“知约”调研·AI与平台用户协议的法律风险——从版权到隐私的多重挑战

　　
　　人工智能与数字平台的快速发展，不仅带来了效率与创新，也引发了前所未有的法律争议。从代码训练到内容生成，从生物识别到儿童隐私，合规边界正成为企业与用户博弈的焦点。来自山东大学的“法济民益”社会实践项目团队梳理了GitHubCopilot、某中文AI绘画App、Meta面部识别、短视频平台未成年人保护等多个典型案例，结合《民法典》《消费者权益保护法》《生成式AI服务管理暂行办法》《数字千年版权法》等国内外法规，揭示AI与平台用户协议中的风险图谱。
　　一、AI训练与版权冲突：从Copilot到汤森路透案
　　1.Copilot的版权争议
　　开发者发现Copilot生成的代码片段与GPL开源代码高度相似，但微软未披露训练数据来源。核心矛盾在于：AI商业化使用是否应遵守开源协议的“传染性”条款。法院的焦点在于AI训练是否构成“合理使用”（FairUse）。结果推动了2024年OpenAI等企业主动公布训练数据溯源清单，透明度成为新合规要求。
　　2.汤森路透诉罗斯案
　　这是美国首例AI训练数据版权案，围绕“合理使用”展开。案件结果不仅影响法律解释，也为未来AI企业的合规边界树立了标杆。
　　二、格式条款风险：AI绘画平台的“责任转嫁”
　　某中文AI绘画App的用户协议显示典型的“风险转嫁”逻辑：
　　第8.2条规定用户需对上传内容侵权责任自负；
　　第3.5条却赋予平台无偿商用用户内容的权利。
　　这意味着用户既要独自承担侵权风险，又失去了内容收益。此类条款违反：
　　《民法典》第496条公平原则；
　　《消费者权益保护法》第26条禁止不公平条款；
　　《生成式AI服务管理暂行办法》第4条禁止免除平台责任。
　　最终，监管要求平台删除免责条款，并新增“内容授权期限”选项，体现了合规监管的介入。
　　三、生物识别风险：Meta面部识别案
　　2022年，德州总检察长起诉Meta未经同意收集居民面部识别数据并长期保留，违反《CaptureorUseofBiometricIdentifiersAct》。2024年7月，Meta同意支付14亿美元和解金，创下单州隐私和解纪录。案件表明：
　　生物识别数据属于敏感个人信息，收集必须事先告知并取得同意；
　　数据保留须有合理期限，超期即构成违法；
　　企业不能以误导性条款掩盖数据用途，否则将面临高额赔偿。
　　四、未成年人保护：短视频平台公益诉讼案
　　杭州互联网法院受理的未成年人保护民事公益诉讼揭示了短视频平台的多重违规：
　　未经监护人同意收集儿童位置、面部、声音等敏感信息；
　　通过算法推送含儿童隐私的短视频；
　　默认开放私信、定位功能，未履行隐私保护义务。
　　最终，平台被要求整改、赔偿公益金并公开致歉。这一案例凸显了儿童信息保护的司法红线。
　　五、监管启示：AI与平台合规的未来路径
　　用户层面：增强风险意识，关注“责任归属”“数据用途”“敏感信息处理”等核心条款，遇到违规可通过司法和监管途径维权。
　　平台层面：应避免利用格式条款规避责任，主动建立训练数据溯源、敏感信息单独告知、内容使用边界等合规机制。
　　监管层面：需强化跨境监管合作，建立“高风险技术+高风险条款”的重点审查机制，提高违法成本，推动行业合规升级。
　　AI与平台用户协议已成为个人信息与版权保护的“前沿战场”。从开源代码到生物识别，从未成年隐私到合规责任，案例不断提醒：技术创新必须与法律约束同步，用户、平台与监管应形成合力，共同构筑数字时代的法治屏障。