在这起被上海市徐汇区人民检察院披露的案件中,“薅羊毛脚本”第一次把矛头对准了大模型算力本身。宗某某先是利用AI生成、协助编写自动化脚本,大量注册某AI平台新账号,伪造电子签名并绕过IP限制,把原本用于拉新的赠送积分批量攫走;随后,他又发现某大模型聚合平台存在未公开对外的接口,将其接入自建的中转网站,对外低价提供AI绘图和视频生成服务,而真正付出成本的,是在背后被“偷跑”的原平台付费算力。据报道,相关接口被调用约29万余次,宗某某非法获利约3.4万元人民币,最终被徐汇区检察院以非法获取计算机信息系统数据罪提起公诉,徐汇区法院判处其有期徒刑三年、缓刑三年,并处罚金4万元;2025年11月3日前后,案件信息对外披露,被明确为上海首例利用AI伪造签名、盗用大模型算力的刑事案件。与传统的盗窃罪、诈骗罪路径不同,这一入罪选择把“算力 + 接口调用权”纳入计算机信息系统数据保护的范畴,对依赖接口聚合、积分激励和算力中转的AI平台、类Web3聚合服务来说,等于画出了一条新的刑事红线:脚本刷量、薅积分、私接内网接口,不再只是“技术灰产”,而是直指刑责与平台风控底线的合规问题。
AI脚本薅积分:算力如何被搬上黑市
在落到具体操作前,宗某某首先用AI把“脚本薅羊毛”工业化。检方披露,他并非手工注册账号,而是借助AI生成或协助编写自动化脚本,让程序批量填充注册信息、伪造电子签名,绕过平台原本用于核验真实性的电子签名校验和IP注册限制。每一个“新用户”都能获得平台发放的积分或调用额度,脚本则像工厂流水线一样不停制造账号,把原本用来拉新的积分池薅成了自己的“进货渠道”,平台的积分和调用额度在这个过程中被当成可以无成本套取的数字资产。
真正把算力拖进黑市的,是他发现了某大模型聚合平台未公开对外的接口。这个接口本应隐藏在平台内部调用体系中,却被他接入了自建的中转网站,对外打包成低价AI绘图和视频生成服务,前端向用户收取小额费用,后台却在疯狂调用原平台的付费算力资源。据报道,相关接口被非法调用约29万余次,为他带来约3.4万元人民币非法收益,算力成本几乎全部被“外包”给聚合平台承担,而他只负责兜售廉价服务、吃中间差价。在这条链路上,接口调用权和积分额度被拆解成进货、加工、零售三个环节,算力从平台账面上的运营成本,异化为可以被套利、被倒卖的“黑市商品。
未公开接口被滥用:平台安全边界被撕开
从案情看,宗某某盯上的并不是公开文档里的正规入口,而是大模型聚合平台内部存在的“未公开接口”。按理说,这类接口要么只对特定业务方开放,要么通过强认证、白名单和细粒度权限锁死,但事实是,它在长期内被接入到自建中转网站、被据报道调用了约29万余次,平台却迟迟未能识别并阻断。这意味着接口生命周期管理几乎是失控状态:接口未被纳入统一治理,访问控制形同虚设,调用日志和异常流量告警也没有起到“兜底”的作用。结果是,平台自认为在业务侧“没对外开放”的一扇门,实际上变成被脚本、爬虫和灰产优先发现的薄弱点,安全边界被从最脆弱的那层撕开。
更深层的矛盾在于平台的商业激励与技术防护之间。平台一边向新用户发放积分或免费调用额度做拉新,另一边却没有配套机制防住脚本批量注册和薅羊毛,等于主动把算力补贴推向“程序最勤快的人”。在加密交易所、量化平台和 DeFi 场景里,API 调用早已被视作高风险入口,通常要叠加 API 密钥、IP 白名单、限流和行为风控,运营方还会把这些控制措施写进用户协议和合规披露中,以证明已履行必要的安全义务。而本案暴露出的,是AI算力平台在同样是“高频自动化调用”的接口管理上明显滞后。《网络安全法》《数据安全法》要求网络运营者采取技术和管理措施保障系统和数据安全,这意味着接口设计、激励机制和风控体系本身也是合规边界的一部分:当平台用免费额度去换增长,却放任未公开接口长期裸奔时,风险已经不再只是技术漏洞,而会在下一起类似案件中被直接转化为监管和司法审查的对象。
从盗号到盗算力:以非法获取系统数据入罪
在这起案件里,宗某某的行为表面上看像是“薅积分、倒卖算力”,但法院没有走传统的盗窃罪、诈骗罪路径,而是明确以非法获取计算机信息系统数据罪定罪,这个选择本身就是信号。若按盗窃或合同纠纷处理,争点会落在“平台积分是否构成财物”“拉新活动规则是否约定不清”上,容易被理解为一场围绕促销条款的商业纠纷。而在本案中,宗某某利用AI编写脚本批量注册账号、伪造电子签名、绕过IP限制,随后又发现并接入平台未公开接口,靠中转网站对外低价提供服务、实质调用付费算力,核心问题已经从“有没有拿走钱”转向“有没有绕过认证、成规模攫取系统控制下的数据和资源”。法院以保护平台的系统数据和运行秩序为优先,选择用计算机犯罪条款来回应这种自动化、规模化的“薅羊毛”。
要理解这一定性,关键在于什么被视为“计算机信息系统数据”。中国刑法及相关司法解释对这一概念的理解本就较宽泛,既包括账号、口令、认证信息,也包括系统生成和记录的积分、接口调用日志、计费记录等。在宗某某的操作链条里,批量注册得到的账号和登陆凭证,平台发放并由系统自动核算的新用户积分,29万余次未授权接口调用形成的日志和计费数据,以及与之对应的算力使用权,实质上都依附于同一套计算机信息系统,并构成可被非法获取和利用的“数据—收益”整体。法院不把这拆散成“积分是不是钱”“算力是不是商品”,而是整体看作对系统数据及其延伸利益的非法获取和支配,顺理成章落在非法获取计算机信息系统数据罪的框架之下,也难怪被媒体解读为将算力资源及相关数据权益纳入刑法保护的典型案例。
这种路径,对未来算力、API配额乃至链上资源的刑法规制边界,都会产生连锁效应。一旦司法实践将“账号体系 + 额度/配额 + 调用记录 + 使用权”视为一体的数据资产和数字使用权,绕过授权批量攫取、转售这些资源的行为,就更难被包装成单纯的合约纠纷或“灰色套利”。不论是AI平台的付费调用额度,还是聚合服务商掌握的API Key、访问配额,甚至公链上的带宽、Gas 上限这类通过系统参数分配的数字资源,当它们被脚本化滥用、通过“影子网关”对外兜售时,都有可能被放进“非法获取系统数据”的评估框架中。对所有依赖算力池、API配额或链上资源做生意的参与者而言,这起案件标记出一个新的刑法规制坐标:绕过授权攫取和转售“数字使用权”,已被司法系统视为可以直接入刑的高风险行为。
对AI平台、交易所和开发者的三重警示
对AI平台和大模型聚合方而言,这起案件首先击穿了两个“错觉”:其一,宗某某大规模调用的是平台未公开对外的接口,但法院仍认定构成非法获取计算机信息系统数据,说明“没写在文档里、没对外宣传”不等于形成有效的访问控制;其二,平台向新用户发放积分或调用额度做拉新,却缺乏防范脚本批量注册和薅羊毛的机制,最终被绕过电子签名校验和IP限制,演变成被刑法评价的事件。结合《网络安全法》《数据安全法》对网络运营者安全义务的要求,这意味着AI平台和聚合方必须把接口管理、风控合规当成“主业务”而不是辅助手段:未授权调用要有技术上的阻断、日志上的可追溯、规则上的明示边界,否则在用户行为入罪的同时,平台也可能在民事、行政层面被问责。
如果把视角扩展到加密交易所、算力市场和Web3开发者,本案对应的是另一层警示:看似“薅积分”的模式,与交易所通过API搬运流量、薅手续费返佣、滥用充值奖励并无本质差别;去中心化算力市场、AI+Web3项目通过智能合约叠加API提供算力和模型调用,一旦以脚本手段批量绕过风控、伪造身份或越权调用,再把额度打包对外低价转售,就可能被比照为非法获取系统数据、破坏系统运行秩序,而不再只是“灰度套利”。对开发者个人而言,利用AI生成脚本本身并不违法,红线在于是否故意绕过平台验证机制、明知无权却持续批量调用、以及是否把原本限定在自己账户内的调用权对外转售牟利;在这一坐标系下,自动化工具从效率利器变成风险放大器,真正可行的路线只有一条:在设计脚本和业务模型时,把平台使用条款、接口授权范围和监管对“系统数据”的保护边界当成硬约束,而不是事后博弈的筹码。
算力成“资产”:下一轮监管盯向哪里
从徐汇这起“首案”开始,法院用非法获取计算机信息系统数据罪锁定的是“谁在控制系统资源、谁在擅自动用”,算力额度、接口调用权和后台运行数据被整体纳入了需要刑法规制保护的资源池,这对所有依赖算力拉新的平台都是一个清晰信号。接下来,AI平台和聚合方不得不把免费积分、测试额度、甚至尚未公开的内部接口,当成有价格、有风险的“资产”来管理:身份校验上从简单手机号注册转向更精细的设备指纹、IP 画像和行为特征交叉核验;风控建模上,把异常批量注册、异常调用频率、接口“挖洞”行为纳入实时监测;合规层面,则要在《网络安全法》《数据安全法》等框架下,把算力调用日志、授权边界、异常上报机制写成可以对监管交代的制度。随着AI与加密业务、算力交易市场不断耦合,国内外监管机构已经开始把算力集中度、数据滥用、接口安全视作系统性风险的一部分,跨链、跨境调用下谁负责留痕、谁负责止损,会倒逼平台在KYC、日志留存和对接合规节点上追加投入。但算力与数据权益的边界远未画清:什么情形仍是单纯违约、什么时点会升级为“非法获取系统数据”的刑事风险,合同里如何界定调用权能否转售、如何告知开发者和普通用户这些看不见的红线,都存在不小的不确定性,而算力何时在法律上被明确写进专门条文、接口调用权的边界如何被更精细地画出,将决定下一轮平台和开发者能走多远。
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