文/吴兰杰 天津兰鼎律师事务所
人工智能作为21世纪三大尖端科技领域之一，为全球社会经济的蓬勃发展注入了强大的活力。尽管人工智能的发展已取得显著成就，但一系列挑战与问题也逐渐浮出水面，其中最为紧迫的当属隐私保护、安全性能以及道德伦理等领域。因此，我们亦需重视这些问题，深入剖析其法律适用过程中的复杂性与裁判难点，找到应对策略。
涉及人工智能的案件现状
从案件数量上看，增长态势非常迅速。自2018年以来，有关于人工智能的案件数量逐年增长。由于2018年可称为“人工智能产业化元年”，这一年的案件数量相对来说较少，但是2019年和2020年，案件数量增幅分别达到251.55%和149.56%。2021年案件增幅虽有所回落，但仍然保持较高水平。而涉及人工智能的案件的地区主要在经济发展水平较高的地区，例如北京、广东、上海。
从案件类型上看，人工智能的案件存在多种表现形式，以下三种尤为显著：
合同纠纷。这一类型的案件广泛分布于人工智能技术研发、生产、销售、使用等全链条中，涉及到技术合同的签订、执行、调整及解除等多个环节。
知识产权侵权。这些侵权案件不仅侵害了创新主体的合法权益，也打击了技术研发的积极性，导致关键技术被非法复制和滥用。
不正当竞争。在人工智能领域，利用技术手段恶意抢注域名、虚假宣传等行为时有发生，误导消费者与投资者，破坏了公平竞争的市场环境。
涉及人工智能的相关法律
随着人工智能的迅猛发展，一系列深刻的法律、伦理和社会问题随之浮现，在全球范围内，各国都在积极探索和完善相关法律体系，以确保技术的健康发展。
在国际层面，欧盟的《人工智能法案》无疑是这一领域的标志性法案。这部法案于2024年8月1日正式生效实施，标志着全球人工智能法律框架的初步成型。相较于欧盟，美国则采取了相对宽松的治理策略：《人工智能风险管理框架》等文件彰显了其在确保技术安全与可靠方面的决心。
在国内，我国同样在积极构建和完善人工智能的法律体系。在个人信息保护与数据安全方面，我国已经出台了《中华人民共和国个人信息保护法》和《中华人民共和国数据安全法》。同时，我国还在加速推进专门针对人工智能的立法工作，《中华人民共和国人工智能法(学者建议稿)》等文件的发布，为未来立法奠定了坚实的基础。除了法律条文以外，很多规章制度的实施也在紧锣密鼓地展开。比如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》就从多维度对生成式人工智能服务提供者的行为进行了全面规范;《新一代人工智能伦理规范》则明确了人工智能研发、供应、管理、使用等环节的伦理要求。
涉及人工智能的裁判难点
技术的复杂性与专业性。人工智能技术深度融合了算法、学习模型和数据处理流程，其内部逻辑深奥复杂。在司法裁判中，法官不仅要精通法律，还要理解人工智能的原理及应用。这对法官的专业素养提出了高要求。
法律适用的不确定性。人工智能技术因其技术的复杂性使得现有法律难以适应，新技术及其应用常处于法律监管的空白地带。这导致裁判者在确保裁判公正性与权威性方面面临严峻挑战。
证据的收集与认定的难度。人工智能案件中，证据常以电子数据形式存在，这些证据非常容易被篡改或删除，由于算法代码是人工智能的核心，运行日志相当于人工智能的记忆，这些可以被称作为证据的数据需要证据收集者强大的存储和处理能力，因此，在电子数据的收集与保存过程中，确保其真实性与完整性通常非常困难，而这个环节关系到案件事实的认定，更直接影响裁判结果的公正性。如果想要获取证据，可能需要采用数据镜像、哈希校验等技术手段，而这些技术的掌握并不是每一个取证者都驾轻就熟的。
因果关系证明的困难程度。人工智能系统因为模拟人类思维进行决策，所以，技术本身带有的自主性使得其行为难以解释，导致在侵权责任纠纷中，其行为与损害结果之间的因果关系变得复杂且难以追溯。
责任主体认定的多元性。在人工智能的案件中，责任主体包括开发者、生产者、销售者和使用者等，他们之间存在着复杂的利益关系。以自动驾驶汽车事故为例，裁判者不仅要探究事故发生的具体原因、评估过错程度，还需要结合当前技术的发展水平和法律适用情况综合考量责任分配。在这一过程中，裁判者具备与人工智能使用者比肩的专业知识以及自身的法律智慧、审判经验，难度无疑很大。
涉及人工智能案件的应对策略
深化法律研究与制定
随着人工智能技术的快速发展，法律体系必须保持高度的敏感性和灵活性，及时地更新和完善。在立法过程中，我们需要充分考虑人工智能技术的特性和发展趋势，确保相关法律能够适应技术的发展步伐。在此举两个典型问题的例子。
著作权归属问题。人工智能能否被视为创作者，其创作行为是否影响人类创作者的权益，在立法时，我们应平衡这个关系，既要保护人类创作者的劳动成果，又要为人工智能的创作提供合理的法律框架。
人工智能辅助决策责任归属问题。人工智能在多个领域的应用影响着人们的生活，但其决策过程往往难以预测。因此，明确人工智能辅助决策的责任边界至关重要。为了实现这个目标，我们应邀请多领域专家参与法律规范的讨论制定，并通过公众讨论和听证会等形式广泛征集社会各界的意见和建议，增强法律规范的公信力和可接受性。
完善证据收集与认定规则
在智能化时代，电子数据证据的重要性不言而喻。为了确保电子数据的真实性和可信度，我们需要完善电子证据的收集和认定规则。
首先，我们应细化证据收集流程，确保源头可靠。在立法层面，我们应明确电子证据收集的主体资格、职责范围及操作规范，制定详尽的收集程序。同时，我们还应设定严格的收集标准，确保收集到的电子数据能够真实反映案件事实。
其次，我们应构建电子数据证据保全机制，守护证据安全。通过借鉴国际经验并结合我国司法实践来看，构建科学、高效的电子数据证据保全机制是十分必要的。这包括建立专门的电子数据证据保全中心，配备先进的存储设备和技术人员，对关键电子数据进行加密存储、备份及定期校验;同时应联合公安、网信等部门一起协作，形成跨部门、跨区域的数据证据保全网络。
再次，我们应引入区块链技术，提升证据真实性与可信度。区块链技术以其去中心化、不可篡改等特性在保障电子数据证据真实性方面展现出巨大潜力。我们利用区块链的分布式账本技术记录电子数据的生成、传输、存储，以此可以形成不可篡改的证据链条;还可以通过智能合约自动执行证据保全、验证等流程，提高证据认定的效率和准确性。
强化因果关系证明，穿透侵权责任纠纷
在侵权责任纠纷中，因果关系的证明是连接侵权行为的起点与损害结果的终点的关键。为了应对这一挑战，我们可以借鉴因果链理论来构建因果关系证明的理论框架。同时，我们还可以引入专家鉴定和技术评估等第三方评价机制来深入分析人工智能系统的底层逻辑和决策过程。为了保护受害方利益，在适当情况下，我们可以采用举证责任倒置规则来减轻受害方的举证负担，要求被告方证明其行为与损害结果无因果关系。
明确主体及其责任，确保裁判公正合理
在探讨人工智能案件的司法实践中，明确责任主体及责任范围无疑是构建公正、合理裁判结果的核心环节。
首先，我们应界定责任主体的范围。在人工智能案件中，责任主体可能包括生产者、销售者、使用者，所以，各个环节的参与者都应纳入责任体系。例如，生产者应负责保证产品设计与制造的质量;销售者应把控销售产品质量并提供必要的售后服务;使用者则应遵守法律法规及操作规范。
其次，我们应确定责任比例以合理分配责任。确定责任主体时，我们应考虑人工智能的特性及风险，同时考虑技术的复杂性、不可预见性。例如，高度智能化的产品设计缺陷可能难以预见，那么对于此类产品的设计者，我们应当适当宽容设计责任。
最后，构建责任追偿机制至关重要。此机制应确保受害方能够迅速获得全面而有效的赔偿，这包括快速响应受害者的需求、高效处理赔偿流程以及提供充分的赔偿金额。实施过程中，我们需精心权衡各方利益，既要坚决维护受害方的合法权益，又要避免给责任主体施加过重的经济压力，以免影响其正常的业务运营。
深化国际合作交流，共筑全球治理桥梁
在全球化背景下，人工智能案件的复杂性要求我们加强国际合作与交流。因此，与各国政府、国际组织合作，共同制定符合人类价值观的规则非常重要。同时，强化跨国司法协助将有助于我们加强信息和证据的交换，确保案件得到有效的处理。
人工智能技术的快速发展正在深刻改变着我们的生活和社会结构，我们看到了无限可能，也面临着前所未有的挑战。我们相信，在社会各界的共同努力下，我们能够构建一个适应人工智能时代的法律体系。这将为人类的进步和发展贡献更多的智慧和力量。
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