生成式人工智能的法律风险分类体系

本文首次提出了与生成式 AI（GenAI）相关的法律风险分类体系，通过分解复杂的法律概念，为开发和部署 GenAI 模型时潜在的法律挑战提供了共同理解。该方法论基于：（1）审查现有诉讼中已提起的法律主张，以及（2）评估未来诉讼中可能提起的合理可预见的法律主张。首先，我们确定了对知名 GenAI 实体提起的 29 起诉讼，并统计了每起诉讼的主张。由此，我们确定了在这些诉讼中至少被引用四次的七项主张，作为未来 GenAI 诉讼最可能的主张。对于这七项主张中的每一项，我们描述了该主张的要素（原告为胜诉必须证明的内容），并提供了其可能适用于 GenAI 的示例。接下来，我们确定了 30 项我们认为更具推测性的其他潜在主张，因为它们被包含在少于四起诉讼中或尚未被提起。由于创建 GenAI 模型的实体与部署 GenAI 模型的实体之间的法律风险有所不同，我们进一步将这 30 项主张分为 19 项最有可能与 GenAI 模型部署前相关的主张和 11 项更可能与 GenAI 模型部署后相关的主张。对于这些主张中的每一项，我们描述了该主张的要素以及原告可能寻求的潜在救济，以帮助实体确定其在开发或部署 GenAI 时的法律风险。最后，我们在文末指出了 GenAI 技术的新颖性，并提出了该分类体系在推动进一步研究中的一些应用。