在現代科技飛速發展的今天，人工智能尤其是大型語言模型（LLMs）正逐漸成爲焦點。然而，美國的網絡安全法律似乎跟不上這個快速變化的領域。最近，哈佛大學的一組學者在黑帽大會上指出，現行的《計算機欺詐和濫用法》(CFAA)並不能有效保護那些從事 AI 安全研究的人，反而可能讓他們面臨法律風險。

法律

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這些學者包括哈佛法學院的凱德拉・阿爾伯特（Kendra Albert）、拉姆・尚卡爾・西瓦庫馬爾(Ram Shankar Siva Kumar)和喬納森・佩尼(Jonathon Penney)。阿爾伯特在接受採訪時提到，現有的法律對於像 “提示注入攻擊” 這樣的行爲並沒有明確的界定，這使得研究人員很難判斷他們的行爲是否觸犯了法律。她表示，雖然某些行爲如未經許可訪問模型是明確違法的，但如果研究人員已經獲得了使用 AI 系統的權限，卻在其不希望的方式下使用這些模型，是否就構成了違法，這就變得模糊不清。

2021年，美國最高法院的 “範布倫訴美國” 案改變了對 CFAA 的解釋，規定該法只適用於那些未經授權訪問計算機內部信息的人。這一判決在傳統計算機系統中有其意義，但在涉及大型語言模型時就顯得捉襟見肘。阿爾伯特指出，使用自然語言與 AI 交互的方式，使得這種法律界定變得更加複雜，很多時候，AI 的響應並不等同於從數據庫中檢索信息。

與此同時，西瓦庫馬爾也提到，關於 AI 安全研究的法律討論遠不及版權等問題受到重視，他自己也不確定是否在進行某些攻擊測試時會受到保護。阿爾伯特則表示，鑑於現有法律的不確定性，未來可能會在法庭上通過訴訟來釐清這一問題，但目前卻讓很多 “好心的” 研究人員感到無所適從。

在這個法律環境下，阿爾伯特建議安全研究人員最好尋求法律支持，以確保自己的行動不會觸犯法律。她還擔心，模糊的法律條款可能會導致有潛力的研究人員被嚇退，反而讓惡意攻擊者得以逍遙法外，造成更大的安全隱患。

劃重點:

🛡️ 美國《計算機欺詐和濫用法》對 AI 安全研究者的保護不足，可能面臨法律風險。  

💡 現行法律對提示注入攻擊等行爲缺乏明確界定，導致研究人員難以判斷合法性。  

⚖️ 學者們認爲，未來可能需要通過法庭訴訟來釐清相關法律條款，保護善意研究者。