来源：法学学术前沿
发布日期：2025年09月04日
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《人工智能生成合成内容标识办法》的规范功能与法律适用
作者：黄尹旭，中国人民大学法学院副教授，中国人民大学人工智能治理研究院研究员，法学博士。
来源：《法律适用》2025年第9期。
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摘要
技术与社会交互的复杂语境中，人工智能生成合成内容的传播呈现风险“放大效应”。平台作为“放大”的核心枢纽，承担更多治理责任，但也滋生滥用权力的风险。“平台判定用户内容AI生成首案”揭示其中的制度张力与纠纷争议。对此，应引入人工智能生成合成内容标识机制，构建客观判断标准，明确责任承担，提升规则公开性与可预期性。再进一步优化法律适用，若相应主体未核验人工智能生成合成内容标识，法院可推定其未尽合理注意义务；放任未标识内容传播的，可认定其默许风险发生，构成间接故意侵权。借助标识还可细化和评估有害内容传播链条上的各主体责任承担情况。此外，还需要经由法律适用明确对恶意反标识手段的判断和处理机制，并推动相关主体在未进行标识时进行解释说明。
关键词
标识 人工智能法 人工智能生成合成内容 监管科技
习近平总书记在中共中央政治局就加强人工智能发展和监管进行的第二十次集体学习中指出，“人工智能带来前所未有发展机遇，也带来前所未遇风险挑战。要把握人工智能发展趋势和规律，加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系，确保人工智能安全、可靠、可控。”2025年3月，网信办等四部委联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》(国信办通字〔2025〕2号，以下简称《标识办法》)，聚焦“生成合成内容标识”关键点，提醒用户辨别虚假信息，明确标识责任义务，规范内容制作、传播各环节标识行为，以合理成本提高安全性，减轻滥用危害，推动人工智能健康有序发展。《标识办法》是人工智能治理从被动响应迈向主动建构的新阶段，既着眼于防范技术风险，更可经由“标识”这一新型法律工具，推进变革数字时代的法律关系、责任伦理与创新生态，是对技术向善理念的制度化诠释。
具体而言，生成式人工智能的普及使数字内容生产门槛降低，虚假信息和诽谤内容的传播风险增加。数字时代传播者的“放大责任”是技术权力重构社会关系的结果，算法推荐和社交裂变等技术改变了传统传播路径，呈现特殊的“放大”效应，算法推荐形成的“信息茧房”加剧群体极化，放大社会风险，避风港原则等既有法律框架应对网状传播中的责任扩散有所不足。由此，一方面需要平台对人工智能生成合成内容的甄别及传播承担主体责任，一方面也应当约束平台基于此的治理权限，两者之间形成制度张力。相关情况已经引发诉讼争议，“平台判定用户内容AI生成首案”揭示当前人工智能生成合成内容在传播过程中所面临的复杂挑战以及可能衍生的法学争议。对此，本文试图分析人工智能生成合成内容标识的规范功能及在司法适用中的特殊价值，明确其作为新型法律工具的关键作用，从而进一步以此为支点优化整体的人工智能司法裁判规则。
一、平台判定用户内容AI生成首案及其意义
“平台判定用户内容AI生成首案”中，原被告围绕人工智能生成内容标识产生争端。法院认为，网络内容服务平台有权以算法工具审查用户发布内容是否为人工智能生成合成并对违规行为进行处理，用户需提供内容系人类创作的初步证据，法院可结合创作相关因素进行事实认定。
原告在被告运营的平台发布一段关于打工与学车的内容，被平台判定为“包含AI生成内容但未标识”，遭内容隐藏及禁言一天处理，申诉未果后原告起诉，主张未用人工智能创作、被告违约，要求撤销处理并删除记录。被告辩称有权依合同审核处理，内容经机器识别及人工复核，且无义务解释算法逻辑。
法院审理指出，被告依据《互联网信息服务深度合成管理规定》制定的相关公告属于服务协议的组成部分，故被告有权审查处理涉案内容，但平台处理需有合理依据。原告因内容系即时性创作无法提供创作底稿等证据，而被告作为掌控算法与判断结果的一方，应就内容为人工智能生成进行合理举证或说明，但被告未做到，需承担违约责任。
纠纷清晰地揭示出明确的标识规则是平衡各方权益的关键支点。该案既肯定平台基于服务协议和治理需求对人工智能生成内容进行管理的正当性，也明确其权力行使的应然边界。平台的算法审查权是维护数字空间秩序的必要手段，但若缺乏约束，可能因技术误判或解释缺位侵扰用户权益。当内容的生成主体（人类或人工智能）处于模糊状态时，一旦引发侵权、欺诈等纠纷，责任归属便成为难题。该案中，法院对证明问题的处理，即用户因即时性创作难以举证时，由掌握算法的平台承担更多说明义务，反向说明若存在清晰的标识，即可成为快速厘定责任主体的重要依据，有助于在纠纷发生时掌握基本情况，并为责任界定提供进一步依据。
也因此，《标识办法》的制定与适用具有鲜明的现实针对性和必要性，并非简单设定技术层面的标识义务，而是经由构建统一的标识规范，将“平台判定用户内容AI生成首案”折射的维护用户权益、保障平台有序治理、明晰责任边界的实践需求转化为制度安排，为用户的创作行为提供指引，亦为平台的审查管理设立标准，从源头上为各类人工智能内容相关纠纷的解决奠定事实认定基础。《标识办法》所蕴含的是在技术创新与权利保障之间寻求动态平衡的治理智慧，其生命力正在于将个案中彰显的法理原则转化为普遍适用的行为规则。
二、《标识办法》所针对的现实问题
近年来，“每20个‘80后’中就有1人已经去世”“广州法院对一起某品牌汽车L3级自动驾驶追尾事故作出判决”“四川凉山发生山体滑坡灾害”等利用人工智能生成合成的谣言案例引发各界对于这类问题的关注和忧虑。人工智能生成合成内容凭借其高效、便捷的特点，在网络空间迅速扩散，呈现出风险“放大效应”。生成内容的大量涌现使得信息过载问题愈发严重，虚假信息、误导性内容更易混入其中，扰乱公众对信息的准确判断，部分生成内容可能涉及侵权、违背公序良俗等问题，一旦广泛传播，将对社会秩序、道德伦理等造成影响。基于此，平台需要承担特殊的治理责任，但如何经由法律适用平衡平台的责任与权力成为新的问题。
（一）自动化链条下风险放大的数字逻辑
数据要素和智能要素本身就其生产要素性质而言就具有乘数效应，可以放大其他要素的效能，在信息传递上更具“放大”效果。数据化与算力推送的结合以指数级的规模与速度改变信息传递，使得作为传播中介的平台、技术提供者及其他节点成为信息扩散的“超级放大器”，一定程度突破传统传播的物理边界，而社会关系与责任分配亦宜因应改变。新技术将信息转化为可解析、可存储的数字形态，无论是文本、图像还是视频，各类内容均能被编码为二进制结构的数据，实现低甚至零边际成本的复制与传输。数字化过程使得信息的生产、存储与分发突破时空约束，为大规模传播奠定基础。算力推送技术对用户行为数据的深度学习与画像分析，精准识别并放大内容的传播潜力。数据化将流量转化为可计算的数字资产，而算力推送则实现信息的指数扩散。
数字平台及信息链条上传播者的“放大”效应根源于其对信息传播的结构性控制，经由控制展示争议性或高互动性内容，构建信息传播的“优先级排序”，使某些内容的传播效率呈指数级增长，建立新的社会注意力的分配机制。特别是社交网络中少数关键节点拥有海量关注者，可经由其庞大的社交网络快速扩散特定内容。
人工智能技术降低了内容生产门槛，使得虚假信息、极端观点易被批量生成合成并伪装为真实内容，扩大传播规模，模糊真伪界限，增加信息甄别的难度。当某观点在社交网络中占据主流时，持异议者可能选择沉默，进一步强化主流信息的可见性，用户倾向于接受符合自身价值观的信息，并经由分享强化既有立场，削弱信息多样性，加剧社会极化趋势。同一事件通过文本、图片、视频等多形式呈现，覆盖不同用户群体的感知偏好，形成立体化传播攻势。平台为追求用户活跃度与广告收益，默认甚至鼓励争议性内容的传播。
（二）基于“放大效应”的责任承担逻辑
平台因其技术能力而具备干预信息传播路径的权力，需承担更高的注意义务，其他信息链条上的传播节点因其技术能力或者流量资源，应承担更高责任权重。“平台判定用户内容AI生成首案”裁判中明确表示，平台部署人工智能识别技术具有必要性，但在算法误判时也要承担不利后果。平台与其他传播节点的“放大”功能在提升传播效率的同时，亦加剧技术权力与公共利益之间的张力。
技术与流量赋能使相应节点角色从单纯的传播渠道转变为影响广泛的信息扩散枢纽，治理逻辑宜从个体过错转向风险控制义务。传播节点的责任既涉及对具体事件的责任认定，亦需考虑其在整个信息传播生态系统中的作用。技术决策与流量供给直接影响到虚假信息的扩散速度与范围，因而数字平台与其他传播节点需对其技术能力与风险管理策略负责。平台作为信息传播的核心枢纽，需承担更多的技术和管理责任，而用户在转发未标识内容时则需承担更高的注意义务。
平台在人工智能生成内容治理中承担主体责任与自身治理权力受到约束之间的制度张力，源于平台在数字生态中双重角色的内在冲突，平台既是技术应用的掌控者与内容传播的枢纽，又是用户权利的义务相对方与公共利益的守护者。两种角色所衍生的责任与限制，形成动态的制衡关系。
平台承担主体治理责任的正当性，根植于其对技术工具的支配力与对传播链路的控制力。在生成式人工智能普及的背景下，平台提供内容发布的空间，更经由算法推荐、流量分配等机制决定内容的可见性与影响力，技术能力使其天然成为人工智能生成合成内容风险防控的第一关。主体责任的核心，在于要求平台超越被动的规则执行者角色，主动构建与技术发展相适配的治理体系，既要通过算法优化提升对生成合成内容的识别精度，建立分层分类的审查机制以应对海量内容的挑战，也要针对虚假、诽谤内容等高风险类型设置特殊防控流程，将治理关口前移至内容生成与传播的关键节点。责任的设定并非简单的义务叠加，而是基于风险与控制相匹配的逻辑，对技术与传播的控制力越强，其防范风险外溢的责任就越重，构成法律权责一致原则在数字时代的具体体现。
然而，同样需要对平台治理权力进行约束，尤其是技术优势可能异化为治理霸权的风险。平台的治理权力往往经由用户协议的格式化条款确立，依托算法的自主决策实施，行使若缺乏边界，极易陷入既是规则制定者，又是裁判者的困境。当平台以“治理”为名，随意扩大生成合成内容的认定范围，或对用户内容采取隐藏、禁言等措施时，用户的表达自由、创作权益便可能在技术黑箱中受到侵害。更值得警惕的是，平台可能基于商业利益或自身偏好，将治理权力异化为排除异见、垄断信息的工具，破坏数字空间的多元生态。
平台在人工智能生成合成内容治理中面临的积极作为与禁止乱作为的双重压力，是数字治理中权责平衡的具象化。而引入人工智能标识制度，提供可操作的规则基础，使平台的行权与责任承担皆有明确依循，既激发其治理效能，又约束其权力边界。标识并非简单的技术规范，而是调和平台双重压力的制度中枢，促使平台在积极作为与不妄为之间找到衡平点。
主体责任的履行需要必要的权力空间，若对平台的治理权限施加过度限制，可能使其因顾虑法律风险而放松风险防控，最终损害公共利益与用户整体权益。权力约束的缺位则可能导致治理失序，使技术优势转化为对个体权利的压制，背离治理的初衷。因此，制度设计的核心在于明确责任与权力的边界，而人工智能生成合成内容标识机制恰恰具有此项功能，经由技术语言与法律语言的结合，进一步明确和界分平台在生成内容识别、风险处置、用户救济等方面的具体责任，使其治理行为有章可循，确立权力行使的底线标准。
三、《标识办法》的规范功能
《标识办法》构建客观判断标准，为平台治理提供具象化参照，明确生成合成内容的界定、标识方式及未标识后果；明确责任承担，划分用户主动标识义务与平台审核监督义务，构建清晰责任链条；提升规则公开性与可预期性，遏制平台权力滥用风险，以公开规范明确平台行权边界。
（一）构建的客观判断标准
平台的积极作为，需以对人工智能生成合成内容的精准识别与规范处置为前提，而标识制度通过明确“什么是生成内容”“如何标识”“未标识的后果”等核心要素，为平台的审查、分类、处置行为提供具象化参考。当用户发布内容时，标识与否成为区分人类创作与人工智能生成的显性符号，平台据此开展的识别与管理，便脱离主观臆断范畴，转而基于预设的规则框架运行。对已合规标识的内容，平台可聚焦于其内容本身的合法性审查，对于未标识却被判定为生成的内容，其处置措施也需以标识制度中适当措施的要求为限。以标识为核心的客观标准，既为平台积极履行审查责任提供了路径，也从源头上压缩其主观随意行权的空间。
“先污染后治理”的系统性风险在数字传播领域展现出复合性特质。因平台普遍遵循“通知-删除”规则，实质形成先放任再治理的客观情状，虚假信息传播机制易异化为风险放大装置，形成具备自我强化属性的负外部性循环。在“平台判定用户内容AI生成首案”里，平台与用户就内容是否为人工智能生成各执一词，根源在于缺乏明确可操作的判定规则。用户发布人工智能生成合成内容时，依据《标识办法》主动添加显式标识，向平台与其他用户明确宣告内容属性是应尽的法定义务。平台则需为用户提供必要的标识功能，并核验文件元数据中的隐式标识等。若平台未履行该义务，导致对用户内容误判，其将承担法律责任。
人类依靠自身理性判断人工智能生成合成内容是较为困难的。人工智能生成物的数字标识需突出预防性功能，探索技术手段与法律逻辑的深度融合。经由显性标识与隐性技术的结合，将生成合成内容的全生命周期纳入可追溯、可验证的治理体系，实现新的责任分配与风险控制范式。数字标识前置对生成内容的技术约束与合规，在生成阶段将生成者ID、时间戳、算法参数等嵌入元数据，在源头上建立责任归属的客观依据，改善传统事后追责的被动性问题，将责任控制转化为可执行的技术标准，使平台在内容生成阶段即需履行合规义务。
（二）消解权责模糊的治理难题
平台的责任边界往往因人工智能内容的复杂性而难以界定，经由标识划分用户主动标识义务与平台审核监督义务，有助于形成清晰的责任链条。用户未履行主动标识义务，需承担相应违规后果，平台未对未标识内容尽到审核与处置职责，则需对由此引发的风险承担治理失职责任。围绕与标识相关的审查、监督、处置环节，使各方主体责任范围与权力（利）行使相匹配，平台既不能以技术复杂为由逃避对标识合规性的审查责任，也不会因责任范围模糊而陷入过度担责的顾虑，从而在积极作为时更具确定性。
经由显式与隐式标识的嵌入与融合，有望从源头上防止责任主体模糊问题。标识直接提示用户内容属性，降低因误信虚假信息带来的风险，为后续追溯提供技术支持。标识有助于直接中断技术性放大带来的负面链条，使标注“人工智能生成合成”的内容更容易被识别为非真实，减少算法推荐带来的误传风险。
标识还可以细化各环节的责任边界，记录用户的转发行为、修改痕迹等细节，帮助司法机关区分善意传播与恶意传播，防止用户因技术性过失承担过重责任。平台亦无须因技术性放大效应而承担无限责任，而是根据其履行标识义务的情况，在法律框架下承担相应的法律责任。当用户看到带有人工智能生成标签的内容时，会更加谨慎地对待该信息，减少不必要的转发和分享行为，抑制虚假信息的进一步扩散，在一定程度上提升用户的媒体素养，促使其更加理性地评估接收到的信息，从源头削弱信息茧房效应带来的负面影响。
数字标识技术手段将行为链条固化，为法律归责提供客观依据。隐式标识中的元数据在技术上有望记录内容的生成合成路径、传播节点及修改痕迹，形成可验证的数字足迹。当人工智能生成合成内容引发纠纷时，司法机关可解析元数据追溯其生成端、平台端及用户端的参与行为，明确各环节的技术干预与过错程度。经由溯源一定程度上消解传统责任认定中黑箱操作与因果关系模糊的困难。在“平台判定用户内容AI生成首案”中，法院面临的重要问题是确定内容是否为人工智能生成，《标识办法》实施后对于此类案件，标识将成为关键证据。
《标识办法》第5条要求平台在元数据中添加隐式标识，记录生成者和服务提供者的编码等关键信息，第10条则禁止恶意删除、伪造或隐匿生成合成内容标识的行为。传播平台的角色已从传统的信息中介演变为具有准公共性的责任主体。算法推荐系统不再被视为单纯的中立工具，而是经由数据训练和用户画像形成特定的价值偏向，平台因对算法的设计、应用而承担新的决策责任，对其算法所导致的社会后果负责。同样的，传统上用户主要被视为被动的信息接收者，不承担内容审核义务，在数字化传播环境中，个体用户的传播能力增强，亦可担当传播的关键节点。《标识办法》明确用户在传播过程中的注意义务，强调即便是在非专业背景下，用户也需对其传播行为负责。
在传统框架下，责任主要集中在初始行为人身上，而在数字环境中，由于信息传播路径的多样化和参与者角色的多重性，确定具体责任主体变得较为困难。人工智能生成的信息借助算法推荐、用户转发等多重路径扩散时，生成者、算法设计者、平台运营者、普通用户等多元主体均可能成为风险传导链的节点，而因各方技术能力、控制义务存在差异，确定责任较为困难，其中平台是否明确知情成为处理纠纷的重要因素。
《网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法》（GB 45438-2025，以下简称《标识标准》）要求隐式标识包含“生成合成标签要素”“生成合成服务提供者要素”“内容传播服务提供者要素”等，保障在不同平台和技术环境下的通用性和一致性。平台需要按照《标识标准》的要求对生成合成内容进行标识，并保障元数据的真实性和完整性。元数据记录生成时间、内容编号等关键信息，结合进一步技术设计还能在一定程度上反映内容在整个传播链条中的流转情况，最终原本流动性的责任被转化为可追溯的链式结构。将内容生成与传播的全链条转化为可验证的电子数据，使传统法律中“谁主张、谁举证”的证明规则，因技术证据的客观性而转向技术优势方举证，平台需证明其已按照《标识标准》履行元数据核验义务，生成者需通过标识记录证明内容来源的合法性，算法设计者则可能因标识缺失暴露模型训练数据的合规性缺陷。
（三）提升规则的公开性与可预期性
平台的治理权力若缺乏约束，易因算法黑箱与规则自定而异化。而标识制度以公开的规范明确了平台行权的边界，其对内容是否为人工智能生成合成的判定，需以标识的存在与否及内容特征为主要依据，而非仅凭内部算法的模糊结论，对未标识内容的处置，需符合必要、适当原则，不得超出风险防控的合理限度。这有望为用户提供行为预期，知晓何种标识行为合规、何种情形可能触发平台处置，亦为司法审查等外部监督提供判断平台行为合法性的标准，督促平台的治理行为始终处于规则约束之下，避免其以“治理”之名行滥用权力之实。
《标识办法》有利于在算法权力扩张与社会风险防控的张力中建立新型治理范式，以标识技术为治理接口，将内容治理的责任链条嵌入技术架构。未来可进一步设置禁止性内容清单、标识合规性标准等预设的规范模型，为触发差异化响应机制做准备。规则明确的技术化治理手段将传统法律的滞后性规则转化为技术系统的即时性反馈，实现风险控制从人工干预向系统自治的范式转型，自动化执行减轻平台的合规证明负担，以技术中立性原则保障决策过程的程序正义，为技术与法律协同治理提供制度接口。
四、《标识办法》的法律适用规则与路径
“标识”作为法律工具的引入可以化解一些人工智能司法应对的难题。法定核验义务将平台从传统责任规避中部分抽离，若平台未能举证证明其已履行标识核验义务，或对标识异常内容未采取合理措施，其“不知情”抗辩将难以成立。人工智能生成标识还构成一定的技术证据链，与侵权法中的因果关系认定形成深度契合。在反标识措施的司法认定方面，恶意删除、篡改标识的行为可定性为妨碍网络正常运行的违法行为，算法解释制度的引入与标识制度形成互补。
（一）平台“不知情”抗辩的限缩
在“平台判定用户内容AI生成首案”中，平台以“算法黑箱”“技术秘密”为由拒绝披露人工智能生成合成内容识别的技术逻辑，这也可成为平台在其他案件中“不知情”抗辩理由，作为传统避风港原则在人工智能时代的延伸。在数字化传播环境中，技术黑箱与“不知情”抗辩成为法律归责过程中的挑战。算法推荐系统基于复杂的数据训练和动态调整机制实现内容分发，其决策逻辑对用户和平台均不透明。人工智能生成的恶意内容可能因算法的相似性推荐机制被推送给大量用户，但平台往往主张由于算法的复杂性和动态性，难以预知具体推荐的内容，从而以“不知情”为由进行抗辩，导致责任归属的模糊化。
《标识办法》确立的技术措施可以提升内容传播透明度，构建平台内容治理的技术化义务体系。平台接入并解析内容标识，运用元数据解析工具验证内容真实性与合法性，从而可实现对未标识恶意虚假内容的识别与拦截。技术义务的设定直接影响司法实践中平台“不知情”抗辩的效力认定。根据技术治理逻辑，若平台未采取必要技术措施识别未标识内容，司法机关可依据技术可行性标准推定其“应知”内容风险，构成《民法典》第1197条中应当知道侵权行为情形，进而适用过错推定规则。由此，平台的合规证明责任在传统主观尽到注意义务的基础上，进一步纳入客观技术措施履行标准，需提供元数据解析记录等技术性证据，证明其已通过技术手段对潜在风险内容进行识别与处理，以此主张已尽合理注意义务。
经由差异化审核标准强化平台责任意识，针对人工智能生成合成内容，平台需履行高于普通内容的审核义务，实施元数据验证、标识合规性校验等措施，推动行业形成技术自律机制。在过程中强化技术尽责抗辩的效力，将责任锚定于应对技术风险的技术措施的实际履行，既督促平台积极采取多元且有效的技术手段抑制风险，亦避免因过度的责任承担降低创新活力。具体而言，平台与生成者可经由留存元数据解析记录、技术标识等技术证据，证明其对内容风险的积极管控，实现自身法律责任的合理限定。
传统的技术中立原则建立在平台无法预先知晓内容性质的前提之上。但在《标识办法》实施后，若内容没有按照规定进行标识，平台亦未检测到隐式标识，那平台所谓的“不知情”实际上就是没有履行技术核验义务的过失。依据《民法典》第1197条，法律适用中可依据未采取必要措施判定平台存在过错。在“平台判定用户内容AI生成首案”里，倘若平台已依《标识办法》搭建标识核验系统，就应以标识状态作为关键依据。
（二）基于技术留痕的多节点责任明晰
在人工智能生成合成恶意信息的传播链条中，原始生成者、算法推荐平台与转发用户的责任划分，是智能社会多主体治理责任分配的理论投射。在网络传播的指数级扩散效应下，单一追究生成者责任难以实现损害填补与风险防控的双重目标，需将平台与用户的传播行为纳入责任体系。平台作为技术传播枢纽，其责任判定聚焦于《标识办法》规定的标识审查义务的履行情况。生成者与平台作为技术优势方因其对风险源头的控制能力，需承担更高的标识义务，符合民法典禁止权利滥用的原则。标识记录的过错程度，应适用原因力大小规则，实现比例原则的量化落实。
人工智能标识将法律责任认定与技术系统深度融合，推动数字空间的责任认定从主观推定转向客观验证，提供兼具科学性与规范性的技术工具。人工智能标识记录各主体对标识的处理行为，可将抽象的过错、行为与因果关系转化为具体的技术证据。《标识办法》赋予标识法定效力，使标识状态直接关联主体法律责任。生成者未依法添加显式或隐式标识，可推定其未尽风险告知义务。平台未履行标识核验义务，未能保障元数据真实性，即构成对合理注意义务的违反。用户对标识的恶意篡改或不当使用，依其主观状态，可认定为一般过失、重大过失甚至故意。标识传播链的技术记录为法律归因提供客观依据。
元数据中的时间戳与传播路径信息，使内容扩散过程得以完整还原，进而可解决传统侵权法中多因一果关系难以认定的问题。各主体对标识的处理行为直接影响损害结果的形成，特别是平台对标识异常内容的助推、用户对标识的破坏，均可建立与损害后果的直接因果联系。司法实践中，可依共同侵权与帮助侵权的规定，结合各主体过错程度，实现责任比例的合理划分。《标识标准》统一技术规范，有助于化解平台间的数据壁垒，保障标识在不同传播场景下的可追溯性。当内容跨平台流转时，各平台对标识的处理情况均受法律约束，违反技术规范即推定存在过错，由此可保障责任认定链条的完整性。技术统一性可为司法机关提供连贯的证据链条。
尤其是平台责任的确定。当平台基于历史数据、技术监测等途径明知人工智能生成合成内容存在诽谤等侵权风险，却未对算法推荐机制实施限流、未添加风险标注提示或未启动标识核验程序时，其可被视为对损害结果持放任态度。依据技术治理规范，平台负有不得恶意干预标识完整性的义务，并需部署限流规则、内容过滤算法等技术措施履行风险防控职责。技术证据可在平台责任界定中构建客观化的证明路径，若显示平台未对高频风险内容设置限流阈值、未启动标识核验流程或存在标识篡改痕迹，可直接作为平台放任风险的证据链组成部分，据此推定其“应知”内容风险，无需依赖传统主观过错认定中的复杂心证过程。
深度伪造工具、对抗样本攻击等恶意技术手段，可能伪造或篡改标识系统的元数据结构，进而影响内容治理的责任追溯机制。例如模拟合法标识的编码规则与加密协议，伪造生成者ID、时间戳等关键元数据字段，使虚假内容呈现合规表象，导致平台合规性核验机制失效。对此，需通过元数据真实性校验与篡改痕迹分析构建责任认定的技术证据链，可以引入加密算法逆向分析、区块链存证比对等专业技术手段，以识别元数据字段的非授权修改痕迹，判定伪造行为的技术实施主体与传播节点的主观明知状态。相应地，应对技术攻击也是平台应尽的合规义务，其应采取前沿技术手段防止篡改标识。
任何主体恶意删除、伪造或隐匿标识的行为，因直接破坏技术治理的底层架构，构成独立的违法性判定要素。元数据篡改记录、标识完整性校验结果等技术痕迹，可作为侵权行为的直接证据，此时无需深入解析内容实质即可认定行为人的主观过错。若生成内容的元数据存在非授权修改痕迹或关键标识字段缺失，可直接推定传播者存在故意或过失，简化传统证据链中的因果关系论证。
法律责任的形态认定需在行政法、民法与刑法的规范体系内实现逻辑贯通。行政责任的追究以《标识办法》第13条为规范依据，结合网络安全法等相关法律法规实施阶梯式处罚，根据违法行为的性质与危害程度设定警告、罚款、吊销许可证等递进式责任形态。民事责任的认定需在侵权责任与合同责任的二元框架下展开，明确标识缺失与损害结果之间的因果关系，建立基于技术措施履行情况的过错推定规则，抑或依据用户协议中的标识条款判定违约行为的性质与后果。刑事责任的适用则需严格对照刑法相关罪名构成要件，可能涉及破坏计算机信息系统罪、侵犯公民个人信息罪等，需在技术证据的支撑下精准界定罪与非罪、此罪与彼罪的法律界限。
（三）未进行标识时的解释说明机制
在没有人工智能生成物标识情形下，各方的解释说明义务是对《标识办法》规范功能的必要延伸，亦是周延人工智能治理机制的关键环节。
平台的解释说明义务最为核心，尤其体现在对非标识但疑似人工智能生成物的甄别及处理机制上。平台作为技术与规则的掌控者，其甄别机制不能停留于算法输出的结果层面，而需对识别逻辑、判断依据进行适度披露。具体而言，当平台认定某未标识内容疑似人工智能生成时，应向用户说明算法识别的核心特征、人工复核的标准与流程、处理措施与疑似程度的关联性论证等必要信息。平台不必公开技术细节或源代码，而应以可理解的方式呈现判定的合理性，保障用户能够对判定结果进行有效抗辩。
就用户而言，当内容未标识却被平台判定为疑似人工智能生成合成时，其亦负有一定说明内容生成合成主体的义务。这并非对创作过程的无限追溯，而是基于诚实信用原则，就内容系人类独立创作提供初步说明，以回应平台的甄别质疑，这既是对自身权益的主张，也是对平台治理的必要配合。
法院在审理人工智能生成合成内容相关案件时，可将解释性说明纳入主观过错的综合评估体系。“平台判定用户内容AI生成首案”民事判决书即认为：被告有权依据合同约定对用户发布的内容是否属于人工智能生成进行算法判定并据此作出处理，但被告在没有充分事实依据的前提下对涉案回答进行处理，应当承担相应的法律责任。判决被告恢复违规处理内容、删除禁言处理记录。传播节点若能提供完整的技术措施执行记录与风险控制逻辑说明，即使未能完全阻止虚假内容扩散，亦可不承担责任。若存在技术措施滞后、风险信号忽视等情形，则可能因未尽合理注意义务而被追责。
结语
