人工智能致害的责任模式、归责路径与罪名选择

人工智能致害的责任模式、归责路径与罪名选

择

目录

一、内容概括.................................................3

二、人工智能致害的责任模式..................................3

（-）法律责任概述.........................................4

1.民事责任............................................6

2.刑事责任............................................7

3.行政责任............................................9

（二）责任模式的分类.......................................10

1.生产者责任模式.

2.使用者责任模式....................................13

3.混合责任模式......................................13

三、人工智能致害的归责路径.................................14

（一）归责原则的探讨.......................................15

1.过错责任原则.......................................16

2.无过错责任原则.....................................17

3.过错推定责任原则...................................18

（二）归责路径的具体构建..................................19

1.事实认定.............................................20

2.责任判定...........................................20

3.责任实现...........................................21

四、人工智能致害的罪名选择..................................22

（一）相关罪名的概述.......................................23

1.过失致人死亡罪.....................................25

2.故意杀人罪.........................................25

3.重大责任事故罪.....................................26

4.侵犯著作权罪.......................................28

5.计算机网络犯罪.....................................29

（二）罪名选择的考量因素...................................30

1.行为性质...........................................32

2.主观过错...........................................32

3.损害后果...........................................34

4."ZA•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••35

（三）具体罪名的适用与拓展.................................36

1.过失致人死亡罪的适用...............................37

2.故意杀人罪的适用...................................39

3.重大责任事故罪的适用...............................40

4.侵犯著作权罪的适用.................................42

5.计算机网络犯罪的适用...............................44

6.其他新型犯罪的探索.................................46

五、结论与展望..............................................47

一、内容概括

引言：简要介绍人工智能的快速发展及其可能带来的法律挑战，

特别是人工智能致害问题的重要性和紧迫性。

分析不同类型的人工智能致害事件中的责任归属问题，包括产品

责任、侵权责任等。

探讨人工智能研发者、使用者、管理者等各方在致害事件中的责

任界定。

探讨如何根据事实情况对人工智能致害事件进行合理归责，包括

归责原则、归责标准等。

分析归责过程中可能遇到的困难与挑战，如技术中立的立场、因

果关系判断等。

分析在人工智能致害事件中，如何根据具体情况选择合适的罪名

进行定罪。

总结全文，强调人工智能致害问题的法律研究的重要性和紧迫性,

以及对未来研究的展望。

二、人工智能致害的责任模式

该原则认为，无论人工智能设备的行为是否存在过错，都应当承

担侵权责任。这一原则主要基于人工智能设备的自主性和技术特性，

认为其应当对自己的行为负贡。在自动驾驶汽车发生交通事故的情况

下，即使驾驶员没有操作失误，但只要自动驾驶系统存在缺陷，就应

当承担相应的侵权责任。

该原则认为，如果人工智能设备的行为造成了损害，但是无法证

明其不存在过错，那么应当推定其存在过错。这一原则在一定程度上

减轻了受害者的举证责任，有利于保护受害者的权益。在机器人侵犯

隐私的情况下，如果机器人的制造者无法证明其没有过错，那么就应

当推定其存在过错，并承担相应的侵权责任。

该原则认为，根据公平原则，应当由人工智能设备的所有者或者

使用者承担侵权责任。这一原则主要适用于人工智能设备在公共场所

或者公共设施中发生致害事件的情况。在无人驾驶汽车发生交通事故

的情况下，应当由汽车的所有人或者使用者承担相应的侵权责任。

在选择人工智能致害的责任模式时，需要综合考虑各种因素，包

括人工智能设备的技术特性、行为方式、过错程度等。还需要加强人

工智能技术的监管和规范，确保其安全、可靠地应用于各个领域。

（一）法律责任概述

在探讨“人工智能致害的责任模式、归责路径与罪名选择”时，

首先需明确法律责任的基本概念及其在现代社会中的重要性。法律责

任通常指当个人或组织违反法律规定或合同约定时，必须承担的法律

后果。这些后果可能包括民事赔偿、行政处罚甚至刑事追究。

随着科技的飞速发展，人工智能（AD已逐渐融入我们的日常生

活，并在许多领域发挥着重要作用。随之而来的问题是，当AI系统

出现故障或被恶意利用时，如何确定责任归属并追究责任成为一个亟

待解决的问题。

在法律责任领域，有几种主要的归责原则可供参考，如过错责任

原则、无过错责任原则和公平责任原则。过错责任原则是指行为人因

过错侵害他人民事权益造成损害的，应当承担侵权责任。无过错责任

原则则是指无论行为人有无过错，只要其行为与损害后果之间存在因

果关系，就应当承担侵权责任。公平责任原则则是在当事人双方对损

害的发生均无过错，但根据公平原则，由双方分担损失的一种归责原

则。

在人工智能致害的案件中，归责路径的选择将直接影响责任认定

和承担方式。归责路径包括以下几个方面。

在选择罪名时，也需要考虑相关法律的规定和案件的具体情况。

可以将人工智能致害的责任归结为以下几种罪名：一是产品责任罪，

即因生产、销售存在缺陷的产品导致他人损害的；二是过失致人重伤

罪或过失致人死亡罪，即因过失行为导致他人重伤或死亡的；三是计

算机网络犯罪罪，即利用计算机网络技术手段实施违法犯罪行为的。

法律责任概述是探讨“人工智能致害的责任模式、归责路径与罪

名选择”的基础。通过明确法律责任的定义、归责原则和归责路径,

以及合理选择罪名，可以为解决人工智能致害问题提供有力的法律支

撑。

1.民事责任

在探讨人工智能致害的责任模式时，民事责任构成了核心的一环。

当人工智能系统因设计缺陷、操作不当或疏忽大意而导致损害时，受

害者有权要求责任人承担相应的民事赔偿责任。

确定责任主体是关键，在多数情况下，直接使用人工智能系统的

个人或组织应承担主要责任。随着技术的发展，某些情况下可能需要

追究人工智能开发者和运营者的责任。在系统存在明显漏洞或设计缺

陷的情况下，开发者未能及时修复，导致损害发生，开发者应被认定

为责任主体。

针对人工智能的特殊性，民事责任的认定还需考虑因果关系的认

定和举证责任的分配。在因果关系认定上，需区分人工智能系统的自

主决策和人为干预两种情况。对于自主决策造成的损害，因果关系较

易认定；而对于人为干预导致的损害，则需结合具体证据进行综合判

断。在举证责任分配上，受害者需承担证明损害事实、损失大小以及

加害人过错等要件的举证责任；而加害人则需对其抗辩事由承担举证

责任。

民事责任是人工智能致害责任模式的重要组成部分，通过明确责

任主体、赔偿范围、因果关系认定和举证责任分配等方面的问题，可

以为受害人提供有效的救济途径，同时也为人工智能技术的健康发展

提供有力保障。

2.刑事责任

在探讨“人工智能致害的责任模式、归责路径与罪名选择”时，

我们不得不面对一个核心问题：当人工智能系统出现故障或故意行为

导致损害时，如何确定责任归属？这一问题的复杂性在于人工智能系

统的决策过程往往不透明，且可能涉及多个法律和伦理层面。

我们需要明确的是，人工智能系统的设计和使用必须遵循一定的

法律和伦理规范。在设计阶段，开发者应确保算法的安全性和公正性;

在使用阶段，使用者应遵守相关法律法规，避免滥用或误用人工智能

技术。如果人工智能系统违反了这些规范，那么它就应该为其造成的

损害承担责任。

对于人工智能致害的责任归属，我们可以借鉴刑法中的“过错责

任原则”。只有当行为人有过错（如疏忽、故意或过失）时，才需要

承担责任。由于人工智能系统的决策过程往往难以预测和控制，因此

确定其是否存在过错并不容易。这就需要我们在归责路径上进行深入

探讨。

技术审查：对人工智能系统的设计、实现和使用进行全面审查，

以确定是否存在技术缺陷或漏洞。这有助于我们判断人工智能系统是

否存在过错。

因果关系：确定人工智能系统的行为与损害结果之间的因果关系。

这需要我们深入分析系统输出的结果和实际发生的情况，以判断是否

存在直接联系。

责任主体：明确谁应该为人工智能系统的损害承担责任。这可能

包括开发者、使用者或其他相关方。我们需要根据具体情况来判断责

任主体的归属。

在罪名选择方面，我们可以参考相关法律规定和司法解释。在中

国，对于人工智能致害的责任问题，可以适用《中华人民共和国刑法》

中关于过失致人重伤、死亡或公私财产遭受重大损失的相关规定V我

们还需要关注其他相关法律法规，如《中华人民共和国侵权责任法》

等，以便更全面地解决人工智能致害的责任问题。

人工智能致害的责任模式、归责路径与罪名选择是一个复杂而重

要的课题。我们需要综合考虑法律、伦理和技术等多个方面的因素，

以确保公平、合理地处理相关问题。

3.行政责任

在探讨人工智能致害的责任模式时，行政责任是一个不可忽视的

方面。随着人工智能技术的广泛应用，其对社会秩序和公共安全的影

响日益显著。对人工智能造成的损害进行行政责任追究，是维护社会

公正和公共利益的重要手段。

国家相关部门：包括科技、安全、环保等行政部门，它们负责制

定和执行与人工智能相关的政策、法规，并对人工智能造成的损害进

行监督管理。

地方政府及监管部门：地方政府及其下属的监管部门，根据上级

政府的授权或委托，对辖区内的人工智能企业和项目进行日常监管和

执法。

受影响消费者及公众：虽然他们不是行政责任的直接承担者，但

他们的投诉和举报可以为行政责任主体提供线索，帮助后者发现和处

理问题°

行政处罚：针对人工智能造成的损害行为，相关部门依法给予警

告、罚款、没收违法所得等处罚措施。

行政监管：通过加强日常监管、开展专项检查等方式，确保人工

智能企业在研发和使用过程中遵守法律法规，防范潜在风险。

行政责任追究：对于违反行政法律规定的个人或企业，依法追究

其行政责任，包括责令改正、通报批评、行政拘留等。

明确责任分工：各级政府和相关部门应明确各自在人工智能监管

和执法中的职责和权限，避免推诿扯皮现象的发生。

完善法律法规：制定和完善与人工智能相关的法律法规，为行政

责任追究提供有力的法律依据和支持。

加强执法力度：加大对人工智能领域违法行为的查处力度，提高

违法成本，形成有效的威慑力。

推进信息化建设：利用现代信息技术手段，建立人工智能监管信

息平台，实现数据共享和实时监控，提高监管效率和准确性。

行政责任在人工智能致害的责任体系中扮演着重要角色，通过明

确责任主体、形式和追究机制，可以有效地保障公共安全和促进人工

智能技术的健康发展。

（二）责任模式的分类

过失责任模式：当行为人因疏忽大意或过于自信而导致人工智能

产品或服务造成损害时，应当承担过失责任。这种模式下，行为人需

要对其行为造成的损害后果进行赔偿，并采取必要的补救措施。

严格责任模式：在某些情况下，即使行为人没有过错，但法律规

定其应当对人工智能造成的损害承担责任。这种模式下，行为人将面

临无过错赔偿责任，除非能够证明自己没有过错或者损害是由于不可

抗力等原因造成的。

替代责任模式：当行为人利用人工智能产品或服务实施侵权行为

时，如果该产品的制造者或销售者未能尽到合理的安全保障义务，应

当承担替代责任。这意味着制造者或销售者需要对其产品或服务造成

的损害承担赔偿责任，无论行为人是否有过错。

公平责任模式：在特定情况下，即使行为人没有过错，但根据公

平原则和诚实信用原则，也应当承担一定的责任。这种模式下，法院

会根据案件的具体情况和公平原则，判定行为人承担相应的赔偿责任。

连带责任模式：当多个行为人共同参与人工智能产品的设计、制

造或服务提供过程中，导致损害发生时，应当承担连带责任。这意味

着每个行为人都需要对整个损害后果承担责任，受害人可以向任何一

个行为人请求全额赔偿，而后由该行为人向其他行为人追偿。

不同类型的责任模式适用于不同的情况，需要根据具体情况灵活

选择和运用.随着技术的不断发展和法律法规的不断完善，责任模式

也需要不断调整和更新，以适应新的挑战和需求。

1.生产者责任模式

产品缺陷与风险评估：生产者应对其研发的人工智能产品进行全

面的风险评估，识别潜在的安全隐患和缺陷。若产品存在缺陷导致损

害发生，生产者应当承担相应的赔偿责任。

信息披露与透明度：生产者应向用户和市场披露人工智能产品的

相关信息，包括其工作原理、潜在风险以及安全使用指南等。生产者

有责任确保用户了解产品的全部内容，从而避免由于信息的不对称而

导致的不必要损害。

损害证明与责任界定：当人工智能产品致害事件发生时，受害者

需要证明损害是由产品缺陷导致的，并且生产者需要证明其已经尽到

了合理的注意义务。在责任界定上，法院会考虑生产者的技术水平、

风险控制能力以及产品使用说明等因素。

后续责任与技术更新：随着技术的不断进步，生产者有责任对其

己投放市场的人工智能产品进行持续的更新和改进，以确保其安全性

和性能。若因技术更新不及时导致的产品致害事件，生产者同样需要

承担相应的责任。

在生产者责任模式下，强调生产者对人工智能产品的全程监管和

责任承担U这种模式下，生产者在研发、设计、制造、销售以及后续

技术更新等各环节都有责任确保产品的安全性，避免因产品缺陷导致

的人工智能致害事件。

2.使用者责任模式

在使用者责任模式下，对人工智能致害责任的追究主要依赖于使

用者在操作和使用人工智能系统过程中的行为和决策。这种模式认为,

如果人工智能系统的设计和开发存在缺陷，或者使用者在操作过程中

存在过错，那么使用者应当对因此产生的损害承担责任。

在使用者责任模式下，强调的是使用者的主观过错和行为与人工

智能致害结果之间的因果关系。这种模式有助于促使使用者在使用人

工智能系统时更加谨慎和规范，避免因不当操作而产生不必要的风险

和损害。对于人工智能开发者和使用者而言，也需要加强沟通和协作,

共同制定合理的操作规程和安全标准，以确保人工智能系统的安全、

可靠和可持续发展。

3.混合责任模式

混合责任模式要求个人、企业和政府在人工智能致害事件中各自

承担相应的责任。这种模式既能够保护受害者的合法权益，也有利于

推动人工智能产业的健康发展。实际操作中，如何界定各方的责任范

围和程度仍然存在一定的困难和争议。未来研究还需要进一步完善相

关法律法规，明确各方在人工智能致害事件中的法律责任。

三、人工智能致害的归责路径

在人工智能致害的情况下，归责路径是一个复杂且重要的问题。

要确定责任主体，即导致损害发生的人工智能的捌有者、使用者或开

发者。在此过程中，应考虑各主体的监管责任、操作责任及技术保障

责任等。

监管责任：对于政府监管部门而言，需对其在人工智能监管中的

职责进行明确。如是否存在监管缺失、监管不到位或监管过失等情况,

这些都可能成为归责的对象。

操作责任：人工智能的使用者在操作过程中，如因操作不当或误

用导致损害发生，应承担相应责任。使用者是否遵循了操作规范，是

否尽到了合理的注意义务等，都是归责的重要因素。

技术保障责任：人工智能的开发者和技术提供者需对其技术的安

全性和稳定性负责。如因技术缺陷导致损害，开发者和技术提供者应

承担相应责任。

在确定了责任主体后，还需根据具体情况分析损害发生的直接原

因和间接原因，以及各原因之间的关联性。归责原则可以考虑过错责

任原则、无过错责任原则等，并根据实际情况进行选择。

在具体法律实践中，还需要结合相关法律规定和司法实践案例，

对人工智能致害的归责路径进行细化。对于新兴技术带来的挑战，法

律需要及时进行适应和调整，以更好地保护人民群众的合法权益。

人工智能致害的归责路径是一个需要综合考虑多方面因素的问

题，需要各方共同努力，以更好地应对人，智能带来的挑战。

（一）归责原则的探讨

在探讨人工智能致害的责任模式时，首先需明确归责原则的基本

概念和适用范围。归责原则是指当某一行为造成损害后果时，应当由

谁来承担相应的法律责任。在人工智能领域，由于涉及技术复杂性、

责任主体不明确以及损害后果的多样性等特点，归责原则的确定尤为

重要。

关于人工智能致害责任的归责原则主要有三种观点：过错责任原

则、无过错责任原则和过错推定责任原则。

无过错责任原则是指无论行为人有无过错，只要其行为造成了损

害后果，就应当承担侵权责任。这一原则主要适用于一些高度危险或

者严重污染环境的行为，在人工智能领域，无过错责任原则的适用范

围尚不明确，需要进一步研究和探讨。

过错推定责任原则是指在某些特定情况下，法律推定行为人具有

过错，除非行为人能够证明自己没有过错，否则应当承担侵权责任。

这一原则可以简化诉讼程序，提高司法效率°在人工智能致害的情况

下，过错推定责任原则可能适用于那些存在明显技术缺陷或者管理不

善的行为。

在确定人工智能致害的责任模式时，应当综合考虑归责原则的适

用范围、损害后果的性质和程度以及行为人的主观过错等因素。还需

要加强相关法律法规的制定和完善，为人工智能领域的安全和发展提

供有力的法律保障。

1.过错责任原则

过错的存在：人工智能系统在设计、开发、运行过程中，如果存

在导致侵权行为的过错，如设计缺陷、程序漏洞或者人为篡改等，都

应当认为是过错的存在。

过错的严重性：过错的严重性也是判断是否承担法律责任的重要

依据。对于严重的侵权行为，即使存在过错，也应当承担相应的法律

责任；而对于轻微的侵权行为，即使存在过错，也可以根据具体情况

减轻或者免除法律责任。

在人工智能致害的责任模式、归责路径与罪名选择中，过错责任

原则是一个基本的原则。只有当人工智能系统存在过错，并且过错与

侵权行为之间存在直接的因果关系，同时过错的严重性与损害之间存

在对应的关系时，人工智能系统才应当承担相应的法律责任。

2.无过错责任原则

无过错责任原则是指不论行为人在主观上是否存在过错，只要其

行为造成损害结果，均应承担相应的民事责任。在人工智能致害的情

境中，无过错责任原则同样适用。这意味着即便人工智能系统的开发

者或使用者没有故意行为或疏忽大意，一旦发生人工智能引发的伤害

事故，只要满足一定条件，均需承担相应责任。无过错责任原则是对

传统的责任认定机制的一种重要补充和修正。

在人工智能领域应用无过错责任原则时，应着重考虑以下几个方

面：首先，人工智能系统的安全性能是否达到行业标准，是否存在潜

在风险；其次，人工智能系统发生致害事件时，是否能够通过现有技

术手段证明其安全性缺陷；考虑受害人权益的保护和赔偿问题。对于

因人工智能系统的固有风险造成的损害，无论相关主体是否存在过错,

都应依法承担相应的赔偿责任。这有助于平衡技术创新与公众利益之

间的关系，确保社会公平正义。

在具体实践中，无过错责任原则的适用应当结合实际情况进行灵

活处理。对于人工智能的开发者、使用者以及第三方责任等主体的责

任分配问题，需要依据法律框架和相关政策进行综合考量。还要结合

技术发展水平和现实社会条件，逐步完善相关法律制度，确保无过错

责任原则在实际应用中能够发挥其应有的作用。

3.过错推定责任原则

在探讨人工智能致害的责任模式时，过错推定责任原则是一个重

要的理论基石。这一原则的核心在于，当某一主体（如人工智能系统

开发者或使用者）未能采取合理措施预防或控制损害的发生，且其行

为与损害结果之间存在因果关系时;该主体应被推定具有过错。

关于“过错”这并非简单地指故意或过失，而是指行为人未能尽

到应有的注意义务。在人工智能的语境下，这意味着开发者或使用者

在设计、实施和维护AI系统时，未能采取足够的安全措施来防止或

减轻潜在的危害。

过错推定责任原则的适用并不要求实际损害的发生，只要存在损

害的可能性，且行为人未能提供充分的安全保障，即可适用该原则。

这种推定方式旨在加重行为人的法律责任，以保护受害者的权益。

过错推定责任原则在人工智能致害案件中往往与严格责任原则

相结合。严格责任原则要求行为人无论是否存在过错，都应对其造成

的损害承担责任。而过错推定责任原则则是在过错认定的基础上，进

一步明确了行为人的责任范围和减轻责任的情形。

需要指出的是，过错推定责任原则在人工智能致害责任模式中的

应用，也面临着诸多挑战。如何准确界定行为人的过错程度，如何合

理确定责任范围，以及如何平衡技术发展与法律责任之间的关系等。

这些问题需要在理论和实践层面进行深入探讨和研究。

（二）归责路径的具体构建

确定责任主体：首先需要明确在人工智能致害事件中，哪些主体

可能承担法律责任。这可能包括研发者、生产者、使用者、监管部门

等。具体责任主体的选择取决于事件的具体情况和相关法律法规的规

定。

分析行为性质：对于每一方主体，需要分析其在事件中的行为性

质。例如，通过对行为性质的分析，可以进一步明确责任主体。

判断过错程度：在确定了责任主体之后，需要对各主体在事件中

的过错程度进行评估。这可以通过对比相关法律法规、行业规范以及

实际情况来实现。过错程度的判断将直接影响到后续的法律责任分配。

分配法律责任：根据过错程度的判断，可以将法律责任分配给相

应的责任主体。这可能包括赔偿损失、承担行政处罚或者刑事责任等。

在分配法律责任时，需要遵循公平原则和比例原则，确保各方主体的

权益得到合理保障。

法律适用与解释：在确定具体的法律责任时，还需要考虑适用的

法律和解释问题。这包括确定适用的法律依据、法律条文的解释以及

对特殊情况的处理等。在这一过程中，需要充分尊重法治精神，确保

法律的正确实施和公正裁决。

1.事实认定

事实认定是处理人工智能致害问题的首要环节，在人工智能致害

的情况下，需要对事实进行全面深入的了解和分析。这包括对事故发

生时的环境、条件、使用场景等进行详细调查，收集证据并还原事实

真相。还需要确定人工智能系统本身的性能和运行状态是否正常，以

及其是否存在设计缺陷、运行故障等潜在问题。在这个过程中，技术

人员需要对收集到的数据和信息进行筛选和分析，以确保事实认定的

准确性和完整性。对于人工智能致害的事实认定，应该采取科学严谨

的态度和方法，确保事实清晰明确，为后续的责任认定和归责路径选

择提供可靠的基础。在处理人工智能致害问题时，也需要结合法律法

规和行业规范的要求，确保事实认定过程合法合规。

2.责任判定

在责任判定时，我们需要综合考虑多个因素，以确保对人工智能

致害案件作出公正合理的判断。

应当明确的是，人工智能系统的设计和制造者通常具有一定的技

术能力和预见性，因此他们对人工智能可能带来的风险应当有充分的

了解和控制。如果是因为人工智能系统的设计缺陷或制造中的疏忽导

致了损害，那么这些责任主体应当承担相应的法律责任。

对于一些特殊情况，例如人工智能在无人驾驶汽车等领域的应用

中发生了事故，那么可能需要引入第三方机构进行责任判定，以确保

公正性和客观性。

在责任判定过程中，我们需要综合考虑多个因素，并根据具体情

况作出公正合理的判断。我们也应该加强相关法律法规和伦理规范的

制定和完善，以更好地应对人工智能带来的挑战和问题。

3.责任实现

在人工智能致害的情况下，责任的实现需要从多个层面进行分析。

从立法层面来看，各国政府应当制定相应的法律法规，明确规定人工

智能技术的应用范围、使用条件以及可能带来的风险。这些法律法规

应当包括对人工智能技术的监管措施，以确保其在合法合规的范围内

使用。政府还应当加强对人工智能企业的监管，确保企业在开发和应

用人工智能技术时遵循相关法律法规，防止因企业过错导致的损害。

从技术层面来看，人工智能开发者和企业应当承担一定的责任。

他们应当在研发过程中充分考虑潜在的风险，采取相应的技术措施来

降低这些风险。开发者和企业还应当加强与其他行业、政府部门和研

究机构的合作，共同研究和解决人工智能技术可能带来的问题。

从伦理层面来看，人工智能开发者和企业应当遵循道德伦理原则,

确保人工智能技术的发展和应用不会侵犯人类的权益。这包括尊重人

的隐私权、知情权等基本权利，以及遵循公平、正义等伦理原则、开

发者和企业还应当加强对人工智能技术的公众教育，提高公众对人工

智能技术的认识和理解，引导公众正确看待和使用人工智能技术。

从司法层面来看，当人工智能致害发生时，受害人可以依法向侵

权方提起诉讼，要求赔偿损失。法院在审埋此类案件时，应当综合考

虑各方的过错程度，依法作出公正的判决C对于涉及国家安全、公共

利益等重大问题的案件，法院还可以依法追究刑事责任。

人工智能致害的责任实现需要政府、企业、开发者、研究机构和

公众共同努力，通过立法、技术、伦理和司法等多种手段，确保人工

智能技术的安全、可控和可持续发展。

四、人工智能致害的罪名选择

在人工智能致害的情形下，罪名的选择取决于具体的案情和法律

条款的应用。当人工智能的行为导致社会危害时，首先需要判断其行

为是否可归责于相关责任主体。在归责主体明确后，接下来便是罪名

的选择问题。

若人工智能的非法行为涉及到非法侵入、数据盗窃、破坏计算机

系统等领域，则可选择计算机相关罪名，如非法侵入计算机信息系统

罪、破坏计算机信息系统罪等。

在人工智能产品的研发、运行过程中，若存在欺诈、侵犯知识产

权等行为，则可根据实际情况选择相应的罪名，如诈骗罪、侵犯知识

产权罪等。

在选择罪名时，还需考虑人工智能的自主性程度以及人类责任主

体的作用。若人工智能的行为是在无人类干预的情况下自主做出的决

策导致的危害，那么在罪名选择上可能存在一定特殊性。对于人工智

能致害的罪名选择，需结合具体案情、法律条款以及人工智能的特殊

性进行综合判断。

（一）相关罪名的概述

在探讨“人工智能致害的责任模式、归责路径与罪名选择”时，

首先需明确的是，当人工智能系统出现故障或不当行为导致损害时，

如何确定责任主体、归责原则以及具体的罪名选择，是法律领域亟待

解决的问题。

产品责任：在许多情况下，人工智能系统的缺陷或错误是由产品

设计或制造过程中的疏忽造成的。受害者可以依据产品责任法向生产

者或销售者追究赔偿责任，产品责任通常要求证明存在产品质量问题,

并且该问题直接导致了损害的发生。

过失责任：如果人工智能系统的操作者或使用者未能遵守相关的

操作规程或忽视了潜在的风险，导致损害发生，那么他们可能会被追

究过失责任.过失责任的认定需要考察行为人是否具有注意义务，以

及该义务的违反程度。

严格责任：在某些司法管辖区，对于高度复杂且可能带来严重后

果的人工智能系统，可能会采用严格责任原则。无论行为人是否有过

错，只要智能系统出现了故障或不当行为并导致了损害，就应当承担

相应的责任。

归责路径：在确定了责任主体后，接下来的任务是确定归责路径。

这通常涉及对人工智能系统的技术特性、操作流程、责任归属等方面

的深入分析。归责路径的选择将直接影响最终的赔偿责任判定。

罪名选择：在明确了责任主体和归责路径后，接下来需要考虑的

是具体的罪名选择。这要求结合案件的具体情况和相关法律规定，对

可能的罪名进行逐一分析和评估。罪名的选择不仅关系到案件的定罪

问题，还可能影响到量刑和救济措施的采取。

人工智能致害的责任模式、归责路径与罪名选择是一个复杂而多

维的问题。它涉及到多个法律领域的交叉融合，需要综合考虑技术、

伦理、法律等多方面的因素。

1.过失致人死亡罪

需要注意的是，过失致人死亡罪的认定需要充分证明行为人的主

观过错、行为与死亡结果之间的因果关系以及行为人的犯罪故意。在

人工智能致害的情况下，这些因素可能更加复杂和难以把握。在实际

操作中，对于涉及人工智能致害的过失致人死亡罪案件，法院可能会

根据具体情况进行个案审查和判断。

2.故意杀人罪

关于“故意杀人罪”，在面对人工智能致人损害的情形时，其核

心应用焦点在于对系统是否具有主动杀害人类的故意意图进行研判。

故意杀人罪意味着一方基于特定动机主动剥夺他人生命的行为。当人

工智能出现错误行为，特别是其行为与人类操作不当或故意设计带有

恶意目的的程序有关时，有可能被认定为具备故意杀人罪的要素。人

工智能本身并无主观意识，因此判断其是否构成故意杀人罪的核心在

于其背后的编程者、设计者或操控者的行为。若系统因为恶意代码或

未经适当监督而导致不恰当行为并造成他人死亡，相应的责任人应当

承担相应的法律责任。在实际归责路径中，除了需要查明人工智能系

统本身的运行状况与故障原因外，还应详细调查责任主体在人工智能

的设计、开发、维护等过程中的疏忽与过错，从而决定是否按照故意

杀人罪追究责任。在法律选择和定罪方面,应当结合具体案情和证据,

依据现行法律法规进行罪名选择和责任判定。在此过程中，需要确保

法律的公正性和合理性，同时考虑到人工智能技术的特殊性及其快速

发展的现实背景。

3.重大责任事故罪

在探讨“人工智能致害的责任模式、归责路径与罪名选择”时，

我们不得不提及一种传统的刑事责任形式一一重大责任事故罪。这一

罪名在刑法体系中占据着重要的地位，为我们提供了追究人工智能致

害责任的重要法律依据。

重大责任事故罪，是指在生产、作业中违反有关安全管理的规定,

因而发生重大伤亡事故或者造成其他严重后果的行为。该罪的主体为

直接从事生产、作业的人员，而主观方面则表现为过失。这种过失可

能表现为疏忽大意的过失或过于自信的过失。

当人工智能技术被广泛应用于生产、作业等领域时，其潜在的风

险也随之增加。如果因为人工智能的故障或不当操作导致重大伤亡事

故或其他严重后果，那么相关责任人员可能会被追究重大责任事故罪

的刑事责任。

如果人工智能系统在设计、制造或运行过程中存在缺陷，且这种

缺陷导致了重大责任事故的发生，那么相关责任人员就应该承担相应

的刑事责任。如果人工智能系统的操作人员因为疏忽大意或过于自信

而未能发现人工智能系统的缺陷并采取措施防止事故发生，那么他们

也应该承担相应的刑事责任。

在追究人工智能致害责任时，我们需要遵循一定的归责路径.需

要确定行为人的行为是否违反了有关安全管理的规定；其次，需要评

估这种违规行为与重大责任事故之间的因果关系；需要根据行为人的

过错程度来确定其应承担的刑事责任。

重大责任事故罪为我们追究人工智能致害责任提供了重要的法

律依据和归责路径。在未来的法律实践中，我们需要根据实际情况不

断完善相关法律规定和归责机制，以更好地保障公民的人身安全和合

法权益。

4.侵犯著作权罪

在人工智能领域，侵权行为往往涉及到著作权的侵犯。根据我国

《中华人民共和国著作权法》著作权人对其作品享有署名权、修改权、

发表权、复制权、发行权、出租权、展览权等人身权和财产权。当人

工智能产品或服务未经著作权人许可，擅自使用其作品或者以其他方

式侵害著作权人的合法权益时，将构成侵犯著作权罪。

侵犯著作权罪的责任模式主要包括直接责任模式和间接责任模

式。直接责任模式是指人工智能产品或服务的设计者、开发者或者运

营者明知其行为侵犯著作权而未采取措施予以制止，或者故意实施侵

权行为。间接责任模式是指人工智能产品或服务的使用人明知其行为

侵犯著作权而未采取措施予以制止，或者故意实施侵权行为。根据《中

华人民共和国刑法》对于侵犯著作权的行为，可以追究刑事责任V

归责路径主要包括以下几个方面：首先，审查人工智能产品或服

务的设计、开发和运营过程中是否存在侵权行为；其次。

罪名选择主要涉及以下几个方面：一是故意侵犯著作权罪，包括

复制、发行、出租、展览他人文字、音乐、电影、电视、录像制品等

侵犯著作权的行为；二是过失侵犯著作权罪，包括因疏忽大意或者违

反管理规定，造成他人著作权损害的行为；三是教唆侵权罪，即通过

教唆、帮助他人实施侵犯著作权的行为。

在实际操作中，应当根据具体情况综合考虑各种因素，如人工智

能产品的性质、功能、用途等，以及侵权行为的性质、情节、后果等，

依法确定责任模式、归责路径和罪名选择。为了更好地保护著作权人

的合法权益，有必要加强对人工智能领域的立法和完善相关法律法规,

明确人工智能产品和服务的法律责任界定和追究标准。

5.计算机网络犯罪

在探讨人工智能致害的责任模式时，不能忽视计算机网络犯罪这

一重要环节。随着人工智能技术的普及和应用，网络成为其发挥作用

的主要平台之一。当人工智能系统因设计缺陷、操作不当或其他原因

造成损害时，其产生的法律责任问题经常与计算机网络犯罪相关联。

非法入侵与网络攻击：当人工智能系统被非法入侵或遭受恶意攻

击时，可能导致系统出现故障或泄露敏感信息，进而造成损害。这种

情况下，攻击者可能会利用人工智能系统的漏洞或弱点进行攻击，构

成网络犯罪。

数据保护与隐私侵犯：人工智能在处理大量数据时，如果未能妥

善保护用户隐私或非法获取、使用数据，可能构成侵犯个人隐私的计

算机网络犯罪。特别是在大数据和机器学习背景下，个人信息的保护

尤为重要。

系统安全与维护责任：人工智能系统的运行依赖于网络安全环境。

系统开发者或运营者需要确保网络安全，采取必要的安全措施来防止

网络攻击和破坏。一旦因未能妥善维护网络安全而导致损害发生，相

关责任主体需要承担相应的法律责任。

犯罪工具利用：在某些情况下，犯罪分子可能会利用人工智能工

具进行非法活动，如网络诈骗、恶意软件传播等。这种情况下，需要

对人工智能工具的使用进行监管，并依法追究使用这些工具进行犯罪

行为的责任。

对于归责路径而言，当发生计算机网络犯罪时;需要依据相关法

律法规进行归责。这通常涉及到网络安全法、刑法等相关法律条款的

适用。在罪名选择上，根据具体犯罪行为和情节，可能涉及非法侵入

计算机信息系统罪、破坏计算机信息系统罪、侵犯公民个人信息罪等。

在人工智能致害的背景下，还需进一步探讨针对人工智能特性的

专门法规和责任体系的建设与完善。这需要政府、企业和学术界共同

努力，制定更为明确和适应性强的法律标准和实践指南，以应对未来

可能出现的更多挑战和问题。

（二）罪名选择的考量因素

必须明确人工智能产品的行为性质，若产品存在缺陷，且设计或

制造过程中存在明显的主观过错，如故意隐瞒或忽视安全风险，导致

损害发生，则该产品生产者或销售者应承担相应的刑事责任。

损害后果的严重性也是决定罪名选择的重要因素，若因人工智能

产品致害导致他人重伤、死亡或公私财产的重大损失，应选择能够充

分体现其严重性的罪名，如故意杀人罪、重大责任事故罪等。

责任主体的法律地位与行为能力亦需考虑，对于具有自主决策能

力的AI系统，应考察其是否具备独立承担法律责任的能力；而对于

仅作为工具使用的人工智能产品，其责任应由使用者承担。

在确定罪名时，还需仔细分析因果关系。应区分是AI产品本身

的缺陷导致损害，还是由于外部因素介入而引发的因果关系。还需考

虑因果关系的持续时间、范围和程度等因素。

随着人工智能技术的全球发展，国际合作在解决跨地区、跨国界

的人工智能致害问题中发挥着越来越重要的作用。在选择罪名时，应

充分考虑国际法律协调的需要，以确保判决的公正性和有效性V

罪名选择在人工智能致害责任体系中占据着举足轻重的地位，在

具体操作中，应综合考虑行为性质、损害后果、责任主体、因果关系

以及国际合作与法律协调等多个方面的因素，以确保罪名选择的准确

性和合埋性。

L行为性质

在人工智能致害的责任模式、归责路径与罪名选择的讨论中，我

们需要首先明确行为性质。人工智能技术的发展为人们的生活带来了

诸多便利，但同时也引发了一系列道德和法律问题。我们将关注人工

智能技术在特定场景下可能对人类造成的危害。

未按照规定采取必要措施，导致人工智能产品或服务失控，造成

他人损害；

通过恶意篡改、攻击等手段，破坏人工智能系统的正常运行，给

人类带来损失；

在人工智能产品或服务的开发、应用过程中，违反法律法规和道

德规范，导致他人损害。

责任主体：责任主体可以是研发者、生产者、销售者、用户等多

方。具体的责任归属需要根据具体情况进行判断；

在确定归责路径时，我们需要依据我国《侵权责任法》、《刑法》

等相关法律法规，结合具体案件的事实和证据，综合判断行为人的过

错程度、损害后果等因素，以确定其应承担的法律责任。

2.主观过错

主观过错是探讨人工智能致害责任时不可忽视的重要因素，在人

工智能致害事件中，涉及的主观过错主要包括开发者的过失、故意以

及使用者的不当行为等。对于开发者而言，他们可能因疏忽大意未能

充分考虑到人工智能系统的潜在风险，或者在明知存在风险的情况下

仍放任其发生，造成损害结果。对于使用者而言，可能存在不当操作、

误用等行为，导致人工智能系统偏离预期行为轨迹造成损害。在责任

判断时，要深入考虑行为人的主观心理状态及其实际行为表现。由于

人工智能的复杂性，涉及的责任往往涉及多方面的专'业问题，如算法

设计、数据安全等，因此在实际归责过程中需要充分考量相关因素，

确保责任的公正分配。在确定主观过错时，往往需要借助专家的评估

以及充分的证据支持，才能作出更为合理的判断。关于行为人是否有

意识地追求或意识到特定结果的法律认定也存在争议。这种争议决定

了在具体案例中如何处理相关的刑事责任与处罚。对主观过错的准确

判断直接关系到责任主体的确定及其相应的法律责任的分配和处罚

方式的选择。在具体的司法实践中需要采取更为细致谨慎的态度来处

理相关问题。这不仅是一个法律层面的问题，还需要涉及多个领域的

专家进行深入的研究和探讨。同时需要根据实际情况的不同对具体案

件进行具体分析处理，因此在对人工智能致害事件进行归责时，主观

过错是一个重要的考量因素，需要综合考虑各种因素来做出公正合理

的判断和处理。

3.损害后果

人工智能致害可能导致财产损失，自动驾驶汽车在测试过程中发

生事故，可能导致车辆损坏甚至人员伤亡，给车主和乘客带来经济损

失。人工智能系统在医疗、金融等领域的应用，若出现故障或错误决

策，也可能导致巨大的财产损失。

人工智能致害还可能对人身安全造成严重威胁，智能家居系统若

存在漏洞，黑客可通过网络攻击控制家庭设备，对居住者构成潜在威

胁。在工业领域，人工智能机器人若未设置适当的安全防护措施，可

能对操作员或周围人员造成伤害。

人工智能致害还可能引发数据隐私和安全问题，随着大量个人数

据被收集和分析，一旦数据泄露或被滥用，将对个人隐私权造成严重

侵害。人工智能系统若遭受网络攻击，可能导致关键信息泄露，给企

业和国家带来安全隐患。

人工智能致害还可能对生态系统造成不可逆的影响，某些人工智

能项目可能会对自然环境造成破坏，如非法砍伐森林、污染水源等。

这些行为不仅损害了生态环境，还可能引发一系列连锁反应，对生物

多样性和全球气候产生深远影响。

人工智能致害的损害后果是多方面的、严重的。在设计和应用人

工智能技术时，必须充分考虑其对人类社会和环境可能造成的影响，

并建立相应的责任制度，以确保技术的安全、可靠和可持续发展。

4.社会影响

随着人工智能技术的发展，许多传统行业的工作岗位面临着被取

代的风险。自动化和智能化的生产方式使得许多简单重复的工作可以

由机器替代，从而导致部分劳动力失业。人工智能技术的发展也催生

了新的就业机会，如AT工程师、数据科学家等。政府和企业需要关

注这一问题，通过培训和教育帮助劳动者适应新的就'业环境，以实现

社会的可持续发展。

人工智能技术的应用涉及到大量数据的收集和处理，这使得个人

隐私面临前所未有的挑战。一些不法分子可能利用人工智能技术进行

网络攻击、诈骗等犯罪行为，给社会带来严重的损失。人工智能在医

疗、金融等领域的应用也可能导致患者隐私泄露、金融风险等问题。

加强立法和技术监管，保护公民的隐私权和信息安全至关重要。

人工智能技术的发展引发了许多道德论理问题，如机器人是否具

有人权、如何界定人工智能的责任等。这些问题需要社会各界共同探

讨，制定相应的法律法规和道德准则，以确保人工智能技术的健康发

展。人工智能教育的普及也是解决这一问题的关键途径。

虽然人工智能技术为人们的生活带来了便利，但它也可能加剧数

字鸿沟问题。那些无法接触或使用人工智能技术的人群可能会在教育、

就业等方面处于劣势地位，进一步加大社会不平等现象。政府和社会

应该采取措施，推动人工智能技术的普及和公平分配，让更多人受益

于这一先进技术。

（三）具体罪名的适用与拓展

在人工智能致害的责任模式与归责路径中，具体罪名的适用与拓

展是极为重要的一环。随着科技的进步，新型犯罪形式层出不穷，法

律界需要不断适应并调整罪名，以便更好地应对人工智能可能带来的

法律风险。

在人工智能领域，数据是至关重要的资源。若因人工智能系统的

漏洞或恶意攻击导致数据泄露或被非法获取，将可能构成侵犯数据安

全罪。应依法追究相关责任人的刑事责任，并根据情节的严重程度，

确定相应的刑罚。

随着智能家居、智能车辆等智能系统的普及，非法控制这些智能

系统可能构成新的犯罪形式。通过黑客手段控制他人智能车辆，或者

干扰智能家居系统，造成他人财产损失或生活不便的，均可考虑纳入

非法控制智能系统罪的范畴。

人工智能在某些情况下可能产生伦理冲突，如因算法决策导致的

歧视、偏见等问题。虽然这些可能不构成传统意义上的犯罪，但法律

界应关注并探讨如何在法律框架内对这类问题进行规制，例如通过设

立专门的伦埋审查机制或相关罪名。

人工智能技术的研发与应用涉及大量知识产权问题，对于侵犯人

工智能相关知识产权的行为，如盗用他人算法、盗取商业秘密等，应

依法追究相关责任人的知识产权犯罪责任。

在具体罪名的适用与拓展过程中，还需要结合人工智能技术的特

点和发展趋势，不断完善相关法律规定，确保法律的时效性和适应性。

应加强跨国合作与交流，共同应对人工智能带来的全球法律挑战。

在人工智能快速发展的背景下，法律界需要密切关注并适应新的

犯罪形式，不断完善罪名体系，以确保法律的公正、有效和适应性。

1.过失致人死亡罪的适用

在探讨“人工智能致害的责任模式、归责路径与罪名选择”时，

过失致人死亡罪作为一个重要的法律议题，具有其独特的适用性和深

远意义。该罪行特指因过失行为导致他人死亡的情形，其核心在于行

为人未能尽到应有的注意义务，从而引发了严重的后果。

根据我国刑法的相关规定，过失致人死亡罪的构成要件主要包括:

行为人具有过失，即应当预见自己的行为可能造成他人死亡的结果。

在人工智能的背景下，过失致人死亡罪的适用需特别关注智能系

统或设备的设计缺陷、操作不当等因素。若智能系统在运行过程中未

能有效避免或控制风险，导致人员死亡，且经鉴定确认其行为存在重

大过失，则可认定行为人的过失行为与死亡结果之间存在因果关系。

在确定过失致人死亡罪的归责路径时，需综合运用过错责任原则

和危险控制原则。过错责任原则要求行为人对其过失行为承担法律责

任，而危险控制原则则强调从源头上预防和减少风险的发生。

在人工智能领域，归责路径的确定需充分考虑技术的特点和风险

管理的需要。应强化智能系统的设计和运营者的安全保障义务，确保

其在运行过程中能够及时发现并控制潜在的风险；另一方面，应建立

完善的风险评估和预警机制，以便在风险发生前采取有效的防范措施。

在罪名选择方面，应根据行为人的具体行为及其后果来确定相应

的罪名。过失致人死亡罪可归入过失致人死亡罪、重大责任事故罪等

罪名中。在选择具体罪名时.，需综合考虑行为人的主观过错程度、行

为的危害程度以及社会影响等因素。

值得注意的是，在人工智能时代，过失致人死亡罪的适用还需关

注技术发展的特性和法律实践的需求。随着智能技术的不断进步和应

用范围的拓展，过失致人死亡罪的认定标准和归责路径也将面临新的

挑战和调整V有必要对相关法律规定进行及时修订和完善，以适应新

的法律环境和社会需求。

2.故意杀人罪的适用

在探讨人工智能致害问题时，故意杀人罪的应用是一个极为复杂

且敏感的领域。随着科技的进步，当人工智能(AT)系统或由其控制

的机器设备导致他人死亡时，如何界定责任，以及如何适用故意杀人

罪，成为法律界面临的新挑战。

在人工智能致害的情况下，首先要明确责任主体的界定。由于

AI本身不具有法律意义上的主体资格，因此不能直接对其追究刑事

责任。开发、设计、制造、运营人工智能产品的个人或组织，在特定

情况下可能需要承担因AI行为导致的法律责任。

归责路径主要涉及到责任的归属问题，当AI导致的行为符合故

意杀人罪的构成要件时，需要明确归责于哪些主体。这涉及到AI产

品设计、开发、维护等环节中的过失或故意行为。如果AI系统存在

设计缺陷或被恶意操控，导致他人死亡，相关责任人可能需要承担故

意杀人罪的责任。

在具体案件中，选择适用故意杀人罪还是其他相关罪名，需要根

据案件的具体情况来判断。要考虑AI行为的性质、目的、后果，以

及行为人的主观意图等因素。如果AI行为直接导致他人死亡，且行

为人具有故意杀人的主观意图，那么适用故意杀人罪是合理的°

在人工智能快速发展的背景下，如何适应新技术带来的法律挑战,

是法律界需要关注的问题。随着技术的进步和法律的完善，我们需要

不断调整和更新相关法律规定，以适应人工智能带来的新挑战。

3.重大责任事故罪的适用

在探讨“人工智能致害的责任模式、归责路径与罪名选择”时，

我们不得不提及一种重要的法律责任一一重大责任事故罪。这一罪名

在刑法体系中占据着举足轻重的地位，对于界定人工智能在致害事件

中的法律责任具有关键作用。

重大责任事故罪，是指在生产、作业中违反有关安全管理的规定,

因而发生重大伤亡事故或者造成其他严重后果的行为。该罪的主体特

指企事业单位的从业人员，而主观方面则表现为过失，包括疏忽大意

的过失和过于自信的过失。在客观方面，必须具备三个要件。

技术复杂性：人工智能系统通常涉及高度复杂的算法和数据处理

过程，这使得在事故发生时准确界定责任主体变得尤为困难。

数据安全问题：大量敏感数据的收集、存储和处理增加了数据泄

露的风险，进而可能导致个人隐私和企业商业秘密的受损。

预测能力受限：尽管人工智能具备强大的数据处理和分析能力，

但在面对未知风险时，其预测和防范能力仍然受到限制。

在应用重大责任事故罪对人工智能致害事件进行规制时，我们面

临以下几方面的困境：

责任归属不明确：由于人工智能系统的自主性和隐蔽性，往往难

以确定具体的责任归属。

因果关系证明困难：在多数情况卜，人工智能致害事件中的因果

关系并不明显，这使得传统的因果关系证明方法难以奏效。

法律适应性不足：现行的重大责任事故罪体系主要针对传统的人

为过失行为设计，对于人工智能背景下的新型过失行为，其适用性存

在疑问。

为了更好地应对人工智能致害事件中的法律责任问题，我们提出

以下建议：

明确责任归属：建立健全的人工智能监管机制，确保相关主体在

研发和使用过程中遵守法律法规，同时加强对人工智能系统的安全审

计和风险评估。

加强因果关系证明：引入先进的因果关系推定技术，如因果关系

链式推理、概率因果关系分析等，以辅助司法机关准确认定案件事实。

修订法律体系：针对人工智能背景下的新型过失行为，及时修订

和完善重大责任事故罪相关法律条文，增强法律的适应性和前瞻性。

随着人工智能技术的不断发展和应用领域的拓展，我们有理由相

信，相关法律制度将不断完善，为人工智能时代的法治建设提供更加

坚实的保障。

4.侵犯著作权罪的适用

在探讨人工智能致害责任时，著作权法的适用是一个重要方面。

随着科技的发展，人工智能在创作、传播和复制等方面发挥着越来越

重要的作用，这也使得著作权侵权行为呈现出新的特点。

当人工智能生成的作品出现时，其著作权归属成为一个复杂的问

题。著作权法保护的是作者的原创性表达，而人工智能生成的内容往

往涉及对现有作品的模仿、改编或综合。在确定著作权归属时，需要

综合考虑多个因素。

人工智能生成内容的作者是谁？是开发者、使用者还是人工智能

本身？这涉及到人工智能的法律地位问题，对于人工智能的法律地位

存在不同的观点。一种观点认为，人工智能可以被视为一种特殊的“作

者”，具有独立的创作能力和权利主体资格；另一种观点则认为，人

工智能只是执行开发者指令的工具，不具备独立的著作权主体资格。

人工智能生成的内容是否具有独创性？著作权法保护的对象是

独创性表达，即作者通过自己的智力劳动和创造性劳动创造出的具有

独特性和新颖性的作品。如果人工智能生成的内容缺乏独创性，那么

它就不构成著作权法意义上的作品，也就无法受到著作权法的保护。

著作权归属的确定还需要考虑人工智能生成内容的使用方式和

目的。如果人工智能生成的内容被用于商业目的，那么可能需要考虑

更复杂的著作权许可和转让问题；如果人工智能生成的内容被用于非

商业目的，那么可能需要给予更宽松的保护。

人工智能生成内容的著作权归属是一个复杂而棘手的问题，需要

综合考虑多个因素。在确定著作权归属时，应当遵循著作权法的基本

原则和规定，同时结合人工智能的特点和实际情况进行灵活处理。

未经授权使用他人作品：即未经著作权人许可，擅自复制、发行、

表演、展示、播放、制作衍生作品等。

抄袭和剽窃：即未经授权擅自复制、模仿他人的作品，窃取他人

的创意或成果。

破坏作品完整性：即故意删除、篡改、破坏他人的作品，使其失

去原有的价值和意义。

针对上述行为，责任承担方式也有所不同。应当承担停止侵害、

消除影响、赔礼道歉、赔偿损失等民事责任。在某些情况下，还可能

涉及刑事责任，如严重侵犯著作权构成犯罪的情况。还可以根据情况

追究人工智能开发者、使用者等相关责任主体的责任。

需要注意的是，由于人工智能技术的不断发展和变化，侵权行为

的形式和手段也在不断更新。在实际操作中，应当密切关注新技术的

发展动态和相关法律法规的更新情况，及时调整和完善应对策略