君泽君视角 | AI换脸、AI幻觉、大数据杀熟有了裁判规则：最高法24条意见拆解

一、先弄清：这是一份什么文件

先看两个容易被忽略的前提。

第一，它是"意见"，不是司法解释。文号是“法发”而非“法释”，属司法政策与审判指导类文件。实务后果是：裁判文书中不宜作为裁判依据直接援引，通常放在说理部分参照；但通过审判监督、提级管辖、人民法院案例库三条路径，《意见》对各级法院有实质约束力。

第二，两个最大争议被刻意留白。答记者问明确说明，起草中对“人工智能生成内容的可版权性”和“未经许可使用他人作品训练大模型的定性”分歧很大，《意见》暂不作规定。也就是说，这两块仍是纯争辩空间，任何一方都不能援引《意见》主张自己有理。

文件依据民法典、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、民事诉讼法制定，确立以人为本、支持创新发展、筑牢安全底线三项基本原则。

二、总开关：过错责任，以及法官的“六项打分表”

第3条是整份文件的责任分配总纲：法律没有明确规定适用无过错责任或过错推定责任的，一律回到《民法典》第1165条第1款的过错责任。

最高法在答记者问中直言，这是为了“避免在人工智能技术与产业尚处发展初期就承担过重责任而影响创新的积极性”。但真正影响企业命运的，是同条列举的六项过错考量因素：

“技术上的可能性”这半句是双刃剑：只要行业已有可行的过滤、标识、拦截方案，企业没做，就可能被认定有过错。合规投入从此从“软成本”变成“硬抗辩”。

三、五类热点场景：规则是什么

1. AI换脸拟声——训练环节就可能被追责

第4条给出四层规则：未经同意生成可识别的虚拟数字形象并公开，侵害姓名权、肖像权；未经同意使用自然人声音作为训练语料、模仿音色语调整理出可识别合成人声，侵害声音权益；操控形象或声音实施不当行为、降低社会评价，侵害名誉权；擅自制作使用死者虚拟形象的，近亲属可依《民法典》第994条主张。

注意第二款：它把“使用声音作为训练语料”直接纳入规制——不是等到生成了侵权结果才管，训练环节本身就可能构成侵权。语音合成、数字人、有声内容平台的语料授权审查必须前移。

配套的第8条明确了人格权侵害禁令：被AI换脸造“黄谣”的受害人，可申请法院责令网络用户停止侵权，也可责令生成式AI服务提供者停止有关服务，但禁令不得超出必要限度。

2. 网络开盒、人肉搜索——“搜的是公开信息”不是抗辩

第5条：以刺探隐私为目的，利用AI对特定自然人的电话、账号、社交媒体等公开信息进行追踪分析、获取私密信息，或泄露公开、侵扰生活安宁的，认定侵害隐私权。

3. 训练数据——一条“安全港”，两个除外

第6条是数据合规从业者最该记住的一条。为模型训练，在合理范围内处理个人自行公开或已合法公开的个人信息，且个人未明确拒绝的，一般不认定为侵权；但对个人权益有重大影响的，应依法取得同意。

这与《个人信息保护法》第13条第（六）项、第27条是一体两面。真正的难点在"合理范围"的四项判断因素：处理目的与模型功能的必要性和适当性、信息类型与敏感程度及潜在影响、个人公开信息时的场景、可合理预期的使用范围——全是定性判断，没有量化标准。

这里有一个容易被误读的对照：第6条和第5条处理的都是“已公开信息”，结论却完全相反。分水岭在于目的与可预期性——做模型训练、生产性的非针对性使用，在安全港内；以刺探隐私为目的、指向特定个人，就是侵权。

4. AI幻觉与用户恶意诱导——避风港首次明确参照

第7条把《民法典》第1195条“通知—删除”规则平移到生成式AI：模型自身自动生成侵权内容，经通知未及时停止生成的，承担责任；用户输入侵权提示词恶意诱导的，用户担责，服务提供者经通知未及时停止生成、屏蔽相关生成指令的，共同担责。通知须包含初步证据与真实身份信息。

最高法的理由是：服务提供者无法事先预知所有输入、无法逐一审查拦截，但生成后经通知则应当、也有条件采取措施。对平台而言，指令级拦截能力成为硬要求——只做输出侧过滤，可能不足以证明"及时采取必要措施"。

5. 大数据杀熟与自动驾驶

第10条：针对同一商品或服务，经营者利用算法在交易价格等条件上实行不合理差别待遇造成损害的，承担侵权责任；利用AI"仿冒名人带货"构成欺诈的，消费者可依《消费者权益保护法》第55条主张惩罚性赔偿。

第9、11条收紧了产品责任边界：最高法明确，AI产品限于“以实物为载体”的产品（如智能机器人、自动驾驶汽车），没有实物载体的AI服务被排除在产品责任之外。同时，缺陷认定要重点审查生产者销售者是否就适用场景、固有局限与可预见风险作出真实说明和明确警示——宣传“完全自动驾驶”而实际是辅助驾驶，是明确的风险点。

第11条还给了三条请求路径，并规定法院可要求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。第20条则首次明确：激活辅助驾驶后用私自安装配件逃避监测导致事故，构成犯罪的追究刑责。

四、两个最容易被忽略的“硬约束”

其一：第12条的举证责任倒置

人工智能生成内容被诉侵害著作权时，权利人需就“内容由该AI生成、构成实质相似”提供初步证据；开发者主张不侵权的，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。

这意味着训练数据台账、训练日志、模型版本与运行记录，从工程文档升格为诉讼核心证据，缺失即承担不利后果。

其二：第19条对法律职业的直接约束

提交诉讼文书、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AI辅助情况作出说明；并对内容真实性准确性依法承担责任。

最高法答记者问的表述很直白：人工智能只是辅助工具，诉讼参与人不得以“AI幻觉”、技术中立为由免除自身法律责任。人民法院已发现多起利用AI生成虚假案例的情形，案例库已有入库案例。

此外，删除或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进行虚假诉讼的，驳回请求，情节轻重予以罚款、拘留，构成犯罪的追究刑责。这与《人工智能生成合成内容标识办法》（2025年9月1日施行）禁止恶意删除、篡改、隐匿标识的要求形成衔接，并把行政义务升格为诉讼上的不利后果。

五、企业该改什么：一张清单

六、还不确定什么

一是留白的两大争议何时明确，答记者问的口径是“在实践中不断总结审判经验，努力推动形成共识”；二是第6条“合理范围”的裁判尺度，首批入库案例将决定实际边界；三是提级管辖的启动频率——第22条明确对疑难复杂新类型、具有规则确立意义的案件由上级法院提级审理，若高频启动，AI案件的诉讼策略需前置设计。

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