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【司法前沿】智能时代自动驾驶系统的安全范式、决策可责性与责任体系演进

2026-02-05 13:10:32

本文由（DeepSeek、腾讯元宝AI）辅助生成，仅供学术研究研讨之用。本文所运用的分析框架，源于对智能时代司法实践前沿问题的系统性反思，旨在为相关讨论提供一种方法论参考。以上内容不代表任何官方及机构立场，亦不作为法律或投资建议。未经允许，请勿作他用。

智能时代自动驾驶系统的

安全范式、决策可责性与责任体系演进

摘要：自动驾驶技术的演进标志着交通工具从人类操作工具向自主移动智能系统的根本性转变。这一转变不仅关乎交通效率与安全的技术性提升，更在深层次上对传统基于人类驾驶者过错与注意义务的道路安全法律体系、责任分配逻辑与司法裁判框架提出了系统性挑战。本文旨在超越具体事故归责的技术性讨论，从社会技术系统演进的宏观视角，构建一个理解自动驾驶安全、算法决策与法律责任问题的整合性分析框架。文章首先剖析自动驾驶所引发的安全范式之根本变迁：从依赖驾驶员即时反应与道德直觉的“个体情境安全”，转向依赖系统设计预期、持续数据学习与复杂环境交互的“系统生成性安全”。进而，聚焦于算法决策的核心，深入辨析其在高度不确定环境下进行感知、规划与控制时的“有限理性”本质，以及由此引发的算法决策可解释性、可审计性与价值对齐难题，探讨其对司法事实认定与过错评价标准的内在冲击。在此基础上，系统梳理并评析既有与演进中的责任理论模型——从产品责任框架的扩展、高度自动驾驶下运营者责任的强化，到探索“系统性能保证义务”与“基于风险的动态责任分配”等新理念。最后，结合脑机接口车辆交互、量子计算优化调度等前沿可能性，前瞻性探讨司法系统在应对此类高度复杂、动态且具自主性的技术系统时，所需发展的新型认知能力、证据规则与裁判方法论，旨在为构建适应智能交通时代的法治原则与司法实践提供理论参照。

关键词：自动驾驶系统；安全范式；算法决策；可责性；责任体系演进；司法认知

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一、引言：从工具到系统——自动驾驶引发的法律范式挑战

自汽车诞生以来，道路交通安全法律体系的核心，始终围绕着“人类驾驶者”这一行为主体及其认知、判断与控制能力构建。其责任基石在于“过错责任”原则，即驾驶者因违反道路交通法规或未尽合理注意义务（如超速、酒驾、疏忽观察）而造成损害时，承担相应的民事赔偿乃至刑事责任。这一体系预设了人类驾驶者作为具有自由意志、理性判断能力及即时反应可能性的责任中心，事故原因通常可追溯至特定驾驶者在特定时刻的决策或行为失误。

自动驾驶技术的出现与发展，正在动摇这一传统法律范式的根基。当车辆的感知、决策与控制权逐步乃至完全移交予由传感器、算法与执行器构成的“自动驾驶系统”时，事故的原因链发生了结构性变化。损害结果可能源于：1）传感器在极端天气下的感知局限；2）算法对罕见交通场景的误判；3）不同子系统（感知、规划、控制）间协同失效；4）深度学习模型因训练数据偏差而产生的不可预测行为；5）车辆与道路基础设施、其他车辆（网联协同）通信故障；6）人类驾驶员在接管请求发出后未能及时有效干预。原因节点从单一的人类驾驶者，扩散至由设计者、生产者、软件开发者、数据标注者、车辆所有者、运营管理者乃至基础设施提供者构成的复杂网络，且大量关键环节由具有自主学习和适应性的算法主导。

这引发了连环式的法律与司法难题：第一，安全标准的重构：当安全不再主要依赖于驾驶员的即时警觉，而是内嵌于系统的设计、验证与运行全过程时，法律应如何定义和评判一个自动驾驶系统的“安全性”？是绝对的“零事故”期待，还是基于统计的“优于人类驾驶员”的相对安全？第二，决策可责性的判定：算法在毫秒间作出的、可能导致事故的决策，其“过错”何在？是设计缺陷、算法逻辑错误，还是面对“电车难题”式的伦理困境时做出了不被社会价值观所接受的抉择？如何审查和评估一个“黑箱”或“灰箱”算法的决策合理性？第三，责任体系的适配：在产品责任、交通事故责任与可能的新的“系统责任”之间，如何构建一个公平、有效且能激励技术向善的责任分配框架？尤其在L4级及以上高度自动驾驶中，人类“驾驶员”角色消失，责任主体如何认定？第四，司法认知能力的更新：法庭如何理解和审查涉及深度神经网络、多传感器融合、复杂系统交互的专业技术事实？传统的证据规则与鉴定方法如何应对海量行车数据、算法版本迭代与软件漏洞分析？

因此，对自动驾驶安全与责任问题的研究，必须跳出简单类推适用既有法律条文的思维，正视其引发的是一场从“人类行为中心”向“系统性能中心”的法律范式迁移。本文旨在系统解析这一范式迁移的内在逻辑，并探索司法系统适应这一迁移的认知与方法论路径。

二、安全范式的演变：从个体情境安全到系统生成性安全

传统道路交通安全本质上是个体情境安全。其核心是确保每个驾驶者在具体道路环境（情境）中，基于其感知、经验与规则，做出适当操作以避免危险。法律通过设立统一行为规则（如限速、信号）和抽象的“合理注意义务”，来引导和评判个体行为。事故被视为个体未能满足情境要求的结果。

自动驾驶的安全则建立在系统生成性安全范式之上。这里的“生成性”指安全并非一个静态的、一次性的设计属性，而是系统在整个生命周期中，通过与动态环境持续互动而“生成”和维持的一种状态。它包含多个相互关联的维度：

1. 设计预期安全：在系统设计阶段，通过定义运行设计域、采用安全冗余架构（如多传感器融合、备用系统）、编写安全导向的代码规范、进行基于场景和风险的测试验证等手段，预先构建安全基础。其目标是尽可能消除已知风险，并将残余风险控制在可接受范围内。

2. 运行实时安全：在车辆运行中，安全依赖于系统对环境的实时、准确感知，基于预设规则与机器学习模型的即时决策，以及执行器的精确控制。这涉及到算法在不确定性下的鲁棒性、对长尾罕见场景的处理能力，以及在感知-决策-控制链路上的实时可靠性。

3. 数据驱动进化安全：基于深度学习的自动驾驶系统，其性能与安全边界随着训练数据的丰富和模型的迭代而不断演化。安全因此成为一个动态变量，与数据质量、算法更新策略紧密相关。一个在特定数据集上表现安全的模型，在新环境或遇到分布外数据时可能失效。

4. 网联协同安全：在车路协同、车辆编队等场景下，安全不再是一辆车的孤立属性，而是车与车、车与路、车与云之间通过信息共享与协同决策共同维护的系统性状态。安全漏洞可能源自通信延迟、数据篡改或协同算法的缺陷。

这种系统生成性安全范式，对法律与司法提出了新要求：第一，安全标准需从对“行为”的规范，转向对“系统性能与过程”的规范。例如，不仅要求车辆“不超速”，更要求其感知系统在特定能见度下对障碍物的检出率达到某个置信水平，决策系统在特定冲突场景下能做出符合预期优先级的判断。第二，事故调查的重点从“驾驶员当时做了什么/没做什么”，转向“系统的设计是否存在不合理危险”、“算法在事发场景下的决策是否符合其设计预期与安全标准”、“数据训练与模型更新过程是否引入了未知风险”。第三，安全责任的承担者，从末端的行为人（驾驶员），前移至系统的设计者、生产者、验证者与运营管理者。

三、算法决策的可责性：有限理性、黑箱困境与价值对齐

自动驾驶系统的核心是算法决策。理解算法决策的可责性（Accountability），是司法裁判面对自动驾驶事故时的关键。这涉及三个层层递进的难题：

（一）算法决策的“有限理性”本质

即使在理想条件下，自动驾驶算法也是在信息不完全、时间紧迫、目标可能冲突的约束下进行决策，这符合赫伯特·西蒙所描述的“有限理性”。其决策并非寻求全局最优，而是在计算资源与时间内找到“足够好”的解决方案。在极端复杂或罕见场景下，算法可能做出在事后看来“非最优”甚至“错误”的决策，但这可能源于其模型固有的近似性，而非设计缺陷。司法评判面临的一个根本问题是：我们应以何种标准来评判一个有限理性系统在极端压力下的决策？是“合理算法”标准（一个设计良好的算法在相同情境下会如何做），还是“理想理性”标准？采纳前者更具可操作性，但需要建立关于算法合理性的行业共识与技术基准。

（二）可解释性与黑箱困境

许多高性能自动驾驶算法，特别是基于深度神经网络的感知与决策模块，其内部运作高度复杂，输入与输出之间的关系难以用人类可理解的语言清晰阐释，形成“黑箱”或“灰箱”。当事故发生后，司法系统需要查明“为什么算法做出了导致事故的决策”。缺乏可解释性使得因果关系的证明、过错的认定变得异常困难。这催生了“可解释人工智能”的技术研究，也要求法律发展相应的证据规则：在多大程度上，算法开发者有义务提供其决策逻辑的解释？当无法提供完美解释时，是否可以基于系统的整体安全记录、测试结果以及替代性的因果分析（如通过反事实模拟、故障树分析）来推断责任？司法可能需要接纳一种基于概率和系统性能的“推定”或“事实自证”原则的改良版本。

（三）伦理选择与价值对齐难题

在不可避免的事故场景中（如必须在撞向行人或撞向护栏之间选择），算法必须进行蕴含伦理价值的抉择。这引发了著名的“电车难题”在算法时代的现实化。不同的伦理框架（功利主义最小化伤害、优先保护乘客、随机选择等）会导向不同的编程指令。算法的价值选择是否应该公开并接受社会审议？司法如何评价一种算法伦理设定的“正当性”？这超越了传统技术安全范畴，进入了伦理与价值的司法审查领域。可能的路径是要求算法伦理设定的透明度，并在法律或行业标准中确立某些底线价值原则（如不得基于个体特征进行歧视性选择），但将具体权衡留给民主立法过程或通过案例法逐步形成共识。

四、责任体系的演进：从产品责任到系统性能保证与动态风险分配

为应对自动驾驶带来的责任主体弥散化与因果关系复杂化挑战，责任理论体系正在经历多方向的演进探索。

（一）产品责任框架的扩展与深化

将自动驾驶系统视为“产品”，适用产品责任法，是目前的主要法律路径。但这需要扩展对“缺陷”的理解：从传统的制造缺陷、设计缺陷，明确涵盖算法缺陷（如存在导致错误决策的逻辑漏洞）、数据缺陷（如训练数据不足或有偏见导致模型性能不佳）以及警示缺陷（如对系统局限说明不充分）。证明缺陷的因果关系是关键，可能依赖于专家证言、事故重建模拟、同类系统对比分析等。产品责任的优势在于其严格责任属性（无需证明过错），但其追索对象通常限于生产者，可能难以覆盖运营、维护、数据更新等环节的责任。

（二）高度自动驾驶下运营者责任的强化

对于L4/L5级自动驾驶汽车，当人类完全脱离驾驶循环，车辆所有者或专业的运营服务商（如自动驾驶出租车运营服务商）将成为核心责任主体。其责任基础可能源于：1）安全保障义务：作为自动驾驶服务的提供者，负有确保车辆处于安全运行状态、及时进行软件升级与维护、监控车辆运行并能在必要时远程干预的义务。2）保险与赔偿基金：通过强制责任保险与行业互助基金，确保受害者能够及时获得赔偿，再将赔偿成本内化于运营体系。运营者责任模型将责任集中于与用户有直接合同关系、且最具风险控制能力与资源的一方。

（三）探索中的新理念：“系统性能保证义务”与“动态风险分配”

1. 系统性能保证义务：此概念要求自动驾驶系统的设计者与生产者，不仅保证产品出厂时无缺陷，还需对其在声称的运行设计域内的持续性能表现承担责任。这意味着，如果系统因未能适应其承诺范围内的某些合理道路场景（即使该场景在测试中未覆盖）而导致事故，可能被视为违反了性能保证义务。这接近于一种基于结果的担保责任。

2. 动态风险分配与贡献度责任：在车路协同、混合交通的复杂环境中，事故可能是多个因素（如A车算法决策、B车人类驾驶员失误、路侧设备故障、通信延迟）共同作用的结果。一种更精细的责任理论是，根据各因素对损害发生的原因力贡献比例来分配责任。这需要发展复杂的事故致因分析技术，并可能借助区块链等技术记录多方行为数据以厘清责任链。这种模式更接近“风险分担”而非“过错追责”，可能通过保险机制实现。

五、司法认知的革新：应对复杂性、前沿性与系统性的方法论

自动驾驶案件对司法系统的认知能力提出了前所未有的高要求。司法需要发展新的“知识基础设施”与裁判方法论。

（一）专业技术事实的查明机制

1. 专家辅助人制度的强化与规范化：法庭需要依赖跨学科专家（计算机科学、汽车工程、交通安全、伦理学）的帮助。需建立更规范的专家选任、回避、质证程序，并探索“法庭指定专家”或“专家陪审员”制度，以平衡双方专家意见可能对立的问题。

2. 技术调查官与司法鉴定专门化：在法院内部设立技术调查官职位，或在权威司法鉴定机构中培育专注于自动驾驶、软件安全、数据分析的鉴定分支，为法庭提供中立、专业的技术事实分析报告。

3. 数据证据的提取、固定与审查标准：自动驾驶车辆产生的行车记录数据（传感器数据、内部状态、决策日志）是关键证据。需制定统一的数据提取、安全存储、防止篡改的技术规范与法律程序。对于海量数据，可能需要借助数据分析工具进行可视化与关键模式识别。

（二）裁判说理范式的演进

裁判文书需要展现对复杂技术社会问题的权衡智慧。说理应包含：1）对事故所涉技术原理与系统运行逻辑的准确概括；2）对各方主张的技术依据及其局限性的评价；3）对所适用的安全标准、责任原则在本案具体技术语境下的解释与适用理由；4）对判决可能对技术创新、产业发展与公共安全产生的潜在影响的审慎考量。说理过程本身应成为技术与社会价值对话的示范。

（三）前沿技术融合的司法前瞻：脑机接口与量子计算

1. 脑机接口车辆交互：未来BCI可能用于监测驾驶员状态（疲劳、分心）以优化接管请求，甚至实现更直接的意念控制。这将引入新的责任问题：如果BCI误读用户意图导致事故，责任在BCI提供商、车辆系统整合方还是用户自身？神经数据的隐私与安全将成为新的证据与权利焦点。

2. 量子计算在自动驾驶中的潜在角色：量子计算可能用于：A）优化交通流与路径规划，解决超大规模组合优化问题，从系统层面提升安全与效率。若因全局优化算法瑕疵导致局部冲突，责任如何界定？B）增强加密与安全通信，保障车联网数据安全。若量子加密被破解导致车辆被恶意控制，责任链条将延伸至密码系统提供者。C）模拟与测试，通过量子加速的仿真，更彻底地测试自动驾驶系统。这可能设定新的安全验证标准。司法系统需保持对这些技术潜力的认知开放，关注其带来的新型法律关系与风险形态。

结语

自动驾驶不仅是交通工具的自动化，更是移动性社会系统的智能化重塑。它所带来的安全范式迁移、算法决策可责性难题与责任体系演进需求，深刻揭示了智能时代法律与科技关系的核心张力：法律追求确定性、可归责性与价值共识，而前沿技术则呈现出自主性、复杂性与快速演化性。

本文所构建的分析框架表明，应对这一挑战无法通过法律条文的简单修补实现，而需要在多个层面进行系统性调适：在理念上，接纳“系统生成性安全”作为新的规范基础；在理论上，发展能够涵摄算法有限理性与黑箱特性的可责性分析工具，以及兼顾激励创新与权益保障的、多层次的责任分配模型；在司法实践上，革新事实查明机制、证据规则与裁判说理范式，构建与技术复杂性相匹配的司法认知能力。

尤其重要的是，这一进程并非法律单方面适应技术，而是法律与技术在互动中共同塑造未来的交通文明秩序。法律通过设定安全基线、明确责任框架、提供争议解决机制，为技术创新划定赛道与护栏；而技术的每一次突破，又不断检验和推动法律原则的深化与发展。在这一动态对话中，司法系统扮演着关键的中介与调适角色，其核心使命是在拥抱技术潜力的同时，坚定地捍卫人的生命、身体与尊严这一最高法律价值。

面对脑机接口、量子计算等更遥远但必然到来的融合前景，法学研究与司法实践更需要保持前瞻性与学习性。构建适应智能时代的法治，是一项未竟的、需要法律界、科技界与社会各界持续协作的系统工程。其最终目标，是引导自动驾驶乃至更广泛的智能体系统，在法治的轨道上安全、可靠、负责任地发展，服务于人类社会的福祉与可持续发展。这既是对司法智慧的考验，亦是对文明韧性的锤炼。