使用ChatGPT撰写企业合同需注意哪些法律风险

人工智能技术的突破正在重塑企业合同管理的效率边界，ChatGPT等生成式工具通过自然语言处理能力，能够快速生成合同初稿、条款建议甚至风险提示。2023年韩国三星公司员工使用ChatGPT优化代码导致商业秘密泄露事件，暴露出智能工具在法律文本生成中的双刃剑效应。当企业法务部门开始将生成式人工智能纳入合同管理流程时，必须警惕技术便利性背后潜藏的法律暗礁。

一、知识产权归属争议

ChatGPT生成内容的法律属性尚存争议。根据《著作权法》第三条，只有自然人或法人具备创作主体资格，而人工智能生成文本的独创性认定存在司法分歧。2019年腾讯诉上海盈讯公司案中，法院虽认定Dreamwriter软件生成文章构成作品，但学术界对判决存在质疑，认为程序算法生成的文本缺乏人类思想表达。

OpenAI《使用协议》第3(a)条将输出内容所有权赋予用户，但未解决多用户生成相同内容的权属冲突。某建筑公司使用ChatGPT起草的施工合同出现条款雷同，导致项目结算时发现三家供应商持有相同违约责任条款，引发合同效力争议。企业需在合同模板中嵌入权属声明条款，明确AI生成内容的最终解释权归属。

二、数据隐私泄露风险

生成式模型的训练数据来源合法性存疑。ChatGPT训练过程中可能吸收网络公开的专利文书、判决书等敏感信息，导致生成的采购合同无意间披露第三方商业秘密。2023年三星员工将芯片良率数据输入ChatGPT寻求优化方案，致使企业核心数据永久留存于OpenAI服务器，触发《反不正当竞争法》第九条规定的侵权风险。

数据跨境流动合规难题尤为突出。某跨国电商使用ChatGPT生成跨境服务协议时，系统自动调用存储在境外服务器的用户交易数据，违反《数据出境安全评估办法》关于重要数据本地化存储的规定。企业需建立数据过滤机制，在AI工具前端部署敏感信息识别模块，阻断涉密数据进入生成环节。

三、条款合规性缺陷

法律条款动态更新存在滞后性。ChatGPT训练数据截止2021年，无法识别2024年施行的《民法典合同编司法解释》新规。某企业使用三年前训练的模型生成劳动合同，遗漏了司法解释二关于电子签名效力认定的必备条款，导致仲裁败诉。建议建立人工复核机制，将最高院发布的52类合同示范文本作为校验基准。

行业特殊规范易被系统忽略。在医疗器械经销协议中，ChatGPT生成的质保条款未体现《医疗器械监督管理条例》要求的追溯期特殊规定。制药企业需在提示词中嵌入行业监管要素，例如增加“符合GMP认证标准”“FDA申报材料要求”等限定条件，约束AI输出范围。

四、责任认定模糊地带

算法偏见导致的条款失衡难以追溯。ChatGPT在生成对赌协议时，因训练数据中风险投资类文本占比较高，自动加重融资方违约责任比例。某科创公司签署此类协议后触发条款，发现责任分配偏离行业惯例，但无法证明算法偏差与损害结果的因果关系。

第三方接口调用衍生连带责任。使用未经备案的ChatGPT API服务生成建筑合同，若平台私自留存合同数据，可能构成《网络安全法》规定的数据控制者义务缺失。2024年某地产集团因采用未通过安全评估的第三方生成平台，被认定为数据泄露事故共同责任人。

五、技术局限性隐患

语义理解偏差引发条款歧义。ChatGPT对“不可抗力”条款的生成存在地域性差异，某外贸合同将北美飓风季纳入不可抗力范围，却遗漏了签约地方法定自然灾害类型。法律团队需建立条款要素核查清单，对履行期限、管辖法院等关键字段实施双重校验。

虚假信息输出破坏合同基础。系统可能混淆相似案例中的法律事实，某融资租赁合同误将已废止的税收优惠政策写入条款。企业应当接入官方数据库验证关键数据，例如通过国家税务总局API接口实时核验税收代码有效性。