人工智能用户权益保护关键问题研究报告

人工智能用户权益保护关键问题研究报告总结

一、人工智能用户权益保护面临现实挑战

• 人工智能用户规模攀升，凸显权益保护紧迫性：截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，普及率为36.5%。人工智能技术正以指数级速度重塑全球产业格局，预计2025年我国人工智能核心产业规模将超过1.2万亿元，用户规模持续快速扩张，权益保护需求日益凸显。
• 人工智能侵权形态多样，加大权益保护复杂性：人工智能应用引发的侵权风险频发，侵权形态多样化、复杂化，责任主体界定、归责原则适用、责任承担方式等构成挑战。调查显示，70%的受访者支持强化监管，但仅43%认可现有法律的充分性。
• 侵权影响后果持续深化，凸显权益保护全局性：用户权益侵害从个体影响升级为阻碍产业良性发展、引发社会公平信任受损等系统性风险。侵权事件引发的公众担忧，已逐渐成为制约产业进一步发展的潜在隐患。

二、人工智能用户权益范畴厘清

• 人工智能用户涵盖直接或间接使用人工智能产品或服务的全部主体，本报告将人工智能个人用户权益作为核心分析对象。
• 人工智能用户权益侵害范围横跨人格权与公民权、民事权益、消费者权益等多个维度，包括生命权、健康权、肖像权、名誉权、隐私权、财产权、个人信息与数据权益、知识产权等。
• 人工智能技术所具有的数据驱动、算法决策等技术特性，使得用户权益面临的风险呈现出系统性、多源性特征，贯穿技术应用全过程。

三、国内外人工智能用户权益保护现状

• 国际社会探索形成差异化用户权益保护路径：
  • 美国：以市场自律模式为主，依靠联邦政策、各州立法、行业自律等共同作用，但联邦层面尚未出台综合性人工智能监管法案。
  • 欧盟：以强监管模式为主，以法律强制约束为核心、实施统一监管的治理路径，例如《人工智能法案》等。
  • 日本：以软法治理模式为主，核心在于灵活平衡产业创新与风险防控，通过柔性引导鼓励企业强化用户权益保护。
• 我国统筹发展和安全建立人工智能治理体系：
  • 顶层规划明确用户权益保护任务部署：例如《新一代人工智能发展规划》提出建立保障人工智能健康发展的法律法规和伦理道德框架。
  • 基础立法搭建用户权益保护法律框架：例如《民法典》、《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等。
  • 专项规范性文件落实人工智能用户权益具体制度：例如《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》等。
  • 标准体系提供技术支撑与实施指引：例如《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》等。

四、人工智能用户权益保护关键问题分析

• 人工智能数据采集、训练与交互引发的权益侵害：
  • 问题挑战：模型训练数据抓取与个人信息保护存在合法性冲突；人工智能训练放大数据偏见侵害用户平等权；系统在交互中持续收集用户信息用于优化学习损害用户知情权与数据控制权。
  • 应对建议：为人工智能模型训练的个人数据处理行为划定法律边界；强化人工智能处理个人信息的过程监管；深化个人信息保护和去偏技术的研发和场景化应用。
• 人工智能虚假内容生成与使用引发的权益侵害：
  • 问题挑战：故意利用人工智能生成虚假内容损害他人人格权益；人工智能“幻觉”内容使用可能使用户陷入侵权风险。
  • 应对建议：细化人工智能虚假内容的责任认定标准及救济机制；深化落地人工智能内容标识管理与安全评估制度；构建虚假内容主动防御与检测鉴伪技术体系。
• 人工智能算法决策偏差引发的权益侵害：
  • 问题挑战：故意利用人工智能算法侵害消费者知情权和公平交易权；人工智能判断决策失误损害用户人身、财产权益。
  • 应对建议：通过拓展算法决策归责原则与合理分配举证责任；实施基于风险的分级分类监管；推动风险监测与透明度增强技术的研发应用。
• 人工智能网络安全漏洞引发的权益侵害：
  • 问题挑战：数据安全漏洞导致用户信息规模化泄露；模型算法攻击导致模型内容输出或决策失误；人工智能部署与供应链风险放大了权益侵害范围。
  • 应对建议：强化人工智能网络安全的法律监管与合规框架；完善人工智能网络安全的全链路监管与行业治理机制；强化网络安全关键技术研发与防护工具的应用落地。

五、总结与展望

• 人工智能技术的快速迭代与广泛渗透，对用户权益保护提出了前所未有的挑战。
• 未来，人工智能用户权益保障体系必须在法治框架、监管机制与治理工具上实现协同升级，构建前瞻性、弹性化与人性化的综合治理范式，以实现以人为本、智能向善的可持续发展目标。
• 具体而言，人工智能用户权益的法律保护体系将从局部修补走向系统重构；人工智能用户权益保护的监管模式将从静态规制向敏捷治理变革；人工智能权益保护与产业创新发展将从博弈对立走向协同共生。