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》）。这是我国最高审判机关出台的首部系统性、专门化的涉人工智能的审判指导文件，全文共5个部分、24条，确立了“坚持以人为本、支持创新发展、筑牢安全底线”三项基本原则，覆盖民事权益、知识产权、消费者保护、产品责任、刑事惩治、多元纠纷化解等多重治理维度。

《意见》的出台具有突出的时代背景，自2024年起，国产人工智能大模型迎来高速发展，并开始深度介入人们的工作和生活。与此同时，“AI幻觉”“AI换脸及语音克隆”“AI开盒”“AI侵权”等带来的纠纷不断涌现。据最高人民法院公布，2025年我国人工智能核心产业规模已突破1.2万亿元，预计到“十五五”末，相关产业规模将突破10万亿元¹。为了适应技术的发展，法律及司法治理也应相应跟进。

《意见》立足现行法律体系，以严格公正司法服务保障新质生产力加快发展，标志着我国司法对人工智能的治理高度关注。而其中，对于涉人工智能的侵权行为的责任归责原则的确定，是《意见》的重要内容，本文将对此予以重点分析。

我国《中华人民共和国民法典》侵权责任编构建了以过错责任为一般归责基础，以过错推定责任、无过错责任为特殊形态，并以公平责任为补充的多元归责体系。

1.过错责任原则

《中华人民共和国民法典》第一千一百六十五条第一款规定：“行为人因过错侵害他人民事权益造成损害的，应当承担侵权责任。”这是我国侵权责任的一般归责原则，即过错责任原则。其构成要件通常包括加害行为、损害后果、因果关系与主观过错四项，四者缺一不可，其中主观过错又分为故意与过失两种形态。在举证责任上，过错责任原则遵循“谁主张、谁举证”的一般规则，由受害人对加害人的过错承担证明责任。

2.过错推定责任原则

《中华人民共和国民法典》第一千一百六十五条第二款规定：“依照法律规定推定行为人有过错，其不能证明自己没有过错的，应当承担侵权责任。“过错推定并非独立的归责原则，而是过错责任原则的特殊适用形态，其核心变化在于举证责任的倒置：不再由受害人证明行为人有过错，而是先推定行为人有过错，由行为人举证证明自己没有过错，否则即应担责。例如，《中华人民共和国民法典》第一千二百五十三条关于（建筑物、构筑物或者其他设施及其搁置物、悬挂物发生脱落、坠落的规定，以及第一千二百五十五条关于堆放物倒塌、滚落或者滑落的规定，以及第一千二百五十七条关于林木折断、倾倒或者果实坠落的规定，第一千二百五十八条关于在公共场所或者道路上挖掘、修缮安装地下设施的规定等，均采用此规则。

3.无过错责任原则

《中华人民共和国民法典》第一千一百六十六条规定：“行为人造成他人民事权益损害，不论行为人有无过错，法律规定应当承担侵权责任的，依照其规定。”无过错责任原则具有严格的法定性，只有在法律有明确规定时才能适用，受害人无须证明行为人存在过错。典型的如《中华人民共和国民法典》第一千二百零二条规定的产品责任：因产品存在缺陷造成他人损害的，生产者应当承担侵权责任；以及高度危险责任（第一千二百三十六条至第一千二百四十四条）、饲养动物损害责任（第一千二百四十五条至第一千二百四十七条）等。

人工智能与传统工业设备、普通智能电子器具存在本质性区别，这也是其能够对现行法律体系带来冲击的重要原因。传统法律体系建立在法律行为即人类行为的基础之上，即便人类借助一定的自动化设备或程序实施某种活动，其基本逻辑仍然是“人类设置固定程序—人类输入特定指令—程序根据指令运算—输出预设结果并执行”。此时，机器更像是忠实的执行者，行为产生的法律效果与责任均直接归属于发出指令、管控设备的自然人或者法人。

而现代新一代人工智能技术，依托深度学习算法，并通过海量大数据持续训练优化，凭借多维度实时感知、非预设场景自适应决策、独立数据采集分析、自主规律学习总结等技术架构，一定程度上突破了机器行为的被动边界，在部分环节上具备了脱离人工干预独立完成一定工作的能力。这种运行逻辑与行为模式的变化，对侵权责任的认定带来了三方面难题。

1.法律主体认定困境

民事法律主体制度是民事法律体系的重要组成部分，民事权利、民事义务、民事责任，均以合法、清晰、明确的民事法律主体资格为前提。《中华人民共和国民法典》总则部分将民事法律主体明确界定为自然人、法人和非法人组织三类。因此，任何人工智能，无论其自主决策能力强弱，其本质始终是计算机代码、算法、数据、硬件结合形成的技术集合体，客观上不具备人的自主意识，主观上无法形成真实意思表示，不符合我国现行民事法律制度规定的民事主体资格的核心要件。

问题在于，随着人工智能程序开始具备一定的自我训练、自我提升能力，基础算法和模型完成开发后，算法的设计者期待的目标可能因为算法的黑箱效应而无法掌控。例如，某个生成式人工智能模型，经过其他开发者的调教而产生了某个垂直领域的模型，该模型被生成式人工智能服务者调用，而最终用户在输入提示词后，如果输出的作品被认定为侵权作品，在侵权责任认定方面将较为复杂。在该情形下，虽然输入提示词的是最终用户，但用户本身并不具备侵权的主观故意；而算法研发设计者仅负责前期模型搭建，后续算法的迭代以及具体的生成行为已脱离其可控范围；调用大模型的人工智能服务提供者只是调用了他人模型；各方均有不能作为责任主体的理由，这将导致法律责任难以区分，受害人索赔无门。

2.主观过错与因果关系认定困境

归责原则是侵权责任法律体系的核心，直接决定侵权纠纷中责任由谁承担、责任比例如何划分、赔偿数额如何确定等司法裁判关键问题。传统侵权归责与司法裁判的底层逻辑高度统一，即侵权责任的承担必须以行为人存在主观过错、行为存在违法性、行为与损害结果之间存在因果关系为前提。

由于人工智能算法运行机制具有“黑箱化”特征，其决策运算过程处于不透明、不可见、不可全程追溯的状态，算法自主决策依托海量数据实时运算，即便是算法原始开发者、平台运营维护者，也无法提前精准预判算法最终决策结果，更无法事后完整复盘算法出错、决策失误、引发损害的具体技术诱因。这将直接造成侵权责任认定的困境：一方面，对主观过错的认定难以判断，算法研发者、产品生产者、平台运营者、最终用户等多方可能均不存在直接故意或者直接过失；另一方面，法律因果难以认定，损害结果的发生往往是算法原始设计漏洞、训练数据偏差、最终用户不当操作等多重因素交织叠加所致，导致因果关系认定困难。

以自动驾驶场景为例，L3级以上高阶自动驾驶场景下，车辆驾驶操控权已转移至自动驾驶系统，驾驶人无需全程紧盯路况，也无需实时干预车辆运行。一旦发生车辆碰撞事故，引发事故的原因既可能源于算法训练数据存在偏差或者算法设计存在漏洞，也可能源于传感器故障、道路通行环境中的外部干扰、黑客入侵等因素。如何精准区分各类原因对事故发生的影响权重，是此类事故处理的难点。我国当前处理道路交通事故的主要法律依据包括《中华人民共和国道路交通安全法》及相关司法解释，这些规则建立在自然人作为驾驶人的前提假设之下，并未考虑自动驾驶系统替代人类驾驶车辆的新类型交通场景。

3.举证责任分配困境

在传统过错责任原则下，“谁主张、谁举证”的举证责任分配方式，在人工智能侵权场景中面临明显不公。普通受害人缺乏算法专业知识与技术能力，无法证明算法是否存在漏洞、主体是否存在过错以及过错与行为后果之间的因果关系。同时，我国现行法律明确列举的过错推定及无过错责任适用范围并不包括人工智能算法所实施的行为，无法直接适用无过错责任追责。

以近期发生的一起智能辅助系统判断失误引起的交通事故为例，在该起事故中，车载视觉传感器错将阴影识别为障碍物，从而操控车辆紧急刹车，导致后车追尾。此时，需要分析算法判断失误的原因：究竟是自动驾驶系统开发者的初始算法设计问题，还是车辆制造或使用过程中厂商进行算法迭代产生的缺陷？这种责任究竟是产品质量责任，还是驾驶行为产生的侵权责任？如果简单适用传统的道路交通事故判定原则，认定车辆驾驶人承担道路交通事故责任，不仅无法准确反映人工智能侵权的责任判定实质，还可能产生不公平的后果。

针对人工智能侵权的新特点，《意见》在现行法律框架的基础上，总体上采用过错责任原则，并对特定类型的侵权行为作了专门安排。

1.确立以过错责任为一般原则

《意见》第三条规定：“准确适用民法典、个人信息保护法、产品质量法、道路交通安全法等相关法律规定，依法认定利用人工智能侵害民事权益产生的法律责任。法律没有明确规定适用无过错责任或者过错推定责任的，应当依照民法典第一千一百六十五条第一款规定的过错责任原则认定行为人是否承担侵权责任。"

这一规定明确了过错责任的基本立场。其背后的法理考量在于：生成式人工智能与人类的交互方式决定了其主要是向人类提供信息，与机动车、高度危险物等直接危及人身、财产安全的情形不同，不宜简单适用无过错责任。在人工智能技术和行业仍处于早期发展阶段时，施加过高责任可能阻碍创新。正如王利明教授所指出的：“生成式人工智能与人类的交互方式决定了其充其量只是向人类提供信息，不可能危及人类的人身安全或财产安全……如果对生成式人工智能服务提供者采取无过错责任原则……可能会不当加重其责任，从而限制AI产业的发展。”²

有学者进一步概括，《意见》“坚持过错责任为一般归责基准。第3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，人工智能侵权统一适用《中华人民共和国民法典》第一千一百六十五条第1款确立的过错责任原则，摒弃对人工智能侵权一律适用无过错责任的简单化路径。”³

2.对特定类型案件的特殊责任认定安排

在确立过错责任为一般原则的同时，《意见》针对不同类型的人工智能应用场景，作出了类型化的特殊安排。

其一，明确人工智能产品责任限于“以实物为载体”的产品。《意见》第九条规定，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；人工智能产品存在缺陷造成损害的，生产者、销售者应当依法承担产品责任。在认定是否存在危及人身、财产安全的不合理危险时，应当综合考量人工智能产品的性质与用途、自主学习能力、升级更新情况、用户对系统的控制程度，以及是否符合相关国家标准、行业标准等因素，并重点审查生产者、销售者是否就人工智能产品的适用场景、固有局限及可预见的风险等进行了真实的说明和明确的警示。这一规定实质上将“产品责任”限定于智能机器人、自动驾驶汽车等实物形态，防止产品责任泛化至所有软件服务，而以API、SaaS或者网页服务等形态提供的生成式人工智能服务，其侵权责任仍主要依据一般侵权规则判断。

其二，明确自动驾驶汽车与辅助驾驶功能汽车的赔偿责任。《意见》第十一条区分情形作出规定：因车辆存在产品缺陷导致交通事故造成损害的，当事人可以请求生产者或者销售者依照民法典产品责任的规定承担赔偿责任；具备辅助驾驶功能的汽车因车辆缺陷与驾驶人的过错行为结合导致同一损害，当事人可以依据民法典第一千一百七十二条等规定同时请求驾驶人和车辆生产者或者销售者承担赔偿责任。这实际上确立了对“人机混合过错”情形下过错责任与产品责任并行的处理路径。

其三，区分网络用户与生成式人工智能服务提供者对自动生成的侵权内容的责任。引入“通知—必要措施”规则以具体化服务提供者的过错判断。《意见》第七条规定，生成式人工智能自动生成的内容侵害他人名誉权、隐私权等人格权益，经权利人通知，生成式人工智能服务提供者未及时采取停止生成侵权内容等必要措施的，应当对造成的损害依法承担侵权责任；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他人损害的，该网络用户应当依法承担侵权责任。这一规则将提示词恶意诱导生成侵权内容的责任归于网络用户，将服务提供者的过错判断聚焦于其收到通知后是否及时采取必要措施，是对过错认定标准的具体化。

3.细化过错认定标准与举证规则

在过错认定方面，《意见》第三条要求，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。这一规定实现了过错认定从主观标准向客观标准的转变，其核心是判断相关主体是否违反注意义务，并可进一步细化为：是否违反合规义务、是否遵循场景化原则、是否考虑现有技术水平、是否综合衡量风险与防范成本、接到侵权通知后是否及时采取措施、是否区分服务提供者与用户过错等具体维度。

在完善举证责任分配与证据审查规则方面，《意见》第十七条要求人民法院加强诉讼引导和释明，对控制书证、电子数据等证据的当事人无正当理由拒不提交的，可以认定对方当事人主张成立；第十八条则要求充分考量人工智能技术的复杂性、系统运行的不透明性以及证据收集的特殊性，不断完善证据审查规则，对人工智能生成内容作为侵权证据的，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、重复测试的一致性等因素。

《意见》以过错责任为一般归责原则，辅之以类型化的特殊规则及过错认定标准与举证规则，构建起与人工智能技术特性和产业发展阶段相适应的侵权责任归责路径。体现了平衡权利保护与支持创新发展的治理价值取向。

需要指出的是，《意见》并未创设新的法律规则，而是在现行法律体系内对既有规则的具体化与场景化适用。随着人工智能技术的持续发展，涉人工智能侵权纠纷的归责原则与裁判规则仍将在实践中不断丰富和完善，对此应予以持续关注。