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），全文五个部分、二十四条。这是最高审判机关第一次以专门文件的形式，集中回应 AI 换脸拟声、复活逝者、AI 幻觉侵权、训练数据使用个人信息、开源软件责任、AI 生成内容著作权等争议。意见本身没有创设新的法律，它做的是把民法典、著作权法、个人信息保护法等既有规则落到 AI 场景里，并明确各级法院审理此类案件时的裁判思路。对做 AI 产品的企业来说，这份意见提前划定了产品设计与运营的责任边界。
《意见》二十四条可分三块：侵权责任（第 3–11 条）、知识产权（第 12–16 条）、诉讼中的证据与责任分配（第 17–20 条）。对企业最直接的影响，是内容标识、通知删除与训练数据来源三项义务被具体化。
一、这份《意见》是什么
《意见》文号为法发〔2026〕10 号，性质是最高人民法院的司法政策与审判指导文件，不是司法解释。我国目前尚未出台专门的人工智能法，因此《意见》的依据是民法典、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、民事诉讼法等现行法律，对涉 AI 纠纷提出理念与规则指引。它的实际分量在于直接指导各级法院如何裁判，因此比一般的学术讨论更有约束力。
第 1、2 条确立了三条基本原则：以人为本，加强数字时代民生权益保障，防范和消除算法歧视，保障个人在自动化决策中的知情权与选择权；支持创新发展，以包容审慎平衡权益保护与产业发展，加强对中小企业的平等保护；筑牢安全底线，区分通用与专用、开源与闭源模型，对开发者、提供者、使用者的责任作出合理划分。
二、侵权责任（第 3–11 条）
归责原则（第 3 条）。 法律没有明确规定适用无过错责任或过错推定责任的，依民法典第一千一百六十五条第一款按过错责任认定。判断有无过错及其程度时，法院会综合考量应用场景、自主化程度、技术与信息透明度、潜在风险及影响范围，以及开发者、提供者为预防侵权所采取的措施和技术可能性、使用者对损害的预见与控制能力。这一条的实际含义是，企业做过的合规动作可以作为过错认定的抗辩要素，安全措施、审核记录、风险提示都应当留痕，而不只是内部流程。
AI 换脸拟声与复活逝者（第 4 条）。 未经自然人同意，利用 AI 处理其姓名、肖像等生成可识别该自然人的虚拟数字形象并使用、公开，构成对姓名权、肖像权等人格权益的侵害；未经同意使用自然人声音作为训练语料，模仿其音色、语调和发音风格生成能识别该自然人的合成人声，构成对声音权益的侵害；操控可识别特定自然人的虚拟形象、声音实施不当行为或发表不实言论、降低他人社会评价，构成对名誉权的侵害；擅自制作、使用死者虚拟数字形象致其姓名、肖像、名誉受侵害的，死者近亲属可依民法典第九百九十四条主张责任。涉及真人形象与声音的产品，若无授权，已不是灰色地带，而是明确的侵权风险点，需要建立授权链路与素材来源审查。
网络开盒（第 5 条）。 以刺探隐私为目的，利用 AI 对特定自然人的电话号码、网络账号及社交媒体等公开信息进行追踪、分析，获取私密信息，或将所获私密信息泄露、公开，或利用所获信息侵扰私人生活安宁的，构成对隐私权的侵害。利用 AI 对私密空间、私密活动实施拍摄、窥视、窃听等行为同样构成侵权，法律另有规定或本人明确同意的除外。
训练数据与已公开个人信息（第 6 条）。 为模型训练，在合理范围内处理个人自行公开或其他已合法公开的个人信息，且个人未明确拒绝的，一般不认定为侵害个人信息权益；但对个人权益有重大影响的，应依法取得个人同意。认定合理范围时，综合考量处理目的与模型功能的必要性和适当性、所涉个人信息的类型与敏感程度及潜在影响、个人公开信息时的场景及可合理预期的使用范围。这一条给训练数据留出了空间，但不是空白授权，企业需要建立公开数据来源记录、敏感度分级和明确拒绝的响应机制，对可能产生重大影响的处理单独设计同意路径。
生成式 AI 服务提供者的责任（第 7 条）。 生成式 AI 服务提供者适用通知—删除逻辑：AI 自动生成内容侵害他人名誉权、隐私权等人格权益，经权利人通知，提供者未及时采取停止生成侵权内容等必要措施的，应对造成的损害承担侵权责任；通知应包括构成侵权的初步证据及权利人真实身份信息；网络用户通过输入侵权提示词等方式恶意诱导生成侵权内容并造成损害的，该用户依法担责，提供者收到通知未及时停止生成、屏蔽相关指令的，可依民法典第一千一百九十五条被一并追责。对产品运营来说，投诉通知入口、审核时限、停止生成与指令屏蔽能力由此成为基础配置。
人格权侵害禁令（第 8 条）。 有证据证明行为人正在或即将利用 AI 侵害其人格权益，不及时制止将造成难以弥补损害的，可申请法院作出人格权侵害禁令，责令行为人停止有关行为，或责令网络服务提供者、生成式 AI 服务提供者停止提供有关服务。法院会结合被侵害人格权类型、行为方式、损害范围与程度，采取不超过必要限度的禁令措施。
AI 产品责任（第 9 条）。 依产品质量法关于产品的定义，以实物为载体的 AI 产品适用产品责任规则。认定是否存在危及人身、财产安全的不合理危险时，综合考量产品性质与用途、自主学习能力、升级更新情况、用户对系统的控制程度、是否符合国家标准与行业标准，并重点审查生产者、销售者是否就适用场景、固有局限及可预见风险作出真实说明和明确警示。
大数据杀熟与仿冒名人带货（第 10 条）。 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，应承担侵权责任。判断时会考量是否实质限制消费者知情权、自主选择权、公平交易权，是否基于消费偏好、支付意愿、支付能力、浏览记录形成个人化交易条件，以及理由是否正当、充分、非歧视。利用 AI 实施仿冒名人带货且构成欺诈的，消费者可主张惩罚性赔偿。
自动驾驶与辅助驾驶（第 11 条）。 因车辆产品缺陷导致事故的，生产者、销售者担责；辅助驾驶功能缺陷与驾驶人过错结合导致同一损害的，可同时向驾驶人和生产者、销售者索赔。对自动化等级、智能程度、性能、用途作虚假或引人误解宣传的，承担民事责任。为查明事故原因，法院可要求数据控制方在必要范围内提供真实、完整的自动驾驶或辅助驾驶事件记录。
三、知识产权（第 12–16 条）
AI 生成内容侵害著作权（第 12 条）。 认定 AI 生成内容侵害著作权时，综合考量服务类型、行业特点、训练数据来源、各方参与度、采取的必要措施及获利情况，合理认定开发者、提供者、使用者的责任。开发者提出不侵权抗辩的，应责令其提供训练数据来源、训练过程记录、模型运行模式及科学理论依据；使用者知道或应当知道在先作品存在，生成与在先作品实质相似作品且无合理抗辩的，承担侵权责任。
开源软件责任豁免（第 13 条）。 审理涉开源软件案件，认定开发者、提供者及后续开发者、提供者的侵权责任时，综合考量开源许可协议类型、权利限制内容、安全合规举措和信息披露程度，给予适当的责任豁免。以免费开源方式提供 AI 软件研发所需的部分代码模块，并公开说明其功能和安全风险的，他人使用该模块导致侵权的，可认定开源方不承担侵权责任。对大量基于开源模型做二次开发的企业，这一条是明确利好，但豁免以公开说明功能与安全风险为前提，开源合规文档需要同步完善。
AI 发明创造的专利授权确权（第 14 条）。 采用遵循自然规律的技术手段、解决技术问题、实现符合自然规律技术效果的 AI 发明创造，应认定为专利法保护的客体，违反法律、社会公德、损害公共利益或自然人无实质贡献的除外。自然人使用 AI 完成的发明创造，该自然人对实质性特点作出创造性贡献的，应认定为发明人。说明书表述达到本领域普通技术人员能够实现的程度，即符合公开充分的授权条件。
技术合同违约责任（第 15 条）。 审理 AI 技术开发、转让、许可、咨询、服务合同纠纷，应根据合同约定，充分考量 AI 技术研发特点、开发方是否尽到合理努力等情形认定违约责任。
数据使用与数据权益（第 16 条）。 通过采集生成、衍生创造、受让取得、授权许可等方式合法获取数据并享有相应权益的，受保护；构成汇编作品的数据、数据集合依著作权法保护；构成商业秘密的依反不正当竞争法保护；不构成商业秘密但被诉行为违反反不正当竞争法第十三条的，依法担责。利用数据、算法达成垄断协议或滥用市场支配地位的，以及采取虚构干扰数据、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，均应担责。
四、诉讼中的证据与责任（第 17–20 条）
事实查明与举证（第 17 条）。 法院应加强诉讼引导，引导当事人围绕争议事实及时全面举证，必要时依职权调查收集证据。控制书证、电子数据的当事人无正当理由拒不提交，对方主张该证据内容不利于控制人的，可认定该主张成立。涉及 AI 技术原理、运行机制等专业问题的，发挥人民陪审员、鉴定人、专家辅助人及技术调查官作用。
证据审查（第 18 条）。 对电子数据生成、收集、存储、传输过程的真实性与完整性重点审查；对大数据分析报告类证据，重点审查原始数据来源、清洗规则及分析方法科学性；对区块链存证类证据，重点审查上链前数据真实性及技术平台可靠性。当事人将 AI 生成内容作为侵权证据的，综合考量提示词设计及其影响、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、内容过滤机制等因素予以认定。
不当取证与虚假诉讼（第 19 条）。 通过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、对抗性干扰等取得虚假证据，捏造基本事实进行虚假诉讼的，法院应驳回诉讼请求，并可罚款、拘留，构成犯罪的追究刑事责任。诉讼参与人提交的文书、案例检索报告如系 AI 生成，提交法庭前应核实法律、司法解释、案例的真实性与准确性，并就使用 AI 辅助情况作出说明，对内容真实性负责。
利用 AI 实施犯罪（第 20 条）。 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行为，构成犯罪的依法追究刑事责任。
五、企业需要提前准备什么
《意见》没有给出“能不能做”的简单答案，它把 AI 场景下的责任边界具体化、可举证化了。落到日常经营上，企业需要提前准备的是四类材料：授权链路（真人形象、声音的授权与素材来源）、数据来源（训练数据的来源记录与敏感度分级）、处置记录（侵权通知的接收、审核与处理留痕）、宣传口径（对适用场景、固有局限、可预见风险的真实说明与警示）。这四类材料既是合规要求，也是诉讼中的证据资产。
几处容易被误读的地方需要单独说明。《意见》不是司法解释，但它直接指导各级法院的裁判思路，实务中具有强参照效力。使用网上公开数据训练模型不必然侵权，第 6 条在合理范围内留出了空间，关键在合理范围的举证与敏感信息分级。开源使用方不能把上游的豁免当成自己的免责，第 13 条的豁免针对开源开发者与提供者，使用方仍需对自身使用行为负责。用户用产品生成侵权内容时，提供者的责任从收到合格通知开始，投诉处置能力因此是必备的基础设施。AI 生成内容可以作为证据，但审查更严格，第 19 条还要求提交方对真实性负责并说明 AI 使用情况。
这些规则的共同指向，是把合规能力前置到产品设计阶段，而不是等收到通知或禁令后再补。
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本文依据《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）编写，仅供参考，不构成法律意见。具体案件请结合事实与证据依法判断。