侧重物之属性责任的解释论视角

“现有技术下不应过分强调人工智能‘人’之属性。”^[116]目前，人工智能的综合智力水平仍无法与一般自然人相比，相应的法律责任需要由人而非智能机器（人）承担。“在机器人责任的调整上，无论是普通民事责任，还是高度危险来源致人损害责任以及产品责任，主要是以人类作为归责的伦理主体和法律主体，而非以机器人作为责任主体。”^[117]

（一）高度危险来源占有人责任

机器智能化使得即便将智能机器（人）作为客体对待，也有别于一般的财产，机器智能潜伏着高度危险。占有智能机器（人）的主体由于占有高度危险来源的财产需要承担责任。《格里申法案》第127 条第2 款规定智能机器（人）的占有人需要依据《俄罗斯联邦民法典》第1079 条关于高度危险来源致人损害的规定承担民事法律责任。

“对于占有人的确定，法案专门规定了‘机器人—代理人的占有人’条文，‘机器人—代理人的占有人应当理解为以所有权、经营权、业务管理权、租赁权或者其他合法依据使用机器人—代理人的法人、自然人或其他机器人—代理人’（第127.3 条第1 款）。”^[118]由此可见，占有人是指基于合法权源对智能机器（人）进行占有的主体，包括自然人、法人以及其他智能机器（人）。对这一做法存在两点疑问：第一，占有是一种事实，而非权利状态，分为合法占有与非法占有。高度危险来源占有人基于占有而承担的占有人责任是一种侵权责任。占有人基于合法权源占有或是非基于合法权源占有并不影响占有事实本身，规定基于合法权源占有智能机器（人）的占有人承担民事责任，而将非基于合法权源占有智能机器（人）的占有人排除在占有人之外，在法律价值判断上缺乏正当理由。第二，智能机器（人）存在作为其他智能机器（人）的占有人进而作为责任主体的可能。这就使得在同一法律关系中智能机器（人）同时拥有主体和客体的双重身份。在缺乏通过类型划分将智能机器（人）严格区分为主体类智能机器（人）和客体类智能机器（人）的情况下，智能机器（人）承担高度危险来源占有人责任会使得理论认知和规则适用陷入困境。

（二）产品责任：以《民法典》第1203 条为中心

产品责任是指因产品缺陷导致他人人身或财产受损害而由产品制造商、销售商或供应商承担的责任。我国《民法典》设专章对“产品责任”进行了规定^[119]，《中华人民共和国产品质量法》（以下简称《产品质量法》）对“产品质量责任”进行了系统规定，而《中华人民共和国消费者权益保护法》第7 章“法律责任”从消费者权益保护的角度对产品责任进行了规定。我国形成了以产品缺陷为核心概念的产品责任法律体系。生产者承担产品责任的前提是消费者“原告必须证明产品有缺陷，这一缺陷是造成原告损害的近因（proximate cause），并且这一缺陷在产品制造者控制产品时已产生”^[120]。这一证明是比较困难的。“由于人工智能系统自身的黑箱性质和不可解释性，也很难证明缺陷的存在。”^[121]在已经发生的智能驾驶事故中，相当一部分可能是智能驾驶系统存在缺陷导致的，但是该推论因缺乏证据未能得到法院支持。

“产品责任法上的产品通常限于生产出来的有形的物质商品，对于软件（计算机程序）等无形产品，我国尚无明确规定是否可以适用产品责任。”^[122]智能程序软件存在缺陷导致损害能否适用产品责任规则存在疑问。^[123]人工智能机器或设备导致的损害是否属于产品责任调整的范围取决于对智能机器（人）的定位。联合国教科文组织与世界科学知识与技术伦理委员会于2016年发布的报告认为：智能机器（人）是制造者生产的科技产品，其导致的损害可以归责于制造者、销售者等主体，能够通过民法中的产品责任规则予以调整。^[124]

1.逻辑前提：智能机器（人）作为产品的法律定位

（1）智能机器（人）的产品属性

在弱人工智能时代，主体与客体二元划分的框架尚未受到毁灭性冲击，智能机器（人）作为程序设计和制造的产物，基本定位是动产，具有产品属性。从目前智能技术研发和应用的情况看，它并非主体性的存在而是工具性的存在。“我们在法律中只要将人工智能定义为‘对人工智能进行模拟的工具’，那么其就不会对现有法律体系中的法律主体产生任何影响。”^[125]弱人工智能时代智能机器（人）与人类制造的其他产品之间共性多于个性，需要通过“产品责任”规则体系分配相关损失。

不可否认，语言对社会生活具有一定的形塑作用，通过对人工智能进行概念界定的方式缓和法律体系的内在矛盾冲突具有一定的作用。但是，从法律与社会生活的关系角度观察，从来都是法律概念适应现实生活，而非相反。在法律上将人工智能界定为一种工具，并不能一劳永逸地将智能机器（人）限定在工具的范畴内，其属性取决于智能技术的研发与应用。

（2）人工智能产品的特殊性

智能机器（人）毕竟不同于传统的产品，其自主学习和行为的能力决定关于产品的现行法律规定不能或不能妥当地完全解决问题。将智能机器（人）纳入产品的范畴，试图在与产品相关的法律体系中解决人工智能时代产生的新问题未免过于乐观。“现有产品责任法中关于产品的概念，并没有预设针对智能活动产品的内容。”^[126]现有的产品责任法律规范体系在人工智能时代显得捉襟见肘，尤其“面对自主智能机器人，人们将需要开始审视既有的产品责任制度能否在制造商利益和消费者利益之间实现平衡”^[127]。

2.人工智能时代关于产品缺陷责任的反思

产品责任是以“产品缺陷”概念为中心构建的责任体系。^[128]因产品缺陷造成损害，受害人有权向产品的生产者或销售者请求赔偿。生产者与销售者承担不真正连带责任。承担责任的主体有权向有过错的另一方进行追偿。“人工智能机器人既然是产品，如果其存在缺陷（不论是设计缺陷、制造缺陷、警示说明缺陷还是跟踪观察缺陷），造成他人损害的，都应当由制造者、销售者，充其量再增加设计者，来承担责任。”^[129]

我国《产品质量法》第46 条从“不合理的危险”和“保障健康与安全标准”正反两方面界定了产品缺陷的概念。^[130]根据该规定，构成产品缺陷需要满足以下条件：第一，产品危及人身、他人财产安全；第二，危及人身、他人财产安全的危险是不合理的；第三，产品不符合国家标准、行业标准。“我国产品责任制度对于产品缺陷采取了双重判定标准，即在界定其内涵为具有不合理危险之基础上，以消费者合理期待为一般标准，同时以国家和行业针对某些产品所制定的旨在保障人体健康和人身财产安全的强制性技术标准为法定标准。在判定产品缺陷时，有法定标准的适用法定标准，无法定标准时则适用一般标准。”^[131]

（1）人工智能时代产品缺陷的类型

产品缺陷主要包括三种具体类型：“警示缺陷、制造缺陷和设计缺陷。”^[132]警示缺陷又称指示缺陷或信息披露缺陷，是指负有警示义务的主体对产品危及人身和财产安全的风险未进行信息披露。警示能够让消费者了解产品存在的潜在风险，进而评估是否购买以及如何使用相关产品。人工智能时代负有警示义务的主体需要将智能机器（人）可能存在的风险或潜在风险告知消费者。例如，智能汽车在其无法识别的位置可能发生故障并导致损失。

制造缺陷是指产品在加工、制作、装配过程中产生的危及人身、财产安全的不合理风险。“近年来，美国某些法院开始使用‘偏离设计意图’（depar⁃ture from intended design test）和‘故障学说’（malfunction doctrine）这两种方式来帮助判定产品制造商是否需要承担责任。”^[133]“偏离设计意图”是指制造商在制造智能机器的过程中偏离设计者的意图，即制造缺陷产生的原因是在制造产品的过程中背离了既定的设计方案或技术指标。“‘故障学说’包含三个基本要素：一是产品故障，二是故障在常规和恰当使用产品时产生，三是产品未被改变或误用以导致故障。”^[134]考虑到制造商与消费者在专业技能、人力物力上的显著差异，就制造缺陷的认定需要采用举证责任倒置的方式。例如，智能汽车的消费者或其他受害人能够证明智能汽车未按照说明书的描述运行，就能向制造商索赔。

人工智能时代智能制造工艺和技术的不断进步，降低了制造缺陷的发生率，使得受害人通过制造缺陷诉讼获得救济的可能性降低，受害人寻求法律救济的途径从制造缺陷转向设计缺陷。设计缺陷是指因设计者在产品设计中存在疏漏进而导致产品存在危及人身、财产安全的不合理风险。在一定时期，人工智能技术进步与设计缺陷在整个产品缺陷类型中的比重呈正相关关系，即随着人工智能技术不断进步，设计缺陷在产品缺陷类型中所占的比重增加。人工智能设计缺陷产生的原因有多种，如模型训练中的瑕疵数据、漏洞代码、不合理或非最优算法。因设计缺陷导致的损害赔偿救济往往具有群体性特征。设计缺陷存在于一类而非单个智能产品上，一旦因设计缺陷引发索赔，一类产品都面临这一问题，这就使产品责任的承担主体如制造商、销售商需要承担大规模的责任。(www.xing528.com)

（2）产品缺陷的判断标准

第一，不合理危险标准。我国《产品质量法》第46 条采用“不合理的危险”标准判断产品责任。人工智能时代判断“不合理的风险”的理性人标准遭遇挑战。“金无足赤，人无完人”，现实生活中的人存在认识上的局限性。法律规则的设计需要考虑人在认识上的不足，否则会导致法律规则过于严苛或宽松而难以合理调整社会生活。选择何种类型的人作为法律规则设计的人像基础关系到法律规则的宽严程度。理性人标准是法律规则设计中经常采用的人像预设，它以社会生活中普通大众为考察对象，剔除了处于两端的“超强者”和“极弱者”，同时涤除了人的情绪化因素。

“Arnold v.Reuther”一案中，Arnold 主张Reuther 有“最后的机会”（last clear chance）避免损害发生。法官基于人与机器的区别以及人的弱点，反驳了这一观点。“必须为人类的弱点和反应留出一定的余地，而如果这样的余地必须要求人类在零点几秒内作出反应，并且不能像现代机械装置那样，以机械的速度和精度作出反应，那么就必须承认，Reuther 作为一个普通人，再怎么做也不能避免因Arnold 的过失而给她本人招来的不幸。”^[135]法律义务与责任关注的对象从人类转向人工智能，相应地，判断行为理性和主体义务的标准也发生变化。例如，在自动驾驶领域，驾驶员由人类转变为人工智能驾驶系统后，判断人类驾驶员注意义务的标准难以适用于智能驾驶的场景，行为合理性的标准由理性人标准转向产品质量标准。

第二，消费者合理期待标准。消费者合理期待标准以消费者对智能产品的合理预期为基础判断产品是否存在缺陷。“在欧盟法中，产品缺陷是指考虑到所有情况，产品没有提供人们所期待的安全性。这类似于消费者的合理期待标准。”^[136]消费者合理期待标准是抽象的法学构造，有赖于法律共同体对消费者认知水平达成共识。

消费者期待效用以普通消费者的认知为参照系，倘若产品设计中的风险不是普通消费者在合理预期范围内可以预见的，则该产品风险属于不合理的风险。在产品设计的原理和结构相对简单的情况下，普通消费者具备认知产品风险的能力，以普通消费者合理预期为标准进行判断具有合理性。但是，在人工智能时代苛求普通消费者对智能产品足够熟悉并能产生合理预期不太可能。人工智能技术的专业门槛使得绝大多数普通消费者对人工智能产品的安全性难以产生合理预期，基本排除了通过消费者期待测试判断人工智能产品是否存在设计缺陷的可能性。换言之，合理期待标准与消费者对产品的认知程度密切相关，倘若消费者对产品缺乏明确认知则很难产生合理预期。智能技术的研发与应用并不为普通消费者所熟知，通常超出了其认知范围，难以形成合理预期。此外，当受害人为第三人时消费者期待测试更难以适用。因为受害人并非智能汽车的消费者，不存在对智能汽车产品的合理预期。“《美国侵权法第三次重述：产品责任》已经不再将其作为一项独立的判断标准，而是仅作为风险—收益分析的一个因素。”^[137]

智能产品与被替代的非智能产品具有同等甚至更高的效用和安全度是消费者对智能产品的合理预期。例如，智能驾驶系统替代人类驾驶员的前提是，智能驾驶在安全性方面与人类驾驶相同甚至要求更高。“美国国家高速公路交通安全管理局在给予汽车制造商免于遵守美国联邦机动车安全标准（FMVSS）的豁免时，也要求所引入的新技术至少与现有技术一样安全，甚至要求更为安全。”^[138]

第三，风险效用标准。美国侵权法判断产品责任的主导标准经历了从“不合理的危险”向“风险—收益分析”的转变。《美国侵权法第二次重述》第402 条a 款将“不合理的危险”确定为判断产品责任的主导标准；而《美国侵权法第三次重述》则将“风险—收益分析”确定为判断产品责任的主导标准。“与消费者期待标准有所区别地是，风险—效用标准综合考虑了各种因素，较好地平衡了生产者和消费者的利益，并作出较为妥当的价值判断。”^[139]风险效用测试是基于对成本和收益进行比较进而确定产品是否存在缺陷的测试方法，即比较替代方案所增加的成本与可能避免的潜在损失。约翰·韦德在“产品严格侵权责任的本质”（On the Nature of Strict Tort Liability for Prod⁃ucts）一文中分析了运用风险效用测试智能驾驶的三个因素：第一，存在替代产品；第二，产品的用途和可取性；第三，驾驶员的避险能力。^[140]

风险效用测试中的“成本—收益分析”需要区分整体分析与个案分析，整体分析具有统计学上的意义，个案分析关注对受害人的救济。替代设计与被替代设计之间的比较，分为全部比较与部分比较。人工智能产品是否存在设计缺陷并不一定需要进行全系统的整体比较，通常就导致事故发生的关键部分进行比较即可。基于算法在人工智能产品中的重要性，在一定的情形下，倘若能够证明替代算法能够阻止损害发生，且该替代算法的成本合理并非畸高，就足以证明人工智能产品存在设计缺陷。

3.算法设计者的责任

算法设计者是否需要对智能机器（人）造成的损害承担法律责任？有学者认为，人工智能程序算法的设计者是风险制造的源头，需要对智能机器（人）造成的损害承担赔偿责任，进而将人工智能程序算法的设计者作为新型民事责任主体。“人工智能机器人造成他人损害时，不能简单地认定由该机器人的生产者承担责任，而应当由该程序的发明者承担责任。”^[141]这一观点值得商榷。首先，法律判断以事实判断为基础，但是法律判断并不等同于事实判断。人工智能程序设计者导致损害发生，就该损害承担责任的主体可以但不必然是程序设计者。法律责任的配置需要考虑社会政策、社会功能、可行性等诸多因素。其次，类比一般产品责任，人工智能程序算法的设计者不应对消费者直接承担损害赔偿责任。一般产品同样存在设计瑕疵的问题，但是该责任由制造者而非产品设计者承担。将人工智能程序算法的设计者作为产品责任的主体混淆了内部法律关系和外部法律关系。再次，人工智能程序算法的设计者虽然是风险产生的源头，但是一旦其完成研发过程便不再是有效的风险控制者。算法设计者可能对人工智能程序的具体应用一无所知或是缺乏对程序应用领域和范围的控制权，由其承担法律责任难谓公平。最后，人工智能系统的算法设计可能是由数人或组织在分散的状态下各自完成的，确定分散的参与人对损害发生的原因力有无或大小耗时耗力而且未必能够成功。

算法设计者的责任与传统产品责任中“原材料、零部件和半成品的生产者”的责任类似。“最终生产者对产品的质量有最终的和最重要的控制力。至于有证据证明最终产品的特定原材料、零部件或半成品的缺陷造成了损害，最终生产者在承担了侵权责任之后，可依其与原材料、零部件或者半成品生产者之间的合同向后者追偿。”^[142]生产者而非算法设计者是人工智能产品应用的最终主体，采取由其承担产品责任后，依据合同约定或法律规定向算法设计者追偿的方式更为可取。

4.制造缺陷与算法缺陷之间的关系

关于制造缺陷与算法缺陷的关系的理论存在区分说和吸收说。区分说认为，制造缺陷应当归咎于智能设备的生产者，而算法缺陷应当归咎于智能系统的设计者，二者相互区别，各自独立。吸收说认为，算法缺陷属于制造缺陷的一种类型，算法缺陷产生的损害结果被制造缺陷吸收，由生产者作为责任承担的主体。生产者在对外承担责任后，有权依据与算法设计者之间的协议向其追偿。

厘清算法缺陷与制造缺陷之间的关系，首先需要区分算法设计者故意设计缺陷算法导致损害与算法设计者非因故意设计缺陷算法导致损害两种类型。算法设计者故意设计缺陷算法并导致损害的，算法设计者需要承担侵权责任，但是其承担的并非产品责任，而是基于过错的一般侵权责任。制造商知悉算法设计者故意设计缺陷算法的，对造成的损失承担产品责任；制造商对算法设计者故意设计缺陷算法不知情的，依据产品责任的构成要件判断其是否需要承担责任。“生产者责任仅限于传统的产品缺陷和因超级算法不可预测性而导致的损害，应当排除可归责于其他主体的原因力。”^[143]

（三）类推适用动物管理人责任

智能机器（人）的智能属性使其区别于没有感知、思维或意识的无生命物体。在这一意义上，智能机器（人）更类似于动物，因而，有学者类比动物致害的责任承担来确定智能机器（人）的致害责任。智能机器（人）致害，由其管理人承担责任。受害人或第三人有过错的，减轻或免除智能机器（人）管理人的责任。“人工智能与其管理人的关系类似于动物之于其主人，但两者最大的区别在于人工智能比动物具有更强的自主性。”^[144]

（四）责任竞合

责任竞合是指损害事实符合多种法律责任构成要件的要求，导致多种法律责任规范同时适用的情形。责任竞合时，权利人同时享有数个独立的请求权。当出现具有工具属性的智能机器（人）导致人身或财产损害的情形，一方面可以基于产品缺陷追究生产者的产品责任，另一方面可以基于管理人的过错追究其侵权责任。有学者认为此时发生产品责任和管理人责任的竞合。^[145]“自动驾驶汽车致害时，可能发生责任竞合问题，即产品责任（《民法典》第1203 条）与机动车交通事故责任（《道交法》第76 条）的竞合。”^[146]持反对观点的学者认为，产品责任和管理人责任之间不存在竞合，人工智能工作物致人损害责任与产品责任“不是两种法律责任并存，而是人工智能工作物致人损害民事责任中的一部分是产品责任。因为两者存在部分重叠关系，故无法发生竞合”^[147]。

责任竞合说试图解决损害原因难以查明的难题，进而扩展受害人的救济方式。但是，需要明确该学说适用的范围。产品责任与管理人责任竞合是智能机器（人）致人损害责任承担的例外。责任竞合的现象的确偶然存在，但是在规则设计的层面并无考虑的必要。由生产者和管理人分别基于产品缺陷和过错承担法律责任的框架更适应现实生活的需要。首先，产品责任与管理人责任适用的情形不同，并非基于相同事实适用不同法律规范进而产生数个救济途径的问题。产品责任产生的事实基础是产品存在缺陷；而管理人责任产生的事实基础是管理人存在过错。只有在同时存在产品缺陷和管理人过错事实的情形时才会出现责任竞合，后者并非常态。其次，责任竞合说目的是扩展受害人的救济途径，但是在实践中不能实现。无论责任竞合的后果是由受害人择一行使请求权抑或其他，责任主体都能够以责任构成要件不具备进行抗辩，结果是受害人需要举证证明产品存在缺陷以及管理人存在过错。受害人的举证义务并未因责任竞合的设计而减轻。考虑责任竞合进行归责设计，徒增立法成本并无实际意义。