• 第一类风险源自模型的“法律框架”——即决定了平台如何合法使用、修改和分发模型的开源许可证；
• 第二类则深植于模型的“内在基因”——即其海量训练数据在权利来源上普遍存在的合法性缺陷与侵权隐患。

因此，对这两大“继承性风险”进行穿透式审查，不仅是平台风险治理的第一道防线，也是最为关键的一道防线。

1. 许可证风险：开源协议的商业化限制与陷阱

要深入理解开源AI模型的许可证风险，首先我们必须认识到其核心构成。一个AI模型在技术上通常可拆分为两个关键部分：一是模型代码（Code），即驱动模型运行的算法和软件框架；二是模型权重（Weights），即通过海量数据训练后获得的一组庞大参数，它代表了模型学到的“知识”和能力，是凝聚了巨大算力与数据成本的核心知识产权资产。

这一技术上的区分，直接催生了AI模型开源领域一种特有的、充满陷阱的“分层授权”模式。该模式是模型开发者常采取的一种精明的双轨策略：即一方面，以Apache 2.0等商业友好的开源许可证发布模型代码，旨在最大限度地吸引开发者、构建技术生态；另一方面，则通过更严格的自定义许可或附加使用限制（Acceptable Use Policy, AUP），牢牢控制其耗费了巨大算力与数据成本的模型权重，将其作为核心商业资产进行保护。

这种“代码开放、权重受控”的模式，为那些未能进行穿透式法律审查的平台，设下了一个复杂的合规陷阱。任何对权重许可限制的忽视，都可能使平台的技术集成行为构成侵权，并引发灾难性的法律后果。

因此，为了做出正确的商业与法律决策，平台必须深入辨析以下几类主流许可证的条款差异及其对商业模式的深远影响：

（1）宽松型许可证：商业化的“安全区”

以 MIT（The MIT License）许可证[2]和 Apache 2.0（Apache License, Version 2.0）许可证[3]为代表，对商业化最为友好。其中，MIT许可证极为宽松，仅要求保留原始版权声明和许可证文本，即可闭源商用。Apache 2.0许可证在此基础上，增加了明确的专利授权条款，即模型源代码的贡献者以一种全球性、永久、非独占、免版税且不可撤销的形式将其所拥有的专利权利一并授予使用者，这为作为开源模型使用者的平台提供了坚实的法律盾牌，能够有效防范来自代码贡献者的潜在专利侵权索赔，因此，Apache 2.0许可证通常被视为风险厌恶型企业在进行开源选型时的首选。

（2）弱著佐权/库友好型许可证：LGPL的关键妥协

在宽松型与强传染性许可证之间，存在着一个重要的中间地带，其代表便是LGPL（Lesser General Public License）。LGPL常被称为“库友好型”许可证，其设计初衷正是为了在坚持开源理念与促进商业软件对开源库的复用之间达成一种战略性妥协。

LGPL的核心机制在于，它有条件地允许专有闭源软件链接（Link）并使用LGPL库，而无需开源其自身的应用程序代码。对于电商平台而言，这意味着集成采用LGPL的AI功能模块或算法库，是一条风险相对可控的技术路径。不过，这种“可控”并非绝对，其前提在于平台必须严格履行一系列精细的合规义务，而这些义务的具体内容则取决于其技术实现方式：

• 动态链接：这是LGPL最友好、最典型的使用场景。平台通过动态链接使用LGPL库，其合规前提是必须满足以下条件：首先，必须确保最终用户有能力替换或升级该LGPL库；其次，必须向用户提供LGPL许可证的完整文本，并以适当方式提供LGPL库本身（含平台修改部分）的完整对应源码。值得注意的是，源码的提供方式较为灵活，既可以随软件一并分发，也可以通过提供公开有效的网络下载地址等方式实现[41，42]。
• 静态链接：这是一个重大的合规陷阱。如果平台选择静态链接LGPL库，虽然同样无需开源整个应用的源代码，但必须提供应用程序的目标文件（object files, 如.o）或等效的机制，以确保用户能够将应用与修改后的LGPL库版本进行“重新链接”（relink）。此外，平台的最终用户许可协议（EULA）不得禁止用户为调试其对库的修改而进行的逆向工程[41]。

纯后端服务使用：这是一个对电商平台极为有利的关键例外。如果LGPL库仅在服务器后端使用，并未将包含该库的任何可执行文件分发给最终用户，那么上述“提供源码”或“提供可重链接文件”的义务通常不会被触发。这一点与AGPL强制性的网络服务条款形成了本质区别，是平台在进行后端服务技术选型时必须考量的关键。

因此，这些复杂的合规要求，使得LGPL虽然提供了一条“妥协通道”，但它对平台的技术实现方式（动态链接、静态链接或纯后端服务）和法务审查能力提出了极高的精细化要求。

（3）强著佐权/传染性许可证：GPL的高风险区

与LGPL提供的“妥协通道”形成鲜明对比，GPL（General Public License）[4]系列许可证因其核心的“病毒式”传播效应[5]，构成了开源合规的“高风险区”。GPL虽然允许商业使用，但要求任何分发包含GPL代码的衍生作品时，必须以同样的GPL协议开源其完整源代码。

该开源义务在中国具有切实的法律约束力，相关判例已明确不遵守GPL协议构成著作权侵权[6]。这一司法确认，将所有法律风险的焦点精准地锁定在了“衍生作品”这一核心概念的界定上。换言之，平台对模型的使用方式是否会被认定为“衍生作品”，直接决定了其是否需要承担开源自身核心商业代码的颠覆性风险。

在AI领域，这一界定充满了法律上的不确定性，形成了一个从高风险到低风险的风险光谱，其中还包含着巨大的法律灰色地带：

• 高风险区：模型微调（Fine-tuning）。该行为通过平台自有数据再训练，直接修改并生成了新的模型权重，对原模型进行了实质性改动，在法律上被认定为“衍生作品”的可能性极高[12]。

• 低风险区：API远程调用。平台应用与AI模型作为独立程序通过网络接口交互，不存在代码层面的直接结合，通常不被认定为形成衍生作品。
• 高不确定性/灰色地带：动态链接（Dynamic Linking）。此方式将模型库与平台应用在运行时结合，其法律定性在全球司法实践中尚不明确，是主要的法律风险来源和争议焦点[4，7，41]。

这种法律定性上的高度不确定性，使平台在集成GPL协议的模型时，如同在法律雷区中航行。一旦平台对模型的使用方式（尤其是在动态链接等灰色地带）被司法认定为创造了“衍生作品”，平台就可能被迫公开其赖以生存的核心算法与商业代码，这对平台而言是一种根本性的潜在生存威胁。

（4）网络服务场景下的特殊威胁：AGPL许可证

AGPL（GNU Affero General Public License）[7]许可证，常被称为“GPL的云时代补丁”，是开源领域中最具商业风险的许可证之一，因为它将开源义务的触发点从传统的软件“分发”行为，扩展到了“通过网络提供服务”这一现代商业的核心场景。

为堵上所谓的“应用服务提供商（Application Service Provider, ASP）漏洞”——即传统GPL无法约束那些在服务器上运行修改后代码、却从不“分发”软件的云服务提供商——AGPL许可证通过其协议的第13条，增设了一项独立的、针对网络服务的源代码提供义务。该条款规定，任何组织只要在服务器上运行了修改后的AGPL程序，并允许外部用户通过网络与其远程交互，就必须向所有这些用户提供该修改后版本的完整源代码。

这一设计，无异于为所有SaaS和线上平台（包括电商平台）量身定制的“紧箍咒”。具体而言，如果平台将一个经过微调（即“修改”）的AGPL模型部署在服务器后端，用以提供智能客服等对外服务，那么每一个与该客服交互的消费者，都有权获取该服务（及其衍生作品）的完整源代码。这不仅可能包括微调后的模型本身，更可能牵连到与其紧密结合的、包含平台核心商业逻辑的专有代码，其后果无异于让企业被迫公开最核心的商业机密，这对企业而言是无法承受的商业风险。

（5）“负责任AI”许可证（RAILs）：从版权授权到合同义务的扩张

作为对AI滥用风险和全球监管压力的直接回应，一种被称为“负责任AI许可证”（Responsible AI Licenses, RAILs）的新型授权模式正成为主流。以Stable Diffusion采用的CreativeML Open RAIL[8]为代表，这类许可证的出现标志着AI治理领域的一次根本性转变：其法律基础不再局限于单一的《著作权法》，而是大举扩展至《合同法》，通过在许可协议中直接嵌入基于用途的道德和法律约束（通常体现为一份“可接受使用政策”附件），来规制模型的使用方式[28]。

对电商平台而言，采纳此类模型，意味着一次深刻的角色与责任的重塑。平台不再仅仅是技术的“使用者”，而是通过签署一份具有约束力的合同，自愿成为了模型开发者道德与法律理念的“下游执行者”。平台因此必须承担起主动、持续的内容审核与用户行为管理义务，以确保其提供的AI功能不被滥用。任何违约行为，不仅可能导致授权被撤销，更可能直接引发违约诉讼。

届时，平台在法庭上需要辩护的，将不再仅仅是某一条生成内容的合法性，而是其整个风险治理与用户管理体系的有效性。

（6）“源码可用”型许可证：开源名义下的商业护城河

电商平台需要高度警惕一类极具迷惑性的“伪开源”或“源码可用”（Source Available）模型。这种模型的许可证虽然看似开放，但其中因包含了针对特定用户规模或用途的歧视性条款，而明显违反了开源促进会（OSI）关于“不得歧视任何个人或群体”的核心定义[9]，因此不属于严格意义的“开源许可证”。

最典型的例子是Meta的Llama系列（截至2025年，包括Llama 3）[10]。其社区许可证表面上允许广泛的商业应用，但其中暗含了一个针对大型企业的“规模化陷阱”（Scaling Trap）：一旦服务商的月活跃用户数（Monthly Active Users, MAU）超过7亿就必须向Meta申请特殊的、可能非常昂贵的商业许可。此外，它还通过禁止使用其模型输出的内容来训练其他模型，从而切断其潜在竞争对手的成长路径。

这种“源码可用”模式的本质，是模型巨头试图在享受开源社区协作红利的同时，为自己构建一个阻止其他平台成为其未来直接竞争对手的战略护城河。对于电商平台而言，在技术选型之初就采用此类模型，可能意味着在业务高速增长的未来，将面临被“卡脖子”的风险。在不满足其特定条件的情况下，将此类模型用于大规模核心业务，将直接构成对许可协议的违背，面临服务中断、法律诉讼乃至商誉受损的多重风险。

2. 训练数据风险：合法性溯源困境与系统性侵权风险

对电商平台而言，在评估了模型的法律使用框架（许可证）后，还必须穿透其技术表象，审视其训练数据合法性这一更深层次的内核风险。而此风险的根源在于，许多前沿AI模型的训练语料库是通过大规模抓取互联网内容构建的，其中不可避免地包含了大量未经权利人许可的受版权保护作品。这种做法，实质上是将潜在的侵权风险“固化”进了模型的权重参数中，使其成为模型不可分割的一部分。尽管模型开发者普遍主张该数据使用行为属于“合理使用”（Fair Use）等法律例外，但这一抗辩的法律根基，在全球范围内正面临日益严峻的司法挑战[34,37,38]。

因此，平台集成此类模型，意味着将直接承接其训练数据中固有的全部法律风险，而这一风险正通过全球主要法域的诉讼与监管审查，从理论变为现实。

（1）美国：“合理使用”原则的收紧与不确定性

在美国的版权诉讼中，AI公司普遍依赖“合理使用”（Fair Use）原则进行抗辩。然而，该原则并非一个有明确界限的豁免条款，而是一个复杂的、基于个案的平衡测试。法院在判断是否构成“合理使用”时，必须综合权衡美国《版权法》第107条规定的四项法定要素：①使用的目的与性质；②受版权保护作品的性质；③使用部分的数量和实质性；以及④使用对原作潜在市场或价值的影响。

当前，该原则的适用性正变得日益不确定，尤其在美国最高法院作出Warhol v. Goldsmith (2023)[34]案判决后，司法审查的重心发生了显著变化，该判决明确：第一项要素（使用的目的与性质）的分析核心在于判断二次使用是否与原作具有相同或近似的商业用途，这极大弱化了以往仅凭作品具有“转换性”（transformative）外观便可能一锤定音的效力；同时，判决也进一步凸显了第四项要素的重要性——即该使用行为对原作“现有或潜在市场”的负面影响，当两者构成市场替代关系时尤为如此。

这一司法趋势在备受瞩目的《纽约时报》诉OpenAI与微软案[16]中得到了集中体现。原告方核心主张：被告不仅在训练阶段大规模复制了其受版权保护的新闻内容，其模型输出的内容还直接与原告的核心业务构成市场替代性损害。截至2025年9月，该案已完成关键的动议驳回，法院明确拒绝了被告方基于“合理使用”的早期驳回请求，允许案件进入复杂的证据开示程序。这一程序性进展清晰地揭示：当AI的商业应用可能削弱原创内容市场时，法院将对“合理使用”的适用范围进行更严格的审视，这给所有依赖第三方模型的平台带来了巨大的法律不确定性。

（2）欧盟：透明度规制与“数据挖掘例外”的收紧

欧盟的规制路径更为体系化。一方面，欧盟于2024年通过《AI法案》[17]对通用AI模型提供者施加了强制性的透明度义务，要求其必须提供用于训练的受版权保护数据的“足够详细的摘要”。其核心目的在于撕开训练数据“黑箱”，赋予版权方监督和追索的权利，让数据来源的合法性问题无处遁形。另一方面，虽然欧盟《数字单一市场版权指令》[18]提供了“文本与数据挖掘”（TDM）的豁免，允许为科研等目的进行数据挖掘，但该指令同时允许权利人通过技术手段（如robots.txt协议）声明保留权利（Opt-out），禁止商业性挖掘。因此，《AI法案》的透明度要求与TDM的权利保留机制相结合，正在形成一个监管闭环：权利人有权拒绝，监管者提供工具让其发现谁没有遵守拒绝，这大大增加了平台在欧盟境内使用来源不明数据进行模型训练的法律风险。

（3）中国：来源合法性的前置性要求。

与美欧通过解释既有法律或设定新框架不同，中国的监管模式更为直接和前置。其核心是通过立法为关键技术环节划定清晰的“合规红线”。例如，在训练数据来源问题上，《生成式人工智能服务管理暂行办法》第七条就明确规定，训练必须“使用来源合法的数据和基础模型”，且“不含有侵犯知识产权的内容”。这并非一项可供抗辩的原则，而是一条必须在事前遵守的硬性合规底线。若模型训练数据是通过规避反爬措施等非法手段获取的，平台作为服务提供者，不仅可能需要与其他侵权方（如模型提供商）共同向原创作者承担侵权连带责任，还将直接面临来自监管机构的合规质询和处罚。

综上，无论是开源许可证的商业限制，还是训练数据在全球范围内的合法性争议，都构成了平台在选型阶段必须承接的“继承性风险”。这些风险如同模型的“法律DNA”，从源头上决定了平台未来的法律风险敞口。因此，选型阶段的穿透式尽职调查，不仅是合规的起点，更是具有杠杆效应的风险控制点，它要求法务与技术团队紧密协作，确保技术引入从源头起就符合平台的商业战略与风险偏好。

然而，上述“继承性风险”仅仅定义了平台需要管理的初始风险敞口。更为关键的是，平台后续的部署与使用方式，将从根本上重塑其法律角色，而角色的转变正是决定这一初始风险是被有效“隔离”，还是被进一步“放大”并催生全新风险的核心变量。平台若仅仅作为单纯的“技术使用者”，其核心任务是管理并隔离已承接的风险；一旦通过微调等方式转变为主动的“服务创造者”，平台则将在继承性风险之外，创造出全新的、更直接的法律责任，从而将自身置于更为复杂的法律境地。

(二）部署阶段：从风险承接到风险创造

在审慎评估并接纳了模型在许可证与训练数据层面的“继承性风险”之后，电商平台将进入风险形态转变的关键环节：模型部署。在这个环节中，平台针对模型的部署方式直接决定了其法律角色的定位——是停留在被动承接风险的“技术使用者”，还是转变为从根本上重塑自身法律责任、主动创造全新风险的“新型服务创造者”。在实践中，这两种截然不同的法律角色，分别对应着“推理调用”和“模型微调”两种核心的技术路径。而这两种路径因其对模型介入深度的本质不同，直接决定了其法律责任与风险等级的差异。

1. 推理调用模式：平台的“技术使用者”角色

“推理调用模式”是指平台将预训练的AI模型视为一个功能固定的“黑箱”或成品软件，仅利用其既有的推理能力来生成内容，而不对模型本身的权重参数或核心代码进行任何修改。正因为这种“用而不改”的核心特性，平台在此模式下的法律角色更接近于软件的“终端使用者”，而非“开发者”或“再造者”，其新增的法律风险也因此相对可控。这种相对安全的法律定位，具体体现在以下两个紧密关联的方面：

（1）有效规避了“传染性”许可证的合规陷阱

开源领域最大的合规风险之一，源于GPL/AGPL等“著佐权/传染性”许可证。这类许可证的核心义务是，任何基于其代码修改或整合而成的“衍生作品”，在分发或提供网络服务时，也必须以同样的许可证开源源代码。推理调用模式的法律安全性恰恰在于其技术上的隔离。平台通过API等方式对模型进行跨进程的独立服务调用，并不涉及将其代码与平台自身的核心业务代码进行链接或编译。这种“松耦合”的技术架构，在法律上极大地降低了平台的专有代码与开源模型代码被整体认定为“衍生作品”的可能性，从而从根源上切断了“病毒式”开源义务的传导链条，有力地保护平台自身的核心商业秘密。

（2）将法律风险从不可控的“模型本身”转移至相对可控的“模型输出”

推理调用模式”的核心价值，在于其“用而不改”的特性。这为平台守住了“技术使用者”而非“服务创造者”的法律定位，从而在责任上建立了一道关键的防火墙。在此模式下，平台仅将预训练模型作为功能固定的第三方工具调用，不参与其核心算法与权重参数的修改。

这一清晰的技术边界，使得平台的法律义务得以被有效限定：其责任的重心不再是为模型内部那些不可验证、不可控制的“内生风险”（如训练数据瑕疵）负责，而是聚焦于平台自身能够完全控制的“应用行为”。这些可控行为主要表现在以下两个方面：

• 输入端上下文管理：平台在向模型发出生成指令时，可以注入临时的、用于引导当次输出的上下文信息。这与用以改变模型本身的“训练数据”有本质区别——它不改变模型，只影响单次回答。例如，通过提示词工程（Prompt Engineering）或检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）[11]注入权利清晰的自有知识，来约束模型的回答范围。
• 输出端内容审查：平台对模型根据上述上下文生成的“初步”内容，保留最终的审核、编辑与发布权，确保交付给用户的最终内容合规可控。

通过将法律风险的焦点从不可控的模型“内因”转移至相对可控的平台“行为”，企业能够显著降低因模型固有缺陷而引发的不可预测的法律风险。

2. 微调训练模式：平台的“服务创造者”角色

“微调训练模式”与“推理调用模式”截然相反，其核心在于平台主动“改而用之”——即利用自身专有数据对开源模型进行深度优化训练，以打造更贴合业务场景的专有模型。这种“介入式”的深度参与，将平台从模型的“技术使用者”推向了“服务创造者”的角色，从而踏入了法律风险的“深水区”。由此开启的，是一个全新的、多维度的风险矩阵，其主要包含两大层面：

（1）模型层风险：从“许可义务”到“侵权定性”的双重挑战

微调行为直接作用于模型本身，这带来了两个不同法律维度下的核心风险：

①许可合规风险的审慎评估：微调行为是否会触发基础模型的开源许可义务，取决于许可证的具体条款。若基础模型采用GPL/AGPL等强传染性许可证，微调后生成的模型极有可能被整体被视为“衍生作品”或“修改版本”，一旦对外分发或提供服务，便可能触发强制开源义务。然而，需要强调的是，截至2025年，多数在商业上被广泛应用的开源大模型（如Meta的Llama系列、Mistral AI的模型等）并未采用此类强传染性许可证，而是选择了商业相对友好的自定义许可或Apache 2.0等。因此，这一风险并非普遍存在，但一旦涉及，其后果是颠覆性的，这要求平台在选型阶段必须进行清单级的许可证穿透审查。

②固有侵权责任的质变风险：微调不仅带来了许可合规的挑战，更危险的是，它可能从根本上改变平台在固有侵权风险中的法律角色——即从风险的被动承接者，转变为风险的主动放大者与共同创造者。而这背后的法律逻辑根植于《著作权法》，而非开源许可。在部分司法观点中，若基础模型的训练数据包含大量侵权内容,其模型权重本身就可能被视为一种“侵权复制品”[37,38]（被认为内化并以数学方式压缩了海量原始作品的风格、结构与表达元素），在此基础上，平台的微调行为——即主动利用自有数据修改并生成新权重——就有可能被定性为在“侵权复制品”上进行“再创作”的侵权行为。这种定性将使平台的法律角色发生质变：从一个被动的“技术使用者”，转变为一个主动创造“新侵权衍生品”的共同侵权人，法律责任也随之显著加重。尽管这在全球司法实践中尚存争议，但它已构成平台必须正视的重大法律风险敞口[39]。

（2）主体层风险：从“数据来源”到“服务提供”的合规扩张

一旦平台使用自有数据进行模型微调并对外提供服务，其作为法律主体的责任也会急剧扩张，不再局限于模型本身：

①数据处理的合法性基础选择

在电商领域，平台若要利用其收集的用户数据（如交易或聊天记录）进行模型训练，首要的法律问题便是确立数据处理的“合法性基础”。然而，在全球三极化的监管格局下，寻求这一合法性基础的路径并非坦途，不同法域的合规挑战与策略选择截然不同：

• 在中国《个人信息保护法》[13]下：“同意”为核心的审慎路径

中国的规制框架以“告知-同意”为基石。对于利用非敏感信息进行模型训练这类内部活动，合规的焦点常常被误置于是否需要“单独同意”的争论上。虽然平台在此场景下或可免于“单独同意”这一强程序性要求，但仍需面对一个更根本的法律障碍，那便是贯穿《个人信息保护法》始终的“目的限制”这一核心实体性原则。

实践中，模型训练极易被认定为超出了用户提供数据时的初始目的（如完成交易、享受服务）。一旦构成“目的变更”，平台原则上仍需重新取得用户同意。因此，真正的合规关键，并非纠结于同意的形式，而是确保同意的范围能够有效覆盖模型训练这一特定用途。

为此，最具防御性的合规路径是：在用户授权的最初环节，就通过独立的条款、专门的弹窗或加粗的字体等醒目方式进行清晰告知，并获取用户对于“利用个人信息进行算法模型训练”这一特定目的的明确同意，从而为后续的数据利用奠定坚实的法律基础。

• 在欧盟GDPR[14]下：“合法利益”路径的多重法律障碍

与中国法不同，“同意”在GDPR下并非唯一选项。理论上，平台可基于“合法利益”（Art.6(1)(f)）处理非敏感数据进行模型训练。然而，这并非一条坦途，而是一条需要连闯数道关卡的“高风险路径”。

具体而言，平台必须依次通过以下几重严苛的法律考验：

第一关：合法利益平衡测试 (LIA)。这是基础关卡。平台必须通过一个法定的三步测试（目的正当性、必要性、与用户权利的平衡），并时刻保障用户不受约束的反对权（Art.21）。

第二关：目的兼容性评估。即便通过了平衡测试，平台还需额外证明，“模型训练”这一新目的与当初收集数据的初始目的是相互兼容的（Art.6(4)）。

第三关：敏感数据的“一票否决”。这是一个更关键的障碍。一旦数据涉及“特殊类别数据”（敏感数据，Art.9），“合法利益”路径便被原则上阻断，平台必须回头寻求用户的“明确同意”等法定例外。

除上述关卡外，由于AI训练本身极可能对用户权利构成高风险，平台几乎不可避免地需要承担一项并行的强制性评估义务——即在处理活动开始前完成数据保护影响评估（DPIA）。

只有在逐一通过上述所有考验后，平台才能勉强为其AI训练行为，建立起一个虽不稳固、但具备法律可抗辩性的基础。

• 在美国：在“法律拼图”中探寻合规路径

与中欧的体系化路径形成鲜明对比，美国在联邦层面缺乏统一的个人数据保护法，形成了一个由各州独立立法构成的、不断变化的“法律拼图”。

表面上，其主流模式看似简单：以加州《CCPA/CPRA》为代表，核心是“透明披露+用户选择退出（Opt-out）”。这意味着，平台利用用户数据进行模型训练，首要义务似乎只是在隐私政策中进行清晰告知即可。

然而，这种表面简单的背后，隐藏着一个复杂的法律雷区，平台的告知行为必须经受至少两重严苛的审视：

其一，是州级立法的“定义陷阱”。例如，模型训练这一行为，是否会被界定为加州法律下针对跨场景行为广告的“共享”（Sharing），从而触发用户“一键退出”的绝对权利，在实践中充满争议。

其二，是联邦层面的“兜底执法权”。即便平台满足了各州的披露要求，此种用途一旦被认定超出了收集数据时的“目的限制”，联邦贸易委员会（FTC）仍可依据其广泛权力，将此行为打击为“欺骗性”或“不公平”的商业行为。

因此，美国的合规路径，是一种在看似宽松的框架下，由模糊规则和高额罚款共同塑造的、充满不确定性的高难度挑战。

② 作为“服务创造者”的合规责任扩张

一旦平台通过微调模型从“技术使用者”转变为“服务创造者”，其法律责任便会发生质变。合规重心将从下游的应用层风控，向上游延伸至模型的内在机理与数据源头，平台需为此承担更重的举证责任。这一责任的显著扩张，在全球三大法域的法律框架下均有明确体现，尽管其实现的路径各不相同。

• 在中国：审查深度的显著增强

中国的监管框架下，算法备案与安全评估的触发点虽不因部署模式而异，但审查的深度与严格程度却有天壤之别。对于调用模式，平台的说明义务主要集中在应用层；而对于微调模式，平台则必须接受更为严格和细致的审查，需就训练数据来源、算法机理乃至测试留痕等核心要素提供详尽证明。这直接导致其举证责任与合规成本显著提高。

• 在欧盟：法律身份的变更与义务的全面适用

欧盟《AI法案》对法律角色的界定非常精确：对“仅调用”的平台，其法律身份是责任相对有限的“部署者”（Deployer）。然而，一旦微调行为构成对AI系统的“实质性修改”，平台将被重分类为法律责任更为重大的“提供者”（Provider）。此身份变更意味着，平台必须全面履行此前无需承担的、贯穿产品全生命周期的提供者义务，包括进行合格评定、建立质量管理体系及履行上市后监测等。

• 在美国：法律风险敞口的实质性扩大

与中欧增设明确合规义务的路径不同，在美国，责任扩张主要体现为既有法律风险敞口的实质性扩大。这主要源于两个层面：首先，是§230豁免权的适用限制。

《通信规范法》§230原则的豁免范围不包括平台自身生成或共同创建的内容。微调行为，作为对模型输出施加显著影响的再创作过程，在法律上强化了平台的“内容共同创作者”地位，从而极大地削弱了其援引§230条款进行抗辩的合理性基础。其次，是联邦贸易委员会（FTC）的执法风险加剧。平台对内容更强的控制力，直接关联着更高的法律注意义务。这显著增加了平台因内容不实或存在欺骗性，而被联邦贸易委员会（FTC）依据其在消费者保护和广告领域的既有规则（如禁止AI生成虚假评论的最终规则）进行调查或采取执法行动的概率与强度。

综上，“推理调用”与“微调训练”代表了两条泾渭分明的技术路径与法律风险曲线。前者以“用而不改”的姿态，将风险隔离在可控范围，但牺牲了部分性能潜力；后者以“改而用之”的策略，追求极致的业务性能和核心竞争力，但需要为此直面作为“创造者”而触发的全方位法律风险。因此，部署方式的选择，绝非单纯的技术题，而是一项需要法务、技术和业务部门共同权衡利弊的重大商业战略决策。

(三）输出端风险：潜在风险的显性化与责任承担

如果说选型与部署是风险的潜伏与累积阶段，那么输出端则是所有潜在风险最终显性化并转化为现实法律责任的关键环节。这种风险的显性化过程，并非对等地创造价值与风险，而是为电商平台带来了一种独特的非对称风险结构：一方面，由于模型输出内容的权利基础不稳且归属不明，导致其作为法律资产的“上行收益”极为有限；另一方面，这些输出内容本身也是一个高效的风险载体，能够将模型固有风险具化为一个个可被追责的侵权或违法事实，使平台直面一个敞口巨大、维度多元的“下行法律风险”矩阵。

1. 所有权困境：AIGC可版权性的不确定性

在全球主要司法辖区，AI生成内容能否获得版权保护，从而为平台和商家构建稳固的商业壁垒，仍然是一个充满不确定性的法律难题。目前，以美国为代表的司法体系已基本确立了严格的“人类作者”原则，其联邦巡回上诉法院在标志性的 Thaler v. Perlmutter [35]中明确维持了“纯由AI/机器生成的作品不享有版权”的立场，美国版权局亦反复重申此观点[19,20]。然而，中国的司法实践则展现了更大弹性，北京互联网法院在“AI绘画第一案”（2023）[21]中的判决表明，若有证据证明人类用户在作品生成过程中付出了显著且可被认定的智力投入，其生成结果可能作为个案获得《著作权法》保护。

与此同时，欧盟则采取了另一条截然不同的路径，其监管重心并非直接定义AIGC(Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)的权利归属，而是前置性地规制模型训练的“输入端”行为。其核心法律工具《数字单一市场版权指令》通过创设“文本与数据挖掘（TDM）”的豁免条款，在允许为科研和商业目的进行数据挖掘的同时，赋予了版权方以机器可读的方式声明保留权利（即“选择退出”，Opt-out）的权力。这种“输入决定论”的立法思路，将法律焦点放在了训练数据的合法性上，却刻意回避了为AIGC的“输出”创设统一的版权规则，将此问题留给了27个成员国各自的、存在差异的国内法进行解释。

综合来看，在多数法域的当前实践中，完全由AI自动生成的产出难以构成受法律保护的资产，而有人类深度参与的作品则在全球范围内进入了一个缺乏统一、可预测标准的“个案判断”区域，使得平台和商家难以依赖版权这一传统工具来保障其商业投入。

2. 侵权风险：训练数据缺陷的法律风险

如果说AIGC在获取自身权利上的乏力，仅仅是限制了平台的“上行收益”，那么其侵犯他人既有权利的系统性风险，则直接决定了平台的“下行风险”敞口。这一风险并非偶然，而是根植于其模型核心训练机制：由于模型依赖海量、且往往未经授权的数据进行学习，其输出便天然带有“复现”原作或构成“实质性相似”的法律风险，从而将其置于与版权法直接冲突的境地。

这一风险已在全球范围内转化为切实的法律责任：在中国，广州互联网法院审理的“奥特曼AIGC侵权案”（2024）[22]已开创先例，判定AI服务提供者因模型生成了与知名IP高度相似的图片而需承担侵权责任，并对其注意义务提出了更高要求；而在欧盟，《AI法案》的强制性透明度义务，虽不直接判定侵权，但通过要求模型提供商披露训练数据摘要，极大地便利了版权方的维权追索，客观上加剧了平台的诉讼风险；与此同时，在美国，以《纽约时报》诉OpenAI案[16]为代表的一系列诉讼，正持续对AI训练行为的“合理使用”抗辩构成严峻挑战，使得平台因输出内容构成市场替代或实质性相似而承担侵权责任的风险持续高企。

此外，AI生成内容侵权风险远不止于版权，若生成内容中包含了他人注册的商标、独特的商品商业外观（Trade Dress），或生成了与真人高度相似、可被识别的肖像（涉及肖像权、公开权等），平台和商家在任何主要法域都可能因发布这些内容而面临商标侵权、不正当竞争或人格权侵权的诉讼。

3. 消费者保护：AI“幻觉”与欺骗性营销的法律风险

AI模型生成与事实不符内容（即“幻觉”）的现象，已从技术瑕疵演变为切实的法律责任，在消费者保护领域尤其如此。标志性的 Moffatt v. Air Canada (2024) 案[23]已确立一项全球性警示：企业必须为其AI聊天机器人的错误陈述承担法律责任，任何试图将AI包装为“独立法律实体”的抗辩都难以成立。这一司法判例所确立的原则，与全球主要经济体的监管收紧趋势相呼应，各国正通过不同路径对利用AI进行的欺骗性营销行为施加严格规制。

在中国，既有的《消费者权益保护法》和《广告法》等法律被直接适用于AI场景，严格禁止由AI生成的虚假宣传内容。而欧盟则通过更具前瞻性的体系化立法予以应对，其更新后的《通用产品安全法规》（GPSR）[36]已将包含数字元素的物品纳入“产品”范畴。据此，当AI模型作为消费品（如与App联动的智能设备）的组成部分，或作为所提供服务（如平台的AI智能导购）的核心数字要素时，其提供的误导性信息就可能导致整个产品或服务被认定为“不安全”。同时《AI法案》更是从源头对用于“暗黑模式”等欺骗性行为的AI模型施加严格的透明度或禁用要求。同样，美国的监管机构也采取了主动出击的姿态，其联邦贸易委员会（FTC）已通过发布最终规则和专项执法行动，对利用AI自动生成虚假评论、设计诱导性界面以及夸大宣传AI能力等行为进行重点打击[24]。

4. 平台责任的重塑：从“避风港”豁免到直接治理义务的范式转移

前述输出端的各类风险——从不确定的权利归属，到潜在的侵权与消费者欺诈——最终汇聚于一个根本性的法律问题：在AI模型深度集成的新现实下，平台究竟应扮演何种角色，承担何种责任？传统上，电商平台作为网络服务提供者，长期依赖《通信规范法》§230（美国）、《电子商务法》（中国）等法律构建的“避风港”原则来豁免其对第三方（用户或商家）发布内容的责任。

然而，AI模型的深度集成正在从根本上重塑这一豁免原则的适用边界。当平台不再仅仅是被动托管（passively hosting）用户生成的内容，而是通过其部署的AI模型主动生成或共同创造内容时，其法律角色便发生了质变：从一个中立的“信息渠道”转变为一个积极的“内容生产者”。这种角色的转变，使得平台越来越难以满足“避风港”原则适用的前提条件，即对第三方信息的中立性。

随着“避风港”这一传统的“事后免责”路径日益收窄，法律和监管的重心正不可避免地前移。平台被迫从被动等待侵权通知，转向在模型引入、数据处理和内容生成等各个环节进行主动的风险干预。这一从“事后免责”到“事前管控”的范式转移，正将平台从一个可以躲在“避风港”后的中立角色，彻底推向必须承担直接、主动治理义务的前台。然而，这一全球性的趋势在不同法域的演进路径与最终形成的责任形态却截然不同。全球主要经济体如何通过其独特的监管哲学，将这一抽象的“角色转变”转化为具体的“法律责任”？这正是下一章将要深入剖析的核心问题。

二、全球监管格局：风险如何转化为责任

前文所述的内生性风险如何转化为平台须承担的法律责任，完全取决于外部的全球监管框架。当前，全球AI治理呈现出中、美、欧三极分化的格局，其监管理念——从中国的“前置审批”、欧盟的“过程治理”到美国的“事后执法”——根本迥异，给全球化电商平台带来了严峻的合规挑战。因此，深入分析这三大体系的差异，是构建有效全球治理策略的必要前提。

(一）中国：国家主导与前置性准入监管

中国的监管模式根植于其维护网络空间主权和社会稳定的治理哲学，体现为一种自上而下、事前准入的强监管路径。这一监管路径已迅速通过一系列关键法规得以落地：以《生成式人工智能服务管理暂行办法》为核心，配套《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》[25]等，中国建立了从算法备案、安全评估到内容审核、数据合规的全链条监管体系。

对在全球运营的电商平台而言，中国的监管框架带来了两项无可回避的本土化合规“硬约束”：

1. 主体责任的“前置化”：从“技术使用者”到“法定服务提供者”

中国的监管体系体现了鲜明的“穿透式”监管理念，即直接穿透技术表象，将法律责任与平台的“角色选择”紧密绑定。一旦平台通过“模型微调”等方式扮演了“服务创造者”（即《生成式人工智能服务管理暂行办法》所定义的“服务提供者”），就必须履行算法备案、安全评估等一系列前置性合规义务。这实质上是将平台的法律角色，从一个可供事后辩论的事实，固化为一个需要事前履责的法定身份，迫使平台必须在AI模型集成的最初阶段，就将法律合规从后端问题前置为核心战略考量。

2. 内容治理：从“避风港”到承担内容生产者责任

中国的监管框架通过直接的立法手段，正面回应了上一章所述的平台角色转变问题。《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规明确将AI生成内容的服务提供者界定为“网络信息内容生产者”[15，25]。这一定位意味着提供AI服务的平台不再是传统意义上被动响应的“信息发布渠道”，而是转变为依法承担网络信息内容生产者责任、履行内容治理义务的首要主体。其直接后果是，旨在保护中立平台的“通知-删除”式“避风港”原则，在平台作为内容“生产者”的场景下，其适用空间被极大压缩。

合规要求也因此从传统的事后被动删除，升级为一套体系化的“前置合规与持续治理”义务。这要求平台通过算法备案、安全评估、训练数据合法性把关等前置措施，并结合对生成内容的显著标识、风险监测与处置机制，对各类输出端风险进行系统性管控。这种将平台角色与治理责任深度绑定并前置化的模式，在路径上与美欧形成了显著差异：相较于中国侧重前置准入与强治理，欧盟更强调贯穿全生命周期的过程规制与系统性风险管理，而美国则更偏向于事后执法与判例塑造。

(二）欧盟：基于人权与风险分级的体系化治理

欧盟的监管框架以保障公民基本权利（特别是数据隐私和反歧视）为基石，其标志性的法律文件是欧盟《AI法案》。该法案已于2024年中进入生效和分阶段实施期，截至2025年9月，针对通用AI模型的透明度义务等核心条款已逐步激活。该法案采取精细化的风险分级方法，对高风险AI模型施加了严格的合规义务。

对电商平台而言，欧盟的框架虽不像中国那样设置事前准入，但通过施加严格的“过程性合规”义务，构建了两道贯穿AI模型生命周期的法律防线：

1. AI供应链的“透明化”：欧盟的监管直指模型训练的源头，强制要求AI价值链的全程透明。其核心法律武器便是《AI法案》中对训练数据摘要的强制披露义务。这一要求旨在打破训练数据的“黑箱”，迫使作为模型使用方的电商平台，必须对其上游供应商进行穿透式的尽职调查，以应对其训练数据固有的系统性侵权风险。这实质上是将数据治理的责任向上游和全链条传导，极大地增加了使用来源不明模型的合规成本与风险。
2. 平台运营的“风控内化”与责任体系化：欧盟的监管不仅规制AI模型技术本身，更要求将风险治理深度嵌入平台的日常运营之中。对于被指定为“超大型在线平台”的企业，《数字服务法》（Digital Services Act，DSA）强制其必须建立常态化的内部风控体系，对其AI推荐、广告算法等进行年度系统性风险评估与缓释（mitigation）[26]。同时，新版的《产品责任指令》[40]通过将包含数字元素的物品（AI模型）明确纳入“产品”范畴，并引入证据开示和因果关系推定规则，实质上降低了消费者的举证负担。这两种路径相结合，并不意味着欧盟废除了传统的“避风港”原则，而是通过施加严格的程序性义务，倒逼平台在服务全流程中加强风险控制，从而履行更为主动和直接的治理责任，否则将面临严厉的监管处罚和民事赔偿。

(三）美国：市场驱动、事后执法与判例塑造

美国的监管路径体现了其鼓励市场创新、审慎立法的传统。截至2025年9月，尽管联邦层面仍未出台全面的AI综合性立法，但这并不意味着监管的缺位。相反，美国形成了一套由执法、司法、行政与行业自律相结合的动态治理模式，其核心特点是“旧法新用”与判例驱动。

除了依赖司法和监管机构的“事后”执法，美国也通过总统行政命令进行顶层协调，并推广以美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）发布的《人工智能风险管理框架》（Risk Management Framework, RMF）为代表的行业标准，鼓励企业先行构建内部治理体系。这种多维路径将电商平台置于一个由“高额判罚”和“规则不明”构成的“惩罚性合规”环境中，其合规压力主要来自两方面：

1. 法律责任的“判例塑造”：在美国，AI侵权责任的边界主要由司法系统在个案中“事后”勾勒，而非由立法“事前”规定。联邦贸易委员会（FTC）等监管机构倾向于将既有法律（如《联邦贸易委员会法》）延伸适用于AI场景，并通过发起诉讼来确立执法标杆。这意味着AI模型的各类输出端风险，极易在美国转化为代价高昂的集体诉讼或监管处罚。这一风险向现实责任转化的过程，在标志性的FTC诉Rite Aid案[33]中得到了集中体现。在该案中，Rite Aid因使用存在偏见的面部识别算法将消费者错误识别为窃贼，最终面临FTC的严厉处罚并被要求在五年内禁用该类技术。此案清晰地揭示了监管机构如何运用既有法律，严厉追究因AI模型缺陷造成消费者伤害的企业责任，从而将健全的AI风险治理从合规选项，提升为在美运营的核心竞争力。
2. 合规规则的“碎片化”：在缺乏联邦层面统一立法的情况下，美国各州正成为AI监管的“立法实验室”。加州、科罗拉多州等地的立法活动日益活跃，伊利诺伊、纽约等更多州也在酝酿或推进类似法案，这些各自为政、步调不一的立法尝试，正在形成一个复杂且不断变化的“法律补丁网络”。这给跨州运营的电商平台带来了巨大的运营与合规成本，平台不仅需要持续监控各州立法动态，还必须设计具有足够灵活性的合规架构以适应差异化的规则。这种不可预测性，使得合规压力最终从外部的法律条文，转向了内部治理体系的鲁棒性。

(四）全球合规的顶层原则：从外部挑战到战略应答

中国、美国、欧洲三极化的监管模式，因其迥异的治理哲学与规制路径，对全球化的电商平台构成了复杂的合规挑战。为避免因应各法域要求而建立相互割裂的合规体系所带来的高昂成本与潜在冲突，平台需要摒弃被动的、碎片化的应对策略，转而构建一套统一且具适应性的全球合规指导原则。

基于前文的分析，一套有效的战略应答，必须能够同时回应全球监管的复杂性、差异性与动态性。这意味着，该指导原则首先必须是稳固的，足以应对最严苛的监管要求；其次它又必须是灵活的，能够适配不同法域的独特路径；最后它还必须是前瞻性的，能够随法律环境的演进而不断进化。这便构成了我们提出的三大核心原则：稳定性、灵活性与前瞻性，它们共同为平台构建了一个统一且具适应性的全球合规蓝图。

1. 稳定性原则：以“遵高”为基准

面对碎片化的全球监管，零散的应对策略极易导致合规成本激增与标准混乱。因此，平台需要首先确立一个稳固的治理基准。本文将这一治理基准称为“遵高原则”（Comply with the Highest Standard），其核心并非要求对所有业务不计成本地适用最严苛的规则，而是主动选择全球最高标准（如欧盟GDPR），并将其内化为全球统一的内部治理“底线”或“默认值”。例如，在AI模型训练的数据合规问题上，平台会将GDPR的严格要求作为其全球所有项目的“合规启动线”。这意味着，任何一个新项目，即便它仅面向法律要求更宽松的美国市场，其初始的合规审查标准都必须对标GDPR的规格。

采纳“遵高原则”的根本目的，正是为了设立这个清晰的参照系。因为只有确立了一条足够高的“安全地板”，平台才能获得进行差异化风险管理的决策空间：既可以对低风险场景，在坚守该基准核心原则的前提下，采取更具成本效益的轻量化合规路径（即“向下兼容”），也可以对极高风险场景施加超越法律要求的、更审慎的内部控制（即“向上加码”）。

2. 灵活性原则：以“风险适配”为方法

在确立了统一的治理基准后，若将其无差别地适用于所有业务场景，则可能导致合规成本过高，抑制商业敏捷性。因此，“灵活性原则”构成了对“稳定性原则”的必要补充，其核心是提供一套行之有效的治理方法，即“风险适配”。

该方法主张，平台不应采取单一的管控强度，而应基于对AI模型应用具体风险的精细化评估，来匹配差异化的治理资源与合规措施，以在恪守法律底线与促进商业发展之间取得平衡。具体体现在：

• 对于处理全球用户核心数据等极高风险场景，平台不仅需要严格对标“遵高原则”所确立的治理基准，还应根据风险评估结果，主动采用超越该基准的、更为严格的内部管控路径（例如，在法律未强制要求的情况下增加人工审核环节）。
• 反之，对于商家营销文案生成等低风险场景，则可在确保满足当地最低法律要求的前提下，采取更具成本效益的合规路径，合理调配治理资源。

然而，一个仅具备稳定基准和差异化方法的治理体系本质上仍是静态的。面对持续演进的法律与技术环境，静态的合规无法构成真正的安全，整个治理框架因此还需要一个核心的“进化机制”——这便是“前瞻性原则”所要实现的“动态适应”。

3. 前瞻性原则：以“动态适应”为机制

该机制要求治理体系必须从一个固化的“合规检查清单”转变为一个具备自我学习与进化能力的“活性系统”。为实现此目标，平台必须建立常态化的法律与技术情报监控、研判与响应流程。这一流程需确保其治理体系的各个层面——无论是作为起点的“治理基准”，还是作为执行逻辑的“风险适配”方法——都能够根据外部法规、司法判例和技术演进进行及时的动态调整与自我修正，以主动弥合潜在的合规滞后或治理空白。

综上，稳固的治理基准、灵活的风险适配方法与前瞻性的动态适应机制，共同构成了平台应对全球监管挑战的完整顶层设计。然而，顶层设计的确立不等于组织能力的生成。若想将这一环环相扣的治理哲学转化为权责清晰、流程可见的日常运作，就必须构建一个能够承载上述原则的制度性框架。为此，构建一个行之有效的风险治理框架，便成为将战略原则转化为组织能力的必然路径。

三、风险治理框架：构建主动型合规防御体系

在确立了应对全球监管挑战的顶层战略原则之后，平台面临的下一个、也是更艰巨的任务，便是如何将原则从“纸面蓝图”转化为组织的“肌肉记忆”。为此，本文主张平台必须超越被动的、点状的合规检查，构建一套主动的、“纵深防御”式的治理框架。

该框架借鉴了网络安全领域的经典思想，通过构建四个相互关联、功能互补的防御层面——即战略与选型层、合同与法律层、技术与运营层、以及组织与治理层——将风险管理内化为组织的核心能力。这四个层面层层递进、环环相扣，共同为平台提供了一条从顶层原则到落地执行的清晰路径，最终目标是帮助其摆脱“责任海绵”的困境，并进化为一个真正具备风险免疫力的“韧性组织”。

(一）战略与选型层：构建穿透式模型供应链尽职调查

这是“纵深防御”体系的第一层，也是最具杠杆效应的环节。其核心是在技术引入前，通过一套系统性的尽职调查与标准设定流程，做出清醒的战略抉择。此举旨在确保所有引入的模型在法律基因上是“干净”的，从源头上规避或最大限度地削减各类“继承性风险”。该流程主要包含两大环节：

1. 上游供应链的穿透式尽职调查

此环节聚焦于对第三方模型及其供应商的外部审查，旨在彻底摸清其法律风险底色。

（1）许可链审查：厘清商业授权，规避合同陷阱

首先，需绘制并审查贯穿模型代码、权重及训练数据的完整许可链条。此举的核心在于评估其商业模式的兼容性，精准识别并规避GPL/AGPL等传染性许可证可能导致的自有代码开源风险，以及因数据许可限制（如非商用条款）或模型微调产生的衍生作品定性争议。

（2）数据来源合规性审查：深挖法律“原罪”，评估内生风险

在许可链审查的基础上，进一步对训练数据的获取方式与内容本身的合法性进行穿透式审查。审查重点超越许可条款，直指数据“出身”的合法性，评估其是否包含侵犯版权、个人信息保护、数据安全等方面的“原罪”风险。应优先选择数据来源清晰、或提供知识产权赔偿承诺的模型供应商[27]，以满足欧盟《AI法案》等域外监管的严格要求。

2. 内部治理标准与流程的预先构建

此环节聚焦于建立内部统一的“度量衡”，确保对引入的AI模型进行持续、一致和差异化的管理。

（1）风险分级与影响评估体系的建立

平台需预先依据AI应用的业务场景、数据敏感性、影响范围等因素，建立一套内部的、动态的风险分级与评估标准。该体系是后续进行差异化、精细化管理的核心引擎，其评级结果将直接决定模型在引入后所需匹配的管控资源（如合同强度、技术护栏、人工审核力度），这与欧盟《AI法案》的风险分级监管理念异曲同工。

（2）AI模型资产的清单化管理

最后，需建立并动态维护一份覆盖全平台的“AI模型资产清单”。该清单作为治理的“单一事实来源” ，应详细记录各模型经过上述步骤审查与评估后的信息，包括：许可类型、数据风险概要、内部风险等级、责任人与应用场景等。它为后续的风险监控、审计与事件响应提供统一、可追溯的基础视图，是实现长期、动态治理的必要基础。

(二）合同与法律层：构建“合同防火墙”以主动管理风险

在源头选型之后，合同与法律层构成了“纵深防御”的第二层关键防线。其核心目标不再是被动接受风险，而是主动出击，通过一系列精心设计的契约安排，构建一道立体的“合同防火墙”，以精准地切分、转移或对冲在技术层面无法完全消除的法律风险，从而有效反制“责任海绵”效应。该防火墙主要由三个关键部分组成：

1. 对上游（供应商侧）：以“赔偿条款”构筑风险隔离墙

这道隔离墙的核心作用在于，通过在供应商合同中引入强有力的知识产权侵权赔偿条款，有效阻断来自模型供应商的“继承性风险”向上游传导。核心工具是在与模型供应商的合同中，引入强有力的知识产权侵权赔偿条款 。这实质上是要求模型供应商为其技术的“法律清洁度”提供商业背书，一旦平台因使用其模型而面临输出端侵权诉讼，可将潜在的巨额诉讼成本与赔偿金转移给上游供应商，是关键的财务风险缓释工具。

然而，平台也需清醒认识到“合同防火墙”的局限性。首先，在与大型模型供应商的谈判中，平台往往议价能力有限，难以争取到覆盖全面的赔偿条款。其次，再强的赔偿条款也无法完全覆盖平台的声誉损失和业务中断风险。因此，合同防火墙应被视为风险缓释的关键工具，而非风险管理的唯一依赖，它必须与技术、组织层面的治理措施协同作用，方能构建起真正的组织韧性。

2. 对下游（用户侧）：以“用户协议”设立责任缓冲带

这道缓冲带面向终端用户，通过主动更新用户协议与隐私政策，旨在缓冲并管理潜在的法律挑战。这包括两个层面：

（1）风险告知与预期管理：明确告知用户AIGC服务的能力边界、潜在风险（如信息不准确）及非建议性质（即内容仅供参考，不构成专业意见），以管理消费者预期，为免责抗辩奠定基础。

（2）权利归属与使用规则：清晰约定由AI生成内容的权利归属（或不归属）与使用规则，以应对其作为“权利瑕疵资产”的所有权困境，避免相关纠纷。

3. 对内部及合作方：以“数据协议”明确安全责任区

其关键在于，当平台使用自有数据（尤其是用户个人信息）进行模型微调或交互时，必须通过法律协议清晰界定与模型服务商之间的数据处理法律关系与责任边界。依据GDPR、中国《个人信息保护法》等法规，通过签署相应的数据处理协议（DPA）或联合控制协议（JCA），清晰界定各方是“控制者”、“处理者”还是“共同控制者”。这是构建用户数据安全责任屏障、避免因数据处理不当而承担连带责任的根本性法律操作。

(三）技术与运营层：构建AI安全与可信“护栏”

这是风险治理的第三个层面，也是最活跃的执行防线。它负责将顶层战略与法律要求，转化为具体的技术控制和运营流程，是风险的实时“执行层”。其核心目标是为AI模型的实际运行构建一套强健的“技术与人工护栏”，通过“可见、可拦、可控”的机制，实时发现、阻断和缓释风险。关键举措包括：

1.可见性护栏：以“透明溯源”构筑用户信任

可见性护栏的核心是让AI的运作及其产出对用户“可见”，以消除信息不对称。关键在于建立面向用户的透明度机制，例如在AI生成的商品描述或营销文案旁明确标识其为AIGC内容，并探索采用“内容凭证”（C2PA）[29]等技术标准进行内容溯源，以便验证信息的来源与真实性。这不仅是满足中国、欧洲监管的硬性合规动作，更是平台在AI时代构筑用户信任、应对错误信息风险的关键技术信誉资产。

2. 拦截性护栏 ：以“人机协同”阻断显性风险

这类护栏的功能聚焦于对AI的潜在高风险输出进行有效“拦截”。核心是建立分级响应的实时监控体系，对高风险场景强制引入人工审核。在电商场景下，这不仅包括传统的敏感内容，更直接指向影响消费者重大权益或平台核心商业信誉的场景，例如：

• 自动生成的金融服务（如消费贷、保险）推荐文案；
• 婴幼儿食品、保健品或美妆护肤品的功效性描述；
• 直接对商家账户或商品作出处罚的自动化判定通知。

与此同时，通过自动化的内容分类器以及常态化的对抗性测试，主动发现并修复模型漏洞，构成应对复杂多变输出端风险最直接有效的运营防线。

3. 控制性护栏：以“干预工具”确保最终问责

控制性护栏的最终目的，是确保平台对AI模型的行为拥有最终“控制”权。这要求为内部运营和客服团队赋能，而非使其成为AI决策的“黑箱”执行者。平台必须部署必要的AI可解释性（eXplainable Artificial Intelligence, XAI）与人工干预工具，确保一线团队能够在一定程度上理解AI的决策逻辑，并在其出现错误时（如向顾客提供错误的退款政策）进行即时纠正或接管。这是避免重蹈 Moffatt v. Air Canada 案覆辙，确保企业对AI行为的最终控制权和问责能力的关键一环。

(四）组织与治理层：塑造AI风险文化与问责机制

这是整个治理框架的操作系统与文化基石，是确保前述三个层面能够持续有效运作的组织性保障。其核心目标是将“负责任的AI”从一句口号，真正内化为整个组织的肌肉记忆、工作流程与问责机制。

1. 建立跨职能的治理协调与决策机制

为确保AI风险得到全面、一致的管理，平台需要建立一个跨职能的中央协调与决策机制。其具体形式可以灵活多样——既可以是常设的“AI治理委员会”，也可以是针对重大项目的“专项工作组”或高效的“虚拟团队”。无论形式如何，其核心功能是统一的：打通法务、合规、产品、技术、公共关系等部门的壁垒，形成对AI风险的全局洞察，并对高风险AI应用的上线拥有最终的“风险-收益”决策权，以此确保AI战略与公司的核心价值观和法律义务始终保持一致。

2. 对标国际标准，构建可信的内部控制体系

为使治理工作有章可循、有据可依，平台应积极对标并深度融合NIST AI RMF 1.0[30]与ISO/IEC 42001[31]这两大国际权威标准，将其作为构建内部AI治理体系的两大支柱。具体而言，NIST框架提供了一套动态的风险管理“思维模型”（治理、映射、测量、管理），而ISO 42001则提供了一套可认证、可审计的“管理体系范式”（AIMS）。

将二者结合，不仅有助于平台体系化地管理风险，更能构建一套“内外兼修”的合规与信任体系：对内，它将负责任的AI原则固化为标准化的内部流程与控制措施；对外，它在面临监管审查或司法诉讼时，能提供立场稳固、证据充分的合规证明，更是向市场与用户证明其AI应用“值得信赖”的有力凭证。在AI法规日益趋同和精细化的今天，这已成为企业将合规成本转化为市场信任与竞争优势的关键一步。

3. 制定并演练AI事件的应急响应预案

预见并准备最坏的情况，是组织韧性的体现。平台必须为AI模型出现重大故障、产生严重不良输出或引发重大舆情等潜在危机，提前制定详细的分级应急响应计划。该计划需明确响应流程、责任人、内外部沟通口径和技术与业务上的补救措施，并通过定期的模拟演练来检验和优化。这是从“风险管理”向“危机管理”能力升级的关键一环。

4. 驱动组织学习，实现治理体系的动态进化

为落实第三章所述的“动态适应”原则，治理框架绝不能是静态的。平台需设立专门的法律与技术情报监控职能，持续跟踪全球AI监管、司法判例和技术演进。更重要的是，必须将这些情报通过持续的培训和知识分享，转化为各相关团队（如产品、技术、法务）的实践能力，驱动整个治理框架的持续迭代，避免僵化。这构成了组织在AI时代的核心学习引擎。

综上，本文构建的多层次治理框架，是“纵深防御”思想在AI治理领域的具体实践。它清晰地对应了企业风险管理中经典的“三道防线”模型[32]，形成了一个权责分明、环环相扣的协同体系：

第一道防线：风险的“所有者”。由直接应用AI模型的一线业务团队与技术运营团队构成。他们负责在日常工作中执行具体的风险控制措施（如技术护栏部署、内容审核），是风险的直接承担者和管理者。

第二道防线：风险的“监督者”。由合同与法律层及组织与治理层共同构筑。它们负责制定全公司的风险政策、标准与流程（如模型引入标准、应急预案），提供专业工具与指导，并对第一道防线的有效性进行监控，确保整个组织的风险管理水平一致。

第三道防线：独立的“保证者”。由独立的内部审计等部门担当，对整个AI风险治理体系的有效性进行最终的、客观的独立评估与验证。

通过建立这样权责清晰、协同运作的纵深防御体系，电商平台才能真正从一个被动的“责任海绵”，转变为一个对AI风险具有强大管控力和免疫力的“韧性组织”。

四、结论

商业化应用第三方开源AI模型的浪潮，正将电商平台无可避免地推入一个由技术选择、商业模式与全球法规交织而成的系统性法律风险网络中。本文的分析深刻揭示了，平台作为技术集成者，在当前法律与商业生态中正扮演着“责任海绵”的结构性不利角色。这一困境贯穿AI模型的全生命周期，并呈现出一条环环相扣的风险传导链：它始于选型阶段无法回避的开源许可陷阱与训练数据“原罪”；激化于部署阶段“用而不改”（使用者）与“改而用之”（创造者）的路线抉择；并最终在输出端兑现为“收益有上限，责任无下限”的不对称风险结构。

为应对这一严峻挑战，平台必须从被动的合规检查心态，转向主动的风险治理。为此，本文提炼并构建了一套顶层战略原则与多层次治理框架。在战略层面，该框架以确立高标准治理基线、实施风险适配的差异化管理、并保持对监管环境的动态适应为核心原则。这些原则继而融入由战略、法律、技术、组织构成的“纵深防御”体系中，并最终映射为权责清晰的“三道防线”治理架构。

这套框架的构建，其意义不仅是提供一系列法律或技术文件组合，更是推动一场深刻的战略转型：即驱动平台从一个被动吸收风险的“责任海绵”，进化为一个主动管理风险、具备高度适应性的“韧性组织”。在一个技术与法规都在加速演进的时代，驾驭AI模型浪潮的关键，已不再仅仅是抓住转瞬即逝的技术机遇，而在于深刻理解并系统性地驾驭其伴生的风险。唯有将“法律、技术与伦理协同”的治理理念深度融入自身的组织基因与技术血脉，电商平台才能在享受技术红利的同时，构建一个在法律上可抗辩、在商业上可持续的未来。

注：本文正确参考文献请查阅评论区。以下内容不作参考。

【1】 张平：《人工智能生成内容著作权合法性的制度难题及其解决路径》，法律科学（西北政法大学学报），2024年第3期，18–31页.

【2】 熊琦. 人工智能生成内容的著作权认定[J]. 知识产权, 2017, 27(3): 3–8.

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【4】 Hugenholtz P B, Quintais J. Copyright and Artificial Creation: Does EU Copyright Law Protect AI-Assisted Output?[J]. IIC, 2021, 52:1195–1219.

【5】 Hristov K. Artificial Intelligence and the Copyright Dilemma[J]. IDEA, 2017, 57(3):431–454.

【案例与官方文件】

【6】 U.S. Copyright Office. Copyright and Artificial Intelligence—Part 2: Copyrightability[R]. Jan. 2025.

【7】北京互联网法院.(2023)京0491民初11279号：AI 生成图片著作权案（Stable Diffusion）[EB/OL].

【8】广东省深圳市南山区人民法院（2019）粤0305民初14010号，2019-12-24.

【9】Thaler v. Perlmutter, 658 F. Supp. 3d 1 (D.D.C. 2023); aff’d, No. 23-5233 (D.C. Cir. Mar. 6, 2025)[EB/OL].

【10】 U.S. COPYRIGHT OFFICE. Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence, 88 Fed. Reg. 16,190 (Mar. 16, 2023)[EB/OL].

【11】U.S. COPYRIGHT OFFICE. Letter from Robert J. Kasunic re: Zarya of the Dawn (SR # 1-11664796321)[EB/OL].(2023-02-21).

【12】 Court of Justice of the EU (CJEU). Infopaq International A/S v Danske Dagblades Forening, Case C-5/08, Judgment of 16 July 2009[EB/OL].

【13】 CJEU. Eva-Maria Painer v Standard VerlagsGmbH and Others, Case C-145/10, Judgment of 1 December 2011[EB/OL].

【法律法规】

【14】 中华人民共和国著作权法(2020修正)[S].

【15】 United States. Title 17—Copyrights [S]. §512.

【16】European Parliament & Council. Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act)[J]. Official Journal (L).

【网络或其他电子资源】

【17】 OpenAI. Terms of Use（“You own the Output”条款）[EB/OL].

【18】Midjourney. Terms of Service + Using Images & Videos Commercially[EB/OL].

【19】 Reuters. U.S. Copyright Office issues highly anticipated report on copyrightability of AI[EB/OL]. 2025-04-02.

作者：陈取旺

编辑：Sharon