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》，共24条。这是最高院首次就人工智能裁判颁发裁判规则，在尚无专门AI立法的背景下，尝试回答一个核心问题：当AI造成伤害——深度伪造、幻觉生成的诽谤性言论、隐私泄露或版权冲突——谁该担责。

意见并未建立单一规则，而是按技术形态、损害对象与举证能力做分层处理。总体基调是：以一般过错为默认原则，辅以实物产品责任、个人信息保护的推定原则和通知规则处理特别事项，再借诉讼规则中的举证与调查机制破解AI黑箱。对「AI出事即平台全责」与「有免责声明即无责」两种极端，意见均不予认可，整体偏向平衡型、偏创新。

归责原则：一般过错为底座

意见第3条明确，法律无特别规定适用无过错或过错推定的，适用民法典第1165条第1款的一般过错原则。起草组说明，生成式大模型主要向用户「提供信息」，不像机动车、高度危险物那样直接危及人身财产，因此不宜广泛适用无过错责任，以免在技术和行业仍处早期阶段时施加过高责任、阻碍创新。

但意见同时要求综合六类因素判断：应用场景、自主化程度、技术透明度、潜在风险、影响范围、预防措施的技术可行性，以及使用者的预见与控制能力。由于这些因素由开发者、提供者和使用者分别或共同决定，最高院明确要在不同主体之间做合理的责任划分。

值得注意的是，第9条将「人工智能产品」限定于实物载体，适用产品责任，并列举了智能机器人、自动驾驶汽车。传统产品缺陷在于出厂时的固定状态，而AI会自主学习、与环境交互、决策不透明，故单独列因素考量。其意义在于防止产品责任泛化至所有软件服务——以API、SaaS或网页服务形态提供的生成式AI服务，通常不属于第9条所称「以实物为载体」的产品，侵权责任仍主要依一般侵权规则判断。这意味着，AI技术的交付形态将成为纠纷中最重要的定责事实。

这一路径与欧盟形成对比。欧盟在2025年2月撤销了《人工智能责任指令》，修订后的产品责任指令明确将AI软件视为「产品」，自2026年12月9日起严格责任条款生效，开发者即制造商对AI产品缺陷导致的合格损害负严格责任，原告无需证明制造商违反注意义务。但对于具有概率输出的复杂AI系统，「缺陷」概念很难一概而论，这或许也是中国最高院未将AI视为「产品」的理由之一。

黑箱举证：不要求原告懂模型

学界对AI侵权责任原则存在争议，有学者主张适用过错推定，核心理由是训练数据、日志、参数均不在受害人手中。意见用四种机制回应举证困难。

其一，通知规则（第7条）：AI生成内容侵害人格权益的，权利人以提示词、输出结果、身份及初步证据通知服务提供者；若提供者未及时停止生成、未屏蔽相关指令，应对扩大的损害担责；反之，接到通知后及时采取必要措施的，通常不担侵权责任。这相当于对生成式AI服务提供者参照适用传统的网络服务「避风港规则」。

其二，调查与书证（第17条）：训练数据、运行日志、生成记录、复现材料由平台控制的，当事人因客观原因不能收集，可申请法院调查收集；控制方无正当理由拒不提交的，法院可作不利认定。

其三，辅助技术查明（第17条）：强调发挥人民陪审员、鉴定人、专家辅助人、技术调查官作用，辅助查明AI技术原理与运行机制。

一般民事侵权以当事人举证为常态、法院依职权调查为例外。有案例曾强调，法院在民事诉讼中行使的是「调查权」而非「侦查权」。涉AI案件并未放弃该原则，但第17条经修改后增加了法院「应当」履行的职责——不是扩大调查权范围，而是在既有框架内降低行使门槛，加强引导释明，让原本「理论上可用、实际很少用」的调查权真正发挥作用。因此，一般过错不意味着受害人需自证模型错误，通过通知、要求对方提交、技术调查官等，可把AI提供者的注意义务违反转化为可裁判的事实。

个人信息用于训练的安全港

实践中，所有AI模型都从公共数据中学习，个人信息在其中作用重要。若严格按《个保法》目的限制、最小必要等原则解释「知情同意」，多数预训练活动既未获明确同意，也不符合已公开个人信息的合理使用，合法性基础存在瑕疵。但逐一取得海量主体同意、或完全剔除个人信息，目前并不现实。

意见第6条为模型训练中使用已公开个人信息设定了「合理范围」安全港：处理个人已公开或合法公开的信息，只要在合理范围内且个人未明确反对，通常不构成侵权。该条提出四个须同时成立的前提：信息确属个人自行公开或其他合法公开；处理目的限于模型训练且与模型功能具有必要性和适当性；未超出合理预期的使用范围；不对个人权益造成重大影响。这与《个保法》第27条一脉相承——已公开不意味着放弃权益，处理者仍受合法、正当、必要、诚信等原则约束。

值得注意的是，第6条以「未明确拒绝」为条件，拒绝虽不要求事前逐一通知，但处理者应有可操作的拒绝受理渠道。至于「可合理预期」应按信息主体主观预期、同场景理性用户标准还是行业惯例，目前只列因素、未给权重，未来大概率个案化，垂直模型、敏感群体、儿童内容会从严。

留白与免责声明

综观全文，意见在诸多实体问题上保留了审慎留白：AI生成内容的可版权性、训练使用受版权保护作品是否构成侵权、纯软件服务何时可突破一般过错进入更严格责任框架。这种留白并非回避，而是为尚未形成充分共识的技术与法律问题留出司法实践积累空间。

对企业普遍关注的免责声明效力，意见虽未明确提及，但从规则逻辑可得出推论：单纯的免责声明无法自动免除责任，其价值不在于声明本身，而在于背后是否有对应的技术措施、警示行为与合规留痕。一份笼统的「概不负责」既不能替代注意义务，也不能阻断过错认定；一份具体、显著、配套技术措施的声明，则可能成为「已尽合理注意」的辅助证据。