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摘要：生成式人工智能的飞速发展带来了相关的技术红利，但也催生了一些新型犯罪形态。常见的，利用AI编制虚假的声音、相貌等实施诈骗，就成为现行刑事治理面临的问题，如何确定犯罪主体、如何定性、如何量刑，本文拟从犯罪形态、罪名适用、归责难题及治理路径与法律完善等层面进行研究，以期抛砖引玉，见仁见智。

关键词：生成式人工智能；诈骗犯罪；罪名适用；归责难题；治理路径

一、智能犯罪的犯罪形态研究

科技进步带来了生成式AI的技术变形，使犯罪形态发生了质的转变，尤其在相关经济犯罪领域，其中，又以诈骗犯罪为较常见形态。随着人工智能普及，AI及模型的大规模应用，传统的财产犯罪从自然犯，以人工为核心的人力资源的犯罪开始向以依靠算力算法为主力的智能犯罪方向演化。具体表现如下：

第一，手段智能化。由于生成式AI有大语言模型和海量参数为依据，推理能力越来越向智能化方向发展，使犯罪的性质、手段、方式更加智能，很多时候不仅掌握互联网知识的年轻人当事人无法区分，年纪稍长一点的当事人更是无所适从。犯罪手段可以将AI链接他人社交软件聊天框，预设聊天背景、诈骗话术自动化实施“钓鱼”犯罪，这些犯罪有时候已经脱离自然人犯罪的范畴，向法定犯方向发展。如果将AI犯罪主体、手段等进行当事人深度伪造、甚至语音克隆、智能话术引导等，使新型诈骗犯罪呈现出智能化、链条化的脱离人身依附属性的科技新特征。

第二，算法精准化。由于生成式AI模型，依据海量数据的计算和分析，行为人借此能够更犯罪分子能够更准确地发现潜在目标群体并能够实施针对性更强的精准犯罪。传统盗窃犯罪因防控加强而有所减少，但新型诈骗分子可根据受害者的各种表现特征，量身定制钓鱼软件，精准针对特定群体实施更巧妙的犯罪，诈骗犯罪正从传统的大量撒网、碰运气诈骗演变为以算法为驱动的、针对性极强的精准人群围猎，且犯罪手段方式防不胜防。

第三，风险增大化。由于生成式AI技术介入，大大降低了诈骗的成功门槛，并且语音、图像、文本都可以实现自动化生成与批量复制。尤以换脸、拟声诈骗破坏性非常大，导致诈骗案件数量激增，老年群体受害风险尤为突出，在现今AI不断变化，不断升级的情形下，基本丧失抵抗力，风险极大。

第四，犯罪产业化。由于生成式AI技术的介入，犯罪分子可以将诈骗流程标准化，在以前破获的诈骗案件中，就有“接触、建立信任、收割”分设三阶段，犯罪分子利用AI分别扮演指导导师、情感对象等利用情绪价值、扮演不同角色诱骗受害者。更有甚者，诈骗团伙直接利用AI生成诈骗需要的各种虚假文件，如身份证、营业执照等，针对已上钩的受害被骗人进行连续诈骗。

二、罪名适用与归责路径

（一）AI主体地位界定

目前，刑法学界基本认为，弱人工智能尚不具备刑事责任主体资格，只有较强的具有独立自主性的人工智能才有可能成为追责主体。生成式AI的运作机制基于统计与模式匹配为模式的数学模拟，而非基于价值判断的自主抉择。相关判例亦有认定：2026年，杭州互联网法院审结的，全国首例生成式AI幻觉侵权纠纷案，就明确：较弱的人工智能不具有民事主体资格，从而不能作出具有法律约束力的意思表示。据此，不是所有的AI主体在刑法评价中都评价为犯罪主体，有的只能定位为犯罪工具。

随着AI犯罪更加智能化，今后，就有可能界定为犯罪主体。

（二）罪名适用分析

1. 诈骗罪

利用AI实施的犯罪，大多数依然涉及的罪名还是诈骗罪。由于诈骗罪犯罪特征是虚构事实、隐瞒真相，“AI换脸”进行视频合成，就是非常明显的诈骗活动，不过犯罪手段更加新型化、智能化，与传统的诈骗行为没有本质区别。例如，男性犯罪分子利用AI合成女声，剪辑漂亮女性头像，冒充女性网恋诈骗受害人钱财，是比较明显的诈骗犯罪。

2. 其他罪名

利用AI虚构主体身份，可能触犯多个罪名，需具体分析：

①有可能构成帮助信息网络犯罪活动罪：帮信罪是诈骗的下游犯罪，如果技术提供者主观上明知他人利用AI实施诈骗，但仍然提供技术支持的，可构成帮信罪；若主观方面、客观行为构成共同犯罪的，成立诈骗罪。

②有可能构成敲诈勒索罪：如利用AI伪造相关证据，如病历和发票敲诈商家，以伪造证据相威胁，在将来的某个时间可能会发生的某种损害结果会发生进行要挟，就有可能构成敲诈勒索罪。

③有可能构成侵犯公民个人信息罪：如利用AI非法获取、出售公民个人信息用于其它犯罪的，可能构成其它犯罪，甚至数罪并罚，AI技术在犯罪环节的应用，可能涉及不同罪名，应针对犯罪构成具体分析。

三、司法认定中的常见问题

（一）犯罪性质如何认定

由于AI犯罪可能涉及技术开发、使用、平台运营等多方主体，如果各主体对主观故意、客观危害的认知存在明显差异，导致犯罪性质如何定性有一定困难。司法实践中多采用推定来确定明知，但目前的标准尚不统一。

（二）共同犯罪如何认定

共同犯罪的本质特征是共同故意，共同行为。但是，AI犯罪模式具有明显的离心化、分离式特征——不同阶段的开发者、使用者、传播者有可能在AI的使用上，没有预谋，没有明显的共同行为，表现为仅通过网络平台间接关联。传统共同犯罪理论要求主观上彼此相互明知，但在AI犯罪中各主体往往互不相识，若认定为共同故意还是难度较大。

（三）因果关系如何认定

由于AI生成内容的传播链条复杂化、主体介入多样化，因果关系复杂化，使其认定具有较大困难。危害后果如何产生？各自参与度如何？因果链条如何判断？都是需要解决的问题。

（四）提供者责任边界如何认定

针对生成式AI提供者，有主张适用过失责任。提供者刑事责任的认定应以其对生成内容的实际控制能力和法律法规设定的特定义务为基准，核心在于是否构成“不作为犯”。但当前刑法仅能对使用端非法利用虚假信息的行为进行规制，对管控端生成虚假信息的刑法规制尚处于真空状态。

四、完善与对策

（一）立法方面的完善

目前，立法机关还需加大力推进相关网络犯罪立法、研究构建人工智能安全审查制度。是否“行政前置、刑法兜底”的分级治理模式？不仅需从立法层面填补漏洞，还需行政、司法多方面加强协同合作，共同治理，多方搭建治理体系。

（二）加强技术防治

针对AI技术性犯罪特点，必须加强技术层面的反向控制。例如建立专门的数据库来追踪AI犯罪，加强政、司、企多方协力合作模型，开发专门的AI识别算法。

（三）相关平台追责

互联网无法外之地，在AI造假内容识别和监管中的主体责任边界，可以实施“风险分级治理”，对高风险场景设定严苛的技术与监管门槛。

针对生成式AI犯罪，我们认为，AI只是犯罪手段的变化、犯罪技术的进步，但并未改变犯罪的本质，对社会秩序和人民生命、财产安全的破坏等。尽管由于AI技术的介入，传统的刑法体系受到了前所未有的挑战：犯罪门槛的降低、追责主体的多元化、主观故意的证明困难、因果关系的复杂化，这些都要求刑法理论作出适应性调整。今后需进一步研究如何构建适应AI时代特征的刑事归责体系，实现技术创新与法益保护之间的动态法治平衡。

鲁忠

苏州农业职业技术学院