人工智能幻觉致损的责任界定需综合技术特性、平台义务及损害后果，当前司法实践以“过错责任”为原则，重点考察开发者是否尽到合理注意义务，用户是否受实质影响。
一、责任界定的核心原则
过错责任原则
生成式AI被认定为“服务”而非“产品”，适用《民法典》过错责任原则（非产品无过错责任）。开发者仅在未尽合理注意义务且存在主观过错时担责。
示例： 全国首例AI幻觉侵权案（梁某诉某科技公司）中，因平台已履行显著风险提示义务且无过错，法院驳回用户索赔。
AI不具备民事主体资格
AI生成的承诺或错误信息不构成法律意义上的意思表示，因其非法定民事主体（自然人、法人或非法人组织），无法独立承担责任。
例外： 特定场景（如AI客服）中用户可能产生合理信赖，内容或被视为平台意思表示。
全国首例涉AI幻觉侵权案宣判
二、开发者免责的关键条件
开发者需同时满足以下义务，方可免责：
1. 显著风险提示义务
在用户协议、交互界面等醒目位置提示AI的局限性（如“内容可能存在错误，仅供参考”），尤其对医疗、报考等高危场景需额外警示。
合规案例： 涉案AI在欢迎页标注功能局限，并通过安全评估备案。
技术可靠性义务
采取行业通用技术降低错误率，例如：
检索增强生成（RAG）：通过实时检索外部数据修正输出；
内容过滤机制：屏蔽违法有害信息。
避免生成违法内容
对法律禁止的涉暴、侵权等内容需承担严格审查义务，否则直接构成过错。
三、用户需证明的侵权要件
用户主张权益受损时，需证明：
1. 实际损害与因果关系
需提供实质损失证据（如因错误信息导致报考失败、财产损失），且损害与AI错误存在直接关联。
反例： 梁某未证明报考决策受影响，法院认定不构成侵权。
合理注意义务缺失
若用户未对关键信息（如高校官网、医疗报告）交叉验证，可能因自身过失分担责任。
四、高风险场景的责任争议
当前规则存在例外情形：
- 医疗/法律等不可逆决策：学界建议提高平台义务，如设置人工复核、强制责任保险；
- 深度伪造与诈骗：若开发者未采取反诈技术措施（如生物识别验证），可能承担连带责任。
五、用户与企业避险建议
| 主体 | 行动重点 |
|---|---|
| 用户 | 1. 关键决策（报考、投资）优先核查官方信源； 2. 保存AI对话记录及核实证据 |
| 企业 | 1. 高危场景动态弹窗警示（如“本回复未经验证”）； 2. 定期更新知识库，完成算法备案 |
六、司法与行业的平衡逻辑
法院强调需为技术创新保留“容错空间”，避免过度责任抑制AI发展，但同步要求守住“科技向善”底线。2026年最高法工作报告明确：对利用AI侵害权益的行为坚决规制，对善尽义务的研发者不予苛责。 (以上内容均由AI生成)
