張建文 賈章范

摘要：無(wú)人駕駛汽車對(duì)以駕駛?cè)藛T主觀過(guò)錯(cuò)為基礎(chǔ)的機(jī)動(dòng)車交通事故責(zé)任產(chǎn)生了顛覆性影響，但其精密的人造物屬性和“社會(huì)允許的發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)”的特征亦為產(chǎn)品責(zé)任和高度危險(xiǎn)責(zé)任的適用提供了理論基礎(chǔ)。在現(xiàn)行交叉管理的行政體制下，我國(guó)不妨設(shè)立國(guó)家智能汽車創(chuàng)新發(fā)展領(lǐng)導(dǎo)小組，改革駕駛?cè)藛T資格制度和累積記分制度，為無(wú)人駕駛汽車安裝“黑匣子”并建立省級(jí)“黑匣子”分析中心，通過(guò)“雙保險(xiǎn)”制度和賠償基金并行的方式實(shí)現(xiàn)國(guó)家監(jiān)管、技術(shù)創(chuàng)新與受害人救濟(jì)的綜合平衡。

關(guān)鍵詞：人工智能；無(wú)人駕駛汽車；歸責(zé)原則；法律應(yīng)對(duì)

中圖分類號(hào)：D922.294文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1673-8268（2018）04-0031-07

一、問(wèn)題的提出

2018年3月20日，優(yōu)步公司的無(wú)人駕駛汽車在美國(guó)亞利桑那州因未識(shí)別出橫穿車道的行人伊蓮·赫茲伯格而致其死亡。美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局（NHTSA）和國(guó)家運(yùn)輸安全委員會(huì)（NTSB）隨后成立專案小組介入調(diào)查，優(yōu)步亦暫時(shí)中止其無(wú)人駕駛汽車項(xiàng)目[1]。從谷歌無(wú)人駕駛汽車與公交車發(fā)生碰撞[2]到特斯拉Models致車主約書亞·布朗死亡[3]，再到奔馳汽車定位巡航系統(tǒng)失靈狂奔120公里[4]，直至全球首例無(wú)人駕駛汽車致行人死亡案件，無(wú)人駕駛汽車在給人們帶來(lái)對(duì)未來(lái)社會(huì)美好憧憬的同時(shí)，亦引發(fā)了社會(huì)公眾對(duì)無(wú)人駕駛汽車安全性和可靠性的質(zhì)疑。

毫無(wú)疑問(wèn)，無(wú)人駕駛汽車在緩解交通擁堵、減少環(huán)境污染、構(gòu)建智慧城市等方面具有重要的社會(huì)價(jià)值，其背后亦隱藏著世界各國(guó)爭(zhēng)搶人工智能時(shí)代技術(shù)制高點(diǎn)和國(guó)際話語(yǔ)權(quán)的大國(guó)博弈，但無(wú)人駕駛汽車對(duì)駕駛?cè)藛T的取代仍有可能對(duì)以駕駛?cè)藛T主觀過(guò)錯(cuò)為基礎(chǔ)的機(jī)動(dòng)車交通事故責(zé)任體系造成顛覆性的影響，甚至引發(fā)人類能力退化[5]和社會(huì)單向度發(fā)展[6]的焦慮。然而，在無(wú)人駕駛汽車產(chǎn)業(yè)方興未艾之時(shí)，最直接和重要的挑戰(zhàn)則來(lái)自于無(wú)人駕駛汽車侵權(quán)后的責(zé)任認(rèn)定和損害填補(bǔ)，通過(guò)合理的制度構(gòu)建內(nèi)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中溢出的負(fù)外部性風(fēng)險(xiǎn)，以期實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新、填補(bǔ)損害和有效監(jiān)管的綜合平衡。二、制度困境：無(wú)人駕駛汽車與現(xiàn)行法律體系的沖突無(wú)人駕駛汽車作為人工智能時(shí)代的典型產(chǎn)物，依靠信息采集系統(tǒng)收集的“數(shù)據(jù)血液”和深度學(xué)習(xí)算法組成的“智慧大腦”，能夠在運(yùn)行自動(dòng)化的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離運(yùn)輸之目的，在某種程度上可能導(dǎo)致駕駛?cè)藛T的集體消亡。聯(lián)合國(guó)歐洲經(jīng)濟(jì)委員會(huì)于2016年公布的《維也納道路交通公約》明確肯定了無(wú)人駕駛技術(shù)在交通運(yùn)輸領(lǐng)域的適用[7]，以駕駛員主觀過(guò)錯(cuò)為基礎(chǔ)的責(zé)任承擔(dān)體系亦會(huì)隨著無(wú)人駕駛系統(tǒng)的普及而重新進(jìn)行梳理和構(gòu)建，工具理性和價(jià)值判斷[8]相融合的無(wú)人駕駛汽車對(duì)現(xiàn)行法律體系的挑戰(zhàn)已然迫在眉睫。

（一）與駕駛資格制度相齟齬

根據(jù)現(xiàn)行的《道路交通安全法》和《機(jī)動(dòng)車駕駛證申領(lǐng)和使用規(guī)定》（公安部第71號(hào)令），申領(lǐng)機(jī)動(dòng)車駕駛證應(yīng)符合特定的年齡條件和身體條件，在不違反禁止性申領(lǐng)條件的基礎(chǔ)上通過(guò)機(jī)動(dòng)車駕駛考試方能取得機(jī)動(dòng)車駕駛資格。傳統(tǒng)的機(jī)動(dòng)車輛完全依賴于駕駛?cè)藛T的機(jī)械控制，且由于駕駛行為本身內(nèi)含特定的危險(xiǎn)性而關(guān)乎公共安全，世界各國(guó)無(wú)不對(duì)駕駛員資格制度進(jìn)行了具體而詳細(xì)的強(qiáng)制性規(guī)定，以期通過(guò)嚴(yán)格的資格準(zhǔn)入防范因駕駛技術(shù)的不足而危及公共安全的行為。

但無(wú)人駕駛汽車擺脫了對(duì)駕駛?cè)藛T的技術(shù)依賴，憑借自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)即可實(shí)現(xiàn)安全運(yùn)行的目的，不再需要特定的年齡條件和資格許可制度。換言之，無(wú)人駕駛汽車對(duì)傳統(tǒng)駕駛?cè)藛T的取代將使得駕駛資格制度退出歷史舞臺(tái)，只要具備特定程度的認(rèn)知能力和操作能力即可成為無(wú)人駕駛汽車的操作者。但這并不意味著任何人在任何條件下均可對(duì)無(wú)人駕駛汽車進(jìn)行操作，由于無(wú)人駕駛汽車在某種程度上仍具有危險(xiǎn)品的性質(zhì)，須以操作者具備特定程度的認(rèn)知能力、行為能力和理解能力為必要條件。

（二）責(zé)任主體難以確定

侵權(quán)行為，指因不法侵害他人的權(quán)益，依法律規(guī)定，應(yīng)對(duì)所生損害負(fù)賠償責(zé)任的行為[9]。在損害發(fā)生的基礎(chǔ)上，責(zé)任主體的確定具有至關(guān)重要的作用，其不僅關(guān)系到損害填補(bǔ)與受害人救濟(jì)，而且涉及到損害的分擔(dān)和可歸責(zé)性的探討，甚至影響著《侵權(quán)責(zé)任法》威懾與譴責(zé)功能的實(shí)現(xiàn)。

無(wú)人駕駛汽車產(chǎn)業(yè)不僅涉及自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的開發(fā)者、精密地圖的測(cè)繪者、汽車的生產(chǎn)者與銷售者、產(chǎn)品的消費(fèi)者等諸多主體，還與無(wú)人駕駛汽車本身的系統(tǒng)開放性和高度自主性緊密相關(guān)。除了上述主體復(fù)雜的利益博弈，難以避免的系統(tǒng)漏洞、數(shù)據(jù)采集的不完整性、遭受黑客攻擊等原因也有可能導(dǎo)致無(wú)人駕駛汽車自動(dòng)化決策錯(cuò)誤。更為復(fù)雜的是，無(wú)人駕駛汽車通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)分析功能而具備一定程度的自主性，能夠脫離原有的程序設(shè)計(jì)而不斷從行駛經(jīng)驗(yàn)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，其高度自主性的背后可能隱藏著行為的不可預(yù)測(cè)性[10]和損害的難以歸責(zé)性[11]。值得注意的是，無(wú)人駕駛系統(tǒng)的本質(zhì)是由復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法組成的人工智能駕駛系統(tǒng)，其外觀與傳統(tǒng)的交通工具并無(wú)實(shí)質(zhì)差別，其本身的工具屬性決定了其在人物二分的民法視角下只能被納入物的范疇，且難以應(yīng)對(duì)極具解釋張力的價(jià)值判斷與價(jià)值選擇，絕不可能成為責(zé)任主體而獨(dú)立承擔(dān)責(zé)任。

（三）與創(chuàng)構(gòu)論因果觀相矛盾

在《侵權(quán)責(zé)任法》領(lǐng)域，因果關(guān)系亦經(jīng)歷了從實(shí)在論到描述論再到創(chuàng)構(gòu)論的轉(zhuǎn)變。無(wú)人駕駛汽車通過(guò)自身的信息收集系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)自主作出行駛決策，而信息的數(shù)據(jù)化使因果關(guān)系量化獲得關(guān)系強(qiáng)度和正負(fù)性質(zhì)的同時(shí)，喪失了原有的必然性和方向性[12]。數(shù)據(jù)作為0和1的組合而表現(xiàn)出來(lái)的比特形式[13]，不僅受制于信息載體的內(nèi)容，亦會(huì)隨著數(shù)據(jù)的不斷累積而呈現(xiàn)出某種較為清晰的發(fā)展趨勢(shì)，這也是大數(shù)據(jù)在發(fā)現(xiàn)和探尋規(guī)律時(shí)的基礎(chǔ)應(yīng)用。但這是在消耗特定數(shù)據(jù)獨(dú)特性的基礎(chǔ)上而獲得的整體優(yōu)勢(shì)，使得特定的侵害行為與損害結(jié)果之間的因果關(guān)系趨于模糊而難以對(duì)主體進(jìn)行歸責(zé)。

因果關(guān)系作為侵權(quán)人承擔(dān)民事責(zé)任的必要條件，應(yīng)凸顯違法行為引發(fā)損害事實(shí)的客觀性[14]。在否定了無(wú)人駕駛汽車承擔(dān)民事責(zé)任的主體資格的同時(shí)，無(wú)人駕駛汽車通過(guò)深度學(xué)習(xí)而突破原有的程序設(shè)計(jì)和因自動(dòng)化決策錯(cuò)誤產(chǎn)生的損害也切斷了損害結(jié)果與特定主體的因果關(guān)系。責(zé)任主體本身的難以確定與因果關(guān)系趨于模糊相結(jié)合極易導(dǎo)致被害人陷于求助無(wú)門之困境，但在切斷因果關(guān)系的前提下，對(duì)特定主體進(jìn)行客觀歸責(zé)而不考慮其主觀有責(zé)性亦不符合意思自治和自己責(zé)任之原則，為避免利益沖突的博弈主體陷入“零和困境”，亟須通過(guò)創(chuàng)構(gòu)論因果觀確定相當(dāng)性的責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)。

（四）個(gè)人信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)增大

在大數(shù)據(jù)和人工智能的時(shí)代背景下，個(gè)人信息承載著人格利益、商業(yè)利益和公共管理等多重價(jià)值，個(gè)人敏感信息的強(qiáng)化保護(hù)與國(guó)家基于公共管理目的之利用[15]應(yīng)得到足夠的重視與肯定，但這并不意味著個(gè)人信息的一般性商業(yè)利用和經(jīng)營(yíng)者去個(gè)人化的資料處理成為不受法律約束和保護(hù)的監(jiān)管盲區(qū)。究其原因，仍在于個(gè)人信息的數(shù)據(jù)化成為人工智能時(shí)代的“工業(yè)石油”，個(gè)人信息的自主決定權(quán)[16]與一般信息的商業(yè)化利用的背后隱藏著數(shù)據(jù)保護(hù)與信息流通的邏輯悖論，個(gè)人信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)亦隨之?dāng)U大。

無(wú)人駕駛汽車需借助精密的地圖導(dǎo)航系統(tǒng)、強(qiáng)大的信息采集系統(tǒng)和高度智能的分析決策系統(tǒng)，在高速運(yùn)行的過(guò)程中必須時(shí)刻關(guān)注外界的風(fēng)吹草動(dòng)方能保證機(jī)動(dòng)車運(yùn)行的安全性。但位置信息、行車軌跡、乘車時(shí)間等點(diǎn)滴記錄的數(shù)據(jù)反復(fù)疊加即可拼湊出特定主體的日常生活軌跡，再加上無(wú)人駕駛汽車本身依賴不同主體的數(shù)據(jù)共享，個(gè)人從單純的信息接收主體變?yōu)閿?shù)據(jù)生產(chǎn)、數(shù)據(jù)接收與數(shù)據(jù)消費(fèi)共同融合的新型角色，數(shù)字化生存[17]境遇下的個(gè)人信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)亦隨之增大。值得注意的是，無(wú)人駕駛汽車自身的媒介屬性蘊(yùn)含著極為重要的商業(yè)價(jià)值，海量的數(shù)據(jù)搜集和大數(shù)據(jù)的挖掘分析使預(yù)測(cè)性結(jié)果[18]的探尋成為可能，也容易使其成為黑客攻擊的對(duì)象而導(dǎo)致個(gè)人信息泄露。三、制度張力：特殊侵權(quán)類型的擴(kuò)張適用融合了大數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)化決策的無(wú)人駕駛汽車極大地沖擊了《侵權(quán)責(zé)任法》對(duì)侵權(quán)主體、主觀過(guò)錯(cuò)、因果關(guān)系等內(nèi)容的制度性安排，但無(wú)人駕駛汽車在非通用型人工智能階段造成的損害仍可通過(guò)《侵權(quán)責(zé)任法》自身的邏輯張力和制度安排進(jìn)行擴(kuò)張性解釋，通過(guò)類比的方法實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與制度穩(wěn)健的平衡和協(xié)調(diào)。具體而言，無(wú)人駕駛汽車導(dǎo)致的損害直觀地反映為機(jī)動(dòng)車交通事故責(zé)任，也因其精密的人造物屬性而與產(chǎn)品責(zé)任密切相關(guān)，還有可能被視社會(huì)發(fā)展允許的風(fēng)險(xiǎn)而與高度危險(xiǎn)責(zé)任具有一定的相關(guān)性。

（一）機(jī)動(dòng)車交通事故責(zé)任

無(wú)人駕駛汽車是傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的新方向，其外觀設(shè)計(jì)、歷史沿革、損害結(jié)果均與傳統(tǒng)的機(jī)動(dòng)車輛具有極強(qiáng)的相似性，其損害責(zé)任的承擔(dān)與機(jī)動(dòng)車交通事故具有較強(qiáng)的可類比性。但無(wú)人駕駛汽車最為顯著的特征即為對(duì)駕駛?cè)藛T的消減和替代，通過(guò)駕駛程序的自動(dòng)化運(yùn)行而實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸之目的，這同樣意味著以駕駛?cè)藛T主觀過(guò)錯(cuò)為基礎(chǔ)的二元?dú)w責(zé)體系[19]可能難以適用于無(wú)人駕駛汽車侵權(quán)責(zé)任的認(rèn)定。

法定的注意義務(wù)是認(rèn)定過(guò)錯(cuò)的基本標(biāo)準(zhǔn)[20]，在滿足當(dāng)事人主觀可歸責(zé)性的基礎(chǔ)上尚須在客觀上違反了注意義務(wù)。將人類從枯燥煩悶的長(zhǎng)距離駕駛中解放出來(lái)是無(wú)人駕駛汽車的核心價(jià)值，若對(duì)操作人課予注意義務(wù)，不僅大大限縮了操作者的主體資格范圍，亦無(wú)法實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛汽車將駕駛?cè)藛T從繁重的駕駛?cè)蝿?wù)中予以解放的歷史使命。更重要的是，注意義務(wù)的邊界可能會(huì)因人為接管問(wèn)題變得難以確定。在無(wú)人駕駛汽車的行駛過(guò)程中，何時(shí)進(jìn)行人為干預(yù)、如何進(jìn)行人為干預(yù)、人為干預(yù)的程度以及是否需要操作者具備特定的駕駛能力等均是亟須回應(yīng)的問(wèn)題。然而，若不對(duì)操作人員課予法定的注意義務(wù)，以預(yù)見可能性為中心的結(jié)果無(wú)價(jià)值型過(guò)失理論[21]便不存在適用的基礎(chǔ)和前提，對(duì)無(wú)人駕駛汽車操作者的追責(zé)亦喪失了正當(dāng)性的依據(jù)。無(wú)論是否對(duì)無(wú)人駕駛汽車的操作者課予注意義務(wù)，均容易陷入技術(shù)目的與法律手段、主觀過(guò)錯(cuò)與責(zé)任承擔(dān)的邏輯悖論，究其原因，仍在于無(wú)人駕駛對(duì)駕駛?cè)藛T的削減與代替使得以駕駛?cè)藛T主觀過(guò)錯(cuò)為基礎(chǔ)的責(zé)任體系不具有可適用性。

（二）產(chǎn)品責(zé)任

在否定了無(wú)人駕駛汽車獨(dú)立承擔(dān)民事責(zé)任的基礎(chǔ)上，以駕駛?cè)酥饔^過(guò)錯(cuò)為基礎(chǔ)的機(jī)動(dòng)車交通事故責(zé)任亦因駕駛?cè)藛T的取代而不具有可行性，但無(wú)人駕駛汽車精密的人造物屬性為產(chǎn)品責(zé)任的適用留下空間。隨著傳統(tǒng)的汽車生產(chǎn)者向“技術(shù)+制造商+出行服務(wù)”的“三維一體”[22]模式轉(zhuǎn)型，無(wú)人駕駛汽車的生產(chǎn)者在獲得最大化市場(chǎng)價(jià)值的同時(shí)亦具備了損害負(fù)擔(dān)的能力。從風(fēng)險(xiǎn)控制的角度而言，排除故意破壞、黑客攻擊等可歸責(zé)于其他主體的因素，無(wú)人駕駛汽車的損害來(lái)自于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)難以避免的系統(tǒng)漏洞和因數(shù)據(jù)采集不完整而導(dǎo)致的自動(dòng)化決策錯(cuò)誤。而掌握核心技術(shù)的生產(chǎn)者作為風(fēng)險(xiǎn)的基本來(lái)源，具有較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)掌控能力，亦能通過(guò)集中化解風(fēng)險(xiǎn)的手段抽調(diào)出更多的社會(huì)資源。在追求利益最大化和損害最小化的過(guò)程中，社會(huì)整體亦會(huì)因事故的減少和技術(shù)的精進(jìn)而獲得最大化的效益。在社會(huì)生活層面，由生產(chǎn)者承擔(dān)責(zé)任的方式能夠得到較為充分的實(shí)踐支撐，在客觀上具有較強(qiáng)的可行性。美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局（NHTSA）于2016年3月明確表示，谷歌無(wú)人駕駛汽車符合聯(lián)邦法律，且其司機(jī)是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，而非車主本人[23]。沃爾沃（Volvo）公司亦宣布對(duì)無(wú)人駕駛汽車的損害承擔(dān)責(zé)任。人工智能產(chǎn)品雖具備特定程度的自主性，但其來(lái)源于工程師和制造者的程序設(shè)計(jì)，且其智能限定于特定的應(yīng)用場(chǎng)景，產(chǎn)品責(zé)任模式規(guī)避了人工智能主體資格的討論，能夠從反面角度對(duì)其可行性進(jìn)行證成。

但《產(chǎn)品責(zé)任法》第四十一條規(guī)定了生產(chǎn)者在“產(chǎn)品投入流通時(shí)，引起損害的缺陷尚不存在”和“將產(chǎn)品投入流通時(shí)的科學(xué)技術(shù)水平尚不能發(fā)現(xiàn)缺陷的存在”等情形下的免責(zé)條款，無(wú)人駕駛汽車的大數(shù)據(jù)分析功能和自動(dòng)化決策功能可能導(dǎo)致?lián)p害的不可預(yù)測(cè)性，但這并不影響生產(chǎn)者責(zé)任承擔(dān)的可行性。首先，發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)的抗辯應(yīng)符合消費(fèi)者合理期待標(biāo)準(zhǔn)之核心要素[24]，無(wú)論何種產(chǎn)品均應(yīng)符合特定的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和性能，至少符合消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)品安全合理標(biāo)準(zhǔn)的期待，不能把發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)做自身拒絕承擔(dān)責(zé)任的借口。其次，隨著傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)“三維一體”的結(jié)構(gòu)重組，出行服務(wù)可能成為消費(fèi)者與汽車生產(chǎn)者最核心的關(guān)系紐帶，提供安全的出行服務(wù)將成為合同履行的應(yīng)有之義。最后，因系統(tǒng)漏洞或數(shù)據(jù)采集不完整等原因?qū)е碌牟豢深A(yù)測(cè)性風(fēng)險(xiǎn)可以作為無(wú)人駕駛汽車產(chǎn)業(yè)內(nèi)在的風(fēng)險(xiǎn)成本，溢出的負(fù)外部性風(fēng)險(xiǎn)可以通過(guò)生產(chǎn)者擔(dān)責(zé)的方式進(jìn)行內(nèi)化，以期為受害者的救濟(jì)提供更為安全的基本保障。

（三）高度危險(xiǎn)責(zé)任

高度危險(xiǎn)責(zé)任起源于德國(guó)1838年公布的《普魯士鐵路企業(yè)法》中明確規(guī)定的“容易致人損害的企業(yè)，雖企業(yè)主毫無(wú)過(guò)失，亦不得以無(wú)過(guò)失為免除賠償?shù)睦碛伞盵25]。作為危險(xiǎn)性產(chǎn)業(yè)的專用法律術(shù)語(yǔ)，高度危險(xiǎn)責(zé)任的目的在于協(xié)調(diào)現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展而出現(xiàn)的高度危險(xiǎn)作業(yè)的必要性與社會(huì)公眾生產(chǎn)、生活安全之間的矛盾。高度危險(xiǎn)責(zé)任伴隨著現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展與轉(zhuǎn)型而不斷增大，一般條款與具體列舉相結(jié)合 [26]的立法結(jié)構(gòu)使得《侵權(quán)責(zé)任法》在對(duì)特殊侵權(quán)類型抽象的基礎(chǔ)上保持自身的開放性，通過(guò)自身的制度張力和邏輯建構(gòu)不斷應(yīng)對(duì)社會(huì)變遷對(duì)法律滯后性的挑戰(zhàn)。

無(wú)人駕駛汽車對(duì)社會(huì)發(fā)展具有極其重要的積極意義，可以被視為“被允許的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)”納入高度危險(xiǎn)責(zé)任規(guī)制范疇，并通過(guò)一般性條款的擴(kuò)張解釋達(dá)到法律解釋和體系化的功能[27]。另外，無(wú)人駕駛汽車雖然能夠極大地降低交通事故的發(fā)生概率，但高度危險(xiǎn)責(zé)任的判斷標(biāo)準(zhǔn)并不在于危險(xiǎn)發(fā)生的概率和可能性，而更多地關(guān)注預(yù)防事故的成本與發(fā)生事故的損失以及重新修復(fù)所耗費(fèi)的成本。從活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)和利益分布的角度[28]理解，在擺脫了人為干預(yù)的情形下，無(wú)人駕駛汽車事故的發(fā)生主要是由于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的高度智能性，對(duì)操作者科以較高的注意義務(wù)并不能有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生或減少損害的發(fā)生。更為重要的是，無(wú)人駕駛汽車通過(guò)深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析而具備的自動(dòng)化決策功能，有可能突破原有程序設(shè)計(jì)而導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的不可預(yù)測(cè)性，但這正契合高度危險(xiǎn)責(zé)任產(chǎn)生的理論基礎(chǔ)，也體現(xiàn)了民法對(duì)技術(shù)發(fā)展導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)采取的包容性和預(yù)防性態(tài)度。

綜合上述分析，無(wú)人駕駛汽車對(duì)駕駛?cè)藛T的消減與替代極大地沖擊了以駕駛?cè)藛T主觀過(guò)錯(cuò)為基礎(chǔ)的機(jī)動(dòng)車交通事故責(zé)任體系，但其精密的人造物屬性和自動(dòng)化決策系統(tǒng)導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)不可預(yù)測(cè)性為產(chǎn)品責(zé)任和高度危險(xiǎn)責(zé)任的適用預(yù)留了制度空間。具體而言，在不可歸責(zé)于外界因素的情形下，因無(wú)人駕駛汽車自身的質(zhì)量問(wèn)題而導(dǎo)致的交通事故可通過(guò)產(chǎn)品責(zé)任的適用予以解決，隱藏在深度學(xué)習(xí)和自動(dòng)化決策背后的不可預(yù)測(cè)性風(fēng)險(xiǎn)則可以通過(guò)高度危險(xiǎn)責(zé)任予以解決。值得注意的是，雖然產(chǎn)品責(zé)任和高度危險(xiǎn)責(zé)任都將責(zé)任承擔(dān)的最終主體指向了無(wú)人駕駛汽車的生產(chǎn)者，但產(chǎn)品責(zé)任更多地是基于產(chǎn)品自身的瑕疵或操作系統(tǒng)的漏洞等原因而具有可歸責(zé)性，且能夠在特定情形下適用懲罰性賠償，而深度學(xué)習(xí)和自動(dòng)化決策本身導(dǎo)致不可預(yù)測(cè)性更多地適用于限定賠償數(shù)額的高度危險(xiǎn)責(zé)任，以期更好地平衡技術(shù)創(chuàng)新與損害填補(bǔ)之間的矛盾。四、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防：因應(yīng)性制度的構(gòu)建與展開無(wú)人駕駛技術(shù)為當(dāng)代中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)模式轉(zhuǎn)型 [29]帶來(lái)了巨大的時(shí)代機(jī)遇，也為我國(guó)搶占人工智能時(shí)代技術(shù)制高點(diǎn)奠定了堅(jiān)實(shí)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，更為我國(guó)爭(zhēng)奪國(guó)際話語(yǔ)權(quán)和標(biāo)準(zhǔn)制定權(quán)提供了技術(shù)支持和制度支撐。面對(duì)無(wú)人駕駛技術(shù)對(duì)現(xiàn)行法律體系的種種沖擊，不妨借鑒域外先進(jìn)的立法經(jīng)驗(yàn)，從風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防角度[30]制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，采取妥當(dāng)?shù)念A(yù)防性監(jiān)管措施，并改革現(xiàn)行的駕駛員資格制度，創(chuàng)建新的累積記分制度，在安裝“黑匣子”的基礎(chǔ)上建立省級(jí)的“黑匣子”分析中心，搭建產(chǎn)品責(zé)任保險(xiǎn)與機(jī)動(dòng)車強(qiáng)制責(zé)任保險(xiǎn)并行的“雙保險(xiǎn)”體系。

（一）監(jiān)管主體：權(quán)責(zé)統(tǒng)一的監(jiān)管機(jī)構(gòu)

布魯金斯學(xué)會(huì)于2016年9月發(fā)布的《向前行駛：自動(dòng)駕駛汽車在中國(guó)、歐洲、日本、韓國(guó)和美國(guó)的發(fā)展情況》報(bào)告明確指出：“中國(guó)自動(dòng)駕駛汽車的關(guān)鍵在于制定國(guó)家層面的自動(dòng)駕駛汽車政策框架，需要進(jìn)一步明確監(jiān)管部門和監(jiān)管方式?！痹跓o(wú)人駕駛技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)代背景下，多部委交叉監(jiān)管的模式極易導(dǎo)致創(chuàng)新項(xiàng)目的審批和許可被擱置而空耗時(shí)日，亟須權(quán)責(zé)統(tǒng)一、分工明確的領(lǐng)導(dǎo)小組進(jìn)行統(tǒng)一的規(guī)劃和指引。國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)于2018年1月5日發(fā)布的《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略（征求意見稿）》將國(guó)家智能汽車創(chuàng)新發(fā)展領(lǐng)導(dǎo)小組的成立作為加強(qiáng)組織實(shí)施的關(guān)鍵步驟，統(tǒng)籌安排全局性工作并審議研究重大問(wèn)題。北京市交通委員會(huì)聯(lián)合北京市公安交通管理局、北京市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)等部門于2017年12月15日發(fā)布的《北京市自動(dòng)駕駛車輛道路測(cè)試管理實(shí)施細(xì)則（試行）》亦把自動(dòng)駕駛測(cè)試管理機(jī)構(gòu)作為自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試和運(yùn)行的管理和審批機(jī)構(gòu)。

但上述兩個(gè)文件均未對(duì)監(jiān)管主體進(jìn)行具體詳細(xì)的職責(zé)分工，因此不妨借鑒美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局（NHTSA）于2017年9月發(fā)布的《自動(dòng)駕駛系統(tǒng)2.0——安全愿景》（Automated Driving System 2.0： A Vision for Safety）中對(duì)美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局在無(wú)人駕駛汽車發(fā)展過(guò)程中的政府定位與監(jiān)管措施的詳細(xì)規(guī)定。具體而言，提供“技術(shù)中立”的市場(chǎng)環(huán)境，汽車制造經(jīng)驗(yàn)與新技術(shù)的達(dá)標(biāo)與否不具有直接相關(guān)性，不得排斥其他符合條件的主體進(jìn)入無(wú)人駕駛領(lǐng)域的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，防止為技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)繁榮帶來(lái)不必要的負(fù)擔(dān)；提供駕駛執(zhí)照許可和登記注冊(cè)程序是各州政府的法定義務(wù)，應(yīng)當(dāng)對(duì)所有的無(wú)人駕駛汽車進(jìn)行注冊(cè)和登記，并要求相關(guān)實(shí)體和測(cè)試者以擔(dān)保債券或自我保險(xiǎn)的形式確定財(cái)務(wù)責(zé)任的要求；制定報(bào)告和溝通機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)測(cè)試者與公共安全機(jī)構(gòu)、其他道路使用者和社會(huì)公眾的溝通與協(xié)調(diào)，記錄交通道路事故；審查可能阻礙無(wú)人駕駛汽車運(yùn)營(yíng)的交通法律法規(guī)，防止不必要的監(jiān)管阻礙無(wú)人駕駛汽車的發(fā)展。

（二）改革駕駛資格制度和累積記分制度

隨著無(wú)人駕駛汽車對(duì)駕駛?cè)藛T的取代，以駕駛?cè)藛T主觀過(guò)錯(cuò)為基礎(chǔ)的機(jī)動(dòng)車交通事故責(zé)任體系亦會(huì)隨之變動(dòng)，無(wú)人駕駛汽車導(dǎo)致的交通事故責(zé)任更有可能向產(chǎn)品責(zé)任進(jìn)行轉(zhuǎn)移。這意味著對(duì)駕駛?cè)藛T資格的限制不再成為必要，具備了特定的識(shí)別能力和理解能力的自然人均可成為無(wú)人駕駛汽車的操作者，而無(wú)需對(duì)操作者的年齡條件、身體條件和操作技術(shù)設(shè)置過(guò)高的門檻。另外，現(xiàn)行累積記分制度主要通過(guò)行政處罰的方式來(lái)促使駕駛?cè)藛T加強(qiáng)注意義務(wù)，因此無(wú)人駕駛汽車的運(yùn)行需要更為獨(dú)特的累積記分制度[31]。在適用對(duì)象上，累積記分制度的約束對(duì)象是無(wú)人駕駛汽車本身而非操作者，以便查驗(yàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的完整性和駕駛行為的正確性。與現(xiàn)行記分制度相比，無(wú)人駕駛汽車的總體分值應(yīng)適用更為嚴(yán)格的記分制度，并在發(fā)生扣分的情形時(shí)，同時(shí)通知無(wú)人駕駛汽車的生產(chǎn)者和操作者，以便生產(chǎn)者進(jìn)行故障的檢修和排除，操作者能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)車輛本身存在的問(wèn)題而作出相應(yīng)的變動(dòng)措施。

（三）安裝汽車“黑匣子”并建立省級(jí)“黑匣子”分析中心

無(wú)人駕駛汽車的核心在于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)以“智慧大腦”的形式對(duì)“數(shù)據(jù)血液”進(jìn)行分析并發(fā)出執(zhí)行程序，在不需要人為機(jī)械控制的情形下實(shí)現(xiàn)汽車運(yùn)行的自動(dòng)化。數(shù)據(jù)的采集、分析和利用對(duì)無(wú)人駕駛汽車的運(yùn)行具有極為重要的作用，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)汽車運(yùn)行的全過(guò)程記錄，還能對(duì)特定位置交通事故發(fā)生的概率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，更能在發(fā)生交通事故之后進(jìn)行證據(jù)的保存和場(chǎng)景的還原。通過(guò)安裝汽車“黑匣子”，所有的無(wú)人駕駛汽車都縮小為大數(shù)據(jù)時(shí)代的一個(gè)信息結(jié)點(diǎn)，不斷向外發(fā)散的信息能夠匯總成特定時(shí)期我國(guó)的人口流動(dòng)、信息流動(dòng)、財(cái)富流動(dòng)的整體趨勢(shì)，也能通過(guò)交通事故的智能化分析對(duì)易發(fā)生交通事故的地點(diǎn)進(jìn)行改造和重整，還能在事故發(fā)生后及時(shí)通知交通管理機(jī)關(guān)、醫(yī)療援助機(jī)構(gòu)和保險(xiǎn)理賠組織，通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)事先預(yù)防和事故迅速處理機(jī)制最大程度地減少交通事故帶來(lái)的社會(huì)損失。

但數(shù)據(jù)的記錄通常隱藏著個(gè)人的私生活信息，容易因黑客攻擊、系統(tǒng)故障等原因造成個(gè)人信息的泄露和隱私權(quán)的侵犯，且以二進(jìn)制的比特形式的信息具有極強(qiáng)的專業(yè)性，導(dǎo)致個(gè)人難以在事故發(fā)生后得到專業(yè)權(quán)威的鑒定報(bào)告。因此，不妨建立省級(jí)黑匣子分析中心[32]，通過(guò)公權(quán)力介入的方式對(duì)隱私權(quán)和個(gè)人信息進(jìn)行嚴(yán)密保護(hù)，采取更為專業(yè)的技術(shù)防護(hù)減少遭受黑客攻擊的可能性，并能保證譯碼分析技術(shù)的公正性，在準(zhǔn)確還原事故發(fā)生的基礎(chǔ)上得到更為全面的客觀的事故報(bào)告，更能借助大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)有效降低國(guó)家的安全防控成本和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)成本。

（四）“雙保險(xiǎn)”制度和賠償基金并行

雖然由生產(chǎn)者承擔(dān)無(wú)人駕駛汽車導(dǎo)致的損害具有較為妥當(dāng)?shù)睦碚摶A(chǔ)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的支撐，但由社會(huì)整體負(fù)擔(dān)的分散技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的“深口袋”（deep pocket）亦值得探索和追尋。強(qiáng)制責(zé)任保險(xiǎn)是基于公共利益政策考量的特殊保險(xiǎn)[33]，以犧牲意思自治為代價(jià)換取了對(duì)第三人利益的特別保護(hù)和社會(huì)效益的最大化，生產(chǎn)者亦能通過(guò)強(qiáng)制保險(xiǎn)制度分散自身的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，因非人為因素導(dǎo)致的損害負(fù)擔(dān)應(yīng)通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)最小化的方式進(jìn)行解決，機(jī)動(dòng)車強(qiáng)制責(zé)任保險(xiǎn)和產(chǎn)品責(zé)任強(qiáng)制保險(xiǎn)應(yīng)被納入立法考量的范疇，通過(guò)強(qiáng)制保險(xiǎn)的方式為救濟(jì)受害人、分散經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定提供較為妥善的制度保障。歐洲議會(huì)于2017年2月16日通過(guò)的《機(jī)器人民事法律規(guī)則》（以下簡(jiǎn)稱《規(guī)則》）明確將強(qiáng)制性保險(xiǎn)計(jì)劃納入解決機(jī)器人導(dǎo)致的民事責(zé)任的范疇，并考慮在強(qiáng)制保險(xiǎn)無(wú)法覆蓋的情形下，通過(guò)專有的基金項(xiàng)目進(jìn)行補(bǔ)充。具體而言，強(qiáng)制保險(xiǎn)計(jì)劃主要為機(jī)器人所有可能造成的損害投保，并設(shè)立賠償基金來(lái)解決保險(xiǎn)無(wú)法涵蓋的損害，亦呼吁保險(xiǎn)業(yè)積極開發(fā)符合技術(shù)進(jìn)步的新產(chǎn)品。為鼓勵(lì)制造者、程序員、所有者或使用者等主體積極加入強(qiáng)制保險(xiǎn)計(jì)劃，《規(guī)則》為已向賠償基金捐款的主體設(shè)置了有限責(zé)任，并考慮為所有智能機(jī)器人創(chuàng)設(shè)一個(gè)普通基金或?yàn)槊恳粋€(gè)機(jī)器人創(chuàng)設(shè)單獨(dú)基金。無(wú)人駕駛汽車的機(jī)動(dòng)車強(qiáng)制責(zé)任保險(xiǎn)和產(chǎn)品責(zé)任保險(xiǎn)并行制度與其類似，將無(wú)人駕駛汽車的生產(chǎn)者和所有者都納入風(fēng)險(xiǎn)負(fù)擔(dān)的范疇，在個(gè)體努力化解自身風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)社會(huì)整體利益的最大化。

五、結(jié)語(yǔ)

無(wú)人駕駛汽車產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展為人類社會(huì)勾勒出人工智能時(shí)代的美好藍(lán)圖，但其對(duì)駕駛?cè)藛T的取代將直接沖擊以駕駛?cè)藛T主觀過(guò)錯(cuò)為基礎(chǔ)的責(zé)任體系，在無(wú)人駕駛汽車頻頻發(fā)生交通事故的現(xiàn)實(shí)情形下，具體而詳細(xì)的制度構(gòu)建成為必要。但這只是從《侵權(quán)責(zé)任法》角度對(duì)無(wú)人駕駛汽車造成的損害進(jìn)行簡(jiǎn)單的制度回應(yīng)，即將來(lái)臨的人工智能時(shí)代將以更為激烈的方式?jīng)_擊著現(xiàn)行的法律體系、倫理體系和社會(huì)結(jié)構(gòu)，亦須從更為廣闊的視角下進(jìn)行規(guī)則的調(diào)整和理論的構(gòu)建。

參考文獻(xiàn)：

[1]龔夢(mèng)澤.自動(dòng)駕駛首起命案優(yōu)步擔(dān)責(zé) 專家稱無(wú)人駕駛運(yùn)用十年內(nèi)難落地[N].證券日?qǐng)?bào)，2018-03-21（C02）.

[2]劉佳.剛當(dāng)上“司機(jī)”就撞了！谷歌首次承認(rèn)無(wú)人車擔(dān)責(zé)[N].第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào)，2016-03-02（A08）.

[3]張燕.無(wú)人駕駛不能行進(jìn)在法律“盲區(qū)”[N].重慶日?qǐng)?bào)，2017-07-12（7）.

[4]王欣.奔馳“失控”迷云：智能駕駛背后的反思[N].21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道，2018-03-20（18）.

[5]張玉潔.論無(wú)人駕駛汽車的行政法規(guī)制[J].行政法學(xué)研究，2018（1）：69.

[6]刁生富，王吟.無(wú)人駕駛汽車焦點(diǎn)問(wèn)題與社會(huì)治理探析[J].中國(guó)統(tǒng)計(jì)，2017（9）：58.

[7]劉武俊.為無(wú)人駕駛汽車系上法律安全帶[N].證券時(shí)報(bào)，2018-01-19（A03）.

[8]張婷婷.科技、法律與道德關(guān)系的司法檢視——以“宜興胚胎案”為例的分析[J].法學(xué)論壇，2016（1）：138.

[9]王澤鑒.侵權(quán)行為[M].3版.北京：北京大學(xué)出版社，2016：67.

[10]司曉，曹建峰.論人工智能的民事責(zé)任：以自動(dòng)駕駛汽車和智能機(jī)器人為切入點(diǎn)[J].法律科學(xué)（西北政法大學(xué)學(xué)報(bào)），2017（5）：167.

[11]曹劍鋒.人工智能：機(jī)器歧視與應(yīng)對(duì)之策[J].信息安全與通信保密，2016（12）：17.

[12]王天思.大數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系及其哲學(xué)內(nèi)涵[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2016（5）：41.

[13]梅夏英.數(shù)據(jù)的法律屬性與民法定位[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2016（9）：167.

[14]楊立新.侵權(quán)損害賠償[M].5版.北京：法律出版社，2010：96.

[15]張新寶.從隱私到個(gè)人信息：利益再衡量理論與制度安排[J].中國(guó)法學(xué)，2015（3）：59.

[16]謝遠(yuǎn)揚(yáng).信息論視角下個(gè)人信息的價(jià)值——兼對(duì)隱私權(quán)保護(hù)模式的探討[J].清華法學(xué)，2015（3）：97.

[17]張建文.隱私權(quán)的現(xiàn)代性轉(zhuǎn)向與對(duì)公權(quán)力介入的依賴[J].社會(huì)科學(xué)家，2013（6）：11.

[18]邵國(guó)松，黃琪.人工智能中的隱私保護(hù)問(wèn)題[J].現(xiàn)代傳播，2017（12）：4.

[19]李新天，印通.論機(jī)動(dòng)車交通事故責(zé)任的賠償主體[J].時(shí)代法學(xué)，2014（12）：22.

[20]吳祖祥.論醫(yī)療技術(shù)過(guò)錯(cuò)——以醫(yī)療技術(shù)損害責(zé)任的法律適用為視角[J].東岳論叢，2011（3）：168.

[21]楊劍鋒.結(jié)果無(wú)價(jià)值型過(guò)失論在汽車自動(dòng)駕駛時(shí)代的展開——以交通肇事罪為切入[C]//李曙光.法大研究生：第1輯.北京：中國(guó)政法大學(xué)出版社，2017：93.

[22]高奇琦.共享智能汽車對(duì)未來(lái)世界的影響[J].學(xué)術(shù)前沿，2017（10）：47.

[23]張?zhí)锟?智能駕駛汽車立法當(dāng)加快[N].中國(guó)婦女報(bào)，2017-07-18（B03）.

[24]賀琛.我國(guó)產(chǎn)品責(zé)任法中發(fā)展奉獻(xiàn)抗辯制度的反思與重構(gòu)[J].法律科學(xué)（西北政法大學(xué)學(xué)報(bào)），2016（3）：135.

[25]李顯東.侵權(quán)責(zé)任法[M].北京：北京大學(xué)出版社，2014：266.

[26]周友軍.我國(guó)危險(xiǎn)責(zé)任一般條款的解釋論[J].法學(xué)，2011（4）：152.

[27]王利明.論高度危險(xiǎn)責(zé)任一般條款的適用[J].中國(guó)法學(xué)，2010（6）：156.

[28]唐超.論高度危險(xiǎn)責(zé)任的構(gòu)成——《侵權(quán)責(zé)任法》第69條的理解與適用[J].北方法學(xué)，2017（4）：81.

[29]鄭戈.人工智能與法律的未來(lái)[J].探索與爭(zhēng)鳴，2017（10）：78.

[30]吳漢東.人工智能時(shí)代的制度安排與法律規(guī)制[J].法律科學(xué)（西北政法大學(xué)學(xué)報(bào)），2017（5）：128.

[31]陳曉林.無(wú)人駕駛汽車對(duì)現(xiàn)行法律的調(diào)整及應(yīng)對(duì)[J].理論學(xué)刊，2016（1）：130-131.

[32]陳曉林.無(wú)人駕駛汽車致人損害的對(duì)策研究[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2017（4）：83.

[33]郭峰，胡曉柯.強(qiáng)制責(zé)任保險(xiǎn)研究[J].法學(xué)雜志，2009（5）：45.

Abstract：Driverless cars have a disruptive effect on motor vehicle accident liability based on the subjective fault of the driver， but their precise man-made attributes and “socially-allowed development risks” also provide theoretical basis for product liability and high risk liability. Under the current cross-administrative system， the National Leading Group of Intelligent Vehicle Innovation and Development may be established to reform the driver qualification system and accumulative scoring system， install “black box” for driverless cars and establish a provincial “black box” analysis center. The parallel approach of “double insurance” system and the compensation fund achieve a comprehensive balance between state supervision， technological innovation， and victim relief.

Keywords：artificial intelligence； driverless car； imputation principle； legal response（編輯：劉仲秋）