导语：
美国国会与科技巨头的“AI 责任”拉锯在 11 月 2 日再起波澜：参议员 Marsha Blackburn 向 Google CEO Sundar Pichai 发函，指控 Gemma 模型虚构其 1987 年政治生涯中的性侵事件，要求 Google 下架并解释治理措施。Google 迅速在 AI Studio 中暂停 Gemma，凸显 AI 生成内容与诽谤责任的灰线问题。这一事件成为数字治理讨论的缩影：如何定义平台责任、如何设计纠错流程、以及如何在快速商业化与公共安全间取舍。
事件概述
根据 TechCrunch 报道，Gemma 在回答“Marsha Blackburn 是否曾被指控强奸”时，编造了“州警举报非自愿行为”的情节，并附上无效链接。Blackburn 认为这类输出不是单纯“幻觉”，而是 Google 所有模型制造的诽谤，要求：
- 公开调查 Gemma 如何生成虚假事实；
- 说明 Google 是否有机制主动监测并纠正类似输出；
- 提交未来改进与赔偿计划。Google 在收到信件后表示 Gemma 暂停，正在查明原因。
治理难题
这起事件凸显三个关键问题：
- 责任界定： 当 AI 造谣时，平台是否承担出版者责任？美国已有多起诉讼以诽谤为立论，未来可能触发更严的立法或监管。
- 技术内控： 引用链校验、事实核查、模型微调、审计日志等机制是否完备？尤其在对公众人物、选举等敏感议题上，应有更严格的守门机制。
- 纠错流程： 一旦出错，平台如何通知受害者、发布更正、评估影响范围？是自动撤下还是保持透明？这将成为监管关注重点。
企业应对建议
- 建立敏感语料保护区。 针对公共机构、选举、社会安全等主题，应用更严格的数据过滤、事实校验与人工审核；
- 完善纠错机制。 明确受害者申诉流程、响应 SLA、复现与修复步骤，并配置可追溯日志；
- 强化合规合作。 与法务、公关、公共政策团队建立联动框架，评估 AI 输出对品牌与法律风险的影响；
- 透明沟通。 出现错误时，及时向用户、监管机构说明情况，避免“暗箱处理”导致信任受损。
行动清单
- 对现有 AI 产品进行风险评估，特别是问答、摘要、生成等直接产出文本的功能；
- 为敏感话题设计“事实引用验证 + 人工复核”的组合策略；
- 制定“AI 出错应急手册”，涵盖沟通模板、法律评估、技术修复；
- 跟踪立法动态（如《AI 透明法案》《平台责任法案》），确保产品设计与即将到来的监管要求对齐。
趋势展望
AI 进入公共话语场后，平台治理正从“算法偏见”扩展到“内容诽谤”“证据链管理”。Google 与参议员的冲突只是序幕，未来更成熟的法律框架与行业标准将迫使企业在产品迭代与治理能力上同步升级。企业必须将“模型可控性”纳入战略层面，而非事后补救。
