人工智能与法律的交叉挑战
来源/作者投稿 作者/刘丹，男，现就职于山东黄金集团新疆金川矿业有限公司，职务为副总法律顾问
近年来，人工智能技术的快速发展和广泛应用正在深刻地改变社会的各个领域。从智能助手到自动驾驶汽车，从图像生成到自然语言处理，人工智能的力量无处不在。然而，随着人工智能技术的深入应用，随之而来的法律问题也层出不穷，成为社会关注的焦点。在 2024 年，关于人工智能的法律交叉挑战逐渐显现，主要集中在三个关键领域：知识产权、责任认定和算法偏见。
一、人工智能创作作品的知识产权归属
近年来，生成式人工智能技术的突破性进展深刻改变了内容创作的模式。从图像生成到文本撰写，人工智能所产出的作品在技术上具备了高度的原创性，甚至可以在一定程度上与人类创作难分伯仲。这一现象不仅拓宽了内容创作的边界，也为现行知识产权法律体系带来了前所未有的挑战：人工智能生成的作品是否享有版权保护？如果是，那么版权应归属于谁？
根据现行的版权法体系，作品的版权归属基于“创作者身份”的认定，而创作者被明确限定为自然人，即具有法律主体资格的个体。创作者需要具备意识、意图以及创造力等主观特征，这些条件显然与人工智能生成内容的技术本质相矛盾。人工智能并非自主创作的法律主体，而是依托算法模型、数据和计算资源运行的工具，其创作过程是复杂计算与数据驱动的结果，缺乏法律意义上的“独立意识”。在这一背景下，人工智能生成作品是否符合版权法中“原创性”和“作者身份”这两个核心要件，成为争论的焦点。
支持保护人工智能生成内容的一方认为，版权法的初衷是激励创作并保护创新成果，而人工智能生成作品无疑已经体现了高度的原创性和市场价值。如果拒绝给予这些作品版权保护，不仅会导致法律保护的真空，还可能削弱使用者和开发者投入资源的动力，阻碍技术的进一步发展。相反，反对者则主张，版权法的根基在于保障人类创作者的权利，而人工智能生成作品并未体现人类的独立创作意图。赋予其版权可能导致对版权制度本质的背离，同时赋予这些作品以权利可能进一步加剧社会资源分配的不平等——例如，技术巨头可能凭借其对算法和数据的控制，垄断更多资源与市场。
在法律实践中，人工智能生成作品的归属争议已经初现端倪。例如，美国版权局在多个案例中明确表示，人工智能生成的纯作品不符合版权法要求，因为其创作者并非自然人。这一立场强调了版权法的传统属性，但同时也引发了新的疑问：如果作品由人类输入指令并经人工智能实现，是否可以视为“人机协作”的结果？这种协作模式下，创作者的身份认定应以什么为标准？相比之下，英国和欧盟的态度更具开放性，一些国家提出了设立“邻接权”或其他特殊权利的建议，以弥补法律的盲区。中国也在相关问题上积极探索，尤其是在司法实践中，北京互联网法院已明确支持对“人工智能辅助创作”作品的部分保护，但强调必须有明确的自然人贡献。
从法律角度看，人工智能生成作品的归属问题不仅是技术层面的困惑，还涉及对版权法核心原则的重新审视。这一问题的复杂性还在于，现有法律体系中未能清晰界定开发者、使用者和技术系统在创作过程中的角色和责任。例如，开发者是否应因其设计的算法承担创作主体身份？使用者在输入指令时是否体现了足够的创造性贡献以获得权利？如果既无法归属开发者也不能认定使用者，人工智能生成的作品是否应直接归入公共领域？
解决这一问题可能需要从现有法律框架之外寻求创新。首先，为人工智能生成内容建立独立的法律保护机制或特殊权利类别是一种可行路径。例如，可以赋予此类作品有限期限的权利保护，以激励创新，同时避免与传统版权制度产生冲突。此外，国际合作也至关重要，人工智能生成内容的全球流通性要求各国在版权法层面尽可能协调一致，以避免跨国法律冲突和贸易纠纷。通过国际知识产权组织（WIPO）等平台，推动形成全球范围内的规则共识，将有助于从制度层面解决这一难题。
从更广阔的视角来看，人工智能生成作品的归属问题反映了技术发展对传统法律体系的深刻挑战。版权法作为一部古老而灵活的法律，历史上曾多次适应新技术的冲击，例如印刷术、摄影和数字技术的出现。然而，人工智能的飞速进步不仅仅是技术工具的升级，更是创作主体本质的变化。如何在确保法律原则不失公正的同时，为技术进步提供足够的制度弹性，将决定人工智能时代版权法的未来走向。
在这一背景下，法律工作者需要在立法、执法和国际规则制定中寻求平衡点。技术创新的速度总是快于法律的调整，但法律的核心使命在于维护秩序和公平。通过对人工智能创作作品归属问题的深入研究和及时立法，我们不仅可以解决眼前的问题，还能为未来更复杂的技术场景奠定法律基础，为人工智能时代的文化和经济发展提供有力保障。
二、自动驾驶汽车事故的责任认定
随着自动驾驶技术的逐步成熟，交通领域正经历从人类主导驾驶向智能系统主导驾驶的根本性转变。然而，这种变革引发了一个关键的法律问题：当自动驾驶汽车发生交通事故时，责任应如何划分？这一问题不仅关乎法律规则的调整，也影响公众对科技安全的信任与接受，是自动驾驶技术能否顺利推广的核心挑战之一。
传统交通事故责任的认定以人为行为为基础，着眼于驾驶员是否存在过失。然而，自动驾驶技术的引入使这一责任认定逻辑发生了颠覆性变化。在高级别自动驾驶（L4或L5）场景中，车辆的控制权由算法和系统接管，驾驶员的角色可能从主动驾驶者变为被动的观察者，甚至完全退出驾驶决策过程。这种角色转变直接削弱了传统法律中“人为过失”的概念，使得现行法律框架难以应对自动驾驶汽车带来的新型风险分配问题。
自动驾驶技术的复杂性进一步增加了责任认定的难度。其运行机制涵盖传感器数据采集、算法决策、通信系统及车辆执行等多个环节，每一个环节都可能成为事故的潜在触发点。例如，传感器可能因天气条件而无法准确识别障碍物，算法可能因数据不足而做出错误决策，甚至网络攻击也可能导致系统失控。事故发生后，责任主体可能包括制造商、算法开发者、传感器供应商、网络运营商以及车主本人。这种多因一果的责任链条大大增加了事故处理的复杂性，使得传统的单一责任主体认定方式无法适应。
现实中已经发生的多起自动驾驶事故充分暴露了这一问题的紧迫性。例如，2018年Uber自动驾驶汽车在亚利桑那州发生致命事故时，车辆的传感器虽然检测到行人，但系统将其错误分类为“非威胁物体”，未采取紧急刹车。与此同时，车内安全员因未集中注意力也未能及时接管车辆。这一案例揭示了自动驾驶事故责任的复杂性：是算法的缺陷、传感器的失灵，还是安全员的疏忽？在多方都有可能承担部分责任的情况下，如何合理划分责任成为法律亟待解决的难题。
各国法律对此问题的态度各不相同。在美国，立法和监管更倾向于强调驾驶员的最终责任，认为即使在自动驾驶模式下，驾驶员仍需随时准备接管车辆。这一立场的核心在于强化人类驾驶员的监督义务，将技术风险转嫁给驾驶员。然而，在完全自动驾驶的情境中，驾驶员实际已失去对车辆操作的控制能力，这种责任分配模式显然与技术发展背离。相比之下，欧洲一些国家更注重技术提供方的责任，认为自动驾驶汽车的核心控制权由制造商或技术开发者掌握，因此他们应为产品的安全性承担更大的法律责任。这一模式更契合自动驾驶技术的实际运作，但也面临责任链条复杂化的挑战。例如，当事故原因涉及多个供应商的技术组件时，如何公平划分各方责任？
一种被部分学者和政策制定者提出的解决方案是建立“无过错赔偿机制”。这一机制试图绕开传统的责任认定模式，通过设立行业赔偿基金，快速为事故受害者提供赔偿，而不再纠结于具体责任方的确定。这种机制在提高赔偿效率、减少法律纠纷方面具有明显优势，但同时可能导致“安全责任稀释”。企业在责任模糊化的背景下，可能缺乏改进技术以减少事故风险的动力，从而削弱技术安全性的提升。
自动驾驶事故责任的法律框架构建不仅关乎具体的责任分配，更关系到技术创新与社会接受之间的平衡。一方面，自动驾驶技术具有显著的社会价值，它有望减少人为错误导致的交通事故，提高交通效率。然而，另一方面，公众对安全性的高标准要求和对未知技术的天然警惕性，决定了自动驾驶技术的发展必须伴随着可靠的法律保障。倘若法律无法为事故责任提供明确的解决路径，公众信任可能受到冲击，从而阻碍技术的推广和应用。
为应对这一挑战，法律体系需要与技术发展同步调整。一方面，可以通过完善立法，引入更清晰的分层责任机制。例如，根据事故原因，将责任分别归属于算法开发者、硬件供应商或运营企业。另一方面，需要在国际范围内推动立法协调，为自动驾驶技术的全球化应用建立统一的规则标准。此外，还应强化自动驾驶技术的透明性和可追溯性，要求制造商和开发者提供“黑匣子”式数据记录，以便事故后对系统运行进行详细审查。
三、人工智能决策中算法偏见的法律问题
随着人工智能技术广泛应用于金融、医疗、教育和司法等领域，其对社会的重要性和影响力日益显著。然而，人工智能决策系统中的算法偏见问题却逐渐暴露，成为不可忽视的法律难题。算法偏见指的是人工智能在决策过程中表现出的系统性歧视或不公平，通常是由于数据偏差、模型设计缺陷或开发者的无意疏忽所致。这种偏见不仅损害了个体的公平权利，还可能加剧社会的不平等，引发深远的法律和伦理问题。
现行法律体系对人工智能决策的公平性和合规性提出了基本要求。例如，反歧视法和隐私保护法明确禁止在招聘、信贷、住房等领域的决策中出现基于种族、性别、年龄等因素的歧视。然而，人工智能算法的运行逻辑往往是“黑箱化”的，其决策过程缺乏透明性，导致受影响的个体在面对算法偏见时难以发现问题，更难以寻求法律救济。这种信息不对称使得算法偏见成为一种隐形的权利侵害，挑战了法律对个体权利保护的传统机制。
算法偏见的法律问题集中体现在责任认定和救济路径的模糊性上。由于人工智能系统的复杂性，偏见的来源可能难以追溯。例如，一个自动化招聘系统如果对女性候选人产生系统性低评分，这种偏见可能来源于训练数据中性别分布的不均衡，也可能是由于模型的设计未能正确处理性别因素。在法律实践中，如何界定责任主体是一个难题：偏见是由开发者的疏忽造成，还是由使用者在实施过程中未能正确配置系统引发？是否需要追究数据提供者的责任？这些问题尚无统一答案。
此外，人工智能决策的偏见影响往往具有高度隐蔽性和广泛性。一些算法在设计时可能并未直接使用性别、种族等敏感信息，但通过间接关联的变量（如邮政编码、教育背景）实现了歧视性决策。例如，在信贷审批中，某些特定地区的居住地址可能与种族高度相关，算法在学习过程中可能无意中将这种隐含的关联作为决策依据，结果形成事实上的种族偏见。这种隐性偏见的存在进一步增加了法律识别和纠正的难度。
法律应对算法偏见需要在多个层面进行改革。首先，透明性是解决问题的关键。人工智能系统的开发和使用方需要承担更高的透明性义务，通过详细记录算法的运行逻辑、训练数据来源以及模型的调整过程，为外部监督和法律审查提供依据。例如，欧盟《人工智能法案》提出的“高风险人工智能系统透明性要求”正是为了确保算法的可追溯性，使偏见问题能够被及时发现和纠正。透明性不仅是对技术开发者的基本要求，也是受影响个体了解自身权益受侵害情况的前提。
其次，法律需要建立明确的责任分配机制。在人工智能决策偏见问题中，开发者、使用者和数据提供者都可能对偏见的形成负有一定责任。法律可以通过分层责任模式明确各方的义务和责任范围。例如，开发者需对算法的公平性进行充分测试，使用者需对算法应用场景的合规性进行审查，数据提供者则需确保提供的数据不存在系统性偏差。责任的清晰界定有助于促进各方在系统开发和使用过程中的谨慎态度，减少偏见问题的发生。
此外，法律还需为受偏见影响的个体提供有效的救济渠道。例如，可以在法律中赋予个体对算法决策的质疑权和申诉权。当个人因人工智能决策而遭受损害时，应能够要求相关机构披露算法的具体运行依据，并通过司法途径寻求赔偿或纠正。这种救济机制的建立不仅可以增强个体对人工智能系统的信任，也能对开发者和使用者形成外部约束力，推动其优化算法设计和应用。
国际合作同样在应对算法偏见中扮演着重要角色。人工智能技术的全球化应用使得偏见问题具有跨国性特点。不同国家对隐私、数据和公平性的法律标准各异，可能导致在国际贸易和合作中出现法律冲突。通过国际组织推动统一的人工智能法律框架，可以在全球范围内建立一致的偏见审查标准和责任认定规则，从而减少法律冲突，为跨国人工智能系统的合规性提供保障。
从法律角度看，算法偏见不仅是技术问题，更是对公平正义原则的深刻挑战。人工智能的快速发展正在重塑社会资源分配和权利保护的格局，而法律的作用在于确保这种变革不会以牺牲社会公平为代价。通过加强透明性、明确责任机制、强化个体救济权以及推动国际合作，法律可以为算法偏见的治理提供坚实基础。在人工智能时代，法律不仅要保护技术的创新活力，更要为社会提供可信赖的公平保障，使人工智能真正成为增进人类福祉的工具，而非加剧不平等的隐形力量。