自動(dòng)駕駛中避險(xiǎn)算法的歸責(zé)探究

韓子璇

(蘇州大學(xué), 江蘇 蘇州 215000)

一、問(wèn)題的提出

自動(dòng)駕駛最大需要解決的問(wèn)題是倫理問(wèn)題。眾所周知,根據(jù)美國(guó)汽車(chē)工程師學(xué)會(huì)(SAE)的劃分,汽車(chē)自動(dòng)性等級(jí)可以分為L(zhǎng)0—L5五個(gè)等級(jí)[1]。固然,現(xiàn)如今自動(dòng)駕駛研究的主要著力點(diǎn)在于完成由L2向L3這一量變到質(zhì)變的轉(zhuǎn)向,但應(yīng)當(dāng)看到的是,技術(shù)的跨越是遲早的事情,真正的難題是如何解決可能面對(duì)的倫理問(wèn)題。什么是自動(dòng)駕駛可能遇到的倫理問(wèn)題?所謂倫理,在傳統(tǒng)哲學(xué)觀點(diǎn)中,一向?qū)⑵浣忉尀椤耙匀伺c人的關(guān)系”為核心構(gòu)建的事物,而在現(xiàn)代哲學(xué)思想中,倫理的范圍擴(kuò)展至“人與物的關(guān)系范圍”[2]。落實(shí)到自動(dòng)駕駛中,倫理問(wèn)題的范圍就是自動(dòng)駕駛輔助人、車(chē)輛與其他駕駛主體、車(chē)輛之間所可能發(fā)生的矛盾關(guān)系問(wèn)題。最為典型的倫理問(wèn)題是,當(dāng)遇到交通事故時(shí),多方主體的生命安全之間發(fā)生了沖突,而自動(dòng)駕駛汽車(chē)只能選擇一方主體的生命安全予以保護(hù)。此時(shí),對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)造成的危害結(jié)果應(yīng)當(dāng)何方主體承擔(dān)責(zé)任?應(yīng)當(dāng)認(rèn)為,由于自動(dòng)駕駛汽車(chē)本身不具有自主意識(shí),所以當(dāng)然不可能成為責(zé)任主體。而自動(dòng)駕駛的避險(xiǎn)路徑是由算法決策者所設(shè)置,故算法決策者可能成為潛在的責(zé)任主體。

算法決策者之所以可能需要對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)造成的危害結(jié)果承擔(dān)責(zé)任,原因在于,自動(dòng)駕駛的算法是提前設(shè)置的,因此自動(dòng)駕駛汽車(chē)在遇到兩難困境時(shí)做出的避險(xiǎn)舉動(dòng)是算法決策者經(jīng)過(guò)對(duì)“危險(xiǎn)事件的提前設(shè)想”而謹(jǐn)慎衡量的[3]。決定時(shí)間的不同意味著決定過(guò)程的差異。自動(dòng)駕駛在兩難困境中的算法決策應(yīng)當(dāng)具有兩個(gè)特征:一是該決策是生產(chǎn)者、設(shè)計(jì)者必須做出的;二是該決策應(yīng)當(dāng)經(jīng)過(guò)專業(yè)評(píng)估,符合危害風(fēng)險(xiǎn)最小化的避險(xiǎn)宗旨。基于第一個(gè)特征,不應(yīng)直接認(rèn)定該算法決策者構(gòu)成犯罪,否則將導(dǎo)致無(wú)人敢去從事自動(dòng)駕駛設(shè)計(jì)、生產(chǎn)的工作。避險(xiǎn)算法的決策本身是一種技術(shù)行為,在將自動(dòng)駕駛汽車(chē)投入到市場(chǎng)運(yùn)行之前,必須要針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)所有可能遇到的情形提前設(shè)置出應(yīng)對(duì)方案。而適用于生命沖突等兩難困境場(chǎng)合的避險(xiǎn)算法決策當(dāng)然也屬于技術(shù)行為的一部分。但由于在兩難困境中不出現(xiàn)任何危害結(jié)果的可能性太小,即便算法決策者選擇出風(fēng)險(xiǎn)最小的避險(xiǎn)算法方案,自動(dòng)駕駛汽車(chē)也依舊有可能造成實(shí)際的危害結(jié)果。所以,為了社會(huì)發(fā)展的需要,自動(dòng)駕駛汽車(chē)在兩難困境中部分造成的法益侵害可以被視為“法所容許的風(fēng)險(xiǎn)”。算法決策者設(shè)計(jì)避險(xiǎn)算法方案的行為不必然創(chuàng)設(shè)法所不允許的風(fēng)險(xiǎn)。

而算法決策主體是否基于避險(xiǎn)算法決策所導(dǎo)致的實(shí)際危害結(jié)果承擔(dān)刑事責(zé)任,則要對(duì)算法決策者有無(wú)違反風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的注意義務(wù),且義務(wù)違反行為是否實(shí)際升高危害結(jié)果發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行考察。固然,在兩難困境中實(shí)際的危害結(jié)果可能難以避免,但算法決策者在設(shè)計(jì)避險(xiǎn)算法時(shí)應(yīng)當(dāng)將避險(xiǎn)方案的危害風(fēng)險(xiǎn)降至最小。不能因?yàn)槲粗娘L(fēng)險(xiǎn)具有很大的發(fā)生概率,而放棄減少可以實(shí)際降低的危害結(jié)果發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于算法決策者而言,其需要盡到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的注意義務(wù),以達(dá)到選擇出具有最小危害風(fēng)險(xiǎn)的避險(xiǎn)算法方案的目的。如果算法決策者沒(méi)有經(jīng)過(guò)專業(yè)的評(píng)估,則應(yīng)當(dāng)認(rèn)為其違反了注意義務(wù)。但實(shí)際危害結(jié)果是否必然可以歸責(zé)于決策者的義務(wù)違反行為,還要對(duì)注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)進(jìn)行檢驗(yàn)。因?yàn)楫?dāng)輔助駕駛?cè)藢?shí)施了部分改變避險(xiǎn)算法路徑的行為,或由于技術(shù)限制無(wú)法提出風(fēng)險(xiǎn)更小的避險(xiǎn)方案時(shí),決策者的義務(wù)違反行為即不是實(shí)際危害結(jié)果發(fā)生的原因。由此可見(jiàn),基于自動(dòng)駕駛算法決策的提前化,決策者做出的兩難困境中的處理行為并不必然違法。對(duì)此,應(yīng)根據(jù)決策者有無(wú)滿足與之相關(guān)的注意義務(wù)來(lái)判斷有無(wú)創(chuàng)設(shè)法所不容許的風(fēng)險(xiǎn),從而解決行為的歸責(zé)問(wèn)題。

本文以期通過(guò)填充算法決策者關(guān)于兩難困境中算法決策的注意義務(wù),來(lái)解決自動(dòng)駕駛汽車(chē)面對(duì)生命沖突時(shí)造成的危害結(jié)果歸責(zé)問(wèn)題,力圖從刑法的視角為生命沖突這一倫理困境提供一條突破路徑。

二、過(guò)失犯視角下避險(xiǎn)算法決策者的責(zé)任檢驗(yàn)

在自動(dòng)駕駛場(chǎng)合下,基于算法決策時(shí)間的提前,算法決策者是否要對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)在兩難困境中造成的危害結(jié)果承擔(dān)責(zé)任,則要從構(gòu)成要件階層予以考量。對(duì)此,應(yīng)當(dāng)采取過(guò)失犯理論對(duì)算法決策者的責(zé)任承擔(dān)進(jìn)行規(guī)范檢驗(yàn)。算法決策者是否創(chuàng)設(shè)了法所不容許的風(fēng)險(xiǎn)是決定其是否需要承擔(dān)責(zé)任的關(guān)鍵。

(一)過(guò)失犯理論檢驗(yàn)歸責(zé)的正當(dāng)性

首先,在自動(dòng)駕駛情形中,基于算法決策而在兩難困境中造成的危害后果歸責(zé)問(wèn)題,應(yīng)當(dāng)放置于構(gòu)成要件階層進(jìn)行檢驗(yàn)。在自動(dòng)駕駛情形中,汽車(chē)在兩難困境中做出的避險(xiǎn)舉動(dòng)通常是基于算法決策者的提前設(shè)置,避險(xiǎn)行為本身是算法決策的執(zhí)行。避險(xiǎn)決策時(shí)間的提前化意味著,算法決策者有充分的時(shí)間和充足的資源來(lái)做出這個(gè)避險(xiǎn)決定。并且,避險(xiǎn)決策應(yīng)當(dāng)具有一個(gè)宗旨,那就是“盡可能多地拯救交通參與者的生命,降低個(gè)體受害者的概率”[4]?；谠摏Q策宗旨,算法決策者應(yīng)當(dāng)盡到為達(dá)成該宗旨而負(fù)有的注意義務(wù)。但與此同時(shí),應(yīng)當(dāng)意識(shí)到最佳避險(xiǎn)決策是很難達(dá)成的。由于生命價(jià)值的不可衡量,人們通常難以決定在一個(gè)生命與兩個(gè)生命之間應(yīng)當(dāng)如何抉擇。算法決策者能夠做的,就是基于現(xiàn)有的科學(xué)技術(shù),采取數(shù)據(jù)分析的方式計(jì)算不同避險(xiǎn)方案所具有的平均風(fēng)險(xiǎn)大小,再?gòu)闹羞x擇一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)最小的避險(xiǎn)方案。所以,哪怕是最佳的避險(xiǎn)方案也會(huì)造成一定的危害后果。但為了社會(huì)發(fā)展的需要,設(shè)置自動(dòng)駕駛汽車(chē)在兩難困境下的避險(xiǎn)算法又是必要的。因此,當(dāng)算法決策者盡到其應(yīng)盡的注意義務(wù),而仍未能完全避免實(shí)際的危害后果時(shí),應(yīng)當(dāng)認(rèn)為這一危害后果屬于“法所容許的風(fēng)險(xiǎn)”。所謂“法所容許的風(fēng)險(xiǎn)”,指的是“在某一危險(xiǎn)領(lǐng)域中,如果即便遵守安全規(guī)則也無(wú)法避免某種危害后果,那么這類危害結(jié)果就不能歸屬于結(jié)果的引起者,該行為也并不具有構(gòu)成要件符合性”[5]。由于存在不論如何抉擇都無(wú)法絕對(duì)避免兩難困境中危害后果實(shí)際發(fā)生的可能性,因此算法決策者設(shè)置避險(xiǎn)算法的行為可能創(chuàng)設(shè)出的是“法所容許的風(fēng)險(xiǎn)”,該行為可以在構(gòu)成要件階層即被排除歸責(zé)。

其次,在構(gòu)成要件階層檢驗(yàn)算法決策者是否創(chuàng)設(shè)了“法所容許的風(fēng)險(xiǎn)”,則需要適用過(guò)失犯理論進(jìn)行判斷?；诒Ｗo(hù)更多交通參與主體生命安全的避險(xiǎn)宗旨,算法決策者應(yīng)當(dāng)負(fù)有一定的注意義務(wù),而注意義務(wù)之違反是界定過(guò)失犯的規(guī)范特征?！斑^(guò)失犯的構(gòu)成經(jīng)歷了由存在論向規(guī)范論的轉(zhuǎn)變,過(guò)失并不是心理事實(shí)本身,而是一種義務(wù)違反的規(guī)范狀態(tài)?！盵6]24過(guò)失犯與故意犯相比,區(qū)別不僅僅在于主觀心理要素的缺失,更是在于客觀構(gòu)成要件的不同。在過(guò)失場(chǎng)合中,行為人違反的是注意規(guī)范,“注意規(guī)范是能力維持規(guī)范,功能在于保持認(rèn)知法益侵害的能力,與屬于法益保護(hù)規(guī)范的行為規(guī)范并不相同”[7]。所以,故意犯是通過(guò)積極地違反行為規(guī)范而直接造成法益侵害結(jié)果,過(guò)失犯則是通過(guò)違反注意規(guī)范而間接造成法益侵害結(jié)果。

就避險(xiǎn)算法決策者而言,其可能通過(guò)違反一定的注意義務(wù)而間接導(dǎo)致法益侵害結(jié)果的發(fā)生,但絕不會(huì)通過(guò)違反行為規(guī)范積極地直接造成法益侵害結(jié)果。原因在于,設(shè)計(jì)避險(xiǎn)算法本身并沒(méi)有違反任何行為規(guī)范。哪怕最終在兩難困境中自動(dòng)駕駛汽車(chē)所實(shí)際造成的危害后果是基于避險(xiǎn)算法而導(dǎo)致的,也不能認(rèn)定設(shè)計(jì)避險(xiǎn)算法本身是符合構(gòu)成要件該當(dāng)性的行為,這不僅違反罪刑法定原則,更極大限制了技術(shù)行為的發(fā)展。應(yīng)當(dāng)指出的是,避險(xiǎn)算法的制定是自動(dòng)駕駛汽車(chē)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)中的必經(jīng)之路,所以如果認(rèn)為所有兩難困境中的危害后果均要?dú)w責(zé)于算法決策者,則會(huì)導(dǎo)致自動(dòng)駕駛的技術(shù)研發(fā)停滯不前。并且,對(duì)于算法決策者而言,避險(xiǎn)算法的制定背景是未知的,這是與一般駕駛情形的又一個(gè)重大區(qū)別。當(dāng)在一般駕駛中遇到兩難困境時(shí),行為人做出的避險(xiǎn)行為都是針對(duì)具體的主體,可以認(rèn)定該行為直接地造成了具體法益侵害結(jié)果。但在自動(dòng)駕駛中,避險(xiǎn)算法的制定均是決策者針對(duì)假設(shè)的主體做出的,因此該行為不可能直接侵犯任何具體的法益,其只可能通過(guò)違反算法決策時(shí)應(yīng)盡的注意義務(wù)而間接導(dǎo)致具體法益侵害結(jié)果的發(fā)生。綜上,由于算法決策者設(shè)計(jì)避險(xiǎn)算法的行為只存在違反注意規(guī)范的可能性,故應(yīng)當(dāng)適用過(guò)失犯理論而非故意犯理論在構(gòu)成要件階層判斷算法決策者是否需要對(duì)危害結(jié)果承擔(dān)責(zé)任。

(二)過(guò)失犯理論檢驗(yàn)歸責(zé)的路徑選擇

適用過(guò)失犯理論檢驗(yàn)危害結(jié)果的歸責(zé)主要存在兩種路徑:一是以結(jié)果預(yù)見(jiàn)可能性為中心作為危害結(jié)果歸責(zé)的核心,此種歸責(zé)方式將過(guò)失的本質(zhì)界定為一種主觀心理要素,并在罪責(zé)層面判定行為人是否構(gòu)成過(guò)失,因此被稱為“主觀歸責(zé)”[8],由此發(fā)展的過(guò)失歸責(zé)理論被稱為“舊過(guò)失論”[9]。二是以結(jié)果避免可能性為中心判斷行為人是否違反注意義務(wù),此種歸責(zé)方式將過(guò)失的本質(zhì)界定為對(duì)注意義務(wù)的規(guī)范違反,并從構(gòu)成要件階層判斷危害結(jié)果是否可以歸責(zé)于過(guò)失行為,因此被稱為“客觀歸責(zé)”,由此發(fā)展出的兩種過(guò)失歸責(zé)理論分別為“新過(guò)失論”與“客觀歸責(zé)理論”。在我國(guó)目前的司法實(shí)踐中,所偏重采取的依舊是以結(jié)果預(yù)見(jiàn)可能性為中心的“主觀歸責(zé)”路徑,對(duì)于結(jié)果預(yù)見(jiàn)義務(wù)與結(jié)果避免義務(wù)也遵循的是先判斷結(jié)果預(yù)見(jiàn)義務(wù)、后判斷結(jié)果避免義務(wù)的判斷順序。

然而,隨著韋爾策爾提出“目的行為論”[10],學(xué)者們逐漸意識(shí)到,行為的客觀面與主觀面是無(wú)法相分離的。過(guò)失的主觀心態(tài)必須通過(guò)對(duì)客觀層面的注意義務(wù)違反才能體現(xiàn),因此只在罪責(zé)層面以結(jié)果預(yù)見(jiàn)可能性作為過(guò)失歸責(zé)的核心是不完整的。并且,對(duì)于客觀層面的注意義務(wù)違反之判定,也應(yīng)當(dāng)遵循從客觀的結(jié)果避免義務(wù)到主觀的結(jié)果預(yù)見(jiàn)義務(wù)的判斷順序。這種與事實(shí)發(fā)生順序相反的“回溯性思考方式”[11]是由判斷的規(guī)范性特征而決定的。以主觀的結(jié)果預(yù)見(jiàn)義務(wù)之違反作為判斷的第一步容易導(dǎo)致過(guò)失處罰范圍的過(guò)度擴(kuò)大,而以客觀事實(shí)為依據(jù)的結(jié)果避免義務(wù)之違反作為判斷的第一步則更有利于將處罰范圍限縮至更為準(zhǔn)確的范圍。

就自動(dòng)駕駛涉及的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域而言,更應(yīng)采取以客觀層面的注意義務(wù)之違反為核心、從結(jié)果避免義務(wù)到結(jié)果預(yù)見(jiàn)義務(wù)的歸責(zé)判斷路徑。第一,在現(xiàn)代工業(yè)社會(huì)的背景下,技術(shù)過(guò)失犯罪大量激增,在構(gòu)成要件層面考察注意義務(wù)之違反是檢驗(yàn)過(guò)失犯規(guī)范構(gòu)造的應(yīng)有之義。主觀歸責(zé)將過(guò)失界定為心理要素事實(shí)本身,認(rèn)為故意與過(guò)失的區(qū)別僅在于罪責(zé)層面,這種觀點(diǎn)已然不適用于現(xiàn)今過(guò)失犯罪普遍屬于技術(shù)過(guò)失的情形。因?yàn)榧夹g(shù)過(guò)失犯罪的客觀構(gòu)成是違反注意規(guī)范,而故意犯罪的客觀構(gòu)成則是違反行為規(guī)范。行為規(guī)范與注意規(guī)范的屬性并不一致,前者屬于對(duì)不要實(shí)施法益侵害行為的直接命令,后者屬于對(duì)維持認(rèn)知法益侵害危險(xiǎn)能力的間接指揮,所以故意犯與過(guò)失犯不可能在構(gòu)成要件層面完全一致。因此,在技術(shù)過(guò)失犯罪呈現(xiàn)井噴式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)下,應(yīng)以構(gòu)成要件層面注意義務(wù)之違反作為判定過(guò)失行為歸責(zé)的邏輯起點(diǎn),如此,才符合技術(shù)過(guò)失犯罪的規(guī)范特征。

第二,對(duì)于涉及人工智能等高級(jí)算法的技術(shù)過(guò)失犯罪而言,只有采取從結(jié)果避免義務(wù)到結(jié)果預(yù)見(jiàn)義務(wù)的判斷順序,才能合理劃定過(guò)失行為的責(zé)任范圍。以自動(dòng)駕駛技術(shù)為例,其技術(shù)性質(zhì)可以分為兩種:一種是“部分AI方案”,也稱為分流程實(shí)現(xiàn),具體可以分為感知、認(rèn)知、決策、控制、執(zhí)行五個(gè)流程,此種方案只有部分過(guò)程是需要應(yīng)用到人工智能技術(shù)的;另一種是“全AI方案”,也稱為“端到端的深度學(xué)習(xí)”,即使用深度學(xué)習(xí)來(lái)模擬人腦,再通過(guò)傳感器輸入數(shù)據(jù)算法,最后執(zhí)行。自動(dòng)駕駛技術(shù)的最終目標(biāo)當(dāng)然是“全AI方案”,但這種技術(shù)卻存在一個(gè)固有缺陷,那就是“算法黑箱”。所謂“算法黑箱”,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是算法運(yùn)算過(guò)程缺乏透明性,無(wú)法解釋[12]?！八惴ê谙洹辈粌H是技術(shù)上的一個(gè)缺憾,更會(huì)導(dǎo)致法律認(rèn)定的困難。特別是對(duì)于因果流程的認(rèn)定而言,當(dāng)危害行為的過(guò)程存在“算法黑箱”時(shí),則難以認(rèn)定該行為與結(jié)果之間存在因果關(guān)聯(lián)。而構(gòu)成要件層面中結(jié)果預(yù)見(jiàn)可能性的判斷則正是關(guān)于危害行為本身包含多大程度的導(dǎo)致危害結(jié)果發(fā)生可能性的預(yù)見(jiàn)[13]。但是,當(dāng)行為發(fā)展過(guò)程無(wú)法解釋、不可觀測(cè)時(shí),先判斷結(jié)果預(yù)見(jiàn)義務(wù)只會(huì)無(wú)從下手,更可能因?yàn)榧夹g(shù)行為本身的無(wú)限延展性而肯定結(jié)果預(yù)見(jiàn)義務(wù)之違反,從而導(dǎo)致過(guò)失行為歸責(zé)范圍的不當(dāng)擴(kuò)大。反之,如果以結(jié)果避免義務(wù)之違反作為規(guī)范判斷的起點(diǎn),那么首先檢驗(yàn)的是行為有無(wú)違反客觀注意義務(wù),而這顯然是十分明確且可以檢驗(yàn)的。因此,采取從結(jié)果避免義務(wù)到結(jié)果預(yù)見(jiàn)義務(wù)的規(guī)范判斷順序,對(duì)于實(shí)際因果流程難以認(rèn)定的技術(shù)過(guò)失行為而言,有利于合理劃定歸責(zé)范圍。

第三,以客觀注意義務(wù)之違反作為過(guò)失歸責(zé)判斷的邏輯起點(diǎn),有利于實(shí)現(xiàn)一般預(yù)防的刑事政策目的。一般認(rèn)為,結(jié)果可以避免而未避免的情形稱為違反客觀注意義務(wù),結(jié)果可以預(yù)見(jiàn)而未預(yù)見(jiàn)的情形稱為違反主觀注意義務(wù)[6]30。并且,刑法中客觀注意義務(wù)的內(nèi)容通常是以其他法規(guī)范劃定的注意義務(wù)作為填充。因此,客觀注意義務(wù)之違反判斷必然包含對(duì)行為有無(wú)違反其他法律規(guī)定的注意義務(wù)的檢驗(yàn)。風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)的來(lái)臨使得刑法的目的開(kāi)始發(fā)生變化。“由于風(fēng)險(xiǎn)的不可避免性,所以只能設(shè)法在風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)實(shí)化之前去規(guī)制和管控風(fēng)險(xiǎn)。”[14]“風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)的風(fēng)險(xiǎn)主要指的是技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)”[15]105,而技術(shù)過(guò)失行為所違反之客觀注意義務(wù)正是為預(yù)防技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)而設(shè)置的。注意義務(wù)的內(nèi)容是提醒行為人保持認(rèn)知法益侵害風(fēng)險(xiǎn)的能力,“注意義務(wù)的劃定本質(zhì)上涉及的是風(fēng)險(xiǎn)如何分配的問(wèn)題”[16]。遵守注意義務(wù)的行為創(chuàng)設(shè)出的風(fēng)險(xiǎn)在法所容許的范圍內(nèi),而違反注意義務(wù)的行為創(chuàng)設(shè)出的風(fēng)險(xiǎn)則為法所不容許。因此,由于注意義務(wù)背后蘊(yùn)含的是風(fēng)險(xiǎn)是否為法所容許的判斷,所以,以行為是否違反客觀注意義務(wù)作為檢驗(yàn)過(guò)失歸責(zé)的起點(diǎn),有利于達(dá)到預(yù)防一般技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的刑事政策目的。

綜上,在自動(dòng)駕駛情形中,對(duì)于避險(xiǎn)算法決策者的歸責(zé),應(yīng)當(dāng)采取以客觀注意義務(wù)之違反判斷為起點(diǎn)的檢驗(yàn)路徑。如果算法決策者基于違反客觀注意義務(wù)而創(chuàng)設(shè)了法所不容許的風(fēng)險(xiǎn),那么就應(yīng)當(dāng)對(duì)實(shí)際避險(xiǎn)過(guò)程中自動(dòng)駕駛汽車(chē)造成的危害后果承擔(dān)責(zé)任。

三、避險(xiǎn)算法決策者的客觀注意義務(wù)違反之判斷

既然在兩難困境中,決定避險(xiǎn)算法決策者是否要為自動(dòng)駕駛汽車(chē)造成的危害后果承擔(dān)責(zé)任的關(guān)鍵在于算法決策者有無(wú)違反客觀注意義務(wù),那么算法決策者在決定避險(xiǎn)算法時(shí)應(yīng)盡的注意義務(wù)內(nèi)容則是檢驗(yàn)行為歸責(zé)的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)。注意義務(wù)的內(nèi)容可以圍繞避險(xiǎn)決策的宗旨而劃定,也即避險(xiǎn)算法決策者需要盡力做出最佳的避險(xiǎn)方案。在此基礎(chǔ)上,筆者將圍繞兩難困境中的避險(xiǎn)算法宗旨對(duì)算法決策者應(yīng)盡的客觀注意義務(wù)做出填充,以期解決行為歸責(zé)的問(wèn)題。

(一)客觀注意義務(wù)之填充:風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

在生命沖突等兩難困境中,自動(dòng)駕駛相較于一般駕駛而言最大的區(qū)別在于,其所做出的避險(xiǎn)行為是基于算法決策者提前設(shè)置的避險(xiǎn)算法決策而實(shí)行的。因此,對(duì)于算法決策者而言,其需要保證設(shè)計(jì)出的算法決策是所有避險(xiǎn)方案里危害風(fēng)險(xiǎn)最小的,如此,才可以否定避險(xiǎn)情形中自動(dòng)駕駛汽車(chē)實(shí)際造成的危害后果是由于避險(xiǎn)算法的決策所造成的。只要算法決策者設(shè)計(jì)出的避險(xiǎn)算法是眾多避險(xiǎn)方案中風(fēng)險(xiǎn)最小的,那么就可以肯定算法決策者在設(shè)計(jì)算法時(shí)已經(jīng)將危害結(jié)果出現(xiàn)的危險(xiǎn)降低到最小。此時(shí)造成的危害結(jié)果不具有可避免性,算法決策者設(shè)計(jì)避險(xiǎn)算法決策的行為沒(méi)有創(chuàng)設(shè)法不容許的風(fēng)險(xiǎn)。所以,在眾多避險(xiǎn)方案中選擇一個(gè)危害風(fēng)險(xiǎn)最小的算法決策是算法決策者應(yīng)當(dāng)首要達(dá)到的注意目標(biāo)。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是選擇出危害風(fēng)險(xiǎn)最小的避險(xiǎn)算法決策的必經(jīng)之路,將其作為算法決策者應(yīng)當(dāng)盡到的客觀注意義務(wù)之一具有必要性和可行性。一方面,科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系是制定最佳避險(xiǎn)算法決策的必要手段,缺乏科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的決策過(guò)程無(wú)法達(dá)到使避險(xiǎn)算法決策風(fēng)險(xiǎn)最小化的目的。對(duì)于生命沖突等兩難困境的解決,算法決策者需要草擬出多個(gè)具有可行性的避險(xiǎn)算法方案,并對(duì)所有方案中危害后果發(fā)生的可能性大小以及危害后果的具體內(nèi)容綜合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。如此,才能保證制定出的避險(xiǎn)算法決策是可以達(dá)成避險(xiǎn)宗旨的最佳方案。另一方面,科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是避險(xiǎn)算法決策者利用數(shù)據(jù)分析可以完成的事情,并不會(huì)造成對(duì)避險(xiǎn)算法決策者的過(guò)高要求。一般認(rèn)為,法不可以強(qiáng)人所難,“法秩序沒(méi)有理由向公民提出超出其能力范圍的要求”[17]。因此,在劃定行為人應(yīng)當(dāng)履行的注意義務(wù)范圍時(shí),需要考慮的不僅是風(fēng)險(xiǎn)本身是否可以為法所容許,還要將一般人的履行能力納入考量范圍。只有未超出一般人的行為履行能力的事項(xiàng)才可以作為注意義務(wù)的完成內(nèi)容。對(duì)于避險(xiǎn)算法決策者而言,草擬出多個(gè)兩難困境下的避險(xiǎn)算法決策并對(duì)所有決策方案進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,應(yīng)認(rèn)為尚未超出決策者的能力范圍。因?yàn)楸茈U(xiǎn)算法決策的制定往往交由一個(gè)專業(yè)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行,團(tuán)隊(duì)的組成通常包含法律人士、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估人士等專門(mén)領(lǐng)域的人員,故對(duì)所有避險(xiǎn)算法決策進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有可行性。

具體而言,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的過(guò)程需要注意以下幾點(diǎn):第一,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的對(duì)象應(yīng)當(dāng)是針對(duì)同一兩難困境下的避險(xiǎn)算法方案。兩難困境的情形可以分為多種,根據(jù)生命主體的不同可以大致分為三類,自動(dòng)駕駛汽車(chē)中輔助駕駛?cè)说纳c碰撞事故主體的生命沖突,輔助駕駛?cè)说纳c非事故主體的其他交通參與主體的生命沖突,以及與輔助駕駛?cè)藷o(wú)關(guān)的其他交通參與主體之間的生命沖突。避險(xiǎn)算法決策應(yīng)當(dāng)根據(jù)生命沖突主體的不同而分別制定,因?yàn)椴煌黧w的生命沖突所發(fā)生的情景不同,自動(dòng)駕駛汽車(chē)所可以實(shí)施的避險(xiǎn)舉動(dòng)也因此有所差別。當(dāng)生命沖突情形發(fā)生于碰撞事故中的自動(dòng)駕駛汽車(chē)與另一事故主體時(shí),自動(dòng)駕駛汽車(chē)的制動(dòng)距離、車(chē)速、轉(zhuǎn)向等行徑要素都會(huì)有所限制。而當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)并非事故主體時(shí),其可以實(shí)施的轉(zhuǎn)向、前進(jìn)、制動(dòng)、剎車(chē)等要素都會(huì)有所放寬。因此,根據(jù)不同兩難困境中自動(dòng)駕駛汽車(chē)所能實(shí)施的避險(xiǎn)行為性質(zhì)的差異,對(duì)于不同主體的生命沖突情形應(yīng)當(dāng)分別制定避險(xiǎn)算法決策。由此,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的對(duì)象也應(yīng)是針對(duì)同一種兩難困境所制定的避險(xiǎn)算法決策,如此才能保證風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)論的準(zhǔn)確性。

第二,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)可以分為兩個(gè)評(píng)判維度,空間維度與時(shí)間維度。空間維度的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)指的是某一避險(xiǎn)算法決策下所能導(dǎo)致的最大程度與最小程度的危害后果數(shù)量;時(shí)間維度指的是某一避險(xiǎn)算法決策下所導(dǎo)致的最大與最小程度的危害后果發(fā)生的可能性。之所以將空間維度的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)界定為對(duì)避險(xiǎn)算法決策下所能導(dǎo)致的最大與最小程度的危害后果數(shù)量的考察,原因在于兩個(gè)極端值的確定才能完整勾勒出避險(xiǎn)算法可能導(dǎo)致的危害后果范圍。單一的最大危害值或最小危害值只能確定避險(xiǎn)算法決策所導(dǎo)致的最大或最小風(fēng)險(xiǎn),而風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估卻是應(yīng)當(dāng)對(duì)該避險(xiǎn)決策的平均風(fēng)險(xiǎn)大小進(jìn)行衡量,故只有同時(shí)考察避險(xiǎn)算法決策所能導(dǎo)致的最大程度與最小程度的危害后果數(shù)量,才能得出風(fēng)險(xiǎn)大小的平均值范圍。除此之外,時(shí)間維度的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)同樣不可或缺。經(jīng)由空間維度衡量得出的危害后果數(shù)量的平均值并不足以說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)的特性。所謂風(fēng)險(xiǎn),指的是“實(shí)害后果發(fā)生的可能性大小”[15]110。由此可見(jiàn),風(fēng)險(xiǎn)由危害后果的具體內(nèi)容與發(fā)生的可能性共同組成。所以,對(duì)于經(jīng)過(guò)空間維度的評(píng)判過(guò)程之后得出的危害后果最大值與最小值,還要分別考察二者發(fā)生的可能性大小,如此,才能得出每一避險(xiǎn)算法決策具有的風(fēng)險(xiǎn)平均值大小。故而,空間維度與時(shí)間維度的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于避險(xiǎn)算法決策的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估而言缺一不可。

第三,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的評(píng)判主體應(yīng)當(dāng)是一定數(shù)量的一般民眾,特別是無(wú)法直接比較出風(fēng)險(xiǎn)大小的避險(xiǎn)算法方案,更應(yīng)交由一般民眾去決定。生命沖突等兩難困境的最主要矛盾在于生命無(wú)法衡量,沒(méi)有人有權(quán)利去決定他人的生命。但對(duì)于自動(dòng)駕駛而言,設(shè)計(jì)汽車(chē)在兩難困境中的避險(xiǎn)算法決策又是必要的,因?yàn)檫@不僅是現(xiàn)實(shí)會(huì)實(shí)際遇到的情形,而且提前制定避險(xiǎn)決策相對(duì)于臨時(shí)決定而言可以減少一定風(fēng)險(xiǎn)。在經(jīng)過(guò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估之后,對(duì)于已經(jīng)得出平均風(fēng)險(xiǎn)值大小的各種避險(xiǎn)算法決策而言,還存在一個(gè)難題亟待解決,即應(yīng)交由何方主體來(lái)挑選出最佳方案。法律專家還是社會(huì)倫理研究專家?筆者認(rèn)為,應(yīng)將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的最終決定權(quán)交給一般民眾。原因在于,在關(guān)乎生命安全的決定面前,每個(gè)人對(duì)于決定的影響力應(yīng)當(dāng)是相等的。不論是法律專家還是社會(huì)倫理研究專家,其所擁有的專業(yè)知識(shí)并不能夠?yàn)槠鋷?lái)決定何方主體生命優(yōu)先保護(hù)的能力。在選擇哪種避險(xiǎn)方案可以成為最佳方案時(shí),每個(gè)人都擁有平等的決定權(quán),這是由生命的平等所自然帶來(lái)的權(quán)利。由于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的結(jié)果可能“無(wú)法數(shù)量化而只能程序化”[18],也即無(wú)法直接肉眼客觀地比較出哪種避險(xiǎn)算法方案更為合適,比如,對(duì)于輔助駕駛?cè)司哂?0%生命損害風(fēng)險(xiǎn)的方案,與對(duì)于其他交通參與主體具有75%的生命損害風(fēng)險(xiǎn)的方案,則很難直接決定哪一種避險(xiǎn)算法方案更為合適。此時(shí),只能將決定權(quán)交由一般民眾,將取得大部分人認(rèn)可的方案作為最終的選擇。這并不是將他人的生命交由別人來(lái)決定,因?yàn)闆Q定者有可能決定的是自己的生命安全。所以,經(jīng)由一般人最終決定并取得大部分民眾認(rèn)可的方案可以被認(rèn)定為最佳的避險(xiǎn)算法決策方案。

綜上,當(dāng)避險(xiǎn)算法決策者經(jīng)由科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程得出最佳避險(xiǎn)算法方案時(shí),可以認(rèn)為其盡到了一定的注意義務(wù)。如果在實(shí)際的兩難困境中造成了危害結(jié)果,也不能將結(jié)果歸責(zé)于避險(xiǎn)算法決策的制定行為,決策者制定避險(xiǎn)算法的行為沒(méi)有創(chuàng)設(shè)法所不容許的風(fēng)險(xiǎn)。

(二)注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)的考察

所謂注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)指的是實(shí)際危害結(jié)果是否是由行為違反客觀注意義務(wù)而造成的[19]。如果即便行為人遵守注意義務(wù),也無(wú)法避免危害結(jié)果的發(fā)生,則認(rèn)為危害結(jié)果并非由注意義務(wù)之違反所導(dǎo)致,注意義務(wù)違反與危害結(jié)果之間不存在規(guī)范關(guān)聯(lián)。注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)的考察肇始于德國(guó)司法實(shí)務(wù)中出現(xiàn)的一起案例,該案中,駕駛大卡車(chē)的行為人違反德國(guó)法律規(guī)定的應(yīng)當(dāng)保持的1.5 m超車(chē)距離,在距離騎行自行車(chē)的被害人大約75 cm時(shí)對(duì)其趕超,被害人因此受驚而突然向左轉(zhuǎn),導(dǎo)致與后面行駛的車(chē)輛相碰撞而死亡。該案的難點(diǎn)在于,經(jīng)事后查明,被害人事發(fā)當(dāng)時(shí)處于醉酒狀態(tài),即便行為人保持法定距離超車(chē),被害人也有可能因?yàn)樽砭贫龀鱿嗤淖韵蒿L(fēng)險(xiǎn)行為,死亡結(jié)果存在不可避免的可能性。此時(shí),危害結(jié)果與注意義務(wù)違反之間是否存在規(guī)范關(guān)聯(lián)則是能否對(duì)注意義務(wù)違反之行為歸責(zé)的關(guān)鍵。由此可見(jiàn),考察注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)的前提是存在遵守注意義務(wù)也無(wú)法完全避免危害后果發(fā)生的可能性。

對(duì)于避險(xiǎn)算法決策者而言,如果其未盡到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的注意義務(wù),自動(dòng)駕駛汽車(chē)在兩難困境中也實(shí)際造成了危害后果,當(dāng)存在以下情況時(shí),需要考察注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)的存在。第一,自動(dòng)駕駛汽車(chē)上的輔助駕駛?cè)嗽趦呻y困境發(fā)生時(shí),實(shí)施了一定的避險(xiǎn)行為。如前文所言,想要實(shí)現(xiàn)最高等級(jí)的自動(dòng)駕駛——無(wú)人駕駛,還需要一定時(shí)間。在此之前,每一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)都需要一位輔助駕駛者。所以,當(dāng)發(fā)生生命沖突等兩難困境時(shí),輔助駕駛者可能改變了避險(xiǎn)算法決策者提前設(shè)置的避險(xiǎn)路徑。這種改變分為徹底改變與部分改變,徹底改變意味著避險(xiǎn)算法決策者設(shè)置的避險(xiǎn)路徑對(duì)實(shí)際危害結(jié)果的發(fā)生未起到任何作用,部分改變代表著原先設(shè)置的避險(xiǎn)路徑對(duì)危害后果的發(fā)生起到了一定作用。當(dāng)輔助駕駛?cè)藦氐赘淖儽茈U(xiǎn)算法決策的行徑路線時(shí),可以肯定算法決策者違反客觀注意義務(wù)的行為與危害結(jié)果之間缺乏規(guī)范關(guān)聯(lián),不能將結(jié)果歸責(zé)于決策者未盡到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估注意義務(wù)的違反行為。但當(dāng)輔助駕駛?cè)瞬糠指淖儽茈U(xiǎn)算法決策的行徑路線時(shí),由于存在算法決策者盡到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的注意義務(wù)也無(wú)法避免危害后果發(fā)生的可能性,所以需要對(duì)注意義務(wù)違反與危害結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)做出規(guī)范性檢驗(yàn)來(lái)決定算法決策者的歸責(zé)與否。

第二,除了輔助駕駛?cè)丝赡軐?shí)施避險(xiǎn)行為之外,還存在技術(shù)水平的限制因素,也可以成為考察注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)的可能原因。如果算法決策者未按照嚴(yán)格的評(píng)估流程盡到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的注意義務(wù),在兩難困境中也實(shí)際造成了危害后果,但由于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程需要科學(xué)技術(shù)的輔助,無(wú)法保證進(jìn)行嚴(yán)格風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估后選出的避險(xiǎn)算法方案一定比未嚴(yán)格進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程所選出的方案具有更低的危害風(fēng)險(xiǎn)。有可能存在即便行為人按照嚴(yán)格的流程進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,由于科學(xué)技術(shù)水平的限制,最終可以選出的仍舊是未盡到注意義務(wù)時(shí)選出的避險(xiǎn)算法方案,或者可以選出的方案與實(shí)際選出的方案所具有的風(fēng)險(xiǎn)大小相差無(wú)幾。此種情形下,即便決策者遵守了注意義務(wù),由于科學(xué)技術(shù)水平的限制,也具有無(wú)法選擇出具有更低危害風(fēng)險(xiǎn)的避險(xiǎn)算法決策方案的可能性。對(duì)此,需要對(duì)注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)進(jìn)行考察,才能最終確定算法決策者的義務(wù)違反行為是否需要承擔(dān)責(zé)任。

關(guān)于注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)的考察,學(xué)者和司法實(shí)務(wù)界都普遍贊同采取合義務(wù)替代行為假設(shè)的檢驗(yàn)路徑。所謂“合義務(wù)替代行為假設(shè)”,指的是通過(guò)假設(shè)行為人遵守注意義務(wù),并考察此時(shí)危害結(jié)果發(fā)生可能性的大小,以此作為判定注意義務(wù)違反之行為與危害后果之間是否存在規(guī)范關(guān)聯(lián)的檢驗(yàn)方式[20]。但是,關(guān)于合義務(wù)替代行為假設(shè)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)卻具有一定爭(zhēng)議:大部分司法實(shí)務(wù)者與部分學(xué)者贊同絕對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),即認(rèn)為只有當(dāng)合義務(wù)替代行為的假設(shè)情形下危害結(jié)果發(fā)生的可能性為零,合義務(wù)替代行為可以絕對(duì)避免危害結(jié)果發(fā)生時(shí),才可以認(rèn)定注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)的存在[21];而部分學(xué)者則支持相對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),即認(rèn)為只要注意義務(wù)違反行為相較于合義務(wù)替代行為而言,升高了危害結(jié)果發(fā)生的可能性,就可以認(rèn)定注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)的存在,這種觀點(diǎn)也稱為“風(fēng)險(xiǎn)升高理論”[22]。

對(duì)于避險(xiǎn)算法決策者的注意義務(wù)違反之行為的規(guī)范關(guān)聯(lián)考察,筆者認(rèn)為,應(yīng)當(dāng)采取相對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),也即“風(fēng)險(xiǎn)升高理論”。第一,絕對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于兩難困境而言難以達(dá)到,容易造成處罰范圍的不當(dāng)縮小。如若采取絕對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),則等同于認(rèn)為,只有當(dāng)算法決策者按照嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程,可以絕對(duì)避免兩難困境中的危害后果時(shí),才可以肯定注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)的存在。然而,對(duì)于生命沖突等兩難困境而言,無(wú)論采取何種避險(xiǎn)算法都無(wú)法絕對(duì)避免生命法益損害的危害結(jié)果。對(duì)避險(xiǎn)算法決策進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的目的并不在于徹底避免危害結(jié)果的發(fā)生,而在于盡可能地降低危害結(jié)果發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。因此,一旦采取絕對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),只會(huì)得出合義務(wù)替代行為無(wú)法完全避免危害結(jié)果發(fā)生的恒定答案,從而導(dǎo)致處罰范圍的不當(dāng)縮小。

第二,可以實(shí)際證明的只有相對(duì)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),絕對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)無(wú)法采取科學(xué)技術(shù)手段實(shí)際驗(yàn)證。自動(dòng)駕駛情形下,兩難困境中的危害結(jié)果發(fā)生可能性必須要使用科學(xué)技術(shù)加以輔助判斷。絕對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)所針對(duì)的判斷內(nèi)容是合義務(wù)替代行為是否可以完全避免危害結(jié)果的發(fā)生,而完全可以避免危害結(jié)果發(fā)生這一證明目標(biāo)可能經(jīng)過(guò)多方實(shí)驗(yàn)都無(wú)法加以證明。因?yàn)樽C明目標(biāo)的絕對(duì)性越高,所需要的實(shí)驗(yàn)數(shù)量就越龐大,這無(wú)疑會(huì)給實(shí)踐認(rèn)定增加困難程度。反之,相對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)所意圖證明的目標(biāo)是危害結(jié)果發(fā)生可能性的升高,與絕對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)相比而言,證明目標(biāo)的絕對(duì)性降低,證明過(guò)程也相對(duì)容易進(jìn)行。

第三,采取相對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)更有利于實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防的刑事政策目的。固然,采取相對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)于絕對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)而言會(huì)適當(dāng)擴(kuò)大注意義務(wù)違反行為的處罰范圍,但這種擴(kuò)大對(duì)于預(yù)防在兩難困境中由于避險(xiǎn)算法設(shè)置不當(dāng)所造成的不合理的危害風(fēng)險(xiǎn)是必要的。采取絕對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)考察注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián),不僅在事實(shí)層面難以達(dá)到,更在程序?qū)用骐y以證成。因此,絕對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)會(huì)不當(dāng)縮小注意義務(wù)違反行為的處罰范圍,從而導(dǎo)致算法決策者可能降低其履行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的注意義務(wù)的警惕心。而相對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)雖然會(huì)擴(kuò)大部分注意義務(wù)違反行為的處罰范圍,但這種擴(kuò)大是合理的,其可以起到督促算法決策者謹(jǐn)慎履行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的注意義務(wù)的作用,從而達(dá)到降低因決策過(guò)失所導(dǎo)致的危害結(jié)果發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的目的。因此,相對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)與絕對(duì)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)相比,更容易促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防的刑事政策目的的達(dá)成。

綜上,當(dāng)避險(xiǎn)算法決策者未嚴(yán)格履行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的注意義務(wù),且自動(dòng)駕駛汽車(chē)在現(xiàn)實(shí)的兩難困境中實(shí)際造成危害結(jié)果時(shí),需要對(duì)注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)的存在與否進(jìn)行判斷后再討論歸責(zé)。特別是當(dāng)輔助駕駛?cè)瞬糠指淖儧Q策者提前設(shè)置的避險(xiǎn)算法路徑,或由于科學(xué)技術(shù)的限制決策者未能挑選出風(fēng)險(xiǎn)較低的避險(xiǎn)方案時(shí),即有必要檢驗(yàn)注意義務(wù)違反之規(guī)范關(guān)聯(lián)的存在。具體考察應(yīng)采取“風(fēng)險(xiǎn)升高”的相對(duì)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),只要義務(wù)違反行為相較于合義務(wù)替代行為升高了危害結(jié)果發(fā)生的可能性,就可以認(rèn)定決策者的注意義務(wù)違反行為是導(dǎo)致危害結(jié)果發(fā)生的原因,應(yīng)當(dāng)對(duì)該行為進(jìn)行歸責(zé)。

四、結(jié)語(yǔ)

人工智能時(shí)代的到來(lái),對(duì)于高科技的出現(xiàn)我們應(yīng)當(dāng)持有警惕與謹(jǐn)慎的態(tài)度。科技可以無(wú)限發(fā)展,但科技發(fā)展帶來(lái)的倫理問(wèn)題卻無(wú)法使用科學(xué)技術(shù)手段量化處理。倫理問(wèn)題不僅會(huì)發(fā)生在科技發(fā)展不全面的時(shí)代,在人工智能大范圍覆蓋的社會(huì),倫理問(wèn)題仍舊會(huì)是亟待解決的目標(biāo)對(duì)象之一。人工智能運(yùn)用的最大特征之一是算法的提前設(shè)置。在將某項(xiàng)人工智能主體投放到市場(chǎng)之前,設(shè)計(jì)主體、生產(chǎn)主體需要完成對(duì)該項(xiàng)主體的精密設(shè)置、嚴(yán)格監(jiān)測(cè),并對(duì)所有可能遇到的問(wèn)題提前設(shè)置好處理方案。如果行為人在設(shè)計(jì)算法時(shí)并未盡到嚴(yán)格的注意義務(wù),則有可能要對(duì)基于算法決策失誤而造成的危害后果承擔(dān)一定的過(guò)失責(zé)任。技術(shù)本身雖然具有中立性,但當(dāng)其與現(xiàn)實(shí)的危險(xiǎn)行為之間具有直接關(guān)聯(lián)時(shí),也存在承擔(dān)責(zé)任的風(fēng)險(xiǎn)。在人工智能時(shí)代逐漸全面到來(lái)之際,我們更應(yīng)對(duì)技術(shù)行為投入更多關(guān)注,不僅關(guān)注技術(shù)行為可以帶來(lái)的便利,更應(yīng)關(guān)注技術(shù)過(guò)失可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn),以一種開(kāi)放而謹(jǐn)慎的態(tài)度迎接科技時(shí)代的來(lái)臨。