人工智能侵犯公民个人信息刑事法律研究

Abstract：With the rapid development of artificial intelligence technology, the traditional legislative framework for the crime of infringing on citizens' personal information can no longer effectively address new criminal risks brought by AI. AI technologies, characterized by their high autonomy and large-scale information processing capabilities, have led to infringements exhibiting new features such as diverse actors, complex behaviors, and widespread harm Current legislation lacks clear provisions regarding new types of violations such as automated data scraping and algorithmic infringement, resulting in difficulties in judicial determination. Moreover, criminal liability often involves multiple parties, including developers and users, leading to ambiguity in responsibility allocation. There is also a lack of effective coordination between criminal law, civil law, and administrative regulations. To address these issues, it i recommended to advance specialized legislation and judicial interpretations to refine regulations on AI-based personal information processing. A graded responsibility system should be established based on the level of involvement in the technology, and coordination among different branches of law should be strengthened to build a systematic legal governance mechanism. This will help effectively regulate personal information crimes in the context of artificial intelligence.

Keywords：Artificial intelligence, Personal information, Crime

一、人工智能侵犯公民个人信息的现状

当前，人工智能系统依托强大的数据抓取与分析能力，通过自动化网络爬虫、开放接口和数据共享协议，大规模搜集互联网中的公开与非公开信息。然而，许多系统在数据获取过程中缺乏透明度和合法性依据，甚至通过技术手段绕过隐私设置，超范围捕捉用户的身份信息、行为轨迹、社交关系及生物特征等敏感数据。

基于深度学习的大模型在训练过程中，常使用未脱敏或未获授权的海量个人数据，使得模型可能记忆并再现特定个体的信息，造成实质上的个人信息泄露。“犯罪学视角下,人工智能侵犯个人信息的风险样貌具有手段更加智能、犯罪成本更加低廉以及危害后果更严重的特征。”尽管我国已施行《个人信息保护法》和《网络安全法》，并规定了“合法、正当、必要”原则，但人工智能的复杂性和自动化特性仍使侵权行为认定与溯源变得困难。面对算法黑箱、责任主体模糊等现实问题，急需监管与法律实践指引。

二、人工智能侵犯公民个人信息的刑事法律适用问题

（一）刑事立法与司法标准缺失

在立法层面，现行刑法中“侵犯公民个人信息罪”的规定仍显原则化，面对 AI 技术带来的新型侵权形态存在适应性不足的问题。例如，对于利用生成式人工智能深度合成他人身份信息、或通过模型训练间接再现个人敏感数据等行为，其定性及刑事责任认定缺乏明确规范。此外，关于“非法获取”“情节严重”等构成要件的解释尚未充分涵盖 AI 自动抓取、使用个人信息的技术特性，导致法律规制出现空白。

在司法实践中，标准的缺失较为突出。尤其是在确定技术中立的开发者和恶意使用者之间的责任分配、以及单位犯罪与个人犯罪的界分时，缺乏统一的裁判指引，易导致类案不同判，影响司法公信力。

（二）刑罚主体存在模糊性

在当前人工智能技术广泛应用于个人信息处理的背景下，相关犯罪行为的“刑罚主体认定”呈现出显著的模糊性，已成为司法实践中的突出挑战。现阶段的刑法适用中，多变现为行为主体多元化与责任分配困难，人工智能侵犯个人信息往往涉及多个环节，包括数据采集者、算法开发者、模型训练者、平台提供者和最终使用者等。现行法律难以清晰界定哪一环节的主体应承担主要刑事责任。当 AI开发者提供具有隐私侵犯风险的工具但未直接实施侵权行为时，其责任边界存在巨大争议。另外，技术中立原则与犯罪故意的冲突。许多开发者以“技术中立”为抗辩理由，声称无法预见技术会被用于非法目的。司法实践中难以准确认定其主观上是否具有“明知”或“应知”的故意，导致刑事责任认定陷入困境。

（三）刑事法律与其他部门法衔接不紧密

在当前人工智能与个人信息保护的治理领域，刑事法律与民法、行政法等部门法之间存在显著的衔接不畅问题，削弱了法律体系的整体治理效能。法律责任层级衔接出现明显断层，根据法律体系设计，侵权行为应先由民法提供救济，再由行政法规制，最后情节严重者才适用刑法。但在 AI 侵权场景中，由于技术复杂性，民事赔偿和行政处罚往往难以有效制止违法行为，导致本应作为“最后手段”的刑法被迫提前介入，却又因刑事立案标准过高而陷入两难境地。其次，关键概念界定存在部门法差异，例如对于“个人信息”“合法授权”“必要范围”等核心概念，《民法典》《个人信息保护法》与刑法的定义和解释标准不尽统一。这种概念体系的不一致导致同一行为在不同法律程序中可能获得不同评价，破坏了法律适用的统一性和可预测性。在司法实践中存在证据转换与程序衔接机制缺失的问题，行政执法过程中收集的证据在刑事司法中的转化适用标准不明确，且行政机关与司法机关在案件移送信息共享和技术认定方面的协作机制尚不健全，容易导致案件在移送刑事立案过程中出现断档。

三、关于工智能侵犯公民个人信息犯罪分析

（一）人工智能侵犯公民信息罪适用分析

人工智能技术引发的严重侵犯公民个人信息行为，应当属于刑事法律的规制范围。然而必须明确，人工智能在此类犯罪中始终扮演的是“工具”而非“主体”的角色。人工智能系统不具备独立的意志能力和承担法律责任的主体资格，其行为本质上是开发者、使用者、运营者等人类主体意志的延伸和体现。

无论制定新的专门立法，还是在现有刑事司法体系内完善解释适用，都必须将明确法律责任主体的认定标准作为核心任务。从责任划分来看，第一，直接实施者，即主动利用 AI 技术非法获取、出售或提供个人信息的具体操作人员，应承担直接刑事责任。第二，AI 系统开发者，“生成式人工智能技术提供者刑事责任的研究在科技发展时代尤为重要”若其明知或应知开发的算法、工具专门或主要用于实施个人信息犯罪，仍提供技术支持的，可能构成帮助犯。第三，平台或企业管理者，作为单位犯罪的直接负责主管人员，若对明显违法的数据处理行为疏于监管，应承担相应刑事责任。第四，单位本身，若犯罪行为体现单位意志并为了单位利益，则应认定单位犯罪并适用双罚制。

（二）部门法衔接处罚的必要性分析

当前我国司法体系尚未建立刑法与民法、行政法等部门法之间的高效衔接机制，这一制度性缺陷在应对人工智能侵犯隐私的行为时显得尤为突出。若不能实现各部门法的协同治理与责任衔接，则难以从根本上遏制此类技术性侵权问题。单一的法律责任形式难以全面覆盖其危害，刑法作为最后保障法只能规制达到"情节严重"标准的侵权行为，而对于大量尚未构成犯罪但已造成实质危害的行为，若缺乏行政处罚或民事赔偿的有效跟进，就会形成治理真空。人工智能侵犯隐私案件通常涉及复杂的技术认定和专业标准，需要行政监管机关先行查处、固定证据并及时移送刑事司法，但目前部门间案件移送机制、证据转换标准和协调配合程序均存在明显不足。这种制度性隔阂导致法律治理效能大打折扣，无法形成震慑合力。

四、工智能侵犯公民个人信息犯罪解决路径

（一）完善刑事立法与司法适用

完善刑事立法与司法适用是应对人工智能侵犯公民个人信息犯罪的核心路径。当前亟需通过刑法修正案或专门司法解释，对《刑法》第二百五十三条之一进行系统性完善。首先应当明确将利用自动化爬虫、模型训练、深度伪造等新型技术手段非法处理个人信息的行为纳入规制范围。在认定标准方面，需要细化"情节严重"的量化指标，引入数据训练量、模型风险等级、信息生成数量等技术参数，同时将算法偏见导致的歧视性后果等新型损害纳入考量因素。在责任主体认定上，应当建立多元主体问责机制，明确算法开发者、平台运营者、数据控制者等不同主体的注意义务和刑事责任边界，特别是要厘清技术中立原则的适用限度。司法层面需构建专门的技术事实认定体系，包括设立专家陪审员制度、制定人工智能司法鉴定国家标准、建立专业技术鉴定机构，并通过发布典型指导性案例统一法律适用标准。

另外，程序机制上要重点突破行政执法与刑事司法的衔接障碍，建立健全案件移送、证据转换、信息共享的标准化流程，同时加强侦查取证能力建设。最后，应当创新规制理念，引入"通过设计保护隐私"原则，将技术合规作为量刑考量因素，探索建立梯度化刑事责任体系，实现打击犯罪与促进技术创新之间的动态平衡，最终构建起既具有技术敏感性又保持规范稳定性的刑事治理新范式。

（二）划分刑罚主体

在人工智能侵犯公民个人信息犯罪的刑事责任认定中，应当根据各主体对技术的控制能力和参与程度构建分级分类的责任体系，算法开发者需履行"合理设计义务"，在技术开发阶段嵌入隐私保护机制，对明知专门用于侵权的工具提供者追究共犯责任；数据控制者与平台运营者应当建立全流程数据安全管理体系，对明知第三方通过其接口非法获取数据而未采取限制措施的行为承担不作为责任；技术使用者需履行基本来源审查义务，对使用开源工具实施侵权的行为承担直接责任；企业决策者则需对组织体内的系统性侵权风险承担管理责任。同时应当明确"技术中立"原则的适用边界——仅提供基础技术工具且履行必要风险提示义务的可减轻责任，但故意规避技术保护措施或明知侵权仍提供技术支持者不得豁免。通过以上分层认定机制，既能避免责任认定的任意扩大抑制技术创新，又能确保对实质性侵权行为实现精准打击，最终实现个人信息保护与人工智能产业健康发展的法治平衡。

（三）建立刑事法律与其他部门法的衔接

在治理人工智能侵犯公民个人信息问题上，加强刑法与民法、行政法等部门法的衔接处罚具有至关重要的意义。刑法具有“最后手段性”，其启动门槛高、证明标准严，而人工智能侵权案件往往具有技术复杂、主体分散、危害隐蔽等特征，许多尚未达到“情节严重”标准但具有现实风险的行为容易脱离监管视野。行政法可通过设置高额罚款、吊销许可等处罚措施，对尚未构成犯罪但违反个人信息保护规定的技术开发与数据处理行为进行及时惩戒和矫正；民法则通过确立损害赔偿、停止侵害等责任形式，为个体提供直接有效的权利救济渠道。这种“民事赔偿+行政处罚+刑事惩罚”的阶梯式责任体系，既能够实现对不同危害程度行为的精准规制，又能避免刑法过早介入而抑制技术创新。

结语

面对人工智能技术带来的公民个人信息保护挑战，我国刑事法律体系亟待建立与技术发展相适应的治理框架。当前需重点解决刑事立法滞后、主体责任模糊及部门法衔接不畅等核心问题，通过明确算法开发者、平台运营者与技术使用者的分级责任标准，构建"民事-行政-刑事"三位一体的法律责任体系。唯有在坚守刑法谦抑性原则的同时，创新司法认定机制，强化技术治理与法律规制的深度融合，才能实现保障公民权利与促进技术发展的动态平衡，为人工智能时代的个人信息安全提供坚实法治保障。

本文系：安徽省法学会课题《电商平台智能推荐算法的隐私侵犯风险与法律规制研究》（项目编号：2025QNKT-4）的研究成果。

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