法教義學視角下自動駕駛風險監控體系構建及其刑事責任展開

作者簡介：趙龍，王子奇講師，碩士生導師，主要從事刑法學、大數據與人工智能法學研究，E- mail：tgyx2468@126.com 。碩士研究生。

引用格式：趙龍 ，王子奇.法教義學視角下自動駕駛風險監控體系構建及其刑事責任展開［J].西南交通大學學報（社會科學版），2025（1）：124-140.

“在人工智能時代，刑法適用中成為問題的是過失犯領域，往往會出現歸責的間隙。”[1]在故意犯罪范疇內討論自動駕駛應用的結果犯，算法不過淪為了犯罪者的工具[2]，在這一過程中，即便部分主體未盡預見義務而造成實害后果，也不屬于故意犯罪，而是落入過失犯范疇。自動駕駛刑事歸責困境存在于兩個層面，立足實在規范規則、原則以及解釋的自動駕駛刑事司法活動涉及因果關系判斷與責任歸屬，其困境表現為現有因果關系理論與自動駕駛技術特征間張力所導致的因果關系認定困難需要，結合實踐語境以解釋論應對。在此基礎上，對自動駕駛刑事責任進行符合法理與公平的責任分配是第二層困境，需要通過立法論予以解決。通過全面考察兩項困境，刑法教義學中的規范因果理論面對自動駕駛事故不應激烈變革，自動駕駛刑事歸責困境本質是自動駕駛應用主體的義務體系設置不完備，應通過立法為自動駕駛刑事司法活動構建以義務為內容的司法展開依據，并基于義務實現規范因果關系確證。在自動駕駛應用主體義務欠缺，學界尚未達成共識，刑法教義學困頓的背景下，紓解責任歸屬的難題應當基于構建一套行之有效、實質合理且合乎技術現實的義務體系。作為破除自動駕駛刑事歸責困境的實踐邏輯，首先應立足于規范因果關系與責任的教義理論，進而辨析考察自動駕駛刑事歸因歸責困境的核心，，構建合理義務體系，并以歸責形式進行細化，結合實在規范，形成具體的刑事責任側寫，最終構建針對自動駕駛事故及其風險責任的合理歸責制度。這一制度立足并超越以往的自動駕駛事故歸責論域，討論在自動駕駛場域下的危險責任，二者并非孤立，而是以圍繞自動駕駛應用所設立的義務規范、因果關系認定邏輯為基礎，緊密結合的整體。以算法為指向的犯罪論應將危險犯作為其核心內容，但仍須審慎分析法理依據[3]。以傳統法益作為自動駕駛事故侵犯原點，以義務規范構建法益侵害路徑考察方法，提高法益侵害流程“可察性”，進而劃定自動駕駛危險責任范圍，發揮法益的批判功能[4]，確定危險犯阻擋層法益與背后層法益之間的“間距”，平衡刑法的法益保護與自由保障功能[5]。

一、問題提出

自2016年6月第一起自動駕駛事故發生以來，對自動駕駛事故歸責及其危險規制便成為一項無法回避的議題。基于技術進步與應用范圍擴大，在交通事故中，自動駕駛占據了不可忽視的地位，根據美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）披露，自2019年起美國涉自動駕駛的事故共736起，導致17人死亡。雖然在事故率層面自動駕駛技術的應用會提高道路交通安全水平[6]，但“自動駕駛汽車投入的磨合階段仍然存在一定的交通肇事風險”[7]，并且當有能力降低事故率時，僅因自動駕駛技術具有較傳統駕駛而言更低的事故率，可能屬于“被允許的風險”，而放任風險不予規制顯然不具合理性[8]。現階段對自動駕駛風險及其實害的規范應對僅局限于對自動駕駛事故的孤立歸責，既未形成對自動駕駛風險的限制體系，亦未形成對已發生自動駕駛事故的體系歸責，當下自動駕駛事故均基于L2級別以下自動駕駛，該階段自動駕駛技術自身不成熟，將責任歸咎于駕駛人具有合理性[，但當該技術進一步進化至L3級別時，主機廠商便應被納入自動駕駛事故的歸責主體，如何在這一技術背景下確認因果關系，分配責任歸屬，并形成一套可以適用于 L4～L5 級別的歸責體系，是當下自動駕駛事故歸責盲區。以事故歸責為基礎的危險歸責亦存在相同困頓，對于L2級以下自動駕駛階段的駕駛人，因其對自動駕駛危險具有絕對控制能力而被賦予控制義務及相應的危險責任，但當自動駕駛技術到達L3級以上時，駕駛人的控制能力便基于技術信賴、身份轉變乃至控制設備的移除而不同程度地下降，主機廠商能力則不斷上升，如何基于不斷進化的技術合理劃分責任，以形成全階段的風險限制體系，是當下自動駕駛危險歸責盲區，與自動駕駛事故歸責盲區一并構成了自動駕駛刑事歸責盲區。

二、法理闡釋：自動駕駛風險刑事歸責理論邏輯及困境

駕駛算法是一套混沌系統，其決定自動駕駛過程中影響車輛運動的因素間僅具有相關關系，而非線性因果關系，受限于算法黑箱，自動駕駛事故的成因難以確證，更無從談起回避事故。因此，任何自動駕駛車輛的運行，均會創設絕對無法避免的風險。據此，有些學者提出，通過探究原因與結果間的相關關系，當這一關系的反復達到一定程度后，其便可以被視為刑法上的因果關系，所謂“存疑即罰”[9]。這一觀點混淆了“相關性”與“因果性”概念，“相關性注重的往往是事物之間的表面關系，而不是事物之間的本質聯系”[10]。統計學下自動駕駛算法行為與事故結果的高度相關并不能證明二者間存在因果關系，也許二者間存在某一共同因素，而該共同因素與二者間才存在因果關系。例如某一場合下自動駕駛算法經常宕機，同時車輛原駕駛狀態被打破，發生失控事故，根據前述因果關系理論，此時自動駕駛算法巖機因與車輛失控存在統計學上的相關性，因而該場合下自動駕駛算法宕機與車輛失控存在因果關系，而實際上該事故發生的原因系在該場合下車輛實體零部件因設計缺陷而喪失原有功能，造成自動駕駛算法宕機的同時破壞車輛的正常行駛狀態而使其失控，其在事實層面便不構成必然的引起與被引起關系，更何至于構成規范層面的因果關系。對于自動駕駛刑事責任的司法活動，混淆概念的因果關系理論“變革”不具有實踐意義，教義學下的傳統規范因果關系理論與歸責理論依舊具有可采價值。

（一）客觀歸責理論與新過失論

受限于算法黑箱與可解釋性困境，自動駕駛算法及其主導下的自動駕駛車輛運行活動，在司法實踐中存在因果關系認定難題及以此為基礎的歸責難題。在過失犯理論下，通常的場合中“因果關系的判斷與預見可能性的判斷大部分是相互重合的”[11]。只因現實發生的行為與結果之間具有通常的、并不異常的聯系時，行為人基本應具有預見可能性，即通常場合預見可能性的判斷與因果關系的判斷幾乎是重疊的[12]。然在自動駕駛過失犯場域中，對預見可能性的判斷與對因果關系的判斷失去了同步，無論是注重過失側面的舊過失論還是注重過失犯側面的新過失論[12]，均需對因果關系進行獨立于預見可能性的判斷，兩者不應對立討論①。新舊過失論均將因果關系置于構成要件符合性層面進行討論，舊過失論通過因果關系對過失犯范圍進行限縮，而新過失論通過限定因果關系中行為的范圍實現對過失犯范圍的限縮。從立法角度，自動駕駛技術萌發于21世紀，立足于計算機與汽車工業等現代技術，具有專業性、精密性、低可解釋性及高度危險性特點，因而涉及自動駕駛的過失犯罪，于立法中應當表述為以違反特定行政行為規范為前提的過失犯，也即具備“變動性\"“競合性”與“規范性”的法定犯[13]，其所違反的特定行政法規便是新過失論中行為人結果回避義務的來源。立足于“被允許的風險”理論的新過失論與作為因果關系理論的客觀歸責論具有天然的親和性，對以法定犯形式做出的自動駕駛犯罪罪名，行為人違反作為前置法的行政規范時，便認定其設立了法所不允許的自動駕駛風險，隨后，依據條件說推斷該行為與風險的實現——即事故的發生——之間存在因果關系[14]，最終在結果合乎刑法分則具體罪名構成要件的場合下，將因果關系歸咎于不法行為，此時行為人因行政法規的規定而對其違法行為所導致的損害結果具有預見可能性，而其違反行政法規，未履行結果回避義務最終導致結果發生，結合其反對該結果發生的心態而具備的主觀層面的過失，最終滿足刑法分則對自動駕駛過失犯罪的該當性。

（二）規范因果理論與舊過失論

將視角轉向舊過失論，其在構成要件符合性范疇內通過因果關系對過失犯范圍進行限縮，例如著名的雷雨案中，舊過失論可以通過條件說否認勸說被害人走人雷雨夜的行為屬于實行行為而否定其因果關系②；還可通過客觀相當因果關系說否認勸說被害人走入雷雨夜的行為與結果具有相當性而否定其因果關系;亦可通過客觀歸責說否認勸說被害人走入雷雨夜的行為創設法律所不允許的風險而否定其因果關系③[14]，在此基礎上，通過對違法性、有責性的探討，進而篩選出具備罪名該當性的行為。這一邏輯進路在簡單因果關系判斷場合下十分有效，但面對以低可解釋性為特征的算法黑箱作為輸入原因與輸出結果間阻隔的自動駕駛技術，這一進路便受到了沖擊，困難主要源于受算法黑箱限制而導致的因果關系學說適用困難。條件說難以確認足以支配結果發生并作為構建穩定、必然因果關系基礎的行為;由其衍生的合法則條件說（修正的條件說）則缺乏作為認定“沒有該行為就不會發生該結果”前提的“法則”，無法確保行為與結果的一般性合法則關聯；相當因果關系說雖然具有在先的自動駕駛事故案例作為培育一般社會生活經驗觀念下相當性的基礎，但其僅能對已發生的具有大量同類案件基礎的因果關系進行規范判斷，尚且不論“一般社會生活經驗觀念”的形成時間，從數個看似無關聯個案間尋找穩定因果關系并形成專業范圍內“行業共識”所需的時間，以及自動駕駛算法自身學習演變特征，兩者間沖突，即便是基于形成速度更快的“行業共識”所確證的因果關系范圍，以及其規范因果關系確證的速度，均會顯著地小于、落后于諸多自動駕駛交通事故中實際具有規范意義的因果關系范圍及規范意義因果關系認定速度，兩者間張力最終導致法律調整的行為范圍嚴重滯后;客觀歸責論與新過失論及其視域下法定犯相性甚好，但其存在何以確定具體行為所制造的現實危險以及該危險是否為法律所容許的問題。且即便某一行為確切造成了不法現實危險，又何以確證該危險與其結果實現間的因果關系呢？客觀歸責理論以條件說為前提，其誕生便是為了對條件說指導下因果關系范圍進行限縮[15]，因而其間關系仍需通過條件說進行確證，相應地，面臨著前述條件說的適用困境。除前述的因果關系理論外，有學者主張適用疫學因果關系以破解這一困境[9]。但社會層面考察疫病因果學在日本確立后25年僅適用了四次[16]，理論層面，疫學因果關系存在爭論，合乎其他要件前提下，一說認為只要作為原因的因子與疫病發生的結果間存在一種概率層面相關關系，即構成因果關系[17-18]；另一說認為，因子與疫病發生間需要滿足一種概率層面引起關系，方可構成因果關系[19]。若從前者視角出發，則適用疫學因果說會存在前述因混淆“相關性”與“因果性”而導致的因果關系不當擴大問題;若從后者視角出發，則其適用困境實質上無異于前述以“行業共識”為基礎的相當因果關系，仍面臨因果關系認定范圍與認定效率的問題。

（三）自動駕駛犯罪的歸責困境

言至于此，似乎以法定犯為規范形式，以新過失論為歸責理論，以客觀歸責為因果關系理論的方案具備相當可行性，且兩者加持下的客觀歸責理論優于單打獨斗的其他數個因果關系理論。結合為規制一般駕駛活動風險而產生的“交通肇事罪”考察，其亦以法定犯為犯罪構成，且可以很好適用新過失論及客觀歸責理論。但深人一步思考，作為前置法的法律法規應以何權利、義務對自動駕駛風險進行歸因、歸責的規制，以及認定何種行為具備不法的現實危險，對這一問題探討似乎又回到前述刑事規范內因果關系與責任的認定范疇，若繼續將這一任務賦予前置法或前置法的規則、習慣等，則在其范疇內仍需討論這一問題，由此進行無盡遞歸，不具備可行性；若再次結合各因果關系理論辨析，則與前述無異，不具可行性。

歸責以歸因為前提，考察前述對因果關系的討論，其核心在于事實層面因果關系認定困難。考察人類對規范層面因果關系認知的順序，首先認知者認識到結果的發生，其次認識到與該結果可能相關的原因因素，后根據一定的邏輯進行現實的因果關系判斷，最終根據因果關系理論進行規范層面的因果關系判斷。一般案件中事實因果關系判斷并無困難，甚至可以說過于簡單，以至于其判斷邏輯傾向于不斷地進行擴張與溯源，就像被誤解的條件說①一樣，產生出殺人犯的母親生出殺人犯的行為與殺傷案件中的死亡結果存在規范因果關系這一荒謬結論。因此，以條件說為理論基礎的諸多規范因果關系理論在大多數場合下以對事實因果關系進行限縮認定為取向[20]。只有在如環境污染、疾病公害和自動駕駛場合下，規范因果關系認定相較于事實因果關系具有通過以相關性為判斷標準而擴大范圍的傾向——即對“相關性”疫學因果說的提出與引人。自動駕駛交通事故因果關系認定的特殊之處在于其事實層面因果關系確認的困難，相較于一般案件，自動駕駛事故結果顯著可見，導致事實因果關系認定困難的并非作為原因的因素材料不足，反而是由于自動駕駛車輛算法所記載的數據信息因素、自動駕駛車輛承載的物質因素過多，使其致力于構建原因與結果間事實因果關系的邏輯陷入因素選擇困難，在此基礎上疊加具有混沌特性的自動駕駛算法黑箱，導致自動駕駛交通事故事實因果關系具有隱蔽性而難以認定，以此為基礎通過條件說進行由事實因果關系向規范因果關系轉化并于規范層面進行因果關系限縮的司法路徑便如無根之萍般難以立足。

先前自動駕駛事故因果關系認定研究聚焦于對其進行規范層面因果關系學說的適用與判斷，而忽略其現實層面，由此導致諸多學者面對自動駕駛事故歸因問題時陷入思維陷阱，期望通過對生產者（即主機廠商）苛以嚴格責任或使自動駕駛算法獨立承擔責任等方法繞過這一問題。然而對責任的承擔即便不作罪過要求，也不得不基于行為、因果關系、結果所構成的客觀要件使其合理化，在結果犯與侵權責任中，客觀要件無論欠缺何者，均因其客觀未實施不法行為而不具備歸責基礎，這是法理的基礎要求。

三、風險監控：“要素風險”的監控體系與因果檢視

交通活動事故及在此基礎上進一步發展的自動駕駛交通活動事故，對其施以法律規制的刑事規范大然具有法定犯性質，何種行為會引起不法的現實危險并在事實與規范層面作為因果關系的構建要素，在自然犯領域尚可通過一般經驗與常識判斷，而在法定犯領域——如交通肇事罪，則需要特定的前置法律以義務的方式予以明確。現行前置法規范對自動駕駛活動存在規制的空白，未通過行為模式予以明晰，僅依靠傳統駕駛活動中的義務限定諸主體行為，會造成自動駕駛活動在現行立法中的危險規制錯位，導致歸責間隙出現。在步入風險社會的當下，許多國家開始處罰具有法定犯屬性的抽象危險犯[21]，因而，將因果關系認定的事實性與規范性基礎、自動駕駛危險認定標準，設定于前置法中具有相當合理性。作為前置法的自動駕駛規范性文件因其以規制自動駕駛技術應用中所產生的風險為導向，故對所涉主體多采取義務形式要求其做出一定行為。基于此，下文將圍繞“要素風險”體系，結合自動駕駛車輛主機廠、分析機構及駕駛人/控制人主體探討其所似乎“承擔”更好的義務。同時為了便于寫作，在因果關系與責任理論層面將采用與其具有親和性的新過失犯理論及客觀歸責理論進行推理與論述。

（一）“要素風險”體系概念內涵

在算法支配下的自動駕駛活動以車輛感知、收集的包括道路條件、交通參與者條件、環境條件、駕駛人操作條件及車輛自身條件在內的一系列條件為基礎，通過自動駕駛算法支配車輛部件運動，實現車輛行駛。在這一過程中，海量的輸入與輸出信息使我們對算法黑箱得以間接一窺，然單獨車輛的數據與事故及其征候難以支撐起整個對自動駕駛算法的側面研究，故需采集、匯總與分析相當數量的自動駕駛車輛行駛數據，利用車輛行駛信息的大數據總結要素間的相關性以形成事實因果關系。基于所收集信息得出相關性的處理活動實際上并無難度，其本質是套用數學公式計算相關性，這一體系的主要問題在于，若這一體系僅分析事故發生與不特定因素間的相關性，某一因素與事故間的高度相關性需依賴數起自動駕駛車輛事故進行構建，這一體系的效率及其對高度相關性被認知前所發生事故的當事人的正義性便值得懷疑，更何況任何一個人都有可能成為前述事故中的受害人，則對個案正義性的懷疑便會由此指向體系本身。

對于這一問題，飛行事故征候模式具有相當的可借鑒意義。其指在航空器運行階段或在機場活動區內發生的與航空器有關的，不構成事故但影響或可能影響安全的事件[22」。根據《民用航空器事故和飛行事故征候調查規定》，在每起事故征候發生后，由地區管理局負責組織調查并形成調查報告，于報告中列出與本次事故征候有關的安全建議。事故征候的意義不僅在于孤立地判斷某一征候內諸因素對其的影響，更在于通過對事故征候的發生頻率綜合分析，以判斷未來事故發生的可能性。在民用航空器領域，產生事故及其征候的主要原因離不開人的因素，不論是在地面階段地勤對飛機的錯誤整備，還是在整個飛行階段飛行員的錯誤駕駛，人的行為都具有高度的離散性，對程序的執行能力顯著弱于機器，且人的回憶存在一定模糊性，由此導致引起事故及其征候的行為難以在事后被準確記錄。相較于民用航空器的運作，適用于自動駕駛活動的事故征候模式所分析的數據僅局限于圍繞車輛自動駕駛狀態有關的程序與機械運作，能夠被準確記錄，且基于該事故征候所形成的事故征候分析報告中所提出的建議，可以通過程序形式規范自動駕駛車輛運行，此時車輛因其機械屬性，便得以良好執行建議，降低風險。可以說事故征候模式相較于作為其源頭的民用航空器領域內適用，在自動駕駛領域內的適用會具備更好的效果。

應用于自動駕駛領域的事故征候模式及事故信息，由輕事故征候（異常操作）、一般事故征候、嚴重事故征候、無損傷事故、一般事故、嚴重事故作為信息構成體系。其中輕事故征候（異常操作）是指駕駛人介入自動駕駛狀態，執行異常的駕駛操作，自動駕駛系統不認為存在任何潛在危險的狀態；一般事故征候與嚴重事故征候是指自動駕駛活動中發生由事故預測算法認定的具有一般/嚴重事故風險的狀態；無損傷事故是指自動駕駛活動中車輛發生打滑、系統死機、程序錯誤等部分或全部失控狀態，但未出現損害；一般事故是指自動駕駛狀態下發生了涉及車輛外觀、可替換部件損壞，車身結構輕度損壞，或人體輕傷結果的狀態；嚴重事故是指自動駕駛狀態下發生了涉及車身結構損壞侵入車內乘員空間，導致人體重傷乃至死亡結果的狀態。在一般自動駕駛活動中，事故征候的發生頻率顯著高于事故的發生頻率，輕事故的發生頻率顯著高于重事故的發生頻率。以事故征候，不涉及人傷、亡及相應危險的輕事故為絕大多數數據基礎進行普遍分析，對人傷、亡事故進行精細分析，致力于在重大事故發生前通過對輕事故與事故征候分析總結形成預防措施，構建以人的生命安全為保護核心的大數據自動駕駛事故分析與預防體系，是合乎追求正義的技術倫理與算法黑箱所致的技術局限的共同體現。

這一體系的運行邏輯為當算法支配駕駛活動，發生急剎車（減速G值達到一定程度）、極近車距等事故征候或事故，通過采集輸人設備收集的環境信息、算法自身的運行特征性代碼以及輸出的結果作為典型信息要素，建立大數據模型，在模型下尋找事故征候、事故發生與典型信息要素的相關性。當特定要素與某種事故征候、事故發生具有高度相關性時，就意味著該典型信息要素具有引發某種事故的危險，此時便應將該要素作為自動駕駛活動的回避條件，即當該要素出現時，自動駕駛車輛應當有序退出自動駕駛狀態或禁止開啟自動駕駛，只有當該要素與事故發生之間的高相關性被證實不具備技術層面的因果關系或該足以引起事故的要素得到了修復而不在具有危險，方可將其再次納入自動駕駛車輛運行的許可條件。在此基礎上，還應當以事故發生最短里程或事故發生最短時間結合事故嚴重性為標準，考察算法整體自實際應用后的危險性增加與否，并通過標定危險閾值的方式，判斷算法是否需要暫停使用，直至其安全性得到再次確保，通常來講這一標準至少應當小于自然人駕駛汽車時的事故發生概率及損害程度。

（二）“要素風險”體系義務構成

對“要素風險”體系的技術層面予以闡述后，隨之而來的是對這一技術規范的執行問題，通過法律手段將一項涉及公共安全的技術方案以行為模式的方法進行應用無疑是一項有效的方案，這一方案的產物即以義務為內容的前置法行為規范，而承擔這些規范的主體由分析機構、主機廠商以及駕駛人構成。

行為風險與不法危險并不等價[23]，即便在傳統駕駛領域，每時每分都發生著交通事故，其所導致的基于抽象危險而產生的危懼感卻并未使傳統交通活動得到過于嚴格的限制。作為源自傳統交通活動的自動駕駛技術，明確責任主體與歸責機制，避免在自動駕駛的新時代再次出現“紅旗法案”般倒行逆施的規范以抑制科技發展，是自動駕駛規范的應然面向。參與自動駕駛活動及其風險監控體系的行為“遵守了相應的規則，盡到了慎重勤勉的義務，其行為即使造成了法益侵害結果，也應當被法律所容許”[12]。即便是主張以危懼感為預見義務來源的超新過失論[12]，只要行為人履行了作為結果回避義務的即慎重勤勉的義務，便不構成過失犯。雖然有學者對此抱有不同意見，認為這一理論會不當減輕主機廠及生產、組裝主體的刑事責任[24]，然不承擔刑事責任并不排斥民事責任、行政責任，多種手段兼采的規制路徑更有利于平衡自動駕駛的科技創新與風險控制。

1.分析機構

立足于數據要素進行風險分析的活動是“要素風險”體系的核心，因其對不同廠商的自動駕駛車輛運行與否具有決定能力，影響主機廠商的盈利能力，因而應具有中立性，不宜由某一廠商主導對所有車輛的審查或由各個廠商對自己的車輛進行審查；因分析活動需要獲取源自主機廠商的行駛數據，且基于所分析的結果需要對特定車輛強制停止使用部分或全部的自動駕駛功能，因而在行業范圍內應具有權威性。為符合前述要求，由政府支持、監管的行業協會作為分析主體具有一定合理性。對分析所得出的結果，分析機構具有根據該結果限制或重新許可車輛進人自動駕駛狀態的通知整改義務。具體實施路徑為，分析機構將分析得出的相關性結論及整改意見向主機廠商進行通知后，其應當監督該主機廠商對算法進行合理的修改以符合整改意見，以達到其行政職責的實質履行。除去面向主機廠商的義務外，分析機構還負有將分析結果向公眾披露的義務。車輛自動駕駛功能作為車輛的銷售賣點，其消費者及潛在的消費者應當享有知情權，對該車輛自動駕駛功能的運行條件悉知。此外，自動駕駛車輛參與交通活動中，其部分或完全的失控會危及其他交通參與者的安全，其他的交通參與者對可能的事故風險要素也應具有知情權，以規避事故及其擴大損害的可能。從商業角度考量，將分析結果向公眾披露有利于迫使企業采取更有效的手段處理風險要素以及預防風險要素的出現，具有合理性。

2.主機廠

在“要素風險”體系內的主機廠商主要具有兩層義務，分別為向處理活動提供要素材料的數據提供義務以及對處理結果進行執行的風險消解義務。在自動駕駛車輛的一般運行活動中，車輛運行時所輸人、輸出的信息及算法自身運行產生的特定數據通常儲存于主機廠商的服務器，基于此，主機廠商具有向分析機構開放信息訪問權限或直接提供信息的義務，同時，這些數據應為未經修改、修飾的原始信息，以保證分析機構處理后得出結論的科學性。需要注意的是，主機廠商的數據提供義務相對人僅為分析機構。出于預防事故發生的目的收集、分析數據并得出結論以限制危險自動駕駛車輛使用，客觀上放緩了這一行業的發展，與生產自動駕駛車輛的主機廠商利益不符，因而廠商通常不具有構建這一體系的動機，即便其具備相應的能力；而行政主體，出于對公民人身財產安全維護與社會秩序維護的目的，對這一體系的構建具有天然的追求，且具備相應實力，亦符合公法目的。自動駕駛活動中所收集的數據不但具有一定的數據利益，更有車輛使用者的隱私等權利附著其上，從比例原則出發，以法定義務形式將數據內容強制提供于行政主體以構建風險分析體系已經足以滿足治理自動駕駛安全風險的要求，而在此基礎上強制主機廠商將數據向第三人公開或全面公開則存在手段與目的是否相當的問題。在私法層面，基于意思自治原理，主機廠商可以將征得同意的數據向第三人或公眾開放，使私主體具備分析事故風險的可能，與依職權進行的風險分析活動并不沖突，反而呈現相輔相成的效果。主機廠商的風險消解義務主要由兩個層面構成，首先，經分析機構通知某一要素與事故風險之間表現出高相關性后，主機廠商應采取及時的措施將該要素排除于自動駕駛運行條件之外。隨后，主機廠商應當采取相應措施審查要素與事故風險間是否存在事實的因果關系，如果存在，應當采取相應的技術手段進行修復，并通過召回、發布OTA（OnTheAir，空中下載技術）的手段實際部署于每一輛自動駕駛車輛中。若有充足證據證明不存在因果關系，而是另一因素所導致的事故風險或是其他足以作出合理解釋的，該要素可以不經修改而納人自動駕駛車輛運行條件，且納入后該要素與該事故風險不應再存在高相關性。

3.控制人/駕駛人

在傳統交通安全管理法規中，規定了控制人對車輛的維護義務與安全文明駕駛義務。維護義務即指駕駛人在日常中對車輛機械狀態的維護，具體而言即對車輛的引擎、變速機構、制動系統及其他機械零部件狀態的維護與故障的排除。如今，上述機械系統的設計愈發精密，對其控制提出了更高的要求，因此，在人類能力有限的情況下，行車電腦作為統籌管理車載設備的中心，替代了人類。車機作為駕駛人與機械系統的中介，在人機交流中以工具形態出現、發揮工具作用，成為維護義務的客體。在此基礎上構建的算法，不具有人格，基于行車電腦構建，“只是執行‘乘車人’下達的從A點到B點的行駛指令”[25]的工具，因而亦應作為駕駛人維護的對象。控制人對車輛的維護檢查義務由兩個層面構成，其一為定期聯網檢查車輛算法更新并在車輛出現自動駕駛系統或車輛運行故障時主動修復的義務;其二為在涉及車輛性能標定，車機程序與自動駕駛算法維護時，需前往主機廠商或主機廠商授權處進行維修的義務。

為應對自動駕駛這一新興業態而構建的“要素風險”體系及其義務在規制自動駕駛車輛運行風險中發揮了重要作用，但自動駕駛活動仍無法脫離其交通活動之本質，對經自動駕駛算法異化后的駕駛活動風險，傳統交通活動義務仍然具備相當的參考價值。

就駕駛人而言，其仍需履行安全駕駛義務。具體為斑馬線前減速、路口減速、根據請求及時接管車輛、駕駛車輛前對車輛進行檢查、不得駕駛存在危險的故障車輛行駛等具體義務，需要注意的是，在自動駕駛活動中，由于算法的復雜性[26]，駕駛人不得使自動駕駛系統故障車輛進入自動駕駛狀態的義務應當自車輛自身故障告警或他人告警后才負有。雖然自動駕駛活動中車輛的操作由算法完成，但車輛駕駛人在等級較低的自動駕駛狀態下，具有向自動駕駛車輛輸入指令以使其做出相應動作的能力，此時，駕駛人對車輛發出的指令，需要合乎現存道路交通行車規則。

現存產品合規義務，通過主機廠商的履行亦可規制風險。“刑法視角下生產商的謹慎義務與民法視角下生產者責任中提到的生產商的謹慎義務基本相同[27]。”這一義務包含兩層含義，一是車輛在設計時符合國家標準，且生產后的量產車型符合一系列安全標準；二是上市后，對因部件、算法原因導致不符合安全標準的車輛及時召回。雖然主機廠商對車輛生產后發生的風險無法全部預見且絕對避免，但生產、應用不符合安全標準車輛而產生的危險是絕對可預見且可避免的。

（三）“要素風險”體系因果檢驗

因果關系確證困境的核心并非規范因果關系理論的不足，而是算法黑箱阻隔下事實因果關系超過人腦所能直接認識的范疇。通過構建風險監控體系，在事實層面搭建要素與事故間的鏈接，當要素與事故存在高相關狀態時，兩者間存在相關可能性，是否具有引起與被引起的關系并不重要，只是通過這一方法繞過算法黑箱的帷幕，構建能夠被人腦理解的，正確率較高的危險性認識。基于對這一危險的認識，“要素風險”體系中主體通過履行義務對其進行消解，若義務未得以履行，則其不作為行為便將該要素與事故間高相關性的現實危險轉化為了不作為行為與事故間具有規范意義的具體危險，而這一危險的實現流程與因果關系，無論事實層面還是規范層面均更為直觀。若與某一事故有高相關關系的要素未經主體履行消解義務而消滅，且該要素在具體個案事故中出現，則可認為該主體的不作為行為與結果間具備因果關系。這一以前置法規定為標準的，由抽象危險向具體危險轉化最終實現的歸因思路亦適用于傳統的交通肇事歸因活動，一般車輛只要參與交通活動，便產生了可能發生事故的現實危險，其對交通管理法規的違反使這一現實危險轉化為了發生事故的抽象危險或具體危險，與自動駕駛因果認定不同的是，傳統交通肇事中肇事車輛違反法定義務的行為與事故發生的結果于時間、空間上并無明顯割裂，而自動駕駛活動中主體的不法行為與實害結果有可能既不在同一空間中共存，也不在同一時間內連續，甚至有可能不具備相同的行為性質，因此需要通過“要素風險”體系認定的要素與事故間的類型化聯系，將個案中割裂的行為與結果進行鏈接，從而使規范因果關系認定局限于現實因果關系中，以達到在事實的可能因果關系基礎上進行限縮，從而合理劃定規范層面因果關系的范圍。

風險監控體系所認定的要素事故聯系，為合法則的條件說提供了事實層面認定基礎，而這一經確認的聯系的形成來源——即有效可靠的風險監控體系——能夠及時有效地提供“行業共識”乃至“一般社會生活經驗觀念”，以判斷不法行為與結果間的相當性；因不法行為而形成的現實危險，既可以作為客觀歸責理論中“創設不法風險”的風險內涵，其行為本身也可以作為條件說中的實行行為，而要素事故間的聯系便可以為條件認定活動提供足夠的原因力依據。

四、主觀有責：自動駕駛風險刑事歸責的教義學展開

刑法教義學視域下的自動駕駛事故歸責問題，依然以主觀有責為其基本立場，雖有學者主張在自動駕駛事故領域對其刑事責任認定采取嚴格責任[28]，然而，“嚴格的刑事責任往往會破壞與懲罰相關的道德譴責，從而削弱其威懾能力”[29]，此種方法不過是面對歸因困境的無謂逃避，將一切自動駕駛事故不對因果加以考慮地傾置于主體之上，其既是對刑法責任主義的顛覆，也是對要件符合性中因果關系的實質棄用，因而不應采納。通過解釋論對自動駕駛事故所涉行為進行教義刑法學解讀并納入現行刑法體系內部規制并非無根之萍，自動駕駛風險及其現實化損害所涉及的行為模式與侵害法益并未對刑法教義學超越，仍舊具有相當的規范價值。

（一）駕駛人/控制人刑事責任確立

自動駕駛刑事責任主體，除完全自動駕駛階段外，均存在作為駕駛人的自然人主體，在任何自動駕駛階段，均存在作為車輛控制人的自然人主體，一般場合下，車輛控制人與駕駛人屬于同一主體，但在車輛租用、借用等場合下，二者處于分離狀態。在駕駛人與控制人同一的場合下，承擔刑事責任的自然人主體不存在爭議。在駕駛人、控制人分離，駕駛人啟用了控制人未盡到維護義務的自動駕駛車輛，導致發生事故的場合中，主機廠商對自動駕駛算法故障或未更新盡到了充分的告知義務或控制人進行了告知，且主機廠商進行了對該車輛進入自動駕駛狀態的阻止義務，此時自動駕駛交通事故的責任由駕駛人獨自承擔，主機廠商的義務已經全部履行，控制人雖未完整履行維護義務，但已采取充分措施避免結果發生，履行了個案中具體的結果回避義務，因而不承擔刑事責任。在車輛因長時間脫機導致車輛未獲得算法更新推送的場合下，信息控制人未定期檢查算法更新情況的行為，以及在已接收更新推送且車輛無法進人自動駕駛狀態的場合下，駕駛人采取技術手段屏蔽更新推送，解除自動駕駛狀態限制的行為，視為對維護義務的消極或積極違反，駕駛人安全駕駛義務的履行因不具有告警這一前置條件而不曾產生，因而僅由控制人承擔這一責任。

對維護義務的違反與安全文明駕駛義務的違反，在導致交通事故發生的場合下該當何種罪名？不法行為均創設了不法風險，但創設不法風險并不絕對創設刑法所不允之風險，且在具體罪名中，刑法所不允之風險的程度不同、風險是否實現的要求也不同。從公共安全犯罪角度審視不法行為，行為人不法行為是否具備故意或過失以危險方法危害公共安全罪的該當性？其核心在于疏于維護、不安全文明駕駛的行為是否具備相當于放火、決水、爆炸行為的危險性，即“一旦發生就無法立即控制結果的數量，行為終了后結果范圍還會擴大”[12]，且這一危險為具體危險，而非抽象危險。通常自動駕駛故障表現為在較長時間穩定運行中偶發的判斷失誤或失控，在存在不特定多數人群或大額財產的場合下，算法錯誤對前述法益存在侵害的危險，然是否構成以危險方法危害公共安全罪所要求的危險程度，需分類討論。若前述場合自動駕駛算法僅發生違規駕駛或可控的部分失控①，則該不法行為并未產生對法益的具體危險，不構成以危險方法危害公共安全罪；若在前述場合下車輛徹底失控，且存在急加速等活動，則該不法行為將不特定多數人的人身財產安全處于具體危險之下，合乎以危險方法危害公共安全罪的法益要求，其有責性需要結合駕駛人/控制人對危險的認識程度判斷，例如主機廠商對某次自動駕駛算法安全性更新或故障維修的說明中對算法故障嚴重程度的描述可以作為判斷標準之一。違反維護義務與安全文明駕駛義務，未對公共安全造成具體危險但造成人身、財產損害，符合交通肇事罪構成要件的行為，該當交通肇事罪，駕駛人是交通肇事罪的當然主體，但控制人能否作為該罪主體，結合法條文義并未對主體身份進行限制、法律解釋中“單位主管人員、機動車輛所有人或者機動車輛承包人”等合乎控制人概念的主體可以作為交通肇事罪的主體來看，應作出肯定回答。

（二）分析機構責任確證

違反分析義務招致的刑事責任所指向的自然人對象，是負責核查系統是否符合技術標準的檢測人員、利用系統得出相關性結論的技術人員、基于危險結論通告主機廠商整改或提出無因果關系證據的人員、基于無因果關系結論通告主機廠商恢復使用的人員、對主機廠商整改結果進行驗收的人員、向社會公布自動駕駛要素與風險相關性關系的人員。以不法行為所制造的自動駕駛安全風險程度進行劃分，違反社會披露義務的人員、低相關性結果認定錯誤得出高相關性的人員、對合格車輛不履行驗收義務的人員以及違反合格通知義務的人員創設了最低程度的風險，其他人員各司其職的場合下，自動駕駛車輛的要素風險相關性及潛在的或明確的故障已經得到了相當的明示與控制，甚至產生了一定的社會討論度，達到了實際上的披露效果，違反社會披露人員的不法行為既未造成損害，實際上也不具備造成危險的可能，不應納人刑法調整;低相關性結果錯誤得出高相關性的人員、對合格車輛不履行驗收義務的人員與違反合格通知義務的人員，其義務違反所指向的侵害對象并非自動駕駛車輛運行活動中的不特定人身、財產安全，而是合格車輛利害關系方的經濟利益，并不屬于自動駕駛安全風險的范疇;系統合規檢測人的不法行為使不合規的系統被納入使用，存在錯誤構建要素風險相關性的危險，進而引發事故發生危險，屬于抽象危險的范疇，引起了中等程度的危險，這一危險自不符合技術標準的系統投入使用時發生；高相關性結論得出者與高相關背景下負責通知整改或提供無因果關系證據的人員，其不法行為導致本應部分或全部暫停使用的自動駕駛功能未得到暫停，而理應受限的自動駕駛部分具備引發自動駕駛事故的危險，而事故與人身、財產損失具備同構性，只有產生損失的才能夠被稱作事故，因此前述義務危險行為創設了針對法益造成實害的危險，是具體危險。對于創設具體危險的自然人，該當以危險方法危害公共安全罪，而對于創設抽象危險的自然人，在實在規范范圍內不存在該當罪名，但具有足以發動刑法的法益侵害性，應訴諸立法論，對未創設危險的自然人，以及損害經濟利益的自然人，基于比例原則，以行政責任或民事責任處置更為合理。

（三）主機廠責任確證

“要素風險”體系下主機廠商的數據提供義務，在未履行場合下，均未創設使系統作出錯誤判斷的危險，根據比例原則，對企業的這一行為追究行政責任便足以規制，不應動用刑法。在主體提供錯誤數據的場合下，無論其基于故意心態拒不履行該義務或基于過失心態未能正確履行該義務，現行刑法內無合適罪名適用，應尋求刑事立法論以應對。

在自動駕駛車輛高風險的場合下，主機廠對使用制止義務與召回義務的錯誤履行或拒不履行，對其自動駕駛系統管轄范圍內所涉全部車輛的自動駕駛活動，均存在創設具體危險的可能。核心在于，主機廠商是否采取充分措施避免駕駛人在要素風險高相關的條件下開啟自動駕駛功能。若主機廠對高風險相關的自動駕駛條件未進行充分的告知，且未采取充分措施阻止其在該條件下進人自動駕駛狀態，或其對存在該問題的車輛進行維修后并未實際修復故障卻消除了有關提示與限制，則應當認定其針對公共安全創設了具體危險，根據心態不同及結果要件，分別構成以危險方法危害公共安全罪與過失以危險方法危害公共安全罪。

“要素風險”關系所針對的對象，乃在全國范圍內運行的全部車輛，而非局限于具體某起事故中車輛。因此主機廠商不法行為所造成的或直接或間接的危險指向對象，不再是某一事故或數起事故中具體范圍內的不特定人身與財產，而是體系管轄下所有車輛運行的特定范圍內的包括車相內、外的人身與財產，義務違反的行為一經實施，這一范圍內運行的車輛便會發生無法確定數量的交通事故，且行為實施完畢后范圍仍在擴大，與放火、決水、爆炸具有相當性。在過失心態支配下實施不法行為，創設了具體危險且實現，即便該車輛于空無一人的道路中運行，行為人也構成過失以危險方法危害公共安全罪，其行為所侵害的法益實際上是該體系管轄下全部車輛運行范圍內的人身、財產安全。對涉及車輛行駛安全的物理部分、算法部分的質量標準違反的，當該批次車輛進人公共交通領域時，便對包括該批次車輛駕駛人、乘坐人的人身、財產造成具體危險，對公共交通領域內其他參與者造成了抽象危險，構成以危險方法危害公共安全罪。存在質量問題的自動駕駛車輛，雖然在密集人群中僅有極小概率失控造成群體傷亡，但卻具有顯著可能因自身質量導致失控而翻車或與其他車輛相撞。違背產品合規義務而導致具體危險指向的公共安全，并非特定事故下人身財產安全受到具體危險的其他交通參與人的安全，而是駕駛存在產品質量問題批次車輛的，作為社會中不特定人的抽象駕駛人概念集合的安全。因而對這一行為適用以危險方法危害公共安全罪具有合理性。

五、結語

“當今世界各類危險不斷發生，刑法是防范和治理風險的利器，但并不是遏制危險的良藥，也不是預防犯罪的有力武器。”[30]人工智能時代，自動駕駛犯罪論既需堅守罪刑法定基本原理，亦需平衡刑法理性與技術發展創新。顛覆刑法以主觀有責作為要件的刑事歸責要求，對自動駕駛這一新興事物并無裨益，亦無益于刑法自身的發展。當下對自動駕駛規制的討論局限于實害結果歸責，而未涉及危險歸責，以風險規制為最終導向的自動駕駛犯罪論體系構建，其所保護的自動駕駛法益的“核心內容是（自動駕駛）算法安全”[31]，將人罪門檻前置于危險產生時而非實害結果發生后，更能夠抑制自動駕駛應用活動中的諸多風險。需要承認的是，現行法律對自動駕駛風險的規制確實存在規范的欠缺，這一欠缺實際上可及于多數以算法及人工智能作為工具的違法行為，由算法黑箱導致的因果確證迷思在人工智能愈發普及的未來將會滲入生活的方方面面。為破除自動駕駛事故中的歸因困境，大數據技術作為因果認識的事實基礎具備相當合理性，在算法擴張的未來，這一邏輯進路具備進一步普及的可能。引人大數據等新興技術進入教義法學領域既非空前，亦非絕后，疫學因果關系的誕生便立足于現代醫學技術背景。積極擁抱科學技術，并將其內化于現有教義學體系下，只有立法和解釋并重才能確保法律體系的靈活性與可實踐性，以應對不斷涌現的新型科技違法犯罪。

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Construction of Autonomous Driving Risk Monitoring System Under the Perspective of Criminal Law Dogmatics Theology and Its Criminal Liability

ZHAO Long， WANG Ziqi

Abstract： The judicial implementation of criminal liability for autonomous driving faces difculties in determining causal relationships and a lack of standardized allocation of responsibility. Through the examination of attribution theory and liability theory in criminal jurisprudence，it can be concluded that the core dilemma of criminal liability for autonomous driving lies in the diffculty of understanding the causal relationships in autonomous driving accidents. As a response，by constructing an“element-risk” system，the correlation between real dangers in autonomous driving can be traced，and the obligation system of analysis institutions，drivers/controllers，and host manufacturers in autonomous driving applications can be confirmed based on the danger realization process. In cases of inaction，the actual danger is transformed into normative danger， and a normative causal relationship exists between the actual harm resulting from normative danger and behavior. Based on causal relationships，this paper discusses the criminal liability of various subjects for autonomous driving accidents and autonomous driving hazards from a doctrinal perspective. It shifts the regulation of autonomous driving activities from clarifying liability for actual harm to liability for danger， further curbing the risks arising from autonomous driving activities.

Key words： autonomous driving；criminal responsibility； dogmatics of law； artificialintelligence

（責任編輯：葉光雄）