夜雨聆风
研究丨 AI 司法新纪元——最高法涉人工智能纠纷案件司法文件起草动向与数据爬取裁判边界的前瞻观察
引言
2026 年 4 月 20 日，最高人民法院召开知识产权宣传周新闻发布会，副院长陶凯元披露了两项对 AI 产业、数据经济均具深远影响的重磅动向：一是最高人民法院正在抓紧起草《关于依法妥善审理涉人工智能纠纷案件的意见》，为 AI 生成内容、训练语料使用、AI 生成物权属等前沿问题划定司法边界；二是明确将依法审理“爬取网络平台数据”不正当竞争案，厘清数据合法获取后合理使用的限度。与此同步发布的《人民法院知识产权司法保护实施方案（2026—2030 年）》更是勾勒出“十五五”期间人工智能与数据权益司法保护的五年路线图。本文基于权威发布信息，系统梳理最高法涉 AI 司法政策的内在逻辑，结合既有判例和新修订《反不正当竞争法》，剖析 AI 企业、平台经营者、数据利用者面临的合规重点与诉讼策略调整方向。
一、4•20 新闻发布会：AI 与数据司法治理的顶层信号
2026 年 4 月 26 日是第 26 个世界知识产权日。在当年的全国知识产权宣传周来临之际，最高人民法院于 4 月 20 日召开新闻发布会，同步发布了四项重要文件：《中国法院知识产权司法保护状况（2025 年）》《人民法院知识产权司法保护实施方案（2026—2030 年）》《最高人民法院关于审理侵害知识产权民事纠纷案件适用惩罚性赔偿的解释》，以及 2025 年人民法院知识产权典型案例。其中，涉及人工智能与数据权益的司法表态尤为引人瞩目。
（一）908 件数据案件同比增长 25.6%：审判实务的压力与应对
发布会上披露的数据令人印象深刻——2025 年全国法院审结涉数据权属和交易等纠纷案件 908 件，同比增长 25.6%。这一数据揭示了两个基本判断：其一，数据要素市场化进程加速催生了大量新型纠纷；其二，涉数据类案件已成为知识产权审判的增量主战场。
与此同时，全国法院新收各类知识产权案件 55.26 万件，审结 53.96 万件；审结技术类知识产权民事一审案件 6.4 万件，重点加强了对集成电路、工业母机、高端仪器、基础软件、先进材料、生物制造等战略性新兴领域的技术保护。数据案件虽在体量上仍属“少数”，但其裁判规则的确立对整个数字经济生态具有示范性、引领性意义。
更重要的是，最高法明确“数据纠纷案件统一由全国法院知识产权审判机构审理”。这一管辖安排看似技术性，实则意义深远：数据纠纷的专业化审判机构定位，有利于裁判规则的统一和司法资源的集中配置，也为未来数据权益司法解释的出台奠定了组织基础。对企业而言，这意味着数据纠纷的立案路径、审判程序、裁判思路将更具可预期性。
（二）两份重磅文件起草中：AI 意见与数据爬取指引
陶凯元副院长在发布会上释放的两个最具前瞻性的信号，是两份司法文件的起草工作正在紧锣密鼓推进：一是《关于依法妥善审理涉人工智能纠纷案件的意见》，二是针对“爬取网络平台数据”不正当竞争案件的裁判指引（通过指导性案例等形式体现）。
前者面向人工智能全产业链——从大模型训练数据来源合法性、AI 生成内容的作品属性与权利归属、AI 工具使用者的注意义务、AI 开发者与运营者的责任边界，到 AI 被用于不正当竞争或侵权时的规制路径，均属于该意见拟明确的事项。这份文件一旦出台，将成为继 2023 年《生成式人工智能服务管理暂行办法》之后，AI 领域最具实操价值的司法规范。
后者针对的是数字经济最“接地气”的争议——爬虫技术应用的合法边界。在最高人民法院 2025 年 8 月 28 日发布的第 47 批指导性案例（第 262—267 号）中，数据爬取不正当竞争已经初步确立了裁判框架。此次最高法再次强调“明晰数据合法获取后合理使用的边界”，预示着后续指导性案例或司法解释将对“实质性替代”“合理使用”“公共利益例外”等关键要件作出更精细的表达。
（三）《实施方案（2026—2030 年）》：五年司法治理蓝图
《人民法院知识产权司法保护实施方案（2026—2030 年）》（以下简称《实施方案》）是与新闻发布会同步印发的纲领性文件，明确了“十五五”时期人民法院知识产权司法保护的工作重点、改革举措和工作机制。其核心导向可以用三句话概括：一是加强科技创新保护、促进高效转化运用；二是完善裁判规则、明确权利保护边界；三是加强体制机制建设、提升专业审判能力。
在人工智能与数据领域，《实施方案》作出了几项关键表态：一是要求坚持数据权益保护与数据开发利用并重，依法保护数据资源持有者、加工使用者、产品经营者等各类数据产权主体的合法权益；二是统筹发展与规范，稳妥审理涉人工智能案件，积极探索人工智能生成物权属认定等司法规则，依法准确界定人工智能开发者、经营者、使用者等主体的法律责任；三是对输入词的认定、训练语料版权、人工智能生成物权属认定等具体问题提出了指导性意见。这意味着未来五年内，上述领域的裁判规则将通过个案审理与规范性文件相结合的方式逐步成型。
【实务启示】 对于 AI 企业、平台经营者和数据利用者，2026 年是一个关键窗口期：一方面，司法规则尚在形成过程中，业务模式设计与合规体系构建有较大的政策沟通空间；另一方面，既有指导性案例和《反不正当竞争法》修订已经划定了基本红线，企业若贸然触碰“实质性替代”“破坏技术管理措施”“违反三重授权”等要点，仍将面临严格的民事责任风险。
二、涉 AI 纠纷司法意见的核心议题与前瞻
尽管《关于依法妥善审理涉人工智能纠纷案件的意见》尚未正式出台，但从陶凯元副院长的讲话、《实施方案》的表述，以及最高法此前在专访、案例库中释放的信号可以看出，意见拟涉及的核心议题可归结为五个方面。
（一）训练语料的版权合法性：产业发展与权利保护的平衡
训练数据的版权来源合法性，是全球 AI 产业共同面临的“阿喀琉斯之踵”。2024 年以来，境外以 Anthropic、Meta、OpenAI、谷歌为代表的多家头部 AI 公司均卷入版权诉讼，原告覆盖新闻媒体、图书作者和电影制作巨头。境内的版权纠纷亦逐步进入司法领域。
法官往往难以通过对现行法律的简单“对号入座”作出裁判，但又必须回答人工智能技术迅猛发展带来的“司法之问”，需要在人工智能产业发展和著作权人合法权益保护之间寻求平衡。
从《实施方案》的表述看，法院在审理大模型训练语料使用类案件时，将综合考量使用的必要性、使用范围、是否构成合理使用、是否实质性损害著作权人权益等因素，逐步形成裁判规则。可以预见，未来的司法文件可能会借鉴合理使用的“四要素”分析框架（使用目的与性质、被使用作品性质、使用数量与比例、对作品市场的影响），同时兼顾中国著作权法中“为个人学习、研究或者欣赏”“为介绍、评论某一作品或者说明某一问题”等既有合理使用情形的类推适用。
（二）AI 生成内容的法律属性：独创性判断的精细化
AI 生成内容是否构成作品，是涉 AI 案件最基础也最具争议的问题。从境内典型案例看，裁判思路正在形成——深圳市某计算机系统有限公司诉上海某科技有限公司著作权权属、侵权及不正当竞争纠纷案中，法院认定 Dreamwriter 软件生成的文章具有独创性，构成作品；而 2026 年初上海市黄浦区人民法院审理的全国首例 AI 绘画提示词著作权纠纷案中，法院则明确原告对提示词不享有著作权，驳回原告公司的全部诉讼请求。
两案的分野并非矛盾，而是反映了司法实践的精细化判断：独创性的核心是人的创造性智力投入，而非单纯的工具使用。《实施方案》明确提出，要综合考量自然人输入指令的具体内容、选定和修改的具体过程等因素，判断生成内容是否体现自然人独创性的选择和表达，依法准确认定人工智能生成内容的法律属性。
这一表述对 AI 产品用户具有重要指导意义：仅仅输入简单 prompt 就希望主张生成物著作权，在司法实践中难以获得支持；只有通过多轮指令迭代、反复调整参数、对输出结果进行创造性取舍，才有可能被认定为存在独创性的选择和表达。对 AI 平台运营者而言，产品设计中如何记录用户的创作贡献（如 prompt 链、参数调整日志、编辑痕迹），可能成为未来权利归属争议中的关键证据。
（三）AI 开发者、经营者、使用者的责任分层
AI 侵权责任的主体识别与责任分层，是另一项关键议题。《实施方案》提出“依法准确界定人工智能开发者、经营者、使用者等主体的法律责任”，意味着未来司法将采取“主体差异化责任”思路。
具体而言——开发者（模型提供方）承担较重的数据合规义务和算法安全义务，主要涉及训练数据合法性、算法歧视防范、深度伪造风险控制等；经营者（平台服务方）承担通知—删除义务、用户识别与警示义务、红旗规则下的主动审核义务；使用者承担输入合规义务、输出内容再传播责任，以及特定场景下（如新闻传播、医疗咨询）的谨慎注意义务。
2025 年北京互联网法院审理的”AI 换脸换声”系列案件已经体现了这一分层思路：平台对明显侵权的 AI 换脸视频负有主动审查义务，用户对使用换脸工具制作、上传明星视频承担直接侵权责任，而 AI 工具提供方则因未设置必要的权利人保护机制被认定存在过错。未来意见出台后，这一分层责任体系将更加体系化。
（四）AI 技术秘密与算法知识产权保护
AI 模型参数、训练权重、prompt 工程模板等是否构成商业秘密，是 AI 企业高度关注的问题。发布会上披露，人民法院已妥善审理涉 AI 生成内容、AI 模型参数等前沿问题的民事案件。这表明 AI 模型参数在特定条件下可以纳入商业秘密保护客体，但其构成要件（秘密性、价值性、保密措施）的证明标准，仍需通过案例逐步清晰。
2022 年最高人民法院在大连倍通数据平台管理中心与崔某吉侵害爬虫技术秘密纠纷案（“倍通案”）中，已经确立了爬虫技术信息可以纳入商业秘密保护客体范畴的裁判立场。延展到 AI 领域，核心模型参数、微调数据集、强化学习奖励函数等技术信息，只要满足商业秘密三要件，同样应当获得保护。企业在对外合作（如 API 接口开放、模型微调服务、数据标注外包）时，应通过周密的 NDA 和分级授权机制维护技术秘密边界。
（五）AI 不正当竞争与市场秩序维护
随着 AI 产品竞争加剧，涉 AI 不正当竞争案件已开始浮现。典型的类型包括：一是 AI 爬取他人数据用于模型训练引发的竞争纠纷；二是 AI 冒用他人语音指令、品牌标识引发的混淆误认；三是 AI 生成虚假信息、刷评控评扰乱市场秩序；四是 AI 辅助下的批量恶意诉讼、专利狙击等行为。
北京某网络技术有限公司诉北京某科技有限公司、北京某电子商务有限公司不正当竞争纠纷案中，法院将”xiaodu xiaodu”语音指令纳入反不正当竞争法第六条第四项的保护范围，确立了人机交互语音指令作为商业标识的法律保护路径。类似的，AI 对话界面、产品昵称、特定 prompt 模板等，在满足一定影响的前提下，都可能获得反法项下的保护。
【前瞻观点】 涉 AI 司法意见的出台将是一次“框架性立规”而非“终局性定论”。考虑到 AI 技术的迭代速度远超立法节奏，该意见大概率采取开放式、原则性的规定方式，为地方法院在个案中探索留有弹性。这要求法律从业者既要跟踪最高法的原则表述，更要关注各地法院尤其是北京、上海、广州、杭州互联网法院和知识产权法院的个案裁判，形成对裁判规则的“动态理解”。
三、数据爬取不正当竞争：从指导性案例到新反法的规则演进
数据爬取不正当竞争，是最高法此次明确要依法审理的重点类型。该领域的规则演进，已经历了从个案探索到指导性案例再到新修订《反不正当竞争法》确立专条的三阶段发展。理清这一演进脉络，对企业合规和诉讼策略至关重要。
（一）既有裁判规则的三个发展阶段
第一阶段，是新浪微博诉脉脉、淘宝诉美景、大众点评诉百度等早期代表性案例，确立了反法第二条一般条款下的“竞争关系 + 商业道德 + 实质损害”三要件模式。法院在这一阶段形成了“三重授权原则”（用户授权 + 平台授权 + 用户授权）和“数据产品独立财产权益”的裁判观点。
第二阶段，是 2022 年以来法院逐步强化“实质性替代”要件的审查，典型如饭友 APP 抓取微博数据案、今日头条诉微信数据案，均将被告产品是否实质性替代原告产品作为不正当竞争认定的核心因素。
第三阶段，是 2025 年 8 月 28 日最高人民法院发布的第 47 批指导性案例（第 262—267 号），首次以专题形式对数据权益司法保护作出系统回应。其中第 262 号“某科技公司诉某文化公司不正当竞争纠纷案”是数据爬取领域的标志性案例。
1. 指导性案例 262 号：集合数据爬取的构成要件
该案事实的核心是：某文化公司经营的乙 APP 中有 50392 个短视频与某科技公司经营的甲 APP 一致，且短视频中含有甲 APP 专有的代码。此外，案涉短视频中包含 19079 个注册用户昵称、用户头像（15924 个与甲 APP 相同）、127 处评论内容、顺序、标点符号与甲 APP 相同。经查，约 40% 的短视频具有独创性，构成作品。
法院最终认定某文化公司构成不正当竞争。裁判要点可归纳为：“集合数据”类不正当竞争的构成要件，包括未经许可获取、实质性替代产品或服务、三元利益损害（损害其他经营者、损害消费者、扰乱市场竞争秩序）。这一表述与 2017 年北京知识产权法院在饭友 APP 案中的观点一脉相承，也与学理上的“破坏性利用”标准具有高度契合性。
2. 指导性案例 263 号：关联账号服务的正当性边界
该案则从相反方向提供了指引——某网络信息技术公司通过开通关联账号服务，经用户授权后将其在关联网络平台获取的数据转移至另一平台，法院认定未扰乱市场竞争秩序，不构成不正当竞争。
这一案例对平台生态系统的构建意义重大：经用户明确授权、仅限用户本人使用范围、不存在实质性替代的数据迁移行为，属于合法合规的互联互通实践。对“数字遗产”“账号搬家”“跨平台内容管理”等功能的合规设计，具有直接参考价值。
（二）新《反不正当竞争法》第十三条第 3 款：立法的选择
2025 年 6 月 27 日修订通过、2025 年 10 月 15 日起施行的新《反不正当竞争法》第十三条第 3 款对数据权益保护作出专门规定。这一条款的立法路径选择，对实务影响深远。
从上表可见，新《反法》第十三条第 3 款采取了以“破坏技术管理措施”为核心要件的立法思路，未将“实质性替代”要件纳入专条。这引出了一个重要实务争议：在新反法施行后，是否仍需以实质性替代作为数据爬取不正当竞争的认定要件？
对这一问题，学界有不同观点。一种意见认为，实质性替代要件已通过指导性案例予以确立，即使未纳入立法文本，在司法实践中仍应继续适用；另一种意见则主张，立法机关既然未采纳这一要件，司法机关应尊重立法选择，将重点转向技术管理措施和行为方式的审查。道可特网络安全和数据保护法律服务团队更倾向于综合适用——即将实质性替代作为损害程度的重要评价因素，而非独立构成要件。
从政策导向看，最高法此次明确“明晰数据合法获取后合理使用的边界”，恰恰是在呼应这一争议。可以预期，未来的司法文件或指导性案例，将对公开数据、半公开数据、非公开数据的利用边界分别做出细化规定，在 AI 训练、学术研究、新闻报道等特定场景下可能适用不同的审查标准。
（三）AI 训练数据爬取的特殊考量
AI 训练数据爬取与传统数据爬取在竞争关系、利益格局、社会价值上均存在显著差异。从竞争关系看，AI 训练者与被爬取平台可能不构成直接竞争（从事的是不同市场的业务）；从利益格局看，AI 训练对数据的使用通常是“衍生性利用”而非“原生性利用”，其输出结果并不直接复制原数据；从社会价值看，AI 发展是国家战略，对训练数据适度宽容符合公共利益。
但另一方面，AI 训练对被爬取平台的激励也可能产生负面影响——如果平台付出成本维护的数据可以被 AI 公司免费爬取用于模型训练，再以 AI 产品形式与原平台形成差异化竞争，平台投资的积极性将受到削弱。这也是境外 Thomson Reuters v. ROSS Intelligence 案中原告的核心主张。
可以预见，未来最高法在 AI 数据爬取案件中的裁判思路，可能借鉴以下几个维度：
【合规建议】 AI 企业在构建训练数据集时，应尽可能采取三层安全措施：一是优先使用公开数据集、授权数据和自有数据，避免系统性爬取商业数据；二是尊重 robots 协议与反爬虫机制，不破坏技术管理措施；三是对训练数据的来源、授权、使用方式建立完整的合规档案（data provenance），以便在争议中证明使用的合理性。对平台方而言，除了强化 robots 协议与反爬虫技术，还应及时更新用户协议中的数据使用条款，明确禁止 AI 训练爬取，并保留追诉权利。
四、典型案例矩阵：既有司法规则的九个支点
为便于读者形成系统认知，本部分将既有涉 AI 与数据爬取案例分类整理，提炼其规则支点，作为未来意见与指导性案例出台前的实务参照。
以上九个规则支点，构成了当下涉 AI 与数据司法实践的基本面貌。未来意见出台后，这些规则将从碎片化走向体系化，从探索性表达上升为规范性表达。
五、实务启示：AI 产业与数据经济参与者的合规重点
基于上述分析，道可特网络安全和数据保护法律服务团队从六类市场主体的角度，分别提出合规重点与策略建议。
（一）AI 大模型开发者
作为产业链的源头，开发者面临最严格的合规要求。建议从以下维度建立全生命周期合规体系：
1. 训练数据治理。建立数据来源清单、授权记录、合规审查日志；对爬取自公开网络的数据进行三重过滤（robots 协议合规、个人信息剥离、版权风险筛查）；对第三方数据集的来源合法性进行充分尽职调查。
2. 模型输出合规。针对模型可能输出侵权内容的风险，部署输出内容过滤机制；对涉及真人肖像、声音、商标的输出设置必要的权利人验证或标识机制；建立投诉—删除的快速响应渠道。
3. 技术秘密保护。对核心参数、训练权重、奖励函数等采取分级授权、日志审计、分布式存储等技术保密措施；在与合作方签署的协议中设置严格的保密条款和违约责任。
（二）AI 应用平台与服务提供者
应用平台处于用户界面位置，需同时承担数据处理者与内容服务提供者的双重合规义务：
1. 用户协议与服务条款。明确 AI 生成内容的版权归属规则（平台、用户、共有）；告知用户使用 AI 工具的风险和注意事项；取得用户必要的授权（如训练授权、改进授权、公开授权）。
2. 通知—删除机制。对用户投诉的侵权内容建立快速响应通道，明确通知的形式要求与处理时限；对明显侵权内容（深度伪造、换脸换声等）建立主动审查义务。
3. 反不正当竞争合规。避免通过 AI 辅助手段实施刷评控评、虚假宣传、混淆误认等行为；尊重他人具有一定影响的商业标识（含语音指令、虚拟形象、特定 prompt 模板）。
（三）数据平台经营者
平台经营者是数据集合的“权益主体”，应重点做好防御性准备：
1. 技术管理措施。部署有效的 robots 协议、反爬虫机制、访问频率控制、数据加密与水印；定期评估和升级技术防护措施，避免因防护措施被认定为不充分而影响权益主张。
2. 用户协议更新。明确禁止未经授权的数据爬取、AI 训练使用、商业化替代使用；保留权利人追诉权，明确违约责任和数据损害赔偿条款。
3. 证据固定机制。对爬虫攻击、数据异常访问、镜像网站建立监测与证据固定机制；委托第三方公证或区块链存证，为诉讼维权奠定证据基础。
（四）AI 产品用户与内容创作者
AI 工具的商业用户，在享受工具便利的同时也要承担合规责任：
1. 独创性贡献留痕。对基于 AI 工具的创作，保留完整的 prompt 记录、迭代过程、编辑痕迹、选择决策日志；必要时留存创作时间戳，为权利归属争议做好证据准备。
2. 侵权风险识别。对 AI 生成内容中可能涉及的他人肖像、声音、商标、版权元素进行风险筛查；避免将明显涉嫌侵权的 AI 生成内容直接商用或公开发布。
3. 合理使用声明。在使用 AI 工具进行商业创作时，结合平台要求和行业惯例进行必要的 AI 辅助声明，避免构成虚假宣传。
（五）企业法务与合规团队
企业法务应将 AI 与数据合规纳入年度合规重点，可从以下几个方面入手：
1. 合规体系升级。将 AI 使用合规、数据治理合规纳入企业合规手册；对重点岗位（如研发、市场、法务）开展专项培训；建立 AI 使用审批机制和数据合规审查机制。
2. 供应链合规审查。对外购 AI 工具、数据服务、算法模型进行供应商合规审查；在合同中设置数据来源合法性、算法合规性、侵权损害赔偿等关键条款。
3. 应急响应机制。建立涉 AI 争议和数据纠纷的应急响应流程，包括初步评估、证据保全、外部律师介入、公共关系处理等环节；定期开展模拟演练。
（六）诉讼参与方的策略调整
对于已经涉入或可能涉入相关诉讼的当事人，结合最新司法动向，诉讼策略应作如下调整：
原告方应重点准备：（1）权益基础的证明材料，包括数据集合的独立经营性利益、技术管理措施的有效性、用户授权链条的完整性；（2）侵权行为的取证材料，包括爬取技术的分析报告、侵权产品的相似度比对、实质性替代的市场调查；（3）损失赔偿的计算依据，包括自身投入成本、被告获利情况、市场份额变化等。
被告方可重点抗辩的维度：（1）数据来源的公开性与使用的必要性；（2）未破坏技术管理措施的事实证明；（3）使用方式不构成实质性替代的论证；（4）合理使用或公共利益例外的主张；（5）原告权益基础的瑕疵（如用户授权不足、技术管理措施不充分）。
在新法实施和意见起草的过渡期，当事人还应特别关注法律适用的选择问题。对于新反法施行前发生的行为，应坚持从旧兼从轻原则；对于持续性侵权行为横跨新反法施行前后的，应分段适用法律；对于参考指导性案例的主张，应注意指导性案例的裁判要点与案件事实的契合度。
结语：司法治理的“中国方案”与 AI 产业的法治化未来
纵观最高人民法院此次释放的司法信号，可以清晰地看到一条贯穿始终的治理逻辑——在数据与 AI 时代，司法不再是被动应对技术变革的“滞后者”，而是主动参与规则塑造的“积极构建者”。陶凯元副院长“人工智能朝着有益、安全、公平的方向健康有序发展”的表态，揭示了司法在技术治理中的三重使命：一是保障技术向善的价值底线，二是维护市场公平的竞争秩序，三是平衡多元利益的发展需求。
这种治理思路体现了司法的“中国方案”特色。与美国侧重个案判例、欧盟倚重立法规范的路径不同，中国司法在 AI 与数据领域采取了“立法—司法解释—指导性案例—个案裁判”四位一体的立体化规则供给模式。这一模式的优势在于——能够在立法尚未成熟时通过司法文件和指导性案例弥补规则空白，又可以根据技术演进和产业实践快速调整裁判思路，为企业提供相对明确但不僵化的合规指引。
站在 2026 年的时点回望，中国 AI 与数据司法治理已经走过了从“工具中立论”到“结果审查论”、从“单一竞争关系”到“三元利益均衡”、从“碎片化保护”到“系统化规则”的演进历程。而展望未来五年，随着涉 AI 意见的出台、数据司法解释的完善、更多指导性案例的发布，这一治理体系将进一步成熟。对所有 AI 产业与数据经济的参与者而言，这既是挑战——需要不断更新合规认知、调整业务模式；更是机遇——明确的规则边界意味着稳定的预期和可持续的发展空间。
法治的价值，正在于它能够以规则的稳定性托举创新的不确定性。当人工智能的浪潮汹涌澎湃，唯有法治能够为这一技术革命提供“方向盘”和“安全带”。我们有理由相信，在最高人民法院的持续努力下，中国 AI 与数据领域的司法治理体系将为全球数字法治贡献独特的智慧。
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