目次
引言：司法如何回应“人工智能之问”
一、AI 生成内容的作品资格：自然人创作本位的坚守与松动
二、AI 训练的侵权定性：合理使用的扩张与边界
三、AI 侵权责任的裁断：从单一归责到分层治理
结语：司法观的超越性与未尽之问
内容提要
生成式人工智能对传统著作权制度提出新挑战，核心争议集中于 AI 生成内容的作品属性、模型训练使用他人作品的定性，以及侵权责任分配。2026 年 9 月，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》，虽未直接规定可版权性及训练数据定性等根本问题，但对侵权责任认定、证据提供及服务提供者义务给出了具体裁判指引。本文围绕上述三个维度，分析《意见》如何通过责任与控制能力匹配、举证责任合理分配及场景化过错判断，构建技术与权利保护间的司法裁判路径。
引言：司法如何回应“人工智能之问”
以 ChatGPT、Midjourney、Sora 为代表的生成式人工智能正在重塑创作关系。当机器生成的文字、图像和视频足以媲美人类作品时，著作权法依赖的“人类创作”前提面临解释压力。法律需回答的不仅是"AI 能否创作”，更是“何种程度的人类参与构成法律意义上的创作”。
此外，大模型训练涉及海量受版权保护作品，未经许可的使用是否构成复制或适用合理使用？当 AI 生成内容与在先作品实质性相似时，责任主体如何确定？这些问题指向核心：在创作、训练与传播环节拆分后，传统以单一行为人为中心的规则应如何重构。
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》），提供了具有实践导向的规则框架。《意见》未在现行法律外解决所有理论争议，而是聚焦已进入司法实践的责任认定、证据提供和技术事实查明。本文将围绕 AI 生成内容的作品资格、训练涉及的著作权问题及侵权责任分配展开分析。
一、AI 生成内容的作品资格：自然人创作本位的坚守与松动
（一）作品资格问题的规范困境
《著作权法》第三条规定，作品是文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果。对于 AI 生成内容，表达形式并非难点，争议在于其是否属于法律意义上的“智力成果”，以及其中包含多少可归属于人的创作劳动。
中国司法实践已积累相关经验。“菲林诉百度案”认定软件自动生成的图形文字不构成作品，但体现原告选择判断的文字部分具有独创性；“腾讯诉网贷之家案”则结合 Dreamwriter 生成过程认定文章为法人作品。两案差异在于前者强调主体自然人属性，后者关注人类智力投入。在“春风送来了温柔”案中，北京互联网法院认定原告通过设计提示词、设置参数及调整结果，体现了智力投入和个性化表达，涉案图片具备独创性。然而，理论界对此仍有分歧。
（二）《意见》的立场：不正面回答的正面回答
《意见》未直接回答"AI 生成内容是否构成作品”。第 14 条关于发明专利的规定明确，自然人对发明创造实质性特点作出创造性贡献的，认定为发明人，这表明人的实质性贡献仍是权利认定的坐标。在著作权领域，《意见》第 12 条使用“人工智能生成内容”表述，重点在于侵权责任认定。
这种处理是审慎的司法策略。若直接肯定作品属性，需解决作者归属难题；若一概否定，又忽视人机协作差异。《意见》暂不对可版权性作统一结论，优先解决侵权发生后的责任主体、控制能力和举证责任等现实问题，而非终结"AI 是不是作者”的理论争论。
（三）自然人创作本位的重申与修正
不能将《意见》第 14 条关于发明人的规定直接等同于著作权作者认定。《意见》对可版权性持保留态度，因此仍应回归《著作权法》第 3 条，考察具体案件中是否存在人类创作、独创性及表达形式。提示词设计、参数调整等行为是否构成创作，需结合具体内容及对最终表达的影响评价。若仅停留在一般需求描述或简单输入，未形成实质性控制，则不足以主张著作权；反之，若进行了持续、具体的个性化设计与取舍，不应因使用 AI 工具而否定创作贡献。
同时，“可版权性暂未确定”不等于“利益无保护”。若符合其他法律制度条件，仍可依据反不正当竞争法或数据权益规则寻求救济，但这不能替代作品认定。其意义在于，在共识形成前，司法可根据具体利益受损性质提供有限救济。
二、AI 训练的侵权定性：合理使用的扩张与边界
（一）训练行为的著作权法意义
大模型训练涉及对海量数据的读取、编码和参数化，可能涉及复制行为。核心法律问题在于训练是否落入专有权利控制范围，以及现行法能否提供限制或例外。若无豁免，AI 训练将面临系统性风险。
域外法路径各异：欧盟设置文本与数据挖掘例外，美国部分诉讼主张转换性合理使用，日本设有宽松例外。我国尚未针对未经许可使用他人作品训练 AI 设置专门限制。因此，分析路径应先区分训练涉及的具体行为，再判断是否存在法定免责事由，不能仅以“技术学习”或“利于创新”当然合法化。
（二）《意见》的有限回应：个人信息维度的规则
《意见》未直接规定使用受版权作品训练 AI 是否侵权。第 6 条处理的是个人信息保护问题，确立了“合理范围—明确拒绝—重大影响”审查框架。该条规定，在合理范围内处理个人自行公开或合法公开的个人信息且未明确拒绝的，一般不认定侵权；有重大影响的需取得同意。
需明确，第 6 条依据《民法典》和《个人信息保护法》，不能直接移植为著作权领域的“合理使用规则”。最高法解读明确，因争议较大，《意见》暂未对训练数据定性作规定。第 6 条提供的是一种治理思路：面对技术与权利冲突，应结合使用目的、必要性、风险程度及权利人预期进行具体衡量。
（三）证据提供：程序性规则的实体功能
《意见》第 12 条安排了相关证据提供规则：开发者提出不侵权抗辩，应提供训练数据来源、过程记录、模型运行模式及理论依据；权利人主张侵权，也应提供相关证据。这回应了 AI 案件中的信息不对称问题。
权利人通常难以掌握后台事实，若要求其证明模型使用了哪些作品，将形成举证障碍。《意见》未直接推定开发者担责，而是要求其在抗辩时对关键事实作出说明。举证责任配置成为连接“实体判断”与“技术事实”的桥梁。
《意见》将训练数据来源、过程等内部事实转化为可审查对象。法院还可综合考量提示词设计、生成内容与权利作品相似度、重复测试一致性及过滤机制等因素。程序性规则在此承担了连接技术事实与法律判断的功能，使法院能在不预设合法或侵权的前提下接近事实真相。近期相关研究及国际论调有望为进一步揭示 AI 与训练素材间的逻辑提供佐证，推动形成客观公正的法律解答。
三、AI 侵权责任的裁断：从单一归责到分层治理
（一）责任主体多元化带来的裁判难题
AI 场景中，侵权链条复杂化：数据收集者、模型开发者、服务提供者、提示词输入者、使用者及传播者均可能产生因果贡献。责任分配是核心难题。
责任过苛会抑制产业，过松则纵容侵权。关键不在于寻找抽象的"AI 责任主体”，而在于判断不同主体在侵权形成中做了什么、能控制什么、应预见什么及能采取何种防范措施。算法背后的行为归因是厘清因果关系的根本。
（二）《意见》的分层责任框架
《意见》第 12 条围绕服务类型、行业特点、数据来源、参与度、必要措施及获利情况等因素，构建分层责任框架，核心是“责任承担与控制能力相匹配”。
第一层：使用者的直接责任。使用者明知或应知在先作品存在，仍利用提示词、参数等生成实质性相似内容且无合法理由的，应承担责任。特别是针对性地要求 AI 模仿、改写或复现他人作品时，难以免责。
第二层：开发者、服务提供者的过错责任。其不因 AI 生成侵权内容而当然担责，需结合控制能力与注意义务判断。若明知高风险却未采取措施，甚至鼓励生成相关内容，过错程度提高。训练数据披露的意义在于为判断是否尽到注意义务提供事实基础。
第三层：服务提供者的“通知—必要措施”责任。结合《意见》第 7 条、第 12 条及《民法典》相关规定，针对用户恶意诱导及服务提供者收到通知后未及时停止生成或屏蔽指令的情形，根据具体服务模式和知情状态判断责任，通知并非认定责任的唯一情形。
（三）“过错的场景化判断”作为贯穿性方法
《意见》第 3 条确立一般过错责任原则，并要求结合具体场景判断过错。这意味着 AI 侵权责任无统一答案，应围绕“谁能控制风险、谁参与风险形成、谁能防范”展开。
场景化判断将技术能力转化为法律注意义务。专业场景中使用者注意义务更高；技术上难预测输出的服务提供者不宜承担超能力审查义务；能显著影响输出结果的主体应承担相应义务。此外，《意见》第 13 条规定了开源代码模块提供者在特定条件下免责的情形，说明责任判断需精细配置控制能力、参与程度、获利情况与注意义务，而非机械切分。
结语：司法观的超越性与未尽之问
《意见》体现了“以人为本、支持创新、分类治理、责任与控制能力相匹配”的司法观。它未试图用单一结论解决所有争议，而是对分歧较大的实体问题留白，优先回应责任认定、举证及技术事实查明等实践问题。这种设计既避免过早固化规则，又提升了裁判可操作性。
然而，《意见》作为司法规范性文件，无法替代立法回答根本性问题。训练行为实体合法性标准、权利保护路径、跨境数据适用及作者认定细化等，仍有待未来立法或实践回应。在此之前，《意见》的价值在于提供统一判断尺度，划定行为边界，并通过个案积累经验。
在人机协同创作时代，著作权法需回答“技术如何进入创作秩序”。《意见》以克制方式将争议实体问题留白，将责任与举证纳入可操作框架，在法律、技术与产业间寻找持续调整的平衡路径。
参考文献
最高人民法院：《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（法发〔2026〕10 号），2026 年 9 月 7 日发布。
[2] 王迁：《论人工智能生成的内容在著作权法中的定性》，《法律科学》2017 年第 5 期。
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[5] 北京互联网法院（2018）京 0491 民初 239 号民事判决书。
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[9] Getty Images (US), Inc. v. Stability AI, Inc., No. 1:23-cv-00135 (D. Del. filed Feb. 3, 2023).
作者：李士林 钟序 俞苗艳 李睿丽
编辑：Sharon