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　　核心要点

Meta两场庭审败诉虽涉及不同案件
，但均指向该公司明知其产品存在危害的相关指控
。

判决表明，企业聘请研究人员分析产品对用户的影响 ，可能会使自身面临潜在法律责任。

在科技行业大举投入人工智能的当下
，专家担忧内部研究将持续受限，并影响消费者安全 。

　　十多年前 ，当时还名为Facebook的Meta聘请了社会科学领域研究人员，旨在分析社交网络服务对用户的影响
。此举本是该公司及同行用以表明
，其正认真对待创新产品的益处与潜在风险。

　　但本周Meta的败诉结果表明，这些研究成果反而可能成为法律上的不利证据 。曾在两场庭审（一场在新墨西哥州
、另一场在洛杉矶）中出庭作证的前Facebook高管布莱恩?博兰表示 ，Meta内部研究与文件中披露的负面结论
，与其对外塑造的形象明显矛盾。两场庭审的陪审团均认定，Meta对平台监管不力 ，致使未成年人陷入危险境地
。

　　早在数年前
，在Facebook研究员弗朗西丝?豪根成为知名举报人后，扎克伯格旗下公司就开始收紧对研究团队的管控。此后 ，OpenAI、Anthropic等新兴科技企业则大举投入研究人员
，要求其研究新一代人工智能对用户的影响并公开发布结果 。

　　如今人工智能对部分用户的负面影响备受关注，这些企业必须思考：继续资助相关研究 、还是压制研究 ，才更符合自身利益
。

　　博兰在采访中表示：“曾经有一段时间
，公司内部成立了相关团队，可以开展相关调研；在那段短暂的窗口期里 ，一批非常优秀的研究者拥有相对宽松的权限，去审视这些产品上发生的问题
，而据我了解，他们如今已不再有这样的空间。”

　　Meta本周两场败诉虽案情不同 ，但核心指向一致：该公司未向公众披露其已知的产品危害 。

　　证据：内部文件与研究

　　陪审团审阅了数百万份公司文件
，包括高管邮件
、演示文稿及Meta员工开展的内部研究
。其中内部调查显示，相当比例的青少年用户在Instagram上遭遇过非自愿的性骚扰；还有一项研究表明 ，减少Facebook使用的用户抑郁与焦虑程度有所降低
，该研究最终被Meta叫停。

　　原告律师并非仅依靠内部研究立论，但这些研究显著强化了其关于Meta存在过错的主张 。Meta辩护团队则辩称 ，部分研究内容过时、被断章取义且具有误导性
，歪曲了公司运营模式与安全理念
。

　　“双方陈述都已呈现 ”

　　“陪审团听取了双方陈述与公正的事实呈现，并据此作出裁决 ，
”博兰说
，“而两场案情截然不同的庭审，陪审团都给出了明确判决。”

　　Meta及同为洛杉矶案件被告的谷歌旗下YouTube均表示将提起上诉 。

　　心理学家兼律师莉萨?斯特罗曼（担任新墨西哥州诉讼案内部专家顾问）表示 ，Meta及整个科技行业的管理层曾以为，可利用内部研究为自身造势
，赢得公众好感
。

　　“我认为他们没意识到，研究者也是父母 、也是普通人 ， ”斯特罗曼说
，“他们也没料到，这些人不会被轻易收买。
”

　　当相关研究内容陆续外泄后 ，高管原本期望的公关效果彻底适得其反 。对Meta打击最大的事件发生在2021年
，前Facebook产品经理、后转为举报人的弗朗西丝?豪根泄露了大量文件，显示该公司明知其产品存在潜在危害。

　　2021年12月1日 ，前Facebook员工弗朗西丝?豪根在华盛顿国会山出席众议院能源和商务委员会通信与技术小组委员会听证会并发言
。

　　非营利组织“儿童与屏幕：数字媒体与儿童发展研究所”研究与项目主任凯特?布洛克表示：“豪根的披露在全球范围内成为重要转折点——不仅对企业本身
，对研究者
、政策制定者与广大公众亦是如此。 ”

　　此次泄密也促使Meta及整个科技行业做出重大调整，开始剔除可能对企业不利的研究 。据美国消费者新闻与商业频道此前报道 ，多个研究产品危害及相关议题的团队被裁撤
。

　　部分企业还开始移除第三方研究者用于分析其平台的相关工具与功能。

　　“企业如今可能会将持续开展的研究视为法律风险
，但独立第三方研究必须继续得到支持，”布洛克说 。

　　科技监督项目执行主任萨莎?霍沃思表示 ，本周庭审中使用的大部分内部研究并非新内容，许多文件此前已由其他举报人公开
。而庭审补充的关键是“真实邮件、原话 、截图
、内部营销演示文稿、备忘录
”
，提供了必要背景信息。

　　当前科技行业正大举进军人工智能领域，Meta 、OpenAI
、谷歌等企业均将产品研发置于研究与安全之上 。布洛克对此深感担忧：“与早年的社交媒体一样 ，公众对人工智能企业针对自身产品开展的研究内容
，可见度依然十分有限
。”

　　“人工智能企业目前大多只研究模型本身——模型行为、可解释性与对齐性，但在聊天机器人 、数字助手对儿童成长影响等方面的研究存在巨大缺口 ， ”布洛克说
，“人工智能企业有机会不再重蹈过去的覆辙——我们亟需建立透明与可核查的机制，让企业向公众公开其掌握的平台信息 ，并支持更多独立评估。
”