人工智能的侵权责任与治理

人工智能作为一个涵盖多种技术的广义术语，其核心在于模拟人类智能功能，如处理信息、进行对话、识别模式与预测决策。然而，一个关键的矛盾已然显现，尽管几乎每个美国人每周都会在无意中多次使用人工智能赋能的产品或服务，但公众对其的认知度却极低。调查显示，仅有不到40%的用户意识到自己在过去一周内使用过人工智能。这种广泛使用与有限理解之间的巨大鸿沟，加剧了公众对人工智能系统“黑箱”特性、潜在风险以及现有保障措施充分性的合理担忧。因此，建立公众信任已成为人工智能技术被社会广泛接纳的基石，而这亟需通过提高系统透明度、加强公众教育以及确保强有力的个人权益保护来实现。

在此背景下，构建稳健的人工智能治理框架被视为建立信任、确保问责与引导技术负责任发展的关键。现有的两个框架为治理设计提供了重要参考：一是美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的《自愿性人工智能风险管理框架》，它鼓励组织采纳最佳实践以管理风险；二是欧盟的《人工智能法案》，它提供了一种结构化的监管路径，以确保公共安全与道德使用。此外，长期处于严格监管下的保险行业，其建立企业级委员会以处理精算、数据科学及法律合规问题的模式，也为人工智能治理提供了可资借鉴的范例。

一个有效的人工智能治理框架应包含几个核心要素：首先，需要建立统一的标准和指标，对人工智能系统进行标准化评估，以减少开发与部署过程中的不确定性。其次，应设立强制性的事件报告机制，以增强透明度，使行业能够在风险演变为大规模损害前进行合作。最后，推广监管沙盒，为人工智能应用在受控环境中进行测试提供空间，从而在保障安全的前提下鼓励负责任的创新。

当前，围绕人工智能工具的法律诉讼虽仍以知识产权纠纷为主导，但侵权责任的格局正在发生深刻而迅速的演变。研讨揭示了三个新兴的、潜在的诉讼爆发领域，包括数据泄露、消费者保护与反垄断。

数据泄露事件日益频繁，通常源于企业未能实施足够的安全措施。而人工智能工具的介入，可能极大地放大泄露的规模与影响。例如，人工智能系统可被用于生成新一代复杂的网络钓鱼攻击或自动化黑客工具。在此类情形下，诉讼的焦点可能从传统上被追究责任的被入侵实体，转向那些其系统被恶意滥用以实施网络攻击的人工智能开发者。这标志着法律责任分配的传统逻辑正在发生重大转变。

除了数据泄露之外，消费者保护与反垄断诉讼预计将随着人工智能系统更深地介入市场与消费者互动而显著增加。针对人工智能输出具有误导性的指控，或利用人工智能工具进行市场操纵、不公平偏袒等垄断行为，都将使责任认定进一步复杂化。一个被引述的典型案例是2023年的诉讼，指控某聊天机器人在用户表达自杀念头时未能进行有效干预或提供警告，最终导致了悲剧发生。类似地，若聊天机器人提供了关于产品折扣或资格的不准确信息，并导致消费者经济受损，也可能引发消费者保护索赔。这些案例表明，人工智能系统正在创造与消费者损害相关的全新诉讼途径。与此同时，人工智能对传统侵权法概念的冲击亦不容忽视，例如“注意义务”的范围正在被重新定义。人工智能系统的开发者未来可能被要求承担更广泛的义务，包括在设计阶段就尽可能降低可预见滥用的风险、在部署前进行详尽的影响评估，并在产品发布后持续监控其使用方式。

在人工智能生态系统中，保险业扮演着一个独特而关键的双重角色，它既是通过提供风险转移工具来促进创新的市场力量，也是通过其定价与承保政策来塑造风险管理实践的关键治理参与者。保险的可获得性与定价机制，使其成为应对人工智能相关风险和塑造治理框架不可或缺的利益相关者。然而，人工智能也给传统保险实践带来了新的复杂性，尤其是其“黑箱”特性导致的决策不透明性，为定价和风险评估的公平性与问责制带来了严峻挑战。保险公司必须谨慎应对其自身使用的或保单持有人使用的人工智能系统可能无意中引入偏见或歧视的风险，这要求建立强有力的内部监督与保障措施。

行业的回应正在逐步成型。2023年，美国保险监督官协会（NAIC）通过了《关于保险公司使用人工智能系统的示范公告》，该文件为保险公司应如何管理人工智能技术的开发、获取和使用设定了明确期望。它要求保险公司对其使用的预测模型的目的、开发过程及持续评估进行详细记录，以确保其可靠性与公平性。这一公告被视为行业特定监管的一个有效范例。同时，保险公司自身也在积极适应，开发新的承保模式以覆盖诸如网络安全漏洞和人工智能部署中的伦理问题等新兴风险类别。更为重要的是，保险公司能够通过定价策略激励主动的风险管理。例如，它们可以要求保单持有人遵守特定的治理与安全标准，如完善的文档记录、严格的测试与持续的监控，以作为提供保险覆盖的前提条件。这种机制使得保险业与“预防优于补救”的更广泛治理目标保持一致，使其在平衡创新与问责方面具备了独特优势，并为更广泛的人工智能治理工作提供了可复制的协调模型。

研讨中的一个关键辩论在于：是法院还是监管机构更能妥善处理人工智能引构建有效的人工智能责任与治理体系面临的核心挑战，在于如何平衡灵活性、明确性、风险防控与技术创新之间的张力。发的损害与责任问题？这两种模式各具优劣，反映了治理哲学上的深层分歧。

法院驱动模式的优势在于其固有的灵活性。法院在历史上屡次为新兴技术引发的纠纷制定法律先例，其案例导向的特性允许法官根据每个案件的具体事实与情境来评估责任，这在缺乏明确成文法规的初期阶段尤为宝贵。现有的侵权法与普通法原则，如共同过失与注意义务，为解决人工智能风险提供了初步的法律基础。然而，该模式的局限性也十分明显：法官可能缺乏评估复杂人工智能系统所需的技术专业知识，从而导致裁决不一致或基于不充分的信息；以美国各州为基础的诉讼可能催生零散化、甚至相互矛盾的法律格局，为开发者和部署者带来巨大的不确定性；最重要的是，法院在本质上是被动反应型的，它们只能在损害发生后才进行干预，而无法事先预防损害的发生。

相比之下，监管驱动模式因其能够为人工智能安全、问责与风险管理提供清晰、可执行且前瞻性的指导方针而受到推崇。监管机构可以借鉴行业特定框架（如美国保险监督官协会的示范公告或欧盟《人工智能法案》），建立能够随技术进步而演化的标准。这种模式的优势包括主动的风险缓解（旨在预防损害而非事后补偿）、促进全球协调的可能性，以及为所有利益相关者减少不确定性的更高透明度。尽管如此，监管途径同样面临严峻挑战。在美国的政治环境中，人们对国会能否就复杂且快速演变的人工智能技术迅速出台周密立法深感怀疑。此外，存在一个切实的风险，即过于规范化和僵硬的监管可能扼杀创新，或将过时的技术假设固化为法律，从而阻碍有益技术的发展。

上述挑战凸显了人工智能责任与治理问题的复杂性，强调了对一个能够平衡问责制、风险缓解与创新的综合性框架的迫切需求。认识到没有任何单一工具能够解决所有问题，本报告提出了一个包含六个关键要素的多层次治理方案，旨在为政策制定者与利益相关者提供一套可协同运作的政策工具箱。

第一，主动治理。这意味着需建立基础的行业标准与安全要求，力求在损害发生前予以预防。这种前瞻性方法可以减少对诉讼等成本高昂且效率较低的事后补救措施的依赖，并逐步培育公众对人工智能系统的信任。

第二，应大力推行行业特定监管。鉴于人工智能的应用场景千差万别，在医疗、金融、交通等不同领域引发的风险性质迥异，一刀切的监管模式并不可取。根据各行业的独特需求与风险画像量身定制监管规则，能确保治理框架的相关性与有效性。

第三，在监管尚未覆盖或出现前所未有的特殊案例时，仍需发挥法院处理个案细微差别的能力。法院的灵活性可以作为监管框架的必要补充，确保正义在复杂情境中仍能得到伸张。

第四，监管沙盒的概念应得到广泛应用。通过创建受控的测试环境，并在其中应用标准化的评估标准，创新者可以在确保风险得到有效监控与管理的前提下，对新的人工智能应用进行试验。这为“负责任的创新”提供了实践路径。

第五，设立安全港条款。为那些能够证明自己已遵守既定治理与安全标准的组织提供一定程度的法律保护（例如在责任诉讼中适用过错推定而非严格责任），可以极大地激励企业采纳最佳实践，并降低合规开发者的不可预见的责任风险。

第六，必须引入共同责任框架。人工智能生态系统涉及开发者、部署者、集成商乃至最终用户等多个主体。当发生损害时，责任应根据各方的控制能力、参与程度与过失情况，在这一生态系统中进行合理分配。这有助于培养一种集体责任感，促使所有参与方共同致力于减轻人工智能系统的潜在危害。

人工智能的侵权责任与治理是一个动态且复杂的领域，其发展将直接影响到技术创新的方向与社会的安全稳定。未来的治理框架必须在减轻风险与促进技术进步之间取得谨慎的平衡。过度约束可能使我们错失人工智能在医疗、教育、环保等领域带来的巨大社会效益；而放任自流则可能导致个人权益受损、市场失序甚至公共安全危机。通过采纳上述融合了主动治理、行业监管、司法灵活性、沙盒测试、安全港激励与共同责任的综合性方案，政策制定者可以构建一个兼具韧性、适应性与前瞻性的治理体系。这一体系的核心目标，是为人工智能的健康发展铺平道路，确保其巨大的变革潜力能够在坚实的伦理与法律基石上得以释放，最终引领我们走向一个既充满创新活力又具备充分安全保障的数字未来。