【实名认证漏洞】贪吃蛇大作战AIGC反作弊纠纷案(（2025）沪01民终1759号):技术方法未公开判赔4万元|二审技术

案件背景：游戏反作弊引发的技术争议

2025年3月，上海姿势产权法院对"贪吃蛇大作战"AIGC反作弊体系纠纷案作出终审判决，被告游戏运营商因未公开核心技术方法被判赔偿原告玩家集体4万元，该案源于2024年7月的一次体系更新，运营商在实名认证模块嵌入AIGC（AI生成内容）反作弊算法，导致超3000名用户账号被误封，技术鉴定显示，新算法通过设备指纹识别用户行为玩法，却未提前公示数据采集范围，违反《个人信息保护法》第24条透明性守则。

技术核心：AIGC反作弊的三重逻辑漏洞

司法鉴定报告（沪司鉴2025-042号）揭示，涉案算法存在三重要命缺陷：

1. 动态阈值设定矛盾：体系声称采用"自适应进修模型"，却将单次击杀数超过25次即判定为作弊，而游戏历史数据显示极致玩家平均击杀数为32次/局
2. 设备指纹误判率：通过模拟测试发现，同一设备更换网络环境后，被识别为新用户的概率达47%，远超行业标准的5%
3. 对抗样本攻击：安全团队构造的独特行为序列可使误报率飙升89%，直接突破运营商宣称的"99.9%识别准确率"

法律焦点：技术秘密和用户权益的博弈

二审争议集中在《反不正当竞争法》第二条和第十条的适用边界，原告代理律师援引（2024）京73民终4567号判例，主张"技术手段应当接受公众检验"，而被告则以"商业秘密保护"为由回绝公开算法细节，法院最终采纳技术鉴定中关于"必要透明度"的论证，认定未公开核心参数导致用户无法预见行为后果,构成程序不正义。

判决影响：数字时代的制度重构

该案确立两项重要司法标准：

1. 算法透明度义务：当技术决策直接影响用户权益时，运营方需至少公开基础逻辑框架（如本案中的行为阈值设定依据）
2. 损害量化新途径：突破传统按充值金额赔偿的玩法，引入"虚拟成就价格评估"，将极致玩家账号的段位积分、皮肤收藏等折算为现实损失

技术观察：实名认证体系的攻防演进

作为资深游戏开发者，笔者亲历过类似反作弊体系的迭代困境，当AIGC技术被用于安全领域时，其生成对抗网络（GAN）特性反而成为双刃剑：

• 防御方优势：AI可实时解析200+行为特征点，远超人工监控效率
• 攻击方突破：通过强化进修生成的"拟真行为脚本"，已能模拟人类操作误差（如随机抖动、延迟点击）

行业警示：技术伦理的双重困境

本案暴露的深层矛盾在于：

• 公开和保密的平衡：过度透明也许使作弊者反给工程防护体系
• 效率和公正的冲突：自动化封禁追求处理速度，必然牺牲个案正义
  这种两难在金融科技、智能驾驶等领域同样存在,亟需建立分级披露制度。

玩家视角：数字身份的安全焦虑

作为拥有8年游戏龄的老玩家，笔者曾遭遇"连点器"误判导致账号封禁，恢复经过中发现，运营商提供的申诉通道实为AI客服，根本无法领会复杂场景说明，这种技术傲慢,正是本案判决最需警示之处。

免责条款

这篇文章小编将技术描述基于上海XX司法鉴定中心[沪司鉴2025-042号]鉴定报告，不构成专业提议，案件数据来源于中国裁判文书网公开信息,相关法律条文引用已作脱敏处理。