目次

一、涉人工智能技术类知识产权纠纷的主要观点及典型案例分析

二、未涉及的涉人工智能技术类知识产权纠纷及存在的不同观点

三、未涉及的涉人工智能著作权纠纷及存在的不同观点

摘 要：算法创新、数据训练与模型输出的深度耦合，对专利授权确权、技术合同履行、技术秘密保护、数据权益保护以及技术事实查明等技术类知识产权制度的法律实践提出了新的挑战。最高人民法院发布的《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》是首部由国家最高审判机构发布的涉人工智能司法裁判规则文件，其第14条至第18条对涉人工智能发明创造的专利授权确权、涉人工智能技术合同的违约责任认定、涉人工智能数据使用行为以及涉人工智能纠纷案件的事实查明与证据审查作出规范；同时，对人工智能辅助发明的创造性判断、模型参数的商业秘密保护等司法实践有较大争议的问题“留白”。本文在分析意见所提出的涉人工智能技术类知识产权纠纷的主要观点及典型案例的基础上，进一步探讨意见并未涉及的涉人工智能技术类知识产权纠纷的主要争议，进而提出新意见背景下人工智能企业技术类知识产权的总体建议，以期对法律实践有所启发。

关键词：生成式人工智能，专利授权确权，技术合同，数据权益，技术事实查明

随着AIGC的快速发展，我们已经进入人机协同创作时代，生成式人工智能对技术类知识产权制度的法律实践提出了新的挑战。算法创新、数据训练、模型输出等环节与传统专利法、商业秘密保护规则、软件著作权制度等产生复杂交织：一方面，人工智能既是被保护的对象（算法、模型、数据的权利化），又是创造的主体（辅助甚至深度参与发明创造）；另一方面，人工智能系统的“黑箱”特性又对技术合同违约认定、侵权事实查明和证据审查提出了方法论的革新要求。在这一背景下，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，以下简称《意见》），其是首部由国家最高审判机构发布的涉人工智能司法裁判规则文件，是为促进全球人工智能向上向善发展贡献的“中国司法智慧”。最高人民法院研究室周加海等亦发表“《最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》的理解与适用”一文[1]（以下简称《理解与适用》），对起草背景、主要考虑和主要内容作了详细说明。笔者此前已就《意见》第7、12条所涉著作权问题撰文分析[2]，本文从技术类知识产权实务角度出发，针对《意见》第14条至第18条以及《理解与适用》，结合相关司法实践，分三个部分展开：一是《意见》对涉人工智能技术类知识产权纠纷的主要观点及典型案例分析；二是《意见》未涉及的涉人工智能技术类知识产权纠纷及存在的不同观点；三是从上述两个方面出发，对人工智能企业技术类知识产权合规的建议。

 一

 涉人工智能技术类知识产权纠纷的主要观点及典型案例分析

《意见》第三部分“依法妥善审理涉人工智能知识产权纠纷案件，保障人工智能高质量发展和高水平安全”第14条至第16条分别就专利授权确权、技术合同履行、数据使用作出实体性规定；第四部分“完善涉人工智能纠纷案件审理程序规则”第17条、第18条则就涉人工智能案件的技术事实查明和证据审查作出程序性规定。实体规则与程序规则相互配合，共同构成涉人工智能技术类知识产权纠纷的裁判规则体系。

1、专利授权确权：客体适格性完整性与主体资格合规性的二维考察

《意见》第14条确立了主体、客体的二维规范结构。一方面是可专利性客体审查：涉人工智能发明创造采用遵循自然规律的技术手段，解决了技术问题，实现了符合自然规律的技术效果的，人民法院应当依法认定其为专利法所保护的客体，但是违反法律、社会公德、损害社会公共利益或者自然人没有实质贡献的除外。同时，针对客体，涉人工智能专利说明书对技术方案的表述，达到本领域普通技术人员能够实现该发明的程度的，应当认定符合公开充分的授权条件。另一方面是发明人资格认定，自然人使用人工智能完成的发明创造，该自然人对发明创造的实质性特点作出了创造性贡献的，应当认定该自然人为发明人。[3]

第一，就客体适格性而言，《意见》第14条与国家知识产权局的审查规则形成呼应。现行《专利审查指南》第二部分第九章第6.1.3节规定，如果权利要求中的算法应用于具体的技术领域，可以解决具体技术问题，算法特征与技术特征在功能上彼此支持、存在相互作用关系，则该算法特征成为所采取技术手段的组成部分，在进行创造性审查时应当考虑其对技术方案作出的贡献。2024年12月，国家知识产权局发布《人工智能相关发明专利申请指引（试行）》，进一步明确通用算法可以通过论证算法与计算机系统内部结构的“特定技术关联”而具备客体适格性，具体包括为支持特定算法运行而调整计算机系统内部结构或参数、针对特定计算机系统结构对算法作出适应性改进以及二者协同创新三种情形[4]。2025年《专利审查指南》修订进一步引入伦理审查维度：对于包含算法特征的发明专利申请，如果其中的数据采集、标签管理、规则设置、推荐决策等含有违反法律、社会公德或者妨害公共利益的内容，则依据专利法第五条第一款不能被授予专利权[5]。现行《专利审查指南》保留了上述内容。这与《意见》第14条“违反法律、社会公德、损害社会公共利益……的除外”的但书规定一脉相承。

第二，就说明书公开充分而言，《意见》第14条直面人工智能算法的“黑箱”难题。《人工智能相关发明专利申请指引（试行）》指出，人工智能算法或模型在数据输入到输出的过程中，内部推理和决策过程不易解释，即使采用相同的模型及设置参数，预期效果的复现也存在难度，因此发明贡献在于模型训练的申请，应当在说明书中清楚记载必要的算法及具体步骤、训练方法的具体过程；发明贡献在于模型构建的申请，应当记载必要的模块结构、层次结构或连接关系；发明贡献在于具体领域应用的申请，应当明确模型如何与具体应用场景结合、输入输出数据如何设置。[6]《意见》第14条第三款将“本领域普通技术人员能够实现”确立为司法审查的终点标准，意味着说明书撰写环节的公开不足风险将在授权确权诉讼中被实质检验，申请人不能寄望于以“算法黑箱”为由豁免公开义务。

第三，就发明人资格而言，“DABUS案”提供了全球观察窗口下的中国答案。史蒂芬·L·泰勒（Stephen L. Thaler）声称其创建的人工智能系统DABUS自主完成发明，先后在英国、欧盟、美国、中国等国家和地区提出专利申请并将发明人登记为DABUS。在我国，针对申请号为201980006158.0、名称为“食物容器和吸引增强注意力的装置和方法”的发明专利申请，国家知识产权局复审和无效审理部作出第1373038号复审请求审查决定，维持驳回决定。合议组指出，专利法规定的发明人可以获得收益的财产权利以及署名以表明身份的人身权利均是民事权利，只有符合民法规定的民事主体（自然人、法人和非法人组织）才能作为权利人；DABUS是人工智能系统，不属于民事主体，无法在专利行政程序中被确定为发明人；发明人应当是通过自己的智慧和才能完成发明创造的自然人[7]。该案入选2023年度专利复审无效十大案件，是我国关于“人工智能能否作为专利发明人”问题的首案认定，为全球性问题提供了中国答案。域外法域的立场高度趋同：美国联邦巡回上诉法院在Thaler v. Vidal案中认定专利法上的发明人（inventor）必须是自然人，联邦最高法院2023年拒绝调卷复审[8]；英国最高法院在Thaler v Comptroller-General案判决中同样认定DABUS不能被登记为发明人。值得注意的是，《意见》第14条并未止步于否定人工智能的发明人资格，而是正面回应了“人工智能辅助发明”的常态场景：只要自然人对发明创造的实质性特点作出了创造性贡献，即应认定其为发明人[9]。这与美国专利商标局2024年2月发布的《人工智能辅助发明之发明人身份指南》所采取的“自然人作出显著贡献（significant contribution）”标准在法理上互为呼应[10]。

2、技术合同违约责任：以“合同约定＋研发特点＋合理努力”为审查框架

《意见》第15条解决的是人工智能技术研发高度不确定性背景下违约责任的认定问题。该条规定，人民法院审理涉人工智能技术开发、转让、许可、咨询、服务合同纠纷案件，应当根据合同约定，充分考量人工智能技术研发特点、技术开发方是否尽到合理努力等情形依法认定违约责任。这一规定的规范意旨在于，人工智能研发区别于传统软件开发，模型性能受训练数据质量、算力资源、算法迭代、超参数调整等多重不可控因素影响，开发成果的产出具有显著的概率性和阶段性特征；若以传统承揽式的“结果义务”标准要求开发方对模型准确率、召回率等指标承担刚性保证责任，既不符合人工智能技术规律，也将抑制承接研发项目的意愿。

从实践形态看，涉人工智能技术合同的争议集中于验收标准与成果交付两个环节。在验收环节，委托方与开发方对模型性能指标的测试方法、测试数据集、达标阈值常约定不明，导致“模型是否合格”本身成为争议焦点；在交付环节，定制化开发、垂直模型微调外包等合同终止时，已完成阶段的源代码、模型权重参数及技术配置文档的交付安排往往缺失，委托方面临研发投入沉没的风险。《意见》第15条所确立的“合理努力”审查标准，实质上将开发方的义务定性为“手段义务”而非“结果义务”：开发方是否按照行业通行的研发流程推进、是否投入约定的研发资源、是否及时披露研发风险与进度，将成为违约责任认定的核心事实；相应地，合同条款设计的精细化程度（里程碑节点、阶段性验收、性能指标的弹性区间与测试方法、数据与算力投入的义务分配）将直接决定诉讼中的攻防格局。由于目前公开的涉人工智能技术合同典型判例尚少，《意见》第15条的细化适用有待司法实践进一步积累。

3、数据使用行为：从“汇编作品—商业秘密—数据专条—反垄断—运行安全”的分层保护体系

第一，《意见》第16条构建了数据权益的五层保护阶梯。其一，人工智能开发者通过采集生成、衍生创造、受让取得、授权许可等方式合法获取数据并享有相应数据权益的，人民法院应当予以保护。这其中，“合法获取”是数据权益受保护的前提。其二，构成汇编作品或者符合其他作品构成要件的数据、数据集合，依照著作权法保护。其三，构成商业秘密的数据、数据集合，依照反不正当竞争法商业秘密条款保护。其四，不构成商业秘密的数据、数据集合，被诉侵权行为违反《反不正当竞争法》第十三条规定的，依法承担责任。其五，经营者利用数据、算法等技术手段达成垄断协议或者实施滥用市场支配地位等行为的，依法承担相应责任；采取虚构干扰数据、恶意标注数据、对抗样本攻击等技术手段损害人工智能运行安全的，依法承担相应责任[11]。值得注意的是，《意见》援引的是2025年修订后《反不正当竞争法》第十三条，即网络不正当竞争条款（俗称“互联网专条”，修订前为第十二条），表明《意见》已与新法完成衔接；其中第十三条第三款（“数据专条”）规定，经营者不得以欺诈、胁迫、避开或者破坏技术管理措施等不正当方式，获取、使用其他经营者合法持有的数据，损害其他经营者的合法权益，扰乱市场竞争秩序[12]。

第二，司法实践对数据权益的保护经历了从一般条款到指导性案例再到立法专条的三阶段演进。第一阶段以“微博诉脉脉案”和“淘宝诉美景案”为代表。在微博诉脉脉案[13]中，北京知识产权法院认定脉脉在合作期间及合作终止后非法抓取、使用新浪微博用户头像、名称、职业、教育等信息，确立了“用户授权＋平台授权＋用户授权”的“三重授权原则”，判决构成不正当竞争并赔偿200万元。在淘宝诉美景案[14]中，人民法院认定淘宝公司在合法采集的网络用户信息基础上经深度加工形成的“生意参谋”大数据产品具有实质性交换价值，美景公司通过“咕咕互助平台”分享共用子账户、实质性替代“生意参谋”产品的行为构成不正当竞争。第二阶段以2025年8月最高人民法院发布首批数据权益司法保护专题指导性案例（指导性案例第262-267号）为标志[15]。人民法院在262号指导性案例中确认短视频平台经营者对汇聚短视频、用户评论、用户信息形成的数据集合享有经营性利益——该数据集合系用户遵循平台规则、借助平台技术支持与平台交互形成，平台对其形成和积累实质性投入了人力、物力、财力，数据集合额外产生独立于单一短视频的经济价值；被告未经许可抓取搬运5万余个短视频及大量用户信息、评论，导致两款APP内容高度同质化，构成实质性替代，依法认定构成不正当竞争[16]。第三阶段则是新修订《反不正当竞争法》第十三条第三款将裁判规则上升为立法规则，最高人民法院在发布指导性案例时亦明确指出，新法施行后对相关行为应当适用第十三条第三款及相关规定依法认定[17]。

第三，在商业秘密路径上确立数据分层保护的裁判技术。在淘宝、天猫、淘软诉“小旺神”侵权案[18]中，被告将“寄生软件”潜伏于原告“生意参谋”等数据产品中，通过技术手段破解、窃取、打包销售平台商品信息、销量、优惠券、客户等数据。南京市中级人民法院采用分层认定思路，区分非公开数据（按商业秘密保护）与公开数据集合（按数据权益保护），判决被告立即停止侵权并连带赔偿经济损失3000万元。该案被称为《数据安全法》实施以来的“数据资源法治第一案”，其分层裁判思路与《意见》第16条所构建的“汇编作品—商业秘密—数据专条”递进适用体系高度契合。此外，《意见》第16条第六句首次将“虚构干扰数据、恶意标注数据、对抗样本攻击”等“数据投毒”行为明确为民事责任事由，为人工智能系统运营方对抗恶意攻击提供了请求权基础，具有鲜明的技术类知识产权案件特色。

 二

 未涉及的涉人工智能技术类知识产权纠纷及存在的不同观点

《意见》第14条至第18条在确立基本规则的同时，对若干争议较大的问题保持了审慎留白，这些问题对法律实践同样具有重大的讨论价值。

1、人工智能辅助发明的创造性判断与“实质性贡献”的查明

《意见》第14条以“自然人对发明创造的实质性特点作出创造性贡献”作为认定发明人的标准，但《意见》并未回答两个关联问题。

一方面，创造性审查的主体基准是否需要调整。传统专利法以“本领域普通技术人员”为创造性的判断主体，当人工智能工具已成为本领域研发人员的常规配置时，是否应当假定本领域普通技术人员掌握并使用人工智能辅助工具？若作肯定回答，则借助人工智能常规检索、筛选即可获得的技术方案可能因“显而易见”而被否定创造性，这将在客观上抬高人工智能密集领域（如药物分子筛选、材料基因组学）的创造性门槛；若作否定回答，则可能出现“人类借助AI批量产出专利”的激励扭曲。美国专利商标局2024年指南将自然人贡献的显著性判断回溯至Pannu案的传统要素，并要求逐权利要求审查自然人贡献，但其与创造性审查基准的联动同样尚未定型[19]。

另一方面，实质性贡献的查明方法如何确定。《意见》第14条“自然人没有实质贡献的除外”的但书，在授权确权程序中如何启动审查、由谁承担举证责任、申请人未如实披露人工智能参与程度会产生何种程序后果，均缺乏明确规定。实践中，申请人完全可能将人工智能自主生成的方案以自然人名义申请（即“策略性署名”），在专利授权审查不主动核查发明过程真实性的制度框架下，此类隐蔽瑕疵几乎无法被发现，其对专利制度诚信基础的侵蚀值得警惕。域外对此已有讨论：DABUS系列案件中，法院回避了“人工智能是否真的独立完成发明”的事实审查，仅以主体资格为由驳回，我国复审决定亦持相同立场[20]，但“事实审查回避”策略在人工智能辅助发明日益普及的背景下能否持续，值得深入观察和研究。

2、模型参数与训练数据的商业秘密保护边界

《意见》第16条明确构成商业秘密的数据、数据集合依照反不正当竞争法保护，但对人工智能场景下最具产业价值的两类客体“模型参数（权重）”与“训练数据集”的秘密性认定、密点确定与侵权比对方法均未展开。

一方面，“模型参数（权重）”的密点确定、同一性判断与合法来源抗辩的认定。就模型参数而言，训练完成的模型权重文件兼具“技术信息”与“数据集合”的双重属性：其形成凝聚了巨额算力投入与算法设计劳动，具有商业价值且通常采取访问控制等保密措施，符合商业秘密构成要件在理论上并无障碍；但在侵权认定层面，密点的确定（是整个权重矩阵还是特定结构参数）、同一性比对（微调后的衍生模型与原模型参数相似度的鉴定）、合法来源抗辩（独立训练与知识蒸馏的区分）均无成熟裁判规则。

另一方面，“训练数据集”商业秘密保护路径的构成要件的认定。就训练数据而言，学界存在保护路径之争：一种观点主张数据集合可直接纳入商业秘密“经营信息”范畴，权利人不必舍近求远地援引《反不正当竞争法》一般条款，微博诉脉脉案、淘宝诉美景案的诉争数据集合均可作此解读[21]；另一种观点则强调商业秘密保护与公开数据集合保护的衔接与分工，非公开数据适用商业秘密规则，公开数据集合适用修改后的《反不正当竞争法》第十三条第三款，二者的保密措施要求与行为规制逻辑应予区分[22]。“小旺神案”的分层认定思路[23]可视为两种观点在裁判层面的折中方案，但商业秘密路径与数据专条路径在构成要件（秘密性与技术管理措施）、抗辩空间与救济强度上的差异，仍有待个案积累予以厘清。

3、人工智能生成证据的双刃剑效应与虚假证据规制

《意见》第18条为人工智能生成内容作为侵权证据确立了审查框架，但生成式人工智能的取证功能与造假风险是一体两面的：同一技术既可被权利人用于固定侵权事实，也可被用于批量生成虚假的“侵权证据”或伪造在先技术、在先使用证据。例如，在专利侵权诉讼中，当事人理论上可以利用图像生成模型伪造产品设计图的“创作底稿”，或利用大模型生成虚假的邮件往来、实验记录；在专利确权程序中，亦存在以人工智能生成内容冒充现有技术证据的风险。《意见》第18条要求对电子数据“生成、收集、存储、传输过程的真实性、完整性进行重点审查”，其深层含义正是要求审查主体穿透证据载体、回溯证据生成链条。与之衔接，《意见》第四部分还对利用人工智能不当取证、提供虚假材料等妨害司法秩序行为的规制作出原则规定。我们认为，区块链存证等可信时间戳技术的价值将在这一背景下进一步凸显：华泰一媒诉道同案确立的“平台中立性”、“技术可信度”、“保存完整性”三要素审查法[24]，为当事人自证证据生成链条的真实性提供了可操作的合规范式，也为法院识别“AI伪造证据”提供了反向校验工具。如何在减轻权利人举证负担与防范技术滥用之间取得平衡，将是《意见》第18条适用中的持续性命题。

 三

 新意见背景下人工智能企业技术类知识产权合规的总体建议

在分析《意见》第14条至第18条的主要观点及典型案例，并探讨《意见》留白问题的基础上，本部分提出新意见背景下人工智能企业技术类知识产权合规的总体建议。

1、研发端：建立辅助发明贡献记录制度与专利申请自检机制

针对《意见》第14条确立的发明人资格与公开充分规则，建议企业建立人工智能辅助发明的全过程记录制度：留存研发人员提出的技术问题、设计的提示词与参数配置、对人工智能输出方案的筛选与修改痕迹、实验验证记录，使“自然人对实质性特点的创造性贡献”在授权确权程序中可举证、可还原。在专利申请环节，建议围绕客体适格性“三要素”进行前置自检，亦即，技术方案是否采用了遵循自然规律的技术手段、是否解决了技术问题、是否实现了符合自然规律的技术效果，对于算法类方案，重点论证算法特征与具体技术领域的结合或与计算机系统内部结构的特定技术关联；说明书撰写应当按照发明贡献类型（模型训练、模型构建、领域应用）分层披露算法步骤、模块结构与输入输出设置，避免因公开不足在确权阶段被无效。同时，鉴于现行《专利审查指南》修订已将数据采集、标签管理、推荐决策的伦理合规纳入专利法第五条的审查视野，建议企业在专利布局阶段即对训练数据来源合法性、敏感个人信息处理、算法决策的公平性进行合规筛查，防止因伦理瑕疵被排除可专利性。

2、合同端：以“合理努力”为主线重构技术合同关键条款

针对《意见》第15条确立的违约责任审查框架，建议企业在涉人工智能技术合同中对传统条款作出适配性改造：一是将模型性能指标的刚性承诺改造为“目标区间＋测试方法＋未达标时的迭代义务”的弹性结构，明确测试数据集、评估指标与验收程序，避免“验收是否通过”沦为无标准的争议；二是设置里程碑式的阶段性交付与验收节点，将源代码、模型权重参数、训练配置文档的交付义务与付款进度挂钩，并约定合同终止时的成果移交与数据返还安排，降低研发中断的沉没风险；三是明确训练数据的提供方及来源合法性保证、算力投入的义务分配、研发过程中的风险披露义务，为“开发方是否尽到合理努力”的司法审查预设可举证的合同基准；四是在委托开发合同中明确专利申请权、专利权及模型相关权益的归属，并约定研发人员对人工智能辅助发明贡献记录的配合义务。

3、数据端：部署分层保护策略与技术管理措施

针对《意见》第16条的分层保护体系，建议企业对数据资产进行分类分级管理并匹配差异化保护路径：对于具有独创性选择或编排的数据集合，及时进行汇编作品登记并留存创作过程证据；对于非公开的核心数据集、用户数据库、模型参数文件，按照商业秘密标准部署保密措施，分级访问权限、保密协议、载体加密与操作日志，使其在诉讼中能够满足秘密性、保密性要件；对于公开运营的数据产品，部署并对外公示技术管理措施（访问频率限制、爬虫协议、验证码、API鉴权），以满足新反法第十三条第三款“避开或者破坏技术管理措施”要件下权利保护的触发条件，并保留被绕开、被破坏的证据。同时，数据获取端应建立来源合法性审查机制，对第三方数据供应商的授权链条、爬虫采集数据的合规性进行尽调，防范“合法获取”前提的缺失导致数据权益整体不受保护；对外提供数据时，通过协议限定使用范围与再许可边界，衔接“三重授权原则”的裁判要求。对于针对企业人工智能系统的数据投毒、对抗样本攻击，应注意固定攻击痕迹与损失证据，善用《意见》第16条第六句创设的请求权基础。

4、诉讼端：构建技术事实应对与证据管理的常态机制

针对《意见》第17条、第18条的程序规则，建议企业将诉讼应对能力前置到日常管理：一是研发与运营全链条留痕，对模型版本迭代、训练日志、数据处理记录进行归档并辅以可信时间戳、区块链存证等技术固化，使电子证据的“生成、收集、存储、传输过程”经得起真实性审查；二是作为证据控制方时审慎评估证明妨害规则的后果，无正当理由拒不提交其控制的书证、电子数据，可能导致法院直接认定对方主张成立，企业内部应建立诉讼场景下的证据评估与披露决策流程；三是善用专家辅助人程序，在涉及模型结构比对、算法机制阐释的案件中，提前准备面向法庭的技术说明材料，将复杂技术问题转化为可裁判的事实命题；四是规范人工智能取证行为，以生成内容作为侵权证据时，应当设计中立、简明的提示词并完整记录输入输出过程，进行多次重复测试以证明生成结果的稳定性，必要时辅以公证或区块链存证固定取证过程，同时防范恶意诱导式取证导致证据被排除的风险。

综上所述，最高人民法院《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》第14条至第18条，以“实体确权—合同履行—数据利用—事实查明—证据审查”的完整链条，完成了涉人工智能技术类知识产权纠纷裁判规则的体系化表达。第14条以客体适格性和说明书公开充分要求、发明人资格两个方面，将“自然人的实质性贡献”确立为人工智能参与发明创造时的权利归属锚点，DABUS案的中国答案与域外法域的趋同立场为此提供了注脚；第15条以“合理努力”标准回应了人工智能研发的高度不确定性，将技术合同司法从结果导向拉回过程导向；第16条构建的“汇编作品、商业秘密、数据专条、反垄断、运行安全”分层保护体系，则是对从微博诉脉脉案、淘宝诉美景案到指导性案例262号、“小旺神案”等裁判经验的规则提炼，并与新修订《反不正当竞争法》完成衔接；第17条、第18条以证明妨害规则、技术调查官机制和差异化证据审查规则，为“算法黑箱”时代的法庭事实认定提供了程序基础设施。与此同时，《意见》对人工智能辅助发明的创造性基准、模型参数与训练数据的商业秘密保护边界、人工智能生成证据的双刃剑效应等问题的审慎留白，提示技术类知识产权制度的回应仍处于进行时。在此规则形成期内，人工智能企业的合规重心应从被动抗辩转向主动建构：以辅助发明贡献记录和专利自检夯实权利基础，以“合理努力”为主线重构技术合同条款，以分层策略和技术管理措施守护数据资产，以全链条留痕和规范取证预置诉讼能力。唯有将《意见》确立的规则内化为可举证、可审计的日常管理机制，企业方能在规则尚未完全明朗的过渡期获得稳定的法律预期，司法也才能在个案的渐进积累中，为人工智能技术类知识产权制度的最终定型持续供给经验与智慧。

注释（上下滑动阅览）

【1】周加海、司艳丽、秦元明、贾玉慧、张音：“《最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》的理解与适用”【J】，载于《法律适用》2026年第11期。

【2】张鹏：“人工智能创新的著作权制度回应与法律实践动态——以最高人民法院《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》第7、12条为切入点”【EB/OL】，载于“知产前沿”微信公众号，2026年10月1日。

【3】参见最高人民法院《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（法发〔2026〕10号）第14条；最高人民法院知识产权法庭：“以人为本 智能向善——聚焦《最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》”，最高人民法院知识产权法庭网站2026年9月9日。

【4】参见国家知识产权局《人工智能相关发明专利申请指引（试行）》，2024年12月31日发布。

【5】参见国家知识产权局第84号局令“国家知识产权局关于修改《专利审查指南》的决定”，https://www.cnipa.gov.cn/art/2025/11/13/art_74_202560.html 。

【6】如前注。

【7】参见国家知识产权局第1373038号复审请求审查决定；该案入选“2023年度专利复审无效十大案件”，参见国家知识产权局官网“十大案件”专栏，2024年8月13日。

【8】Thaler v. Vidal, 43 F.4th 1207 (Fed. Cir. 2022), cert. denied, 143 S. Ct. 1783 (2023).

【9】Thaler v Comptroller-General of Patents, Designs and Trade Marks [2023] UKSC 49.

【10】USPTO, “Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions”, 89 Fed. Reg. 10043 (Feb. 13, 2024).

【11】参见最高人民法院《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（法发〔2026〕10号）第16条、第18条、第19条。

【12】参见《中华人民共和国反不正当竞争法》（2025年6月27日修订，2025年10月15日施行）第十三条第三款。

【13】参见北京知识产权法院（2016）京73民终588号民事判决书。

【14】参见浙江省杭州市中级人民法院（2018）浙01民终7312号民事判决书。

【15】最高人民法院首次发布数据权益司法保护专题指导性案例，https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/474431.html （2026年10月3日最后访问）。

【16】参见最高人民法院指导性案例262号“某科技有限公司诉某文化传媒有限公司不正当竞争纠纷案”（法〔2025〕150号，2025年8月28日发布）。

【17】参见“加强数据权益司法保护服务数字经济健康发展——最高人民法院研究室负责人就数据权益司法保护专题指导性案例答记者问”【EB/OL】，https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/474441.html (2026年10月3日最后访问)。

【18】参见江苏省南京市中级人民法院（2023）苏01民初4082号民事判决书。

【19】USPTO, “Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions”, 89 Fed. Reg. 10043 (Feb. 13, 2024).

【20】参见国家知识产权局第1373038号复审请求审查决定；该案入选“2023年度专利复审无效十大案件”，参见国家知识产权局官网“十大案件”专栏，2024年8月13日。

【21】参见崔国斌：“新酒入旧瓶：企业数据保护的商业秘密路径”【J】，载于《政治与法律》2024年第5期。

【22】参见崔国斌：“公开数据集合法律保护的客体要件”【J】，载于《知识产权》2022年第4期。

【23】参见江苏省南京市中级人民法院（2023）苏01民初4082号民事判决书。

【24】杭州互联网法院认为，“根据电子证据审查标准，数秦公司作为独立于当事人的民事主体，其运营的保全网是符合法律规定的第三方存证平台，保全网通过可信度较高的谷歌开源程序进行固定侵权作品等电子数据，且该技术手段对目标网页进行抓取而形成的网页截图、源码信息、调用日志能相互印证，可清晰反映数据的来源、生成及传递路径，应当认定由此生成的电子数据具有可靠性。同时，保全网采用符合相关标准的区块链技术对上述电子数据进行了存证固定，确保了电子数据的完整性。故确认上述电子数据可以作为认定侵权的依据，即确认道同公司运营的“第一女性时尚网”上发布了涉案作品。”参见杭州互联网法院（2018）浙0192民初81号民事判决书。

作者：张鹏

编辑：Sharon