本文作者：阮辰

摘要：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），这是国家最高审判机构出台的首部涉人工智能司法裁判规则文件。《意见》共五部分二十四条，在专门立法缺位的背景下以现行法为依据，系统回应了涉人工智能侵权、知识产权、诉讼程序与刑事追责等问题。其以过错责任为一般归责原则，区分人工智能产品与服务划定责任边界，针对AI换脸拟声、网络开盒、大数据杀熟、自动驾驶等典型场景明确裁判规则，并在生成式人工智能侵权举证、开源软件责任豁免、人工智能发明创造可专利性等方面作出制度安排；同时对人工智能生成内容的可版权性、未经许可使用作品训练模型的定性两个分歧较大的问题刻意留白。本文从知识产权与科技法律实务视角，梳理《意见》的规则脉络与制度逻辑，分析其价值取向与留白意涵，并提出后续观察点与合规启示。

关键词：人工智能；裁判规则；知识产权；举证责任

引言

人工智能技术的加速迭代，在释放产业动能的同时，也使新型纠纷持续涌入司法领域。AI换脸拟声、AI复活逝者、网络开盒、大数据杀熟、自动驾驶事故、人工智能生成内容侵权、利用人工智能编造虚假诉讼证据等问题相继出现，而我国专门的人工智能法尚未出台。法院究竟依据什么裁判、责任如何在开发者、提供者与使用者之间分配，成为亟待回应的现实命题。

2026年9月7日，最高人民法院公开发布《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》），全文五个部分、共二十四条，系国家最高审判机构出台的首部涉人工智能司法裁判规则文件。在笔者看来，读懂这一文件，关键在于把握三组关系：发展与安全如何平衡、技术中立与责任归属如何切割、哪些问题已经确立规则、哪些问题被刻意留白。本文拟从知识产权与科技法律实务视角，对《意见》作体系化解读。

一、文件定位：专门立法缺位下用足现行法的裁判路线图

首先应当厘清《意见》的法律性质。其采用意见而非司法解释的形式，属于司法政策文件，并不创设新的请求权基础，而是在现行法框架内为各级法院提供裁判理念与规则指引。《意见》开篇列明的裁判依据，是民法典、网络安全法、数据安全法、著作权法、反不正当竞争法、消费者权益保护法、个人信息保护法、民事诉讼法等一整套既有法律。

这是一种先给裁判口径、等待立法成熟的路径。一方面，专门立法尚需时日，而审判一线等不起；另一方面，人工智能技术仍在快速迭代，过早将规则固化亦可能反噬创新。最高人民法院因而选择用足、用好现行法，先把能够形成共识的问题确定下来，把分歧尚大的问题留待实践。

（二）体系结构：五部分二十四条的整体布局

从结构上看，《意见》呈现清晰的总—分布局：第一部分（第1条、第2条）确立指导思想和以人为本、支持创新发展、筑牢安全底线三项基本原则；第二部分（第3条至第11条）处理侵权责任；第三部分（第12条至第16条）专门规定知识产权问题；第四部分（第17条至第20条）解决诉讼程序、证据与刑事追责；第五部分（第21条至第24条）部署多元解纷、提级管辖、部门协同与国际合作等工作机制。这一结构本身即传递出信号：涉人工智能案件并非某一审判庭的局部事务，而是横跨民事、知识产权、刑事与程序的新型审判业务，需要系统应对。

二、价值主线与归责基础：发展与安全并重

（一）过错责任为原则的归责选择

《意见》的题眼是第3条的归责原则。该条明确，利用人工智能侵害民事权益产生的法律责任，除法律明确规定适用无过错责任或者过错推定责任的以外，应当依照民法典第一千一百六十五条第一款，适用过错责任原则。判断行为人有无过错及过错程度，应当综合考量人工智能应用的具体场景、自主化程度、技术与信息透明度、潜在风险及影响范围，开发者、提供者为预防侵权所采取的措施及技术可能性，以及使用者的预见能力与控制能力等因素。

这是鲜明的产业早期政策选择。在全球范围内，对人工智能是否应课以更严格责任一直存在争论。《意见》没有选择严格责任，而是原则上回归过错责任，避免尚处发展初期的技术与产业自始承担过重责任、抑制创新积极性。与此呼应，第2条要求区分通用与专用、开源与闭源等不同类型大模型在技术原理、风险外溢与控制能力上的差异，对开发者、提供者、使用者的责任作出合理划分。

需要强调的是，减负并不等于免责。在过错责任框架下，真正决定责任成立与否的，是当事人是否尽到了与其控制能力相匹配的注意义务。训练数据是否留痕、模型日志是否完整、内容过滤机制是否到位、风险是否充分披露，这些平时被视为合规成本的安排，未来都将成为诉讼中证明没有过错的关键证据。

（二）人工智能产品的限定与产品责任边界

另一处体现支持创新的安排见于第9条。《意见》要求严格依据产品质量法关于产品的定义，将人工智能产品限定为以实物为载体的产品，如智能机器人、自动驾驶汽车等，而将没有实物载体的人工智能服务排除在产品责任之外。这意味着，纯软件、纯服务形态的人工智能原则上不直接适用无过错的产品责任，而是回到第3条的过错责任轨道，以防止产品责任泛化。

三、民生权益保护：典型侵权场景的裁判规则

《意见》第二部分以九个条文，回应了社会关注度最高的几类人工智能侵权场景，规则较为具体。

（一）人格权益：AI换脸拟声、AI复活逝者与网络开盒

就AI换脸拟声、AI复活逝者（第4条），《意见》规定：未经自然人同意，利用人工智能处理其姓名、肖像，生成可识别该自然人的虚拟数字形象并使用、公开的，构成对姓名权、肖像权等人格权益的侵害；未经同意使用自然人声音作为训练语料，模仿其音色、语调、发音风格生成可识别的合成人声的，构成对声音权益的侵害；操控合成的虚拟形象、声音实施不当行为或者发表不实言论、降低他人社会评价的，认定构成名誉权侵害。针对AI复活逝者，还明确死者近亲属可依据民法典第九百九十四条主张民事责任。

就网络开盒、人肉搜索（第5条），《意见》规定，以刺探隐私为目的，利用人工智能对特定自然人的电话号码、网络账号、社交媒体等公开信息进行追踪、分析以获取私密信息，或者泄露、公开，或者据此侵扰私人生活安宁的，认定构成对隐私权的侵害。值得注意的是，被处理的信息虽多为公开信息，但经人工智能聚合、画像形成的私密信息同样受保护——公开可得，并不意味着可以无限度拼凑与利用。

第8条还确立了人格权侵害禁令的适用规则。考虑到人工智能侵权成本低、传播快、损害难以逆转，自然人、法人或者非法人组织有证据证明行为人正在或即将利用人工智能实施侵害、不及时制止将造成难以弥补损害的，可以申请人格权侵害禁令；法院既可责令行为人停止行为，也可责令网络服务提供者、生成式人工智能服务提供者停止提供相关服务，为AI换脸造黄谣等情形提供了事中紧急救济通道。

（二）个人信息与生成式服务：训练数据与避风港规则

第6条规范模型训练中的个人信息使用：为训练模型，在合理范围内处理个人自行公开或者其他已合法公开的个人信息、且个人未明确拒绝的，一般不认定为侵害个人信息权益；但对个人权益有重大影响的，仍应依法取得同意。是否属于合理范围，应综合处理目的与模型功能的必要性、信息类型与敏感程度、个人公开时的场景与可合理预期的使用范围判断，呈现原则允许、例外收紧的平衡立场。

第7条明确AI幻觉情形下生成式人工智能服务提供者的责任，实质上是将传统网络侵权中的避风港规则参照适用于生成式人工智能：自动生成内容侵害人格权益，经权利人通知，服务提供者未及时采取停止生成等必要措施的，承担侵权责任；网络用户通过输入侵权提示词恶意诱导生成侵权内容的，由该用户承担责任，服务提供者经通知未停止生成、未屏蔽相关指令的，依据民法典第一千一百九十五条承担相应责任。最高人民法院在答记者问中专门论证了其正当性基础：大模型生成结果取决于训练数据、模型参数与用户提示词，提供者难以事先逐一审查海量生成内容，但在收到通知后有能力、也有义务阻断侵权。

（三）消费者权益与智能交通：大数据杀熟、仿冒名人带货与自动驾驶

第10条规定，经营者利用算法在交易价格等交易条件上实行不合理差别待遇并造成损害的，承担侵权责任；判断时应考察是否实质限制消费者的知情权、自主选择权与公平交易权，是否基于个人画像量身定价，是否违背诚信原则与商业伦理。利用人工智能仿冒名人带货构成欺诈的，消费者可依据消费者权益保护法第五十五条主张惩罚性赔偿。

第11条规定自动驾驶汽车、具备辅助驾驶功能汽车的交通事故责任：因车辆产品缺陷导致事故的，可向生产者、销售者主张产品责任；车辆缺陷与驾驶人过错结合造成同一损害的，可依据民法典第一千一百七十二条同时主张双方承担责任；对自动化等级、智能程度作虚假或者引人误解宣传的，亦应承担责任。尤为值得关注的是，为查明事故原因，法院可以要求生产者、销售者、运营者等数据控制方在必要范围内提供真实、完整的自动驾驶、辅助驾驶事件记录数据，实质上为智能网联汽车诉讼设定了数据提交义务。

（四）延伸观察：医疗人工智能实物产品／软件服务的归责分界

对医疗科技行业而言，第9条与第7条之间存在一条容易被忽略的分界线。以实物为载体的手术机器人、人工智能辅助诊断设备等，一旦存在缺陷造成损害，将落入第9条的产品责任框架；而纯软件形态的人工智能问诊、大模型辅助决策，更可能沿第7条的服务过错责任路径处理。实物产品抑或软件服务，直接决定归责原则的严苛程度，医疗人工智能企业宜在产品形态设计、说明书与风险警示环节提前布局。

四、知识产权规定条文：创新保护的规则供给

《意见》第三部分（第12条至第16条）专业密度最高，集中体现了在法治轨道上支持创新的取向，值得知识产权从业者逐条研读。

（一）人工智能生成内容侵权的责任分配与举证规则

第12条首先确立底线：责任承担应与控制能力、注意义务相匹配；开发者、提供者、使用者之间，应综合人工智能服务类型、行业特点、训练数据来源、各方参与度、所采取的必要措施与获利情况划分责任。

该条真正的牙齿在于举证规则：人工智能开发者提出不侵权抗辩的，应当提供训练数据来源、训练过程记录、模型运行模式以及科学理论依据予以佐证；使用者知道或者应当知道在先作品，仍利用人工智能生成与其实质相似的内容且无合理抗辩理由的，承担侵权责任。这是针对证据偏在的举证责任缓和——大模型的训练语料与运行过程完全掌握在开发者手中，权利人无从取得，故由作出不侵权抗辩的开发者自证清白。对大模型企业而言，训练数据来源留痕、训练过程记录、模型日志保存由可选项变为未来诉讼中的刚需；对权利人而言，维权的举证门槛则实质性下降。

（二）开源软件的责任豁免

第13条规定，认定开源软件开发者、提供者以及后续开发者、提供者的侵权责任，应当综合开源许可协议类型、权利限制的具体内容、安全合规举措与信息披露程度，依法给予适当责任豁免；以免费开源方式提供部分代码模块、并公开说明其功能与安全风险，他人使用该模块导致侵权的，可以认定开源开发者、提供者不承担侵权责任。该条对活跃的国产开源大模型生态构成实质利好，避免免费贡献者为下游滥用承担无限责任。

（三）人工智能发明创造的专利授权确权

第14条尤为值得专利从业者关注，其确立三项规则：其一，可专利主题标准——采用遵循自然规律的技术手段、解决技术问题、实现符合自然规律的技术效果的，属于专利法保护客体，但违反法律、社会公德、损害社会公共利益，或者自然人没有实质贡献的除外；其二，发明人认定——自然人使用人工智能完成发明创造、对实质性特点作出创造性贡献的，认定为发明人；其三，公开充分标准——说明书达到本领域普通技术人员能够实现该发明的程度，即符合公开充分条件。

自然人没有实质贡献除外与作出创造性贡献者为发明人首尾呼应，实质上确立了人工智能时代发明人的人类贡献要件：人工智能是发明的工具，而非发明人。这与欧洲专利局、美国专利商标局坚持人类发明人的总体方向一致，但中国版表述更为务实——不纠缠人工智能能否独立成为发明人的抽象争论，直接以自然人是否作出创造性贡献为判断标尺。对专利撰写与研发管理的直接启示是，应当在研发记录与说明书中留痕自然人的技术贡献，以及人工智能在技术方案形成中所扮演的角色，否则可能在客体适格性与发明人资格上同时遭遇挑战。

（四）技术合同与数据权益

第15条规定，审理涉人工智能技术开发、转让、许可、咨询、服务合同纠纷，应当根据合同约定，充分考量人工智能技术研发特点、开发方是否尽到合理努力等情形认定违约责任，实际上承认了人工智能研发结果的不确定性，对技术开发方构成保护。

第16条系统规范数据使用行为：开发者通过采集生成、衍生创造、受让取得、授权许可等方式合法获取并享有的数据权益受保护——构成汇编作品或者符合其他作品要件的，依著作权法保护；构成商业秘密的，依反不正当竞争法保护；即便不构成商业秘密，被诉行为违反反不正当竞争法第十三条规定的，亦应承担责任。同时，利用数据、算法达成垄断协议或者滥用市场支配地位，以及通过虚构干扰数据、恶意标注数据、对抗样本攻击等手段损害人工智能运行安全的，均依法承担责任。

五、两处留白及其制度意涵

一部规则文件，写了什么固然重要，没写什么往往也需要关注。最高人民法院在答记者问中坦承，对两个问题，起草过程中“意见分歧很大、认识还有待进一步深化”，《意见》暂不作规定。

（一）留白之一：人工智能生成内容的可版权性

人工智能自动生成的内容能否构成作品、权利归属于谁，此前司法实践已有探索，但人类投入达到何种程度才足以产生著作权，尺度尚未统一，《意见》暂不规定。

（二）留白之二：未经许可使用作品训练模型的定性

未经许可使用他人作品训练大模型，究竟属于合理使用还是构成侵权，直接决定大模型产业训练数据的合规底座。全球主要法域至今仍在博弈、尚无定论，《意见》同样暂不规定。

（三）留白的逻辑与市场主体的应对

在笔者看来，这种不写是克制而非缺位。上述两个问题均处于技术、产业与法学交叉的最前沿，仓促给出统一口径，无论倒向哪一边，都可能误伤权利人或者压制产业。《意见》转而把规则形成交给两个通道：一是个案，通过第22条的提级管辖与人民法院案例库，以典型案例逐步破冰、统一尺度；二是未来立法，与十五五规划纲要提出的“探索建立人工智能生成物权利归属和开发者经营者使用者权责认定规则”相衔接。对市场主体而言，这两类争议在一段时间内仍可能呈现同案不同判的特征，企业不宜押注于单一结论：使用者应对人工智能生成内容的可版权性保持谨慎，开发者则应尽量做实训练数据的授权与合规链条。

六、程序与刑事：人工智能进入诉讼后的规则

（一）事实查明与证据审查

第17条、第18条针对涉人工智能案件技术性、专业性强的特点，要求充分发挥技术调查官、专家辅助人、鉴定人、人民陪审员的作用；控制书证、电子数据而无正当理由拒不提交的，可以作出不利于控制方的认定。当事人将人工智能生成内容作为侵权证据的，应当综合审查提示词设计及其对生成结果的影响、生成内容与权利作品的相似程度、重复测试的一致性，以及模型训练、算法设计、内容过滤机制等因素。这提示当事人：以人工智能固定和呈现证据时，提示词、完整对话记录、重复测试过程均应可回溯，依靠精心设计的单次提问诱导有利结果，将越来越难以通过证据审查。

（二）妨害诉讼的规制与人工智能材料核实义务

第19条划定三条红线：其一，利用人工智能自主学习、自主决策特性，通过删除或者篡改生成合成内容标识、特定指令输入、选择性结果呈现、对抗性干扰等方式取得虚假证据、捏造基本事实进行虚假诉讼的，驳回诉讼请求，并视情节予以罚款、拘留，构成犯罪的追究刑事责任；其二，利用人工智能伪造证据、妨碍审理的，依据民事诉讼法第一百一十四条处理；其三，诉讼参与人提交的诉讼文书、案例检索报告等材料如系使用人工智能生成，提交法庭前应当认真核实相关法律、司法解释、案例的真实性、准确性，提交时应对使用人工智能辅助的情况作出说明，并对内容的真实性、准确性依法承担责任。

近年来，诉讼代理人提交由人工智能编造的不存在案例而被法院查实的情况已多次发生，人民法院案例库亦有入库案例。第19条等于明确：“内容是人工智能生成的、我不知道是假的”不再是抗辩，技术中立不能免除提交人的核实责任。律师可以借助人工智能提升效率，但必须建立自己的核验链条——所有法条、司法解释与案例回到权威数据库逐一交叉验证，并在提交前留存核验记录。这已不只是工作习惯问题，而是执业风险防控问题。第20条同时明确，利用人工智能实施诈骗、侮辱诽谤、侵犯公民个人信息等行为构成犯罪的，依法追究刑事责任，由此打通民事赔偿与刑事追责的衔接通道。

七、结语：规则落地之后的三个观察点

《意见》的出台不是终点，而是我国人工智能司法规则体系化的起点。后续有三个观察点值得持续跟踪。

第一，从意见到司法解释乃至专门立法还有多远。两处留白问题，大概率会先以指导性案例、人民法院案例库入库案例的形式破冰，值得从业者逐案跟踪。第二，过错责任下的注意义务标准将在个案中逐步具体化，训练数据合规、模型日志、内容过滤、风险披露将共同构成企业的过错防火墙，当前补足功课的成本最低。第三，不同行业的审查强度将加速分化，医疗、自动驾驶、金融等高风险场景，依第2条按场景风险大小定责的要求，其注意义务与举证强度会显著高于一般场景，相关企业不宜以普通行业标准自我安慰。

人工智能治理的难点，从来不是要不要管，而是如何让规则既拦住滥用恶用、又不扼杀技术创新。《意见》给出的中国方案可以概括为四句话：用现行法搭骨架，用过错责任定基调，用举证规则弥补信息不对称，用审慎留白换取共识时间。对市场主体而言，与其猜测下一只靴子何时落地，不如尽早把可解释、可留痕、可举证的合规底座搭建起来——因为在未来的法庭上，算法可以是黑箱，但责任不能是一笔糊涂账。

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