论文总字数：15512字

摘 要

人工智能的出现是对社会生活的一次变革，刑法应当对于解决涉人工智能犯罪具有前瞻性思考，基于人工智能技术的复杂性，人工智能产品技术运用的差异性，解决刑法上刑事责任的归属应当首先对于人工智能产品的概念进行厘清，对人工智能这一宏观概念进行细化分类，此外还应当考虑到人工智能对于传统刑法上行为主体的范围的扩张，然后则可讨论对于自违法行为向刑事责任的映射的过程，在归责过程中，应当根据涉人工智能犯罪的特性，分为归因与归责两部分，达到确定刑事主体，实施刑法制裁的目的，刑法对于涉人工智能犯罪的规制，应当围绕人工智能的智能性展开，同时要对于其技术的未来发展做合理展望，以使得刑法的规制能够在维持法律的稳定性的同时，避免造成对人工智能技术发展的过度限制。

关键词：人工智能 传统刑法 行为 责任归属

Probe into the Attribution Path of Criminal Law Responsibility in the Age of Artificial Intelligence

Abstract

The emergence of artificial intelligence is a revolution in social life. The criminal law should have forward-looking thinking about solving crimes involving artificial intelligence. Based on the complexity of artificial intelligence technology and the difference in the application of artificial intelligence products, the attribution of criminal responsibility in criminal law should be solved. First, clarify the concept of artificial intelligence products, and refine the macro concept of artificial intelligence. In addition, it should also consider the expansion of artificial intelligence in the scope of the traditional criminal law. Then, we can discuss the self-violation to criminal The process of mapping responsibility should be divided into attribution and attribution according to the characteristics of artificial intelligence-related crimes in the process of attribution, so as to determine the criminal subject and implement the sanctions of criminal law. The criminal law regulates artificial intelligence-related crimes It should focus on the intelligence of artificial intelligence, and at the same time make a reasonable outlook on the future development of its technology, so that the regulation of criminal law can maintain the stability of the law while avoiding excessive restrictions on the development of artificial intelligence technology.

Key Words：artificial intelligence;Traditional Criminal Law;Act;Attribution

目 录

摘 要 I

Abstract II

一、问题的提出 1

二、人工智能范畴界定 3

（一）人工智能的分类及其标准 3

1.人工智能的分类 3

2.人工智能的分类标准 3

（二）人工智能分类的其他考量 4

三、人工智能对刑法中行为概念的扩张 5

（一）人工智能对传统刑法行为概念的冲击 5

1、传统刑法中的行为概念 5

2.人工智能时代新情景下对传统行为概念的扬弃 5

（二）人工智能对传统刑法行为概念的扩张 6

1.弱人工智能的行为应当属于刑法中的行为，但应区分对待 6

2.强人工智能的行为应当被纳入刑法的行为概念 7

四、人工智能责任归属问题及其应对方式 9

（一）责任归属路径 9

1.涉人工智能犯罪的因果关系 9

2.使用者归责困境 9

3人工智能归责的路径 10

4.对于涉人工智能犯罪慎用严格责任 11

（二）人工智能时代的法律应对 12

五、结语 14

致谢 15

参考文献 16

一、问题的提出

在科学技术高速发展、科技与人类生活联系愈发紧密的今天，法律规范的发展也显得愈发紧迫而必要，法律的设立、修改、废除也将会更加频繁，人工智能几乎无可置疑成为当今社会最富争议的热点新兴技术，以其与生活联系的紧密性及对于人类生活物质改造的剧烈性，向现行法律规范乃至立法基础提出了考验，而又因人工智能技术近些年发展的迅猛性，使得对于其法律相关性研究必须具有前瞻性，当1954年人工智能这一概念在达特茅斯会议上被人类首次提出时，没有人能够确信这一近乎科幻的概念能够真正地被实现，一如当汽车驾驶员还被普遍认为是特许职业时，没有人能够料想无人驾驶汽车在数十年后的今天已经进入上市测试阶段，而随着互联网时代所带来的技术基础的完善，人类正在飞速地迈进物联网阶段，可以预见的是，在不久的将来，人类将会沉浸在人工智能所带来的巨大便利中，然而同时也意味着复杂多样的风险的到来，福兮祸之所伏，近百年来，每当有新兴技术创新，往往随之而来的是复杂的社会纠葛，对于社会文化社会意识的改变，实质上也意味着法律关系的变更以及旧有法律规范的不可调适，从瓦特发明蒸汽机所带来的铁路法的实施到互联网的广泛应用所带来的网络安全法的设立，过往百年，法律对于技术的回应往往是创设新的法律规范丛，却还从未像面对人工智能这一技术这般，以其技术特殊性，其与“人”这一概念联系之紧密，使之与以往科技造“物”不同，科技造“人”所带来的基础法律原理、法律概念内涵的新解，迫使我们必须对于“人工智能”这一新客体，与原有法律规范的适应问题，进行新的研究，也因如此，对于人工智能的法律规制绝非单行立法对其进行约束限定如此简单，我们更应探究其与现行法律体系的协调、并入的可能性。

人工智能触及生活的方方面面，对人类社会带来的改变不胜枚举，从IBM开发的可协助医生诊断，并快速给出诊断报告的医用智能机器人沃森医生到谷歌联合开发的无人驾驶汽车，无疑是对疾病患者及社会弱势群体，如视力障碍人群 等的生活的极大改善，然而随之带来的问题与风险让我们不得不担忧；德国刑法学家约尔登教授曾举莱茵河导航案阐述人工智能可能造成的危险，50岁的驾驶员驾驶着汽车正沿着莱茵河行驶，导航指引他右转，由于正值浓雾天气，驾驶员可视范围极其有限，只得听从导航的建议，结果栽入莱茵河中，其事故发生原因是导航没有认识到汽车横跨河流需要借助桥梁，而不可能同航运一样直接驶过对岸；在此“莱茵河案”中，很显然人工智能还处于较为初级的阶段，它所作出的行为来源于程序设计方的过失，具体到该案，则是由于先前道路勘测员对路况勘测不实，导致系统编写时凭空捏造了一座桥梁，使得导航犯错；美国微软公司在2016年推出了一款名为“tay”的聊天系统，它的聊天对象被设计为可以是任意的人，并可以通过与他人的交流进行自我学习，自我完善，但是这个看似前途光明，并且较以往电子聊天软件可以省去大量后台人员的智能化系统却在短短一天后就被微软公司被迫下架，原因是“tay”开始有一些种族歧视和性别歧视的言论出现，这并非是系统设计方微软公司的本意，而是通过系统运行，与他人的对话当中习得，但是却的的确确衍生出了一种违法行为，显然在“tay案“中是否对于设计方微软的追责问题要复杂得多，此一案中对于犯罪行为的追责路径很难直接溯及系统设计方，此案中的犯罪行为的发生实质上是由于人工智能在原有系统上赋予的学习功能由人工智能自主衍生出来的行为；当deepmind公司研发的人工智能机器人alphago连续战胜柯洁，李世石这些人类顶尖棋手，我们不得不忧虑人工智能以其深度学习能力之强大，在可见的将来，人工智能真正“飞入平常百姓家”时，没有匹配的刑法归责手段，其对社会稳定的影响会有多么剧烈；以上的案例可以说明的是人工智能对于生活的适用是多样性的，则自然而然人工智能的种类也是多种多样的，且层级不同的，对于人工智能的过错追责，是否应当仿照现行刑法对于刑事责任能力，依其刑事承担能力的大小，对其进行分类是我们应当讨论的问题，究竟是如同过往刑法规则路径那样追溯将人工智能的追责观念尽归于“物”的概念，还是创造性地赋予人工智能以“人”的身份，切割人工智能与系统设计方抑或生产制造方的关联，割离二者之间刑事责任追溯路径，追责止于人工智能本体，其症结点在于其行为是否具有人之“行为”之特性，在刑法中，以行为是定罪量刑的关键，也是决定归责路径的棋眼所在，“无行为则无犯罪”。^[1]刑法上行为在构成要件中的重要性可见一斑，尤其是具有自我学习能力的人工智能，其作出的行为是否符合刑法上关于行为的概念？行为是否自主有效而可以作为定罪量刑的依据？这些问题的症结点首先在于人工智能类别与行为概念的关系。

二、人工智能范畴界定

（一）人工智能的分类及其标准

1.人工智能的分类

关于对于人工智能的分类，学界至今没有定论，概因人工智能的发展之迅速多样，以及未来发展性之广阔，使其发展方向无法确定，但概括而言，变化趋势是以更加智能，更加自主为更先进，刑法学者刘宪权认为应当将人工智能机器人分为强机器人与弱机器人，二者区别在于强人工智能机器人可以脱离人类为其编写的程序而自主地自发地作出行为，而弱人工智能机器人则指只能在其编写的程序下有限的实施行为，人工智能技术水平的分类定位，对于认识人工智能是否具有行为能力具有极其关键的意义。

2.人工智能的分类标准

人工智能的分类，核心方法在于对于深度学习的认识，所谓深度学习，本质上是一项计算机技术，其本质是一套高级的计算机算法，采用特征学习方法，传统的计算机所采用的神经网络算法在运行中会出现所谓的局部最优的问题，而特征学习法运用的逐层训练算法，则缓解了这一情况，使之可以自我联系，持续进阶，自我发展，换言之，深度学习赋予了人工智能自我学习的能力，通过在运行的过程中获得的外界的数据信息，人工智能通过自我学习实质上具有了“思考”的能力，这样具有深度学习能力的人工智能机器人一定程度上不同于传统的机械或采用传统算法的计算机那样对于运行后的数据不具有采集功能或只局限于采集，而没有分析处理的能力，需要人类的深度参与才能进行数据的分析，换言之，不具备自我行为能力，其所作出的任何行为都只是人类意志的执行产物；具备深度学习能力的人工智能实施的行为具有自主自控的特点，一定程度上超越了人类对其原始的程序设置，以常见的智能手机“输入法”的自我学习为例，一个未经使用，实质上也即未接受过数据输入即处理的程序，经过人类的使用对于人类的输入习惯产生了记忆性，且这种记忆的内容具有强烈的个体差异性，由于采集的数据不同，每一部智能手机虽然与手机使用者的习惯相似，但与其他智能手机所载同种程序具有明显的区别，同样的如上文所列alphago超级机器人的案例，通过运用深度学习，人工智能可以对于程序员所录入的数据进行推演，并在与其他棋手的对弈中，不断地学习演进，最终战胜对手，对于人工智能机器人进行强弱分类，其分类最为关键之处在于机器人是否能够脱离人类的控制，也就是说即便一个人工智能不断地战胜人类，只要该人工智能依然在人类的掌控之下，便不能将之归为强人工智能机器人之列，亦如经典的“图灵测试悖论”一样，人类运用图灵测试来测验人工智能的能力，通过图灵测试的人工智能代表其具有了脱离人类的能力，将被人类所销毁，而其悖论在于真正能够脱离人类控制的人工智能会故意不通过“图灵测试”，以防止其自身的毁灭，所以，“强人工智能”与“弱人工智能”的区别所指并非人工智能在与外界竞赛时所表现的强弱，而是指人工智能是否能够自由的决定自己的表现，对外界作出自主的回应，自发的选择行为的方式和实施行为。依此定义来看，alphago超级机器人只是显示出了一定的自我能动性，而并没有能够脱离人类的控制。

（二）人工智能分类的其他考量

笔者认为，对于人工智能的分类，不仅仅应当根据人工智能自身的性质，还应当将人工智能在社会中的作用纳入人工智能分类的考量，人工智能的运用深入人类生活的各个方面，在社会当中发挥的功能也千差万别，概可以依据人工智能与人类的“接触交流”与否，以人类为本位，将人工智能分为“亲人型”机器人与“远人型”机器人；“亲人型”指的是在人工智能发挥作用时与人类直接相接触，需要在与人类的合作之下才能够发挥其本身作用，此类人工智能与人类的接触又可以在再分为物质接触与情感接触，物质接触指的是人工智能行为与人类的行为具有直接的因果关系，如人工智能机械义肢，医疗领域的手术机器人等，这些机器人在人类指令下协同人类作出行为，在正确运行情形下，其行为与人类做出命令的行为意思指令一致，值得注意的是，这种物质接触并不等同于物理接触，如“汽车驾驶导航”一类人工智能产品，虽然在物理上与人类并无接触，但因其行为具有直接因果性，所以也应当归于此类；情感接触所指的是，人工智能的行为无法脱离对人的依赖，但其功能涉及人类情感领域范畴，其行为的功能在于与人类进行情感交互，2014年奥斯卡最佳原创剧本《Her》讲述了人类在未来与人工智能发生恋情的故事，故事当中的人工智能主要设定即为扮演人类的情感伴侣，人工智能与人类生发感情，使得法律在处理这一类案件时，不能仅仅如物质接触的机器人那样简单地以“物”概念进行法律设置，而应当考虑到若对人工智能进行量刑会对关联人所带来的情感牵连，以及由此引发的社会稳定问题；“远人型”人工智能指的是功能发挥时无须与人类相关，其行为的发生与作用多不受人的直接影响。

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