智能系统失误引发商业纠纷，AI责任成法律新挑战

快速阅读: 随着自主系统广泛应用于物流和交通，首批复杂的人工智能多方诉讼进入法庭，涉及智能交通管理系统的合同、过失、产品责任等问题，挑战传统法律理论，要求跨学科专业知识。

人工智能争议不再是理论或未来学的专属领域。随着自主系统在物流和交通领域的广泛应用，首批复杂的多方诉讼已开始进入法庭。传统的诉因——合同、过失、产品责任和分摊——仍然是法律理论的支柱。然而，当这些诉因应用于物理世界中的自学习系统时，它们获得了新的复杂性。这要求律师、法官和专家们导航工程、计算机科学和统计推断等领域——这些领域正在不断挑战传统商业诉讼实践的边界。

本文通过一个虚构但合理的智慧城市基础设施案例研究，探讨了此类争议可能如何展开，并考虑了英国法院如何适应既定原则以应对自主技术的现实。

案件涉及三方，分别位于人工智能供应链的不同环节：

– UrbanMind AI有限公司（UrbanMind）：一家开发高级人工智能模型的公司，用于智能交通管理，包括FlowOptim，这是一个旨在优化城市网络中交通信号、人行横道和应急车辆路线的预测系统。

– SmartInfra系统有限公司（SmartInfra）：一家领先的基础设施技术公司，从UrbanMind获得FlowOptim许可，并将其集成到CityHub平台中，增加了专有传感器、物联网（IoT）连接和实时数据处理功能。

– 大都市委员会（委员会）：一家主要城市当局，2025年与SmartInfra签订合同，在其中央商务区及周边住宅区部署CityHub至850个交叉口。委员会使用三年的本地交通数据重新训练了交通优化模型，以反映该城市的独特模式和高峰时段需求。

技术运行了两年，效果良好。委员会减少了23%的拥堵，改善了空气质量指标，因其开创性的智能城市管理而广受赞誉。然而，2027年初，系统开始表现出不可预测的行为。多个交叉口的交通信号频繁变化，导致车辆和行人之间的危险冲突。发生了几起严重事故，包括一起因相互矛盾的路线指示导致的救护车延误碰撞事件。其他情况下，系统似乎学会了反生产力的模式，导致持续数小时的交通瘫痪。这一系列事件造成了负面舆论，监管机构也很快介入调查。

委员会面临来自受伤方、遭受经济损失的企业和运输运营商的索赔，并因此向SmartInfra提起诉讼，指控其违约和过失。SmartInfra否认责任，并对UrbanMind提出第20部分索赔，称基础优化模型存在缺陷。

这种多方面结构是人工智能争议的一个典型特征，责任分散在整个供应链中，每个参与者都对最终系统的性能有所贡献，但没有一方能够单独控制。

在自主世界中的合同义务问题首先在于SmartInfra承诺交付的内容。合同规定，系统将实现“安全、智能化的交通管理，优化公共安全和流量效率”。然而，人工智能系统并不遵循确定性规则运行，其性能取决于塑造它们的数据、运行环境以及设计中的概率模型。因此，在这样的背景下，“安全”或“智能化”的含义并不简单明了。

法院需要决定这些词汇是否构成绝对保证，还是仅仅要求合理技能和谨慎的义务。SmartInfra的条款中包含了通常的限制——不保证系统无误，也不对超出其控制范围的环境条件承担责任。UrbanMind的软件许可完全排除了后果损失的责任。委员会可能会争辩说，这些排除条款不能适用于基本目的失败的情况，因为造成危险状况的交通管理系统完全违背了其设立的目标。

此类限制条款的有效性将在《1977年不公平合同条款法》下接受考验。根据第3条，如果一方按照另一方的标准书面条款交易，则任何排除或限制违约责任的条款必须满足合理性要求。

法院将考虑SmartInfra是否可以合理地排除因系统主动创造危险而非未能预防危险而产生的责任。核心问题是，这种固有的不可预测机器带来的风险，是委员会已经承担的风险，还是SmartInfra有合同义务控制的风险。

另一个层面涉及监督。SmartInfra的合同要求市议会维持对操作的人类监督，并在发生严重事件后停止系统运行。SmartInfra高度依赖这一条款，声称市议会在出现早期预警信号后仍继续部署系统。人类干预责任的分配现在成为人工智能合同中最显著的特点之一。这反映了试图弥合人类判断与机器自主性之间的差距的努力，而法律尚未对此作出明确的界定。法院不仅需要评估人类监督是否为合同所要求，还需评估其实现的可能性以及承担此义务的一方是否有足够的信息和控制权来有效履行。

各方需注意其在欧盟AI法案下的义务，例如第14条要求对高风险AI系统实施人类监督，规定这些系统应“以适当的人机界面工具设计和开发，以便在使用期间可由自然人有效监督”。尽管这些要求将在英国AI法规中复制到何种程度仍有待观察，但透明度、可解释性和有意义的人类控制的原则很可能会影响法院对合同监督义务的评估。在自动驾驶车辆和智能交通基础设施的背景下，《自动驾驶和电动汽车法》2018年提供了另一层复杂性。到2027年，随着技术标准的制定，法院将需要处理合同中监督职责的分配、可能对保险公司施加严格责任的法定责任框架以及关于自主系统设计和部署的监管要求之间的相互作用。

过失与护理标准

当合同承诺不确定时，原告通常会转向过失。市议会认为SmartInfra和UrbanMind在系统的设计和测试过程中未能表现出合理的技能和谨慎。对于UrbanMind而言，问题在于优化模型是否已在适当的环境范围内进行了训练和验证，包括城市中存在的多模式交通模式和脆弱道路使用者情景。对于SmartInfra来说，问题是其集成和校准过程是否达到了专业标准。市议会自身也因重新训练模型而未进行充分测试以及在首次发现异常时未能及时干预而面临共同过失的指控。

确定何为“合理”在此情境下并不简单。AI开发者的护理标准不能像机械工程师或软件承包商那样定义。这些系统会学习、适应和变化。相关的基准可能需要参考新兴的行业标准或特定领域的指导方针，法院不可避免地依赖专家证词将这些标准转化为过失的语言。

根据欧盟AI法案（假设具有域外效力或英国采用同等标准），交通管理系统可能被视为附件III中的高风险AI，触发关于准确性、稳健性、人类监督和透明度的义务。未能按照法案要求实施技术文档、风险管理系统或上市后监测将构成强有力的违约证据，并可能被英国法院视为未达到合理护理标准的证据。

同样，《自动驾驶和电动汽车法》2018年及其实施条例将为自主交通基础设施设定最低安全标准。法院可能会采用这些监管要求作为合理护理的基准。该法案严格责任制度（将责任置于因自动车辆自我驾驶导致事故的保险公司身上）与针对系统开发者和集成商的普通法过失索赔之间的互动尚待完全理清，但监管合规将是两个方面的重要因素。

因果关系及共同过失问题

AI纠纷中的因果关系很少遵循单一路径。供应链中的每个参与者都可能以某种方式对损失有所贡献。UrbanMind创建了算法。SmartInfra将其嵌入硬件并增加了新的控制逻辑和传感器集成。市议会使用本地数据重新训练模型，然后将其部署于关键基础设施。当事情出错时，每一方都将责任归咎于其他方。

传统的“若非”测试在结果由三个动态系统交互产生时几乎无法提供指导。法院可能会采取实质性贡献的方法，询问每一方的行为是否显著增加了损害的风险。

UrbanMind 可能会说，FlowOptim 在 SmartInfra 修改集成层之前一直运行正常。SmartInfra 则可能回应称，模型在市议会使用有偏见或不完整的本地数据重新训练前是可靠的。市议会坚持认为问题在于核心设计未能考虑涉及紧急服务和行人安全的情况。

实际上，解决此类争议不仅需要专家证据，还需要统计推断。问题可能变成概率而非确定性的问题，迫使法院权衡多个原因的相对贡献，而这些原因都无法完全孤立。

这种方法与涉及可分割损害或多个侵权者的案件中的既定原则一致，但将其应用于人工智能系统——其中因果关系由算法决策中介——将考验这些原则的边界。干预行为的问题尤其复杂——何时重新训练或修改人工智能系统会中断因果链？如果市议会的重新训练引入了新的故障模式，这是否可以免除 UrbanMind 对原始模型缺陷的责任？还是因为预见下游修改的可能性，UrbanMind 应该设计出能够抵御此类变化的系统？

欧盟修订的产品责任指令通过第 9 条解决了这些挑战，引入了可反驳的因果关系推定，以帮助索赔人在科学或技术上复杂的案件中建立因果关系。在这种情况下，一旦索赔人证明产品存在缺陷且与损害合理相关，举证责任就转移到被告身上，要求其证明该缺陷并非导致损害的原因。

如果英国法律在即将对消费者保护法（目前正在咨询中）的改革中采纳类似规定，法院将具备解决人工智能相关产品责任索赔中固有的证据不对称问题的机制，可能减轻索赔人的举证负担，同时保留被告反驳推定的能力。这将标志着传统因果关系分析的重大偏离，承认算法复杂性和专有系统创建的独特证明障碍需要程序干预。

证据和披露

此类案件中的证据任务艰巨。与传统的产品责任索赔不同，关键信息不在于物理缺陷，而在于数据、日志和代码。各方持有不同的信息片段。

UrbanMind 保留了原始训练数据和设计文档。SmartInfra 持有集成记录和固件版本。市议会拥有操作数据和日志，包括传感器读数、信号定时日志以及交通运营商的事故报告。

由于人工智能模型随时间演变，识别每次事件发生时运行的软件版本变得至关重要。法医专家可能需要从存档参数重建该状态，这一过程有时被称为模型法医学。因此，人工智能纠纷中的披露将需要超越传统类别。各方可能需要披露训练数据集、版本控制日志、软件更新、测试和验证协议以及部署后监控数据。

因此，当应用于算法证据时，合理搜索披露文件的义务呈现出新的维度。各方不仅可能需要保存文件，还可能需要保存整个计算环境，包括可能影响模型行为的具体库、框架和硬件配置版本。特权问题不可避免地会出现。各方能否声称对训练数据或模型架构享有商业秘密保护？答案可能取决于平衡保护专有信息的合法利益与索赔人获得公平审判和有效司法救济的权利之间的关系。

需要跨多个学科的专家证人来解读这些数据。这可能包括工程师解释纠纷的机械原理，人工智能专家分析模型行为，以及数据科学家推断特定因果链的概率。任何单一专家都不太可能涵盖所有方面，因此法院可能需要协调多名专家，并可能接受初步教程以理解基本科学知识，然后听取证据。

统计和概率证明

如果专家分析显示，FlowOptim培训缺陷导致事故的可能性为65%，而市议会重新培训触发事故的可能性为35%，法院将面临困境。英国法律传统上对概率因果关系持怀疑态度，更倾向于基于可能性平衡而非数学推理作出裁决。然而，在人工智能争议中，概率可能是唯一诚实的衡量标准。关键在于决定可以对证据抱有多大信心以及如何将其与过错叙述权衡。

程序和案件管理方面，人工智能争议虽然拉伸了法院资源，但并未超出其承受范围。技术与建筑法院擅长处理涉及技术证据的多方诉讼。需要仔细安排专家报告，并可能就产品缺陷定义或后续损失赔偿等问题先行审理。当多个索赔因类似事实产生时，例如物业业主寻求损害赔偿，这些索赔可能会合并或共同管理。尽管仲裁因其保密性而具有吸引力，但在这些情况下，由于难以将所有相关方纳入其中，其实用性有限。因此，法院仍然是此类系统性争议更为实际的解决场所。

更广泛的教训表明，人工智能合同中需要精确、记录和预见。各方必须以可测量的术语定义交付成果，并明确谁承担再培训和持续学习的责任。应保存详细的输入数据、系统更新和开发部署过程中所做决策的记录。人类监督应该是积极而非象征性的，保险安排也必须审查，确保涵盖与人工智能相关的事件。最重要的是，企业需要理解并解释其系统的运作方式。可解释性不仅是一项监管目标，也是应对诉讼的防御手段。

新兴的法律格局正在迅速演变。预计2026年生效的欧盟《人工智能法》将某些系统和产品归类为“高风险”，要求透明度、可追溯性和市场后监测。2022年，欧洲委员会还提出了专门的人工智能责任指令，旨在引入基于过错的责任规则、证据披露和涉及人工智能相关伤害的民事索赔中的因果关系推定。然而，该提案已被搁置，成员国需根据现行国家责任框架——尽管受到修订的产品责任指令条款的影响——处理有缺陷的人工智能产品。英国采取了促进创新的方法，虽然不那么规定严格，但仍强调问责制和治理。这些框架将影响法院对合同和侵权义务的解释。不合规可能被视为疏忽的证据，或使限制条款不合理。因此，人工智能争议很可能在私法和公共监管的交叉点发展，正如十年前的数据保护诉讼一样。

结论部分指出，这将是定义未来十年的争议类型——多当事人、数据驱动且技术复杂，但仍然根植于合同和过失的熟悉结构之中。挑战可能不在于寻找新的法律原则，而在于将现有原则应用于交付后继续进化并具有一定程度自主性的系统。对企业而言，教训是清晰记录、负责任地治理和严格测试。对律师来说，则是在技术和法律推理之间架起桥梁。而对于法院，则标志着一个新证据时代的开始，未来有一天，理解算法如何学习可能与理解合同内容一样重要。

(以上内容均由Ai生成)