先看规则本身。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），其中第十二条处理的是「AI 生成内容侵害著作权」的责任分配。
这一条没有给出「谁一律担责」的答案，而是先定方法：综合考量人工智能服务类型、行业特点、训练数据来源、各方参与度、采取的必要措施以及获利情况等因素，依法合理认定开发者、提供者、使用者的责任。方法之后是三段具体规则。
第一段针对开发者。开发者提出不侵权抗辩的，应当责令其提供训练数据来源、训练过程记录、模型运行模式以及科学理论依据等予以佐证。换句话说，说「我的模型没侵权」，代价是把训练数据与训练过程摊开给人看。
第二段针对使用者。使用者知道或者应当知道在先作品存在，利用人工智能生成与在先作品实质相似的作品，且无合理抗辩理由的，权利人请求其承担侵权责任的，人民法院应予支持。
第三段针对提供者。权利人主张人工智能提供者利用算法技术侵害其著作权的，应当提供相关证据。这一句把举证责任的一头压回给权利人——不是说平台没事，而是说主张平台有事，得拿出证据。
六项考量因素里，前两项最容易被跳过，实际影响却最大：服务类型与行业特点。做信息查询与做内容创作，注意义务不在一个量级上——内容创作类服务，输出物本身就是可供传播的作品，对生成结果的把关要求自然更高。行业特点同理：影视、出版、设计这类以版权为核心资产的行业，与工业制造类场景相比，对训练数据合法性的要求更敏感。第六项「获利情况」则是一件双向的事：服务收费越高、从生成内容中获益越多，被要求承担的注意义务也越重。
第十二条还有一句总纲性质的话，在实践中常被忽略：不能以被诉侵权内容系人工智能生成为由免除相关主体的责任。这句话针对的是一种最常见的抗辩——「内容是模型自己生成的，我只点了按钮」。按这一条的思路，点按钮的人恰恰是使用者，而使用者有自己的注意义务。责任怎么分可以讨论，能不能免责没有讨论空间。
「合理抗辩」这四个字也值得展开。实践中常见的有三种：一是已获授权，包括直接授权，也包括通过集体管理组织取得的授权；二是属于合理使用，例如为个人学习研究而使用、适当引用；三是独立创作，即相似来自公有领域素材或同一题材的常见表达，而不是复制。三种抗辩的举证难度依次上升——授权只需要一份合同，合理使用要论证目的与比例，独立创作要拿出完整的创作过程。这也是为什么过程记录在实务里如此重要：它同时支撑第二与第三种抗辩。
这套规则已经有了落地样本。2026 年 9 月，天津市和平区人民法院审结当地首例文字作品改编 AI 漫剧著作权侵权案：被告未经许可，把他人享有著作权的文字作品导入人工智能工具生成 AI 漫剧并在网络平台传播。法院逐句比对，认定表达内容高度重合、构成实质性相似，属于著作权法意义上的改编行为，同时涉及信息网络传播；适用第十二条后，双方达成调解，被告删除全部侵权内容、停止传播并赔偿经济损失及维权合理开支。
把第十二条拆开看，它的底层逻辑只有一句：责任与控制能力相匹配。
谁控制训练数据，谁对数据来源负责；谁设计模型、决定生成边界，谁对输出范围负责；谁写提示词、谁决定把什么作品喂进去，谁对这一次生成负责。三层之间不是连带关系，也不是「抓一个顶罪」，而是各自按参与度与注意义务分担。
对使用者来说，最需要盯住的是「知道或者应当知道」这六个字。它是一个推定：不需要权利人证明你主观上明知，只要客观上你处在「应当知道」的位置，就成立。什么算「应当知道」？作品的知名度、你获取素材的渠道、生成结果与原文的接近程度，都会被拿来判断。把整本小说导进去改写成漫剧，与用一句风格描述生成一张插画，在「应当知道」这件事上完全不同。
另一个要点是举证结构。开发者要自证清白，得交训练数据与过程记录；使用者要抗辩，得说明素材的合法来源；权利人主张平台的责任，得先拿出证据。三方的举证压力是错开的——这也意味着，谁的记录留得全，谁在诉讼里就更从容。
对平台与开发者来说，最实际的抓手是「必要措施」这一项。明知模型可能稳定生成与他人作品实质性相似的内容，却未采取过滤、提示、限流等必要措施，甚至通过技术设计鼓励用户生成相关内容，就会被认定对侵权内容的生成具有过错。反过来说，「已经做了措施」也是抗辩理由——但措施要与风险相称，一句免责声明挡不住明显可预见的高风险场景。
还有一个容易忽略的连带效应：这条规则会改变企业采购 AI 服务的合同条款。训练数据来源的承诺、侵权责任的分配、被诉时的配合义务，以后都会出现在采购合同里——因为第十二条把「数据来源」明确写成了开发者的举证事项。
具体看，有三个条款值得改。第一是数据来源的承诺与保证：要求服务商书面承诺训练数据来源合法，并约定涉案时的举证配合义务，包括提供训练过程记录与模型运行模式的说明。第二是输出物的权利瑕疵担保：明确生成内容若引发第三方主张，责任如何分担、赔偿上限多少。第三是审核分工：服务商做了哪些过滤与提示、企业还需做哪些复核，写清楚——出事时才知道举证责任落在谁头上。这三条不难写，难的是在签约之前想到。
举个最常见的场景：市场部用 AI 生成一张宣传图，画面里有一处与某摄影作品高度近似的构图。这时候谁的责任？按第十二条的思路：使用者（市场部所属企业）要看是否「知道或应当知道」，比如有没有把那张摄影作品作为参考图喂进去；提供者要看有没有采取必要措施，比如是否对高相似度输出做了提示；开发者要看训练数据里有没有这张图。三方都可能被卷入，而三方的证据在不同人手里——这就是为什么事前留痕比事后解释有用。
第一步，查素材的来源与权属。任何导入 AI 工具的内容，先确认三件事：是谁的作品、有没有授权、授权范围是否覆盖「改编」与「信息网络传播」。内部素材库要区分「可商用」「仅内部使用」「来源不明」三档，来源不明的一律不进生成流程。
第二步，留痕。提示词、参考素材、生成时间、生成参数的记录，在争议里就是「我尽到了注意义务」的证据。第十二条把训练过程记录写成了开发者的举证事项，使用者这一侧的对应物就是生成过程的记录——现在不存，事后补不出来。具体存什么？至少四样：输入的素材文件与来源、提示词的完整版本、生成结果的初稿与修改稿、以及发布前的审核记录。这四样加起来，才能证明你不是「拿别人的作品改写一下」，而是在有意识地做原创。
第三步，上线前做相似度体检。对外发布前，把生成结果与已知的在先作品做一次比对，尤其是人物设定、情节结构、画面构图这类「表达」层面的比对。这一步花的时间不多，但能挡掉大部分明显踩线的成果。
三步之外还有一条底线判断，用一句话就能测：如果这次生成的内容，换成一个实习生照着你给的素材手工改写，你会不会觉得「这是在抄」？会，就别发。AI 只是把这件事做得更快，没有改变行为的性质。
最后补一步，把前面的动作落成台账：建一份「素材授权清单」，一行一条，写明素材名称、权利人、授权方式、授权范围、到期时间。清单不必复杂，一张表就够；用处在于被质疑时，你能在十分钟内翻出「这一条我确实有授权」，而不是临时去找邮件。
来源｜《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）第十二条、第十三条；最高人民法院知识产权法庭刊发的该《意见》理解与适用；天津市和平区人民法院首例文字作品改编 AI 漫剧著作权侵权案公开报道（2026 年 9 月）。本文对在审或未公开全文的案件只作事实陈述；规则适用以法院个案裁判为准，具体以官方最新发布为准，具体情形以生效裁判为准。
以上事实援引官方文件原文；分析与建议为本所意见，不构成对个案结果的承诺。