前 言
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[1]，以下简称《意见》）。《意见》共24条，涉及人格权、知识产权、消费者权益、产品责任、合同以及诉讼程序等多个方面。按照权利类型逐条梳理，并不困难。对律师而言，更值得注意的是，《意见》把若干已经出现在个案中的裁判方法作了集中表达。
把《意见》与近年公开案件放在一起看，一些问题会变得具体。同样是利用生成式人工智能制作奥特曼图片，广州案认定平台直接侵权[2]，杭州案则区分训练和生成阶段，认定平台在输出端构成帮助侵权[3]。人工智能给出的升学信息确有错误，梁某案仍未支持用户的赔偿请求[4]。声音素材经过录制、转授权和模型开发后，法院还要分别审查录音制品的权利与自然人的声音权益。
这些案件说明，诉讼中的“人工智能因素”最终仍要落实为可以审理的事实：谁控制了模型或功能，谁能够采取措施，授权允许什么用途，生成过程能否复现，后台记录由谁保管。作为律师，我们提出一项权利主张以后，还要把上述事实组织成能够举证、质证和认定的材料。本文结合几件公开案例，讨论《意见》实施后几项较为直接的办案变化。
一、平台责任取决于对生成过程的实际控制
广州互联网法院审理的奥特曼案中，被告经营的网站可根据用户输入的提示词生成与奥特曼形象相同或相似的图片。被告以AI绘画功能系通过第三方服务商实现、与其无关为由抗辩，并提交了与第三方签订的《订单协议》及后台调用接口记录。法院未采纳该抗辩，认定被告侵害了原告对案涉奥特曼作品享有的复制权和改编权（对另行主张的信息网络传播权未再重复评价），并逐一审查了投诉举报机制、潜在风险提示、生成内容显著标识三项措施的欠缺[5]。
杭州互联网法院审理的另一起奥特曼案采用了不同的分析。该案被告运营的平台调用Stable Diffusion开源模型[6]，经过界面设计和技术整合后对外提供服务，本身并未参与基础模型训练；奥特曼LoRA模型由用户上传图片、选择基础模型并调整参数后训练生成。法院据此区分输入端与输出端：训练阶段下达指令、决定生成内容的是用户，平台不构成直接侵权；但在生成和传播阶段平台未采取必要措施，构成侵害信息网络传播权的帮助侵权，一审判赔3万元。二审由原告提起，主张该行为还应另行构成不正当竞争，二审法院未予支持，驳回上诉、维持原判[7]。
两个案件涉及相近的作品形象，责任结论有所不同。差别主要来自平台在技术流程中的参与程度。办案时，凭应用名称、用户协议中的“技术服务”表述或者合同上的服务商身份，很难判断责任。更可靠的做法是先还原涉案功能：基础模型由谁开发，训练素材由谁提供，是否存在微调，提示词与参考图如何进入系统，平台能否限制生成或传播，收到通知后由谁处置。
这也影响被告的选择。原告可以从算法和大模型备案、应用及网站备案、用户协议、开发者文档、付款主体等公开材料入手，再通过合同及后台资料核实各主体的实际分工。代理平台一方，则需要说明自己在每个阶段能够控制什么、已经采取什么措施。简单主张“模型不是我开发的”，通常不足以回答输出端的管理责任。
《意见》第2条要求合理划分开发者、提供者、使用者等主体的责任，第3条又将人工智能的自主化程度、透明度、风险及技术上的可能性列入过错判断[8]。对律师工作的直接影响是，主体审查不能止于工商登记和合同名称，还要完成一次必要的技术事实调查。
二、服务提供者的过错应当落实到具体注意义务
梁某诉某科技公司网络侵权责任纠纷案，集中反映了生成式人工智能输出错误时的责任判断。2025年6月，梁某使用某生成式人工智能应用咨询某高校主校区信息，系统给出了不准确的答复，并在后续对话中生成了“若内容有误将赔偿10万元”的表述。梁某据此索赔9999元[9]。杭州互联网法院认为，生成式人工智能不具有民事主体资格，其生成的“承诺”不能视为服务提供者的意思表示，不产生法律效力；就侵权成立与否而言，在适用过错责任的前提下，信息并不必然要求绝对真实、准确。
法院没有停留在“人工智能会不会出错”，而是审查服务提供者是否履行了与现有技术能力相适应的注意义务，包括是否显著提示服务属性和技术局限，是否采用行业通行的措施提高信息准确性，以及是否对法律禁止的内容进行审查。由于被告能够提交页面提示、用户协议、模型说明和技术措施等材料，法院最终未认定其存在过错[10]。
这个裁判思路与《意见》第3条相衔接。一般侵权案件中，原告需要证明的不是输出结果与事实不符这一点，而是被告能够采取某项合理措施却没有采取。相应地，诉前调查要具体到措施本身。例如，同类产品是否已经提供来源链接或联网核验功能，被告是否宣称具有相关能力，涉案场景的风险等级是否需要更明显的警示，接到纠错反馈后是否及时处理。把官网宣传、产品说明、更新记录和同业做法固定下来，往往比反复强调答案错误更有证明意义。
被告的抗辩也应当建立在过程材料上。“已经尽到合理注意”需要日志、制度和实际运行记录支持。相关材料如果形成于纠纷发生以后，很容易被质疑为事后补作。平台的风险提示、内容过滤、人工复核、投诉处理和版本更新记录，因此，平台的风险提示、内容过滤、人工复核、投诉处理和版本更新记录，同时具有合规与诉讼证据的双重属性。
梁某案还提示了请求权选择的边界。《意见》第9条所称人工智能产品，原则上限于以实物为载体的产品，例如智能机器人、自动驾驶汽车等[11]。没有实物载体的生成式人工智能服务，不宜直接套用产品责任。对律师而言，案件定性首先要服从现有法律的责任结构，不能因为服务使用了人工智能，就把一般服务纠纷改写成无过错产品责任。
三、授权文件应当按实际用途逐层审查
北京互联网法院审理的殷某桢案（人民法院案例库入库参考案例，入库编号2025-07-2-474-001[12]）中，原告系配音演员，2019年受某文化传媒公司委托录制录音制品。该文化传媒公司将包括案涉录音制品在内的录音数据提供给某软件公司，该公司仅以该部录音制品为素材进行AI化处理，生成文本转语音产品并在云服务平台出售，平台显示播放量超过32亿次。法院经当庭勘验，认定该AI声音与原告的音色、语调、发音风格具有高度一致性，能够使公众关联到原告本人，属于声音权益的保护范围。法院同时指出，录音制品的著作权或者录音数据的使用授权，并不当然包括对自然人声音进行人工智能化建模、生成和商业使用的授权。本案中，文化传媒公司据以授权的《数据授权书》并非殷某桢本人签署。
此类案件容易出现一条较长的授权链：录音者取得何种许可，素材库可以向下游提供什么，技术公司获得的是录音制品使用权、商业使用权，还是包括声音建模在内的明确授权。每一份合同都可能使用“复制”“改编”“信息网络传播”“机器学习”等不同表述。律师不能只确认“有授权”，还要比对授权主体、客体、用途、地域、期限和转授权权限，并判断模型训练或声音合成是否超出原约定可以合理预见的范围。
《意见》第4条将利用人工智能侵害声音等人格权益纳入审理范围[13]。落实到诉讼中，争点通常不会停留在“声音是否由人工智能生成”，而会落到两个事实：生成声音能否指向特定自然人，以及被告取得的授权是否覆盖涉案使用。前者可以通过原始录音、合成样本、传播场景和公众识别情况证明；后者则依赖完整合同、授权凭证、交付记录以及上下游之间的权利保证条款。
因此，代理权利人时，应尽早取得未公开的原始录音及能够反映个人声音特征的对比材料，同时核查本人曾经签署的录制和授权文件。代理开发者或应用方时，尽职调查不能只看到素材供应商的一纸保证，还应追溯其权利来源，并单独确认人工智能训练、声音模型制作和对外商业化是否在授权范围内。
四、电子取证需要覆盖完整的生成过程
生成式人工智能的输出具有随机性，也会受到账号状态、模型版本、参数、时间以及参考素材的影响。只有一张结果截图，通常无法回答该结果如何产生，也难以排除偶发输出或特定诱导。《意见》第18条要求法院结合提示词设计及其影响、生成内容与权利客体的相似程度、重复测试的一致性，以及模型训练、算法设计和内容过滤机制等因素综合审查证据[14]。
据此，律师在首次取证时就应保存完整操作过程。取证材料至少应当能够显示使用的应用及访问地址、账号、日期和时间、模型名称及版本、提示词、上传的图片或文件、参数设置、生成结果和继续对话过程。页面上的人工智能生成标识、服务说明和版权提示也应一并保留。需要证明结果具有稳定性时，可以使用相同提示词进行多轮测试，并根据案件需要安排跨时段或跨账号测试。每次测试均应如实保存，包括没有生成涉案内容的结果，避免因选择性取证削弱可信度。
采取公证、可信时间戳或者其他电子存证方式，只解决材料在何时以何种形态存在的问题，不能替代对生成条件的说明。证据目录中应当分别写明各项材料拟证明的事实：某项证据证明生成来源，某项证据证明相似性，测试记录证明重复出现情况，页面说明证明平台对功能和风险的公开表述。这样组织以后，技术过程才能进入法庭的证据结构。
被告面对单次截图时，也不宜只作真实性否认。可以核对账号日志、模型版本和生成记录，指出提示词是否缺失、参考素材是否由用户上传、相关结果能否复现，并申请在可控条件下进行验证。对于确因版本更新而无法复现的，还要解释版本更迭时间，并提交同期记录。技术事实越具体，法庭越容易判断证据的关联性和证明力。
五、举证申请应当指向具体的后台材料
人工智能纠纷中，训练数据、过滤规则和运行日志往往掌握在开发者或服务提供者手中。《意见》第12条规定，人工智能开发者提出不侵权抗辩的，应当责令其提供训练数据来源、训练过程记录、模型运行模式以及科学理论依据等予以佐证[15]。据发布会答记者问的说明，在这一举证责任转移之前，权利人应当先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完成举证[16]。第17条又对证据保全、调查收集以及证明妨碍作了衔接[17]。
这并不意味着原告可以笼统要求对方交出全部训练数据和算法。申请范围过宽，既可能与争议事实缺少关联，也会触及个人信息、商业秘密和技术秘密。较为稳妥的做法，是先用输出记录、相似性材料和公开技术说明完成初步证明，再把申请细化到特定模型、特定版本、特定期间和特定事实。例如，请求提供涉案版本是否使用某类数据的来源记录、相关过滤规则的部署及变更记录、涉案账号对应的生成日志，或者收到通知后的处理记录。
代理被告一方，应提前区分能够直接提交、需要脱敏提交以及需要申请不公开质证的材料。对确实不存在或者无法导出的数据，也应说明系统架构、保存期限和缺失原因。以商业秘密为由一概拒绝，可能引出不利的证据评价；不加处理地提交原始后台数据，又可能造成新的合规风险。证据范围和保密措施应当同时提出。
从这个角度看，“证据工程”并不是把技术术语堆进证据目录，而是围绕待证事实设计材料的形成、保存和取得方式。原告需要从可见的生成结果逐步接近后台过程；被告需要用同期记录说明自己的控制范围和履责情况。案件进入诉讼以后才开始寻找日志，通常已经太迟。
六、律师使用人工智能应当保留核验过程
《意见》第19条直接涉及代理工作。诉讼参与人提交使用人工智能辅助起草的诉讼文书、案例检索报告等材料前，应当核实内容的真实性、准确性，并在提交时说明人工智能辅助使用情况；利用人工智能伪造证据的，还将承担相应程序责任[18]。
律师使用人工智能并不改变签字人对文书内容负责这一基本规则。案号、裁判法院、裁判日期、条文版本和引文原文，应回到权威数据库或原始文件逐项核对。模型给出的案件摘要只能作为检索线索，不能直接成为法律意见的依据。客户材料进入外部模型之前，还要判断是否包含商业秘密、个人信息或者依法负有保密义务的内容。
在团队内部，可以把核验过程留在工作底稿中，包括使用了何种工具、生成了哪些内容、由谁核对、依据何种原始材料确认。是否需要在对外文件中说明，则根据《意见》、法院要求及具体使用方式判断。这样的记录既便于律师和客户复核，也能在发生争议时说明专业判断并未交由模型代替。
注 释 [1] 《最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》，2026年9月7日发布，全文见最高人民法院官网https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/511101.html。 [2] 参见广东省广州互联网法院（2024）粤0192民初113号民事判决书，上海新创华文化发展有限公司诉广州年光网络科技有限公司著作权侵权纠纷案。 [3] 参见杭州互联网法院（2024）浙0192民初1587号民事判决书；二审：浙江省杭州市中级人民法院（2024）浙01民终10332号民事判决书。 [4] 参见杭州互联网法院（2025）浙0192民初18143号民事判决书，2025年12月3日作出。该案入选中国社会科学院法学研究所网络与信息法研究室“首批涉人工智能精品司法案例”第1号。 [5] 三项义务分别对应《生成式人工智能服务管理暂行办法》（国家互联网信息办公室等七部门令第15号，2023年8月15日施行）第十五条（投诉举报机制）、第四条第三项（尊重知识产权、商业道德）、第十二条（生成内容标识）。判决查明，截至开庭之日被告经营的网站并未建立投诉举报机制。 [6] 该案技术事实参见中国社会科学院法学研究所网络与信息法研究室《首批涉人工智能精品司法案例》，载http://iolaw.cssn.cn/gg/ggqt/202606/t20260603_6009787.shtml；另见沙丽、戴敏敏：《生成式人工智能服务提供者的注意义务及侵权责任》，载《人民司法·案例》2025年第8期。 [7] 二审由原告提起，主张平台提供针对奥特曼的定向训练、生成与发布服务另行构成不正当竞争，请求再行赔偿15万元。二审法院认为，被告主观上无违反诚实信用原则和商業道德的故意，客观上未获取不当竞争优势，且已采取正向管控措施，未扰乱市场竞争秩序，故于2024年12月30日驳回上诉、维持原判。一审判决赔偿经济损失及合理费用共计3万元。 [8] 《意见》第2条：“区分通用与专用、开源与闭源等不同类型大模型在技术原理、风险外溢与控制能力上的差异，对开发者、提供者、使用者等主体的法律责任作出合理划分。”第3条：“在判断行为人有无过错以及过错程度时，应当综合考量人工智能应用的具体场景、自主化程度、技术与信息透明度、潜在风险及影响范围，人工智能开发者、提供者等相关主体为预防和减少人工智能侵权所采取的措施及技术上的可能性，人工智能使用者对利用人工智能技术实施的侵权行为可能造成损害的预见能力与控制能力等因素。” [9] 杭州互联网法院（2025）浙0192民初18143号民事判决书。 [10] 参见前注4所引《首批涉人工智能精品司法案例》。 [11] 《意见》第9条：“人民法院应当依据产品质量法关于‘产品’的定义，依法准确认定以实物为载体的人工智能产品并适用相应的法律规则。”所举示例出自《最高法相关部门负责人就〈关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见〉答记者问》：“将人工智能产品限定为以实物为载体的产品，比如智能机器人、自动驾驶汽车等，将没有实物载体的人工智能服务排除在外。”载https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/511111.html。 [12] 人民法院案例库入库参考案例，一审：北京互联网法院（2023）京0491民初12142号民事判决书，2024年4月23日作出。 [13] 《意见》第4条：“除法律另有规定的外，未经自然人同意，使用自然人的声音作为训练语料，模仿该自然人的音色、语调和发音风格等生成能够识别该自然人的合成人声，该自然人主张行为人侵害其声音权益的，人民法院依法予以支持。”声音权益的请求权基础见《中华人民共和国民法典》第1023条第2款：“对自然人声音的保护，参照适用肖像权保护的有关规定。” [14] 《意见》第18条：“当事人将人工智能生成内容作为侵权证据的，人民法院应当综合考量提示词的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予以认定。” [15] 《意见》第12条：“人工智能开发者提出不侵权抗辩的，应当责令其提供训练数据来源、训练过程记录、模型运行模式以及科学理论依据等予以佐证。” [16] 《最高法相关部门负责人就〈关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见〉答记者问》：“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。”出处同前注11。 [17] 《意见》第17条：“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；必要时，人民法院可以依职权调查收集证据。当事人为固定关键技术申请证据保全的，人民法院应当及时依法审查。控制书证、电子数据等证据的当事人无正当理由拒不提交，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。” [18] 《意见》第19条：“诉讼参与人提交诉讼文书、案例检索报告等材料如系使用人工智能生成，在提交法庭前应当认真核实相关法律、司法解释、案例等内容的真实性、准确性，在提交法庭时对使用人工智能辅助情况作出说明，并对有关内容的真实性、准确性依法承担责任。”同条另规定：“诉讼参与人或者其他人利用人工智能伪造证据，妨碍人民法院审理案件的，依据民事诉讼法第一百一十四条规定处理。” 声 明 本文仅代表作者观点，不得视为发现律师事务所或其律师出具的正式法律意见或建议。如需转载或引用，请注明出处。
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