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人工智能（Artificial Intelligence,AI）作為現(xiàn)代科技的前沿領(lǐng)域，已深刻影響社會生產(chǎn)和人類生活。信息技術(shù)發(fā)展從規(guī)則驅(qū)動的計算機程序，到依托神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的自主學(xué)習(xí)型智能系統(tǒng)，在此過程中，人工智能的應(yīng)用場景不斷擴展，從傳統(tǒng)的語音識別、計算機視覺、自動駕駛，到生成式人工智能（Generative AI），使其具備了文本、圖像、視頻、音頻等內(nèi)容的自主生成能力。特別是在法律、醫(yī)療、金融等專業(yè)領(lǐng)域，AI正逐步滲透、輔助甚至替代人類的分析與決策。

以生成式人工智能（如自然語言處理工具）為例，其核心在于通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，實現(xiàn)高維度信息處理并產(chǎn)生自主創(chuàng)造內(nèi)容的能力。與傳統(tǒng)基于規(guī)則驅(qū)動的技術(shù)不同，生成式AI并非簡單執(zhí)行指令，而是通過自主學(xué)習(xí)的方式模擬人類智能。其運作模式通常包括語料數(shù)據(jù)的采集與整理、深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與優(yōu)化、實時信息的動態(tài)抓取，以及最終內(nèi)容的生成與輸出。因此，生成式AI的產(chǎn)出內(nèi)容遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了早期AI的功能范疇，不再僅僅是數(shù)據(jù)的簡單提取和組合，而是通過復(fù)雜算法建構(gòu)出的新型表達(dá)。這種特性在推動技術(shù)進步的同時，也帶來了新的法律挑戰(zhàn)，特別是在知識產(chǎn)權(quán)、隱私權(quán)、名譽權(quán)等方面，引發(fā)了廣泛爭議。

AI技術(shù)的應(yīng)用日趨廣泛，涵蓋了司法輔助、醫(yī)療診斷、自動駕駛、智能客服等多個領(lǐng)域。然而，這些技術(shù)的迅猛發(fā)展并非毫無代價。AI系統(tǒng)在運行過程中，由于算法設(shè)計的不確定性、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的瑕疵以及使用者輸入指令的多樣性等因素，往往導(dǎo)致其輸出內(nèi)容存在不可預(yù)測性，進而引發(fā)侵權(quán)糾紛。例如，生成式AI所產(chǎn)生的虛假信息有可能侵犯個人名譽權(quán)，自動駕駛系統(tǒng)的判斷失誤有可能導(dǎo)致交通事故，對個人私密數(shù)據(jù)的濫用將構(gòu)成對隱私權(quán)的侵犯。因此，現(xiàn)有法律體系是否可以有效規(guī)制AI帶來的風(fēng)險，是否需要創(chuàng)設(shè)專門法律制度對AI侵權(quán)行為進行規(guī)制，成為亟待研究或解決的問題。本文將對現(xiàn)行侵權(quán)責(zé)任體系部分內(nèi)容進行梳理，并結(jié)合AI侵權(quán)的特殊性，嘗試探析不同AI類型對侵權(quán)責(zé)任的影響，并提出AI時代侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定的法律思路。

由于我國目前并未出臺專門針對人工智能侵權(quán)責(zé)任的法律法規(guī)，在人工智能侵權(quán)時，哪些主體應(yīng)當(dāng)承擔(dān)民事責(zé)任以及如何承擔(dān)民事責(zé)任，理論界和實務(wù)界尚未形成統(tǒng)一的觀點。

在探討人工智能侵權(quán)責(zé)任時，首先需要解決的是人工智能（包括但不限于AI系統(tǒng)、AI工具或安裝AI的其他載體等）是否具有民事主體資格的問題。若人工智能具有民事主體資格，則需要承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任。目前理論界眾說紛紜，主要觀點分為主體資格否定說、主體資格肯定說和主體資格折中說三種。主體資格否定說是當(dāng)前主流觀點，如，吳漢東教授認(rèn)為機器人不是具有生命的自然人，也區(qū)別于具有自己獨立意志并作為自然人集合體的法人，將其作為擬制之人以享有法律主體資格，在法理上尚有斟榷之處。[1]楊立新教授認(rèn)為智能機器人的民法地位屬于人工類人格，即智能機器人所享有的、通過人工制造的、類似于或者接近于自然人的自然人格的民事法律地位，仍然屬于物的范疇，是權(quán)利客體，而不是民事主體。[2] 殷秋實學(xué)者認(rèn)為人工智能不具備如同自然人一樣的“理性”，并且其能力也不足以使其成為新的主體。[3]與賦予人工智能民事主體資格相對的另一種觀點，可概括為主體資格肯定說。這一學(xué)說，主要是建立在對人工智能技術(shù)迭代進化的基礎(chǔ)上，主要根據(jù) “技術(shù)”事實賦予人工智能發(fā)展相匹配的民事主體資格。[4]對生成式人工智能而言，孫那認(rèn)為根據(jù)其涌現(xiàn)出的獨特的思維和理解能力、打通虛擬與現(xiàn)實邊界的可交互性以及向人腦規(guī)模發(fā)展的模型參數(shù)量等特征，應(yīng)在法律層面上賦予其相應(yīng)的獨立法律主體資格。[5]最后一種觀點試圖調(diào)和上述兩種觀點，從而形成了第三種“折中說”。如，許中緣教授認(rèn)為應(yīng)當(dāng)賦予人工智能法律人格，但人工智能屬于一種智慧型工具，法律人格是有限的，這種有限性尤其體現(xiàn)在行為能力、權(quán)利義務(wù)、責(zé)任能力的有限。[6]

學(xué)界主流觀點認(rèn)為人工智能不具有主體資格，司法實踐中目前也基本持該觀點。在生成式人工智能侵犯著作權(quán)案件中，法院通常在認(rèn)定人工智能生成物是否構(gòu)成作品時，間接否定人工智能作為法律主體的資格。如，在北京互聯(lián)網(wǎng)法院受理“菲林訴百度”案中，判決中明確計算機軟件自動生成的文字內(nèi)容因未傳遞軟件研發(fā)者和使用者的獨創(chuàng)性表達(dá)而不構(gòu)成作品，實際上否定了人工智能作為法律主體的資格。[7]

當(dāng)人工智能不具有民事主體資格，就需要解決由誰來承擔(dān)民事責(zé)任的問題。在不同的人工智能應(yīng)用場景中，被侵犯的民事權(quán)利及承擔(dān)責(zé)任的民事主體有所不同。以生成式人工智能為例，其引發(fā)的侵權(quán)類型或有多種：第一，服務(wù)提供者可能未經(jīng)同意，大量收集了涉及他人隱私、個人信息以及商業(yè)秘密等數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，此種信息處理行為可能構(gòu)成侵權(quán)。第二，服務(wù)提供者開發(fā)的生成式人工智能生成各種虛假信息，或者生成具有侵權(quán)性質(zhì)的文字、圖片、視頻等。第三，用戶使用生成式人工智能的產(chǎn)品時，采取故意引誘等方式使生成式人工智能產(chǎn)生虛假信息，并且對虛假信息進行傳播，這也可能構(gòu)成侵權(quán)。[8]在第一種情形中，普遍認(rèn)為在服務(wù)提供者大規(guī)模采集個人信息的情況下，應(yīng)當(dāng)根據(jù)《民法典》和《個人信息保護法》等法律法規(guī)，以過錯推定來確定侵權(quán)責(zé)任，對此沒有爭議。當(dāng)服務(wù)提供者的行為涉及侵犯除個人信息以外的其他權(quán)利時，王利明教授認(rèn)為其與一般侵權(quán)沒有本質(zhì)差異，理應(yīng)適用過錯責(zé)任，在用戶和服務(wù)提供者均有過錯的情況下，利用過錯進行分擔(dān)，有利于準(zhǔn)確地認(rèn)定各方主體的責(zé)任。[9]在第二種情形中，服務(wù)提供者可能構(gòu)成侵權(quán)的行為可細(xì)分為兩個階段：一是生成階段，二是移除階段。前者指服務(wù)提供者因為生成了侵權(quán)內(nèi)容而需承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任；后者指服務(wù)提供者在知道侵權(quán)內(nèi)容后（典型是受害人通知服務(wù)提供者），未能及時采取必要措施（比如，采取內(nèi)容過濾技術(shù)來避免侵權(quán)內(nèi)容的再次生成），而應(yīng)承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任。[10]在第三種情形中，周學(xué)峰認(rèn)為可以借鑒美國《侵權(quán)法重述》第二版，將虛假陳述分為人身損害和物質(zhì)經(jīng)濟的虛假陳述，緊接著再次分為故意、過失和無辜虛假陳述，對其侵權(quán)責(zé)任承擔(dān)也有細(xì)致的歸責(zé)路徑。[11]王利明主張用戶利用AI制造虛假信息并對該虛假信息進行傳播，應(yīng)當(dāng)承擔(dān)獨立的侵權(quán)責(zé)任，至于 AI服務(wù)提供者則不需要承擔(dān)責(zé)任。用戶以及用戶進一步傳播虛假信息所使用的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的責(zé)任，則按照傳統(tǒng)侵權(quán)法的規(guī)則處理即可。[12]

人工智能侵權(quán)責(zé)任的立法實踐經(jīng)驗，美國、英國、歐盟等國家及地區(qū)相對于我國來說較為完善。其中，歐盟對人工智能侵權(quán)責(zé)任的立法研究最具有創(chuàng)新性，包括人工智能的法律主體地位、責(zé)任承擔(dān)大小等方面。

在 2016 年時，歐洲議會發(fā)布了《機器人民事法律規(guī)則的決議》，提出了讓最先進的人工智能擁有電子化的身份，從而對潛在的傷害承擔(dān)責(zé)任，并公開承認(rèn)了人工智能擁有法律主體地位的可能性。[13]同時，強調(diào)了由人工智能侵權(quán)所引起的責(zé)任承擔(dān)問題：即將人工智能的自主性與責(zé)任主體的責(zé)任承擔(dān)相關(guān)聯(lián)，依據(jù)人工智能自主能力的差異，對其承擔(dān)的義務(wù)類型進行差異區(qū)分。人工智能的自主性越高，則其對于責(zé)任主體的依賴性越小，其實施侵權(quán)行為與責(zé)任主體之間的關(guān)聯(lián)性越小，責(zé)任主體的主觀過錯就越小，相應(yīng)的責(zé)任主體應(yīng)承擔(dān)的責(zé)任就越低，反之則越高。此外，為幫助查明侵權(quán)事實，明確了以下規(guī)定：一是在歐盟內(nèi)部成員國以及國際之間建立統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，推動人工智能安全發(fā)展，并為人工智能產(chǎn)品缺陷的判定標(biāo)準(zhǔn)提供依據(jù)。二是在處理人工智能侵權(quán)案件時，適用因果關(guān)系推定原則，能夠顯著減輕受害者的舉證責(zé)任，降低因果關(guān)系證明的要求。三是要求人工智能制造商對人工智能必須安裝“黑匣子”，從而記錄人工智能的決策過程，確保發(fā)生侵權(quán)事故時能在一定程度上還原事故原因。

2024 年，歐盟通過了全球首部涉及人工智能監(jiān)管的《人工智能法案》，該法案遵循“基于風(fēng)險”（risk-based）的方法來監(jiān)管人工智能，將人工智能產(chǎn)品的風(fēng)險劃分為四種：不可接受風(fēng)險、高風(fēng)險、有限風(fēng)險和最低風(fēng)險。[14]該法案針對不同群體規(guī)定了不同的義務(wù)，區(qū)分了人工智能系統(tǒng)提供者（第2條第1款a項）、人工智能系統(tǒng)運營者（第2條第1款b項）、人工智能系統(tǒng)進口者和分銷者（第2條第1款d項）、將人工智能系統(tǒng)與其他產(chǎn)品一起投放市場或投入使用的制造者（第2條第1款e項）、未在歐盟境內(nèi)設(shè)立場所的提供者的授權(quán)代表（第2條第1款f項）以及位于歐盟境內(nèi)的受影響主體（第2條第1款g項）。其中，大部分義務(wù)規(guī)定在高風(fēng)險人工智能系統(tǒng)提供者身上，同時要求對高風(fēng)險人工智能系統(tǒng)運營者承擔(dān)嚴(yán)格責(zé)任。

相較于傳統(tǒng)侵權(quán)案件，AI的自主性、不可預(yù)測性以及決策過程的復(fù)雜性，使得責(zé)任主體的界定、因果關(guān)系的認(rèn)定極為復(fù)雜和困難。在法律適用層面，如何在維護當(dāng)事人權(quán)利與促進技術(shù)發(fā)展之間尋求平衡，是當(dāng)前AI侵權(quán)責(zé)任體系構(gòu)建的核心問題。

（1）主體的復(fù)雜性

AI技術(shù)的應(yīng)用涉及多方主體，既包括算法開發(fā)者、模型訓(xùn)練者，也包括具體的產(chǎn)品運營商和終端使用者。在傳統(tǒng)侵權(quán)責(zé)任體系下，責(zé)任的承擔(dān)往往聚焦于單一責(zé)任主體。然而，AI的特殊性導(dǎo)致責(zé)任主體的界定不再局限于單一環(huán)節(jié)，而需要綜合考量多個因素。

在AI侵權(quán)案件中，產(chǎn)品提供方與使用者的責(zé)任劃分可能成為爭議焦點。以自動駕駛系統(tǒng)為例，若車輛因AI決策失誤發(fā)生事故，則該等決策失誤是算法存在缺陷，或是訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在瑕疵，還是車輛所有者在使用過程中的不良習(xí)慣影響AI系統(tǒng)，抑或前述因素綜合造成了AI決策的失誤，對責(zé)任的甄別與分擔(dān)將更為困難。同樣，在生成式AI引發(fā)的侵權(quán)問題上，若AI自動生成侵權(quán)的內(nèi)容，究竟是提供算法的技術(shù)支持者存在過錯，還是運營AI服務(wù)的企業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在差錯，還是認(rèn)定直接使用AI工具的個人故意輸入不當(dāng)提示詞所致，也將成為實踐中的難點。

AI的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、使用方式以及算法優(yōu)化過程均可能對最終結(jié)果產(chǎn)生實質(zhì)性影響，因此在責(zé)任分配上，傳統(tǒng)的單一主體歸責(zé)方式已不足以應(yīng)對AI引發(fā)的復(fù)雜法律問題。

（2）侵權(quán)因果關(guān)系的復(fù)雜性

因果關(guān)系的確立是侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定的核心要素，然而，在AI介入的侵權(quán)案件中，損害結(jié)果往往由多重因素共同作用，如何確定AI系統(tǒng)的行為是否構(gòu)成法律上的因果關(guān)系，成為亟待解決的難題。

首先，AI的自主學(xué)習(xí)機制使其決策過程高度復(fù)雜，算法的運行不僅依賴于開發(fā)者的初始設(shè)定，還受到后續(xù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和用戶交互的影響。例如，在自動駕駛事故案件中，若事故源于AI對環(huán)境數(shù)據(jù)的錯誤解析，責(zé)任是否應(yīng)當(dāng)由軟件開發(fā)者承擔(dān)，還是由數(shù)據(jù)提供者或車輛制造商承擔(dān)，將影響因果關(guān)系的具體認(rèn)定。

其次，生成式AI在內(nèi)容生產(chǎn)中的不可預(yù)測性，使得因果關(guān)系的鏈條更加復(fù)雜。現(xiàn)行法律尚未對此給出明確答案，而在司法實踐中，這類問題往往需要結(jié)合具體案件的技術(shù)特征、用戶意圖以及AI的自主性水平進行細(xì)致分析。

此外，AI產(chǎn)品的決策往往受到多重外部因素的影響，如數(shù)據(jù)輸入的偏差、算法模型的調(diào)整以及用戶操作的不同，這些都可能成為法律上的“介入因素”，使得因果關(guān)系的認(rèn)定更加復(fù)雜化。在傳統(tǒng)侵權(quán)法中，當(dāng)?shù)谌浇槿胄袨閷?dǎo)致?lián)p害發(fā)生時，原侵權(quán)人的責(zé)任可能被削弱甚至免除。然而，在AI侵權(quán)案件中，由于算法的復(fù)雜性與數(shù)據(jù)輸入的動態(tài)變化，如何判斷AI是否具有“獨立介入”的能力，以及該能力是否足以影響因果關(guān)系的認(rèn)定，仍是法律適用中的重大難題。