人工智能时代紧急避险主体的责任认定问题探析

3 引言

近年来，人工智能技术迅猛发展，已广泛应用于自动驾驶汽车、智能医疗诊断、灾害预警系统等涉及公共安全的关键领域。在突发事件或紧急状态下，AI 系统常被赋予快速判断与执行避险措施的能力，如自动驾驶车辆在突发事故中选择碰撞对象、智能急救系统决定优先救治顺序等。这些决策虽旨在减少总体损害，但不可避免地可能对特定个体造成伤害，进而引发法律责任归属问题。传统民法中的紧急避险制度以自然人或法人为主体，强调主观意图与行为可控性，而AI 的行为基于算法驱动，缺乏意识与意志，其“决策”本质上是数据处理的结果。这一根本差异导致现有法律在应对 AI 介入的紧急避险场景时显得力不从心。此外，技术的高度专业化与产业链的多环节分工进一步加剧了责任认定的复杂性。如何在保障技术创新的同时，建立公平、合理、可操作的责任认定机制，已成为法学界与科技界共同面临的紧迫课题。本文拟通过系统分析当前责任认定的主要障碍，结合国内外立法动态与案例实践，探索符合我国国情的制度路径，推动法律体系与技术发展的协同演进。

4 相关概念和理论概述

4.1 人工智能的基本内涵与分类

人工智能是指由计算机系统所表现出的类人智能行为，包括学习、推理、识别、决策等能力。根据功能强弱，通常分为弱人工智能（专注于特定任务）和强人工智能（具备通用认知能力）。目前实际应用中多为弱AI，如语音助手、图像识别系统等。按自主性程度，AI 可分为辅助型、半自主型和全自主型。在紧急避险场景中，全自主型AI 最具争议，因其可在无人干预下作出关键决策。例如，自动驾驶L5 级车辆在危急时刻自行判断转向或制动方案。这类系统的运行依赖于深度学习模型和海量训练数据，其行为模式难以完全预知。理解AI 的技术特性是界定其法律地位的前提。由于AI 不具备生物学意义上的意识与情感，传统法律人格理论难以直接套用。因此，需重新审视“主体—行为—责任”的逻辑链条，在技术现实与法律规范之间寻求平衡点。

4.2 紧急避险的法律构成要件

紧急避险作为违法阻却事由之一，指在面临现实危险时，为保护较大合法权益而不得已损害较小法益的行为。我国《刑法》第21 条与《民法典》第182 条规定了紧急避险的合法性条件：必须存在正在发生的危险；避险行为具有必要性和紧迫性；不得超过必要限度造成不应有损害。传统理论强调避险人须具备主观认知与意志因素，即明知危险存在并主动选择避险路径。然而，当AI 成为避险行为的实际执行者时，这一主观要件面临解构。AI 并无“明知”或“意愿”，其反应源于预设程序与实时数据分析。这使得传统避险构成要件在适用上产生张力。此外，避险效果评估也因AI 的非人格化特征而变得复杂——是否应以系统设计目标替代个人动机？这些问题要求我们对紧急避险的法律构造进行适应性调整，以容纳智能化决策的新形态。

4.3 法律责任认定的基本原则

法律责任认定通常遵循过错责任、无过错责任与公平责任三大原则。过错责任强调行为人主观过失或故意，适用于大多数民事侵权案件；无过错责任则在高风险领域（如产品责任）实行严格归责；公平责任用于双方均无过错但损失巨大的情形。在AI 参与的紧急避险中，这些原则的应用均遭遇挑战。若采过错责任，则难以证明AI 本身存在“过失”；若适用无过错责任，又可能过度加重开发者负担，抑制技术创新。同时，AI 系统的高度复杂性使得因果关系链断裂，传统“行为—结果”之间的直接联系被稀释。因此，亟需引入新型归责理念，如风险责任理论或组织责任理论，将责任分配延伸至整个技术生态链。唯有如此，才能实现个案正义与制度激励的双重目标。

5 问题分析

5.1 人工智能主体法律地位模糊导致责任主体难以确定

当前法律体系未赋予人工智能独立法律主体资格，导致其在紧急避险中造成的损害无法直接追责于AI本身。尽管部分学者提议设立“电子人格”制度，仿效法人拟制人格，但实践中仍缺乏共识与立法支撑。当自动驾驶汽车在避让行人时撞伤路边乘客，究竟应由制造商、软件开发商、车主还是AI 系统承担责任？由于AI 不具备财产与意志，不能承担赔偿义务，最终责任只能转嫁至人类关联方。然而，各主体间的责任边界模糊，尤其在开源算法、第三方模块集成等复杂架构下更难厘清。例如，某车企使用外部供应商提供的感知算法，在极端天气误判障碍物导致事故，责任应在硬件集成方还是算法提供方？现行 品质量法》与《侵权责任法》对此类新型主体关系规制不足，造成司法裁判标准不一。法律地位的缺位不仅影响个案处理，更阻碍了保险机制与责任分摊制度的设计，亟需通过立法明确AI 在不同层级下的责任能力定位。

5.2 算法决策不透明引发责任归属困境

人工智能尤其是深度学习模型常被称为“黑箱”，因其内部运算过程高度复杂且不可直观解释。在紧急避险情境下，AI 的决策依据往往难以还原，导致事后追责缺乏事实基础。例如，一辆智能救护车在拥堵路段选择绕行路线，最终延误救治致人死亡，家属质疑其路径规划不合理。但由于算法参数众多、训练数据庞大，开发团队亦无法清晰说明为何排除其他选项。这种“不可解释性”切断了行为与后果之间的逻辑链条，使传统侵权法中的因果关系证明陷入困境。即便启动司法鉴定，现有技术手段也难以全面解析模型决策路径。更严重的是，部分企业出于商业保密考虑拒绝公开核心算法，进一步加剧信息不对称。欧盟《人工智能法案》已提出高风险AI 系统须具备可解释性要求，而我国尚无相应强制标准。若不能建立统一的算法审计与披露机制，责任归属将长期停留在推测层面，损害司法公信力与公众信任。

5.3 多方参与链条中断导致责任划分不清

现代人工智能系统的开发与部署涉及芯片制造商、算法公司、平台运营商、终端用户等多个主体，形成复杂的协作网络。在紧急避险事件中，任何一个环节的缺陷都可能导致系统失效。例如，某无人机在火灾救援中未能准确识别被困人员，原因可能是传感器精度不足、图像识别模型偏差或通信延迟。此时，责任应归属于硬件供应方、软件设计方还是现场操控员？现实中，各方常通过合同条款相互免责，或将风险转嫁给下游用户。特别是在云计算与边缘计算融合的架构下，数据处理分布在不同节点，责任溯源更加困难。此外，跨国AI 系统的出现还带来管辖权冲突问题。现行法律多以单一责任主体为预设模型，难以应对这种“共犯式”风险结构。若无有效的协同责任机制，极易出现“集体无责”现象，导致受害者救济无门，进而抑制社会对AI 技术的信任与接受度。

5.4 现行法律规范滞后造成责任认定缺乏依据

我国现行法律体系主要基于工业时代的人—机关系构建，面对智能化系统的自主决策能力显得滞后。《民法典》虽规定 品责任与网络服务提供者义务，但未专门针对AI 系统的特殊性作出细化安排。《道路交通安全法》修订仍未彻底解决自动驾驶车辆的事故责任归属问题。司法实践中，法院多援引一般侵权规则或产品质量责任条款进行裁判，缺乏针对性与前瞻性。例如，在一起自动驾驶测试车致人死亡案中，法院最终判定车企承担全部责任，理由是车辆处于测试阶段且未开启完全自动驾驶模式。该判决虽具合理性，但未触及AI 决策本身的合法性评价。此外，紧急避险作为法定免责事由，在 AI 场景中如何适用亦无明确规定。是否允许AI“牺牲少数保全多数”？此类伦理抉择能否成为免责抗辩？这些问题在立法空白背景下只能由法官自由裁量，易导致同案不同判。因此，迫切需要出台专项法规，明确AI 在紧急状态下的行为边界与责任豁免条件。

6 对策建议

6.1 明确人工智能的法律主体资格及责任能力分级

应借鉴法人制度经验，探索建立“有限法律人格”框架，赋予高级别AI 一定权利义务能力。可依据自主性、影响范围与风险等级对AI 系统进行分类管理：低风险辅助型AI 仅作为工具对待；中等风险半自主系统可设定运营单位为第一责任人；高风险全自主系统（如L4 级以上自动驾驶）则应强制注册并配备责任基金。在此基础上，推行“责任能力分级制”，参照未成年人责任能力划分思路，设定不同层级的赔偿限额与免责条件。例如，对于经过国家认证的合规AI 系统，在合法执行紧急避险任务时造成轻微损害，可减轻或免除运营方责任。同时，推动设立AI 责任保险制度，由保险公司参与风险共担，提升赔偿能力。通过制度化赋权与限责，既避免无限追责抑制创新，又确保受害方获得有效救济。

6.2 建立算法可解释性标准与决策追溯机制

应由国家标准化管理部门牵头制定高风险 AI 系统的算法可解释性强制标准，要求开发者采用可追踪、可验证的技术路径。对于涉及人身安全的紧急避险系统，必须保留完整的决策日志，包括输入数据、置信度评分、备选方案比较过程等信息。推广“解释性AI”（Explainable AI, XAI）技术，如注意力机制可视化、反事实分析等，增强模型输出的透明度。建立第三方算法审计机构，类似会计师事务所模式，对关键系统进行定期审查与认证。在事故发生后，可通过调取“AI 黑匣子”记录还原决策流程，作为责任认定的重要证据。同时，立法应规定企业在合理范围内公开算法逻辑的义务，平衡商业秘密保护与公众知情权。参考医疗设备监管经验，实施“算法备案+动态监测”制度，确保系统持续符合安全与透明要求。

6.3 构建全链条责任协同分担机制

针对AI 产业链长、主体多元的特点，应构建“风险共担、比例分责”的协同治理模式。鼓励上下游企业签订责任协议，明确各环节的质量控制义务与赔偿份额。引入“技术尽职调查”制度，要求集成方对采购的AI 模块进行合规评估，否则承担连带责任。建立行业联盟或自律组织，制定统一的技术标准与责任指南，促进信息共享与风险预警。在司法层面，可适用共同危险行为理论或按份责任原则，根据各方过错程度与风险贡献率分配责任。对于无法查明具体责任方的情形，设立专项赔偿基金，资金来源于企业缴纳的风险准备金。此外，强化政府监管职责，对高风险AI 系统实行准入许可与全过程监督，防止责任链条断裂。通过制度设计将分散风险整合为可控体系，提升整体治理效能。

6.4 推动立法更新完善紧急避险责任认定规则

应尽快启动《人工智能基本法》或《智能系统责任条例》的立法研究，专章规定紧急避险场景下的行为规范与责任机制。明确AI 执行避险任务的合法性前提：必须符合公共利益优先、最小损害原则与程序正当性要求。设定避险决策的伦理审查门槛，禁止系统主动实施攻击性行为或歧视性选择。在归责方面，确立“运营控制者首要负责+开发者补充追偿”的基本框架，即日常运行中由使用单位承担责任，若证实为设计缺陷再向上游追偿。同时，扩大紧急避险免责条款的适用范围，允许经认证的AI 系统在合规避险中享有有限豁免。配套建立快速纠纷解决机制，如设立AI 事故仲裁委员会，提高处理效率。通过系统性立法回应技术变革，实现法律稳定性与灵活性的统一。

7 结论

人工智能在紧急避险领域的应用正深刻改变传统法律责任的认定逻辑。由于AI 不具备传统意义上的主观意志，其决策过程嵌套于复杂算法与多主体协作之中，导致既有法律框架在主体界定、因果关系证明与归责原则适用上频频失灵。本文揭示了四大核心难题：法律地位模糊、算法不透明、责任链条断裂与规范滞后，并提出了分级赋权、可解释性建设、协同分担与立法完善的系统性对策。未来法治建设不应简单套用旧规则，而应立足技术本质，构建兼具包容性与约束力的新型责任体系。唯有如此，才能在保障公民权益的同时，激发人工智能在应急管理、公共安全等关键领域的潜力，实现科技向善与社会正义的有机统一。下一步研究可聚焦具体行业场景的责任模型构建，推动理论成果向制度实践转化。

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