引言

2026年9月7日，最高人民法院发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（法发〔2026〕10号，以下简称《意见》），全文共5部分24条，系最高审判机关首次发布的涉人工智能纠纷系统性裁判规则文件。

首先应厘清《意见》的法律位阶，《意见》属于司法政策文件而非司法解释，不能作为裁判依据直接援引；其功能是指导各级法院准确适用民法典、个人信息保护法、著作权法、产品质量法、消费者权益保护法等现行法律。在人工智能立法缺位的背景下，《意见》的实质贡献在于通过裁判指导，将既有规范投射到AI换脸拟声、生成式人工智能服务、训练数据利用、AIGC著作权、智能驾驶事故等新型纠纷场景。本文按主题分节解读核心规则，结合案例印证，并就案件办理与合规实务提出建议。

一、归责原则：以过错责任为原则，按风险控制能力分配注意义务

《意见》第3条明确：法律没有明确规定适用无过错责任或者过错推定责任的，依照民法典第一千一百六十五条第一款认定行为人是否承担侵权责任。换言之，涉人工智能侵权原则上适用过错责任，人工智能输出错误、产生幻觉，并不当然导致开发者或服务提供者赔偿；涉及个人信息处理、缺陷产品等特别情形，仍须适用相应法律规定。另须注意，纯粹的软件与云端服务不适用产品责任（《意见》第9条以具有实物载体的人工智能产品为规制对象），受害人仍可按合同违约或过错侵权路径主张救济。

本条增加了过错认定的要素及方法。《意见》要求法院综合考量应用的具体场景、自主化程度、技术与信息透明度、潜在风险及影响范围，以及各主体已采取的预防措施、技术上的可能性等因素，实质上构建了“场景化注意义务”的裁量框架。同一大模型，用于文本润色与用于医疗辅助诊断，注意义务的高度截然不同；同样的输出错误，通用模型与经微调的垂直模型，可归责性亦不相同。其基本逻辑是，控制力越强、获益越直接、风险外溢越大的主体，负担的注意义务越高。责任的划分沿着知识库、提示词模板、调用权限等实际控制点展开，而非拘泥于合同文本的名义表述。

实务启示：

1.原告代理人仅证明“人工智能输出错误”尚不充分，应围绕三项要件组织证据：被告对风险的明知或应知（可从内部安全评估、监管约谈、同类投诉历史中发掘）、未采取合理可行的预防措施、损害与前述不作为之间的因果关系；

2.被告方应重点举证技术上的不可行性与已采取的合理措施，内容过滤、安全测试、投诉处理等均应书面留痕。安全措施留痕将成为此类诉讼举证对抗的核心。

二、人格权保护：从真实人脸扩展到可识别的数字化人格

《意见》第4条以四层结构规制深度合成技术对人格权益的侵害：未经同意利用人工智能处理他人姓名、肖像，生成可识别的虚拟数字形象并使用、公开的，侵害肖像权、姓名权；未经同意以自然人声音为训练语料，模仿其音色、语调、发音风格生成可识别合成人声的，侵害声音权益；操控虚拟数字形象、合成声音实施侮辱、诽谤等行为的，侵害名誉权；擅自制作、使用死者虚拟数字形象，致其姓名、肖像、名誉受损的，近亲属可依民法典第九百九十四条主张权利。

四层规则共用一个判断标准：可识别性，即一般社会公众或相应范围的公众能否将虚拟形象、合成声音与特定自然人建立关联，不要求与照片、原声完全一致。评论区身份指向、人格要素组合、提示词记录、声纹与面部特征技术比对，均可作为证明手段；被告以仅为虚拟角色、未使用真人影像提出的抗辩，将难以成立。

过往公报判例尤具代表性：

其一，AI换脸案。彭某某诉某软件运营公司肖像权纠纷案（最高人民法院“利用网络、信息技术侵害人格权典型案例”案例3）中，软件运营公司未经同意在换脸软件中上架彭某某肖像供付费会员使用牟利，法院认定构成肖像权侵权。该案与《意见》第4条第1款的成文规则直接对应：商业化换脸以取得本人同意为前提，“软件仅为工具”不能成为免责事由。

其二，AI声音案。殷某桢诉北京某智能科技公司等人格权纠纷案（人民法院案例库入库编号2025-07-2-474-001），系全国首例AI生成声音人格权案。配音师殷某桢的有声读物录音被文化传媒公司超授权范围提供，经AI化处理生成文本转语音产品对外销售。法院认定合成声音具有可识别性，落入声音权益保护范围，录音制品著作权人无权授权他人对声音进行AI化使用，判令赔礼道歉并赔偿25万元。《意见》第4条第2款吸纳了该案裁判要旨，将规制起点前移至训练语料的投喂环节：录音制品的著作权授权与声音的人格权授权分属两条授权链，缺一不可。

另，《意见》第5条将利用人工智能实施“网络开盒”、追踪分析并曝光他人私密信息的行为纳入隐私权侵权的规制范围。

实务启示：

1.人格权受侵害的一方，应第一时间通过公证或区块链存证固定侵权内容。鉴于此类侵权成本低、传播快、损害难以弥补，可同时依据《意见》第8条申请人格权侵害禁令。禁令申请应注意三点：申请及时、证据扎实、范围精准，范围过宽存在被驳回之风险；

2.从事数字人、虚拟主播、AI配音业务的企业，授权条款应明确覆盖四项内容：可否用于人工智能训练、可否声音或形象建模、可否商业调用、可否转授权；录音、图片的著作权授权与人格权授权应分别订立；使用逝者形象的，应取得近亲属授权并尊重逝者生前意愿。

三、生成式人工智能服务提供者的责任：适用通知—必要措施规则

《意见》第7条将民法典第一千一百九十五条的“通知—必要措施”规则参照适用于生成式人工智能场景，并区分两种情形：人工智能自行生成侵权内容，权利人通知后服务提供者未及时停止生成的，应就损害扩大部分担责；使用者故意以提示词诱导生成侵权内容的，由使用者担责，服务提供者经通知后未屏蔽相关生成指令的，亦应承担责任。两种情形的责任范围并不相同，诉讼时不能笼统以损害扩大部分一概而论。

其规范依据在于：生成式人工智能场景下，删除单条侵权输出不能阻断同一内容再次生成，平台义务因而从删除既有内容延伸至阻断继续生成。过往公报案例可资印证。

实务启示：

1.权利人发出通知，应载明真实身份、权属证明、侵权内容所在及初步证据，并留存发送与签收记录，作为日后诉讼中证明平台已知的关键证据；

2.平台与人工智能企业应建立三项机制：流程化的投诉受理通道、“停止生成＋屏蔽提示词”的技术措施、处置时间的全程留痕。证明及时处理，最终依赖系统日志。

四、训练数据：已公开个人信息的合理利用边界

《意见》第6条对训练数据中的个人信息问题给出有限度的回答：为人工智能模型训练，在合理范围内处理个人自行公开或者其他已经合法公开的个人信息，且个人未明确拒绝的，一般不构成侵权。但有两重限制：本人明确拒绝的，不得使用；对个人权益有重大影响的，仍应依照法律规定取得个人同意。

公开不等于任意使用。合理范围的判断，法院通常考量训练目的之必要性、信息敏感程度、对本人权益的影响、原始公开场景以及本人对后续利用的合理预期。敏感信息并不因公开于网络而当然进入可自由利用的范围；以公开信息从事人脸识别、声纹建模或转售第三方，更不在其列。

麦某波诉北京法某科技有限公司、北京律某信息技术有限公司网络侵权责任纠纷案（人民法院案例库入库编号2025-07-2-369-003）与此直接对应：被告爬取律师已公开的执业信息，加工生成失实的用户画像并投入商用，法院认定该处理超出合理范围，构成对个人信息权益的侵害。其规则可概括为：利用已公开个人信息，不得改变原始公开目的，不得超出本人可合理预期的范围。

实务启示：

1.企业应建立训练数据台账，按公开数据、授权数据、敏感数据分类管理，逐项记录来源与授权状态；

2.人脸、声音、医疗、未成年人等敏感信息应单独管理、单独同意；

3.应设置权利人退出或拒绝的响应通道，并在拒绝后实际停止利用。

尚须提示：第6条仅调整个人信息，不涉及著作权。利用他人文章、图片训练模型是否构成著作权侵权，《意见》有意未作表态，切不可将第6条理解为训练行为合法化的依据。

五、AIGC著作权：版权判断与侵权责任的分配

涉及人工智能生成内容（AIGC）的著作权问题，应区分为两个层面：生成内容是否构成作品，与生成内容是否侵害他人著作权。《意见》第12条处理后者：生成内容侵害他人著作权的，开发者、服务提供者、使用者按各自参与程度、控制能力与获利情况分担责任，任何一方均不得以“内容系人工智能生成”主张免责。

举证责任分配上，权利人应先证明侵权内容确系被告人工智能所生成，并与自己在先作品构成实质性相似。开发者否认侵权的，应就训练数据来源与训练过程提供记录——此类材料由开发者单方掌握，举证负担事实上向开发者一侧倾斜。使用者明知他人在先作品而故意生成高度相似内容、又不能说明正当理由的，可径行认定侵权。

就是否构成作品的问题，《意见》未作直接规定，但既有判例已指明裁判路径，李某某诉刘某某侵害作品署名权和信息网络传播权纠纷案（北京互联网法院(2023)京0491民初11279号）中，原告利用Stable Diffusion输入数十个提示词，设置迭代步数、引导系数、随机数种子并经多轮调整筛选生成图片，被告抹除水印后使用。法院认定该过程体现了原告的独创性智力投入，图片构成作品，原告为作者，被告构成侵权。该案确立的标准是：AIGC可版权性取决于人的创造性投入程度，须个案判断，输入单句提示词并不当然产生著作权；该问题争议较大，《意见》暂不表态，后续可能仍沿此路径逐案裁判。

实务启示：

1.创作者应完整保存提示词、参数设置与修改迭代记录，此为证明独创性智力投入的核心证据；

2.企业将AI生成图片、文案投入商用的，应保留训练数据来源清单，在输出端进行相似度自查，对高风险作品类别增加检测频次；

3.接受独家版权承诺的一方，应先核查权利来源，服务合同将输出成果让渡给用户，不能凭空创设可对抗第三人的著作权。

六、产品责任、消费者保护与自动驾驶

《意见》第9条将“人工智能产品”限定为以实物为载体（如智能网联汽车、机器人、智能家居设备），适用产品质量法；纯软件、云端服务不落入产品责任轨道，仍依过错责任处理。缺陷认定综合考量：产品的性质与用途、自主学习能力、升级更新情况、用户对系统的控制程度，以及是否符合国家标准、行业标准，并重点审查生产者、销售者是否就适用场景、固有局限及可预见风险进行了真实说明和明确警示。

《意见》第10条针对“大数据杀熟”与“仿冒名人带货”：无正当理由实施大数据杀熟式差别定价的，构成侵权；利用人工智能假冒名人直播带货构成欺诈的，消费者可主张退一赔三。

《意见》第11条是智能汽车领域的规则集成：（1）事故责任原则上依民法典和道路交通安全法处理；（2）因车辆缺陷致损的，受害人可依民法典产品责任条款（第七编第四章）请求生产者或销售者赔偿；（3）车辆缺陷与驾驶人过错结合造成同一损害的，依民法典第1172条按份责任处理（无意思联络的数人侵权）；（4）对自动驾驶等级、智能程度的虚假或引人误解宣传，消费者可主张民事责任。

实务启示：

1.车主与受害人应在事故后及时申请法院调取车辆事件数据记录（EDR），迟延存在数据被覆盖之虞；

2.车企应确保宣传口径与实际功能等级一致，说明警示义务的履行应留痕；事故数据留存应完整，选择性提交数据的，法院可径行作出不利认定；

3.实施个性化定价的经营者，差价应具有正当理由（成本差异、促销策略、会员权益等）并留档备查；

4.消费者发现熟客价格异常的，可截图留证后投诉；对名人带货内容，应先核实是否经本人授权。

七、开源社区与中小开发者：豁免条件与平等保护

《意见》第13条对开源生态释放明确善意：认定开源软件开发者、提供者的侵权责任，综合考量开源许可协议类型、权利限制内容、安全合规举措和信息披露程度；以免费开源方式提供AI研发所需代码模块并公开说明功能和安全风险的，可以认定不承担侵权责任。这对国内基础模型开源社区（模型权重、推理框架、数据工具链的提供者）而言是重要的责任预期稳定器。但豁免有条件：信息披露义务须履行到位，且豁免不及于其自身输出的侵权内容（如模型文档中的侵权示例）。

实务启示：

1.开源模型与代码的提供者应选择适当的开源许可协议并遵守传染性条款；

2.在文档中公开说明功能边界与安全风险；建立安全漏洞响应机制。

《意见》中权利平等、机会平等、规则平等原则与反垄断条款（第16条）亦为中小开发者对抗头部平台的数据封锁、流量截取提供了请求权基础。

八、证据规则与诉讼参与人的义务

《意见》第17条至第19条的核心规则是：证据由哪一方掌握，即由哪一方负担提出义务。法院可责令掌握证据的一方提交训练日志、安全测试报告、投诉处置记录等材料；无正当理由拒不提交的，可以认定对方就该证据所主张的内容为真实。此系举证妨碍规则的具体化，后果是承担相应不利认定，而非当然败诉。

以人工智能生成内容作为证据的，法院主要审查提示词设计、相同提示词多次生成结果的一致性、模型是否设有过滤机制；以大数据分析报告作为证据的，审查数据来源、清洗规则与分析方法。区块链存证的证明力仅及于“上链之后未经篡改”，上链前的真实性仍须另行举证。质疑对方的人工智能证据时，提示词诱导与幻觉污染是两项常用的攻击路径。

实务启示：

代理此类案件，无论原告或被告，建议先行固定六类证据：

1.生成过程：原始提示词、多轮对话记录、模型版本、时间戳；

2.重复测试：相同提示词多次生成的结果，以证明侵权输出并非偶发；

3.传播证据：链接、截图、播放量、转发与评论记录；

4.主体关系：开发者、运营者、使用者的身份及其相互关系；

5.通知记录：投诉发出与平台响应的时间节点；

6.合规留痕：过滤机制、投诉处理与整改记录。

九、结语

《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》的发布，标志着我国人工智能司法治理从零星个案探索进入规则供给阶段。在现行法框架内以解释论续造规则、以案例沉淀反哺成文表达、以留白处理保持技术中立与规则弹性，展现了司法在国家人工智能治理体系中稳预期、划底线、不越位的克制与担当。

当AI进入千行百业，最高人民法院对新旧交织的法律问题作出了回应：AI换脸、AI合声、大数据杀熟、AI虚假宣传、仿冒名人带货仍然可以放回消费者保护、不正当竞争、人格权等既有体系；生成式AI侵权、自动驾驶、产品责任等法律关系没有变，但AI改变了事实上的控制能力、风险来源和履约可能性，因此传统的责任规则需要校准；针对AIGC著作权、开源软件责任、AI证据规则等新事物，也给出了成熟具体的处理规则。

对AI产业链而言，《意见》划定的红线（深度伪造、开盒、杀熟、仿冒带货）与给出的安全港（已公开个人信息训练、开源豁免、避风港）同样清晰；对法律人而言，实体与程序并举、合规与诉讼双轨的作业方式，将是人工智能时代法律服务的基本功。技术一日千里，规则演进不止，《意见》留下的两个留白——AIGC可版权性与训练数据著作权定性，必将成为下一阶段司法博弈与立法论辩的焦点，值得持续跟踪。

本文作者

（卓建律师名片）

来 源｜赖宁

审核｜丁涛、品宣部

编辑｜卓小豸