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作为人工智能技术的前沿领域，生成式人工智能（以下称“AIGC”）目前已经成为引发广泛热议的科技话题。AIGC技术的发展速度令人惊叹，其应用场景也愈发丰富多元。在高效促进经济社会发展的同时，AIGC技术的发展亦将不断产生如何用现有制度调整新型网络服务的问题。
本文以图片生成式AIGC平台为例，从平台责任的视角，根据服务中不同阶段下平台的法律角色（ICP还是ISP）及侵权责任边界进行分析，并据此为AIGC平台的产品设计及运营提供风险防范建议。
图片生成式AIGC服务过程分为内容生成和内容传播两个阶段。
- 阶段1-生成交付阶段（1 v 1）：AIGC平台在服务器端生成内容（以下称“AIGC”）并通过网络交付给用户；
- 阶段2-AIGC使用阶段（1 v N）：用户在接收AIGC后进行使用。
如图所示，两阶段的参与主体、行为和影响范围均有所不同，因此不同阶段下AI服务运营者的角色与责任边界需要逐一分析。
一、阶段1（内容生成与交付）下AIGC平台的责任边界
在该阶段，用户向AI工具发出指令，AI工具根据用户指令生成内容并发送至用户端展示或供用户下载，其运营者在网络侵权案件中的角色偏向于内容服务提供者（ICP），而非技术服务提供者（ISP）。
1. AIGC平台可能被界定为ICP
ISP的界定和避风港原则在我国法律框架中最早适用于处理著作权领域的信息网络传播权侵权纠纷之中，随后被侵权责任法以及民法典吸收，被广泛适用于各种类型的网络侵权纠纷中。到目前为止，《信息网络传播权保护条例》是最为清晰地列举了典型ISP类型的法规。此外，虽然《民法典》并没有给出ISP的明确定义，但最高院在《民法典理解与适用》系列关于第1194条的释义中指出：第1194条的“网络服务提供者”应包括网络技术服务提供者和网络内容服务提供者：网络技术服务提供者不直接向用户提供信息，其只是提供通道或平台，本身并不对传输或存储的信息进行主动编辑、组织或者修改，全部内容都是由网络用户提供；网络内容服务提供者自身直接向网络用户提供内容或产品服务，其提供的内容和产品是该网络服务提供者自己主动编辑、组织、修改或提供的。
AIGC工具生成图片过程中，用户发出指令后，AIGC系由服务提供者控制的服务器生成并根据服务提供者预设的条件决定是否、以及何时将生成物交付给用户。即AI工具参与了AIGC的编辑和修改，因此我们更倾向于AIGC平台可能被认定为内容服务提供者而不当然受到避风港原则的保护。
- AI工具对生成内容不可控不影响提供者被界定为ICP
在区分网络服务提供者类型时，应着重考察网络服务提供者对于内容的影响力和决定权。虽然现有的AIGC原理决定了生成内容具有天然的不可控性，但AIGC平台实际上仍然可以通过选择合适的训练素材、增加过滤机制等手段影响和改变向用户交付的生成结果。
因此，我们认为，虽然AI工具的生成内容具有难以消除的不可控性，但并不能因此否认AI工具对生成物的影响和贡献，更不代表服务提供者没有能力或权利改变和决定向用户交付的内容。因此，AI工具（即便是对内容控制力最弱的AIGC工具）很可能仍被界定在ICP的范畴内。
- AI能力的来源不影响提供者被界定为ICP
目前大量AIGC服务系基于第三方来源的模型提供。相比于自研模型提供服务的运营者，以第三方模型提供服务的运营者更加难以从技术上控制AIGC的内容。
对此，我们认为，正如产品生产者也需要为其选择、集成的第三方零件承担产品质量责任，在AIGC服务场景下，网络服务提供者对于如何选择、使用第三方能力具有自主决定和控制能力，也应当承担因其选择、管理AI能力不当而引发的法律责任。因此，AIGC平台的AI能力来源并不影响其对外承担侵权、违法责任时的角色定位。并且，如果AIGC服务系运营者基于开源大模型进行二次训练形成的AIGC的技术能力，其作为训练者和提供者更应对其提供的工具承担相应责任。
2. 生成、交付AIGC行为的侵权定性思路
根据目前国内法律法规对ICP的内容审查和监管要求，在明确AIGC平台属性和角色更偏向于ICP的前提下， AIGC平台应当对其提供内容的真实性和合法性承担责任。我们以网络侵权的领域内最为常见的两种诉由，网络著作权侵权和网络肖像权侵权为例来分析生成、交付AIGC这一服务过程的行为性质。
- 网络著作权侵权：将与他人作品实质性相似的生成物生成并交付给用户可能侵犯他人的复制权、改编权或者信息网络传播权等著作权。在该情况下，由于著作权侵权遵循无过错原则，侵权定性难以避免。但是，根据《著作权法》第59条规定的原理和精神，AIGC平台在证明自身不具有过错或过错程度较低的情况下，仍有机会免除或降低赔偿责任。
- 网络肖像权侵权：肖像权侵权的认定应遵循过错责任原则，但实践中未经授权的使用行为往往即视为存在过错。因此，AIGC平台对内容生成后交付前是否采取过滤和拦截措施影响某个特定侵权行为是否存在，或者是否采取了防范措施降低侵权的可能性，将主要影响最终侵权责任的比例、大小，而非侵权定性。
当然，在特定侵权争议中，AIGC服务的提供者虽然与生成物的产出密切关联，但由于其交付给用户的动作往往不是公开可识别和固定的，且该阶段AIGC的传播范围主要限制在用户本人，因此在AIGC平台不能知晓或预见用户后续传播或使用范围，甚至并不知悉后续传播或使用方式的情况下，该等纠纷实际发生并导致AIGC平台承担赔偿责任的可能性仍然较低。
二、阶段2（用户使用、传播AIGC）下AIGC平台的责任边界
在该阶段，用户既可能将AIGC直接发布于AIGC平台内进行传播，亦可能将其发布于第三方平台或线下场景。在这两种不同传播场景下，AIGC平台的角色定位和责任边界有所不同。
1. 用户将AIGC存储、发布于AIGC平台惊醒传播
如果根据产品的商业模式设计，用户随后将涉嫌侵权的AIGC直接存储或发布于AIGC平台，后续通过技术手段，供其他用户获取。在此种情况下，AIGC平台便兼具有内容生成和内容传播属性，故AIGC平台的平台仍有较大可能被认定为属于内容服务提供者。
进一步地，用户和AIGC平台对于被控侵权元素的贡献程度（尽管实践中难以界定）更多地影响的是两者内部如何分摊侵权责任，而不影响对外共同承担侵权责任。当然，在此过程中仍有较多因素可能影响AIGC平台行为定性，例如AIGC平台对于用户后续利用方式的了解程度、平台与用户的交互过程、生成工具与发布平台的关联等。
2. 用户在平台之外使用或传播AIGC
在该情形下，用户自行决定如何使用、传播AIGC。该等行为引起的侵权纠纷已不符合通常所说的网络用户利用网络服务提供者的服务实施侵权行为的行为范式，故在此场景下AIGC平台不会作为网络服务提供者承担责任。但这并不意味着AIGC平台在此场景下绝对免责。在权利人知晓侵权内容系来自AIGC平台的情况下，权利人完全有可能主张AIGC平台与用户构成共同侵权，并要求AIGC平台与用户承担连带赔偿责任。
就该等主张能否成立，可能会有三种立场：
- AIGC平台承担连带赔偿责任：尽管不知晓行为细节，但AIGC平台仍可在一定程度上预见用户后续的使用、传播行为的发生及相应的侵权可能性。因而双方对于被控侵权的使用行为已存在共谋，构成共同侵权，且应就全部损失承担连带赔偿责任。
- AIGC平台不构成共同侵权而无需承担连带责任：AIGC平台不干预、不决定用户如何使用AIGC，亦不清楚用户的后续行为方式、数量和范围等，故双方主观上对侵权行为未达成合意，客观上亦未共同实施侵权行为，因此不构成共同侵权。
- AIGC平台应按过错程度按比例承担连带赔偿：综合考虑AIGC平台在侵权内容的贡献程度、是否采取必要的防范或过滤措施、是否提示用户、对于用户行为的知晓程度等因素，判断AIGC平台是否存在过错而构成帮助侵权，进而根据过错程度按比例承担连带赔偿责任。
从根本上来看，造成三种不同结论的关键原因在于三种立场采用了不同的共同侵权认定标准，即以何种标准认定双方是否存在共同侵权的意思联络。但目前司法实践中并没有形成非常统一的意见，均是根据具体案件情况做出个案判断，故而在AIGC场景下亦难以得到统一的结论。
但从结论对行业的影响来看，我们认为，第一种立场会将AIGC平台长期置于与无法预测的用户共同侵权并连带赔偿的不确定性下，且该种风险难以在技术上消除和控制，由此可能会对AIGC产业造成负面影响；第二种立场则同样过于绝对，可能会导致AIGC平台怠于采取预防措施，造成低成本生产的侵权内容泛滥。因此，针对AIGC这样的新型网络服务，我们更倾向于较为折衷的第三种立场，根据过错程度确定AIGC平台的责任边界，以引导和鼓励AIGC平台积极采取预防措施减少侵权内容的出现，更好地实现各方利益平衡。
三、AIGC平台可采取的风险控制措施
虽然整体上有可能被认定为ICP而需要与用户承担帮助或者共同侵权的风险，但考虑到目前AIGC平台的属性尚无明确定论，且有效的事前预防措施和对于侵权内容采取相应措施仍然有可能在诉讼中降低赔偿金额。因此，在产品设计过程中，AIGC平台仍然可以考虑在用户协议中进行提示和告知，明确服务内容、平台的权限等因素，并加强对用户的风险提示。
同时，考虑到生成式AI的技术特性，较难从模型本身出发直接消除内容风险。AIGC平台如果希望进一步控制风险，也可从加强合法数据训练、限制用户输入侧元素或者限制内容输出侧等角度加以控制。
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