数字发展全球研报|自动驾驶汽车责任分析综述
本期综述有关自动驾驶汽车法律责任分析,供参考。
数字发展全球研报第二卷第 35 期(2024/9/2-2024/9/8)
本期综述有关自动驾驶汽车法律责任分析,供参考。
一、自动驾驶汽车概述
1.1 定义与分类:介绍自动驾驶汽车的概念、技术原理及分类(如 L1 至 L5 级自动驾驶)。
自动驾驶汽车,是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能网联汽车。该技术依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统等技术的协同合作,使电脑能够在没有人的主动操作下,自动安全地操作机动车辆。2017 年,德国《道交法》第八修正案规定,同时满足以下条件可视为全自动驾驶车辆:能够自主实现横纵向运动,开启智能化系统后,能严格有效遵守道路交通法规,驾驶可随时随地关停该系统,系统能及时有效提醒人类驾驶员立即重新接管车辆控制权。我国《汽车驾驶自动化分级标准》明确了完全自动驾驶汽车是指系统可以在任何条件下完成全部驾驶任务和执行驾驶任务接管,不需要驾驶员干预和接管。
作为无人驾驶汽车的核心“智能 AI”,每一步都有着感知、思考、行动三个阶段 。因此其关键技术包括感知系统、决策系统和执行系统:感知系统通过雷达、激光雷达(LiDAR)、摄像头等传感器,实时感知周围环境信息,如道路状况、障碍物距离、交通标志等;决策系统利用高精度地图、人工智能算法等技术,对感知到的信息进行处理和分析,制定合理的行驶策略和路径规划;执行系统根据决策系统的指令,控制车辆的转向、加速 / 减速等行为,确保车辆按照预定的轨迹行驶。
国际自动机工程师学会(SAE International)依据系统的智能化程度、自主独立性等要素将自动驾驶从 0 到 5 定义了 6 个等级,并在 2018 年更新为《标准道路机动车驾驶自动化系统分类与定义》,被业内普遍采纳和认可。除去代表常规汽车(NDA)的 L0,自动驾驶汽车分为:
L1 驾驶辅助(DA):具备基本的辅助功能,如巡航控制和车道保持。
L2 部分智能辅助驾驶(PDA):可以同时控制车辆的转向和加速 / 减速。
L3 有限制的自动驾驶(CDA):在特定条件下,车辆可以完全接管驾驶任务。
L4 高能化的自动驾驶(HDA):车辆在大多数情况下能够实现自主驾驶,但仍需人类驾驶员在必要时进行干预。
L5 完全自动驾驶(FDA):车辆能够在任何环境和条件下实现完全自主驾驶,无需人类驾驶员参与。
自动驾驶技术的发展不仅是一项技术升级,更是一项涉及汽车改造、交通设施改进、社会基础设施建立、智能网联技术成熟应用、法律法规推动等多方面的综合工程。随着这项技术的不断发展,它将改变人们的出行方式,对人类生活产生深远的影响。
1.2 发展现状:概述自动驾驶汽车在全球及国内的发展状况,包括政策支持、技术研发和市场应用。
1.2.1 全球
对自动驾驶这一技术的探索最早从国外发达国家开始。1980 年代,卡内基梅隆大学的 Navlab 项目首次展示了自动驾驶的可能性,研发出能够在简单环境中自主行驶的车辆。2004 年,由于建设智慧城市和军事科技化的需要,美国国防部先进研究计划局(DARPA)通过挑战赛的方式以激励科研设计者攻克智能车开发过程中的难题,在挑战赛中表现优异的斯坦福大学和卡内基梅隆大学研究出的核心技术为后续自动驾驶的研发奠定了基础。
2009 年,Google 两位创始人成立专门研究无人驾驶的实验室,正式启动专项研究自动驾驶计划,标志着自动驾驶技术向商业化应用的迈进。该团队通过融合传感器、惯性导航系统等技术数据,来看清车辆周边交通环境,2009 年底,其第一代自动驾驶汽车成功实现了无人接管驾驶 100 英里的目标。随着谷歌自动驾驶项目的不断推进,高科技公司特斯拉、优步以及汽车制造商奔驰、丰田和宝马等也纷纷加入了自动驾驶研发热潮。特斯拉于 2013 年提出发展自动驾驶并推出了 Autopilot,随后几年研发了 Autopilot Hardware 1.0、Autopilot Hardware2.0,建立起自主可控,快速迭代的自动驾驶技术路线,2014 年发布的具备“自动驾驶”功能的 Model S,开启了自动驾驶在消费市场的应用。
随着技术的发展,政府也逐步出台相关支持政策。2016 年,加州等地开始允许自动驾驶汽车进行测试;2018 年,Waymo 在亚利桑那州推出了全球首个无人驾驶出租车服务。
1.2.2 国内
我国对于自动驾驶汽车的研发始于上世纪八十年代,最早以军事用途为目的。近年来,随着人工智能技术的迅速发展,自动驾驶技术受到了众多企业的关注,我国不少车企,如北汽、上汽、比亚迪、长安等,都将发展自动驾驶产业视作未来长远发展目标及技术超越重要契机,阿里巴巴、华为、腾讯、百度等 IT 行业也纷纷涉足这一领域。
伴随 2009 年国内首届智能车比赛热潮,我国自动驾驶汽车在政策支持下迅速发展。2012 年,自主规划行驶方案的无人驾驶汽车由军事交通学院成功研制,主要利用智能感知系统探测周围环境。2015 年,中国国家发改委发布《国家中长期科学和技术发展规划纲要》,首次将智能网联汽车列为重点发展领域。2016 年 4 月,两辆由长安公司改装的自动驾驶汽车完成了长达 2000 公里的自动驾驶测试,从重庆顺利抵达北京。同年,中国汽车工业协会发布了《“十三五”汽车工业发展规划意见》,为智能网联汽车的发展制定了一系列目标。2017 年起,百度、中车时代等公司纷纷进行路测并获得成功。2018 年 3 月,全国首批智能网联汽车开放道路测试号牌在上海发放。同年 7 月,百度 LV4 级自动驾驶微型小巴 Apollo 在海淀公园投入使用,并决定量产。
2020 年 2 月 24 日,国家发改委、工业和信息化部等十部委联合发布了《智能汽车创新发展战略》,为智能网联汽车的未来发展指明方向,我国进入自动驾驶汽车无人化测试新阶段,开始向远程驾驶和无人驾驶探索。多个城市如北京、上海、广州、长沙、沧州等纷纷开设自动驾驶测试道路,相关企业开始进行路测。广州于 2020 年 7 月颁发了全国首批 10 张远程测试通知书,是我国最早推进无人化道路测试的城市;长沙在国家智能网联(长沙)测试区建设了国内首个无人化自动驾驶测试场地,以进一步检验无驾驶人的自动驾驶技术的可靠性;上海于 2021 年 10 月 29 日发布了《上海市智能网联汽车测试与示范实施办法》,增加“完全自动驾驶测试和示范”章节。
简言之,在上述地区的引领带动下,我国目前已经进入自动驾驶汽车道路测试与示范应用的关键阶段,即无人化探索阶段。作为自动驾驶汽车的终极发展目标,我国正积极向无人化探索迈进。
二、自动驾驶汽车法律地位与责任主体
2.1 法律地位:探讨自动驾驶汽车在民事法律中的地位,如主体说与客体说的对比。
主体说:自动驾驶汽车法律主体说认为自动驾驶汽车应被视为具有法律主体地位的实体,能够承担相应的权利和义务,
公司法人说:有学者认为,既然法律能够给予公司法人资格,同样也可以赋予人工智能,包括自动驾驶汽车,法律人格。尤瓦尔·赫拉利指出,公司虽然没有意识和感受,但拥有法律权利,同理,无论人工智能是否具有意识,也可以赋予其法律人格。
电子人说:欧盟议会通过决议,建议将人工智能视为“电子人”,赋予其法律身份。这表明随着 AI 自主性的提高,传统责任规则可能不再适用,需要新规则应对。
拟制人格说:有观点认为,可以通过法律拟制技术赋予人工智能法律人格,以解决由此引发的法律问题。自动驾驶汽车可以被认定为具有独立拟制法律人格的主体。
有限人格说:考虑到自动驾驶汽车的智慧属性和自主决策能力,有学者认为应赋予其有限的法律人格,享有有限的权利和义务。
工具性人格说:从工具性人格视角出发,有学者主张赋予自动驾驶汽车法律人格,定位为“理性的代理人”,但行为能力、权利和义务均有限。
但自动驾驶汽车是否具备与自然人或法人相同的意识和责任感,以及其法律主体地位可能带来的责任和权利的重新分配,对现有法律体系的冲击,这些问题都仍待讨论。
客体说:自动驾驶汽车法律客体说主张将自动驾驶汽车视为法律客体,认为其不具备成为法律主体的条件。
动物说:有学者认为自动驾驶汽车与动物相似,具有自主行动的能力。动物被视为财产,所有人对其造成的损失承担责任,而对于自动驾驶汽车,标准出厂的可以视为饲养动物,而高度改造或自定义编程的则视为野生动物,对公众威胁更大,相关主体需承担更重责任。
一般客体说:自动驾驶汽车的智能系统虽然具备一定智能,但与人类有意识的行为不同。自动驾驶汽车的学习能力是特定的,人为输入的,不具备人之心性和灵性。尽管自动驾驶汽车具有人工类人格,但与人格有不可逾越的界限,仍属于物的范畴。应按照现有侵权责任体系解决自动驾驶汽车引发的责任问题。
奴隶说:自动驾驶汽车被视为客体,最多是会说话的物,类比于古罗马时期的奴隶。奴隶损坏他人财产,主人需承担责任;奴隶逃跑造成的损失,主人通常无需负责。奴隶作为特殊财产,法律禁止无端伤害,但伤害通常视为财产损失。将自动驾驶汽车比作奴隶,认为人类拥有自动驾驶汽车是合理的。
尽管这一学说在保护受害人、简化责任认定等方面有其优势,但也存在对自动驾驶汽车特殊性质关注不足、可能忽视用户责任等问题。忽视了自动驾驶汽车的智能特性和自主性,可能无法充分应对由其引发的复杂法律问题,可能限制了自动驾驶技术的发展,因为它没有给予技术相应的法律地位来激励创新。
2.2 责任主体:明确自动驾驶汽车交通事故中可能涉及的责任主体,包括制造商、驾驶员(或使用者)、软件开发商、保险公司等。
随着自动驾驶技术的快速发展,自动驾驶汽车致人损害的相关责任主体越来越广泛,而不同的责任主体适用的归责原则不同。总的来说,主要有过错责任原则和无过错责任原则:对自动驾驶汽车的使用者、所有者和第三方实行过错责任原则,对汽车生产者实行无过错责任原则。
制造商(生产者)责任:
制造商是自动驾驶汽车的设计和生产者,对产品的安全性和质量负有直接责任。
如果自动驾驶汽车因设计缺陷、制造缺陷或警示缺陷导致事故,制造商可能需要承担产品责任。
制造商还承担着持续跟踪产品性能和安全性的责任,需要在发现问题时及时进行警示和召回。
驾驶员(或使用者)责任:
尽管自动驾驶汽车减少了驾驶员的操控需求,但使用者仍有责任监督汽车的运行,并在必要时进行干预。
使用者可能因未能及时更新软件、不当操作或在不适宜的条件下使用自动驾驶功能而承担一定责任。
现有交通事故侵权责任制度主要围绕驾驶者展开,因为事故大多是由人类驾驶者的过错造成。因此,对自动驾驶汽车而言,让人类驾驶者承担责任是一个自然的选择。
软件开发商责任:
自动驾驶汽车依赖复杂的软件系统进行决策和控制,软件开发商对软件的质量和性能负有责任。
如果软件存在缺陷或错误导致事故,软件开发商可能需要承担相应的责任。
零部件或原材料供应商责任:
自动驾驶汽车的传感器、摄像头等关键零部件的供应商,如果其提供的部件存在缺陷,也可能成为责任主体。
保险公司责任:
保险公司在自动驾驶汽车事故中扮演重要角色,提供责任保险来分担和转移风险。
保险公司可能需要根据保险合同的条款来确定赔偿责任,并在必要时向其他责任主体追偿。
授权他人使用商标者:
如果商标所有人允许他人在自动驾驶汽车上使用其商标,那么在产品缺陷造成损害时,商标所有人也可能被视为生产者,承担相应的产品责任。
销售者责任:
销售者在销售自动驾驶汽车时,如果未能提供必要的警示或正确说明产品的使用条件,也可能承担一定的责任。
道路基础设施供应商:
自动驾驶汽车的运行可能依赖于道路基础设施,如交通信号、路标等。如果这些基础设施的缺陷导致事故,供应商可能需要承担责任。
第三方服务提供商:
自动驾驶汽车可能需要与第三方服务提供商(如地图数据提供商)交互。如果第三方服务的失误导致事故,这些服务提供商也可能成为责任主体。
在确定责任主体时,需要考虑自动驾驶汽车的自主性、技术复杂性以及事故的具体情况。责任主体可能需要根据事故原因、产品缺陷、使用人的控制能力等因素来分担责任。此外,法律制度的更新和完善也是确保责任明确和受害人得到充分救济的关键。
三、自动驾驶汽车交通事故侵权责任分类与分析
3.1 开发与生产责任:分析自动驾驶汽车在开发和生产过程中可能存在的技术缺陷或设计缺陷导致的责任问题。
产品责任说主张由汽车生产者承担产品责任,也是诸多学者比较推崇的学说。该学说认为,在汽车处于无人驾驶模式时,由于车内没有方向盘和刹车装置,车辆由智能软件系统控制,驾驶人不参与驾驶行为,故在发生交通事故时,驾驶人不承担责任,而由生产者承担智能软件系统缺陷所引发的产品责任。
自动驾驶汽车是自动驾驶系统与传统机动车的集合,不论其如何复杂和智能,都始终脱离不了产品的范畴。并且随着智能软件技术的不断提升和未来无人驾驶汽车的普及,其所引发交通事故的原因绝大部分是因为其自身软件以及硬件上的缺陷,汽车主要由智能系统控制,而智能系统又属于产品责任的范畴,因而构成产品责任。如果将责任分配给毫无过错的使用者,则不具备妥当性。
此外,在无人车生产、销售过程中,生产者为最大受益者,本着利益与风险相一致原则,生产者赔付能力远强于消费者,由其承担瑕疵担保义务,不仅符合消费者对车辆安全的合理期待标准,也可实现对受害者的充分救济。且由生产者承担基础性义务的产品责任,可以督促设计者和开发商投入更多精力革新技术和提升安全性能,从而提升无人车的性能;也会有助于增加消费者的购买热情,推动无人车产业在市场的普及度。
驾驶员(或使用者)责任:探讨在自动驾驶模式下,驾驶员(或使用者)的责任范围,包括监控车辆、接管控制权等。
使用者责任:强调使用者在使用自动驾驶汽车时需遵守的法律法规和注意事项,以及因违反规定可能承担的责任。
该说主张适用机动车交通事故责任,由汽车使用人承担责任。现有交通事故侵权责任制度主要围绕驾驶者展开,因为交通事故的发生大多是人类驾驶者的故意或过失造成。自动驾驶汽车本质上仍属于机动车的范畴,还未具有独立人格,因此现行的机动车交通事故责任有一定的适用范畴。
对于智能软件系统全程控制无人驾驶系统的运行,此时使用人是否还是驾驶者,美国加州、内达华州和佛罗里达州等州认为驾驶人是开启无人驾驶的使用模式者,日本学者认为,使用人在无人驾驶情形下按动汽车的开启键,对汽车享有支配和运行利益,故此,使用人因运行供用者的地位而需承担交通事故侵权责任。即无论无人驾驶汽车如何智能,其最终都需在人的指令下运行,是由人所控制的交通工具,与传统的机动车在本质上没有实质区别,甚至由于其被研发的目的就是减少因人类驾驶失误而引发的交通事故,自动驾驶汽车比传统汽车更具安全性,在发生交通事故后,机动车交通事故侵权责任的相关规定也可以适用。
然而,由于主体、过错、因果关系等要件的难以认定,自动驾驶汽车发生交通事故引发的侵权责任在适用机动车交通事故责任上存在困境。结合自动驾驶汽车的不同智能化等级来具体分析,在自动驾驶汽车处于 L0-L2 阶段时,本质上不存在自动驾驶,汽车在驾驶过程中不承担独立驾驶的任务,仍然由人类驾驶员操作车辆,发生交通事故的责任也应当由人类驾驶员承担。当进入 L3-L5 较高等级的自动驾驶阶段,智能驾驶系统开始执行驾驶任务,系统所承担的驾驶任务随着汽车智能化等级的不断提高而逐步增加,直至完全接管车辆。与此相应,人类驾驶员的驾驶任务不断减少,直至完全成为普通乘客。具体而言,在 L3 有条件的自动驾驶模式下,由车辆使用者和自动驾驶系统共同执行驾驶操作,虽然此时系统具有独立运行的能力,但当出现特定情形时,系统可以发出警告或提示,然后由人类驾驶员接管车辆。若由于使用者未能及时接管车辆导致发生交通事故的,使用者符合过失犯罪条件的,可能会因此构成交通肇事罪。在 L4-L5 的高度及完全自动驾驶模式下,人类驾驶员不需要接管车辆,也不存在监督义务,完全由自动驾驶系统执行全部的动态操作任务。无行为即无过错,此时即便发生了交通事故,也不能够将责任归咎于已经脱离驾驶环境的使用者身上。那么应当由何种主体承担交通肇事的刑事责任,则应当探究事故原因。
四、自动驾驶汽车侵权责任认定探讨
4.1 侵权行为的认定:基于具体案例,分析自动驾驶汽车交通事故中侵权行为的认定标准。
2016 年 5 月,在佛罗里达州发生了一起特斯拉电动车在自动驾驶模式下撞车,导致驾驶人身亡的交通事故。
本案中特斯拉公司的主张:
特斯拉公司根据与消费者签订的买卖合同中的免责声明,主张自动驾驶系统仅承担辅助驾驶功能。
特斯拉公司认为,对于因驾驶人怠于履行监视路况的义务造成的事故,公司不承担赔偿责任。
美国国家公路安全管理局(NHTSA)的调查结果:
NHTSA 在对事故进行了半年的调查后宣布,没有证据表明事故是由自动辅助驾驶系统所致。
NHTSA 认为,驾驶人的疏忽是事故发生的主要原因。
责任分配:
目前对此类事故的处理结果显示,驾驶人因违反路况监视义务、紧急制动义务的过失而负主要责任。
汽车制造商并未因自动驾驶系统设计上的瑕疵或警示说明义务上的瑕疵而承担产品责任。
自动驾驶汽车在交通事故中产生侵权行为进行责任认定时,首先应当对事故进行全面的技术调查,以确定事故的具体原因。这包括分析自动驾驶系统的行为、车辆的机械状况、使用人的操作行为以及外部环境因素:
技术与操作合规性:检查自动驾驶系统是否按照既定的设计和安全标准运行。如果系统存在缺陷,如未能识别交通信号或障碍物,可能构成产品责任侵权行为。
使用人责任评估:评估使用人是否按照制造商的指导和法律规定使用自动驾驶汽车。如果使用人未遵守操作规程或忽视系统警告,可能需承担相应的过错责任。
产品缺陷分析:如果事故是由于自动驾驶汽车的制造或设计缺陷导致的,制造商可能需承担产品责任。这需要通过专家分析和“黑匣子”数据来确定。
4.2 侵权因果关系的分析:探讨自动驾驶汽车交通事故中,如何确定侵权行为与损害结果之间的因果关系。
因果关系作为机动车交通事故侵权责任的构成要件之一,其连接了加害行为、过错责任以及损害后果。对于辅助驾驶阶段及人工驾驶模式下的自动驾驶汽车因果关系的认定,与传统汽车相比,与现行的《侵权责任法》及《道路交通安全法》的规定一致。
而对于产品责任情形下因果关系的判断则有所不同,可以采用英美法系的“风险标准模式”进行分析:
风险标准模式的应用:该模式关注点在于行为人的行为是否产生了特定的风险,以及该风险是否导致了有形损害。如果自动驾驶汽车的行为带来了风险,并且这种风险在一般人的预期之内造成了损害,可以认定因果关系成立。
风险的存在与损害的关联:判断侵权责任的关键在于自动驾驶系统的行为是否具有导致损害的风险性。如果损害结果在风险可预见的范围内,即使不是直接或必然的结果,也可能构成法律上的因果关系。
行为人的作为与不作为:行为人的作为,如不当操控自动驾驶系统或黑客攻击,如果这些行为与风险存在关联性,可以认定法律因果关系成立。行为人的不作为,如未履行自动驾驶汽车的保养维修义务,如果这种不作为与损害结果有关联,同样可以认定因果关系成立。
风险认识的合理性:行为人可以提出抗辩,主张其对风险没有合理的认知,或者在当时的技术水平下无法发现风险的存在。这种抗辩可能影响因果关系的认定。
4.3 责任分担机制:提出合理的责任分担机制,确保各责任主体在事故中承担相应责任。
明确责任主体:确定自动驾驶汽车制造商、销售商、软件提供商、使用人等作为可能的责任主体。根据自动驾驶汽车的设计、制造、销售和使用过程中的角色和功能,明确各自的责任范围。
制定责任划分标准:根据自动驾驶汽车的自动化程度(如 L0-L5 级别),制定相应的责任划分标准。对于低级别的自动驾驶功能,使用人应承担主要责任;对于高级别的自动驾驶功能,制造商应承担更多责任。
强化产品安全与质量控制:制造商应确保自动驾驶汽车满足国家和国际安全标准,进行严格的质量控制和测试。建立产品召回和安全改进机制,对发现的缺陷和安全隐患及时采取措施。
完善使用人教育与培训:对使用人进行必要的自动驾驶技术教育和培训,确保他们了解系统功能、限制和操作方法。
制定使用人资格认证和定期培训制度,提高使用人对自动驾驶系统的理解和应对能力。
建立事故数据记录与分析系统:利用“黑匣子”等技术记录事故相关数据,包括车辆状态、操作历史、环境条件等。通过数据分析确定事故原因,为责任认定提供客观依据。
制定免责与减轻责任的条件:明确使用人不当操作、未按规定进行维护保养、非法改装等行为作为免责或减轻责任的条件。对于不可抗力或第三方原因导致的事故,合理界定制造商和使用人的责任。
完善保险制度:推动制定专门针对自动驾驶汽车的保险产品,覆盖制造商、销售商和使用人的责任风险。鼓励实施实时保险费率制度,根据使用人的驾驶行为和车辆的自动驾驶性能调整保费。
建立事故调查与责任认定程序:成立专业的自动驾驶汽车事故调查机构,负责事故原因分析和责任认定。制定公正、透明的责任认定程序,保障各方的合法权益。
五、现行法律框架与适用问题
现行法律应用:分析现有法律法规在自动驾驶汽车交通事故责任认定中的适用性和局限性。
法律空白与挑战:指出当前法律在自动驾驶汽车领域存在的空白和挑战,如责任主体不明确、过错难以判断等。
5.1 现行法律法规的局限
自动驾驶汽车交通事故侵权的特殊性给我国现行侵权责任规则带来诸多挑战。第一,其侵权责任类型难以界定;第二,其侵权责任主体难以判定,责任承担不清晰,责任分配难解决;第三,现行保险制度难以适用,侵权责任损害赔偿救济制度缺失;第四,隐私保护和数据安全存隐患。
中国公安部于 2021 年 3 月份发布《道路交通安全法(修订建议稿)》,该修订稿对自动驾驶汽车责任的规定相对精简,未明确规定责任如何适用。2021 年 3 月 23 日,深圳市人大常委会在网站上公布了《深圳经济特区智能网联汽车管理条例(征求意见稿)》,从无人车上路测试到准入门槛以及数据使用管理、包括交通违章处理和法律责任等进行全面囊括立法,对于其违法行为及事故责任划分的界定和划分比较简洁和清晰,但仍存在需进一步澄清和解决的问题,如无人驾驶系统故障是否当然认定为无人驾驶汽车质量缺陷。
5.2 类似责任规则的适用
5.2.1 机动车道路交通事故侵权的适用
主体要件的缺失
在规范机动车道路交通事故责任的法律条文中,最核心的是《道路交通安全法》第 76 条,但此条对机动车道路交通事故责任的主体,只使用了 “机动车一方”这一模糊的术语。针对“机动车一方”的界定,我国主要采用运行支配兼运行利益的二元论标准,即对机动车的运行享有支配权,即能够在实际上支配或者控制机动车的运行,并享受机动车运行所产生的利益之人。面对无人驾驶汽车,由于其高度自主性,这一标准将体现出一定的不适性。自动驾驶汽车处于运行中的状态由自动驾驶系统完成,不存在人类驾驶员的行为,而使用人又直接地享受汽车运行所带来的利益,运行支配与运行利益分离,造成主体要件的缺失。
过错难以归责
机动车交通事故责任具有多样性,根据《道路交通安全法》第76条,机动车与非机动车、行人之间的交通事故一般认为适用无过错归责原则,机动车一方不存在过错的,只需承担不超过百分之十的责任,机动车之间的交通事故责任适用过错归责原则。对于机动车之间发生的交通事故,在适用过错责任追究机动车驾驶人责任的情况下,一般以驾驶人具有合理注意义务为基础,驾驶人未尽到合理注意义务的,应当承担相应的侵权责任。
然而,无人驾驶汽车在运行过程中不存在事实上的驾驶人,使用人也不负担驾驶人一般意义上的注意义务。无事实上的驾驶行为,也就不存在驾驶人的主观过错问题,过错无法归于适当的主体,那么对于无人驾驶汽车之间发生的交通事故,就无法依据过错原则进行归责。
因果关系的复杂性
机动车交通事故责任的另一要件为行为与损害结果之间具有因果关系。梳理清楚无人驾驶汽车交通事故发生的根本原因,是解决其侵权责任承担问题的前提。自动驾驶汽车交通事故发生的根本原因,可能是自动驾驶系统的故障与操作错误,可能是使用人错误使用或日常管理维护不善,也可能是网络黑客破坏网络、窃取个人信息等的侵权行为。因此发生事故的原因是产品自身质量,还是驾驶员人为原因,亦或是第三者侵权行为,在实践中都难以确定。
综上所述,由于主体、过错、因果关系等要件的难以认定,无人驾驶汽车发生交通事故引发的侵权责任在适用机动车交通事故责任上存在困境。
5.2.2产品侵权责任的适用
民事责任
我国《民法典》第一千二百零二条规定,如果产品存在缺陷导致他人受到损害,那么生产者必须承担侵权责任。最高人民法院《关于审理道路交通事故损害赔偿案件适用法律若干问题的解释》第九条规定:“机动车存在产品缺陷导致交通事故造成损害,当事人请求生产者或者销售者依照民法典第七编第四章的规定承担赔偿责任的,人民法院应予支持。” 联合国教科文组织及欧洲议会表决通过的《机器人民事法律规则》指出人工智能设备应当适用产品责任。在北京普度信息技术有限公司上诉赛贝斯软件(中国)有限公司等产品责任纠纷【(2016) 京 01 民终 4516 号 】一案中,一审法院与二审法院均适用《产品质量法》就涉案软件的质量问题作出裁定,无论是无人驾驶汽车还是自动驾驶系统都属于《产品质量法》中规定的“产品”的范畴,可以适用产品责任。因此,如果自动驾驶系统导致交通事故并造成损害,在理想状态下可以根据产品缺陷追究生产者的产品责任。
但实际上,由于产品缺陷的认定困难、因果关系证明的困难及免责事由的不适性,无人驾驶汽车发生交通事故造成伤害后,现行法律中的产品责任无法完全适用。譬如,由于自动驾驶汽车具备高度自主判断能力,自动驾驶系统不断更新升级,算法的可预测性和可解释性受到影响,很难认定产品的“缺陷”或证明算法与损害之间的因果关系,且自动驾驶汽车的生产商能否援引《产品质量法》第 41 条第 2 款规定的免责事由存在争议。因此,我国现行产品责任相关立法并不能解决无人驾驶汽车交通事故造成损害的民事责任问题,应当设法寻求调整我国现行产品责任立法的可能性。
刑事责任
自动驾驶汽车本质上属于产品范畴,并且是一件与人类生命财产安全密切联系的产品,它的质量安全也应受到严格约束。如果生产者、销售者存在没有消除汽车的安全隐患,或者生产销售的汽车不符合国家标准即推广使用等行为,除了面临民事领域的侵权责任之外,也应当依法承担产品类犯罪的刑事责任。如果自动驾驶汽车的交通事故是由自动驾驶系统的缺陷所导致的,并且车辆的生产者、销售者在生产、销售该汽车的过程中知晓该缺陷、能够补救而不采取补救措施,或者故意生产、销售存在缺陷的产品,那么该汽车的生产、销售主体与普通产品的生产、销售者在责任承担上并无本质区别,应对此承担故意犯罪的刑事责任,适用我国刑法规定的生产、销售不符合安全标准的产品罪。但智能驾驶系统的自主特性使得发生交通事故的成因是复杂且不可预知的,当由于系统本身的原因而造成交通事故,生产者与销售者对此是否存在过失以及如何承担过失犯罪的刑事责任就会涉及到刑法的空白。
5.2.3 高度危险责任的适用
有观点主张,高度自动驾驶汽车完全符合高度危险责任适用要件,在新规定出台之前,可以参照我国《民法典》第 1236 条适用高度危险致损的危险责任。
然而, “高度危险”意味着作业具有很高的概率造成他人损坏,而自动驾驶汽车的系统能够有效降低因人类驾驶导致的交通事故发生率,其安全性能比传统机动车更高。且因自动驾驶系统的错误操作导致的交通事故与人为原因造成的交通事故在危险性上不具有很大区分性,不能因为自动驾驶汽车使用人不承担驾驶义务、在事故发生时未采取有效措施就对其危险性作出较高的认定。既然法律未将传统机动车定性为高度危险作业,无人驾驶汽车导致的交通事故自然也不能使用高度危险责任。此外,高度危险责任的一大特征是即使从事作业者尽到高度的注意义务亦难以完全避免损害的发生,而自动驾驶汽车的使用人一般仅需尽到不干扰车辆正常行驶的义务,因此这种适用还有待商榷。
5.2.4 饲养动物损害责任的适用
另有观点认为,自动驾驶汽车与饲养动物的从属性、流动性及自身危险性具有相似性,二者都是为了满足人类在生产生活中需求的动产,都具有独立的行动能力、在不受人类行为控制的情况下都具有一定的危险性又不能独立承担因自己行为造成的事故责任,因此自动驾驶汽车引发的道路交通事故侵权可适用饲养动物侵权规则处理。
然而,自动驾驶汽车具有一定自主学习能力,在面对各种复杂的道路情况时及时作出处理的过程不受车辆使用人的控制,而自然人对饲养动物有一定管控能力,可以与动物形成一定程度上的情感联系。并且,饲养动物侵权责任中仅有受害人与饲养人或管理人双方主体,自动驾驶汽车造成的道路交通事故侵权不仅有受害人和使用人,还涉及车辆生产者、设计者、销售者等多方主体,主体上的多元性使适用饲养动物侵权责任难以实现有效调整。
5.2.5 总结
综上,比照现有制度中与自动驾驶汽车交通事故侵权最类似的责任规则进行适用也面临诸多阻碍:与传统意义上的机动车道路交通事故侵权相区别,自动驾驶汽车事故在责任主体、因果关系、归责原则上都存在不适性;关于产品责任,对产品的认定和产品缺陷都存在困难;关于适用其他责任的观点,各个责任类型在法理上是否具有普适性、在操作上是否具有实用性也待进一步论证。
由于自动驾驶汽车引发的交通事故因果关系复杂,各个责任类型还有发生竞合的可能,如何认定责任类型以及进行相应的责任分配成为重要问题,现有法律对此暂无具体规定,存在空白。
六、国外立法经验借鉴
6.1 国外立法概况:介绍美国、英国等国家在自动驾驶汽车法律责任方面的立法经验。
国际范围内,多数国家对于自动驾驶汽车的发展都持乐观态度,并积极通过立法和修法的形式为其发展提供一个良好的环境。自动驾驶汽车的商业化和道路融入与现行的法律法规存在一定的矛盾。为了解决这一问题,全球多个国家和地区已经开始对相关法律进行修订以赋予自动驾驶汽车合法地位。
目前,具有代表性的立法调整主要分为以下几类。
美国内华达州的 511 号法案:
在谷歌公司的推动下该法案于 2011 年由内华达州立法机关讨论通过,其中关于自动驾驶汽车的内容主要有两部分:一是使自动驾驶汽车取得合法的上路资格,规定在自动驾驶汽车里不要求驾驶者必须进行积极主动的驾驶操作;二是对自动驾驶汽车路测进行了详细的限制,允许上路测试但不全面开放,且开放准入进行严格约束。
《国际道路交通公约(维也纳)》:
1968 年签署,超 70 国执行。原条约规定车辆必须有驾驶人,但日本和德国推动下,2016 年 3 月 23 日,联合国欧洲经济委员会(UNECE)宣布修正案生效。修正案允许在符合联合国车辆管理条例或驾驶员可关闭技术的情况下,将驾驶职责交给自动驾驶系统。这为自动驾驶技术在签约国的测试和发展提供了法律支持,同时关注其在安全、环保和无障碍使用方面的潜力。尽管修正案在一些技术细节上尚未统一,但已为自动驾驶汽车的法律地位提供了初步框架。
部分国家、地区的法律法规及政策动向
德国、美国和国际自动机械工程师学会(SAE):这些机构对自动驾驶技术进行了定义和等级分类,美国交通部在 2016 年发布的《联邦自动驾驶汽车政策指南》中采用了 SAE 的 5 等级分类标准,并在 2017 年更新为《自动驾驶系统 2.0:安全愿景》,强调自愿性指导和技术支持。
日、德、法、英等国家:这些国家已经修改或放宽了相关法律法规,允许无人驾驶公交车上路测试,并寻求制定共同的自动驾驶标准。
跨行业合作:如世界经济论坛(WEF)倡导的汽车、IT 和保险等领域的跨国企业联盟,致力于制定安全标准和驾驶规则。
总的来说,各国和地区普遍采取谨慎的立法态度,通过特别授权许可的方式逐步引入自动驾驶技术,避免对现有法律体系造成过大冲击。
6.2 借鉴与启示:分析国外立法的优点和不足,为我国立法提供借鉴和启示。
优点:
不足:
启示:
分级标准:通过明确自动驾驶技术的分级,有助于区分不同级别的自动驾驶系统,为立法提供清晰的指导。
自愿性指导:美国《自动驾驶系统 2.0:安全愿景》中的自愿性指导为行业提供了灵活性,同时确保了安全标准的基本遵循。
跨行业合作:跨国企业联盟的成立促进了不同领域之间的合作,有助于整合资源,推动技术标准的统一。
逐步放宽:通过特别授权许可的方式逐步引入自动驾驶技术,避免了对现有法律体系的剧烈冲击,确保了法律的平稳过渡。
国际合作:寻求制定共同的自动驾驶标准,有助于促进国际间的技术交流和市场融合。
缺乏统一标准:目前国际上尚缺乏统一的安全和技术标准,导致各国立法存在差异,可能影响跨国技术的应用和发展。并且,在自动驾驶技术的具体应用上,如自动转向系统技术,尚缺乏统一的技术规范,这可能影响技术的推广和应用。
法律与行业分歧:法律更注重安全和法益保护,而行业则关注技术开发和市场化,这种分歧可能导致立法进程缓慢或不协调。
监管责任不明确:在一些国家,联邦与州政府在建立政策标准等方面的责任和监管义务尚未完全明确,可能导致执行上的混乱。
安全评估标准简化:在某些情况下,为了简化流程,安全评估标准可能被简化,这可能降低对自动驾驶系统安全性的要求。
制定分级标准:我国立法应明确自动驾驶技术的分级标准,为不同级别的自动驾驶系统提供清晰的法律框架。
平衡灵活性与安全:在制定指导性政策时,应平衡行业的灵活性需求与公共安全的要求。
加强跨行业合作:鼓励不同领域之间的合作,共同推动技术标准的制定和实施。
逐步推进立法:采取逐步放宽的策略,允许在特定条件下先行先试,同时确保法律的平稳过渡,循序渐进。
明确监管责任:明确各级政府在自动驾驶汽车监管中的职责,确保政策的一致性和有效执行。
推动国际合作:积极参与国际标准的制定,推动我国自动驾驶技术与国际接轨,学习借鉴国外先进经验。
主编 丨 张烽
编辑 丨 曾玉洁(复旦大学实习生)、朱俊菲(华东政法大学实习生)
出品 丨 数字治理研究 / 万商天勤
免责声明:文章中的所有内容仅代表作者的观点,与本平台无关。用户不应以本文作为投资决策的参考。
你也可能喜欢
QCP Capital:比特币进入“新阶段”,巩固其作为企业、政府和机构持有的资产地位
简单来说 QCP Capital 指出,比特币在接近 90,000 美元大关后进入了“新阶段”,巩固了其作为企业、政府和机构持有的财政资产的地位。
Zero Gravity 与 CARV 合作,为高性能项目提供基础设施
简单来说 0G 与 CARV 合作,提供支持高性能项目的基础设施,并通过 2 万美元的投资推动其节点销售。
贝莱德在多个区块链上推出新的 BUIDL 股票类别,以扩大访问权限并增强 BUIDL 生态系统潜力
简单来说 贝莱德的 BUIDL 通过在 Aptos、Arbitrum、Avalanche、OP Mainnet 和 Polygon 上推出新的股票类别,扩大了跨区块链生态系统的访问权限。
Orderly Network 集成 Chainlink 价格信息,以增强安全性和可靠的市场数据
简单来说 Orderly Network 在 Arbitrum 上集成了 Chainlink 价格馈送,使其生态系统能够访问 ORDER 代币的安全、高质量市场数据。