论无人驾驶汽车强制责任险

刘云江 李保元

【摘要】无人驾驶汽车可以最大限度地减少交通事故的发生， 提升公众人身安全和财产安全。 但其人工智能系统创造了新的风险——决策错误风险和网络安全风险， 不能与机动车强制责任险兼容。 因此， 无人驾驶汽车强制责任险应包括人工驾驶模式下的强制责任险、自动驾驶模式下的强制责任险和承保人工智能系统安全的网络安全强制责任险。 这样既能促进无人驾驶汽车行业和保险行业的发展， 又可保障公众安全。

【关键词】无人驾驶汽车;机动车强制责任险;无人驾驶汽车强制责任险;网络安全强制责任险

【中图分类号】D922      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2020）24-0130-9

一、引言

现代社会是“风险社会”， 尤其是随着机动车数量的增加， 导致交通事故频发。 在众多导致交通事故的原因中， 机动车驾乘人员的过错为主因， 如判断失误、酒后驾驶或疲劳驾驶等因素。 这也是《侵权责任法》在规制机动车之间交通事故时的归责依据， 即机动车之间交通事故采用过错责任制。 因此， 减少交通事故发生的关键是减少驾乘人员的过错， 继而减少人身伤亡和财产损失。

当前所采取的措施虽然取得了一定成效， 但问题依然严重。 如不定时检查酒后驾驶机制、长途汽车驾驶员强制休息制度以及相应的刑法规制， 这些措施依然不能从源头上杜绝驾乘人员的过错， 交通事故依旧高企， 从而造成巨大的人身伤亡和财产损失。 据统计， 2018年我国发生交通事故244937起， 死亡人数63093人， 造成直接经济损失138455.9万元[1] ; 而美国据统计每年因交通事故造成的经济损失高达2420亿美元[2] 。

从目前发展趋势看， 能够最大限度杜绝驾乘人员过错的只有无人驾驶汽车。 基于大数据、人工智能和5G通讯技术的发展， 无人驾驶汽车能够在绝对幅度内减少交通事故的发生， 进而减少人身伤亡和财产损失。 据谷歌公司研究显示， Waymo无人驾驶汽车在公路上行驶超过200万英里路程时， 事故少于20起， 且没有一起是因为无人驾驶汽车系统的失灵引起。 据估计， 如果美国道路上有90%的车辆是无人驾驶汽车， 则每年可挽救21700人的生命， 同时减少422万起交通事故。 另有报告指出， 到2040年无人驾驶汽车的普及将减少80%的交通事故[3] 。

但是， 无人驾驶汽车在减少交通事故、挽救公众人身安全和生命财产的同时， 也引起了一些问题。 其中之一就是机动车强制责任险与无人驾驶汽车不兼容， 需要制定适用于无人驾驶汽车的强制责任险， 促进无人驾驶汽车和保险产业的发展。 本文主要探讨什么是无人驾驶汽车， 以及机动车强制责任险与无人驾驶汽车不能兼容的原因， 进而提出无人驾驶汽车强制责任险方案以供决策者参考。

二、无人驾驶汽车概况

（一）定义

无人驾驶汽车是指具有完全自动驾驶能力的汽车。 目前对无人驾驶汽车采用的自动化技术的定义是：一种使用在汽车上， 能够使汽车在不需要司机控制的情况下自动行驶的技术。 一些国家和地区的法律明确规定， 仅安装辅助驾驶系统的汽车不属于无人驾驶汽车。 如内华达州法律规定：辅助驾驶系统如停车辅助系统、防碰撞系统等不是自动驾驶技术， 除非满足车辆可以自动运行而不需要司机控制的条件[4] 。

根据美国国家公路交通安全管理局的规定， 无人驾驶技术的发展阶段可分为5级：第1级是非自动驾驶， 该阶段车辆完全由人控制。 第2级是辅助驾驶阶段。 在该阶段， 驾驶员仍然在大部分时间中完全控制车辆， 只在有限的条件下， 技术将会主导车辆的驾驶。 例如， 电子稳定控制系统。 第3级是监控阶段。 在该阶段， 技术将与驾驶员共同承担责任。 驾驶员在该阶段仍然控制车辆， 只是在符合条件时， 技术才承担责任。 例如， 自动停车系统。 第4级是限制型自动驾驶。 在该阶段， 技术足够成熟， 驾驶员能够在特定情况下完全退出驾驶， 也就是双手完全脱离方向盘由车辆监控系统自动驾驶。 第5级是完全自动驾驶。 此阶段， 汽车能够在所有的驾驶环境中自动、独立地完成所有驾驶任务。 驾驶员唯一需要做的就是输入目的地， 然后汽车会完全负责驾驶， 将驾驶员带到目的地。

本文研究的对象是具有完全自动驾驶能力的无人驾驶汽车， 即具有第5级无人驾驶技术的汽车。 只有具有第5级无人驾驶技术的汽车才能完全解放司机的双手， 且会对机动车强制责任险制度产生重大影响。 仅具有第4级（含）以下无人驾驶技术的汽车， 依然适用目前的机动车强制责任险制度， 其整个驾驶过程以人工控制为主， 无人驾驶技术主要是辅助驾驶员驾驶。

（二）本质及功能

无人驾驶汽车的本质是人工智能与机器的结合。 1950年人工智能的先驱阿兰·图灵提出著名的问题：机器能够思考么？这一问题开启了科学界对人工智能的研究。 而人工智能一词正式进入大众视野是在1955年由约翰·麦卡锡在达特茅斯大学演讲时提出。 他将人工智能分为三个类别：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。 目前已經应用的人工智能属于弱人工智能， 其完成的任务难度较低， 如苹果公司的Siri语音系统[5] 。

当前人工智能的研究领域主要集中在强人工智能阶段， 即人工智能与机器的结合阶段。 具体特征为人工智能是大脑， 机器是身体， 将机器和人工智能整合在一起将可以发展出智能化的机器， 如无人驾驶汽车就是通过决策引擎分析事故的可能性。 其中， 决策引擎系人工智能的一种， 它以规则为基础， 表现为深度学习神经网络; 神经网络通过司机培训汽车而建立， 类似于驾校教练教授学员如何开车。 当司机登录驾驶系统后， 人工智能通过其视觉识别系统进行学习， 并将学习经验转化为决策。 通过该过程， 无人驾驶汽车之间就可以通过网络相互获取和分享经验， 并做出最优决策[6] 。

无人驾驶汽车一般具有两种主要功能：一是在行驶时具有准确的实时判断能力， 避免可能的风险。 如在行驶过程中可以和道路上的其他车辆友好相处， 准确识别路况， 做出正确选择。 二是在交通基础设施功能失灵的情况下， 能够识别外界的命令。 如在信号灯断电交通警察指挥交通的情况下， 无人驾驶汽车能够像人一样识别交通警察的手势或命令。 谷歌公司Waymo无人驾驶汽车车内传感器和各种软件完全代替了人的工作， 相当于一个人有300年的驾驶经验[7] 。

三、无人驾驶汽车与机动车强制责任险不兼容

从风险角度看， 无人驾驶汽车在行驶中虽然降低了机动车强制责任险承保的风险， 但增加了两种新的风险：一是人工智能系统决策错误的风险; 二是人工智能系统的网络安全风险。 因此， 无人驾驶汽车不能与机动车强制责任险无缝衔接， 主要表现在以下方面：

（一）无人驾驶汽车将降低机动车强制责任险承保风险和保费收入

无人驾驶汽车将降低机动车强制责任险的承保风险， 改变机动车强制责任险保费计算依据， 可能导致机动车强制责任险的保费计算依据不能适用于无人驾驶汽车。 影响汽车保险费率计算的因素主要有：司机的驾驶记录、年度行驶里程和驾驶年限。 但是上述三个因素都不再适用于无人驾驶汽车， 因为无人驾驶汽车的风险主要来源于人工智能， 目前尚不能准确识别哪些风险因素影响无人驾驶汽车的安全[8] 。 不仅如此， 分析过往风险数据也并不能预测无人驾驶汽车的未来风险， 因为任何过往的风险数据都会被无人驾驶汽车的人工智能系统迅速纠正。 所以， 以司机为中心的汽车保险费率计算并不能适用于无人驾驶汽车[9] 。

保费的数额可能与无人驾驶汽车行业的发展呈负相关关系。 目前美国1.95亿辆车的平均保费是841.23美元， 意味着一年大约有1640亿美元的保费收入。 根据预测， 因无人驾驶汽车的冲击， 美国车险市场到2040年将会萎缩至400亿美元[10] 。 如果无人驾驶汽车导致保险价格大幅度下降， 86%的司机会考虑购买无人驾驶汽车。 所以， 无人驾驶汽车不但会改变保费计算依据， 而且能够有效降低保费[11] 。

（二）人工智能系统决策错误将改变交通事故责任归责原则

无人驾驶汽车发生交通事故， 本质在于其人工智能系统的决策错误使交通事故的责任主体由人转变为无人驾驶汽车的人工智能系统， 当前交通事故归责原则不再适用。 主要体现在：

1. 无人驾驶汽车之间以及与有人驾驶汽车发生交通事故不适用过错原则。 当前我国针对机动车之间发生交通事故适用过错责任， 即对司机适用过错责任。 为了证明司机存在过错， 必须同时满足四个要件：一是司机存在注意义务; 二是司机违反了注意义务; 三是伤害的存在; 四是违反注意义务和造成伤害之间存在因果关系。 如在Johnson案中， 法庭认为被告超出规定行驶速度造成刹车距离过长而追尾原告的汽车， 应当承担过错责任， 因为被告有责任合理注意路面环境避免事故， 不应去创造引发过错的机会。 因此， 类似于开车打电话和未及时刹车引起的事故都属于司机应当承担的过错责任[12] 。

无人驾驶汽车的出现消除了司机的注意义务。 除了在人工驾驶模式下由司机控制汽车， 在自动驾驶模式下司机不控制汽车， 没有注意义务， 如果是无人驾驶汽车之间发生交通事故， 司机并不承担过错责任; 即使是与有人驾驶汽车发生交通事故， 也不能适用过错责任， 因为若有人驾驶汽车一方证实自己无过错， 引发交通事故的责任主体应当是无人驾驶汽车的人工智能系统， 而不是司机。 加之目前法律、法规关于人工智能的相关规定缺位， 使得无人驾驶汽车之间以及与有人驾驶汽车发生交通事故不适用过错原则[13] 。

2. 厂商承担严格责任存在问题。 如果无人驾驶汽车司机不承担过错责任， 那么应当由厂商承担严格责任。 根据《侵权责任法》第41条规定：因产品存在缺陷造成他人损害的， 生产者应当承担侵权责任[14] 。 该条文并未出现过错的表述， 且并未要求受害人证明生产者的过错， 厂商承担的责任应当是严格责任。 根据《侵权责任法》的規定， 厂商承担严格责任， 需要具备三项构成要件：产品缺陷、损害法益和因果关系。

（1）产品缺陷。 产品缺陷包括两方面内容：设计缺陷和制造缺陷。

首先来看设计缺陷。 设计缺陷的认定主要通过两种方法：

方法一：消费者的期待测试。 消费者的期待权通常指一个具有日常生活经验的普通消费者认为产品的设计应当满足最低安全标准， 否则就是瑕疵产品。 最低安全标准在一个具有一般常识的普通人判断范围之内， 专家意见不能用于证实一个普通人应当具有合理期待。 在Soule案中， 法庭指出受害者如果需要证明产品存在设计瑕疵， 除非他能够证明该产品违反了消费者的最低安全期望[15] 。 由于人工智能系统的算法极其复杂， 普通消费者根本不能证明算法存在缺陷。 虽然无人驾驶汽车安全性高于有人驾驶汽车， 但是无人驾驶汽车并非防撞汽车， 消费者并不能合理期待无人驾驶汽车能够应付各种情况。 另外， 消费者期待测试对被告不公平， 因为该测试不允许被告以不存在替代设计的理由抗辩。 因此， 消费者期待测试有可能导致两点负面评价：①受害者不能得到赔偿， 因为其不能证明算法设计违反了最低安全要求; ②法庭可能基于公共政策考虑， 要求厂商承担事故的责任， 但是对算法设计是否有问题不予考虑， 有可能导致厂商将成本最终转嫁至消费者。

方法二：风险效果计算公式。 在适用风险效果计算公式的情况下， 原告必须证明存在替代设计能够满足严格责任成立的要求[16] 。 为了证明存在合理的替代设计， 原告必须证明存在一种更好的方式设计产品。 但作为普通消费者， 其所掌握的常识并不足以证明上述内容， 这就需要聘请专家证明。 而专家不仅要证明算法设计存在问题， 而且要证明存在替代设计方案， 该方案能够在成本上和功能上可行。 就算法设计而言， 专家不但要花费大量的时间检测代码， 而且要提出可行的替代方案， 这将产生高企的诉讼成本。 所以， 很多此类争端的原告败诉， 即使可以获得赔偿， 但是赔偿数额很有可能低于诉讼成本[17] 。

其次， 笔者将分析制造缺陷。 制造缺陷指导致产品缺陷的原因完全来源于产品制造过程中出现的错误[18] 。 一般有两种方法确定受害者所遭受的伤害是否由制造缺陷引发：①通过“偏离设计目的”确定产品缺陷。 如果制造的产品偏离了既定的产品设计， 就会存在制造缺陷。 ②产品故障测试。 当产品发生故障， 而又没有证据显示产品在制造过程中存在制造缺陷时， 可以推定产品存在制造缺陷。 即无人驾驶汽车引起事故时， 允许消费者提起产品责任诉讼， 可以在缺乏直接证据的情况下证明产品存在制造缺陷。 若生产商为此承担责任， 那么生产商将会面临越来越多的相关诉讼， 不但极大地增加其诉讼成本， 而且会严重影响无人驾驶汽车行业的发展。 但是， 如果自动驾驶汽车在前述场景中造成人身伤亡， 受害者不能得到足够的赔偿则违反了法律的基本原则公平和正义。 因此， 制造缺陷可能导致进退维谷的困境：允许此类诉讼将造成厂商的负担， 打击其升级技术的积极性; 限制此类诉讼将造成受害者得不到合理的补偿， 违背了法律的基本原则[19] 。

（2）损害法益。 就损害法益而言， 无人驾驶汽车造成的损害类型与有人驾驶汽车一致。 当无人驾驶汽车引起损害时， 其并未改变产品责任中损害的类型， 即产品本身的损害以及产品以外的财产和人身损害。 虽然《产品质量法》第41条明确规定产品责任需要救济的财产损害排除产品本身的损害， 但《侵权责任法》弥补了《产品质量法》的不足， 认为损害既包括产品以外的其他财产的损害， 也包括财产本身的损害。

（3）因果关系。 产品责任的因果关系， 是指缺陷产品与受害人遭受的损害之间的因果关系。 根据《侵权责任法》第41条规定， 受害人需要证明因果关系的存在。 在司法实践中， 产品责任因果关系的确定一般需要通过鉴定的方式， 如“上海格莱达电气与白某某责任纠纷上诉案”。 但是如果涉及人工智能产品， 受害人要证明产品缺陷与损害之间的因果关系， 是非常困难甚至根本不可能的。 因此， 在人工智能法律地位未明确的情况下， 厂商不可能承担严格责任。

3. 无人驾驶汽车与非机动车驾驶人、行人之间发生交通事故不适用过错推定和严格责任相结合的归责原则。 根据《道路交通安全法》第76条规定， 只要机动车与非机动车驾驶人、行人之间发生交通事故， 推定机动车一方存在过错。 如果有证据证明非机动车驾驶人、行人有过错， 机动车一方可以在90%范围内减轻责任， 即机动车一方在10%范围内承担严格责任。 之所以要承担10%的严格责任， 是因为这是与机动车危险性相适应的严格责任。

相较于有人驾驶汽车， 无人驾驶汽车的危险性大大降低。 如Waymo无人驾驶汽车目前已经在公路上行驶了超过200万英里路程， 事故少于20起， 且没有一起是因为无人驾驶汽车系统的失灵引起。 无人驾驶汽车通过降低机动车驾驶员的过错极大地降低了风险， 因此不应当像机动车驾驶员一样承担过错责任; 机动车驾驶员承担责任并不是因为他们在行车过程中有一定的过错， 而是他们的活动具有固有的危险， 会产生不可避免的后果。 而无人驾驶汽车已经将风险降至极低值， 在非机动车驾驶人、行人有过错的情形时， 依然由无人驾驶汽车一方在10%范围内承担严格责任， 这样不但与无人驾驶汽车的风险不相关， 而且与发展无人驾驶汽车的目的相背离[20] 。

4. 所有人与使用人分离时责任主体的规定不再适用。 我国《侵权责任法》第49条就机动车所有人和使用人不一致时， 发生交通事故的责任分配作出了规定。 但本条不能适用涉及无人驾驶汽车的交通事故， 只要完全由人工智能系统控制， 那么不论所有人或使用人都不再承担交通事故的责任， 如：过错责任也不适用于过失委托的情况。 过失委托指车主将汽车委托于没有驾照的人并由此引发事故。 由于车主违反了其应有的对道路上其他司机的注意义务， 因此车主应当承担过失责任。 但是， 假如无人驾驶汽车引发事故， 不能将无人驾驶汽车引起的事故认定为车主的过失委托。 因为当无人驾驶汽车行驶在道路上， 受托人并未控制汽车， 不符合过失委托的认定要件。

从交通事故责任构成分析， 构成交通事故需要满足三点：①机动车一方因交通事故造成了损害; ②机动车一方与损害之间有因果联系; ③机动车一方不能证明自己无过错。 就无人驾驶汽车而言， 当无人驾驶汽车引起交通事故时， 前两点可以满足， 但无人驾驶汽车一方确能够证明自己无过错， 因为驾乘人员并未控制无人驾驶汽车。 因此， 推翻了目前的交通事故责任构成要件， 更遑论所有人和使用人分离时的情形。

（三）人工智能系统网络安全风险缺乏保险覆盖

作为无人驾驶汽车核心的人工智能系统在控制无人驾驶汽车的同时， 也创造了新的公共安全风险。 人工智能系统在通过互联网实时获取数据作出决策的同时， 其系统面临外部攻击和自身宕机的风险。 一旦出现网络安全事件， 可能导致人工智能系统的防火墙失灵， 外界可以轻易进入， 并将可能的风险转化为实际的危险， 轻则数据泄露， 造成巨大的经济损失， 重则导致人工智能系统不能正常工作， 在全球范围内造成危险， 威胁或损害公共安全。 根据波蒙耐研究所的调查， 被盗取的敏感信息在10万条以内的， 一条被盗的敏感信息平均成本是255美元， 一起数据泄露的平均成本是735万美元[21] 。 又如， 2020年9月23日， 特斯拉公司遭遇完全的网络中断， 公司内部系统出现宕机， 特斯拉汽车不能正常运行， 遭遇网络中断的车主绝大部分来自美国， 包括旧金山、波士顿、纽约和芝加哥等市， 其他国家（包括英国、德国和俄罗斯等）的车主也报告了类似的问题[22] 。

當前， 保险市场尚无合适的保险产品承保网络安全事件引起的损失。 目前保险市场有两款保险产品， 主要包括商业责任险和网络安全险， 主要承保因网络安全事件引起的事故， 但都存在不足。

1. 商业责任险的不足之处有两点。

（1）商业责任险承保的损失主要强调其物理特征， 即损失的财产需要具有可触摸性。 如Metro Brokers案， 一名黑客入侵一家地产公司的在线银行账户系统并盗取账户中的资金， 保单承保 “伪造”（Forgery）行为， 但法庭认为在线资金转让并不属于“伪造”， 因为保单上的“伪造”主要指以纸质的形式伪造支票等可转让票据和签名， 但保险条款并未注明适用于电子形式。 而在本案中， 黑客使用计算机木马程序获取原告账户的用户名和密码， 并未进行任何签字行为[23] 。

网络安全事件引起的损失是否属于财产损失， 目前没有明确答案。 在America Online案， 第四巡回庭认为：可触摸的财产必定具有某些物理特性能夠被感知， 而计算机数据并不具备这些特性， 即使计算机被病毒感染， 被病毒感染的计算机数据只是不能再使用， 计算机并未遭受任何形式的物理损害。 因此， 计算机数据不是可触摸的财产[24] 。 但在E London-Sire Records案， 第二巡回庭认为：存储在硬盘上的数据属于有形财产， 一旦损坏， 构成财产损失。 所以， 目前网络安全事件引起的损失缺乏统一的认定[25] 。

（2）商业责任险中的侵犯隐私权条款强调个人信息被公开（publication）才能构成侵犯隐私权。 该条款存在两个问题：①数据泄露是否直接构成侵犯隐私权未有定论。 在Big 5 Sporting Goods案， 法庭认为数据泄露侵犯隐私权[26] ; 但在Galaria案， 法庭认为单独的盗窃个人信息并不构成侵犯隐私权[27] 。 ②投保人因自身原因引起的数据泄露不属于“信息被公开”。 在Recall案， 法庭认为被保险人没有资格请求保险人支付保险赔偿金以补偿因被保险人数据损失而支付给IBM公司的600万美元的赔偿金， 因为数据的泄露并不属于“公开”; 同时， 数据泄露构成“公开”必须满足由第三人所为的条件[28] 。 在Zurich American案， 索尼公司请求苏黎世美国保险公司支付索尼因黑客攻击而导致7700万用户数据泄露的损失， 但是纽约法院认为公开是由第三方的犯罪行为构成， 并非由投保人的行为构成， 并未支持索尼公司的请求[29] 。

2. 网络安全保险存在的问题主要表现在三个方面。

（1）数据泄露未引起损失是否属于网络安全保险内容目前不明确。 在Clapper案， 法庭认为虽然国家安全机构未能发现其无线通讯网络已经被拦截， 但是由于并未引起实际的伤害， 所以被告并未违反《宪法》第一和第四修正案。 但一些法庭认为数据泄露能够引起原告损害， 保险公司应当承担保险责任， 主要基于以下两点原因：①被保险人因数据泄露产生的补救成本。 例如， 升级软件系统和采集新的硬件。 ②个人信息价值的减损。 一旦数据泄露， 存储的个人信息的价值不再具有购买保险时的交易价值[30] 。

（2）如何评估数据泄露造成的损失。 数据泄露引起的损失包括两部分：企业自身的损失和数据泄露引起的诉讼成本。 企业自身损失包括利润损失、营业中断损失等， 这些损失主要是基于推测， 并非来自保险公司的评估。 例如， Target报告2013年的数据泄露造成了6100万美元的损失， 但是其财务报告准确指出数据泄露真正使其损失2亿5千2百万美元。 同样， 诉讼成本也较难准确评估， 尤其是数据泄露导致的集体诉讼成本数额巨大。 如在安森保险案中， 安森保险支付了1亿1千5百万美元的和解金额， 其中1千5百万美元用于补偿原告的诉讼成本[31] 。

（3）保险费率的核算不稳定。 合理的保险费用需要根据完全知晓网络安全事件导致的数据损失确定。 由于被保险人并不希望公众知晓其遭到网络攻击， 甚至一些时候并不清楚已经被网络攻击， 导致保险人很难知晓真正的网络安全事件的频率和程度， 很难评估公司的网络安全设备和提供合适的保险费率。 最重要的是， 网络攻击的方法一直在改变， 即使可以实时与被保险人分享信息， 保险人也很难去评估网络安全的下一次风险。

四、无人驾驶汽车强制责任险内容

基于上述分析， 笔者认为无人驾驶汽车强制责任险应包括三个独立且不可分割的部分：①无人驾驶汽车处于人工驾驶阶段适用的强制责任险; ②无人驾驶汽车处于自动驾驶阶段适用的强制责任险;③与无人驾驶汽车人工智能安全相关的网络安全强制责任险。

（一）人工驾驶阶段的强制责任险

从目前无人驾驶汽车的发展趋势看， 无人驾驶汽车驾驶模式分为两种：一种是人工驾驶模式。 在人工驾驶模式下， 人工智能系统扮演辅助驾驶角色， 协助司机驾驶汽车。 另一种是自动驾驶模式。 在自动驾驶模式下， 人工智能系统完全接管驾驶任务， 司机解放双手。

当无人驾驶汽车处于人工驾驶模式时， 仍然应适用当前的机动车强制责任险， 因其风险并未发生本质变化， 投保人和被保险人是所有人， 不包括生产商; 其保费计算依据、事故归责原则和保险费用支付方式依旧保持不变， 即使人工智能系统在辅助驾驶方面非常优秀， 大幅度降低交通事故发生率。

而当无人驾驶汽车在人工智能控制下行驶时， 驾乘人员由于过失或故意干扰人工智能的控制， 此种情形应当解释为无人驾驶汽车处于人工控制模式， 适用机动车强制责任险。 因为人工智能的功能被干扰， 不能发挥其正常功能， 其效果相当于汽车依然处于人工控制模式， 而不是人工智能独立运行的效果。

（二）自动驾驶阶段的强制责任险

1. 无人驾驶汽车是交通事故责任主体。 确定无人驾驶汽车交通事故责任主体是强制责任险的核心， 更是交通事故归责的基础。 从目前的科技发展趋势和立法趋势看， 一些国家和地区已经承认或正在考虑人工智能的法律地位， 并将其确认为交通事故责任的主体[32] 。

（1）美国交通部在2016年2月承认谷歌公司的无人驾驶汽车（Waymo）人工智能系统是驾驶员。 这一“承认”扩大了现有法律对于“司机”的解释范围， 为法律的发展做出行政指引， 为日后有可能承认人工智能作为一个法律实体做出了铺垫。 虽然美国交通部对司机的解释没有法律约束力， 但是显示出交通部愿意承认人工智能系统是一个法律意义上的实体[33] 。 另有学者认为内华达州法律规定无人驾驶技术所有的权利和责任适用于司机意味着无人驾驶汽车具有法律人格， 可以在事故中提起诉讼或被诉， 独立承担相应的责任， 这也是突破现有法律框架的一步， 有利于无人驾驶汽车行业的发展[34] 。

（2）欧盟在2016年批准了支持赋予具有精密技术的自动机器人法律人格权的报告草案。 该报告建议建立针对人工智能产品的强制保险计划， 如无人驾驶汽车。 报告要求机器人的制造商和所有权人应当购买保险， 以保障在机器人造成损失时， 受损方能够获得足够的赔偿。 该报告致力于为电子人类建立法律框架， 所以， 赋予机器人法律地位是经济发展的必要。 因此， 无人驾驶汽车具有法律地位不再是有或无的问题， 而是时间的问题。 无人驾驶汽车不再是科幻事物， 而是真实存在的具有学习能力的机器人[35] 。

（3）一些国家已经承认一些非人类实体具有法律民事权利能力和民事行为能力。 例如新西兰通过《特乌维拉法》（the Te Urewera Act）， 承认一处名为特乌维拉的国家公园为法律实体， 具有权利、义务和责任， 主要由董事会行使， 董事会承担相应的责任。

（4）承认无人驾驶汽车为交通事故责任的主体， 并非逃避责任， 而是为了更好地规制人工智能产业的发展。 作为一种能够进行深度学习并具备思考和判断能力的产品， 其本身已经超出了一般意义上的物理产品。 承认人工智能的法律地位， 不但可促进人工智能产业的发展， 而且能促进保险产业的发展。

2. 无人驾驶汽车交通事故归责应采取所有人无过错责任制和生产商严格责任制。

（1）无人驾驶汽车所有人承担无过错责任。 涉及无人驾驶汽车的交通事故分为三种类型， 分别是：无人驾驶汽车之间的交通事故， 无人驾驶汽车与有人驾驶汽车之间的交通事故， 以及无人驾驶汽车与非机动车驾驶人、行人之间的交通事故。

首先， 无人驾驶汽车之间发生交通事故， 采用无过错责任制。 虽然无人驾驶汽车作为事故责任的主体， 所有人不承担过错责任， 但所有人依然应当承担无过错责任。 根据“运行支配”和“运行利益”原则， 无人驾驶汽车所有人享有无人驾驶汽车的运行利益和支配利益， 一旦无人驾驶汽车发生交通事故， 所有人应当承担责任， 但由于事故并非由所有人引发， 所有人只承担无过错责任。

其次， 无人驾驶汽车与有人驾驶汽车之间发生交通事故， 采用过错责任和无过错责任相结合的归责原则。 此种类型分为两种情形：一是有人驾驶汽车一方无过错， 那么应当由无人驾驶汽车一方承担无过错责任。 二是有人驾驶汽车一方有过错， 那么应当由有人驾驶汽车一方承担过错责任。 如果无人驾驶汽车一方也存在过错， 应当根据过错程度和原因来确定责任; 无法确定具体责任的， 平均分担责任。

最后， 无人驾驶汽车与非机动车、行人之间发生交通事故， 采取过错责任和无过错责任相结合的归责原则。 此种类型分为两种情形：一是非机动车、行人一方有过错时， 非机动车、行人一方承担过错责任。 如果无人驾驶汽车一方也存在过错， 应当根据过错程度和原因确定责任; 无法确定具体责任的， 平均分担责任。 二是非机动车、行人一方无过错时， 无人驾驶汽车一方承担无过错责任。

（2）生产商承担严格责任。 虽然在无人驾驶汽车交通事故中所有人承担了无过错责任， 但在保险人向受害者支付保险金后， 应允许保险人以严格责任向生产商追偿：

一是生产商不适用过错责任， 因为请求生产商承担过错责任也存在法律上的障碍。 生產商在制造无人驾驶汽车过程中对其进行算法编程， 且通过售前测试解决了可能出现的问题， 已经采取了合理的措施减小可预见的风险。 只是由于算法存在不可预知性， 即使引起了事故也不能证明厂商未履行应有的注意义务， 毕竟在不可预知情况下出现的问题已经超过一个理性人的预测， 生产商亦不例外。 如车载电脑的宕机就是一个无法预测的事件。 对于无法预测的问题， 既不是厂商的责任， 也不是所有人的责任， 而是人工智能的自身问题， 在法律无明确规定时生产商不承担过错责任。

二是基于公共利益考虑， 生产商仍然应当承担严格责任。 目前， 《产品质量法》《侵权责任法》对人工智能的相关问题缺乏规定， 但可以基于公共利益的考虑， 通过对《产品质量法》第2条进行扩大解释， 暂时将无人驾驶汽车整体解释为“产品”， 而不将无人驾驶汽车的硬件和人工智能系统区分开来。 即在人工智能法律地位确定前， 仍然按照严格责任规制生产商， 以此确保公共利益， 防止生产商以人工智能产品法律地位未明确为由逃避责任。

三是《产品质量法》规定的免责事由并不能适用于人工智能产品。 人工智能是科学技术发展的阶段性成果， 在研究阶段就已经进行了充分测试， 待其技术成熟后厂商将其应用于产品， 创造利润。 只要人工智能产品引起事故， 根据“谁受益， 谁负责”原则， 生产商应当承担责任， 而不能以免责事由逃避责任， 尤其是当人工智能产品承载公共职能时， 如波音公司就787 MAX客机的设计问题承担严格责任一样。

综上所述， 根据无人驾驶汽车交通事故归责原则， 该阶段强制责任险的投保人和被保险人系所有人和生产商共同构成。

3. 参考方案。 有两种保险方案可供参考：

（1）全额赔付方案。 在该方案下， 由保险人建立保险资金池完全赔付因无人驾驶汽车引发的交通事故造成的损害。 保险资金池由生产商和所有人按照一定比例共同投入， 建立多层赔付机制， 在发生交通事故时从保险资金池支付受害者。 该方案和普莱斯—安德森法案（the Price-Anderson Act）类似， 即《原子能法案》的修订法案， 该法案确保公众在遭受核泄漏时就财产损失和人身伤亡可以获得赔偿。 根据该法案， 公众可以获得的保险赔付分为两层：第一层资金池由核电站所有权人每年为每个反应堆向保险公司支付3.75亿美元的保费构成; 第二层资金池由每个核电站反应堆按一定比例分摊的超额责任费用构成， 最多不超过1.19亿美元。 在第一层资金池未能完全赔付受害者的损失时， 才能启动第二部分进行赔付。

若参照该方案， 生产商和所有人按照一定比例共同投入一笔保险金， 形成第一层保险资金池。 因为所有人享有运行支配权力和运行利益， 需要承担一定比例的保险金。 而第二层资金池由生产商单独投入， 因为涉及无人驾驶汽车引发的交通事故中， 生产商需要承担最终责任， 所有人承担的是无过错责任， 所以， 生产商需要承担更多的保费。 必须注意的是， 根据《侵权责任法》规定， 民用核电站属于高度危险责任调整范围， 如果采取此方案， 所有人和生产商实际上承担的是高度危险责任。

（2）限额赔付方案。 该方案参考机动车强制责任险和《全国儿童疫苗伤害法案》制定， 即由保险公司在责任限额范围内予以赔偿， 这部分保费由所有人承担， 基于所有人享有运行支配权力和运行利益; 不足的部分， 根据归责原则由生产商依据严格责任单独承担， 但生产商承担的责任数额应当受到限制。 原因在于该方案假定无人驾驶汽车和疫苗一样都会对社会安全造成隐患。 因此， 无人驾驶汽车的生产商很可能会遭遇之前疫苗生产商遇到的问题， 即在《全国儿童疫苗伤害法案》实施之前， 一旦疫苗引起人身伤害， 疫苗生产企业将面临大量的诉讼， 不但导致疫苗生产企业停止疫苗的生产和研发， 而且通過提高疫苗的价格来转嫁诉讼成本， 最终导致疫苗价格上涨了20倍， 引发了公众的健康危机。 最终， 国会通过该法案限制疫苗生产企业承担的责任， 保护了疫苗产业[36] 。

（三）与人工智能系统安全相关的网络安全强制责任险

从责任险本质看， 责任险保障的是公共利益。 在互联网时代， 网络安全早已是各国关注的重点， 基于互联网进行运算的人工智能系统的安全也不例外。 作为无人驾驶汽车核心的人工智能系统， 通过互联网实时获取数据并做出决策控制汽车的运行， 系统安全尤为重要， 一旦发生网络安全事件， 就像Windows系统遭受攻击一样， 将可能在全世界范围内导致大量的无人驾驶汽车出现问题， 轻则数据泄露， 引起财产损失， 重则发生交通事故， 严重威胁公共安全。 如前文提到的特斯拉公司遭遇的网络安全事件， 导致全球范围内特斯拉汽车的所有人受到损害。 所以， 人工智能系统的安全应当纳入责任险保障范围， 在发生网络安全事件时对受害者进行救济， 正如各国普遍将汽车第三者责任险规定为强制保险， 是为了保障交通事故受害者利益一样[37] 。 网络安全责任险的功能主要体现在三个方面：

1. 要求被保险人遵循最大善意原则， 这样有利于保险人对所有可能的风险加以掌控。 由于保险公司对于网络安全的相关数据掌握较少， 影响保险费率的确定， 只能实行差异化定价策略。 差异化定价的好处在于可以针对不同公司的信息安全系统的安全防护能力设定不同的保险金额。 如通过向公司提供较低数额的保险金， 有助于公司向网络安全系统投入更多的资源。 或者遵循保险公司的建议花费高昂成本购买网络安全设备以及加强合规建设， 这样才能保障在发生数据泄露的时候得到赔付， 如集体诉讼成本的补偿。 但实施差异化定价的困难在于准确评估公司的真正风险， 因为保险人和被保险人之间存在信息不对称， 如被保险人的网络安全维护频率、安装的软件安全级别等类似信息不能被保险人准确获得。 因此， 对风险的评估需要被保险人遵循最大善意原则， 否则在遭受保险事件时不能获得赔付， 只有这样才能确保保险人对所有可能的风险加以掌控[38] 。

2. 确保保险公司可以直接影响被保险人的行为， 减少风险发生， 取得监督下沉的效果。 由于政府监管者自身的原因对一些保险的监管存在困难， 需要赋予保险公司监督的角色。 如联邦贸易委员会（FTC）的隐私与数据保护部门只有45名员工负责监管， 远不能满足网络安全监管的需要， 所以FTC在这方面逊于保险公司。 由保险公司分担部分监管任务不仅可减轻FTC的监管负担， 而且通过承担监管任务能够直接影响客户的行为， 进而提升其保护隐私和数据的能力[39] 。

人工智能系统产生的数据体量巨大， 存储信息的企业较多， 监管部门不可能面面俱到， 所以需要保险公司分担监管者的责任。 如在保单中设置严格的合规需求， 促使被保险人遵守保险人的合规要求、增加合理注意的程度以降低风险， 否则将面临无法获得补偿的风险。

3. 网络安全强制责任险不仅保护遭受数据泄露的公司， 也保护数以百万计的无人驾驶汽车所有人。 网络安全事件的高破坏性不仅导致公司遭受了极大损失， 而且数据泄露也会导致消费者遭受损失。 因此， 购买网络安全强制责任保险不但确保公司能从保险公司得到保险赔付， 尽快恢复运营， 而且也能对遭受损失的消费者做出补偿。 如无人驾驶汽车系统宕机车门锁死无法打开， 所有人发生的打车成本就可通过网络安全责任险获得补偿[40] 。

网络安全责任险作为无人驾驶汽车强制责任险的一部分， 投保人和被保险人是生产商， 承保因发生网络安全事件无人驾驶汽车对第三人（含所有人）造成的损害。 如上文提到特斯拉公司遭遇网络安全事件， 其受害人只有所有人。 同时， 由于网络安全事件可能导致巨大的经济损失， 所以， 网络安全责任险的赔付依然需要采用限额赔付方案， 即在发生网络安全事件时， 保险人在责任限额内按照严格责任承担赔偿责任， 不足部分依照相关法律规定承担赔偿责任。

五、结语

综上所述， 无人驾驶汽车的出现虽然可能减少机动车强制责任险的收入， 但因其创造了新的风险， 不仅不会减少保险行业的收入， 而且很可能开拓保险行业的蓝海， 引起保险行业的变革， 推动保险行业的发展。 因此， 立法者应当针对无人驾驶汽车发展引起的保险问题进行深入研究， 尽早制定相应的法律法规， 不仅能够促进无人驾驶汽车行业的发展， 更能推动保险行业的发展， 适应科技革命带来的行业变革。

【 主 要 参 考 文 献 】

[1] 智研咨询.2018年国内道路交通事故数量统计分析，造成直接财产损失为138455.9万元[EB/OL].https：//www.sohu.com/a/347751005_775892，2019-10-17.

[2] U. S. Department of Transportation[R].Transportation Statistics Annual Report，2016.

[3] Daniel J. Fagnant ， Kara M. Kockelman. Preparing a Nation for Autonomous Vehicles： Opportunities， Barriers and Policy Recommendations for capitalizing on self-driven vehicles[ J].Transportation Research Part A： Policy and Practice，2015（7）：167 ～ 181.

[4] Stephen P. Wood， Jesse Chang， Thomas Healy，  John Wood.The Potential Regulatory Challenges of Increasingly Autonomous Motor Vehicles[ J].Santa Clara Law Review，2012（52）：1423 ～ 1502.

[5] A. M. Turing. Computing Machinery and Intelligence[ J].Mind， 1950（10）：433 ～ 460.

[6] Jenay M. Beer， et al.. Toward a Framework for Levels of Robot Autonomy in Human-Robot Interaction[ J].Human-Robot Interaction，2014（6）：74 ～ 99.

[7] Tim Urban.The AI Revolution： The Road to Superintelligence，Wait but Why[EB/OL].Http：//Waitbutwhy.Com/2015/01/Artificial-Intelligence-Revolution-1.Html，2005-01-23.

[8] Julia A. Molander， Yevgenia A. Wiener. Facing Revolutionary Changes Driverless Vehicles and the Effect on Insurance[ J].DRI for Def，2016（5）：58 ～ 64.

[9] William A. Bulfer， Brian M. Love. Opening the Pod Bay Doors Assessment of Risk and the Future of Commercial Automobile Coverage[ J].DRI for Def，2018（10）：58 ～ 65.

[10] Autonomous Cars Survey. Autonomous Cars： Bring Em on， Drivers Say in Insurance.com Survey[EB/OL].https：//www.insurance.com/press-room/autonomous-cars-survey，2014-07-28.

[11] Leslie Scism. Driverless Cars Threaten to Crash Insurers' Earnings[EB/OL].Http：//www.Wsj. Com/Articles/Driverless-Cars-Threa-ten-To-Crash-Insurers-Earnings-1469542958，2016-07-26.

[12] Johnson V. Phillips， 690 N.Y.S.2d 545.

[13] Matthew Blunt.Highway to a Headache： Is Tort-Based Auto-motive Insurance on a Collision Course with Autonomous Vehicles？ [ J].Willamette Law Review，2017（1）：08 ～ 135.

[14] 王利明.侵權责任法研究（下卷）[M].北京：中国人民大学出版社，2016：226 ～ 301.

[15] Soule V. General Motors Corp， 882 P.2d 298.

[16] Wilson V. Piper Aircraft Corp.， 577 P.2d 1322.

[17] Andrew P. Garza.“Look Ma， No Hands！” Wrinkles and Wrecks in the Age of Autonomous Vehicles[ J].New England. Law Review，2012（3）：581 ～ 626.

[18] David G. Owen. Manufacturing Defects[ J].South Carolina Law Review，2002（2）：851 ～ 903.

[19] Kevin Funkhouser.Paving the Road Ahead： Autonomous Vehi-cles， Products Liability and the Need for A New Approach[ J].Utah Law Review，2013（7）：437 ～ 458.

[20] 伯纳德·施瓦茨著.王军等译.美国法律史[M].北京：中国政法大学出版社，1990：200 ～ 218.

[21] Ponemon Institute. 2017 Cost Of Data Breach Study： United States[EB/OL].https：//www.ponemon.org/library，2017-06-13.

[22] 蔡鼎.特斯拉系统遭全球性宕机！有车主被困在沙漠两小时[EB/OL].https：//tech.163.com/20/0924/07/N99A1E700097U7T. html，2020-09-24.

[23] Metro Brokers， Inc. V. Transp. Ins. Co.， 603 F. App'x 833.

[24] Am. Online， Inc. V. St. Paul Mercury Ins. Co.， 347 F.3d 89.

[25] E London-Sire Records， Inc. V. John Doe， 542 F.Supp.2d 153.

[26] Big 5 Sporting Goods， 957 F.Supp. 2d 1135.

[27] Galaria V. Nationwide Mut. Ins.， 998 F.Supp.2d 646.

[28] Recall， 147 Conn. App.450.

[29] Zurich American， 2014 WL 3253541.

[30] Clapper V. Amnesty Intern. USA， 133 S. Ct. 1138.

[31] In re Anthem， Inc.， Data Breach Litigation， 2016 WL 3027983.

[32] Brett A. Ross. Automated Vehicle Lawsuits How Will We Liti-gate the Auto Crash of The Future？[ J].WTR Brief ，2018（4）：42 ～ 47.

[33] Dave Gershgorn. Google's Driverless Cars Will Be Legally Treated Like Human Drivers[EB/OL]. Http：//www.Popsci.Com，2020-10-07.

[34] David Shepardson， Paul Lienert. Exclusive： In Boost to Self-Driving Cars， U.S. Tells Google Computers Can Qualify as Drivers[EB/OL].Http：//www. Reuters. Com/Article/Us-Alphabet-Autos-Selfdriving-Exclusiveiduskcn0vj00h，2016-02-10.

[35] European Parliament Press Release. Robots： Legal Affairs Com-mittee Calls for Eu-Wide Rules[EB/OL].Http：//www.Europarl.Europa.Eu/Sides/Getdoc.Do？Type=Impress&Reference=20170110ipr57613&Language=En&Format=Pdf， 2017-07-13.

[36] Jeffrey R. Zohn. When Robots Attack： How Should the Law Handle Self-Driving Cars That Cause Damages[ J].University of Illinois Journal of Law， Technology and Policy，2015（2）：461 ～ 485.

[37] 溫世扬.保险法[M].北京：法律出版社，2016：1 ～ 11.

[38] Ranjan Pal， et al.. Realizing Efficient Cyber-Insurance Markets [EB/OL]. http：//www.scf.usc.edu/～rpal/CYBERMR.pdf，2018-08-21.

[39] Minhquang N. Trang.Compulsory Corporate Cyber- Liability Insurance： Outsourcing Data Privacy Regulation to Prevent and Mitigate Data Breaches[ J].Minnesota Journal of Law， Science & Technology，2017（4）：389 ～ 417.

[40] Brian Krebs. The Case for Cybersecurity Insurance， Part II， KREBS ON SEC[EB/OL].http：//krebsonsecurity.com/2010/07/the-case-for-cybersecurity-insurance-part-ii/，2010-07-31.