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》），以24条审判意见回应人工智能应用中的侵权责任、知识产权、数据使用及诉讼证据等问题，为相关纠纷的处理提供系统性指引。最高法发布原文。
对于企业而言，《意见》的重要影响，是将人工智能应用中的法律判断进一步落实到具体主体、实际行为和可验证的证据上。企业既需要审查生成结果是否侵权，也需要能够说明数据从何而来、人员作出了什么贡献，以及发现风险后采取了哪些措施。
责任与过错、控制能力相匹配
《意见》第三条明确，法律没有特别规定适用无过错责任或者过错推定责任的，应当适用过错责任原则。判断过错时，需要综合考察应用场景、技术透明度、潜在风险、预防措施，以及相关主体的预见和控制能力。
这意味着，不能仅因内容由人工智能生成，就免除相关主体的责任；也不能仅因企业开发或提供了模型，就要求其承担所有输出风险。最高法在官方释义中强调，应当避免过重责任影响创新积极性，并使责任承担与控制能力、注意义务相匹配。最高法答记者问。
例如，企业使用第三方模型制作宣传图片，员工上传了他人作品，并反复要求生成近似画面。发生争议时，需要分别考察使用者的具体操作、企业的发布行为以及服务提供者的作用。服务协议中的责任约定具有管理价值，但不能代替对实际行为的法律判断。
企业因此有必要明确素材审核、生成内容复核和投诉处置的职责，让风险管理落实到实际操作中。
训练行为仍有争议，抗辩需要证据支持
《意见》第十二条针对生成内容侵害著作权的情形，要求综合训练数据来源、各方参与程度、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的，应当提供训练数据来源、训练过程记录、模型运行模式及相关技术依据予以佐证。
这一规定增强了掌握技术资料一方的举证要求，但没有统一认定未经许可使用作品训练模型的法律性质。最高法明确说明，训练行为的定性与人工智能生成内容的可版权性仍存在较大分歧，本次《意见》对这两个问题暂不作规定。最高法答记者问。
因此，“公开可获取”不能直接等同于“可以任意训练”，“使用过某部作品”也不能脱离具体行为和抗辩事由直接推导出全部责任。
从实务管理角度，建议开发者按照数据类型和使用方式，保存来源、授权范围、处理过程及模型版本等资料。这些记录有助于支持具体抗辩，并应结合商业秘密和个人信息保护要求管理。《意见》并未设定向社会无条件公开全部训练数据的义务。
人工贡献影响成果保护，也影响侵权判断
企业使用人工智能制作图片、文案或设计方案，需要分别审查两个问题：生成内容是否侵害他人权利，以及自身能否就该成果主张权利。
在侵权方面，第十二条规定，使用者知道或者应当知道在先作品，利用人工智能生成与其实质相似的作品且无合理抗辩理由的，应当承担相应责任。提示词、参考素材和调整过程可能成为认定相关事实的证据，但单凭输入了作者姓名或风格描述，尚不足以完成全部侵权判断。
在成果保护方面，最高法此前发布的《人民法院知识产权司法保护实施方案（2026—2030年）》提出，应当结合自然人输入指令、选定和修改的具体过程，判断生成内容是否体现人的独创性选择和表达。《实施方案》第九条。
这对企业的直接启示是：除最终文件外，宜保留能够体现创作贡献的草稿、选择理由和修改记录。操作次数较多，并不当然意味着贡献达到法律要求；记录的价值在于说明人对最终表达作出了什么具体贡献。
AI辅助研发与开源应用，各有法律边界
专利保护同样重视人的实质贡献。《意见》第十四条明确了涉人工智能发明创造的技术方案要求，同时将自然人没有实质贡献等情形列为例外，并要求自然人对发明创造的实质性特点作出创造性贡献，才能认定为发明人。符合专利保护客体要求，也不等于已经满足全部授权条件。
此外，现行《专利审查指南》对涉及人工智能模型构建、训练及具体应用的说明书提出了相应公开要求，强调技术方案应当达到本领域技术人员能够实现的程度。国家知识产权局《专利审查指南》修改决定。
企业宜将技术问题的提出、方案选择、实验验证和人工改进纳入研发记录。仅保存AI输出，可能不足以说明发明人贡献，也未必足以支持充分公开。
对于开源应用，第十三条允许法院在符合条件时，给予免费提供部分代码模块并公开说明功能和安全风险的开发者、提供者责任豁免。这体现了对开源协作的保护，但不意味着所有开源模型或下游商业服务均可免责。采用开源技术的企业，仍需核查许可条件，并评估自身微调、部署和运营行为。
证据管理应当进入日常工作流程
《意见》第十七条、第十八条分别涉及证据提交和证据审查：控制证据的一方无正当理由拒不提交，可能面临不利认定；将人工智能生成内容作为侵权证据时，法院需要综合考察提示词影响、相似程度、重复测试一致性及过滤机制等因素。
建议企业围绕具体用途，保存模型及版本、完整输入、原始输出、人工修改和发布时间等关键资料。这些属于实务建议，并非所有案件统一适用的证据清单。重复测试可以帮助说明结果的形成条件，但无法再次生成相同内容，并不当然否定此前记录的真实性。
诉讼材料还需要专门核验。第十九条要求，对使用人工智能生成的诉讼文书、案例检索报告等材料，提交前应核实法律、司法解释和案例的真实性、准确性，提交时说明人工智能辅助情况。法律检索结果应当回到原始来源核对，生成工具不能替代提交人的判断责任。
企业当前可以落实的工作
《意见》为企业提供的方向，是在应用人工智能的同时，建立与实际风险相适应的管理和证明能力。对于知识产权工作，最值得尽早落实的是：核清输入材料的权利基础，记录人的创作与研发贡献，复核对外使用的成果，并保留足以还原关键过程的证据。这样既有助于降低侵权风险，也能在争议发生时，更有效地保护企业自身的创新成果。
本文由万舟知识产权编写，依据截至2026年9月8日的公开资料提供一般性分析；具体案件应结合事实、适用法律及后续裁判判断。