【作者】張凌寒（中國(guó)政法大學(xué)數(shù)據(jù)法治研究院教授、博士生導(dǎo)師，北大法律信息網(wǎng)簽約作者）；何佳欣（中國(guó)政法大學(xué)法律學(xué)院碩士研究生）

【來源】北大法寶法學(xué)期刊庫《法治社會(huì)》2025年第3期（文末附本期期刊目錄）。因篇幅較長(zhǎng)，已略去原文注釋。

內(nèi)容提要：開源是人工智能發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，其責(zé)任規(guī)則的科學(xué)配置關(guān)乎技術(shù)生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展。現(xiàn)行法律對(duì)開源模型的規(guī)制沿用開源軟件責(zé)任認(rèn)定和人工智能責(zé)任規(guī)則雙重路徑，導(dǎo)致責(zé)任認(rèn)定面臨有限控制力與歸責(zé)邏輯錯(cuò)位等結(jié)構(gòu)性矛盾。本文主張責(zé)任體系更新應(yīng)立足于開源模型公共屬性、算法透明度增益效應(yīng)及控制力邊界三重維度，整合開源社區(qū)協(xié)同治理范式與域外立法競(jìng)爭(zhēng)格局，構(gòu)建“形式合規(guī)激勵(lì)—實(shí)質(zhì)倫理約束”的雙層責(zé)任減免機(jī)制，對(duì)負(fù)責(zé)任創(chuàng)新的開源模型原則上適用行政合規(guī)與民事責(zé)任減免，在防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)釋放開源公地的創(chuàng)新活力，實(shí)現(xiàn)技術(shù)擴(kuò)散激勵(lì)與社會(huì)責(zé)任承擔(dān)的規(guī)范平衡。

關(guān)鍵詞：開源人工智能模型；負(fù)責(zé)任創(chuàng)新；責(zé)任減免

目次 一、現(xiàn)行法律框架下開源人工智能的責(zé)任規(guī)則及其困境 二、開源人工智能責(zé)任體系更新的理論基礎(chǔ)與現(xiàn)實(shí)考量 三、負(fù)責(zé)任創(chuàng)新的開源人工智能責(zé)任體系更新 結(jié)語

當(dāng)下，開源模型DeepSeek的成功無疑極大鼓舞了中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)，Meta首席人工智能科學(xué)家Yann LeCun在社交媒體上稱其標(biāo)志著“開源模型正在超越專有模型”，展現(xiàn)了開源群智力量。斯坦福報(bào)告顯示，2024年1月初，領(lǐng)先的閉源模型性能比頂級(jí)開源模型優(yōu)越8.0%，而到2025年2月，這一差距已縮小至1.7%。這種技術(shù)迭代預(yù)示著，未來以開源基礎(chǔ)模型構(gòu)建人工智能生態(tài)可能成為產(chǎn)業(yè)常態(tài)，新一代開源模型正通過權(quán)重、訓(xùn)練數(shù)據(jù)及微調(diào)參數(shù)等的開放，推動(dòng)技術(shù)民主化進(jìn)程加速演進(jìn)。開源治理層面，當(dāng)前全球開源治理體系正處于規(guī)則重構(gòu)的窗口期，各國(guó)加速調(diào)適監(jiān)管框架，歐盟《人工智能法案》率先確立開源模型附條件豁免規(guī)則，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院亦啟動(dòng)開源系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架研究，凸顯治理范式轉(zhuǎn)型成為全球共識(shí)。在全球加速重構(gòu)開源治理規(guī)則的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，我國(guó)急需構(gòu)建開源模型責(zé)任認(rèn)定規(guī)則，為本土開源模型穩(wěn)健發(fā)展保駕護(hù)航。鑒于此，本文將著重討論如下問題：從開源軟件到開源人工智能，既有的開源責(zé)任認(rèn)定規(guī)則將面臨何種挑戰(zhàn)，開源模型責(zé)任體系更新需著重考慮哪些因素，以及應(yīng)當(dāng)如何構(gòu)建適配開源模型的法律責(zé)任體系。

一

現(xiàn)行法律框架下開源人工智能的責(zé)任規(guī)則及其困境

（一）開源模型所涉法律責(zé)任糾紛類型概述

開源模型相關(guān)法律糾紛中技術(shù)特征與權(quán)益沖突相交織。梳理已有的涉及開源模型的案件可以發(fā)現(xiàn)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)糾紛是最為典型且常見的爭(zhēng)議類型，個(gè)人信息、壟斷、偏見與歧視以及惡意使用所引發(fā)的責(zé)任形式呈現(xiàn)出因技術(shù)特性與應(yīng)用場(chǎng)景交互而不斷演化的法律樣態(tài)。

第一，訓(xùn)練數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)糾紛中，開源與否確為人工智能侵權(quán)中的抗辯事項(xiàng)和爭(zhēng)議點(diǎn)之一，“開源”的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)不明導(dǎo)致法院難以在認(rèn)定侵權(quán)責(zé)任時(shí)將開源納入考量范圍。從域外司法實(shí)踐來看，Andersen v. Stability AI Ltd.案中，原告指控被告未經(jīng)授權(quán)通過網(wǎng)絡(luò)爬取大量受版權(quán)保護(hù)的圖像用于訓(xùn)練模型。被告并未以開源提出抗辯，但在舉證責(zé)任上認(rèn)為其作為開源模型，如果原告認(rèn)為其模型包含訓(xùn)練圖像的“壓縮副本”，他們需要定義“壓縮副本”并提供支持事實(shí)。原告則質(zhì)疑“開源”標(biāo)簽的透明性，特別是訓(xùn)練模型中使用的權(quán)重文件和數(shù)據(jù)集是否真正公開。在聽證會(huì)上，雙方圍繞開源模型的透明度展開爭(zhēng)鋒，原告提出僅通過被告公開的代碼難以驗(yàn)證模型訓(xùn)練過程中的侵權(quán)事實(shí)，被告則辯稱唯一未公開的僅為與模型權(quán)重調(diào)整相關(guān)的技術(shù)文件，與“壓縮副本”問題無直接關(guān)聯(lián)。法院最終裁定此類技術(shù)細(xì)節(jié)（開源與否）并非原告提起侵權(quán)索賠所必需。此外，開源許可證條款的違反往往引發(fā)知識(shí)產(chǎn)權(quán)權(quán)屬爭(zhēng)議。在美國(guó)的DOE 1 v. GitHub等案中，五位開源代碼開發(fā)者指控GitHub在訓(xùn)練過程中攝取和分發(fā)了未經(jīng)授權(quán)的受版權(quán)保護(hù)的代碼，違反了美國(guó)《數(shù)字千年版權(quán)法案》（DMCA）規(guī)定和開源許可證條款，同時(shí)涉嫌不當(dāng)獲利。法院在裁定核準(zhǔn)階段認(rèn)定原告關(guān)于被告故意移除或修改版權(quán)管理信息、違反許可協(xié)議的指控成立，訴訟程序應(yīng)繼續(xù)推進(jìn)。本案中，美國(guó)法院以開源許可證的法律效力為基礎(chǔ)，認(rèn)為在使用開源代碼進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)應(yīng)遵守相關(guān)開源許可證條款，保留版權(quán)管理信息。

第二，開源模型的使用邊界有待明確。在基于通用公共許可證（GPL）等強(qiáng)傳染性開源協(xié)議發(fā)布的開源模型中，開源模型使用者閉源使用或是在有商業(yè)限制條款時(shí)商業(yè)使用，原模型權(quán)利人權(quán)利被保護(hù)的正當(dāng)性和邊界問題需要司法實(shí)踐予以確認(rèn)。這可從開源軟件時(shí)代的司法判決中窺見一二。在蘇州某網(wǎng)絡(luò)科技有限公司訴浙江某通信科技有限公司一案中，法院明確“軟件開發(fā)者自身是否違反GPLv2協(xié)議和是否享有軟件著作權(quán)，是相對(duì)獨(dú)立的兩個(gè)法律問題”，即著作權(quán)人與上游開源軟件開發(fā)者間的潛在違約責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)并不能阻礙其與下游間著作權(quán)侵權(quán)糾紛之權(quán)利來源正當(dāng)性。這一裁判思路在模型時(shí)代仍具有延續(xù)價(jià)值，但需結(jié)合人工智能技術(shù)的特殊性進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整。GPL協(xié)議的傳染性需要對(duì)何為“衍生作品”進(jìn)行界定，在軟件領(lǐng)域表現(xiàn)為源代碼的實(shí)質(zhì)修改與整合。而模型場(chǎng)景下，衍生作品的認(rèn)定面臨技術(shù)挑戰(zhàn)，當(dāng)使用者通過微調(diào)修改模型參數(shù)、調(diào)整模型結(jié)構(gòu)或補(bǔ)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，其產(chǎn)出模型是否構(gòu)成原模型的衍生作品？而模型固有的黑箱特性，更令衍生作品的司法界定被技術(shù)迷霧所籠罩，對(duì)裁判者提出了更高的要求。

第三，開源模型個(gè)人信息侵權(quán)隱患突出。開放性在降低技術(shù)門檻的同時(shí)，也將個(gè)人信息的收集、存儲(chǔ)和使用置于廣泛參與者的視野之中，特別是在二次開發(fā)和跨領(lǐng)域集成過程中，可能因數(shù)據(jù)使用不當(dāng)引發(fā)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)主權(quán)相關(guān)的侵權(quán)爭(zhēng)議。個(gè)人信息作為人工智能模型的合規(guī)難點(diǎn)，無論是在開源或閉源模型中都有所體現(xiàn)，例如意大利數(shù)據(jù)保護(hù)局對(duì)OpenAI施以高額處罰和微軟、谷歌所面臨的可能的訴訟。開源模型打破了傳統(tǒng)閉源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)控制閉環(huán)。當(dāng)預(yù)訓(xùn)練模型的開源釋放包含原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)殘留時(shí)，后續(xù)開發(fā)者對(duì)模型的下載、微調(diào)、再分發(fā)等行為，實(shí)際上完成了對(duì)原始數(shù)據(jù)碎片的多次“無意識(shí)繼承”。已有證據(jù)顯示，通過“模型反演攻擊”惡意利用目標(biāo)模型可實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)重建，因此，開源模型的個(gè)人信息侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)不容忽視。

第四，開源模型在競(jìng)爭(zhēng)、倫理和安全方面面臨挑戰(zhàn)。壟斷與不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)凸顯了開源模型在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局中的復(fù)雜角色，其網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與生態(tài)聚合特性可能帶來事實(shí)上的市場(chǎng)集中，開源社區(qū)的壟斷行為最突出體現(xiàn)在經(jīng)營(yíng)者濫用市場(chǎng)支配地位上。在偏見與歧視方面，開源模型的算法和數(shù)據(jù)在無意間可能反映或放大現(xiàn)存社會(huì)偏見，這種偏見一旦嵌入特定領(lǐng)域的決策系統(tǒng)中，不僅會(huì)侵害個(gè)體權(quán)益，也會(huì)對(duì)公平正義構(gòu)成潛在威脅。一方面，對(duì)惡意使用而言，模型的固有漏洞安全風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)峻，以Meta Llama框架暴露的嚴(yán)重漏洞為例，遠(yuǎn)程攻擊者通過執(zhí)行代碼可實(shí)施資源盜竊、數(shù)據(jù)篡改乃至操控托管模型。另一方面，開源模型的可得性和可調(diào)整性為惡意使用提供了技術(shù)溫床，開源模型可能被用于意想不到的領(lǐng)域或目的，從生成虛假信息到實(shí)施攻擊行為，其可能引發(fā)的侵權(quán)問題在傳播范圍和影響程度上更加難以預(yù)測(cè)。

綜上所述，開源模型所涉法律糾紛與閉源模型服務(wù)提供者的并無本質(zhì)不同，但其“開放共享”的特質(zhì)與“去中心化”的生態(tài)結(jié)構(gòu)使得法律關(guān)系的認(rèn)定面臨閉源場(chǎng)景中未曾凸顯的困境。開源許可證約束力與商業(yè)實(shí)踐靈活性之間存在沖突，開放生態(tài)的協(xié)作紅利與風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散的共生效應(yīng)之間內(nèi)生張力。開源模型所涉侵權(quán)樣態(tài)的復(fù)雜性與開放技術(shù)的應(yīng)用路徑密不可分，進(jìn)一步使得侵權(quán)責(zé)任的認(rèn)定成為一個(gè)多主體、多場(chǎng)景交疊的問題。

（二）現(xiàn)行法律框架下開源人工智能模型的責(zé)任認(rèn)定

在目前世界各國(guó)的法律實(shí)踐中，針對(duì)開源人工智能模型的歸責(zé)路徑可被歸為兩類：其一是對(duì)開源與閉源模型不做區(qū)分，而共用人工智能的一般責(zé)任認(rèn)定規(guī)則；其二是承繼開源軟件的歸責(zé)模式，高度依賴司法實(shí)踐所形成的“合同—侵權(quán)”競(jìng)合歸責(zé)路徑。兩條路徑在立法與司法實(shí)踐中交叉共存而無排他關(guān)系。因此某一路徑的突破并不意味著否認(rèn)另一路徑的存在，抑或默示另一路徑上升為主要規(guī)則。

第一，我國(guó)現(xiàn)行法律體系中，并未對(duì)開源人工智能模型的民事責(zé)任和行政責(zé)任予以單獨(dú)的制度設(shè)計(jì)。在尚未充分掌握技術(shù)規(guī)律、社會(huì)共識(shí)尚未達(dá)成的情形下，過早通過繁復(fù)的責(zé)任區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)有違立法對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)的尊重，也難免與社會(huì)認(rèn)知規(guī)律相悖。對(duì)模型開放性不加區(qū)分，而適用針對(duì)人工智能的統(tǒng)一責(zé)任認(rèn)定規(guī)則，是當(dāng)下立法規(guī)律所展現(xiàn)的階段性選擇，亦是立法者在面對(duì)技術(shù)快速更迭和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)不確定性時(shí)的審慎應(yīng)對(duì)。在民事責(zé)任領(lǐng)域，現(xiàn)行立法并未對(duì)人工智能作出特別規(guī)定，對(duì)開源人工智能模型更無特殊法律適用。就人工智能侵權(quán)歸責(zé)原則而言，學(xué)界說法不一。單一適用過錯(cuò)責(zé)任原則會(huì)導(dǎo)致加重當(dāng)事人舉證責(zé)任、無法給予使用者或消費(fèi)者應(yīng)有保障的問題；單一適用無過錯(cuò)責(zé)任原則，如產(chǎn)品責(zé)任原則無法適應(yīng)生成式人工智能自主學(xué)習(xí)、自主創(chuàng)作的特點(diǎn)，可能導(dǎo)致責(zé)任過重從而限制了生成式人工智能的發(fā)展。在行政責(zé)任層面，《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》對(duì)生成式人工智能服務(wù)提供者施加訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理活動(dòng)合規(guī)、違法處置、建立健全投訴機(jī)制等義務(wù)，從法條表述來看，開源模型服務(wù)提供者并不被排除在本法適用范圍之外。民事責(zé)任與行政責(zé)任雖分屬私法與公法領(lǐng)域，但行政合規(guī)義務(wù)的設(shè)定往往會(huì)直接影響到民事責(zé)任認(rèn)定中注意義務(wù)的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

在世界范圍內(nèi)，對(duì)開源與閉源模型一體適用統(tǒng)一責(zé)任認(rèn)定規(guī)則已成為多數(shù)國(guó)家的首要選擇。以美國(guó)為代表的部分國(guó)家采取了明示做法，已被廢止的《關(guān)于安全、可靠和可信的AI行政命令》就廣泛提供模型權(quán)重的兩用基礎(chǔ)模型征求意見，美國(guó)商務(wù)部下屬的國(guó)家電信和信息管理局（NTIA）提交《雙重用途基礎(chǔ)模型廣泛開放權(quán)重報(bào)告》，建議聯(lián)邦政府積極監(jiān)測(cè)并保持快速響應(yīng)雙重用途基礎(chǔ)模型生態(tài)系統(tǒng)中特定風(fēng)險(xiǎn)的能力，通過收集、評(píng)估證據(jù)并根據(jù)評(píng)估采取行動(dòng)來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，在有明確證據(jù)和評(píng)估結(jié)果公示之前，對(duì)開源模型既不苛以更高的風(fēng)險(xiǎn)義務(wù)也不減輕其發(fā)布者義務(wù)。更多國(guó)家則是以默示的方式認(rèn)定其適用統(tǒng)一責(zé)任規(guī)則。加拿大在《人工智能與數(shù)據(jù)法案》中明確規(guī)定，不構(gòu)成完整人工智能系統(tǒng)的開源模型不屬于法案規(guī)制范圍；但若將開源模型整合用于構(gòu)建高影響力的人工智能系統(tǒng)，則使用者須遵循本法所規(guī)定的合規(guī)義務(wù)。巴西基于風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)的《人工智能法案》亦未對(duì)開源模型作出特殊的責(zé)任認(rèn)定；韓國(guó)的《人工智能基本法》雖然對(duì)高影響人工智能施加諸多義務(wù)，但同樣未針對(duì)開源模型另立特別規(guī)定。這種“開源—閉源并論”的立法與政策路徑，在技術(shù)前景與社會(huì)影響尚存不確定性的背景下，體現(xiàn)了立法者對(duì)于新興領(lǐng)域所持的審慎而穩(wěn)健的態(tài)度。

第二，開源模型責(zé)任認(rèn)定的第二條路徑是沿用開源軟件中的“合同—侵權(quán)”相競(jìng)合作為責(zé)任認(rèn)定的基礎(chǔ)，然而，歸責(zé)路徑的承繼使得開源軟件中諸多未言明的問題在開源模型時(shí)代進(jìn)一步暴露。合同違約之訴下，違背開源許可證條款的濫用行為構(gòu)成合同違約，相應(yīng)的“合同”中的違約條款啟用，如著作權(quán)“復(fù)活”。與合同違約相對(duì)立的是侵權(quán)之訴，在司法實(shí)踐中常表現(xiàn)為未經(jīng)許可擅自實(shí)施復(fù)制、修改、發(fā)行等侵犯原權(quán)利人著作權(quán)的行為。盡管開源軟件時(shí)代已有部分司法判例，但案例集中在少數(shù)幾個(gè)侵權(quán)或違約問題上，仍有諸多未言明的問題。其中，許可證無擔(dān)保和豁免條款邊界問題至關(guān)重要。開源許可證大多會(huì)包含免責(zé)和責(zé)任擔(dān)保條款，以GPLv3許可證為例，其第15條明確規(guī)定“全部風(fēng)險(xiǎn)，如程序的質(zhì)量和性能問題，皆由你承擔(dān)”，其第16條明確規(guī)定“除非適用法律或書面協(xié)議要求，任何版權(quán)持有人或本程序按本協(xié)議可能存在的第三方修改和再發(fā)布者，都不對(duì)你的損失負(fù)有責(zé)任”。該類無擔(dān)保與責(zé)任豁免條款廣泛出現(xiàn)于開源許可證中，但關(guān)于此類條款的效力目前尚無司法判決予以支持或反對(duì)，若法院像承認(rèn)GPL協(xié)議傳染性一樣將其視為雙方當(dāng)事人合意，法律介入的邊界為何尚未明確。在開源模型時(shí)代，人工智能風(fēng)險(xiǎn)種類的變化可能進(jìn)一步放大法律邊界模糊的問題。模型輸出不僅可能包含傳統(tǒng)軟件常見的“瑕疵或漏洞”，還可能生成侵權(quán)、歧視、虛假信息或其他違法內(nèi)容。一旦陷入群體訴訟，許可證的免責(zé)條款能否成為開發(fā)者與發(fā)布者有效的“防火墻”，其合法性與合理性將面臨廣泛質(zhì)疑。若無立法或行政層面的依據(jù)，僅依賴法院在個(gè)案中權(quán)衡社會(huì)公共利益、技術(shù)發(fā)展與各方責(zé)任邊界，易導(dǎo)致裁判標(biāo)準(zhǔn)和適用范圍的不確定性。

綜上所述，當(dāng)前開源人工智能模型的責(zé)任認(rèn)定規(guī)則路徑明確。一方面，立法者基于技術(shù)規(guī)律與社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的有限性，階段性地對(duì)開源與閉源模型適用統(tǒng)一責(zé)任規(guī)則，通過行政合規(guī)義務(wù)的設(shè)定間接影響民事責(zé)任認(rèn)定。另一方面，司法實(shí)踐延續(xù)開源軟件時(shí)代“合同—侵權(quán)”相競(jìng)合的歸責(zé)路徑，試圖以既有規(guī)則應(yīng)對(duì)新型風(fēng)險(xiǎn)，但開源許可證中的免責(zé)條款效力、責(zé)任豁免邊界等遺留問題在人工智能語境下進(jìn)一步顯現(xiàn)。

（三）開源模型適用傳統(tǒng)責(zé)任認(rèn)定規(guī)則所面臨的挑戰(zhàn)

技術(shù)的開放性與法律的規(guī)范性之間始終存在微妙的張力，而這一張力在開源人工智能模型的語境下被進(jìn)一步放大。無論是主觀狀態(tài)與責(zé)任形式的平衡、行為控制力與因果鏈條的沖突，還是合同約束力在多主體間的延展，都折射出開源模式對(duì)傳統(tǒng)法律邏輯的深刻挑戰(zhàn)。歸責(zé)邏輯的復(fù)雜化不僅考驗(yàn)現(xiàn)行規(guī)則的適應(yīng)性，也促使我們重新審視法律與技術(shù)協(xié)作的邊界與可能性。對(duì)模型開放性不加區(qū)分并非終點(diǎn)，而是一個(gè)過渡性、臨時(shí)性的立法策略。模型開放性勢(shì)必對(duì)人工智能責(zé)任鏈中的責(zé)任主體、主觀過錯(cuò)及因果關(guān)聯(lián)等多重要素產(chǎn)生深刻影響。開源與閉源無區(qū)別的歸責(zé)模式在政策、法理和社會(huì)治理維度必將面臨更嚴(yán)峻的檢驗(yàn)與沖擊。隨著立法水平的提升與法律體系的進(jìn)一步完善，未來勢(shì)必要逐步考量模型開放度在責(zé)任認(rèn)定中的作用，通過更為細(xì)化的規(guī)則體系來應(yīng)對(duì)不斷涌現(xiàn)的技術(shù)與風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。

第一，開源模型開發(fā)者對(duì)下游使用者的有限控制力與傳統(tǒng)責(zé)任所強(qiáng)調(diào)的因果關(guān)聯(lián)間的內(nèi)生矛盾。技術(shù)擴(kuò)散本身具有不可逆性，而開源模型作為技術(shù)擴(kuò)散的典型促進(jìn)者，一經(jīng)發(fā)布，其傳播和使用便脫離開發(fā)者的實(shí)際掌控范圍。首先，開源模式賦予了下游開發(fā)者在未經(jīng)充分的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的情況下，進(jìn)行微調(diào)和二次開發(fā)甚至與其他系統(tǒng)進(jìn)行集成的自由。下游開發(fā)者可能在指導(dǎo)缺失情況下將模型應(yīng)用于未曾預(yù)料的任務(wù)和環(huán)境，從而使得風(fēng)險(xiǎn)脫離模型開發(fā)者的可預(yù)見范圍。其次，開源模型開發(fā)者的控制力不足以有效避免結(jié)果發(fā)生。不同于算法決策控制者或是信息控制者，有限控制力不僅使開源模型開發(fā)者難以及時(shí)阻止?jié)撛陲L(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，更使其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的后續(xù)干預(yù)和補(bǔ)救近乎無法實(shí)現(xiàn)。此外，模型傳播和使用過程中存在大量異常的介入因素，例如惡意使用、脫離發(fā)布者學(xué)習(xí)交流目的的非預(yù)期使用等，此類介入因素進(jìn)一步割裂了開發(fā)者與最終后果之間的因果鏈條。因此，當(dāng)技術(shù)的開放性超越了開發(fā)者的掌控能力，因果關(guān)系的鏈條就不再是線性傳遞，而是被多重介入因素切割得支離破碎的片段，從而使歸責(zé)的邏輯根基陷入不可調(diào)和的困境。

第二，開源模型開發(fā)者的非營(yíng)利屬性在一定程度內(nèi)降低其注意義務(wù)。開源理念形成可追溯至20世紀(jì)五六十年代，當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)軟件主要在開發(fā)者和研究人員之間共享，20世紀(jì)80年代初，面對(duì)大型公司逐步壟斷專有軟件市場(chǎng)的趨勢(shì)，理查德·斯托爾曼發(fā)起GNU項(xiàng)目并于1985年創(chuàng)立自由軟件基金會(huì)，提出“自由軟件”的理念并積極推動(dòng)自由軟件及其源代碼的開放。1997年，Debian GNU/Linux 系統(tǒng)的生產(chǎn)者創(chuàng)建了Debian社會(huì)契約，并建立了以“自由軟件”為核心的開源最初規(guī)范性定義。現(xiàn)如今，開源組織（OSI）致力于構(gòu)建開源人工智能概念，明確將非營(yíng)利性作為關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)。從開源軟件到開源人工智能，開源始終貫穿著對(duì)技術(shù)壟斷的消解和對(duì)公共利益的追求。類似于非營(yíng)利性的“公共場(chǎng)所”管理者的注意義務(wù)應(yīng)基于謙抑性原則而限于合理限度范圍內(nèi)，開源模型開發(fā)者的注意義務(wù)也應(yīng)結(jié)合其公益屬性適當(dāng)限縮，避免因過高的合規(guī)成本抑制技術(shù)公共品供給。

第三， 開源許可證的合同屬性決定其不足以作為對(duì)第三人責(zé)任認(rèn)定的依據(jù)。開源許可證的法律效力在開源軟件時(shí)代已在學(xué)界和司法實(shí)踐中達(dá)成共識(shí)。在初期，許可證屬性存在合同與單方許可之爭(zhēng)，到羅盒案后，法院明確許可證實(shí)為雙方形成的附解除條件的非典型著作權(quán)許可使用合同，屬于合同法的調(diào)整范圍。在域外，意大利的Ovation v. Marco Poglie案和法國(guó)的Entr’Ouvert v. Orange S.A.案均確認(rèn)了GPL協(xié)議的知識(shí)產(chǎn)權(quán)效力，美國(guó)通過Jacobsen v. Katzer案和Artifex v. Hancom案等案件進(jìn)一步明確了開源許可證的著作權(quán)許可合同屬性，而德國(guó)的Welte v. D-Link案則確立了開源許可證作為附解除條件合同的法律性質(zhì)。合同的相對(duì)性是其區(qū)別于物權(quán)、人格權(quán)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)的標(biāo)志性特征，許可證對(duì)許可證外第三人的約束力需關(guān)注合同相對(duì)性特質(zhì)。開放源碼軟件中，許可證依據(jù)其對(duì)衍生軟件的限制性的差異可被劃分為寬松型、限制型和弱限制型三類，而在開源模型中，許可證的種類可能發(fā)生了變化。以Hugging Face平臺(tái)為例，其上所涉及的70余個(gè)開源許可協(xié)議，可大致分為以Apache-2.0、MIT為例的寬松型開源許可協(xié)議，以GPL為例的限制型開源許可協(xié)議和以O(shè)penRail、Llama為例的新型人工智能許可協(xié)議。新型人工智能許可協(xié)議在使用范圍、規(guī)模、用戶類型等方面施加限制，或是出于負(fù)責(zé)任開源信念考慮或是服務(wù)于商業(yè)需要。例如，Llama-2許可證附加了商業(yè)限制，月活躍用戶數(shù)超過7億的公司需要向Meta公司申請(qǐng)一個(gè)額外的許可。與傳統(tǒng)寬松型或限制型開源協(xié)議不同，新型人工智能許可協(xié)議條款意圖對(duì)開源模型濫用進(jìn)行規(guī)制，當(dāng)下游模型使用者出現(xiàn)超出許可證授權(quán)范圍的濫用行為時(shí)，第三人能否援引開源許可證對(duì)權(quán)利來源合法性形成有效抗辯尚且存疑。

二

開源人工智能責(zé)任體系更新的理論基礎(chǔ)與現(xiàn)實(shí)考量

（一）法律定位需契合開源模型的公共屬性

2017年，我國(guó)在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中首次提出開源人工智能概念，并將開源開放作為我國(guó)人工智能發(fā)展的基本原則，倡導(dǎo)開源共享理念。科技部與國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)等部門相繼出臺(tái)政策，通過構(gòu)建開源平臺(tái)、激勵(lì)行業(yè)龍頭參與及制定行業(yè)規(guī)范等措施，系統(tǒng)化推進(jìn)開源人工智能發(fā)展。2021年，《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》首次明確提出支持?jǐn)?shù)字技術(shù)開源發(fā)展，將開源社區(qū)等“創(chuàng)新聯(lián)合體”作為加強(qiáng)關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用的重要手段，明確要求完善開源知識(shí)產(chǎn)權(quán)和法律體系。政策層面對(duì)開源平臺(tái)構(gòu)建的激勵(lì)、對(duì)開源生態(tài)的扶持、對(duì)開源社區(qū)創(chuàng)新聯(lián)合體的定位等無一不印證著開源模型的公共屬性。開源模型的公共屬性使其在法律定位上區(qū)別于一般閉源模型。開源人工智能模型責(zé)任體系更新需特別關(guān)注其公共性特征，秉承“發(fā)展和安全并重”理念為開源模型可持續(xù)發(fā)展提供法律保障。

第一，開源模型具有通用性。開源模型的通用性并不意味著所有開源模型都可適用于任何領(lǐng)域，而是從其開放性的本質(zhì)屬性出發(fā)，研究其廣泛適用的潛能。首先，開源模型具有多重適用性，具有從“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)服務(wù)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤吧鐣?huì)整體基礎(chǔ)設(shè)施”的潛能，無論是為企業(yè)、公共機(jī)構(gòu)還是個(gè)人，開源模型都無歧視性地提供服務(wù)和技術(shù)支持。其次，開源模型憑借規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、低準(zhǔn)入門檻和可衍生性，激勵(lì)更多主體參與貢獻(xiàn)進(jìn)而滲透各行各業(yè)，其使用不會(huì)妨礙他人亦不削弱他人的可用性，故構(gòu)成“社會(huì)公共物品”通用化的關(guān)鍵要素之一。最后，開源模型并不受物理上的空間或時(shí)間邊界限制，開源平臺(tái)作為開源生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施為共享掃清障礙，開源模型通常以通用的框架（如MindSpore、Pytorch等）為載體，實(shí)現(xiàn)不同軟件生態(tài)和硬件環(huán)境之間的互聯(lián)互通。因此，開源模型通過其多重適用性、規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)以及跨平臺(tái)的互聯(lián)互通，確立了其作為通用性技術(shù)工具的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

第二，開源模型具有賦能性。這種變革性力量首先體現(xiàn)在對(duì)企業(yè)創(chuàng)新成本的結(jié)構(gòu)性壓縮。企業(yè)不僅得以免除閉源模型高昂的許可費(fèi)用，直接獲取技術(shù)使用權(quán)，更通過開源技術(shù)顯著縮短研發(fā)周期。研究表明，借助開源技術(shù)的企業(yè)可在幾小時(shí)內(nèi)使用筆記本電腦實(shí)現(xiàn)模型定制，從而節(jié)省用于訓(xùn)練模型的巨額成本。麥肯錫的調(diào)研結(jié)果顯示，多數(shù)受訪者認(rèn)為使用開源技術(shù)可以降低其組織中使用相關(guān)軟件工具的成本。其次，開源賦能人工智能發(fā)展還反映在資源優(yōu)化配置。依據(jù)交易成本理論，開源模型事先約定為零的交易價(jià)格和協(xié)作式開發(fā)項(xiàng)目管理方法減少了交易成本，促進(jìn)了資源的高效流動(dòng)。開源平臺(tái)為開發(fā)者提供了基于共同標(biāo)準(zhǔn)和接口的協(xié)作空間，使得不同技術(shù)體系能夠在保障互操作性的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)整合與創(chuàng)新，瓦解了封閉系統(tǒng)的技術(shù)孤島效應(yīng)。同時(shí)，開源模型通過消解技術(shù)壁壘打破“數(shù)字鴻溝”，為全球模型開發(fā)者提供平等參與技術(shù)創(chuàng)新的機(jī)會(huì)，進(jìn)而促進(jìn)全球人工智能資源流動(dòng)和跨國(guó)合作。

第三，開源模型具有公地屬性。所謂“公地”即公有之地，最初提出時(shí)用于指代“長(zhǎng)期存在、自我組織和自我管理”的資源，而后被延伸至多個(gè)領(lǐng)域。公地作為一種制度化的社區(qū)治理形式，核心在于其獨(dú)特的資源共享機(jī)制。開源模型繼承分布式、開放性、非排他性的使用方式，由于其公共屬性而被攝入公地理論的討論范疇，“公地悲劇”的前提條件是資源的有限性和相斥性，開源人工智能領(lǐng)域?qū)儆趧?chuàng)新公地，創(chuàng)新公地資源一般是無形的，是可供社區(qū)成員多次重復(fù)使用的。盡管“無形”并不能直接等同于“無限”，但資源形態(tài)的無形性在實(shí)然層面消解物理損耗，社區(qū)成員的協(xié)同開發(fā)非但不會(huì)減損資源價(jià)值，反而通過分支衍生實(shí)現(xiàn)價(jià)值增殖。可持續(xù)發(fā)展通常指既滿足當(dāng)代人的需要，又不對(duì)后代人滿足其自身需要的能力構(gòu)成危害的發(fā)展。可持續(xù)性對(duì)判斷結(jié)局是“公地喜劇”還是“公地悲劇”至關(guān)重要。在“入不敷出”與“生生不息”之間，開源社群的可持續(xù)健康發(fā)展依賴于源源不斷的資源供給與社群規(guī)范、法律保障的合力。

（二）行政合規(guī)需考量開源模型透明度增益

人工智能的透明度內(nèi)生于模型開放性。人工智能模型黑匣子之固有屬性與人類不愿采用不能直接解釋、處理和信任的技術(shù)之心理學(xué)現(xiàn)象使得人工智能透明度問題一直備受關(guān)注。超1.7萬人樣本容量的全球范圍調(diào)查中有73%的受訪者表明，如果人工智能系統(tǒng)符合可解釋和透明度標(biāo)準(zhǔn)，便會(huì)得到他們更多的信任。開放科學(xué)所倡導(dǎo)的合理研究、可復(fù)制性和透明度等價(jià)值觀對(duì)于開發(fā)安全、負(fù)責(zé)任的人工智能系統(tǒng)至關(guān)重要，同樣也常被作為行政合規(guī)的價(jià)值追求和重要義務(wù)。開源模型的透明度增益在一定程度上能夠減輕其行政合規(guī)義務(wù)。其透明度的提升，一方面便于監(jiān)管機(jī)構(gòu)依據(jù)披露信息精準(zhǔn)評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)，另一方面借助社群監(jiān)督機(jī)制促進(jìn)自我糾錯(cuò)與優(yōu)化。

第一，技術(shù)層面上，開源具有固有的透明度增益。開源模型允許任何人訪問源代碼，意味著任何開發(fā)者、研究人員甚至普通用戶都能夠查看模型的內(nèi)部機(jī)制。使用者可以針對(duì)模型的性能、魯棒性、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等方面進(jìn)行獨(dú)立評(píng)估，或是溯源至數(shù)據(jù)預(yù)處理、超參數(shù)設(shè)置等環(huán)節(jié)以查明漏洞緣由。模型開放性框架下可重復(fù)性檢查并要求開發(fā)者提供詳細(xì)的訓(xùn)練和評(píng)估過程說明，人工智能倫理指南，數(shù)據(jù)卡和公開模型訓(xùn)練所使用的數(shù)據(jù)集的來源、性質(zhì)、構(gòu)成，以及潛在的偏見。聚焦封閉模型的有關(guān)研究表明，閉源模型在評(píng)估、基準(zhǔn)設(shè)定和測(cè)試環(huán)節(jié)面臨許多技術(shù)上的限制，對(duì)模型可訪問性、可復(fù)制性、可靠性和可信度造成不利影響。具體而言，API（應(yīng)用程序編程接口）調(diào)用通常將模型的內(nèi)部機(jī)制封閉在服務(wù)端，用戶僅能通過接口獲取模型的輸出，卻無法洞察其算法邏輯、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、參數(shù)配置等關(guān)鍵細(xì)節(jié)。這種“黑箱”特性限制了用戶對(duì)模型的探究學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力的同時(shí)，也使得其獨(dú)立驗(yàn)證模型的性能參數(shù)和審查的目的落空。

第二，從社區(qū)協(xié)作角度出發(fā)，社區(qū)協(xié)作下的風(fēng)險(xiǎn)反饋機(jī)制提升開源模型透明度。開源本身的強(qiáng)社群屬性集社群智慧為一體，以貢獻(xiàn)和審計(jì)文化在一個(gè)個(gè)“孤島”間建立聯(lián)系、填補(bǔ)盲區(qū)，緩解人們對(duì)未經(jīng)檢查的算法和數(shù)據(jù)主導(dǎo)世界的恐懼。開源模型發(fā)布于社群之中，模型系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)與非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)同樣均暴露于社群監(jiān)視之下。在人工智能風(fēng)險(xiǎn)治理之中，模型開發(fā)和應(yīng)用層面所生成的復(fù)雜、多變、難知的風(fēng)險(xiǎn)是治理的難點(diǎn)與痛點(diǎn)。面向人工智能的風(fēng)險(xiǎn)治理以風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與判別為前提，而在傳統(tǒng)的算法治理工具中，算法的倫理審查、影響評(píng)估、審計(jì)等審查監(jiān)視類工具在人工智能模型面前面臨能力門檻、成本限制和時(shí)效性要求。與之相對(duì)，開源模型的風(fēng)險(xiǎn)治理中，利用人工智能社區(qū)捕捉錯(cuò)誤、偏差和安全問題，借助同領(lǐng)域方向下開發(fā)者知識(shí)儲(chǔ)備邁過能力門檻，以開發(fā)者使用開源模型所必需的審查流程降低發(fā)覺成本，以動(dòng)態(tài)更迭和開發(fā)者間便捷交流滿足時(shí)效性要求。此外，部分開源社區(qū)自發(fā)承擔(dān)起風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)管理職責(zé)。例如，魔塔社區(qū)在文件上傳、信息填寫、Demo服務(wù)等環(huán)節(jié)進(jìn)行內(nèi)容合規(guī)審查；Hugging Face采用一般性審核和舉報(bào)下內(nèi)容深度審核相結(jié)合的方式，以干預(yù)、聽證、標(biāo)記、采取措施等流程對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分級(jí)管控。因此，開源模型不僅依賴社群智慧有效消解技術(shù)中的盲區(qū)，還在全球范圍內(nèi)建立起了一種能夠?qū)崟r(shí)反饋、及時(shí)調(diào)整的風(fēng)險(xiǎn)治理機(jī)制，彰顯了透明度與負(fù)責(zé)任治理理念在人工智能治理中的核心價(jià)值。

（三）責(zé)任認(rèn)定需適配責(zé)任主體能力

開源責(zé)任體系中，開源模型開發(fā)者（含GPL協(xié)議下的衍生開發(fā)者）、開源平臺(tái)、開源模型使用者等多重主體都面臨被追責(zé)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)其行為的責(zé)任認(rèn)定應(yīng)充分考慮各責(zé)任主體在可預(yù)見性與控制力方面的差異。

第一，開源模型開發(fā)者對(duì)下游控制力有限。開源模型一經(jīng)發(fā)布和擴(kuò)散，開發(fā)者對(duì)后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)的防范與處置往往鞭長(zhǎng)莫及。開源模型開發(fā)者的有限控制力貫穿于模型分發(fā)全流程。模型發(fā)布階段，即便開發(fā)者預(yù)設(shè)了充足的測(cè)試和驗(yàn)證，也難以周延地預(yù)測(cè)模型在后續(xù)多元場(chǎng)景中的潛在行為。一方面，模型在不同數(shù)據(jù)、任務(wù)和交互環(huán)境下的表現(xiàn)存在不確定性；另一方面，發(fā)起開源的團(tuán)隊(duì)或個(gè)人往往抱持學(xué)術(shù)共享、學(xué)習(xí)交流等內(nèi)在動(dòng)機(jī)和競(jìng)爭(zhēng)、聲譽(yù)等比較動(dòng)機(jī)，缺少將所有潛在應(yīng)用場(chǎng)景納入風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的資源與動(dòng)力。模型使用與傳播階段，基于開源模型具備高度的可塑性，社區(qū)貢獻(xiàn)者可以根據(jù)個(gè)人需求對(duì)模型進(jìn)行剪裁、優(yōu)化，甚至重新訓(xùn)練、重組權(quán)重。此種“多次再分發(fā)、再變體”的特性大幅拓展了模型的擴(kuò)散路徑，開發(fā)者無法對(duì)所有模型分支進(jìn)行統(tǒng)一管理，也難以及時(shí)獲知模型在何處、被何人以及以何種方式加以利用。事后救濟(jì)階段，相較于傳統(tǒng)軟件開發(fā)可以通過強(qiáng)制性版本升級(jí)、集中推送安全補(bǔ)丁等方式快速阻斷危害，開源模型卻難以“召回”已經(jīng)散落在各處的權(quán)重與代碼。開發(fā)者或管理團(tuán)隊(duì)雖能宣布停止維護(hù)、發(fā)布緊急公告，但在缺乏統(tǒng)一監(jiān)管及責(zé)任追溯機(jī)制的情形下，“撤回”或“銷毀”模型于事無補(bǔ)，更新補(bǔ)丁亦難以強(qiáng)制推送到所有社區(qū)分支。

第二，開源平臺(tái)對(duì)開源模型審查能力有限。首先，長(zhǎng)期以來開源模型以同行評(píng)審為核心特質(zhì)，而非由特定主體集中實(shí)施審查。對(duì)開源平臺(tái)而言，其功能定位主要在提供托管與協(xié)作支持，而非承擔(dān)項(xiàng)目?jī)?nèi)容的全面審查職責(zé)。大多數(shù)開源平臺(tái)僅扮演“存儲(chǔ)與分發(fā)”的中介角色，并不直接參與模型的開發(fā)或?qū)嶋H應(yīng)用，因而更接近于“技術(shù)中介”的法律屬性。人工智能模型技術(shù)門檻高、專業(yè)性強(qiáng)，其潛在風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別需要深厚技術(shù)積累和強(qiáng)大算力作為后盾，而此類資源在平臺(tái)層面較為有限。當(dāng)前，開源平臺(tái)能夠?qū)嵤┑膶彶榇胧┒酁榈统杀尽⒏吒采w率的“關(guān)鍵字篩查”“依賴關(guān)系分析”或“風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)識(shí)”提示，僅能發(fā)現(xiàn)顯性問題而難以勝任深層次的評(píng)估需求。其次，大規(guī)模審查任務(wù)會(huì)顯著增加平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)成本、降低社區(qū)活力，同時(shí)，過度審查機(jī)制易導(dǎo)致技術(shù)環(huán)境謹(jǐn)慎保守化，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的包容性與信息自由流動(dòng)構(gòu)成實(shí)質(zhì)性阻礙。開源開發(fā)者因顧慮審查壓力可能流向其他更“自由”的技術(shù)空間，進(jìn)而削弱本土開源生態(tài)的全球競(jìng)爭(zhēng)力。最后，開源社區(qū)跨國(guó)界協(xié)作的屬性使平臺(tái)責(zé)任在全球范圍內(nèi)更加復(fù)雜。法域差異、管轄沖突及執(zhí)法能力的不均衡，直接影響平臺(tái)統(tǒng)一審查機(jī)制的可行性與實(shí)施效果。因此，開源模型平臺(tái)的法律定位與責(zé)任是法律亟須回應(yīng)的關(guān)鍵。在情感紐帶基礎(chǔ)上構(gòu)建的社群運(yùn)作雖然高效，但在日益多元化、分散化的現(xiàn)代社會(huì)背景下，個(gè)人主義趨勢(shì)不斷增強(qiáng)，社群間的情感聯(lián)系逐漸削弱。如何在情感聯(lián)系較弱的情況下激發(fā)社群的活力，以追求超越個(gè)人權(quán)益的公共利益，是開源組織面對(duì)的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。法律適時(shí)介入開源模型治理體系，以合規(guī)建議、責(zé)任減免等手段打消開源模型提供者顧慮，對(duì)刺激開源生態(tài)發(fā)展而言至關(guān)重要。

第三，開源模型使用者責(zé)任應(yīng)與應(yīng)用情境相匹配。開源模型使用者的責(zé)任分配應(yīng)當(dāng)與具體應(yīng)用情境中的風(fēng)險(xiǎn)水平相掛鉤，與風(fēng)險(xiǎn)治理理念相適配，基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。不同應(yīng)用場(chǎng)景中的風(fēng)險(xiǎn)并非簡(jiǎn)單的高低之分，而是具有多維度的復(fù)雜性，技術(shù)、法律、社會(huì)等多因素交織構(gòu)成了特定情境下的整體風(fēng)險(xiǎn)水平。責(zé)任分配應(yīng)根據(jù)不同場(chǎng)景下潛在風(fēng)險(xiǎn)影響程度進(jìn)行精細(xì)化的劃分。例如，在涉及生命健康、金融交易等領(lǐng)域，鑒于模型應(yīng)用可能導(dǎo)致嚴(yán)重且廣泛的后果，責(zé)任應(yīng)更側(cè)重于使用者對(duì)技術(shù)運(yùn)行的深入把控和對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)見。在以風(fēng)險(xiǎn)為核心的開源使用者責(zé)任認(rèn)定體系之外，可預(yù)見性和可控性也應(yīng)被納入考量。可預(yù)見性指開源模型使用者對(duì)潛在負(fù)面后果的認(rèn)知能力，這一能力受應(yīng)用場(chǎng)景中技術(shù)的透明性、模型的可解釋性等因素制約。在復(fù)雜的高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，使用者應(yīng)當(dāng)特別具備對(duì)系統(tǒng)潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的能力。可控性則進(jìn)一步要求使用者在實(shí)際操作中具備對(duì)模型的“控制”能力，控制力強(qiáng)弱的表征包含模型部署形式、訓(xùn)練數(shù)據(jù)控制權(quán)等多種形態(tài)。此外，不同使用者在技術(shù)能力、資源配置以及風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力上存在顯著差異。簡(jiǎn)單套用統(tǒng)一的責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)，容易導(dǎo)致對(duì)技術(shù)能力較弱的使用者施加過重的負(fù)擔(dān)，而忽視其實(shí)際承擔(dān)責(zé)任的能力。在開源軟件的使用與監(jiān)管中，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定至關(guān)重要，例如在金融領(lǐng)域，先后出臺(tái)了一部國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《金融行業(yè)開源軟件測(cè)評(píng)規(guī)范》和三部行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，充分反映了在敏感應(yīng)用情境下的特殊要求。因此，開源模型的快速發(fā)展與應(yīng)用場(chǎng)景的多樣化，要求行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)兼具前瞻性與靈活性、充分考慮到不同應(yīng)用情境中的風(fēng)險(xiǎn)差異，以充分滿足人工智能敏捷治理與適應(yīng)性治理的站位要求。

（四）歸責(zé)原則需適配我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)需要

放眼世界各國(guó)，開源促進(jìn)政策已成為刺激人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一柄鋒利的武器。歐盟對(duì)開源模型的法律責(zé)任豁免，美國(guó)商務(wù)部《人工智能擴(kuò)散框架》對(duì)人工智能模型權(quán)重實(shí)施出口管控，卻為開源模型打開缺口，《德克薩斯州負(fù)責(zé)任的人工智能治理法案》豁免開源模型開發(fā)者責(zé)任。此外，多國(guó)政府正通過資金支持、政策引導(dǎo)和社區(qū)參與等方式，以切實(shí)可行的措施直接刺激開源產(chǎn)業(yè)發(fā)展。一方面，政府的資金扶持發(fā)揮了直接而有效的作用。另一方面，政府通過成立基金會(huì)等形式為開源社區(qū)提供支持。

第一，開源社群自治規(guī)范效力需要法律予以認(rèn)定。開源產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀下，一些領(lǐng)先的開源社區(qū)規(guī)模宏大，并已發(fā)展出相對(duì)成熟的自治體系。開源社區(qū)以“蓄水池”的姿態(tài)，吸引模型開發(fā)者注入“活水”。開源貢獻(xiàn)者是各個(gè)社區(qū)的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)，為此，社區(qū)以硬件支持、培訓(xùn)與提升、榮譽(yù)證書、賽事活動(dòng)、現(xiàn)金激勵(lì)與工作機(jī)會(huì)等多種方式，試圖吸引更多活躍的開源貢獻(xiàn)者，同時(shí)配合開源組織與開源活動(dòng)以增強(qiáng)模型開發(fā)者的黏性和歸屬感。然而，以社群自治為核心并不意味著法律可以缺位。勞倫斯規(guī)制論下，“原點(diǎn)”受法律、社群規(guī)范、市場(chǎng)和架構(gòu)共同牽制，各約束分別給原點(diǎn)施加成本負(fù)擔(dān)，社群規(guī)范以聲譽(yù)損毀為代價(jià)通過共同體施加約束，法律則通過懲罰的威脅來提高成本。在開源模型社區(qū)中，社區(qū)規(guī)范來源于社區(qū)運(yùn)作理念和成員互動(dòng)基礎(chǔ)，是兼顧開源社區(qū)治理需要和參與者共同意愿的自發(fā)性自治規(guī)則。開源模型原點(diǎn)周圍，法律的角色從懲罰威脅者向自治維護(hù)者轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)算法規(guī)制下，法律的角色從互聯(lián)網(wǎng)1.0時(shí)代技術(shù)化角度審查轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)2.0時(shí)代工具化視角審查，開源軟件始終受規(guī)制算法之法律約束與制約。人工智能時(shí)代，算法從提高效率工具上升為決策者地位，法律應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的種類和程度具有高度不可預(yù)見性。在模型法律規(guī)制體系尚未構(gòu)建的背景之下，開源模型社群規(guī)則在開源貢獻(xiàn)者共同體內(nèi)，扮演著“基本法”的作用，反“小法”行為所導(dǎo)致的爭(zhēng)議浮現(xiàn)之時(shí)，司法實(shí)踐對(duì)“開源許可證”效力的及時(shí)回應(yīng)從某種程度上認(rèn)可了該類社群規(guī)范的契約和權(quán)利層面的法律屬性，法律據(jù)此向自治維護(hù)者靠攏。然而，自治的維護(hù)者絕非意味著政府與法律授權(quán)予平臺(tái)，這類似于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)要求其制定隱私政策自我規(guī)制的政府規(guī)制，當(dāng)爭(zhēng)議凸顯之時(shí)，法律應(yīng)保有對(duì)開源平臺(tái)的內(nèi)部自治規(guī)則與開源協(xié)議條款效力的實(shí)質(zhì)審查權(quán)力。

第二，開源是打破人工智能主權(quán)壟斷的必由之路。人工智能主權(quán)概念自數(shù)字主權(quán)控制需求外延至人工智能對(duì)象，服務(wù)于數(shù)字主權(quán)在人工智能特定方面的需要，該概念具有高度無形性與“戰(zhàn)略自主”般的吸引力。在美國(guó)《雙重用途基礎(chǔ)模型廣泛開放權(quán)重報(bào)告》形成前的意見征集階段，新美國(guó)安全中心（CNAS）等美國(guó)國(guó)家安全機(jī)關(guān)曾就人工智能主權(quán)發(fā)表觀點(diǎn)，認(rèn)為具有廣泛可用權(quán)重的人工智能模型使得美國(guó)的“競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手”獲得更多利益，故主張“切斷聯(lián)系”。數(shù)字主權(quán)同樣已成為歐盟政策的核心愿景，歐盟機(jī)構(gòu)本身并不使用“人工智能主權(quán)”一詞，而是將其作為數(shù)字主權(quán)的一個(gè)方面滲透在人工智能戰(zhàn)略文件之中，歐盟相關(guān)研究已意識(shí)到了開源革命對(duì)人工智能主權(quán)的顯著利好，并將其作為歐洲生成式人工智能技術(shù)獨(dú)立的戰(zhàn)略之一。面向他國(guó)的主權(quán)令各國(guó)監(jiān)管者擔(dān)憂。究其本質(zhì)，開源與全球化大勢(shì)和互聯(lián)網(wǎng)開放性屬性息息相關(guān)。信息技術(shù)推動(dòng)全球化進(jìn)展，而全球化反作用于技術(shù)發(fā)展，開源模型或者開源軟件僅是其中的一個(gè)受力點(diǎn)。開源模型社區(qū)由來自世界各地的開發(fā)者匯聚組成，互聯(lián)網(wǎng)的開放性與開源模型的開放性彼此交融，使得開發(fā)者互動(dòng)突破了物理上的國(guó)界。與可受專利許可限制的閉源模型相比，國(guó)家對(duì)開源模型難以控制，這可能會(huì)引發(fā)開源模型主要輸出國(guó)監(jiān)管者的擔(dān)憂。國(guó)家制裁管轄權(quán)的措施和路徑或許可從開源軟件制裁上發(fā)現(xiàn)端倪。

第三，多國(guó)以開源模型責(zé)任豁免方案應(yīng)對(duì)人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)的激烈競(jìng)爭(zhēng)。歐盟人工智能法案在適用范圍部分明確，免費(fèi)且開源許可發(fā)布的人工智能系統(tǒng)豁免于本法，除非系統(tǒng)本身屬于高風(fēng)險(xiǎn)人工智能系統(tǒng)、存在禁止的人工智能實(shí)踐或?qū)儆凇疤囟ā比斯ぶ悄芟到y(tǒng)的提供者。而對(duì)于通用開源人工智能模型提供者，法案將“不會(huì)帶來系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)”的舉證責(zé)任賦予模型提供者本身。與“透明度”這一豁免邏輯相匹配，通用開源人工智能模型提供者豁免于技術(shù)文件以及“信息和文件”，但不豁免于制定含“權(quán)利保留”條款的尊重歐盟版權(quán)法的政策，以及根據(jù)模板起草并公開用于模型訓(xùn)練的“足夠詳細(xì)”的摘要這兩項(xiàng)義務(wù)。根據(jù)《德克薩斯州負(fù)責(zé)任的人工智能治理法案》，開源豁免同樣與風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)相結(jié)合，即開源豁免僅適用于未作為高風(fēng)險(xiǎn)人工智能系統(tǒng)部署的開源人工智能模型，且開發(fā)者已采取合理措施確保該模型未經(jīng)實(shí)質(zhì)性修改不能用作高風(fēng)險(xiǎn)人工智能系統(tǒng)。因此，此例外條款并非促使開源開發(fā)者免負(fù)任何監(jiān)管責(zé)任，而是在其已采取所謂“合理”措施阻礙高風(fēng)險(xiǎn)惡意利用后的免責(zé)，何為“合理措施”需在司法實(shí)踐中持續(xù)觀察。我國(guó)亦有專家提倡開源責(zé)任減免。我國(guó)人工智能法尚在立法進(jìn)程中，兩部建議稿均在不同程度上對(duì)開源模型予以責(zé)任豁免。《人工智能示范法 2.0（專家建議稿）》除了一般性的開源支持條款，還建議對(duì)開源人工智能研發(fā)規(guī)定專門的稅收優(yōu)惠辦法并制定專門合規(guī)指引，將開源人工智能提供者排除于“人工智能提供者”之列并設(shè)置兩檔開源責(zé)任減免條款。免費(fèi)且開源提供人工智能研發(fā)所需代碼并明確公開其功能及安全風(fēng)險(xiǎn)的，免于承擔(dān)法律責(zé)任；能夠證明已建立符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的合規(guī)治理體系并采取安全措施的，可減輕或免于承擔(dān)法律責(zé)任。《中華人民共和國(guó)人工智能法（學(xué)者建議稿）》同樣設(shè)置開源支持條款，對(duì)開源基礎(chǔ)模型提供者的連帶責(zé)任予以豁免，以一般性的“除外條款”直接將免費(fèi)開源人工智能排除于本法適用范圍之外。

三

負(fù)責(zé)任創(chuàng)新的開源人工智能責(zé)任體系更新

開源人工智能模型責(zé)任體系更新需立足促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的核心要義與維護(hù)開源生態(tài)可持續(xù)發(fā)展的終極目標(biāo)，以“負(fù)責(zé)任創(chuàng)新”為價(jià)值準(zhǔn)繩，構(gòu)建開源人工智能模型責(zé)任減免框架。通過責(zé)任減免為開源技術(shù)創(chuàng)造力松綁，同時(shí)以倫理嵌入機(jī)制確保創(chuàng)新活動(dòng)始終運(yùn)行于可控軌道。責(zé)任減免的適用對(duì)象應(yīng)嚴(yán)格限定于踐行負(fù)責(zé)任創(chuàng)新原則的開源模型開發(fā)者，將“負(fù)責(zé)任”的價(jià)值內(nèi)核貫穿于從形式到實(shí)質(zhì)的全流程審查環(huán)節(jié)之中。需要明確的是，從模糊到清晰的歸責(zé)體系絕不能被等同于管制強(qiáng)度的上升。責(zé)任減免機(jī)制的構(gòu)建旨在使該機(jī)制成為激發(fā)技術(shù)向善的催化劑，而非束縛創(chuàng)新的枷鎖。

（一）開源人工智能責(zé)任減免的主體判斷標(biāo)準(zhǔn)

主體判斷標(biāo)準(zhǔn)是責(zé)任減免機(jī)制的首要篩選條件，其核心功能在于框定可享受責(zé)任減免的模型類型，主要目的在于確保開源模型在技術(shù)共享層面的實(shí)質(zhì)性開放，防止商業(yè)化主體濫用豁免規(guī)則，從而為責(zé)任減免體系的適用邊界提供明確指引。

第一，可適用責(zé)任減免的開源模型需滿足非營(yíng)利性要求。在美歐開源豁免條款中，非營(yíng)利性始終被視為不可或缺的核心要素。關(guān)于禁止獲利原則，歐盟給出詳盡的解釋，禁止該組件通過提供技術(shù)支持服務(wù)或其他服務(wù)等任何方式變現(xiàn)，從正當(dāng)性方面對(duì)該組件原始權(quán)利的獲取施加限制，保證該組件并非出于軟件的安全性、兼容性或互操作性之外的目的通過軟件平臺(tái)使用個(gè)人數(shù)據(jù)，并將微型企業(yè)之間的交易行為，以及通過開放倉庫提供組件的行為本身，排除在“營(yíng)利性”活動(dòng)的定義范疇之外。開源的基本精神在于開放和共享，開源技術(shù)應(yīng)服務(wù)于社會(huì)公共利益而非私人商業(yè)利益。非限制性使用是開源開放、共享理念下的重要表現(xiàn)，對(duì)模型本身或服務(wù)附帶費(fèi)用的模型可視為對(duì)使用者主體施有限制。營(yíng)利性模型屬于閉源模型，而存在爭(zhēng)議的類別是部分限制型“開源”，例如，對(duì)個(gè)人學(xué)習(xí)研究者開放而對(duì)商業(yè)公司使用收取費(fèi)用。當(dāng)一個(gè)開源模型摻雜營(yíng)利性動(dòng)機(jī)時(shí)，商業(yè)利益可能促使開發(fā)者在某些關(guān)鍵決策上妥協(xié)，從而偏離開源理念內(nèi)核和公益性目標(biāo)。此外，商業(yè)化動(dòng)機(jī)可能驅(qū)使企業(yè)利用“開源”之名行侵權(quán)之實(shí)，致使不平等競(jìng)爭(zhēng)的形成和對(duì)開源生態(tài)的污染。而另一類存在爭(zhēng)議的類別是對(duì)使用場(chǎng)景和用途加以限制的某些基于新型人工智能許可協(xié)議的開源模型。遵循最小必要原則的使用限制可能是為了履行負(fù)責(zé)任理念，因此，非限制性使用是開源一般性原則而非絕對(duì)的判別式，出于倫理道德與責(zé)任感的突破應(yīng)當(dāng)服從目的與出發(fā)點(diǎn)相一致原則與最小必要原則，判斷的關(guān)鍵在于是否背離開源理念。

第二，可適用責(zé)任減免的開源模型需達(dá)到“最小開放性標(biāo)準(zhǔn)”。從開源軟件到開源人工智能模型，開源定義工作面臨重重阻礙。延續(xù)開源軟件定義，開源于應(yīng)然層面的核心要義在于源代碼的可用性與允許下游使用者不受限制地使用所述代碼的合法許可。然而，開源模型的定義面臨諸多爭(zhēng)議。首先，人工智能開發(fā)涉及數(shù)據(jù)整理、模型訓(xùn)練與微調(diào)等多個(gè)環(huán)節(jié)，僅開放預(yù)訓(xùn)練模型不足以涵蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注與人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)等關(guān)鍵設(shè)計(jì)選擇，難以實(shí)現(xiàn)全面的透明和可審計(jì)性。其次，人工智能模型在系統(tǒng)建構(gòu)方式上與傳統(tǒng)軟件差異顯著，代碼與權(quán)重相分離，無論是在全生命周期思路抑或橫向的開放性程度分類思路下，實(shí)現(xiàn)開源目標(biāo)、滿足開源理念之高度所期待的組件內(nèi)容難以在企業(yè)與開源組織間達(dá)成共識(shí)。例如，Meta等公司的宣傳稿中頻繁標(biāo)榜其為開源模型，而開源組織OSI明確發(fā)文批判其試圖混淆開源含義。有國(guó)外學(xué)者進(jìn)一步認(rèn)為“開放洗白”已上升為社會(huì)現(xiàn)象，開源或已淪為公司營(yíng)銷與博取公眾好感之工具，許多提供商在不披露訓(xùn)練和調(diào)整程序等關(guān)鍵信息的情況下以開源為名逃避科學(xué)、法律和監(jiān)管審查。“開放”一詞被寬泛、含糊地使用，用于描述“那些僅提供最低限度透明度或可重用性的系統(tǒng)……以及那些提供最大透明度、可重用性和可擴(kuò)展性的系統(tǒng)”。“博文發(fā)布”策略已淪為常見的營(yíng)銷手段，此類具有強(qiáng)烈說服力外觀并以引導(dǎo)讀者聯(lián)想為導(dǎo)向的博文發(fā)布模型傳遞著大量“偽信息”。最后，開放性、透明度和問責(zé)制等多維評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)更進(jìn)一步地增加了評(píng)估困難指數(shù)。

開源模型由此誕生了多種多樣的定義。OSI堅(jiān)持一視同仁地對(duì)待發(fā)揮整體功能性結(jié)構(gòu)的“系統(tǒng)”與構(gòu)成此結(jié)構(gòu)的“組件”，以“遵循特定條款和方式”（開源許可證等）為前提，從“使用自由、研究自由、修改自由、分享自由”四個(gè)層面劃定界線，從而避免了僅在技術(shù)層面以單一的權(quán)重開放性這個(gè)過于絕對(duì)化的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行開源判別。但同樣地，此類一體化定義模式在可操作性和針對(duì)性上難免存在欠缺，為解決這一問題，OSI給出多個(gè)用于修改機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的最佳形式，對(duì)數(shù)據(jù)信息、代碼、參數(shù)（權(quán)重或其他配置）提出特別要求并強(qiáng)制其在OSI批準(zhǔn)的條款下發(fā)布。美國(guó)NTIA使用“具有廣泛可用模型權(quán)重的兩用基礎(chǔ)模型”概念代指開源模型，用權(quán)重開放性作為判別式清晰明確，而以“兩用基礎(chǔ)模型”作為立法對(duì)象，反映了其對(duì)模型能力與國(guó)家安全的特別關(guān)注。與之相似，歐盟亦以權(quán)重作為模型開源的重要因素，但輔以“條件式”限制邏輯在豁免時(shí)從多層予以限制，其中包括絕對(duì)化的禁止獲利、高開放性許可度、補(bǔ)充信息的提供、不具有系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)在應(yīng)對(duì)開源定義所面臨的多重挑戰(zhàn)時(shí)，尋求“基本共識(shí)”顯得尤為關(guān)鍵。基本共識(shí)的形成，依賴于主管部門、技術(shù)專家、開源組織與法學(xué)家等多方主體共同磋商，集思廣益，同時(shí)以國(guó)際組織及其他國(guó)家有關(guān)定義作為重要參照，以確保我國(guó)在全球治理體系中與國(guó)際社會(huì)的規(guī)范步調(diào)一致。隨著技術(shù)發(fā)展，開源模型開放性并非一成不變，敏捷治理與適應(yīng)性治理的理念急需融入其中，當(dāng)有進(jìn)一步的科學(xué)和技術(shù)層面的證據(jù)支撐時(shí)，應(yīng)避免因法律滯后性而阻礙技術(shù)創(chuàng)新或削弱權(quán)益保障效能。

（二）開源人工智能責(zé)任減免的適用條件

開源人工智能模型原則上適用責(zé)任減免，但在具體執(zhí)法或司法中，應(yīng)通過判別條件式明確劃定可以適用責(zé)任減免的開源模型邊界。在有客觀違法表征或監(jiān)管責(zé)任時(shí)，審查主觀要件以確認(rèn)是否在責(zé)任減免的可適用范圍之內(nèi)。主觀非惡意原則意味著顯著故意形態(tài)的違法行為難以適用責(zé)任減免，而負(fù)責(zé)任發(fā)布原則則針對(duì)過失行為設(shè)置第一道形式合規(guī)審查門檻。形式合規(guī)審查之后，在認(rèn)定開源模型發(fā)布者存在重大過失的情形下，通過實(shí)質(zhì)性倫理價(jià)值審查，以“倫理防火墻”為依據(jù)進(jìn)行個(gè)案判斷，位于倫理防火墻以外的過失型侵權(quán)可以適用責(zé)任減免。

第一，開源模型責(zé)任減免應(yīng)遵循主觀非惡意原則，即責(zé)任減免不應(yīng)適用于模型本身目的即侵權(quán)的模型。首先，主觀惡意的判斷具有個(gè)案差異性，應(yīng)以客觀技術(shù)證據(jù)為基礎(chǔ)。主觀惡意的表現(xiàn)形式多種多樣。例如，開發(fā)者在模型或其附加組件中預(yù)留可進(jìn)行竊聽、數(shù)據(jù)竊取或系統(tǒng)攻擊的后門，故意嵌入木馬、病毒或破壞性腳本；在模型訓(xùn)練或推理環(huán)節(jié)中刻意植入錯(cuò)誤認(rèn)知，使其輸出含有仇恨、歧視、色情、暴力等違法內(nèi)容；明知模型在處理特定數(shù)據(jù)或場(chǎng)景時(shí)會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重后果，卻不向用戶披露或提醒，或是故意移除濫用檢測(cè)、內(nèi)容過濾等防護(hù)措施，或是對(duì)用戶提出的明顯不合法需求加以鼓勵(lì)，例如在文檔中暗示如何規(guī)避監(jiān)管；竊取或篡改他人開源成果“套殼”發(fā)布；與第三方串通，利用模型實(shí)施網(wǎng)絡(luò)攻擊、金融詐騙等行為并就利益進(jìn)行分成等。行政監(jiān)管和司法進(jìn)程中的惡意同樣阻礙責(zé)任減免的適用，例如拒不履行審批或備案義務(wù)、提供虛假材料、刻意篡改銷毀或隱藏關(guān)鍵證據(jù)等。其次，惡意的判斷需結(jié)合多重因素。發(fā)布者在模型開發(fā)、發(fā)布、后續(xù)運(yùn)營(yíng)中的行為與認(rèn)知狀態(tài)，技術(shù)文檔和許可協(xié)議的條款安排，對(duì)外信息披露的完整與真實(shí)程度，以及與違法使用方之間的關(guān)聯(lián)程度等，均應(yīng)納入考量。在實(shí)際認(rèn)定主觀惡意的過程中存在一些可預(yù)見的阻礙，開源模型開放性的局限性使得仍有大量過程文檔、數(shù)據(jù)掌握在開源模型發(fā)布者手中。因此，應(yīng)賦予監(jiān)管機(jī)關(guān)調(diào)取相關(guān)材料和要求配合的權(quán)力。而一般侵權(quán)民事案件應(yīng)遵循“誰主張，誰舉證”的基本原則，在遇到舉證障礙時(shí)，被侵權(quán)人可適當(dāng)申請(qǐng)法院調(diào)查取證權(quán)。

第二，開源模型責(zé)任減免應(yīng)遵循負(fù)責(zé)任發(fā)布原則。技術(shù)開放共享在加速創(chuàng)新協(xié)同的同時(shí)，也重構(gòu)了風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的邊界條件，負(fù)責(zé)任發(fā)布機(jī)制則可被視為風(fēng)險(xiǎn)治理理念下的一道關(guān)鍵防線。所謂負(fù)責(zé)任發(fā)布可能有多種表現(xiàn)形式，最常見的包括發(fā)布于規(guī)范運(yùn)營(yíng)的開源平臺(tái)，附加一定形式的開源許可證，以此體現(xiàn)對(duì)濫用的限制或?qū)ω暙I(xiàn)者與使用者的義務(wù)約束，并明確聲明模型的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬及引用方式；或是對(duì)數(shù)據(jù)來源與處理過程進(jìn)行說明，明確訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來源、采樣方式、預(yù)處理過程、數(shù)據(jù)清洗策略等，公開模型可能的適用場(chǎng)景與局限性。又比如，具有評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告的模型卡，在發(fā)布模型前，針對(duì)各種可能的使用場(chǎng)景和潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)試和分析，并輸出相應(yīng)的報(bào)告或評(píng)估文件；主動(dòng)承擔(dān)控制與安全防護(hù)義務(wù)，提供接口工具對(duì)模型決策過程進(jìn)行追蹤和分析，在模型或基礎(chǔ)代碼層面，提供輸入過濾、輸出監(jiān)測(cè)、異常行為識(shí)別等防濫用機(jī)制；在用戶反饋跟進(jìn)和侵權(quán)后響應(yīng)方面，發(fā)布更新或安全補(bǔ)丁，在收到被侵權(quán)主體或社區(qū)成員提醒后即時(shí)調(diào)整或下架；對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景的特殊處理，例如在涉及生物識(shí)別、健康醫(yī)療、金融決策等敏感場(chǎng)景中，采用更先進(jìn)的技術(shù)，以及更嚴(yán)格的加密或防護(hù)措施；主動(dòng)參與許可證認(rèn)證或開源模型評(píng)估等。負(fù)責(zé)任發(fā)布原則的行為并不為硬法或軟法所枚舉，卻應(yīng)在監(jiān)管實(shí)踐和司法實(shí)踐認(rèn)定中扮演重要角色。這種以動(dòng)態(tài)治理替代靜態(tài)追責(zé)的路徑，既非放任風(fēng)險(xiǎn)的無序蔓延，亦非簡(jiǎn)單歸責(zé)抑制創(chuàng)新，而是以負(fù)責(zé)任形式審查為基礎(chǔ)，為責(zé)任豁免的正當(dāng)性基礎(chǔ)提供結(jié)構(gòu)性支撐。

第三，開源模型責(zé)任減免應(yīng)納入人工智能倫理判斷作為兜底性條款。在開源人工智能的加速迭代與法律規(guī)制的結(jié)構(gòu)性遲滯之間，倫理共識(shí)構(gòu)成了責(zé)任豁免制度不可或缺的第三極。首先，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2023年全球65.7%的基礎(chǔ)模型選擇開源模式，Llama系列模型衍生出超3萬個(gè)變體。開源社區(qū)的分布式開發(fā)特性，使得模型分支高速迭代升級(jí)，例如，歐盟《人工智能法案》從提案到修正耗時(shí)兩年，法律修訂周期與技術(shù)進(jìn)化速度形成結(jié)構(gòu)性錯(cuò)位。其次，哈貝馬斯對(duì)工具理性的批判一定程度上反映著問題的本質(zhì)。當(dāng)技術(shù)開發(fā)者只關(guān)注主客體對(duì)立下如何高效實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，卻忽視目標(biāo)本身是否符合社會(huì)價(jià)值時(shí)，技術(shù)工具就可能異化為社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)源。將如何正確行事等同于如何有效達(dá)成預(yù)定目標(biāo)，懸置了何種目標(biāo)值得追求的價(jià)值判斷，在開源風(fēng)險(xiǎn)難以衡量的當(dāng)下，此種價(jià)值判斷的缺位更為棘手。現(xiàn)有原則（上文所述的主觀非惡意與負(fù)責(zé)任發(fā)布）本質(zhì)上屬于工具理性范疇，無法應(yīng)對(duì)AI系統(tǒng)的“價(jià)值負(fù)載”特性。對(duì)此，交往理性理論提供了范式轉(zhuǎn)換的鑰匙。真正的倫理共識(shí)無法通過單向的技術(shù)合規(guī)達(dá)成，而需在主體間的對(duì)話中構(gòu)建。開源模型開發(fā)者、用戶與社會(huì)公眾通過真實(shí)性（如實(shí)披露模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)與潛在風(fēng)險(xiǎn)）、正確性（遵守社會(huì)基本倫理規(guī)范）與真誠(chéng)性（尊重不同群體的價(jià)值訴求）三重有效性要求的檢驗(yàn)，共同錨定技術(shù)發(fā)展的價(jià)值坐標(biāo)。因此，倫理應(yīng)作為開源模型交際理性內(nèi)涵下責(zé)任減免考量的重要一環(huán)。

關(guān)于人工智能倫理為何的問題，聯(lián)合國(guó)、各國(guó)政府、社會(huì)組織、企業(yè)等已給出了諸多方案。構(gòu)建基于倫理共識(shí)的最小行動(dòng)公約至關(guān)重要，共識(shí)并非價(jià)值立場(chǎng)的妥協(xié)，而是各方主體對(duì)話下淬煉出的人類共同價(jià)值觀念。根據(jù)所確定的倫理內(nèi)涵劃定倫理紅線，構(gòu)建人工智能倫理的“防火墻”機(jī)制。通過風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)建立負(fù)面清單的剛性約束體系，為開源模型的責(zé)任減免劃定不可逾越的禁區(qū)。其核心邏輯在于以否定性規(guī)則排除技術(shù)應(yīng)用中不可逆的倫理災(zāi)難，而非對(duì)創(chuàng)新可能性進(jìn)行全景式規(guī)劃，以最低限度的規(guī)則共識(shí)，換取技術(shù)民主化的最大可能性。

（三）開源人工智能責(zé)任減免的具體內(nèi)容

開源人工智能模型的責(zé)任減免制度需貫穿行政監(jiān)管與司法裁判的雙重維度，構(gòu)建“合規(guī)松綁—有效抗辯”的法治化實(shí)施路徑。在行政合規(guī)層面，通過分級(jí)監(jiān)管框架實(shí)現(xiàn)合規(guī)義務(wù)豁免與負(fù)責(zé)任踐行的精準(zhǔn)適配；在民事司法層面，基于負(fù)責(zé)任證據(jù)表征實(shí)現(xiàn)個(gè)案責(zé)任減免。

第一，針對(duì)開源人工智能模型的合規(guī)義務(wù)減免，應(yīng)當(dāng)建立分級(jí)監(jiān)管框架。首先，在基礎(chǔ)性義務(wù)層面，鑒于開源模型的代碼透明性與社區(qū)監(jiān)督特性，應(yīng)當(dāng)免除其算法備案與強(qiáng)制性安全評(píng)估要求。同步推行“自愿評(píng)估—豁免激勵(lì)”機(jī)制，對(duì)主動(dòng)開展第三方技術(shù)倫理審查的開發(fā)者賦予監(jiān)管責(zé)任豁免，未參與者在非關(guān)鍵領(lǐng)域適用監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)放寬政策。其次，開源模型因其技術(shù)特性天然滿足透明度要求，應(yīng)直接豁免算法解釋、技術(shù)文檔備案等程序性義務(wù)。對(duì)于關(guān)鍵行業(yè)應(yīng)用的開源模型單獨(dú)設(shè)置必要的監(jiān)管要求，以在激勵(lì)創(chuàng)新的同時(shí)守住安全底線。此外，在數(shù)據(jù)治理層面，開源模型開發(fā)者使用公開數(shù)據(jù)集時(shí)，可基于數(shù)據(jù)來源的合法性主張“合理期待豁免”，免除對(duì)數(shù)據(jù)主體的二次審查義務(wù)。最后，個(gè)人信息保護(hù)影響評(píng)估應(yīng)通過標(biāo)準(zhǔn)化自檢工具替代個(gè)案化深度評(píng)估，保留基本合規(guī)框架但大幅降低執(zhí)行成本，從而減輕開源模型開發(fā)者負(fù)擔(dān)。

第二，在民事司法裁判中解決開源有關(guān)爭(zhēng)議時(shí)，應(yīng)特別考量開源模型固有的技術(shù)屬性和創(chuàng)新價(jià)值。法院需充分考量開源模型非營(yíng)利性、技術(shù)共享性及社區(qū)協(xié)作性等本質(zhì)特征，避免將商業(yè)模型的責(zé)任認(rèn)定邏輯簡(jiǎn)單移植至開源場(chǎng)景。當(dāng)開源模型開發(fā)者已履行負(fù)責(zé)任發(fā)布、風(fēng)險(xiǎn)提示等基礎(chǔ)義務(wù)時(shí)，其技術(shù)貢獻(xiàn)的非營(yíng)利性和利他屬性應(yīng)作為過錯(cuò)認(rèn)定的關(guān)鍵減責(zé)因素。對(duì)模型傳播引發(fā)的下游損害，應(yīng)重點(diǎn)審查開發(fā)者對(duì)損害結(jié)果的控制力邊界，若損害源自不可預(yù)見的惡意使用或二次開發(fā)，則需阻斷責(zé)任鏈條向原始開發(fā)者的不當(dāng)延伸。司法裁量應(yīng)建立“技術(shù)擴(kuò)散不可逆”的認(rèn)知前提，避免將開源生態(tài)的協(xié)作風(fēng)險(xiǎn)簡(jiǎn)單歸咎于技術(shù)提供者。個(gè)案審理需嵌入利益衡量方法論，通過比例原則校準(zhǔn)技術(shù)創(chuàng)新的社會(huì)效益與個(gè)體權(quán)益保護(hù)需求。在保障基本權(quán)利救濟(jì)的前提下，避免嚴(yán)苛歸責(zé)對(duì)開源協(xié)作生態(tài)產(chǎn)生寒蟬效應(yīng)。司法實(shí)踐宜探索建立開源技術(shù)動(dòng)態(tài)責(zé)任認(rèn)定框架，將技術(shù)民主化進(jìn)程中的試錯(cuò)成本納入法律評(píng)價(jià)體系，實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新空間與權(quán)益保護(hù)需求的法治化調(diào)和。

結(jié)語

開源責(zé)任減免與歐盟人工智能法下的開源豁免的表面含義雖近似，卻承載著不同的價(jià)值導(dǎo)向，前者如同培育森林的生態(tài)法則，后者更像是劃定圍欄的工程圖紙。開源模型責(zé)任減免并非止于價(jià)值選擇的產(chǎn)物，而是開源技術(shù)協(xié)作本質(zhì)催生的必然規(guī)則；其制度設(shè)計(jì)并不是一味地為模型開發(fā)者開脫，而是對(duì)“負(fù)責(zé)任開源”理念的價(jià)值塑造；其治理目標(biāo)并非簡(jiǎn)單劃分權(quán)責(zé)邊界，而是為技術(shù)創(chuàng)新劃出自由與責(zé)任的適應(yīng)性邊界。在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)語境下，構(gòu)建適配開源模式的責(zé)任框架，本質(zhì)上是通過制度創(chuàng)新為本土開源生態(tài)發(fā)展保駕護(hù)航。這種開放包容的姿態(tài)，既體現(xiàn)對(duì)技術(shù)發(fā)展規(guī)律的深刻認(rèn)知，也彰顯了我國(guó)在科技發(fā)展領(lǐng)域的大國(guó)擔(dān)當(dāng)。開源模型責(zé)任減免勢(shì)必會(huì)帶來立法技術(shù)層面的考驗(yàn)，但作為促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)管控平衡的關(guān)鍵制度安排，其推進(jìn)實(shí)施已成為人工智能治理體系現(xiàn)代化進(jìn)程中的關(guān)鍵選擇。

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《法治社會(huì)》2025年第3期

【馬克思主義法學(xué)專欄】

1.古代中華法治文明的整體構(gòu)造

——以國(guó)家治理模式為視角

薛剛凌、倪朝（1）

【網(wǎng)絡(luò)法治】

2.開源人工智能負(fù)責(zé)任創(chuàng)新的法律保障

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3.超級(jí)人工智能平臺(tái)算法歧視的系統(tǒng)治理機(jī)制

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4.論網(wǎng)絡(luò)暴力行為的識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)

郭旨龍（62）

【公法視野】

5.行政許可告知承諾制的法律屬性及其制度優(yōu)化

章志遠(yuǎn)、王雅欣（76）

6.論我國(guó)行政許可法上告知承諾制的規(guī)范建構(gòu)

聶帥鈞（87）

【學(xué)術(shù)專論】

7.走出共犯的迷思：幫助信息網(wǎng)絡(luò)犯罪活動(dòng)罪的獨(dú)立屬性與限縮路徑

劉夏（102）

8.類比法律推理的困境紓解與方法構(gòu)建

于夢(mèng)涵（116）

《法治社會(huì)》（雙月刊）是在廣東省法學(xué)會(huì)長(zhǎng)期編輯出版《廣東法學(xué)》內(nèi)刊基礎(chǔ)上創(chuàng)辦的公開出版發(fā)行的法學(xué)學(xué)術(shù)理論刊物。辦刊宗旨為：立足廣東、面向全國(guó)，及時(shí)報(bào)道廣東及全國(guó)法學(xué)法律界最新研究成果，傳播最新法治信息，交流最新學(xué)術(shù)思想，促進(jìn)法學(xué)研究成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用，為我國(guó)社會(huì)主義法治建設(shè)和法學(xué)研究事業(yè)的繁榮發(fā)展服務(wù)，為建設(shè)法治中國(guó)、法治廣東服務(wù)。

智能寫作4.0

1. 私有智庫：?jiǎn)纹獙?duì)話與向量檢索的智能融合

自建知識(shí)庫是智能寫作4.0的一大創(chuàng)新亮點(diǎn)，它賦予了用戶構(gòu)建個(gè)性化知識(shí)體系的能力。這一功能不僅支持單篇對(duì)話的存儲(chǔ)，使得用戶可以輕松回顧和整理過往的交流內(nèi)容，而且通過向量檢索技術(shù)，用戶能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)知識(shí)庫內(nèi)容的高效檢索。這意味著，無論您的知識(shí)庫多么龐大，您都可以通過關(guān)鍵詞或短語快速定位到所需信息，極大地提升了信息檢索的準(zhǔn)確性和便捷性。

2. 一劃即達(dá)：法寶全庫數(shù)據(jù)的劃詞能力

劃詞檢索法寶全庫數(shù)據(jù)功能是智能寫作4.0的另一項(xiàng)革命性創(chuàng)新。用戶在閱讀或編輯文檔時(shí)，只需輕輕一劃，選中的文本即可觸發(fā)智能檢索，系統(tǒng)會(huì)立即從法寶全庫中檢索出相關(guān)數(shù)據(jù)和信息。這一功能不僅極大地簡(jiǎn)化了信息查找的過程，而且通過實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)庫，確保了檢索結(jié)果的時(shí)效性和準(zhǔn)確性，使得用戶能夠快速獲取到最相關(guān)的資料和數(shù)據(jù)。

3. 語言無界：19種語言的智能翻譯大師

智能寫作4.0的智能翻譯功能，支持多達(dá)19種語言的互譯，覆蓋了全球大部分主要語言。這一功能不僅能夠?qū)崿F(xiàn)文本的即時(shí)翻譯，而且通過先進(jìn)的算法優(yōu)化，確保了翻譯的流暢性和準(zhǔn)確性。無論您是需要將中文文檔翻譯成英文，還是需要將西班牙文翻譯成法文，智能寫作4.0都能為您提供準(zhǔn)確、自然的翻譯結(jié)果，讓您的跨語言溝通和創(chuàng)作更加輕松。

4. 模板王國(guó)：6000+文書模板與個(gè)性化定制的創(chuàng)意工具

智能寫作4.0提供了6000+的文書模板，覆蓋了法律、商務(wù)、教育等多個(gè)領(lǐng)域，滿足不同用戶的需求。這些模板由專業(yè)人士設(shè)計(jì)，確保了其專業(yè)性和實(shí)用性。此外，智能寫作4.0還支持自建文書模板，用戶可以根據(jù)自己的需求和喜好，創(chuàng)建個(gè)性化的模板，這不僅提高了文書創(chuàng)作的效率，而且使得文書更具個(gè)性化和專業(yè)性。

5. 實(shí)用工具：賦能司法案例的深度檢索報(bào)告

智能寫作4.0賦能司法案例檢索報(bào)告功能，是法律專業(yè)人士的得力助手。它不僅能夠檢索到最新的司法案例，而且通過智能分析，為用戶提供案例的詳細(xì)報(bào)告，包括案件的基本情況、判決結(jié)果、爭(zhēng)議焦點(diǎn)、法律依據(jù)等關(guān)鍵信息。這一功能不僅極大地提高了法律研究的效率，而且通過深入的案例分析，幫助用戶更好地理解法律條文和司法實(shí)踐，為法律實(shí)務(wù)工作提供了強(qiáng)有力的支持。

責(zé)任編輯 | 郭晴晴

審核人員 | 張文碩 宋思婕

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