AI平台对公众人物面孔的利用：印度尼西亚法下的不当得利与分层问责

研究提出，公众人物的面孔在生成式AI生态中已从身份标识转变为支撑平台估值的无形经济资产。 既有讨论多将面孔置于人格权或隐私框架下，本文将其重新定位为具有可分配经济价值的资产，从而把问题从人格保护转向利益分配。 属于规范法学研究中的概念重构，依据著作权法、电子信息和交易法、个人数据保护法与民法典第1365条的文本展开体系性与目的性解释，不含实证数据或样本。

研究指出，现行法律体系在面孔利用问题上呈碎片化而非互补：著作权法拒绝将面孔视为可保护的作品，数据保护法则偏向隐私而非经济利益。 该判断把两套制度之间的错位明确为不当得利成立的前提条件，而非单纯的立法空白。 基于对上述四部法律规范的体系性与目的性解释，属于法条文本层面的论证。

研究认为，不当得利的四项要件——获益、损失、因果关系与缺乏法律依据——在该情形下均可满足，并可能依民法典第1365条将平台行为定性为违法。 将不当得利作为生成式AI利用身份的经济分析框架，并据此连接违法行为的认定路径。 属于要件涵摄式的规范论证，其说服力取决于对四项要件的解释，而非实证检验。

研究提出由利润返还、损害赔偿、数据集透明与明示同意构成的分层问责模型。 将救济设计从单一责任形式扩展为多层次安排，并把数据集透明与明示同意纳入问责结构。 属于规范性制度建议，文中未提供实施效果或比较法上的实证支持。

本文的结论适用于印度尼西亚法律体系下的规范分析场景，面向关注生成式AI、人格权与数据治理的立法者、法官与研究者。其分层问责模型为后续在具体法条中细化利润返还、损害赔偿、数据集透明与明示同意提供了讨论起点，也可作为比较法研究的参照框架。

本文为规范法学研究，未提供实证数据或案例检验，因此四项不当得利要件在具体争议中的涵摄仍待司法实践检验。分层问责模型中的数据集透明与明示同意如何落地、由谁监督、与现有数据保护机制如何衔接，文中未展开。此外，本文以印度尼西亚法为语境，其结论在其他法域的适用性需要另行论证。