行为，科学审慎做好数据垄断行为的常态化系统规制，实现数字理性法治价值的规约指引。

‌2.坚持智能向善

生成式人工智能服务商业应用中，技术伦理不应仅在事后补救中予以考虑，而是从算法设计、数据筛选、模型训练、内容产出等阶段就应内置的“固有基因”。现阶段，当生成式人工智能技术通过算法更新不断实现认知跃迁时，其价值判断机制却未能同步进化，导致技术理性与人文价值追求存在一定程度上的张力。从技术逻辑的最终实现路径看，生成式人工智能自算法设计至内容生成的各个环节都不可避免地承载着价值判断倾向，但其伦理认知的机械化特征与社会伦理规范的兼容性存在基础张力，造成了技术理性与价值理性的不协调。技术本身是中立的工具，但这并不意味着价值中立。应创造性地将生成式人工智能服务应当遵守的技术透明、技术受控等原则内嵌入模型程序设计及运行过程中，从而抑制技术惯性、避免算法歧视，支撑生成式人工智能在法治轨道上蓬勃发展。

3.统筹多元价值

“包容性法治视野下社会治理不仅是一种规范化、透明化治理，也是一种多维度、多主体的综合化治理。”在生成式人工智能服务商业应用的语境下，利益平衡原则旨在为技术创新、商业利益、用户权益、社会公益等多元价值诉求之间进行情境化、合乎比例的协调与适配。一是创新激励与权益保护之间的平衡。模型数据的投喂可能与数据权益主体的隐私权、商业秘密等产生直接冲突，应综合考虑数据使用目的与性质、数据挖掘的必要性、行业惯例、生态发展要求等因素，进一步明确数据合理使用的边界。二是商业效率与公平竞争之间的平衡。掌握数据、算力与模型优势的数据平台可能形成实质上的强势地位，要警惕并规制利用生成式人工智能实施的“生态封锁”等行为，在算法中内置公平性约束条款及指引，防止歧视。三是平台责任与用户自主之间的平衡。生成式人工智能提供者应在内容安全、知识产权侵权等方面承担“守门人”责任，需要根据模型用途、应用风险等级、数据隐私等要求实施差异化的审核与责任标准，如对于高风险的数据模型可能需要适用更为严格的数据采集、使用规定、审核程序及透明度要求等，同时要防止过度审核与控制抑制用户的创造性使用和表达自由。

（二）生成式人工智能服务商业应用行为的归责原则

在生成式人工智能实施商业应用行为致害的情形下，关于其归责路径选择主要存在以下两种不同的理论观点。一种观点认为应顺应国家鼓励人工智能创新发展的政策所趋，以过错责任为一般归责原则。若人工智能服务提供者在提供商业应用服务时履行了一般理性人的注意义务并采取了必要的避损措施，就不应当承担侵权责任，否则应对被侵权人承担相应的责任。另一种观点认为，生成式人工智能中服务提供者与被侵权人之间的地位差异较大，且技术本身复杂难以解释，应以无过错原则为一般归责原则。生成式人工智能侵权作为一种新型危险责任类型，服务提供者有能力采取预先措施降低风险、有能力分散损失，从保护无辜受害人角度、合理分配社会风险、降低监管成本等角度出发，不应贸然适用过错责任原则予以归责。

本文认为，生成式人工智能服务商业应用行为应适用过错责任的归责原则。首先，生成式人工智能尚处于不断更新迭代过程中，应以行业通常技术水平或一般理性人的标准衡量服务提供者的过错。过错责任的归责原则能够实现不同情形下的分类规制，有效促进生成式人工智能健康创新发展。在全国首例AI“幻觉”案中，人工智能虽生成了不准确信息，但服务提供者能够提供证据证明已履行了与应用场景、风险程度相适应的相关义务，法院依法认定其不具有过错。其次，过错原则的适用与生成式人工智能的产品属性与应用场景相适应。生成式人工智能本质上提供的是一种信息型服务，不会对使用者的人身财产安全造成直接威胁，因而对服务提供者适用无过错责任略显严苛。最后，服务提供者是否履行了客观注意义务有较为明确的判断标准。生成式人工智能虽因其固有的设计或算法缺陷易产生侵权风险，但服务提供者能够在一定程度上对其进行有效控制。服务提供者是否对信息来源及生成内容的可靠性进行了合理审核、是否按照相关监管规定建立了相应的投诉举报机制、潜在风险提示机制、是否履行了“通知—必要措施”规则以防范损害的发生或扩大等，均是服务提供者是否承担侵权责任的重要考量因素。

以上海新某华文化发展有限公司与杭州水某智能科技有限公司著作权侵权及不正当竞争纠纷案为例，被告公司作为生成式人工智能服务提供者，在输入端对用户输入的提示词、训练图片等数据内容，以及生成物的传播等行为并不当然负有事先审查的义务。只有当其对具体侵权行为具有过错时，才可能构成帮助侵权。案涉人工智能生成的奥特曼图片被置于被告公司平台中较为明显的位置，且因叠加奥特曼LoRA模型，可以稳定输出图片角色形象的特征，此时用户使用该生成式人工智能生成的内容可识别性与可干预性较强，易被其他用户反复使用，侵权内容扩散风险较高，被告公司有能力承担与其信息管理能力相应的注意义务，但在输出端与应用端却怠于采取预防侵权的合理措施，主观上存在过错，应当认定构成侵害原告公司信息网络传播权的帮助侵权行为。

再以全国首例AI代写“种草笔记”案为例，被告合肥某信息技术有限公司、合肥某信息科技公司作为被诉人工智能服务提供者，明知被诉应用提供的服务系以案涉平台为特定场景应用层，被诉功能在应用端的实现效果具有明确指向性和针对性，其在提供人工智能服务时应当遵守相应的平台规则。被告应当能够预见到其在被诉应用相关模块提供带有明显指向性和诱导性的宣传内容，却在输出端并未采取合理、必要措施对其提供的被诉人工智能服务进行告知、提醒，这会诱导应用端的用户利用其提供的付费服务生成虚构的种草文案并分享至案涉特定平台，进而导致真实种草生态被冲击，其主观上存在过错。

（三）生成式人工智能服务商业应用行为不正当性的审查要点

生成式人工智能在商业应用领域所引发的风险是其基本技术特性、社会化应用与价值重塑功能共同作用的结果，对于行为中的不正当性审查可以综合服务类型、应用领域、主观方面、行为目的等进行考量，具体如下：

1.服务类型是否属于生成式人工智能服务

与传统的搜索链接服务提供者和网络内容服务提供者不同，因为人工智能是一种知识创造工具，生成式人工智能服务提供者生成内容的行为兼具技术服务与内容供给的双重属性。从技术原理来说，生成式人工智能基于机器学习、深度学习等技术，基于大量数据，能够根据输入的信息，通过算法模型自主生成全新内容。相较于传统人工智能，生成式人工智能展现出强大的内容创作能力，实现了从数据学习到内容创造的跨越。全国首例AI代写“种草笔记”案中，在被诉应用的特定功能模块中输入相关内容，便会生成一篇围绕产品名称、描述产品特点详实展开的种草文案。被诉应用根据用户指令和自身程序设计、算法算力、数据训练等自主生成全新内容，应当认定其提供的服务属于生成式人工智能服务。生成式人工智能因受到人机交互与算法模型的影响，输出的内容具有不确定性，每次生成的内容也不尽相同，使得侵权风险具有高度不确定性。因此，生成式人工智能服务提供者应当在技术设计和服务提供过程中采取合理措施，以避免或降低其提供的生成式人工智能服务可能带来的侵权风险。

2.应用领域是否以特定场景作为应用层

在以特定场景为应用层的人工智能生成服务语境下，生成式人工智能的业务场景明确有限，其通过定制化数据、算法和交互设计，从而实现预期的目标。人工智能服务提供者应当切实尽到合理注意义务，注意义务的内容既要与其技术控制能力相匹配，又要避免对其造成过重负担，防止不合理的高成本要求阻碍生成式人工智能技术的创新与发展。全国首例AI代写“种草笔记”案中，被告在其运营的被诉应用中相应服务模块名称中直接使用了“某平台笔记标题”“某平台种草文案”“某平台旅游攻略”等字样，即均以“某平台”命名，以一般的社会观念衡量，该服务明显是以他人产品或服务内容为定向化场景，所开展的生成式人工智能服务有针对性。而案涉平台的定位是基于用户真实体验而形成的种草内容，强调真实经历分享，该平台中亦发布声明明确禁止“任何通过AI技术制作和发布的违反社区规范的内容”、禁止“使用AI创作内容虚构使用体验或效果”的行为。该平台规则并未禁止使用人工智能技术，而是禁止使用人工智能虚构使用体验或效果的内容。原告作为案涉平台运营者，为维护平台种草内容生态的良好发展制定的《平台社区规范》《平台社区公约》等平台规则具有合理性，内容合法有效。被诉应用以案涉特定平台作为应用层提供生成式人工智能服务时，应当受到该特定平台发布的平台规则的约束。而被诉应用所提供的平台“种草文案”“旅游攻略”等服务本质上属于利用人工智能技术进行“虚假种草”，违反了平台协议规则，也违背平台方意愿。同时，案涉平台用户体验不断下降，消费者、品牌商家对平台种草内容生态的信赖降低，可能对该平台真实可靠的种草内容生态产生负面评价。因此，被诉服务违背了诚实信用原则和商业道德，对于原告的竞争利益造成了实质性损害。

3.主观层面是否带有明确指向性和诱导性

《暂行办法》第5条第1款规定：“鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，生成积极健康、向上向善的优质内容，探索优化应用场景，构建应用生态体系。”生成式人工智能的设计、训练和部署方式时常导致其具有强烈的指向性和潜在的诱导性。全国首例AI代写“种草笔记”案中，被诉应用在其相关应用模块页面中宣称“为某平台笔记生成充满点击欲的标题”“根据产品特点，帮你生成符合某平台调性的分享文章，文字更简洁”等，表明其运营主体主观上具有通过人工智能服务提供案涉特定平台笔记标题、种草文案等目的。根据在案事实，在被诉应用相关功能模块中输入几个关键词便可“一键创作”生成一篇平台种草文案，最终生成的“虚假种草”内容均虚构了用户的亲身体验经历和真实感受。被诉服务利用人工智能技术生成“虚假种草”内容的效率高、成本低、危害大，将会诱导相关用户使用该人工智能服务生成虚假种草文案并发布到案涉平台，被诉人工智能服务提供者主观上难谓善意。

4.行为目的是否属于营利性商业行为

现阶段生成式人工智能的开发和运行成本较为高昂，既有软件开发和训练算力的投资，也有运维和推广算力的投入。在全国首例AI代写“种草笔记”案中，根据在案事实，被诉人工智能服务除首次使用外均为收费服务，被诉应用网站会员价格显示终身会员168元、1年会员98元、1个月会员40元。相较于当前通用免费的生成式人工智能服务平台，被诉人工智能服务提供者基于其收费的商业模式，应当履行更高的注意义务。被告并未采取合理、必要措施对其提供的被诉人工智能服务进行告知、提醒，将会诱导用户利用其提供的付费服务生成虚构的平台种草文案并分享至案涉平台，未尽到生成式人工智能服务提供者应尽的合理注意义务，对被诉行为的发生存在过错。

综上，利用生成式人工智能平台提供的人工智能服务生成“种草文案”“旅游攻略”或其他文案等并非当然具有可责性。但全国首例AI代写“种草笔记”案中，合肥某信息技术有限公司、合肥某信息科技公司作为人工智能服务提供者在特定应用场景开展特定人工智能生成服务，不正当地获取和利用其他经营者已经取得的市场成果为自己谋取商业机会从而获取竞争优势，应当受到反不正当竞争法的有效规制。

五、结语

在技术加速迭代发展的时代背景下，深入剖析生成式人工智能在技术及伦理层面的风险规制，意义远不止于价值对齐，更在于以前瞻性的视角深度构建在价值共塑与融合中达成技术飞跃与人类福祉的良性发展之道。人工智能技术本身是中立的，并非法律评价的对象，但并不意味着人工智能技术的应用也是中立的。随着人工智能产业的发展，生成式人工智能正从广泛适用的通用框架向深度定制的场景化应用转变，以特定场景为应用层提供生成式人工智能服务，理应尊重该特定场景的具体规则，并结合其应用场景、行为目的、行为方式等方面，从严把握、合理设定生成式人工智能服务提供者的注意义务，不断提升人工智能的透明性、可解释性、可理解性，培育安全、可靠、公平、透明的人工智能技术研发和应用生态，避免人工智能服务成为实施侵权行为的工具。与此同时，司法应为人工智能技术发展提供服务和支撑，将法治精神植入技术发展的深层基因，为创新护航、为伦理立标，从而更好促进生成式人工智能应用服务健康有序向善发展。