AI 侵权责任问题的探究

周英龙

沈阳师范大学，辽宁 沈阳 110000

使人工智能话题达到顶峰的时刻就是2016 年发生的“人机围棋大战”，最后的结果是依靠人类研发的机器人击败了人类最高水平的围棋手。其实早在国外，已经有很多领域开始使用人工智能，最典型的当属无人汽车与无人飞机。不可否认的是，我们人类运用人工智能的确给我们生活中带来了太多的便利，比如说：提高效率，节省资源和人力成本等。但当这些人工智能交通工具正常运行的同时，难免会引发出一系列的交通事故，最常见的当属碰撞侵权。由于人工智能有很强大的高度自主性，因此不能使用传统的民法观点来直接断定责任的分配以及最终的责任承担者。因此，探究人工智能的侵权问题使其能够更好地服务于社会是非常有必要的。

一、AI 的工作原理

人工智能（AI），就是用机器来模拟人脑。通过对外部环境的感知，使得可以达到接近人类的效果。AI 学习并不是一次性完成的，而且人类大脑的结构又十分错综复杂，所以必须采用比较严密的机器学习以及深度学习的算法，才能使得机器模拟人类。

机器学习：通过对于提供感知外部环境信息的筛选，对符合人类对环境预期的信息予以保留，推广；同时对于不符合人类预期的信息加以过滤排除。具体分为机械学习，示教学习，演绎学习，类比学习，解释学习和归纳学习。常见的机器学习发展模式分为：任务模型，认识模型，理论分析模型三种。任务模型，主要是为了完成一定的任务而研发的特殊的模型，它具有一定的周期性，当这个任务周期结束之后，该人物模型就失去了存在的价值；认识模型，它主要用来研发一种能被人当成基本服务工具的模型，无人车、无人机就属于其中的认识模型；理论模型主要指的是一种理想化的模型，它是为了专门的计算机研究者为了研究摸一个领域深层次的问题而设计的模型，一般是不对外流通的。深度学习，就是指在机器学习的基础上，对于符合人类对于外部环境的预期信息进行树形结构或者图形结构的排列，常用的深度学习策略就是监督式深度学习以及无监督式深度学习。

二、无人车的人体识别技术

无人车对整个人体进行感知，必然需要采纳一定的图像识别技术才可以，最典型的技术就是图像信息帧结点的采集。按照通常的做法就是给人不同的姿态分别拍摄实体照片，对这张照片进行1/25-100 倍的压缩/放大处理，并把它具体的位置边界安放在无人车的图像当中，通过监督式深度学习算法，可以确定人体在车内的大体位置范围，并结合无监督式深度学习的程序，使其在这个人类结点区域的范围内对于无人车的操控是存在感应的。

三、无人车应用的利弊以及侵权问题的探究

我们必须承认，应用无人车首先会给我们人类带来很多益处。比方说改善交通安全，缓解交通拥堵以及迅速提升出行的效率。日常生活中，一般的汽车在道路上运营，发生交通事故是很常见的，而且往往都是人类的原因。例如：醉酒驾驶，疲劳驾驶。同时，当发生交通拥堵以后，人类不能自主做出相应的选择，只能被动地等待以及派警察来疏通道路，这样不仅对于有重要事情的人来说耽误了宝贵的时间，还对于整个社会的出行效率也造成了大幅度的负面影响。应用无人车恰恰能解决上面的问题。但无人车造福人类的同时也会对人类带来一定的社会风险，而且这种社会风险一旦发生，对于整个人类来说打击也是巨大的，最典型的例子就是无人车碰撞侵权。

根据传统的道路交通安全法，我们可以得出以下结论：

机动车发生交通事故造成人身伤亡、财产损失的，由保险公司在机动车第三者责任强制保险责任限额范围内予以赔偿。超过责任限额的部分，按照下列方式承担赔偿责任：

（一）机动车之间发生交通事故的，由有过错的一方承担责任；双方都有过错的，按照各自过错的比例分担责任。

（二）机动车与非机动车驾驶人、行人之间发生交通事故的，由机动车一方承担责任；但是，有证据证明非机动车驾驶人、行人违反道路交通安全法律、法规，机动车驾驶人已经采取必要处置措施的，减轻机动车一方的责任。

交通事故的损失是由非机动车驾驶人、行人故意造成的，机动车一方不承担责任。

但是，当无人车加入到这个问题分析模型之中，情况就会发生很大的变化，无人车的角色替代了传统机动车，从而会形成无人车和无人车，无人车和机动车，无人车和非机动车以及无人车和行人四种情况，由于无人车的责任主体资格并不是法定的，这就给发生上述事故的责任的认定带来了巨大的困难。

对于无人车的碰撞侵权问题，目前为止主要有以下四种传统的归责理论：

1.人工智能工具理论——人工智能使用者责任

人工智能尚不具备自主意识，其行为是在人类授意下做出的，人工智能只是一种工具，因此人工智能侵权应由使用该工具的人来承担责任。使用者是人工智能程序和设备的控制者，也是受益者，人工智能引发的侵权风险是使用者的使用行为引起的，让受益者承担由其控制的工具引发的侵权责任是公平合理的。

2.人工智能主体理论——人工智能自己的责任

人工智能最大的特点在于其拥有智能，不但可以做出行为，而且能够自主做出分析判断，同时拥有比人类更加强大的数据收集、记忆和计算能力。法律可以将自然人以外的实体规定为法律主体，例如法人，对于人工智能也可以参照这种做法。而且，已经有一些国家赋予或正在考虑赋予人工智能法律主体资格，如沙特的索菲亚机器人已获公民资格。如果人工智能成为法律主体，则应当承担其侵权行为引起的法律责任。

3.人工智能产品理论——人工智能生产者责任

人工智能通常是一种产品，除了个别由于使用者或者第三人故意引起的侵权以外，大多数人工智能侵权是由于产品存在缺陷造成的。消费者对于人工智能产品的缺陷，既难以理解也难以发现，且难以举证，所以应当由生产者承担产品责任，销售者承担不真正连带责任。

4.人工智能动物理论——人工智能管理者责任

由于人工智能尚不具备自主意识，其行为又与一般工具不同，不完全受人类控制，这与饲养的动物颇为相似，动物可能在有人类授意下实施侵权，也可能在无人类授意下发生侵权。根据现代立法规定，不再将动物视作法律主体，动物的侵权行为应由饲养人或者管理人承担侵权责任。借鉴动物侵权法律规定，人工智能侵权也应由对其负有管理义务的人承担。

四、人工智能责任的分配

（一）设计者

人工智能的设计和研发是产生人工智能产品的第一步，与此同时也是最重要的一步。研发的过程中不仅仅涉及计算机工程的一个领域，还会涉及到比方说经济学，机械，语言学等等一系列重要的领域。由于我国在人工智能领域中和世界先进的国家相比，仍然处于一个发达中阶段，在无人车的领域，一般敢于承接这种项目的单位通常都必须要在有资质的情况下争取到国家授权才可以，正因为他们承担了这种重大的任务，面对巨大的风险，所以让他们承担最终的责任无可厚非。

（二）生产商

在传统的制造业领域里，生产者往往都是第一个责任承担者，但是在人工智能领域内，由于存在着大量的开发技术，而生产商只需要根据设计要求，配备新颖的材料进行制造就完成了相应的工作任务。但生产商通常是成型产品的发起者，所以也承担着一定的替代性责任。以无人车为例，由于发行无人车产品具有很大的社会风险，而设计者往往也是大型的国家资质的授权单位，因此为了使风险更加地降低一步，生产者也必然要求有相应的资质。所以，受侵权人找到生产者承担替代性责任也有一定的道理。

（三）销售者

人工智能产品，要推向市场，必然要经过销售的环节。销售者从生产者进购相应的产品后，要有相关的法律义务。在无人车的领域中，如果客户向销售者购买了相应的无人车产品，发生事故，根据法律规定：客户可以找销售者进行追偿，销售者如果没有过错，可以找生产者承担最终的责任。在实际上，由于无人车的设计者和生产者往往都是大型的国有资质授权的单位，消费者如果找他们来承担相应的责任并不现实。消费者找销售者承担责任有一定的可行性。

（四）道路管理人员

道路管理人员，主要是交通警察或者是指在恶劣环境中负责道路安全保障的人员，由于无人车行驶必须要感知相应的环境，所以道路管理人员也不可避免地要因为环境问题而承担一定的责任，但只能是相应的补充责任而不能是全部的事故责任。

（五）使用者

使用者，包括物权人或者用益物权人。碰撞事故发生时，受害人在紧急情况下寻找想对方乘客承担责任根据民法中的公平原则是合理的，但不能超过其受到损害理应赔付数额的一定比例。

（六）网络供应商

无人车或者无人机在遭受意外的诸多情况中，网络信号的质量通常也是一个离不开的话题，这种侵权责任是很难断定的，所以不能笼统地概括为：网络信号不足，网络服务供应商就要承担责任这一错误论断。因为网络信号的供给要和道路的具体环境有着密不可分的关系，但至少有一点可以断定，如果无人车或者无人机问世，网络供应商有兼容的义务，或者依据相关的协议而定。当网络供应商没有履行该协议时，应当承担相应的责任。

（七）监管部门

随着人工智能产品的普及，每一个环节都必然要受到更加严格的控制和监督，相应的监管部门也要履行监督职责和义务，为监督的疏忽大意承担相应的责任。

总而言之，无人车的侵权责任分配不是一刀切的，必须根据具体的实际情况来合理地分配相应的责任。不可否认的是：现在我们虽然进入了信息化的时代，但毕竟AI 技术依然是弱的AI，它并不具有人类一定自主性，笔者认为，运用AI 主体论，使AI 完全取代人类的地位是不现实的；AI 依然属于我们人类主宰的工具。但是至于说AI 属于工具还是动物，要根据具体的情况而定。不过需要指出的是：随着国家信息化的崛起，必须要制定或完善人工智能方面相应的法律法规以及大中型交通工具的保险体系，使人工智能可以更好地造福人类社会。