期刊编校中生成式人工智能侵权责任研究

［摘要］生成式人工智能在大幅提升期刊编校效率的同时，受自身技术特性的限制，也会引发编校质量问题，进而产生侵权责任。生成式人工智能并不满足侵权责任主体的构成要件，相應侵权责任应归属于其提供者与使用者。在提供者与使用者之间，应由使用者先行承担对外责任，进而根据提供者是否存在过错，判定使用者是否有权向提供者追责。期刊编辑应充分认识到生成式人工智能的局限性，对其输出内容进行审慎审查，与生成式人工智能形成合力，共同推动期刊编校质量的持续提升。

［关键词］生成式人工智能；期刊编校；侵权责任

生成式人工智能以其在数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术领域的优势，能够为用户提供更为高效、准确的智能服务、数据分析和决策支持［1］，因此，越来越多的期刊编辑开始在工作中使用生成式人工智能。生成式人工智能能够显著提升编校的质量，有效减轻期刊编辑的工作负担，节省期刊编辑的时间和精力，并为期刊编辑提供可靠的校对结果。然而，生成式人工智能仍然存在一定的局限性，其在期刊编校过程中生成的内容存在引发侵权责任的风险，给现行法律制度带来诸多挑战，需要我们从责任主体、归责路径等方面对其加以明确。

一、生成式人工智能在期刊编校中的应用

期刊编校是把控期刊质量的重要环节，长期以来由期刊编辑完成。期刊编辑基于自身的专业知识、阅读能力、表达能力等对文章进行审校和润色，从而提高文章的准确性、可读性和完整性，最终达到提高文章的质量和价值的目的。但不可否认的是，受限于自身的知识领域、工作经验及主观认知，期刊编辑仍然无法完全杜绝错误的发生。生成式人工智能则在技术层面为期刊编辑提升编校质量提供了可能。在编校环节，生成式人工智能可以快速捕捉到常见的拼写错误和语法结构问题，辅助检查文章中的事实、数据，识别文章中可能存在的逻辑错误或矛盾陈述并为期刊编辑提供相应的修正建议以及格式和排版上的建议。以中国知网2023年9月推出的“知网智能审校系统”为例，其是融合神经网络语言模型、自然语言处理等人工智能技术研发的智能化内容审读工具，可从问题识别、引文比对、编校检查、自定义检测四个方面提供内容审核服务，能够预警内容风险，提升审核效率，降低审核成本，确保内容质量与安全［2］。然而，生成式人工智能的能力源自大规模的数据训练，由于来源数据中存在不准确的信息或错误的样本，因此无论其语言能力多么强大，依然存在一定的语义理解限制，尤其是当面对具有模糊性和歧义性的表述时，其可能会理解错误，从而向期刊编辑提供虚假或不准确的信息，进而引发编校错误。期刊的编校质量不达标不仅会受到新闻出版主管部门和社会的负面评价，甚至在出现严重质量问题时，还可能被要求收回并销毁问题期刊，从而给期刊出版单位带来经济损失。若这类质量问题的产生涉及生成式人工智能，那么明确相关责任就变得尤为重要。

二、生成式人工智能在期刊编校中引发的侵权责任承担

（一）生成式人工智能不构成侵权责任主体

民法意义上能够承担责任的民事主体，必须有区别于他人的名称，按照自己的不受制于他人的意愿实施行为，运用自己所拥有的合法财产对自己的行为造成的民事赔偿等法律责任承担责任［3］。生成式人工智能可以通过学习输入的数据生成新的内容，具备近似人类的创作能力，还能够从片段信息中获得整体意义并进行逻辑推理，拥有近似人类的推理能力。可以预见，随着技术的迭代，生成式人工智能与人类的能力差距将会逐渐缩小。有观点认为，生成式人工智能已经具备类人化意识与行为能力的基本形态，可考虑借鉴法人制度，将生成式人工智能纳入拟制主体的范畴，在特定情况下由其自身承担责任［4］。然而，此种思路目前尚停留在理论阶段，各国与生成式人工智能主体拟制路径相关的立法与司法案例十分有限，且整体保持谨慎和保守的态度，至今未有赋予生成式人工智能法律人格的判例［5］。从本质来看，生成式人工智能由人类发明，服务于人类自身，既未产生自我意识，也缺乏民事行为能力和独立财产，其所为之事体现的是背后民事主体的意志。目前，生成式人工智能尚无必要、也无可能突破《中华人民共和国民法典》（以下简称《民法典》）对民事主体的限定，生成式人工智能不具备承担民事责任的资格。

（二）生成式人工智能提供者与使用者为适格的侵权责任主体

既然生成式人工智能生成的内容实质上仍为民事主体意志的表达，那么理应由对应的民事主体承担由内容引发的侵权后果。就生成式人工智能造成的编校错误，我们应根据具体情况，将生成式人工智能的提供者或使用者认定为责任主体。

无论技术发展到何种程度，生成式人工智能都不能代替期刊编辑，期刊编辑有权决定是否在编校工作中使用生成式人工智能，也有权决定是否采用生成式人工智能输出的内容，所有的编校行为仍是由期刊编辑做出的。且无论生成式人工智能在编校环节中的参与程度有多高，对外为期刊质量问题承担责任的始终是期刊出版单位，即生成式人工智能的使用者。在使用者对外承担责任后，会产生向生成式人工智能提供者追责的需求。生成式人工智能的能力源自全面精确的学习，如果其学习的数据来源不一致、不及时、不准确，或者受算法影响存在数据偏见，其输出内容定然达不到期刊的编校标准，故而也不排除生成式人工智能提供者成为责任主体的可能。

三、生成式人工智能在期刊编校中引发的侵权责任划分

《新一代人工智能伦理规范》第三条明确规定，人工智能各类活动应“坚持人类是最终责任主体，明确利益相关者的责任，全面增强责任意识……不回避责任审查，不逃避应负责任”。“不逃避应负责任”意味着责任归属的确定，即将责任结果的产生与某种因素相关联，从而确认和追究行为人的侵权责任［6］。

（一）生成式人工智能提供者的免责主张

生成式人工智能提供者对其提供的服务可能引发的侵权责任具有清楚的认知，并经常援用“技术中立原则”以期能够免除相关责任。“技术中立原则”指某项产品或者技术被用于合法用途还是非法用途并非产品或者技术的提供者所能预料和控制的，不能因产品或者技术成为侵权工具而要求其提供者为他人的侵权行为负责［7］。“技术中立原则”对促进技术创新、产业发展具有积极作用，但我们也要积极防范该原则的滥用。虽然生成式人工智能本身没有善恶之分，但是其输出的内容与社会生活息息相关，而片面强调生成式人工智能作为技术的中立性明显回避了其提供者在产业开发中的伦理责任，无疑会将以提供者为核心的产业置于高危运行状态［8］。最高人民法院曾发文强调，既不能将技术提供者置于无条件承担技术带来的侵权后果的境地，阻碍技术创新和发展，也不能将技术中立绝对化，避免技术提供者利用该原则不适当地免除侵权责任［9］。因此，厘清期刊编校过程中生成式人工智能是否超越法律界限、侵害期刊合法权益是能否向生成式人工智能提供者追责的关键，不能因技术中立而放弃对提供者的追责。

免责条款是生成式人工智能提供者意图免除侵权责任的另一种重要方式。按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》第九条的要求，提供者应当与注册其服務的生成式人工智能服务使用者签订服务协议，明确双方权利义务。著名人工智能研究公司OpenAI在ChatGPT的使用条款中清楚说明：“由于机器学习的概率性质，使用我们的服务在某些情况下可能会导致不正确的输出，无法准确反映真实的人物、地点或事实。您应该根据您的使用情况评估输出的准确性，包括对输出进行人工审核……我们或我们的任何关联公司或许可方均不对任何损害负责，包括利润损失、商誉损失、使用损失、数据损失或其他损失，即使我们已被告知此类损害的可能性。”该条款意图排除或者限制OpenAI未来的侵权责任，属于免责条款。免责条款指合同中用以免除当事人责任的条款。如果免责条款存在法定的无效情形，则无法产生免责的效力。《民法典》第五百零六条规定，造成对方人身损害的、因故意或者重大过失造成对方财产损失的，合同中的免责条款无效。生成式人工智能造成编校错误引发的损失不属于该条规定的人身损害，如果期刊出版单位主张此种免责条款无效，就需要证明其因该编校错误而受到财产损失，且该损失是由生成式人工智能提供者故意或重大过失造成的。但是在具体考究免责条款的措辞时，如果免责条款未指明是免除当事人的过错责任还是无过错责任，应解释为只免除无过错责任，而不免除过错责任。其背后的深层逻辑是：过错责任是法律对过错行为的否定性评价，为维护法律的严肃性和权威性，保护受害人的利益，过错责任不应被轻易免除［10］。仍以OpenAI的免责条款为例，虽然该条款的措辞意图免除所有可能的侵权责任，但并未明示免除由过错导致的侵权责任，也就是说，OpenAI在提供服务过程中的过错行为，如果构成“故意或重大过失”，则免责条款无效；如果未达到“故意或重大过失”的程度，只要证明存在过错，那么OpenAI也不能援引免责条款免除侵权责任。

（二）生成式人工智能在期刊编校中侵权的归责原则及举证责任

生成式人工智能处于持续学习的过程，这一特质既是其强大问题处理能力的来源，也决定了其不可避免地存在偏见性、滞后性。生成式人工智能的数据来源包括新闻、书籍、论文、社交媒体等，实践中已经出现多起新闻被证实是由生成式人工智能炮制的事件［11-12］。

即使技术人员一直致力于优化数据和训练方法，生成式人工智能在期刊编校过程中输出的内容出现错漏也是不可避免的，如果由此引发严重的期刊质量问题，生成式人工智能提供者应承担多大责任？

从现行立法来看，《生成式人工智能服务管理暂行办法》将生成式人工智能定位为“服务”，所以《民法典》侵权责任编下的产品责任无法对其适用。在其他规制生成式人工智能的特别法或司法解释出台前，其侵权责任只能适用《民法典》中的一般侵权责任规则。《民法典》第一千一百六十五条规定：“行为人因过错侵害他人民事权益造成损害的，应当承担侵权责任。依照法律规定推定行为人有过错，其不能证明自己没有过错的，应当承担侵权责任。”生成式人工智能的输出结果与提供者的设计目标出现偏差进而引发侵权无疑超出了提供者的预期，令其对所有问题承担责任会增加其开发、运营负担，不利于技术进步。将《民法典》规定的过错责任适用于提供者可以在鼓励创新和避免责任缺位之间取得较好的平衡。

如前文所述，生成式人工智能使用者是编校错误的第一责任人，使用者向提供者追责应以提供者存在过错为前提。这就需要使用者通过以下路径证明生成式人工智能提供者存在过错：先证明在编校过程中生成式人工智能输出错误内容且使用者已尽合理注意义务后仍无法识别，再证明生成式人工智能输出内容错误是由其提供者的过错造成的。考虑到生成式人工智能提供者是在对其服务存在的具体风险有清晰认识的前提下对服务进行全过程把控的［13］，具备更强的知识信息优势和经济技术优势，为平衡保护双方当事人的利益，认定生成式人工智能提供者是否要对编校错误承担责任应采用举证责任倒置的方法，即在生成式人工智能使用者完成因编校错误造成损害及生成式人工智能的缺陷与损害结果之间存在因果关系等初步证据的举证后，举证责任转移至生成式人工智能提供者一方，提供者需要对其主观上没有过错、行为的正当性以及免责事由等进行举证［14］。

在过错标准的认定上，笔者建议以损害发生时的现有技术水平作为衡量标准。也就是说，如果生成式人工智能提供者能够证明，按照损害发生时的技术水平，其已经采取了必要的措施来预见和避免相应损害的发生，则应当认定其不存在过错。如果生成式人工智能提供者无法证明在提供服务时已经完成关于风险的测试、评估和防范，生成式人工智能的设计方案、运营管理措施与损失发生时的技术和管理水平的一般标准不符［15］，那么可以认定提供者存在过错，应当对编校错误引发的侵权承担责任。

四、结语

生成式人工智能的横空出世为期刊编校打开了新世界的大门，除了能迅捷地完成出版内容的检查、修改、润色、加工，其还能判断文章是否存在抄袭以及政治错误和常识错误［16］。期刊编辑在学习、应用生成式人工智能的过程中，如果对其输出内容过分信任，缺少对输出内容的能动性校正，则可能导致编校错误的产生，甚至引发严重后果。此时，生成式人工智能提供者会援引“技术中立原则”和免责条款积极主张免责，即使能够认定提供者存在过错并需要对损害后果承担侵权责任，也仍然需要期刊出版单位先行承担由编校错误导致的不利结果。因此，期刊编辑在受益于生成式人工智能带来的技术创新的同时，仍应坚持对编校过程的主导性，对其输出内容进行审慎的审查，以高度的责任心和使命感确保期刊编校流程的高效、准确。

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［基金项目］2018年度辽宁省社科规划基金项目“网络信息化下的智能合同研究”（项目编号：L18BFX013）。

［作者简介］沙晓岑（1985—），女，辽宁营口人，大连海事大学《中国海商法研究》编辑部编辑。