哈希算法,SHA256,哈希函数,加密哈希,哈希预测/哈希算法是博彩游戏公平性的核心，本文详细解析 SHA256 哈希函数的运作原理，并提供如何通过哈希技术进行博彩预测的方法！在人工智能（AI）技术飞速发展的背景下，“数据污染”成为AI安全与法律治理的新课题。广义而言，数据污染是指低质量、虚假或恶意的数据混入AI系统，使模型训练偏离正常轨道、决策失准甚至系统失效的一系列现象。数据质量低下通常表现为“数据污染”与“数据偏差”两个方面：前者指数据与算法不匹配导致模型训练成本增加甚至失败，属于数据质量治理问题；后者指训练数据因来源不平衡或固有偏见而带来的歧视性结果。简言之，AI模型的性能与数据质量息息相关，高质量数据是AI准确可靠的基础，高质量、真实、多样的数据能够有效避免模型误导。反之，一旦数据被污染，即便极小比例的虚假数据也会显著放大模型输出中的有害内容，据不完全统计，训练数据集中仅0.01%的虚假文本就可令模型有害输出增加11.2%，哪怕0.001%的虚假数据也能使有害输出上升7.2%。由此可见，数据污染可能导致AI模型决策偏差、失误，甚至引发连锁故障和安全隐患。

　　随着“大模型”时代的到来，AI对数据的依赖程度前所未有。海量互联网数据成为模型训练的原料，其中鱼龙混杂的不实信息、虚构内容和偏见观点为数据污染埋下隐患。更严重的是，AI生成内容本身正在反过来充斥网络，形成“递归污染”效应：受污染AI生成的虚假内容又被后续模型爬取学习，错误信息逐代累积，逐步扭曲模型认知。这不仅是技术问题，更对现实世界产生冲击。例如，在金融领域，不法分子利用AI炮制虚假消息污染数据，可能引发股价异常波动，构成新型市场操纵风险；公共安全领域，数据污染扰乱公众认知、误导舆论，诱发社会恐慌情绪；医疗健康领域，污染数据致使模型输出错误诊疗建议，危及患者生命并助长伪科学传播。再如，2023年发生的科大讯飞“学习机数据投毒”事件：有第三方不良内容混入一款学生平板的作文素材库，包含扭曲历史、诋毁先贤的文字，因审核疏漏长期存在，后被家长发现曝光。该事件在社交媒体引发铺天盖地的负面舆情，一度有人身攻击式言论将矛头对准企业，致使科大讯飞股价当天闪崩跌停、单日市值蒸发约120亿元。公司虽迅速下架问题内容并惩处责任人，但此“旧闻”被别有用心者炒作放大，引发公司高层质疑背后存在竞争对手恶意抹黑的“投毒”操纵。由此可见，在AI商业竞争加剧的背景下，数据污染不仅损害模型性能，更可能被当作攻击对手的“暗战”手段，导致企业商誉和经济遭受重大损失。

　　面对数据污染带来的多维风险，现行法律框架能否有效规制和救济？这成为摆在企业经营者、AI技术人员、法务合规与监管者面前的紧迫课题。数据污染往往横跨刑事安全、行政监管、民事侵权、商业竞争等领域，却缺乏明确的法律条文针对性调整。随着AI深度融入经济社会，我国已着手构建人工智能法治体系：从《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等基础法律，到《关于生成式人工智能服务管理暂行办法》等专门规章，均在探索数据治理的新规则。然而，“数据投毒”等行为的违法边界和法律责任尚未细化明确。为此，有必要基于数据生命周期的各环节，系统梳理数据污染的法律风险、适用规范与实务对策。本篇文章由上海锦天城（重庆）律师事务所高级合伙人李章虎律师及团队律师撰写，分八章对此展开研究：从数据的生成、存储传输、处理标注、模型训练测试、应用输出等阶段依次分析潜在的法律问题，在每章结合具体案例、法律法规和中外规制对比提出见解，并在结尾提出司法救济路径与合规建议，期望为企业和监管提供可操作的指引。

　　数据生命周期的起点在于数据的产生与收集。在这一阶段，若数据源头即遭受污染，将对后续环节埋下隐患。常见情形包括：恶意主体蓄意投放虚假数据，例如竞争对手通过技术手段干扰他人对数据的采集，在目标数据集中注入不真实甚至有害的数据点，俗称“数据投毒”；又或者数据抓取自公开网络时良莠不齐，一些未经验证的谣言、偏见性内容混杂其中，使训练集本身失真失范。更有甚者，黑灰产分子受利益驱动，批量生产虚假交易、刷量刷好评等数据，以影响平台算法和公众认知。例如，某些电商平台上存在“刷单炒信”，人为虚构订单和好评来抬升商家信誉；短视频平台则屡遭“刷量”造假，以虚假点击、关注、弹幕等方式制造流量繁荣。这些行为本质上都是在数据生成环节人为制造噪声，破坏数据真实性，属于数据污染的典型源头。近年来，国内已经出现平台依据《反不正当竞争法》起诉“数据造假”的案例：如爱奇艺公司提起全国首例视频刷量案，快手公司也对提供刷量服务者及使用者提起多件诉讼。可见，数据源头的污染问题在实务中普遍存在且危害明显，必须从法律上加以规范。

　　在数据生成阶段出现虚假、恶意数据，不仅威胁模型训练的有效性，也可能触犯多项法律规范，给相关主体带来刑事、行政和民事层面的责任风险：

　　恶意“投毒”数据源可能构成危害计算机信息系统安全的犯罪。我国刑法中虽未明文“数据投毒罪”，但相关行为可被现有罪名涵盖。例如，行为人未经授权对他人计算机系统中的数据进行增加、修改，植入有害数据影响AI模型，可能符合“非法控制计算机信息系统罪”等犯罪要件。该罪名典型形态是植入木马控制程序等破坏性网络攻击。虽然AI训练数据投毒的技术方式不同，但同样侵害了计算机系统数据的完整性与安全。若投毒行为引发公共安全危害（如利用AI生成谣言导致社会恐慌），还可能触犯《刑法》关于编造、传播虚假信息扰乱社会秩序等罪名。

　　从监管角度，数据源头的恶意污染涉及网络安全和信息内容安全的违法。根据《网络安全法》第63条，任何人从事危害网络安全的活动（例如提供数据投毒工具，或为他人投毒行为提供技术支持、广告推广、支付结算等帮助），监管机关可给予没收违法所得、行政拘留并处最高百万罚款等处罚。另一方面，对于数据被投毒的企业，若其在数据采集预处理过程中未按规定开展安全认证、风险评估等防护，使系统漏洞被恶意利用，则可能违反《网络安全法》第62条的要求，面临主管机关责令整改、罚款，情节严重的甚至暂停业务直至吊销许可证的处罚。此外，若数据源污染涉及不正当竞争（如通过虚假数据误导消费者），市场监管部门可依据《反不正当竞争法》《广告法》予以查处，对行为人处以罚款并责令停止违法行为。例如，利用伪造的用户评价、夸大不实的数据进行商业宣传，不仅可能引发消费者维权诉讼，也属于行政执法重点打击的虚假宣传行为。

　　数据源污染往往导致他人权益受损，需承担侵权或违约等民事赔偿责任。首先，

　　：如果普通用户因为信赖AI输出的虚假信息而蒙受人身伤害（如采纳了被污染数据训练出的医疗AI的错误诊断，导致病情恶化），有权依据民法典侵权责任编以及与AI服务提供者签订的用户协议，起诉AI开发企业赔偿损失。其次，

　　：若攻击者在数据源中恶意植入针对个人或机构的不实指控、诽谤性言论，造成AI模型输出对该主体的声誉抹黑，被侵权人可以提起名誉权诉讼要求停止侵害、赔礼道歉和赔偿损失。再次，

　　：在商业合作中，若数据提供方交付了掺杂虚假或违法内容的数据，构成违约甚至欺诈，数据使用方可依据合同法主张违约赔偿，并有权解除合同。最后，

　　：对于竞争对手恶意投毒他人数据源以破坏其产品或声誉的情形，受害企业可依据《反不正当竞争法》第二条或相关条款提起诉讼，要求对方停止不法行为并赔偿经济损失。在前述快手诉“刷量平台”系列案中，法院即认定刷量造假行为破坏了平台数据真实性，构成不正当竞争，应承担停止侵害、赔偿损失等民事责任。

　　在数据源头治理方面，我国近年推出一系列法律法规强调数据真实性和合法性要求。例如《数据安全法》要求数据处理者落实数据分类分级和风险监测机制，防范数据篡改破坏；《个人信息保护法》则确立了个人信息处理的准确性原则，要求确保个人信息的真实准确，保障主体权利不因数据错误受侵害。2023年施行的《生成式人工智能服务管理暂行办法》进一步规定，提供者在进行训练数据处理时必须使用合法来源的数据，不得侵害他人知识产权或个人信息，并采取有效措施提高训练数据的真实性、准确性。相比之下，欧盟正通过《人工智能法案》（AI Act）强化高风险AI系统的数据治理义务，其中第10条要求此类系统的训练、验证、测试数据集必须“相关、充分具代表性、无错误且完整”，以确保输出结果适用于预期用途。这意味着提供高风险AI的企业若使用包含错误或虚假数据，将面临监管处罚乃至产品下架。在美国，虽缺乏联邦层面的专门立法，但已有监管机构表态将运用现行法律遏制数据不实导致的AI危害。例如，美国联邦贸易委员会（FTC）警告公司若因训练数据偏差导致AI歧视消费者，可能违反公平信用、消费者保护等法律而被追责。此外，美国《计算机欺诈和滥用法》（CFAA）等网络安全法规也可用于惩治未授权篡改他人数据的行为。总体而言，各法域日益重视数据源头质量：欧盟立法趋于严格准入监管，美国主要通过事后执法和诉讼，而中国则在立法执法“双轮”驱动下，快速完善从数据采集、审核到法律责任的全链条规范体系。

　　数据从产生到进入模型训练前，通常需经过存储和传输两个关键环节。在云端存储或网络传输过程中，数据面临被篡改、丢失或拦截的风险。如果数据完整性在此阶段遭破坏，同样属于数据污染的一种形式。例如，攻击者可能入侵云数据库，恶意修改或删除训练数据集的一部分；或在数据传输链路上实施“中间人攻击”，拦截并注入伪造的数据包，从而在不被察觉的情况下污染数据流。这类隐蔽攻击并非只是理论威胁。由于云计算环境的复杂性和开放性，黑客可利用漏洞获取对存储账户的未授权访问，进而对其中的数据做手脚。近年来即发生过不法分子通过木马程序批量控制他人服务器实施篡改的案件。即便不存在外部攻击，操作失误或系统故障也可能导致数据损坏：例如云服务商的软件错误导致部分训练数据文件损毁、错位；网络传输不稳定时数据包丢失或重复，造成数据集的不一致。这些情形都会对AI模型训练产生不利影响，严重时导致模型训练失败或产出有偏差的模型。

　　在数据存储和传输环节，承担主要责任的往往是提供相关技术服务的平台或运营者。根据我国法律，网络运营者和数据处理者负有保护数据完整与安全的义务。《网络安全法》要求网络运营者遵循网络安全等级保护制度，落实数据防篡改、防泄露的技术措施和应急预案。对于提供云存储、数据库服务的平台，《数据安全法》第27条等规定其应当加强数据安全保护，防止数据被篡改、损毁或泄漏。具体措施包括：访问控制（确保只有授权人员和程序才能修改数据）、加密存储与传输（对敏感数据加密以防截获篡改）、完整性校验（采用数字签名、哈希校验等技术检测数据是否被未授权修改）等。如果平台未尽到上述义务，导致用户数据被污染或篡改，可能面临多重法律后果。一方面，监管机关可依据《网络安全法》第59条等对其处以罚款、责令整改；若情节严重危及大量用户数据安全，甚至可暂停其相关业务或吊销执照。另一方面，在民事上，受影响的客户或数据权利人可以违约或侵权为由追究平台责任：例如云服务合同中通常承诺了数据安全保障，若因平台疏于防护导致客户数据遭篡改失真，平台构成违约需赔偿损失；即便合同免责，受害人也可援引民法典中网络侵权的规则，主张运营者未履行安全保障义务所造成的损害赔偿。

　　在数据跨网络传输环节，中国监管机构强调全过程安全评估和监测预警。国家安全部门提示要确保数据在采集、存储、传输、使用、交换、备份等全生命周期各环节的安全，全面评估人工智能数据的安全风险。这意味着企业在传输重要数据时，应进行安全风险评估，采取如VPN专线、SSL/TLS加密、完整性验证等措施保障数据不被窃取篡改。同时，加强对数据传输链路的监测，一旦出现异常流量或数据校验不符，及时预警和处理。相比而言，欧盟通过《网络与信息安全指令》（NIS指令）等要求关键数字服务提供商确保数据的可用性和完整性，并对重大安全事件（例如数据泄露篡改）及时通报监管机构和用户。美国则主要依靠行业自律标准和事后执法，如金融、医疗等行业有联邦规章要求敏感数据在传输中加密、防篡改，否则机构可能因违反合规要求而被罚款。在云服务合同和数据托管实践中，国际上也盛行通过服务等级协议（SLA）明确数据完整性指标，例如约定校验和备份频率，以及出现数据损坏时服务商的赔偿责任。总之，无论国内国外，保障数据在存储和传输阶段不被污染篡改已成为数据治理的重要组成部分，平台运营者应积极对标最佳实践，履行“看门人”职责，防微杜渐。

　　在训练数据进入模型训练前，往往需要经过进一步的整理、清洗和标注。这一数据处理与标注阶段同样存在引入污染的可能。首先，人工处理过程中的主观偏差：负责数据清洗的人员可能根据自身经验筛除或补充数据，但这种主观介入若不当，可能引入系统性偏差或遗漏关键信息，导致数据集失真。其次，标注错误与失误：无论是人工标注员的疏忽大意，还是标注指导的不明确，均可能造成大量样本标签错误。例如，将图像中的“猫”误标为“狗”，或将医疗影像良性病灶标注为恶性。这类错误标签相当于直接污染了训练数据，轻则增加模型学习难度，重则致使模型学到错误映射关系。再次，标注团队的恶意行为：极端情况下，标注人员受利益驱动或别有用心，故意对数据进行错误标注乃至篡改。例如竞争对手潜入数据外包团队，批量将关键训练样本标注错误，以暗中削弱模型性能。这种内部“投毒”比外部攻击更难防范，因为标注过程往往被视为可信环节。一旦发生，将对模型训练产生严重干扰。

　　针对数据处理与标注阶段可能出现的错误和偏差，法律法规和行业规范正逐步明确企业应尽的合规义务。在我国，2023年出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》专门规定了数据标注的质量管理义务。其第八条要求：AI服务提供者在研发过程中进行数据标注的，应制定清晰、具体、可操作的标注规则，对标注人员进行必要培训，并开展数据标注质量评估，抽样核验标注内容的准确性。这意味着企业有责任确保标注过程符合法律要求和行业标准，防范因标注不当导致的数据污染。具体实践中，企业应当：（1）制定标注指南，明确各类数据的标注标准，避免标注人员各行其是；（2）设置质控流程，对标注结果进行随机抽查复核，发现错误及时纠正；（3）对标注人员进行法律与伦理培训，提升其数据安全和隐私保护意识，要求其签署保密协议，规范操作；（4）运用辅助工具，比如对标注数据运行脚本校验一致性，对异常标签进行自动检测提示等。通过上述措施，企业可以大大降低标注阶段数据污染的概率。

　　需要注意的是，标注阶段引入的数据偏差有时比明显的错误标注更具隐蔽性且危害更大。标注人员或规则本身可能带有无意识的偏见，从而赋予训练数据某种系统偏向。例如，在人脸图像标注中，如果标注团队主要来自单一族群，可能难以及时发现和纠正对少数族裔面孔识别困难的问题；在内容审核标注中，不同审查人员对“有害内容”的尺度把握不一致，也可能让训练数据分布失衡。经典案例是亚马逊公司研发的招聘筛选AI，由于训练数据采用的是过去10年主要由男性求职者及录用决策构成的履历库，模型“学会”了男性是优选，将含有“女性”字样（如“女子棋社队长”）的履历一律降权处理。尽管这些标注或训练数据偏差并非出自恶意，但结果是算法决策对女性求职者明显歧视，最终亚马逊不得不放弃该AI工具。此类事件在全球屡见不鲜，引发了监管层面对AI算法歧视的高度关注。欧盟《人工智能法案》要求高风险AI在数据选择和模型设计时采取措施防止产生种族、性别等偏见；美国联邦政府也发布“人工智能权利法案蓝图”，强调算法不应导致不平等或系统性偏见。在中国，《个人信息保护法》第24条针对自动化决策规定，不得在教育就业、信用评估等关系个人切身利益领域以歧视性算法对待不同群体，个人有权要求解释并拒绝不公正的自动化决定。这实际上倒逼企业在数据标注和训练时就关注数据的代表性与公正性，避免数据污染演变为数据歧视。企业应在标注阶段预先引入偏差审查机制，例如统计标注数据在性别、年龄、地区等维度的分布，确保不因样本不平衡而影响模型公正。同时，对于敏感领域的数据标注，宜增加多元审查（不同背景的人员交叉审核），以最大程度中和个人偏见对数据的影响。

　　如果企业未履行上述标注阶段的合规义务，导致数据污染并引发不良后果，将可能承担相应法律责任：首先，监管部门可依据《数据安全法》《个人信息保护法》等对企业予以处罚或整改命令。例如因标注管理不善泄露个人敏感信息，可由网信部门依《个保法》责令改正并罚款；因训练数据存在显著偏见导致歧视性结果的，可能被认定违反公序良俗和社会伦理要求，主管机关可以约谈企业限期整改，情节严重的暂停其相关服务。其次，民事方面，若因标注失误直接造成用户损害，企业需对受害方承担侵权赔偿责任。举例来说，某医疗AI因标注错误将安全药物归类为禁药，导致患者收到错误健康建议而病情加重，则患者可起诉AI提供方疏忽大意、未尽到数据审核义务，请求赔偿医疗损失和精神抚慰金。再者，若标注外包给第三方公司，双方合同中应约定质量标准和责任承担，一旦出现严重标注事故，AI企业可以依据合同向外包方追偿损失。最后，从内部治理角度，企业对蓄意篡改数据的员工可依据劳动纪律予以处罚直至开除；情节特别恶劣构成犯罪的，应及时报警处理。从司法实践看，目前尚无因数据标注错误导致的明确判例，但随着AI应用增多，此类纠纷可能增大。企业须引以为戒，通过完备的合规措施将风险遏制在萌芽阶段，避免法律责任的发生。

　　模型训练是AI开发流程的核心阶段。在这一阶段，之前环节准备好的数据被用于训练算法模型，参数不断优化。然而，如果输入的数据带有污染或缺陷，训练过程本身将受到干扰甚至误导。常见的影响包括：模型性能下降——污染数据可能占比不高，却足以使模型的损失函数收敛方向发生偏移，导致训练出的模型精度降低；训练不稳定——错误或异常数据点会造成梯度更新剧烈波动，模型训练过程难以收敛，出现发散或振荡；后门效应——更隐蔽的是，有些攻击者利用污染数据在模型中植入“后门”，使模型在特定触发条件下输出攻击者预期的结果。例如，通过训练集中伪装正常的数据注入，当模型遇到带有隐蔽触发标记的输入时，就会按照攻击者设定方式错误响应。这类攻击可能不影响模型大部分情况下的表现，但让模型在某些场景下行为失常，隐患极大。此外，测试验证阶段的数据污染也不可忽视。如果攻击者在模型测试时提供带有对抗性干扰的测试数据，诱导开发者对模型性能产生误判，可能导致有缺陷的模型未经充分优化就投入应用。

　　当模型训练受到数据污染干扰时，直接的法律后果尚不明显，因为训练过程属于开发内部环节，尚未对外部造成实际损害。但其埋下的隐患会在模型部署应用后显现出来，并引发法律责任问题（详见下一章）。从法律上分析，如果最终输出结果有问题，可以追溯到训练阶段数据污染这一成因。在司法实践中，这种因果链的证明将颇具挑战，因为需要技术手段验证“模型缺陷源于训练数据瑕疵”。然而，在特定场景下还是有可能明确责任主体的：比如，如果某竞争对手被证实在模型训练数据中恶意投放了有害样本，直接导致模型性能受损并给开发企业带来经济损失，那么开发企业可以以不正当竞争为由起诉该竞争对手，要求赔偿损失。同样地，若数据供应商提供的数据集因其过失混入大量错误，致使模型质量大打折扣，AI开发方可依据合同追究供应商违约责任。在刑事层面，如果有人通过侵入开发环境篡改训练数据影响模型（如前述非法控制计算机信息系统的手段），在尚未造成更大危害时即被发现，行为人仍可能因侵入他人计算机系统、破坏数据的行为构成未遂犯罪，被依法惩处。

　　模型训练阶段出现的数据污染往往具有隐蔽性和滞后性，其引发的损害可能要到模型实际应用时才浮现。这为法律上的归责带来复杂性：究竟应由谁来为污染数据导致的模型缺陷担责？可能涉及的主体包括数据提供者、模型开发者、部署应用者甚至最终用户，需要具体情境具体分析。在一般情形下，可以考虑如下责任分配：

　　数据提供者或投毒者承担首要责任。如果能确定模型缺陷直接源于数据提供方的违约或他人恶意投毒行为，那么从因果关系和过错角度，此方应承担首要责任。例如，数据供应商明知数据存在大量虚假却仍提供，属于重大过失甚至欺诈，应对由此产生的模型问题承担赔偿责任。恶意投毒者更不待言，其行为违法故意明显，应根据其行为性质承担侵权、刑事等相应责任。

　　模型开发者承担产品责任或过错责任。无论数据污染由何人引起，AI开发者作为模型的生产者或供应者，负有结果把关责任。如果模型因数据污染存在缺陷并给他人造成损害，开发者难辞其咎。法律上可能依据产品责任

　　或一般侵权来追究其责任。按照《民法典》产品责任规定，产品（包括软件）存在缺陷导致他人损害的，生产者应承担侵权赔偿；除非能证明影响产品的缺陷源于他人投毒等不可抗拒因素，且自身已尽到合理的注意义务，方可能减轻责任。但鉴于数据投毒往往难以完全预防，开发者是否可以主张“无过错”从而免责，目前法律并未明确，这方面在实践中有待法院自由裁量。值得注意的是，欧盟正在酝酿《AI责任指令》，拟规定若AI开发者违反数据治理等义务导致损害，将推定其存在过失。这预示着监管趋势是要求开发者对数据质量问题承担更多注意义务和举证责任。

　　部署者或专业用户的责任。当模型由第三方机构部署应用（如医院引入医疗AI辅助诊断），若损害发生时模型缺陷已是客观存在，部署者一般不对模型本身质量负责，但需对其使用方式

　　承担责任。比如医生在明知AI诊断可能出错的情况下仍完全依赖其结论，没有履行复核职责造成病人误诊，则医院/医生可能因自身过失与AI开发方按过错大小分别担责。我国《民法典》规定“产品责任”的规定也允许在产品缺陷造成损害时，销售者或使用者如有过错应承担相应责任。因此模型使用者需保持应有审慎，不能因依赖AI而免除自身注意义务。

　　最终用户的责任。一般情况下最终消费者作为受害方，不承担模型缺陷的责任。但如果用户自身的行为引发了模型错误输出（例如输入荒谬或不合理指令导致AI出错），则应根据过失相抵原则减轻开发者的责任。此外，用户若明知模型存在问题仍滥用于非法目的（如利用带缺陷的AI决策系统谋利并伤害他人），则需对由此直接造成的侵权后果负责，甚至可能被追究法律责任。

　　归责机制的复杂性在于，数据污染的成因和损害结果之间往往隔着技术过程和时间间隔。为了公平合理地分配责任，需要司法机关在具体案件中综合考虑各方的过错程度、因果力大小。可以预见的是，未来司法对AI数据污染案件可能采纳过错推定原则：即如果模型提供方无法证明其已尽到严格的数据审核和安全措施义务，就推定其在模型缺陷中存在过错需担责。相应地，开发者若能举证证明出现的缺陷完全由于第三方恶意所致且自身无任何疏失，责任份额可能减少甚至全部转移给恶意方。但在现实中，大部分受害用户只能向看得见的开发商主张权利，因此AI企业即便在道义上“冤枉”，法律上也可能基于保护受害人原则要求其先行赔付，再由其追索真正肇事者。对此，企业需要通过合同、保险等方式提前做好风险分担安排，在内部加强防范、外部明确责任，以降低归责不确定性带来的经营风险。

　　当训练完成的AI模型投入实际应用后，其输出结果直接面向终端用户和受众。如果此前环节的数据污染问题未被察觉或解决，那么在这一数据应用与输出阶段，模型可能产出误导性甚至有害的内容，对用户和社会造成现实损害。具体而言：1）决策误导：用户依赖AI系统提供的建议或决策，例如自动驾驶系统的驾驶决策、医疗诊断AI的治疗建议、金融顾问AI的投资策略等，一旦这些输出因训练数据有偏差而不准确，用户据此行动就可能遭受人身或财产损失。2）信息侵权：AI生成的内容如果含有对他人名誉的贬损、不实指控，可能构成对他人名誉权的侵犯；如输出涉及个人隐私数据泄露，则侵害隐私权和个人信息权益。例如，某聊天机器人因训练语料中掺杂了谣言，而错误地回答用户提问称某公众人物犯有不实罪行，这就对当事人名誉造成严重不良影响。2023年就出现了国外某市长考虑起诉OpenAI的事件，原因是ChatGPT捏造了他受贿判刑的虚假信息公之于众，这是AI输出诽谤的典型例子。3）产品缺陷伤害：当AI被集成到实体产品中（如智能驾驶汽车、智能医疗设备）时，如果因模型缺陷导致产品在使用中出现危险行为（如汽车错误转向导致车祸，医疗机器人决策失误导致患者受伤），这与传统产品的设计缺陷并无二致。4）公众误导与社会危害：大型语言模型可能输出看似可靠却实为杜撰的虚假信息（俗称“幻觉”），大量传播后会误导公众认知，甚至影响舆论和社会稳定。同样，深度合成技术生成逼真的假视频音频，如果未作标识便公开发布，可能引发政治、舆情上的严重后果。概言之，输出阶段的数据污染危害具有直接性和广泛性，一旦发生往往涉及侵权责任甚至公共利益保护。

　　依据我国《民法典》，行为人因过错侵害他人民事权益的，应当承担侵权责任。将此一般规定应用于AI输出情形，当AI系统提供的结果对用户或第三方造成损害时，需要确定谁是“行为人”以及有无过错。通常情况下，AI服务提供者或产品生产者会被视作输出内容的责任主体。这是因为AI自主输出仍是提供者算法和数据作用的结果，提供者对输出有一定控制和预见能力。例如，互联网平台提供的算法推荐内容产生侵权时，受害人往往起诉平台而非算法本身。同理，若聊天机器人输出谣言诽谤他人，被诽谤者可以起诉开发该机器人的企业。在民事诉讼中，法院会考察提供者在防范有害输出方面是否尽到合理义务。如果提供者明知或应知其AI可能输出违法有害内容而未采取足够的防范措施，可认定其存在过错，需要承担侵权责任（如停止侵害、赔礼致歉、赔偿损失等）。例如，若某AI导航软件因使用过时或错误地图数据，导致用户开车误入危险路段发生事故，受害人可主张软件提供商对数据不准确存在疏忽，需对事故损失承担相应赔偿。

　　当AI系统以产品形态提供时（比如一款家用AI医疗设备，或汽车中的自动驾驶系统），其输出瑕疵可能被视为产品缺陷，从而引发产品责任。按照我国《产品质量法》和民法典有关规定，产品存在危及人身财产安全的缺陷，生产者须承担因产品缺陷造成损害的赔偿责任，且属无过错责任，即不论生产者是否有过失，只要缺陷与损害存在因果关系便需担责。AI产品的“缺陷”可体现为模型在正常使用情况下无法达到安全、合理的期望。例如，一辆搭载自动驾驶AI的汽车应能在高速路检测前方大型静止障碍物，但由于训练数据中缺乏相应场景，导致AI模型对静止工程车未做出反应，引发追尾事故造成人员伤亡——这种情况下，自动驾驶系统作为产品的一部分存在缺陷，厂家应按产品责任赔偿受害人。2021年中国发生的某品牌汽车高速公路追尾致死事故，就引发了关于自动驾驶辅助系统责任的讨论。当时有观点认为车企在营销中夸大了自动驾驶能力误导用户“放手”，应承担相应责任；也有声音强调现行法律下驾驶人仍是责任主体。但无论如何，若调查证实系统确有识别障碍的技术缺陷，厂家难逃其责。欧盟和美国近期也在更新产品责任规则，将AI软件纳入产品范畴并明确软件更新或数据缺陷也可导致产品缺陷认定。这意味着，如果AI模型在交付时尚算安全，但后续由于训练数据更新不当导致性能劣化出现危险，生产者仍可能被视为提供了缺陷产品。在中国，监管部门也高度重视AI产品安全，工信部等正制定《智能网联汽车管理规定》等行业标准明确自动驾驶事故中的责任划分。可以预见未来一旦AI产品频发安全事故，政府可能要求强制召回存在系统性数据缺陷的AI产品，就如同对待传统汽车或电器缺陷一样。

　　从现有法律框架看，我国处理AI输出侵权主要依赖传统法律原则的延伸适用和新近出台的专项规定结合。一方面，民法典的人身权、财产权保护条款为受害人提供了原则性的救济基础——无论是名誉受损、隐私泄露还是人身伤害，都可找到对应的侵权规范。另一方面，针对AI生成内容，监管部门出台了内容治理方面的新规。例如《互联网信息服务深度合成管理规定》（2023年起施行）要求深度合成服务提供者对AI生成内容进行显著标识，禁止生成虚假违法信息，一旦发生危害需承担相应法律责任。2023年8月生效的《生成式人工智能服务管理暂行办法》也规定，提供者应建立用户反馈机制，发现生成违法有害内容要立即停止生成并优化改进，否则网信等部门可予以警告、罚款，严重者暂停或禁止服务提供。此外，《消费者权益保护法》对于经营者利用算法影响消费者权益的情形也有所涉及（如大数据杀熟被认定侵害公平交易权）。可以看到，中国通过行政监管强化了AI输出端的责任，督促企业加强输出内容的审核与控制，这在生成式AI火热的当下尤为重要。相比之下，国外如美国更多依靠法院判例来明确责任边界，比如美国法院可能要在AI诽谤案中判断AI公司的责任归属（目前尚无先例，但相关诉讼已在路上）。欧盟则通过立法预先规范高风险AI输出，并计划引入“AI责任推定”制度以降低受害者维权难度。这些趋势表明，无论国内外，法律都在朝着强化AI输出责任的方向演进。AI企业不仅要关注模型开发，还需重视应用部署阶段的合规，建立输出结果监控和纠错机制，及时发现并纠正异常输出，提供必要的使用说明和风险警示（例如要求自动驾驶用户保持注意力、医疗AI仅作辅助建议等），以减少侵权纠纷和自身责任风险。

　　当数据污染导致损害发生时，受害方和相关责任主体可通过多种司法途径寻求救济和分清责任：

　　民事诉讼救济：受害人（包括个人消费者或受损企业）可以根据具体情形提起合同之诉或侵权之诉，请求赔偿损失和其他民事责任承担。例如，因AI输出错误导致人身伤害的用户，可对AI提供商提起侵权诉讼要求人身损害赔偿；因竞争对手数据投毒导致商业损失的企业，可依据反不正当竞争法提起诉讼索赔。在诉讼中，原告应注意证据保全

　　，及时保存有害输出内容、日志记录、数据样本等证据，以证明因果关系和对方过错。法院在审理此类新型案件时，可能会借助

　　或专家辅助人，对模型缺陷与数据污染的关联进行专业评估。值得一提的是，如果涉案数据或算法属商业秘密，法院可通过

　　刑事举报与公诉：对于恶意数据投毒、黑客篡改等涉嫌犯罪的行为，受害单位应及时向公安机关报案，由公安以破坏计算机信息系统、非法获取计算机数据等罪名立案侦查。刑法惩治能够形成有力威慑，尤其在涉及公共安全的数据污染事件中，通过刑事追责可以彰显法律权威。实践中，公安机关已经在打击类似行为：如2023年浙江警方侦破首例投放木马非法控制计算机系统案。未来针对AI数据投毒等新型犯罪，公安和检察机关也会总结经验，加强证据提取和认定，为公众提供更完善的刑事司法保护。

　　行政投诉与监管措施：受害者还可以向有关监管部门投诉举报，寻求行政介入。比如，对于AI应用输出违法有害内容的情况，可向网信部门举报，要求其依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》等进行查处，责令AI服务商整改并消除影响。又如，消费者因AI产品缺陷受伤，可向市场监管部门投诉，启动产品质量调查和缺陷产品召回机制。行政机关的及时介入往往能迅速控制事态、防止进一步危害，并为后续民刑诉讼固定证据、认定责任提供参考依据。

　　多元化纠纷解决：鉴于AI法律纠纷的专业技术性，建议探索多元化解决机制。企业间因为数据污染引发的索赔纠纷，可以考虑先行通过调解

　　解决，在专家的帮助下达成和解协议，既节省时间又保护商业秘密。对于消费者类群体纠纷，立法者可考虑引入

　　或集体诉讼机制，由消费者协会或检察机关代表众多受影响用户提起诉讼，统一主张权利，提升救济效率。

　　面对数据污染可能带来的法律风险，企业应当未雨绸缪，构建全方位的数据治理和合规管理体系。李章虎律师认为，以下是面向企业经营者、AI技术人员和法务合规团队的若干建议：

　　制度，对不同重要程度的数据采取差异化的质量控制措施。加强源头审查，引入数据前进行合法性、准确性审核，必要时通过多渠道交叉验证数据真伪，从根本上

　　制度过滤高风险来源，例如屏蔽已知谣言数据源、优先采用权威可信的数据源。

　　，识别每个环节可能的污染威胁并制定应急预案。例如，制定云端数据篡改事件的应急响应流程，一旦监测到异常立即切换到备份数据并启动调查。同步构建

　　，借助日志分析、异常检测算法实时监控数据的完整性和质量指标，发现异常及时告警。

　　，对历史数据定期进行扫描清理。参考行业标准制定具体清洗规则，对检测出疑似污染的数据（如含有违禁关键词、异常统计分布的样本）及时剔除或纠正。大型模型提供者应借鉴OpenAI等经验，构建专门的

　　，为AI模型提供有害内容样本进行训练，使模型具备自动识别并滤除明显有害数据的能力。通过持续的数据治理，构建

　　流程，对从互联网获取的数据集片段进行抽样审阅。配备或外包给专业内容审核团队，过滤政治有害、违背公序良俗等不当内容，确保训练语料不触碰法律红线。在模型生成内容的输出阶段，也应与具备资质的第三方内容审核平台合作，对AI输出实施

　　。具体措施包括：丰富训练数据的多样性，避免模型过于依赖单一模式数据；引入

　　，使模型能识别出与训练分布差异较大的输入并发出警示；在模型架构上采用冗余设计，使单点数据失真不会导致整体决策失效。通过这些方法，提高AI模型面对异常数据时的容错能力和稳定性，即使输入数据存在一定杂质，模型也不至于立刻输出极端错误结果。

　　法律合规与标准遵循：法务团队应密切跟踪AI相关法律法规和标准动态，确保企业的AI开发和应用活动始终符合法律要求

　　。例如，严格遵守《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等关于数据安全和个人信息的规定，确保训练数据具有

　　，涉及个人信息的已取得授权或依法豁免。关注并遵循行业标准，如《人工智能安全规范》《AI算法治理准则》等，在内部制定比法律

　　的自律规范。参与行业组织的标准制定和交流，学习同行的合规最佳实践，提升自身合规水平。

　　合同保护与风险转移：在对外合作中，通过合同手段将数据质量责任予以明确，降低自身风险。例如，与数据供应商签订合同时，要求对方提供数据真实性和合法性承诺

　　，约定如因其数据瑕疵导致第三方索赔，将由其承担责任并赔偿本企业损失。在向客户提供AI产品或服务时，协议中应明确

　　，如告知用户本产品非百分之百准确，使用中需辅以人工判断等，并在合理范围内限制本企业对特殊间接损失的赔偿责任。当然，此类条款须符合公平原则和消费者保护要求，不能简单以格式条款完全免除应负责任。

　　，将数据污染可能引发的损失纳入保障范围。一旦发生事故，保险赔付可以在一定程度上缓解企业的经济压力。此外，制定

　　，以及如何配合监管调查、安抚受害用户等。妥善的应对将有助于降低次生法律风险（例如因信息迟报瞒报被行政处罚、因处理不当引发群体诉讼等）。

　　综上，企业需要从技术和法律两方面入手，将数据污染防控融入日常运营和治理结构中。正所谓“筑牢人工智能数据底座”，只有源头严防、过程严管、结果严控，方能最大程度上降低数据污染带来的法律风险和负面影响。

　　人工智能时代的数据污染问题，折射出科技进步与法律规范之间的赛跑。从我国近年立法和监管动向看，国家正以高度重视和积极姿态应对这一挑战：基础性法律（如网络安全、数据安全、个保法）奠定了数据治理的原则框架，专项规章（如生成式人工智能服务管理暂行办法、深度合成管理规定）迅速填补新兴领域的监管空白，各部门协同推进AI治理的分类分级监管体系，努力做到既鼓励创新又守住安全底线。可以预见，未来针对数据污染的法律规则将更加精细明确：例如可能出台专门解释或司法政策，明确“数据投毒”等行为的违法性质、举证要求和惩戒措施；对AI产品责任、算法歧视责任等社会关注问题亦将通过立法或司法判例逐步厘清。与此同时，国际合作和对话也不可或缺，数据污染往往跨国境传播，各国需要共享治理经验、推动国际标准制定，形成对恶意数据攻击的全球防控网络。欧盟、美国等在AI治理上的有益探索，可以为我国完善法律提供参考，而我国的制度创新亦将为全球治理贡献智慧。

　　同时，李章虎律师认为，防范AI数据污染是一个系统性工程，涉及技术、管理、法律多方面协同。企业是第一责任人，应建立贯穿数据全生命周期的内部控制机制，培养团队的数据安全文化，做到防患于未然。政府监管部门则应加强统筹，避免各自为政，通过信息共享和联合执法，提高对新型数据污染行为的发现和惩治能力。除此之外，独立第三方机构（如测评认证机构）也可在数据集质量检测、模型安全评估上发挥作用，为企业和监管提供客观依据。在这一过程中，法律专业人士的价值愈发凸显。律师和法务不仅是规则的研究者、适用者，更应成为企业的数据治理顾问和合规架构师：通过提前介入产品研发流程，帮助企业审视数据来源合规、评估法律风险；通过完善合同和制度设计，将数据质量义务和责任明确化、条文化；一旦发生纠纷，运用专业知识和证据规则保障当事人权利。可以说，每一位法律从业者都是AI时代数据法治版图的建设者和守护者。展望未来，在良法善治的指引下，数据污染这一“AI阴影”终将被控制和消解，人工智能方能更加健康地为经济社会发展赋能。我们有理由相信，一个科技向善、数据清朗的智能时代正在法治护航下到来。返回搜狐，查看更多