澳洲專家警告,因人工智能生成的回答,Google 和 Meta 可能面臨誹謗風險

Publié le 22 2 月 2025 à 08h08
modifié le 22 2 月 2025 à 08h08

對於 Google 和 Meta 的 誹謗風險 在澳大利亞專家的關注中引起越來越多的注意。生成性人工智能的出現對這些科技巨頭提出了前所未有的法律挑戰。*用戶的評論可能迅速變得具爭議性*,使這些公司面臨潛在的誹謗內容的訴訟。最近的澳大利亞案例法重新定義了責任的概念,*將平台確立為潛在的編輯者*。這些新動態的複雜性將需要在管理生成的 AI 內容時更加謹慎。

Google 和 Meta 的法律風險

澳大利亞專家警告 Google 和 Meta 面臨潛在的 誹謗風險。用戶評論和評價在生成的 AI 回應中使用可能引發法律糾紛。這特別與 餐廳評論 或意見摘要有關。後果可能直接影響到這些科技公司的法律責任。

澳大利亞的法律背景

在澳大利亞,當用戶在 Google 或 Facebook 上發佈的評論被認為是誹謗性的時,通常責任歸於用戶。然而,2021 年的一項標誌性司法裁決確立了宿主這些 誹謗評論 的平台同樣可能承擔責任。這一判決來自於 Dylan Voller 對多家媒體的訴訟,涉及與他在一個拘留中心的待遇有關的評論。

具體的法律案例

澳大利亞已經出現了幾起涉及科技巨頭的案件。例如,Google 被判向前副總理 John Barilaro 支付超過 70 萬澳元的賠償金,原因是該公司發佈了一段誹謗性視頻。在此之前,一項類似的裁決使 Google 被迫支付 4 萬元,原因是搜索結果中提到了一位墨爾本律師。

科技公司的最新舉措

最近,Google 在其美國地圖應用中推出了新功能。這一更新配備了人工智能 Gemini,使用戶可以請求旅行地點的推薦。它還彙總用戶的評價以提供摘要。與此同時,Meta 開始在 Facebook 上播出由 AI 生成的評論摘要,包括來自新聞媒體的發布。

專家的回應

誹謗專家如 Michael Douglas 認為,隨著這些技術的發展,可能會有案件被提上法庭。如果 Meta “消化” 用戶的評論以重新表達,其作為 編輯者 的責任問題就會出現。這一現象引發了關於這些公司是否能夠主張法律上的防禦,例如 “無意中傳播” 是否足以面對誹謗內容的問題。

法律改革的必要性

悉尼大學法律教授 David Rolph 強調了改革法律框架的必要性。誹謗法並未充分應對 人工智能帶來的新挑戰。大規模語言模型的出現需要更新監管,以更好地規範這一不斷變化的領域。

風險管理策略

Google Maps 副總裁 Miriam Daniel 表示,正在投入巨大努力以移除虛假評論並遵守內部政策。AI Gemini 的目標是基於足夠的正面和負面評論提供平衡的視角。此過程旨在通過整合相關的貢獻來最小化誹謗風險。

Meta 對 AI 的反饋

Meta 的發言人承認其 AI 仍在開發階段,並不總是提供所需的回應。該公司持續實施 定期更新 以提升 AI 生成回應的準確性。此外,還有一項提升認知的計畫,以通知用戶潛在的結果不準確性。

未來的挑戰吸引著司法機構和專業人士的注意。人工智能技術的快速發展需要立法者積極應對,以更好地規範這一新興領域,並考慮到它所帶來的許多挑戰。

關於 Google 和 Meta 的人工智能誹謗風險的常見問題

Google 和 Meta 使用 AI 時面臨的主要誹謗風險是什麼?
這些公司的主要誹謗風險來自它們能夠生成基於用戶創建內容的回應,這些內容可能包含誹謗性評論或評價。這可能使它們在法律上負責,因為它們被視為這些內容的宿主。
澳大利亞的法律如何處理 Google 和 Meta 對 AI 生成內容的責任?
澳大利亞法律加強了數字平台在誹謗內容方面的責任。最近的司法裁決確立了不僅是張貼評論的用戶可能承擔責任,還包括承載這些內容的平台。
澳大利亞高等法院的裁決對誹謗案件有何影響?
如果高等法院裁決認為平台可能被視為對誹謗內容負責,這可能會導致對 Google 和 Meta 等科技巨頭的訴訟增加,並重新評估其內容管理政策。
企業是否可以對 AI 系統相關的誹謗指控提出辯護?
是的,它們可以主張如無意傳播等防禦,並試圖證明它們對該內容的誹謗性並不知情。然而,這些辯護可能難以維持,特別是在誹謗法最近的變更中。
用戶如何保護他們的發表不被誤解為誹謗?
用戶應謹慎並仔細表達他們的評論和評價,以避免任何誹謗指控。使用事實性和客觀的語言也可以幫助減少風險。
法律專家的意見在理解誹謗風險中扮演著什麼角色?
如專業誹謗律師的意見對於闡明法律如何適用於 AI 帶來的新挑戰至關重要,特別是涉及社交平台上自動生成的內容。
Google 和 Meta 能採取什麼措施來減少它們的誹謗風險?
這些公司可以加強其管理機制,提高對潛在誹謗內容的檢測能力,並為其 AI 系統提供培訓,更好地過濾有問題的評論和反饋。

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