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關注議題

2019

10.14

其它議題

人工智慧的法律議題(二)人工智慧是否具有責任能力?

作者:蔡如茵

 

人工智慧的法律議題(一)人工智慧得否作為權利主體一文討論了人工智慧得否擁有權利的議題,法律上權利與義務兩者常相伴隨出現──享有權利時也須負擔相對應義務,因此在權利能力的討論後,隨之而來即必須討論責任能力的問題。責任能力狹義的定義指負擔刑法上的刑責的能力,不過最廣義的責任能力尚包括負擔民事侵權行為後果的能力等民事責任(註1)。追根究柢,責任能力的內涵即是「認識其行為在法律上評價上應負責任之能力」,亦即侵權行為人需要「認識」到自己的行為、「認識」到法律規範、以及「認識」自己的行為法律後果,三者齊備後才能要求「責任能力主體」負擔起法律責任。

在無人自駕車利用人工智慧自動駕駛的技術被發明後,目前幾起無人自駕車車禍事故發生,導致人工智慧是否具有責任能力的問題討論度升高。有論者認為填補受損害為重、有些則認為找出負責的主體較重要,無論是哪一種出發點,人工智慧是否需要負擔責任的法律議題,在現今的人工智慧發展中都是個需要被討論與了解的議題,因為除了自駕車車禍外,人工智慧目前還廣泛用於資料蒐集,除可能侵害隱私權外,用於醫療影像辨識誤判等議題也需要進一步釐清。

在法律光譜上若我們將人工智慧的責任能力訴諸由人工智慧開發者負擔,可能將導致開發者開發意願低造成技術停滯不前;但若訴諸由人工智慧使用者負擔,又可能導致使用者意願不高,導致人工智慧市場緊縮;倘若由人工智慧「自己」負擔責任,目前人工智慧是否擁有人格權還是未定之數,可能最終造成終端用戶損害無人負責的窘境。無論是何種行為模式,這個議題都會成為影響產業技術發展、商業模式甚至相關保險業的重要問題。

 

 

  1. 從無人車車禍案例看責任能力主體

TESLA的自動駕駛系統Autopilot(下或稱自駕系統)(註2)在無人自駕車產業中算是先驅,TESLA的執行長甚至將自己作為Autopilot的白老鼠實地進行測試,彰顯出自駕系統發展的重要性,因此自駕系統的發展一舉一動受到國際的矚目。

在2016年5月TESLA發生了自駕系統上路後第一場死亡車禍,大眾開始檢視TESLA的官方網站上對於自駕系統的定位:

TESLA將自駕系統定位為「輔助駕駛」,並聲明:「駕駛人在使用自駕系統時雙手仍應放在方向盤上並隨時應變。」。TESLA認為在這種情況下,人工智慧仍舊是機器、置於人的操縱下,因此最終「駕駛行為」造成的責任仍然歸責於人(註3)。自駕系統是個物、而不是人,一個物無法負擔「以『人為規範主體的法律」中的責任,此處的「人」是指法律上規範具有人格權的主體,目前包括自然人與法人兩種態樣,而不包括人工智慧。

 

 

  1. 人工智慧可以具有人格嗎?

2017年歐洲議會(European Parliament)曾建議歐盟委員會(European Commission)引進「電子人格」(electronic personhood)的立法概念,在民事法上擬制人工智慧具有人格權。理由除了解決人工智慧的創作權利歸屬問題,另一個理由則是為解決責任能力問題,過去自然人參考一般機器判讀數據做出診斷等這種狀況,都不免討論自然人對於侵權行為是否有「故意或過失」以作為歸責依據,假如今天人工智慧已經擁有自主學習的能力,並且參與自然人在行為中的決策(意即自然人不是單獨做決策或依賴機器做決策,而是與機器『共同』做出決策、甚至由機器自己決策)並做出行為,今天人工智慧既然都能夠做到「認知」與「行為」,那麼責任應該理應由所有參與「知與行」的成員共同負擔,而不應由行為人單獨的負擔責任(註4)。

 

所謂機器參與人在行為中的決策,荷蘭哲學家Peter-Paul Verbeek曾經提出一個人與機器共構系統的觀點,如婦產科醫師使用超音波儀器檢測時,醫師與超音波儀器兩者構成一個系統,共同為孕婦進行產檢,醫師並非獨立的診斷,而是和超音波儀器共同完成診斷,超音波儀器參與了將訊號轉換成可視影像,參與了人決策做成的過程(註5)。同樣的情形,當我們開啟了自駕系統,自駕系統蒐集周遭的訊號轉換成讓人做決策的前提,自駕系統也參與了人進行決策的過程。

 

現行的人工智慧訓練為組合「場景」與「辨識目標」,產出多種排列組合藉以模擬真實世界。然而,以目前典型的深度學習技術而言,若要將資料庫內的情境模擬到和真實世界非常相似,會需要超大資料庫與巨量資料的排列組合,造成運算的緩慢,這種情況稱作組合爆炸(Combinatorial Explosion)。也因此,目前的機器即使具備高超的學習能力、通過再多的圖靈測試,和人類在處理真實世界情況中還是有一段差距。換言之,假如目前的人工智慧訓練都是奠基於有限的數據──訓練自駕系統訓練的資料庫中可能有衝出馬路的卡車、倒在路邊的路樹、從天而降的紙箱,但可能從來沒有在路上爬的嬰兒。人工智慧在這種有限資料庫訓練下,並沒有辦法「認知」到路上的嬰兒對於一個駕駛人而言應該代表著什麼:此時該煞車嗎?或是繼續駕駛?

 

人類的大腦善於應用有限的資訊自行「類推」以評價眼前的陌生資訊,因此可以適應多變化的背景與辨識物組合結果,人工智慧也會因為資料庫的限制,則可能對於特定背景中出現的特定物特別敏感,察覺人類難以辨別的變化進而加以放大,不過科學界直至今日,對於少樣本學習或遷移學習等技術了解並不多,因此這個問題也沒有完美的解決方法。

 

由上述可見,目前(具有自主學習能力)的人工智慧是否具有責任能力的問題癥結在於:人工智慧在資料庫內的表現即便可以一直優化,但真實世界不可能永遠只有資料庫內的狀況,在這種狀況下人工智慧的識別和人類的識別兩者是不一致的,因此人工智慧可能無法適用於目前的法律規範。

 

這一點就是人工智慧取得「電子人格」或是成為人類的代理人(agent)最大的爭議之一。現行法下非人類但擬制具有人格的態樣稱作法人,法人在特定的範圍內具有行為能力也具有責任能力,但是立基於法人有自然人作為「代表人」以決策、做出法律行為等,使法人在行為當下有和自然人相同的識別能力,進而賦予法人在法律上的人格。但人工智慧若要作為人類的代理人或是取得人格權,首先就必須克服行為時與自然人有相同的識別能力這一點,才能在法律上取得與自然人相同的地位。

 

 

  1. 小結

目前,法律對人工智慧或是其開發者的法律責任仍在鼓勵科學發展與控制風險的光譜中游移:過高的責任可能造成技術開發意願的低落,但若無限上綱的豁免責任,可能又會造成受有損害者並沒有辦法得到妥善的損害賠償。

簡言之,目前機器是否具有責任能力的爭議在於:機器是否能在任何情況下(或是侵權行為的情況下)意識到自己在做什麼與行為的法律評價?(註6)機器要如何與人類分攤決策與行為的責任?(註7)這些問題目前論技術、法律層面都懸而未決,但這些問題的解決在現在科技應用快速發展下有被解決的重要性甚至急迫性,以使受到損害的人可以得到應有的補償。

有論者認為目前的狀況下,為使受損害者得到公平的賠償,可以藉由公共政策適度介入,由「人工智慧保險金」的概念持續發展至人工智慧強制險(如同目前的汽機車強制險),甚至更進階地發展出由人工智慧的投資者、開發者、使用者提撥一筆資金作為儲備金,在電子人格的立法上有爭議、法律責任歸屬尚未明時,可以先動用儲備金先支付損害賠償,使損害得以盡早受到填補(註8),也管理了人工智慧開發者、使用者的責任風險。

 

 

參考資料

註1、吳從周,初探AI的民事責任—聚焦反思臺灣之實務見解,載:人工智慧相關法律議題芻議,頁89-119,頁94-101,2018年9月。

註2、TESLA的媒體發言中再三強調Autopilot目前僅為「自動巡弋(循跡)系統」而非「自動駕駛系統」,因為Autopilot還無法全自動駕駛,德國甚至已經要求TESLA不得再以自動駕駛系統的名稱行銷避免誤導消費者。見 曾涵郁,「自動駕駛」恐誤導 德國要Tesla智慧車正名,上報國際圈,2016年10月19日,http://13.231.128.164/news_info.php?SerialNo=6009 (最後瀏覽日期:2019年9月2日)。但根據TESLA中國與台灣的官方網站提供的官方譯名皆為「自動輔助駕駛系統」,因此文中仍簡稱為自駕系統。TESLA中國區官方網站:https://www.tesla.cn/en/autopilot (最後瀏覽日期:2019年9月2日);TESLA台灣區官方網站:https://www.tesla.com/zh_TW/autopilot (最後瀏覽日期:2019年9月2日)。

註3、張旭,全球首例,Tesla Model S自動駕駛功能首起死亡車禍,u-car,2016年7月4日,https://news.u-car.com.tw/article/31046 (最後瀏覽日期:2019年9月2日)。

註4、Civil Law Rules on Robotics (2015/2103(INL)), www.europarl.europa.eu/...A8-2017-0005 (last visited: 2019/10/07).

註5、Peter-Paul Verbeek, Moralizing Technology: Understanding and Designing the Morality of Things, Chapter 2, Nov. 1, 2011.

註6、洪靖,技術的道德或道德的技術?評Verbeek’s Moralizing Technology,科技、醫療與社會,第20期,頁223-234,頁226到228,2015年4月。

註7、劉靜怡,人工智慧潛在倫理與法律議題鳥瞰與初步分析—從責任分配到市場競爭,載:人工智慧相關法律議題芻議,頁3-49,頁23-25,2018年11月。

註8、詹文男,人工智慧對台灣產業的影響與策略投影片,頁27,現代財經論壇──AI與台灣產業轉型升級,資策會,2019年4月16日。

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