AI代理“责任迷宫”：在传统与革新之间构建信任的法律基石

TL;DR：

面对AI代理带来的新型损害，既存法律框架并非完全失效，但亦非万能。成功的治理之道在于避免技术特殊论的激进改革，转而通过有针对性的法律演进，精确调和开发者与用户责任，同时构建激励创新的风险分担机制，尤其需在消费者保护、信息披露和复杂生态系统责任认定上进行制度创新。

围绕AI代理（AI Agent）造成的损害，法律界与科技界长期以来争论不休。一派观点主张新兴技术需要全新的法律框架，甚至赋予AI法人资格；另一派则认为既有的法律体系足以应对。这场辩论的核心，在于如何精准把握AI代理在“传统产品”与“独特存在”之间的平衡点，从而在保障社会公正、维护消费者权益的同时，不扼杀创新活力。

挑战重构：AI代理与传统产品的“相似”与“殊异”

传统的责任法体系，如过失责任和产品责任，是为解决人类行为和物理产品造成的损害而设计的。从法律经济学角度看，AI代理与传统产品确有规范性相似之处。开发者如同任何产品制造商，理应承担设计和训练AI系统、采取安全措施、确保准确性以防止可预见损害的责任。他们对模型设计、训练数据和安全机制拥有独特控制力，因此是风险规避和成本分摊的最佳主体¹。用户在明知AI局限性或风险的情况下，若仍鲁莽使用并造成损害，也应承担相应责任，这有助于防止滥用，鼓励开发者提供有价值的工具¹。

然而，这种“相似论”面临着AI自身特性的深刻挑战。AI代理的自主性、不完美性、不可预测性与不透明性（又称“黑箱问题”）使其有别于传统产品。当损害发生时，受害者往往难以证明是开发者的过失，还是系统固有的复杂性导致。林洹民教授指出，产品责任路径并不能有效回应AI侵权引发的过错与因果关系证明、新型损害界定以及责任主体确定这三大挑战²。例如，生成式AI的“幻觉”并非传统意义上的系统错误，而是其深度学习能力的体现，这使得过错认定变得复杂。同样，AI输出结果是算法、算力、数据、人机交互等多因素作用的结果，难以确定单一的因果关系链条，尤其在网络化、多方参与的智能生态系统中，“责任人消失”的现象日益突出²。这些“殊异”之处，恰是现有法律框架亟需“微调”甚至“创新”的核心驱动力。

法律经济学视角下的激励与制衡

责任法的核心在于激励。若预期赔偿成本低于预防成本，企业可能放弃安全投入。因此，一个有效的责任框架需要提供恰当的经济信号。然而，AI的快速发展可能带来超出开发者或用户自身利益的**“效益外部化”**——即长期社会效益（如自动驾驶减少事故）难以在早期阶段完全由市场实现。过早或过重地施加责任，可能抑制创新，延缓甚至阻碍那些具有长期公共利益的技术进步¹。

微软等科技巨头在内部治理上提供了先行范本，强调建立负责任的AI策略，将道德、透明和问责融入AI代理的部署。这包括采用行业框架（如NIST AI风险管理框架）、与公司治理对齐、实施“设计中的伦理”实践，并构建跨职能治理团队和持续审计机制³。这种主动的、组织内部的风险管理和伦理标准，是法律外部约束的有效补充，旨在将抽象原则转化为可操作要求，实现AI系统的“安全可缩放”发展。

在归责原则上，林洹民教授进一步论证，无过错的严格责任或过错推定责任，可能在AI发展初期对中小企业造成“寒蝉效应”，增加交易成本，甚至阻碍创新。他主张过错责任原则，并通过**“补充过错”（complement care）而非“替代过错”（substitute care）**的理念，激励链条中每个主体采取“相辅相成的努力”防止损害发生。这意味着，与其一刀切地强加严格责任，不如通过更精细的制度设计，让各方为自己的过失行为负责，从而提升整个生态系统的安全水平²。

破局之道：以消费者为中心的“责任演进”策略

鉴于AI的特性，我们需要的不是颠覆性的重构，而是针对痛点的**“谨慎调整”和“制度创新”**。这并非“技术特殊论”，而是对技术现实的务实回应。

• 证据开示（Evidence Disclosure）规则：AI的黑箱特性导致信息不对称，受害者难以获得证明过错和因果关系的证据。现行书证提出命令制度在实践中适用率低。未来《人工智能法》应借鉴欧盟《缺陷产品责任指令》的经验，规定在特定条件下，法院可裁定人工智能系统相关主体开示活动记录、技术文件等信息。若义务人拒不提供，则可推定其具有过错，从而有效减轻被侵权人的举证压力。但这并非漫无边际的披露，而应限定在法律要求记录并保存的信息，并需要原告提出“合理怀疑”作为前提²。

• 新型损害的认定与赔偿：AI活动可能引发歧视、操纵、数据毁损或污染等新型损害，传统侵权法中“物质性损害”和“严重精神损害”的认定标准难以涵盖。例如，AI系统删除家庭照片、旅游视频等个人数据，可能造成民事主体强烈的情绪困扰，但未必达到“严重精神损害”的标准。法秩序应摒弃精神损害赔偿的“严重性”要件，转采**“显著性”标准**，即只要个人数据对民事主体“显而易见的重要”且能引起社会广泛认同，就应推定精神损害存在，从而扩大精神赔偿的范围，回应虚拟空间日益增长的损害赔偿诉求²。

• 消费者因果关系推定：在企业与消费者之间的AI侵权纠纷中，消费者因信息劣势难以证明因果关系。立法应确立因果关系推定规则，将举证责任分配给更有能力查清真相的企业方。即当AI系统侵犯消费者合法权益时，推定因果关系成立，转由被告证明因果关系不成立。这有助于平衡双方诉讼力量，提升公众对AI应用的信任，但前提是原告至少应证明被告行为与损害之间存在关联性²。

• “同一商业技术单元”的连带责任：面对AI产业链条绵长、责任主体隐藏于复杂生态系统内部的挑战，可引入“同一商业技术单元”的连带责任规则。当无法确定具体侵权人时，由通过合同或其他协议紧密合作、具有共同商业利益与技术基础的单元成员对损害承担连带责任。这旨在防止责任被分解和掩盖，鼓励企业内部通过合同预先分配风险，从而有效解决“侵权行为人消失”的问题，并适应新型“混合模式”商业组织的演变²。

走向负责任的AI治理生态

上述针对性的法律演进，并非对现有体系的全面颠覆，而是在承认其基石作用的前提下，进行外科手术式的精准改造。它体现了一种系统性思维：将单一的AI技术置于更大的社会、经济和法律生态系统中考量。这既包括对AI技术本质的深刻理解，也包含了对商业实践演变（如“混合模式”的兴起）的敏锐捕捉，以及对社会公平与创新平衡的哲学思辨。

未来3-5年，随着AI代理能力的持续提升和应用场景的日益广泛，这些法律框架的适应性将面临更大考验。对训练数据缺陷、模型偏见以及人机协同边界的责任界定，将成为新的焦点。法律专业人士的技术素养提升、跨学科研究的深化，以及全球范围内AI治理框架的协同，都将是构建一个负责任、可信赖AI生态的关键要素。最终目标是，让法律成为AI创新的护航者，而非绊脚石，在技术飞速发展的人类文明进程中，确保科技向善，为人类带来长远福祉。

引用

• AI责任
• 法律框架
• 商业模式
• 伦理治理
• 创新激励