免费硕士学士论文 人工智能系统中责任归属制度的优化路径研究
1. 引言
人工智能（AI）技术正以前所未有的速度发展，并在全球范围内得到广泛应用，深刻改变着社会生产和生活方式[5,15,26,34,37]。这项技术带来了巨大的机遇，显著提升了生产效率、优化了资源配置并催生了新的经济增长点[26,37]。然而，伴随技术的快速迭代与应用场景的不断拓展，人工智能也带来了诸多风险与挑战，例如技术滥用、虚假信息传播、数据隐私泄露、算法偏见以及系统失控等问题日益凸显[4,8,10,12,21,30]。在这些挑战中，人工智能系统引发的责任归属问题尤为突出，并被视为人工智能治理的核心难题之一[9,11,20,40,41]。
人工智能的运行特性，包括其复杂性、自主性、不透明性（“黑箱”问题）和不可预测性，对现行法律体系，特别是侵权责任制度，构成了严峻挑战[7,9,40]。传统的侵权责任理论，无论是基于过错原则还是严格责任原则，在处理人工智能造成的损害时，均面临确定责任主体（开发者、用户、运行者或其他关联方）、认定因果关系以及界定损害范围等诸多困难[9,24,26,40]。人工智能产品特有的发展风险抗辩问题及其后续的损害救济分摊机制，也对现有产品责任制度提出了变革需求[1]。这些固有的局限性使得现有法律框架在应对人工智能带来的新型侵权责任挑战时显得力不从心[19,21,27]。
面对人工智能带来的潜在风险和现有法律框架的不足，全球主要经济体和国际组织已积极探索构建人工智能治理框架，尝试通过立法和政策回应技术挑战[5,22,30,41]。例如，欧盟通过了《人工智能法案》，构建了基于风险的人工智能系统监管框架，并针对通用目的人工智能模型提出了合规要求[3,16,29,42]。欧洲委员会也签署了首个具有法律约束力的人工智能国际公约[45]。中国也颁布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规定，初步划定了法律责任边界[28]。美国等国也在积极探索不同的监管路径[5,6,12,13,18,23,33,35]。然而，这些已有的监管法规和尝试仍然面临诸多挑战和局限[14,31]。例如，一些法规被认为存在概念模糊、规制措施不够具体等问题[4]；通用人工智能带来的跨领域、多模态特性使得传统法规难以有效监管[42]；且现有框架在应对复杂的归责难题方面仍显不足，难以完全适应人工智能科技创新发展的现实需要[15,21,42,45]。各国在监管原则和方式上的差异也可能导致全球监管的碎片化，增加合规成本，甚至产生监管漏洞[2,5,23]。
因此，在人工智能技术飞速发展、应用日益广泛且潜在风险与现有法律框架不足并存的背景下，对人工智能系统中责任归属制度进行深入研究和优化具有高度的紧迫性和重要性[7,19,27]。这不仅是应对技术挑战、防范潜在风险、保障公民合法权益的现实需求[41]，更是平衡技术创新与社会安全、促进人工智能健康可持续发展的关键所在[1,4,7,9,28,32,40]。本综述正是在此背景下展开，旨在系统梳理和分析当前关于人工智能系统中责任归属问题的研究现状与挑战，对比借鉴不同国家和地区在解决此类问题上的理论探索与实践经验，深入剖析现有法律框架的不足之处，并在此基础上探索和提出人工智能系统中责任归属制度的优化路径。通过对相关文献的综合分析与评述，本综述力求厘清人工智能责任归属的核心争议点，为构建适应人工智能时代特点的责任承担体系提供理论基础和政策建议，以期为人工智能技术的稳健发展提供有效的法律保障与伦理指引，从而体现其重要的学术价值和现实意义[1,9,11,13,20,21,28,40]。
2. 人工智能系统的特性与责任归属的复杂性
人工智能技术的飞速发展及其在社会各领域的广泛渗透，在带来巨大便利和效率提升的同时，也以前所未有的方式冲击着既有的法律和伦理框架，尤以责任归属问题最为突出。传统的责任归属理论往往建立在清晰的行为主体、可确定的因果关系以及可归咎的主观过错基础之上，然而，人工智能系统的独特技术特性对这些核心要素构成了严峻挑战 [7,8,24,40]。
人工智能系统，尤其是复杂的机器学习和深度学习模型，常表现出“算法黑箱”的特征，其内部决策过程高度复杂且缺乏透明度和可解释性，这使得在系统行为导致损害时，难以准确追踪原因链条，极大地阻碍了因果关系和过错的认定 [4,8]。此外，人工智能系统所具有的不同程度的自主性、人机交互的深化以及对海量数据的强烈依赖性，进一步模糊了系统行为与人类指令或控制之间的界限，加剧了责任链条的复杂化和不确定性 [7,8,40]。
这些技术层面的复杂性在不同的应用场景下呈现出各自的特殊性，例如自动驾驶、医疗诊断、生成式内容创作以及科学研究等领域，人工智能带来的责任归属难题的具体表现形式和挑战重点各不相同，需要进行有针对性的分析 [8,11,24,44]。
本章旨在深入剖析人工智能系统的关键技术特性，揭示这些特性如何瓦解传统责任归属的理论基础与实践路径，为后续章节探讨优化责任归属制度提供必要的背景和技术理解。
2.1 技术特性与责任模糊
人工智能系统所展现出的独特技术特性，对根植于传统行为模式的责任归属理论带来了显著冲击。由于其自主学习和不断进化的能力，将系统行为简单视作人类指令的机械执行已不切实际，从而挑战了传统的“行为—责任”观念[8,37]。
人工智能，特别是通用大模型，具备高度的自主性、适应性和推理能力，使其能够在一定程度上独立于人工干预进行学习和工作，并在部署后自我演化，导致相同输入可能产生不同输出，从而极大增加了将其行为直接归因于最初开发者或最终使用者的难度[3,42]。例如，一些机器人已表现出独立决策能力，其行为并非完全受人类直接控制，使得侵权行为的责任归属变得模糊[9]。同时，人工智能的学习能力使其能够自主探索最优解决方案，致使其行为难以被完全预测和控制，这对依赖于可预测性和可控制性的过错责任原则构成了挑战[7]。这种自主性特征也体现在生成式人工智能中，其系统自主性和决策不可逆性使得在AI代替人类执行任务（如编程）时，难以将AI行为直接归因于开发者或使用者[28]。如何动态评估AI的“自主行为”水平，进而明确其法律主体资格或行为性质，成为当前责任认定的一个关键难点[28]。此外，人工智能既兼具自主性又具备智能性，其法律地位难以明确，不同于传统工具，在一定程度上能实现自主决策和行动[20]。其自主智能特性本身就带来了较高的科技风险，再加上其动态性和复杂性，使得风险更隐蔽、传播更迅速、破坏更强烈，对社会治理构成了严峻挑战[1,10]。
人工智能决策过程中的“黑箱”特性，是导致责任链条难以清晰追溯的另一主要因素[8,43]。作为许多现代AI系统的核心，深度学习模型含有数百万参数和非线性激活函数，其内部决策逻辑既复杂又不透明，难以让人完全理解和解释，从而形成了所谓的“算法黑箱”或“机械隐蔽”[11,14,19]。这种不可解释性使得追溯错误、不当行为或风险产生的具体技术环节变得困难乃至不可能[10,11,27]。当AI系统做出具有负面影响的决策时，由于难以确定究竟是算法设计缺陷、训练数据问题还是其他因素所致，各方可能互相推诿责任，最终导致责任分配不公[25]。在教育评价等领域中，算法黑箱的不可解释性动摇了评价公正的根基，使得责任归属更加困难[44]。即使是基于真实数据生成的文本内容，也可能因专业术语、情感或价值观差异等因素而产生“信息错误”，这种错误因其内在生成机制的复杂性，难以直接归因于开发者或使用者，从而进一步加剧了责任归属的模糊性[36]。
人工智能与人类的交互模式多样性也使责任分配问题更加复杂。人机协作、群智开放等模式模糊了传统上对人类与工具界限的清晰划分[1]。生成式人工智能依赖于海量数据进行预训练，再通过人工标注和用户反馈进行迭代优化，其智能表现需仰赖算力、数据和人类共同参与，这种反馈性和人机交互性使得将AI行为简单归因于某一方主体变得困难[4]。在某些应用场景中，如人工智能驱动的科研[11]或教育应用[44]，AI甚至模糊了传统角色（如师生）之间的互动边界。此外，AI服务提供者在法律上常常兼具内容生产者与平台管理者的双重身份，这也使得责任认定更加复杂[17]。
有限的可预测性和可控制性直接挑战了传统过错责任原则的适用[7]。由于人工智能能够自主探索和优化行为，其最终表现可能超出了设计者或使用者最初预设和控制的范围[7]。算法潜在的不可预测性使得事先预见并防范所有风险变得极其困难，从而使得要求行为人具有预见和避免义务的过错归责原则难以适用[27]。通用大模型持续演化的特性亦使得其风险评估和监管面临重重挑战[31]。监管框架中对于“实质性修改”等概念的模糊界定，可能会导致技术微调触发不可预期的合规要求，从而进一步增加了责任认定的复杂性[42]。这些技术特性共同作用，使得在人工智能引发损害事件时，难以清晰地确定责任主体、行为性质以及与损害结果之间的因果关系，从而对现有法律框架，特别是侵权责任法中的归责原则，构成了严峻挑战。
2.2 多主体参与与责任分散
人工智能系统的运作往往涉及多个参与主体，包括但不限于开发者、提供者、部署者、运营者、使用者、数据提供者、算法设计师、进口商、分销商以及平台服务商等，形成了一个复杂的价值链和生态系统 [3,4,7,12,16,20,34,36,42,43,44]。这种多主体参与的特性是人工智能责任归属面临的核心挑战之一，因为它极易导致责任分散（责任扩散），使得在发生损害或系统出错时，难以确定单一的责任主体 [5,7,8,20,26,34]。例如，自动驾驶汽车事故责任可能涉及汽车制造商、数据提供商、车主和运营平台等多个环节 [20,43]；生成式人工智能的信息错误可能源于数据、算法或用户输入等多重因素 [36]；人工智能在内容创作和嵌入各行业后，责任承担的主体将越发分散和多元 [14]。即使是人工智能驱动的科研活动，开发者和使用者（科研人员）的角色也可能引发责任分配的复杂性 [11]。
在人工智能的责任链条中，不同主体因其所扮演的角色、对系统的控制程度以及具体行为，其潜在责任范围亦有所不同 [7,8,26,34]。开发者负责算法设计和系统构建；数据提供者影响数据的质量和偏见；运营者管理系统的运行；使用者通过与系统的交互影响结果；而平台服务商则提供了系统运行或内容分发的环境 [34,36,44]。实践中，界定这些主体的责任需要深入分析其在损害发生过程中的具体作用和因果关系。例如，欧盟《人工智能法案》尝试在法律框架内定义人工智能供应链中不同“经营者”（如供应商、部署者、进口商、分销商等）的角色并分配相应的责任和义务，有时甚至将部署者、进口商等视为高风险人工智能系统的提供者，使其承担提供者的责任 [3,16]。这表明立法层面已关注到根据角色和控制力来界定责任的必要性。相比之下，部分国家或地区的监管实践可能更侧重于服务提供者这一单一主体，对其他角色的责任界定尚不集中和清晰 [6]。
进一步加剧责任界限模糊化的是人工智能系统日益增强的互联性及其在物联网等背景下的广泛嵌入 [7]。系统的复杂性、黑箱特性以及对外部数据和第三方服务的依赖，使得确定哪个环节、哪个主体的行为直接导致了损害变得极其困难 [7,31]。例如，通用大模型涉及开发者、部署者、进口商及分销商等多个环节，模型行为的生成是这些主体复杂互动的结果，需要清晰界定各自作用以避免责任分散和模糊 [42]。这种系统互联导致的责任分散问题，挑战了传统的基于单一侵权主体的归责原则，使得法律实践中可能需要探索共同承担责任或责任分担等机制 [9]。
综上所述，人工智能系统的多主体参与是导致责任分散和归属困难的根本原因。明确不同主体在价值链中的角色、控制力和行为，并分析系统互联如何模糊责任边界，是当前人工智能责任归属制度研究的关键焦点。现有研究识别了问题的普遍性，并开始探索基于角色划分责任的立法路径，但如何精确界定复杂系统中各主体的具体责任以及应对系统互联带来的挑战，仍是未来需要深入研究的领域。
2.3 数据与算法风险带来的挑战
人工智能系统的运作高度依赖于海量数据和复杂算法，然而，数据和算法中固有的风险正成为准确追溯系统决策根源、有效认定责任主体以及公平分配损害后果的重大挑战[10,27]。这些风险相互关联且往往具有隐蔽性，进一步加剧了责任归属的复杂性。
数据风险贯穿人工智能系统的整个生命周期，从数据收集、存储、传输到分析和使用。具体而言，数据收集层面的数据偏差和数据噪声是常见风险，前者可能反映现实世界的偏见并加剧社会不平等现象，后者则严重影响数据分析效率[10]。数据分析层面的伪相关风险可能在小样本或非随机取样情况下出现，导致对数据的错误解读[10]。更令人担忧的是，数据储存和传输过程中的数据安全风险，如未经授权的数据复制、泄露或遭受攻击，不仅可能侵犯个人隐私和知识产权[8,12,15,19,20,28,34,37,42]，甚至威胁国家安全[10]。数据来源的真实性和合法性问题也是重要的风险来源，尤其对于依赖海量数据的通用大模型训练而言，数据获取合法性（如版权）的不可控性以及大规模数据溯源的难度，为责任归属带来了挑战[2,36,42]。这些数据风险的关联性和隐蔽性使得追溯人工智能系统决策的根源变得异常困难，从而模糊了潜在的责任主体。
算法作为人工智能的基石，其决策过程并非绝对中立，算法偏见是突出的风险之一[21]。算法偏见的来源多样，主要包括训练数据中固有的偏差（反映人类社会的歧视与偏见）和算法本身的设计缺陷[8,11,15,20,27,32,43]。算法设计者的认知与理念也会在算法学习过程中体现，使得偏见风险难以避免[10]。算法偏见的表现形式多样且对社会公平性影响深远，例如在招聘、信贷、刑事司法、教育应用等领域可能导致歧视和不公[15,20,44]。“大数据杀熟”、“信息茧房”等现象也体现了算法决策的隐性偏见以及数据滥用对公平性的侵蚀[15,32,37]。生成式人工智能的跨模态生成可能引发种族歧视和性别歧视等公平性风险，且这种歧视具有隐秘性[14]。更甚者，人工智能的涌现能力和领悟能力可能加剧算法危害，以潜移默化的方式重塑特定群体的认知，造成难以察觉和救济的群体危害[14]。此外，通用大模型易受多种偏见影响，其输出可能倾向于特定立场，从而影响科研客观性[11]。算法的“黑箱”特性和代码自动迭代所导致的低透明度，使得理解模型的决策逻辑以及追溯侵权行为后的责任划分变得困难重重[28]。这些算法偏见及其复杂性和不透明性直接挑战了责任认定和公平分配的现有框架[4,10,37]。
在数据和算法风险及其后果中，不同参与主体均可能承担潜在责任。数据提供者对数据的真实性、合法性（特别是版权合规性）和质量负有重要责任，其提供存在偏差或侵权的数据是算法偏见和后续风险的源头之一[2,36,42]。《暂行办法》等法规已体现了对服务提供者数据来源合法性审查义务的重视[28]。算法设计者或开发者则应为其算法设计缺陷、内嵌偏见及透明度不足承担责任，其设计决策直接决定了算法行为及潜在风险[4,10,27]。人工智能系统部署者或服务提供者在使用和部署人工智能系统时，有义务确保所采用的数据集符合质量标准、具有代表性且无偏见；对于高风险的人工智能系统而言，数据质量和模型透明度更是关键的监管要求[3,16,29,41]。未能履行上述义务可能会导致其承担责任。然而，由于数据风险的隐蔽性以及算法决策过程的不透明性，明确不同主体在具体损害事件中的因果关系和过错程度变得异常困难，这正是当前责任归属制度所面临的核心挑战。中欧等地区监管实践的差异，也反映出各自对数据和算法风险应对策略的不同，从而影响了责任归属框架的设计[6]。
3. 现有法律与伦理框架的局限性
人工智能技术的飞速发展及其日益广泛的应用，对现有法律与伦理框架带来了前所未有的挑战，尤其是在责任归属领域。人工智能系统的自主性、复杂性、“黑箱”特性以及多主体参与的应用生态，使得传统上基于人类行为、意图或可控性的法律原则和规范难以有效适用 [7,28,40]。
| 局限性类型 | 具体挑战/问题 |
|---|---|
| 传统法律理论适用困境 | 过错原则 (算法黑箱, 因果难证), 严格/产品责任 (AI非典型产品, 独立行为), 代理责任 (缺乏控制/主体地位) |
| 新兴法律问题挑战 | 数据隐私 (大规模收集, 滥用, 安全), 算法偏见/歧视 (间接, 隐秘), 知识产权 (生成物归属, 数据合法性), 科研伦理 (无人承担), 教育伦理 (偏见, 数据垄断) |
| 监管滞后与法律空白 | 缺乏统一AI法律地位, 特定领域空白 (生成式AI, 伦理), 技术/取证困难, 分散监管 |
| 伦理规范的局限性 | “软法”约束力不足, 难以转化为法律规范, 伦理边界模糊 |
面对人工智能可能造成的损害或引发的新兴问题，现有框架在主体界定、过错认定、因果关系证明以及责任分摊等方面遭遇显著困境 [7,19,26]。
本章旨在批判性地分析当前法律与伦理体系在应对人工智能责任归属问题时所暴露出的局限性。我们将深入探讨传统侵权理论在人工智能领域的适用困境，包括过错责任和无过错责任原则在面对算法决策不透明性和复杂因果关系时的挑战，以及多方参与情境下责任的认定问题 [7,8,24]。接着，本章将分析传统产品责任、网络服务提供者责任等特殊侵权类型与新型人工智能侵权行为，特别是生成式人工智能引发的侵权行为，在适配性上的不足 [17,19,24]。同时，人工智能在数据隐私、知识产权、反歧视等领域带来的新兴法律问题，也对现行法律提出了严峻挑战 [4,8,26]。
此外，技术发展速度与法律稳定性之间的矛盾，以及由此导致的监管滞后和法律空白，是当前人工智能治理面临的核心问题 [2,4,12,29]。最后，本章将讨论现有伦理规范作为“软法”的局限性，以及如何将“以人为本”、“智能向善”等伦理原则有效转化为具有约束力和可操作性的法律规范 [27,34,37,43,44]。通过对这些局限性的深入分析，本章旨在为后续探讨人工智能责任归属制度的优化路径奠定基础。各国和地区正积极探索专门的人工智能立法和监管框架，这本身就反映了现有法律伦理框架在应对新兴AI技术挑战时的不足 [5,6,29,45]。
3.1 传统法律理论的适用困境
人工智能技术的快速发展及其在社会各个领域的广泛应用，对现行传统法律理论——尤其是侵权责任归属制度——提出了显著挑战。人工智能系统展现出的自主性、复杂性以及决策过程中的“黑箱”特性，使得基于人类行为和主观状态构建的传统法律原则在适用时面临困难。
首先，过错责任原则在人工智能侵权领域难以有效适用。传统的过错责任要求证明行为人存在过错（故意或过失）以及该过错与损害结果之间存在因果关系。然而，人工智能系统的复杂算法和不透明的决策过程（即“黑箱”问题或“机械隐蔽”特性）使得外部观察者难以理解其内在工作机制，从而难以证明开发者、使用者或所有者在设计、训练、部署或使用过程中存在可归责的过错 [11,40,42]。例如，通用人工智能系统的决策过程往往不透明，增加了证明其开发或部署者存在过错的难度 [42]。虽然有观点认为民法典侵权责任编中的一般过错原则在解释上可能适用于人工智能侵权，但过错推定或无过错原则的适用目前缺乏明确的法律规定 [24]。学者们对过错推定原则的适用以及主体责任分层问题提出了不同看法 [19]，而人工智能的高度自主性也对传统过错责任理论构成挑战 [27]。
其次，严格责任原则和产品责任原则的适用也面临诸多问题。理论上，对于某些高风险的人工智能应用，可以考虑适用严格责任或无过错原则，但这仍需法律的进一步明确 [24]。将人工智能系统视为传统意义上的“产品”并适用产品责任理论，存在概念上的不适用性 [31]。尤其是通用人工智能，其复杂性、持续更新和不断演进的特性与传统产品存在本质区别，使得界定“缺陷”变得困难 [42]。此外，人工智能的独立决策行为可能与销售者或生产者的预设无关，且因果关系难以确定，这表明将人工智能视为“物”并归责于销售者或生产者的传统做法存在局限性 [9]。在生成式人工智能服务领域，技术提供者、服务提供者和使用者之间的责任承担不明确，现有规定（如《暂行办法》中关于服务提供者的“生产者责任”）也面临适用困境 [36]。同时，欧盟《人工智能法案》等专门立法对人工智能供应链中不同主体的责任进行了规定，而中国则侧重于对服务提供者的监管，这均暗示了传统产品责任等理论在应对人工智能新型风险时的局限性 [6]。
再者，代理责任理论在人工智能领域的适用同样存在争议。代理责任通常建立在委托人对代理人行为具有控制与支配关系的前提下，但人工智能的自主决策特性限制了人类对其的有效控制和支配，从而引发了如何将责任归属于人类主体的问题 [7]。这一问题与人工智能的法律主体资格争议密切相关，传统法律（如《民法典》）通常只赋予自然人等民事主体资格，使得人工智能是否具备法律主体资格成为适用代理理论的先决条件 [20,28]。尽管存在将人工智能视为“电子代理人”等学说，但多数观点否定其具备民事主体所需的意志能力和物质性要件，从而倾向于否定人工智能的法律主体资格 [17]。
总体而言，传统侵权责任理论的核心要素——主体界定、过错认定、因果关系证明与举证责任分配——在面对人工智能系统的自主性、黑箱特性和复杂性时均受到严峻挑战 [40]。作为嵌入社会的新型“角色”，人工智能的定义与以往科技产品不同，在出现问题时常常难以追溯责任 [14]。这促使全球范围内探索专门的人工智能立法，例如欧盟《人工智能法案》，以构建新的监管框架和责任承担机制，这被视为对传统法律理论局限性的一种回应 [3,29,30,38]。这些新的监管尝试对高风险人工智能系统提出了严格的合规要求，或将监管重点置于服务提供者，进一步体现了传统过错责任、产品责任等原则在应对人工智能新型风险时的不足 [6]。
3.2 新兴法律问题的挑战
人工智能技术的快速发展引发了一系列前所未有的新兴法律问题，对现有法律体系提出了严峻挑战。其中，数据隐私保护是人工智能时代面临的核心法律挑战之一。大规模的人工智能数据收集和处理活动，特别是生成式人工智能的广泛应用，对传统的数据隐私保护法律构成了巨大压力 [4,8]。文章指出，人工智能通过收集用户的线上线下行为数据形成网络数字形象，服务商可能利用此能力进行非法监控和精准广告推送，严重侵犯个人隐私和信息安全 [10]。数据隐私泄露、数据滥用和泄露风险显著增加 [25]。现有研究和监管框架（如欧盟的《通用数据保护条例》GDPR）虽已尝试将数据监管纳入人工智能治理框架 [6,38]，但如何有效应对大规模数据处理带来的合规挑战、最小限度收集个人信息以及防范国家数据安全风险仍是重要的法律难题 [4,23]。
算法偏见及其导致的歧视问题是人工智能带来的另一个突出法律挑战 [27]。算法偏见可能源于训练数据的偏差，导致人工智能系统产生歧视性输出 [42]。这种歧视可能以间接形式呈现，例如在招聘、刑事司法系统 [8,20]、教育应用 [44] 中导致不公平结果，甚至通过“杀熟”和“信息茧房”等形式侵犯消费者权益 [32]。现有反歧视法律框架在应对这种由复杂算法决策引发的间接歧视方面存在不足，传统的法律难以有效界定责任并提供救济 [8,11]。
知识产权法律在人工智能生成内容方面亦面临显著争议和空白 [19]。核心问题在于如何界定人工智能生成内容的创造者和所有者 [8,12]。例如，人工智能生成的文学、艺术作品，其著作权应归属开发者、使用者还是平台服务提供者，尚无明确的法律依据 [28,31]。此外，人工智能训练数据的合法性及其涉及的知识产权边界也是待解决的问题 [2,13]。人工智能还可能成为知识产权侵权（如著作权侵权）和虚假信息传播的工具 [14]，这对现有侵权责任认定构成了挑战 [19]。一些监管框架开始要求生成式人工智能服务提供者提高透明度，例如公开版权声明、披露训练使用的版权材料来源，并建立侵权投诉处理机制 [13,42]，但这并未完全解决归属和责任认定问题。生成式人工智能服务中因“信息错误”引发侵权纠纷时，用户在信息获取上的劣势也导致举证困难 [36]。同时，关于生成式人工智能服务提供者是否适用网络服务提供者“避风港原则”的讨论表明，其共同参与内容生成的特性使其责任认定更为复杂 [24]。
人工智能在科研活动中的应用带来了新的伦理和法律风险，突出表现为学术责任的“无人承担”风险 [11]。滥用人工智能工具可能导致虚假信息的生成和学术不端的出现，但由于人工智能决策过程的复杂性和缺乏明确的责任主体，难以有效追究相关方的责任 [11]。这不仅影响了学术诚信，也对科研成果的可信度和责任体系提出了挑战。
人工智能在教育领域的应用同样引发了复杂的伦理边界和规范问题 [44]。这包括生成式人工智能对传统师生关系的冲击、算法偏见可能导致的教育不公平 [44]、数据垄断带来的风险、技术责任界定的模糊性，以及技术被误用和滥用的可能性 [44]。这些问题需要法律和伦理规范的同步发展来加以引导和约束。
除了上述具体领域，人工智能还带来了其他一些新兴的法律挑战。例如，通用人工智能模型的安全、可靠和合规性问题受到欧盟等监管框架的重点关注 [16]。高风险人工智能系统对基本权利的影响需要进行评估 [16]。人工智能可能冲击就业市场，加剧社会贫富差距和阶层固化，带来潜在的社会法律问题 [20]。深度伪造等新兴技术带来的信息真实性问题和监管难题日益突出 [3,12]。人工智能在生命科学领域的应用（如基因编辑）和在人际关系中的渗透（如“虚拟伴侣”）也正在突破现有的伦理和法律框架 [37]。这些新兴法律问题的出现，要求现行法律体系进行适应性调整和创新 [45]。
3.3 监管滞后与法律空白
人工智能技术的飞速发展与现有法律法规的稳定性之间存在显著矛盾，这构成了当前人工智能责任归属领域面临的核心挑战之一 [1,18]。这种技术发展速度超越法律监管能力的情况，导致了明显的监管滞后和法律空白 [12,27,30]。
监管滞后与法律空白在多个层面体现。首先，法律体系尚未对人工智能的法律地位进行明确规定，这使得侵权责任的归属和适用面临诸多挑战 [9]。现有规范在面对生成式人工智能生成机理的复杂性时显得不足 [17]，尤其是在生成式人工智能领域存在监管空白，例如针对删除或篡改AI来源信息的行为 [12]。我国对人工智能侵权问题的研究起步相对较晚，直到近年才成为学术热点，反映了法律对技术发展的反应迟缓 [19]。
法律空白还体现在对特定风险的规制不足。例如，当算法决策嵌入学校教学时，人工智能与教育公共性之间存在冲突，而人工智能的伦理边界和法律规范尚不明确 [44]。此外，当前人工智能的道德监管存在漏洞，可能被研究者利用，侧面反映了法律规范未能及时跟上技术步伐 [11]。技术障碍和取证困难也加剧了法律适用的难题，例如受害人难以证明生成式人工智能使用了虚假数据，损害认定的复杂性也因技术和侵权行为的多样性而增加，而现行法律对此类侵权没有特殊规定 [36]。我国尚未全面开展人工智能的风险等级评估和登记备案工作，这也给司法实践带来了技术性难题 [24]。在监管机制上，分散式监管体系难以有效应对生成式人工智能挑战，跨部门协作机制有待健全，存在监管空白和重叠问题 [20,28]。
监管滞后和法律空白可能导致法律不确定性。这种不确定性不仅影响责任归属的清晰性，也可能对创新和公平竞争产生影响。缺乏明确的规则可能使企业在开发和应用AI技术时面临合规风险，从而抑制创新活力，同时，不完善的监管也可能导致市场竞争失序 [12,29]。
为了弥补人工智能领域的法律空白和应对监管滞后，不同国家和地区正在积极探索并采取不同的策略 [2,4]。欧盟在全球范围内率先出台了具有里程碑意义的《人工智能法案》，旨在填补监管空白并应对技术发展带来的挑战 [16,29]。该法案的广泛适用性和基于风险的监管措施，体现了监管机构努力追赶并规范技术的意图 [16,29]。欧盟还在积极制定人工智能责任指令，以保障受害者获得经济赔偿 [41]，并在通用大模型合规框架中考量了对“未知风险”的前瞻性管理要求 [42]。欧盟的积极立法探索一定程度上反映了其弥补监管滞后的努力 [3]。
相比之下，美国在联邦层面尚未出台统一的AI监管法律，呈现出监管分散甚至在某些方面缺席的状态，更多依赖于倡议性文件和分散监管 [23]。尽管国会正在考虑出台新法律以弥补不足 [41]，但统一有效监管与技术发展速度之间的差距依然存在 [23]。
中国在人工智能立法上呈现出“从特殊到一般”的特点 [33]。我国出台了如《生成式人工智能服务管理暂行办法》等部门规章，旨在解决大模型带来的紧迫问题 [14]。我国已将《人工智能法》列入立法计划，计划在2025年继续推进制定工作，以期完善法律体系并在发展和风险规制之间寻求平衡 [23,33]。虽然中国采取了多项行业特定法规，但在“人工智能”的统一法律定义上仍有空白 [6]。
国际社会也在积极应对这一挑战。全球首个人工智能国际公约的签署，旨在填补监管法律空白，反映了国际社会对AI风险的关注 [45]。然而，当前尚未形成国际上普遍认可的监管规则和标准框架，也缺乏专门的国际机构进行监管，各国基于自身利益呈现“各自为战”态势 [13]。一些观点甚至认为无法实现对AI技术的全球监管 [38]。
尽管各国和地区都在努力弥补法律空白和应对监管滞后，但通用人工智能技术的快速迭代和复杂性，使得监管如何持续适应技术发展仍然是一个巨大的挑战 [42]。如何在规制风险的同时避免监管过度阻碍技术创新，考验着立法者的智慧 [18]。欧盟《人工智能法案》本身的复杂性及其与其他法律的协调问题，也可能导致实施上的差异和挑战 [6,31]。2024年被认为是政策开始转化为具体行动的关键一年，这进一步印证了此前存在的监管滞后性 [41]。总体而言，人工智能监管的国际实践仍在不断探索中，需要持续的努力来弥合技术与法律之间的鸿沟。
4. 国际人工智能责任归属的立法与实践比较
随着人工智能（AI）技术的飞速发展及其在社会经济领域的广泛渗透，如何合理界定和有效规制AI系统可能引发的法律责任已成为全球关注的焦点。不同国家和国际组织基于其独特的法律传统、经济发展水平、文化价值观以及政策优先顺序，在AI责任归属的立法思路、实践路径和监管模式上呈现出显著差异 [13,18,20,23,30,33]。
| 主体 | 核心理念 | 监管模式 | 关键立法/行动示例 | 优势 | 挑战 |
|---|---|---|---|---|---|
| 欧盟 | 风险/伦理优先 | 风险分级、全面立法 | AI法案, GDPR, AI责任指令 | 全面、高标准、强调基本权利 | 可能抑制创新、高合规成本、适用不确定性 |
| 美国 | 创新优先 | 分散、自律、个案监管 | 行政命令, NIST框架, 州级立法, 行业倡议 | 促进创新、灵活 | 标准不统一、可能监管不足、消费者保护不均 |
| 中国 | 政府主导、安全优先 | 特定/迭代、场景化规制 | 网络安全法, 数据安全法, PIPL, GAIS暂行办法, AI法立法计划 | 快速响应特定问题、政府推动力强 | 责任主体分散应对不足、早期规制范围有限 |
| 其他 (例如英) | 灵活监管、国际协同 | 动态响应、去中心化 | AI监管方式政策, AI(监管)法案(审议中) | 适应技术变化快、跨领域协同 | 高度依赖评估能力、响应滞后风险 |
| 国际合作 | 共同原则、协调治理 | 公约、国际组织推动 | AI框架公约 (欧洲委员会), 联合国/OECD/G20倡议 | 建立基线、促进互操作性 | 国家利益差异、地缘政治挑战、进展缓慢 |
对这些国际实践进行系统性的比较分析，不仅有助于理解当前全球AI治理的多元格局，识别不同模式的优势与挑战，更能为我国构建和完善人工智能责任归属制度提供有益借鉴 [5]。
本章节旨在对比分析国际社会在人工智能责任归属方面的立法与实践，重点考察主要经济体所采取的监管模式及其核心特征 [12]。我们将聚焦于欧盟、美国和中国这三个在AI发展和监管领域具有代表性的主体，深入探讨欧盟基于风险的分级监管模式 [13,20]、美国相对宽松的行业自律与个案监管模式 [13,20,35]，以及中国政府主导与安全优先的监管策略 [6,18,20]。通过对这些模式的比较，本章节将分析它们在责任主体界定、风险防范、技术创新激励以及消费者权益保护等方面的异同及其潜在影响 [13,35]。
此外，本章节也将考察其他国家和地区的立法实践，如日本、韩国、英国以及香港和台湾地区的相关探索 [12,13,18,35]，以丰富比较的维度。鉴于AI技术的跨国界性质，国际合作在全球AI治理体系中的作用日益凸显 [25]。因此，本章节还将梳理国际社会在人工智能责任归属问题上已形成的共识与存在的分歧，并特别关注国际条约（如欧洲委员会《人工智能框架公约》）和国际组织（如联合国、经合组织）在推动全球AI治理框架构建中的意义和作用 [22,30,38,39,44,45]。对这些国际实践的系统性考察，旨在为探讨人工智能系统中责任归属制度的优化路径奠定坚实的基础。
4.1 欧盟的风险分级监管模式
欧盟在人工智能（AI）监管领域采取了基于风险分级的独特路径，其核心在于《人工智能法案》（AI Act）的构建与实施 [18,21,22]。该法案被认为是全球首部全面性、横向的AI法规 [5,18,21,22,38]，旨在为人工智能系统的开发、市场投放、服务提供及使用建立统一的法律框架，以促进技术应用并保护相关主体基本权利 [6,43]。其立法重心在于风险防控，将风险作为法律规制的主要因素 [18,24]。
欧盟的风险分级监管模式将人工智能系统依据对社会影响或潜在危害程度，划分为不可接受的风险、高风险、有限风险以及最小/轻微风险四个等级，并对不同风险类别设定差异化的监管要求和义务 [3,5,12,16,20,23,29,30]。对于不可接受风险的人工智能系统，例如用于社会评分或某些形式的公共场所实时生物特征识别系统（特定例外情况除外），法案明确予以禁止 [21,29,30,37,41]。有限风险系统（如聊天机器人）主要要求透明度义务和强制标注，以告知用户其正在与AI互动 [29,30]。对于最小/轻微风险应用（如垃圾邮件过滤），则采取较为宽松的管理，以鼓励创新 [29,30]。
高风险人工智能系统是监管的重点，对其施加了严格的合规和透明度义务，贯穿其全生命周期，涵盖设计、开发、使用到退役 [5,16,29,38]。具体要求包括：实施严格的数据治理和人工监督，确保数据质量和系统运行的可控性 [20,30]；进行合规评估或第三方认证，确保系统符合技术标准和安全要求 [30,42]；提高系统的透明度和可解释性 [20]；以及实施技术防护和治理机制 [42]。这些要求通过对人工智能供应链中不同主体的行为规范和义务分配，直接影响责任的认定和归属 [6,23]。欧盟的监管模式从产品责任角度继承了其既有规制体系，并引入了行政处罚机制 [2,21]。值得注意的是，《通用数据保护条例》（GDPR）也为人工智能的数据保护提供了基础支持 [20,21]。对于通用人工智能模型（GPAI/Foundation Models），法案也提出了特定的规则，包括透明度义务和对具有系统性风险模型的更严格监管标准 [3,6,16,29,31,42]。通过“系统风险分类”和“安全与保障框架（SSF）”，欧盟试图构建动态的GPAI监管体系 [42]。
在人工智能损害赔偿和责任分担方面，欧盟正在积极探索通过立法途径解决相关问题。正在制定的《人工智能责任指令》（AI Liability Directive）和《产品责任指令》（Product Liability Directive）修订版旨在确定人工智能所致损害的适用规则，并将适用范围扩展到配置了人工智能的产品 [2,5,13,40,41]。这些指令内容涉及经济赔偿和损害风险的社会化分担机制，旨在确保受到人工智能技术伤害的人能够获得经济补偿 [40,41]。需要指出的是，欧盟的立法思路并未采纳赋予人工智能独立责任主体的方案 [7]。
总体而言，欧盟的风险分级监管模式在促进人工智能安全应用和保护基本权利方面做出了重要贡献 [20,23,35,43]。它通过差异化监管策略，力求在维护安全底线的同时为技术创新保留发展空间 [30]，并将《人工智能伦理指南》中的原则转化为法律义务 [30,35]。同时，欧盟试图通过其市场规模产生“布鲁塞尔效应”，推动全球AI监管标准的形成 [23,38]，并建立了监管沙盒制度以促进行业发展 [16,35]。然而，该模式也面临诸多挑战。严格的义务标准和惩罚条款可能抑制创新和带来过高的合规成本，增加市场准入门槛和监管不确定性 [18,23,30]。此外，有专家评估认为，过度依赖产品安全方法监管AI的副作用，可能会减损对基本权利、民主和法治的保护 [39]。针对通用人工智能的系统性风险判定主要基于动态算力指标，可能存在规制时效性不足的问题 [30]。这些挑战提示，欧盟模式的实际效能及其对全球AI治理的影响仍需持续评估和研究。
4.2 美国的行业自律与个案监管
美国在人工智能（AI）责任监管方面采取了一种有别于欧盟等地的策略，其核心特点在于分散式架构、行业自律和个案监管，旨在平衡创新与风险防范 [13,20]。这种模式的理念在于创新优先和市场驱动，强调最小政府干预，为AI技术的快速发展和市场竞争提供了相对自由的空间 [13,23,33,35]。
在联邦层面，美国尚未出台统一的、具有广泛法律效力的人工智能综合性法案 [2,6,30,33,38]。其监管主要通过分散式立法、行政指引、司法判例和现有法律的适用构建动态治理体系 [6,30]。重要的政策性文件和行政命令发挥着指导作用，例如旨在推动可信AI系统开发并巩固美国研发地位的《2020年国家人工智能倡议法案》 [13,30]，以及为AI技术应用划设伦理边界、保护公民权利的政策文件《人工智能权利法案蓝图》 [13,30]。近期，美国政府发布了《关于安全、可靠、可信地开发和使用人工智能的行政命令》，确立了AI安全标准，并鼓励企业遵循国家标准与技术研究所（NIST）的人工智能风险管理框架，尽管其中对多数监管措施缺乏具体规定 [21,35,41]。此外，联邦政府还通过召集人工智能企业做出自愿性承诺来提升系统安全性 [13,35]。针对特定应用场景或风险，美国也通过提案或个别法案进行局部监管，如《算法问责法案》提案以及旨在解决欺诈、造假等问题的法案提案 [12,20]。监管职能分散在不同联邦机构，这些机构根据各自领域的特点制定规则，形成针对不同经济领域的监管方式 [38,41]。美国还签署了《人工智能框架公约》，一定程度上表明其认可国际合作在AI治理中的作用，尽管该公约的法律约束力取决于国内批准程序 [22,39,45]。
在州级层面，立法活动则相对活跃，弥补了联邦层面的空白 [23,30]。一些州已率先制定了人工智能相关的地方法规。例如，犹他州通过了《人工智能政策法》，规定了生成式AI的披露制度，并设立了政策办公室和技术沙盒 [30]。科罗拉多州则颁布了《人工智能法》，聚焦高风险AI系统的算法歧视治理和消费者保护，建立了透明度义务框架 [2,30]。加州等州也提出了类似监管框架或通过综合隐私法进行管理 [21]。然而，州级立法也反映了美国模式中创新与监管之间的博弈，例如加州否决了旨在为高风险大模型设定安全标准的提案（SB-1047），显示出在建立统一严格监管体系方面的挑战 [18,23]。这种联邦与州协同的双轨规范架构，通过弹性监管为本土企业创造制度红利，并借助州际竞争筛选最优治理方案 [30]。同时，美国对中小企业和初创企业提供了测试类豁免政策 [21]。
美国这种以创新优先为导向、偏向企业友好型和弱治理的分散式模式，与欧盟伦理优先、强调预防性监管和统一立法的理念和实践存在显著差异 [13,35]。美国模式侧重于行业标准、技术中立和企业通过伦理准则进行自我约束 [20,33]。
美国分散式架构和弱治理强度在促进技术快速发展和市场竞争方面发挥了积极作用 [23,35]。然而，其缺点也显而易见。首先，由于联邦层面缺乏统一法律且州级立法差异显著，导致人工智能责任标准缺乏统一性，可能引发标准互认困境和跨国规制冲突 [30]。其次，过度依赖行业自律和最小化监管可能削弱对技术的伦理约束和风险防控的效能，如特定行政令可能带来相关风险 [30]。此外，消费者权益保护方面也可能因州法律的差异性、豁免条款（如多数州消费者数据保护法对中小企业的豁免）以及监管力度的不同而存在不足 [35]。联邦层面立法进程受大型科技公司游说等因素影响，统一监管体系的建立面临阻力 [23,39]。
总体而言，美国的人工智能监管模式在鼓励创新和维持国际竞争力方面展现出优势，但其分散、非统一和偏软性的特点也带来了责任标准模糊、风险防控可能不足以及消费者保护力度不均等挑战。
4.3 中国的政府主导与安全优先
中国在人工智能责任监管领域呈现出鲜明的政府主导与安全优先特点，其监管体系设计体现了国家在促进技术创新与维护社会稳定及安全之间的平衡考量 [20,23]。中国的政策体系是一个涵盖技术创新、产业发展、伦理规范和数据安全等多方面的系统性框架 [33]。这种政府主导的监管模式通过顶层设计得以贯彻，将国家安全、社会稳定和科技伦理置于核心地位 [6,20,30,32]，同时强调“发展与安全并重”的原则 [4,14,20]。以人为本、智能向善的理念亦贯穿其中 [38]。
在具体的立法路径和监管方式上，中国倾向于采用“小切口法”与“场景化规制”相结合的策略 [2,30,38]，而非急于制定一部统一、包罗万象的人工智能法 [2]。这种方法表现为针对特定技术应用或风险领域出台详细的管理规定，例如针对算法推荐、深度合成和生成式人工智能等领域已发布的部门规章和政策文件 [6,8,14,17,23,30]。此外，监管侧重点在于算法和数据的使用，并采取迭代的监管方式，通过新法规不断完善机制 [5]。现有的法律框架，如《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》，为人工智能领域的责任追究和风险控制提供了基础性法律保障 [8,20,23,30,32,33,43]。
早期立法和监管实践，特别是《生成式人工智能服务管理暂行办法》的实施，为中国在人工智能责任归属和风险管理方面积累了经验并带来了启示 [4,14,28,30,32]。该办法初步划定了生成式人工智能服务的法律责任边界 [28]，并体现了对新兴技术“包容审慎”以及“先行先试、在实践中摸索”的治理态度 [23]。监管措施包括算法备案、安全评估、内容管理等事前、事中、事后全生命周期的要求 [6,20,23,30]，例如生成式人工智能服务领域的“双备案”制即体现了事前监管的侧重 [38]。然而，有研究指出，当前法规在责任承担方面主要侧重于服务提供者，这可能难以应对人工智能技术日益嵌入各行各业、责任主体日益分散和多元的趋势，从而引发其他主体道德缺失以及责任归属精准性不足的问题 [14]。此外，行政主管部门虽已开展部分人工智能服务的备案工作，但风险等级评估和登记备案体系仍需进一步完善 [24]。
与欧美等地区相比，中国在人工智能立法理念和监管方式上存在差异 [6,23,33]。欧美，尤其是欧盟，倾向于制定统一且基于风险等级的全面性法规（如《人工智能法案》），更侧重于人权、民主和法治价值观的保护 [45]。相比之下，中国的监管模式更突出政府的主导作用，以国家安全、社会稳定和技术伦理为核心，采用更为分散、垂直和迭代的场景化规制进路 [5,6]。中国未签署《人工智能框架公约》 [39,45]，可能也反映了其自身独特的发展战略和监管重点 [45]。尽管存在差异，中国也积极参与国际AI治理对话 [23]，并主张发挥联合国在全球治理中的主渠道作用 [38]。
总体而言，中国的人工智能责任监管路径体现了政府的积极介入和对安全、稳定、伦理的高度重视，通过“小切口”、场景化和迭代的方式构建监管体系，旨在平衡快速发展带来的风险。然而，随着技术演进和应用深化，如何在多元主体和复杂场景下精准分配责任，是未来监管体系需要进一步探索和完善的方向 [14].
4.4 其他国家和地区的立法实践与国际合作
在全球人工智能治理体系尚在演进的背景下，考察韩国、日本、英国等其他国家和地区在人工智能责任归属方面的立法实践及其国际合作策略，对于构建和完善中国的相关制度具有重要的借鉴意义。这些国家在平衡技术发展与风险规制方面采取了不同的路径，并表现出对特定风险类型的关注 [18,30,35]。
具体来看，英国在人工智能法律治理领域构建了一种“灵活监管—国际协同”的复合型体系 [30]。最初，英国倾向于依赖现有法律和监管机构，采取一种灵活且有利于创新的监管策略，以保持技术领先性 [5,13]。随着人工智能风险的显现，英国开始基于“去中心化”原则，在现有框架下推行可信人工智能和监管沙盒等措施 [13]。英国发布的《支持创新的人工智能监管方式》提出了“按比例监管”原则，并确立了安全性与稳健性、透明度与可解释性、公平性、问责制与管理、可竞争性与补救性五大基准 [30]。这种动态响应型监管模式突破了刚性风险分级，要求监管机构基于技术应用场景进行动态风险评估并实施差异化监管，旨在形成兼具技术包容性与市场规范性的治理生态 [30]。英国正在审议的《人工智能（监管）法案》提议设立跨部门协调的人工智能管理局，并建立包含技术预见、经济风险评估、监管沙盒在内的全周期体系，标志着其治理模式正从行政政策向法律规范推进 [30]。然而，这种灵活监管模式高度依赖监管机构的技术预判力和场景适配能力，动态风险评估机制也受限于技术的非线性演进，可能存在治理响应滞后的风险 [30]。
日本的人工智能治理模式以技术发展为导向，主要通过政策性文件等非约束性软法进行规范 [5,35]。其确立了以人类为中心、教育、隐私保护、确保安全、公平竞争、问责制与透明度、创新等七个原则 [35]。日本建立了政府、行业、企业和社会多元主体参与的多层次治理架构，并形成原则层、规则层、监督层和执法层的制度架构 [35]。日本政府通过激励机制增强与企业合作，营造宽松发展环境，例如“人工智能云服务的安全、信赖信息公开认证制度”旨在提升客户信任度 [35]。
韩国在欧盟之后，也通过了《关于促进人工智能发展和信任基础的基本法案》 [18]。韩国的立法侧重于人工智能发展，风险防范重点关注高影响、高风险类型，更符合促进法的特征 [18]。尽管其《基本法案》规模小于欧盟的《人工智能法案》，但这可能与其此前已颁布多部相关法律法规有关 [18]。韩国选择针对高级别风险进行规制的方式，但也面临如何确定和识别高风险的不确定性挑战 [18]。韩国与英国共同主办了第二届人工智能安全峰会，聚焦讨论人工智能安全问题 [38]。
这些国家和地区的立法经验对中国完善人工智能责任归属制度具有重要启示 [18]。例如，英国的灵活监管与国际协同模式、日本的软法与原则导向、以及韩国的风险聚焦策略，均提供了在促进创新与规制风险之间寻求平衡的不同视角。理解这些模式的优劣及其面临的挑战，有助于中国在构建自身制度时，更有效地借鉴经验并规避潜在问题。
鉴于人工智能的全球性影响，国际合作在立法和治理中日益重要 [23,34]。国际公约和国际组织在全球人工智能责任归属框架构建中发挥着关键作用。欧洲委员会（欧洲委员会）而非欧盟委员会（欧盟委员会）通过的《人工智能框架公约》是全球首个具有法律约束力的国际条约，标志着世界各国在管理和规范人工智能技术方面迈出了里程碑式的一步 [22,38]。该公约对人工智能系统的整个生命周期提出了法律框架，并对非欧洲国家开放签署，有50多个国家参与起草工作，多国作为观察员参与了修订和谈判 [22,38]。英国、挪威、加拿大等多个欧洲委员会成员国和观察员国签署了该公约，显示了这些国家在人工智能治理方面的共识和合作意愿 [39,45]。该公约的核心在于确保人工智能系统的使用完全符合“人权、民主和法治”原则，列出了人权保护、民主诚信、数据隐私与安全、透明度与问责制、道德与治理等多项关键原则 [39]. 公约采用“基于风险的方法原则”，但未规定具体的禁止或禁用场景，而将此自由裁量权留给缔约国，要求其在国内法中落实规定，并在五个签署国批准后生效 [39]. 英国司法部认为该公约生效将加强现有法律和措施，并强调其在建立“超越单个领土的基线”方面的重要性 [39]。
与此同时，联合国、经合组织（OECD）、二十国集团（G20）等国际组织也在积极努力推进全球人工智能治理议程 [38,41]。这些组织建立了相关工作组，并制定了原则性指导，例如联合国及相关组织在设置人工智能治理框架时强调公正与平等原则 [44]。联合国大会的决议也将发展使命列为首要任务 [39]。欧盟的《人工智能法案》也被认为是联合国《全球数字契约》的潜在范本，可能推动多边治理机制的成型 [42]。这些努力代表了国际社会在推动全球人工智能治理框架方面的重要作用 [45]。
然而，国际合作在制定统一伦理和法律标准、推动全球人工智能责任归属框架构建中也面临诸多挑战 [23,34]。全球人工智能法律治理范式呈现出风险分级精细化、责任分配严格化以及国际合作务实化的趋势，但国际社会在治理方式上的差异仍然存在 [30]。地缘政治的不信任和经济竞争是全球治理面临的突出挑战 [23]。各国在利益诉求、监管哲学、技术伦理、人权标准以及数据流动限制等方面存在差异和冲突，导致全球层面的人工智能监管合作进展相对缓慢 [5,23]。《人工智能框架公约》虽然有助于在价值观相近的国家间促进互操作性和合作水平，但也存在加剧数字鸿沟或被签约国作为贸易壁垒的地缘政治风险 [39]。尽管如此，国际社会在人工智能法律治理上的差异也为形成多层次互补的全球治理体系提供了新思路 [30]。共同制定伦理和法律标准，应对跨境数据流动和技术应用带来的挑战，仍然是各国需合作努力的方向 [34]。
5. 优化人工智能系统中责任归属制度的路径探索
人工智能技术的飞速发展及其日益广泛的应用在推动社会进步与经济发展的同时，也带来了诸如算法偏见、隐私侵犯、安全风险以及责任主体难以界定等一系列法律与伦理挑战 [8,26,43]。这些挑战对既有的责任归属理论与制度框架提出了严峻考验，凸显了当前人工智能系统中责任认定与风险分担机制存在的不足 [14,24,40]。
为了应对这些复杂问题，促进人工智能技术的健康、可持续发展，并有效保障公民权益与社会公共利益，亟需深入探索和构建适应人工智能特性的责任归属制度优化路径 [7,9,19]。
本章在前述章节分析了人工智能发展带来的挑战、现有法律困境以及国际治理经验的基础上 [5,6,13,20,38]，旨在综合提出优化人工智能系统中责任归属制度的潜在路径，并对这些路径进行系统性的分析和比较 [32,33]。这些优化路径的探索不仅立足于对技术风险的深刻认识 [1,4,11,36]，同时也充分借鉴了国际社会的治理实践和前沿理论研究成果 [3,12,22,23,29,30,31,35,41,42,45]。对优化路径的探讨将从多个关键维度展开，涵盖但不限于：完善适应人工智能特点的法律法规体系；明确复杂主体间的责任界限与适宜的归责原则；提升人工智能系统的技术透明度和可解释性以助力责任追溯；构建多元化的风险分担和损害救济机制以保障受害者权益；以及加强科技伦理规范与治理体系建设以实现技术向善 [15,25,27,44]。
本章首先将聚焦于完善法律法规体系这一基础性路径。人工智能技术的高速迭代对现有法律框架产生了根本性冲击，现有法律在应对人工智能引发的责任、侵权等问题时显现出明显的滞后性与适用性挑战 [14,19]。因此，构建一套更为完善、更具前瞻性且能够有效规制人工智能活动的法律法规体系，是优化责任归属制度的首要环节 [7,26]。
5.1 完善法律法规体系
人工智能的飞速发展对现有法律法规体系带来了前所未有的挑战，特别是在责任归属方面。因此，完善相关的法律框架成为优化人工智能责任归属的关键路径。研究普遍认为，有必要针对人工智能的独特性，构建一套更为适切的法律体系[19]。
关于构建新的法律框架，一个核心议题是制定专门的人工智能法。有研究明确提出，我国需要出台一部关于生成式人工智能的综合性立法，以全面规定其法律问题[32]。这种综合性立法应致力于确立人工智能法作为数字经济时代的纲领性法律地位[28]，并构建一套适应人工智能特性的民事责任法律框架[9]。政府应加快制定和完善人工智能相关法律法规，明确各方责任和义务[34]。在具体内容上，专门立法应涵盖责任主体、责任类型、归责原则和赔偿机制的详细规定[7,26]。例如，有观点认为侵权责任应更多地分配给提供者而非使用者，因为提供者更有能力控制风险[7]。其他应明确的责任主体可能包括制造商、开发者和使用者，需在法律中具体界定各方责任[26]。在赔偿机制上，对于人工智能产品发展风险抗辩后的损害，应通过法律条款明确“共享—分摊”的损害救济理念[1]。此外，完善知识产权领域法律，明确生成内容的权利归属，增设专门知识产权仲裁机构等也是专门立法应考虑的内容[28]。确立人工智能立法的基本原则，如安全可靠、公平公正、透明可解释和隐私保护等，是构建法律体系的基础[20]。我国正计划在2025年继续推进人工智能法的制定[33]，但也有研究建议，我国人工智能立法应坚持场景化规制，待时机成熟时再制定综合性法律[2]。另有观点提出，应将横向统一立法与纵向行业规范结合起来构建人工智能法律法规体系，并需明确人工智能的法律定义和适用范围[6]。构建人工智能科技伦理法治体系，厘清技术开发、伦理设定、法律规则之间的关系，寻求平衡点，也至关重要[15]。对于生成式人工智能服务中的“信息错误”问题，需要从类型、责任困境、内容解构等方面进行系统的法律回应[36]。规制人工智能系统的开发与应用，规范其在科研领域的应用[11]，以及在教育领域的专项立法，明确开发者、使用者、监管者的法律责任，都体现了完善法律法规体系的必要性[44]。
修订现有法律是完善人工智能法律法规体系的另一重要策略。这包括在侵权法等领域引入新的规则和解释以适应人工智能挑战[7,24]，例如在产品责任中考虑软件的独特属性[7]。完善现有法律体系，如遵守GDPR、CCPA等数据保护法律，对于应对人工智能技术风险是必要的补充[8]。对于生成式人工智能服务提供者的间接侵权责任，可以考虑类型化设置“避风港规则”等责任限制规则，包括在著作权和个人信息保护领域的适用[17]。然而，我国现有治理规则存在局限性，如责任承担主要由服务提供者承担，缺乏对其他参与主体的约束，难以适应责任主体的分散化和多元化趋势[14]，这提示单纯修订现有法律可能面临挑战。
国际经验为完善人工智能法律法规体系提供了重要借鉴。全球人工智能立法的大幕已经拉开，需要在技术和法律协同范式下不断试错并加快调整[18]。各国和地区在人工智能立法方面采取了不同的侧重点和方法[2,4,16,22]。欧盟是制定专门人工智能立法的代表，其《人工智能法案》是世界上第一部全面的、具有里程碑意义的人工智能法律框架[3,29,41]。欧盟通过该法案实施严格监管，其经验可以为其他国家和地区提供借鉴[16,42]，其详细条款和全面的框架提供了重要的参考[29]，欧盟委员会及其人工智能办公室也将继续推进监管工作[31]。与此不同，美国则更侧重于依靠现有法律体系、州级立法以及行业自律和个案监管[13,23,35]。日本则主要通过政策性文件等软法进行引导[35]。这些不同的立法实践，包括美欧都在积极制定和完善人工智能相关法律，强调了制定专门人工智能法律或修订现有法律的重要性[12]。同时，首个具有法律约束力的人工智能国际公约——《人工智能框架公约》的签署，也为各国完善国内法提供了重要的参考框架[22]，儘管其可能影响国家和地区正在进行的立法努力[39]。建立全球范围的AI监管框架也被认为是必要的方向[5]。中美欧都在积极推进立法工作，共同探索治理的公约数[38]。
基于风险等级的责任分级体系是当前人工智能法律规制领域的一个重要趋势[30]。研究探讨了构建此类体系的可行性[4,16]。例如，欧盟《人工智能法案》采用了风险分级监管模式，并基于此对不同参与主体的责任进行了划分[16]，这为其他国家和地区制定相关法律提供了参考。借鉴欧盟的风险类型化规制思路被认为是有益的尝试[24]。这种模式能够针对人工智能的不同风险层级，提出具体的解决措施和法律原则，或采取不同的规制模式[4]，从而更灵活有效地应对人工智能带来的复杂责任问题。同时，监管部门应探索灵活监管策略，避免过度监管，为企业创新提供空间，平衡好公共利益和伦理标准[21]。
5.2 明确责任主体与归责原则
人工智能系统的责任归属是当前法律和伦理研究面临的核心挑战之一，其复杂性源于系统生命周期中涉及的多元主体及其相互作用。明确不同主体在人工智能系统开发、部署和使用过程中的作用及其潜在责任，是构建有效规制框架的基础[7,26]。研究者普遍认为，应根据主体的控制能力、获益程度以及风险管理能力等因素来界定责任范围[7]，并强调责任的可追溯性，要求开发者和运营方对系统行为承担法律责任，涵盖算法设计缺陷、数据滥用或决策失控等情形，从而建立从研发到应用的全链条责任追溯机制，明确技术提供方与使用方的义务边界[37]。
在人工智能系统责任主体认定方面，供应链上各参与者均被纳入考量，这包括但不限于提供者（或供应商）、部署者（或用户）、进口商和分销商[3,16,29]。有研究提出应按照人员身份类别划分责任，具体考察服务提供者、使用者和平台运营者的角色与义务[28]。例如，对于生成式人工智能，其服务提供者因算法透明度低而面临责任划分困难的风险[4]，同时需为其造成的他人损害承担侵权责任[17]。服务提供者可能兼具内容生产者和平台管理者的双重身份，其在违反安保义务时可能承担补充或连带责任[17]。此外，合同法框架下与人工智能相关的合同中明确责任分配也被视为关键环节[8]。不同司法区域（如欧盟和中国）在供应链责任主体认定和监管对象上存在差异，欧盟注重对供应链中不同角色的界定和责任划分，而中国则倾向于以服务提供者为监管核心[6,38]，这为责任主体边界的划定提供了多元视角。部分研究还指出，在人工智能产品发展过程中，国家、生产者与消费者在享受产业红利的同时均应分担风险，国家应发挥协调作用，实现权益的实质平衡[1]；同时，数据控制者在风险分配制度设计中居于主导地位[10]。然而，当前一些治理规则过度侧重于服务提供者责任，可能忽视其他参与者的责任，且未能充分反映人工智能嵌入各行业后责任主体分散化和多元化的特点，因此有必要建立更具包容性的人工智能责任认定机制，并考虑引入责任保险以分散风险[14,20]。负责任创新原则亦被提出，要求科研人员在使用AI工具时明确其责任和义务[11]。
关于是否赋予人工智能独立法律主体资格，学界存在广泛争议。主流观点倾向于不赋予人工智能独立法律主体地位，而应将法律后果最终归属于背后的人类行为主体[7,17]。基于此，“刺破人工智能面纱原则”应运而生，旨在当人工智能造成侵权损害且能够明确识别出人为原因时，由实际控制人或负责人承担责任[7,9]。尽管一些国际公约强调问责，但具体的责任主体和归责原则仍需各国在国内立法中进一步明确[45]。
在归责原则适用方面，研究深入探讨了传统民法中关于过错责任、无过错责任、过错推定以及产品责任、高度危险责任、承揽合同责任等原则在人工智能不同应用场景和侵权类型下的适用性与挑战[7,24]。部分观点认为，对于人工智能产品的生产者，宜实行无过错责任原则[9]；而对于生成式人工智能服务而言，由于其因“信息错误”引发的侵权纠纷，按现有侵权法规则处理时存在归责困境[36]。有研究建议针对服务提供者，区分一般性技术风险与涉及公共安全的应用场景，分别适用过错责任和无过错责任原则[28]，并探讨了过错责任原则在算法责任中的适用性[27]。欧盟则通过基于风险的分类方法针对不同风险等级的系统提出具体要求，实际上是在构建与人工智能特性相适应的归责原则[29]。各归责原则的适用应综合评估其公平性和效率性[7]。
此外，如何结合人工智能技术特点确定注意义务标准也是研究重点，这涉及开发者、运营方、服务提供者和使用者等多方的责任设定[17,37]。例如，生成式人工智能服务提供者因违反针对非法来源或非法输入信息的双重审核义务可能被禁止追偿，而使用者则需根据其“提示引导”或“直接操控”行为承担相应的审查义务和侵权责任[17,28]。平台运营者则需基于是否及时采取删除、断开链接等措施来承担责任，并有建议建立分层审核机制[28]。然而，当前技术伦理边界模糊、权责划分不清等问题仍然存在[44]，而监管的重要性也暗示未来需要更明确的责任划分[21]。
目前，在明确人工智能责任主体与归责原则方面的研究已取得一定进展，识别了系统生命周期中的关键参与者，并初步探讨了不同归责原则的适用可能性。然而，人工智能的动态性、复杂性和不透明性（尤其是算法透明度低）[4]使得传统归责框架面临挑战，责任边界依然模糊。未来的研究方向应进一步细化不同应用场景下各主体的责任边界与义务，探索更适应的混合归责模式，平衡创新激励与风险防范，并加强对注意义务标准的量化研究，以应对技术迅速发展带来的新挑战，为人工智能系统的健康发展构建坚实的法律基石。
5.3 提升技术透明度和可解释性
提升人工智能系统的技术透明度和可解释性对于解决“算法黑箱”问题、促进因果关系认定和过错归责具有至关重要的作用 [8,27,43]。算法的“黑箱”特性，尤其在复杂模型（如生成式人工智能）中因代码的自动迭代而尤为突出，极大地限制了对算法决策过程的理解和控制，导致在发生损害时难以确定因果关系、进行证据链溯源和实施有效的责任追溯与认定 [4,14,19,24,28,30]。
为了应对这些挑战，提升技术透明度和可解释性被认为是解决责任认定难题的关键技术路径 [27]。这需要从科学角度解释人工智能过程与逻辑，以克服人工智能驱动科研过程中的“机械隐蔽”问题，从而有助于责任追溯和研究路径完善 [11]。同时，透明度和可解释性有助于提升公众对人工智能系统的信任，使用户能够了解其运作原理和潜在风险 [34,43]。国际条约和区域性法规普遍强调透明度和可解释性原则，例如《人工智能框架公约》要求人工智能系统透明且可控 [39]，欧盟《人工智能伦理准则》明确提出可解释性原则，并在《人工智能法案》中对高风险人工智能系统设置了透明度要求，允许适当的可追溯性和可解释性 [13,22,29,35]。在涉及公共安全的特定应用场景（如医疗诊断）中，甚至应强制要求算法透明化并履行安全评估义务 [28]。此外，各国监管趋势普遍将透明度、可追溯性与可解释性作为共同关注点，将其视为未来优化责任归属的重要方向 [5,6,21,23,38]。
现有研究探讨了如何将透明度和可解释性要求融入人工智能系统的设计和开发过程 [8,34,37]。这包括开发者优先选用具有可解释性的特征选择和表示方法 [25]，采用可解释的AI技术使决策过程可追溯且易于理解 [43]，以及通过开发和实施可解释性算法来提高系统透明度 [34]。一些新兴的设计理念，如新一代“道德嵌入式人工智能”，通过将伦理要求嵌入技术架构、内置伦理冲突解决协议，实现了预防性的伦理设计 [37]。同时，法律法规也在推动设计阶段的透明度要求，例如欧盟要求通用大模型提供者公开技术文档，包括模型架构、训练数据来源和使用政策等，以增强信任和促进责任追溯 [16,42]。针对人工智能生成的内容，一些立法尝试通过制定标准和水印系统来提高透明度 [12,31,45]。然而，现有可解释性技术（如可解释性人工智能，XAI）及其应用仍面临挑战，如生成式人工智能的低透明度问题 [4]，以及特定技术（如水印）的成熟度不足 [31]。部分研究虽然强调了提升透明度和可解释性的重要性，但并未深入讨论具体的技术手段或其在责任追溯中的详细作用 [8,23]。
模型审计和监控在发现和纠正人工智能系统潜在风险和偏差方面发挥着关键作用 [8]。通过对模型训练数据进行透明度要求，例如确保高风险系统使用了足够有代表性的数据集以最大限度地减少模型偏见，可以从源头提升系统的公正性和可追溯性 [41]。监管机构应定期对人工智能系统进行审查，评估其公正性和透明度 [43]。此外，法律要求高风险人工智能系统具备自动记录日志和人为监督的功能，这些措施有助于增强系统的可追溯性，为责任追溯提供技术支持 [16,29]。
尽管提升技术透明度和可解释性在理论和法规层面已得到广泛认可，但在技术实现和跨域协同方面仍存在挑战。未来研究应聚焦于开发更成熟、更具普适性的可解释性技术，特别是针对复杂深度学习模型和生成式人工智能，探索将其有效集成到系统设计开发全生命周期的方法。同时，构建算法可解释性的跨国跨域司法共识框架，以突破技术壁垒导致的归责困境，亦是重要的研究方向 [30]。
5.4 构建多元化的风险分担与损害救济机制
为应对人工智能系统带来的潜在风险和损害，构建多元化的风险分担和损害救济机制已成为学术界和立法实践关注的重点。该议题的核心在于如何有效分散人工智能风险，确保受害者能够获得及时且充分的补偿，同时避免对技术创新产生过度抑制。
现有研究和立法探索表明，社会化分担机制是实现上述目标的重要途径。例如，责任保险制度被提出作为分散责任风险的有效手段 [20]。部分学者借鉴既有的强制保险模式，如机动车强制保险，建议为人工智能产品建立类似的强制保险体系，以应对由人工智能独立决策引发的侵权及责任归属难题 [9]。此外，为应对生成式人工智能可能引发的著作权侵权风险，也提出了具体的保险机制，例如著作权保险 [19]。在北京的实践中，风险补偿等创新政策被用于降低数据版权风险，这也被视为风险分担机制的一次积极探索 [21]。在国际和区域层面，立法努力也致力于构建社会化分担机制。欧盟正在制定的《人工智能责任指令》和修订后的《产品责任指令》均包含了经济赔偿和社会化分担的内容 [13,41]。其中，《人工智能责任指令》明确旨在保障受到人工智能技术伤害的受害者能够获得经济补偿 [41]。而修订后的《产品责任指令》通过扩大产品范围（涵盖软件和人工智能）和调整特定情况下的举证责任，也体现了对风险和责任分配的相应调整 [31]。此外，欧盟指南中提出的安全与保障框架（SSF）以及针对高风险场景的缓解措施，也可视为构建多元化风险分担机制的另一尝试 [42]。
这些社会化分担机制在平衡创新激励、分散风险和保障受害者权益方面发挥着关键作用。通过将潜在损害风险分散至更广泛的社会主体，或通过市场化的保险机制加以分摊，可以有效减轻单一责任主体的压力，从而降低对技术创新的顾虑 [40]。同时，这些机制能够为受害者提供更稳定、可靠的救济渠道，避免因复杂的因果关系或责任归属问题而使救济措施流于无效 [9,41]。确保经济赔偿的可及性正是保障受害者权益的核心 [41]。
在此背景下，“共享—分摊”的损害救济理念在人工智能领域的适用性得到了深入探讨 [1]。这一理念主张，在人工智能损害发生后，救济责任不应仅由单一主体承担，而应在国家、社会、生产者、设计者和消费者等多个主体间进行分配 [1]。这种多方参与的损害救济分摊机制借鉴了工业社会中因风险增加而推动损害赔偿向多方分散的趋势，其核心目标在于实现“科技发展成果公平分享，科技发展代价公平负担” [1]。相关研究还提出，人工智能侵权责任应由发明者、生产者、用户等相关主体共同承担 [9]，并对服务提供者承担补充责任后的追偿权及其限制问题进行了探讨，从而进一步细化了责任在不同主体间的流转与最终分摊 [17]。人工智能发展中“共建共治共享”的风险分配理念，也旨在构建多元主体共同承担风险、共建共享发展的治理机制，与“共享—分摊”理念相呼应 [10]。国际层面的努力，如《人工智能框架公约》，要求各签署国应对人工智能可能带来的不利影响作出应对，同时确保系统使用符合“人权、民主和法治”的原则，这也为构建多元化风险分担及损害救济机制提供了方向性指引，体现了将技术风险置于更广泛的社会和法律框架下考量的理念 [39,45]。
5.5 加强伦理规范与治理体系建设
人工智能技术的快速发展及其在社会各领域的广泛应用，在带来巨大机遇的同时，也引发了深刻的伦理挑战和复杂的风险。构建并优化人工智能系统的责任归属制度，亟需同步加强伦理规范与治理体系建设。这不仅有助于弥补现有法律法规的不足，更能从源头和过程中引导人工智能朝着有利于人类文明和公共利益的方向发展。
首先，伦理规范和教育在塑造负责任的人工智能开发和使用文化中发挥着基础性作用。研究强调，应秉持科技向善的人文理念和伦理先行的价值观念 [15]，将伦理道德融入人工智能全生命周期，增强全社会的科技伦理意识与行为自觉 [15]。这包括在技术研发和应用过程中加强伦理教育，提高开发者和使用者的伦理意识和社会责任感 [34]。通过建立健全伦理规范，可以指导科研人员在使用人工智能技术时遵守学术道德，从而减少道德失范行为，并为责任追究提供伦理依据 [11]。多项国际和国家层面的努力已凸显伦理规范的重要性，例如中国始终坚持以人为本、智能向善理念 [38]，国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能伦理规范》 [32]；联合国教科文组织通过了《人工智能伦理问题建议书》，明确了相称性和不损害、安全和安保、公平和非歧视等伦理原则 [13]；欧盟将伦理优先作为其人工智能治理的核心理念并制定了详细的伦理准则 [35]，《欧盟人工智能法案》序言和条款中也体现了对伦理考量的重视，强调保护基本权利，促进符合伦理和以人为本的人工智能创新 [29]，并禁止某些与基本价值观不相容的行为 [3]；日本确立了以人为中心等七项治理原则 [35]；台湾地区的人工智慧（AI）基本法草案也揭示了人类自主、隐私保护、透明可解释和问责等原则 [12]。这些伦理指导原则应涵盖数据隐私保护、算法公正性、责任归属等多个方面，为人工智能技术的发展提供明确的伦理指引 [43]。将伦理考量融入法律框架内是重要的方向 [27]，例如《欧盟人工智能法》将《人工智能伦理指南》的相关原则转化为法律义务 [30]。研究建议在教育领域科学研制智能教育产品伦理评估指标体系，将价值观引导能力、隐私保护强度等纳入产品准入强制性指标 [44]。通过加强科技伦理治理，强化伦理审查，可以在一定程度上弥补现有法律法规在应对人工智能复杂伦理问题上的滞后性与不足 [14,15]。
其次，行业自律规范在促进行业健康发展方面具有潜力。鼓励相关行业组织制定行业自律规范，推动企业自觉遵守相关规定，共同维护人工智能技术的健康发展 [26]。开发和使用人工智能的企业应制定内部政策和标准，构建伦理框架，组建多领域专家团队进行监督和评估 [21]。前沿模型论坛等行业标准制定组织和联合国等国际组织在建立人工智能工作组和制定相关原则的努力，也体现了行业和社会力量在规范发展中的作用 [41]。行业自律能够快速响应技术变化，提供更为灵活和细致的指导，是法律监管的重要补充。
然而，仅仅依靠伦理自觉或行业自律不足以应对人工智能带来的复杂风险。因此，构建多元主体协同共治体系具有必要性。这需要政府主导、市场自律、社会监督、技术保障、伦理先行等维度协作，形成“政府主导、市场自律、社会监督”的共治格局 [28]，以更有效地应对人工智能复杂风险 [14]。国际社会围绕技术伦理展开探索，加强多方参与的协同治理机制是重要的趋势 [45]。例如，欧盟建立监管沙盒制度，体现了其构建多元主体参与协同治理机制的努力 [16]；联合国大会通过加强人工智能能力建设国际合作决议，旨在增强发展中国家在人工智能领域的技术实力与治理话语权，也属于协同治理的范畴 [30]。研究人员、开发者和政策制定者需要共同制定伦理指导原则，公民和利益相关者应积极参与人工智能伦理讨论，加强跨学科合作，包括政府、企业、研究机构和公民社会共同应对伦理挑战 [25,43]。此外，设立跨领域伦理监督委员会和确立研发环节的伦理前置审查制度 [28]，以及加强科技伦理审查 [14]，都是构建协同治理体系的关键环节。尽管我国人工智能治理规则体系已重视伦理，但在责任承担等方面仍存在不足，仅由服务提供者承担责任可能引发道德风险以及责任主体分散化带来的挑战，这需要通过协同共治体系加以解决 [14]。底线伦理视角下的人工智能风险协同共治研究呼吁在伦理先行的原则指导下，实现发展和安全的平衡 [14]。
最后，监管沙盒等创新监管方式在人工智能责任归属制度优化中具有潜力。欧盟建立人工智能监管沙盒制度 [16]，允许在受控环境下测试创新技术，以便更好地理解其风险并制定相应的监管措施。这种灵活的监管方式有助于在技术快速迭代的背景下，探索有效的责任界定和风险控制机制，避免过度监管抑制创新，同时确保技术安全和符合伦理要求。
总而言之，加强伦理规范、推动伦理教育、发挥行业自律作用、构建政府、市场、社会、技术、伦理协同共治体系，并探索如监管沙盒等创新监管手段，是优化人工智能系统责任归属制度，确保人工智能健康、负责任发展的重要路径。未来的研究和实践应持续关注如何细化和落实这些措施，应对全球人工智能治理面临的挑战和不确定性。
6. 结论与展望
当前，人工智能系统中的责任归属问题已成为法律、技术、伦理和治理等多个维度共同面临的严峻挑战。综合现有研究发现，技术快速迭代导致的风险复杂性、算法的“黑箱”特性、传统法律框架在处理自主性、数据风险及多主体交互等方面的不足，以及不同国家和地区在监管理念、模式上的差异，共同构成了责任认定的复杂性 [7,8,9,10,11,14,20,25,27,28,31,32,36,40]。例如，生成式人工智能的服务提供者面临法律主体资格、知识产权和责任划分的认定困境 [28]，而人工智能驱动的科研也暴露出学术责任“无人承担”的风险 [11]。这些挑战突显了现有法律伦理框架的不足 [27]，以及规制措施尚不够具体的问题 [4]。
应对上述挑战，优化人工智能系统的责任归属制度，需要法律、技术、伦理和治理等多维度协同努力 [25,28]。研究表明，构建适应人工智能特性的法律框架迫在眉睫，这包括探索赋予人工智能有限法律地位、明确侵权责任的归责原则、建立强制性保险机制、以及完善特定领域的法律 [9,28]。技术层面，提升算法透明度和可解释性是突破“黑箱”困境、实现有效归责的关键 [25,30]。伦理层面，需要为人工智能安装伦理“导航仪”，坚守底线伦理，实现技术发展与伦理治理的动态调适和激励相容 [14,15,37]。治理层面，构建协同监管体系、推动行业自律、提高公众意识以及探索风险社会化分担机制是重要的优化路径 [20,26,40]。全球层面的合作也至关重要，需要加强国际协调，共同寻找治理原则的“公约数”，尽管面临地缘政治和经济竞争等挑战 [5,38]。
然而，现有研究中仍存在诸多空白和争议点。例如，强人工智能或通用人工智能（AGI）出现后可能需要的全新责任范式尚未得到深入探讨 [28,31]。针对特定行业和应用场景（如教育、科研、生成式AI服务）的责任细则制定仍需精细化 [4,11,44]。多主体（如开发者、部署者、使用者）参与下的责任如何更精细地划分和认定、以及使用者责任标准等问题需要进一步研究 [9,19,30]。跨学科融合研究的深度有待加强，特别是如何将技术特性与法律理论、伦理原则有效结合，构建算法可解释性的跨国跨域司法共识框架 [8,30]。此外，不同监管模式（如欧盟的立法主导、美国的市场驱动、中国的平衡策略）的实际效果以及具体的责任归属机制的实证效果评估仍需更多实践检验和深入分析 [13,16,23,35]。
展望未来研究，应持续关注技术发展新趋势带来的新挑战，特别是具身智能、AGI等可能引发的伦理和法律难题 [32]。同时，需要探索更具适应性、前瞻性和国际协调性的责任归属优化路径 [38]。这包括弥合技术代际鸿沟、深化规则互认、构建数据共享平台等，以避免规范滞后带来的风险叠加 [30]。未来的研究不仅应致力于完善法律框架和监管规则，更应强调在技术发展的同时加强伦理和社会问题的研究，引导人工智能朝着有利于人类文明进步的方向发展 [32,37,43]，实现人工智能技术革命与人类伦理价值的和谐统一。
References
[1] 人工智能产品发展风险抗辩后的损害救济分摊机制研究 https://www.faxin.cn/v2/qklw/content.html?gid=F753364
[3] 欧盟《人工智能法案》：AI监管新框架及未来趋势 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1892315133369378658
[4] 生成式人工智能服务风险分级法律规制研究 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1796638029346051088&wfr=spider&for=pc
[5] 全球人工智能监管：进展、差异与未来展望 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1787050471243202845&wfr=spider&for=pc
[6] 中欧AI监管比较：五大差异及出海合规要点 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1815922458283583320&wfr=spider&for=pc
[7] 人工智能侵权责任：主体分配与归责原则 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzI5Nzc5MTI3MQ==&mid=2247544677&idx=1&sn=3bbfb11885c9eea873362ba2b7ba9ed6&chksm=ed14df24a38458164b1c0d527c65cfadddd460de828500522f2450b9ba55b9143608a7d2669c&scene=27
[8] 人工智能技术十大法律风险与应对（重庆律师视角） https://baijiahao.baidu.com/s?id=1792335805519142049&wfr=spider&for=pc
[9] 人工智能侵权民事责任研究：法律地位与归责原则 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzUxMzUyMzk1OA==&mid=2247933140&idx=3&sn=5ae874e694cdcfc9cf5404fcf2f3866a&chksm=f84c373d2499fe94d464addebe4dceba5a651bbd8519973d0123a2cb079ee24f9e18ca43b4b2&scene=27
[10] 人工智能发展中的数据风险、特征与治理 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=Mzk0NzE4MTQwMg==&mid=2247534828&idx=1&sn=c3808800ded8e5bd4a32af3c3d51a693&chksm=c378cad9f40f43cf8bf3afa67c3f6fb3bcaa040c1de632eeca74c798cd8aec104acd8512cb0f&scene=27
[11] 人工智能驱动科研的逻辑、风险与治理 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzIyMTQyODU0OQ==&mid=2247487607&idx=1&sn=beb8ced8c18c6ddaf90fb5f8ec9abc3b&chksm=e83dbe5ddf4a374b1b1de4200095ab761bf943544203cf4bb59d4c978e813e3e81b6293100b4&scene=27
[12] 全球AI监管风暴：美欧立法领跑，港台积极跟进 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1805440667432219673&wfr=spider&for=pc
[13] 欧盟人工智能立法与欧美主要监管模式对比分析 http://mt.sohu.com/a/763712052\_121124777
[14] 底线伦理视角下人工智能风险的协同共治研究 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1816200112477377540&wfr=spider&for=pc
[15] 人工智能应用的科技伦理与法治化建设 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=Mzg4OTY2MDQ5NQ==&mid=2247513240&idx=5&sn=37abe2a3faf897a4c480362dda09b695&chksm=ce6d4c02cab7377659d649695f6b642e8dcb9ed1c36d2e69bd33cecce6d14fcbf206f6465c89&scene=27
[16] 欧盟《人工智能法案》正式通过，AI监管迈入新阶段 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1822656300114306433&wfr=spider&for=pc
[17] 生成式人工智能服务提供者间接侵权责任承担与限制 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1819825152327227865&wfr=spider&for=pc
[18] 人工智能立法国际比较与中国路径选择 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzUzNjQ4OTYyNQ==&mid=2247505732&idx=1&sn=e60d132d48a2951ea0a68ac9050b4fb2&chksm=fb4d275871bcf2216d8309790197455370d7b49be4080e6f2054ea6ad700a95d80ad26f3adae&scene=27
[19] 生成式人工智能侵权问题研究综述 http://mt.sohu.com/a/816120629\_121124708
[20] 全球人工智能立法进展比较与核心挑战 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24530581491
[21] 全球人工智能法律规制格局与北京监管实践 https://www.zgcsswdx.cn/info/11203.html
[22] 全球首个人工智能法律公约签署，AI监管“全球化”提速 https://fddi.fudan.edu.cn/90/e8/c18965a692456/page.htm
[23] 全球AI监管三国演义：欧盟领跑，中美寻路 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1815573068935458070&wfr=spider&for=pc
[24] 民法典框架下人工智能侵权责任法律适用探析 https://tjfy.tjcourt.gov.cn/article/detail/2024/12/id/8265379.shtml
[25] 人工智能的法律伦理挑战与应对 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1819669734406827827&wfr=spider&for=pc
[26] 人工智能运用中的民事责任探讨 https://www.taodocs.com/p-1132422426.html
[27] 人工智能算法的法律伦理责任 https://wenku.baidu.com/view/404799d4de3383c4bb4cf7ec4afe04a1b071b0f1.html
[28] 生成式人工智能的法律责任边界探析——以DeepSeek为例 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1826967538544186916&wfr=spider&for=pc
[29] 欧盟人工智能法案正式发布：全球首部人工智能监管框架解析 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1804780740008901113&wfr=spider&for=pc
[30] 人工智能法律治理的国际实践与趋势 http://hainan.ifeng.com/c/8iwqYBszUmc
[31] 欧盟AI监管法案并非终点：挑战与复杂性并存 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1794052232934265429&wfr=spider&for=pc
[32] “人工智能+”行动的伦理风险与法治保障 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1824464477299359100&wfr=spider&for=pc
[33] 中美欧人工智能治理法律政策比较与通用风险治理框架适用 https://c-csa.cn/about/news-detail/i-1140.html
[34] 人工智能伦理与法律：责任与挑战 https://blog.csdn.net/shejizuopin/article/details/146473260
[35] 人工智能治理模式：欧盟、美国和日本的比较 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzU1MDcxMTY2OA==&mid=2247565442&idx=6&sn=02f880c8273d14f74bfe4aca524ced0f&chksm=fa927705cb015df04d1a9b385438db4fcfd0e81567c7f26da091bca70e64aaca69d8ddc18d8d&scene=27
[36] 生成式人工智能服务“信息错误”的民事责任研究 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1830904049082048425&wfr=spider&for=pc
[37] 为人智能装上伦理“导航仪” https://baijiahao.baidu.com/s?id=1829681754309885654&wfr=spider&for=pc
[38] 人工智能全球监管升温：中美欧共探治理“公约数” https://baijiahao.baidu.com/s?id=1799489055966418343&wfr=spider&for=pc
[39] 首个AI国际条约：合作共识还是地缘政治新壁垒？ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1811324567840652947&wfr=spider&for=pc
[40] 人工智能损害风险社会化分担研究 https://wap.cnki.net/lunwen-1023423134.html
[41] 欧盟《人工智能责任指令》出台，保障AI受害者经济赔偿 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1788078184606089781&wfr=spider&for=pc
[42] 欧盟AI通用大模型合规框架征求意见：争议与改进 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1899859703737067258
[43] 人工智能发展带来的伦理挑战与应对 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1808456580103170186&wfr=spider&for=pc
[44] 人工智能教育应用的伦理边界与规范 https://www.cssn.cn/skgz/bwyc/202504/t20250428\_5871389.shtml
[45] 全球首个人工智能国际公约签署：美英欧等承诺遵守人权、民主和法治 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1810086997343057511&wfr=spider&for=pc