清朗行动整治AI乱象：大争议思维成为关键解

先看一组数据：2025年全国法院审结的数据权属与交易纠纷案件接近千件，同比攀升25.6%。同期，中央网信办针对AI应用乱象开展的“清朗”专项行动不仅延续，期限更从3个月延长至4个月，新增“数字泔水”、开源模型风险、AI数据投毒以及滥用AI实施网络攻击等监管重点。

行政监管与司法案件的双双激增，释放出明确信号：AI引发的法律冲突已从“零星事件”演变为“系统性挑战”。

不止“打官司”：重新定义AI争议的内涵

一起AI纠纷往往涵盖数据采集、算法训练、内容生成、应用落地等多个环节，民事、行政、刑事责任相互交织；同时存在平台自治、行政执法、司法诉讼三条并行路径。仅盯住某一个维度，很难真正根治问题。

传统思路将“争议”等同于“打官司”，这套框架在AI时代已显不足。正如北京市中伦律师事务所合伙人张杜超所言：“AI争议的爆发极少孤立发生，它通常是技术缺陷、合规漏洞、管理失序在具体场景下的集中暴露。等到对簿公堂，风险早已穿透多层防线，损失也已扩散。”

因此，关键不是事后救火，而是前置布防——实施全生命周期管理。这正是“大争议解决”思维对“争议”的重新定义。

四道防线：从源头预防到“争议资本化”

第一道：预防为先，合规前置

将知识产权审查、数据合规、算法治理等要求直接嵌入产品设计与日常运营。模型训练阶段就需核查数据来源合法性；用户协议中须清晰界定各方权利边界。归根结底，最好的争议解决是“什么都没发生”。

第二道：层层递进，“未病”先治

法院应是最后选项，而非唯一出路。科技企业需建立高效的内部投诉、核查、删除机制，积极尝试替代性纠纷解决（ADR）。此类方式灵活、保密，尤其适合技术性强的AI争议，同时能大幅节约社会司法资源。

第三道：底线思维，尊重司法

但涉及核心数据权属、算法透明度、深度合成侵权认定等基础性问题，司法诉讼仍是必经之路。法院判决不仅解决个案，更通过裁判说理为行业树立行为标杆。

第四道：法商融合，驱动交易

在“大争议解决”框架下，张杜超认为一个重要方向是“争议解决资本化”。这能成为“法商融合”的天然试验场——通过并购重组或破产重整，引入持有合规数据池的产业资本，既化解原有争议，又显著提升企业估值。

专项行动将风险图谱转化为“合规清单”

本次“清朗”专项行动分两阶段推进，分别聚焦AI应用服务的典型违规问题与AI信息内容乱象。其监管价值远超阶段性执法本身——更重要的是为AI治理划出了一份清晰的“负面清单”与监管基准。

在数据合规方面，专项行动明确要求企业在数据采集、清洗、标注、训练全流程建立权属核查机制。让AI企业承担事前核查义务，好比要求汽车制造商把控刹车质量，而非让司机自行研究制动系统——将预防责任交给最有能力且成本最低的一方，整个社会才更安全、更高效。

在算法透明方面，张杜超特别指出了它在争议解决中的实务价值。算法是“黑箱”，原告很难证明被告存在主观过错。但若企业持有完整的备案文件、影响评估报告和审计结论，便能在诉讼中推翻过错推定。这套合规记录本身就是最直接的证据。

“软规则”的“硬效力”

平台治理规则、行业自律标准乃至监管整改要求——这些“软法”规范在实战中往往具有不可忽视的威力。

张杜超认为，“大争议解决”思维的核心魅力在于善用规则杠杆。他举了两个具体场景：在诉讼策略上，一份监管机构的行政处罚决定可作为证明对方过错的有力初步证据，有效推动举证责任转移；在谈判桌上，援引权威行业标准能帮助界定“合理注意义务”的边界。精髓在于将监管势能与行业共识巧妙转化为个案中的程序或实体优势，让“软规则”产生“硬效力”。

行政与司法的协同同样关键。行政调查结论可降低司法举证难度；反之，司法保全措施能为行政执法“加固托底”。面对具体AI争议，行政举报能快速触发监管介入，平台投诉可即时处置侵权内容，商业谈判则能在保密框架下灵活实现利益重组。选择哪条路径、如何组合，全凭对争议性质、证据状况及商业目标的通盘研判。

下半场的必修课

AI治理正从“探索”的上半场迈入“规范”的下半场。监管框架逐步成型，司法裁判陆续落地，争议本身也在系统化演进，对治理能力提出更高要求。

AI“小步快跑、试错迭代”的特性，决定了争议解决不可能在单一维度内闭环。所有市场主体必须快速将技术、监管、商业与司法四重逻辑融合起来，寻求动态最优解。从“单点应对”到“系统布局”——这一思维转换，是AI治理下半场每一位参与者的必修课。