成全在线观看免费完整的,成全影视大全免费追剧大全,成全视频高清免费播放电视剧好剧,成全在线观看免费完整,成全在线观看高清全集,成全动漫视频在线观看完整版动画

人工智能（Artificial Intelligence,AI）作為現代科技的前沿領域，已深刻影響社會生產和人類生活。信息技術發展從規則驅動的計算機程序，到依托神經網絡、大數據和深度學習的自主學習型智能系統，在此過程中，人工智能的應用場景不斷擴展，從傳統的語音識別、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、音頻等內容的自主生成能力。特別是在法律、醫療、金融等專業領域，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模數據訓練，實現高維度信息處理并產生自主創造內容的能力。與傳統基于規則驅動的技術不同，生成式AI并非簡單執行指令，而是通過自主學習的方式模擬人類智能。其運作模式通常包括語料數據的采集與整理、深度學習模型的訓練與優化、實時信息的動態抓取，以及最終內容的生成與輸出。因此，生成式AI的產出內容遠遠超越了早期AI的功能范疇，不再僅僅是數據的簡單提取和組合，而是通過復雜算法建構出的新型表達。這種特性在推動技術進步的同時，也帶來了新的法律挑戰，特別是在知識產權、隱私權、名譽權等方面，引發了廣泛爭議。

AI技術的應用日趨廣泛，涵蓋了司法輔助、醫療診斷、自動駕駛、智能客服等多個領域。然而，這些技術的迅猛發展并非毫無代價。AI系統在運行過程中，由于算法設計的不確定性、訓練數據的瑕疵以及使用者輸入指令的多樣性等因素，往往導致其輸出內容存在不可預測性，進而引發侵權糾紛。例如，生成式AI所產生的虛假信息有可能侵犯個人名譽權，自動駕駛系統的判斷失誤有可能導致交通事故，對個人私密數據的濫用將構成對隱私權的侵犯。因此，現有法律體系是否可以有效規制AI帶來的風險，是否需要創設專門法律制度對AI侵權行為進行規制，成為亟待研究或解決的問題。本文將對現行侵權責任體系部分內容進行梳理，并結合AI侵權的特殊性，嘗試探析不同AI類型對侵權責任的影響，并提出AI時代侵權責任認定的法律思路。

由于我國目前并未出臺專門針對人工智能侵權責任的法律法規，在人工智能侵權時，哪些主體應當承擔民事責任以及如何承擔民事責任，理論界和實務界尚未形成統一的觀點。

在探討人工智能侵權責任時，首先需要解決的是人工智能（包括但不限于AI系統、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，則需要承擔侵權責任。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前主流觀點，如，吳漢東教授認為機器人不是具有生命的自然人，也區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，是權利客體，而不是民事主體。[2] 殷秋實學者認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。這一學說，主要是建立在對人工智能技術迭代進化的基礎上，主要根據 “技術”事實賦予人工智能發展相匹配的民事主體資格。[4]對生成式人工智能而言，孫那認為根據其涌現出的獨特的思維和理解能力、打通虛擬與現實邊界的可交互性以及向人腦規模發展的模型參數量等特征，應在法律層面上賦予其相應的獨立法律主體資格。[5]最后一種觀點試圖調和上述兩種觀點，從而形成了第三種“折中說”。如，許中緣教授認為應當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在行為能力、權利義務、責任能力的有限。[6]

學界主流觀點認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案件中，法院通常在認定人工智能生成物是否構成作品時，間接否定人工智能作為法律主體的資格。如，在北京互聯網法院受理“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容因未傳遞軟件研發者和使用者的獨創性表達而不構成作品，實際上否定了人工智能作為法律主體的資格。[7]

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

人工智能侵權責任的立法實踐經驗，美國、英國、歐盟等國家及地區相對于我國來說較為完善。其中，歐盟對人工智能侵權責任的立法研究最具有創新性，包括人工智能的法律主體地位、責任承擔大小等方面。

在 2016 年時，歐洲議會發布了《機器人民事法律規則的決議》，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責任，并公開承認了人工智能擁有法律主體地位的可能性。[13]同時，強調了由人工智能侵權所引起的責任承擔問題：即將人工智能的自主性與責任主體的責任承擔相關聯，依據人工智能自主能力的差異，對其承擔的義務類型進行差異區分。人工智能的自主性越高，則其對于責任主體的依賴性越小，其實施侵權行為與責任主體之間的關聯性越小，責任主體的主觀過錯就越小，相應的責任主體應承擔的責任就越低，反之則越高。此外，為幫助查明侵權事實，明確了以下規定：一是在歐盟內部成員國以及國際之間建立統一的技術標準，推動人工智能安全發展，并為人工智能產品缺陷的判定標準提供依據。二是在處理人工智能侵權案件時，適用因果關系推定原則，能夠顯著減輕受害者的舉證責任，降低因果關系證明的要求。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，確保發生侵權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管的《人工智能法案》，該法案遵循“基于風險”（risk-based）的方法來監管人工智能，將人工智能產品的風險劃分為四種：不可接受風險、高風險、有限風險和最低風險。[14]該法案針對不同群體規定了不同的義務，區分了人工智能系統提供者（第2條第1款a項）、人工智能系統運營者（第2條第1款b項）、人工智能系統進口者和分銷者（第2條第1款d項）、將人工智能系統與其他產品一起投放市場或投入使用的制造者（第2條第1款e項）、未在歐盟境內設立場所的提供者的授權代表（第2條第1款f項）以及位于歐盟境內的受影響主體（第2條第1款g項）。其中，大部分義務規定在高風險人工智能系統提供者身上，同時要求對高風險人工智能系統運營者承擔嚴格責任。

相較于傳統侵權案件，AI的自主性、不可預測性以及決策過程的復雜性，使得責任主體的界定、因果關系的認定極為復雜和困難。在法律適用層面，如何在維護當事人權利與促進技術發展之間尋求平衡，是當前AI侵權責任體系構建的核心問題。

（1）主體的復雜性

AI技術的應用涉及多方主體，既包括算法開發者、模型訓練者，也包括具體的產品運營商和終端使用者。在傳統侵權責任體系下，責任的承擔往往聚焦于單一責任主體。然而，AI的特殊性導致責任主體的界定不再局限于單一環節，而需要綜合考量多個因素。

在AI侵權案件中，產品提供方與使用者的責任劃分可能成為爭議焦點。以自動駕駛系統為例，若車輛因AI決策失誤發生事故，則該等決策失誤是算法存在缺陷，或是訓練數據存在瑕疵，還是車輛所有者在使用過程中的不良習慣影響AI系統，抑或前述因素綜合造成了AI決策的失誤，對責任的甄別與分擔將更為困難。同樣，在生成式AI引發的侵權問題上，若AI自動生成侵權的內容，究竟是提供算法的技術支持者存在過錯，還是運營AI服務的企業訓練數據存在差錯，還是認定直接使用AI工具的個人故意輸入不當提示詞所致，也將成為實踐中的難點。

AI的訓練數據、使用方式以及算法優化過程均可能對最終結果產生實質性影響，因此在責任分配上，傳統的單一主體歸責方式已不足以應對AI引發的復雜法律問題。

（2）侵權因果關系的復雜性

因果關系的確立是侵權責任認定的核心要素，然而，在AI介入的侵權案件中，損害結果往往由多重因素共同作用，如何確定AI系統的行為是否構成法律上的因果關系，成為亟待解決的難題。

首先，AI的自主學習機制使其決策過程高度復雜，算法的運行不僅依賴于開發者的初始設定，還受到后續學習數據和用戶交互的影響。例如，在自動駕駛事故案件中，若事故源于AI對環境數據的錯誤解析，責任是否應當由軟件開發者承擔，還是由數據提供者或車輛制造商承擔，將影響因果關系的具體認定。

其次，生成式AI在內容生產中的不可預測性，使得因果關系的鏈條更加復雜。現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合具體案件的技術特征、用戶意圖以及AI的自主性水平進行細致分析。

此外，AI產品的決策往往受到多重外部因素的影響，如數據輸入的偏差、算法模型的調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”，使得因果關系的認定更加復雜化。在傳統侵權法中，當第三方介入行為導致損害發生時，原侵權人的責任可能被削弱甚至免除。然而，在AI侵權案件中，由于算法的復雜性與數據輸入的動態變化，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系的認定，仍是法律適用中的重大難題。