IPWatchdog LIVE：从“隐形AI”到“本体论”，IP律师需了解的AI采购合同要点

随着人工智能在商业和政府部门的应用加速，传统合同框架正面临挑战。2026年IPWatchdog LIVE的一个专题小组讨论聚焦于此，参与者包括美国联邦索赔法院法官Ryan T. Holte、NLPatent联合创始人兼首席执行官Stephanie Curcio以及Anduril Industries法律顾问TJ Whittle。讨论明确，AI并非普通软件，它带来了新术语、新风险分配问题和新模糊性，合同才刚开始应对这些问题。Curcio从供应商角度提出，合同谈判前需明确术语，如“封闭池”和“开放池”AI系统的区别：封闭池系统中客户数据不用于模型训练，开放池系统则可能在用户未充分知情的情况下使用其输入数据，这对保密性、数据权利和下游风险至关重要。她还提出“隐形AI”（产品中突然出现的AI功能）和“嵌入式AI”（深度融入产品致用户未察觉）的概念，指出用户若不知AI存在则无法对其进行管理。此外，她提到“AI责任瀑布”，即风险向下游流动，但责任在每一步都变得更不明确，传统软件合同往往未考虑这种结构。她认为AI合同与普通软件交易有四点不同：产品本身会随时间变化、输出物所有权常不明确、数据权利问题更复杂、存在责任缺口，尤其是用户无法知晓系统是否基于有问题的数据训练或自身数据是否被意外复用。Whittle从政府合同角度指出，虽然政府逐渐适应采购商业软件，但AI因商业实践尚未稳定而带来不同挑战。他提到美国总务管理局（GSA）的拟议规则，该规则对AI数据权利采取强烈的政府保护立场，可能插入与GSA的商业合同中，要求政府数据需隔离用于政府特定用途，不得用于更广泛的模型训练或商业产品开发，这可能影响政府AI合同的价值，且联邦采购实践可能影响更广泛市场对数据使用的商业预期。Holte法官聚焦这些问题在纠纷中的体现，以2024年Ekagra Partners与美国海关和边境保护局的投标抗议案为例，该案核心是“本体论”概念，争议点在于投标人的过往经验是否符合招标书中对AI应用支持的本体论开发要求，结果因投标人提交材料中描述的过往工作未满足采购实际要求而抗议失败，说明技术定义的重要性，尤其是当合同专家和技术专家沟通不畅时。他还提到法院对AI的应对，包括警告不得将密封、敏感或机密信息输入AI系统，法官不能将核心司法职能委托给AI，以及律师需验证AI生成的工作并保护客户机密。他还以Thomson Reuters诉Ross Intelligence的版权纠纷为例，说明法院才刚开始梳理AI训练和受版权保护材料竞争使用的法律后果。在 audience 提问环节，当被问及AI产生错误输出时谁承担风险，Curcio指出许多AI公司难以获得保险，因为风险尚不明确，这意味着供应商承担责任的承诺价值可能有限，若公司缺乏保险或资源支持。总体而言，小组成员传达的信息是，AI合同现在不仅设定价格和性能条款，还成为治理不断演变、依赖不确定数据实践且处于法律环境构建中的系统的第一道防线。