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Z-Image-Turbo法律文书配图生成合规性提醒

引言：AI图像生成在法律场景中的潜在风险

随着阿里通义Z-Image-Turbo WebUI图像快速生成模型的普及，越来越多的用户开始尝试将其应用于专业领域，包括法律文书辅助设计、案件可视化呈现等。该模型由社区开发者“科哥”基于通义实验室发布的Z-Image-Turbo进行二次开发构建，具备高效、易用、高质量输出等特点，在本地部署环境下可实现秒级图像生成。

然而，当AI生成内容被用于正式法律文书或司法辅助材料时，必须高度警惕其合规性与伦理边界问题。尽管技术本身中立，但不当使用可能导致严重后果——如误导性证据展示、虚构场景误读、甚至构成虚假信息传播。本文旨在从法律合规角度出发，系统分析Z-Image-Turbo在法律文书配图生成中的风险点，并提供可落地的风险规避建议和使用规范。

一、法律文书配图的核心属性与AI生成的冲突

1. 法律图像的本质要求：真实性与客观性

法律文书中的插图（如现场还原图、时间线示意图、人物关系图）承担着事实陈述功能，其核心价值在于：

• 准确反映已知事实
• 辅助法官/当事人理解案情
• 不得引入未经证实的推断或想象

关键区别：艺术创作追求“视觉合理性”，而法律表达要求“事实准确性”。AI图像虽具高度逼真感，但本质仍是“概率性合成”，无法保证与真实事件一致。

2. Z-Image-Turbo的工作机制决定其不可靠性

Z-Image-Turbo作为扩散模型（Diffusion Model），通过学习海量训练数据中的模式来“补全”用户提示词所描述的画面。这意味着：

• 图像中每一个像素都是模型对“最可能的样子”的推测
• 即使输入相同提示词，不同种子也会产生细节差异
• 模型会自动填充用户未明确说明的部分（如背景、服饰、表情）

例如，输入提示词：“交通事故现场，一辆白色轿车撞倒行人”，模型将自行决定： - 车辆品牌、型号、损伤程度 - 行人衣着、姿态、受伤部位 - 天气状况、道路标识、周围车辆

这些“合理想象”在艺术创作中是加分项，但在法律语境下却可能被视为伪造证据要素。

二、三大典型违规风险场景分析

风险场景一：虚构细节被误认为事实依据

| 使用方式 | 合规问题 | 实际案例 | |--------|---------|----------| | 将AI生成图作为“案发现场还原图”提交法院 | 缺乏原始影像支持，属于主观重构 | 某地民事纠纷案中，原告提交一张AI生成的“监控截图”，后被对方申请鉴定揭穿，导致诚信质疑 | | 在律师PPT中使用AI绘制“嫌疑人行为轨迹图” | 无证据链支撑的动作推演 | 法官当庭指出：“你展示的是推理，不是证据，请勿以图像代替证言” |

⚠️警示：任何带有动作、神态、环境细节的图像都应标注为“示意图”，且不得出现在正式文书正文。

风险场景二：负向提示词失效引发伦理争议

尽管可在Negative Prompt中添加“扭曲、血腥、暴力”等限制词，但模型仍可能因语义理解偏差生成敏感内容。例如：

Prompt: "被告持刀威胁受害人" Negative Prompt: "血腥，尸体" → 仍可能生成喷溅状红色液体或倒地人形

此类图像一旦出现在公共文档中，极易引发舆论争议，即便本意仅为说明情境。

风险场景三：版权与肖像权侵权隐患

Z-Image-Turbo训练数据包含大量互联网图像，存在以下潜在侵权风险：

• 生成人脸可能与现实中特定个体高度相似（尤其在精细描述下）
• 服装、建筑、艺术品风格可能侵犯已有作品著作权
• 若用于商业法律服务宣传材料，风险进一步放大

📌 根据《民法典》第1019条，未经同意不得利用信息技术手段伪造他人肖像。AI“类肖像”是否适用尚存争议，但谨慎为上。

三、合规使用建议：四步安全操作流程

为确保Z-Image-Turbo在法律相关工作中合法合规使用，推荐遵循以下实践框架：

第一步：明确用途分类，区分“内部参考”与“对外输出”

| 使用类型 | 是否允许AI生成 | 注意事项 | |--------|----------------|----------| | 内部讨论草图 | ✅ 允许 | 标注“AI模拟，非真实记录” | | 客户沟通示意图 | ⚠️ 有条件允许 | 必须注明“仅为帮助理解，不代表实际发生” | | 正式文书插图 | ❌ 禁止 | 应采用手绘简图或真实照片脱敏处理 | | 法庭演示材料 | ❌ 禁止直接使用 | 可转换为线条图+文字标注形式 |

第二步：严格控制提示词表述，避免引导性暗示

禁止使用： - 动作性强的动词：“殴打”、“逃跑”、“撕毁合同” - 情绪化描述：“惊恐的表情”、“冷笑”、“愤怒地挥拳”

推荐替代方案：

原提示词： "房东怒吼着将租客推出门外" 修改后： "两人在门口发生肢体接触，门处于开启状态，室内有行李箱"

保持中立、可观测、可验证的语言风格。

第三步：强制添加元数据水印与声明文本

所有AI生成图像在保存前必须嵌入以下信息：

# 示例：Python PIL 添加水印 from PIL import ImageDraw, ImageFont def add_legal_watermark(image_path): img = Image.open(image_path).convert("RGBA") txt = Image.new("RGBA", img.size, (255,255,255,0)) d = ImageDraw.Draw(txt) font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 36) # 半透明红色水印 d.text((50, 50), "【AI生成示意图｜非真实影像｜仅作理解参考】", fill=(255, 0, 0, 128), font=font) watermarked = Image.alpha_composite(img, txt) watermarked.save(image_path.replace(".png", "_safe.png"))

同时在文档中添加脚注：

本图由AI工具根据文字描述生成，旨在辅助理解事件脉络，不作为事实认定依据。具体细节以证据材料为准。

第四步：建立审核机制，实行双人复核制度

建议律师事务所或法务团队制定内部AI图像使用规范，包括：

1. 所有拟对外使用的图像需经非生成者独立审核
2. 审核重点：是否存在诱导性构图、不合理细节、情绪渲染
3. 建立日志记录：保存原始提示词、生成参数、使用目的

四、替代方案推荐：更安全的法律可视化路径

对于需要图像化表达的法律场景，建议优先考虑以下合规方式：

1. 使用标准化图标库制作信息图

• 工具推荐：draw.io、ProcessOn、Canva
• 特点：符号化表达，避免写实风格
• 示例：用标准人物图标+箭头表示“交涉过程”

2. 基于真实素材的脱敏处理

• 对监控截图、现场照片进行马赛克、模糊、轮廓提取
• 工具：GIMP（开源）、Photoshop+ 动作批处理

3. 手绘风格草图辅助说明

• 可使用平板手绘或扫描纸质草图
• 风格越抽象，越不易被误解为“真实再现”

总结：技术服务于法律，而非替代法律逻辑

Z-Image-Turbo是一项强大的生产力工具，但其在法律领域的应用必须建立在充分认知风险、严格遵守规范的基础上。我们重申以下三条基本原则：

① AI图像不能作为证据使用
无论生成质量多高，均不具备证据资格，不得用于证明事实存在与否。

② 图像表达必须让位于文字严谨性
法律文书的核心是逻辑与条文引用，图像只是辅助，切忌“以图代文”。

③ 用户始终承担最终责任
技术提供方不为滥用行为负责，使用者需自行评估合规后果。

附录：法律从业者AI图像使用自查清单

| 项目 | 是/否 | 说明 | |------|-------|------| | 是否用于正式文书或法庭提交？ | □是 □否 | 若“是”，立即停止使用 | | 图像是否包含具体人物动作或表情？ | □是 □否 | 若“是”，建议改为文字描述 | | 是否已添加“AI生成”水印？ | □是 □否 | 必须可见且不可轻易去除 | | 是否经过第二人独立审核？ | □是 □否 | 推荐建立团队审核机制 | | 是否保留原始提示词与生成日志？ | □是 □否 | 便于追溯与解释 |

注：本提醒不构成法律意见，具体操作请咨询专业法律顾问。

技术支持：科哥 | 微信：312088415
项目地址：Z-Image-Turbo @ ModelScope