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      AI 大模型法律實操指南:22 條核心規則+典型判例,教你合規避坑、維權有方(一)

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      摘要

      當 AI 換臉、智能寫作、文生圖等應用滲透至生活與商業場景,大模型引發的法律爭議已從理論走向司法實踐。平臺算法解釋義務如何界定?AI 生成物能否構成著作權法意義上的作品?用戶與服務提供者的侵權責任邊界在哪?

      本文依托北京、杭州、廣州等多地法院典型判例,系統梳理 AI 服務提供者 13 項核心法律義務(含算法解釋、風險告知、數據合規、侵權審核等)與用戶 9 大行為規范(含作品認定、授權使用、證據留存等),直擊三大核心痛點:訓練數據爬取的合規紅線、生成內容的著作權歸屬判定、深度合成技術的侵權責任劃分。

      無論是 AI 行業從業者、內容創作者,還是普通使用者,這份基于法院典型判例的指南,都能幫你理清大模型應用中的核心法律邊界。讀懂這些規則,既能避開常見侵權風險,也能在權益受損時找到清晰維權路徑,助力在技術創新中合規前行。

      一、AI服務提供者的法律責任

      (一)一般性平臺義務與算法解釋

      • 平臺對AI生成內容的標識與審查負有一定解釋說明義務

      平臺依據算法對用戶內容進行AI生成標識并采取處理措施時,雖有權依據用戶協議進行管理,但應當對判定依據和結果進行適度解釋說明,不能僅以“算法結果”或“商業秘密”為由免除說明義務。若用戶無法提供創作過程證據,平臺應就其算法決策的合理性承擔舉證責任。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      北京互聯網法院AIGC標識與算法解釋義務案

      原告發布一段文字內容,被平臺判定為“AI生成未標識”并予以隱藏、禁言。原告主張內容為人工創作,要求撤銷處理。

      平臺有權依協議審查,但應就AI生成判定提供合理解釋。原告因內容為即時文本無法提供創作痕跡,平臺未就算法判定依據進行說明,判定違規缺乏合理依據,構成違約。

      https://mp.weixin.qq.com/s/XBCO8fYfynz5RDVWe6O30Q

      (二)針對特定平臺或場景的注意義務

      • 提供生成式AI服務時,若以特定平臺或場景為應用層,應遵守該平臺規則并盡到合理注意義務

      提供生成式人工智能服務時,如果服務明顯針對某一特定平臺(如“小紅書”)設計功能模塊,并誘導用戶生成違反該平臺規則的內容(如虛假種草文案),則服務提供者應盡到合理注意義務,避免其服務成為侵權工具,否則可能構成不正當競爭。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      (2024)浙0192民初3396號(杭州互聯網法院)

      被告運營“AI寫作”工具,設置“小紅書種草文案”等模塊,用戶可一鍵生成仿小紅書風格的虛假體驗文案,并誘導用戶發布至小紅書平臺。

      被告服務以小紅書為特定應用場景,生成內容違反小紅書禁止虛構體驗的規則,未盡合理注意義務,誘導用戶發布虛假內容,擾亂平臺生態,構成不正當競爭。

      蕪湖疊紙網絡科技有限公司、上海自古紅藍人工智能科技有限公司侵害商標權及不正當競爭糾紛案

      上海市浦東新區人民法院(2022)滬0115民初28336號

      被告運營“叨叨記賬”APP,預置原告游戲《戀與制作人》的虛擬角色,并模仿其情感互動模式,吸引原告用戶。

      被告軟件全面模仿原告游戲的核心設定與互動體驗,意在吸引原告用戶流量,違背誠實信用原則和商業道德,構成不正當競爭。即便部分內容由用戶自定義,亦不影響整體侵權定性。

      (三)服務告知與風險提示義務

      • 平臺在提供AI功能服務時,應履行充分的告知義務,明確服務限制與風險。

      提供AI功能服務(如老照片修復)的網絡平臺,應在用戶協議中以顯著方式告知服務限制、效果差異、算力開放時間等重要事項。若告知不充分,導致用戶誤解或合同目的無法實現,平臺應承擔相應責任。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      (2025)粵1225民初1337號

      原告購買AI老照片修復軟件會員,因修復效果不滿意、算力不穩定主張退款并索賠。被告辯稱已通過用戶協議告知風險。

      被告雖在用戶協議中提及修復效果不確定、算力開放時間,但未能充分、顯著地告知用戶,履行告知義務存在過錯,應部分退還費用。但原告也未盡審慎義務,故不支持三倍賠償。

      (四)對用戶生成侵權內容的注意義務(以換臉、聲音生成為典型)

      • 平臺在提供AI換臉等深度合成服務時,對用戶上傳內容負有合理注意義務

      提供AI換臉等功能的網絡服務提供者,即便主張內容為用戶上傳,也應對明顯侵權風險盡到合理注意義務,不能因“用戶行為”而完全免責。若平臺直接參與處理或提供技術支持,則可能被認定為共同侵權。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      (2024)滬0114民初1326號(嘉定AI換臉案)

      被告運營的AI換臉小程序使用原告短視頻制作換臉視頻進行商業引流。被告辯稱視頻系用戶提供,其已進行人臉替換等處理。

      即便視頻由用戶提供,被告作為平臺方直接接收并處理視頻,未盡合理注意義務,構成信網權侵權。其換臉行為未改變原視頻核心表達,仍構成實質性相似。

      樓某某與上海某公司肖像權糾紛案(杭州互聯網法院)

      杭州互聯網法院(2022)浙0192民初6186號

      被告運營“AI換臉”APP,提供包含原告肖像的視頻模板,用戶可上傳照片替換人臉生成新視頻。

      被告未經原告同意,擅自將原告肖像視頻作為模板供用戶使用,并通過深度合成技術生成偽造視頻,構成對原告肖像權的侵害。

      宋某某與南京某科技公司侵害信息網絡傳播權糾紛案(AI換臉視頻模板)

      南京江北新區人民法院(2023)蘇0192民初2741號/南京市中級人民法院(2023)蘇01民終10264號

      被告運營“AI視頻換臉”微信小程序,將原告享有著作權的短視頻作為換臉模板供付費會員使用。

      被告對平臺內視頻模板進行了分類編號并直接收費,應對模板來源盡到管理和注意義務。其未能證明模板由用戶上傳且已盡審核義務,構成對原告信息網絡傳播權的侵害。

      魏江、廈門巨贊網絡科技有限公司肖像權糾紛案

      成都鐵路運輸法院(2022)川7101民初6349號

      被告運營AI換臉軟件,用戶可將軟件內視頻(含原告肖像)換臉后保存分享。原告肖像視頻被用戶用于換臉。

      被告作為運營商,對平臺內視頻未進行身份核實或授權審核,僅有格式條款提示,未盡合理審核義務。即便視頻由用戶上傳,其利用技術偽造肖像的行為構成侵權,被告不能免責。

      • 平臺調用第三方提供的侵權AI生成內容(如聲音)進行商業化使用,即使其為“善意”調用方,仍需承擔停止侵害、賠禮道歉等民事責任

      平臺作為AI生成內容的下游使用方,在引入第三方提供的AI功能或內容(如合成語音包)時,負有對該內容權屬的初步審查義務。即使平臺自身未參與侵權內容的制作,主觀上可能“善意”,但其未經授權而商業性使用侵權內容的行為本身,已構成對權利人人格權(如聲音權、肖像權)的侵害,依法應承擔停止侵害、賠禮道歉等責任。是否承擔賠償責任,則需結合其過錯程度(如有無審查、是否明知)等因素綜合判斷。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      殷某與北京某智能科技公司等人格權糾紛案(全國首例AI生成聲音人格權侵權案)

      被告三某軟件公司利用原告聲音訓練生成AI語音產品。被告一(北京某智能科技公司)作為平臺方,通過接口調用該侵權語音產品在其平臺中向用戶提供收費服務。

      原告聲音權益及于該AI合成聲音。被告三作為制作者,未經授權AI化使用原告聲音,構成侵權并承擔賠償責任。被告一作為平臺調用方,其行為同樣構成對原告聲音權益的侵害。鑒于被告一主觀上可能并非故意,且侵權行為依賴于被告三提供的產品,法院判令其承擔賠禮道歉的民事責任,但未判決其承擔經濟損失的賠償責任。

      (五)AI服務提供者的身份認定(技術服務vs.內容服務)

      • AI服務提供者利用算法組織、生成內容時,可能被認定為網絡內容服務提供者

      當網絡服務提供者通過算法設計、規則設定主動組織用戶生成內容,或利用AI技術對用戶素材進行加工整合生成新內容時,其行為超越了單純的技術服務,可能被認定為直接的內容服務提供者,需對生成內容的合法性承擔更高注意義務。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      何靈與上海自古紅藍人工智能科技有限公司網絡侵權責任糾紛案

      北京互聯網法院(2020)京0491民初9526號

      被告運營記賬軟件,用戶可創設以真人(如明星)為原型的“AI陪伴者”,上傳其表情包進行“調教”,系統通過算法生成個性化互動內容。

      被告通過算法和規則設計,組織用戶形成并加工生成涉及他人人格要素的內容,其行為構成直接的內容服務提供行為,而非單純技術服務。被告對侵權風險應具有預見性,需取得相應授權。

      • AI平臺在提供模型訓練等技術服務時,若已盡合理注意義務,可被認定為網絡服務提供者而不構成侵權

      AI平臺為用戶提供模型訓練、發布等技術支持服務時,如果其服務本身具有技術中立性,且平臺已履行了合理的告知義務,設置了投訴舉報機制,在得知侵權后及時采取必要措施(如下架、通知),主觀上無過錯,則可被認定為網絡服務提供者,不承擔侵權責任。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      上海金山法院斗破蒼穹“美杜莎”侵權案

      https://mp.weixin.qq.com/s/Plae0snaOEsqqmodLU9j4g

      被告運營的AI生圖平臺,用戶李某利用原告“美杜莎”角色形象圖片訓練并發布侵權LoRA模型,其他用戶可用該模型生成侵權圖片。

      被告平臺提供LoRA模型訓練功能本身是促進技術發展的中性技術。平臺已盡合理告知義務,設有投訴機制,收到起訴后及時下架侵權模型并更新關鍵詞審核,履行了“通知-刪除”義務,主觀無過錯,不構成侵權。用戶李某的行為構成侵權。

      • AI平臺為侵權內容的生成提供直接技術支持且未盡合理注意義務,構成幫助侵權

      AI平臺不僅提供基礎模型,還主動提供或允許用戶發布、訓練能夠生成特定侵權內容的衍生模型(如LoRA),并對此類模型及其生成結果未盡到合理的審核與管理義務,使得侵權風險在其平臺上得以實現和擴大。此類行為表明平臺對侵權結果的發生持放任態度,主觀上存在過錯,構成幫助侵權。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      杭州互聯網法院AI文生圖侵權案(杭州奧特曼案)

      杭州互聯網法院(2024)浙0192民初1587號/杭州市中級人民法院(2024)浙01民終10332號

      被告AI平臺提供模型訓練(如LoRA)和文生圖功能。用戶上傳奧特曼圖片訓練出侵權模型,其他用戶疊加該模型后可生成奧特曼形象圖片。平臺首頁存在相關侵權內容。

      平臺明知或應知其平臺上的訓練功能和衍生模型可被用于生成侵權內容,卻未采取必要措施(如對知名IP素材的審核、對侵權模型的下架)進行防范,主觀上存在過錯,為用戶的直接侵權行為提供了實質性幫助,構成幫助侵權。

      • AI服務提供者直接存儲并提供侵權內容素材供用戶生成新內容,需對侵權內容承擔直接責任

      當AI服務(如文生視頻)并非僅提供算法,而是內置或存儲了未經授權的原始作品片段作為“素材庫”直接供用戶調用和生成新內容時,其行為超出了技術中立的范疇,屬于直接向用戶提供侵權內容。此時,服務提供者應對其選擇和提供的侵權素材承擔直接侵權責任。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      長沙市開福區人民法院首例“文生視頻”案件

      (2024)湘0105民初3790號

      二審:長沙市中級人民法院(2024)湘01民終18114號

      被告公司軟件提供“AI一鍵成片”功能。用戶輸入文字后,軟件并非從互聯網實時抓取,而是將某電視劇《聯合平臺》的片段直接存儲在自己的服務器上,并基于這些片段生成短視頻提供給用戶。

      被告公司并非僅僅提供視頻剪輯工具,而是“將《聯合平臺》切成了視頻片段,自行生成或者提供給用戶作為素材”。其行為是將侵權內容置于其服務器中并提供給用戶,直接侵害了原告的信息網絡傳播權。因其對侵權內容具有直接控制力,且未采取屏蔽等措施,過錯明顯。

      (六)對生成內容知識產權侵權風險的注意義務

      • 提供AI語音、圖像生成服務的平臺,對生成內容可能引發的知識產權侵權負有合理注意義務

      AI文生圖、文生音等生成式人工智能服務提供者,應當預見到用戶可能利用其服務生成侵犯他人著作權、肖像權、商標權等內容的風險,并采取合理措施(如關鍵詞過濾、投訴機制、用戶提示等)予以防范。未盡到合理注意義務的,可能構成侵權。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      上海新創華文化發展有限公司與某AI公司著作權侵權糾紛(奧特曼案)

      廣州互聯網法院(2024)粵0192民初113號

      被告運營的AI繪畫網站可根據用戶指令生成“奧特曼”形象圖片,部分圖片與原告享有權利的奧特曼作品構成實質性相似。網站采用會員付費制。

      被告作為生成式AI服務提供者,應盡到合理注意義務尊重知識產權。其未設立有效投訴機制、未提示用戶不得侵權、未對可能侵權的生成物進行顯著標識,未盡到合理注意義務,構成對原告復制權、改編權的侵害。

      另,法院認為,即使與第三方服務商合作,被告也屬于人工智能服務提供者

      杭州互聯網法院AI文生圖侵權案(杭州奧特曼案)

      一審:杭州互聯網法院(2024)浙0192民初1587號

      二審:杭州市中級人民法院(2024)浙01民終10332號

      被告AI平臺提供模型訓練(如LoRA)和文生圖功能。用戶上傳奧特曼圖片訓練出侵權模型,其他用戶疊加該模型后可生成奧特曼形象圖片。平臺首頁存在相關侵權內容。

      平臺明知或應知其平臺上的訓練功能和衍生模型可被用于生成侵權內容,卻未采取必要措施(如對知名IP素材的審核、對侵權模型的下架)進行防范,主觀上存在過錯,為用戶的直接侵權行為提供了實質性幫助,構成幫助侵權。

      (七)硬件或軟件內置AI功能對第三方內容的審核義務

      • 硬件產品或軟件內置AI功能的服務提供方,對其產品/服務中整合的第三方侵權內容負有審核義務

      提供智能硬件或軟件產品的公司,若其產品內置或接入了由第三方提供的AI功能或內容(如語音包、電子書),應對該第三方內容的合法性進行審核。未盡審核義務,為侵權內容提供傳播條件的,可能與第三方構成共同侵權。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      深圳市寒武紀智能科技有限公司等與人民教育出版社有限公司侵害作品信息網絡傳播權糾紛

      一審:北京互聯網法院(2021)京0491民初22985號

      二審:北京知識產權法院(2021)京73民終4028號

      被告銷售的“小武”智能機器人,內置由案外人提供的軟件,可下載并閱讀原告享有著作權的教材內容。

      被告作為硬件提供者,在采購內置軟件時未審核第三方是否已取得著作權授權,存在過錯。其硬件為侵權作品提供了接觸和訪問條件,與軟件提供方構成共同侵權。

      (八)模型訓練數據的合規義務

      • AI大模型服務提供者獲取和使用訓練數據,應盡可能取得合法授權,避免侵害數據來源方的權益

      AI大模型的訓練依賴于海量數據。服務提供者在抓取、使用第三方數據(包括文字、圖片、代碼等)進行模型訓練時,應評估其行為的法律風險。未經許可爬取受保護的數據,或使用未經授權的內容進行訓練,可能面臨侵權主張、數據安全合規等風險。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      全國首例涉及AI繪畫大模型訓練著作權侵權案(未判決)

      插畫師發現某AI繪畫軟件可生成模仿其風格的作品,起訴該軟件開發者及關聯平臺,主張其未經許可使用原告作品訓練AI模型。

      本案凸顯了AI大模型訓練數據來源的合規性問題。原告主張被告使用其作品訓練模型構成侵權,被告則辯稱其行為可能構成合理使用。案件核心在于訓練行為本身的法律定性。

      知網向秘塔AI搜索發送侵權告知函(非訴訟案例)

      知網向秘塔AI發送侵權告知函,認為其未經許可,通過AI搜索向用戶提供知網學術文獻的解讀及摘要數據。

      該事件反映了擁有數據資源的權利方對AI服務未經授權使用其數據的高度敏感和維權意識。秘塔AI隨后斷開了與知網的鏈接,表明在數據獲取層面取得授權的重要性。

      大模型侵權第一案(訓練數據獲取違規,已和解)

      筆神作文指控學而思在合作期間,未經許可非法爬取其APP內作文數據258萬次,用于訓練其AI大模型。

      盡管案件和解,但事件本身表明,即便存在合作關系,超出約定范圍爬取和使用數據用于AI訓練,也可能構成違約及侵權,引發重大法律糾紛。

      (九)生成內容不實信息的責任認定

      • 生成式AI服務提供者對生成內容不實造成的損害,一般適用過錯責任原則

      生成式人工智能服務提供者對于其模型生成的不準確、虛假信息給用戶造成的損害,不適用產品責任的無過錯原則,而應適用過錯責任原則。服務提供者需證明其已采取合理措施(如模型備案、安全評估、技術優化)保障生成內容的準確性,否則可能因過錯承擔責任。

      案號/法院

      基本事實

      法院認為

      杭州互聯網法院生成式人工智能侵權糾紛案

      https://mp.weixin.qq.com/s/riMkHOiBhDra1xe70wQcRA

      原告使用某AI應用查詢高校信息,AI生成了不準確的校區信息,并在后續對話中承諾若信息有誤可賠償。原告起訴索賠。

      AI生成內容不能視為服務提供者的意思表示。對AI生成不實信息適用過錯責任原則。被告已履行模型備案、采取提高準確性的技術措施,初步證明已盡義務。原告未證明損害發生及被告有過錯,故不構成侵權。

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      2026-05-06 23:09:26
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      財聯社
      2026-05-06 18:58:06
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      北京商報
      2026-05-06 22:01:15
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      元芳有看法
      2026-04-30 09:25:44
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      賽場速報局
      2026-05-07 08:02:01
      2026-05-07 15:15:00
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