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在標書中使用AIGC（人工智能生成內容）技術，若操作不當，極易引發法律風險，包括但不限于：虛假響應、知識產權侵權、數據泄露、合同違約甚至刑事責任。為確保合規，必須從法律視角構建完整的風險防控體系。

以下是AIGC在標書中避免法律風險的系統性策略，涵蓋《招標投標法》《民法典》《數據安全法》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等法律法規要求。

?? 一、核心法律風險識別

? 二、避免法律風險的六大合規原則

1. 人工主導原則：AI僅為輔助，責任歸于人

• 法律依據：《民法典》第1165條（過錯責任）、《招標投標法》第46條（合同責任主體為投標人）
• 合規做法：
  • 所有AI生成內容必須由專業人員審核、修改、確認；
  • 關鍵條款（如技術方案、報價、工期）不得依賴AI自動生成；
  • 在標書封面或聲明頁注明：“本文件經AI工具輔助編制，最終內容由我方專業團隊審核確認。”

?? 建議建立“AI使用日志”，記錄生成、修改、審核全過程，作為責任追溯依據。

2. 真實性原則：嚴禁虛構與誤導

• 法律依據：《招標投標法》第33條：“投標人不得以他人名義投標或者以其他方式弄虛作假，騙取中標。”
• 防控措施：
  • 禁止AI生成以下內容：
    • 虛假合同、審計報告、獲獎證書；
    • 不存在的專利號、軟件著作權；
    • 未獲得的資質認證（如ISO、高新技術企業）；
  • 所有業績、人員、設備信息必須與原始證明文件一致；
  • 對AI輸出的“類似案例”進行交叉驗證，確保真實可查。

?? 案例警示：
2024年某市政項目中，投標企業使用AI生成“曾承建XX地鐵項目”，經查無此業績，被認定為虛假響應，處以項目金額5‰罰款并列入不良記錄。

3. 原創性原則：防范抄襲與侵權

• 法律依據：《著作權法》第3條、第52條
• 防控措施：
  • 對AI生成文本進行深度改寫，避免直接復制；
  • 使用查重工具（如維普、知網、Turnitin）預檢，確保重復率低于招標要求（通常≤15%）；
  • 禁止使用AI復制競爭對手的方案結構、技術路線或服務流程；
  • 圖紙、圖表、PPT模板等視覺內容應自行設計或取得授權。

? 建議：建立企業“標書知識庫”，基于自有歷史項目優化AI輸出，提升原創性。

4. 數據安全原則：防止信息泄露

• 法律依據：《數據安全法》第27條、《個人信息保護 法》第21條
• 防控措施：
  • 禁止上傳敏感信息至公有云AI平臺，包括：
    • 成本明細、利潤結構；
    • 客戶名單、合作單位信息；
    • 未公開的技術方案、專利細節；
  • 優先使用私有化部署AI系統或本地化工具（如企業內網大模型）；
  • 對輸入內容進行脫敏處理（如用“項目A”代替真實名稱）；
  • 與AI服務商簽訂數據保密協議（NDA），明確數據權屬與安全責任。

5. 可追溯原則：建立審計機制

• 法律依據：《電子簽名法》第7條（數據電文可追溯性）
• 防控措施：
  • 保存AI生成的原始指令、輸出內容、修改版本；
  • 使用版本管理工具（如Git、SVN）或文檔協作平臺（如釘釘、飛書）記錄全過程；
  • 關鍵節點由責任人電子簽名確認；
  • 建議將AI使用記錄上鏈存證，確保不可篡改。

6. 合規披露原則：主動說明AI使用情況

• 趨勢前瞻：隨著《網絡數據安全管理條例》推進，部分政府采購項目已要求聲明AI使用情況。
• 合規做法：
  • 在標書中適當位置（如編制說明）聲明：

    “本技術方案部分內容由AI工具輔助生成，主要用于框架搭建與語言優化，所有技術參數、業績證明及法律承諾均經人工核驗，確保真實、準確、合規。”

  • 避免隱瞞AI使用事實，以防后期被質疑“隱瞞重大信息”。

??? 三、企業內部管理建議

1. 制定《AIGC使用合規指南》

明確：

• 允許使用的AI工具清單（如僅 限私有化系統）；
• 禁止行為清單（如禁止生成財務數據）；
• 審核流程與責任人；
• 違規處罰機制。

2. 開展法律培訓

定期組織投標人員學習：

• AIGC相關法律風險案例；
• 數據安全與知識產權保護知識；
• 招標文件中的“雷區條款”識別。

3. 引入法律顧問審核

對重大項目的標書，由法務或外聘律師對AI生成內容進行合規性審查，重點核查：

• 業績真實性；
• 承諾可兌現性；
• 知識產權歸屬。

? 總結：AIGC法律風險防控清單

結語

AIGC是工具，不是“替罪羊”。法律責任始終由投標人承擔。只有在“技術為輔、人為本、流程可控、全程留痕”的前提下，才能合法、安全、高效地利用AIGC提升標書質量。建議企業將AIGC合規管理納入投標質量體系，構建可持續的智能化投標能力。