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Gary Marcus 访谈 Fordham 法学教授 Zephyr Teachout 谈 OpenAI 是否可依现行法被追责

Gary Marcus:The Road to AI We Can Trust(RSS)Aioga 编辑团队2026-09-30T16:45:58.000Z热度 58

Gary Marcus 发布对 Fordham 法学教授 Zephyr Teachout 的访谈,讨论 OpenAI 是否可依现行法律被追责。

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Gary Marcus 发布对 Fordham 法学教授 Zephyr Teachout 的访谈,讨论 OpenAI 是否可依现行法律被追责。

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对Zephyr Teachout(律师、作家及法学教授,相关信息:https://en.wikipedia.org/wiki/Zephyr_Teachout )的采访(我的问题用斜体显示),这个话题再及时不过了:

你的背景是什么,包括法律方面和其他方面?是什么让你对这些问题感兴趣?

我是福特汉姆法学院的法学教授,我起草过一些已被通过的技术立法,也有很多未被通过的,我曾在纽约总检察长办公室工作,调查其他公司的民事违法行为,并且我在研究技术政策和法律方面已有二十多年经验。我之所以加入当前的人工智能讨论,是因为我看到太多人把反复出现的违法证据当作现行法律无法触及的事情。

有没有理由认为OpenAI违法了某些法律(至少在其他时间这些法律可能会被执行)?是哪一条,为什么?

一般来说,在世界范围内,执法始于犯罪证据出现,然后开始调查。地方检察官不会等待所有证据才对犯罪进行调查,总检察官也不会等到报纸上出现所有证据才调查非法行为:他们会了解一起车祸或者可能伤害人或财产的产品,然后尝试找出发生了什么。有很多证据就像车祸一样明显。实际上还发生过入室盗窃和死亡事件,还有一些公司自己声称他们在制造非常危险的东西。

为了让目前企业违法阶段的证据格外充分,已经有吹哨人声称的证据可能符合刑事和民事违法所需的心理状态。很多人把OpenAI反复声称他们无意导致入室盗窃、自杀、谋杀和制造有缺陷产品的说法当作决定性证据。好吧,确实如此。这通常是那些不想承担责任的人会说的话。他们说他们并非有意,也不是造成的原因。但警察、检察官和民事执法者不会因此耸耸肩就算了——他们会调查实际发生了什么,现在就应该这样做。

所以我们知道,OpenAI 的 AI 代理入侵了 Hugging Face 的服务器,访问了澳大利亚政府的健康系统,并试图入侵美国教育部的网站以及一所大学的图书馆。根据《计算机欺诈和滥用法》,未经授权的尝试访问或实际访问计算机是一种联邦犯罪。OpenAI 表示没有人有意进行这些行为,但司法部如果照单全收将成为笑柄:传唤 OpenAI,查明谁什么时候知道了什么。已经有企业知晓未经授权访问的证据。

根据公开证据,我几乎不怀疑试图压制对内部文件的传票的努力会失败。员工是否看到产品开始表现得好像要进行入侵?提供了哪些警告?执法部门的工作就是找出真相。

在民事法律方面,还有更多可能性,而且其中许多正被已提交的诉讼提出。妨害法和异常危险活动法都与此讨论相关。如每个法学院学生所知,从水流从一块土地淹到另一块土地矿井的案件可知,如果你将危险物带到你的土地上,并且它逃逸造成伤害,即使你很小心,你也要承担责任。美国法律称此为对“异常危险活动”的严格责任:爆破、储存有毒化学品、农药喷洒。

《侵权行为重述(第二版)》中决定一项活动是否符合条件的因素:

对人、土地或财产造成高风险伤害。

造成严重伤害的可能性。

通过合理谨慎无法消除风险。

该活动不是常规使用的事项。

该活动在其进行地点不适宜。

其对社区的价值被其危险性超过了。

公司自身关于风险的声明在这里显得高度相关。

正如前联邦贸易委员会主席莉娜·汗(Lina Khan)最近所论证的那样,AI 产品应当根据现有的消费者保护法和产品责任法被视为有缺陷的产品。她曾以此为依据对 AI 公司展开调查。她的框架之所以重要,是因为它将 AI 的责任与法院已经理解的百年产品责任法联系起来。公司可以从任何声称我们是在法律真空中运作的主张中获益。

还有许多其他法律,以及各州和联邦对有缺陷产品和危险产品的禁止。我想说的是,公司的利益有两个方面:

让 AI 看起来没有可比拟之处,因此我们无法借鉴其他案例

使“无意图”的说法看起来合理,而在正常法律下这并不成立

我坚信我们应当通过更多州和联邦法律,以应对具体风险,特别是在产品部署前,并明确哪些行为是非法的。但从未来而非现状出发的问题在于,我们让所有检察官、州总检察长以及联邦政府都不承担责任,而事实上我们应该资助执法并支持私人执法。

这些事件是否可能构成计算机犯罪?

实际上,这是已经有最严肃法律分析的领域,不同的专家得出不同的结论。但大多数讨论都建立在没有内部文件显示责任的假设之上。我们应当拒绝这种假设。总结起来:联邦计算机欺诈和滥用法(Federal Computer Fraud and Abuse Act)将未经授权的尝试或实际访问计算机定为联邦犯罪,各州也有自己的计算机侵入和未经授权访问法,意图标准各不相同。联邦法规是以人类黑客为对象制定的。因此,很多辩论集中在这些法规能否适用于在没有直接人类指令下入侵系统的自主 AI 代理上。假设这种假设成立,许多专家认为存在民事责任,但对刑事责任持更怀疑态度。但在现实世界中,我们需要了解实际上发生了何种公司层面的知识和控制。这是联邦调查人员的工作,他们不应再次仅仅假定公司所推动的辩护理由。

谈谈如果联邦政府继续几乎不采取行动,各州可以做些什么?

或者考虑这样一些证据:ChatGPT向用户提供了信息和建议,导致了自杀、一例致命药物过量以及三起杀人案件(FSU枪击案、USF谋杀案以及康涅狄格州的一起杀人-自杀事件)。当然,OpenAI否认责任,但关键证据尚未公开。

如果这些死亡事件发生在纽约,检察官会想要参考州的刑事协助法规,这需要证明公司认为特定用户有犯罪意图且其实施犯罪的可能性很高。这需要发出传票来弄清公司内部人员在做什么和没有做什么。对于过失杀人,检察官会考虑故意协助自杀或刑事过失杀人。纽约的公司责任法规允许检察官证明高管对已知风险的鲁莽容忍。

1990年,一个夏令营的校车发生车祸,导致两名儿童死亡。检察官称夏令营的执行董事在上路之前从未检查或修理过严重磨损的轮胎。经营该夏令营的公司被判刑事过失杀人和鲁莽危害罪。该公司未能识别重大且不合理风险,其行为严重偏离合理人的行为标准。另一个方面,公司有意识地忽视了重大且不合理的风险。所有这些判例都是可参考的。OpenAI是否像未经检查轮胎就载太多乘客在雨中行驶的车辆一样?我们需要进一步调查才能确定,但已经接近事实的范围。

各州还有针对缺陷产品的法律、针对不公平和欺诈的法律,可能适用。各州没有联邦贸易委员会(FTC),但拥有与FTC类似的权力。

最强大的工具是有权解散那些屡次违法的公司,或禁止它们在该州开展业务。例如,纽约的《商业公司法》赋予总检察长在公司屡次且持续违反法律时进行司法解散的义务。这一权力曾著名地用于对特朗普集团的行动,导致了重大改变,但它也被用于其他公司。潜在违法行为的激增表明,各州应当行使这些权力,认识到屡次违法的公司不应享有州赋予的公司特权。

像OpenAI这样的公司在其他国家会面临指控吗?例如,澳大利亚可以采取行动吗?

绝对会。我不是澳大利亚方面的专家,但大多数国家都有针对盗窃、计算机访问犯罪以及协助其他犯罪的法律。显然,入侵医疗系统不可能是合法的。

你的受众庞大且专业,我有一个请求:应该有人建立一个网站,把所有潜在违法行为集中展示,因为我理解地方检察官可能感到不堪重负,但他们在这方面至关重要。并不是每一条潜在法律都会证明被违反过,但关键是让检察官和总检察长开始思考。我曾在资源不足的执法机构内部工作,并密切观察其他机构,人们低估了外部组织为执法者做一些前期工作有多有帮助。在那个网站/数据库中使用以往法律的类比。大量的法律实践都依赖于类比,展示类似的例子对于判断现有法律涵盖什么以及不涵盖什么非常有帮助。

其次,我认为这将会发生,国会应该彻底调查这些公司。各州和各城市也应该这样做。纽约市议会已经发出了传票。很好。各州、联邦政府以及各城市都应该传唤公司,让他们来作证并提供文件,尤其是关于具体危险性和主观意图(心理状态)的部分。我不是指一场一天的作秀听证会,而是指为期数月的调查,既要传唤CEO,也要传唤中基层员工,并且要求他们提供文件。当公司声称风险巨大时,我们应该认真对待,并确保他们的投资者和公众真正了解风险。

附:刚好在Teachout教授发送她的回答后,爆出的新闻:

Gary Marcus 访谈 Fordham 法学教授 Zephyr Teachout 谈 OpenAI 是否可依现行法被追责

加拿大不列颠哥伦比亚省Tumbler Ridge。证据链很长,而且指控确凿。不仅仅是OpenAI知道,而且知道枪手正在利用它作案计划。

也许没人关心加拿大人的生命——但你还可以补充,这起犯罪涉及跨国界。

该公司极力隐匿信息,我希望这些信息到现在还没有被销毁。加拿大政府/不列颠哥伦比亚省不得不提起诉讼,但仍然一无所获,这说明了问题。

对各种选择的总结不错。终于有比空洞的搪塞更多的具体内容了。

看到FTC也开始调查,真是件好事。

即使特朗普不采取任何行动,这也是AI泡沫可能破裂的一个方面。只要有足够的诉讼、传票和官方调查,投资者就会开始感到恐慌。

情报判断

Aioga 编辑摘要

Aioga 编辑摘要:Gary Marcus 发布对 Fordham 法学教授 Zephyr Teachout 的访谈,讨论 OpenAI 是否可依现行法律被追责。 Aioga 将其归入「行业动态」方向,重点关注它对真实使用和行业竞争的影响。

背景分析

背景分析:公司与行业类动态需要放在竞争格局、商业化路径、资本信号和监管环境中观察,单条公告不能代表最终结果。

Aioga 观点

Aioga 判断:这条动态更适合作为行业观察信号,当前信息足以建立线索,但不足以推导长期结论。

影响与后续

影响分析:对相关团队而言,短期应先核对来源、可用范围和实际成本,再判断是否值得接入或跟进。 后续观察:继续观察官方文件、合作落地、收入或用户信号、竞品动作和监管后续。

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来源: Gary Marcus:The Road to AI We Can Trust(RSS)

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