AI服务商已从技术支持的外围参与者，转变为具备实质社会影响力的行动主体。法律应突破传统技术赋能框架，转向审慎约束的技术治理视角，明确AI服务商的法律责任与适配注意义务，以推动AI产业健康、可持续发展。
党的二十届四中全会提出全面实施“人工智能+”行动，并要求“加强人工智能治理”。2月6日，市场监管总局公布五起人工智能领域不正当竞争典型案例，强化反不正当竞争监管，为人工智能产业健康发展保驾护航，引导经营主体依法合规经营，维护人工智能产业健康发展。
随着人工智能（AI）技术深度应用于千行百业，已成为推动社会生产力变革的核心动力之一。在传统服务领域，AI以技术赋能者角色，对人力密集型烦琐环节进行智能化升级，为人们的工作生活带来诸多便利，但伴随AI技术服务边界的持续扩展，其应用逻辑亦面临异化风险。比如，此次市场监管总局发布的上海市场监管局查处的上海某网络信息科技公司帮助虚假宣传一案，便是技术应用异化的例证之一。
该案中，涉案AI服务商为贷款中介机构提供人工智能软件支持，帮助其运用包含虚假信息的话术模板开展宣传活动，严重侵害消费者合法权益。在此场景下，AI已不再是单纯提升运营效率的工具，而是实质性参与了虚假信息生成与诱导性传播。这迫切要求厘清AI服务商在算法设计、场景应用、内容审核全流程中的法律责任，防范技术异化引发的社会风险。
AI服务商的角色定位
在常规商业应用逻辑中，AI技术赋能集中体现为海量数据快速检索、精准匹配与自动化内容生成。以营销宣传场景为例，AI算法可依托用户画像与市场热点自动生成合规文案，为企业相关活动提供技术支撑。在此阶段，AI服务商被界定为中立技术提供者，技术本身被视作提升效率的辅助工具，具备显著正向外部效应。
但在商业利益驱动下，技术赋能的合法边界极易被突破。在上海某网络信息科技公司帮助虚假宣传案中，AI服务商背离技术服务初衷，利用人工智能技术协助用户虚构银行机构身份或使用免费代办贷款话术拨打语音电话，推销中介业务。原本用于辅助决策的算法模型，沦为精准锁定受害人的违法工具。当AI服务商突破技术中立底线，将技术能力服务于非法目的时，其角色便转变成为侵权行为的必要支撑方与推动主体。
上海某网络信息科技公司帮助虚假宣传案，使传统技术中立原则的适用边界，在AI深度介入社会生活的背景下面临根本性挑战。该原则的理论预设是技术具有被动性与无意识性，其用途完全取决于使用者主观意图。但生成式人工智能依托海量数据训练形成决策逻辑，可脱离人类指令自主生成复杂内容，具备高度自主性。这意味着AI服务商在算法设计与开发阶段，已预设技术介入社会关系的路径与方式，AI技术不再是价值中立的空容器，其内嵌的价值取向与算法逻辑承载着服务商的意志与选择。因此，AI场景下服务商法律责任的认定，需超越单纯的技术形式外观，深入考察技术背后的控制力与风险源。
AI服务商构成“技术共犯”的法律边界
AI技术服务由技术赋能转向帮助侵权的关键节点，在于服务商对技术用途的主观认知状态，以及其行为是否对特定侵权风险构成实质性促进作用。判断技术支持行为的可归责性，主要包括两个维度：一是技术贡献度。即AI技术服务是否属于侵权行为实施、损害后果扩大的必要条件或关键环节。若技术服务接收方利用该服务实施虚假宣传等违法行为，且服务商提供的技术接口、算法优化、数据供给等支持，客观上降低了违法实施门槛，提升了违法活动效率，则该技术支持的法律属性便发生了实质性转变。二是主观明知程度。即服务商是否明知或应知其技术被用于特定侵权用途。在上海某网络信息科技公司帮助虚假宣传案中，服务商不仅提供通用AI工具，而且根据客户违法需求定制生成虚假内容的算法模型，应认定其构成实质性帮助侵权。
明知与应知的界定，决定AI服务商责任承担的边界与强度。明知的认定，聚焦服务商是否具备主动侵权意愿，或对具体侵权行为存在实质性知晓，重点审查其是否参与侵权策划、诱导与实施环节，权利人发出的有效侵权通知亦是认定明知的关键依据。应知的认定更复杂，涉及注意义务边界与算法技术可控性判断。伴随技术迭代，AI服务商已具备在算法模型中设置风险识别机制的能力。若某类侵权行为呈现高频化、规律化特征，而服务商未部署基础内容监控与过滤算法，则应认定其未尽到合理技术注意义务。
需要注意的是，AI技术具备一定的算法自主决策能力，这种技术自治性可能导致输出结果存在不可完全预测的随机性，但这并不意味着服务商可依托“技术黑箱”而免责。若算法运行完全基于中立性原则，服务商未对特定数据进行指向性诱导，由此产生的负面结果可归为技术自然演进范畴；若AI服务商在提供技术支持过程中，超越工具供给范畴，深度参与应用场景构建，如针对客户非法需求对算法进行定制化调整，则突破技术自治的边界。唯有技术自治排除人为恶意引导，侵权结果纯粹源于用户滥用技术或技术自身的随机性偏差时，方可切断服务商行为与损害结果之间的法律因果关系。
AI服务商法律责任的完善路径
归责理念从技术中立转向风险控制。技术中立原则在数字经济发展初期，为技术创新提供了自由空间，具有合理性。但随着AI技术深度嵌入社会运行，算法决策呈现不透明性与自主性特征，归责原则亟须从被动技术中立转向主动风险控制，确立以风险预防为导向的责任认定标准，依据服务商对技术的实际控制能力与风险预见程度划定责任边界。即AI服务商的法律责任，不再仅以直接恶意侵权为判定依据，而聚焦其在技术设计、运营中是否尽到合理注意义务，将责任触角延伸至算法运行全生命周期。
建立分层级注意义务与标准化过错认定规则。依据AI技术介入程度与服务属性，对AI服务商实施类型区分，构建分层级注意义务体系。对于提供基础算法模型、通用数据接口的基础层服务商，注意义务限定于技术安全与算法合规底线，重点审查算法是否存在固有歧视、安全漏洞；对于直接面向终端用户、深度参与具体业务场景的应用层服务商，除保障算法中立性外，还需对AI生成内容的真实性、合法性承担实质性审查义务。在过错认定标准化层面，需制定具象化裁判规则，明确明知与应知的判定指标，将AI服务商内容审核机制建设、算法合规性定期检测、风险即时阻断程序启动等情形纳入认定体系。
构建事前审查、事中监控、事后追责的全链条协同机制。事前审查环节，强化AI服务商对算法功能、服务用途的前置审查义务，要求服务商在产品上线、服务提供前开展算法逻辑架构合规性深度评估，预判技术滥用风险场景，实现源头防控。事中监控环节，要求AI服务商建立AI生成内容动态监测机制，部署实时内容过滤与风险识别系统，实现风险动态处置。事后追责环节，明确AI服务商高效侵权投诉响应义务，并由监管部门对未尽到审查、监控义务的服务商依法追责。同时，建立监管部门、AI服务商、行业协会协同规制机制，由监管部门制定标准、监督执行，行业协会制定自律公约、引导合规，AI服务商落实主体责任，填补单一监管模式的治理盲区。
随着AI技术的广泛应用，其兼具效率提升工具与侵权风险载体的双重属性日益凸显。AI服务商已从技术支持的外围参与者，转变为具备实质性社会影响力的行动主体。对此，法律规制应突破传统技术赋能框架，转向审慎约束的技术治理视角，明确AI服务商的法律责任与适配注意义务，以推动AI产业健康、可持续发展。
（作者单位：西安电子科技大学马克思主义学院）
