【独检文苑】吴邦凤 韦忠威 雷红:自动驾驶刑事责任主体认定的路径探索

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自动驾驶刑事责任主体认定的路径探索

作者

摘   要：

自动驾驶技术的广泛应用对刑事责任主体的认定带来显著挑战，成为司法实践中亟待解决的核心问题。当前困境主要体现在三个方面：是否应赋予自动驾驶系统法律人格存在理论争议，现行刑法缺乏明确责任划分依据，以及事故中关键证据的收集与认定存在现实困难。为此，应探索法律拟制确立自动驾驶系统的刑事责任主体地位，依据其对车辆的实际控制能力，构建以支配程度为基础的分级归责体系。同时，须完善与之配套的证据识别与运用机制，强化技术事实的司法证明力，为检察机关司法实践提供清晰、可操作的法律适用参考。

关键词：自动驾驶事故；刑事责任主体认定；分级认定责任；法律拟制

一、自动驾驶刑事责任主体认定现状

近年来，随着自动驾驶技术从实验室走向公路，尤其是L2+级辅助驾驶系统的普及，因自动驾驶功能激活状态下引发的交通肇事案件逐渐进入公众视野。其中，众多新能源车型因高阶智驾功能的营销标签，使相关事故更成为舆论焦点，暴露出当前自动驾驶刑事责任主体认定难的深层困境。在自动驾驶模式下，驾驶行为的决策权部分或全部转移至算法系统，传统驾驶人可能仅是监督者而非实际控制者，责任还可能涉及汽车制造商、软件开发者等多个主体，法律规制的滞后，导致刑事责任主体认定缺乏明确依据。例如，2024年2月8日，李某驾驶新能源小型客车搭乘妻子和儿子沿兰海高速公路行驶，途中李某使用车辆辅助驾驶功能行驶，车辆行驶至一弯道处时，径直撞向防护栏，事故导致李某的妻子张某死亡。案发后，公安机关以李某为刑事责任主体移送检察机关审查起诉。该案例中，在开启自动驾驶系统模式下，根据现有法律规定驾驶员仍承担全部责任，软件开发者、系统供应商等是否应当承担责任？如何承担责任？一系列问题值得研究和思考，如何将刑事责任归咎于软件开发者或者系统供应商，是一个亟待解决的法律难题。

二、实践中自动驾驶刑事责任主体认定的困境

（一）赋予自动驾驶系统法律人格存争议

当前，关于是否赋予自动驾驶系统法律人格存在“肯定说”和“否定说”两种观点。“肯定说”认为从刑法上的行为理论来看，应当认为具备足够决策能力的人工智能可以实施刑法意义上的行为，刑法中的罪过形式（故意或过失）包括认识因素和意志因素两个方面，强人工智能具有很强的控制能力与可培养的辨认能力，而辨认能力和控制能力又与认识因素和意志因素具有密切的联系，因此具有辨认能力和控制能力就具备了在主观上形成故意和过失的两种可能。同时自动驾驶系统近年来取得了较大发展，尤其感知技术方面通过激光雷达、高清摄像头等能够能够在恶劣天气条件下稳定工作，提供目标物体的速度和距离数据，捕捉丰富的视觉图像信息，识别交通标志、车道线、行人及其他车辆等方面已超越人类驾驶员水平。“否定说”则认为自动驾驶系统等强人工智能缺乏对行为的实质理解，其行为基于预设程序和算法，没有真正的自我意识和主观判断，无法像人类一样基于道德、伦理和法律观念来辨认和控制行为，不存在主观罪过，而主观罪过是犯罪构成的重要要素，包括故意和过失，强人工智能没有情感、欲望和意志，不可能存在故意或过失的心理状态，自然不能成为刑事责任主体。

（二）自动驾驶刑事责任主体界定无法律依据

一是自动驾驶分级标准与现行法律主体认定出现了非对称性，主要体现在技术控制权转移与现行法律对“行为主体”的刚性要求之间的结构性错位。如刑法关于交通肇事罪中的“违反交通运输管理法规”，目前司法实务中主要是参照《道路交通安全法》，在《道路交通安全法》中明确规定驾驶员是车辆操作的责任主体，即使开启辅助驾驶功能，驾驶员仍需承担安全驾驶义务，根据该规定，很难将相应的刑事责任归责到自动驾驶系统涉及的相关主体上。但在自动驾驶模式下，L3级别以上的自动驾驶已高度自主化，具备了“决策主体”的特征，现行刑法中“行为主体”仍然以自然人为基础，技术的发展与法律的滞后性出现了矛盾。法律规制的滞后性还体现在对自动驾驶汽车制造商和开发者责任的认定上，在自动驾驶汽车的研发和生产过程中，制造商和开发者对车辆的设计、技术参数等有着绝对的控制权，若因为设计缺陷或技术漏洞导致事故发生，他们是否应该承担刑事责任，以及承担何种程度的刑事责任，现行法律并没有明确规定，这就导致在实务中，很难对制造商和开发者进行有效的法律约束，刑事责任主体也就难以确定。

二是自动驾驶法律规制未形成体系。部分地区对自动驾驶系统法律规制进行了探索，如深圳的《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，上海的《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》、《上海市浦东新区促进无人驾驶智能网联汽车创新应用规定》，北京的《北京市自动驾驶汽车条例》等，但这些规范主要侧重于行政监管层面，对于刑事责任的认定并没有明确的指引。加之我国目前还没有专门针对自动驾驶汽车的刑法立法，对于自动驾驶引发的新情况、新问题，缺乏明确的法律条文进行规范，这就使得在司法实践中，在面对自动驾驶刑事责任认定案件时，缺乏明确的法律依据，只能依靠现有的法律框架进行类推适用，但这种类推适用在很多情况下并不能准确地解决问题，反而会导致不同地区对类似案件的判决结果存在差异，影响了法律的权威性和公正性。

（三）自动驾驶区块链存证体系下，证据收集和认定困难

一是自动驾驶车辆运行依赖多系统协同，发生交通事故时会产生大量的电子数据，这些数据既包括车辆本身存储介质的数据，也包括外部存储介质数据、云端数据等多个节点，数据量巨大且格式多样，证据收据困难。当前存储技术在应对海量实时数据时存在存储容量不足、写入速度受限问题，传输过程中也易受网络信号不稳定、宽带限制影响，导致数据丢失或延迟。如在一些信号较弱的偏远地区或交通高峰期网络拥堵路段，自动驾驶车辆数据传输常出现中断或延迟，使得关键事故数据难以完整获取，影响后续证据分析与责任认定。同时，由于数据往往是由制造商掌握，在需要追究其刑事责任的情形下，制造商是否存在毁灭数据的行为，或者出于商业声誉的考虑，选择性提供数据或者延迟披露关键信息，甚者不愿意提供相关数据，使相关数据的获取增加了额外的难度，导致调查取证的困难。

二是在自动驾驶事故中，要认定刑事责任主体，需准确判断证据与事故之间的关联性，但自动驾驶系统涉及多环节、多主体，证据之间关系错综复杂，证据认定困难。当下缺乏统一、科学的证据关联性判断标准和方法，不同的人可能因理解和判断角度不同得出不同结论，导致刑事责任主体认定的不确定性增加。此外，专业知识壁垒也导致了证据解读困难，自动驾驶技术融合人工智能、计算机科学、通信工程等多领域专业知识，对于事故证据的解读需要具备相应专业知识。但司法工作人员大多缺乏这些专业知识，在面对复杂的自动驾驶数据和技术报告时，难以准确理解，无法有效判断证据的证明力。

三、自动驾驶系统刑事责任主体认定的路径探析

（一）自动驾驶系统法律人格拟制可行性探析

一是自动驾驶系统法律人格拟制的理论依据。L3级以上自动驾驶汽车发生事故时，事故责任主体不仅限于传统驾驶人，可能涉及汽车制造商、自动驾驶系统供应商等责任方。汽车制造商因技术缺陷、生产的产品不合格等导致发生重大事故时，可以重大责任事故罪或生产、销售不符合安全标准的产品罪进行评价，但自动驾驶系统如何成为刑事责任主体承担责任，则需要对其进行法律人格拟制。法律拟制是一种常见的法律技术，用于将非自然人实体赋予法律人格，自动驾驶系统作为人工智能的具象化应用，可以通过法律拟制的方式，赋予其一定的法律人格，使其在特定范围内承担刑事责任。我国尚未立法对自动驾驶系统等人工智能的法律人格和权利义务作出规定, 但日本、欧盟等已开始关注人工智能产品的人格性特征，并着手研究相关的法律规制路径，为全球范围内的制度构建提供了参考方向。同时学理上认为, 虽然单位不可能有完全属于自己的意思表示, 但是我们仍然可以把“单位内部成员在相互联系、相互作用、协调一致的条件下形成的意志”视为单位的意志。我国刑法也并不排斥对无生命的单位追究其刑事责任，这也为刑事责任承担的主体拓展到自然人以外的无生命体提供了基础。且法人制度对自动驾驶系统法律人格拟制提供实践参考，法人作为一种典型的拟制法律人格，虽然不具备自然人的生理特征，但在法律上被赋予了独立的主体资格。

二是赋予自动驾驶系统法律人格具有技术支撑。刑法意义上的辨认能力是对行为的性质、后果、作用的认识能力，高阶自动驾驶系统作为“电子驾驶人”可以通过感知摄像头、激光雷达充当“电子眼”、“电子耳”认识到形式上的事实，通过算法对形式上的事实加以判断。对于控制能力，高阶自动驾驶系统拥有极快速的处理能力、反应速度和极精准的控制能力，能够凭借大数据与高速运算能力对行为进行精准的控制。与自然人相比，高阶自动驾驶系统等强人工智能产品具有更强的控制能力与可培养的辨认能力，并且具有一定的自主意识，已经具备了责任主体承担刑事责任的主要要素，应当认定自动驾驶系统的刑事责任主体资格。

（二）自动驾驶系统分级式刑事责任主体界定探索

目前，国际上通行的SAE自动驾驶分级标准，将自动驾驶系统从L0到L5划分为六个层级，每个层级在功能特性、技术复杂度以及应对交通环境的能力上，均存在显著差异。与之对应，我国市场监督管理总局和国家标准化管理委员会发布了《汽车驾驶自动化分级》标准，同样将汽车驾驶自动化分为6个级别。

一是辅助驾驶模式下刑事责任主体的认定。在L0至L2（0级-2级）级驾驶自动化场景下，驾驶人需履行正确启动智能系统、监督智能系统和及时接管车辆等注意义务。当驾驶人发现智能系统没有正常运作或者已经超出其设计运行条件时，应当及时接管车辆，即停止或者关闭智能系统，因此在辅助驾驶模式下，驾驶员仍然承担着主要的作为义务，智能辅助系统仅是对驾驶员的驾驶行为起着辅助作用，刑事责任主体应为驾驶员。该级别自动驾驶模式下，若行为人故意将责任归于驾驶员以达到规责目的，可以增设滥用人工智能产品罪和人工智能产品事故罪追究责任。

二是共同驾驶模式下刑事责任主体的认定（L3级）。在L3（3级：有条件自动驾驶）级驾驶自动化场景下，车辆能在特定条件下（如高速公路、封闭道路）完全接管驾驶任务，但要求驾驶员应当在智能系统发出介入请求后随时接管车辆。该种“人机共驾”的共同驾驶模式下，刑事责任主体的划分涉及驾驶员、车企、软件供应商等多方。一是系统正常运行时，车辆自主控制，驾驶员无需持续监控，但需准备接管，若因系统故障或设计缺陷发生交通事故，刑事责任主体应为车企或软件供应商。二是系统请求接管时，驾驶员未及时响应导致事故，此时责任可能转移至驾驶员，若自动化驾驶数据日志证明警报满足“充分、合理、及时”要件，而驾驶人事故前处于分心状态，或收到警报后未在有效时间内接管，则事故源于驾驶人接管失职，责任应由驾驶人承担。三是系统与驾驶人均存在过错，经鉴定技术意见确认“事故由双方过失共同导致”，则需根据证据量化过错程度，车企直接责任人和驾驶人均成为刑事责任主体，承担相应刑事责任。

三是自主驾驶模式下刑事责任主体的认定。L4至L5（4级-5级），L4在特定设计运行区域（如城市道路、封闭园区）内完全自主驾驶，人类无需接管；L5全场景无人驾驶，无方向盘、踏板等人工控制装置，驾驶员角色消失，车内人员转为乘客，不再具备“驾驶义务”。此时刑事责任主体的划分将发生根本性变化，责任重心转向车企、软件供应商、运营商、监管机构，刑事责任主体应从驾驶员转向技术提供方与运营方。车企或软件供应商对技术缺陷承担核心责任；运营商对车辆维护和监控失职承担责任；驾驶员仅在极端情况下（如蓄意破坏）涉及刑事责任，成为刑事责任主体。

（三）自动驾驶系统司法证据体系的数字化转型

自动驾驶系统的核心是“数据驱动决策”，车辆通过传感器实时采集环境数据，结合高精度地图、定位系统和控制算法生成决策指令。当事故发生时，技术行为的可解释性、数据链的完整性、责任归属的客观性成为司法裁判的关键。基于自动驾驶区块链存证体系，自动驾驶系统司法证据体系数字化转型需构建“全链路、可信赖、智能化”的证据体系。

一是统一证据数据标准，推动行业制定自动驾驶司法证据数据采集规范，明确传感器类型、采样频率、数据格式等要求，确保不同车辆数据的可对比性，进而确保司法证据的客观性。

二是数字化证据防篡改与可追溯，利用区块链的分布式账本、哈希值校验和共识机制，将关键数据（如传感器原始数据哈希、日志时间戳、操作记录）上链存储，链上数据不可篡改，且可通过时间戳、节点签名实现数据来源的可追溯。

三是制定自动驾驶最小化事故风险的数学优化模型，通过公开论证确保自动驾驶汽车发生事故时证据采信标准能得到社会伦理的接受，在准确提供可采信的司法证据的同时，实现技术可靠性与法律公平性的平衡，同时为自动驾驶技术的迭代提供反馈闭环。

一审 | 莫兴珍

二审 | 覃聪

三审 | 陈亚亚

编辑 | 韦胤安