人工智能技术的飞速发展在推动产业进步的同时，也带来了大量潜在的法律风险，尤其是由于其自主学习能力、不可预测性和决策过程的复杂性所导致的侵权风险愈发突出。因此，建立系统性风险方案措施，特别是通过事前预防措施减少潜在侵权纠纷、降低侵权发生概率，需要AI开发者、提供者及用户予以重点关注。
（1）产品提供者应提升安全管理能力
作为AI技术的核心推动主体，产品提供者在AI系统的设计、开发、部署和运营过程中承担着关键责任。其产品在市场应用中可能引发的侵权风险，与开发阶段中的算法逻辑、数据选取、产品安全控制等密切相关。因此，产品提供者需要在产品全生命周期内建立完善的安全管理能力，确保AI技术在合理风险范围内运行。
产品提供者应当在公司层面建立专门的合规管理部门，负责全公司的合规性评估与监控。合规部门不仅需要与技术部门、开发部门协作，确保AI系统从设计到部署的每一环节符合国家法律要求，还需要及时跟进最新的法律法规变动，确保产品的合规性。合规部门应负责制定安全管理策略，并将其贯彻到公司的日常运营中，从而避免因管理不善造成的法律责任。
公司内部应建立健全的合规制度，涵盖数据保护、隐私权保障、信息安全、算法审查等多个方面。尤其是在处理个人信息和敏感数据时，需严格遵守《个人信息保护法》和《数据安全法》等相关法律法规，确保所有数据的收集和处理行为均具有合法依据，并采取必要的安全措施以防止数据泄露或滥用。公司还应建立数据访问控制机制，确保仅限于授权人员能够访问敏感数据，从而保障用户的隐私权和数据安全。
（2）建立数据来源合规评估与风险控制体系
AI的决策能力高度依赖于训练数据，数据合规、数据质量和数据公正性直接影响AI输出的合规性和安全性。数据偏差、训练数据中的违法内容或侵犯他人权益的信息，将导致AI系统产生歧视性或侵权性结果。因此，在数据管理环节，AI产品提供者需严格遵守《个人信息保护法》《网络安全法》《数据安全法》等法规，确保数据合法、安全、合规使用。
AI产品提供者必须对数据的来源进行严格审查，确保所使用的所有数据均经过合法授权或来源于合法渠道。特别是在数据训练阶段应引入法律风险评估机制，通过多维度检视数据的合法性与合规性，提前发现可能导致侵权的风险并及时采取纠正措施。对于可能涉及知识产权争议的数据，需在训练前对数据来源进行审查，确保在使用受著作权保护的数据时已获得授权，避免因未经许可使用第三方作品而构成著作权侵权。例如，在处理个人信息时，应遵循数据最小化原则和目的限制原则，确保收集的数据与处理的目的相匹配，不得超范围使用。所有个人数据的收集、存储、使用和传输，均应当遵循告知——同意的处理原则，并严格按照《个人信息保护法》进行管理。未经过合法授权使用的第三方数据或未经许可的个人信息，将会导致数据侵权责任，甚至涉及刑事责任。对于AI训练数据中涉及敏感信息的部分，产品提供者应严格按照法律规定进行匿名化、去标识化处理，减少数据泄露的风险。尤其在处理涉及生物识别、医疗健康、金融账户等敏感数据时，必须采取加密等安全措施，确保数据的安全性和保密性。
基础风险防范是AI产品提供者确保产品安全合规的关键。公司应制定全面的风险评估机制和应急预案，定期进行安全风险评估，对产品可能存在的漏洞进行模拟测试，识别潜在风险并及时修复。对于出现的数据泄露、AI系统错误或数据滥用等紧急情况，设立快速响应机制，确保能够迅速采取补救措施，减轻损害，并根据法律规定及时通知受影响的用户和监管机构。
（3）建立伦理控制与法律责任评估体系
算法是AI系统的核心，其设计直接决定了AI在运行过程中的决策逻辑和输出结果。因此，在算法设计阶段，产品提供者应遵循《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规定，确保算法符合伦理规范并采取必要的责任控制措施，防止因算法偏差或逻辑漏洞导致侵权行为。
首先，算法设计应遵循透明性和可解释性原则。AI决策过程的“黑箱”问题是法律认定责任的重要障碍，而通过提高算法的可解释性，使其在发生损害后能够清晰追溯决策过程，有助于司法实践中对责任主体的合理认定。尤其是涉及自动驾驶、医疗AI等高风险领域时，算法的解释能力不仅是法律责任划分的关键，也是安全运行的重要保障。
其次，产品提供者在算法设计阶段应进行伦理审查，特别是在可能影响公众利益或涉及敏感群体时，需对算法的社会影响进行评估。对于生成式AI的内容生成，应设置合理的过滤机制，防止其生成淫秽、暴力、歧视性等违法内容。此外，在算法运行过程中，若发现算法输出结果存在潜在风险，应具备即时调整或暂停运行的能力。
（4）强化用户的合理使用与法律责任意识
AI产品的最终输出不仅取决于算法本身，也与用户的使用方式密切相关。特别是在生成式AI等用户交互性较强的场景中，用户输入的提示词直接影响AI的输出内容，从而引发潜在的侵权风险。因此，用户在使用AI产品时也应承担相应的法律责任，并严格遵循产品提供者制定的使用规范。
产品提供者应通过用户协议明确提示可能产生的法律后果，并提供必要的指导，确保用户在合理范围内使用AI功能。例如，在生成式AI的应用中，用户协议应禁止输入具有违法、侵权性质的提示词，并对可能导致侵权的场景进行事前警示。同时，用户应提高自身法律意识，避免通过AI生成侵犯他人名誉、隐私或知识产权等权利的内容。在用户不当使用AI导致侵权时，产品提供者在采取合理监管措施并尽到注意义务的情况下，可依据相关法律法规主张免责。
（5）建立全流程投诉处理和监督机制
由于AI系统的运行存在动态变化性，单纯依靠事前风险防范难以完全避免侵权行为的发生，因此产品提供者应建立全流程的投诉处理和监督机制，及时发现并纠正可能存在的侵权问题。
产品提供者应设立便捷的投诉渠道，受害方在发现AI输出结果侵害其合法权益时，能够及时提交投诉并得到迅速处理。依据相关规定，网络服务提供者在接到侵权通知后，若未及时采取必要措施，则将承担相应责任。因此，在实践中，AI产品提供者应及时响应投诉，采取删除、屏蔽或其他纠正措施，防止损害进一步扩大。
另外，监督机制应覆盖AI系统运行的全过程，尤其在高风险场景中，需通过动态监测发现潜在的侵权隐患并及时采取补救措施。例如，生成式AI在内容生成过程中，若检测到可能涉及违法信息、侵犯他人权益或损害公共利益等内容，应立即触发审核机制并中止生成过程。
