来源：大湾区

为精准赋能粤港澳大湾区智能制造产业发展，广州互联网法院深入广汽、里工实业、致景科技、南方电网、亿航智能、文远知行等大湾区智能制造领军企业开展深度调研，于建院7周年之际，重磅推出《粤港澳大湾区智能制造产业司法观察报告》。

AI决策 “黑箱”特性带来责任划分问题 传统 “过错责任”原则适用面临挑战

报告提出，随着新一代信息技术与制造业的深度融合，产业的法律形态正在发生变化。 调研中发现四大典型法律问题与现象。

以数据、算法为代表的新型生产要素引出了新权利的界定问题。这类无形权益的价值主要在动态流转与应用中实现，其权利归属与利益分配方式与传统物权或知识产权法的静态保护维度存在差异，司法实践中需要探索适应其动态特性的新规则。

人工智能决策的 “黑箱”特性带来了新风险的责任划分问题。当智能系统造成损害时，在设计者、开发者与使用者等多环节间的技术溯源与法律归责，使得传统 “过错责任”原则的适用面临挑战，并对司法机关的技术事实查明能力提出了要求。

智能制造催生的平台用工、共享制造等新业态，在一定程度上模糊了传统法律关系的边界，引发发展与规制方面的讨论。司法裁判需要为新模式下的风险承担与权益保障提供指引。

产业发展本身蕴含着多重价值的平衡诉求。司法裁判需要在鼓励数据流通与保障数据安全、激励技术创新与防范伦理风险、促进人才流动与保护核心技术资产等多重价值间进行权衡，以实现个案正义与产业发展的良性互动。

数据资产评估体系缺失 应探索数据权益司法认定路径

报告搭建“数据—算法—主体”三维司法观察框架，直击产业发展法律痛点，为智能制造领域提供前瞻性司法解决方案。

在数据维度，报告认为，要聚焦生产要素的价值释放与高效流通 。数据作为智能制造的核心生产要素，已贯穿于产品设计、生产、管理、服务的全生命周期。但其价值释放面临3大挑战。

首先，数据产权与市场流转规则供给不足，数据权益归属、价值分配规则不清，数据资产评估体系缺失，影响数据要素的价值共创与共享。

其次，数据侵权责任认定复杂，在算法“黑箱”、数据安全保障义务边界不清等情形下，传统侵权法理论面临适用难题。

此外，三地在数据安全、个人信息保护等领域的法律制度差异，制约了数据要素的跨境顺畅流通。

在司法应对方面，探索数据权益司法认定路径，尊重市场主体协议分配机制；健全“技术调查官+专家辅助人”技术查明体系；深化区域司法协作，推动数据跨境流动规则共识，稳定市场预期。

AI训练数据偏差或引发歧视 应明确司法对AI公平性的审查路径

在算法维度，报告提出，要聚焦智能核心的权利界定与应用规制，算法是实现产业智能化的核心引擎，其在智能制造中的价值实现，关键在于完成从“模型层”到“应用层”的转化。该过程伴随权利义务关系重构与法律风险转移。

首先表现在，决策不透明归因困境：“算法黑箱”导致模型提供方与使用者责任划分难。

其次，训练数据偏差引发歧视。人工智能可能学习、固化甚至放大现实偏差，形成事实上的歧视。

再次，创新成果保护路径模糊。传统知识产权保护模式（商业秘密、专利、著作权）存在局限，衍生创新成果权属争议时有发生。

报告指出，在司法应对方面，司法裁判应依公平诚信原则分配举证责任，尊重责任分配约定；发布典型案例，明确司法对人工智能公平性的审查路径与评判标准；在现有法律框架下精准解释条文，强化创新成果保护。

“机器换人”引发新型职业安全风险 应平衡技术进步与劳动者权益

在主体维度，报告认为，要聚焦生产关系的调适与权利义务平衡。智能制造不仅是生产方式的革新，更重塑了人与机器、人与人之间的生产关系。由此带来三大法律挑战。

第一是侵权责任链条复杂化。生产事故或产品质量问题根源涉及硬件缺陷、软件错误或系统集成疏忽，责任主体多元且形态交织。

第二是劳动生产关系呈现新变化。“机器换人”引发岗位调整、新型职业安全风险及关键技术人才流动中的商业秘密保护，提出劳动者权益保障新课题；

第三是协同创新成果权属模糊化。跨主体、跨领域的合作若无明确约定，共同研发成果归属易生纠纷。

报告提出，司法应对方面，应综合运用产品责任、服务合同、侵权责任等法律规定，合理划分多元主体责任；细化“岗位调整合理性”司法认定标准，平衡技术进步与劳动者权益；强化“契约在前”规则导向，尊重创新成果归属约定。

据悉，报告以“司法导航”思维，为粤港澳大湾区智能制造产业勾勒出兼具专业性与前瞻性的法治保障路径。未来，广州互联网法院将持续以精准服务对接产业需求，为智能时代高质量发展注入法治动能。　　

记者 赵青

通讯员 李艳玫