垦丁动态 - 王平受邀LEB线上研讨会 解析AI营销全链路法律风险
2026年7月21日，LEB法务平台线上互动会议「AI营销的"避坑"之道：从效率优先到合规护航」顺利举行。垦丁律师事务所高级顾问王平作为特邀主讲嘉宾，以一个半小时的时间，为企业法务、市场与合规团队完整拆解了AI营销从创意到客服的全链路法律风险。
生成式人工智能正深刻重塑电商与泛娱乐的营销格局，"AI生成-人工筛选-快速投放"的模式极大提升了内容生产效率。然而，2026年2月《直播电商监督管理办法》的施行，以及一系列AI侵权司法判决的落地，标志着监管框架已对AI营销中的著作权、人格权、广告合规等问题作出明确回应。在"效率"与"风险"的博弈中，如何系统性地识别并防范AI营销的法律陷阱，已成为企业可持续发展的核心能力。
@ AI并未创造新的法律但改变了旧风险的结构
这是王平为整场分享设定的基调。她指出，传统营销链路是"人工创作 → 人工审核 → 人工发布"，风险节点少、可控、发生在发布端，事后补救仍有窗口。而AI链路变成了"数据投喂 → 模型生成 → 少量人工干预 → 多渠道分发"，风险节点前移至训练端、更加隐蔽，并被规模化复制。
环节前移：风险从"发布时"提前到"投喂时"。训练素材一旦违规，后续所有产出均带瑕疵，且难以事后剥离。
责任模糊：企业、模型方、代理、平台四方义务交叉，实践中大量纠纷源于"外包即免责"的误解。
规模放大：人工出错是个案，AI出错会被批量复制、持续快速输出，一个提示词缺陷可污染整批素材。
穿透式风控：谁在做、做哪段、谁担责
循着这一判断，王平提出了贯穿全场的"三维定位法"——从行为、环节、主体三个维度切入，先定位一段素材由谁生成、风险落在哪个环节、最终由谁承担，再据此适用相应的法定义务。四个业务场景的拆解，都在这一框架下展开。
责任归集路径：使用者 → 获益者 → 最终传播者。"AI自动生成""已委托第三方"均不构成企业的免责事由。
@ AI创意风控，知产 · 人格权益 · 商业利益
一、知识产权：训练与输出的双重风险
王平以广州互联网法院审理的AI绘图侵害奥特曼著作权案切入。该案被认为是全球首例生成式AI服务侵犯他人著作权的生效判决——法院认定，被告未经许可提供的生成式AI服务，生成结果与原告享有著作权的奥特曼形象构成实质性相似，侵害了复制权与改编权；作为生成式AI服务提供者，被告未尽到合理注意义务，应承担停止侵权与赔偿责任，并应建立与其服务规模相匹配的侵权投诉举报机制、潜在风险提示与显著标识。
王平由此归纳了三点对企业的启示：无论自建模型还是调用第三方接口，只要输出与他人受保护作品高度近似，企业作为使用者、委托方或商业获益方，都可能被卷入诉讼；"实质性相似"比对应当成为素材上线前的必检环节；服务提供者的注意义务同时覆盖事前与事后两端，仅靠事后下架不足以免责。
二、攻守两面：AI生成物能不能成为"我的"资产？
这一节引发了较多讨论。王平提醒，讨论AI知产风险不能只讲"守"，即不侵害他人权利，还要讲"攻"——让企业自己的AI素材获得著作权保护，从而可以对外维权、阻止竞品搬运。
北京互联网法院审理的国内首例AI生成图片著作权案确立了裁判指引：原告在设计人物呈现方式、选取提示词、设置参数、反复筛选与调整的过程中体现了智力投入与独创性选择，涉案图片构成受著作权法保护的美术作品。
循此思路，企业对核心宣传视觉与代表性广告创意，应当在生成当时就把提示词、参数、筛选与人工修改等过程性材料固定下来。王平将这套做法概括为"确权靠留痕"。
反面风险：完全"一键生成"、无任何人工干预痕迹的素材，可能被认定为不构成作品，无法获得著作权保护，竞争对手可自由使用。而事后补做的过程性材料，证明力会显著下降。
三、人格权：两起标杆案确立的"可识别性"标准
全国首例AI声音侵权案（北京互联网法院，2024年4月23日一审宣判，入选人民法院案例库参考案例）确立：AI合成声音只要达到"相关领域一般社会公众根据音色、语调和发音风格能够识别出特定自然人"的可识别性标准，即受声音权益保护；录音制作者取得的录音授权，不当然包含将该声音用于AI训练与合成新内容的授权。该案判令开发、分销该文本转语音产品的多个主体构成共同侵权，连带赔偿25万元。
AI换脸短剧肖像权纠纷案（北京互联网法院，2026年3月20日通报）则明确：肖像的可识别性并不要求侵权形象与本人完全一致，只要一般公众或特定群体能够识别，即可认定使用了特定自然人的肖像。该案的抗辩过程也颇具参考价值——制作方辩称形象系AI生成、未输入与原告相关指令，但其虽提交创作过程说明，却未能按法庭要求复现换脸过程，证据未被采信。举证不能，抗辩即不成立。
两案共同确立的审查基准：看"相关公众能不能认出来"，即可识别性是构成声音/肖像侵权的重要标准。可识别性一旦成立，AI生成不构成免责事由，生成方与使用方未尽审查义务同样担责。
在此基础上，王平进一步拆解了虚拟数字人代言的责任归属两分法：
原创虚拟人（不指向特定真人）依《广告法》一般规定由广告主、经营者、发布者承担责任，不适用代言人连带责任条款，但须显著标明虚拟属性；
真人克隆型（形象或声音绑定特定真人）则该真人本人仍应被认定为广告代言人，适用《广告法》第38条、第56条，未经授权生成真人克隆型数字人还可能侵犯自然人的商业代言利益；且肖像与声音的AI化使用须单独授权，不得以既有拍摄、录音授权替代。
四、商业利益：全国首例AI代写"种草笔记"案
被告开发运营一款多端口AI写作工具，针对头部社交平台打造定向种草服务模块，公开宣称可贴合平台调性、一键生成真实用户风格的分享内容。用户仅需输入产品名称与核心特点，数秒即可产出完整测评笔记，大量用户借此批量发布无真实体验的虚假内容。
被告以"仅提供中立技术工具、内容由用户自主发布"上诉。二审法院提出"四要素判定法"：被诉服务是否属于生成式人工智能服务、是否以特定场景作为应用层、是否以盈利为目的、是否诱导用户生成无真实体验的虚假内容。最终认定被告定向利用AI技术破坏第三方平台核心竞争优势，未尽AI服务提供者合理注意义务，构成不正当竞争。
人工智能技术本身中立，但技术的应用绝不中立。判定AI服务是否合规，核心看技术的使用场景、靶向对象、应用目的与盈利模式。——该案承办法官观点
@ AI内容风控，广告法的三条红线
王平首先梳理了近期的监管节奏：2025年9月《人工智能生成合成内容标识办法》施行，AI生成内容须添加显式标识、不得恶意删除隐匿；2026年2月《直播电商监督管理办法》施行，数字人主播须标识并持续提示消费者；2026年3月市监总局印发《关于强化广告中提示性用语监管工作的通知》，明确以AI虚构的人物形象为产品、服务进行推荐、证明却未对AI内容作出提示，可能造成消费者误解的，可以认定为虚假广告。
执法力度同步走高：2025年全年查处广告违法案件4.45万件，罚没2.52亿元，其中重点整治含AI换脸违法广告、软文变相发布。
AI虚假宣传的三种典型形态
虚构功能：模型"脑补"出产品中根本不存在的玩法、功能、服务或资质。
夸大数值：对概率、数量、时长、效果等可量化指标进行放大或选择性呈现。
脱离实际体验：素材整体观感与用户实际获得的产品体验存在实质性落差，例如广告画面为AI渲染的"理想态"，与实机画质、UI、操作手感严重不符。
针对这三种形态，王平给出了一套贯穿"生成—比对—复核—上线"的四步比对机制。
@ AI投放风控，个人信息保护 · GEO投放
AI营销的精准投放，本质上建立在个人信息的处理之上——用户画像从哪来、标签怎么打、能不能据此差异化推送，都受《个保法》约束。王平据此归纳了告知同意、最小必要、敏感信息处理与数据安全四类高频风险。
GEO：从"争排序"到"争结论"
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是本场讨论度最高的话题之一。它通过内容布局、信源建设与技术手段，影响生成式AI在回答用户提问时的内容召回与推荐结论，使己方产品出现在"答案"而非"搜索结果"中。
与SEO的关键差异：SEO争的是链接排序，用户知道自己在看搜索结果；GEO争的是结论本身，用户以为自己在获取中立信息。
循此差异，王平梳理出四类风险：定性风险，即监管趋势正从"技术中性"转向"实质内容"审查；不可识别性风险，即具有商业推广实质的内容未标注"广告"；刷量造假风险，即批量制造虚假测评、伪造用户评价、编造专家背书；以及信源污染风险，即AI引用无法追溯的匿名或伪造信源。
王平总结：GEO的合规风险，落在让商业推广伪装成中立答案这一点上。真实、可溯、标注，是三条不可让渡的底线。
@ AI客服风控，知识库 · 自动问答 · 算法推送
这一节占了本场近三分之一的时间。王平指出，AI客服如今同时承担咨询解答、产品推荐、营销转化和售后沟通功能，已经成为企业对外表达的一部分。人工客服答错是个案，AI客服答错则会被批量复制、持续输出，风险具有放大效应。
一、AI客服说的话，算不算企业的承诺？
杭州互联网法院审结的国内首例AI"幻觉"案中，AI在生成错误信息后还"承诺"内容有误将赔偿10万元。法院层层论证后认定，该"承诺"不构成服务提供者的意思表示，最终驳回原告全部诉讼请求。但王平提醒，判决书中的另一句话对企业AI客服的风险提示意义更大：
当然，在其他足以产生合理信赖的情况下，比如人工智能客服的应用场景中，生成内容确有可能被视为相关服务提供者的意思表示，从而对其产生约束力。——该案判决书
也就是说，分水岭落在"有没有合理信赖"上。通用AI问答APP的用户知道那是工具、仅供参考，尚不足以产生合理信赖；而企业AI客服窗口会被用户视为企业授权的服务端口，通常足以产生合理信赖，其答复就可能构成意思表示并对企业产生约束力。
二、合理信赖成立时会怎么判
作为境外参照，王平引入了加拿大航空聊天机器人案（Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149）。乘客因祖母去世需紧急订票，向航司官网聊天机器人询问丧亲折扣票价，机器人答复可先购全价票再于出票后90天内申请；航司却以官网正式政策"不得事后追溯申请"为由拒绝。
航司抗辩称其不为"代理人、雇员或代表——包括聊天机器人"所提供的信息负责。裁决员回应：航司实际上是在主张聊天机器人是一个独立的法律实体、应为自己的行为负责，而这是一个令人惊讶的主张——机器人是官网的组成部分，航司须为其上全部信息负责。最终按疏忽性虚假陈述的构成要件逐项认定成立，判赔650.88加元。
该案的价值在于规则本身：AI客服并非独立主体，它就是企业对外表达的一部分。
三、算法推荐：当"求助"变成"推销"
王平指出，客服场景的推荐风险更高，源于三个特征的叠加：信赖度更高——用户主动求助，天然预设客服站在自己一边，容易把推荐当作专业建议；边界更模糊——解答问题与推销产品混在同一段对话里；触达更贴身——客服掌握订单、咨询记录、投诉情绪等一手数据。
这一逻辑并不陌生，分别体现出AI客服风险特点的案例有：2016年魏则西事件后，联合调查组认定竞价排名存在付费竞价权重过高、商业推广标识不清等问题，直接推动付费搜索被正式明确为互联网广告、须显著标明"广告"；2025年3月，广州某互联网信息公司以健康科普文章形式变相发布处方药及未经审查的医疗器械广告，被罚42万元；2025年6月，北京某科技公司利用AI技术仿冒著名主持人形象为普通食品作推销并宣称治疗功效，被罚20万元。
落到AI客服上，王平提出了标注、分离、留痕、禁区四条动作，并结合具体对话场景说明了各自的执行标准。
@ 实战建议：培训 · SOP · 技术安全 · 供应商合同
分享的最后一部分，王平就企业内部的合规体系搭建，分别给出了方向性建议。
培训设计：针对AI合规，分层培训对象、聚焦三条AI法律红线，结合入职与周期迭代培训落地执行。
风控SOP：按创意、生成、发布、投放、客服五个环节分别明确责任人与签批节点，把合规要求嵌进日常流程，而非停留在制度文本。
技术安全措施：从工具层与系统层两个层面部署内容审核、合规检测、标识水印、敏感词拦截与全链路日志留痕。
供应商合同五条款：围绕权属归属、来源担保、标识义务、责任分摊、赔偿与救济五个方面设计条款，适用于广告代理、MCN机构、独立创作者、GEO服务商与AI工具供应商。王平在现场逐条给出了拟制要点。
实践中大量纠纷源于"外包即免责"的误解——广告主作为最终使用者、传播者与商业获益方，通常无法完全免除自身责任。
@ 结语
一个半小时的分享中，王平用十余个司法案例与行政处罚案例，把"AI营销合规"这个命题拆解成了四个业务场景与一套穿透式框架。会后互动环节，与会企业就AI客服话术审核、虚拟主播授权、GEO服务商筛选等具体问题展开了讨论。
AI驱动广告创意，知产划定权利边界。与其说合规是限制，不如说它是让创新走得更远的安全护栏。
