一、引言
AI 监管在触及刑事责任和表达自由时最为棘手。在生成式系统（大型语言模型，LLMs）中，用户通过提示词与系统交互，输出结果并非完全可预测，同一输入也可能因上下文和模型设置不同而产生不同结果。如果法律将每一项输出都视为由用户直接撰写，责任认定就可能在一个不确定、概率性的过程中，从违法言论滑向对用户意图的推定。在实践中，这种风险往往会导致自我审查和过度过滤。
在我们此前的文章《土耳其 AI 言论监管：Grok 禁令与2025年法律草案的启示》中，我们分析了 Grok 事件以及土耳其2025年末的草案组合。本文在该基础上，通过土耳其与欧盟的比较，对若干难题进行压力测试：当提示词并不保证输出结果时，意图如何证明；开发者责任如何与个人刑事责任原则相衔接；以及执法选择如何即便在没有明示禁令的情况下，也可能压缩合法使用空间。
二、处理 AI 问题的两种不同路径
2.1 欧盟：治理义务、监督与按规模递增的罚款
《欧盟人工智能法案》的核心重点是治理。其强调明确义务、透明度、风险管理、文件记录，以及由对大型跨境运营者具有实际意义的罚款支撑的监督执法。
在实践中，这意味着欧盟并不那么聚焦于某一个孤立事件，而更关注运营者是否能够证明其具备控制能力。当问题出现时，通常需要回答的是：部署前设置了哪些保障措施、进行了哪些测试、上线后如何监测，以及风险显现后作出了哪些调整。监管期待并非完美无缺，而是与部署规模和敏感性相匹配、可被证明的有纪律风险缓释。
这也是为什么欧盟式执法能够将罚款作为真正杠杆。内部市场规模庞大，监督机制在结构上协调一致，处罚可按营业额校准。对企业而言，合规压力往往落在流程层面：能否以可信方式证明风险已被评估和管理，而非被忽视。
2.2 土耳其：访问限制救济与刑事责任
土耳其所处的执法现实不同。主要 AI 开发者、模型运营者和核心基础设施提供方往往位于境外。在这种情况下，金钱制裁可能存在于法律文本中，但在被界定为紧急的情形下，并不总是最有效的杠杆。
正因如此，土耳其的工具箱往往在实践上更重视能够在本地快速执行的救济措施：内容移除、地理封锁和访问限制。我们此前文章中讨论的 Grok 事件清楚体现了这一逻辑：直接施压点并非在境外收取罚款，而是在土耳其境内阻止传播。
2025年末草案组合在法律上更为敏感之处在于，其并未止步于干预机制。它还试图将某些 AI 相关损害与刑事归责相连接，从而可能使用户侧提示行为以及在某些情境下开发者侧的设计和训练选择面临真实责任风险。即使实施细节尚未确定，仅这一框架本身就已经实质性改变了全球运营者的合规风险图谱。
2.3 这种差异为何重要
这些路径会形成不同激励。欧盟模式倾向于推动以治理为中心的合规：更多测试、更多文件记录、更多监测、更清晰的内部控制，以及能够经受监管审查的证据链。土耳其的方向则倾向于推动以响应为中心的合规，但其边缘更为锋利：一旦刑事责任进入视野，且访问限制成为现实可用的杠杆，企业就会有强烈动机采取保守策略，例如收紧过滤器、限制敏感类别、减少分享功能，或部署针对特定司法辖区的设置以避免升级。
这些监管中可能出现的问题并不难预见。如果标准过于开放，企业会以防御性方式回应，即过度移除、过度过滤或限制功能。如果标准过于狭窄，实质性损害又会落入空白。法律挑战在于找到最佳平衡：规则既要在实践中可执行，又要足够严谨，以避免结果导向的责任认定和常态化过度限制。
三、土耳其草案：刑事责任与真正的问题
3.1 草案试图做什么（用直白语言说明）
土耳其2025年末的草案组合并不只是扩展移除和访问阻断工具。它还试图将 AI 使用与刑事责任连接起来。
该草案遵循一个简单结构：
- 用户侧责任：如果某人使用 AI 系统生成本已构成土耳其法下犯罪的内容，该人可能被视为相关犯罪的行为人。AI 被定位为工具。
- 开发者侧风险：草案还指向开发者可能面临更高责任的情形，即系统设计或训练被认为促成了某些犯罪的实施。
这一路径旨在弥合非人类输出所造成的“责任缺口”。但一旦刑事责任与提示词和模型设计相绑定，法律问题就会比普通平台内容案件复杂得多。
3.2 表达自由风险：为什么“提示词”使边界更难划定
在 AI 场景下，用户通过提示词与系统交互，即用户输入以获得回应的内容。随后，模型生成输出。该输出可能停留在私人范围内，也可能在被发布、分享或通过平台功能展示时进入公共领域。这一结构在法律上很重要，因为它提出了一个简单问题：法律究竟是在回应实际公开表达的内容，还是在回应用户在任何内容发布之前测试和引导系统的尝试？
这也是为什么“违法言论”这一表述需要谨慎处理。所有法律体系都会限制某些类型的表达，尤其是在表达造成真实损害时，例如直接威胁、针对性骚扰或煽动。但边界并非固定不变。在实践中，何谓“违法”取决于该司法辖区的罪名设置，以及“公共秩序”等概念被适用得多宽。如果定义过宽，其影响就不会仅限于少数移除或起诉。这可能导致用户和企业回避本属合法但可能被解释为有风险的言论，换言之，产生自我审查。
这正是草案中用户侧刑事框架变得敏感之处。如果责任过于贴近提示词，法律就可能开始惩罚探询行为，而非表达行为。提示词常用于测试、讽刺、翻译或假设性场景。当这种上游行为成为主要触发点时，越界风险就会增加。与此同时，平台可能以防御性方式回应，引入更严格的过滤器、更狭窄的主题覆盖范围以及限制合法使用的“土耳其设置”，以避免事态升级。
3.3 意图与证明：提示并不等于亲自撰写信息
提示词可以影响输出，但并不赋予用户完全控制权。如果用户无法可靠预见模型会生成什么，将输出视为用户自己的陈述，在刑事归责上就会出现问题。
举例而言，威胁性电子邮件的作者实际控制文字，并完全决定邮件中写入的内容。相比之下，在 AI 系统中，输出是由训练数据、系统指令、安全过滤器和上下文共同塑造的概率模型生成的。即便是精心撰写的提示词，也不能保证特定输出。同一提示词可能因模型版本、设置、语言或细微措辞变化而产生不同结果。
这使意图证明更加困难。单一看似违法的输出，并不自动证明用户意图获得该精确结果。同样的输出可能源于有意引导，也可能源于提示词含糊、上下文变化、翻译改变含义，或模型以意料之外的方式运行。
如果涉及刑事制裁，这就不是技术细节。刑法要求排除合理怀疑的证明标准。在 AI 案件中，这通常需要审查完整图景，例如提示词实际要求了什么、用户是否反复试图将模型引向违法内容、结果是否能在同一系统上下文中复现，以及用户随后采取了什么行动。
草案显示出将“引导”作为刑事责任基础的意图。但它尚未说明提示词-输出案件在证据层面应如何评估。缺乏明确标准时，执法就存在结果导向的真实风险：输出看似违法，因此用户必然有意如此。
3.4 开发者责任：个人刑事责任的边界
开发者侧责任更加敏感。开发者并不像自然人撰写陈述那样创作每一项输出。他们构建并部署的是一个会根据提示词、上下文、语言和安全配置不同而表现不同的系统。
在此，一个基本原则变得重要。刑事责任通常具有个人性，并且在许多法律体系中与宪法或基本权利保障相联系。就实务而言，刑事处罚应建立在个人自身的可责行为和过错之上。如果一种模式仅因发生了违法输出，就在没有明确证明过错的情况下向开发者施加刑事责任风险，则可能违反宪法原则。
开发者责任若要具有可持续性，就需要清晰边界。在 AI 场景下，仅证明存在有害输出并不足够。它应指向过错，例如明知地促成违法使用、故意便利，或对反复出现且有记录的失效模式鲁莽漠视。
否则，开发者就会成为概率性系统可能说出任何内容的保证人。这在刑法意义上难以成立。
四、结论
AI 系统能够快速、大规模且跨境生成有害内容。欧盟和土耳其都在回应这一现实，但二者采取了截然不同的路径。欧盟模式建立在治理之上，推动运营者落实透明度、风险管理、文件记录和监督，并以能够在大型内部市场中真正影响行为的罚款作为支撑。相比之下，土耳其草案组合在实践上更重视访问层面的快速干预，并试图在某些 AI 场景下将责任归属于用户，有时也归属于开发者。
问题主要出现在刑法层面。提示词可以影响输出，但不能赋予用户完全控制或完全可预测性。开发者亦是如此。开发者构建并部署概率性系统，但并不亲自创作系统随后根据不断变化的提示词、上下文和设置所生成的每一项陈述。如果刑事责任过于贴近输出结果，而缺乏清晰的过错标准和能够可靠证明意图的证据方法，执法就有可能变成结果导向。
在实践中，这类不确定性往往会将市场推向同一方向。运营者不会等待判例法澄清边界。他们会预先降低风险，例如收紧过滤器、缩小敏感类别，并在本地市场限制功能，尤其是在访问限制是现实杠杆的情况下。虽然这可能减少某些损害，但也可能压缩合法使用和正当表达，并非因为法律明确要求如此，而是因为最安全的产品决策往往也是限制最强的决策。因此，该草案的长期检验标准将是：其是否能够遏制故意滥用，同时又不会将普通提示行为和常规产品设计转化为刑事责任来源。
注：本译文仅为便利阅读而提供，可能与原文存在细微差异。
