数字化转型背景下，AI评标已成为项目评审的重要辅助手段，但其存在的算法偏见、数据训练缺陷等问题，易导致评审失准，进而引发责任归属争议，成为行业关注焦点。

算法开发者与供应商承担首要技术责任。算法偏见源于模型设计缺陷，若开发者未做好公平性测试、未设置纠偏机制，或训练数据存在样本单一、标注错误等问题，导致评审偏差开发方需承担责任；未履行算法披露、风险提示及系统优化义务，也需承担过错责任。

评标委员会与专家承担最终评审责任。法规明确评标委员会为法定评审主体，AI仅为辅助工具，专家有义务复核AI结论。若专家过度依赖AI、未核查异常情况并确认失误结论，需承担主要法律责任，其独立判断与复核职责不可弱化。

招标人与招标代理机构承担项目主体责任。招标人负责选定AI评标系统、设定评审规则及把控数据质量，若选用不合规系统或设置歧视性参数，需承担主体责任；招标代理机构对招标文件严谨性、数据导入准确性负责，因自身过错引发AI误判或未履行运维义务，需承担合规责任。

数据提供方与平台运维方承担补充责任。数据是AI评标基石，若数据提供方提供虚假、残缺、滞后的企业资质、业绩等信息，或数据标注存在误导，导致模型训练与评审失真，需承担过错责任。交易平台运维方若未保障系统稳定运行、未及时修复数据漏洞、未防范数据篡改风险，引发评标失误，也需按职责承担相应责任。

厘清AI评标责任，需坚守AI辅助、人工主导原则。技术方保障算法与数据合规，使用方履行复核与决策义务各方各司其职，才能在发挥技术优势的同时，守住招投标公平公正的底线，避免责任推诿与合规风险。

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