本文作者：菅志远、郭炜玮
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》”）。这是最高法院首次以专门司法裁判规则文件的形式，对涉人工智能纠纷的实体责任和诉讼程序问题作出系统回应。《意见》共5个部分、24条，围绕涉人工智能纠纷案件的审理原则、侵权责任、知识产权保护、诉讼程序以及审判工作机制作出规定。
人工智能技术的快速发展不断产生新的法律关系和纠纷类型。与其另行建立一套完全独立的人工智能法律责任体系，《意见》更多采取的是在现行法律框架下结合技术特点进行具体适用的路径。本文将从法律实务角度对其规范逻辑和实务操作进行逐条解读。
第一部分：总体导向和基本原则（第1-2条）
第1条 指导思想
条文要旨：审理涉人工智能纠纷案件，应当坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合，依法保障人工智能健康发展。
解读：本条是全篇的价值总纲，确立了总体基调。人工智能司法治理并非单纯强调风险防范，也并非以促进技术发展为唯一目标，而是在技术创新与权益保护之间寻求平衡，为后续具体裁判规则提供基本价值指引。
第2条 三大基本原则
条文要旨：应当坚持以人为本、支持创新发展、筑牢安全底线，并根据人工智能应用场景、自主化程度、风险性质和大小等因素准确认定法律责任，同时区分通用模型与专用模型、开源模型与闭源模型以及不同参与主体。
解读：“区分通用与专用、开源与闭源”是本次《意见》最具技术含量的原则表述。它意味着：基础大模型厂商与垂直应用服务商、开源发布者与闭源商业化主体，将适用不同的注意义务标准。该条实际上确立了人工智能纠纷的场景化裁判思路。人工智能本身并非统一的风险类型，不同技术形态和不同主体在技术链条中的作用不同，责任认定也不能一概而论。
第二部分：涉AI侵权责任（第3-11条）
第3条 归责原则与过错认定
条文要旨：在法律没有特别规定的情况下，涉人工智能侵权纠纷原则上适用过错责任。判断过错时，应综合考虑应用场景、自主化程度、技术透明度、潜在风险、风险防范措施以及行为人的预见和控制能力等因素。
解读：本条建立“原则+例外”的归责体系。原则是过错责任，例外有两个：实物AI产品致损适用无过错责任（第9条进一步明确），AI侵害个人信息适用过错推定责任（个人信息保护法第69条第1款）。
实务中容易被忽略的一点是，条文将“应用场景”列为过错判断的第一要素。同一个AI技术，用于不同场景，注意义务标准可能完全不同。例如，AI语音合成用于有声书制作与用于实时电话诈骗模拟，注意义务显然不同。从举证策略角度来看，对于原告来说，应围绕六要素中对自己有利的要素组织证据；而被告则应证明己方在相应场景下已尽合理注意义务。全国首例“AI幻觉”侵权案中，法院认定服务提供者不具过错的核心理由，就是其已履行“服务功能的显著提示说明义务”。
第4条 AI换脸拟声、AI复活逝者
条文要旨：
1. 未经同意处理姓名/肖像生成虚拟形象使用公开构成侵权；
2. 未经同意使用声音作为训练语料生成合成人声侵害声音权益；
3. 操控虚拟形象/声音发表不实言论构成侵害名誉权；
4. 擅自“复活”死者侵害其人格权益，近亲属可主张民事责任。
解读：该条并未创设新的“人工智能人格权”，而是将AI换脸、AI拟声等新型技术应用纳入现有人格权保护体系，实现传统人格权规则与新技术场景的衔接。
肖像侵权“可识别性”标准：不要求“全脸绝对一致”，只要结合服饰、体态、场景及AI生成的局部特征能达到“可识别性”，即可认定侵权。
关于“撞脸”抗辩的边界：已有判例（“迪某诉杭州某公司等⽹络侵权责任纠纷案”）认为，制作方基于行业认知和原告知名度，应当具有“能被公众识别”的基本判断能力，理应主动避免使用。但这不意味着所有“撞脸”都构成侵权——如果被告能证明合成形象与原告肖像的相似性纯属偶然且无法预见，仍有抗辩空间。
关于“AI复活逝者”的例外规则：个⼈信息保护法第49条规定，⾃然⼈⽣前可就其逝后个⼈信息事务作出安排。死者生前许可，且不违反法律规定、不违背公序良俗的，被许可人可以使用死者的虚拟数字形象。这一例外为数字遗产业务提供了法律通道，但“死者生前许可”的证明标准较高，建议以书面许可合同为主要证据形式。
第5条 网络开盒、人肉搜索
条文要旨：以刺探隐私为目的，利用AI对特定自然人的公开信息进行追踪、分析，获取私密信息，或者泄露、公开所获取的私密信息，或者利用所获取信息侵扰私人生活安宁的，构成对隐私权的侵害。
解读：本条的关键在于“以刺探隐私为目的”这一主观要件，区分合法AI数据分析与非法“AI开盒”的诉讼界限。条文本身并未将“处理公开信息”本身认定为侵权，而是将“以刺探隐私为目的”的处理行为纳入规制范围。这意味着：市场调研等旨在形成匿名化、聚合性统计结果的商业分析，不针对特定自然人隐私，不属于本条规定范畴。但若分析行为指向特定自然人，且目的在于获取其私密信息，则可能构成侵权。
“目的”是主观要件，实践中难以直接证明，建议通过客观行为推定：追踪行为是否指向特定自然人、获取的信息是否具有私密属性、后续是否用于侵扰生活安宁等。
第6条 模型训练使用公开个人信息
条文要旨：为人工智能模型训练而在合理范围内处理个人自行公开或者其他已经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的行为；对个人权益有重大影响的，应当依照法律规定取得个人同意。认定“合理范围”综合考量：处理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、敏感程度以及对个人权益的潜在影响，个人公开信息时的场景以及可合理预期的使用范围。
解读：本条是《意见》中对当前AI行业影响最为直接的条款之一。它首次在“模型训练”场景下明确了已公开个人信息的处理规则。
关于“合理范围”的三个判断维度：
第一，目的与模型功能的必要性和适当性。如果使用已公开个人信息训练违法的人工智能模型（如提供色情服务的模型），则直接认定超出合理范围。
第二，信息类型和敏感程度。处理已公开的非敏感个人信息与处理已公开的敏感个人信息（人脸信息、医疗信息、行踪信息等），注意义务并不相同。后者应当以更为谨慎的方式处理。
第三，公开时的场景及可合理预期的使用范围。如果平台已通过用户协议、公告等方式告知用户其发布内容不会被用于人工智能训练，此后又擅自使用的，则可能超出合理范围。
入库参考案例“麦某波诉北京法某科技有限公司等网络侵权责任纠纷案”的裁判要旨，对于如何判断“合理范围”有很大的参考价值：被告未经授权爬取律师已公开的联系方式并在自营平台公开展示引流，法院认定该处理误导消费者以为存在合作关系、截取商业合作机会，对个人权益造成明显影响，超出公开时合理预期的使用范围，且属于“对个人权益有重大影响”情形，应当依法取得个人同意。
第7条 生成式AI服务提供者的侵权责任
条文要旨：
1. AI幻觉侵权：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，对造成的损害承担侵权责任；
2. 恶意诱导：用户输入侵权提示词恶意诱导AI生成侵权内容的，用户担责；经通知，服务提供者未及时停止生成、屏蔽相关生成指令的，权利人可请求用户与服务提供者共同担责。通知应包括初步证据及权利人真实身份信息。
解读：本条明确了生成式AI服务提供者参照适用“避风港规则”的正当性基础。其逻辑在于：生成式AI服务提供者难以事先预知用户输入、无法对海量生成内容逐一审查拦截，但接到通知后“应当、也有条件”采取措施。
通知要件的变化：条文未要求通知必须包含侵权内容链接。考虑到生成式AI“点对点”私密生成的特点，权利人往往拿不到公开链接。只要能合理证明“该AI生成了侵害其权利的内容”即构成有效通知——可以通过模拟普通用户行为、输入提示词、技术测试等方式获得。这一变化实质降低了权利人的举证难度。
必要措施的范围：条文明确包括“停止生成侵权内容、屏蔽相关生成指令等”。与传统避风港规则下的“删除、屏蔽、断开链接”相比，AI场景下的必要措施更侧重于“防范未来侵权”而非“消除既存侵权”。服务提供者接到通知后，只要采取了符合现有技术水平的合理必要措施，不应承担侵权责任。
“红旗规则”的适用空间：《意见》最终未对“红旗规则”作出规定，但《理解与适用》明确，在特定情形下，如确有证据证明生成式人工智能服务提供者知道或者应当知道网络用户利用其服务实施侵权行为的，可参照适用民法典第1197条规定。实务中，如果发现平台对涉黄涉暴内容未加过滤，或对生成结果进行了编辑、筛选、推荐，可以据此主张连带责任。
第8条 人格权侵害禁令
条文要旨：有证据证明行为人正在实施或者即将实施利用人工智能侵害其人格权益的违法行为，不及时制止将使其合法权益受到难以弥补的损害的，可以向人民法院申请人格权侵害禁令，责令行为人停止有关行为或者责令有关网络服务提供者、人工智能服务提供者停止提供有关服务。
解读：本条将人格权侵害禁令制度引入AI侵权场景，规范依据是民法典第997条。与人身安全保护令主要针对家庭暴力不同，人格权侵害禁令更侧重于对网络暴力等网络侵权行为的规制。
申请要件：（1）有证据证明行为人正在或即将实施侵害行为；（2）不及时制止将受到难以弥补的损害；（3）禁令措施与损害范围程度相适应，不得超出必要限度。
实务提示：申请禁令时应重点固定“难以弥补”的证据，如传播量曲线、扩散范围、就医记录等。同时应列明禁令的具体指向（某账号、某内容、某生成指令），并同步准备行为保全担保。
第9条 AI产品责任
条文要旨：
1. 人工智能产品应当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，不包括生成式人工智能服务；
2. 产品缺陷致损的，生产者、销售者承担产品责任；
3. 缺陷认定的规则：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，以及是否符合相关国家标准、行业标准等因素，并重点审查生产者、销售者是否就适用场景、固有局限以及可预见的风险等进行了真实的说明和明确的警示。
解读：本条在请求权基础层面做了一次关键区分：纯AI服务致损不适用产品质量法，回归到第3条过错责任；实体AI产品致损适用产品责任（无过错责任）。这样区分的立法考量在于，如将AI服务也界定为产品质量法意义上的产品，将使产品责任这一无过错责任泛化，不利于产业发展。因此，条文明确将生成式人工智能服务排除在“产品”之外。
缺陷认定因素：传统产品缺陷通常基于产品出厂时的固定状态，而人工智能产品的风险可能基于其自主学习能力在与环境的复杂交互中才显现。因此，条文列举了自主学习能力、升级更新情况、用户对系统的控制程度等动态因素。同时，条文强调“警示说明”的重要性——生产者、销售者是否就适用场景、固有局限以及可预见风险进行了真实说明和明确警示，是缺陷认定的关键。
第10条 大数据杀熟、仿冒名人带货
条文要旨：
1. 利用算法对同一商品或服务实行不合理的差别待遇致损的，承担侵权责任；
2. 认定“不合理”应综合考量：是否对消费者的知情权、自主选择权、公平交易权等造成实质性限制或者损害，是否基于消费者的消费偏好、支付意愿、支付能力、浏览记录等信息形成针对其个人的交易条件，是否违背诚信原则或者商业伦理等；
3. 利用人工智能实施仿冒名人带货等行为，且构成欺诈的，适用惩罚性赔偿。
解读： “不合理差别待遇”的双重考虑因素： 一是构成差别待遇，二是差别待遇不具有合理性。并非所有差别待遇均属于不合理。基于成本差异、风险差异、供需波动、合法促销的差异化定价，以及新用户优惠、老客户回馈等，符合商业促销惯例，不宜认定为不合理。
典型的杀熟情形：仅因消费者使用更昂贵的手机就设定更高价格；因多次浏览某商品推定购买意愿强而加价；“先涨后降”虚构原价；对同一消费者反复试探性加价；利用未成年人、老年人对网络技术不熟悉的弱点实施差别待遇。
欺诈的认定：仿冒名人带货构成欺诈需满足三要件：对商品质量、性能、用途、价格等重要事实作虚假陈述；使消费者不明真相而信赖并上当；经营者有主观故意。三要件齐备即适用消保法第55条惩罚性赔偿。
第11条 自动驾驶、辅助驾驶事故
条文要旨：
1. 具备辅助驾驶功能的汽车和自动驾驶汽车发生道路交通事故时的赔偿责任适用民法典和道路交通安全法的规定；
2. 具备辅助驾驶功能的汽车因车辆缺陷与驾驶人的过错行为结合导致同一损害，当事人同时请求驾驶人和车辆生产者或者销售者承担赔偿责任的，人民法院依法予以支持；
3. 对自动化等级、智能程度、性能、用途等进行虚假或者引人误解的宣传，损害消费者合法权益的，消费者可以依法主张民事责任；人民法院可以要求车辆生产者、销售者或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。
解读：本条的核心在于明确了“缺陷+驾驶人过错”构成多因一果侵权时的责任结构。依民法典第1172条，二人以上分别实施侵权行为造成同一损害，能够确定责任大小的，各自承担相应的责任。这意味着受害人可以一并将驾驶人与生产者、销售者列为被告，避免因驾驶人无赔偿能力而无法获得救济。
缺陷认定标准：对于自动驾驶汽车、具备辅助驾驶功能汽车，既可能存在设计缺陷、制造缺陷，也可能存在警示缺陷。
参考入库案例（1）“沈某敏诉泰州海某汽车销售服务有限公司产品责任纠纷案”：用户手册、销售公司已就辅助驾驶系统的功能局限作出明确警示说明的，通常不宜将该功能局限认定为“未达到一般消费者安全期待”。
（2）“舒某贵诉怀化春某汽车销售服务有限公司、大某销售有限责任公司等产品责任纠纷案”：有关功能达不到普通消费者基于车辆广告宣传、使用说明书等所产生的合理安全期待的，可以依法认定车辆存在产品缺陷，生产者以现有技术尚待完善进行抗辩的，人民法院不予支持。
2026年7月，工信部组织制定的《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》（GB47955-2026）强制性国家标准已发布。正式实施后，不符合强制标准即直接构成缺陷认定依据。
数据提供义务：条文明确人民法院可以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。这对解决此类案件“数据黑箱”问题具有重要意义。
第三部分：涉AI知识产权纠纷审理（第12-16条）
第12条 AI侵害著作权
条文要旨：认定侵权责任应综合考量：人工智能服务类型、行业特点、训练数据来源、各方参与度、采取的必要措施、获利情况；开发者不侵权抗辩的，应当就模型的训练数据来源、训练过程、运行模式等事实举证，必要时提供科学理论依据；使用者知道或者应当知道在先作品存在，仍通过提示词输入、参数设置、素材输入等方式生成与在先作品实质性相似的内容，应当认定构成侵权，但有合理使用等理由的除外；服务提供者知道或者应当知道使用者利用其服务侵权而未采取必要措施的，承担连带责任；接到通知后未及时采取必要措施的，就损害扩大部分承担连带责任。
解读：本条规则将举证责任倒置，权利人只需证明侵权内容系由该AI生成、与其权利作品构成实质相似；开发者若主张不侵权，则须就训练数据来源、训练过程、运行模式等事实举证。
六项考量因素的具体适用：
1. 服务类型：内容创作类AI的注意义务高于信息查询类；
2. 行业特点：不同行业对AI技术的依赖程度和应用方式不同，注意义务亦应有所区别；
3. 训练数据来源：合法性是判断开发者是否侵权的重要情节；
4. 各方参与度：控制能力决定注意义务高低，作用大小决定共同侵权中的责任份额；
5. 必要措施：明知模型可能稳定生成与他人作品实质性相似的内容却未采取必要措施，甚至通过技术设计鼓励用户生成的，认定具有过错；
6. 获利情况：权责对等，获利多少是责任认定的重要参考。
7. 使用者“不知情”抗辩的限制：条文规定，行为人有接触权利作品的可能的，应当推定其知道在先作品的存在，行为人不能举证足以推翻的，应当认定侵权。
第13条 开源软件责任豁免
条文要旨：认定开源软件开发者以及后续开发者、提供者侵权责任，应综合考量：开源许可协议类型、权利限制的具体内容、安全合规举措、信息披露程度。免费开源软件的开发者、提供者不从许可活动中获利，公开说明其功能和安全风险，他人使用致侵权的，可以认定不承担侵权责任。
解读：本条的豁免路径为：免费提供+充分披露功能与风险=可以免责。条文表述为“可以认定”而非“应当认定”，为司法实践中结合个案具体情况认定留出一定裁量空间。
适用要点：主体限于以“免费开源方式”提供代码模块的开发者、提供者，以商业化方式提供开源代码的相关主体不能适用该豁免规定。。是否构成“免费开源方式”，应当根据该主体是否从代码模块的提供行为中获利等因素综合判断。
豁免以“公开说明其功能和安全风险”为条件。这意味着开源软件开发者、提供者对开源软件的功能和风险负有合理的信息披露义务。
第14条 涉AI发明创造
条文要旨：
1. 采用技术手段、解决技术问题、实现技术效果的，认定为专利法保护客体（违反法律公德、妨害公共利益或自然人没有实质贡献的除外）；
2. 自然人对实质性特点作出创造性贡献的，认定为发明人；
3. 说明书达到本领域普通技术人员能够实现的程度，认定充分公开。
解读：发明人主体资格：AI本身不能被列为“发明人”。在确权诉讼中，必须审查自然人是否在AI辅助研发中贡献了“实质性创造性特征”。
公开充分审查：审查涉AI专利是否公开了必要的算法逻辑、训练数据特征或参数配置，防止以“算法黑箱”为由隐瞒技术细节。
第15条 涉AI技术合同
条文要旨：审理涉人工智能技术开发、转让、许可、咨询、服务合同纠纷，根据合同约定，充分考量人工智能研发特点、开发方是否尽到合理努力等情形认定违约责任。
解读：本条实际引入了“合理努力”审查标准。因AI技术研发存在不可预知的技术瓶颈，法院判定违约时，不再单纯以“是否达成100%指标”为唯一标准，而是审查其是否履行了符合行业惯例的“合理努力义务 ”。
第16条 AI数据使用规范
条文要旨：
1. 合法获取（采集生成、衍生创造、受让取得、授权许可）的数据权益应予保护；
2. 构成汇编作品或其他作品的依著作权法保护；
3. 构成商业秘密的依反不正当竞争法保护；
4. 不构成商业秘密的，违反反不正当竞争法第十三条的依法担责；
5. 利用数据算法达成垄断协议或滥用市场支配地位的依法担责；
6. 采取虚构干扰数据、恶意标注数据、对抗样本攻击等技术手段损害AI运行安全的，依法担责。
解读：数据侵权诉因选择：原告可根据数据形态选择诉因——数据汇编（著作权）、商业秘密（反不正当竞争法）或反不正当竞争法一般条款
新型不正当竞争：条文要旨6将“数据毒化”与针对大模型的“对抗样本攻击”正式纳入民事不正当竞争或侵权诉讼打击范围。
第四部分：审理程序规则与涉AI刑事犯罪
（第17-20条）
第17条 技术事实查明与证据妨碍
条文要旨：
1. 加强诉讼引导和释明；
2. 当事人因客观原因不能自行收集的证据，可申请人民法院调查收集；
3. 强化法院调查取证职能，发挥人民陪审员、鉴定人、专家辅助人以及技术调查官等作用；
4. 控制证据的当事人无正当理由拒不提供，对方当事人主张该证据的内容不利于控制人的，人民法院可以认定该主张成立。
解读：本条的“证据妨碍推定”规则：若被告以商业秘密或技术复杂为由，无正当理由拒不向法院交出算法源码、训练日志或数据集，法官可直接适用《民事诉讼法》司法解释，直接裁定原告主张的侵权事实成立。
第18条 证据审查规则
条文要旨：
1. 电子数据审查生成、收集、存储、传输的真实性完整性；
2. 大数据分析报告：重点审查原始数据来源、清洗规则及分析方法科学性；
3. 区块链存证：重点审查上链前数据真实性及技术平台可靠性；
4. AI生成内容作为侵权证据：综合考量提示词设计及其对生成结果的影响、生成内容与主张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、生成内容过滤机制等因素。
解读：生成物证据采信：原告提交“通过AI生成了侵权图片/文本”的证据时，法院审查该结果是否系通过“极端诱导性提示词”单次偶然触发，还是具备“可重复测试的一致性”。若无法复现且系恶意诱导，该证据不被采信。
第19条 规制利用AI妨害司法秩序
条文要旨：篡改生成标识、伪造虚假证据提起虚假诉讼的，予以罚款、拘留甚至追究刑事责任；使用AI撰写诉讼文书/检索案例的，提交前必须人工核实真实性并向法庭说明。 提交AI生成且未经甄别核实的虚假案例应承担法律后果；情节轻微的批评教育，情节较重的参照民事诉讼法第114条第1款处理。
解读：诉讼代理人惩戒：代理人使用AI生成法律文书或检索案例，若未核实将“AI幻觉生成假法条、假判例”提交给法庭的，按违反诚信诉讼原则/妨害民事诉讼处理，面临司法罚款、司法建议乃至通报律协惩戒。
伪造证据惩戒：利用深度伪造技术伪造录音、视频作为证据起诉的，直接认定为虚假诉讼，移送公安机关追究刑事责任。
人民法院案例库已收录相关案例“任某璐诉曹某等与公司有关的纠纷案”：代理人将AI编造的“判例”未经核实写入代理意见，法院在裁判文书中对其进行批评教育。
第20条 刑事惩治
条文要旨：
1. 利用AI实施诈骗、侮辱、诽谤、损害商业信誉/商品声誉、侵犯公民个人信息、非法获取计算机信息系统数据、制作贩卖传播淫秽物品等构成犯罪的，追究刑事责任；
2. 激活辅助驾驶功能后，利用私自安装的配件逃避辅助驾驶系统监测导致交通事故，构成犯罪的，追究刑事责任。
解读：关于醉酒后启⽤⻋载辅助驾驶系统是否影响危险驾驶等犯罪的构成问题，参考指导性案例271号“王某群危险驾驶案”和⼊库参考案例“孙某迪危险驾驶案”所确⽴的规则，《意⻅》明确，⾏为⼈激活辅助驾驶功能后利⽤私⾃安装的配件逃避辅助驾驶系统监测导致道路交通事故，构成犯罪的，依法追究刑事责任。
条文还强调：对于涉人工智能刑事案件，应当注意区分不同情形，全面准确贯彻宽严相济刑事政策。对于故意利用AI实施危害国家安全、侵犯公民权益、扰乱社会秩序等犯罪行为的，坚决依法严惩；对于在AI研发、应用中的创新性行为，依法审慎处理，恪守罪刑法定、罪责刑相适应原则。
第五部分：审判指导与工作机制（第21-24条）
第21条 多元解纷机制
条文要旨：建立与行业主管部门、专业调解组织、专家学者的联动机制，做实先行调解，发挥示范裁判作用。
第22条 审判监督与提级管辖
条文要旨：对涉及重大利益、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；充分运用人民法院案例库加强案例指导，统一裁判标准。
解读：提级管辖申请：对于涉及行业底层通则（如大模型版权合理使用界限、算法责任边界）的首案，诉讼代理人可依据本条申请由中级或高级人民法院提级管辖，以获取更高层级的司法裁判效力。
第23条 部门协作协同
条文要旨：通过司法建议、合作机制，加强与网信、公安、检察、市场监管部门协作，形成治理合力。
第24条 国际司法交流合作
条文要旨：妥善审理涉AI及数据跨境纠纷，推进涉外审判交流与规则对接。
解读：涉外管辖衔接：在涉外AI侵权或数据跨境纠纷中，强调管辖权与国际司法协助履职。
结语
这份文件的价值在于把AI纠纷从“无法可依”带入了“规则可循”的阶段。但《意见》的发布，并不意味着人工智能领域从此“有法可依、所有问题迎刃而解”。最高法院对于AIGC可版权性、模型训练的著作权定性等尚未形成充分共识的问题保持了克制审慎，并明确表示，人工智能应用场景广泛、技术仍在快速迭代，部分问题需要通过司法实践进一步积累经验。
技术发展速度远远快于立法周期，试图通过一套静态规则一次性解决所有AI法律问题，既不现实，也可能反过来限制技术创新。《意见》真正建立的，是一个能够随着具体案件不断细化的司法框架。
而对于实务而言，人工智能正在把一个过去相对抽象的问题变成越来越具体的执业课题：当机器参与了一项行为，法律究竟应该把责任落到谁身上？《意见》给出的答案并不是简单的“开发者负责”“平台负责”或者“用户负责”，而是沿着技术和行为链条寻找真正能够控制风险、预见风险并采取合理防范措施的主体。
作者简介
菅志远
广东盈隆律师事务所主任、高级合伙人、商事团队负责人。人大代表。广州、东莞、珠海、肇庆仲裁委员会仲裁员。广东省工信厅、省市场监督管理局（知识产权局）首批入库法律专家。广东外语外贸大学、广东工业大学、广州大学兼职教授，法律硕士研究生导师。广东省西南政法大学校友会监事，广东省青年企业家协会监事。致公党广东省社会和法制建设委员会副主任。中山大学岭南智库入库法律专家。
20多年法律职业工作经历，超过2000件办案经验。对建筑房地产法律、公司法、知识产权法等有深入的研究和丰富的实践经验，擅长办理重大疑难复杂案件，效果优秀。先后担任五十多家政府机关、上市公司、国有企业、行业协会的法律顾问。
郭炜玮
广东盈隆律师事务所律师助理，毕业于西南政法大学法学院，曾在美国加州大学伯克利分校交换学习。擅长领域：知识产权案件、建筑房地产纠纷、执行案件、行政纠纷。
撰稿人丨菅志远、郭炜玮
审核人丨彭世明
签发人丨张奕
