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(共41张PPT)
第五单元 第6课
法律责任
清华版（中学）
通
1
学习目标
3
新知讲解
5
拓展延伸
7
板书设计
2
新知导入
4
课堂练习
6
课堂总结
课后作业
8
01
教学目标
（1）理解人工智能法律责任的主要争议问题，包括自动驾驶责任归属、生成内容的版权纠纷，以及训练数据和伪造视频的侵权问题。
（2）探讨应对人工智能法律挑战的方式和方法。
02
新知导入
1. AI技术应用的广泛性与便利性
人工智能已渗透至自动驾驶、智能助理等领域，显著提升生活效率与便利度，成为现代社会不可或缺的技术支撑。
02
新知导入
2.法律争议的核心焦点
责任归属 ：AI事故责任需明确开发者、用户及监管方的过错比例。版权问题 ：AI生成内容的著作权需界定归属并完善法律保护。
02
新知导入
3. 社会冲击与治理需求
争议暴露现行法律滞后性，需通过立法、技术与国际协作应对挑战。
03
新知讲解
1
AI行为的归责问题
1. 自动驾驶事故责任归属的现实挑战
完全自动驾驶汽车已上路，但事故责任缺乏法律定论，现有法规基于人类驾驶设计，亟需新增条款明确AI事故中各方的具体责任划分标准。
03
新知讲解
1
AI行为的归责问题
2. AI自主性加剧责任认定难度
具备学习能力的AI（如自适应驾驶系统）可能产生超预期行为，其失控后果的责任归属更复杂（如超出开发者预设范围）。
03
新知讲解
1
AI行为的归责问题
课堂讨论
汽车制造商
车主
AI系统开发者
你认为自动驾驶汽车出了事故，应该由谁来承担责任？说出你的理由。
总体来说：AI工具的智能性越强，自主性越高，责任归属越困难。
03
新知讲解
1
AI行为的归责问题
3. 医疗AI的同类责任困境
AI手术工具误操作时，因医生控制力减弱，难以简单归责于医生，责任归属难以判断。
03
新知讲解
1
AI行为的归责问题
4. 核心矛盾：智能性与责任清晰度的反比关系
AI自主性越强，人类可控性越低，责任归属越模糊，需通过技术透明化与法律创新协同解决。
03
新知讲解
2
自动生成内容的版权纠纷
1. 生成式AI的创作便利性与版权争议
生成式AI大幅降低创作门槛，但由此产生的作品是否受版权保护引发法律争议。
03
新知讲解
2. 《太空歌剧院》案例的核心争议
设计师杰森·艾伦通过624次文本提示生成图像并人工修饰，但美国版权局以“人类参与度不足”为由拒绝版权登记，强调原创性需体现人类智力贡献。
2
自动生成内容的版权纠纷
03
新知讲解
3. 司法实践中的“人类参与度”标准
当前美国版权体系以人类创造性贡献为核心，AI仅作为工具；若人类仅提供指令而未主导创作过程，则作品不受版权保护。
2
自动生成内容的版权纠纷
03
新知讲解
4. AI生成图像的著作权司法实践
原告李某通过Stable Diffusion模型输入150余提示词并调整参数生成图像，主张被告刘某侵权，北京互联网法院受理此案。
2
自动生成内容的版权纠纷
03
新知讲解
5. “智力投入与独创性”的认定标准
法院认定原告在提示词设计、参数调整、最终选定等环节体现了个人智力投入与审美选择，符合《著作权法》对“独创性”的要求。
2
自动生成内容的版权纠纷
03
新知讲解
6. 作者身份与地域司法差异
明确AI工具不能成为作者，著作权归属人类使用者；与美国《太空歌剧院》案对比，凸显中国司法更注重创作过程中的“人类智力贡献”而非结果是否纯AI生成。
2
自动生成内容的版权纠纷
03
新知讲解
3
模型训练数据的版权问题
1. AI训练数据的版权争议凸显
生成式AI使用受版权保护的公开数据进行训练，引发版权方与科技公司的法律纠纷。
03
新知讲解
3
模型训练数据的版权问题
2. 谷歌与法国媒体的协议违约案
谷歌未履行透明度承诺，且退出机制迫使媒体在“禁止训练”与“搜索可见性”间二选一，损害其权益。
03
新知讲解
3
模型训练数据的版权问题
3. OpenAI与《纽约时报》的诉讼焦点
OpenAI被控未经授权使用数百万篇文章训练模型，其“合理使用”辩护与媒体“要求销毁数据并赔偿”的主张形成法律对抗。
03
新知讲解
3
模型训练数据的版权问题
4. 版权原则的适用困境
AI训练数据的使用是否构成“合理使用”尚无定论，与传统转载侵权性质不同，需重新界定法律边界。
03
新知讲解
3
模型训练数据的版权问题
5. 核心矛盾：数据获取与权益保护的平衡
科技公司主张公开数据可自由用于训练，版权方要求授权与补偿，需通过立法明确AI训练数据的合法使用框架。
03
新知讲解
4
伪造视频的侵权问题
1. Deepfake技术的双刃剑效应与社会风险
AI伪造视频/音频技术（如伪造政治人物讲话、合成公众人物私密照片）可被用于制造虚假信息、操纵舆论、侵害名誉，引发社会信任危机与个人精神伤害。
03
新知讲解
4
伪造视频的侵权问题
2. 法律监管的空白与底线争议
尽管对公众人物的仿冒容忍度相对较高，但需明确法律底线（如是否造成实质危害），当前缺乏清晰标准判断伪造内容是否违法，亟需立法界定。
03
新知讲解
4
伪造视频的侵权问题
1. AI不公平使用的社会危害
加剧弱势群体边缘化、破坏技术信任，甚至引发社会混乱。
03
新知讲解
5
总结
1. AI技术引发的多维法律挑战
自动驾驶责任归属、生成内容版权、训练数据纠纷及Deepfake侵权等问题，集中暴露现行法律在AI主体性、版权衍生规则及公众权益边界上的滞后与不足。
03
新知讲解
5
总结
2. 法律演进的核心焦点与未来方向
需重新界定AI在法律中的角色（工具/主体）、厘清数据使用与版权保护的平衡、明确技术滥用的追责机制，推动立法与技术发展同步。
03
新知讲解
思
考
与
讨
论
（1）支持分红，因数据是AI训练的核心“原材料”，但需制定合理的分红比例与透明核算机制。
1.数据提供者是否应像股东一样获得AI公司的收益分红？
03
新知讲解
思
考
与
讨
论
（1）不合理，因数据价值随AI模型迭代持续释放，单一付费无法覆盖其长期贡献。
2.反对者认为数据版权已一次性付费，无需再分红，是否合理？
03
新知讲解
1. 智能手术刀医疗事故的责任归属需突破传统框架 ：
（1）当前AI无法作为独立责任主体，应构建“开发者（算法缺陷）-医院（设备准入与培训）-医生（最终操作监督）”的协同担责模型，并通过强制保险与技术审计降低各方风险。
课
程
实
践
04
课堂练习
一、判断题。
1. 根据现行法律，完全自主的AI可以被认定为法律主体并独立承担事故责任。( )
2.目前中美两国司法界对于“AI生成内容是否应受版权保护”存在不同的判断标准和实践。( )
3. 只要用户向AI发出了指令，生成的内容的版权就自动归属于该用户。( )
4.谷歌因未履行透明度承诺和提供有效的退出机制，与法国媒体产生了数据使用协议纠纷。( )
5.由于AI只是工具，因此使用AI进行医疗手术出现事故时，责任应完全由操作的医生承担。( )
√
×
×
×
√
04
课堂练习
二、选择题
1. 当前，AI法律责任的核心争议不包括以下哪一项？ ( )
A. 自动驾驶事故的责任归属 B. AI生成内容的版权问题
C. AI模型的专利申请问题 D. 训练数据使用的版权纠纷
2. 在北京互联网法院受理的AI绘画侵权案中，法院认定原告享有著作权的关键原因是？ ( )
A. 图像是由AI模型自动生成的 B. 原告在提示词设计和参数调整中体现了智力投入
C. 原告为使用AI软件支付了费用 D. 图像内容非常精美，具有很高艺术价值
3. 关于AI训练数据的版权问题，科技公司（如OpenAI）的主要辩护理由通常是？( )
A. 数据已经过匿名化处理 B. 其使用行为构成“合-理使用”
C. 已向所有数据来源方支付了版权费用 D. 使用的都是超过版权保护期的数据
B
C
B
04
课堂练习
三、填空题
1. 自动驾驶汽车发生事故时，责任可能需要由制造商、AI开发者和 按过错比例分担。
2. 美国版权局拒绝为《太空歌剧院》进行版权登记的理由是“ 不足”。
3. AI生成内容能否受版权保护，当前司法实践中的重要判断标准是人类的 。
4. OpenAI被《纽约时报》起诉，其未经授权使用了数百万篇受版权保护的文章进行模型 。
5. 利用AI技术伪造名人视频或音频的行为，通常被称为 技术。
车主
人类参与度
智力贡献
训练
Deepfake
05
拓展延伸
1. 欧盟《人工智能法案》(EU AI Act)： 全球首个全面的人工智能法律框架，基于风险等级对AI应用进行分类监管，为全球AI治理提供了重要参考。
05
拓展延伸
2.算法可解释性 (Algorithm Explainability)： 一门旨在使AI决策过程对人类更加透明、可理解的技术和研究领域，是解决责任和信任问题的关键技术路径。
05
拓展延伸
3. 产品责任法 (Product Liability Law)： 适用于因产品缺陷导致伤害的法律领域，正在被尝试应用于自动驾驶汽车等AI实体产品的事故责任认定中。
06
课堂总结
1
AI行为的归责问题
2
自动生成内容的版权纠纷
3
模型训练数据的版权问题
4
伪造视频的侵权问题
5
进行相关知识拓展
1
2
3
4
5
法律责任
07
板书设计
法律责任
1、伪造视频的侵权问题
2、自动生成内容的版权纠纷
3、模型训练数据的版权问题
4、伪造视频的侵权问题
5、进行相关知识拓展
课后作业。
1、车主分别可能在什么情况下需要承担法律责任 。
08
课后作业
1.假设一名车主使用L4级自动驾驶汽车时发生交通事故，撞伤了行人。请分析在此事件中，汽车制造商、自动驾驶算法提供商、车主分别可能在什么情况下需要承担法律责任。
（1）汽车制造商需对硬件缺陷担责，算法提供商对软件/算法故障负责，车主因未及时接管或违规操作担责。
https://www.21cnjy.com/recruitment/home/fine

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