生成式内容（AIGC）在互联网交易场景中的责任界定、版权与虚假信息风险治理研究报告

生成式内容（AIGC）在互联网交易场景中的责任界定、版权与虚假信息风险治理研究报告

作者单位：泷码软件（上海）有限公司、泷码软件研究院、泷码互联网经济网研究部
摘要
生成式人工智能（AIGC）技术快速落地于互联网交易场景，电商数字人直播、AI 商品文案自动生成、AI 营销图文与短视频素材等应用，重塑了电商商品信息生产、营销传播的全链条。AIGC 在降低商家内容创作成本、丰富商品展示形态、提升营销转化效率的同时，衍生出虚假宣传、知识产权权属纠纷、信息真实性难以核验、内容溯源困难等新型法律与治理风险。传统互联网平台治理规则、著作权制度、广告监管规范建立于人工内容生产时代，难以适配 AIGC 多主体协同生成的技术架构，平台、商家、大模型服务商、智能体开发者之间的责任边界模糊，成为当前电商监管与产业实践的突出矛盾。

本报告聚焦互联网交易场景下 AIGC 内容的典型应用形态，系统梳理电商数字人、AI 商品文案、AI 营销素材所带来的虚假信息与版权风险类型，剖析风险形成的底层技术逻辑与产业动因。报告从法理层面厘清各参与主体的法律地位与归责逻辑，划分平台、入驻商家、基础大模型服务商、行业智能体开发者的责任边界，区分过错责任、注意义务与连带责任适用条件。在此基础上，构建面向电商场景的 AIGC 商品信息事前校验、事中监测、事后溯源存证一体化治理框架，提出技术工具、平台规则、行业自律、行政监管协同的综合治理路径。本研究旨在为电商行业合规建设、监管政策完善、AIGC 产业健康发展提供理论参考与可落地的技术治理方案。

关键词：生成式人工智能；AIGC；互联网交易；电商数字人；虚假宣传；著作权；责任划分；内容溯源存证

一、绪论

1.1 研究背景

数字经济持续渗透实体经济，线上商品交易的竞争逐步由商品本身转向商品信息的内容竞争。商品详情文案、产品图片、短视频广告、直播讲解内容是消费者获取商品信息、作出购买决策的核心依据。在传统电商模式下，商品内容由商家委托设计师、文案人员、主播人工制作，内容生产主体清晰，一旦出现虚假宣传、侵权等违法行为，监管机构可直接定位内容创作者与发布主体，责任链条简单明确。

生成式人工智能技术实现了文本、图像、音频、视频、虚拟数字人内容的自动化批量生产。商家通过调用大模型 API 或者行业垂直智能体，可在短时间内批量生成商品标题、详情描述、产品效果图、营销短视频，甚至部署电商数字人 7×24 小时不间断直播带货。AIGC 极大压缩中小商家的内容制作成本，降低电商内容创作门槛，推动内容生产规模化。据行业实践观察，部分跨境电商、多店铺运营商家已经全面采用 AI 生成商品文案与素材，单主体单日可生成数百条商品内容。

技术变革同步带来监管挑战。AIGC 内容具有 “多主体参与、人机混合创作、内容易篡改、生成过程黑箱化” 特征。一条电商 AI 营销素材，可能由智能体开发者开发应用工具、基础模型服务商提供底层大模型能力、商家输入提示词、平台提供发布渠道，多主体共同完成内容生成与上线传播。当 AI 生成文案夸大产品功效、AI 生成效果图虚构产品外观、数字人直播作出虚假承诺时，究竟由哪一主体承担广告违法责任；AI 生成素材训练过程使用他人图片、文字，生成成果著作权归属如何认定；AI 生成内容难以区分虚实，传统人工审核方式无法应对海量 AIGC 商品信息，溯源取证难度大幅提升。现有法律规范与平台治理机制存在滞后性，相关争议案件持续增加，产业端合规需求迫切。

2023 年以来，国家陆续出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确生成式 AI 服务提供者的内容安全、标识、训练数据合规义务；《广告法》《电子商务法》《著作权法》《反不正当竞争法》构成互联网交易基础法律框架。但现有规范较为原则化，尚未针对电商交易场景，细化区分模型服务商、智能体开发者、平台、商家四类主体的差异化注意义务，缺少专门针对电商 AIGC 商品信息的校验标准与存证溯源机制。在此背景下，针对互联网交易场景 AIGC 内容开展责任界定、版权风险、虚假信息治理的系统性研究，具备重要理论价值与产业现实意义。

1.2 研究对象界定

本报告研究范围限定于互联网交易场景，即以商品销售、服务售卖为目的，在电商平台、社交电商、直播电商内使用 AIGC 生成、发布、传播的商品信息与营销内容。重点研究三类典型 AIGC 应用形态：
第一，AI 商品文案：由大模型根据商家提示词生成商品标题、详情描述、参数介绍、卖点宣传文本、用户问答、评论话术等文本类商品信息。
第二，AI 生成营销素材：AI 生成产品效果图、场景图、短视频、音频口播素材，用于商品主图、详情配图、短视频广告。
第三，电商数字人：基于 AIGC 驱动的虚拟主播、虚拟导购，在直播间进行商品讲解、功效承诺、价格介绍，实时生成口播内容，开展直播带货。

主体范围界定：

1. 商家：电商平台入驻经营者，提示词输入者、内容需求方，AIGC 内容的直接使用与发布主体；

2. 互联网交易平台：电商平台、直播平台，提供内容发布服务器、流量分发、入驻主体管理、内容审核服务；

3. 基础模型服务商：通用大模型研发运营主体，提供模型 API、基础生成能力，为上层应用提供底层算力与模型能力；

4. 智能体开发者：垂直电商应用开发商，基于基础大模型封装电商场景专用智能体、提示词模板、商品内容生成工具，面向商家售卖或开放 API 调用。

1.3 研究方法

（1）规范分析法。梳理《生成式人工智能服务管理暂行办法》《电子商务法》《广告法》《著作权法》《反不正当竞争法》《网络安全法》等法律法规、部门规章，分析现行法律规则在 AIGC 电商场景适用中的冲突与空白，对不同主体的法定义务、归责原则进行法理推演。
（2）案例分析法。检索国内法院著作权纠纷、虚假宣传行政处罚案件，归纳 AIGC 电商内容侵权、虚假宣传案件的裁判思路，总结司法与监管实践中的裁判倾向。
（3）产业实证分析法。调研电商平台、模型厂商、AI 电商工具服务商、中小商家的业务模式，归纳 AIGC 商品内容生产全流程的技术环节、风险点、现有内部治理手段，识别产业实践痛点。
（4）技术治理研究法。结合区块链存证、AIGC 内容水印、提示词日志留存、内容真实性校验技术，构建适配电商交易场景的技术治理框架，将法律义务转化为可落地的技术机制。

1.4 研究框架

本报告分为六个章节。第一章绪论，阐明研究背景、对象、方法；第二章，互联网交易场景 AIGC 应用现状与风险类型，系统拆解虚假宣传风险、著作权权属风险；第三章，AIGC 电商内容多主体法律关系与责任边界划分，逐一分析商家、平台、基础模型服务商、智能体开发者的义务与责任；第四章，AIGC 商品信息校验与溯源存证技术框架，从事前、事中、事后搭建完整治理体系；第五章，AIGC 电商内容风险综合治理路径，结合技术、平台、行业、监管多维度提出对策；第六章，结论与展望，总结核心结论，指出研究局限与未来研究方向。

二、互联网交易场景 AIGC 应用现状、风险类型与形成机理

2.1 AIGC 在电商领域应用现状

电商是 AIGC 落地速度最快、商业化规模最高的场景之一。传统电商内容生产流程包含需求策划、文案撰写、图片拍摄修图、视频剪辑、主播录制等环节，依赖大量人力，内容迭代周期长。AIGC 技术将内容生产范式转变为提示词驱动的自动生成模式。商家输入商品基础参数、卖点关键词，调用 AI 工具即可批量产出商品文案、图片素材；电商数字人工具可预设商品脚本，实时生成语音与虚拟形象画面，实现全天候直播。

从产业链分工来看，底层为通用大模型服务商，中层是垂直智能体开发者，封装电商场景能力，开发轻量化商品内容生成工具；上层为海量中小电商商家，作为终端使用者，直接利用工具产出商品营销内容；最外层是电商平台，承载内容发布、交易撮合。产业链分工碎片化，内容创作由多方共同参与，内容控制权分散。商家掌握提示词和发布决策权；智能体开发者控制提示词模板、场景化过滤规则；基础模型服务商控制模型训练数据、模型生成逻辑；平台掌握内容上架审核权限。这种多层级分工模式，是 AIGC 电商法律风险产生的结构性根源。

2.2 虚假信息与虚假宣传风险

虚假宣传是 AIGC 电商场景最突出的风险。AI 本身不具备辨别事实真伪的能力，大模型存在 “幻觉” 现象，会生成不存在的产品参数、夸大产品功效、虚构检测报告、编造用户好评。叠加商家追求营销转化的主观动机，提示词刻意引导模型生成夸大宣传内容，两类因素共同催生虚假信息。

2.2.1 AI 商品文案虚假宣传风险

AI 商品文案的虚假宣传主要表现为：虚构产品成分、夸大保健功效、编造产品专利、虚构产地、虚构销量与用户评价、绝对化用语。商家仅录入简单商品名称，AI 模型基于训练数据自动延展卖点，生成超出商品实际性能的描述。模型幻觉会无中生有，自动生成不存在的质检报告、权威认证。商家若不加人工审核直接上架，就构成《广告法》项下虚假广告。在人工内容时代，文案创作者对产品有基础认知；而 AI 生成内容不具备事实核验能力，提示词微小偏差，就会批量生成大量违规商品文案，违规具备规模化传播特征，一旦上架，短时间内触达海量消费者。

2.2.2 AI 营销图文素材虚假宣传风险

AI 生成图片、短视频素材，极易出现产品外观失真、效果夸大。例如美妆产品 AI 生成效果图过度美化皮肤效果；家具 AI 效果图篡改尺寸、空间效果；食品 AI 素材虚构食材原料。AI 绘图工具可随意修改产品样貌、生成不存在的使用效果。该类素材属于广告载体，若素材内容与实物不一致，构成虚假宣传。相较于文字，图像、短视频的欺骗性更强，消费者更容易被视觉素材误导。同时 AI 图像生成素材修改便捷，修改痕迹难以识别，取证难度高于传统图片。

2.2.3 电商数字人直播虚假宣传风险

电商数字人直播存在动态实时生成内容的特殊风险。数字人按照预设脚本进行讲解，但也支持实时大模型生成口播话术，回答观众提问。当观众询问产品功效、售后保障、资质信息时，底层模型可能产生幻觉，作出虚假承诺。数字人本身只是虚拟形象，不具备主播的认知能力，无法自主核验商品信息。实践中，部分商家完全放弃人工值守，数字人 24 小时自动直播，对于 AI 实时生成的违规话术，商家无法实时监控，虚假宣传风险持续在线。同时数字人身份本身还存在主体混淆风险，消费者容易将虚拟形象误认为真人主播，增加信息误导可能性。

虚假宣传风险的特点：批量性、自动化、低边际成本。一次提示词调用，可以一次性生成几十上百条商品内容，风险由单点个案转变为规模化风险。传统人工审核模式难以匹配海量 AIGC 内容的上线速度。

2.3 版权与知识产权权属争议风险

AIGC 电商素材带来两类知识产权争议：训练数据侵权、生成成果权属争议。

2.3.1 训练阶段著作权侵权风险

基础大模型与电商智能体在训练过程中，抓取互联网海量图片、商品文案、短视频素材进行训练。若训练数据集未经原著作权人授权，直接使用他人受著作权保护的商品图文，会引发著作权侵权纠纷。而电商智能体开发者，直接采集电商平台内海量商家商品文案、商品图片微调模型，更容易触碰侵权边界。当模型训练使用侵权素材，模型生成内容存在复刻原有作品表达、实质性相似的风险，商家调用工具生成商品素材，会间接卷入侵权诉讼。商家往往并不知晓底层模型训练数据来源，在纠纷发生时，各方互相推诿责任。

2.3.2 AIGC 生成商品内容的著作权归属争议

我国现行《著作权法》保护对象是 “作品”，要求由人类智力创作完成。纯 AI 自动生成内容，没有自然人独创性投入，一般不构成著作权法意义上的作品。但电商场景大量内容属于人机协同创作：商家撰写提示词、多次调整参数、筛选修改 AI 输出结果，对生成内容进行编辑取舍。此时需要判断，自然人的独创性投入是否达到作品标准。不同司法案例对此认定标准并不统一。

权属争议主要场景：AI 生成商品详情文案、AI 商品效果图。争议焦点包括：AI 生成图文著作权属于商家、智能体工具服务商，还是基础模型厂商；AI 生成素材是否可以作为作品受保护；商家购买 AI 工具，是否自动获得生成素材的完整商用授权。很多 AI 电商工具的用户协议存在授权条款模糊问题，商家付费使用工具，却未获得清晰、无瑕疵商用许可，后续素材被第三方起诉侵权时，商家与工具服务商互相追责。

另外还存在肖像权、声音权风险。电商数字人可以 AI 生成人脸、AI 合成人声，未经许可使用真人肖像、声音训练模型或者生成虚拟形象，会侵害自然人肖像权、声音权益，属于人格权纠纷，是电商数字人场景特有的新型权利争议。

2.4 其他衍生风险

第一，消费者权益保护风险。虚假 AIGC 商品信息误导消费者，引发买卖合同纠纷、退货索赔、集体投诉。
第二，平台合规风险。大量 AIGC 违规内容在平台内传播，平台若未履行内容审核义务，面临监管处罚。
第三，取证与溯源难题。AIGC 内容易于修改、生成日志容易丢失，一旦发生侵权或虚假宣传纠纷，很难还原内容生成过程，证明提示词、模型输出原始记录，证据固定困难。

2.5 风险形成机理总结

第一层，技术机理：大模型存在固有的幻觉缺陷，模型本身没有事实判断能力，仅基于概率生成内容，无法自动校验信息真实性。
第二层，产业动因：中小商家降本需求驱动，存在利用 AI 批量生产营销内容的动机，部分商家主观上希望夸大宣传获取流量，缺少人工复核环节。
第三层，制度层面：现有法律规则诞生于人工内容时代，对于多主体人机协同生成内容，没有清晰的责任分配细则。
第四层，治理短板：传统内容审核以关键词、图片比对为主，难以识别 AI 幻觉产生的新型虚假信息；缺少强制的 AIGC 内容标记、生成日志留存、存证机制。

三、互联网交易场景 AIGC 内容多主体法律关系与责任边界界定

本章节基于现行法律框架，区分不同主体的法律地位、注意义务，划分责任边界，区分直接责任、过错推定责任、帮助责任、连带责任适用条件。核心原则：谁主导内容需求、谁控制内容发布，承担首要责任；技术服务主体按照其能力范围承担与其技术控制力匹配的注意义务，不承担无限兜底责任。

3.1 商家：内容需求方与发布主体，承担首要直接责任

商家是 AIGC 商品内容的使用主体，提示词编写者，决定 AI 生成内容的主题、卖点，并且最终决定是否将 AI 文案、数字人直播内容上架发布，是交易信息的责任主体。依据《电子商务法》《广告法》，经营者对其发布的商品信息、广告内容真实性承担法定责任。

无论内容是人工撰写还是 AI 生成，商家作为商品经营者，负有核验商品信息真实性的法定义务。AI 只是商家使用的创作工具，工具本身不能免除商家的广告审查义务、信息披露义务。

1. 虚假宣传场景：AI 生成文案、数字人口播出现虚假宣传，商家承担广告主的直接责任。即便虚假内容来源于模型幻觉，商家没有仔细审核就发布，存在过错，应当承担行政处罚、民事赔偿责任。商家不能以 “AI 自动生成、无法控制” 作为免责抗辩理由。

2. 著作权侵权场景：商家使用 AI 工具生成商品素材，应当尽到合理注意义务，审查素材是否侵犯第三方著作权、肖像权。若商家直接选用 AI 生成素材，未做审核，素材构成侵权，商家作为发布者承担侵权责任；商家承担责任之后，可以依据和智能体开发者、模型服务商之间的服务合同，向工具方追偿，前提是工具方承诺素材合规。

3. 商家最低注意义务清单：
（1）对 AI 输出商品内容开展人工复核，核验商品参数、功效、资质信息与实物一致；
（2）使用 AIGC 生成营销素材、数字人直播内容时，留存提示词、原始生成记录；
（3）按照法规要求，对 AIGC 生成内容进行显著标识，告知消费者该内容由 AI 生成；
（4）不得编写诱导模型生成虚假、夸大信息的提示词。

3.2 互联网交易平台：网络服务提供者，承担平台注意义务

电商平台属于网络交易平台经营者，适用《电子商务法》《民法典》网络服务提供者避风港规则。平台不直接生成 AIGC 商品内容，一般不承担直接侵权、虚假宣传的首要责任，但负有平台层面的治理义务。平台的义务边界，限于平台能够技术管控的范围。

平台义务分为事前、事中、事后：
事前：对入驻商家资质审核，制定平台 AIGC 内容管理规则，要求商家对 AI 生成商品素材进行标注；提供 AIGC 内容风险识别工具，引导商家自查。
事中：建立 AIGC 商品内容识别机制，对 AI 生成文案、AI 图片、数字人直播内容开展内容巡查，发现明显虚假宣传、侵权内容，采取下架、限流、断播等处置措施；对高风险品类（保健食品、美妆、医疗相关商品）强化 AIGC 内容审核强度。
事后：收到侵权投诉、消费者举报后，及时采取删除、屏蔽措施，保存相关日志，配合监管取证。

归责边界：平台在知道或者应当知道商家利用 AIGC 发布虚假广告、侵权内容，而未采取必要措施时，与商家承担连带责任。平台没有能力对海量商品信息做事实层面的实质核验，不能要求平台对每一条 AI 生成文案的产品功效、专利真实性做全面实质审查，平台责任是过错责任，并非无限实质担保责任。

3.3 基础大模型服务商：底层技术提供者，限定模型层面义务

基础模型服务商提供通用大模型能力，输出原始模型能力，并不直接面向电商场景定制内容，不编写提示词，不决定最终生成的商品营销内容。基础模型服务商不属于广告主，一般不直接对商家使用模型生成的虚假商品广告承担直接责任。

模型服务商的法定义务来自《生成式人工智能服务管理暂行办法》：

1. 训练数据合规义务，训练数据不得侵犯他人知识产权，不得包含违法信息；

2. 模型安全对齐义务，设置内容安全过滤机制，阻止模型生成法律禁止的内容；

3. 日志留存义务，记录模型调用、生成过程相关日志，按照监管要求留存；

4. AIGC 内容标识、水印技术能力建设义务，支持上层应用标记 AI 生成内容。

责任触发条件：
（1）若模型服务商明知模型被商家用于批量生成虚假商品广告，仍然持续提供 API 服务，未采取限制措施，构成帮助侵权，承担相应过错责任；
（2）模型本身存在缺陷，未做安全对齐，在模型可预见范围内持续生成违规内容，且服务商拒不修复模型缺陷，需要承担对应责任；
（3）仅提供通用基础模型，上层智能体、商家提示词导致的虚假宣传，基础模型服务商原则上不承担直接责任。

基础模型服务商免责边界：模型无法预判每一个电商商家输入的提示词，无法对商家业务场景下商品事实进行核验，不承担商品信息真实性担保义务。

3.4 电商智能体开发者：垂直场景工具服务商，承担应用层责任

智能体开发者是本链条中极易被忽略的主体，风险责任介于基础模型服务商与商家之间。智能体开发者基于底层大模型，封装电商专用提示词模板、商品内容生成插件、数字人直播工具，专门面向电商营销场景提供服务，比基础模型服务商更了解电商业务场景，对输出内容拥有更强控制力。

智能体开发者义务：

1. 产品设计义务：在智能体工具内部设置电商场景专用风控过滤器，针对广告法禁止的绝对化用语、虚假功效描述、虚构资质等内容做拦截；

2. 提示词管理义务，对内置模板提示词进行合规审查，不得内置引导模型生成虚假宣传内容的模板；

3. 用户告知义务，明确告知商家 AI 生成内容存在幻觉风险，提示商家必须人工审核 AI 输出结果；

4. 日志留存义务，保存调用记录、提示词、模型返回原始内容；

5. 知识产权承诺义务，在服务协议中明确训练素材、生成素材的授权范围，界定商用权利边界。

责任边界：

1. 若智能体开发者在工具中预设提示词模板，模板本身引导模型生成夸大、虚假商品宣传内容，属于主动促成虚假广告产生，智能体开发者需要承担相应责任；

2. 智能体工具内置风控机制存在重大缺陷，对于电商场景高频违规内容完全未设置拦截，明知工具被大量用于生成虚假营销素材而不整改，构成帮助违法，承担过错责任；

3. 仅提供中立 AI 生成工具，工具具备合规风控能力，商家自行编写提示词、故意诱导模型产生虚假信息，此时智能体开发者一般不承担直接虚假宣传责任，但可以依据合同约定，承担素材知识产权瑕疵担保责任。

3.5 多主体责任适用规则总结

1. 首要责任：商家，对商品信息真实性、素材使用合法性承担第一顺位责任。

2. 平台责任：过错责任，未尽平台审核、处置义务时承担相应责任，适用避风港规则。

3. 智能体开发者：场景化工具服务商，对工具内置模板、应用层风控缺陷承担过错责任。

4. 基础模型服务商：底层技术服务商，对模型训练数据、模型安全对齐缺陷承担义务，一般不直接对上层电商营销内容负责。

连带责任仅在主观共谋、明知他人违法仍提供技术帮助等特定情形下适用，不应当泛化适用连带责任，避免将模型厂商、AI 工具方变为电商商家违法行为的无限担保人。责任分配应当匹配主体对内容的控制力、信息获取能力、风险预见能力，控制力越强，注意义务越高。

四、AIGC 商品信息校验、溯源存证一体化治理框架

解决 AIGC 电商风险，需要构建技术支撑的治理体系，分为事前内容校验、事中动态监测、事后溯源存证三个环节，将法律上的证据留存义务转化为标准化技术机制，实现风险提前拦截、全程可追溯、纠纷可取证。

4.1 事前：AIGC 商品信息校验体系

事前校验目标：在商品内容上架发布、数字人直播开播之前，识别 AI 生成内容中的虚假宣传、侵权风险，拦截高风险内容，强制触发人工复核。校验体系分为三层：事实合规校验、AIGC 属性识别、权属授权校验。

4.1.1 文本类 AI 商品文案校验模块

第一层，规则风控筛查。基于广告法、电商监管规则建立词库，识别绝对化用语、医疗功效、虚假资质描述、违禁宣传话术，对高风险文本拦截。
第二层，事实核验引擎。建立商品资质数据库，存储商家上传的产品检测报告、专利证书、成分备案信息。AI 文案中提及的专利号、检测机构、成分参数，自动和资质库比对。当文案宣称参数与备案资质不一致，标记为高风险，强制人工复核。该模块无法做到全部事实核验，聚焦可结构化核验的客观参数、资质编号。
第三层，AIGC 检测识别。使用 AIGC 文本检测器，识别商品文案是否为 AI 生成。识别到 AI 生成内容后，提升审核等级，触发人工抽检，同时强制添加 AI 生成标识。

4.1.2 AI 营销图像、短视频素材校验模块

图像素材校验包含：图像 AIGC 溯源水印识别、图片真实性检测、素材比对。

1. 检测图片是否为 AI 生成，识别 AI 绘图典型伪影特征；

2. 比对 AI 生成效果图和实物原图，识别是否存在过度美化、篡改产品尺寸、虚构产品部件；

3. 图片素材检索比对，识别素材是否与第三方在先作品高度近似，预警著作权侵权风险；

4. 视频内容抽取关键帧、语音文本转写，复用文本校验引擎，对数字人短视频、直播录播素材进行审核。

4.1.3 电商数字人直播事前校验

数字人直播事前校验分为脚本校验与基础形象校验：

1. 预设脚本文本进入文案校验引擎，提前筛查违规宣传话术；

2. 数字人形象、人声校验，核验虚拟形象是否存在盗用真人肖像、声音；

3. 配置实时话术风控阈值，设置敏感词实时拦截，当实时生成口播出现违规语句，自动切断数字人口播输出。

4.1.4 事前校验机制的适用边界

事实校验存在天然局限。对于主观效果类宣传、无法结构化核验的描述，技术无法 100% 判断真伪。因此事前校验是风险分级机制，高风险内容强制人工复核，而不是完全替代人工审核。商家仍然负有最终审核义务，技术校验仅作为辅助工具。

4.2 事中：动态监测与风险处置机制

商品内容上架之后、数字人直播进行期间，开展持续性动态监测。

1. 静态商品页面巡检：定时重新抓取商品详情页文案、图片，再次运行 AIGC 检测、合规校验。商家可以随时修改 AI 生成商品文案，修改后需要重新触发校验。

2. 数字人直播实时流监测：对数字人直播音频实时转文字，流式内容风控，实时识别 AI 生成口播的虚假宣传语句，触发弹窗提醒商家，严重违规场景自动暂停直播。

3. 风险分级处置：低风险标记提醒商家整改；中风险限制流量，强制商家提交佐证材料；高风险直接下架商品、关停直播间，记入商家信用档案。

4. AIGC 内容标识管理。按照法规要求，AI 生成的商品图文、数字人直播内容，应当在显著位置标注内容由 AI 生成，保障消费者知情权。平台与 AI 工具服务商应当支持嵌入不可去除的内容水印、元数据标记，实现机器可读、人眼可识别双重标识。

4.3 事后：AIGC 内容溯源与存证框架

溯源存证的核心目标：固定 AIGC 内容完整生成链路证据，一旦发生纠纷，能够还原：提示词、模型调用时间、模型原始输出内容、商家编辑修改记录、发布时间、上架版本。解决 AIGC 证据易篡改、生成过程不可追溯的痛点。

4.3.1 存证对象

完整存证数据包包含：

1. 主体信息：商家账号、智能体工具编号、基础模型版本；

2. 提示词记录：商家输入原始提示词，内置模板参数；

3. 模型原始输出：AI 第一次生成未修改的文案、图像原始文件；

4. 人工修改日志：商家对 AI 输出内容编辑、删减、调整记录；

5. 最终发布版本：上架的商品文案、图片、视频文件哈希值；

6. 时间戳、AIGC 水印信息。

4.3.2 技术实现路径：区块链存证

对上述所有数据进行哈希运算，将哈希值写入联盟链，生成可信时间戳。原始业务数据由智能体开发者、平台、商家本地留存，链上只保存不可篡改的哈希摘要，兼顾隐私保护与证据可信性。一旦发生争议，可将原始文件与链上哈希比对，证明内容是否被篡改。

4.3.3 多主体日志留存义务分配

• 智能体开发者：留存提示词、模型调用记录、原始 AI 输出，留存期限满足监管要求；

• 基础模型服务商：留存 API 调用日志、模型版本信息；

• 电商平台：留存商品页面各版本快照、直播录屏、上架下架时间；

• 商家：留存商品资质、人工复核记录。

4.3.4 证据调取机制

监管机构、司法机关可依据法定程序，向各主体调取存证数据。各主体按照各自保存的日志，共同还原完整 AIGC 生成链路。存证框架不改变实体法律责任，仅解决证据固定问题。

4.4 框架落地的约束条件

这套校验存证框架存在成本约束。对海量电商商品全部进行全维度事实核验，算力成本极高。因此治理框架应当采取差异化分级策略：按照商品品类、风险等级，分配校验资源。食品、美妆、保健、医疗器械等高风险品类，启用完整事实核验 + 区块链存证；普通日用品采用抽样校验、日志留存。平衡合规成本与治理效果，避免过度技术治理抬高中小商家经营负担。

五、AIGC 互联网交易场景风险综合治理路径

AIGC 电商风险治理，不能仅依靠单一主体，应当构建技术工具、平台自治、行业自律、行政监管、司法裁判协同的多元治理体系。

5.1 产业端：完善 AIGC 电商工具产品合规设计

智能体开发者、模型服务商应当将合规前置到产品研发阶段。
第一，内置电商场景专用安全风控模块，针对广告宣传场景做模型对齐，降低模型生成虚假功效描述的概率；
第二，在产品界面显著提示 AI 幻觉风险，强制弹窗提醒商家，AI 输出内容必须人工审核；
第三，标准化 AIGC 水印、元数据标记能力，支持下游平台识别 AI 生成内容；
第四，完善用户服务协议，清晰约定著作权授权范围、各方责任划分，明确素材侵权时的合同追偿机制；
第五，建立调用日志、生成记录自动留存机制，实现一键存证接口对接区块链平台。

5.2 平台端：建立 AIGC 专项平台治理规则

电商平台制定专门 AIGC 商品内容管理规范，纳入商家入驻协议。

1. 分类管理：区分 AI 文案、AI 图片、数字人直播，制定差异化管理标准；

2. 商家分级信用机制：将 AIGC 内容违规情况记入商家信用，多次利用 AI 批量虚假宣传的商家，采取限流、清退；

3. 开放合规工具：面向商家免费或低成本开放 AIGC 检测、资质比对自查工具，引导商家事前自查；

4. 完善投诉处置通道，针对 AIGC 素材侵权投诉，建立快速取证通道。

5.3 行业自律：推动行业标准建设

行业协会组织平台、模型厂商、AI 电商工具企业共同制定团体标准，内容包括：电商 AIGC 内容标识规范、日志留存规范、商品信息校验规范、溯源存证数据格式标准。统一术语、数据接口、水印标准，减少不同平台、不同工具之间治理规则碎片化。建立行业案例共享机制，汇总 AIGC 虚假宣传、版权纠纷典型案例，开展产业合规培训，提升中小商家法律认知，纠正 “AI 生成内容无需负责” 的错误认知。

5.4 监管层面：细化场景化监管指引

监管机关可以出台专门针对电商场景 AIGC 内容的指导性文件。

1. 明确责任划分指引，区分商家、平台、模型服务商、智能体开发者的义务，避免责任泛化；

2. 明确 AIGC 商品信息标识的具体标准，明确哪些电商 AI 内容需要标注、标注位置；

3. 规范日志留存期限、存证数据最低要素；

4. 实施包容审慎监管，区分主观故意虚假宣传与模型幻觉带来的过失违规，实施差异化处罚。对于明知提示词诱导 AI 夸大宣传，批量生产虚假广告的商家从严处罚；对于单纯未审核、模型幻觉导致的违规，优先责令整改、教育引导。

5.5 司法层面：统一裁判尺度

法院在审理相关案件中，逐步统一裁判思路。重点考量：主体对 AIGC 内容的控制力、主观过错、收益分配、风险预见能力。厘清著作权案件中人机协同作品认定标准；明确不能简单因为内容由 AI 生成，直接免除商家广告法责任；区分技术中立工具与主动参与内容创作的工具服务商。发布典型指导性案例，减少同案不同判现象。

六、结论与研究展望

6.1 核心研究结论

第一，在互联网交易场景，AIGC 催生电商数字人、AI 商品文案、AI 营销素材规模化应用，风险集中体现为 AI 幻觉叠加商家营销动机带来的虚假宣传风险，以及训练数据、生成成果引发的著作权、人格权权属争议。风险具有批量性、链路长、取证难的特征，传统人工内容治理模式难以适配。

第二，多主体责任划分核心原则：商家承担首要直接责任；电商平台承担网络服务提供者过错责任；智能体开发者作为垂直场景工具服务商，对工具模板、应用层风控缺陷承担过错责任；基础大模型服务商承担模型训练、安全对齐的底层义务，不直接为上层商家发布的商品广告承担无限直接责任。连带责任严格限定于主观共谋、明知违法而持续提供技术帮助等特定情形，不能随意扩大适用范围。责任大小应当匹配主体对于生成内容的控制力与风险预见能力。

第三，可建立事前校验、事中监测、事后区块链溯源存证一体化技术治理框架。通过商品资质比对、AIGC 识别、水印标记、全链路日志存证，实现风险分级管控，固定纠纷证据。同时承认技术校验的局限性，技术仅作为辅助审核工具，不能免除商家人工核验义务。

第四，治理应当采取多元协同模式，把产品合规设计、平台自治、行业标准、监管指引、司法裁判结合，平衡产业创新发展和消费者权益保护，兼顾 AIGC 产业创新空间与市场秩序。

6.2 研究局限

本报告基于现行法律规范与当前 AIGC 产业实践展开研究。AIGC 技术迭代速度快，智能体、多模态模型持续演进，未来新型电商 AIGC 应用形态会持续出现。本研究的责任划分框架，随着立法修订、新类型司法案例出现，存在动态调整空间。本报告提出的校验存证框架，在大规模落地时，算力成本、数据隐私保护、跨主体数据协同问题，仍需要在产业实践中持续优化。

6.3 未来展望

后续可以进一步研究：跨境电商场景 AIGC 内容的跨境法律冲突；AIGC 生成商品内容的消费者知情权、虚假宣传损失量化评估；多模态数字人直播实时生成内容的动态监管机制；AIGC 内容水印跨平台互认标准。随着生成式人工智能相关法律体系持续完善，电商场景 AIGC 治理将从事后追责为主，转向事前技术预防、全链路可追溯的常态化治理模式，推动 AIGC 技术合规赋能数字电商，实现技术创新、经营者利益、消费者权益三者平衡。

数据来源

1. 法律法规文本：《中华人民共和国电子商务法》《中华人民共和国广告法》《中华人民共和国著作权法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《中华人民共和国民法典》。

2. 公开司法案例：中国裁判文书网 AIGC 著作权、网络虚假宣传相关生效裁判文书。

3. 监管公开文件：国家网信办、市场监管总局关于生成式 AI、网络广告监管公开政策文件、答记者问。

4. 行业公开资料：国内电商行业 AIGC 应用白皮书、第三方数字经济产业研究公开报告、公开学术期刊论文。

5. 泷码软件研究院产业调研数据：电商 AIGC 工具产业链业务模式调研、电商数字人应用场景实地调研资料。

免责声明

本报告由泷码软件（上海）有限公司、泷码软件研究院、泷码互联网经济网研究部独立研究撰写，仅为学术研究、产业分析与理论参考使用，不构成任何法律意见、合规咨询意见、商业决策建议。报告中观点基于当前法律法规、公开信息与产业调研，不保证结论完全适配所有个案场景。AIGC 技术、相关法律法规处于持续更新状态，报告内容不随政策、技术变化实时更新。任何主体依据本报告内容开展经营、法律行动所产生的全部风险，由该主体自行承担，本报告作者及所属机构不承担任何相关法律责任。报告引用的第三方公开资料版权归原权利人所有。未经书面许可，不得将本报告整体或拆分用于商业宣传、对外担保、诉讼举证等用途。