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本期索引按监管、判例、实务与研究归档;可依主题或关键字定位已发布记录。
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《意见》并未创设独立的人工智能侵权责任制度,而是在现行法律框架内明确一般过错责任、产品责任、通知后必要措施责任及证据规则。其核心合规边界是,人工智能侵权并不当然适用无过错责任,只有法律明确规定或符合特定产品责任、交通事故等情形时,才适用相应特殊规则;以API、SaaS或网页提供的服务,也不因使用人工智能而当然承担产品责任。
核心红线是“公开可见”不等于可任意抓取或训练。企业须证明信息已依法公开、个人未明确拒绝,且训练用途、数据类型和使用规模符合合理范围;涉及敏感个人信息或对个人权益有重大影响的,仍须履行告知、同意及相应保护义务。未公开信息的原始授权必须覆盖训练用途,非法取得不能由后续脱敏补正。该意见并不意味着所有公开信息训练均须逐一取得同意,也不等于用户为一次服务提交的数据当然授权持续训练。
企业或法律科技开发者在准备人工智能训练数据时,不应因底层司法意见可公开取得,就直接复制商业数据库的摘要、分类或编辑表达。应优先使用原始司法意见,记录数据来源与必要性,并对商业替代效果和潜在许可市场进行版权评估。该判决不要求停止所有人工智能训练,但提示非生成式检索系统复制编辑摘要的诉讼风险较高。
核心争议不只是系统准确率,而是国家能否将具有法律拘束力的权利决定交由无法充分解释输出的大语言模型生成。草案将适用范围广泛下放至不同层级的主管机关,并以可追溯、测试、人工干预和持续检查替代传统要求的“决定性影响”,可能削弱行政行为的责任归属、可审查性与平等保护。该草案目前仍属拟议修法,并非已经生效的普遍授权;原文也未确定哪些具体程序最终纳入自动化范围。
该法的核心效力在于分阶段改变英国数据保护、数字身份、公共部门数据共享及监管机构治理框架。2026年2月实施的多数第五部分改革将调整英国GDPR及信息专员执法权限;2026年3月31日起,因跟踪或骚扰定罪者或受跟踪保护令约束者作出恶意指控而处理的个人数据,新增可请求删除的依据。该安排不意味着所有条款在御准日同时生效,也不改变原文未列明的其他实施范围。
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法律科技公司Legora于2026年10月12日表示,英国企业法务团队已成为其增长最快的客户群,约占英国客户总数的一半,金融服务业的银行和保险法律团队为最大采用群体,其次是专业服务机构。自2026年1月1日起,英国律所和企业法务团队对Legora的使用量均增长逾三倍,其中企业法务团队增速超过律所。巴克莱于2026年初在内部法律团队中推广Legora,德勤自2025年9月起在英国使用该平台。Legora称,其系统支持合同审查、尽职调查和法律趋势扫描,并设置来源引用、伦理墙、权限管理和审计轨迹等控制措施。公司还披露,已在全球80多个市场服务超过13万名法律专业人士。
美国第三巡回上诉法院于2026年9月29日公布涉及Thomson Reuters与ROSS Intelligence的判决,维持特拉华联邦地区法院2025年2月就2243条Westlaw法律摘要作出的部分简易判决。法院认定,Westlaw摘要具备版权所需的最低原创性,ROSS在已可取得相关司法意见的情况下,仍通过LegalEase Solutions及其分包商使用数千条摘要编写约2.5万份训练备忘录,用于开发可替代Westlaw的商业法律检索工具;该使用属于商业性、转换性极低的复制,不构成合理使用。法院还认为,法律摘要作为人工智能训练数据的许可市场正在形成,未经许可的复制侵占了Thomson Reuters进入该市场的机会。判决明确限定其范围:ROSS系统并非生成式人工智能,只返回既有司法意见中的文本,因此不直接裁定生成式人工智能训练案件中的合理使用问题。 背景:Westlaw是一项面向律师和法律专业人士的在线法律研究服务。
英国《数据(使用与访问)法2025》于2025年6月19日获御准,部分条款依据该法第142条自动生效,其余措施由政府通过启动法规分四阶段实施。第一阶段法规于2025年7月21日制定,使指定条款于8月20日生效,涵盖技术性规定、信息专员履职的新法定目标,以及政府就人工智能与版权问题编制进展更新和报告的义务。第二阶段法规于2025年9月生效,涉及社交媒体及其他受监管服务在儿童死亡调查中按验尸官或检察官要求保存信息的义务,并调整执法及情报机构处理个人数据的规则。第三阶段自2025年12月起落实数字身份与属性信任框架及登记制度,并于2026年2月实施多数数据保护和隐私改革、相关成人非自愿私密图像犯罪条款。第四阶段则分批实施公共部门数据共享、恶意诬告相关删除权,以及将信息专员办公室职能移交新信息委员会等安排。
美国律所Kirkland & Ellis表示,2026年之后将不再向《美国律师》杂志及其他媒体披露财务信息。律所管理层称,公开财务数据可能使外界过度关注量化指标,而忽视法律服务的质量与专业水平。专栏作者Ken Crutchfield认为,这一决定可能与律所拟投入5亿美元推进人工智能转型有关,管理层或希望避免短期利润、合伙人分配和其他传统指标掩盖长期投资效果。文章指出,人工智能可能改变工时、收入与服务价值之间的关系,并促使客户通过外部律师指引私下了解律所的财务稳定性、技术基础设施及人工智能使用情况。作者同时认为,公开财务透明度可能下降,但客户层面的定向信息披露和问责可能增加。
在麻省理工学院媒体实验室举办的EmTech Future“人类前沿”环节中,Hugh Herr、Paul Pu Liang、Deblina Sarkar和Pat Pataranutaporn展示了生物技术与计算技术融合的研究。Herr团队通过拮抗肌神经接口和皮肤机械神经接口,使仿生肢体实现神经控制与触觉反馈;Sarkar团队研发可注入血液、穿越血脑屏障并针对脑部病灶工作的无线纳米电子装置,在胶质母细胞瘤临床前模型中使中位生存期延长逾50%,并计划推动人体试验。Liang介绍可递归优化的多智能体系统,Pataranutaporn则展示覆盖800项指标的AI评估框架,用于衡量模型对批判性思维、自主性、依赖和焦虑等人类结果的影响。
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),其中第(六)条首次以司法文件形式明确人工智能模型训练处理个人信息的裁判规则。为模型训练在合理范围内处理个人自行公开或其他已合法公开、且个人未明确拒绝的个人信息,一般不认定为侵害个人信息权益;但对个人权益有重大影响的,仍须依法取得同意。合理范围需结合训练目的与模型功能的必要性和适当性、信息类型及敏感程度、潜在影响、公开场景和个人合理预期判断。未公开个人信息用于训练时,告知同意应覆盖训练目的,原有服务授权不能当然延伸至模型训练;用户输入也不得自动沉淀为训练语料。文章同时提出,企业应通过数据台账、训练批次关联、删除或隔离原始语料及副本、机器遗忘、局部重训等方式响应查阅、更正、删除和停止处理请求。 背景:最高人民法院是中华人民共和国的最高法院。
英国即将担任Master of the Rolls的Colin Birss爵士发布关于司法人员使用人工智能的立场声明,提出“谨慎但积极”的采用方针。凡用于司法工作的人工智能输出,均须由负责法官审查、核实并批准,最终责任仍由该法官承担。司法人员只能使用获批准的工具,相关工具须满足数据存储在英国、企业级数据保护以及关闭网络访问等要求。试点已将人工智能用于摘要、转录、删节、无障碍语言起草、行政事务、时间线整理和文件分析。Birss爵士将于下月出任Master of the Rolls。
Artificial Lawyer于2026年10月12日分析称,尽管多数大型律所已使用法律人工智能工具,行业运营方式仍未发生显著变化,关键在于“对抗性激励”。文章提出,法律互动中的对抗性越强,人工智能带来的效率提升越可能转化为更多研究、取证、争议主张和反制工作,而非减少总工作量。文章区分了Jevons悖论、阿姆达尔定律、帕金森定律及按时间计费的法律劳动金字塔等解释,认为这些因素均不足以完整说明现象。其举例称,资源充足且不愿退让的大型企业争议会因双方使用人工智能而扩大和延长;低对抗性的初创企业基础合同审查则更可能获得人工智能的完整效率收益。
Law.com旗下Legal Tech News于2026年10月12日发布文章,讨论法律人工智能代理处理客户数据所引发的隐私与责任问题。文章指出,传统软件工具通常遵循较为清晰的流程:律师输入信息,软件处理信息,律师审查输出,律师的特权与保密义务主要贯穿其自身操作。人工智能代理改变了这一工作模式,使客户数据如何被处理、共享以及由谁承担责任成为新的问题。
2026年10月12日,Law.com旗下Legal Tech News发布文章,介绍“Pathways: The Future of the Business of Law 2040”项目。该项目由Law.com、TLTF Fund、Harvey及法律行业多位领导者合作开发,旨在对法律行业现有商业模式进行压力测试,并绘制一份面向未来的路径图,使相关组织能够更主动地塑造其希望看到的行业未来。原文将该框架置于人工智能时代背景下,但未进一步披露具体商业模式方案或强制性行业要求。
原文介绍的修法方案以“技术赋能+制度闭环”为核心,拟将食品安全智慧监管由可选择的治理手段转为法定义务。方案要求食品生产经营企业在关键风险环节安装监控设备,并将实时监控视频信息接入县级以上地方人民政府市场监督管理部门的信息系统;同时要求入网餐饮服务提供者以视频形式向社会实时公开餐饮食品加工制作过程,接受社会监督。相关安排旨在通过物联网、大数据、人工智能等技术,实现食品全链条实时采集、精准溯源、风险预警、科学处置和智慧决策,并将地方智慧监管实践转化为统一法律规范,推动监管从事后查处转向事前预防、事中控制,强化企业主体责任、提升监管协同和信息透明度。
丹尼斯·肯尼迪推出“Successful Innovation Learning Outcomes Notebook”,将其著作《Successful Innovation Outcomes in Law》PDF、后续法律部门创新专栏、历年其他创新文章,以及个人 Gemini Notebook 中既有协议整合为一个由人工智能辅助的学习和探索工具。该项目被定位为具有独立价值且范围明确的实验,部分“秘密配方”未被纳入;其约30年的内容档案仍作为独立资产,未来可能授权给法律人工智能公司,但本次实验不涉及该授权方案。用户须自行承担提交内容、提问、决策及输出使用或分享的责任。作者提示,人工智能回答可能存在错误、遗漏或未明示于资料中的解释,不构成其逐字表述,也不保证准确性、完整性或适用性。该笔记本仅用于研究、学习和探索,不替代独立专业判断;用户还须自行评估保密、隐私、内容使用权及适用法律和职业义务。适用知识共享署名4.0国际许可的源材料继续受该许可约束,但该许可不会自动适用于人工智能生成的回答。
Law.com旗下Legaltech News于2026年10月9日刊文指出,法律科技公司正在扩大不同产品和系统之间的整合,行业目标是构建彼此互联的技术栈。但在实际实施中,系统整合并不总能顺利实现,技术互联的理想与落地效果之间存在差距。文章属于对法律科技整合进展及实施难点的行业观察。
Legal IT Insider刊发题为《法律人工智能信任危机源于数据割裂吗》的网络研讨会回放信息,署名主编Caroline Hill,日期为2026年10月9日。文章指出,人工智能已广泛进入法律行业,近半数法律组织已经将人工智能嵌入工作流程,但仅有33%的法律行业高级专业人士信任人工智能生成的结果。
文章围绕最高人民法院于2026年9月7日发布的《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》(法发〔2026〕10号)第九条,分析人工智能产品致害的责任认定。文章认为,产品责任以产品存在缺陷并造成损害为核心,生产者原则上承担无过错责任,销售者依过错责任承担责任,并适用相应追偿及发展风险抗辩规则。人工智能产品是否属于产品责任法上的产品,关键在于是否以经过加工、制作并用于销售的有形实物为载体。智能机器人、自动驾驶汽车等可适用产品责任;纯粹以接口、软件即服务或网页形式提供的人工智能服务,通常不属于实物产品。对于内置于设备并影响核心功能的软件、固件、算法及本地化模型,应结合硬件作为整体评价。缺陷认定需综合产品性质与用途、自主学习能力、升级更新情况、用户控制程度、相关标准,以及生产者和销售者对适用场景、固有局限和可预见风险的说明警示义务。 背景:最高人民法院是中华人民共和国的最高法院。
法律科技初创企业iDealLegal.ai于2026年1月成立,目前采取自筹资金模式,面向小型律师事务所和精简型企业内部法律团队,开发由人工智能驱动的法律团队产品。该产品据介绍基于法律工作手册及合同实务经验进行训练,旨在服务法律资源相对精简的专业团队。相关报道由Legal IT Insider发布,文章将其作为新兴法律科技团队进行介绍。
AT&T已与OpenAI签署合作安排,成为其旗舰级企业法务设计合作伙伴,共同建设双方所称的未来AI赋能企业法务部门。该项目建立在AT&T于2026年1月推出的AI优先内部法律中心LegalEdge之上;据原文,该中心在启动后的前六个月已处理近100项事务。双方将共同设计并评估实际法律工作流程,由律师决定AI代理的部署方式,并在每项流程中纳入人工监督、治理和保密机制。AT&T总法律顾问David McAtee表示,法律判断仍将由人作出。