大數(shù)據(jù)時(shí)代下智能化算法侵權(quán)的認(rèn)定規(guī)則

解庭峰

（安徽大學(xué)法學(xué)院,安徽 合肥 230039）

1 問題的提出

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，智能化算法不僅可以針對(duì)用戶的興趣愛好進(jìn)行個(gè)性化推送，還可以用于推測(cè)人的財(cái)務(wù)狀況和工作能力等情況，除此之外還被應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)搜索、產(chǎn)品推薦、自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域，其在現(xiàn)代的政治、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域已經(jīng)產(chǎn)生了巨大的影響，深刻改變了人們的行為模式和商業(yè)的經(jīng)營(yíng)模式。但智能化算法造成的負(fù)面影響也屢見報(bào)端，比如近期廣州一女子地鐵照片被人工智能（AI）“一鍵脫衣”[1]；OpenAI推出的人工智能ChatGPT在與用戶溝通過程中頻頻發(fā)表種族歧視和性別歧視言論等[2]。如何規(guī)避智能化算法的負(fù)面效應(yīng)，對(duì)智能化算法的使用進(jìn)行合理規(guī)制，是進(jìn)一步發(fā)展智能化算法需要解決的重要問題。

在現(xiàn)有的算法侵權(quán)糾紛案件中，存在兩種觀點(diǎn)，一種觀點(diǎn)認(rèn)為智能化算法的控制人應(yīng)當(dāng)對(duì)算法侵權(quán)承擔(dān)相應(yīng)的民事侵權(quán)責(zé)任，但對(duì)其為何要承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任，適用的是何種歸責(zé)原則并沒有一致意見。另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為智能化算法的控制人無需承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任，其理論依據(jù)為算法黑箱。國(guó)內(nèi)學(xué)界主張以算法透明和算法解釋進(jìn)行分析，從技術(shù)角度探究智能化算法的決策過程，從而避免算法黑箱問題[3]，但此種方式并不能解決智能化算法決策的歸責(zé)問題。故本文嘗試以現(xiàn)有的法律規(guī)范來分析智能化算法侵權(quán)行為，從而確定智能化算法侵權(quán)情形下的歸責(zé)原則和認(rèn)定侵權(quán)的構(gòu)成要件。

2 智能化算法的侵害形式

智能化算法的決策基礎(chǔ)是可以數(shù)據(jù)化的概念，對(duì)無法數(shù)據(jù)化的信息智能化算法不具有處理的能力，現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性在算法的輸入階段就被簡(jiǎn)化了，由此得出的算法決策模式自然與真實(shí)的場(chǎng)景相去甚遠(yuǎn)。而且智能化算法運(yùn)作的底層邏輯就是自我編程，一方面存在外部數(shù)據(jù)輸入的片面性，另一方面智能化算法具有學(xué)習(xí)功能，在運(yùn)行中會(huì)不斷修正計(jì)算結(jié)果，難以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，因此人類并不能理解算法決策的過程和其邏輯，其自我優(yōu)化的方向也可能與控制者的意圖不同。由此就產(chǎn)生了智能化算法造成損害的問題。

智能化算法構(gòu)成侵害的形式包括：對(duì)個(gè)人的犯罪風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行大數(shù)據(jù)算法評(píng)估形成算法標(biāo)簽；對(duì)不同的個(gè)體采取差別化對(duì)待形成的算法歧視；利用算法個(gè)性化推送和檢索過濾等方式影響個(gè)人的意思形成與行為抉擇的算法操縱；此外還包括算法因設(shè)計(jì)缺陷和輸入數(shù)據(jù)的片面性或第三人濫用而作出錯(cuò)誤決策[4]。上述算法侵權(quán)形式首先會(huì)對(duì)個(gè)人的人身或財(cái)產(chǎn)權(quán)益造成損害，且由于智能化算法的應(yīng)用具有系統(tǒng)性和規(guī)模性，因此又會(huì)對(duì)整個(gè)社會(huì)造成巨大的負(fù)面影響。

3 智能化算法控制者擔(dān)責(zé)的義務(wù)基礎(chǔ)

智能化算法的決策范圍是有限的，算法的使用環(huán)境、如何設(shè)計(jì)算法模型以及如何利用算法的輸出結(jié)果都在控制者的預(yù)知范圍之內(nèi)。對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用即是如此，在管理較為寬松的場(chǎng)景，如小區(qū)、校園通過人臉識(shí)別管理進(jìn)出人員，對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的精度并無過高的要求。但在金融領(lǐng)域或執(zhí)法領(lǐng)域應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù)就需要其具備極高的精度和準(zhǔn)確度，因?yàn)橹灰四樧R(shí)別出錯(cuò)，就可能造成個(gè)人的人身或財(cái)產(chǎn)損失。因此控制者有提供與使用場(chǎng)景相符的算法的義務(wù)。總而言之，即便是在算法越發(fā)智能化的大數(shù)據(jù)時(shí)代，算法控制者對(duì)最終決策的產(chǎn)生仍然有不可替代的影響力，算法控制者擔(dān)責(zé)的義務(wù)基礎(chǔ)就在于此。

3.1 智能化算法應(yīng)具備合法性

首先，智能化算法本身應(yīng)當(dāng)具備合法性。任何在設(shè)計(jì)之初就以侵犯他人合法權(quán)益從而謀取利益為目的的算法都應(yīng)當(dāng)明令禁止，如網(wǎng)約車平臺(tái)所使用的“殺熟”算法利用大數(shù)據(jù)信息對(duì)不同消費(fèi)者區(qū)別定價(jià)侵犯了消費(fèi)者的合法權(quán)益。其次，中立算法的應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)當(dāng)具備合法性。若本身中立的算法被用于違法目的，則此時(shí)該算法也就不具備合法性。如某男子利用深度合成技術(shù)①的換臉功能合成自己與女明星親吻的視頻，更有甚者使用深度合成技術(shù)制作淫穢視頻。該種算法本身不合法或應(yīng)用場(chǎng)景不合法，說明算法控制者的主觀意圖必然不具備正當(dāng)性。

3.2 用于算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)應(yīng)具有合理性

智能化算法具有機(jī)器學(xué)習(xí)功能，通過對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別與分析，從而在面對(duì)相似類型的數(shù)據(jù)時(shí)可以作出相應(yīng)的決策。輸入數(shù)據(jù)須滿足以下條件：首先，數(shù)據(jù)必須真實(shí)且完整。如果輸入的數(shù)據(jù)存在瑕疵或者不完整，那么必然會(huì)導(dǎo)致算法作出的決策出現(xiàn)誤差，因此必須保證輸入到智能化算法中的數(shù)據(jù)真實(shí)且完整②。其次，用于算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)要與算法的應(yīng)用場(chǎng)景相契合。任何算法都具有特定的目的和應(yīng)用場(chǎng)景，只有符合具體的應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)才能用于算法的訓(xùn)練。最后，在算法訓(xùn)練過程中需要人為地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類和糾正。算法在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和標(biāo)簽化的過程中有出現(xiàn)錯(cuò)誤的可能性，就會(huì)導(dǎo)致原來真實(shí)、完整的數(shù)據(jù)可能不具有合理性，因此有必要采用人工干預(yù)的方式對(duì)算法進(jìn)行引導(dǎo)。

3.3 智能化算法應(yīng)具備可控性

由于算法黑箱的存在，智能化算法在輸入數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和作出決策的過程中存在造成損害的可能性，與此具有一定相似性的是飼養(yǎng)的動(dòng)物，動(dòng)物和智能化算法一樣，均具有一定的不可控性和危險(xiǎn)性，針對(duì)飼養(yǎng)的動(dòng)物，相關(guān)法律法規(guī)規(guī)定動(dòng)物飼養(yǎng)人必須對(duì)飼養(yǎng)的動(dòng)物進(jìn)行有效控制，防止其對(duì)他人造成損害。而智能化算法一旦應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)，與之接觸的人以百萬計(jì)，就更需要控制者對(duì)其進(jìn)行有效控制。為了對(duì)智能化算法進(jìn)行有效監(jiān)督和控制，可以鼓勵(lì)非營(yíng)利的第三方機(jī)構(gòu)介入其中，要求算法控制者進(jìn)行算法認(rèn)證[5]?，F(xiàn)在用于算法認(rèn)證的工具是算法測(cè)試，該工具的適用不需要算法的程序設(shè)計(jì)和底層代碼，而是通過對(duì)算法運(yùn)算反推來進(jìn)行測(cè)試。

4 智能化算法控制者的主觀意志解析

智能化算法的編寫和運(yùn)作流程包括建立算法模型、進(jìn)行數(shù)字化編碼、輸入數(shù)據(jù)信息并訓(xùn)練算法、輸出結(jié)果。智能化算法所輸出的結(jié)果取決于設(shè)計(jì)者在建構(gòu)算法時(shí)的主觀目的、輸入的數(shù)據(jù)樣本、學(xué)習(xí)階段用戶提供的數(shù)據(jù)信息等多重因素。判斷算法控制者是否對(duì)算法所造成的損害具備主觀意志需要對(duì)控制者在各個(gè)階段的主觀狀態(tài)都有所了解，包括設(shè)計(jì)算法模型時(shí)具備明確的目標(biāo)、在算法運(yùn)行階段知曉算法運(yùn)作進(jìn)程、能夠預(yù)見算法在運(yùn)作過程中產(chǎn)生的逃逸風(fēng)險(xiǎn)。

4.1 由算法的設(shè)計(jì)目的可知算法控制者的主觀意志

智能化算法自身不具有構(gòu)建算法模型的能力，是算法控制者基于其應(yīng)用要求來確定目標(biāo)、指令和用于機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，且算法控制者可以任意設(shè)定算法的分析邊界，算法對(duì)邊界內(nèi)的因素予以考慮，忽略邊界外的因素，從而限定運(yùn)算結(jié)果。比如，“if … then”是最基本的算法規(guī)則，“if”是算法控制者預(yù)設(shè)的算法分析邊界，“then”則是算法控制者的決策目標(biāo)。在網(wǎng)絡(luò)招聘算法中，如果設(shè)定的算法包含“若候選人患有乙肝，則候選人不合格”的運(yùn)算邏輯，該算法就體現(xiàn)了算法控制者對(duì)乙肝人群的歧視。因此即便存在算法黑箱，算法控制者亦明確知曉算法的設(shè)計(jì)目的，由此便可得知算法控制者的主觀意志。

4.2 由算法訓(xùn)練進(jìn)程可知算法控制者的主觀意志

智能化算法的機(jī)器學(xué)習(xí)包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種形式，算法控制者會(huì)根據(jù)算法的目標(biāo)和類型選擇其中一種學(xué)習(xí)形式。若用于算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)中已經(jīng)包含了決策結(jié)果的相關(guān)特征，則采用監(jiān)督學(xué)習(xí)形式較為適宜。監(jiān)督學(xué)習(xí)所使用的數(shù)據(jù)都是已標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)，算法控制者能夠把控機(jī)器學(xué)習(xí)過程，也就對(duì)該算法具有更強(qiáng)的控制能力。但如果用于算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)是尚未標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)，算法則要對(duì)雜亂的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，就需要采用非監(jiān)督學(xué)習(xí)形式。該種學(xué)習(xí)形式需要智能化算法自行分析數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，在數(shù)據(jù)存在瑕疵或偏見的情況下，利用該數(shù)據(jù)訓(xùn)練的算法就必然會(huì)存在瑕疵或帶有偏向性。此外在算法設(shè)計(jì)過程中，若以單一、簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本，智能化算法會(huì)將單一特征當(dāng)作整體性特征，形成算法偏見。當(dāng)學(xué)習(xí)樣本是龐大而多變的數(shù)據(jù)時(shí)智能化算法會(huì)降低偏見，卻可能會(huì)將大量正確卻無關(guān)的數(shù)據(jù)納入其中。算法控制者是選擇監(jiān)督學(xué)習(xí)還是非監(jiān)督學(xué)習(xí)，選取單一、簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)樣本還是龐大、多變的學(xué)習(xí)樣本都體現(xiàn)了算法控制者對(duì)算法訓(xùn)練進(jìn)程的了解和控制，進(jìn)而可知算法控制者的主觀意志。

4.3 由算法逃逸風(fēng)險(xiǎn)可知算法控制者的主觀意志

算法逃逸是指算法運(yùn)行出乎算法控制者的預(yù)料，產(chǎn)生了預(yù)設(shè)目標(biāo)之外的結(jié)果。智能化算法具有機(jī)器學(xué)習(xí)的功能，是一個(gè)對(duì)外界數(shù)據(jù)開放的系統(tǒng)。因此智能化算法會(huì)受到外部數(shù)據(jù)的影響，出現(xiàn)算法逃逸的情況。出現(xiàn)算法逃逸一般存在兩種原因：一是算法在設(shè)計(jì)或?qū)W習(xí)階段存在不足，在機(jī)器學(xué)習(xí)階段輸入數(shù)據(jù)較為單一或算法設(shè)計(jì)層面存在紕漏。如2020年10月，在蘇格蘭足球冠軍聯(lián)賽中，智能轉(zhuǎn)播系統(tǒng)誤將裁判的光頭識(shí)別為足球，導(dǎo)致攝像頭總是追隨著這位裁判，該比賽也因此成為一場(chǎng)被高科技?xì)У舻谋荣?。二是外界存在?shù)據(jù)干擾，并且往往攻擊安全性最薄弱的環(huán)節(jié)，即算法學(xué)習(xí)系統(tǒng)。對(duì)于具有機(jī)器學(xué)習(xí)功能的算法而言，輸入數(shù)據(jù)出現(xiàn)輕微變動(dòng)，都可能導(dǎo)致算法的學(xué)習(xí)結(jié)果與設(shè)想結(jié)果大相徑庭。作為智能化算法的控制者必然知曉算法存在的逃逸風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)侵害用戶的合法權(quán)益。

綜上所述，智能化算法控制者知曉算法的設(shè)計(jì)目的、算法的訓(xùn)練過程以及算法在具體應(yīng)用場(chǎng)景中可能出現(xiàn)的負(fù)面效應(yīng)。盡管由于算法黑箱的存在，難以判定智能化算法控制者對(duì)算法侵權(quán)是否有明確的主觀過錯(cuò)，但在智能化算法存在安全風(fēng)險(xiǎn)并可能損害用戶權(quán)益的情況下，算法控制者未采取相應(yīng)的糾正措施，這就為對(duì)智能化算法控制者進(jìn)行歸責(zé)提供了相應(yīng)的依據(jù)。

5 智能化算法控制者的行為與損害結(jié)果的因果關(guān)系

侵害行為和損害結(jié)果之間存在因果關(guān)系是認(rèn)定侵權(quán)責(zé)任的關(guān)鍵要素，但智能化算法決策的產(chǎn)生過程和推演邏輯因算法黑箱的存在而無從得知。因此智能化算法控制者的行為與損害結(jié)果之間因果關(guān)系的認(rèn)定要比普通侵權(quán)案件中因果關(guān)系的認(rèn)定復(fù)雜得多。傳統(tǒng)學(xué)說中有多種認(rèn)定因果關(guān)系的理論，如法規(guī)目的說、近因理論、相當(dāng)因果關(guān)系說等。判斷智能化算法控制者的行為與損害結(jié)果之間因果關(guān)系選擇何種理論應(yīng)結(jié)合算法的特性。鑒于智能化算法的自我學(xué)習(xí)特性、內(nèi)部的復(fù)雜性和算法黑箱的存在，筆者認(rèn)為以相當(dāng)因果關(guān)系說作為判斷標(biāo)準(zhǔn)較為適宜。相當(dāng)因果關(guān)系說主張構(gòu)成損害的原因需滿足兩個(gè)條件：一是該原因是損害發(fā)生的必要條件，該條件的檢驗(yàn)方法一般為“若無，則不”，即若無此行為，就不會(huì)發(fā)生損害[6]。二是該原因?qū)е聯(lián)p害的發(fā)生存在高度的蓋然性。即以一般理性人能夠預(yù)見或應(yīng)當(dāng)預(yù)見該原因會(huì)導(dǎo)致?lián)p害發(fā)生，和一般人雖不能預(yù)見但因行為人的職業(yè)而能夠預(yù)見或應(yīng)當(dāng)預(yù)見該原因會(huì)導(dǎo)致?lián)p害發(fā)生。

5.1 算法模型缺陷和損害結(jié)果之間的直接因果關(guān)系

算法控制者所設(shè)計(jì)的智能化算法本身存有缺陷是造成損害結(jié)果的直接原因。從智能化算法的外部觀察，智能化算法似乎是中立性的技術(shù)工具，但若算法控制者設(shè)計(jì)的算法本身所追求的目標(biāo)違反法律法規(guī)或通過侵犯他人權(quán)益而獲益，此時(shí)智能化算法作出的決策必然會(huì)造成損害結(jié)果。如典型的大數(shù)據(jù)“殺熟”算法、信息繭房式的推薦算法以及違法收集個(gè)人隱私信息的算法等，其設(shè)計(jì)初衷就在于侵犯他人權(quán)益，無論其內(nèi)部決策過程如何，該智能化算法的控制者設(shè)計(jì)算法的行為與最終的損害結(jié)果都存在直接的因果關(guān)系。

5.2 數(shù)據(jù)瑕疵和損害結(jié)果之間存在間接因果關(guān)系

數(shù)據(jù)是智能化算法進(jìn)行決策的基礎(chǔ)，智能化算法的決策和數(shù)據(jù)的特征選擇、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)簽、目標(biāo)變量等因素相關(guān)，不準(zhǔn)確、不全面的數(shù)據(jù)都有可能造成數(shù)據(jù)瑕疵。數(shù)據(jù)瑕疵分為以下兩種情況：一是數(shù)據(jù)固有瑕疵，智能化算法在繁雜的大數(shù)據(jù)中提取出的數(shù)據(jù)要素必然帶有社會(huì)對(duì)事實(shí)的普遍認(rèn)知，如果這些普遍認(rèn)知本身具有偏見性，那么智能化算法處理后的數(shù)據(jù)必然也會(huì)存在相應(yīng)的瑕疵。二是數(shù)據(jù)標(biāo)注和處理瑕疵。智能化算法在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中需要先對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化處理從而建立變量之間的相關(guān)性，數(shù)據(jù)的分類、數(shù)據(jù)的標(biāo)簽化及對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)簽化的糾偏都有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)瑕疵，從而造成算法作出的決策致人損害。

6 探索智能化算法侵權(quán)的認(rèn)定規(guī)則

前文對(duì)傳統(tǒng)侵權(quán)責(zé)任歸責(zé)原則中的構(gòu)成要件進(jìn)行的分析表明，盡管智能化算法存在很強(qiáng)的技術(shù)性，但仍未超出現(xiàn)有的侵權(quán)法律體系范疇。但傳統(tǒng)責(zé)任理論在面對(duì)算法黑箱、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)決策等新型技術(shù)時(shí)，也存在一些適用上的難題，因此有必要針對(duì)智能化算法的技術(shù)特性選擇合適的歸責(zé)原則，并對(duì)其進(jìn)行一定的限制和修改，為解決智能化算法侵權(quán)的歸責(zé)問題構(gòu)建適當(dāng)?shù)呢?zé)任承擔(dān)方式。

6.1 一般侵權(quán)責(zé)任條款適用檢視

一般侵權(quán)責(zé)任原則要求受害方證明構(gòu)成侵權(quán)的全部要件，但算法黑箱的存在使得受害人難以證明智能化算法控制人存在主觀過錯(cuò)和其行為與損害結(jié)果之間存在因果關(guān)系，而且智能化算法控制人了解智能化算法的運(yùn)作原理并且能夠?qū)χ悄芑惴ㄟM(jìn)行技術(shù)控制，因此為保障受害人合法權(quán)益，有學(xué)者主張利用算法解釋權(quán)③制度要求智能化算法控制人對(duì)算法的決策原理進(jìn)行披露[7]。但筆者認(rèn)為算法解釋權(quán)制度無法解決一般侵權(quán)責(zé)任條款在智能化算法侵權(quán)的適用困境。

首先，智能化算法是智能化算法控制者投入大量金錢和時(shí)間研發(fā)的產(chǎn)物，往往是智能化算法控制者掌握的核心技術(shù)秘密。將智能化算法認(rèn)定為商業(yè)秘密是學(xué)界和司法實(shí)務(wù)界普遍持有的觀點(diǎn)。而且在保護(hù)智能化算法相關(guān)的商業(yè)秘密和支持算法解釋權(quán)之間，法官往往會(huì)選擇保護(hù)公司的商業(yè)秘密。如在一例大數(shù)據(jù)“殺熟”案件中，原告主張美團(tuán)通過大數(shù)據(jù)“殺熟”技術(shù)向其多收取1元的配送費(fèi)，要求美團(tuán)承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任，在該案中法院未要求美團(tuán)對(duì)其算法進(jìn)行解釋，而是判定由原告承擔(dān)全部的舉證責(zé)任④。因?yàn)槿绻ㄔ簭?qiáng)制算法控制者公開并解釋算法決策可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)商業(yè)秘密的泄露，因此在司法實(shí)踐中要求算法控制者對(duì)算法決策進(jìn)行解釋不具有可行性，但也引起了使算法不透明合法化的爭(zhēng)議[8]。其次，對(duì)算法的事后解釋也并不能完全解釋算法黑箱。智能化算法作出決策的算法邏輯與智能化算法控制者的決策邏輯并不一定相同，即便通過算法解釋權(quán)受害人能夠知曉算法內(nèi)部的運(yùn)行邏輯，智能化算法控制者還是能夠以算法黑箱來抗辯。最后，受害方對(duì)智能化算法的理解能力有限，無法對(duì)解釋結(jié)果進(jìn)行有效分析和判斷。假設(shè)法院通過算法解釋權(quán)，算法解釋權(quán)制度要求智能化算法控制者解釋智能化算法決策的運(yùn)作邏輯，只憑一般受害人對(duì)智能化算法的理解水平很難找出算法模型缺陷或者數(shù)據(jù)瑕疵，更遑論證明智能化算法控制者的侵權(quán)責(zé)任。即便受害人聘請(qǐng)相關(guān)專業(yè)人士協(xié)助舉證，也極難證明其中微小的數(shù)據(jù)瑕疵與損害結(jié)果之間存在因果關(guān)系，還會(huì)極大地加重受害人的訴訟負(fù)擔(dān)。故一般侵權(quán)責(zé)任條款不能解決智能化算法侵權(quán)歸責(zé)問題。

6.2 適用產(chǎn)品責(zé)任規(guī)則的可行性分析

6.2.1 形式要件：智能化算法的產(chǎn)品屬性

我國(guó)《產(chǎn)品質(zhì)量法》將產(chǎn)品界定為“經(jīng)過加工、制作，用于銷售的產(chǎn)品”，智能化算法是否屬于產(chǎn)品，需以立法界定的產(chǎn)品概念來判斷。首先，“加工、制作”所指的是通過人的介入來改變物質(zhì)的行為，智能化算法是人為設(shè)計(jì)的產(chǎn)物，當(dāng)然滿足“加工、制作”這一要件。其次，“銷售”是指以營(yíng)利為目的將產(chǎn)品交由用戶使用的行為，現(xiàn)如今將智能化算法提供給用戶有多種方式，其中與實(shí)物相結(jié)合通過售賣的方式提供給用戶，自然屬于銷售行為。而對(duì)于包含算法的軟件供用戶免費(fèi)下載并使用是否屬于銷售則頗具迷惑性。事實(shí)上，軟件的免費(fèi)下載和使用并非真正的免費(fèi)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，平臺(tái)的訪問量、用戶數(shù)量以及用戶在平臺(tái)上的行為所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)就是核心競(jìng)爭(zhēng)力，用戶使用軟件的行為本身就是在向經(jīng)營(yíng)者支付費(fèi)用。最后，產(chǎn)品的范疇是否限于有體物？在民法學(xué)說中對(duì)物的定義就包含了有體物和無體物兩種形式，電磁波也被認(rèn)定為物。通過電磁波進(jìn)行運(yùn)作的智能化算法自然也屬于物。并且在大數(shù)據(jù)時(shí)代，產(chǎn)品已經(jīng)不再局限于硬件設(shè)施，軟件也具備產(chǎn)品屬性，如有的算法已經(jīng)可以作為虛擬裝置申請(qǐng)專利。因此，智能化算法可以被看作智能化算法控制者提供的一項(xiàng)電子產(chǎn)品。

6.2.2 實(shí)質(zhì)要件：智能化算法適用產(chǎn)品責(zé)任規(guī)則的理論基礎(chǔ)

產(chǎn)品致人損害適用的是嚴(yán)格責(zé)任歸責(zé)原則。我國(guó)一般稱嚴(yán)格責(zé)任為無過錯(cuò)責(zé)任，無過錯(cuò)責(zé)任原則的發(fā)展經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的歷史演進(jìn)，而產(chǎn)品責(zé)任從適用一般的過錯(cuò)原則轉(zhuǎn)變?yōu)檫m用無過錯(cuò)責(zé)任原則，源于法學(xué)界對(duì)產(chǎn)品責(zé)任的新的認(rèn)識(shí)。首先，民法并非純粹的交易法，其同時(shí)也保護(hù)自然人的生命和健康等人格權(quán)益，以免產(chǎn)品消費(fèi)者受到因產(chǎn)品導(dǎo)致的傷害。因此在法律層面產(chǎn)品提供者就負(fù)有保證產(chǎn)品不具有危險(xiǎn)性的保證義務(wù)，即使其已經(jīng)盡到了一定的注意義務(wù)。其次，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)品的內(nèi)部結(jié)構(gòu)越發(fā)復(fù)雜，一般人很難證明產(chǎn)品存在瑕疵，若仍適用過錯(cuò)原則，受害人將難以舉證。只有采取無過錯(cuò)責(zé)任原則，由最了解產(chǎn)品的生產(chǎn)者來舉證，才符合公平原則的要求[9]。

綜上所述，智能化算法相比于普通產(chǎn)品具有更復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，受害人基本沒有舉證的能力和條件。并且由智能化算法控制者承擔(dān)舉證責(zé)任同樣存在相應(yīng)的義務(wù)基礎(chǔ)和主觀意志基礎(chǔ)，因此智能化算法侵權(quán)適用產(chǎn)品責(zé)任規(guī)則并無理論上的阻礙。目前國(guó)外已經(jīng)出現(xiàn)要對(duì)智能化算法侵權(quán)適用產(chǎn)品責(zé)任規(guī)則的聲音，歐洲議會(huì)曾在相關(guān)會(huì)議中提出要撤銷對(duì)新興數(shù)字技術(shù)適用的舉證責(zé)任的規(guī)則，轉(zhuǎn)而適用產(chǎn)品責(zé)任規(guī)則。未來我國(guó)可以結(jié)合智能化算法的監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)，以《民法典》的產(chǎn)品責(zé)任條款為歸責(zé)基礎(chǔ)，再輔之以行政管理規(guī)范，針對(duì)智能化算法侵權(quán)構(gòu)建多元協(xié)同的法律責(zé)任機(jī)制。

注釋：

①合成技術(shù)是指利用以深度學(xué)習(xí)、虛擬現(xiàn)實(shí)為代表的生成合成類算法制作文本、圖像、音頻、視頻、虛擬場(chǎng)景等信息的技術(shù)。

②《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》第14條：深度合成服務(wù)提供者和技術(shù)支持者應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)管理，采取必要措施保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)安全。

③指當(dāng)算法所輸出的自動(dòng)化結(jié)果對(duì)算法相對(duì)人產(chǎn)生法律上或其他方面的重大影響時(shí)，算法相對(duì)人有權(quán)要求算法背后的行為人對(duì)該結(jié)果的來源進(jìn)行解釋。

④劉權(quán)、北京三快科技有限公司侵權(quán)責(zé)任糾紛二審民事判決書，湖南省長(zhǎng)沙市中級(jí)人民法院（2019）湘01民終9501號(hào)民事判決書。