研究背景与问题

在当今信息时代，人工智能大模型的应用日益广泛，然而，其特有的技术运行机理也引发了诸多侵权风险。大模型在处理大量数据时，可能会出现自主性、批量性侵权，涉及个人信息和隐私、知识产权、人格权及商业利益等多个领域，形成规模化侵权形态。这种侵权行为严重侵害了个体合法权益和社会公共利益，成为当前亟待解决的问题。本研究旨在探讨如何构建针对大模型规模化侵权的强制责任保险制度，以有效应对此类风险。

研究方法

本研究采用文献研究法、案例分析法、比较研究法等多种研究方法。首先，通过对国内外相关法律法规、政策文件、学术论文的研究，梳理大模型规模化侵权风险的特点和挑战。其次，选取典型案例进行深入分析，探讨传统侵权损害赔偿制度在应对大模型侵权时的局限性。最后，借鉴国内外成功经验，提出构建大模型规模化侵权强制责任保险制度的方案。

核心结果

本研究的主要核心结果如下： 1. 明确了大模型规模化侵权风险的类型和特点，包括个人信息和隐私侵权、知识产权侵权、人格权侵权和商业利益侵权等。 2. 分析了传统侵权损害赔偿制度在应对大模型侵权时的不足，如算法黑箱制约、救济效能不彰、政府赔偿基金不足等问题。 3. 提出了构建大模型规模化侵权强制责任保险制度的方案，包括建立专门的保险产品、完善保险责任范围、提高赔偿标准、建立赔偿基金等。 4. 通过比较研究，分析了国外相关制度的经验，为我国构建大模型规模化侵权强制责任保险制度提供了借鉴。

结论与意义

本研究得出以下结论： 1. 构建大模型规模化侵权强制责任保险制度是应对大模型侵权风险的有效途径。 2. 通过建立专门的保险产品、完善保险责任范围、提高赔偿标准等措施，可以有效地降低大模型侵权风险，保护个体合法权益和社会公共利益。 3. 本研究提出的构建方案具有一定的创新性和可行性，对推动我国大模型规模化侵权强制责任保险制度的发展具有重要的理论意义和实践价值。 总之，本研究为我国大模型规模化侵权强制责任保险制度的构建提供了有益的参考，有助于促进人工智能技术的健康发展。

文章来源：《时代法学》 网址: http://www.shidaifaxue.cn/qikandaodu/2026/1027/327.html

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