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摘要：本文在介绍人工智能发展现状的基础上，从人工智能算法逻辑层面论证了问题发生的 必然性、伦理挑战与特定知识域风险。提出应当立法明确商用主体可以直接作为侵权行为的被诉 对象，并采取举证责任倒置。接着从方便诉讼的进行、不破坏现行法律体系的选择、经济效率最大 化的选择三个角度对观点予以论证。最后， 还对人工智能侵权问题进行了立法逻辑上的思考。
基于深度学习算法所搭建的人工智能之应用 已成为现实，有别于以往，这一次的发展速度非 常快，大型语言模型使开放式理解与生成连贯文 本成为可能，理论算法开始走向实际应用，推动 了聊天机器人系统的迭代升级，2023 年 ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer ，是美国 OpenAI 公司研发的聊天机器人程序 )的诞生，标 志着人工智能算法科技进入了新的阶段。[1]算法 发展的惊人速度，使得人们亟需重新审视人工智 能的伦理及其所带来的法律风险。
一、人工智能高速发展
人工智能问世 60 多年，其应用范围早已拓 展至多个领域，影响着人类的思维方式和行为模 式。回顾人工智能发展的历史，人工智能经历了 几次大起大落。在其发展的过程中遇到过巨大瓶 颈，又在新的理论和新的技术推动下，奋而前行。
目前，我们正在进入人工智能的“inside ”时 代，即人工智能并非简单的赋能，而是在创造着 新的经济结构和社会形态。[2]人工智能技术，除 了在搜索引擎、推荐系统、计算广告、人脸识别、 图像识别、语音识别、机器翻译、游戏博弈等领 域已大规模熟练运用外，还在蛋白质结构预测、 新药发现、国防军工等领域有了突破性的进展。
人工智能的发展速度已然超越预期，进入了 一个新的历史发展阶段 —— 第三次认知革命，探 索人类通过自我认知而形成的主观世界机制，把 这样的智能赋予机器并改造客观世界，推动人类 智能的外化延伸。
二、人工智能的应用必然带来风险与问题
根据研究，人工智能在新生命科学、类脑神 经系统、智能医疗等多个前沿领域取得突破性进 展，可预见其对人类社会劳动力市场分工、经济 产业结构等产生重大的影响和连锁反应。[3] 同时， 随着人类能力被机械化和程式化的机器取代以及 技术异化等问题的产生，人工智能的运用必然会 带来一系列技术风险与伦理问题。本文将人工智 能的风险分为：技术风险、伦理风险及法律风险 三类。
( 一)技术本身的风险
复杂网络是涵盖多领域的交叉性学科，随着 人工智能的发展，其运用愈发广泛，但复杂网络 仍然面临多变的环境、人为破坏以及自然灾害等 诱发故障的因素。如果复杂网络系统出现故障， 则可能会造成严重损害。
人类很难甚至不可能跟踪人工智能系统的工 作原理并“ 预测 ”它们将如何发生故障。对于许 多较老类型的自动化系统，工程师使用详尽的测 试或数学分析来“ 验证 ”系统是否在合理的范围 内运行。但现代人工智能系统比老一代自动化系 统复杂得多，它们不能像旧系统那样进行详尽的 测试 ，因为要测试的可能性路径实在太多。
换言之，人类可以通过设计一套高效、性能 优越的优化方案及一套稳定的系统来保证其面临 异常情况时的正常运作，但本身并无法规避风险 所发生的可能。
( 二)人工智能的伦理风险
人工智能在伦理方面逐渐浮现出了诸多负面 问题。首先，人工智能算法存在性别、种族等歧 视;其次，人工智能存在着弱化人类主体性的特 征，开始具备人类语言能力、共情意识和自觉意 识，同时冲击人类就业市场，由此或将引发群体 性的恐慌和社会动荡;最后，算法滥用会挑战学 术规范，加剧学术不端现象，造成教育困境，引发 深层次的教育不公。
从不同视角看，人工智能带来的问题不尽相 同。这时要先从道德与伦理角度去思考其涉及的问 题，例如人工智能的设计不能摆脱“ 人是目的”。[4] 人工智能发展如此迅速，极有可能产生一批游离 于法律之外的“不道德的人”和“不道德的机器”。谨 防出现基于“技术野蛮”的“寡头恐怖主义”，应当尽 快出台人工智能相关预防性的、有效的、缜密的伦 理应对机制和路径。[4]
(三)特定知识领域的风险
就以本文所站的法律角度为例，人工智能的 发展还会对法律职业、法律思维造成巨大的挑 战。从法律职业方面来说，人工智能的出现可以 提高法律行业的办公效率，使律师可以更高效地 处理专业的法律问题。但同时，律师作为一门需 要具备正确价值观的职业，是人工智能无法取代 的。人工智能只能作为辅助，法律工作者需要有 意识地筛选和审核。
人类特有的无法用机器生成的法律思维和语 言有：伦理、文义和技术。人工智能可以替代通过 语言的法律方法，但是仍然无法替代负责任的判 断或具体情境下的判断。基于此，人类仍然可以 加强对于人工智能的监管，控制其内在风险，完 善相关法律，掌握法律解释权，防范人工智能时 代出现的法律风险。
三 、人工智能商用主体作为被告主体的合理 性与必然性
人工智能侵权现象的发生不可避免，但人工 智能侵权行为的侵权程度不同，是否达到“ 犯罪 ” 的程度，显然公权力对此进行的救济之必要性与 急迫性截然不同。
本文立意要点为，需要明确当基于人工智能 算法搭建的软件对个体造成严重侵权时，应当允 许将商用主体直接作为被告 ，且举证责任倒置。
( 一)方便诉讼的进行
根据《 中华人民共和国民事诉讼法》第一百二十二条：“起诉必须符合下列条件： ……(二) 有明确的被告;(三)有具体的诉讼请求和事实、理由;(四)属于人民法院受理民事诉讼的范围和 受诉人民法院管辖。”起诉必须有明确的被告，以 及确定准确的利害关系。又依据《最高人民法院关 于人民法院登记立案若干问题的规定》第四条：“民事起诉状应当记明以下事项： ……(二)被告 的姓名、性别、工作单位、住所等信息，法人或者 其他组织的名称、住所等信息;(三)诉讼请求和 所根据的事实与理由;(四)证据和证据来源…… ”
实践中，无论是举证证明程序与损害之间存 在因果关系，还是寻找适格被告主体信息，对于 普通个体，皆会存在困难，使得法律关系长期处 于不稳定的状态。故而根据法益衡量原理，有必 要通过立法手段对这种“ 缺失 ”予以弥补。[5]例 如可以模仿诸如《 中华人民共和国消费者权益保 护法 》中关于经营者与生产者的相关追责理论， 允许受侵害的主体直接向商用主体(媒介机构) 起诉，且规定举证责任倒置。由商用主体对造成 的损害进行赔付，同时赋予商用主体对算法提供 者追责的权利，这将最大程度上维护社会的整体 稳定性。
( 二 )不破坏现行法律体系的选择
从伦理角度思考同样支持应由商用主体进行 赔付。计算机代码本身只是将逻辑通过算法进行 转化后所编写成的文字，其本身并不具有善恶之 分，按照法秩序统一性，即不具有可罚性。[6]正如 自动手枪可以杀人，但杀人的却不是枪，而是扣 动扳机者。使用计算机代码进行恶意操作，其可 罚性来源并不是“ 编程 ”这一行为本身，而是使 用代码时的动机，以及程序编写好后运行时的目 的与造成的结果。对于人工智能算法所造成的违 法行为，对其代码编写的本身进行审查显然过于 困难且不切实际，将负责主体从编写者转移为商 业使用者，显然让法律对行为进行评价的过程更 为方便可行。
基于大陆法系的特点，法需要保持稳定性。 故而选择将保护法益的天平向普通用户倾斜，允 许受侵害个体直接向算法的商用主体主张权利。 又或者说，如希望在传统大陆法学框架下对人工 智能所引发的法律问题予以规制，应当通过赋予 受侵害主体直接向人工智能算法的商用主体告诉 的权利。
(三
)经济效率最大化的选择
从效率角度思考，选择人工智能商用主体作 为被告的优点主要有两个方面：一方面，根据《 中华人民共和国民法典》关 于商事主体登记的相关规定，受侵害者寻求救济 时，寻找商用主体的信息显然更为简单。这使得 面对人工智能侵权行为的维权成本不至于过高， 有利于社会稳定。另一方面，随着对人工智能的使 用越来越频繁、范围越来越广，显然相同算法所 形成的人工智能程序侵权案件会越来越多。且由 于电脑编程本身的可复制性，人工智能相关的违 法犯罪行为会日渐猖獗。由法院法官逐一确认并 追责，即便理论上可行，实际中也会因工作量过 大而不切实际。
从效率角度来讲，将犯罪主体确定在不当使 用人工智能算法的商用主体，显然更符合效率最 大化的原则。同时，站在司法者的角度，也方便法 院的审理与追责，以及审判后的执行，有助于节 省司法资源。
四 、立法视野下的思考
人工智能技术的改进和来自消费者的自下而 上的市场压力有助于使人工智能更安全、更不容 易发生事故，但仅靠这种调控力度并不足够。健 全立法应发挥至关重要的作用。有前瞻性的立法 有助于减少有侵权可能的人工智能算法研究，本 文结合相关的研究 ，提出以下几点立法建议：
( 一)建立风险事故信息共享机制
为了使人工智能更安全，需要知道它何时以 及如何失败。在许多近似技术领域，共享事件报 告有助于建立共同的知识基础，帮助行业和政府 跟踪风险并了解其原因。政策制定者应该探索不 同的方法来鼓励经营者或生产商积极披露人工智 能事故的细节。如政府可以制定事件报告的共同 标准，甚至强制要求经营者或生产商披露某些类 型的事故。
( 二)政府背书的信息安全机制
对人工智能安全进行审查与测试至关重要，旨在解决上述提到的问题，以及将人工智能工程 塑造为一类更严格的学科领域。如美国 2021 年 制定的《 国防授权法案》(NDAA)，要求美国国 家科学基金会和能源部投资于“ 值得信赖的 AI ” 研究。
我国亦应当注重人工智能标准，制定出人工智能系统事故风险的标准。并委托更专业的监管 机构，创建一个国家背书的人工智能测试体系。 进而构建一个包含标准化数据集、代码和测试环 境的数字平台，公共和私人人工智能系统可以在 其上对安全性和可靠性进行测试。
(三 )强制责任保险制度与侵权救济基金制度 的构建
作为一种科学趋势及事物的发展规律，我国 的人工智能研究与应用不可能等到立法健全时再 开始。正如前述，法的滞后性也决定了问题的出 现一定早于立法。正基于这种特性，有学者提出 了我国应当构建强制责任保险制度与侵权救济基 金制度。[7]该制度广泛应用于欧洲国家，即通过 强制要求人工智能应用主体缴交责任保险，或者 设立侵权救济基金，来为未来可能发生的侵权行 为提前提供赔偿保证。同时，资金的要求无形之 中也为人工智能公司的设立提供了门槛，有利于 将风险限缩在一定的程度以内。
五、研究意义与局限性
笔者认为，距离真正意义上的人工智能时代 到来还有一定的年头，且基于法律本身的滞后性， 仍有许多未知的问题现在无法预测。同时大陆法 系的逻辑所决定，法学研究始终无法脱离于滞后 因素，但学者必须尽可能在问题发生之前去思考 ， 这样才能在问题出现之时第一时间提供理论依 据，且将风险造成的破坏限缩在一定程度，进而提 供现实意义上的作用。确保即使侵害发生，也能找 到最适格的被告主体进而进行司法救济，维护社 会稳定。
参考文献
[1] 冯雨奂.ChatGPT 在教育领域的应用价值、潜在 伦理风险与治理路径[J].思想理论教育，2023(4)： 26 -32 .
[2] 郭毅可.论人工智能历史、现状与未来发展战略 [J].人民论坛·学术前沿，2021(23)：41-53 .
[3] 王艺明.人工智能时代劳动价值的挑战、风险与机 遇——一个马克思主义政治经济学分析[J].厦门 大学学报(哲学社会科学版)，2023.73(2)：11-18 .
[4] 张亦佳.强人工智能设备面临的伦理困境与风险 [J].江苏社会科学，2023(2)：58-67 .
[5] 劳东燕.法益衡量原理的教义学检讨[J].中外法 学，2016.28(2)：355-386 .
[6] 王昭武.法秩序统一性视野下违法判断的相对性 [J].中外法学，2015.27(1)：170-197 .
[7] 贺栩溪.人工智能算法侵权法律问题研究[D].长 沙：湖南师范大学，2021 .
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