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课件网) 第五单元 第6课 法律责任 清华版（中学） 通 1 学习目标 3 新知讲解 5 拓展延伸 7 板书设计 2 新知导入 4 课堂练习 6 课堂总结 课后作业 8 01 教学目标 （1）理解人工智能法律责任的主要争议问题，包括自动驾驶责任归属、生成内容的版权纠纷，以及训练数据和伪造视频的侵权问题。 （2）探讨应对人工智能法律挑战的方式和方法。 02 新知导入 1. AI技术应用的广泛性与便利性 人工智能已渗透至自动驾驶、智能助理等领域，显著提升生活效率与便利度，成为现代社会不可或缺的技术支撑。 02 新知导入 2.法律争议的核心焦点 责任归属 ：AI事故责任需明确开发者、用户及监管方的过错比例。版权问题 ：AI生成内容的著作权需界定归属并完善法律保护。 02 新知导入 3. 社会冲击与治理需求 争议暴露现行法律滞后性，需通过立法、技术与国际协作应对挑战。 03 新知讲解 1 AI行为的归责问题 1. 自动驾驶事故责任归属的现实挑战 完全自动驾驶汽车已上路，但事故责任缺乏法律定论，现有法规基于人类驾驶设计，亟需新增条款明确AI事故中各方的具体责任划分标准。 03 新知讲解 1 AI行为的归责问题 2. AI自主性加剧责任认定难度 具备学习能力的AI（如自适应驾驶系统）可能产生超预期行为，其失控后果的责任归属更复杂（如超出开发者预设范围）。 03 新知讲解 1 AI行为的归责问题 课堂讨论 汽车制造商 车主 AI系统开发者 你认为自动驾驶汽车出了事故，应该由谁来承担责任？说出你的理由。 总体来说：AI工具的智能性越强，自主性越高，责任归属越困难。 03 新知讲解 1 AI行为的归责问题 3. 医疗AI的同类责任困境 AI手术工具误操作时，因医生控制力减弱，难以简单归责于医生，责任归属难以判断。 03 新知讲解 1 AI行为的归责问题 4. 核心矛盾：智能性与责任清晰度的反比关系 AI自主性越强，人类可控性越低，责任归属越模糊，需通过技术透明化与法律创新协同解决。 03 新知讲解 2 自动生成内容的版权纠纷 1. 生成式AI的创作便利性与版权争议 生成式AI大幅降低创作门槛，但由此产生的作品是否受版权保护引发法律争议。 03 新知讲解 2. 《太空歌剧院》案例的核心争议 设计师杰森·艾伦通过624次文本提示生成图像并人工修饰，但美国版权局以“人类参与度不足”为由拒绝版权登记，强调原创性需体现人类智力贡献。 2 自动生成内容的版权纠纷 03 新知讲解 3. 司法实践中的“人类参与度”标准 当前美国版权体系以人类创造性贡献为核心，AI仅作为工具；若人类仅提供指令而未主导创作过程，则作品不受版权保护。 2 自动生成内容的版权纠纷 03 新知讲解 4. AI生成图像的著作权司法实践 原告李某通过Stable Diffusion模型输入150余提示词并调整参数生成图像，主张被告刘某侵权，北京互联网法院受理此案。 2 自动生成内容的版权纠纷 03 新知讲解 5. “智力投入与独创性”的认定标准 法院认定原告在提示词设计、参数调整、最终选定等环节体现了个人智力投入与审美选择，符合《著作权法》对“独创性”的要求。 2 自动生成内容的版权纠纷 03 新知讲解 6. 作者身份与地域司法差异 明确AI工具不能成为作者，著作权归属人类使用者；与美国《太空歌剧院》案对比，凸显中国司法更注重创作过程中的“人类智力贡献”而非结果是否纯AI生成。 2 自动生成内容的版权纠纷 03 新知讲解 3 模型训练数据的版权问题 1. AI训练数据的版权争议凸显 生成式AI使用受版权保护的公开数据进行训练，引发版权方与科技公司的法律纠纷。 03 新知讲解 3 模型训练数据的版权问题 2. 谷歌与法国媒体的协议违约案 谷歌未履行透明度承诺，且退出机制迫使媒体在“禁止训练”与“搜索可见性”间二选一，损害其权益。 03 新知讲解 3 ... ...
