ChatGPT生成虚假信息时用户应承担哪些责任

人工智能技术的快速发展为信息生产带来革命性突破，但同时也催生了新型法律风险。当ChatGPT等生成式人工智能工具输出虚假信息时，用户作为信息传播链条的关键环节，其责任边界亟待法律与的双重界定。从民事赔偿到刑事追责，从合同违约到技术，用户行为的法律后果呈现多维度的责任体系。

法律责任的现实认定

在民事层面，《民法典》明确规定传播虚假信息侵害他人名誉权需承担停止侵害、赔礼道歉及赔偿损失等责任。2023年美国律师施瓦茨因使用ChatGPT编造判例被法院处罚金5000美元，印证了用户即使无意传播虚假信息仍需承担法律后果的司法实践逻辑。民事责任的认定需结合用户主观过错程度，挪威公民霍门案件中，用户虽未直接生成诽谤内容，但未履行信息核验义务导致损害扩大，仍被认定存在过失责任。

刑事责任的认定则更为严格。根据《刑法》第291条，编造虚假险情、疫情、警情造成公共秩序混乱可处三年以下有期徒刑。重庆警方2024年查处王某利用AI工具虚构银行劫案的行为，即是以编造虚假恐怖信息罪追究刑责的典型案例。值得关注的是，当用户故意修改提示词诱导AI生成违法内容时，其主观恶意程度将直接影响罪与非罪的界定。

合同义务的履行边界

用户与服务提供者之间的法律关系构成责任认定的重要维度。《生成式人工智能服务管理暂行办法》第九条明确用户需遵守服务协议，禁止恶意生成虚假信息。2025年欧盟GDPR投诉案例显示，用户未及时举报错误信息导致损害持续，可能构成对平台服务协议的实质违约。司法实践中，法院往往依据合同相对性原则，要求用户对生成内容的最终使用承担保证责任。

服务协议中关于提示词使用的限制条款常被忽视。澳大利亚竞争与消费者委员会数据显示，2022年30%的AI虚假广告源于用户输入诱导性提示词，如要求"用专业语气描述药品疗效"。这种行为突破了技术中立的边界，构成对合同义务的实质性违反。在合同解释层面，用户对生成内容的编辑修改行为可能被视为对服务协议承诺条款的单方变更，需承担相应违约责任。

传播行为的责任区分

传播行为的主观状态直接影响责任认定。故意传播方面，广州杨某团伙通过AI批量生成"外卖限令"谣言非法牟利，其主观恶意明显，最终被采取刑事强制措施。此类行为往往伴随黑灰产业链，用户通过技术手段规避平台审核机制，属于典型的恶意传播。司法机关在认定时，会重点审查信息加工程度、传播范围及牟利情况等客观要素。

过失传播的责任认定更具复杂性。牛津大学网络研究院提出"AI素养三角模型"，要求用户必须具备辨识生成内容特征、验证信息源和理解技术局限三项基本能力。当用户未尽合理注意义务时，即便未主动编造信息，仍需承担过失责任。如医疗领域某机构未建立"双人复核+专业数据库比对"机制直接使用AI诊断建议，导致医疗事故后被追责的案例，体现了专业领域用户的特殊注意义务。

技术风险的认知义务

用户对技术缺陷的认知程度影响责任判定。斯坦福大学研究显示，ChatGPT在历史类问题上的错误率达15%-20%，这种"AI幻觉"现象属于公开的技术缺陷。法律实践中，用户若以"不知技术局限"为由抗辩，需举证证明已采取必要验证措施。欧盟《人工智能法案》将用户的技术认知义务明确为"合理注意标准"，要求专业人士需达到更高验证标准。

验证手段的采用成为免责关键。微软的"溯源水印"技术和谷歌Bard系统的实时检索功能，为用户提供了可操作的技术验证路径。司法判例显示，采用三种以上权威信源交叉验证的用户，其过错程度认定通常显著降低。相反，完全依赖AI输出的用户，即便主张"技术信任"，也难以免除责任。

信息的社会约束

在技术层面，用户需遵循"3D原则"——检测(Detect)、披露(Disclose)、阻断(Disrupt)。IBM开发的事实核查API接口应用案例表明，主动标注AI生成内容中的存疑信息，可显著降低风险。这种自我约束机制不仅体现技术要求，更成为司法裁量中的酌定从轻情节。

社会责任维度要求用户建立信息传播的"防火墙"。新加坡的分级管理制度启示，用户应根据信息敏感度建立差异化的审核机制。对于涉及公共安全的AI生成内容，普通用户负有即时举报义务，而企业用户则需要建立系统化的内容审核流程。2025年《人工智能生成合成内容标识办法》的实施，将技术要求转化为法定义务，用户未添加显式标识的行为可能构成行政违法。