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随着 AI 技术的普及，AI 生成的代码在软件开发中越来越常见。然而，当这些代码出现问题，甚至导致严重后果时，责任归属成为一个复杂的问题。究竟是产品制造商、库代码的编写者，还是使用这些代码的公司该为此负责？
在探讨这个问题之前，我们先回顾一下 AI 生成代码的所有权问题。像 ChatGPT 这样的工具，虽然能够生成代码，但其背后的法律和责任问题却远比代码本身复杂得多。
谁来负责？
为了更好地理解这个问题，我们请教了 SmartEdgeLaw Group 的创始成员 Richard Santalesa。他认为，在法院明确这个问题之前，AI 生成的代码和人类编写的代码在法律上的影响是一样的。
“大多数程序员在开发软件时，都会使用一些他们没有亲自审查或分析的 SDK 和代码库，但他们依然依赖这些工具。”Santalesa 指出，“目前 AI 生成的代码在法律影响上和人类编写的代码是相似的。”
专利流氓的威胁
耶鲁法学院的 Sean O’Brien 提出了另一个令人担忧的观点。他指出，AI 工具如 ChatGPT 和 Copilot，是在大量开源和专有代码的基础上进行训练的。这意味着，AI 生成的代码很可能是基于这些训练数据，甚至可能是直接“复制”了某些专有代码。
O’Brien 预测，随着越来越多的开发者使用 AI 工具生成代码，并将其发布在专有许可证下，可能会出现一个类似“专利流氓”的子行业，专门针对 AI 生成的作品。
潜在的法律风险
加拿大 McMillan LLP 的技术组合伙人 Robert Piasentin 也提到了一个重要的问题。他指出，聊天机器人可能在开源作品、合法来源以及受版权保护的作品上进行了训练。这些训练数据可能包含错误、偏见，甚至是公司专有数据。
“如果 AI 依赖于错误、不足或偏见的信息，AI 工具的输出可能会引发各种潜在的索赔，具体取决于输出可能造成的潜在损害或伤害的性质。”Piasentin 解释道。
谁该为灾难性后果负责？
最棘手的问题是：如果 AI 生成的代码导致了灾难性后果，谁该为此负责？通常情况下，产品制造商、库代码的编写者，以及使用这些代码的公司都有一定的责任。但如果涉及到 AI 生成的代码，责任可能会更加复杂。
在一个全面的诉讼中，索赔人是否会同时追究生产 AI 的公司，甚至是那些提供训练数据的组织（即使是在未经许可的情况下）？目前，几乎没有相关的判例法，我们只能等待问题的发生，并在法庭上得到最终的裁决。
结论
在这个充满未知的领域，我的建议是：彻底测试你的代码。测试，测试，再测试。毕竟，在 AI 生成的代码背后，隐藏着无数的法律和责任风险。我们只能希望，随着时间的推移，这些问题能够逐渐明朗化。
