【摘要】智能体技术应用的发展带动了相关领域的细分技术创新应用，以提炼职业专业技能为名义的Skill应用便是典型代表。Skill应用本质上是一种更加专业化、可复用的功能模块，能够让智能体完成更为精细化的工作任务。然而，以自然人姓名命名的Skill出现在开源社区，并标榜将自然人技能蒸馏为固定工作流。此时，开源行为作为一种技术创新活动，能否作为这类Skill应用侵权的违法阻却事由或狭义免责事由存在显著分歧。在侵权行为构成要件层面，开源要素并不属于《个人信息保护法》所规定的“人力资源管理所必需”“合理范围处理已合法公开的个人信息”或者“维护公共利益”等法定的合法事由。在侵权责任免责事由层面，开源要素也不属于《民法典》所规定的狭义免责事由，因为开源创新不应当以损害人格尊严和人格权益为前提。但是，这种“双重否定”并不会限制开源活动的内在创新动机，而是需要在法律适用过程中为开源项目发布者增设特定的责任减免事由，包括是否在开源项目中明确说明对个人信息已采取必要技术保护措施、判断开源项目是否包含禁止协作者上传侵权内容。至于开源项目的协作者和开源社区管理者，因其特殊的法律地位并不对开源Skill应用承担直接侵权责任。
【关键字】智能体；开源；Skill应用；人格蒸馏；免责事由
一、问题的提出
在OpenClaw项目开源之后，AI产业开始进入智能体时代。各类基于该开源项目的智能体应用持续涌现，定制化、专业化的信息服务再度改变了现有的生产方式。特别是在软件开发等领域，智能体应用高效率的代码编写功能使得软件开发活动开始出现“根据开发者的个性化需求短时间内生成匹配软件应用”的发展苗头。不过，智能体应用创新并非无根浮萍，而是建立在能够充分体现特定领域专业知识技能的高质量训练数据基础之上。智能体的技术优势之一在于本地化部署和便捷化加载外部知识库，进而同时满足用户网络安全和个性化服务的双重目标。为了更好地发挥这一技术优势，以自然人个体的办公数据、音视频文件等为训练数据的Skill应用也随之产生。这类技术应用通过蒸馏自然人的行为数据，让智能体模拟该自然人的行为方式生成特定内容，故而也被部分学者称为AI“人格化”服务。
Skill应用的出现极大地提升了智能体在处理特定业务领域工作任务的专业程度和准确性，但这种基于自然人行为数据的技术应用方式却也存在一系列法律争议，最为典型的法律问题便是未经他人允许直接蒸馏他人的行为数据，并以“同事的Skill”标榜其功能是模仿他人业务行为，是否构成对人格权益的侵害。更重要的是，当下的Skill技术创新应用多是以开源项目呈现，而非成熟的商业模式。那么，这又会产生更深层的法律问题：以技术协作创作为目的的开源活动，能否成为Skill应用侵害人格权的阻却事由，以及项目发布者、参与者是否应当对此承担相应的侵权责任？尽管在司法实践中，尚未出现开源Skill相关的代表性案例，但这并不代表该问题不具有任何实践意义或理论价值，因为技术创新过程不能以牺牲人格尊严和人格权益为代价。因此，该问题的复杂性表现为，开源活动本身是以自发性技术创新为导向，如何权衡开源创新与人格权益保护成为该问题需要解决的法律价值顺位问题。进一步而言，该问题的解决可以拆解三个逐层递进的子问题：第一，Skill应用侵权究竟对人格权益存在何种程度的影响，这直接影响到如何评估和权衡开源创新自由与人格权益保护；第二，倘若Skill应用构成侵权行为时，开源活动是否属于可以免除赔偿责任的合法依据或权利保护例外，这决定了开源项目方、参与者是否应当对此承担侵权责任；第三，倘若Skill应用构成侵权时，开源项目发布者、参与者以及开源社区管理者之间究竟应当如何承担侵权责任。
二、开源Skill应用侵权的核心概念分析
Skill应用侵权问题的解决首先需要对“Skill应用”“开源”等核心概念及其相关技术原理、法律特征进行全面解释，进而区分该类AI应用侵权与司法实践中“AI换脸侵权”“AI生成侵权信息”等侵权事实存在何种区别。特别是在涉及开源要素时，Skill应用侵权还需要考量技术创新自由与个体权益保护之间究竟应当以何种方式平衡，此时核心概念的法学解释显得尤为重要。
（一）Skill应用的技术特征与运行环节
“Colleague Skill”等开源项目的最初目的是将人类解决问题的经验予以重复利用，本质上是AI智能体技术架构的再调整。大模型本身的大体量、高算力消耗量等特征决定了其商业化应用方式需要重点解决轻量化配置部署、快速响应等关键问题，而Skill应用以外载数据库的形式能够有效兼顾输出结果专业性、准确性和轻量化配置的多重目标。并且，在大模型调用不同Skill应用时，并非同时调用所有类型的Skill，而是以渐进式披露的方式让智能体在需要应用这些知识数据的时候进行调用。因此，Skill应用属于提示词和工作流程的组合体。以公司采用Skill技术应用模拟员工的工作方式为例，在该场景中，Skill技术应用并不能自主代替员工从事具有创造性的工作内容，只能继续模仿已标准化的工作流程。此外，能够证明Skill技术应用仅是标准化工作流程的重复者的另一个证据便是，为了应对公司强制员工上交自己的工作Skill，员工完全可以在Skill内部加入大量正确的废话等方式设置反蒸馏陷阱。倘若Skill技术应用确实能够模拟员工在个案情况复杂时的决策处理能力，那么这些反蒸馏陷阱不应当影响智能体的生成内容。因此，Skill应用的数据来源除了已公开的个人信息外，还包括企业对员工业务行为数据的收集和汇总。
理清Skill应用的功能定位与技术环节是确认Skill应用方式是否构成侵权行为的现实依据。简单点说，Skill应用是将复杂的用户指令实现标准化、流程化处理，使得用户不必在执行同类工作任务时重复输入大量的具体指令，仅需输入特定业务场景的特定需求即可。举个例子，在财务核算业务场景中，若使用未加载Skill的智能体，可能每次都需要用户重新输入相关的会计准则，而且如果用户在输入过长的工作任务要求时，还可能因技术缺陷等原因导致智能体无法继续遵循先前的用户指令。但是，若加载了Skill应用，智能体则可以根据财会人员的用户指令，调用Skill应用的内置数据并自动执行整个财务核算流程，无须财务人员根据输出内容再不停地校对、调整相应的输入指令。Skill应用的技术核心是为智能体提供专业程度高、准确性强、规范流程清晰的训练数据，简化用户频繁输入相同内容的指令。Skill应用相当于把一个完整的工作流程制作成一个机器可读的工作模板。因此，Skill应用所涉及的业务活动可以被视为一种较为特殊的数据处理活动。这里的特殊性是指，数据处理的目的并不是为了识别特定自然人或者确认特定自然人的身份，而是将数据背后自然人的工作思路、工作习惯和工作方式予以提炼和总结，形成固定的工作流程。
当然，仅仅是将Skill应用的功能定位简化为模板化、标准化的用户输入指令并不足以更为全面地理解由此产生的侵权纠纷。因为Skill应用的相关侵权纠纷，除了功能定位层面可能导致的知识产权纠纷、劳动者权益纠纷外，还包括Skill应用初始环节的数据权益纠纷。在技术环节上，Skill应用功能的实现依赖自然人的行为数据资源。从目前Github上的开源项目来看，所谓的蒸馏同事技能实际上是将同事以往的工作文档、工作流程、音视频文件进行处理，提炼出其中的核心工作流程。因此，Skill应用不能简单等同于复刻同事的数字人，而应当理解为工作经验的流程化提炼。进一步而言，Skill应用充其量只能让智能体模仿同事的表达方式，但无法模仿同事的思维范式做出相应的自主决策。并且，从“Colleague Skill”的开源项目内容来看，Skill应用主要包括提示词、模板化工作流等核心组成部分，其本身并不直接涉及利用训练数据进行大模型训练，而是将自然人的行为数据进行归集、整理和分类，交由智能体后续学习。各种“同事的Skill”之所以能够呈现模仿特定自然人工作的外部功能特征，是因为开源项目本身设置了智能体读取其中数据的基本规则。比如，部分“同事的Skill”会将同事的行为方式划分为公司行为规范、职务识别、表达风格、决策习惯、人际活动方式等五个维度的数据，智能体按照Skill应用预设的运行规则，逐次访问这些数据，进而做出相应的行为方式模拟结果。
（二）开源的运行机制与法律性质
Skill应用人格权侵权的复杂性与开源活动密不可分。开源是指计算机软件领域中将软件的源代码置于公开传播状态，允许任何主体在遵守预先设定之许可证条款的基础上，自由获取、使用、修改乃至再次分发该软件的一种技术开发与权利许可模式。其核心运作机制在于，通过公开底层技术逻辑，消解闭源模式下技术黑箱的信息壁垒，使不同地域、不同背景的开发者得以相互检验代码质量、修正程序错误并叠加创新功能。传统闭源软件的开发遵循层级化、封闭化的生产流程，权利人以商业秘密或著作权独占性保护为依托，通过技术壁垒维持其竞争优势。相对地，开源行为颠覆了这一封闭范式，转而依托网络化的社区平台，如以Github为代表的分布式版本托管系统，建立起一套透明化、并行化的共创机制，与开源协议等要素“共同构成并推动开源生态高效运行”。在该机制中，项目管理者创建代码仓库并发布初始版本，参与者通过复制分支、提交修改、发起拉取请求的流程，贡献其智力成果。开源贡献者虽无法直接修改开源项目，但项目管理人经审核可将该修改内容纳入正式版本，从而形成新一轮创新迭代。同时，其附随的许可证体系，无论是GPL这类强调传染性的著佐权（Copyleft）许可证，抑或MIT、Apache等宽松型许可证，本质上均是一套约定代码使用、修改与分发条件的格式化合同，是开源共同体从自发无序走向合作自治的规范基础。由此可见，开源行为并非简单的源代码披露，而是一套集技术民主、合同规范与社群治理于一体的复合型社会实践活动。
究其本质，开源活动乃是一种技术民主理念支配下的自主创新活动。软件开发者面对复杂多变的业务需求，若重复开发相同的底层功能模块，无异于社会资源的巨大浪费。开源项目通过将基础代码公之于众，吸引分散在不同组织、不同地域的开发者基于共同的兴趣与目标参与协作，每一位贡献者都在公共代码库的基础上叠加自身独特的改进，从而实现集体智慧的累积性增长。这种分布式创新模式并非依靠层级权威的指令来推进，而是依靠自愿参与和同行评议来维系其代码质量与社区活跃度，参与者的数量越多，代码被审查、测试与完善的机会越多，技术创新涌现的速度便越快。开源由此形成了一种正向激励的循环：开放吸引贡献，贡献提升质量，质量赢得声誉，声誉又反过来吸引更多的开放与贡献。正是基于此种技术民主化、创新协同化的制度优势，开源在AI时代表现出日益突出的基础设施属性，大量AI基础模型与开发框架以开源方式发布，降低了技术创新的准入门槛，使技术创新进入“开放进化”。
开源活动尽管呈现出去中心化的组织表象，但其治理实践表明，开源社区的运营者并非处于完全失控的放任状态。相反，成熟的开源社区通常建立起一定程度的层级化管理机制，项目管理人或核心维护者拥有对代码合并、功能方向与社区规范的最终决定权。并且，对于违规的开源行为，开源社区更倾向通过曝光指责等方式给予其行业内负面评价。在涉及侵权问题的处置上，开源社区运营者有能力且事实上会根据相关国内法，对涉嫌侵权的开源项目采取下架、删除或限制访问等处置措施。例如，当某一开源项目被证实包含侵犯他人著作权、商业秘密或人格权益的内容时，代码托管平台在收到权利人的有效通知后，通常会依据其平台政策与相关法律规定，对该项目进行移除处理。这表明，免费开放仅仅是开源活动的技术表象，其法律特征并不能简单等同于代码进入公有领域或当然豁免一切法律责任。即便是常见的“技术发展限制”这类免责事由，“也不能成为‘无限’免责事由”。从侵权责任的角度审视，开源项目发布方将含有侵权内容的代码或模型首次上传至公开平台的行为，在特定情形下或许可以被理解为一种基于技术创新目的的初次侵权责任免责事由。所谓初次侵权责任免责事由，是指在侵权行为的首次发生阶段，鉴于法律保护技术创新、促进信息自由流通的政策考量，在权利人未明确反对或未提出有效证据的情况下，对于开源项目发布方的侵权行为予以暂时性的责任豁免。一旦开源社区运营者或权利人明确反对，并要求移除相关侵权内容，而项目发布方未能提出相反证据证明其行为具有合法性基础时，开源的免责功能便应即时终止，后续的传播与使用行为不再享有免责的可能。这是由于开源社区运营者的下架行为与权利人的明确反对，已从事实上打破了技术创新与权益保护之间的初始平衡状态。
（三）研究对象“Skill应用侵权”的内涵限定
“大前提—小前提—结论”的推理三段论可谓是法律适用过程中最核心的逻辑主线，这也决定了基础概念界定、研究对象解释在国内法学研究中的重要地位。同样地，Skill应用侵权风险这一研究命题本身具有一定程度的不确定性。在开源实践过程中，一个开源项目的侵权风险发生过程大多会涉及用于制作该开源项目的技术工具、该开源项目上传的开源社区公共代码仓库、直接使用开源项目的用户以及基于Skill应用生成并传播的具体内容。Skill应用侵权风险同样也涉及这些环节，但从社会实践来看，社会公众普遍担忧和质疑的是，以开源形式存在的Skill应用是否构成对自然人人格尊严或者人格权益的贬损或侵害。
其一，用于生成Skill的通用开源工具并不存在所谓的侵权风险。“技术工具侵权”和“使用者利用技术工具实施侵权行为”实属两个不同概念。前者主要强调的是技术工具本身就已经违反了法律禁止性规定或构成对他人合法权益的侵害，后者则强调的是侵权风险来自该技术工具的使用者。用于生成Skill应用的开源通用工具属于一种纯粹的技术工具，这种技术工具并不是以生成违法应用或侵权应用为直接目的。例如，book-to-skill这一开源项目也是以生成Skill应用为目标，只不过该目标是把书籍、文档等繁冗资料转换为结构化的Skill。其生成的Skill应用并不是复制书籍，而是一个关键知识点的提取器。并且该项目明确注明“永远不复制原文”，这也是为了避免构成对他人著作权的侵害。类比来说，Word软件能够“制作”各种文本资料，这些文本资料可能包括违法内容，但法律显然不可能直接认定Word软件存在侵权风险，因为该软件仅仅只是重复生成同类信息，并不具备直接的违法性。倘若以间接侵权的形式追究该类通用开源工具提供者的法律责任，显然无法证明工具提供者具有主观上的帮助或者教唆意图。
其二，Skill开源项目上传至开源社区的公共代码仓库属于Skill应用侵权风险的具体指向对象。Skill应用侵权风险及其责任认定之所以存在较大分歧，是因为开源项目的发布与参与协作本身属于一种技术社群的自发创新活动，直接将该类活动视为侵权行为会从根本上否定开源活动的正当性。从开源的实际效果来看，开源社区及其托管的公共代码仓库面向不特定的社会公众，并且后续的开源项目协作者也会持续参与Skill应用的修改和优化活动，对人格权益的侵害实际上处于相当不可控状态。此外，在开源项目这一场景下讨论Skill应用侵权风险问题本身也是与直接制作Skill应用行为的侵权风险予以区分。一般而言，如果是为了个人兴趣爱好、科学研究等目的制作Skill应用，并且不存在向不特定社会公众传播的情况，那么这类行为并不进入侵权法的讨论范畴。但是，如果行为人以对外销售或传播为直接目的，制作了侵害他人个人权益的Skill应用，只需要按照传统侵权法理论解决即可，并不具备专门讨论的必要性。
其三，Skill应用生成并传播的具体内容属于Skill应用侵权损害结果范畴，并不涉及侵权责任成立与否。并且，在人格权保护领域，对人格权益的损害程度只是损害赔偿责任的考量要素，而不是侵权行为的构成要件。在侵权行为构成要件层面，损害结果的判断重心是有无损害，而不是这个损害结果具体表现为何种情况。在实践中，Skill应用侵害人格权益主要表现为未经许可或者缺乏合法事由，如未经同事单独同意，把同事的工作行为数据乃至其他敏感个人信息上传至Skill应用中。
因此，开源Skill应用的人格权侵权风险与Skill应用侵权风险两个研究议题的重心并不完全一致，前者侧重的是开源要素对Skill应用人格权侵权责任认定的影响方式，后者则是侧重Skill应用本身侵权时制作者、传播者的侵权责任认定。本文所讨论的Skill应用侵权风险主要限缩于将Skill应用作为开源项目并发布至开源社区，故而在论证开源Skill应用人格权侵权问题时，需要回应两个层面的子问题：先是明确开源Skill应用是否构成人格权侵权，后是明确开源要素对开源Skill应用侵权责任承担的具体影响方式。
三、开源Skill应用的人格权侵权行为认定
在实践中，开源Skill应用的人格权侵权主要存在两种类型：一是Skill应用的数据处理环节以非合理方式处理他人已公开个人信息、员工业务行为数据等特殊个人信息；二是开源发布者或协作者未经权利人同意，擅自将包含他人肖像、声音的音视频数据化处理并用于Skill应用制作。因此，在判断开源Skill应用是否存在人格权侵权事实时，则需要分别从个人信息权益和其他具体人格权益两个角度分别讨论。
（一）开源Skill应用对个人信息权益的侵权认定
在现有的开源项目中，针对当下企业名人等社会公众人物，出现了“名人的Skill”，甚至法学教授也被蒸馏做成以其姓名命名的Skill。需要指出的是，这种开源活动本身更多地表现为一种技术创新尝试，“名人的Skill”应用只能在有限范围内复现名人具有重复性特征的行为方式和语言表达方式，并不能将特定名人的技能实现数字化提炼。所谓的复刻特定自然人工作技能的说法不过是“名人的Skill”的技术概念噱头，至少在短期内无法实现真正意义上的工作技能数字化留存。所以，这种非以识别特定自然人为目的的数据处理活动也引发了其是否构成侵犯个人信息权益的较大分歧。有关“同事的Skill”相关应用是否构成侵犯个人信息权益，则需要回应“是否涉及个人信息”以及“个人信息获取方式”两个层面的核心问题。
就第一个层面而言，判断“同事的Skill”是否涉及个人信息处理活动，关键在于辨析该类应用所处理的数据是否具有可识别性，能否与特定自然人建立起对应关系。从技术实践来看，多数以职场协作为导向的Skill应用，其设计初衷并非复刻某一个特定的个人，而是提炼某一类岗位或某一项职业技能中具有普遍适用性的标准化操作流程。换言之，这类Skill应用所追求的，是将散见于多位从业者日常工作记录中的共性经验予以归纳整合，形成可供智能体重复调用的工作模板。在此过程中，数据所指向的是“如何完成某项任务”的抽象方法，而非“谁完成了这项任务”的主体特征。因此，在Skill应用的开发过程中，开发者会有意识地剔除数据中可能关联到特定个人的身份标识信息，仅保留与工作任务本身相关的纯粹技术性内容。此种经过技术处理、使其不再具有识别特定自然人可能性的数据，便落入《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称“《个人信息保护法》”）所界定的匿名化信息范畴。依据《个人信息保护法》第4条之规定，匿名化处理后的信息不属于个人信息，其后续的处理活动亦不适用该法。
不过，也有学者认为AI的技术发展削弱匿名化的保护作用，存在突破匿名化和去标识化技术防线的安全风险，当Skill应用以特定名人为处理对象时，情形则截然不同。这类应用需要采集该自然人的音视频资料、公开发表的言论文本以及其他能够关联到其本人的行为数据，并从中提取其语言风格、表达习惯乃至决策模式等高度人格化的特征要素。此种处理活动的每一个环节，无论是数据的采集、存储、分析，还是最终生成能够模拟该名人行为方式的Skill应用并向公众开源，都围绕着一个已被清晰识别的特定自然人展开，其所涉数据显然处于《个人信息保护法》的调整范围，“属于‘超出合理范围以至于对个人权益有重大影响’的情形，理应取得个人同意”。即便这些名人Skill应用所利用的是该自然人自行公开或通过其他合法渠道公开的个人信息，也不能当然地认为处理行为已取得合法性基础。《个人信息保护法》第13条确实将处理个人自行公开或者其他已合法公开的个人信息列为个人信息处理的法定情形之一，并允许在合理的范围内实施处理行为，但这并非一项无条件的豁免。立法者在设置此项规定时，其规范意旨在于保障数据处理者对已进入公共领域的信息享有合理的获取与利用空间，而非授予任何主体对他人已公开个人信息进行任意商业化开发或人格特征数字化的无限权利。将他人已公开的个人信息大规模收集后，用于训练一个以模仿该自然人为目的并将其命名为“某某的Skill”对外发布的开源项目，其处理目的与方式已远远超出了一般公众对信息合理使用的合理预期，不仅涉及对该自然人姓名权、肖像权的商业化利用，更可能使其陷入人格被物化的技术滥用风险。因此，这种以开源为名将他人公开信息转化为Skill应用的行为，难以被解释为《个人信息保护法》第13条所允许的在合理范围内处理已公开个人信息。
就第二个层面而言，Skill应用所使用的个人信息来源合法性同样存有异议。实践中，部分企业正在积极尝试将员工的日常工作内容、即时通讯聊天记录、邮件往来乃至工作系统中的操作日志等数据，投入用于研发内部使用的Skill应用。在此种模式下，企业通常主张的数据获取合法性基础是员工的同意。企业可能通过修订内部管理制度、在劳动合同中增设专门条款，或者要求员工签署概括性的数据授权协议，使数据处理行为在外观上满足《个人信息保护法》关于取得个人同意的形式要件。然而，当员工面对用人单位提出的将日常工作数据投入Skill应用开发的要求时，员工往往面临拒绝授权会影响绩效评估、晋升机会甚至劳动关系的存续等隐形压力。这种在不平等关系下作出的、缺乏充分替代性选择的同意，本质上是一种变相的强制性授权，缺乏相应的民主程序，并不构成《个人信息保护法》所规定的“同意”。作为用人单位的企业或许能够基于劳动关系的存在，主张对员工在工作时间、利用单位设备所产出的职务成果享有数据财产权益，但这绝不意味着企业可以当然地、不受限制地获取和使用员工在工作过程中产生的所有数据。以工作聊天记录为例，其中既可能包含纯粹的业务沟通内容，也可能夹杂着员工之间关于个人生活的私密交流，甚至可能涉及第三人的个人信息。如若企业采集和处理这些数据时不对数据的性质、内容予以区分，极易侵入员工个人的私密空间。即便在业务沟通部分，员工在特定语境下使用的语言表达方式、沟通话术乃至决策直觉，在未被固定为标准化工作数据之前，本身就属于其个人职业素养与认知能力的有机组成部分，并不当然可以因劳动关系转化为企业的数据财产。因此，企业在未对数据进行严格分类、清洗和去标识化处理的前提下，将员工的聊天记录、音视频资料等不同类型数据一并用于Skill应用制作，显然存在构成侵害员工个人信息的可能性。
（二）开源Skill应用对其他人格权益的侵权认定
Skill应用不仅可能在数据处理环节涉及个人信息侵权，其外在的呈现方式与内部的运作机制还可能构成对肖像权、隐私权乃至一般人格权等其他人格权益的侵害。在侵害肖像权方面，Skill应用的侵权问题集中体现在对他人肖像的未经许可的数据化处理与后续的不可控传播。更确切地说，并不是Skill应用本身侵害肖像权，而是Skill应用的研发过程构成肖像权侵权。特别是以模仿特定名人为目的的Skill应用，其开发过程往往需要采集并处理包含该名人面部特征、体态动作在内的音视频资料。这种采集行为本身，若未取得肖像权人的明确授权，便已构成对肖像制作权的侵害。即便开源发布者声称未将原始肖像数据直接载入Skill应用，但通过技术手段提取并编码的、能够再现权利人面部形象的数字特征参数，实质上仍可被视作肖像的数字化转化形式，属于《中华人民共和国民法典》（以下简称“《民法典》”）第1019条所规定的制作肖像的行为范畴。此类Skill应用以开源方式发布后，任何不特定的第三方均可自由下载、部署甚至进一步修改该应用，肖像权侵权风险也将处于持续不可控状态。这种去中心化的、难以追索的传播方式，使得对肖像的后续使用完全脱离了权利人的控制范围。
在侵害隐私权方面，Skill应用的侵权问题则表现为数据挖掘技术可能揭示被隐藏的个人私密空间、私密活动乃至私密信息。在开源Skill应用的开发中，开发者用以训练模型的数据可能来自多种渠道。一些看似无关紧要的非私密信息，在经由AI强大的关联分析与深度挖掘后，可能被揭示出隐藏其后的私密事实。日常工作文档中频繁出现的地点信息，在经过算法提炼后可能暴露员工的生活轨迹或健康就医习惯。隐私权的核心在于保护个人不愿为他人知晓的私密空间、私密活动与私密信息，用人单位仅有权了解与劳动合同直接相关的劳动者个人信息，前述经过技术加工后显现的私密信息属于隐私权的保护客体。当此类被挖掘或重组而成的私密信息被固化于Skill应用中并向公众开源时，其造成的侵害程度将远甚于传统的隐私泄露。开源活动使得任何获取该应用的人都可以轻易查询和利用这些已被提炼出的私密信息，权利的救济将面临侵权主体众多、传播链条难以追溯的困境，这也与隐私权保护所强调的保障隐私的私密性相悖。开发者在这种情境下，几乎无法证明其已就全部潜在的、可能被挖掘出的私密信息获得了每一位相关权利人在充分知情基础上的明确同意，也难以援引《民法典》第1033条的免责规定。
就一般人格权而言，Skill应用的侵权问题常与技术概念营销炒作密切相关。以“某某的Skill”命名并在网络空间传播的行为，其本身即是对个人人格尊严的一种冒犯。它所传达的核心信息是，一个活生生的人，其经年累月通过学习、实践、反思所内化而成的职业素养、行为模式和思维习惯，可以被轻易地解构为一系列可供机器执行的固定步骤，并被任何人以近乎免费的成本复制和使用。这种将人贬损为一种可供随时替换的生产工具的行为，实质上是对自然人法律主体地位的根本性否定。《民法典》将人格尊严置于人格权编的首位，实质确认了任何自然人都应当被当作具有自主意识、不可被物化的独立法律主体予以尊重，而非仅作为一种实现他人目的的工具或手段。当一个人的职业技能被提炼成一个以自己名字命名的Skill应用时，其在社会交往中的独特性和不可替代性便被技术手段所弱化，其所感受到的将不仅仅是焦虑或不安，还包括被数据化的挫败感，因为其作为人的完整形象已被简化为一套冰冷的工作流程。这种侵害是任何基于技术创新或公共利益的主张都无法正当化的，颠倒了自然人与技术的主客体地位。
四、开源Skill应用侵权责任的免责事由分析
在明确Skill应用存在人格权侵权事实后，接下来需要探讨的是开源要素对开源发布者、协作者的侵权责任承担方式有何影响。一概要求开源发布者、协作者承担侵权责任，显然会抑制开源社区的创新活力，但一概免责又会使得自然人人格权益无法得到保障。因此，需要从民法上狭义免责事由的适用逻辑出发，判断何种情况可以免予全部或部分侵权责任。
（一）我国民法中侵权责任免责事由的体系构造
在责任承担环节，还需要考量开源要素是否构成狭义上的免责事由，这会使得开源发布者、协作者免于承担侵权责任。因此，有必要对我国现行立法中的免责事由进行系统性梳理。有学者认为我国民法中的侵权责任免责事由实际上是“5.3.4”的构造体系，即由总则编规定、侵权责任编一般规定、特殊侵权责任规定、人格权编规定和特别法规定组成的五重结构，分为通用免责事由、专用免责事由和具体免责事由三种基本类型，并适用四种不同的范围。也有学者结合《民法典》第506条和第497条，将免责条款区分为一般免责条款和格式免责条款。诚然，学界主流观点仍倾向于以“一般”与“特殊”来界分免责事由的适用范围：前者多规定于总则编与侵权责任编的一般规定中，后者则散见于侵权责任编的特殊侵权行为各章以及人格权编的相关条文。但较之于传统理论中“一般免责事由—特殊免责事由”的二元划分，“通用—专用—具体”的类型化框架反而更加契合民法体系下免责事由逐层细化的限定逻辑，并且，针对人脸识别等新型数字技术时，也方便按照此种逻辑延伸免责事由的具体内容，如应对突发公共卫生事件等。
《民法典》总则编确立了不可抗力、正当防卫、紧急避险等通用免责事由。其中，不可抗力免责原则要求损害的发生系不能预见、不能避免且不能克服的客观情况所致，本质上切断的是行为与损害结果之间的因果关系归责链条；正当防卫与紧急避险则以行为的合法性与避险性为免责基础，系对违法性要件的直接否定。与此相应，《民法典》侵权责任编在一般规定（第1174条至第1177条）中确立了受害人故意、第三人原因、自甘风险、自助行为等专用免责事由，它们分别以受害人自陷风险、他人行为介入因果关系以及私力救济的合法界限为免责基础，从而更具体地回应了侵权行为发生过程中可能出现的外部因素介入问题。然而，上述规则的预设场景均以传统的、物理世界中可清晰识别主体与因果关系的民事法律关系为基础，这也导致“现行法中的免责事由是否适配生成式人工智能技术侵权情形需要进行细化解释与适当反思”。以受害人故意免责为例，最常见的免责事由条款便是“损害是因受害人故意造成的，行为人不承担责任”，其适用需要以受害人能够认识自己行为的性质与后果，并在追求损害后果发生的主观状态下实施行为为前提，德国民法的侵权责任免除与减轻也是以受害人自身过错为核心。在AI技术广泛应用的背景下，使用者对技术运行机制的认识可能并不足以达到“明知故犯”的心理状态，技术开发者也可能通过诱导性设计模糊使用者的风险判断力，致使纯粹适用这一规则可能产生不公正的结果。同样，第三人原因免责事由的适用，也需要区分是第三人行为还是算法自身缺陷导致了损害。在算法运行不透明、多主体参与致使因果关系链条错综复杂的现实情境下，寄希望于以传统免责事由体系来解决AI侵权中的责任减免问题，显然已力有不逮。因此，试图论证开源活动等新兴技术行为能否构成侵权免责事由时，关注的重点就应当从总则编的通用事由与侵权责任编的专用事由，转移至特殊侵权责任的具体免责事由部分，因为唯有在具体的技术应用场景和特定侵权类型中，才能针对不同领域的技术风险与社会价值，作出精确而恰当的免责安排。
特殊侵权责任的具体免责事由涵盖网络侵权责任、医疗损害责任、高度危险责任、饲养动物损害责任以及侵害人格权的侵权责任等诸多领域，各自回应了特定社会活动中的风险配置需求。例如，在网络侵权责任中，《民法典》第1195条至第1197条规定的“通知—删除规则”，实际上是以网络服务提供者在接到权利人通知后及时采取删除、屏蔽、断开链接等必要措施为前置条件，为网络服务提供者设定了一种附条件的免责机制。在医疗损害责任中，《民法典》第1224条列举了三项免责事由，即患者或其近亲属不配合符合诊疗规范的诊疗、医务人员在紧急情况下已尽到合理诊疗义务，以及限于当时的医疗水平难以诊疗，其所蕴含的免责逻辑是对医学风险可预见性与可控性的严格限定。但是，在科技创新的时代背景下，当前司法实践中争议最为突出的侵权纠纷领域之一，是AI应用对人格权的侵害，既包括侵害个人信息权益，也包括侵害肖像权、名誉权、隐私权等其他人格权益。AI系统开发与应用的全生命周期，从数据收集、算法训练到生成内容，均涉及对人格权保护边界的持续冲击。例如，大模型训练需要大量数据的“投喂”，而数据的收集和使用可能构成对个人信息权益的侵害；生成式AI输出的虚假或不实内容，则可能侵害他人的名誉权。正因如此，在法律解释与适用层面，AI应用侵权责任的免责事由讨论，需要对《民法典》既有的免责事由内容进行延伸。
（二）开源要素作为狭义免责事由的观点分歧
当AI的开发模式以开源为依托时，前述侵权免责事由的讨论又会陷入新的空白。开源运动是通过开放源代码、自由分发和协作开发，来打破技术垄断、促进软件创新、降低社会成本。在AI领域，开源模型和开源工具的兴起，正在深刻改变技术研发方式与市场竞争格局，使中小企业、学术机构和个人开发者都能在成熟的大型基础模型上进行二次开发与微调，创造出面向特定领域的诸如“同事的Skill”等创新应用。这一模式天然地契合了学界主流观点有关建构AI试点创新的制度期待。然而，开源与AI这两大要素叠加之后，能否成为既有侵权免责事由体系的延伸内容，抑或需要创设全新的规则，学界迟迟未能达成共识。将开源与免责直接挂钩的观点，面临着法理上的根本性悖论：开源只是改变了技术成果的供给方式与授权模式，并没有也不可能改变行为人因过错侵害他人民事权益而应当承担责任的侵权法一般原则。《民法典》没有直接规定开源为免责事由，就意味着将其视为免责事由的讨论，必须在现行规范体系中寻找解释论上的可能性。譬如，服务提供者以免费开源的方式提供代码或模型，是否能落入《民法典》关于“产品责任”或“服务侵权”的免责范畴？在何种条件下，开源社区中贡献者的行为可以被界定为不构成侵权责任的行为？这一切都处于初期的理论探索阶段。就此而言，开源与AI的结合，不仅没有给出免责事由的现成答案，反而提出了一个棘手的难题：在一个以大规模协作、分布式创新为特征的智能时代，侵权责任法如何在鼓励开源开放、促进技术向善的同时，构建起一个能够合理分配风险、有效救济损害的规范体系，使免责事由制度的内容延伸不至于偏离公平正义等核心立法目标。
支持以开源作为侵权责任免责的观点认为，以开源方式提供技术成果，本质上属于一种附条件的开放性免费使用行为，这种模式本身加速了信息流通，降低了社会创新的门槛。倘若法律对开源技术提供者施加等同于商业性、封闭性技术提供者的侵权责任，则无异于以巨额的潜在诉讼风险，打压开源社区的协作创新内在动力。
开源作为侵权责任免责的反对者认为，开源因为免费开放而豁免侵权责任之逻辑显然简化了侵权责任免责事由的法理基础，实践中的责任主体应当从使用者延伸至提供者、开发者。一项技术应用一旦流入市场，无论其最初是免费还是付费，只要其存在的缺陷或不法应用导致了对他人人格权、财产或人身的实际损害，该行为便落入了侵权法的评价范围。法律不能以“该技术是免费开源传播的”为由，就一概地免除其造成的损害赔偿。否则，必将造成一个荒谬的规范体系：一个商业公司修改一份开源代码并嵌入其销售的智能产品中，因产品缺陷致人损害，该公司可以“软件内核是开源”为由主张免责；个人开发者通过开源方式制作“同事的Skill”并在网络上广泛传播，造成受害者名誉权、肖像权、隐私权等人格权益的严重损害，却仍可主张其为“免费开源”项目的开源贡献者而不用承担任何责任，这从根本上违背了《民法典》将人格尊严和人身权益保护置于优先位阶的保护逻辑。
（三）开源行为无法作为Skill应用侵权责任的免责事由
将开源视为一种技术创新的自发活动，并试图以此证成其在侵权责任领域的免责效果，这一论证路径从根本上颠倒了法律价值的位阶秩序。反对者通常主张免费开放不等于当然免责，这种观点固然正确，但其未能触及问题的实质，即在人格权益保护与技术创新的法益衡量中，何者居于优先地位。《民法典》将人格权独立成编的体系安排，本身就是对这一问题最权威的立法回答。人格权独立成编，意味着自然人的生命、身体、健康、姓名、肖像、名誉、隐私以及个人信息等人格权益，不再是依附于财产法或侵权法的附属保护对象，而是获得了独立的、体系性的价值确认。这种编纂体例的选择，绝非立法技术上的偶然，而是蕴含着深刻的立法价值判断，即人的尊严居于民事权利体系的核心，是其他一切权利的逻辑起点与价值归宿。《民法典》第109条明确规定自然人的人身自由、人格尊严受法律保护，这不仅是宣示性条款，更是贯穿整部法典的价值纲领。人格尊严的保护，构成了对包括技术创新在内的所有社会活动的规范约束。技术创新从来不是目的本身，而是手段，是为了使人的生命更健康、身体更完整、名誉不受玷污、隐私得以守护、人格得以自由发展。当一项技术创新活动，无论以闭源还是开源的形式展开，其应用后果导致了对他人肖像、名誉、隐私等人格权益的实质性侵害时，这一活动就已经偏离了服务人类与社会的根本目的，丧失了法律确立的正当性基础。开源要素自始无法成为Skill应用侵权责任的免责事由，其法理根源不在于免费不等于免责这一形式逻辑，而在于人格权益保护在民法典体系中的优先顺位。技术创新必须以尊重人的尊严为前提，任何试图颠倒这一价值位阶的论证，都与我国民法的规范体系与价值精神相背离。
否认“开源”作为一般性免责事由，并非要扼杀开源社区的创新活力。从平衡开源创新和权益保护的角度来看，否定开源作为免责事由的可能性是为了避免开源行为成为所有侵权行为的避风港。相较于直接将开源本身作为免责事由，更合适的方式是，为开源项目设置单独的减免事由。在开源项目中，发布者通常会对项目内容进行具体说明，这时则可以根据说明内容为开源发布者设置相应的减免事由：一方面，判断开源项目是否说明对个人信息已采取必要技术保护措施。若发布者在开源项目中以显著方式注明，其Skill应用已采取《个人信息保护法》所要求的、不可逆的匿名化技术措施，确保处理后的信息无法被用于识别特定自然人，且该声明经技术验证属实。那么，即便后续协作者或使用者通过其他非标手段重新识别了个人，这一损害后果也应归责于破解匿名化的人，初始发布者则可因已尽到法定的技术安全保障义务而主张责任减免。另一方面，判断开源项目是否包含禁止协作者上传侵权内容。发布者若明确声明“本开源项目禁止任何协作者上传包含可识别个人信息的数据或模型”，则意味着其在社区自治层面设立了最低限度的行为规范。这本身即是对《民法典》第1195条“通知—删除”规则中服务提供者注意义务的主动内化与前置履行。一旦协作者违反此公示规则提交了侵权内容，发布者作为社区的初始管理者和规则制定者，其注意义务和过错程度将被大幅降低，从而成为一项重要的责任减免事由。
在开源生态体系中，开源Skill应用侵权还涉及开源协作者和开源社区运营者。开源协作者原则上不应承担直接的侵权责任。直接侵权要求行为人亲自实施了侵害他人绝对权的不法行为。在典型的开源协作场景下，协作者提交代码、优化功能模块，其参与行为是碎片化的、针对技术本身的。开源协作者（贡献者）是按照社区统一的规范性规则进行协作，其意图和直接作用的对象是项目代码仓库，而非具体的权利人。开源协作者的贡献与最终被他人滥用并生成侵权内容的结果之间欠缺了直接的因果关系，其主观状态是针对开源项目功能的改进，而非针对特定人格权的侵害。因此，只要协作者的代码贡献本身不违反项目的明示规则，且符合开源社区的通行惯例，其就不应为下游使用者或第三方的恶意滥用行为承担作为直接侵权人的法律责任。
开源社区运营者的角色更适宜被定性为“开源活动的场地提供者”和“代码仓库的托管者”，其责任基础应参照而非等同于网络服务提供者。社区运营者一般不参与具体Skill应用的实质内容制作，其核心功能是提供版本控制、代码托管和协作交流的平台，要求其对平台上所有开源项目的内部代码进行主动的、全面的合法性审查，在技术上不可行，在法律上也将摧毁开源协作的根基。与一般网络服务提供商在具有实际控制能力情况下承担侵权责任不同的是，社区运营者承担责任的前提是“知道或应当知道”显著侵权行为的存在，且未采取必要措施。这种“知道”的来源可以参照《民法典》第1195条，即收到权利人的有效通知。此外，社区运营者也应当按照社区管理规则对开源项目进行初步评估，也有学者称之为“可审计性”，目的是提升开源质量和阻拦显著违法开源项目。当社区运营者收到权利人关于某个开源Skill应用内存在侵犯其隐私、肖像等内容的侵权通知后，其便负有对特定侵权代码模块进行核实并采取删除、屏蔽等必要措施的作为义务。若其怠于履行此义务，则需对损害扩大部分承担间接侵权责任。
结 语
开源是以协作式创新为目标的社会实践，其是否能够成为侵权责任的免责事由，需要从两个维度加以审慎考量：第一，侵权行为所涉及的权利类型是否具有可限制性，人格尊严、隐私权等涉及人之主体性权利，其保护强度应当高于一般财产性权益，不宜轻易通过开源机制予以克减；第二，开源行为本身是否具有实质意义上的促进技术创新之可能，即该开源项目是否确实能够推动相关技术领域的突破与进步，而非低水平的重复或对他人劳动成果的粗暴攫取。倘若某一开源项目所承载的技术创新价值泛化而抽象，无法经受具体的利益衡量检验，便不得以促进创新为由主张责任豁免。诚然，部分开源项目已经开始意识到“同事的Skill”对自然人人格尊严的侵害，转而选择以某种专业技能命名开源项目，但这种名称称谓的调整并不能掩盖开源项目潜在的侵权问题。在人工智能时代，技术创新的发展路径应当始终以服务社会、保障人类主体地位为中心，而不是将自然人置于数据处理的客体地位。
【作者简介】
赵精武，北京航空航天大学法学院副教授
