“人工智能+侵权”法学论文选题推荐

此前这个方向研究的已经非常多了，今天给大家推荐几个还能写一写的小话题，未来这个方向还是热点，就是还需要法律实践的补强，当前的研究基本都为前瞻性研究，不过子桐认为，法律实践热点为时不远了。 题目：生成式人工智能个人信息侵权中因果关系不明的责任分配
思路：首先分析“算法黑箱”等特性如何导致因果关系证明困难，并论证这构成了需要填补的法律漏洞。核心在于深入探讨将《民法典》第1254条的补偿规则进行类推适用的正当性与可行性，并设计具体规则，包括补偿范围、多位开发者/提供者之间的内部责任分担，即按份责任的确立，以及法官在个案中裁量补偿数额时需考虑的因素。
 
题目：生成式人工智能服务提供者著作权间接侵权责任研究
思路：区分服务提供者的不同行为模式。研究可先界定其从“直接侵权”到“帮助侵权”等不同角色。选题的核心是构建一个以“控制力”为标准的多层次注意义务体系：当服务提供者实质参与模型微调时，其注意义务更高；当其仅提供接入服务时，义务则侧重于事后处理，如“通知-删除”规则的类推适用。最后，可探讨如何将“通知”规则与必要措施，如模型参数调整，相结合，形成动态的过错认定机制。
 
题目：生成式人工智能侵权归责原则（产品或过错自选）
思路：这是一个理论性很强的选题，可系统梳理并评析支持适用产品责任的观点和支持适用过错责任的观点。重点在于分析产品责任框架下如何认定AI的“缺陷”，以及过错责任框架下如何设定合理的注意义务和证明规则，以平衡各方利益。【有点难写】
 
题目：涉外人工智能侵权冲突规范的调适研究
思路：国际私法领域的选题。研究应聚焦于当AI侵权行为、主体、损害结果分处不同国家时，如何确定准据法。重点分析直接适用现行冲突规范所面临的挑战，例如侵权行为地难以确定。在此基础上，提出通过法律解释方法，对连结点进行细化、对强制性规定和公共秩序保留制度进行审慎适用，以调适现有规则，使其适应AI侵权案件。【选题价值高，但有点难写】
 
题目：基于“非表达性使用”人工智能训练数据著作权侵权研究
思路：利用“非表达性使用”理论，论证训练行为并非为了再现原作品表达，而是学习其内在模式，从而主张将其纳入合理使用范围，并尝试构建具体的判断标准。
 
题目：人工智能侵权免责事由规则完善
思路：构建责任的“安全阀”。研究可系统梳理现行法中的一般免责事由、特别免责事由以及科技背景下的特别法免责事由。当将这些事由适用于AI侵权场景出现模糊或冲突时，如何运用利益衡量方法和比例原则，在开发者、使用者、受害者乃至社会公共利益之间进行权衡，从而对免责事由的构成要件和适用边界做出更精细的解释。