小鱼儿 发表于 2025-11-7 10:12
  
2、当AI“翻车”(如生成虚假信息),你认为开发者、运营者还是用户更应担责?
AI “翻车” 时,开发者、运营者、用户需根据具体场景共同担责,无绝对主次之分,核心看责任链条中的过错环节。
开发者的核心责任
对模型底层设计负责,需通过技术手段提升输出准确性,比如优化训练数据质量、搭建内容校验机制。
若因技术缺陷、训练数据存在严重偏差导致虚假信息生成,开发者需承担主要技术责任。
运营者的核心责任
负责 AI 产品的落地管理,包括建立内容审核流程、明确使用规范、设置风险提示。
若未履行审核义务、未及时处理已知的错误输出,或未对高风险场景(如医疗、法律)进行限制,运营者需承担管理责任。
用户的核心责任
需理性使用 AI,明确其输出并非绝对权威,尤其在关键领域需自行核验信息真实性。
若用户滥用 AI 生成虚假信息并传播,或未核实信息就盲目使用导致损失,用户需承担使用不当的责任。
新手996118 发表于 2025-11-7 10:22
  
当AI“翻车”(如生成虚假信息),你认为开发者、运营者还是用户更应担责?

这是一个典型的责任划分难题。 修订案很可能倾向于 “责任共担,但各有侧重” 的原则。

开发者(研发方): 承担产品源头责任。如果“翻车”是由于算法设计缺陷、训练数据偏见、内置安全措施不足等根本性原因,开发者应负主要责任。这正是“安全左移”要解决的问题。

运营者(部署方): 承担应用场景责任。他们需要确保AI在其特定业务场景下被正确使用,设置了合理的“护栏”,并对输出结果进行必要的人工审核或风险提示。例如,用AI生成新闻和用于客服聊天,运营者的责任边界是不同的。

用户(使用方): 承担合理使用责任。如果用户故意利用AI的漏洞进行违法犯罪活动(如生成诈骗信息),或无视运营者的明确警告而滥用,则用户应承担责任。

结论: 责任认定将是一个动态过程,需根据具体案例判断。但法律会强力推动开发者和运营者将安全与合规内置于产品全生命周期。
唐三平 发表于 2025-11-7 10:27
  
AI “翻车” 生成虚假信息时,无单一责任主体,需按 “过错程度 + 影响范围” 划分,开发者侧重技术兜底、运营者侧重流程管控、用户侧重理性使用,核心是责任链条的全环节覆盖。
阿飞007 发表于 2025-11-7 10:29
  
你的数据被“合规”了吗?修订要求企业明示数据用途,但你是否真的读过用户协议?

现实: 绝大多数用户不会通读用户协议。这是因为协议通常冗长、复杂,且用户处于“不接受就无法使用”的弱势地位。

修订带来的改变:

“明示”的深化: 法律要求的“明示”将不再仅仅是“有协议”,而是要求清晰、易懂、突出关键条款。未来可能会出现更多“协议摘要”、“图示化协议”或“分层展示”的模式。

责任的转移: 即使用户没读,企业也不能免除责任。如果数据用途超出明示范围或存在欺诈,企业将直接违法。

结论: 法律的完善在推动企业做出改变,但用户自身也需要提升数据权利意识。可以重点关注协议中关于“数据如何共享”、“用于何种营销”、“存储多久”等核心条款。
0010 发表于 2025-11-7 10:42
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
dhf 发表于 2025-11-7 10:45
  
日灌文章三百贴,不辞常驻此社区。
小鱼学安全 发表于 2025-11-7 11:29
  
1、你的数据被“合规”了吗?修订要求企业明示数据用途,但你是否真的读过用户协议?
这是一个经典的“隐私悖论”。我的看法是:

现状是“合规”不等于“合意”:法规(如GDPR、个保法)强制企业明示数据用途,这在法律层面是巨大进步。但实践中,用户协议通常篇幅冗长、用语晦涩,成了“霸王条款”。企业完成了“告知”的义务,但用户远未实现真正的“知情”。
用户为何不读? 这并非全是用户的错。根本原因是权力不对等和极高的阅读成本。当用户急需使用某项服务时,几乎没有议价能力去逐条谈判。拒绝协议往往意味着放弃服务,这是一种变相的“强制同意”。
未来的方向:真正的进步不应止于“明示”,而应走向:
分层同意:将核心条款与可选条款分开,让用户能为不同的数据用途进行 granular(细粒度) 的选择。
标准化与可视化:推动协议内容的标准化、图标化,让用户能像看营养成分表一样快速理解数据被如何处置。
默认保护:法规应倾向于“隐私默认保护”原则,即默认设置是对用户最安全的,而非对企业最便利的。
结论:当前的“合规”在很大程度上是一种形式上的合规。真正的数据自主,需要技术、法规和用户教育的共同演进,将选择权实质性地交还给用户。
不离不弃 发表于 2025-11-7 11:49
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
王老师 发表于 2025-11-7 13:27
  
用户协议的阅读困境:为何“不读”成常态?
协议的复杂性
篇幅冗长:部分用户协议长达数万字,包含法律条款、技术细节和免责声明,普通用户难以全面阅读。
语言晦涩:使用“数据主体”“算法推荐”等术语,增加理解成本。
隐藏条款:关键信息(如数据共享范围)可能埋藏在协议末尾或链接中,需多次点击才能查看。
用户行为逻辑
信任成本:用户倾向于信任知名企业,认为其不会滥用数据。
功能优先:为快速使用服务,用户可能忽略协议直接勾选“同意”。
无力改变:即使拒绝协议,也可能无法使用服务,导致“被迫同意”。
赵庆煜 发表于 2025-11-7 13:38
  
关键场景愿意大幅牺牲便利,日常场景则追求安全与便利的平衡。
高敏感场景(支付、隐私数据、账户权限):愿意接受极致安全带来的繁琐。多因素认证、动态口令、生物识别这些操作都能接受,甚至主动开启更严格的防护。
日常场景(普通浏览、非敏感信息查询):希望安全措施 “隐形化”。过度繁琐的验证会降低使用意愿,更倾向于无需额外操作的底层安全防护。
折中场景(社交账号、普通办公):接受轻度繁琐。比如登录时的二次验证,但希望验证方式高效(如 App 推送确认而非输入验证码)。

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