「研循·探域」四月知产特辑①·算法责任｜人工智能应用中的法律风险规制与律师实务路径探析

“研循·探域”系列专业文章是京师律所内部专业内容体系化建设的重要探索，依托12个专业委员会轮值机制，以每月一专委、聚焦一主题的方式，通过专业文章及整合电子刊的形式，持续产出兼具理论厚度与实务价值的专业成果。

四月由知识产权专业委员会轮值，推出知识产权特辑，旨在沉淀所内知识资产，强化专业品牌辨识度，以精准、深度的内容实现专业价值的有效传递。本期文章由京师律所（全国）知产委副主任、专利法律事务部主任高晓丽撰写，聚焦人工智能应用中的法律风险规制与律师实务路径探析。

高晓丽

执业律师、执业专利代理师；京师律所（全国）知识产权专业委员会副主任、京师律所(全国)商事仲裁专业委员会理事、北京市京师律师事务所专利法律事务部主任、广州互联网法院调解员、中国中小企业协会调解中心调解员、2025 年度被京师律师事务所评为优秀律师

教育经历：

双学士（测控技术与仪器专业、法律专业）

中国政法大学知识产权硕士

自执业以来，办理过多起重大民商事、刑事案件。部分典型案例包括：某某被告人涉嫌假冒专利罪在一审判有罪的情况下，代理二审阶段发回重审，最终无罪案；某某诉大庆某公司发明专利侵权纠纷，在大庆某公司一审被判侵权的情况下，代理二审阶段，在二审阶段实现了改判不侵权；代理北京某公司诉其前员工及湖南某公司侵犯商业秘密及不正当竞争纠纷案件，得到法院全额支持诉讼请求；陈某与周先生及山东某化工公司涉及 3000 万元标的侵害商业秘密案，代理被告周先生，一二审取得了全面的胜诉；代理一个历经6年被不同代理机构提了 20 多次无效请求掉的专利无效案，成功全部无效，终结了这个专利涉及的几十个民事案件。

（点击跳转，阅读电子刊）

摘要

人工智能技术的快速迭代与全域应用，催生了大量新型法律纠纷，其技术架构的 “黑箱性”、应用场景的泛在性、主体关系的多元性，对现有法律体系、司法裁判规则及律师实务操作均提出严峻挑战。本文以中国司法实践中 1332 件人工智能涉诉典型案例为基础，系统剖析人工智能应用中著作权、人格权、算法歧视与平台责任三大核心法律风险的生成逻辑与规制要点，提炼司法实践中 “技术中立、鼓励创新、防控风险”的裁判原则与核心规则。结合人工智能产业全生命周期特点，构建律师代理此类案件的“技术 - 法律” 复合型实务策略体系，同时为企业设计“研发 - 运营 - 治理” 三位一体的合规治理框架，最终从法律适用、司法实践、律师服务、企业合规四个维度提出系统性应对方案，为人工智能时代法律风险规制与律师实务开展提供专业指引，助力人工智能产业健康有序发展。

关键词：人工智能；法律风险规制；律师实务；裁判逻辑；企业合规

一、人工智能应用的法律风险图景与规制基础

1.1 人工智能应用的法律风险生成背景

人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力，已深度渗透至平台经济、内容产业、智能制造、金融服务、公共医疗等社会经济各领域，成为国家战略发展的重要支撑。但技术的指数级演进与法律制度的相对稳定性形成结构性张力，人工智能特有的 “三重复杂性”—— 技术架构的黑箱特性导致算法决策过程难以追溯解释、应用场景的全域覆盖使得风险传播范围无边界、产业链条的多主体参与形成复杂权利义务网络，催生了一系列前所未见的新型法律纠纷，也使得传统法律体系面临事实查明、规则适用、责任分配的三重适应性困境。

从司法实践来看，2018 年以来人工智能涉诉案件呈现 “萌芽 - 爆发 - 深化”三阶段增长特征，2023 年案件量较 2020 年增长 8.2 倍，2024 年至今案件复杂性与技术前沿性显著提升，生成式人工智能（AIGC）引发的著作权、人格权纠纷集中爆发。案件地域分布与数字经济发展水平高度相关，北京、广东、上海、浙江四地受理案件占比达 66.83%，且超过 60% 的知识产权及互联网相关 AI 案件由专业互联网法院、知识产权法院审理，中级及以上法院一审案件占比超 45%，凸显此类案件的专业性与复杂性。

1.2 人工智能法律风险的核心类型与规制价值

基于对 1332 件典型案例的实证分析，当前人工智能应用中的法律风险已形成三大核心类型，且各类型均呈现出技术与法律交织的鲜明特征：一是 AI 生成内容的著作权风险，围绕客体适格性、权利归属、侵权边界及平台责任展开，涉及 AIGC 文生图、模型训练、虚拟数字人等多个技术场景；二是人格权侵权风险，以 AI 换脸、声音克隆、虚拟形象商业化使用为主要表现形式，侵犯自然人肖像权、姓名权、声音权、隐私权及一般人格权；三是算法歧视与平台责任风险，算法黑箱导致的交易不平等、平台对 AI 生成内容的审核义务与责任界定成为争议焦点。

对人工智能应用进行法律风险规制，并非阻碍技术创新，而是通过划定法律边界实现 “创新与保护” 的平衡。其核心价值在于，一方面通过司法裁判与规则适用，保护自然人、法人的合法民事权益，维护市场竞争秩序与社会公共利益；另一方面通过明确的法律规则与合规要求，为人工智能产业发展提供稳定的法治预期，推动技术向 “为民、向善” 方向发展。同时，风险规制的过程也是法律体系自身适应数字时代发展的过程，通过对现有法律的创造性解释与续造，填补技术发展带来的法律空白，构建适配人工智能时代的法律规则体系。

1.3 人工智能法律风险规制的司法基本原则

司法实践中，法院已形成了三大核心裁判原则，成为人工智能法律风险规制的基础遵循，也是律师处理此类案件的核心指引：

1.技术中立与工具定性原则：法院在所有案件中均明确将人工智能定位为工具或产品，否定其法律主体资格，将法律责任锚定于背后的自然人、法人或非法人组织，这一原则为责任分配划定了基本框架。

2.鼓励创新与风险防控平衡原则：对低风险、创新性人工智能应用给予司法包容，对触及人格尊严、生命安全、公共利益等高危领域的应用则施以严格规制，在促进产业发展与保护合法权益之间寻求精准平衡。

3.个案探索与类案指导协同原则：北京互联网法院、上海知识产权法院等专业法院先行先试，通过典型个案确立裁判规则，最高人民法院以指导性案例、典型案例发布的方式进行全国统一，形成了 “基层探索 - 顶层统合” 的良性裁判机制。

二、人工智能应用中三大核心法律风险的生成与规制要点

2.1 AI 生成内容的著作权风险：从独创性认定到侵权边界划

AI 生成内容的著作权风险是人工智能应用中最具代表性的法律风险，随着生成式人工智能技术的普及，该类风险已从单纯的文字、图片生成延伸至模型训练、虚拟数字人、图生图等多个场景，核心争议集中于客体适格性、权利归属、侵权认定三个维度，司法实践已形成明确的规制规则，成为律师处理此类案件的关键依据。

在客体适格性认定上，司法实践突破了“唯人类直接创作”的传统观念，转向以“人类创造性投入”为核心的审查标准。在北京互联网法院审理的（2023）京 0491 民初 11279 号李某某诉刘某某侵害作品署名权和信息网络传播权纠纷案中，法院明确，只要 AI 生成内容的外在表现符合作品形态，且生成过程体现了自然人的个性化选择、安排与智力投入（如构思、提示词设计、参数调整、结果选定），即可认定为作品并受著作权法保护。该案中，李某某通过选取模型、输入提示词与反向提示词、设置生成参数等操作生成图片，其智力投入与个性化表达使涉案图片构成美术作品，这一裁判规则为 AI 生成内容的客体适格性认定确立了全国性标准。

在权利归属上，人工智能本身不能成为著作权法意义上的作者是司法共识，权利归属于对生成内容的 “独创性” 作出直接且实质性智力贡献的法律主体。具体而言，若为普通用户通过个性化操作生成内容，权利归属于用户（如上述李某某案）；若为企业设计整体生成流程、体现法人意志开发的 AI 系统生成内容，权利归属于企业（如（2019）粤 0305 民初 14010 号腾讯诉盈讯科技案）；而对于虚拟数字人形象，若其外在表现体现了制作团队的独特美学选择和判断，具备独创性要求，可认定为美术作品，著作权归属于制作主体（如某甲科技与某乙科技诉孙某某著作权权属纠纷案）。

在侵权认定上，司法坚持“实质性相似”核心标准，严厉打击以 AI 为工具的盗版与抄袭行为，技术形式的创新不改变侵权本质。在（2025）京 0112 刑初 558 号福州市某品电子商务有限公司等侵犯著作权案中，法院认定，利用 AI “图生图” 技术导入他人美术作品，仅进行简单参数设置和图片选择，生成与原作实质性相同的图片，且未进行后续创造性优化，该图片属于侵权复制品，相关行为构成侵犯著作权罪；在上海金山区人民法院审理的 AI 大模型著作权侵权案中，被告将他人动漫角色形象作为训练素材生成 LoRA 模型，导致用户可生成与原作实质性相似的图片，法院认定其侵犯了原告的复制权与信息网络传播权。上述案例明确，无论是 AI 生成内容还是利用 AI 进行模型训练，只要其目的和结果是高度还原或替代原作，且过程缺乏自身创造性劳动，即构成著作权侵权。

2.2 人工智能应用中的人格权侵权风险：从传统权利保护到数字人格延伸

人工智能技术的发展使得人格要素的数字化利用成为常态，也导致人格权侵权风险呈现出技术化、规模化、隐蔽化的新特征，传统的人格权保护框架已无法完全覆盖数字时代的人格利益，司法实践通过动态解释人格权内涵，将保护范围延伸至数字人格领域，形成了以 “可识别性” 为核心、以 “知情同意” 为基础的规制规则。

当前人工智能应用中的人格权侵权风险主要集中于四大场景，且各场景均有明确的司法裁判指引：一是 AI 换脸技术的滥用，如（2023）浙 0192 民初 4563 号浙江省杭州市萧山区人民检察院诉虞某龙个人信息保护民事公益诉讼案中，被告利用 AI 换脸技术将他人人脸信息与淫秽视频主体替换，伪造并传播淫秽视频，法院认定其侵害了众多不特定主体的个人信息权益，损害社会公共利益，支持公益诉讼，明确人脸信息作为敏感个人信息，处理时需获得单独同意；二是虚拟形象的商业化使用，如（2021）京 04 民终 777 号何某诉上海自某人工智能科技有限公司网络侵权责任纠纷案中，被告允许用户以公众人物何某的姓名、肖像设置 AI 陪伴者，并进行商业化运营，法院认定其不仅侵犯了何某的姓名权、肖像权，还因对其整体人格形象的不当利用侵犯了一般人格权，明确自然人的人格权及于其虚拟形象；三是 AI 声音克隆的侵权，如（2023）京 0491 民初 12142 号殷某某诉某智能科技公司等人格权侵权纠纷案中，法院首次明确，AI 生成的声音只要具有 “可识别性”，即能使一般社会公众根据音色、语调、发音风格关联到特定自然人，即受声音权保护，未经许可的克隆与使用构成侵权，该案也成为民法典颁布五周年典型案例；四是 AI 对肖像的恶搞与丑化，如北京互联网法院审理的程某诉孙某网络侵权责任纠纷案中，被告利用 AI 软件将原告肖像生成为衣着暴露、身体畸形的图片并传播，法院认定其构成对原告肖像权、名誉权及一般人格权的侵害，明确普通用户使用生成式 AI 的行为边界。

此类案件的核心规制要点在于：一是坚持 “可识别性” 认定标准，无论是肖像、声音还是虚拟形象，只要能够识别出特定自然人，即属于人格权保护范围；二是强化 “知情同意” 原则，对于人脸、声音等敏感个人信息的数字化处理，必须获得权利人的明确同意，未经同意的处理行为一律构成侵权；三是扩大一般人格权的保护范围，对于人工智能应用中对自然人整体人格形象的不当利用，无法被具体人格权涵盖的，通过一般人格权进行保护，弥补法律漏洞；四是明确多主体责任，对于平台、商家、技术提供者等参与主体，根据其过错程度与行为关联性认定侵权责任，如北京互联网法院审理的李某某诉某文化传媒有限公司网络侵权责任纠纷案中，法院认定商家委托主播使用 AI 合成名人声音带货，未尽到审核义务，需与主播承担连带责任。

2.3 算法歧视与平台责任风险：从算法透明到平台义务界定

算法是人工智能的核心，而算法的 “黑箱性” 导致算法歧视、算法不公等风险日益凸显，同时，人工智能平台作为技术服务提供者，其对 AI 生成内容的审核义务与责任界定成为司法实践的难点。司法实践通过穿透技术面纱审查算法结果、结合技术发展阶段评判算法合理性、根据平台控制能力界定平台义务的方式，构建了算法歧视与平台责任的规制体系，为该类风险的防范与解决提供了明确规则。

在算法歧视的规制上，法院坚持“技术发展阶段与平台性质相匹配”的评判标准，避免因技术偏差而过度归责，同时坚决禁止人为设定的算法不公。在（2020）浙 0192 民初 2295 号赵某某诉浙江淘宝网络有限公司网络服务合同纠纷案中，法院明确，评判电子商务平台是否存在算法歧视，需结合 “弱人工智能” 的技术发展阶段，考虑人工智能在语义分析理解方面的局限性，同时区分电子商务平台检索服务与搜索引擎检索服务的精准度要求，平台只要设置了弥补算法软肋的措施，即不宜认定为算法歧视。该案的裁判规则为算法歧视的司法审查确立了基本思路：算法歧视的认定需兼顾技术现实与平台义务，既不能以技术局限性为由纵容人为的算法不公，也不能以完美的法律标准苛责技术发展的客观不足。

在平台责任的界定上，司法实践将人工智能平台认定为“新型网络服务提供者”，其责任认定需平衡 “技术创新” 与 “权利保护”，既不要求其对海量用户输入进行不切实际的事前审查，也要求其建立与技术水平相适应的治理机制。在浙江省杭州市中级人民法院审理的触手 AI 平台责任案中，法院明确，生成式人工智能服务提供者的过错认定包括输入端和输出端两个维度：输入端无需对每一份用户输入数据进行逐一审查，但需在用户协议中明确知识产权保护要求；输出端需采取人工审核、技术过滤等措施，设置便捷的投诉举报通道，对已知侵权内容及时处置。该案中，触手 AI 平台因履行了上述义务，法院未认定其构成不正当竞争。而在北京互联网法院唐某某诉某科技有限公司网络服务合同纠纷案中，法院认定，平台利用算法工具检测 AI 生成内容并作出处罚，但未对算法决策依据和结果进行合理解释说明，且人工复核标准缺乏科学依据，构成违约责任，明确了平台利用算法进行自动化决策时的“说明义务”。

此类案件的核心规制要点在于：一是算法透明与算法解释义务，平台利用算法进行自动化决策，尤其是作出对用户不利的决策时，需对算法决策的依据和结果进行合理说明，破解算法黑箱；二是平台义务与控制能力相匹配，根据平台的技术能力、管理权限确定其审核义务，避免 “过度责任” 阻碍技术创新，同时防止 “责任缺失” 纵容侵权行为；三是事前预防与事后处置相结合，平台需建立事前的用户协议规范、技术过滤机制，以及事后的投诉举报、侵权处置机制，形成全流程的风险防控体系。

三、人工智能法律风险应对中的律师实务路径构建

人工智能涉诉案件的 “技术 - 法律” 双重属性，对律师的专业能力提出了全新要求，传统的纯法律实务模式已无法适应此类案件的处理需求。作为专业律师，需构建“技术理解 - 法律适用 - 实务操作”三位一体的复合型实务策略体系，从案件评估、证据收集、庭审辩论到非诉合规，全流程融入技术思维，实现 “技术问题法律化、法律问题技术化” 的转化，精准应对人工智能法律风险。

3.1 案件评估与诉前策略：双重尽调与证据固定

诉前阶段是人工智能案件处理的关键，律师需完成技术事实与法律关系的双重尽调，并通过合法手段固定电子证据，为后续诉讼或非诉解决奠定基础。

1.技术事实尽调：律师需协同人工智能技术专家，梳理案件涉及的技术流程、系统模式、算法逻辑等核心技术事实，明确技术环节中的法律风险点。例如，处理 AI 生成内容著作权案件时，需厘清生成过程中的智力投入主体、提示词设计、参数调整、结果选定等关键环节；处理算法歧视案件时，需梳理算法的设计逻辑、数据输入、决策输出等技术细节。技术事实尽调的核心是将技术流程转化为法律事实，为法律关系界定提供依据。

2.法律关系尽调：在技术事实尽调的基础上，精准界定案件的法律关系与争议焦点，区分著作权、人格权、合同纠纷、不正当竞争等不同案由，结合司法实践中的裁判规则，评估案件的胜诉概率、判赔额度、诉讼成本。例如，处理 AI 人格权侵权案件时，需明确侵权主体、过错程度、损害后果，区分平台、技术提供者、实际使用者的责任比例；处理平台责任案件时，需根据平台的法律定位（新型网络服务提供者）与义务履行情况，评估其责任承担范围。

3.早期证据固定：人工智能案件的证据多为电子证据，具有易篡改、易灭失的特点，律师需指导当事人及时通过公证、可信时间戳、区块链存证等方式固定证据，构建完整的证据链。例如，对于 AI 生成内容的创作过程，需固定提示词输入记录、参数设置界面、生成结果预览记录；对于算法歧视的证据，需固定算法决策的输出结果、平台的服务协议、相关交易记录；对于人格权侵权的证据，需固定侵权内容的传播页面、点击量、转发量等。证据固定的核心是确保电子证据的真实性、合法性、关联性，避免因证据瑕疵导致败诉。

3.2 诉讼过程中的核心实务策略：专家辅助与证据攻防

人工智能案件的庭审辩论，本质是 “技术问题的法律辩论”，律师需善用专家辅助人制度，破解技术事实查明难题，同时灵活运用证据规则，实现对算法黑箱的证据攻防，将技术争议转化为法律争议。

1.专家辅助人的战略运用：技术事实查明是人工智能案件审理的难点，律师需选任兼具人工智能技术背景与法庭表达能力的专家辅助人，参与案件的全部诉讼过程。在举证阶段，专家辅助人需对技术事实进行专业说明，将复杂的技术原理转化为法官可理解的通俗表述；在质证阶段，专家辅助人需对对方的技术证据进行专业质证，指出其技术漏洞与逻辑矛盾；在辩论阶段，专家辅助人需结合技术事实，论证案件的法律构成要件。例如，在 AI 生成内容著作权案件中，专家辅助人可对生成过程的智力投入程度进行专业评估；在算法歧视案件中，专家辅助人可对算法的设计逻辑与决策合理性进行专业分析。律师需与专家辅助人密切配合，确保专家意见直指案件的法律争议焦点，为法官的事实认定提供专业依据。

2.算法黑箱的证据攻防：算法黑箱是人工智能案件证据收集的最大障碍，律师需灵活运用证据出示令制度，要求对方当事人提供算法设计文档、算法日志、训练数据等核心证据。根据《民事诉讼法》及相关司法解释，对于一方当事人持有而拒不提供的证据，法院可推定对方当事人的主张成立。在处理算法歧视、平台责任案件时，律师可向法院申请证据出示令，要求平台提供算法的备案信息、决策逻辑、审核机制等证据，若平台无正当理由拒不提供，可推定其存在算法歧视或未尽到审核义务。同时，律师需强化对电子证据的 “三性” 论证，利用技术手段（如区块链存证、电子数据鉴定）证明电子证据未经篡改，确保证据的证明力。

3.庭审辩论的 “技术 - 法律” 转化：庭审辩论中，律师需避免陷入纯技术的争论，核心在于将技术争议转化为法律争议，围绕法律构成要件展开辩论。例如，在 AI 生成内容著作权案件中，将 “提示词设计、参数调整” 转化为 “独创性智力投入” 的法律论证；在人格权侵权案件中，将 “AI 声音克隆、虚拟形象使用” 转化为 “可识别性、未经同意、商业化利用” 的法律论证；在平台责任案件中，将 “平台的技术审核机制” 转化为 “注意义务履行情况” 的法律论证。同时，律师需善于进行 “利益衡量” 的宏观陈述，结合 “鼓励创新与保护权益平衡” 的司法原则，向法官阐述案件的裁判导向，争取有利的裁判结果。

3.3 非诉实务路径：企业合规体系构建与风险防控

人工智能法律风险的应对，不仅包括诉讼代理，更包括非诉层面的企业合规体系构建，这是律师为企业提供法律服务的核心方向，也是防范人工智能法律风险的根本举措。律师需结合人工智能产业 “研发 - 运营 - 治理” 的全生命周期特点，为企业设计 “三位一体” 的合规治理框架，将法律风险规制融入企业的日常经营管理。

1.研发阶段的合规嵌入：研发阶段是人工智能法律风险防控的源头，律师需协助企业建立算法影响评估制度，贯彻 “安全与隐私 by Design” 原则。具体而言，律师需指导企业在算法设计、模型训练、数据收集等环节进行合规审查：一是训练数据的合规性审查，确保数据收集获得合法授权，不侵犯他人的著作权、人格权、商业秘密；二是算法设计的公平性审查，避免算法中植入歧视性条款，确保算法决策的公平、透明；三是知识产权保护审查，明确 AI 生成内容的权利归属，建立相应的知识产权管理制度。同时，律师需协助企业制定开发文档标准化管理制度，对算法设计、模型训练、数据处理等环节的文档进行留存，为后续的法律纠纷解决提供证据。

2.运营阶段的合规管控：运营阶段是人工智能法律风险的高发阶段，律师需协助企业建立动态监控与合规审计机制，确保 AI 应用的合规性。具体而言，一是协助企业建立 AI 生成内容的审核机制，结合司法实践中的 “实质性相似” 标准，设置技术过滤与人工审核双重关卡，防止侵权内容的传播；二是协助企业完善用户协议与隐私政策，明确用户使用 AI 服务的权利义务，获得用户对个人信息处理的明确同意；三是协助企业建立投诉举报与侵权处置机制，设置便捷的投诉通道，对收到的侵权投诉及时进行核查与处置，履行平台的注意义务。同时，律师需定期为企业开展合规审计，及时发现并整改运营中的法律风险点。

3.治理阶段的合规保障：治理阶段是人工智能法律风险防控的顶层设计，律师需协助企业构建完善的合规治理架构，培育负责任的创新文化。具体而言，一是协助企业在董事会下设 “人工智能伦理与合规委员会”，任命首席人工智能伦理官，将人工智能合规纳入企业的战略管理；二是为企业制定人工智能合规管理制度，明确各部门的合规职责，建立合规考核与责任追究机制；三是为企业提供常态化的合规培训，提升企业员工的人工智能法律风险意识，确保合规制度的落地执行。同时，律师需密切关注人工智能相关法律法规与监管政策的更新，及时为企业提供合规指引，确保企业的 AI 应用始终符合法律与监管要求。

3.4 律师专业能力的自我革新：技术与法律的深度融合

人工智能法律风险的应对，要求律师实现从 “纯法律专业人士” 到“技术 - 法律复合型专业人士”的转变，持续进行专业能力的自我革新，构建跨学科的知识体系与协作网络。

1.夯实人工智能技术基础知识：律师需系统学习人工智能的基本概念、技术原理、应用场景，包括生成式人工智能、大模型、LoRA 模型、AI 换脸、声音克隆、算法设计等核心技术，理解技术环节中的法律风险点。无需成为技术专家，但需具备基本的技术理解能力，能够与技术专家进行有效沟通，将技术问题转化为法律问题。

2.构建跨学科协作网络：律师需与人工智能技术专家、数据科学家、司法鉴定人员等建立稳定的协作网络，形成 “律师 + 技术专家” 的服务团队，为客户提供全流程的技术 - 法律复合型服务。在处理复杂的人工智能案件时，技术专家可提供专业的技术支持，司法鉴定人员可对电子证据、算法逻辑进行专业鉴定，提升法律服务的专业性与权威性。

3.善用法律科技工具：律师需熟练运用法律科技工具，提升人工智能案件的处理效率。例如，利用案例数据库（如北大法宝、Alpha）梳理司法实践中的裁判规则，为案件处理提供参考；利用区块链存证、电子证据鉴定工具，固定与审核电子证据；利用法律检索工具，及时掌握人工智能相关法律法规与监管政策的更新。

4.持续关注司法实践与监管动态：人工智能领域的法律法规与司法裁判规则处于快速更新中，律师需持续关注最高人民法院发布的典型案例、监管部门出台的规章政策，及时总结裁判规则与监管要求，为客户提供最新的法律指引。例如，关注《人工智能法》的立法进程、生成式人工智能服务的监管要求、算法备案的具体规定等，确保法律服务的时效性与准确性。

四、人工智能法律风险规制的体系化完善建议

人工智能应用中的法律风险规制，是一项系统工程，需要法律体系、司法实践、律师服务、企业合规的协同发力，从立法、司法、执法、法律服务四个维度构建体系化的风险规制框架，实现 “发展与治理并重、安全与创新协同” 的目标。

4.1 立法层面：加快专项立法与法律修订，完善规则体系

当前人工智能相关的法律规范多为部门规章、规范性文件，缺乏高位阶的专项立法，现有法律体系也存在与技术发展不适应的问题，需加快立法进程，构建“专项立法 + 法律修订”的双轨制规则体系。一是加快《人工智能法》的制定，确立人工智能发展与治理的基本原则，建立基于风险的分级分类监管制度，明确人工智能各参与主体的权利义务，填补专项立法的空白；二是系统性修订现有法律，在《民法典》中增设人工智能侵权专章，明确人工智能侵权的责任分配规则；在《著作权法》中明确 AI 生成内容的邻接权，细化权利归属与侵权认定标准；在《产品质量法》中明确软件与网络安全属于产品安全的内涵，扩大产品责任的适用范围；在《刑法》中增补人工智能相关的罪名，加大对利用人工智能实施犯罪行为的惩处力度。

4.2 司法层面：强化司法专业化建设，统一裁判尺度

人工智能案件的专业性与复杂性，要求司法机关进一步强化专业化建设，构建“专业法院 + 技术查明机制”的审判体系。一是完善人工智能案件的管辖机制，在北京、上海、广州等数字经济发达地区的互联网法院、知识产权法院设立人工智能专门法庭，集中审理人工智能相关案件，提升审判的专业性；二是健全技术事实查明机制，完善专家辅助人、技术调查官、司法鉴定制度，充分发挥技术专家在案件审理中的作用，破解技术事实查明难题；三是加强类案指导，最高人民法院及时发布人工智能相关的指导性案例与典型案例，统一全国法院的裁判尺度，避免同案不同判，为律师处理此类案件提供明确的裁判指引。

4.3 执法层面：实施基于风险的分类监管，创新监管模式

行政监管是人工智能法律风险规制的重要环节，需结合人工智能技术的发展特点，实施“基于风险的分类监管”，创新监管模式。一是明确人工智能的风险分级标准，将 AI 应用分为禁止类、高风险类、有限风险类和低风险类，实施差异化的监管要求，对高风险类 AI 应用（如医疗、金融、自动驾驶）实行严格的备案审批制度，对低风险类 AI 应用实行包容审慎监管；二是推广监管沙盒模式，在数字经济发达地区设立人工智能监管沙盒，为人工智能企业提供安全的测试空间，实现 “在监管中创新、在创新中监管”；三是发展监管科技，利用人工智能技术提升监管的精准度与效率，构建算法监测平台，实现对算法黑箱的有效监管，及时发现并处置算法歧视、算法不公等问题。

4.4 企业与法律服务层面：强化合规治理与复合型服务

企业是人工智能法律风险防控的责任主体，律师是企业合规治理的重要支撑，需实现企业合规与律师服务的深度融合。一方面，企业需将 “负责任创新” 内化为核心治理架构，建立 “研发 - 运营 - 治理” 三位一体的合规体系，将法律风险规制融入人工智能产业的全生命周期，从源头防范法律风险；另一方面，律师需加快向 “技术 - 法律” 复合型服务模式转型，为企业提供从风险诊断、制度设计、协议审核到诉讼代理的全流程法律服务，同时持续提升自身的技术理解能力与跨学科协作能力，成为人工智能法律风险规制的专业实践者与推动者。

五、结语

人工智能技术的发展，不仅是一场技术革命，更是一场法律与社会的变革。其带来的法律风险，既挑战了现有法律体系的适应性，也为法律制度的创新与发展提供了契机。作为资深专业律师，面对人工智能时代的法律挑战，需打破传统的法律思维定式，构建 “技术 - 法律” 复合型的专业能力与实务策略，既能够精准应对人工智能涉诉案件的诉讼代理需求，也能够为企业提供体系化的合规治理服务，在保护当事人合法权益的同时，推动人工智能产业的健康有序发展。

人工智能法律风险的规制，并非简单的“法律约束技术”，而是通过法律规则的引导，实现技术与法律的良性互动，让人工智能技术在法治的轨道上创新发展。未来，随着《人工智能法》的出台、司法裁判规则的完善、监管模式的创新，以及律师复合型服务能力的提升，我国将构建起适配人工智能时代的法律风险规制体系，为人工智能技术的创新发展提供坚实的法治保障，让人工智能真正成为推动社会进步、造福人类的核心动力。