从舆情视角谈全国首例生成式AI“幻觉”案风险提示

2025年6月，梁某为弟弟查询高校报考信息时，使用某AI应用获取了一所职业院校的校区信息。让他意外的是，AI给出的内容与官方招生信息严重不符，虚构了一个根本不存在的校区。梁某指出错误后，AI不但没有纠正，反而回应称”如果内容有误，将赔偿10万元”，并建议前往杭州互联网法院起诉。梁某认为自己受到误导并产生了维权成本，随后将该AI的运营公司诉至法院，索赔9999元。

梁某认为，AI生成的不准确信息构成误导，平台应承担侵权责任。被告则辩称，对话内容由模型生成，不构成意思表示，自己已尽到注意义务，且梁某未产生实际损失，不构成侵权。最终，法院一审驳回梁某的诉讼请求，原被告均未上诉，判决现已生效。

这起案件的特殊之处在于，争议焦点并非传统的产品缺陷或服务违约，而是生成式AI特有的“幻觉”现象（即：模型基于训练数据作出概率性预测，生成看似合理却与事实不符的内容）。作为全国首例因生成式人工智能模型幻觉引发的侵权纠纷，该案不仅界定了AI相关的法律边界，更给所有AI运营主体敲响了舆情警钟。”AI幻觉”绝非单纯的技术问题，一旦引发用户不满、信任危机，极易触发舆情风波，甚至影响企业品牌声誉。

围绕该案展开的判决，明确了生成式AI的法律归责原则，也为AI运营主体防范幻觉引发的舆情风险、规范舆情应对行为，划出了可供参照的实践边界。结合舆情管理视角，我们从裁判要旨中拆解核心舆情提示与应对要点，为AI行业舆情防控提供实操指引。

一、裁判要旨拆解

本案三大核心裁判认定，厘清了AI的法律属性与归责规则，更直接指向AI运营主体的舆情防控关键。

（一）舆情应对需明确平台责任，杜绝AI背锅话术

裁判核心方面，法院明确人工智能既非自然人、法人，也非非法人组织，不具备民事主体资格，无法独立作出意思表示。案涉AI生成的十万元赔偿承诺系模型自主生成，不能视为平台的真实意思表示，原告对该机生承诺无合理信赖利益。

舆情提示方面，”AI幻觉”引发用户争议时，部分运营主体容易陷入AI自主生成，与平台无关的应对误区。采用技术生成、平台无责的话术回应，极易激化用户不满。用户关注的是被误导的损失，而非技术生成逻辑，甩锅AI会被解读为平台逃避责任，进一步放大舆情风险。

应对要点方面，舆情应对中需明确AI的工具属性，同时主动承担平台管理责任，避免使用AI自主生成、与平台无关等表述。即便无法律过错，也应先回应用户诉求，比如道歉、协助核实信息，再解释技术局限，体现平台担当。

（二）过错责任为主，避免技术缺陷等于舆情免责

裁判核心方面，法院认定生成式AI服务属于服务而非产品，不适用无过错责任原则，而是适用过错责任原则。AI生成不准确信息本身不构成侵权，关键看平台是否尽到合理注意义务。这一认定兼顾了技术创新与用户权益，也为平台舆情应对提供了核心遵循。

舆情提示方面，当前AI实现零幻觉尚不具备技术可行性。部分平台以此为由，在舆情爆发后单纯强调技术局限，试图规避责任，这种做法极易引发公众质疑，被解读为漠视用户权益、将技术缺陷常态化，进而引发品牌信任危机。尤其在教育、医疗、金融等敏感领域，”AI幻觉”引发的误导可能触发大规模舆情。

应对要点方面，舆情应对中不回避技术局限，但需同步展示平台已采取的优化措施，比如技术升级、事实核查，证明平台已尽到合理注意义务。同时主动回应如何避免类似问题再次发生，给出具体解决方案，化解公众担忧，避免舆情升级。

（三）落实责任义务，从源头防范舆情风险

裁判核心方面，法院引入动态系统论，确立了AI运营主体的三层注意义务。一是严格审查义务，过滤违法违规信息；二是显著提示义务，告知用户AI内容的不确定性；三是合理技术义务，采用行业通行技术提升内容准确性。本案中，被告因已落实上述义务被认定无过错，最终胜诉。

舆情提示方面，这三层义务本质上是AI运营主体的舆情防控前置措施。未履行严格审查义务，可能因生成违法违规内容引发舆情；未履行显著提示义务，用户因幻觉被误导后，易质疑平台隐瞒风险；未履行合理技术义务，会被公众认为平台敷衍了事、不重视用户体验，逐步积累负面舆情。

应对要点方面，前置防控层面需在AI界面显著标注内容由AI生成，可能存在误差，建议核实后使用等提示，从源头降低用户误解。舆情应对层面，可主动向公众公示平台已采取的技术优化措施和信息核查流程，证明平台已尽到应尽义务，增强公众信任。

二、”AI幻觉”的舆情本质

从舆情视角看，”AI幻觉”引发的纠纷，核心并非技术对错，而是信任破裂。生成式AI已广泛渗透到文案生成、信息查询、专业咨询等多个场景，用户对AI的权威性期待不断提升。一旦出现幻觉误导，本质上是用户对平台的信任落空，进而引发不满、投诉，甚至大规模舆情。

“AI幻觉”的舆情传导路径清晰可见。AI生成错误信息，用户被误导产生损失或困扰，进而质疑平台。若平台应对不当，比如甩锅、敷衍，舆情发酵引发同类用户共鸣、媒体关注，最终品牌信任受损，形成长期舆情隐患。尤其在教育、医疗、金融等与用户切身利益相关的领域，”AI幻觉”可能引发更严重的舆情后果，甚至影响行业公信力。

需要注意的是，AI对错误信息的助推作用会进一步放大舆情风险。非专业用户容易将AI生成内容奉为权威，一旦幻觉内容被传播，可能形成错误信息扩散、更多用户被误导、舆情升级的反馈循环，增加舆情处置难度。

三、舆情风险提示

结合本案及AI行业舆情特点，针对AI运营主体及舆情工作者，明确四大核心舆情风险提示，需重点关注、严格规避。

风险一，技术免责误区引发舆情升级。AI技术不可控不能成为舆情应对的挡箭牌，忽视用户诉求、单纯强调技术局限，只会激化矛盾，引发公众对平台漠视权益的质疑，进一步放大品牌负面舆情。

风险二，未履行提示义务的隐性舆情隐患。若未在AI界面显著提示内容不确定性，用户被误导后，容易认为平台刻意隐瞒风险，即便平台无法律过错，也会引发舆情争议，损害品牌信任。

风险三，敏感领域"幻觉"引发行业性舆情。教育、医疗、金融等领域的”AI幻觉”，可能涉及用户切身利益，一旦引发纠纷，容易被媒体关注、引发同类用户共鸣，甚至触发行业性舆情，影响整个AI行业的公信力。

风险四，舆情应对不及时、话术不当的二次舆情。”AI幻觉”引发的初始争议往往规模较小，若平台拖延回应、话术生硬、推卸责任，极易引发二次舆情，导致小纠纷升级为大规模品牌信任危机。

【结语】

这起全国首例生成式”AI幻觉”案，不仅为AI行业划定了法律边界，更为舆情防控提供了重要指引。AI运营主体的舆情管理，核心在于平衡技术创新与用户权益，既要正视技术局限，更要落实主体责任，通过前置防控、科学应对、长效复盘，规避幻觉引发的舆情风险，实现技术发展与品牌口碑的双赢。对舆情工作者而言，需精准把握AI舆情的传导逻辑，助力主体做好风险防控与应对处置，推动AI行业规范、健康发展。

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