内容提要：开源是人工智能发展的重要驱动力，其责任规则的科学配置关乎技术生态的可持续发展。现行法律对开源模型的规制沿用开源软件责任认定和人工智能责任规则双重路径，导致责任认定面临有限控制力与归责逻辑错位等结构性矛盾。本文主张责任体系更新应立足于开源模型公共属性、算法透明度增益效应及控制力边界三重维度，整合开源社区协同治理范式与域外立法竞争格局，构建“形式合规激励—实质伦理约束”的双层责任减免机制，对负责任创新的开源模型原则上适用行政合规与民事责任减免，在防范系统性风险的同时释放开源公地的创新活力，实现技术扩散激励与社会责任承担的规范平衡。

当下，开源模型DeepSeek的成功无疑极大鼓舞了中国人工智能产业，Meta首席人工智能科学家Yann LeCun在社交媒体上称其标志着“开源模型正在超越专有模型”，展现了开源群智力量。斯坦福报告显示，2024年1月初，领先的闭源模型性能比顶级开源模型优越8.0%，而到2025年2月，这一差距已缩小至1.7%。这种技术迭代预示着，未来以开源基础模型构建人工智能生态可能成为产业常态，新一代开源模型正通过权重、训练数据及微调参数等的开放，推动技术民主化进程加速演进。开源治理层面，当前全球开源治理体系正处于规则重构的窗口期，各国加速调适监管框架，欧盟《人工智能法案》率先确立开源模型附条件豁免规则，美国国家标准与技术研究院亦启动开源系统风险评估框架研究，凸显治理范式转型成为全球共识。在全球加速重构开源治理规则的关键节点，我国急需构建开源模型责任认定规则，为本土开源模型稳健发展保驾护航。鉴于此，本文将着重讨论如下问题：从开源软件到开源人工智能，既有的开源责任认定规则将面临何种挑战，开源模型责任体系更新需着重考虑哪些因素，以及应当如何构建适配开源模型的法律责任体系。

一、现行法律框架下开源人工智能的责任规则及其困境

（一）开源模型所涉法律责任纠纷类型概述

开源模型相关法律纠纷中技术特征与权益冲突相交织。梳理已有的涉及开源模型的案件可以发现，知识产权侵权纠纷是最为典型且常见的争议类型，个人信息、垄断、偏见与歧视以及恶意使用所引发的责任形式呈现出因技术特性与应用场景交互而不断演化的法律样态。

第一，训练数据知识产权侵权纠纷中，开源与否确为人工智能侵权中的抗辩事项和争议点之一，“开源”的认定标准不明导致法院难以在认定侵权责任时将开源纳入考量范围。从域外司法实践来看，Andersen v. Stability AI Ltd.案中，原告指控被告未经授权通过网络爬取大量受版权保护的图像用于训练模型。被告并未以开源提出抗辩，但在举证责任上认为其作为开源模型，如果原告认为其模型包含训练图像的“压缩副本”，他们需要定义“压缩副本”并提供支持事实。原告则质疑“开源”标签的透明性，特别是训练模型中使用的权重文件和数据集是否真正公开。在听证会上，双方围绕开源模型的透明度展开争锋，原告提出仅通过被告公开的代码难以验证模型训练过程中的侵权事实，被告则辩称唯一未公开的仅为与模型权重调整相关的技术文件，与“压缩副本”问题无直接关联。法院最终裁定此类技术细节（开源与否）并非原告提起侵权索赔所必需。此外，开源许可证条款的违反往往引发知识产权权属争议。在美国的DOE 1 v. GitHub等案中，五位开源代码开发者指控GitHub在训练过程中摄取和分发了未经授权的受版权保护的代码，违反了美国《数字千年版权法案》（DMCA）规定和开源许可证条款，同时涉嫌不当获利。法院在裁定核准阶段认定原告关于被告故意移除或修改版权管理信息、违反许可协议的指控成立，诉讼程序应继续推进。本案中，美国法院以开源许可证的法律效力为基础，认为在使用开源代码进行模型训练时应遵守相关开源许可证条款，保留版权管理信息。

第二，开源模型的使用边界有待明确。在基于通用公共许可证（GPL）等强传染性开源协议发布的开源模型中，开源模型使用者闭源使用或是在有商业限制条款时商业使用，原模型权利人权利被保护的正当性和边界问题需要司法实践予以确认。这可从开源软件时代的司法判决中窥见一二。在苏州某网络科技有限公司诉浙江某通信科技有限公司一案中，法院明确“软件开发者自身是否违反GPLv2协议和是否享有软件著作权，是相对独立的两个法律问题”，即著作权人与上游开源软件开发者间的潜在违约责任风险并不能阻碍其与下游间著作权侵权纠纷之权利来源正当性。这一裁判思路在模型时代仍具有延续价值，但需结合人工智能技术的特殊性进行适应性调整。GPL协议的传染性需要对何为“衍生作品”进行界定，在软件领域表现为源代码的实质修改与整合。而模型场景下，衍生作品的认定面临技术挑战，当使用者通过微调修改模型参数、调整模型结构或补充训练数据时，其产出模型是否构成原模型的衍生作品？而模型固有的黑箱特性，更令衍生作品的司法界定被技术迷雾所笼罩，对裁判者提出了更高的要求。

第三，开源模型个人信息侵权隐患突出。开放性在降低技术门槛的同时，也将个人信息的收集、存储和使用置于广泛参与者的视野之中，特别是在二次开发和跨领域集成过程中，可能因数据使用不当引发隐私保护和数据主权相关的侵权争议。个人信息作为人工智能模型的合规难点，无论是在开源或闭源模型中都有所体现，例如意大利数据保护局对OpenAI施以高额处罚和微软、谷歌所面临的可能的诉讼。开源模型打破了传统闭源系统的数据控制闭环。当预训练模型的开源释放包含原始训练数据残留时，后续开发者对模型的下载、微调、再分发等行为，实际上完成了对原始数据碎片的多次“无意识继承”。已有证据显示，通过“模型反演攻击”恶意利用目标模型可实现训练数据重建，因此，开源模型的个人信息侵权风险不容忽视。

第四，开源模型在竞争、伦理和安全方面面临挑战。垄断与不正当竞争凸显了开源模型在市场竞争格局中的复杂角色，其网络效应与生态聚合特性可能带来事实上的市场集中，开源社区的垄断行为最突出体现在经营者滥用市场支配地位上。在偏见与歧视方面，开源模型的算法和数据在无意间可能反映或放大现存社会偏见，这种偏见一旦嵌入特定领域的决策系统中，不仅会侵害个体权益，也会对公平正义构成潜在威胁。一方面，对恶意使用而言，模型的固有漏洞安全风险严峻，以Meta Llama框架暴露的严重漏洞为例，远程攻击者通过执行代码可实施资源盗窃、数据篡改乃至操控托管模型。另一方面，开源模型的可得性和可调整性为恶意使用提供了技术温床，开源模型可能被用于意想不到的领域或目的，从生成虚假信息到实施攻击行为，其可能引发的侵权问题在传播范围和影响程度上更加难以预测。

综上所述，开源模型所涉法律纠纷与闭源模型服务提供者的并无本质不同，但其“开放共享”的特质与“去中心化”的生态结构使得法律关系的认定面临闭源场景中未曾凸显的困境。开源许可证约束力与商业实践灵活性之间存在冲突，开放生态的协作红利与风险扩散的共生效应之间内生张力。开源模型所涉侵权样态的复杂性与开放技术的应用路径密不可分，进一步使得侵权责任的认定成为一个多主体、多场景交叠的问题。

（二）现行法律框架下开源人工智能模型的责任认定

在目前世界各国的法律实践中，针对开源人工智能模型的归责路径可被归为两类：其一是对开源与闭源模型不做区分，而共用人工智能的一般责任认定规则；其二是承继开源软件的归责模式，高度依赖司法实践所形成的“合同—侵权”竞合归责路径。两条路径在立法与司法实践中交叉共存而无排他关系。因此某一路径的突破并不意味着否认另一路径的存在，抑或默示另一路径上升为主要规则。

第一，我国现行法律体系中，并未对开源人工智能模型的民事责任和行政责任予以单独的制度设计。在尚未充分掌握技术规律、社会共识尚未达成的情形下，过早通过繁复的责任区分标准有违立法对客观现实的尊重，也难免与社会认知规律相悖。对模型开放性不加区分，而适用针对人工智能的统一责任认定规则，是当下立法规律所展现的阶段性选择，亦是立法者在面对技术快速更迭和社会风险不确定性时的审慎应对。在民事责任领域，现行立法并未对人工智能作出特别规定，对开源人工智能模型更无特殊法律适用。就人工智能侵权归责原则而言，学界说法不一。单一适用过错责任原则会导致加重当事人举证责任、无法给予使用者或消费者应有保障的问题；单一适用无过错责任原则，如产品责任原则无法适应生成式人工智能自主学习、自主创作的特点，可能导致责任过重从而限制了生成式人工智能的发展。在行政责任层面，《生成式人工智能服务管理暂行办法》对生成式人工智能服务提供者施加训练数据处理活动合规、违法处置、建立健全投诉机制等义务，从法条表述来看，开源模型服务提供者并不被排除在本法适用范围之外。民事责任与行政责任虽分属私法与公法领域，但行政合规义务的设定往往会直接影响到民事责任认定中注意义务的判断标准。

在世界范围内，对开源与闭源模型一体适用统一责任认定规则已成为多数国家的首要选择。以美国为代表的部分国家采取了明示做法，已被废止的《关于安全、可靠和可信的AI行政命令》就广泛提供模型权重的两用基础模型征求意见，美国商务部下属的国家电信和信息管理局（NTIA）提交《双重用途基础模型广泛开放权重报告》，建议联邦政府积极监测并保持快速响应双重用途基础模型生态系统中特定风险的能力，通过收集、评估证据并根据评估采取行动来实现这一目标，在有明确证据和评估结果公示之前，对开源模型既不苛以更高的风险义务也不减轻其发布者义务。更多国家则是以默示的方式认定其适用统一责任规则。加拿大在《人工智能与数据法案》中明确规定，不构成完整人工智能系统的开源模型不属于法案规制范围；但若将开源模型整合用于构建高影响力的人工智能系统，则使用者须遵循本法所规定的合规义务。巴西基于风险分级的《人工智能法案》亦未对开源模型作出特殊的责任认定；韩国的《人工智能基本法》虽然对高影响人工智能施加诸多义务，但同样未针对开源模型另立特别规定。这种“开源—闭源并论”的立法与政策路径，在技术前景与社会影响尚存不确定性的背景下，体现了立法者对于新兴领域所持的审慎而稳健的态度。

第二，开源模型责任认定的第二条路径是沿用开源软件中的“合同—侵权”相竞合作为责任认定的基础，然而，归责路径的承继使得开源软件中诸多未言明的问题在开源模型时代进一步暴露。合同违约之诉下，违背开源许可证条款的滥用行为构成合同违约，相应的“合同”中的违约条款启用，如著作权“复活”。与合同违约相对立的是侵权之诉，在司法实践中常表现为未经许可擅自实施复制、修改、发行等侵犯原权利人著作权的行为。尽管开源软件时代已有部分司法判例，但案例集中在少数几个侵权或违约问题上，仍有诸多未言明的问题。其中，许可证无担保和豁免条款边界问题至关重要。开源许可证大多会包含免责和责任担保条款，以GPLv3许可证为例，其第15条明确规定“全部风险，如程序的质量和性能问题，皆由你承担”，其第16条明确规定“除非适用法律或书面协议要求，任何版权持有人或本程序按本协议可能存在的第三方修改和再发布者，都不对你的损失负有责任”。该类无担保与责任豁免条款广泛出现于开源许可证中，但关于此类条款的效力目前尚无司法判决予以支持或反对，若法院像承认GPL协议传染性一样将其视为双方当事人合意，法律介入的边界为何尚未明确。在开源模型时代，人工智能风险种类的变化可能进一步放大法律边界模糊的问题。模型输出不仅可能包含传统软件常见的“瑕疵或漏洞”，还可能生成侵权、歧视、虚假信息或其他违法内容。一旦陷入群体诉讼，许可证的免责条款能否成为开发者与发布者有效的“防火墙”，其合法性与合理性将面临广泛质疑。若无立法或行政层面的依据，仅依赖法院在个案中权衡社会公共利益、技术发展与各方责任边界，易导致裁判标准和适用范围的不确定性。

综上所述，当前开源人工智能模型的责任认定规则路径明确。一方面，立法者基于技术规律与社会风险认知的有限性，阶段性地对开源与闭源模型适用统一责任规则，通过行政合规义务的设定间接影响民事责任认定。另一方面，司法实践延续开源软件时代“合同—侵权”相竞合的归责路径，试图以既有规则应对新型风险，但开源许可证中的免责条款效力、责任豁免边界等遗留问题在人工智能语境下进一步显现。

（三）开源模型适用传统责任认定规则所面临的挑战

技术的开放性与法律的规范性之间始终存在微妙的张力，而这一张力在开源人工智能模型的语境下被进一步放大。无论是主观状态与责任形式的平衡、行为控制力与因果链条的冲突，还是合同约束力在多主体间的延展，都折射出开源模式对传统法律逻辑的深刻挑战。归责逻辑的复杂化不仅考验现行规则的适应性，也促使我们重新审视法律与技术协作的边界与可能性。对模型开放性不加区分并非终点，而是一个过渡性、临时性的立法策略。模型开放性势必对人工智能责任链中的责任主体、主观过错及因果关联等多重要素产生深刻影响。开源与闭源无区别的归责模式在政策、法理和社会治理维度必将面临更严峻的检验与冲击。随着立法水平的提升与法律体系的进一步完善，未来势必要逐步考量模型开放度在责任认定中的作用，通过更为细化的规则体系来应对不断涌现的技术与风险挑战。

第一，开源模型开发者对下游使用者的有限控制力与传统责任所强调的因果关联间的内生矛盾。技术扩散本身具有不可逆性，而开源模型作为技术扩散的典型促进者，一经发布，其传播和使用便脱离开发者的实际掌控范围。首先，开源模式赋予了下游开发者在未经充分的风险评估的情况下，进行微调和二次开发甚至与其他系统进行集成的自由。下游开发者可能在指导缺失情况下将模型应用于未曾预料的任务和环境，从而使得风险脱离模型开发者的可预见范围。其次，开源模型开发者的控制力不足以有效避免结果发生。不同于算法决策控制者或是信息控制者，有限控制力不仅使开源模型开发者难以及时阻止潜在风险的发生，更使其对风险的后续干预和补救近乎无法实现。此外，模型传播和使用过程中存在大量异常的介入因素，例如恶意使用、脱离发布者学习交流目的的非预期使用等，此类介入因素进一步割裂了开发者与最终后果之间的因果链条。因此，当技术的开放性超越了开发者的掌控能力，因果关系的链条就不再是线性传递，而是被多重介入因素切割得支离破碎的片段，从而使归责的逻辑根基陷入不可调和的困境。

第二，开源模型开发者的非营利属性在一定程度内降低其注意义务。开源理念形成可追溯至20世纪五六十年代，当时计算机软件主要在开发者和研究人员之间共享，20世纪80年代初，面对大型公司逐步垄断专有软件市场的趋势，理查德·斯托尔曼发起GNU项目并于1985年创立自由软件基金会，提出“自由软件”的理念并积极推动自由软件及其源代码的开放。1997年，Debian GNU/Linux 系统的生产者创建了Debian社会契约，并建立了以“自由软件”为核心的开源最初规范性定义。现如今，开源组织（OSI）致力于构建开源人工智能概念，明确将非营利性作为关键标准。从开源软件到开源人工智能，开源始终贯穿着对技术垄断的消解和对公共利益的追求。类似于非营利性的“公共场所”管理者的注意义务应基于谦抑性原则而限于合理限度范围内，开源模型开发者的注意义务也应结合其公益属性适当限缩，避免因过高的合规成本抑制技术公共品供给。

第三， 开源许可证的合同属性决定其不足以作为对第三人责任认定的依据。开源许可证的法律效力在开源软件时代已在学界和司法实践中达成共识。在初期，许可证属性存在合同与单方许可之争，到罗盒案后，法院明确许可证实为双方形成的附解除条件的非典型著作权许可使用合同，属于合同法的调整范围。在域外，意大利的Ovation v. Marco Poglie案和法国的Entr’Ouvert v. Orange S.A.案均确认了GPL协议的知识产权效力，美国通过Jacobsen v. Katzer案和Artifex v. Hancom案等案件进一步明确了开源许可证的著作权许可合同属性，而德国的Welte v. D-Link案则确立了开源许可证作为附解除条件合同的法律性质。合同的相对性是其区别于物权、人格权、知识产权的标志性特征，许可证对许可证外第三人的约束力需关注合同相对性特质。开放源码软件中，许可证依据其对衍生软件的限制性的差异可被划分为宽松型、限制型和弱限制型三类，而在开源模型中，许可证的种类可能发生了变化。以Hugging Face平台为例，其上所涉及的70余个开源许可协议，可大致分为以Apache-2.0、MIT为例的宽松型开源许可协议，以GPL为例的限制型开源许可协议和以OpenRail、Llama为例的新型人工智能许可协议。新型人工智能许可协议在使用范围、规模、用户类型等方面施加限制，或是出于负责任开源信念考虑或是服务于商业需要。例如，Llama-2许可证附加了商业限制，月活跃用户数超过7亿的公司需要向Meta公司申请一个额外的许可。与传统宽松型或限制型开源协议不同，新型人工智能许可协议条款意图对开源模型滥用进行规制，当下游模型使用者出现超出许可证授权范围的滥用行为时，第三人能否援引开源许可证对权利来源合法性形成有效抗辩尚且存疑。

二、开源人工智能责任体系更新的理论基础与现实考量

（一）法律定位需契合开源模型的公共属性

2017年，我国在《新一代人工智能发展规划》中首次提出开源人工智能概念，并将开源开放作为我国人工智能发展的基本原则，倡导开源共享理念。科技部与国家标准化管理委员会等部门相继出台政策，通过构建开源平台、激励行业龙头参与及制定行业规范等措施，系统化推进开源人工智能发展。2021年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》首次明确提出支持数字技术开源发展，将开源社区等“创新联合体”作为加强关键数字技术创新应用的重要手段，明确要求完善开源知识产权和法律体系。政策层面对开源平台构建的激励、对开源生态的扶持、对开源社区创新联合体的定位等无一不印证着开源模型的公共属性。开源模型的公共属性使其在法律定位上区别于一般闭源模型。开源人工智能模型责任体系更新需特别关注其公共性特征，秉承“发展和安全并重”理念为开源模型可持续发展提供法律保障。

第一，开源模型具有通用性。开源模型的通用性并不意味着所有开源模型都可适用于任何领域，而是从其开放性的本质属性出发，研究其广泛适用的潜能。首先，开源模型具有多重适用性，具有从“点对点服务”转变为“社会整体基础设施”的潜能，无论是为企业、公共机构还是个人，开源模型都无歧视性地提供服务和技术支持。其次，开源模型凭借规模与网络效应、低准入门槛和可衍生性，激励更多主体参与贡献进而渗透各行各业，其使用不会妨碍他人亦不削弱他人的可用性，故构成“社会公共物品”通用化的关键要素之一。最后，开源模型并不受物理上的空间或时间边界限制，开源平台作为开源生态的基础设施为共享扫清障碍，开源模型通常以通用的框架（如MindSpore、Pytorch等）为载体，实现不同软件生态和硬件环境之间的互联互通。因此，开源模型通过其多重适用性、规模与网络效应以及跨平台的互联互通，确立了其作为通用性技术工具的坚实基础。

第二，开源模型具有赋能性。这种变革性力量首先体现在对企业创新成本的结构性压缩。企业不仅得以免除闭源模型高昂的许可费用，直接获取技术使用权，更通过开源技术显著缩短研发周期。研究表明，借助开源技术的企业可在几小时内使用笔记本电脑实现模型定制，从而节省用于训练模型的巨额成本。麦肯锡的调研结果显示，多数受访者认为使用开源技术可以降低其组织中使用相关软件工具的成本。其次，开源赋能人工智能发展还反映在资源优化配置。依据交易成本理论，开源模型事先约定为零的交易价格和协作式开发项目管理方法减少了交易成本，促进了资源的高效流动。开源平台为开发者提供了基于共同标准和接口的协作空间，使得不同技术体系能够在保障互操作性的基础上实现整合与创新，瓦解了封闭系统的技术孤岛效应。同时，开源模型通过消解技术壁垒打破“数字鸿沟”，为全球模型开发者提供平等参与技术创新的机会，进而促进全球人工智能资源流动和跨国合作。

第三，开源模型具有公地属性。所谓“公地”即公有之地，最初提出时用于指代“长期存在、自我组织和自我管理”的资源，而后被延伸至多个领域。公地作为一种制度化的社区治理形式，核心在于其独特的资源共享机制。开源模型继承分布式、开放性、非排他性的使用方式，由于其公共属性而被摄入公地理论的讨论范畴，“公地悲剧”的前提条件是资源的有限性和相斥性，开源人工智能领域属于创新公地，创新公地资源一般是无形的，是可供社区成员多次重复使用的。尽管“无形”并不能直接等同于“无限”，但资源形态的无形性在实然层面消解物理损耗，社区成员的协同开发非但不会减损资源价值，反而通过分支衍生实现价值增殖。可持续发展通常指既满足当代人的需要，又不对后代人满足其自身需要的能力构成危害的发展。可持续性对判断结局是“公地喜剧”还是“公地悲剧”至关重要。在“入不敷出”与“生生不息”之间，开源社群的可持续健康发展依赖于源源不断的资源供给与社群规范、法律保障的合力。

（二）行政合规需考量开源模型透明度增益

人工智能的透明度内生于模型开放性。人工智能模型黑匣子之固有属性与人类不愿采用不能直接解释、处理和信任的技术之心理学现象使得人工智能透明度问题一直备受关注。超1.7万人样本容量的全球范围调查中有73%的受访者表明，如果人工智能系统符合可解释和透明度标准，便会得到他们更多的信任。开放科学所倡导的合理研究、可复制性和透明度等价值观对于开发安全、负责任的人工智能系统至关重要，同样也常被作为行政合规的价值追求和重要义务。开源模型的透明度增益在一定程度上能够减轻其行政合规义务。其透明度的提升，一方面便于监管机构依据披露信息精准评估潜在风险，另一方面借助社群监督机制促进自我纠错与优化。

第一，技术层面上，开源具有固有的透明度增益。开源模型允许任何人访问源代码，意味着任何开发者、研究人员甚至普通用户都能够查看模型的内部机制。使用者可以针对模型的性能、鲁棒性、数据隐私保护等方面进行独立评估，或是溯源至数据预处理、超参数设置等环节以查明漏洞缘由。模型开放性框架下可重复性检查并要求开发者提供详细的训练和评估过程说明，人工智能伦理指南，数据卡和公开模型训练所使用的数据集的来源、性质、构成，以及潜在的偏见。聚焦封闭模型的有关研究表明，闭源模型在评估、基准设定和测试环节面临许多技术上的限制，对模型可访问性、可复制性、可靠性和可信度造成不利影响。具体而言，API（应用程序编程接口）调用通常将模型的内部机制封闭在服务端，用户仅能通过接口获取模型的输出，却无法洞察其算法逻辑、训练数据、参数配置等关键细节。这种“黑箱”特性限制了用户对模型的探究学习和优化能力的同时，也使得其独立验证模型的性能参数和审查的目的落空。

第二，从社区协作角度出发，社区协作下的风险反馈机制提升开源模型透明度。开源本身的强社群属性集社群智慧为一体，以贡献和审计文化在一个个“孤岛”间建立联系、填补盲区，缓解人们对未经检查的算法和数据主导世界的恐惧。开源模型发布于社群之中，模型系统性风险与非系统性风险同样均暴露于社群监视之下。在人工智能风险治理之中，模型开发和应用层面所生成的复杂、多变、难知的风险是治理的难点与痛点。面向人工智能的风险治理以风险监测与判别为前提，而在传统的算法治理工具中，算法的伦理审查、影响评估、审计等审查监视类工具在人工智能模型面前面临能力门槛、成本限制和时效性要求。与之相对，开源模型的风险治理中，利用人工智能社区捕捉错误、偏差和安全问题，借助同领域方向下开发者知识储备迈过能力门槛，以开发者使用开源模型所必需的审查流程降低发觉成本，以动态更迭和开发者间便捷交流满足时效性要求。此外，部分开源社区自发承担起风险识别与风险管理职责。例如，魔塔社区在文件上传、信息填写、Demo服务等环节进行内容合规审查；Hugging Face采用一般性审核和举报下内容深度审核相结合的方式，以干预、听证、标记、采取措施等流程对风险进行分级管控。因此，开源模型不仅依赖社群智慧有效消解技术中的盲区，还在全球范围内建立起了一种能够实时反馈、及时调整的风险治理机制，彰显了透明度与负责任治理理念在人工智能治理中的核心价值。

（三）责任认定需适配责任主体能力

开源责任体系中，开源模型开发者（含GPL协议下的衍生开发者）、开源平台、开源模型使用者等多重主体都面临被追责风险，对其行为的责任认定应充分考虑各责任主体在可预见性与控制力方面的差异。

第一，开源模型开发者对下游控制力有限。开源模型一经发布和扩散，开发者对后续风险的防范与处置往往鞭长莫及。开源模型开发者的有限控制力贯穿于模型分发全流程。模型发布阶段，即便开发者预设了充足的测试和验证，也难以周延地预测模型在后续多元场景中的潜在行为。一方面，模型在不同数据、任务和交互环境下的表现存在不确定性；另一方面，发起开源的团队或个人往往抱持学术共享、学习交流等内在动机和竞争、声誉等比较动机，缺少将所有潜在应用场景纳入风险评估的资源与动力。模型使用与传播阶段，基于开源模型具备高度的可塑性，社区贡献者可以根据个人需求对模型进行剪裁、优化，甚至重新训练、重组权重。此种“多次再分发、再变体”的特性大幅拓展了模型的扩散路径，开发者无法对所有模型分支进行统一管理，也难以及时获知模型在何处、被何人以及以何种方式加以利用。事后救济阶段，相较于传统软件开发可以通过强制性版本升级、集中推送安全补丁等方式快速阻断危害，开源模型却难以“召回”已经散落在各处的权重与代码。开发者或管理团队虽能宣布停止维护、发布紧急公告，但在缺乏统一监管及责任追溯机制的情形下，“撤回”或“销毁”模型于事无补，更新补丁亦难以强制推送到所有社区分支。

第二，开源平台对开源模型审查能力有限。首先，长期以来开源模型以同行评审为核心特质，而非由特定主体集中实施审查。对开源平台而言，其功能定位主要在提供托管与协作支持，而非承担项目内容的全面审查职责。大多数开源平台仅扮演“存储与分发”的中介角色，并不直接参与模型的开发或实际应用，因而更接近于“技术中介”的法律属性。人工智能模型技术门槛高、专业性强，其潜在风险的识别需要深厚技术积累和强大算力作为后盾，而此类资源在平台层面较为有限。当前，开源平台能够实施的审查措施多为低成本、高覆盖率的“关键字筛查”“依赖关系分析”或“风险标识”提示，仅能发现显性问题而难以胜任深层次的评估需求。其次，大规模审查任务会显著增加平台的运营成本、降低社区活力，同时，过度审查机制易导致技术环境谨慎保守化，对技术创新的包容性与信息自由流动构成实质性阻碍。开源开发者因顾虑审查压力可能流向其他更“自由”的技术空间，进而削弱本土开源生态的全球竞争力。最后，开源社区跨国界协作的属性使平台责任在全球范围内更加复杂。法域差异、管辖冲突及执法能力的不均衡，直接影响平台统一审查机制的可行性与实施效果。因此，开源模型平台的法律定位与责任是法律亟须回应的关键。在情感纽带基础上构建的社群运作虽然高效，但在日益多元化、分散化的现代社会背景下，个人主义趋势不断增强，社群间的情感联系逐渐削弱。如何在情感联系较弱的情况下激发社群的活力，以追求超越个人权益的公共利益，是开源组织面对的现实挑战。法律适时介入开源模型治理体系，以合规建议、责任减免等手段打消开源模型提供者顾虑，对刺激开源生态发展而言至关重要。

第三，开源模型使用者责任应与应用情境相匹配。开源模型使用者的责任分配应当与具体应用情境中的风险水平相挂钩，与风险治理理念相适配，基于风险评估机制进行动态调整。不同应用场景中的风险并非简单的高低之分，而是具有多维度的复杂性，技术、法律、社会等多因素交织构成了特定情境下的整体风险水平。责任分配应根据不同场景下潜在风险影响程度进行精细化的划分。例如，在涉及生命健康、金融交易等领域，鉴于模型应用可能导致严重且广泛的后果，责任应更侧重于使用者对技术运行的深入把控和对潜在风险的精准预见。在以风险为核心的开源使用者责任认定体系之外，可预见性和可控性也应被纳入考量。可预见性指开源模型使用者对潜在负面后果的认知能力，这一能力受应用场景中技术的透明性、模型的可解释性等因素制约。在复杂的高风险领域，使用者应当特别具备对系统潜在风险进行准确预测的能力。可控性则进一步要求使用者在实际操作中具备对模型的“控制”能力，控制力强弱的表征包含模型部署形式、训练数据控制权等多种形态。此外，不同使用者在技术能力、资源配置以及风险应对能力上存在显著差异。简单套用统一的责任标准，容易导致对技术能力较弱的使用者施加过重的负担，而忽视其实际承担责任的能力。在开源软件的使用与监管中，行业标准的制定至关重要，例如在金融领域，先后出台了一部国家标准《金融行业开源软件测评规范》和三部行业标准，充分反映了在敏感应用情境下的特殊要求。因此，开源模型的快速发展与应用场景的多样化，要求行业标准兼具前瞻性与灵活性、充分考虑到不同应用情境中的风险差异，以充分满足人工智能敏捷治理与适应性治理的站位要求。

（四）归责原则需适配我国人工智能产业竞争需要

放眼世界各国，开源促进政策已成为刺激人工智能产业发展的一柄锋利的武器。欧盟对开源模型的法律责任豁免，美国商务部《人工智能扩散框架》对人工智能模型权重实施出口管控，却为开源模型打开缺口，《德克萨斯州负责任的人工智能治理法案》豁免开源模型开发者责任。此外，多国政府正通过资金支持、政策引导和社区参与等方式，以切实可行的措施直接刺激开源产业发展。一方面，政府的资金扶持发挥了直接而有效的作用。另一方面，政府通过成立基金会等形式为开源社区提供支持。

第一，开源社群自治规范效力需要法律予以认定。开源产业现状下，一些领先的开源社区规模宏大，并已发展出相对成熟的自治体系。开源社区以“蓄水池”的姿态，吸引模型开发者注入“活水”。开源贡献者是各个社区的竞争焦点，为此，社区以硬件支持、培训与提升、荣誉证书、赛事活动、现金激励与工作机会等多种方式，试图吸引更多活跃的开源贡献者，同时配合开源组织与开源活动以增强模型开发者的黏性和归属感。然而，以社群自治为核心并不意味着法律可以缺位。劳伦斯规制论下，“原点”受法律、社群规范、市场和架构共同牵制，各约束分别给原点施加成本负担，社群规范以声誉损毁为代价通过共同体施加约束，法律则通过惩罚的威胁来提高成本。在开源模型社区中，社区规范来源于社区运作理念和成员互动基础，是兼顾开源社区治理需要和参与者共同意愿的自发性自治规则。开源模型原点周围，法律的角色从惩罚威胁者向自治维护者转变。传统算法规制下，法律的角色从互联网1.0时代技术化角度审查转向互联网2.0时代工具化视角审查，开源软件始终受规制算法之法律约束与制约。人工智能时代，算法从提高效率工具上升为决策者地位，法律应对风险的种类和程度具有高度不可预见性。在模型法律规制体系尚未构建的背景之下，开源模型社群规则在开源贡献者共同体内，扮演着“基本法”的作用，反“小法”行为所导致的争议浮现之时，司法实践对“开源许可证”效力的及时回应从某种程度上认可了该类社群规范的契约和权利层面的法律属性，法律据此向自治维护者靠拢。然而，自治的维护者绝非意味着政府与法律授权予平台，这类似于对互联网企业要求其制定隐私政策自我规制的政府规制，当争议凸显之时，法律应保有对开源平台的内部自治规则与开源协议条款效力的实质审查权力。

第二，开源是打破人工智能主权垄断的必由之路。人工智能主权概念自数字主权控制需求外延至人工智能对象，服务于数字主权在人工智能特定方面的需要，该概念具有高度无形性与“战略自主”般的吸引力。在美国《双重用途基础模型广泛开放权重报告》形成前的意见征集阶段，新美国安全中心（CNAS）等美国国家安全机关曾就人工智能主权发表观点，认为具有广泛可用权重的人工智能模型使得美国的“竞争对手”获得更多利益，故主张“切断联系”。数字主权同样已成为欧盟政策的核心愿景，欧盟机构本身并不使用“人工智能主权”一词，而是将其作为数字主权的一个方面渗透在人工智能战略文件之中，欧盟相关研究已意识到了开源革命对人工智能主权的显著利好，并将其作为欧洲生成式人工智能技术独立的战略之一。面向他国的主权令各国监管者担忧。究其本质，开源与全球化大势和互联网开放性属性息息相关。信息技术推动全球化进展，而全球化反作用于技术发展，开源模型或者开源软件仅是其中的一个受力点。开源模型社区由来自世界各地的开发者汇聚组成，互联网的开放性与开源模型的开放性彼此交融，使得开发者互动突破了物理上的国界。与可受专利许可限制的闭源模型相比，国家对开源模型难以控制，这可能会引发开源模型主要输出国监管者的担忧。国家制裁管辖权的措施和路径或许可从开源软件制裁上发现端倪。

第三，多国以开源模型责任豁免方案应对人工智能技术产业的激烈竞争。欧盟人工智能法案在适用范围部分明确，免费且开源许可发布的人工智能系统豁免于本法，除非系统本身属于高风险人工智能系统、存在禁止的人工智能实践或属于“特定”人工智能系统的提供者。而对于通用开源人工智能模型提供者，法案将“不会带来系统性风险”的举证责任赋予模型提供者本身。与“透明度”这一豁免逻辑相匹配，通用开源人工智能模型提供者豁免于技术文件以及“信息和文件”，但不豁免于制定含“权利保留”条款的尊重欧盟版权法的政策，以及根据模板起草并公开用于模型训练的“足够详细”的摘要这两项义务。根据《德克萨斯州负责任的人工智能治理法案》，开源豁免同样与风险分级相结合，即开源豁免仅适用于未作为高风险人工智能系统部署的开源人工智能模型，且开发者已采取合理措施确保该模型未经实质性修改不能用作高风险人工智能系统。因此，此例外条款并非促使开源开发者免负任何监管责任，而是在其已采取所谓“合理”措施阻碍高风险恶意利用后的免责，何为“合理措施”需在司法实践中持续观察。我国亦有专家提倡开源责任减免。我国人工智能法尚在立法进程中，两部建议稿均在不同程度上对开源模型予以责任豁免。《人工智能示范法 2.0（专家建议稿）》除了一般性的开源支持条款，还建议对开源人工智能研发规定专门的税收优惠办法并制定专门合规指引，将开源人工智能提供者排除于“人工智能提供者”之列并设置两档开源责任减免条款。免费且开源提供人工智能研发所需代码并明确公开其功能及安全风险的，免于承担法律责任；能够证明已建立符合国家标准的合规治理体系并采取安全措施的，可减轻或免于承担法律责任。《中华人民共和国人工智能法（学者建议稿）》同样设置开源支持条款，对开源基础模型提供者的连带责任予以豁免，以一般性的“除外条款”直接将免费开源人工智能排除于本法适用范围之外。

三、负责任创新的开源人工智能责任体系更新

开源人工智能模型责任体系更新需立足促进技术创新的核心要义与维护开源生态可持续发展的终极目标，以“负责任创新”为价值准绳，构建开源人工智能模型责任减免框架。通过责任减免为开源技术创造力松绑，同时以伦理嵌入机制确保创新活动始终运行于可控轨道。责任减免的适用对象应严格限定于践行负责任创新原则的开源模型开发者，将“负责任”的价值内核贯穿于从形式到实质的全流程审查环节之中。需要明确的是，从模糊到清晰的归责体系绝不能被等同于管制强度的上升。责任减免机制的构建旨在使该机制成为激发技术向善的催化剂，而非束缚创新的枷锁。

（一）开源人工智能责任减免的主体判断标准

主体判断标准是责任减免机制的首要筛选条件，其核心功能在于框定可享受责任减免的模型类型，主要目的在于确保开源模型在技术共享层面的实质性开放，防止商业化主体滥用豁免规则，从而为责任减免体系的适用边界提供明确指引。

第一，可适用责任减免的开源模型需满足非营利性要求。在美欧开源豁免条款中，非营利性始终被视为不可或缺的核心要素。关于禁止获利原则，欧盟给出详尽的解释，禁止该组件通过提供技术支持服务或其他服务等任何方式变现，从正当性方面对该组件原始权利的获取施加限制，保证该组件并非出于软件的安全性、兼容性或互操作性之外的目的通过软件平台使用个人数据，并将微型企业之间的交易行为，以及通过开放仓库提供组件的行为本身，排除在“营利性”活动的定义范畴之外。开源的基本精神在于开放和共享，开源技术应服务于社会公共利益而非私人商业利益。非限制性使用是开源开放、共享理念下的重要表现，对模型本身或服务附带费用的模型可视为对使用者主体施有限制。营利性模型属于闭源模型，而存在争议的类别是部分限制型“开源”，例如，对个人学习研究者开放而对商业公司使用收取费用。当一个开源模型掺杂营利性动机时，商业利益可能促使开发者在某些关键决策上妥协，从而偏离开源理念内核和公益性目标。此外，商业化动机可能驱使企业利用“开源”之名行侵权之实，致使不平等竞争的形成和对开源生态的污染。而另一类存在争议的类别是对使用场景和用途加以限制的某些基于新型人工智能许可协议的开源模型。遵循最小必要原则的使用限制可能是为了履行负责任理念，因此，非限制性使用是开源一般性原则而非绝对的判别式，出于伦理道德与责任感的突破应当服从目的与出发点相一致原则与最小必要原则，判断的关键在于是否背离开源理念。

第二，可适用责任减免的开源模型需达到“最小开放性标准”。从开源软件到开源人工智能模型，开源定义工作面临重重阻碍。延续开源软件定义，开源于应然层面的核心要义在于源代码的可用性与允许下游使用者不受限制地使用所述代码的合法许可。然而，开源模型的定义面临诸多争议。首先，人工智能开发涉及数据整理、模型训练与微调等多个环节，仅开放预训练模型不足以涵盖数据标注与人类反馈强化学习等关键设计选择，难以实现全面的透明和可审计性。其次，人工智能模型在系统建构方式上与传统软件差异显著，代码与权重相分离，无论是在全生命周期思路抑或横向的开放性程度分类思路下，实现开源目标、满足开源理念之高度所期待的组件内容难以在企业与开源组织间达成共识。例如，Meta等公司的宣传稿中频繁标榜其为开源模型，而开源组织OSI明确发文批判其试图混淆开源含义。有国外学者进一步认为“开放洗白”已上升为社会现象，开源或已沦为公司营销与博取公众好感之工具，许多提供商在不披露训练和调整程序等关键信息的情况下以开源为名逃避科学、法律和监管审查。“开放”一词被宽泛、含糊地使用，用于描述“那些仅提供最低限度透明度或可重用性的系统……以及那些提供最大透明度、可重用性和可扩展性的系统”。“博文发布”策略已沦为常见的营销手段，此类具有强烈说服力外观并以引导读者联想为导向的博文发布模型传递着大量“伪信息”。最后，开放性、透明度和问责制等多维评判标准更进一步地增加了评估困难指数。

开源模型由此诞生了多种多样的定义。OSI坚持一视同仁地对待发挥整体功能性结构的“系统”与构成此结构的“组件”，以“遵循特定条款和方式”（开源许可证等）为前提，从“使用自由、研究自由、修改自由、分享自由”四个层面划定界线，从而避免了仅在技术层面以单一的权重开放性这个过于绝对化的标准进行开源判别。但同样地，此类一体化定义模式在可操作性和针对性上难免存在欠缺，为解决这一问题，OSI给出多个用于修改机器学习系统的最佳形式，对数据信息、代码、参数（权重或其他配置）提出特别要求并强制其在OSI批准的条款下发布。美国NTIA使用“具有广泛可用模型权重的两用基础模型”概念代指开源模型，用权重开放性作为判别式清晰明确，而以“两用基础模型”作为立法对象，反映了其对模型能力与国家安全的特别关注。与之相似，欧盟亦以权重作为模型开源的重要因素，但辅以“条件式”限制逻辑在豁免时从多层予以限制，其中包括绝对化的禁止获利、高开放性许可度、补充信息的提供、不具有系统性风险。我国在应对开源定义所面临的多重挑战时，寻求“基本共识”显得尤为关键。基本共识的形成，依赖于主管部门、技术专家、开源组织与法学家等多方主体共同磋商，集思广益，同时以国际组织及其他国家有关定义作为重要参照，以确保我国在全球治理体系中与国际社会的规范步调一致。随着技术发展，开源模型开放性并非一成不变，敏捷治理与适应性治理的理念急需融入其中，当有进一步的科学和技术层面的证据支撑时，应避免因法律滞后性而阻碍技术创新或削弱权益保障效能。

（二）开源人工智能责任减免的适用条件

开源人工智能模型原则上适用责任减免，但在具体执法或司法中，应通过判别条件式明确划定可以适用责任减免的开源模型边界。在有客观违法表征或监管责任时，审查主观要件以确认是否在责任减免的可适用范围之内。主观非恶意原则意味着显著故意形态的违法行为难以适用责任减免，而负责任发布原则则针对过失行为设置第一道形式合规审查门槛。形式合规审查之后，在认定开源模型发布者存在重大过失的情形下，通过实质性伦理价值审查，以“伦理防火墙”为依据进行个案判断，位于伦理防火墙以外的过失型侵权可以适用责任减免。

第一，开源模型责任减免应遵循主观非恶意原则，即责任减免不应适用于模型本身目的即侵权的模型。首先，主观恶意的判断具有个案差异性，应以客观技术证据为基础。主观恶意的表现形式多种多样。例如，开发者在模型或其附加组件中预留可进行窃听、数据窃取或系统攻击的后门，故意嵌入木马、病毒或破坏性脚本；在模型训练或推理环节中刻意植入错误认知，使其输出含有仇恨、歧视、色情、暴力等违法内容；明知模型在处理特定数据或场景时会导致严重后果，却不向用户披露或提醒，或是故意移除滥用检测、内容过滤等防护措施，或是对用户提出的明显不合法需求加以鼓励，例如在文档中暗示如何规避监管；窃取或篡改他人开源成果“套壳”发布；与第三方串通，利用模型实施网络攻击、金融诈骗等行为并就利益进行分成等。行政监管和司法进程中的恶意同样阻碍责任减免的适用，例如拒不履行审批或备案义务、提供虚假材料、刻意篡改销毁或隐藏关键证据等。其次，恶意的判断需结合多重因素。发布者在模型开发、发布、后续运营中的行为与认知状态，技术文档和许可协议的条款安排，对外信息披露的完整与真实程度，以及与违法使用方之间的关联程度等，均应纳入考量。在实际认定主观恶意的过程中存在一些可预见的阻碍，开源模型开放性的局限性使得仍有大量过程文档、数据掌握在开源模型发布者手中。因此，应赋予监管机关调取相关材料和要求配合的权力。而一般侵权民事案件应遵循“谁主张，谁举证”的基本原则，在遇到举证障碍时，被侵权人可适当申请法院调查取证权。

第二，开源模型责任减免应遵循负责任发布原则。技术开放共享在加速创新协同的同时，也重构了风险传导的边界条件，负责任发布机制则可被视为风险治理理念下的一道关键防线。所谓负责任发布可能有多种表现形式，最常见的包括发布于规范运营的开源平台，附加一定形式的开源许可证，以此体现对滥用的限制或对贡献者与使用者的义务约束，并明确声明模型的知识产权归属及引用方式；或是对数据来源与处理过程进行说明，明确训练数据的来源、采样方式、预处理过程、数据清洗策略等，公开模型可能的适用场景与局限性。又比如，具有评估和风险报告的模型卡，在发布模型前，针对各种可能的使用场景和潜在风险进行测试和分析，并输出相应的报告或评估文件；主动承担控制与安全防护义务，提供接口工具对模型决策过程进行追踪和分析，在模型或基础代码层面，提供输入过滤、输出监测、异常行为识别等防滥用机制；在用户反馈跟进和侵权后响应方面，发布更新或安全补丁，在收到被侵权主体或社区成员提醒后即时调整或下架；对高风险场景的特殊处理，例如在涉及生物识别、健康医疗、金融决策等敏感场景中，采用更先进的技术，以及更严格的加密或防护措施；主动参与许可证认证或开源模型评估等。负责任发布原则的行为并不为硬法或软法所枚举，却应在监管实践和司法实践认定中扮演重要角色。这种以动态治理替代静态追责的路径，既非放任风险的无序蔓延，亦非简单归责抑制创新，而是以负责任形式审查为基础，为责任豁免的正当性基础提供结构性支撑。

第三，开源模型责任减免应纳入人工智能伦理判断作为兜底性条款。在开源人工智能的加速迭代与法律规制的结构性迟滞之间，伦理共识构成了责任豁免制度不可或缺的第三极。首先，相关数据显示，2023年全球65.7%的基础模型选择开源模式，Llama系列模型衍生出超3万个变体。开源社区的分布式开发特性，使得模型分支高速迭代升级，例如，欧盟《人工智能法案》从提案到修正耗时两年，法律修订周期与技术进化速度形成结构性错位。其次，哈贝马斯对工具理性的批判一定程度上反映着问题的本质。当技术开发者只关注主客体对立下如何高效实现目标，却忽视目标本身是否符合社会价值时，技术工具就可能异化为社会风险源。将如何正确行事等同于如何有效达成预定目标，悬置了何种目标值得追求的价值判断，在开源风险难以衡量的当下，此种价值判断的缺位更为棘手。现有原则（上文所述的主观非恶意与负责任发布）本质上属于工具理性范畴，无法应对AI系统的“价值负载”特性。对此，交往理性理论提供了范式转换的钥匙。真正的伦理共识无法通过单向的技术合规达成，而需在主体间的对话中构建。开源模型开发者、用户与社会公众通过真实性（如实披露模型训练数据与潜在风险）、正确性（遵守社会基本伦理规范）与真诚性（尊重不同群体的价值诉求）三重有效性要求的检验，共同锚定技术发展的价值坐标。因此，伦理应作为开源模型交际理性内涵下责任减免考量的重要一环。

关于人工智能伦理为何的问题，联合国、各国政府、社会组织、企业等已给出了诸多方案。构建基于伦理共识的最小行动公约至关重要，共识并非价值立场的妥协，而是各方主体对话下淬炼出的人类共同价值观念。根据所确定的伦理内涵划定伦理红线，构建人工智能伦理的“防火墙”机制。通过风险分级建立负面清单的刚性约束体系，为开源模型的责任减免划定不可逾越的禁区。其核心逻辑在于以否定性规则排除技术应用中不可逆的伦理灾难，而非对创新可能性进行全景式规划，以最低限度的规则共识，换取技术民主化的最大可能性。

（三）开源人工智能责任减免的具体内容

开源人工智能模型的责任减免制度需贯穿行政监管与司法裁判的双重维度，构建“合规松绑—有效抗辩”的法治化实施路径。在行政合规层面，通过分级监管框架实现合规义务豁免与负责任践行的精准适配；在民事司法层面，基于负责任证据表征实现个案责任减免。

第一，针对开源人工智能模型的合规义务减免，应当建立分级监管框架。首先，在基础性义务层面，鉴于开源模型的代码透明性与社区监督特性，应当免除其算法备案与强制性安全评估要求。同步推行“自愿评估—豁免激励”机制，对主动开展第三方技术伦理审查的开发者赋予监管责任豁免，未参与者在非关键领域适用监管标准放宽政策。其次，开源模型因其技术特性天然满足透明度要求，应直接豁免算法解释、技术文档备案等程序性义务。对于关键行业应用的开源模型单独设置必要的监管要求，以在激励创新的同时守住安全底线。此外，在数据治理层面，开源模型开发者使用公开数据集时，可基于数据来源的合法性主张“合理期待豁免”，免除对数据主体的二次审查义务。最后，个人信息保护影响评估应通过标准化自检工具替代个案化深度评估，保留基本合规框架但大幅降低执行成本，从而减轻开源模型开发者负担。

第二，在民事司法裁判中解决开源有关争议时，应特别考量开源模型固有的技术属性和创新价值。法院需充分考量开源模型非营利性、技术共享性及社区协作性等本质特征，避免将商业模型的责任认定逻辑简单移植至开源场景。当开源模型开发者已履行负责任发布、风险提示等基础义务时，其技术贡献的非营利性和利他属性应作为过错认定的关键减责因素。对模型传播引发的下游损害，应重点审查开发者对损害结果的控制力边界，若损害源自不可预见的恶意使用或二次开发，则需阻断责任链条向原始开发者的不当延伸。司法裁量应建立“技术扩散不可逆”的认知前提，避免将开源生态的协作风险简单归咎于技术提供者。个案审理需嵌入利益衡量方法论，通过比例原则校准技术创新的社会效益与个体权益保护需求。在保障基本权利救济的前提下，避免严苛归责对开源协作生态产生寒蝉效应。司法实践宜探索建立开源技术动态责任认定框架，将技术民主化进程中的试错成本纳入法律评价体系，实现技术创新空间与权益保护需求的法治化调和。

结语

开源责任减免与欧盟人工智能法下的开源豁免的表面含义虽近似，却承载着不同的价值导向，前者如同培育森林的生态法则，后者更像是划定围栏的工程图纸。开源模型责任减免并非止于价值选择的产物，而是开源技术协作本质催生的必然规则；其制度设计并不是一味地为模型开发者开脱，而是对“负责任开源”理念的价值塑造；其治理目标并非简单划分权责边界，而是为技术创新划出自由与责任的适应性边界。在国际竞争语境下，构建适配开源模式的责任框架，本质上是通过制度创新为本土开源生态发展保驾护航。这种开放包容的姿态，既体现对技术发展规律的深刻认知，也彰显了我国在科技发展领域的大国担当。开源模型责任减免势必会带来立法技术层面的考验，但作为促进技术创新与风险管控平衡的关键制度安排，其推进实施已成为人工智能治理体系现代化进程中的关键选择。