杨猛 桑珊｜城市数字化转型发展中的刑事风险与规制——以无人驾驶交通运输系统的数字化转型为切入点
城市数字化转型是指由数字技术和数据要素驱动的城市发展模式与实体形态的结构性转变，而交通运输系统数字化转型事关城市运行与民众生活出行，是城市数字化转型发展的核心环节。欲实现交通运输系统数字化转型发展，关键在于实现技术多领域驱动和主体多元化参与的双线并进，其中无人驾驶技术所带来的技术革新与刑事风险值得关注。基于无人驾驶情形下操作行为的“黑箱性”、使用主体的不特定性以及危害结果的不可控性，无人驾驶人工智能技术引入城市交通运输系统后将产生上下游研发端和使用端的双重刑事风险，进而直接对传统刑法体系中的责任主体、主观罪过、结果归属认定造成冲击。因此，必须明确实现无人驾驶交通运输系统数字化转型的必要前提，即辨析人工智能责任主体资格、明晰多方主体责任分配、重构因果关系理论，如此才能有效预控与规制城市数字化转型中的刑事风险。
城市数字化转型是指由数字技术和数据要素驱动的城市发展模式与实体形态的结构性转变。当前，城市数字化转型面临着诸多风险与挑战，为城市数字化转型的深入发展带来不确定性，其中之一就是刑事风险。城市数字化转型发展中的刑事风险包括导致人身、财产、社会秩序等方面受到侵害的情形，以及相应的法律责任的认定与承担方式。刑事风险不仅威胁到城市数字化转型发展的顺利推进，也影响到公众对城市数字化转型的信任和支持。因此，如何有效地预防和控制城市数字化转型中的刑事风险，是一个亟待探讨和解决的问题。
一、城市数字化转型的底层逻辑与问题提出
（一）城市数字化转型之现实必要性考察
城市数字化转型的目的在于实现信息化、智能化、网络化、平台化、生态化的全面变革，优化城市形象，提升城市的竞争力和发展的可持续性。城市数字化转型是国家战略发展的重要方向，也是城市发展的现实需要。“双循环”是指以国内大循环为主体，国内国际双循环相互促进的新发展格局。要构建更高水平的双循环，既要充分利用国内巨大的市场需求和人力资源，也要积极推动形成国际经济合作和竞争新优势，实现高质量的发展。城市数字化转型正是“双循环”战略的重要支撑和实现途径。城市数字化转型可以提升城市的创新能力、生产效率、服务水平、管理水平，增强城市的核心竞争力，促进国内大循环的形成和完善。同时，城市数字化转型也可以促进城市之间的协同发展、区域一体化、开放合作，推动国内国际双循环的相互衔接和互动。
城市是人类文明的重要载体，也是经济社会发展的主要动力。随着我国城镇化进程的加快，城市面临着人口增长、资源消耗、环境污染、交通拥堵、公共服务不足等诸多城市特有问题，传统的城市发展模式已经难以适应新的形势和要求。城市数字化转型作为一种新的城市发展模式，可以通过数字技术和数据资源，实现对城市各个方面的精准感知、智能分析、优化决策、协同治理，提高城市的运行效率、生活品质、社会公平、生态友好，满足人民对美好生活的向往。以无人驾驶人工智能技术为例，其在提高交通效率、完善交通治理、推动城市发展等方面具有巨大潜力，但同时也带来了上游研发风险和下游使用风险，以及对刑法教义学之冲击，因而城市数字化转型需要向更加完善、更加有利于人民生活的方向发展。
（二）城市数字化转型之技术可能性支持
在城市数字化转型发展的过程中，新技术的支持不可或缺。以上海为例，《上海市推进新型基础设施建设行动方案（2020-2022年）》指出，5G、人工智能、物联网等新技术全面融入城市生产生活，新型基础设施成为上海经济高质量发展和城市高效治理的重要支撑。本文聚焦云计算与大数据、物联网、人工智能、卫星导航技术这四项新技术对于城市数字化转型发展的支持作用加以分析。
云计算是指通过网络将可配置的计算资源（如服务器、存储、软件等）按需提供给用户，实现资源的共享和弹性扩展。大数据是指具有海量、多样、快速、价值等特征的数据集合，以及对这些数据进行采集、存储、分析、挖掘等处理的技术和方法。云计算通过IaaS、PaaS和SaaS提供超强的存储能力和计算能力，这也与城市数字化转型发展所需的对海量信息的快速处理和智能挖掘能力相契合。云计算与大数据相辅相成，为城市数字化转型提供了强大的技术支撑，不仅能为城市提供低成本、高效率、高可靠性的数据存储和计算服务，实现数据资源的整合、共享、集成和服务以提高城市的数字化水平，而且可以为城市提供深度分析和智能应用的能力，实现数据资源的价值挖掘和利用。
物联网是指通过无线通信技术将各种物理设备（如传感器、摄像头、智能手机等）连接起来，实现设备之间的信息交换和协作。物联网是城市数字化转型中最重要的技术之一，它可以为城市提供全面而细致的感知能力，实现对城市各个领域和层面的实时监控。物联网还可以为城市提供智能化和个性化的服务能力，实现对公众需求和偏好的精准响应和满足。以上海为例，上海“一网统管”物联网运营中心的启用将上海城市运行管理推向全面数字化转型的新阶段。
人工智能是指由计算机系统或机器发挥智能化的数据处理能力，包括感知、理解、推理、决策、学习等能力。人工智能作为城市数字化转型中最具创新性和颠覆性的技术之一，可以为城市提供强大的智能化能力，实现对城市各个方面的优化和改善。在交通运输系统中，无人驾驶汽车是人工智能技术的一大应用，自主智能机器具备完全自主能力，实现完全不需要人类介入的“感知—思考—行动”模式。同时，人工智能的发达程度也是衡量城市数字化转型发展水平的重要指标。
所需的精确位置信息卫星导航技术是指利用人造卫星向地球表面或近地空间的任何用户提供全天候的三维坐标、速度、时间等信息的技术。卫星导航技术是城市数字化转型发展过程中不可或缺的技术之一，它可以为城市提供对城市空间的精确测绘与管理。卫星导航技术在城市拥有多种应用场景，如导航服务、定位服务等，尤其是对于交通运输系统的数字化转型，卫星导航技术充当着技术基础的角色。卫星导航技术可以为无人驾驶提供精确而及时的位置信息，为其集合车辆、道路、信号等要素，推动智能交通系统的智能化发展，提高城市生命线建设的数字化水平，为城市数字化转型发展奠定坚实的基础。
（三）问题提出：现实必要与技术支持之龃龉
首先，城市数字化转型是城市发展的重要途径，具有现实必要性，这一过程实现了多种技术的综合运用。一系列城市数字化转型所涉及的技术，如云计算、大数据、人工智能技术等都是推动城市数字化转型的关键技术，以上技术在城市转型过程中形成了不同的技术应用领域，数字化的交通运输系统就是其中之一，是城市数字化转型的核心所在。交通运输系统数字化转型对于城市转型究竟有何现实意义？其基本的实现路径又有哪些？这些都是在城市数字化转型中引入必要技术并加以应用时应当予以解决的基础问题。
其次，有关技术的不断发展固然具有现实意义，也是城市转型发展之必要，但技术本身也带来了一系列风险，其中刑事风险值得关注，尤其是基于大数据、云计算、人工智能等技术综合运用而诞生的无人驾驶技术在具体应用中带来了事故刑事责任认定等诸多难题。概言之，技术的发展与升级具有双面性，其社会效应有利有弊，在运用过程中应当预控与规制其伴随的刑事风险。那么，无人驾驶交通运输系统数字化转型会在事实上给常态的交通运输模式带来怎样的刑事风险，同时在规范上给传统的刑法教义学理论带来怎样的冲击？为了妥当解决以上互相关联的问题，本文将结合刑法教义学理论类型化探究具体的规制路径。
二、交通运输系统数字化转型的现实意义与无人驾驶技术支持的实现路径
交通运输系统是城市的重要组成部分，是城市生命线的重要构成，也是城市数字化转型的重点领域。交通运输系统数字化转型是指利用新一代数字化技术，对交通运输基础设施、运输服务等多方面进行深度融合并实现交通运输系统的智能化、高效化、安全化和现代化的过程。
（一）交通运输系统数字化是城市数字化转型和发展的核心
交通运输系统作为城市的重要生命线，是承担着统筹百姓日常出行的作用的完整体系。随着城市化进程的推进，城市人口不断增加，传统的交通运输系统面临着交通拥堵、环境污染、安全性低等诸多挑战，制约了城市的可持续发展。通过数字化转型，交通运输系统可以实现信息技术和数据分析、提高交通效率、优化交通管理、有效减少交通拥堵、降低交通成本、提升交通服务质量、提升城市交通体验感、促进城市的可持续发展。不仅如此，交通运输系统数字化转型对于推动城市高质量发展、提升城市竞争力、改善城市生态和民生，具有重要的现实意义。此外，交通运输系统数字化转型在城市数字化转型发展中居于核心地位，对城市数字化转型发展的多领域发展起着关键性的推动作用。
交通运输系统是城市数据的重要来源之一，每天产生大量的数据，涉及人口流动、车辆、道路、货物等多个方面。这些数据不仅可以用于改善交通运输系统本身，还可以与其他领域的数据进行整合与分析，为城市其他领域的优化升级注入动能。早在2004年年底，上海的内环高架、延安高架、南北高架（不包括延伸段）已完成了交通信息采集系统的建设，并接入城市快速路交通监控中心，有效提升了城市快速路的通行效率。2021年10月25日，交通运输部发布的《数字交通“十四五”规划》指出，目前的主要任务是打造综合交通运输“数据大脑”，加强数据资源的整合共享、综合开发和智能应用。因此，立足新的发展时期，交通运输系统数据的存储与分析是推动城市数字化发展的重要动力。
（二）无人驾驶交通运输系统数字化转型发展的实现路径
人工智能和大数据作为数字化时代的核心技术，对于提升城市竞争力和创新能力具有重要作用。交通运输系统是人工智能和大数据技术的重要应用场景之一，将人工智能和大数据技术引入交通运输系统之中，将成为交通运输系统数字化转型的核心驱动力。例如，近年来各种打车软件通过大数据运用精确定位打车人和出租车的地理位置，打破了以往打车人和司机之间的信息壁垒，开启了数字化交通出行的新模式。此外，随着“哈罗单车”“美团单车”等APP的出现，物联网大数据技术进一步延伸至自行车这一短途出行的交通运输工具之中。以美团单车为例，其采用北斗高精度定位系统和高性能三维运动姿态测量系统，以检测车辆的实时姿态和位置，实现用户规范有序地借还单车。而作为现代城市交通运输系统中最重要的组成部分——汽车，无人驾驶、智能网联汽车的推广和运用将实现城市交通运输系统更高层次的数字化，提升交通安全性和百姓出行的便捷性，同时也为人工智能产业发展带来了更广阔的市场与发展机遇。与此同时，大数据技术的运用可为无人驾驶汽车提供更精确的交通数据，如实时拥堵状况、交通信号指示等，实现与周围汽车的信息互通，提升无人驾驶的可靠性，使无人驾驶真正实现“无人”，摆脱人类的操控而独立驾驶。
在人工智能、大数据等技术的外在驱动作用下，城市交通运输系统数字化转型的进程中必然会涉及主体的多元化参与。以共享单车为例，传统以私人所有自行车的模式仅涉及自行车所有权人和自行车制造者两方主体，而在单车共享的模式下，自行车的所有权将不再归属于个人，而是归属于美团平台方。与此同时，共享单车在运作过程中，相较于私人自行车出行的模式，其在使用者和共享单车之间嵌入了云端数据计算和服务平台第三方主体。较共享单车而言，无人驾驶汽车的操作和运行过程中所涉及的主体将更为复杂和多元。首先，无人驾驶汽车本身的生产制造与传统的汽车相比，增加了自动驾驶的中控系统，而自动驾驶系统的核心在于FSD（Full Self-Driving）芯片的研发。以特斯拉汽车为例，其不同的零部件分别由若干个供应商提供，而其核心的FSD芯片，则自2016年开始由特斯拉公司自主研发。因此，当无人驾驶汽车在城市交通运输系统中实际普及运用时，其在制造环节将会由多方主体共同参与。其次，在下游的运行和使用环节，当完全自动驾驶技术成为现实，传统机动车对于“驾驶人”的门槛设置将不再必要，任何有意愿并且有需要乘坐汽车的人都可以成为适格的“驾驶人”（即乘车人），使用主体趋向多元化。
三、无人驾驶交通运输系统数字化转型的刑事风险与规制困境检视
（一）上游刑事风险：无人驾驶人工智能交通运输系统的研发风险
首先，算法“黑箱性”导致研发主体责任风险。无人驾驶汽车与传统汽车的核心区别在于操作行为的“黑箱性”，这种黑箱性具体体现在以下两个维度：其一，研发算法黑箱性使得信息不对称、不准确，导致研发主体责任风险。传统机动车驾驶的情形下，车辆的行驶路线以及行驶过程中的车速控制是由驾驶人所掌握的，乘车人可以与驾驶人进行沟通及时调整。而在无人驾驶的情形下，无人驾驶系统是由研发人员事先预设的程序，人工智能替代了传统汽车中“驾驶人”的角色，成为车辆的实际控制者，而无人驾驶人工智能交通运输系统的研发者将作为无人驾驶汽车交通肇事时的参与者。无人驾驶汽车在自动行驶过程中的系统操作对于乘车人而言是黑箱化的，其只能掌握输入的目的地、计划路线等信息以及系统经算法分析后所自动输出的实际驾驶线路，而无法了解输入与输出间的内部逻辑。因此，若该无人驾驶汽车的程序被黑客恶意篡改或程序的设计者故意设计存在高风险的无人驾驶系统，使得输入与输出间的算法逻辑被人为控制，致使无人驾驶汽车在实际行驶过程中产生故障，这种在实际乘车人和程序编写者之间的信息不对称使得这一风险之于乘车人而言并无预见的可能性。由于研发者在其与乘车人之间嵌入了黑箱化的算法而导致二者之间存在信息不对称，进而降低了乘车人对事故风险的预见可能性，因此，研发者须对自己创设此种风险承担相应的刑事责任。其二，研发算法黑箱性导致责任主体的前置化转移。人工智能技术本身在算法模型的建构上存在三个阶段，即“监督学习算法”“无监督学习算法”以及“强化学习算法”，三者对人工标注数据的依赖程度不断降低，逐步实现“去人类化”。而全自动的无人驾驶汽车则是基于“无监督学习算法”和“强化学习算法”建构出的模型，对于人类现有的可视化技术手段而言具有不可解析性。如此巨大的技术黑箱使得无人驾驶汽车的风险性显著高于传统的有人驾驶汽车。与此相对应的，原本在传统机动车行驶过程中由驾驶员承担合理审慎驾驶的义务，但在无人驾驶的情形下，由于技术的黑箱，乘车人对此种风险不存在预见可能性，因此原本由驾驶员所承担的注意义务将转由无人驾驶设计者、制造者在研发过程中承担，即将此种技术黑箱所带来的更高的交通事故的刑事风险前置化转嫁为上游人工智能驾驶系统的研发风险。
其次，算法“黑箱化”导致因果关系认定风险。传统机动车造成交通事故时，根据道路交通安全法第73条的规定，由公安机关交通管理部门根据交通事故现场勘验、检查、调查情况制作交通事故认定书，作为处理交通事故的证据。其中，对于各方当事人的责任，根据其行为对交通事故的损害结果的原因力大小以及过错程度确定，这就要求交管部门在处理交通事故时明确其中的因果关系及结果归属问题。传统的交通肇事罪以驾驶人违反交通运输管理法规为客观的犯罪构成要件，由此判断此种违法行为与交通事故的发生之间是否存在事实上的因果关系。而在无人驾驶的情形下，此种违法行为本身的成因成为判断因果关系的先决问题。具体而言，需要具体判断该违法行为是研发者故意编写错误程序使得无人驾驶系统在实际行驶过程中未遵守交通规则还是由于人工智能系统本身的自我学习和决策所导致，亦即是说，在无人驾驶的情形下，与传统交通肇事案件中判断单一因果关系相比，因果关系的链条将延伸至研发者和人工智能体与违反交通法规的行为之间，进而使得无人驾驶导致的交通运输事故的因果链条更加复杂，难以判断。
（二）下游刑事风险：无人驾驶人工智能交通运输系统的使用风险
大数据时代的到来意味着，人类逐渐进入了“风险社会”，在刑法上是否亦应当通过“风险刑法”扩大刑法调整的范围与之相适应在学界争议颇多。有学者认为，这可能会导致对法治社会的重挫，因此“风险刑法”理论不能动摇刑法的谦抑性。对此，笔者认为，并非所有可能创设风险的行为都应当受到刑法的规制，然而，相较于传统由驾驶人操控机动车的驾驶模式，当无人驾驶汽车投入下游的使用环节，其将产生较传统汽车更高的使用风险。具体而言，无人驾驶人工智能交通运输系统的使用风险主要源自使用主体的不特定性以及危害结果的不可控性，进而增加了交通事故发生时因果关系判断的难度。广泛应用将创设具有较传统机动车更高社会危险性的风险，且这种风险存在很大的现实可能性。
首先，使用主体不特定性之风险检视。从驾驶人资格的角度来看，当完全自动驾驶技术成为现实，将彻底改变传统道路安全中通过对机动车驾驶人的资格进行限制以降低交通事故风险的模式。传统的机动车驾驶人仅在通过驾驶技能考试并获得机动车驾驶证后方可驾驶机动车的条件将不再必要，驾驶技能和年龄将不再是驾驶机动车的硬性门槛。这意味着机动车的驾驶人不再具有特定性，任何人都有资格成为适格的“驾驶人”（即乘车人）。尽管这一门槛的取消可以使得原本因年龄、身体状况等原因无法获得驾驶资格的群体实现独立驾车自由，但与之相伴而生的是整个机动车安全监管制度的颠覆。例如，传统为规范驾驶和惩戒违法行为而创设的驾照违法扣分制度的理论基础将不复存在，酒后驾车等危险驾驶行为的规制也将失去意义。因此，无人驾驶基于驾驶人的不特定性，与传统由驾驶员操纵的机动车驾驶模式存在根本不同，全自动驾驶情形下的乘车人将不具有传统机动车驾驶人基于自身驾驶技能获得的对交通事故风险的控制能力，进而导致无人驾驶人工智能交通运输系统的使用风险的辐射范围进一步扩大。
其次，结果不可控性之风险检视。此种完全由系统和算法操控汽车以及进行危险应对的使用风险还体现在危害结果的不可控性。社会危害性是我国刑法理论长期以来的核心内容，是对刑法本质特征界定的重要基石。因此，考量无人驾驶汽车是否应当受到刑法规制必须对其可能产生的社会危害性进行分析。如何判断社会危害性的大小，学界众说纷纭，主要存在行为无价值论和结果无价值论两种学说，而我国主流的观点认为判断社会危害性的大小还是应当以客观的法益侵害结果为主要的标准，即采取结果无价值论。从这一视角来看，就交通肇事罪这一过失犯罪而言，传统的由驾驶员人为控制的汽车在造成交通事故的瞬间，驾驶员往往会出于本能人为采取紧急制动措施来避免危害结果的进一步扩大。而全自动驾驶的无人驾驶汽车在驾驶过程中具有决策的自主性，即通过对影响因子的量化与计算确定下一步的行车方案，此时驾驶员瞬间作出的本能反应将被极速且精密的程序分析所取代，这将导致在交通事故发生时，无人驾驶汽车所作出的应急决策具有一定的不可预见性，其所造成的危害结果的不可控性也随之增强。
最后，使用主体不特定性以及危害结果不可控性将进一步增加交通事故发生时因果关系判断的难度。具体而言，将存在“质”和“量”两个维度的难度：其一，行为主体的多元化在本质上将导致因果流程的原因力多元化。如前文所述，将无人驾驶技术引入城市交通运输系统将无人驾驶系统的研发者、乘车人一并纳入行为主体，其对于无人驾驶汽车交通肇事所起的原因力大小有所不同。因此，在具体认定损害结果关系归属时，须厘清个案中的原因行为与结果之间的因果流程的参与主体，并逐一判断各自的原因力大小。其二，危害结果的不可控性还将导致行为主体各自的原因力大小难以量化。亦即是说，每一个参与因果流程的行为主体最终应当如何分配责任，缺乏精确化的计算标准。其中，最为关键的如前文所述，判断因果关系的先决条件在于行为人存在一个危害行为，而由于乘车人在由无人驾驶系统完全操控的机动车造成交通事故时，对机动车不存在控制能力。因此，乘车人并非肇事行为本身和损害结果之间因果流程的参与者。但是，鉴于无人驾驶汽车的使用风险较传统机动车更高，部分由传统机动车驾驶人所承担的义务将转嫁至乘车人身上，如事前的检查义务，乘车人若违反这一义务，将对交通肇事行为的发生造成一定原因力，也因此将参与前文所述的延伸因果关系的判断中。此时，乘车人也将成为交通肇事的参与主体之一，承担相应的民事责任和刑事责任。然而，乘车人与研发者或人工智能体本身相比，对损害结果的原因力显然较弱，因此，如何平衡乘车人与研发者和人工智能体之间的责任比例，成为因果关系判断的核心难点。
（三）上下游刑事风险规制困境检视：无人驾驶交通技术转型对刑法教义学之冲击
基于上下游的刑事风险所涉及的主体趋向多元化，传统刑法教义学中的责任主体和相关罪名将无法囊括无人驾驶汽车造成交通事故时所涉及的全部主体。具体而言，无人驾驶技术对刑法教义学中责任主体的冲击将体现在人工智能刑事责任主体资格的有无以及多元主体罪名认定的问题上。
首先，人工智能作为责任主体的反思。无人驾驶汽车纳入刑法体系最大的理论挑战在于人工智能是否能够成为直接犯罪主体的问题。我国传统刑法理论认为，犯罪主体指的是达到法定年龄、具有责任能力，实施危害社会行为的自然人，在特殊情况下，将单位纳入部分犯罪的主体之中。而无人驾驶汽车这一人工智能显然被排除在现有犯罪主体之外。同时，若赋予人工智能以犯罪主体资格，还将进一步涉及人工智能承担责任的方式的建构。我国传统刑法体系的刑罚论中，刑罚种类包括生命刑、自由刑、资格刑和财产刑四大类，就具体刑罚方式来看，人工智能对上述刑事责任均无法独立承担。若将全自动无人驾驶汽车直接纳入刑事责任主体的范畴之中，无疑会对刑法教义学产生冲击，是否赋予人工智能以犯罪主体资格并创设人工智能独立承担的责任种类，抑或直接由其他自然人代其承担相应责任，有待考量。
其次，责任主体的多元性冲击。就我国传统机动车交通事故责任主体来看，主要分为驾驶人和生产经营者两大类。前者体现在刑法第133条规定的交通肇事罪中，同时，最高人民法院《关于审理交通肇事刑事案件具体应用法律若干问题的解释》第5条第2款补充规定了单位主管人员、机动车辆所有人、承包人或者乘车人构成交通肇事罪的共犯情形。后者则体现在刑法第140条规定的生产、销售伪劣产品罪之中。而在无人驾驶汽车交通肇事的情形中，一方面，可能的责任主体将不仅包含上述二元主体，由机动车本身系统故障引发的交通事故的责任主体还将涉及零部件、原材料的提供者，零部件的提供者本身还将区分是否为无人驾驶系统芯片及相关控制单元的供应商，其是否属于上述“生产者、销售者”的范畴，学界尚存在争议。另一方面，共犯的构成不仅要求多方主体共同实施犯罪行为，还要求行为人之间有“犯意的联络”。而在无人驾驶汽车交通肇事时，乘车人抑或是车辆所有人、承包人本身与无人驾驶系统或系统设计者之间并不存在犯意联络的可能性，因而不能以共犯来一并追求多方主体的刑事责任。由此可见，无人驾驶汽车造成交通事故所涉及的责任主体较传统机动车而言更加多元和复杂，不同主体是否必须承担责任、应当以何种罪名认定其责任以及具体应当如何分配责任成为刑法规制的理论难点。
无人驾驶技术对刑法教义学之冲击还将体现在对结果归属认定方面，而确定结果归属的核心在于因果关系的认定。传统刑法对于因果关系的认定存在诸多学说，典型的如日本学者的相当因果关系理论以及德国的客观归责理论等。关于不同因果关系理论的利弊分析在此不作探讨，笔者将直接采用我国刑法理论的通说，即“归因＋归责”的二阶层理论。
归因，即判断行为与结果之间有无事实上的因果关系，一般采取“非犘则非犙”的条件说进行判断；归责，即判断行为与结果之间有无法律上的因果关系，一般采取相当因果关系进行判断，即因果关系的成立仅在上述条件关系符合一般人日常生活经验的场合才能被认可。从这一逻辑框架下看无人驾驶汽车因自身系统故障造成交通事故的情形，根据“非犘则非犙”的标准，如果未安装自动驾驶系统，则不会造成交通事故的结果，因此无人驾驶汽车系统本身与交通事故的损害后果存在事实上的因果关系。然而，相当因果关系的成立要求从一般理性人的视角来看，危害行为与损害结果之间的因果关系流向须是可预见的，而在无人驾驶汽车系统故障的情形下，基于前文提及的驾驶行为的自主性和操作的黑箱性，因此一般理性人根据“日常生活经验”，无法预见无人驾驶汽车系统根据程序和算法会做出怎样的行为，因此无法判断条件关系是否属于偶然情形，因此相当因果关系并不成立。由此可见，将无人驾驶汽车纳入现有刑法规制体系将直接导致传统的因果关系理论失灵，进而导致对于无人驾驶系统所造成的危害结果归属认定的困境。
四、无人驾驶交通运输系统数字化转型发展的刑事风险规制路径之展开
（一）无人驾驶人工智能多方主体之责任分配
（1）研发人的责任
从无人驾驶汽车运行原理上看，其之所以能够替代传统驾驶人独立在城市道路上行驶，是由于无人驾驶系统的研发者预先编写了相关图像处理和系统控制的程序，使其能在现有交通规则的范围内行驶，并能通过自身深度学习以应对多变的实际城市道路环境，在遇到危险情况下最大化保障乘车人和道路行人的安全。此时，若研发者在研发过程中故意编写有违交通规则的算法或者设计影响其进行正确深度学习的程序从而导致无人驾驶汽车造成交通事故，该无人驾驶汽车应当被视为研发者的犯罪工具，该研发者应当承担故意杀人的刑事责任。若研发者不存在明知无人驾驶系统所包含的重要零部件不符合国家相关技术标准而仍将其投入市场进行销售、使用，此时将排除研发者故意犯罪的刑事责任。至于是否成立过失犯罪，则须以造成危害后果作为必要的构成要件进行判断。
然而，值得注意的是，如前文中所提及的，由于无人驾驶系统内部存在巨大的算法“黑箱”，因此其在实际道路的行驶环境中可能会比实验模拟测试所用的道路环境更复杂，无人驾驶系统通过大数据不断更新内部数据库，从而在新的情形下通过算法进行自主决策，整个流程将隐匿于算法“黑箱”中，以至于即使是该人工智能技术的研发者，亦可能无法事先预见其决策结果。此时，由于人工智能技术研发者对事故的发生不存在预见可能性，进而排除了研发者存在疏忽大意的过失和过于自信的过失的可能性。在此种情形下，研发者由于缺乏刑法犯罪构成要件中的主观要素，无需承担刑事责任。仅当无人驾驶系统所采用的定位系统、导航系统等出现故障，且上述故障的发生并非由于人工智能通过自主学习，基于扩充的数据和算法进行自主决策产生的，而是在出现与先前模拟环境相似的情形中因无人驾驶系统故障而造成交通事故，此时无人驾驶系统研发者对事故的结果具有预见的可能性，却由于疏忽大意或过于自信而致使未能在模拟试验时预见，存在一定过失，应当承担相应责任。至于将此种行为定性为何种罪名，是创设独立的罪名对人工智能技术研发者进行惩处还是将这一主体纳入生产、销售者之中，一并认定为生产、销售伪劣产品罪，尚须进行进一步明确。
（2）生产、销售者的责任
传统机动车驾驶造成交通事故时，若车辆本身存在质量的缺陷，由于车辆本身售价较高，达到了五万元销售额的入罪标准，生产、销售者将构成生产、销售伪劣产品罪。值得注意的是，无人驾驶汽车相较于传统机动车而言，其质量缺陷不仅仅存在于车体本身，这将产生新的理论问题：无人驾驶汽车生产、销售者是指车辆整体的生产、销售还是指其中的零部件的生产和销售？无人驾驶汽车驾驶系统的质量问题应当归属于前者还是后者？
针对前一问题，笔者认为，应当对“产品”作一定的扩大解释。在无人驾驶汽车行驶的过程中，任何零部件的以次充好都将可能直接导致严重交通事故的发生。因此，无人驾驶汽车零部件的生产和销售者应当对交通事故承担产品责任。针对后一问题，则需判断个案中发生交通事故的具体诱因，若是由于无人驾驶系统的故障，则应当进一步判断研发者是否对此存在过错，按照上文所述追究研发者的责任，若销售者存在过错，则亦应当承担相应的责任；若由于非无人驾驶系统以外的一般机动车的零部件质量缺陷导致，则按照生产、销售伪劣产品罪追究生产、销售者的刑事责任。
此外，生产、销售伪劣产品罪是否存在单位犯罪的可能性？无人驾驶汽车从研发到投入市场是公司化运作，是单位集体研究或主要负责人员决定，符合单位犯罪的基本条件。然而，我国刑法将单位犯罪限缩在了故意犯的范围之内，对单位过失犯罪是否予以刑事处罚在学界尚有争议，亦需要进行进一步探究。
（1）乘车人的事前检查义务
在明确乘车人的责任承担之前，须厘清一个问题：在无人驾驶造成交通事故的整个因果流程中，乘车人（无人驾驶汽车的使用者）具有何种义务？笔者认为，在无人驾驶汽车上路行驶的过程中，乘车人应当负有两种义务，即事前检查义务和事后救助义务。注意义务的违反应以一般理性人为判断标准，若乘车人有对风险预见的可能性，则其不作为是增强了风险现实化的可能性，须对事故结果承担一定责任。由于无人驾驶汽车的设计初衷在于解放人，在无人驾驶的情况下，车辆的行驶将完全依赖于无人驾驶系统的自主决策，不宜赋予乘车人在无人驾驶过程中以传统机动车驾驶人相同程度的注意义务，如前文所述，乘车人本身可能并不具备驾驶技能，在客观上也无法对车辆行驶过程中所遇到的危险情形及可能发生的危害后果有所预见。因此，无人驾驶情形中的乘车人对无人驾驶系统的义务仅限于定期检查、及时维修的注意义务。道路交通安全法第21条规定，驾驶人驾驶机动车上道路行驶前，应当对机动车的安全技术性能进行认真检查。由此可见，传统的机动车驾驶中，立法将这一注意义务赋予了机动车驾驶人，由于无人驾驶汽车系统本身取代了驾驶人角色，因此将这一注意义务转交给机动车的使用者（即乘车人）具有合理性。之于该注意义务的程度，则应当较传统的机动车驾驶人更高，因其不仅包含道路交通安全法中规定的对机动车的安全技术性能的检查，还包含对驾驶系统的检查。深圳经济特区施行的《智能网联汽车管理条例》第38条就赋予了智能网联汽车所有人、管理人对自动驾驶系统和其他涉及智能网联汽车安全的设施设备定期维护以及对智能网联汽车进行定期的安全技术检验的注意义务。
（2）乘车人的事后救助义务
此外，在车辆发生交通事故之后，乘车人作为事故现场的第一发现者，于情于理均应当履行相应的救助义务。但值得思考的是，对于这一救助义务的定性在传统交通肇事罪中存在很大争议。现行刑法将驾驶人的逃逸行为作为交通肇事罪的加重情节进行处罚，2000年最高人民法院《关于审理交通肇事刑事案件具体应用法律若干问题的解释》第3条明确了“逃逸”行为指的是“为逃避法律追究而逃跑的行为”，这表明驾驶人在交通肇事后，只要未逃离现场，仅仅不履行救助义务将不会成立交通肇事罪的结果加重犯。但是，学界一直以来存在对此解释的质疑。张明楷认为，将交通肇事后“逃逸”作为加重情节的本意并不是在于惩罚行为人在犯罪后逃避法律追究的行为，原因在于行为人在实施犯罪行为后留在原地不逃跑是不具有期待可能性的，因此其他犯罪并没有将“逃逸”作为加重情节。而交通肇事罪将“逃逸”作为加重情节的根本目的在于促使行为人在交通肇事后积极履行对受害人的救助义务，避免其遭受二次伤害。因此，行为人只要实施不履行救助义务或为了逃避法律追究而逃跑的其一行为，即成立交通肇事后逃逸。笔者对这一观点颇为认同，尽管救助义务原本是出于人道主义关怀的道德义务，但是在交通肇事的情况下，受害人若得不到及时救治，在车流量较大的路段上很可能受到二次伤害，导致严重后果；同时，刑法的作用不仅在于惩罚犯罪，还能够对人的行为起到正向的引导作用，将救助义务上升为驾驶人的法定义务将增强肇事者自身的责任感，进而促进对良好社会风尚的培养。然而，须注意的是，交通肇事行为达到犯罪的入罪标准是逃逸行为得以成立的前提，亦即救助义务上升为法定的作为义务的前提是自动驾驶汽车的交通肇事行为已然构成犯罪。
因此，笔者认为，在无人驾驶的情形下，乘车人仍负有救助义务，但违背该救助义务是否须承担刑事责任则需要考量乘车人对事故的发生是否须承担刑事责任。根据上文论述可知，当乘车人未履行事先的检查义务致使在行驶过程中因无人驾驶系统故障而造成严重交通事故时，须对事故的结果承担刑事责任，此时若乘车人在事后又未履行救助义务，则应当在立法上给予其更重的法律责任。
（3）乘车人的责任承担
在明确了乘车人的注意义务的内容及程度之后，还须明确违反上述注意义务所应当承担的法律后果，即厘清民事责任、行政责任与刑事责任的界分。传统的交通肇事罪为过失犯罪，因此仅在驾驶人造成重大交通事故时才可能构成犯罪，对于轻微的交通事故，则可因其违反道路交通安全法等交通法规的相关规定而对驾驶人进行行政处罚，同时，受害者可请求行为人承担损害赔偿的民事侵权责任。而在无人驾驶汽车因系统故障造成交通事故的情况下，则应当分情况讨论：其一，若无人驾驶汽车尚未造成严重交通事故，则不宜令乘车人承担刑事责任，此时，若行为人已经对无人驾驶系统和机动车的安全性能进行事先的检查后，即已经完全履行了相应的注意义务，则无须承担责任。其二，若无人驾驶汽车造成了严重交通事故，但行为人已经事先履行了注意义务，此时，对于乘车人而言，其对于事故的发生不具有预见的可能性，因其不具备有责性，因而无须承担刑事责任；若其事先未履行或未完全履行注意义务（即仅检查机动车安全性能，而未检查自动驾驶系统等情形），则其对无人驾驶系统所造成的交通事故具有预见的可能性，此时乘车人应当承担相应的刑事责任。
那么，应当以何种罪名来认定乘车人的责任呢？如前文所言，驾驶人角色的消亡使得传统交通肇事罪没有了直接的责任主体，此时，由于人工智能所能承担的责任类型与传统自然人犯罪所应承担的刑罚存在根本的不同，因此应当为人工智能造成交通事故创设独立的罪名。类比传统交通肇事的共犯情形，若乘车人本身对损害结果的发生存在过错，则可能构成无人驾驶汽车交通肇事的共犯。然而，我国刑法理论中，共同犯罪的范围仅限于共同故意犯罪，对于共同过失犯罪则分别成立相应罪名。此时，便会产生一个问题：对于乘车人，是否亦应当创设新的罪名予以规制还是将其定性为现行刑法已有罪名，如过失致人重伤罪及过失致人死亡罪？对此，笔者认为后者更为妥当。理由有二：罪刑法定是刑法的基本原则之一，一方面，刑法需要惩治犯罪，保障受害者的合法权益，维护社会的稳定，因此对于社会危害性较高的行为须加以制止。另一方面，刑法应保持一定的谦抑性，不宜过于复杂烦琐，以免产生评价标准不一致的情形。因此，尽管无人驾驶汽车作为市场新兴的人工智能，将在未来投入正式运行后部分取代传统的机动车驾驶，刑法为回应社会需要，须为之设立独立的罪名予以规制，但对于乘车人的责任是否应当独立创设新的罪名，须保持审慎的态度。
综上所述，乘车人在无人驾驶情形下，若违反了事前的注意义务以及事后的救助义务，致使创设法律所不容许的风险或使得原先已然存在的风险扩大化，并实际造成了重大交通事故，可将其评价为过失致人重伤、死亡罪。若未造成重大交通事故，则不宜评价为犯罪，可令其承担行政责任以及民事侵权责任。
（二）无人驾驶人工智能背景下的因果关系理论重构
明晰了多方主体间的事故责任分配之后，如何从理论层面建立起多方主体行为与交通事故的损害结果的智能因果关系需要探索新的路径选择。如前文所言，传统的因果关系理论无力解释乘车人本身的行为与无人驾驶汽车造成交通事故的损害后果之间的因果关系，须在理论上建构适用于人工智能的新型因果关系，方能从根本上为无人驾驶汽车之交通事故入刑的立法和未来的司法实践提供理论保障。对此，有学者提出，可以借鉴“疫学因果关系理论”，即“认为某个因素与基于它的疾病之间的关系，即使从医学、药理学等观点不能符合法则的证明，但若根据统计的大量观察方法能够证明其间存在高度的盖然性时，则可以认定因果关系成立”的逻辑架构，并在此基础上改造建构“智能因果关系”理论，对无人驾驶汽车造成交通事故采取“存疑即罚”的理念。笔者认为，该理论颇具理论和实践的意义，乘车人、汽车的生产和销售者、智能技术提供商等多方主体都将在理论层面被合理地囊括其中。疫学因果关系背后的法理逻辑在于用统计的客观方法代替相当因果关系中的一般人的主观判断，在判断标准上采用高度盖然性的标准，这一因果关系理论适用于因果关系较难为一般人所判断的情形。
而在无人驾驶汽车造成交通事故的情形下，由于算法的黑箱性和参与主体的多元性，致使因果关系难以为一般人所认定，传统的相当因果关系的适用存在现实困境。其中，算法的黑箱性又将进一步引发对人工智能体所作出的原因行为是否能进入因果流程，进而人工智能体本身是否能成为犯罪主体的争议。从我国刑法理论中对犯罪主体的定义来看，欲将人工智能纳入其中，关键点在于须证明其具有刑事责任能力，即能够辨认和控制自身行为。对此，在理论界存在肯定说和否定说的理论分野，其背后的核心争议焦点在于无人驾驶汽车这一人工智能体是否具有“自由意志”。持“肯定说”的学者认为强人工智能体拥有不依赖于自然、社会和历史的“意志自由”，其可以独立于人而进行自主决策，应当赋予其刑事主体地位。“当自动驾驶真正达到完全自动化水平时，自动驾驶就发生了质变，成为具备控制能力与辨认能力的强人工智能。”而持“否定说”的学者则认为，法律主体不应当被过度抽象化，强人工智能并不具备人的社会属性，因此与自然人存在很大的差异性，不能将其相提并论。
对此，笔者认为，目前没有完全不依赖于人的全自动驾驶汽车在我国投入使用，因此未来无人驾驶汽车的智能化程度仍属于未知数。对比理论界持“肯定说”及“否定说”的相关学者对于人工智能体本身是否能够独立作为责任主体的论证逻辑可以看出，产生以上判定困境的原因在于传统判断人工智能体是否能成为犯罪主体过分强调了对于“意志自由”的主观判断，而忽略了基于科学手段的客观判断。因此，为破解这一理论困境，可借鉴上文中的“疫学因果关系”中的科学测算手段进行个案分析，通过客观的大数据的统计和模型演练，导入现有传统机动车驾驶所造成交通事故类型的数据库，模拟人工智能在此种真实城市道路环境中的危机情形下可能作出的自主决策，并进一步预测可能造成的损害后果。若此种模拟环境下可以得出无人驾驶这一人工智能基于自身的算法（手段）所作出的智能决策与预测的损害后果的发生（结果）之间存在高度的盖然性，则可以证实因果关系的存在，此时应当将人工智能体纳入因果关系链条中，赋予其在刑法上的刑事责任主体资格。
庄嘉｜轻犯罪时代重大责任事故罪过当扩张的反思与限缩——基于三层次框架的限缩适用思路
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