吴沈括：法律人需在AI治理中保持独立清醒的判断

北京师范大学法学院博士生导师、中国互联网协会研究中心副主任 吴沈括

在AI技术狂飙突进的时代，法律治理如何与时俱进，成为全球关注的焦点。2025人工智能时代法商年会上，北京师范大学法学院吴沈括教授围绕AI技术发展、数据合规、版权归属、平台责任等热点问题发表了一系列观点，为AI治理提供了深刻的法治视角。

AI技术发展：治理需“动态化”与“国际化”

吴沈括表示，当前人工智能技术呈现出三大特点：一是技术应用的垂直场景不断深化，正在实现深度跨界融合；二是生成式人工智能的创新和应用呈现爆发式增长，重构了内容生产模式；三是智能化形式从信息智能向物理智能、生物智能延伸，智能化程度逐步加深。这些变化在推动社会发展的同时，也带来了隐私泄露、算法黑箱、深度合成技术滥用等法律治理难题。

“技术发展带来的不仅是效率红利，更是治理挑战。”他强调，需通过完善国内法律治理体系，并推动《全球人工智能治理倡议》等国际合作，构建技术发展与安全并行的规则框架，掌握全球数字治理话语权。

企业数据合规：构建“数据合规韧性”

面对生成式AI训练数据获取中的合规风险，吴沈括提出了“数据合规韧性”的概念。他表示，企业应在数据处理全生命周期中构建系统性、动态化的合规设计，将合规融入管理经营之中。他以训练数据获取为例，指出合法性是“入口红线”——需确保版权授权、个人信息知情同意及脱敏处理，同时通过技术手段防范算法歧视。“合规不是事后补救，而是动态评估与策略调整。”吴沈括建议，企业应建立数据分类分级管理机制，并紧跟国内外立法动态，以技术加管理的“双轮驱动”平衡创新与风险。

不同行业应对AI合规挑战的策略各有侧重。吴沈括分析，医疗领域因涉及生命伦理和敏感数据，需强化算法透明度与数据本地化存储；金融行业则需严守数据安全与网络防护底线；电商平台则应在用户同意机制与数据分级分类上寻求个性化服务与合规的平衡。“治理需以‘人本控制’为核心，结合行业特性构建预防性框架。”他总结道。

生成式AI版权归属：独创性与人类干预并重

对于生成式AI创作内容的版权归属问题，吴沈括认为，可以结合“独创性标准”与“人类干预程度”进行综合判断。他表示，生成式AI的创作模式已突破传统框架，用户仅输入简单提示词即可生成复杂内容，使得独创性边界变得模糊。因此，需关注人类在内容生成过程中的实质性贡献。

吴沈括认为，目前设立“AI生成内容权”可能破坏原有知识产权体系，而“数据二十条”提出的“数据产权‘三权分置’”框架更符合当前政策实践，且“数据二十条”要求的数据知识产权登记试点工作，仅作为新型知识产权雏形。当下司法实践仍需从著作权、商业秘密或反不正当竞争的角度解决数据权属纠纷。

平台责任：事前风控与事后追责的双层机制

针对深度伪造滥用问题，吴沈括提出“平台责任前移”的治理思路。他建议设计“事前风控+事后追责”的双层机制，明确平台在技术部署、用户告知中的先验性义务，同时对高风险应用功能强调开发者的源头责任。对于事后追责，法律需明确平台在明知或应知情形下的连带责任。

吴沈括教授强调，AI生成内容的标识与溯源是破解深度伪造困局的必要举措，但需避免“一刀切”的责任分配。他表示，我国《人工智能生成合成内容标识办法》已明确平台的内容标识责任，但应通过动态立法评估风险，行业共治完善标准，最终实现权益保护与数字创新的双赢。

法律人与青年学者：坚守法治价值，推动跨学科研究

吴沈括呼吁法律人成为技术社会的“守夜人”，在技术创新浪潮中始终以人的尊严与权利为锚点，坚守法治价值的根本立场。他建议青年学者培养跨学科研究能力，关注国际动态与本土实践，并以问题为导向推动治理创新。“司法不是简单、机械的法条适用，而应始终坚守伦理准则。”吴沈括认为，法律人需在AI治理中保持独立清醒的判断，避免因技术便利性而模糊公平正义的边界。