一起读 | 关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见

这一条说的是《民法典》第 1165 条第 1 款规定了侵权责任的一般归责原则——过错责任原则。

一般侵权责任的构成要件包括：加害行为+损害事实+因果关系+过错。举证责任分配上，由被侵权人承担证明责任，适用“谁主张，谁举证”的一般规则。

但并非所有的民事侵权责任都适用过错责任原则，比如：

• 个人信息权益侵权：过错推定责任（《个人信息保护法》第69条）

• 产品缺陷侵权：生产者适用无过错责任（《产品质量法》第43条）

• 道路交通事故侵权：机动车之间发生交通事故的适用过错责任原则；机动车与非机动车、行人之间发生交通事故，机动车一方适用无过错责任原则（《道路交通安全法》第76条）

人格权（民法典990条）：人格权是民事主体享有的生命权、身体权、健康权、姓名权、名称权、肖像权、名誉权、荣誉权、隐私权等权利。除前款规定的人格权外，自然人享有基于人身自由、人格尊严产生的其他人格权益。

人格权请求权与侵权损害赔偿请求权性质不同。主张人格权请求权（停止侵害、排除妨碍、消除危险）不适用过错责任原则，不以行为人存在过错、发生现实损害后果作为成立要件，仅需证明人格权遭受不法妨害或者存在侵害危险。也就是说，人格权请求权的构成要件只有：加害行为+妨害后果+因果关系。

本条就四类侵害人格权益的加害行为表现作出具体说明：

1. 姓名权、肖像权：未经同意+利用人工智能处理自然人姓名、肖像等（input）+生成虚拟形象(output）+虚拟形象可识别该自然人+使用/公开虚拟形象。另外虚拟数字人已经由单独的立法——《数字虚拟人信息服务管理办法（征）》，所以企业开发虚拟数字人做商用的时候还要考虑管理办法的合规要求。

2. 声音权益：未经同意+利用自然人声音作为训练语料（input）+模仿该自然人的音色、语调和发音风格+生成合成人声（output）+合成人声可识别该自然人，不要求必须使用。

   初读此条我对“模仿该自然人的音色、语调和发音风格”两点困惑。第一，我不知模仿该自然人的音色、语调和发音风格是指代的训练过程呢还是声音效果呢？按照语序逻辑似乎是训练过程（input-training-output）；第二，如果是指的声音效果，我理解“模仿音色、语调、发音风格” 虽然不能得出 “识别到本人” 的结论，但如果都“识别到本人” 那必然是通过 “模仿音色、语调、发音风格” ，最高法为什么还要单独把“模仿音色、语调、发音风格”提出来呢？然后我自问自答：

   关于困惑一：根据最高法对入库案例殷某桢诉北京某智能科技公司等人格权纠纷案的解读，“模仿该自然人的音色、语调和发音风格”是描述（合成人声 output）具备的特征；而不是描述训练（投喂input）这个动作本身。而且也是根据这篇解读文章，我进一步认识到，此处最高法是在有意强调可识别性应当以音色、语调、发音风格这些一般公众主观听觉识别为标准，这是侵权责任成立的构成要件，不依赖声纹这种专业技术鉴定，客观上起到降低原告举证门槛的效果。

   

   

   关于困惑二：条文所称 “模仿该自然人的音色、语调和发音风格”是认定合成人声是否具备可识别性的比对要素；“能够识别该自然人” 是前述模仿特征所达成的法律效果，二者并非重复。此处可以和肖像权作对比。肖像的可识别性天然指向对特定自然人面部特征的复刻，几乎不存在 “随机生成一张人脸，恰好长得和某人一样，但没有定向模仿此人” 这种现实场景；所以肖像条文不需要额外加 “模仿面部特征” 状语。但声音特征是存在统计学上偶然近似的可能性的。大模型海量音频训练后，即便未以特定个人作为定向模仿目标，还是有可能生成声线近似某自然人的音频。最高法增加 “模仿该自然人的音色、语调和发音风格”，就是把这种偶然撞声线的情形排除出本条适用范围（偶然撞声线的情形缺乏通过声音权益保护的必要）。但实践中无论是论证模仿了还是没有模仿，可能在举证层面都不容易。

3. 名誉权：利用生成合成的虚拟形象/声音+虚拟形象/声音能够识别特定自然人+实施不当行为或发表不当言论+造成该自然人或他人社会评价降低效果。

4. 死者人格利益：利用AI技术制作或使用死者虚拟数字形象 + 虚拟数字形象能够识别该死者 + 侵害死者姓名、肖像、名誉等。自然人死亡后不再享有人格权；本条保护的是死者人格利益，并非死者享有的独立人格权，请求权主体为死者近亲属（配偶、子女、父母；无前述人员的，其他近亲属有权主张）。

《民法典》第1032和1033条已对隐私权侵权作出基础规定：

第一千零三十二条　自然人享有隐私权。任何组织或者个人不得以刺探、侵扰、泄露、公开等方式侵害他人的隐私权。

隐私是自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息。

第一千零三十三条　除法律另有规定或者权利人明确同意外，任何组织或者个人不得实施下列行为：

（一）以电话、短信、即时通讯工具、电子邮件、传单等方式侵扰他人的私人生活安宁；

（二）进入、拍摄、窥视他人的住宅、宾馆房间等私密空间；

（三）拍摄、窥视、窃听、公开他人的私密活动；

（四）拍摄、窥视他人身体的私密部位；

（五）处理他人的私密信息；

（六）以其他方式侵害他人的隐私权。

本项裁判规则的价值不在创新而在细化。它明确了三类择一即可成立的侵害行为：1）AI追踪分析、获取私密信息；2）将已获取私密信息泄露、公开；3）利用该信息侵扰私人生活安宁，满足任一行为分支即可认定侵害隐私权，无需全部满足。

其中第1）点意义重大，因为被告通常会主张“素材全部来自网上”，其行为不构成隐私侵害，这条明确了以刺探隐私为目的+借助 AI 聚合公开信息进而推演得到私密信息的行为同样违法。至于2）3）点，我理解侵害行为的成立不再继续以AI元素参与为必要条件。如果私密信息是通过AI挖掘的，当然适用此条；如果私密信息不是AI挖掘的，两种情形也可以直接适用《民法典》对隐私权的一般规定。

本条后半段专门列明利用AI拍摄、窥视、窃听他人私密空间、私密活动的情形，内容实体上可以被《民法典》1033 条覆盖。单列的意义在于强调，并沿用《民法典》 “法律另有规定或自然人明确同意” 的抗辩事由。

另外，隐私权是人格权的下位概念。也就是说同一利用AI实施的行为有可能既满足第（四）点的要求，又满足第（五）点的要件，构成民事请求权竞合。

关于模型训练阶段处理个人信息的合法性，审判规则定了一个基调：公开的个人信息可以用。但在这个基础上企业可能还需要评估（这部分内容在小思考 | 模型训练阶段的个人信息处理合法性基础写过）：

（1）何种个人信息属于“已公开”？

需要明确，公开是指向不特定多数的公开，虽然目前已经有很多暴露在绝对赤裸的网络环境下的个人信息，但仍然有大量的个人信息被通过用户账号密码、平台声明、robots协议等方式限制了绝对公开，只能实现特定人群（使用同一个平台甚至限制于好友圈）可访问，这是达不到“公开”的标准的，而对于模型训练来说这些被限定在特定群体可见可查的信息的价值会高得多；

（2）合理范围如何划定？

本条给出的考量因素包括处理个人信息的目的与模型功能的必要性和适当性，所涉个人信息的类型、敏感程度及对个人权益的潜在影响，个人公开信息时的场景及可合理预期的使用范围等，这和既有的chinaren校友录案、律师执业案中法院观点一脉相承：至少需要考虑行为正当性和个人信息主体的合理预期两方面，而模型训练在这两方面都很难成立：“商业实体为了开发优秀模型以零成本攫取个人信息”的故事叙述既难契合朴素的公平认知，也明显超出个体对信息使用的合理预期。

另外，本条还重复了《个人信息保护法》第二十七条的规定“对个人权益有重大影响的，应当依照本法规定取得个人同意"。考虑到个人信息喂给模型训练后的不可逆性，这种做法落入“对个人权益有重大影响”的盖然性很高，进一步导致合法性基础又回转至同意。

本条规则定调：生成式人工智能服务提供者参照适用避风港规则。但在传统的“通知-删除”动作之外又多了一些更现实、落地的要求：不只是删除存量内容，还要达到侵权内容不能够再被继续生成的效果，实现手段包括但不限于屏蔽侵权提示词指令。

另外本条还区分两种场景：模型自动生成侵权内容和被恶意诱导生成侵权内容。

• 对于模型自动生成侵权内容，不存在恶意行为人，服务提供者收到合格通知后，若未及时采取停止生成侵权内容等必要措施，应独立损害承担侵权责任；

• 对于被恶意诱导生成侵权内容，网络用户是直接侵权责任人，服务提供者如果在被通知后未能及时采取措施阻断的，就通知后扩大的损害承担连带责任，彼时权利人可以找其中任何一方。

另外我注意到，对于网络用户恶意诱导的情形，它构成侵权的要求是“生成侵权内容并造成他人损害的”。假如服务提供者及时阻断、最终没有产生损害后果，那么权利人就不可以主张损害赔偿了？

以及，假如服务提供者采取了措施，但并没有阻断侵权内容的继续生成呢？我觉得（不是我对审判规则的理解）得秉持公允原则来看待：如果是因为因大模型本身提示词变体繁多、模型算法幻觉、语义泛化等客观技术局限导致的少量侵权内容继续生成的，服务提供者无需为此担责；但如果服务提供者只是实施了一些形式化、象征性的操作，例如只删除单词侵权结果不更新风控策略，或者只拉黑原侵权提示词但不拦截同义、近义或者可合理联想到的变体提示词，那属于主观懈怠=未采取必要措施，还是应该担责的。

1. 人工智能产品责任需要以实物产品为前提。这就排除了App、网站这类纯线上 AI 服务，适用对象聚焦智能机器人、自动驾驶汽车等实体 AI 硬件产品。
   

2. 《产品质量法》对于“缺陷”的定义就是“产品存在危及人身、他人财产安全的不合理的危险；产品有保障人体健康和人身、财产安全的国家标准、行业标准的，是指不符合该标准”。本条审判规则承接《产品质量法》对缺陷定义并提出了更加具体的考虑因素：人工智能产品的性质与用途、自主学习能力、升级更新情况、用户对系统的控制程度，国标、行标，局限性及风险提示等。
   

3. 而《产品质量法》规定产品侵权损害赔偿请求权，对生产者适用无过错责任；销售者原则上为过错责任。也就是说：     

• 只要该实物 AI 产品存在缺陷并造成人身、他人财产损害，生产者无论主观有无过错，原则上均需承担侵权责任；

• 生产者可依据《产品质量法》主张三项法定免责事由↓。

  《产品质量法》第41条第2款：生产者能够证明有下列情形之一的，不承担赔偿责任：

  　　（一）未将产品投入流通的；

  　　（二）产品投入流通时，引起损害的缺陷尚不存在的；

  　　（三）将产品投入流通时的科学技术水平尚不能发现缺陷的存在的。

• 受害人可以选择向生产者或者销售者请求赔偿，生产者和销售者对外承担不真正连带责任，内部再依据过错追偿。如缺陷根源在于生产者，销售者先行赔付后可向生产者追偿。

• 销售者一般仅在自身过错造成产品缺陷时承担终局责任。

另外我觉得还有几个点也值得注意一下：

• 产品责任适用的前提是它得是产品（经过加工、制作，用于销售的产品），因此就排除了未投入流通的自用的产品、赠予的产品、试用的产品等（https://www.samr.gov.cn/fgs/fzxc/art/2023/art_29cfbbfa9b0042758f39ccc1348843ad.html）。但是这里要特别强调一下所谓“未投入流通”是指的内部用的情况，不包括以内测、试用名义把产品拿给外部用户用的情形，不要有侥幸心理。

• 例外产品领域：建设工程、军工产品、核设施&核产品不适用（《产品质量法》第2条和73条）

• 产品责任对应的是产品缺陷引发的侵权责任，但可能也同时存在单纯产品瑕疵（达不到缺陷程度）而引发的合同违约责任 。AI产品合同违约责任并没有出现在本审判意见中，我理解直接适用《民法典》合同编即可。但又可能同一实物AI产品同时构成产品缺陷侵权 + 买卖合同瑕疵违约，属于请求权竞合。

1. 如果不是因为产品缺陷产生的交通事故，按照《民法典》和《道路交通法》规定的归责原则，即机动车之间发生交通事故适用过错责任；机动车与非机动车、行人之间发生交通事故，机动车一方适用无过错责任原则。这一点并不因为有或没有AI“加持”而有所区别。
   

2. 如果是因车辆存在产品缺陷导致交通事故，既可以用《道路交通安全法》来认定交通事故侵权又可以用《产品质量法》来认定产品缺陷侵权，当事人自选。
   

3. 在辅助驾驶场景下，如果车辆缺陷和驾驶人过错结合共同造成同一损害的，适用《民法典》第 1172 条无意思联络分别侵权规则，按照各方原因力大小按份承担责任。再进一步，车辆生产者（产品缺陷）适用无过错责任；驾驶人（交通事故侵权）适用过错责任。另外，这一点和第1点结合就产生一个新的场景：辅助驾驶机动车和行人之间发生的事故，机动车一方适用的是无过错责任。如果同时存在车辆产品缺陷，驾驶人和车辆的生产者或者销售者按照各自的原因力承担责任。
   

4. 虚假宣传：消费者可以另行适用《民法典》《消费者权益保护法》主张民事责任。      

这一点在答记者问中透露了更多细节。

人工智能生成内容被诉侵害他人著作权的，不能以被诉侵权内容系人工智能生成为由免除相关主体责任，而应当坚持责任承担与控制能力、注意义务相匹配。关于控制能力、注意义务的确定，一般要综合考虑涉案人工智能的技术和商业模式特点、当事人在内容生成过程中发挥的作用、相关训练数据系由何方“投喂”、采取的必要措施、获利情况等因素。在此基础上，依法认定当事人是否具有侵权的主观过错及过错程度，合理划分侵权责任。

权利人主张人工智能服务开发者或者提供者侵害其著作权的，应当就侵权内容系由该人工智能生成、与其权利作品构成实质相似等初步事实举证。

结合来看：

1. 技术自动化生成不能成为免责事由，人工智能开发者、服务提供者、使用者不得仅以侵权内容由 AI 自动生成而免责。 
   

2. 著作权侵权的基础归责规则还是得回到《著作权法》第52、53条：

   → 直接侵权行为：停止侵权、删除下架等不以过错为要件；但损害赔偿责任要看过错。      

   → 间接侵权、帮助引诱侵权：统一适用过错责任。

3. 根据答记者问，原则上，开发者、提供者、使用者应当依据各自过错、控制能力分别认定责任，不当然构成连带责任。

4. 著作权侵权案件原则上由权利人承担初步举证责任，但由于AI场景的复杂性和技术门槛高，权利人完成初步举证后，举证责任转移至人工智能开发者，需提供不侵权抗辩的反证，因此减轻了权利人的举证责任。

5. 开发者提出不侵权抗辩的，需要举证，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等。这说明后端合规很重要！做好留痕很重要！

6. 人工智能使用者知道或应当知道存在侵权情形的，在先作品权利人可以要求承担侵权责任。

7. 另外，AI生成内容本身是否能构成作品的，以及训练阶段使用他人作品的定性问题审判规则未做正面回应。这一点在很多文章中已经大提特提，没啥补充。

小节：上游开源方只要是提供免费代码模块+充分披露风险的，不为下游开发者研发软件的独立侵权行为背锅。

此点主要是强调：1）涉AI技术方案具有可专利性；2）但纯AI自主生成方案不具备可专利性，专利还是要要求人的贡献。

其他的无论是技术判断、公序良俗审查还是充分公开标准等授权条件都和不涉AI的传统专利规则一致。

确认了数据权益至少有三种可用的权利保护路径：著作权（汇编作品）、商业秘密、反不正当竞争。另外还有两类不保护数据权益本身但规范数据使用行为的机制：一是利用数据、算法实施垄断行为；二是通过虚构干扰数据、恶意标注、对抗样本攻击等手段破坏AI 系统正常运行的侵权行为（重则构成破坏计算机信息系统罪）。