涉人工智能纠纷裁判规则：企业合规与证据留存要点

最高法涉人工智能纠纷《意见》明确多场景责任与证据审查要求。袁静劼律师解读人格权益、训练数据、生成内容责任及尚待明确的规则边界。

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），共五个部分、二十四条。通茂微信公众号随后分享文件全文，并刊发袁静劼律师的解读。对开发、提供或使用人工智能服务的企业而言，值得关注的是不同参与方的责任如何划分，以及哪些技术记录会成为争议中的关键证据。

责任判断需要回到具体场景

《意见》依托现行法律提出裁判指引，并非所有涉AI侵权均适用同一种归责方式。法律没有明确规定无过错责任或过错推定责任时，适用过错责任原则；应用场景、自主化程度、技术透明度、潜在风险和可采取的预防措施，均可能影响判断。

因此，企业不能仅以“内容由模型自动生成”解释全部责任，也不宜把开发者、服务提供者与用户视为责任相同的主体。产品设计、运营处置和用户行为应分别审查。

人格权益和公开个人信息仍有使用边界

AI换脸、拟声涉及可识别的自然人形象或声音时，应重视同意及法定例外条件。生成内容侵害名誉权、隐私权等人格权益，经权利人通知后，服务提供者未及时采取停止生成等必要措施的，可能依法承担责任；恶意诱导生成侵权内容的用户也应承担相应责任。

用于模型训练的个人信息即便已经公开，也不等于可以无限制处理。合理范围的判断需结合模型功能、信息类型及敏感程度、公开时的场景和个人合理预期；对个人权益有重大影响的，仍应依法取得同意。

这些要求提示企业将数据来源审查、权利通知接收、必要措施执行及处理结果记录纳入日常流程。

生成内容侵权，责任与举证需要分层处理

对于AI生成内容侵害著作权的情形，《意见》要求综合服务类型、训练数据来源、各方参与度、必要措施和获利情况等因素认定责任。开发者提出不侵权抗辩时，需要提供训练数据来源、训练过程记录、模型运行模式及科学理论依据等佐证。

开源也不意味着当然免责。相关责任仍需结合许可协议、权利限制、安全合规举措和信息披露程度判断。技术合同纠纷则应结合约定、研发特点以及开发方是否尽到合理努力等因素分析履约责任。

证据留存应覆盖输入、输出和处置过程

袁静劼律师在解读中强调，AI合规也会转化为诉讼中的证明问题。《意见》第十七、十八条关注电子数据生成、收集、存储和传输的真实性、完整性；将生成内容作为侵权证据时，还需考量提示词对结果的影响、重复测试的一致性，以及模型训练、算法设计和过滤机制等因素。

企业可据此检查现有记录是否能够说明：数据从何而来、经过何种处理，争议内容在怎样的输入条件下生成，收到通知后采取了哪些措施。记录需要与实际系统和业务流程相匹配，避免发生纠纷后仅有孤立截图而无法还原过程。

诉讼材料使用AI生成的，提交前还应核实法律、司法解释和案例等内容的真实性、准确性，提交时说明AI辅助情况。工具使用并不免除提交者的核实责任。

尚未明确的问题，不宜推导为统一结论

律师解读指出，AIGC的可版权性、未经许可使用他人作品训练大模型是否构成侵权等争议问题，仍存在制度讨论空间。《意见》未对这些问题作出一刀切规定，不能将其留白理解为统一许可或全面禁止。

对具体产品、训练方案或争议，应结合所涉权利、数据来源、使用方式和现有证据进一步分析。本文为一般性信息整理，不构成针对具体事项的法律意见。

原文来源

本文根据上海通茂律师事务所微信公众号发布的文件分享及袁静劼律师解读整理，合并同一主题内容。文件分享文章标注来源为最高人民法院。