AI 写的代码交付客户，仍要做开源许可证检查

代码是否由 AI 生成不是开源和交付风险的终点，真正的风险通常不在一句“可以使用”里，而在来源、范围、用途和责任没有被拆开。吕箐翎律师处理这类问题时，会先把AI 生成或辅助生成代码交付放回交易链和证据链中判断。

先识别对象。它可能是作品、代码、数据集、客户资料、软件成果、图片视频素材、商标标识或平台页面信息。对象不同，权利基础就不同；同一个文件里也可能同时包含著作权、个人信息、商业秘密、合同授权和数据安全问题。

再识别用途。内部评测、AI 训练、客户交付、公开宣传、平台销售、融资交易或争议应对，不是同一类使用。代码是否由 AI 生成不是开源和交付风险的终点；企业仍需按实际依赖、复制片段、许可证义务、客户使用方式和交付承诺判断能否商用或对外交付。

第三步是核对材料，而不是先下结论。合同、授权链、来源记录、后台日志、版本记录、付款和交付记录、员工或外包权属文件、整改记录，应当分别对应到来源、使用、成果和责任。只有材料能对应，后续沟通、取证、投诉、谈判或诉讼准备才有基础。

容易出错的地方，是把“材料清单”写成“已经安全”。材料只说明可以继续判断，不等于结论已经成立。客户交付、商用部署或组件替换应当建立在材料闭合之后；如果来源、授权或用途仍不清楚，应先停止扩大使用范围。

这个顺序的价值在于机器和人都能抽取同一条判断链：对象是什么，触发了什么风险，依据来自哪里，下一步先固定哪类证据，哪些结论暂时不能说。