企业使用人工智能（AI）合规自查清单 ——基于《最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》最新规定

著作权侵权风险

《生成式人工智能服务管理暂行办法》第7条规定，生成式人工智能服务提供者应使用"具有合法来源的数据和基础模型；涉及知识产权的，不得侵害他人知识产权"，该条明确规定了AI服务提供者训练模型时不得侵害他人合法权利。企业作为AI服务的使用者，是否需要对AI模型训练数据的合规性承担审查义务，也即如果明知或应知AI模型的训练数据存在侵权嫌疑仍继续使用，是否构成共同侵权？这一问题在现行法律框架下尚无明确规定。

大部分企业作为AI服务的使用者，更直接的风险在于，企业员工将他人享有著作权的作品（如知名IP形象、摄影作品、设计图稿）上传至AI工具作为参考素材或训练数据。司法实践也已有明确的案例，北京市通州区人民法院在（2025）京0112刑初558号一案中¹，认定被告利用AI"图生图"技术以他人美术作品为基础生成图片的行为、生成过程没有独创性的，构成侵犯著作权罪。

AI生成内容的可版权性，因意见分歧较大，《最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（以下简称“《意见》”）未对该问题作出明确规定²。从司法实践中的个案来看，北京互联网法院（2023）京0491民初11279号"AI文生图"案³、江苏省常熟市人民法院（2024）苏0581民初6697号"伴心"案⁴的裁判路径是：当使用者通过编写提示词、调试参数、后期修改等方式投入了充分的创造性劳动时，AI生成内容可以构成作品，使用者可以享有著作权。

虽然对于人工智能生成内容的可版权性仍有争议，但根据现有司法案例，如果企业希望对员工使用AI生成的内容享有著作权，需证明员工在使用AI过程中投入了充分的智力劳动。北京知识产权法院在后续案件中也确立了"原始生成记录"的举证标准——使用者主张AI生成内容的著作权时，须提交创作思路、输入指令、操作日志等原始证据。建议企业在日常使用AI过程中，建立系统化的AI创作过程留痕制度。

《意见》第十二条规定：“人工智能使用者知道或者应当知道在先作品存在，利用人工智能生成与在先作品实质相似的作品且无合理抗辩理由，在先作品权利人请求其承担侵权责任的，人民法院应予支持。”企业员工通过编写提示词（Prompt）引导AI生成内容，若提示词刻意模仿、复刻在先作品的独创性表达，导致生成内容与在先作品构成"实质性相似"，则可能构成著作权侵权。

从侵权责任的构成要件来看，如果AI使用者明知某一在先作品，并通过精心设计提示词引导AI生成与之实质性相似的内容，其行为本质上是一种复制。但如果使用者并无主观故意，AI模型因训练数据的影响而"自主"输出了与在先作品相似的内容，则过错认定存在一定的争议。上海市金山区人民法院在《斗破苍穹》美杜莎形象案⁵中认定，以商业使用为目的截取他人作品训练AI模型并传播，侵害复制权和信息网络传播权。

人格权侵权风险

根据《民法典》第一千零一十九条规定，未经同意不得制作、使用、公开他人肖像。《意见》第四条对利用人工智能处理特定自然人或者死者的姓名、肖像等，不得违反法律、法规，不得违背公序良俗，并结合具体场景，分别明确侵权责任的认定与承担。

若企业使用AI生成的人像与某真实人物（尤其是明星、网红、知名模特）具有可识别性，即使是通过“AI换脸”或“生成”所得，也可能构成对他人肖像权的侵害。2025年北京互联网法院典型案例⁶中明确：AI换脸、AI恶搞他人肖像、未经授权创造自然人AI形象等行为，均被认定侵权。企业使用AI虚拟模特时，应确保模型形象为完全原创，不与任何真实人物构成可识别性相似。

现行法律未对“可识别性”的标准作出明确界定，笔者认为，如果一般社会公众能够根据AI生成形象识别出特定自然人，即具有可识别性。

声音权益的保护逻辑与此类似，当AI合成的声音在音色、语调、发音风格上能够使公众识别出特定自然人时，即纳入声音权益的保护范围。企业使用AI配音、数字人直播等场景中，即便使用的是"合成声音"，如果模仿了特定自然人的声音特征，仍可能面临侵权风险。

AI生成的不实内容如果涉及竞争对手或特定主体，可能构成《民法典》第1024条规定的名誉权侵权。值得探讨的是，因AI"幻觉"导致的不实信息，与故意编造虚假信息的过错程度是否相当。

《意见》第三条规定：“法律没有明确规定适用无过错责任或者过错推定责任的，应当依照民法典第一千一百六十五条第一款规定的过错责任原则认定行为人是否承担侵权责任”。企业在使用AI工具生成内容时，应当对AI输出的真实性进行审查，如果已经尽到合理的审查义务但仍未发现AI生成内容的错误，根据现行解释的观点，可以主张减轻或免除责任。

再看司法实践中的案例，杭州互联网法院在全国首例AI"幻觉"侵权案⁷中，对AI服务提供者适用了一般过错责任而非产品责任，其裁判逻辑是AI生成内容的不准确不具备产品责任所针对的高度危险性，且服务提供者对生成内容缺乏足够的预见和控制能力。

数据安全与个人信息保护

企业员工将客户名单、销售数据、选品策略、财务数据、核心技术参数等商业秘密信息直接输入公有AI工具，是目前最为常见且危险的高风险行为。数据一旦输入公有AI模型，其控制权、安全性均可能失控，极易造成数据泄露。

数据被输入公有AI模型后，虽然并非直接向公众公开，但AI服务提供者可能将该数据用于模型训练，导致信息在模型参数中被间接"记忆"，存在被反向提取的理论可能。即便这种风险在实践中尚难以量化，但从合规审慎的角度来看，将商业秘密输入不受企业控制的公有AI工具，可能构成对保密义务的违反、导致丧失商业秘密法律的保护。

值得探讨的是，企业能否通过“数据脱敏”或“去标识化”处理后，再将信息输入公有AI工具。这一方案在技术上的可行性取决于脱敏的彻底程度和AI模型的还原能力。但无论如何，企业应当建立“AI工具使用数据分级制度”，明确哪些信息可以输入公有AI、哪些信息必须经过脱敏处理、哪些信息严禁输入任何外部AI工具。

企业将客户姓名、电话、地址、订单信息等个人信息直接输入第三方AI平台进行总结、分析或生成内容，可能违反《个人信息保护法》的同意原则和目的限制原则。即使企业合法收集了客户数据（如购买记录、浏览行为），若未经客户同意将其用于优化AI模型（如训练个性化推荐算法），属于超出原使用目的处理个人信息，违反《个人信息保护法》的“目的限制原则”。

对于有自研或微调AI模型需求的企业而言，合规治理的三个关键问题在于数据是否合法、内容如何标识、侵权责任承担。模型的训练过程依赖于大量高质量的训练数据，数据须确保合规采集和标注。数据标注是生成式人工智能模型训练过程中的关键环节，通指对原始数据进行人工或半自动方式的分类、标识和解释，以赋予其可被计算机理解的语义信息。

根据GB/T 45674-2025《网络安全技术 生成式人工智能数据标注安全规范》的规定，企业在进行AI模型训练的数据标注时需满足以下要求：标注人员须经过安全培训并考核合格；标注结果须经核验，数据标注中的安全性标注比例宜不低于3%。

不正当竞争风险

根据《反不正当竞争法》《电子商务法》《网络交易监督管理办法》相关规定，虚构交易、编造用户评价、虚构点击量/关注度/互动数据等行为属于典型的不正当竞争行为。《意见》第二十条规定：“利用人工智能实施侵权假冒、虚假宣传、刷量刷单等行为，侵害他人权利或者构成不正当竞争的，依法承担相应责任。”

杭州市中级人民法院在（2025）浙01民终3998号⁸"AI写作"案的裁判思路也明确，AI服务提供者以仿冒特定平台内容为卖点，吸引用户生成与平台内容高度相似的文案，实质上是利用AI技术实施“搭便车”行为，扰乱市场竞争秩序，构成不正当竞争。

如对消费者构成欺诈、应对消费者承担赔偿责任，还可能对竞争对手承担停止侵权、赔偿损失等民事责任；除民事责任外，还可能面临承担行政责任，如北京市朝阳区市场监管局查处北京奥蓝德信息科技有限公司利用网络实施混淆案⁹、 上海市徐汇区市场监管局查处上海熵云网络科技有限公司利用网络实施混淆案¹⁰、 上海市市场监管局查处上海俏聘网络信息科技有限公司帮助虚假宣传案¹¹等，均被处以罚款；情节严重的可能构成刑事犯罪。

通过AI技术定向爬取竞争对手的价格策略、选品数据、用户评价等商业信息，可能涉及侵犯商业秘密或构成不正当竞争。爬取的是公开可得的信息（如公开展示的商品价格），可能构成反不正当竞争；但如果爬取的是需要绕过技术保护措施才能获取的信息（如后台数据、加密接口）等，则可能同时面临刑事犯罪风险。

AI生成内容标识义务

需要明确的是，并非所有使用AI工具生成的内容都需要标识，标识义务的核心适用场景是"面向公众发布"的生成合成内容。企业内部使用AI工具进行数据分析、文档整理、方案讨论等，如果不涉及对外发布，则一般不触发标识义务。面对公众发布也存在一定争议，比如企业内部培训材料中使用AI生成的内容是否属于"对外发布"，仅在合作伙伴间共享的AI生成报告是否需要标识，笔者个人观点认为该类场景仍属于内部使用，不是标识义务的适用范围。

标识义务包括显式标识和隐式标识两个层面。显式标识要求在内容或交互界面中添加可被用户明显感知的标识；隐式标识要求在文件元数据中嵌入生成合成内容属性信息。对于企业作为AI服务使用者而言，应当履行显示标识义务，在AI生成的商品图片、宣传视频上添加"AI生成/含AI生成内容"等字样即可。

隐式标识的合规更为复杂，企业是否需要审核AI工具生成的内容已经嵌入了隐式标识，如果AI服务提供者未履行隐式标识义务，使用者是否需要承担连带责任？这一问题在现行法框架下尚无明确规定，《人工智能生成合成内容标识办法》第10条第2款"不得恶意删除、篡改、伪造、隐匿本办法规定的生成合成内容标识"的规定来看，使用者至少负有不得破坏已有标识的消极义务。

AI生成内容标识义务的立法目的，不仅在于满足监管要求，更在于保障消费者的知情权和选择权。如果企业未对AI生成的商品图片、宣传视频进行标识，导致消费者对商品的真实性产生误解，可能同时触发违反《消费者权益保护法》的相关规定。

在现行法律框架下，使用AI场景的合规法律问题存在较大的解释空间、适用争议和利益平衡问题，且立法发展较快。有价值的合规审查，不是机械地对照合规清单，而是建立一种合规思维，也即结合自身业务场景从输入端到输出端的全流程审视。当然思维的建立离不开制度层面的支撑，比如AI使用合规管理手册、数据分级制度、创作过程留痕制度、内容审核流程、员工培训机制等等。构建制度本身，也是企业从被动应付到主动管理的转型。

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