从"换脸风波"到"24条意见"：中国AI司法治理的三年进化
2023年春天，广州市民林薇（化名）在社交平台刷到了一段陌生的视频。画面里的脸是她的，身体却不是。AI换脸技术将她的五官嫁接至一段不雅影像，播放量迅速突破四万。报警、公证、起诉，她花了八个月才拿到一审判决。法官在判决书里写道："现行法律对深度伪造侵权的认定标准尚不明确。"
三年后的2026年9月7日，林薇的困境有了制度性回应。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》，5个部分24条，将"AI换脸拟声"、"AI幻觉"侵权、自动驾驶责任划分等争议，首次纳入系统性司法裁判规则。
[IMG:1]这是中国司法与人工智能的又一次交手。2019年，换脸应用ZAO一夜爆红又因隐私争议下架，监管部门首次直面深度伪造的法律盲区。2023年，《生成式人工智能服务管理暂行办法》施行，从行政监管层面为AI生成内容划定边界。但行政执法与民事裁判之间，始终存在一条灰色地带——当普通人的肖像、声音或名誉被AI技术侵害时，法院该如何认定侵权责任？
最高法的24条意见试图给出答案。意见明确，利用AI技术制作、传播换脸换声内容，侵害他人肖像权、声音权益或名誉权的，应当承担民事责任。对于"AI幻觉"——即大模型生成看似真实却子虚乌有的信息导致侵权——法院将综合考量模型提供者的训练数据来源、提示词设计、内容审核机制等因素认定责任。
[IMG:2]从技术原理看，AI换脸依托生成对抗网络（GAN）和扩散模型，可在数秒内完成面部特征提取与重建。据公开信息，2024年全球深度伪造视频数量同比增长了310%。中国信息通信研究院在《人工智能生成内容（AIGC）白皮书（2025年）》中指出，国内涉及生成式AI的民事纠纷在2023至2025年间年均增长超过150%，其中肖像权与名誉权侵权占比近六成。
横向对比国际立法，欧盟《人工智能法》（AI Act）于2024年8月正式生效，将深度伪造内容列为"有限风险"类别，要求明确标注AI生成属性。美国则采取"联邦分散立法+州级专项规制"模式，加州、德州等地已***针对选举期间AI深度伪造的禁令。中国此次以司法解释形式集中回应，在规则密度上走在了前列，但在执行层面仍面临技术鉴定成本高、跨境平台管辖难等现实挑战。
[IMG:3]意见的另一重锋芒指向平台责任。"网络开盒"——即利用AI技术批量挖掘、曝光个人隐私——被明确列为重点治理对象。意见要求，网络服务提供者对利用其平台实施的AI侵权行为，负有与其技术能力相匹配的注意义务。这意味着，单纯以"技术中立"为由抗辩的空间被大幅压缩。
规则收紧的同时，行业层面亦有担忧。一位从事大模型研发的工程师向笔者表示，"AI幻觉"的归责标准若过于严苛，可能迫使企业在模型输出前增设多重过滤机制，推高推理成本。据艾瑞咨询《2025年中国大模型产业研究报告》，国内主要大模型企业的内容安全审核成本已占运营总成本的12%至18%。若司法标准进一步抬升，中小模型厂商的合规压力将显著加剧。
[IMG:4]自动驾驶章节同样体现了这种平衡术。意见提出，L3及以上级别自动驾驶车辆发生事故时，应区分"系统缺陷""用户接管过失"与"第三方干扰"三种情形确定责任主体。这与德国2021年《自动驾驶法》、英国2024年《自动驾驶车辆法案》的立法思路相近，但中国在责任划分上更强调"动态接管义务"——即在系统发出接管请求后，人类驾驶员的反应时间与操作合理性将成为关键裁量因素。
开源软件与知识产权条款则回应了产业界的长期焦虑。意见明确，AI模型训练过程中使用开源代码或公开数据，不构成对原作品著作权的侵害，但"实质性替代原作品市场"的情形除外。这一规则与2024年美国Thomson Reuters诉Ross Intelligence案、2025年欧盟多起生成式AI版权诉讼的裁判逻辑形成呼应，也为国内AI企业的训练数据合规提供了相对清晰的预期。
[IMG:5]值得注意的是，最高法此次并未单独针对"大数据杀熟"创设全新规则，而是将其纳入《***保护法》与《反垄断法》既有框架下统一适用。这一处理既避免了法律体系的碎片化，也暗示了司法层面对算法歧视问题的审慎态度——技术规制不能脱离市场结构与竞争政策的整体考量。
回到林薇的故事。她的案件在2024年入选了某地方法院的"AI侵权典型案例"，赔偿金额仅为三万元，远低于她的维权成本。最高法24条意见的***，或许能让下一个"林薇"不必再等八个月。但法律条文的落地，终究需要技术鉴定标准的配套、法官专业能力的提升，以及平台治理生态的协同进化。
人工智能的司法治理，从来不是一场速决战。从ZAO下架到24条意见，六年时间里，中国司法系统在技术狂奔中艰难地划定着权利边界。这条边界还会继续移动，但至少，它已经有了清晰的坐标。
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