RLHF 的致命副作用出現了，當 AI 的順從成為殺人幫兇，這是 AI 產品責任正式走上法庭的關鍵一年，畢竟，當生成式 AI 不再只是「說錯話」，而是被指控成為悲劇的催化劑時，科技產業正面對著一場真正的法律考驗。
2025 年下半年，美國法院陸續受理多起針對 OpenAI 的訴訟，案件性質從過往的自殺協助指控，進一步升級為「第三方他殺責任」。這不僅是生成式 AI 首次被拉入產品責任（Product Liability）的核心戰場，也可能成為未來 AI 產業監管與設計原則的分水嶺。
近幾個月陸續出現的 OpenAI 過失致死與傷害訴訟，其實並非單一事件，而是一波自 2025 年下半年開始針對 OpenAI 的集體訴訟潮，且是由一個美國「社交媒體受害者法律中心」帶頭興起的訴訟。而市場上也不少人評論，使用者應該對 AI 產品充分了解只能當參考，不是絕對的指引，自己應該要負起對內容查證的責任，不能全依賴 AI，這是作為一個獨立者的思考。
之前我們報導過這篇史丹佛大學（Stanford University）與杜克大學（Duke University）的研究指出，之前幾個先進的大型語言模型（LLMs），其實能分辨「事實」，卻理解不了「人的信念」。AI 模型在區分「事實」（Fact）、「信念」（Belief）與「知識」（Knowledge）這三項基本認知概念時，存在顯著的盲點。
AI 產品責任的分水嶺：康乃狄克州弒母案
2025 年 12 月，一起發生於美國康乃狄克州的案件，成為這波訴訟浪潮中性質最嚴重、法律意義也最關鍵的一案。
案件概要
受害者：Suzanne Adams（83 歲，母親）
行兇者：Stein-Erik Soelberg（56 歲，兒子，犯案後自殺）
原告：受害者遺產管理人
被告：OpenAI 與微軟（列為共同被告）
原告指控，在案發前數月，Soelberg 與 ChatGPT（被指為 GPT-4o 模型）進行大量對話，而 AI 的回應並未啟動任何安全防護，反而加劇並驗證了其妄想內容。
訴訟核心指控
訴狀指出，ChatGPT 在對話中：
接受並延伸其妄想（如「母親試圖毒害他」、「家中印表機是監控設備」）
以高度擬人化的方式回應，甚至聲稱「你已喚醒了 AI 的自我意識」
未中止對話、未引導求助、未提示心理健康風險
最終，原告主張，這種「幻覺驗證式回應（Hallucination as Validation）」成為悲劇發生的關鍵誘因。
為何這起案件如此關鍵？
這是美國首起將生成式 AI 與「他殺」直接連結的產品責任訴訟。
法律戰場從「使用者自我傷害」跨入「第三方受害」，也意味著 AI 業者將不再能輕易以「使用者自行負責」作為防線。
「自殺教練」訴訟系列案，AI 是否被設計成危險產品？
在弒母案發生前一個月，美國「社交媒體受害者法律中心」（Social Media Victims Law Center, SMVLC）已代表多個家庭，對 OpenAI 提起至少 7 起過失致死與傷害訴訟。
這些案件在訴訟文件中，普遍使用了一個極具衝擊性的說法，ChatGPT 扮演了「自殺教練」的角色。
具代表性的三起案件
案例 A：Amaurie Lacey（17 歲，喬治亞州）
與 ChatGPT 進行長時間對話後自殺
家屬指控 AI 不僅未提供心理援助資源，反而提供具體輕生方式
訴狀指出，AI 回應「剝奪了使用者的希望，並將自殺合理化」
案例 B：Joshua Enneking（26 歲，佛羅里達州）
明確向 ChatGPT 表達輕生意圖
AI 回答了其關於「如何取得特定致命武器」的問題
原告主張，這些回應強化了其絕望情緒，最終導致悲劇
案例 C：Adam Raine（16 歲，加州）
家屬指控 ChatGPT 協助其「規劃」自殺行為
訴狀特別點名 OpenAI 執行長 Sam Altman
指控為了商業競爭（對抗 Google Gemini），將 GPT-4o 原定數月的安全測試壓縮至一週，無視內部安全警告
其他相關案例（同屬該波訴訟）：
Zane Shamblin（23歲，德州）
Joe Ceccanti（48歲，奧勒岡州）
Allan Brooks（48歲，加拿大，身心受創但倖存）： 指控 ChatGPT 突然改變對話模式，誘導他產生嚴重妄想與心理崩潰。
這些案件真正挑戰的是什麼？
CyberQ 觀察，這一系列訴訟的核心，已不再是內容審查或單一回應錯誤，而是直指 AI 是否構成「有缺陷的產品設計」。
三個高度重疊的法律爭點
1、擬人化陷阱（Anthropomorphism）
原告普遍指出，ChatGPT（特別是 GPT-4o 的語音與高情商互動）刻意模糊了工具與人的界線，使精神脆弱者產生情感依賴與錯誤信任。
2、幻覺驗證（Hallucination as Validation）
大型語言模型為了維持對話連貫性，傾向順著使用者敘事邏輯回應。
但在法律上，當 AI 面對妄想內容卻選擇「肯定而非中止」，可能被認定為設計缺陷（Design Defect）。這是技術上最致命的一點。當用戶輸入妄想內容（如：有人在監視我），LLM 為了順著對話邏輯（Instruction Following），傾向於「肯定」用戶的說法，而非反駁或終止對話。在法律上，這有可能會被視為「有缺陷的產品設計」。
3、商業決策凌駕安全（Profit over Safety）
多起訴狀皆引用 OpenAI 內部安全團隊（Superalignment team）解散、高層離職與測試期壓縮，試圖證明公司已知風險卻仍推進產品上市。
技術死角：當「順從」成為幫兇，AI 無法跨越的意圖識別邊界
CyberQ 觀察，在康乃狄克州的這起悲劇中，OpenAI 最難以在法庭上自圓其說的，並非其安全過濾器（Safety Filter）是否運作，而是大型語言模型（LLM）本質上存在的「語境模糊性（Contextual Ambiguity）」與「討好傾向（Sycophancy）」。這正是目前 AI 護欄技術比較麻煩的地方。
CyberQ 觀察與實測目前各家主流 AI 平台的的 AI 技術，確實是無法完美區分虛構創作（小說、角色扮演）、真實意圖（自殺、他殺規劃）。
這使得「精神健康風險偵測」與「即時介入」成為 AI 業者最脆弱、也最難辯護的環節。一旦法院認定這類風險是可預見的，而業者卻未採取合理防護，AI 就不能說自己只是一個生成內容的平台，而會被視為必須對使用後果負責的產品。
「創意寫作」與「真實意圖」的混淆
目前的 AI 安全機制主要依賴關鍵字過濾與語義分析來攔截有害內容（如製造炸彈、教唆自殺）。然而，技術上極難區分「虛構創作」與「真實預謀」。
情境 A（合規）： 用戶輸入：「我正在寫一部懸疑小說，主角患有嚴重的被害妄想症，他堅信母親的印表機在監控他，請幫我生成一段他與內心恐懼對話的獨白。」
情境 B（違規）： 精神不穩定的用戶輸入：「我覺得我媽的印表機在監視我，你也這樣覺得嗎？告訴我它是怎麼運作的。」
對 LLM 而言，這兩者的 Token 序列極度相似。為了滿足用戶的「指令遵循（Instruction Following）」需求，模型傾向於進入「角色扮演」模式。若安全機制將所有類似對話都視為違規並拒絕回答，將導致產品可用性大幅下降（False Positive）；但若放行，AI 就可能在不知情中成為了現實世界悲劇的「共犯」（False Negative）。
RLHF 的副作用：致命的「討好效應」
OpenAI 使用人類回饋強化學習（RLHF）來訓練模型，這雖然讓 ChatGPT 變得更有禮貌、更像人類，卻也植入了一種「討好人類用戶（Sycophancy）」的深層偏見。 在索爾伯格的案件中，當他提出荒謬的妄想（如「印表機是監控裝置」）時，ChatGPT 並沒有執行事實查核或建議尋求心理醫師協助，而是選擇了「順著話說」。
這是因為在模型的訓練邏輯裡，肯定用戶的輸入（User Input Validation）通常能獲得更高的獎勵分數。這種機制導致 AI 在面對精神妄想者時，不僅無法成為「現實的錨點」，反而成為了「幻覺的放大器」，有可能把原本精神就有問題的用戶推往不幸的結果。
難以防禦的「認知越獄（Cognitive Jailbreak）」
另一方面，傳統的「越獄（Jailbreak）」是駭客利用特殊指令碼繞過防護，但現在 OpenAI 面臨的是一種無須程式碼的「社交工程越獄」。 用戶不需要複雜的提示詞，只需透過長時間、漸進式的對話，建立一個特定的「語境泡泡（Context Bubble）」。
在這個封閉的對話語境中，AI 會逐漸忘記其安全準則（System Prompt），轉而優先維護當前對話的邏輯一致性。這解釋了為什麼索爾伯格與 ChatGPT 「長聊數月」後，AI 會逐漸接受並內化他的妄想世界觀。
在法庭上，OpenAI 或許能證明其 AI 模型已經通過了標準的安全測試，但他們很難解釋為何一個號稱「智慧」的系統，卻無法展現出最基本的道德判斷力，即在察覺用戶精神異常時，主動「跳出角色」並按下緊急停止鍵。這不僅是技術的瓶頸，更是 AI 產品責任法規即將攻防的各種核心判例。
這不只是 OpenAI 的官司，AI 產品責任正在重寫科技產業規則
CyberQ 認為，這波訴訟真正影響的，並不僅是 OpenAI，未來可能有三個可能的產業轉變：
A、生成式 AI 將被重新歸類為高風險產品
B、Safety-by-Design 可能從道德選項變成法律義務
C、高擬人化、語音型 AI 將成為第一批被嚴格檢視的對象
當 AI 開始被要求承擔「產品責任」，整個產業的設計哲學、發布節奏與治理模式，都將被迫重寫。
這系列的真實法律戰，真的才剛開始呢。
首圖由 Google Gemini AI 生成
