最近，，，，，，在北京正常执业的黄贵耕律师遇到了一件糟心事，，，，，，百度AI把他“关联总结”成了涉嫌伪造印章、威胁法官、介绍贿赂的当事人，，，，，，而这些情况实际发生在另一名同姓律师身上。。。。。AI造谣，，，，，，被他的委托人看到了，，，，，，给他带来巨大的困扰和损失，，，，，，黄贵耕因此向百度提起诉讼，，，，，，索赔百万元。。。。。 这也由此引出了一个问题：在明确AI有错的前提下，，，，，，平台是否应承担责任？？？？？？值得注意的是，，，，，，黄律师提到了一个关键点：他在其他AI平台进行同样检索时，，，，，，并没有出现这样张冠李戴的情况。。。。。这至少说明，，，，，，相关错误并不是完全不能避免的，，，，，，更可能与具体平台的技术路线、风控机制和输出策略有关。。。。。 这一区分非常重要。。。。。技术“会犯错”，，，，，，并不等于“所有错误都应被同等容忍”，，，，，，尤其是涉及到具体个体权益的内容。。。。。如果算法可以给人随意“定罪”，，，，，，而平台只需一句“技术局限”就能轻易免责，，，，，，那我们每一个人，，，，，，都有可能被算法误伤。。。。。 目前，，，，，，中国已经出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，，，，，，明确开发者需采取有效措施增强内容真实性的原则，，，，，，但是，，，，，，如何细化“AI幻觉”引发的具体民事赔偿标准、平台免责的边界等，，，，，，仍需要本案给出标杆式的裁决。。。。。 有人担心，，，，，，法律过多介入可能不利于新技术发展，，，，，，但可以预见，，，，，，随着生成式AI被广泛嵌入搜索、问答等公共服务场景，，，，，，这类问题会更加频繁地暴露出来。。。。。法律不必干预模型训练和技术路径，，，，，，却有必要对公共场景中的输出结果划定底线，，，，，，并向平台传递清晰明确的信号：谁获益，，，，，，谁负责；；；；；；谁制造风险，，，，，，谁治理风险。。。。。否则，，，，，，一旦类似错误频繁发生、责任长期悬空，，，，，，技术最终将失去公众的信任。。。。。