AI致损，责任谁来担？

核心困境：为何AI的责任认定如此复杂？

传统的法律责任体系建立在“人”的基础上,通常涉及以下要素：

1. 主观过错：行为人有过失或故意。
2. 行为与损害：人的行为直接导致了损害结果。
3. 因果关系：行为与损害之间存在清晰的因果链条。

而AI系统挑战了这些传统概念：

• “黑箱”问题：许多AI（尤其是深度学习模型）的决策过程不透明,难以解释其为何做出特定决定。
• 自主性：AI可以在没有直接人类干预的情况下学习和行动,其行为超出了设计者的完全预期。
• 数据驱动：AI的行为源于其训练数据，如果数据有偏见,AI的决策就可能带有歧视性。
• 主体资格缺失：AI在法律上不被视为“人”，无法独立承担法律责任（如不能被起诉或判刑）。

这些挑战使得传统的过错责任原则难以直接适用。

主要责任主体分析

当AI造成损害时，责任可能分散在多个主体身上,以下方是主要的责任候选人：

开发者/制造商

这是最直接的责任方，开发者负责设计、训练和构建AI系统。

• 责任基础：产品责任 或 过错责任。
• 适用场景：
  • 设计缺陷：AI的算法本身存在根本性缺陷，导致其在特定情况下必然出错,自动驾驶汽车的感知算法无法识别某种罕见路况。
  • 制造缺陷：虽然软件更“无形”，但可以类比为“制造”过程中的错误，如代码错误、模型训练不充分等。
  • 警告缺陷：开发者未能充分说明AI系统的能力边界、适用场景和潜在风险,导致用户错误使用。
• 挑战：开发者可能会辩称损害是由于用户不当使用、第三方数据污染或外部环境突变造成的,从而推卸责任。

所有者/使用者

用户是直接与AI交互并控制其运行的人。

• 责任基础：过错责任 或 严格责任（在某些情况下）。
• 适用场景：
  • 操作不当：用户未按照说明书或安全规范使用AI,在恶劣天气下强行启用自动驾驶功能。
  • 忽视警告：系统已发出风险警告,但用户置之不理。
  • 修改系统：用户对AI系统进行了未经授权的修改,导致其性能改变并引发事故。
• 挑战：在高度自主的AI（如L4/L5级自动驾驶）中，用户的控制力可能非常有限，此时让用户承担责任是否公平,存在争议。

数据提供者

AI的“智慧”来源于数据,提供训练数据或实时数据的机构或个人也可能承担责任。

• 责任基础：过错责任。
• 适用场景：
  • 数据污染：提供的训练数据包含错误、偏见或虚假信息，导致AI模型做出错误的判断,用于招聘的AI因训练数据带有性别偏见而歧视女性求职者。
  • 数据侵权：提供的实时数据涉及侵犯他人隐私（如未经同意的面部数据）,AI基于此数据做出的行为导致侵权。
• 挑战：数据提供者可能难以预见其数据在特定AI应用中会产生何种后果。

部署者/运营者

指将AI技术投入实际商业或公共服务中并从中获利的组织。

• 责任基础：过错责任 或 雇主责任。
• 适用场景：
  • 系统维护不当：未能及时更新AI模型、修复已知漏洞。
  • 安全措施不足：未能为AI系统提供足够的安全防护,导致其被黑客攻击并被恶意利用。
  • 选择不当：明知某个AI系统不适合承担某项高风险任务,但仍然选择使用它。
• 挑战：部署者可能会将责任推给开发者或使用者,尤其是在多方合作的情况下。

特定领域的责任问题探讨

自动驾驶汽车

这是讨论AI责任最典型的领域。

• 不同级别，不同责任：
  • L1/L2（辅助驾驶）：驾驶员承担主要责任，因为系统只是辅助，但如果系统故障导致事故,制造商可能承担产品责任。
  • L3（有条件自动驾驶）：在系统运行期间，责任可能转移给制造商；在驾驶员接管请求后，责任转移回驾驶员,责任切换的临界点是法律争论的焦点。
  • L4/L5（高度/完全自动驾驶）：制造商的责任将大大增加，甚至可能承担严格产品责任，驾驶员的角色更像“乘客”，责任极小。强制购买AI责任险将成为必要。

医疗AI（如诊断辅助系统）

• 责任划分：医生仍然是最终决策者，对诊断结果负主要责任，但如果AI的建议存在明显错误且医生未察觉,医生和AI开发者可能需要分担责任。
• 知情同意：患者有权知道其诊断或治疗方案中是否使用了AI,并对AI的局限性有知情权。

生成式AI（如ChatGPT, Midjourney）

• 内容侵权：如果AI生成的文本、图像侵犯了版权、名誉权等，责任方可能是：
  • 使用者：如果使用者输入了特定指令（如“模仿某位艺术家的风格”）来生成侵权内容。
  • 开发者：如果开发者未能通过技术手段（如内容过滤、水印）阻止侵权行为的发生。
• 虚假信息与诽谤：AI生成虚假信息并造成损害（如诽谤公众人物）,责任同样可能由使用者和开发者共同承担。

解决方案与未来趋势

为应对AI带来的挑战,法律体系正在积极探索新的解决方案：

立法与监管

• 制定专门法律：欧盟的《人工智能法案》是全球首个全面的AI法律框架，根据AI的风险等级（不可接受、高、有限、最小）进行监管，并对高风险AI（如自动驾驶、医疗设备）提出了严格的要求，包括透明度、数据治理和人类监督。
• 修订现有法律：对《产品责任法》、《侵权责任法》等进行修订，明确AI作为“产品”或“服务”的责任归属，引入“算法缺陷”等新概念。

技术解决方案

• 可解释性AI（XAI）：开发能够解释其决策过程的AI技术，打破“黑箱”,为责任认定提供依据。
• “数字孪生”与日志系统：为AI系统建立运行日志，详细记录其决策过程、输入数据和环境状态,以便事后追溯和责任认定。
• 区块链技术：利用其不可篡改的特性，记录AI模型的训练数据、版本更新和操作日志,确保数据的真实性和可追溯性。

保险机制

• 开发AI责任险：保险公司正在开发专门针对AI风险的保险产品，覆盖产品缺陷、网络安全、隐私侵犯等多种风险，这可以为受害者提供赔偿,同时激励企业采取更安全的设计和运营措施。

设立“电子人格”的设想

这是一个更具争议性的前沿方案，即赋予高度自主的AI某种有限的“法律人格”，使其能够独立持有资产、购买保险和承担有限的财务责任，但这不等于赋予其人权，而是作为一种责任工具，欧盟曾对此进行过讨论,但最终未采纳。

人工智能的法律责任问题没有单一的答案，它是一个多主体、多层次、多场景的复杂问题,未来的趋势将是：

1. 从“过错责任”向“风险责任”转变：更加强调风险的分配，让从AI技术中获益最多、控制力最强的一方承担更多责任。
2. 责任链条的“网状化”：责任不再是一个点，而是由开发者、用户、运营者等多个主体共同构成的责任网络,可能需要按份或连带承担责任。
3. 法律与技术的深度融合：法律必须跟上技术发展的步伐，而技术的发展也必须考虑法律和伦理的边界，实现“负责任的创新”。

构建一个既能鼓励AI创新，又能有效保护公众权益的法律责任体系,是全人类共同面临的挑战。

标签： AI事故责任划分 AI侵权责任主体 AI致损赔偿标准