AI生成虚假流量的刑法规制困境与出路

摘要：AI生成虚假流量借助人工智能技术模拟真实用户行为，具有行为自主性、规模扩张性和形态多样性等特征，严重扰乱市场秩序、侵害财产权益并威胁数据安全，现有民事与行政规制手段不足，需引入刑事规制。

转自：法制日报

文｜范思力

摘要

AI生成虚假流量借助人工智能技术模拟真实用户行为，具有行为自主性、规模扩张性和形态多样性等特征，严重扰乱市场秩序、侵害财产权益并威胁数据安全，现有民事与行政规制手段不足，需引入刑事规制。

然而，当前刑法规制面临现有罪名适用局限、证据认定困难、主体责任划分复杂等困境。对此，应从立法上优化罪名体系，考虑增设专门罪名并明确单位犯罪责任；司法上完善裁判标准与证据规则，引入主观故意推定规则；同时构建技术与制度协同的多元治理体系，以实现对AI生成虚假流量的有效规制，平衡惩治犯罪与保障创新，为数字经济健康发展提供法治保障。

一、AI生成虚假流量的行为界定与刑法规制必要性

（一）行为特征与表现

AI生成虚假流量，是利用人工智能技术模拟真实用户行为，制造非自然流量数据的行为。其技术核心在于机器学习对用户行为模式的深度模仿，通过构建虚拟用户画像、模拟点击路径等，使虚假流量高度仿真。

与传统流量造假相比，AI生成的虚假流量具有行为自主性、规模扩张性和形态多样性等特征。以电商平台为例，不法商家利用AI刷单工具，可同时操控大量虚拟账号进行虚假交易，提升商品销量与好评率，使商品在搜索结果中占据优势。在社交媒体领域，AI能生成虚假点赞、评论和转发，营造热门假象，误导公众认知。在视频和直播平台，虚假播放量与人气值同样可通过AI技术轻松伪造。

（二）刑法规制的现实必要性

AI生成虚假流量的行为，严重扰乱了市场竞争秩序。在电商平台，虚假流量扭曲了基于真实数据的市场评价机制，使劣质商品凭借流量造假获得不正当竞争优势，挤压了合规经营者的生存空间，破坏了公平竞争的市场环境。在广告投放领域，虚假流量导致广告主投入的资金无法获得真实有效的回报，损害了广告主的财产权益。例如，一些广告主花费大量资金投放广告，却因虚假流量无法精准触达目标客户，造成资源浪费。此外，AI虚假流量依赖大量虚假账号与模拟行为，常伴随非法获取公民个人信息用于注册账号等行为，对数据安全构成严重威胁。长期泛滥的虚假流量还会削弱公众对互联网数据的信任，影响数字经济的健康发展，甚至可能被用于操纵舆论、干扰社会治理，具有深远的社会危害性。

当前，民事赔偿与行政处罚对AI虚假流量的规模化、技术化特征已难以形成有效规制。民事诉讼中，受害者面临举证难、赔偿金额低等问题，难以有效维护自身权益；行政监管虽可对平台与商家进行处罚，但面对跨境运作、技术隐蔽的AI造假团伙，执法效能有限。因此，引入刑事规制手段，通过刑罚的严厉性与威慑力打击产业链核心环节，成为必要选择。

二、AI生成虚假流量的刑事规制困境

（一）现有罪名适用的局限性

在司法实践中，规制虚假流量行为主要可依靠非法经营罪、诈骗罪、破坏计算机信息系统罪以及信息网络犯罪相关罪名，但这些罪名在适用于AI生成虚假流量时存在诸多解释论难题。

对于非法经营罪，AI生成虚假流量能否适用该罪存在争议。一方面，“违反国家规定”的认定存在分歧，目前针对流量造假的相关法律是否属于非法经营罪要求的“国家规定”尚不明确。另一方面，“扰乱市场秩序”的内涵界定模糊，传统非法经营罪侧重保护特定行业的准入秩序，而AI虚假流量扰乱的是数据信用与市场评价机制，与该罪典型保护对象存在差异，导致实践中同案不同判现象频发。

诈骗罪的适用也面临障碍。在虚假广告点击场景中，广告主支付费用后获得虚假流量，其是否属于刑法意义上的“财产损失”存在争议。同时，AI虚假流量行为人与被害人之间的直接关联被切断，难以证明被害人的错误认识系由行为人欺骗行为所致，且部分AI流量造假行为旨在提升排名而非直接骗取财物，可能因缺乏非法占有目的而无法构成诈骗罪。

破坏计算机信息系统罪的适用同样存在局限。该罪仅规制对系统功能或数据的“删除、修改、增加、干扰”等行为，而AI虚假流量的核心是模拟正常操作，未必符合上述行为类型，且“后果严重”的门槛较高，难以满足AI虚假流量数据失真的危害特征。

信息网络犯罪相关罪名在适用于AI虚假流量时也有不足。非法利用信息网络罪要求行为人发布特定违法犯罪信息，AI虚假流量工具的研发与销售是否属于此类信息需进一步解释；帮助信息网络犯罪活动罪难以认定AI工具提供者的“明知”，且仅处罚帮助行为，无法涵盖AI虚假流量的实施者。

（二）证据认定的特殊性难题

AI生成虚假流量的技术性特征，给刑事证据的收集、审查与认定带来特殊挑战。电子数据作为记录行为轨迹的主要证据，具有易篡改、易灭失的特点。AI系统可自动清除操作日志、伪造访问记录，通过虚拟IP、设备指纹伪装等技术掩盖真实轨迹，增加取证难度。平台出于保护商业秘密等原因，可能拒绝向侦查机关提供后台数据，或提供的数据不完整，影响证据链的构建。在跨境AI造假案件中，服务器与数据存储于境外，依据国际司法协助条约调取证据周期长、效率低，难以满足刑事诉讼的时间要求。

行为与责任的关联性证明也存在困难。AI虚假流量产业链分工细化，行为人与危害结果之间的关联性难以证明。例如，查获AI刷单工具后，难以证明该工具的实际使用情况、造成的虚假流量规模以及与特定危害结果的关联。AI的自主学习能力还可能导致行为超出初始设定，难以认定开发者或使用者对超出预期的行为具有故意。

算法黑箱的审查障碍也是证据认定的难题之一。AI生成虚假流量的核心算法具有“黑箱”特性，其决策逻辑与运行过程难以被外部理解。在刑事诉讼中，控方需证明算法的设计目的与实际功能，但算法开发者可能以“技术秘密”为由拒绝披露核心代码，或因代码复杂度高，司法人员难以理解其运作机制，导致对行为性质、主观故意等要件的审查陷入困境。

（三）主体认定与责任划分的复杂性

AI生成虚假流量涉及多方主体，各主体的刑事责任划分存在模糊地带。AI工具开发者若明知工具将被用于流量造假仍进行开发，可能构成相关犯罪的共犯；但若以“通用技术”为名规避责任，声称对工具实际用途不知情，则难以认定其主观故意。销售者为他人提供工具支持，其行为是否构成帮助犯，取决于“明知”的证明程度，而实践中销售者常通过隐晦交易话术、匿名支付等方式逃避审查。

平台对AI虚假流量的监管责任与刑事责任边界存在争议。若平台已采取合理反作弊措施仍难以识别虚假流量，通常无需承担责任；但如果平台明知存在大规模虚假流量却未采取有效措施，甚至纵容造假，是否构成共犯或不作为犯罪，现有法律未明确平台的刑事义务来源。

随着AI技术发展，部分AI系统具备自主学习与决策能力，可在无人工干预下生成虚假流量。这种自主性对刑事责任认定提出挑战，传统刑法理论以“行为人的主观意志支配”为责任基础，而AI的自主决策可能切断用户与具体行为之间的直接关联，对“故意”“放任”等主观要素的认定带来困难。

三、AI生成虚假流量刑事规制的路径创新

（一）立法层面的完善：罪名体系的优化与明确

针对AI生成虚假流量的特殊性，需通过立法与司法解释构建精准的罪名适用体系。对现有罪名进行适应性解释，通过司法解释明确非法经营罪中“国家规定”的范围，将相关禁止流量造假的规定纳入其中，明确“扰乱市场秩序”包括对数据信用与市场评价机制的破坏，并量化“情节严重”的标准。细化诈骗罪的适用条件，明确虚假流量场景下“财产损失”的认定标准，通过推定规则减轻控方因果关系证明责任。扩大破坏计算机信息系统罪的适用范围，将“规避平台反作弊机制、干扰数据真实性”的行为解释为“干扰计算机信息系统功能”，降低“后果严重”的证明门槛。

考虑增设专门罪名，如在刑法分则第三章中增设“非法生成虚假流量罪”，明确其行为方式、主观方面和情节要件。该罪名的设立可解决现有罪名适用中的解释论难题，实现对AI虚假流量行为的精准规制，同时注意与相关罪名的协调，避免法条竞合。

明确单位犯罪责任，将“非法生成虚假流量罪”规定为单位犯罪，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员判处刑罚，并对单位判处罚金。细化平台的单位责任，若平台明知或应知存在大规模AI虚假流量而未采取措施，可构成单位犯罪，提高违法成本，倒逼平台履行监管义务。

（二）司法层面的改进：裁判标准与证据规则的完善

未来可由最高人民法院、最高人民检察院联合发布司法解释，明确AI生成虚假流量相关犯罪的定罪量刑标准，包括各罪名的适用边界、情节严重的量化指标、共同犯罪的认定规则等。选取典型案例作为指导性案例，如AI刷单构成非法经营罪的案例、利用AI虚假流量骗取财物构成诈骗罪的案例等，为司法实践提供参照，实现“同案同判”。

完善电子数据证据规则，规范取证程序，明确侦查机关可依法调取平台后台数据、AI系统日志等电子数据，平台有配合义务，拒不配合可追究法律责任。建立电子数据真实性的审查标准，结合区块链存证、哈希值验证等技术手段，确保数据的完整性与不可篡改性。明确算法模型的审查方式，允许法院委托第三方技术机构对AI算法进行鉴定，出具功能分析报告，作为认定行为性质与主观故意的依据。

引入主观故意的推定规则，对AI工具开发者与销售者，若其工具具备明显流量造假功能，可推定其明知他人将用于违法犯罪；对流量需求方，若其短期内流量异常增长且无法作出合理解释，可推定其使用了虚假流量手段；对平台，若收到多次虚假流量举报仍未处理，或其数据统计明显偏离行业正常水平，可推定其明知或应知存在虚假流量。同时，允许被推定人提出反证，若能证明其已履行合理注意义务，则可推翻推定。

（三）技术与制度的协同：多元治理体系的构建

推动技术手段与法律规制的协同，建立AI虚假流量的监测与防御体系。支持平台研发先进的反作弊算法，利用机器学习识别AI生成的虚假流量特征。构建跨平台的虚假流量信息共享机制，由行业协会或监管部门汇总各平台的造假账号、IP地址等数据，实现联合打击。推广区块链技术在流量认证中的应用，通过去中心化的存证方式确保流量数据的真实性，为刑事证据提供可靠基础。

构建“政府监管-平台自治-行业自律-社会监督”的多元治理体系。明确网信、市场监管、公安等部门的监管职责，建立跨部门联合执法机制，定期开展专项整治行动。强化平台的主体责任，要求平台制定虚假流量治理规则，对违规用户采取封号、罚款等措施，并向监管部门报告。发挥行业协会作用，制定行业标准与伦理规范，引导企业合规经营，开展反虚假流量培训。鼓励社会监督，设立举报渠道，对提供重要线索的举报人给予奖励，形成全社会共同抵制虚假流量的氛围。

AI生成虚假流量作为数字经济时代的新型违法犯罪，对其进行刑法规制面临诸多挑战。需从立法、司法、技术、治理等多个维度进行路径创新，实现惩治犯罪与保障创新的平衡，为数字经济的健康发展提供坚实的法治保障。

作者系贵州省人民检察院四级高级检察官助理