郑玉双:自动驾驶的算法正义与法律责任体系
2022年8月12日      ( 正文字号: )
文章标签:算法   民法典   法律责任   法教义学
[ 导语 ]
      自动驾驶技术是人工智能技术应用的前沿领域,也是智能时代最值得期待的科技成就之一。然而,除了需要突破技术难题之外,自动驾驶所引发的伦理担忧和法律挑战也尤为突出,尤其是碰撞困境所引发的责任难题。对此,中国政法大学法学院郑玉双副教授在《自动驾驶的算法正义与法律责任体系》一文中,尝试构建面向人机协作的算法正义观,并在其指导下设计碰撞算法,补足自动驾驶之法教义学建构和责任体系设计背后的价值基础,寻找解决自动驾驶之伦理困境和政策难题的法理出路。
一、自动驾驶的伦理与法律挑战

自动驾驶由算法主导,而算法并不具备人类的道德地位和决策能力,由机器根据预设算法决定碰撞中的道德困境如何解决,引发了人机协作的伦理挑战。算法的道德决策应当在社会计算化的语境下开展。为此,研究者提出道义论算法功利主义算法等两种道德算法方案,双双遇冷。

自动驾驶的法律挑战主要包含制度、价值和责任意义两个方面。其中,价值和责任意义上的法律挑战较为棘手。在价值层面,安全价值在人机协作中发生改变:第一,汽车行驶安全的本质是自动驾驶算法在软硬件协作框架下,针对驾驶环境而输出的决策安全;第二,安全是人机协作的结果,即人类设计的产品和算法在具体场景中完成驾驶任务。在责任分配层面,在民法上,汽车故障导致的事故引发侵权责任,但难以确定责任主体和归责依据;由干扰因素引发的事故虽然可以预料,但其是否源自产品缺陷难以确定。在刑法上,则存在汽车致损的刑事责任认定、碰撞难题中的刑事责任分配等方面的难题。

二、算法正义与最大化最小值算法

(一)自动驾驶的正义维度与算法正义的基本内涵

自动驾驶的正义维度具有双重意涵。第一,由于自动驾驶改变社会合作形态、利益的分配并创造出自动驾驶汽车产业全局中各方主体的全新权责形式,涉及正义实践的基础,人类社会将被带入一个新的技术化的正义环境中。第二,自动驾驶算法的本质是正义问题:自动驾驶汽车在使用道路这一公共物品,基于安全价值追求而作出决策时,必将引发分配正义问题。

算法正义的基本内涵主要包含三部分。第一,由于算法的介入,驾驶的正义环境被改变,正义价值的内涵及其相关价值在形态上也发生了变化。第二,提炼正义原则需要结合自动驾驶算法在人机协作中的决策地位。第三,算法正义的核心内容是针对自动驾驶的碰撞困境确定正义方案,这项工作应当围绕算法展开。一方面,碰撞是预先设计和算法自主决策的结合。另一方面,碰撞算法的设计是程序员将制度化的社会道德共识或偏好转化为代码和决策机制,需要探索新的道德算法。

(二)最大化最小值算法的设计与辩护

根据人机协作的特殊性,解决自动驾驶的碰撞难题应当采取一种由反思平衡模式引导的最大化最小值算法,通过量化、计算损害和生命危险,确定生存概率,最低值最高的碰撞选择合乎正义。最大化最小值并非要计算碰撞中的最大功利,而是在算法内嵌之紧急情形下提出一种解决生命权冲突的公平决策。另外,复杂的变量可以验证这一算法的可行性和优势。第一,变量可以促进数据的积累,提升算法计算的精确性,反复验证算法的可行性;第二,通过实地的计算模型验证和优化来强化算法的可操作性。

批评者认为,最大化最小值的算法设计误解了“无知之幕”中人们选择公平正义观的动机。虽然自动驾驶的碰撞情形与无知之幕、生命质量与生存几率不完全类似,但在自动驾驶带来的全新正义环境下,通过对碰撞损害分配的反思平衡,最大化最小值算法符合算法实践的正义方案,对生存几率的计算和评估是生命这一基本善的正义分配问题,并未偏离社会正义实践中的基本共识。

三、自动驾驶的教义学责任

(一)基于算法正义的新兴责任体系

基于算法正义的基本内涵,自动驾驶中的人机协作改变了各方主体的责任形态,将传统的责任分离型安全行驶实践转化为由算法贯穿全局的高度结构化和联动型的智能协作。这一转型体现在三个方面。第一,责任主体的认定。算法的介入影响了相关主体的人格状态,在其社会人格之上附加了技术人格,从而引发责任关系的变化,需要据此调整现有法律制度。第二,道德责任与法律责任的融合。第三,动态开放的算法正义责任机制。法律责任体系要适应人机协作不断深化、算法技术不断升级的智能化社会转型,法律责任的设定和归结要兼顾算法技术的动态发展。

基于上述转变,在具体制度设计中,自动驾驶责任体系呈现为“一元两级”的宏观架构。“一元”指的是,自动驾驶责任体系追求由自动驾驶算法决策替代人类决策,以更为安全和合乎道德的方式完成驾驶任务的统一目标。“两级”包含着法律责任的教义学体系和向算法正义开放的动态责任体系两个层级。

(二)自动驾驶的教义学责任形态

基于人机协作的决策属性,交通行为转变为包含集体意向的算法决策。在这种智能化决策网络中,传统责任划分的部门法失去了指导作用,但从教义学视角划分法律责任仍有意义。第一,教义学视角可以更好地促进部门法视角的转型,延续传统教义学稳定性对交通的重要作用。第二,可以展现证成性责任与教义学责任的互动空间,从而促进法律责任体系的完善。基于上述两个理由,自动驾驶的教义学责任应当遵循稳定性与动态性相结合的原则。

首先应当基于算法正义进行教义学责任的体系性协调。在各方主体尽到充分注意的情况下,我们应强化事后救济,减少过重的刑事追责。其次保持教义学责任内涵的稳定性,但向证成性责任开放。归责过程中应当体现法律理性与技术理性的结合,切忌教条处理。最后教义学责任应当以渐进方式吸纳碰撞情形中的证成性责任。对于不可避免的碰撞事故,法律责任体系将以动态方式转化为分析碰撞过程、检验算法决策过程和分配碰撞责任的机制,运行最大化最小值算法。

四、自动驾驶的证成性责任

(一)基于最大化最小值算法的法律责任设计

解决碰撞情形下的证成性责任难题,需要基于最大化最小值算法确立符合算法正义的自动驾驶法律责任体系。首先,生命安全保障的价值追求应当贯彻在自动驾驶算法设计和应用的全部环节之中,但算法主导的驾驶过程中的价值状态与司机主导的驾驶过程中的价值状态有所不同。其次,碰撞的可计算性使得法律责任的基础和内涵都发生了变化,责任的证成性体现为法律责任与道德责任的融合,以及机器道德的嵌入性。最后,最大化最小值算法的运行产生了新兴法益和责任归属关系。碰撞中的法益体现在算法要以正义和合理的方式对待碰撞中的每个个体。

(二)刑事责任与民事责任认定

在刑事责任方面,最大化最小值算法的执行缺乏刑事追责的人格载体。首先,通过刑罚对经过预先计算的可预见的风险进行防范并无充分的法益基础。其次,自动驾驶过程中存在潜在干扰因素,可能会触发碰撞算法的执行。最后,自动驾驶算法的设计需要汽车生产者、程序设计者、数据分析方和交通部门共同参与到算法研发、标准设立和实施保障的系统工程中,创造出新的社会价值空间和法益。若汽车生产者为了吸引顾客,刻意在碰撞算法设计中向乘客过度倾斜,则破坏了算法运行的公平性。

在民事责任方面,最大化最小值算法的影响体现为两方面。一方面,民事责任的社会基础具有人本性和技术性两个维度。算法技术虽然替代了人类决策,但并未取代人的主体地位,民事责任的设计仍然要体现人本性。另一方面,民事责任体系特别是侵权责任体系的设计,应当在最大化最小值算法运行逻辑的基础上,有机融合教义学责任和证成性责任。在自动驾驶汽车所造成的损害责任中,严格责任将替代过错责任成为主流。但在执行最大化最小值算法所导致的碰撞事故中,不妨采用理性机器人标准,由算法替代人类决策进行风险的公平分配。

(三)最大化最小值算法的实践应用

目前,自动驾驶汽车的研发和测试正处于政策调试阶段,探究自动驾驶的算法正义和法律责任体系具有三方面意义。第一,为自动驾驶立法提供理论动力。我国应当通过立法开放更多的道路测试,为自动驾驶算法的优化和驾驶数据的积累提供制度支持。相关配套规范也应及时更新,与汽车质量监管相关的立法可以渐进式进行。第二,为自动驾驶汽车行业的技术研发和场景测试提供理论指导。算法研发与道路测试相结合可以大大提升技术可行性。最大化最小值算法及其相应的责任分配可以为汽车影像识别、感知和决策算法群的协调方案提供伦理引导,并为仿真道路测试的场景建构增加伦理分量。第三,为公众参与和享受科技成果奠定社会基础。倡导最大化最小值算法,有助于在立法者、社会公众和汽车行业之间打造一种畅通的对话和审议机制,建立公众信任,优化算法的设计。

五、结语

自动驾驶在带来技术革命的同时,也引发伦理和法律的巨大挑战,需要以自动驾驶算法的设计为核心来应对。自动驾驶算法的道德基础、决策结构和法律责任应对等需要在算法正义的框架中进行理论建构,尤其应当关注碰撞难题,这是自动驾驶投入实践的前提。在众多理论模型中,最大化最小值算法最为合理,能够弥合自动驾驶伦理争议与法律责任之间的鸿沟。从自动驾驶的算法设计到落地,除了攻克技术难关,自动驾驶的正义和责任难题是核心议题。基于对算法正义的追求,以一种反思平衡模式下的最大化最小值算法重构道德和法律实践,是迎接智能社会的应有姿态。

 

 

(本文文字编辑颜佳怡。本文未经原文作者审核。本文为中国民商法律网“原创标识”作品。凡未在“中国民商法律网”微信公众号正式发布的文章,一律不得转载。)



文献链接:《自动驾驶的算法正义与法律责任体系》

[ 注释 ]

本文选编自郑玉双:《自动驾驶的算法正义与法律责任体系》,载《法制与社会发展》2022年第4期。
【作者简介】郑玉双,中国政法大学法学院副教授。

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