2026年9月7日，最高人民法院（下称最高法）发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》。
这份24条的文件，回应了AI换脸、拟声、生成内容侵权、开源软件、AI辅助发明、自动驾驶等一系列问题。
但在当天的新闻发布会上，最高法又专门说明，有两个问题暂不作规定：
人工智能生成内容的可版权性，以及未经许可使用他人作品训练大模型的定性。
原因是，起草论证过程中“意见分歧很大，认识还有待进一步深化”。
一个问题关系已有作品能够在什么条件下进入模型，一个问题关系模型参与产生的新内容能否获得著作权。
这两个问题都位于AI知识生产的两道重要法律边界。
如此重要的问题，却没有在这份专门回应人工智能纠纷的司法文件里得到统一答案，这个停顿值得深入思考。
对此，最容易作出的解释是：
司法面对新技术保持谨慎。
但我更愿意把它放回中国知识产权司法的发展历史中去理解：
这不是人工智能出现以后，法院突然学会了克制，而是过去处理技术变迁对司法调整的一套成熟方法论，这次是在新的问题上继续运用。
这套中国经验值得总结的，不是法院能够提前知道正确答案，而是怎样在答案尚不完整时继续审理案件，又怎样把经过检验的个案经验逐步提炼为司法规则的过程。
一、 互联网时代留下的，不只是几条旧规则
2000年11月，最高法通过涉及计算机网络著作权纠纷的司法解释。
作品的数字化形式如何受到保护，网络服务提供者在什么情况下承担责任，网络侵权的管辖如何确定，开始被纳入既有法律的适用范围。
此后，这份解释又在2003年、2006年两次修改；2006年的修改明确以著作权法和《信息网络传播权保护条例》为依据。
这段历史不宜解读为“司法走在前面”。
更重要的是，早期规则尚未形成，而大量的相关诉讼已经涌入法院。
司法先在既有法律中寻找处理纠纷的依据，立法和行政法规继续发展，司法规则也随之调整。
法院并不是独自完成了互联网版权制度，而是在与其他制度的衔接中不断校准自己的判断。
到了搜索引擎、网络存储和平台服务兴起以后，责任问题变得更细。
一首未经许可传播的音乐，可能由用户上传，保存在一家公司的服务器上，又被另一家公司的搜索服务找到。
同一条传播链上，各个主体都与最终结果有关，但这种关联显然不足以让它们承担相同的责任。
2011年，最高法有关知识产权审判的政策文件已经明确讨论技术中立的边界：
不能把技术带来的侵权后果无条件归责于技术提供者，也不能让技术中立成为不当免除侵权责任的理由。
2012年发布、次年施行的信息网络传播权司法解释，则进一步区分提供作品与提供网络服务，围绕教唆、帮助、明知或者应知、通知和必要措施建立具体判断条件，同时要求兼顾权利人、网络服务提供者与社会公众的利益。
这时，法律的问题已经不再是笼统的“搜索引擎侵不侵权”，而是：
谁提供了作品，谁提供了技术，谁知道侵权，谁具备干预能力，收到通知以后又做了什么。
法律没有给整项技术贴上一个合法或者违法的标签，而是把技术还原成可以判断的行为和关系。
今天讨论“使用未经许可作品训练AI是否侵权”，也需要这种分辨能力。
取得作品、保存数据集、复制和处理材料、训练模型、提供生成服务，不应仅仅因为被统称为“训练”，就被预先当成同一个法律行为。
不同环节是否涉及不同权利、能否提出不同抗辩，需要分别论证。
历史提供的不是可以直接移植的结论，而是一种方法论：
法律规定可以继续适用，但对技术事实的司法认识必须不断深入。
二、 个案如何成为可以反复使用的司法经验
当然，仅凭上述几份文件，还不足以证明中国司法形成了某种稳定机制。
更有说服力的证据，是从案件中提炼规则这件事，后来本身也成为制度建设的内容。
2019年，最高人民法院知识产权法庭挂牌办公，在法定范围内集中审理专利等专业技术性较强的知识产权上诉案件，统一裁判尺度是其重要任务。
围绕成立第一年审结的案件，法庭选取36个典型案件，提炼出40条裁判规则。
这组数字的意义不在数量，而在工作方式：
一个案件解决当事人的纠纷，其中可供其他案件使用的判断，则被专门整理出来，接受进一步的比较和检验。
2021年施行的《最高人民法院统一法律适用工作实施办法》，把这种做法表达得更清楚。
对于法律适用疑难和不统一的问题，各部门应当总结经验，通过答复、会议纪要等形式指导实践，条件成熟时再制定司法解释或者其他规范性文件。
这套办法并非知识产权专用，却说明，知识产权审判中的经验积累与统一，嵌入了一套更广泛的司法工作机制。
2024年的《人民法院案例库建设运行工作规程》又增加了一个重要环节：
入库案例不仅要经过审核，还要动态调整；参考案例在法律适用上存在不当，或者裁判理念需要发展完善时，可以按程序修改、替换或者出库。
经验被集中起来，并不意味着经验从此不能变化。
这里也必须保留一个法律上的区别：
个案裁判、入库案例、司法政策文件和司法解释，并不是效力相同的规范。
案例库工作规程明确，类似案例的裁判理由和裁判要旨可以用于裁判考量、说理参引，但不作为裁判依据。
所谓“从案件中形成规则”，不是把一份判决自动变成法律，而是在不同制度层次上提炼、检验和统一法律适用。
把这些实践连起来，我认为可以辨认出一种具有中国司法制度特点的组合：
具体案件提供问题和事实，专业化审判提高判断能力，最高司法机关再通过不同工具集中提炼和统一经验，同时保留修正的渠道。
它可以概括为渐进、场景化和集中提炼。
它既不让每个法院永远处于各自摸索的过程，也不要求最高审判机关在问题刚出现时，就写出包揽一切的答案。
三、 为什么有些问题能直接回答，有些问题还要留白
重新看这次关于AI《意见》，这种连续性就比较清楚了。它以法发〔2026〕10号印发，是指导法院审理相关纠纷的文件，并非以司法解释形式发布。
《意见》强调运用现有法律处理新问题，没有因为技术换了，就把已有法律关系全部推倒重来。最直观的例子是第7条。
针对生成内容侵害人格权益的情形，它把互联网时代的通知与必要措施机制带入AI服务：
权利人通知后，服务提供者应当根据具体情形采取停止生成侵权内容、屏蔽相关指令等措施。最高法在答记者问中解释了这种参照适用的理由。
这里迁移的是特定场景中的责任判断方法，并不意味着模型训练及其全部商业活动获得了普遍免责。再看第14条：
自然人借助AI完成发明，对发明创造的实质性特点作出创造性贡献的，应当被认定为发明人。
这与《专利法实施细则》关于创造性贡献的既有标准相衔接。它没有解决AI发明的所有难题，但先明确了可以继续沿用的判断起点。
这个例子也提醒我们，不能简单地把《意见》理解成“小问题先回答，大问题先留白”。
发明人资格同样是基础问题。
真正需要比较的是：
现行法律提供了多大程度的明确指引，新的技术事实改变了什么，以及把个案判断扩展成统一规则，需要承担怎样的错误风险。
AIGC可版权性与训练版权，也不是无法可依。
它们的困难在于，既有概念进入新的生产方式以后，边界尚未形成充分共识。
前者需要回答，人对生成过程的参与，何时转化为著作权法保护的表达。
提出想法、反复尝试、选择结果，与实际形成具有独创性的表达，不能未经分析便画上等号。
后者则要判断，作品在模型开发各环节中的使用，分别落入何种权利范围，又能否适用现有的权利限制。
两者还具有明显的制度外溢。
假如极低程度的人类参与就足以使生成结果获得完整保护，排他权可能随批量生成迅速扩张；但一概否定，又可能忽略真实的人类创作。
假如训练许可的边界划得过宽，可能提高开发成本和进入门槛；划得过窄，则可能压缩内容创作者和权利人的收益空间。
这些是需要比较的风险，而不是已经得到证明的结论。
恰恰因为不同选择可能改变许可、投资和生产安排，统一规则不能只追求表达上的干脆。
一个答案越容易成为整个行业确定交易机制的前提，就越需要说明：
它究竟建立在哪些事实、法律依据和利益判断之上。
四、 即使尚未形成统一结论，事实仍然必须查清
AIGC案件已经显示出这种事实辨析的价值。
在“春风送来了温柔”案中，北京互联网法院认为，原告通过提示词设计、参数设置和后续调整，体现了智力投入、审美选择与个性化表达，认可涉案图片的作品属性。
而在后来受到关注的“蝴蝶椅”案中，原告希望生成具有透明质感的蝴蝶形状座椅图片，却未能提供充分的原始生成记录，证明自己对最终表达作出了具有独创性的贡献。法院没有认可涉案图片构成作品。
两案的结果不同，却不能仅凭“一个保护、一个不保护”，就认定裁判标准必然冲突。
需要继续追问：
人的贡献是否不同，证据是否不同，法院对独创性的理解又是否相同。
同样，也不能把它们简化成“保存了生成记录就有版权，没有记录就没有版权”。
记录首先是证明贡献的材料，贡献是否达到法律要求，仍然是另一个判断。
这就是个案能够增加的认识：
它迫使一个抽象的争论，落实到具体的人究竟做了什么、这些行为怎样影响最终表达。
所以，最高法暂不统一规定，不意味着具体法院可以停止裁判。
对于依法进入审理、需要判断作品属性的纠纷，法院仍然必须依据现有法律作出决定。
暂缓的是把某一种判断直接推广为一般答案，而不是让当事人的权利请求无限悬置。
训练问题也存在一个容易混淆的地方。
《意见》第12条针对的是生成内容侵害他人著作权时的责任认定。
最高法答记者问说明，权利人应就内容由相关AI生成、与权利作品实质相似等初步事实举证；开发者提出不侵权抗辩时，应当就训练数据来源、训练过程和运行模式等事实提供证据。
这不等于已经认定“未经许可训练本身侵权”，也不是对所有训练案件一概倒置举证责任。
它说明的是：
即使训练行为本身的版权定性尚未统一，训练事实仍可能成为判断输出侵权责任的重要材料。
结论没有统一，事实查明却不能停下。
模型用了什么材料，当事人控制了哪些环节，采取了什么措施，这些事实能够帮助法院认识争议，但不能跳过法律论证，直接替代训练行为的定性。
在我看来，这比笼统地说“司法保持谦抑、克制”更有解释力。
司法并未退出，只是区分了两件事：
一件是依法解决眼前纠纷，定分止争。
另一件是不断判断个案的经验是否已经足以支持确定多大范围的规则。
五、 留白必须有收束的条件
不过，历史经验不能成为为任何留白辩护的理由。
企业需要判断是否购买训练许可，创作者需要评估自己的权利，使用AI进行设计和内容生产的经营者也需要安排交易。
如果同类争议长期缺乏稳定预期，不确定性本身就会进入合同、价格和投资决策。
因而，过早统一规则可能造成错误和锁定，迟迟不统一也可能增加交易与诉讼成本。
司法要比较的不是“谨慎好还是果断好”，而是继续等待能增加多少认识，又会让社会承担多少成本。
这次《意见》第22条强调规范适用提级管辖，对具有规则确立意义、需要统一法律适用标准等情形的AI案件，由上级法院提级审理，并通过人民法院案例库加强指导。
这不是专门为两处版权留白设置的程序，却提供了从个案探索走向经验集中和标准统一的制度通道。
是否到了收束的时候，不能只看时间过去多久。
更应当看，决定结论的事实是否已经能够查明，分歧究竟来自不同事实还是不同标准，以及不确定性造成的成本是否已需要明确回应。
并不必等到整项技术完全成熟，才允许其中某一个具体问题先形成稳定规则。
还要看到，更多案件也未必能够自动消除所有争议。
有些分歧来自事实不清，有些来自法律解释，还有些涉及不同群体之间应当如何分配利益。
对于需要创设新的排他权、建立新的法定许可安排等制度选择，司法经验可以提供重要依据，却不能把立法和更广泛的公共决策一并替代。
因此，知识产权审判的中国经验也不应被描述成一条必然成功的直线：
案件越来越多，答案就自然越来越正确。
经验要经过比较，分歧需要被说明，统一之后仍要允许检验。
历史上规则的修改，以及今天案例制度中的动态调整机制，恰恰提醒我们这一点。
回到文章最初的问题：
AI案件进入法院以后，司法应该回答到哪一步？
我认为，应当回答到足以依法解决当前纠纷的程度；但对于拟向更大范围推广的判断，则应让其范围与法律依据、事实认识和制度后果相匹配。
能够明确的，不必因为涉及AI而迟疑；尚不能普遍化的，也不必为了显得完整而过早确定。
中国知识产权司法过去数十年的实践，为这种分层推进提供了可供借鉴的经验。
它的价值不在于保证每一次判断都正确，而在于让司法能够及时介入，让不同案件增加认识，再通过制度化渠道统一和修正法律适用。
两处版权留白，可以放在这条延续的路径上理解，而不必被看作面对AI的一次孤立停顿。
法院必须认真回应眼前的案件，但也不必认为一个案件就可以回答了整个时代。
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