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紧急通知请立即查看详情 各位法律同仁: 近日,司法部联合全国律协发布《关于进一步规范律师执业行为的若干规定(2025年修订版)》,将于2026年6月7日起正式施行。此次修订对律师在代理案件中的利益冲突审查、收费公示、电子证据使用规范等核心环节提出了新要求,并新增了执业风险警示机制。 为帮助广大律师及时了解新规要点,避免执业合规风险,本社区特邀资深执业纪律专家张明律师,于2026年6月7日(周二)晚20:00举办线上专题解读会。会议将重点解析新规变动条款、常见违规情形及应对策略,并预留答疑环节。 请各位会员务必提前登录社区平台查看会议链接及预习材料,届时准时参会。因新规涉及多项重大调整,建议各律所组织全体律师集中学习。 法律行业社区管委会 2026年6月7日
AI 生成内容侵权,维权举证难点如何突破?
AI内容侵权损害赔偿计算
说到AI内容侵权,很多人都关心一个实际问题:损失到底怎么算?毕竟你不能光说“你侵权了”,得拿出一个合理的赔偿金额来。这事儿在法律上其实挺有讲究的,而且和传统的内容侵权不太一样。 首先得明确一个点,AI生成的内容侵权,直接责任方往往是使用者而不是AI平台本身。但平台如果抓取、训练数据时用了侵权作品,那也跑不掉。赔偿计算通常有两个路径:一是实际损失,二是侵权获益。实际损失这块儿特别难量化,比如你的文章被AI拿去训练,模型可能生成了一百篇相似内容,但能说你这篇文章的价值就跟着缩水了吗?法院一般会参考作品的独创性程度、市场价值、侵权使用范围等因素来酌情判断。 另一个路径就是侵权获益。比如一个AI公司拿了你的一本书去训练模型,然后这个模型卖出去了很多付费订阅,那他们赚的钱里有多少是你的贡献?法律上允许权利人主张这部分利益。不过举证很麻烦,你得证明收入和你的内容之间的因果关系。现实中,很多案子会走法定赔偿,也就是法院根据情节在500元到500万元之间裁量。目前大多数AI侵权类案件还处在探索阶段,判赔额普遍不算高,但趋势是越来越重视原创者的权益。 所以如果你打算维权,建议尽早固定证据,包括侵权内容的截图、生成时间、使用场景等。别指望一口吃个胖子,但至少要让对方知道你不好惹。
活动模板帮你整理活动关键信息
活动模板帮你整理活动关键信息 活动名称:2025年第二期法律实务研讨会——企业合规管理新趋势 活动时间:2026年6月7日(周五)14:00—17:30 活动地点:北京市朝阳区建国路88号法律服务中心三层报告厅 主办单位:中国法律实务交流协会、企业合规研究院 参会人员:各律师事务所合规业务团队负责人、企业法务总监、高校法学研究人员(限80人) 活动议程: 14:00—14:20 签到入场 14:20—14:30 主办方致辞 14:30—15:30 主题演讲:新监管环境下企业合规体系构建要点 15:30—15:45 茶歇与自由交流 15:45—16:45 圆桌讨论:跨境业务中的数据合规风险与应对 16:45—17:15 现场提问与互动环节 17:15—17:30 会议总结与资料领取 活动亮点: - 聚焦2025年最新合规监管政策解读 - 邀请资深合规专家与一线实务律师分享案例 - 提供《企业合规管理操作手册》电子版资料 参会须知: 1. 请凭报名确认短信签到入场 2. 会议期间请将手机调至静音或震动模式 3. 现场不提供停车位,建议乘坐公共交通前往 报名方式:本次活动通过协会官方平台线上报名,额满即止。
OpenClaw在法律行业有哪些使用场景?
律师的时间都省在哪里
上周所里来了位咨询的客户,聊到一半突然问:“你们律师是不是都特别忙?”我笑了笑没急着回答,心里想的是:忙是真的,但你知道我们把时间都省在哪了吗? 很多外行觉得律师的日常就是翻法条、写文书、跑法院,其实真正有经验的律师,早就学会在“重复劳动”里抢时间了。比如合同审核,新手可能从头读到尾,但老律师会先定位风险条款、看核心交易结构、再快速排除通用条款。这不是偷懒,是经验积累出来的筛选效率。 时间省得最多的,其实是沟通环节。很多当事人喜欢发长语音、讲背景故事,但律师需要的是事实要素和证据指向。所以我们会引导客户用“时间+地点+证据+诉求”的方式沟通,几次磨合下来,电话从半小时缩短到五分钟。更重要的是,提前用标准化表格收集信息,避免案卷归档时再翻一遍聊天记录。 出差和阅卷也是大块时间消耗点。现在的电子诉讼平台、远程立案系统、甚至证据交换群,都能让律师少跑好几趟。以前去外地阅卷要耗一整天,现在提前申请电子卷宗,路上就能用平板看完。还有模板化的质证意见、答辩提纲,根据案件类型微调,不必每次都从零开始。 说到底,律师省时间不是偷懒,而是把精力留给真正需要判断力的地方——比如证据链上的逻辑漏洞、庭审现场的应变策略。毕竟,一分钟的庭审辩护,可能决定一个案件的走向。这份职业的时间价值,从来不是按“多久”算的,而是按“对错”算的。
招募一个驻庭调解员 | 长沙中院
长沙市中院知识产权法庭驻庭调解员 梅溪湖法庭,最好是住附近,需要驻庭 每周驻庭天数至少三天以上。 可以接触大量知识产权案件,积累实务经验 有案件调解补贴。
AI 生成内容侵权,维权举证难点如何突破?
法律如何回应AIGC侵权问题
最近几个案子让我印象很深:有创作者发现某AI绘画软件生成的图片,构图、色彩甚至细节都高度模仿了自己的作品;还有作家抱怨自己的小说被AI抓取后,改头换面成了“新内容”。AIGC侵权已经不是科幻片,而是实实在在的法律考题。 目前的司法实践里,法院主要卡在两个点上。第一,AI生成的成果能不能算“作品”?如果只是简单输入指令,机器自动输出,缺乏人的独创性表达,往往不被认定为著作权法保护的作品。第二,谁该为侵权买单?当AI模型训练时用了大量受版权保护的数据,最终产出了高度相似的“衍生品”,责任是扣在算法开发者头上,还是数据提供者,或是最终用户?这个问题争议很大。 现在法律界的主流观点倾向于“过程控制”原则。如果你用AI工具复制、改编他人作品,且操控了核心的创造性步骤,那么你作为使用者需要承担侵权责任。反过来,如果平台明知用户利用其工具反复侵权却放任不管,也可能被追责。不过立法的脚步还没跟上技术迭代的速度,很多案子只能套用现有的《著作权法》原则勉强应对。 说白了,现阶段法律对AIGC的态度是:技术可以创新,但人的权益不能牺牲。遇到这类纠纷,核心证据往往是“接触+实质性相似”,也就是证明AI确实用过你的作品,并且生成的东西太像了。建议创作者起码给自己的作品做好版权登记,至少保留创作过程记录;而AIGC产品的用户,输入素材时最好确认一下来源的授权状态——别到最后,技术帮你省了时间,法律却让你赔了钱。
AI 生成内容侵权,维权举证难点如何突破?
技术视角下的AI侵权举证
咱们聊点硬核的,以前侵权举证,多半是“谁动了我的奶酪”,现在AI时代,奶酪可能被复制、被改编、甚至被算法“消化”了再吐出来。拿最近的AIGC版权纠纷来说,原告要证明自己那张图被AI“学”走了,往往得拿出训练数据里的“指纹”。 技术上,这可以靠对比模型输出和原始作品的哈希值或特征向量,如果相似度突破某个阈值,侵权就大概率成立。但问题在于,企业通常把模型权重和训练数据捂得严严实实,原告压根拿不到。这就好比你要证明小偷进了你家,但监控录像被小偷锁了,法院还让你提供“小偷偷东西的精确时间戳”。 另一个难点是“非直观复制”。AI可能把原图风格化,只保留构图骨架,这让传统“逐像素比对”彻底失效。这时候得用对抗样本或者逆向工程,比如故意在作品里嵌入肉眼看不见的水印,再训练一个专门识别水印的检测器。如果模型在未知水印作品上也有稳定的输出偏移,那就等于留下了铁证。 当然,技术举证不能单打独斗,得配合“推定规则”。比如原告能证明其作品在AI训练时间点前就在网上流传,且被告难以自证“从未接触”,那举证责任就开始往被告身上倾斜。说到底,AI时代的侵权举证,拼的不是谁能吵,而是谁能把算法里的“幽灵”揪出来晾在法庭上。
OpenClaw在法律行业有哪些使用场景?
OpenClaw如何改变法律工作
说实话,干法律这行久了,最怕的不是案子难,而是那些重复到让人头皮发麻的文书工作。以前做合同审查,眼睛都快看瞎了,还得逐条核对条款。直到团队里有人试着用OpenClaw跑了一遍,我才发现——这东西真不是在吹牛。 OpenClaw最直接的影响,是把那些“苦力活”干掉了。比如以前整理证据材料,光是翻聊天记录、银行流水就能耗掉半天,现在直接丢进去,它能自动提取关键时间节点、金额、甚至关联人。效率高了不是一星半点,但真正让我觉得它改变工作方式的,是它能把“法律检索”变成对话式的。你问“这个案子在二审法院最近一年的判决倾向是怎样的”,它不会像传统数据库一样给你一堆目录,而是直接梳理出几个核心观点,还附带引用原文。 当然,它也有它的问题——比如对某些冷门领域的判断偶尔会跑偏。但不可否认,现在团队里的年轻律师不用再花大把时间在基础工作上,而是能把精力放在策略设计和法庭应变上。说白了,OpenClaw没让我们失业,但它逼着我们开始思考:既然工具能更快地找到答案,那律师真正值钱的部分,就只剩下深度判断、逻辑对抗和共情力了。这可能是它带来的最大改变。
AI 生成内容侵权,维权举证难点如何突破?
AIGC版权争议焦点与对策
最近接到好几个创业者咨询,他们用AI生成的图片和文案做商业推广,结果被人投诉侵权,心里慌得不行。AIGC的版权问题现在确实是个烫手山芋,法院和监管层也没完全定调,但热点争议无非集中在几个点上。 第一个焦点是“创作主体资格”。传统版权法保护的是人类的独创性,但AI生成的内容算不算“作品”?目前司法实践倾向认为,如果用户对AI输出结果有实质性的筛选、编排或修改,比如反复调整提示词、后期人工润色,那可能构成“人类智力成果”,归用户所有。但如果只是简单一句话让AI画个图,法院大概率不支持版权主张。 第二个难点是训练数据的“侵权隐患”。大模型吞了海量网络素材,其中很多是有版权的内容。即便你作为用户输出的结果和原始素材不相似,但模型本身靠“学习”这些数据生成内容,训练方是否侵权?用户是否连带担责?现在不少艺术家联合起诉AI公司,就是撕这块皮。针对这个问题,目前可行的对策是“尽调+声明”:企业在使用AIGC工具前,先确认平台是否已获得相关数据授权,并在合同中明确约定版权归属和侵权责任分担。 第三个焦点是“赔偿和举证”。AIGC生成的内容往往难以证明“独创性”,打官司时法官会要求你提供“人机协作”的完整记录。所以建议养成好习惯:保留每一次生成时的提示词、参数设置、修改版本历史,甚至录屏存证。同时,不要完全依赖AI完成核心商业作品,尤其是品牌Logo、广告语这些高度原创的东西,尽量以人工为主导,AI只做辅助。 总的来说,AIGC版权问题的核心就是“人”的参与度高低。参与越多,权利越清晰;参与越少,风险越靠近。现在法律还在快速演变,保守点总没错。
关于疫情防控最新要求
文章标题:关于疫情防控最新要求 近期,国内多地出现散发疫情,防控形势依然严峻复杂。为切实保障广大市民的生命安全和身体健康,根据国家及地方最新防疫政策,现就相关要求通告如下: 一、主动报备行程。近7日内有中高风险区或疫情发生地旅居史的来(返)人员,请务必第一时间向所在社区(村)、单位或入住酒店报备,配合落实核酸检测、健康监测等管理措施。 二、落实核酸检测。按照“应检尽检、愿检尽检”原则,请广大居民根据社区通知,按时参加区域核酸检测。重点行业从业人员须按规定频次完成检测,未按时检测者将赋码管理。 三、加强场所管理。各类公共场所、交通场站、医疗机构、学校、养老机构等要严格落实测温、扫码、查验健康码及行程卡、佩戴口罩等防控措施。对不配合者,相关场所可拒绝其进入。 四、减少聚集活动。倡导非必要不举办大型会议、培训、演出、展销等聚集性活动。确需举办的,需制定防控方案并报属地疫情防控指挥部审批,严格落实各项防控措施。 五、做好个人防护。请广大群众自觉遵守防疫规定,养成勤洗手、常通风、保持安全社交距离的良好习惯。如出现发热、干咳、乏力等症状,请做好个人防护,及时前往发热门诊就诊,并主动告知旅居史。 六、关注官方信息。请广大市民密切关注官方发布的疫情动态和防控要求,不造谣、不信谣、不传谣。对违反疫情防控规定造成严重后果的,将依法依规追究责任。 本通告自发布之日起施行,后续将根据疫情形势变化动态调整。感谢广大市民的理解、支持与配合。