2026年，当“某字号傍名牌事件”引发社会对算法推荐与法律精神冲突的深度思考时，一个更根本的问题浮出水面：AI的所做所为，究竟该由谁来负责？

从搜索算法将傍名牌者优先推荐，到银行风控系统将夜间转账用户视为犯罪嫌疑人；从信用信息商业平台长期标注已了结案件，到搜索引擎AI依据恶意修改的百科词条生成“需谨慎合作”的提示——这些问题的背后，指向同一个核心命题：AI不会自动向善，必须“促”才能向善；而“促”的前提，是法律上必须明确谁为AI的所做所为负法律责任。

一、促AI向善不能只说说，必须明确法律责任主体

“技术中立”“算法自动生成”“我们不干预结果”——这些话语正在成为众多AI平台推卸责任的标准化说辞。当权利人向平台投诉时，得到的回应往往是“算法自动计算得出”“我们只是技术提供者”。这种“责任虚无主义”，正在侵蚀AI健康发展的根基。

全国人大代表周迪在今年两会期间直言不讳地指出：“一旦用出问题，‘谁来负责、如何负责’的规则尚未健全。”另一位代表朱山也强调，人工智能技术特性使得侵权、违规行为的责任主体认定复杂化，将人机责任划分这一难题再次摆在法律与产业界面前。

2026年1月1日起正式实施的新修订《网络安全法》，首次在法律层面明确了国家对完善人工智能伦理规范、加强风险监测评估和安全监管的支持与要求。新增第二十条明确规定：“国家支持人工智能基础理论研究和算法等关键技术研发，推进训练数据资源、算力等基础设施建设，完善人工智能伦理规范，加强风险监测评估和安全监管，促进人工智能应用和健康发展。”

这是一个重要的开始，但远远不够。法律需要回答的根本问题是：当AI生成侵权内容时，是模型开发者负责？是产品运营者负责？还是算法制定者负责？上海知识产权法院的研究指出，相比传统“平台经济”下的侵权结构，生成式人工智能侵权已脱离了“平台-用户”的二元结构，进入了“开发者-运营者-用户”的三元结构。在这种复杂结构下，如果不能清晰界定各主体的法律责任，“促AI向善”就只能是一句空话。

二、只有法律法规明确AI责任，才能从法律上确保AI健康发展

新修订的《网络安全法》加强了法律责任制度的精密化。对于网络运营者怠于履行信息安全管理义务的，处罚标准在原来“一般违法”“拒不改正或者情节严重”两种情形的基础上，增加了“造成特别严重影响、特别严重后果的”情形，并设定了更高的处罚标准，最高罚款1000万元。这种过罚相当的原则，有利于推动相关主体依法履行义务。

正如中国政法大学赵鹏教授所言：“网络安全法的修改体现了统筹发展和安全的立场，既要支持、鼓励技术的创新与发展，又要推动其平稳地融入社会之中，从而保护受影响的法律权益。”

但现有法律框架仍需进一步细化。全国人大代表冯涛建议：“要尽快出台人工智能生成内容的标识规范；划定人工智能使用的红线，细化数据使用规则，明确人工智能训练数据的合法来源清单；出台人工智能侵权的认定和赔偿细则，解决取证难、定损难、维权难等问题。”

全国政协委员齐向东也强调：“要把人工智能治理的原则性要求实实在在落地，还需要针对重点场景出台专项细则，明确自动驾驶、智能医疗、智慧金融、教育大模型等人工智能应用场景的责任划分；完善技术与安全配套标准，制定人工智能领域的安全评估、漏洞测试、应急响应等国家标准。”

国际实践也印证了这一方向。欧盟《人工智能法案》采用风险分级监管模式，对高风险AI系统规定了严格的事前评估和全过程合规要求。美国提出的AI LEAD法案则试图将产品责任标准适用于AI开发者，包括设计缺陷、未能警告、明示担保等内容。这些国际立法趋势表明，明确AI法律责任是各国共同的治理方向。

三、如果法律上不能保障，更不用说促AI向善了

某字号傍名牌企业的遭遇告诉我们一个残酷的现实：当法律保障缺位时，企业将陷入“维权无门”的困境。

该企业2019年已了结的劳动争议案，被信用信息商业平台常年标注，从未更新状态；百科平台词条被未实名用户恶意修改后，平台以“已公开的资料不应删除”为由拒绝纠正；搜索引擎AI依据被恶意修改的内容，生成“需谨慎合作”的提示。当该企业向平台申诉、却解决缓慢时，企业的正常经营和商业信誉持续受到损害。

谁该为此负责？是恶意修改百科词条的用户？是未尽审核义务的百科平台？是常年标注已结案案件的信用平台？是依据错误信息生成提示的搜索引擎AI？还是这些AI系统的设计者、算法制定者、运营者？

如果法律不能清晰回答这些问题，企业就只能陷入“投诉无门—司法诉讼—成本高昂—效果有限”的困境。而侵权者却可以躲在“技术中立”的挡箭牌后，继续逍遥法外。

四、必须认识到：AI不会自动向善，必须“促”才能向善

法律上的“促”只是基本保障。AI向善的实现，还需要道德上的谴责约束、教育上的价值引导。

首先，法律上的“促”是底线。 AI治理并非简单的技术管控，而是融合技术防控、法律法规、行业协同与公众教育的系统性工程，其本质是引导AI朝着符合人类共同利益的方向良性发展。新修订的《网络安全法》明确了与《民法典》《个人信息保护法》等法律的衔接适用，确立了“三位一体”的聚合性合规要求。这意味着，AI设计者、算法制定者、运营者必须将法律、安全、伦理要求系统性地纳入产品研发和运营管理。

其次，道德上的“促”是约束。 当企业以“技术中立”为由推卸责任时，社会舆论的谴责应当形成压力；当平台以“已公开的资料不应删除”为由拒绝纠错时，行业自律的约束应当发挥作用。全国人大代表雷春华建议：“应尽快出台专门的人工智能伦理准则与司法指引，强化算法备案与透明度要求，建立‘技术+法律’双层治理体系，让法治始终跑在技术前面。”

再次，教育上的“促”是根本。 AI设计者、大模型平台算法制定者，需要接受法律、心理、价值观、世界观、安全观的全方位教育。教育治理研究指出，智能时代需要从“效率优先导向”转向“责任伦理前置”，构建以“智能向善”为价值锚点的伦理准则。这意味着，AI从业者不仅要懂技术，更要懂法律、懂伦理、懂责任。只有培养出有法治意识、有道德底线、有社会责任感的技术人才，AI向善才能从源头得以实现。

五、CUAI语：以法律明确责任，以教育培育向善

AI不会自动向善，正如技术不会自动公平。它需要法律划清红线，需要道德形成约束，需要教育培育良知。

从某字号傍名牌事件到信用信息商业平台的长期标注，从银行风控的误伤到搜索引擎AI的误导提示，每一个案例都在提醒我们：在AI快速发展的今天，明确AI所做所为的法律责任，不是可选项，而是必选项。

我们呼吁：

• 立法层面：加快出台人工智能侵权认定和赔偿细则，明确开发者、算法制定者、运营者的责任边界，解决取证难、定损难、维权难等问题。

• 司法层面：建立多层次、多元化侵权责任认定机制，在有限度控制风险的同时给新技术发展留出空间。

• 监管层面：建立覆盖数据入口、模型运行、内容出口全链条的治理机制，推动个人信息在阳光下被规范使用。

• 教育层面：将法律、伦理、责任教育纳入AI人才培养体系，培养懂技术更懂底线的复合型人才。

唯有在法律上明确责任，AI向善才有基本保障；唯有在教育上培育良知，AI向善才能生生不息。这不仅是技术的方向，更是时代的责任。