AI犯罪法律规制再成焦点：从大学生利用AI实施网络犯罪案看法律完善路径

一、案件全景透视：技术滥用与司法认定

（一）胡某案技术手段解析

在胡某利用AI实施网络犯罪的案件中，其犯罪链条中的AI技术应用方式可谓多样且隐蔽，让人不禁感叹技术的双刃剑效应。

在系统入侵环节，胡某借助AI算法的强大计算能力，对高校信息系统的防护漏洞进行了精准扫描和分析。这就如同一个技艺高超的小偷，在黑暗中仔细寻找着房屋的薄弱之处。一旦找到系统的薄弱点，他便利用自动化脚本绕过安全验证机制，轻松实现了非法进入。这种入侵方式不仅高效，而且难以被察觉，给高校的信息系统安全带来了极大的威胁。

数据抓取方面，胡某更是展现出了其“高超”的技术手段。他编写AI程序模拟正常用户行为，在系统内快速定位并提取学生的个人信息，如姓名、联系方式等。这些信息一旦被泄露，学生们将面临各种骚扰和风险，而胡某却能轻易地将这些信息据为己有，用于非法目的。

对于短信篡改，胡某利用AI的自然语言处理能力，将正常的小程序通知短信篡改为淫秽内容后发送。这种行为不仅严重侵犯了学生的隐私和尊严，更在社会上造成了恶劣的影响。涉案小程序存在安全漏洞，如缺乏有效的身份验证和数据加密机制，这无疑为胡某的犯罪行为提供了可乘之机。这些技术操作明显违反了《中华人民共和国刑法》中关于保护计算机信息系统安全和个人隐私的相关规定，其违法性不言而喻。

（二）犯罪后果的多维影响

该案件造成的实际危害是多方面的，犹如一颗投入平静湖面的巨石，激起了层层涟漪。

从个人隐私泄露规模来看，大量学生的敏感信息被非法获取，严重侵犯了学生的隐私权。这些信息可能包括学生的家庭住址、身份证号码、银行卡号等，一旦被不法分子利用，学生将面临各种诈骗和骚扰的风险。许多学生表示，自从信息泄露后，他们经常接到各种推销电话和短信，生活受到了极大的干扰。

社会恐慌程度也随之上升，学生们对自身信息安全感到担忧，校园内人心惶惶。家长们也对学校的信息安全保障能力产生了质疑，纷纷要求学校加强安全管理。舆情数据显示，该案件在网络上引发了广泛关注和讨论，负面评价众多。这不仅影响了学校的声誉，也对社会的稳定造成了一定的影响。

高校信息系统的公信力受损严重，学生和家长对学校的信息安全保障能力产生了质疑。他们开始怀疑学校是否能够保护好他们的个人信息，是否能够提供一个安全的学习环境。这种信任危机一旦形成，将对学校的发展产生长期的不利影响。

（三）司法裁判要旨解读

法院在认定胡某的行为构成“非法获取计算机信息系统数据罪”及“利用计算机实施其他犯罪”时，有着清晰的逻辑。

判决书指出，胡某通过技术手段非法侵入高校信息系统并获取数据，符合“非法获取计算机信息系统数据罪”的构成要件。他利用AI技术绕过系统的安全防护，获取了学生的个人信息，这种行为严重侵犯了计算机信息系统的安全，应当受到法律的制裁。

同时，他利用计算机篡改小程序短信发送淫秽内容，构成了“利用计算机实施其他犯罪”。这种行为不仅违反了社会公德，更对社会的公共秩序造成了破坏。在量刑考量方面，法院考虑到胡某使用AI技术的恶意程度较高，其行为不仅侵犯了学生的个人隐私，还对社会秩序和公序良俗造成了破坏，具有较大的社会危害性。因此，综合各方面因素，依法对胡某作出了相应的判决。这一判决不仅体现了法律的公正和威严，也为今后类似案件的审理提供了参考。

二、AI犯罪法律规制困境解剖

（一）技术中立性原则的边界争议

在AI犯罪案件中，技术中立性原则的边界引发了诸多争议，尤其是犯罪工具开发者的责任界定问题。以胡某案为例，其使用的AI程序提供者是否担责成为焦点。

从技术中立性角度看，AI技术本身并无善恶之分，开发者旨在提供通用工具。这就如同一把菜刀，它既可以用来切菜做饭，也可以用来伤人。开发者开发AI技术的初衷可能是为了推动社会的进步和发展，但当这些工具被用于犯罪时，开发者是否应承担一定责任值得探讨。

根据刑法第286条补充规定，若开发者明知其技术可能被用于非法目的却未采取必要防范措施，可能需承担相应法律责任。然而，在司法实践中，区分技术的善意使用与恶意滥用并非易事。善意使用通常是为了合法目的，遵循道德和法律规范；而恶意滥用则是故意利用技术实施违法犯罪行为。司法机关需综合考虑开发者的主观意图、技术的应用场景以及危害后果等因素，以准确判断开发者的责任边界。这就如同在判断一个人的行为是否违法时，需要考虑他的动机、行为的方式以及造成的后果等多个方面。

（二）现行法律体系的适配性缺陷

传统罪名体系在规制AI犯罪时存在明显局限性。数据犯罪定量标准滞后，难以适应AI犯罪的复杂性。例如，在胡某非法获取学生信息案中，对于数据价值和危害程度的量化缺乏明确标准，导致量刑时存在一定难度。

在传统的犯罪中，对于数据的价值和危害程度往往有较为明确的衡量标准，但在AI犯罪中，由于数据的获取方式和利用方式更加复杂多样，很难准确地量化其价值和危害程度。这就使得在量刑时，法官缺乏明确的依据，容易出现量刑过轻或过重的情况。

危害结果认定困难也是一大问题，AI犯罪的危害往往具有潜在性和长期性，难以在短期内准确评估。AI犯罪可能不会立即造成明显的危害，但随着时间的推移，其危害可能会逐渐显现出来。例如，胡某非法获取的学生信息可能会被用于长期的诈骗活动，给学生带来持续的损失。

《网络安全法》《数据安全法》在应对新型AI犯罪时也存在执法盲区。如《网络安全法》侧重于网络系统的安全防护，对于利用AI技术进行的精准攻击和数据篡改等行为，缺乏具体的规制条款。在一些案例中，犯罪者利用AI算法绕过系统安全检测，而现有法律对此类行为的界定和处罚不够明确，出现了法条冲突的情况，影响了法律的有效实施。

（三）平台责任与监管机制缺失

网络服务提供者的审查义务范围界定不清，是当前AI犯罪法律规制面临的难题。在胡某案中，涉案小程序存在安全漏洞，平台未能及时修复，为犯罪提供了可乘之机。

根据《生成式AI服务管理暂行办法》，网络服务提供者应承担一定的审查义务，包括对技术漏洞的及时修复。若平台未能履行该义务，导致用户信息泄露或其他危害后果，应承担相应责任。然而，在实际操作中，对于平台责任的认定存在争议，如漏洞发现的时间节点、修复的合理期限等。这就使得在追究平台责任时，往往会出现推诿扯皮的情况，难以真正保障用户的权益。

同时，行政监管在AI技术应用中存在缺位现象。监管部门对AI技术的发展和应用缺乏全面了解，难以实施有效的监管措施，无法及时发现和制止潜在的犯罪行为。AI技术发展迅速，新的应用场景和犯罪手段不断涌现，监管部门如果不能及时跟上技术的发展步伐，就很难有效地防范和打击AI犯罪。

三、法律规制路径重构

（一）《人工智能法》立法核心议题

《人工智能法》立法需聚焦解决三大核心问题。首先是AI开发者的安全评估义务。草案专家建议稿强调，开发者在AI系统投入使用前，应进行全面的安全评估，识别潜在风险并采取相应措施。

这要求开发者建立完善的风险评估体系，对AI的各个环节进行严格审查，确保其安全性。例如，在开发一个AI医疗诊断系统时，开发者需要对系统的准确性、可靠性、安全性等进行全面的评估，确保系统不会对患者造成误诊或伤害。只有通过严格的安全评估，才能将AI系统投入使用，保障公众的安全和利益。

其次是算法透明性强制要求。AI算法的不透明性可能导致决策的不可解释性和不公平性。立法应强制要求开发者公开算法的基本原理和决策逻辑，以便监管机构和公众进行监督。

这就如同要求一个裁判在做出判决时，必须公开其判决的依据和理由。只有让算法透明化，才能让公众信任AI系统的决策，避免算法歧视和不公平现象的发生。例如，在招聘过程中使用AI算法进行筛选时，如果算法不透明，就可能会出现对某些群体的歧视，影响就业公平。

再者是重大风险应用禁止清单。对于可能对社会安全、个人隐私等造成重大危害的AI应用，应明确列入禁止清单。通过制定严格的标准和规范，防止此类应用的滥用。

例如，一些可能被用于监控和侵犯个人隐私的AI应用，就应该被列入禁止清单。此外，分级分类监管制度的构建也至关重要。根据AI的风险程度和应用场景进行分级分类，实施差异化监管，提高监管的针对性和有效性。对于高风险的AI应用，需要进行更加严格的监管，而对于低风险的AI应用，则可以采取相对宽松的监管措施。

（二）司法认定标准的现代化改造

为适应AI犯罪的特点，需构建技术恶意性评估指标体系。从目的正当性维度看，判断AI技术的使用是否符合合法、合理的目的，若用于非法获取利益或侵犯他人权益，则具有恶意性。

例如，如果一个人使用AI技术进行网络诈骗，获取非法利益，那么他的行为就具有恶意性。手段必要性方面，考察使用的技术手段是否为实现目的所必需，过度使用或滥用技术可认定为恶意。如果一个人为了达到一个小目的，却使用了极其复杂和昂贵的技术手段，那么这种行为就可能被认定为恶意。

危害可控性也是重要考量因素，若技术应用可能导致不可控的危害后果，则应认定为具有较高恶意性。例如，一些可能引发大规模数据泄露或系统崩溃的AI技术应用，就应该被认定为具有较高的恶意性。

同时，要完善电子证据规则在AI犯罪中的特殊适用规范。引入技术审计报告制度，由专业机构对AI系统进行审计，提供详细的技术分析和证据支持。这有助于司法机关准确认定犯罪事实，提高司法效率和公正性。在AI犯罪案件中，电子证据往往起着关键的作用，但由于其复杂性和易篡改性，需要专业机构进行审计和分析，才能确保其真实性和可靠性。

（三）预防性治理体系的建构

设计“技术 + 制度”双轨防控机制是预防性治理的关键。技术层面，建立AI应用安全认证制度，对AI产品和服务进行严格的安全检测和认证，确保其符合安全标准。

这就如同对汽车进行安全检测，只有通过检测的汽车才能上路行驶。通过建立AI应用安全认证制度，可以筛选出那些安全可靠的AI产品和服务，保障用户的安全。搭建动态监测平台，实时监测AI系统的运行状态，及时发现异常行为和潜在风险。一旦发现异常行为，可以及时采取措施进行防范和处理，避免犯罪行为的发生。

构建犯罪预警模型，通过大数据分析和机器学习技术，预测可能发生的AI犯罪行为。例如，通过对网络上的数据进行分析，可以发现一些潜在的犯罪迹象，提前进行预警和防范。

制度层面，参考中央网信办专项行动方案，加强对AI技术应用的监管。高校应将技术伦理教育强制化，开设相关课程，培养学生的法律意识和伦理观念。通过技术和制度的协同作用，有效预防AI犯罪的发生。只有让学生从小就树立正确的法律意识和伦理观念，才能从源头上减少AI犯罪的发生。

四、未来治理图景展望

（一）技术治理的伦理框架

在未来AI治理中，“人类控制”原则应在AI开发中占据基础地位。这一原则可通过多种机制实现，如设置紧急制动装置，当AI系统出现异常或可能造成危害时，能及时停止其运行，避免不良后果的发生。

这就如同给汽车安装了刹车系统，在遇到危险时可以及时停车。同时，建立伦理委员会审查机制，对AI的研发和应用进行全面评估，确保其符合人类的价值观和道德准则。欧盟《人工智能法案》在这方面提供了有益借鉴，该法案强调人类对AI的控制和监督，要求AI系统的设计和开发必须遵循严格的伦理标准。相比之下，我国在AI伦理框架构建中，也应确立“人类控制”原则的核心地位。

此外，关于人工智能作为法律拟制主体的可能性，目前仍存在诸多争议。虽然AI在某些方面表现出一定的自主性和决策能力，但要赋予其法律主体地位，还需解决诸多理论和实践问题。例如，AI是否具有独立的意识和意志，是否能够承担法律责任等，这些问题都需要进一步的研究和探讨。

（二）全球协同治理路径

随着AI犯罪的跨国性日益凸显，跨国电子取证协作机制的创新需求愈发迫切。海牙国际私法会议最新文件指出，在处理跨国AI犯罪案件时，传统的取证方式面临诸多挑战，如不同国家的法律制度差异、数据保护规定不同等。

因此，需要建立一套统一的跨国电子取证规则和标准，加强各国之间的信息共享和协作。通过建立专门的国际电子取证平台，实现证据的快速传递和共享，提高办案效率。然而，国际AI犯罪黑名单共享制度的构建存在诸多难点。各国对于AI犯罪的定义和认定标准不尽相同，数据隐私和安全问题也成为阻碍信息共享的重要因素。此外，如何确保黑名单的准确性和公正性，避免误判和滥用，也是需要解决的问题。这就需要各国加强沟通和协商，共同制定一套统一的规则和标准，推动全球协同治理的发展。

（三）人机共生时代的法律进化

在人机共生时代，区块链存证、智能合约执行等技术在司法领域具有广阔的应用前景。区块链的不可篡改和可追溯性，可确保电子证据的真实性和完整性，提高司法审判的公正性和效率。

智能合约则可自动执行合同条款，减少人为干预，降低违约风险。例如，在一些技术法律融合实验案例中，利用区块链存证解决了电子合同纠纷中的证据认定问题。同时，算法解释权、数字人格权等新型权利的法理基础也逐渐受到关注。算法解释权可保障用户对AI决策过程的知情权，数字人格权则强调对个人数字身份和信息的保护。这些新型权利的提出，是对传统法律体系的补充和完善，有助于适应人机共生时代的发展需求。

结语：AI犯罪法律规制，任重而道远

AI犯罪作为一种新型的犯罪形式，给我们的法律规制带来了巨大的挑战。从胡某利用AI实施网络犯罪的案件中，我们可以看到AI犯罪的严重性和复杂性。法律规制困境的存在，如技术中立性边界争议、现行法律体系适配性缺陷、平台责任与监管机制缺失等，都需要我们深入思考和解决。

为了完善AI犯罪的法律规制，我们需要重构路径，包括立法聚焦核心议题、改造司法认定标准、建构预防性治理体系等。同时，我们也要展望未来，构建技术治理的伦理框架，加强全球协同治理，推动法律进化，以适应人机共生时代的需求。

AI犯罪法律规制，任重而道远。我们相信，在全社会的共同努力下，我们一定能够建立起一套完善的法律规制体系，有效防范和打击AI犯罪，保障社会的安全和稳定!