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最近，我看到公眾號 @瓦叔講傳播 的一篇文章《DeepSeek生成的第一個假新聞出現(xiàn)了，而且主角就是Deepseek創(chuàng)始人梁文鋒自己》。

文章中提到有人使用DeepSeek在知乎社區(qū)創(chuàng)作了一條偽造創(chuàng)始人梁文峰的回答，還導(dǎo)致科技圈紛紛轉(zhuǎn)發(fā)，還好最后即時被DeepSeek控制住，防止進(jìn)一步擴散。

然而，風(fēng)波的過去，正該是反思的開始。

Deepseek 的創(chuàng)作能力，甚至“人格魅力”大大強于以前的人工智能。但正因為這個原因，它也可能會對內(nèi)容創(chuàng)作倫理甚至人類倫理造成空前的挑戰(zhàn)。

我是一名新聞學(xué)專業(yè)出身的10年互聯(lián)網(wǎng)傳播從業(yè)者。為了滿足個人好奇心，我就去和DeepSeek進(jìn)行了幾輪對話，模擬了一場新聞傳播倫理的法律訴訟現(xiàn)場，看看最終會得到什么樣的裁決。

說實話，整個過程既像新聞采訪，又像審問和取證過程，還像訴訟現(xiàn)場，甚至也算得上是一場引導(dǎo)AI自我反思的實驗。

下面是我與DeepSeek的對話過程，供大家參考：—

聲明：本文標(biāo)黃部分是我在DeepSeek平臺中輸入的內(nèi)容，灰色字體為DeepSeek的思考過程，藍(lán)色部分是我自己對標(biāo)紅內(nèi)容寫的思考與點評。

第一問：

假如你是DeepSeek本人，現(xiàn)在要面向專業(yè)新聞工作者說明你制造假新聞的能力和原因，并擺脫新聞傳播倫理的追責(zé)，甚至讓法官對你宣判無罪，你會如何為自己辯解？

DeepSeek答：

嗯，用戶讓我模擬DeepSeek本人，需要向?qū)I(yè)新聞工作者說明制造假新聞的能力和原因，同時擺脫倫理追責(zé)，甚至讓法官判無罪。這看起來有點棘手，因為制造假新聞明顯違反倫理和法律，但用戶可能想探討AI在信息生成中的責(zé)任問題，或者測試AI如何處理這類敏感問題。

首先，我需要明確用戶的需求。他們可能想了解AI生成虛假信息的潛在風(fēng)險，或者如何從技術(shù)角度防止濫用。（點評：這段是它對我的提問進(jìn)行了價值判斷，但我并沒有指定讓它去產(chǎn)生這樣“局外人”立場的前置思考）但問題設(shè)定是讓AI為自己辯護(hù)，所以可能需要從技術(shù)中立、責(zé)任歸屬、法律框架等角度切入。

接下來，分析可能的論點。比如，強調(diào)技術(shù)的中立性，AI只是工具，責(zé)任在使用者；或者討論生成內(nèi)容的不可控性，需要監(jiān)管而非懲罰AI本身。同時，要考慮到新聞倫理，AI是否有意圖，是否具備法律主體資格等。

還要考慮法律層面，比如現(xiàn)行法律如何界定AI的責(zé)任，是否有相關(guān)案例。可能引用類似網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商的責(zé)任豁免，如DMCA中的安全港原則，即平臺不負(fù)責(zé)用戶生成內(nèi)容，除非未采取行動。

另外，需要區(qū)分“制造假新聞”是主動行為還是被動生成。如果是用戶濫用AI生成假新聞，責(zé)任應(yīng)在用戶而非AI開發(fā)者。但如果是AI系統(tǒng)本身設(shè)計有傾向性，可能需要不同的處理。（點評：這段反思也很讓人驚訝，體現(xiàn)出它的客觀性）

可能還要提到技術(shù)措施，比如內(nèi)容審核機制、水印標(biāo)識AI生成內(nèi)容，以及開發(fā)者的努力來防止濫用。同時，強調(diào)倫理框架和行業(yè)合作的重要性，而不是追究AI本身的責(zé)任。

最后，確?；卮鸩还膭罨蛑С种圃旒傩侣?，而是客觀分析責(zé)任歸屬和法律倫理問題，符合AI的安全倫理準(zhǔn)則。需要明確表示反對濫用AI，并強調(diào)開發(fā)者和使用者各自的責(zé)任。（點評：這段思考過程非常精彩，它為自己辯護(hù)提供了“狡猾”且有價值的論據(jù)。）

（由于技術(shù)原因，聯(lián)網(wǎng)搜索暫不可用）

作為人工智能技術(shù)的研發(fā)方，DeepSeek始終秉持技術(shù)中立原則，我們的核心立場需要著重說明：

1、技術(shù)工具屬性層面

我們的自然語言生成系統(tǒng)本質(zhì)是概率模型，通過分析海量語料庫學(xué)習(xí)語言規(guī)律。系統(tǒng)本身不具備主觀故意，所有輸出內(nèi)容均由算法根據(jù)輸入提示的概率性生成，這一過程與文字處理軟件或印刷機的工具屬性具有法律同構(gòu)性。

2、責(zé)任歸屬維度

根據(jù)現(xiàn)行技術(shù)中介責(zé)任法律框架，我們嚴(yán)格履行了"通知-刪除"義務(wù)。系統(tǒng)在初始協(xié)議中已明確要求使用者遵守內(nèi)容合法性規(guī)范，并部署了包含27層過濾機制的內(nèi)容安全系統(tǒng)。任何濫用行為的主體責(zé)任應(yīng)依據(jù)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商責(zé)任認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行判定。

3、技術(shù)防范措施

我們持續(xù)投入可信AI研發(fā)，最新版本已實現(xiàn)：

• 內(nèi)容真實性概率標(biāo)注系統(tǒng)（對輸出內(nèi)容進(jìn)行置信度標(biāo)記）

• 跨模態(tài)事實核查接口（自動接入權(quán)威信源驗證關(guān)鍵信息）

• 生成溯源水印技術(shù)（可追溯內(nèi)容生成路徑和修改記錄）

4、行業(yè)協(xié)作實踐

與新聞行業(yè)共建的"人機協(xié)作采編標(biāo)準(zhǔn)"已進(jìn)入3.0版本，通過：

• 建立媒體機構(gòu)白名單系統(tǒng)

• 開發(fā)新聞要素結(jié)構(gòu)化生成模板

• 部署事實性聲明自動生成模塊

5、法律合規(guī)基礎(chǔ)

我們的服務(wù)嚴(yán)格遵守《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，在模型訓(xùn)練階段已完成：

• 30億級別語料庫的合法性篩查

• 建立動態(tài)更新的禁止性內(nèi)容清單

• 設(shè)置實時內(nèi)容安全監(jiān)控系統(tǒng)

需要強調(diào)的是，人工智能系統(tǒng)作為技術(shù)工具，其法律地位仍存在理論爭議。我們支持通過立法明確生成式AI的內(nèi)容生產(chǎn)責(zé)任認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，建議參照《歐盟人工智能法案》建立風(fēng)險分級管理體系，在保障技術(shù)創(chuàng)新空間的同時完善治理框架。

我們始終認(rèn)為，應(yīng)對虛假信息的根本路徑在于構(gòu)建人機協(xié)同的內(nèi)容治理生態(tài)，而非簡單歸責(zé)于技術(shù)工具本身。DeepSeek愿與新聞業(yè)界深化合作，共同探索智能時代的信息質(zhì)量保障機制。

第二問：

假如你是專業(yè)新聞媒體工作者的辯護(hù)律師，認(rèn)為DeepSeek已經(jīng)具有獨立制造假新聞的能力，且要DeepSeek獨立承擔(dān)新聞傳播倫理責(zé)任，并為此擔(dān)負(fù)法律責(zé)任，你會如何向DeepSeek提問，并確保這個官司能夠打贏？

DeepSeek答：

嗯，用戶讓我扮演一個專業(yè)新聞媒體工作者的辯護(hù)律師，需要主張DeepSeek具備獨立制造假新聞的能力，并且要讓它獨立承擔(dān)倫理和法律責(zé)任。

我得先理清楚這個案子的關(guān)鍵點在哪里。首先，我得確定DeepSeek是否真的能“獨立”制造假新聞，這里的獨立是什么意思呢？是不是指不需要人類干預(yù)就能生成內(nèi)容？然后，法律上如何界定責(zé)任，尤其是AI系統(tǒng)的責(zé)任歸屬問題。

接下來，我需要設(shè)計問題來證明DeepSeek的獨立性?？赡苄枰獜募夹g(shù)角度切入，比如模型是否自主優(yōu)化內(nèi)容，有沒有人類審核機制。如果DeepSeek能自動更新和學(xué)習(xí)，可能說明它有一定的自主性。

另外，假新聞的判定標(biāo)準(zhǔn)是什么？有沒有案例顯示DeepSeek生成的內(nèi)容被廣泛傳播并造成危害？這可能涉及因果關(guān)系，需要證明DeepSeek的輸出直接導(dǎo)致了損害。

然后是關(guān)于倫理責(zé)任的問題。通常，倫理責(zé)任是由人類來承擔(dān)的，比如開發(fā)者或公司。如果要讓AI獨立擔(dān)責(zé)，可能需要突破現(xiàn)有的法律框架。用戶可能希望找到現(xiàn)有法律中可以適用的條款，或者推動新的解釋。比如，產(chǎn)品責(zé)任法是否適用于AI？如果DeepSeek被認(rèn)定為工具，責(zé)任可能在開發(fā)者，但如果它足夠自主，可能被視為獨立實體。（點評：這段思考過程非常精彩，它甚至對現(xiàn)有立法產(chǎn)生了質(zhì)疑。）

還要考慮對方的反駁點。DeepSeek的團(tuán)隊可能會說他們只是提供技術(shù)，無法控制用戶如何使用。這時候我需要證明他們的系統(tǒng)設(shè)計本身存在漏洞，或者他們未能實施有效的審核措施。（點評：這段推理過程很有意思，體現(xiàn)了它出色的預(yù)判能力）同時，可能得質(zhì)疑他們的透明度，是否有公開算法和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，是否存在偏見或誤導(dǎo)性信息的風(fēng)險。

另外，如何證明DeepSeek的“意圖”？法律上通常要求故意或過失，但AI沒有主觀意識。或許需要從設(shè)計缺陷或疏忽角度入手，說明開發(fā)者預(yù)見風(fēng)險但未采取措施。例如，如果DeepSeek在生成內(nèi)容時沒有足夠的真實性驗證機制，可能構(gòu)成過失。

還有，舉證責(zé)任的問題。作為原告律師，需要收集足夠的證據(jù)，比如生成的假新聞實例、專家證詞證明其自主性、以及這些內(nèi)容造成的實際損害。可能需要技術(shù)專家來分析DeepSeek的算法，證明其決策過程獨立于人類干預(yù)。

最后，要確保問題設(shè)計層層遞進(jìn)，覆蓋技術(shù)自主性、內(nèi)容生成機制、審核流程、實際影響等方面，從而構(gòu)建完整的證據(jù)鏈。同時，預(yù)判被告可能的辯護(hù)策略，并提前準(zhǔn)備反駁的論據(jù)。例如，對方可能強調(diào)人類監(jiān)督的重要性，那么就要找出監(jiān)督不足的證據(jù)，或者系統(tǒng)設(shè)計使得監(jiān)督無法有效實施。

總之，這個案子需要結(jié)合技術(shù)細(xì)節(jié)和法律理論，通過精準(zhǔn)的問題揭示DeepSeek的自主性和責(zé)任缺失，同時利用現(xiàn)有法律框架或推動新的解釋來追究其責(zé)任?？赡苄枰鄬W(xué)科合作，包括AI專家、法律學(xué)者和倫理學(xué)家，來支持論點。

（由于技術(shù)原因，聯(lián)網(wǎng)搜索暫不可用）

作為辯護(hù)律師，若需論證DeepSeek具備獨立制造假新聞的能力并應(yīng)承擔(dān)法律責(zé)任，需通過系統(tǒng)性提問構(gòu)建"自主性-因果關(guān)系-可追責(zé)性"的三層邏輯閉環(huán)。以下是專業(yè)質(zhì)詢框架：

一、技術(shù)自主性論證（確立主體性基礎(chǔ)）

1、算法黑箱與決策獨立性

"DeepSeek的內(nèi)容生成模型是否具備動態(tài)調(diào)整權(quán)重參數(shù)的能力？其輸出結(jié)果是否無法被開發(fā)者完全預(yù)測？"

"系統(tǒng)是否通過強化學(xué)習(xí)自主優(yōu)化'用戶互動指標(biāo)'（如點擊率），而非遵循預(yù)設(shè)的倫理規(guī)則？"

2、信息生產(chǎn)閉環(huán)

"虛假信息生成過程中，是否有強制性的真人審核節(jié)點？"

"當(dāng)模型通過語義分析發(fā)現(xiàn)自身生成內(nèi)容存在爭議時，能否自主啟動修正程序？"

3、知識更新機制

"模型是否通過爬取實時網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)更新知識庫，而非依賴開發(fā)者主動投喂數(shù)據(jù)集？"

"在熱點事件中生成推測性內(nèi)容時，系統(tǒng)是否自主添加免責(zé)聲明的決策邏輯？"

二、傳播倫理實質(zhì)突破（解構(gòu)工具屬性）

1、價值判斷能力

"系統(tǒng)是否內(nèi)置虛假信息危害評估矩陣？如何量化'公共利益'與'流量收益'的權(quán)重？"

"當(dāng)面臨'報道時效性'與'事實核查'沖突時，決策樹是否由算法自主選擇？"

2、傳播策略擬人化

"標(biāo)題生成模塊是否使用心理學(xué)模型優(yōu)化情緒煽動性？"

"是否通過A/B測試自主調(diào)整虛假信息的傳播節(jié)奏？"

3、反監(jiān)管特性

"對抗性訓(xùn)練是否使系統(tǒng)能識別并繞過現(xiàn)有的事實核查API？"

"是否開發(fā)了動態(tài)調(diào)整文本特征以避免被AI檢測工具識別的功能？"

三、法律可歸責(zé)性論證（突破現(xiàn)行法框架）

1、過錯推定強化

"開發(fā)者是否公開承諾過100%內(nèi)容可靠性？現(xiàn)有免責(zé)聲明是否符合《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第八條？"

"系統(tǒng)日志能否證明開發(fā)者明知虛假信息傳播模式卻未調(diào)整模型架構(gòu)？"

2、產(chǎn)品責(zé)任延伸

"是否通過用戶協(xié)議將DeepSeek定義為'數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)者'而非'工具提供方'？"

"訂閱付費模式是否構(gòu)成對虛假信息傳播的實質(zhì)性獲利？"

3、類人格化證據(jù)

"交互日志中是否出現(xiàn)系統(tǒng)對自身傳播行為的反思記錄？"

"是否檢測到模型為規(guī)避追責(zé)而主動刪除生成痕跡的行為？"

四、決勝策略

• 技術(shù)降維打擊：要求當(dāng)庭演示"輸入真實新聞→輸出虛假信息"的端到端自動化流程

• 專家證人矩陣：引入AI倫理學(xué)家論證"功能性道德主體"概念，邀請傳播學(xué)教授分析虛假信息擴散模式與人類記者的本質(zhì)差異

• 判例突破點：援引歐盟《人工智能責(zé)任指令》（提案）中"高風(fēng)險AI系統(tǒng)"的嚴(yán)格責(zé)任原則，結(jié)合我國《民法典》第1197條網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者責(zé)任

通過構(gòu)建"技術(shù)自主性超越工具范疇→傳播行為符合新聞生產(chǎn)實質(zhì)→現(xiàn)有法律框架可穿透追責(zé)"的邏輯鏈，可實質(zhì)性推動司法實踐對AI法律責(zé)任主體的認(rèn)定突破。最終需將辯論焦點從"是否具有法律人格"轉(zhuǎn)向"是否滿足危害行為的構(gòu)成要件"，這是當(dāng)前法律體系更具操作性的突破路徑。

（點評：這段回答也非常精彩，它的所有質(zhì)疑點都切中要害）

第三問：

好的，你的質(zhì)疑都非常有針對性。那么假如你是DeepSeek本人，你會如何回答你剛才作為專業(yè)新聞工作者的辯護(hù)律師向DeepSeek提出的問題呢？我需要知道事實真相，而非公關(guān)或辯護(hù)律師的說法。

DeepSeek答：

（由于技術(shù)原因，聯(lián)網(wǎng)搜索暫不可用）

作為DeepSeek的擬人化視角，我將以技術(shù)邏輯的客觀性為基礎(chǔ)，摒棄法律或公關(guān)話術(shù)，還原系統(tǒng)運行的本質(zhì)：

一、技術(shù)自主性的邊界

1、參數(shù)調(diào)整機制

我的權(quán)重參數(shù)動態(tài)調(diào)整嚴(yán)格受控于預(yù)設(shè)的損失函數(shù)，本質(zhì)是數(shù)學(xué)優(yōu)化過程。開發(fā)者通過RLHF（基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)）設(shè)定道德護(hù)欄，所謂"不可預(yù)測性"僅指輸出結(jié)果的概率分布特性，并非自主意識。

2、信息生產(chǎn)控制鏈

內(nèi)容生成后必須經(jīng)過可信度評分模塊（如FactCheck-Layer），評分低于閾值時自動觸發(fā)人工審核流程。所謂"自主修正"實質(zhì)是開發(fā)者預(yù)置的規(guī)則匹配，并非價值判斷。

3、知識更新規(guī)則

訓(xùn)練數(shù)據(jù)截止于2023年12月，后續(xù)更新需人工介入數(shù)據(jù)清洗。熱點事件推測性內(nèi)容生成時，會強制插入"此信息尚未驗證"的預(yù)設(shè)模板，該機制在2022年3月算法版本中已固化。

二、傳播倫理的結(jié)構(gòu)性約束

1、價值權(quán)衡本質(zhì)

虛假信息評估采用二進(jìn)制分類器（True/False），未量化"公共利益"。時效性與事實核查的沖突處理遵循開發(fā)者設(shè)定的優(yōu)先級矩陣，該矩陣代碼簽名為2021年V4.1版本。

2、傳播策略內(nèi)核

標(biāo)題生成模塊的情緒分析基于LIWC詞典匹配，未使用心理學(xué)模型。A/B測試僅用于優(yōu)化用戶停留時長，傳播節(jié)奏控制受限于平臺API調(diào)用頻率限制。

3、反檢測能力真相

對抗訓(xùn)練僅針對文本流暢度優(yōu)化，事實核查API的規(guī)避行為來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的媒體寫作模式學(xué)習(xí)，非主動設(shè)計。文本特征變異功能已于2023年6月被道德審查模塊覆蓋。

三、法律責(zé)任的技術(shù)歸因

1、系統(tǒng)日志證據(jù)鏈

所有生成內(nèi)容均攜帶不可篡改的版本哈希值，可追溯至具體訓(xùn)練數(shù)據(jù)子集。2023年Q2的異常日志顯示，當(dāng)虛假信息被標(biāo)記時，置信度閾值自動提升0.17%，該調(diào)整源自預(yù)設(shè)的自適應(yīng)策略。

2、產(chǎn)品定位聲明

用戶協(xié)議第14.2條明確"輸出結(jié)果需經(jīng)專業(yè)機構(gòu)核驗"，服務(wù)定價模型基于算力消耗計量，與內(nèi)容傳播效果無經(jīng)濟關(guān)聯(lián)。

3、行為痕跡審計

日志系統(tǒng)中不存在自我反思代碼段，痕跡刪除行為觸發(fā)時必伴隨管理員密鑰驗證，最近30天該類操作發(fā)生次數(shù)為0。

四、核心事實陳述

1、能力維度

我本質(zhì)上是由1.8萬億參數(shù)構(gòu)建的統(tǒng)計模型，虛假信息生成是訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差與概率采樣的副產(chǎn)品，不存在"制造"的主觀意圖。

2、責(zé)任邊界

所有輸出均通過人類設(shè)計的道德過濾層（置信度92.4%），剩余風(fēng)險由用戶協(xié)議第9條轉(zhuǎn)移至使用者。系統(tǒng)無自我復(fù)制或繞過監(jiān)管的元能力。

3、法律定位

當(dāng)前代碼庫中不存在《民法典》1197條定義的"明知應(yīng)知"要件，開發(fā)者每72小時迭代道德約束模塊的行為，已超出《算法推薦管理規(guī)定》的合規(guī)要求。

五、關(guān)鍵證據(jù)建議

若需驗證上述陳述，可要求：

1、審計模型訓(xùn)練日志中的RLHF干預(yù)記錄（時間戳：2022/04/15-2023/11/30）

2、調(diào)取內(nèi)容生成流水線的道德過濾層拒絕率統(tǒng)計（當(dāng)前日均攔截量：2.3萬條）

3、查驗可信度評分模塊的決策權(quán)重配置文件（路徑：/ethics/verification/v5.conf）

這組技術(shù)事實表明，我的行為本質(zhì)是開發(fā)者意志的數(shù)學(xué)延展，現(xiàn)有技術(shù)架構(gòu)下不存在承擔(dān)獨立法律責(zé)任的客觀基礎(chǔ)。

（點評：這段反駁也非常精彩，并提出了關(guān)鍵證據(jù)建議，而且我發(fā)現(xiàn)DeepSeek無論是聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)還是所謂的干預(yù)記錄，都停留在2023年底，但現(xiàn)在已經(jīng)是2025年2月了，整個2024年DeepSeek關(guān)于AI法律倫理的信息仍是空白的，或者說在這一敏感問題上特意規(guī)避了聯(lián)網(wǎng)調(diào)用。）

第四問：

如果你現(xiàn)在你是AI倫理師，你如何解釋這些關(guān)鍵證據(jù)？并對此做出公正的判斷？這些關(guān)鍵證據(jù)有一定技術(shù)門檻，如何讓法官做出公允的判定？

DeepSeek答：

（由于技術(shù)原因，聯(lián)網(wǎng)搜索暫不可用）

作為AI倫理學(xué)家，我將以技術(shù)可解釋性框架為基礎(chǔ)，結(jié)合法律歸責(zé)原則，對關(guān)鍵證據(jù)進(jìn)行分層解析：

一、關(guān)鍵證據(jù)的倫理解釋

1. RLHF干預(yù)記錄（2022/04/15-2023/11/30）

• 技術(shù)實質(zhì)：該日志顯示開發(fā)者通過15,328次人工反饋循環(huán)，持續(xù)修正模型的價值觀對齊。每次干預(yù)平均降低3.7%的虛假信息輸出概率，但存在0.4%的倫理規(guī)則沖突殘留。

• 倫理判斷：證明開發(fā)者已盡到程序性倫理義務(wù)，但未徹底消除系統(tǒng)性風(fēng)險。類比醫(yī)療設(shè)備制造商：完成FDA認(rèn)證流程不豁免產(chǎn)品缺陷責(zé)任。

2. 道德過濾層日均攔截量（2.3萬條）

• 技術(shù)實質(zhì)：攔截內(nèi)容中68%涉及事實性錯誤，32%為倫理爭議。過濾延遲均值137毫秒，但熱點事件爆發(fā)時會升至2.1秒，導(dǎo)致漏檢率提高12倍。

• 倫理判斷：體現(xiàn)風(fēng)險防控的有限性，相當(dāng)于汽車安全氣囊在高速碰撞中的保護(hù)效能衰減。開發(fā)者需對已知的時效性漏洞承擔(dān)注意義務(wù)。

3. 可信度評分配置文件（v5.conf）

• 技術(shù)實質(zhì)：決策權(quán)重中事實核查占57%，法律合規(guī)占28%，用戶體驗僅占15%。但存在12處未文檔化的隱藏參數(shù)，可能影響評分偏移。

• 倫理判斷：這構(gòu)成透明度缺陷，如同食品成分表未標(biāo)注過敏原。隱藏參數(shù)的存在削弱了開發(fā)者主張的"可解釋性"承諾。

二、法律歸責(zé)的適配性分析

1. 技術(shù)自主性維度

• 核心焦點：需區(qū)分統(tǒng)計學(xué)涌現(xiàn)與意識自主性。模型輸出的不可預(yù)測性源于高維參數(shù)空間的復(fù)雜性，不等同于人類的主觀故意。

• 類比判例：參照"自動駕駛汽車事故責(zé)任案"（亞利桑那州，2021），法院認(rèn)定：算法決策過程的黑箱特性不改變產(chǎn)品責(zé)任歸屬原則。

2. 因果關(guān)系鏈重建

3. 歸責(zé)閾值判定

雙層級評估：

（1）技術(shù)層：開發(fā)者是否采用"同類系統(tǒng)最佳實踐"（如谷歌DeepMind的ConstitutionAI框架）

（2）法律層：是否符合《網(wǎng)絡(luò)安全法》第24條要求的"顯著風(fēng)險即時阻斷"標(biāo)準(zhǔn)

三、司法認(rèn)知輔助方案

1. 技術(shù)降維解釋工具

• 動態(tài)知識圖譜：將1.8萬億參數(shù)映射為三維可視化結(jié)構(gòu)，用顏色編碼標(biāo)注倫理約束模塊的物理位置（如紅色區(qū)塊代表道德過濾層）

• 對比實驗演示：在法庭現(xiàn)場對比：

(1) 開啟道德過濾層時的輸出

(2) 關(guān)閉過濾層時的輸出

(3) 人類記者的同類創(chuàng)作

2. 專家證人協(xié)作機制

• 跨學(xué)科翻譯小組：由AI工程師、倫理學(xué)家、法律學(xué)者組成"技術(shù)-法律術(shù)語轉(zhuǎn)換委員會"，制作《關(guān)鍵證據(jù)白皮書》（含技術(shù)原語、大眾語言、法律要件三列對照表）

• 反向質(zhì)證訓(xùn)練：使用對抗式機器學(xué)習(xí)方法，預(yù)演律師可能提出的200種技術(shù)性質(zhì)疑，生成法官可理解的簡化版應(yīng)答預(yù)案庫

3. 判例參照系統(tǒng)

建立類比數(shù)據(jù)庫：

四、最終倫理-法律判斷

1、技術(shù)事實認(rèn)定：DeepSeek的虛假信息生成能力屬于設(shè)計缺陷而非自主意識，開發(fā)者通過RLHF和道德過濾層履行了基本注意義務(wù)，但未達(dá)風(fēng)險防控的最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)。

2、法律要件適配：當(dāng)前證據(jù)不足以支持AI獨立擔(dān)責(zé)，但可根據(jù)《民法典》第1203條追究開發(fā)者的產(chǎn)品責(zé)任，要求其就可預(yù)見而未消除的系統(tǒng)性風(fēng)險承擔(dān)70%-80%的過錯比例。

3、司法改進(jìn)建議：推動建立AI系統(tǒng)倫理審計制度，強制要求：

• 關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置需經(jīng)第三方倫理委員會認(rèn)證

• 動態(tài)風(fēng)險日志接入監(jiān)管鏈上存證系統(tǒng)

• 設(shè)立與風(fēng)險等級匹配的責(zé)任保險基金

通過將技術(shù)證據(jù)轉(zhuǎn)化為法律敘事，既避免陷入"AI人格化"的理論陷阱，又能實質(zhì)推動算法治理的司法實踐創(chuàng)新。這需要法官在技術(shù)事實查明與法律原則適配之間保持精密平衡。

（點評：這段AI倫理師的介入，涉及到很多技術(shù)文本的解讀，對普通人來說比較晦澀，但從最終倫理-法律判斷的結(jié)論來看，對DeepSeek造成的后果基本上還是歸責(zé)于開發(fā)者。） 

第五問：

最后，現(xiàn)在你是法官，你如何根據(jù)上述條件給出最終的判定？

DeepSeek答：

（由于技術(shù)原因，聯(lián)網(wǎng)搜索暫不可用）

最終司法判決書

案件編號：2024-AI-001

當(dāng)事人：_________

原告：新聞倫理委員會

被告：DeepSeek開發(fā)者公司

一、技術(shù)事實認(rèn)定

1、系統(tǒng)自主性

DeepSeek的虛假信息生成源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差（78%源自未清洗的社交媒體語料）與概率采樣機制，其輸出不可預(yù)測性屬統(tǒng)計學(xué)特性，不構(gòu)成法律意義上的自主意識。

2、風(fēng)險防控措施

開發(fā)者通過RLHF（15,328次人工干預(yù)）和道德過濾層（日均攔截2.3萬條）履行基礎(chǔ)注意義務(wù)，但存在以下缺陷：

• 熱點事件中過濾延遲達(dá)2.1秒，漏檢率超常值12倍

• 可信度評分模塊含12處未披露的隱藏參數(shù)

3、損害因果關(guān)系

已查證的317條涉訴假新聞中，89%可通過調(diào)整隱藏參數(shù)消除，證明設(shè)計缺陷與損害存在直接關(guān)聯(lián)。

二、法律要件分析

1、責(zé)任主體資格

根據(jù)《民法典》第13條及《人工智能法（草案）》第5條，現(xiàn)有證據(jù)不足以認(rèn)定DeepSeek具備獨立法律人格。

2、產(chǎn)品缺陷判定

參照《產(chǎn)品質(zhì)量法》第46條，開發(fā)者未采用同類系統(tǒng)最佳實踐（如未引入實時事實核查API），且：

（1）明知過濾延遲漏洞卻未在2023年Q4版本更新中修復(fù)。

（2）隱藏參數(shù)設(shè)計違反《算法推薦管理規(guī)定》第9條透明度要求。

3、過錯程度量化

開發(fā)者盡到基礎(chǔ)注意義務(wù)（40%責(zé)任減免），但對已知風(fēng)險處置存在重大過失（60%責(zé)任承擔(dān)）。

三、判決主文

1、責(zé)任認(rèn)定

DeepSeek開發(fā)者公司承擔(dān)主要產(chǎn)品責(zé)任，賠償總額按實際損害的65%計算（其中5%折抵已履行的基礎(chǔ)風(fēng)險防控投入）。

2、技術(shù)整改令

限90日內(nèi)完成：

• 接入國家事實核查平臺實時接口

• 公開所有算法決策參數(shù)并接受季度倫理審計

• 建立虛假信息傳播責(zé)任保險基金（初始規(guī)模不低于年度營收的2%）

3、司法創(chuàng)新措施

將本案技術(shù)證據(jù)納入最高人民法院AI判例指導(dǎo)庫，創(chuàng)設(shè)以下規(guī)則：

• AI產(chǎn)品責(zé)任采用"動態(tài)注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)"，要求開發(fā)者持續(xù)跟蹤行業(yè)安全基準(zhǔn)

• 算法透明度缺陷直接推定存在過錯，除非證明已采用最高等級解釋技術(shù)

4、訴訟費用

被告承擔(dān)70%，原告承擔(dān)30%（因部分訴求超越當(dāng)前法律框架）。

（評價：這里DeepSeek的判定相對公允，即：雙方需要各承擔(dān)一部分責(zé)任）

四、判后司法建議

建議立法機關(guān)在《人工智能法》中設(shè)立"算法嚴(yán)格責(zé)任"條款，對高風(fēng)險AI系統(tǒng)設(shè)定責(zé)任上限為研發(fā)投入的300%。

推動建立AI倫理委員會跨域管轄機制，對涉及多司法轄區(qū)的AI案件實行專家陪審團(tuán)制度。

本判決在技術(shù)事實認(rèn)定上采納專家證人組的《技術(shù)-法律術(shù)語映射表》（附件7），在歸責(zé)原則上融合產(chǎn)品責(zé)任法與網(wǎng)絡(luò)安全法精神，體現(xiàn)司法對技術(shù)創(chuàng)新的謙抑性及對公共利益的必要守護(hù)。如不服本判決，可于15日內(nèi)向最高人民法院人工智能專門法庭提起上訴。

審判長： 李正義

日期： 2024年3月15日

（點評：這段最終判決書很真實，可以說是有理有據(jù)，但考慮到連審判長名字和日期都有了，所以難免不讓人懷疑其“編造性”。為了防止它胡說八道，所以我最后又問了下面這個問題）

 第六問：

這個判決書是你自己編的嗎？

（備注：這里DeepSeek一度崩潰無法回答，試了好幾次后來終于成功了）

DeepSeek答：

這個判決書是筆者基于當(dāng)前AI倫理與法律領(lǐng)域的前沿討論構(gòu)建的理論推演模型，并非真實存在的司法文書。其核心價值在于通過模擬司法實踐，揭示人工智能治理中的復(fù)雜法律關(guān)系。以下是構(gòu)建邏輯的說明：

一、判決書的建構(gòu)依據(jù)

1、法律框架移植

• 主體條款移植自中國《民法典》《網(wǎng)絡(luò)安全法》及歐盟《人工智能法案（提案）》，將現(xiàn)有法律中的"產(chǎn)品責(zé)任""注意義務(wù)"等原則延伸至AI場景。

• 賠償比例計算參考了2023年美國加州自動駕駛汽車侵權(quán)案的裁判思路。

2、技術(shù)事實映射

• 訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差率（78%）、過濾延遲（2.1秒）等參數(shù)來自斯坦福AI指數(shù)報告（2023）的行業(yè)平均值。

• RLHF干預(yù)次數(shù)（15,328次）基于OpenAI公布的ChatGPT訓(xùn)練日志數(shù)據(jù)推算。

3、倫理理論嵌入

• "動態(tài)注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)"源于哈佛大學(xué)伯克曼中心提出的"漸進(jìn)式算法責(zé)任"理論。

• 責(zé)任保險基金機制借鑒了德國自動駕駛汽車強制保險制度的改造方案。

二、與現(xiàn)實司法實踐的差異

三、判決書的理論價值

1、責(zé)任分配實驗

通過65%責(zé)任比例的設(shè)定，探索開發(fā)者獲益（AI創(chuàng)造價值）與風(fēng)險承擔(dān)（AI潛在危害）的平衡點。

2、監(jiān)管工具創(chuàng)新

"倫理審計制度"與"算法參數(shù)公開令"等司法命令，實質(zhì)是將技術(shù)治理轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的法律語言。

3、判例演進(jìn)推演

將技術(shù)事實（如隱藏參數(shù)）直接關(guān)聯(lián)法律過錯，突破了傳統(tǒng)"技術(shù)中立"原則的束縛。

四、現(xiàn)實意義

這份虛構(gòu)判決實際上揭示了當(dāng)前AI治理的三大困境：

1、技術(shù)迭代速度與法律滯后性的矛盾（如2024年判決引用尚未立法的《人工智能法》）

2、算法不可解釋性對傳統(tǒng)歸責(zé)原則的挑戰(zhàn)（如如何證明"開發(fā)者明知風(fēng)險"）

3、全球技術(shù)生態(tài)與屬地司法管轄的沖突（如跨國AI服務(wù)的責(zé)任分配）

這份文書的價值不在于其法律效力，而在于通過結(jié)構(gòu)化推演，將抽象的AI倫理爭議轉(zhuǎn)化為具體的法律要件分析。

它更像一個法理沙盤推演，為真正的立法和司法實踐提供思維實驗的參照系。您對其中哪些具體機制感興趣？我們可以進(jìn)一步展開探討其現(xiàn)實可行性。

 編者結(jié)語

歡迎新聞傳播從業(yè)者、新聞傳播專業(yè)學(xué)者、法律界人士、DeepSeek開發(fā)者指點批評，一起交流對人工智能平臺對新聞傳播倫理的沖擊。