一、从个案到现象：AI生成虚假信息的“名誉攻击”
2025年9月，59岁的执业律师黄贵耕以名誉权受损为由，将某AI平台运营方告上法庭。起因是该平台生成的检索结果中，黄贵耕被关联“威胁法官”“伪造印章”“非法吸收公众存款”等刑事指控，甚至出现“不建议委托”等负面评价。这些信息通过搜索闭环传播，导致其代理案件的委托人及家属产生信任危机。
黄贵耕的遭遇并非孤例。据某媒体调查，2025年以来，多名用户反馈AI平台在生成内容时，存在“虚构罪名”“关联负面事件”等行为。例如，某企业主在搜索自身姓名时，AI生成的内容中竟包含“行贿记录”“偷税漏税”等不实信息；某学者被AI“判定”为学术造假者，导致其科研项目申请受阻。这些案例揭示了一个共性问题：AI生成内容正在成为名誉侵权的“新型武器”。
二、技术溯源：AI生成虚假信息的机制与漏洞
AI生成虚假信息的背后，是算法推荐、数据训练与内容生成技术的综合作用。当前主流的AI内容生成系统，通常依赖以下流程：
- 数据抓取与清洗：从公开网页、新闻报道、社交媒体等渠道抓取信息，但缺乏对信息真实性的核验机制；
- 语义分析与关联：通过自然语言处理技术，提取关键词并构建语义网络，但可能过度关联负面信息；
- 内容生成与输出：基于训练模型生成结构化文本，但无法保证逻辑自洽性。
例如，某AI平台在生成用户信息时，若原始数据中包含“律师”“纠纷”等关键词，算法可能自动关联“诉讼失败”“违规操作”等负面标签，即使这些信息未经证实。更严重的是，部分平台通过“特别提醒”“风险提示”等模块，刻意强化负面内容的可信度，形成“虚假信息增强循环”。
三、法律困境：责任归属与司法裁判的模糊地带
黄贵耕案的核心争议在于：AI生成虚假信息的责任主体是谁？是算法开发者、平台运营方，还是数据提供者？
1. 平台责任：技术中立还是主动侵权？
平台方通常主张“技术中立原则”，即算法仅根据输入数据生成内容，不承担内容真实性责任。然而，法律实践逐渐倾向于“过错推定原则”：若平台未建立内容审核机制，或未对明显虚假信息采取删除、标注等措施，则需承担连带责任。例如，某国《网络安全法》明确规定，网络服务提供者发现违法信息后，应立即停止传输并采取消除措施，否则需承担法律责任。
2. 算法透明性：黑箱操作下的举证难题
AI算法的“黑箱”特性导致受害者举证困难。黄贵耕在诉讼中需证明：AI生成的内容与自身名誉受损存在因果关系；平台存在主观过错（如未履行审核义务）。但算法决策的不可解释性，使得原告难以获取关键证据。对此，部分司法实践引入“技术专家辅助人”制度，通过第三方机构对算法逻辑进行评估，但成本高昂且周期漫长。
3. 行业规范：从“被动应对”到“主动防控”
为平衡技术创新与用户权益，行业需建立分级防控体系：
- 数据源管理：对训练数据进行真实性标注，过滤明显虚假信息；
- 内容生成规则：设置负面信息生成阈值，禁止关联未证实指控；
- 事后救济机制：开通快速投诉通道，要求平台在24小时内下架不实内容。
四、技术应对：AI治理的可行路径
1. 算法优化：引入真实性校验模块
通过在生成流程中嵌入事实核查层，例如调用权威数据库（如司法公开信息、企业信用系统）验证关键信息。代码示例如下：
def verify_information(keyword):# 调用司法公开API验证刑事记录judicial_data = call_judicial_api(keyword)# 调用企业信用系统验证经营异常credit_data = call_credit_api(keyword)if judicial_data["criminal_records"] or credit_data["abnormal_status"]:return "风险信息已验证"else:return "未发现关联风险"
2. 平台责任：构建“生成-审核-追溯”闭环
平台需建立全流程管理机制：
- 生成前：通过用户授权获取真实身份信息，限制匿名生成；
- 生成中：对涉及人身攻击、刑事指控的内容强制标注“未证实”；
- 生成后：提供内容溯源功能，允许用户查看信息来源及生成逻辑。
3. 法律协同：推动AI立法与司法解释
当前，全球多国已启动AI治理立法。例如，某国《人工智能法案》要求高风险AI系统（如内容生成平台）履行透明度义务，包括公开训练数据来源、算法逻辑及风险控制措施。我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》也明确规定，提供者需对生成内容的真实性负责，并建立投诉处理机制。
五、未来展望：人机共生的平衡之道
AI生成虚假信息的问题，本质是技术进步与伦理约束的冲突。解决这一难题需多方协同：
- 技术层：发展可解释AI（XAI），提升算法透明性；
- 法律层：完善名誉权保护细则，明确平台责任边界；
- 社会层：提升公众对AI内容的辨识能力，避免“技术崇拜”导致的盲目信任。
正如黄贵耕在庭审中所言：“我们不是要阻止AI发展，而是要让技术承担应有的责任。”当AI从工具变为“参与者”，如何构建人机互信的生态，将成为未来十年技术治理的核心命题。