李南枢（贵州省社会科学院法律研究所）
摘 要：人工智能产业不仅呈现突破性特征，更兼具高风险特征与不确定性。产业内不同主体存在利益驱动差异，但各主体间构成相互依赖的“共同体”关系，任一主体的行为均会对产业发展产生影响，亟须通过包容性制度供给强化正向引导。免责机制通过对消费者、生产者及市场中介的赋能，驱动人工智能产业供给端、需求端与中间端的三端协同，从而提升产业发展的效率与可持续性。
关键词：免责机制；新质生产力；人工智能；自动驾驶；人形机器人
《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确要求“加快人工智能等数智技术创新”。人工智能作为重要的颠覆性技术，通过与产业深度融合并释放数字化叠加效应，将对人类的生产生活以及思维方式产生深刻影响。但人工智能产业发展不仅具有突破性特征，更具有高风险性与不确定性。除传统的技术、经济激励措施与法律约束措施外，更需要搭建包容试错空间，即构建灵活性、柔韧性、适应性的制度框架，为企业创新与产业变革提供制度保障。免责机制即主体因自身行为导致“错误”，但该“错误”不应归责于行为人，因而需要免除行为人的相关责任或减轻、从轻承担。已有研究证实，免责机制能显著提升企业参与创新的积极性。本文将探讨免责机制赋能人工智能产业发展的实践进路，以期为相关产业发展提供有益思考。
一、免责机制与人工智能产业发展的逻辑耦合
（一）人工智能产业面临责任承担问题
人工智能作为综合性极强的战略性新兴产业，尽管已在实践中取得显著成果，但尚未达到成熟产业的标准，风险呈现更强的隐蔽性、破坏性与传播迅捷性。由于人工智能产业发展迅速，相关标准、制度等配套措施仍处于探索阶段，风险防控机制亦未完善。确定人工智能相关风险后果的责任承担主体，是推动技术进步、保障受害人权益的关键举措。有学者指出，可以赋予人工智能法律主体资格，使其具有作为独立实体被起诉的能力，能够对自身产生的危害承担责任。也有学者认为，可以参照法人或未成年人对人工智能责任承担方式进行设计，要求人工智能以自身财产或为特定行为承担责任，当风险发生是由人工智能所有者操纵或超出特定行为范围时，则由背后实际操纵人负责，或由人工智能的“监护人”代替承担责任。
然而，目前人工智能尚未具备自我意识，其实质更接近于“工具”而非“主体”，由人工智能本身作为责任承担主体并不具有可行性。但沿用传统的侵权责任框架同样存在问题。传统侵权责任框架视角下，人工智能是他人设计、生产的产品，发生相关风险特别是侵权风险后，应由产品的生产者承担责任，若是因使用者操作不当导致风险后果，则由使用者承担相关责任。然而，技术的复杂度与技术的参与方成正比，人工智能技术涉及算法设计者、数据提供者、数据收集者、产品制造者、算力提供者、产品所有人、产品使用人等众多参与主体，是一个极为复杂的技术生态，任一主体均难以完全控制人工智能产品，致使风险主体多元且模糊。以大语言模型生成侵权内容为例，其并非传统人工智能的“输入指令—输出结果”的单向运行规则，而是用户输入与算法决策相衔接的智能交互，致使侵权内容难以拆分为若干独立的侵权行为。如多名用户通过与大语言模型的多次讨论，强化算法的后天偏见，实现人机协作共同生成侵权内容，此时侵权主体数量庞大且难以追溯，亦很难区分不同用户、服务提供者等主体在侵权过程中的贡献度，责任承担面临阻碍。实际上，即使不考虑用户因素，大语言模型已超越了单一的算法侵权范畴，融合了算力、算法、数据，形成更为复杂的技术构造，同样涉及多元主体。
（二）免责机制赋能人工智能产业发展
创新是人工智能产业持续发展的决定性因素。但创新活动并非一帆风顺，创新是对未知前景的不断试错与纠错的过程，具有长周期、外部性、高不确定性、高失败风险等特征。过去我国采取一系列财政补贴、税收优惠等政策措施激励创新行为，显著提升了国内整体创新水平，但也导致“短平快”、低质量的策略性创新广泛滋生。究其原因，前述激励政策均是从外部视角降低主体创新成本，但并未从根本上缓解主体风险规避的本能。以企业决策者为例，他们不愿投资长周期、高风险的创新项目，这源于投资失败或项目产生问题，他们将承担相应责任与后果，担责忧虑严重抑制创新动力。
面对人工智能产业的责任承担问题，有学者建议，可以通过类推适用高空抛物规则，将人工智能产生的相关风险责任归属于联合体，采取补偿责任。但人工智能风险中主体相关行为是边界不明显、非连续性的高度互动的运转模式，将责任承担主体归属于联合体实质上是一种模糊的责任承担处理方式，补偿责任本身边界亦不清晰，易引发“和稀泥”现象，导致责任滥用，违背法律公平正义的内涵。人工智能产业应当以鼓励创新、包容审慎为发展基调，过于严苛的责任承担方式将对技术创新造成阻碍，甚至出现抑制创新的“寒蝉效应”。同时，过于模糊的责任主体划分也会加大监管执行难度。为此，需要在制度层面容忍创新行为的失败结果，营造包容、开放的创新环境。
免责机制正是营造宽容创新环境、降低创新风险的重要举措。人工智能产业发展中创新的重要风险缘由正是主体“理性未及”的状态，即主体依靠逻辑推理或参考具体条件难以获得确定结论。人工智能产业发展中的未知领域，本身是制度设计者难以预见却事实存在的，如生成式人工智能带来的大模型“幻觉”并非人工智能产业发展的预设结果，而是实践中涌现的风险，是“理性未及”的结果。同时，当人工智能产业发展中“错误”结果已经发生且“理性可及”，责任承担依然需要考量行为者的动作、手段等客观条件与故意、过失等主观状态，对特定情形予以免责，也将极大降低创新风险，从而赋能人工智能产业发展。
（三）人工智能产业的责任承担主体
健全免责机制的前提是厘清人工智能风险中的责任承担主体。任何产业都是一个商业生态系统，即以组织和个人相互作用为基础的经济联合体，包括生产者、消费者与市场媒介。尽管有不同利益驱动，但各主体间是相互依赖共生的“共同体”，任一主体的行为均会影响产业发展，如消费者不愿购买生产者的产品，同样会导致产业发展困境。具体主体类型上，生产者包括软件生产者与硬件生产者，消费者包括使用者与所有者，市场媒介包括数据提供者、销售者以及负有监管职责的组织等。
消费者是人工智能产业的需求端。其中，所有者是人工智能产品的所有权人，使用者是人工智能产品的直接管控者。通常而言，所有者与使用者多为同一主体，但也存在所有者将人工智能产品转移给其他主体使用，如将自动驾驶汽车转借给他人。人工智能风险要求所有者与使用者具有相应的注意义务，特别是使用者在实际操作中更需履行合理指令、合理操作等义务。
生产者是人工智能产业的供给端。其中，硬件生产者是制造芯片、传感器等零部件及组装人工智能产品的生产者，软件生产者是研发与提供人工智能模型、算法、程序等运行支撑的生产者。硬件生产者在人工智能造成人身财产损害时，承担产品责任并无争议，软件看似没有直接造成人身财产风险，但软件直接控制硬件的物理运行，协助硬件理解指令、拆解任务并生成执行方案，软件生产者对相关风险同样需要承担产品责任。同时，人工智能软件本身存在数据安全、违规信息收集等风险。
市场媒介是保障人工智能产业有序运行的中间端。其中，数据提供者指以盈利为目的，以获取、管理、运营数据、模型为手段，为人工智能产业提供数据、模型的主体。销售者是沟通生产者与消费者间的桥梁，是产品流通的重要环节。监管组织是确保人工智能产业有序运行的主体，包括负有监管职责的政府部门与行业协会等。以数据提供者为例，人工智能的机器学习需要海量数据支撑，特别是高质量数据的训练，当数据提供者提供的数据存在问题，同样会引发人工智能相关风险，如数据侵害他人知识产权等，需要数据提供者承担责任。
二、消费者免责：优化人工智能产业需求端
消费者对人工智能产品具有一定的注意义务。以自动驾驶汽车为例，使用者在风险发生时具有接管义务，所有权人也需尽到合理监督、维护保养等义务。但过于严苛的注意义务不利于扩大消费需求，也不利于人工智能产业的繁荣。因此，构建消费者免责机制具有合理性，具体内容上可分为消费者原因的免责与生产者原因的免责。
（一）消费者注意义务的内容
一是合理指令义务，要求使用者发出的指令应当合法、正当，避免人工智能按照指令执行会损害其他主体权益，从而降低违规操作风险。实际上，合理指令本身是法定义务，人工智能产品作为受使用者操作的工具，指令内容是使用者目标行为的形式转换，法律对使用者的行为规范同样适用于指令内容，如《中华人民共和国民法典》第1024条要求任何组织或者个人不得以侮辱、诽谤等方式侵害他人的名誉权，因此，使用者不能对人工智能产品发出侮辱、诽谤他人的指令。具体到内容上，合理指令义务包括确保目标指令合理与确保过程指令合理两类。目标指令合理是指使用者对人工智能发出的目标指令不应包含损害其他主体合法权益的内容，过程指令合理是指使用者在通过参数、模型设置对人工智能运行过程发出指令时同样不应包含损害其他主体合法权益的内容。
二是过程管理义务，要求使用者在人工智能运行过程中，对人工智能运行状态保持警觉，避免人工智能产品在接收与执行指令的过程中发生不合理的物理、系统故障或造成其他主体权益受损，并在必要时予以接管。合理的过程管理义务是一种持续性义务，且主要为作为义务，要求使用者在人工智能运行过程中，维持对人工智能产品的基本控制力，以便在必要时采取措施防止损害发生。以人形机器人为例，过程管理义务至少需要注意运行过程中的机械、电气、信息、控制系统安全等，并应在人形机器人存在明显缺陷或功能障碍时停止使用、及时检修。
（二）消费者原因的注意义务责任免除
注意义务并非在任何情况下均要求消费者担责，必须满足合理的成立要件才会导致消费者担责，反之则应免除责任。
一是风险具有可预见性。消费者对于可以预见的风险应当履行注意义务。但人工智能产品具有“黑箱”属性，相关风险难以为一般消费者所评估。因此，相应的风险预见能力应以普通理性使用者的预见能力为基准，包括掌握基础的操作知识与技巧，具备指令行为所要求的基本知识与能力。但在使用人工智能从事专业活动时，应要求使用者具有相关领域的专业知识与能力，如人工智能诊疗活动中，医务人员需要基于专业知识对人工智能做出的建议或结论进行验证与判断。但当出现新的疑难疾病时，医务人员过去的经验难以进行直接验证，且人工智能的决策过程也超出一般医务人员的知识理解，此时通过对人工智能的算法成熟度、数据质量等进行间接验证，并基于特定的医疗程序采纳人工智能的建议或结论，最终发生风险也应给予医务人员免责。同时，风险预见还需考量人工智能产品所处的风险环境，如在复杂路段运行自动驾驶等高风险作业情境，或人工智能已经发出明显的功能失灵警示时，此时应认为满足风险预见性标准。
二是风险具有可规避性。可规避性是指消费者采取规避风险发生或损害结果发生的行为能够达到有效规避的预期效果，若消费者即使采取相关规避风险的行为，仍然难以阻止风险或损害结果的出现，则应予以免责。例如，尽管消费者并未定期检修人工智能产品，但人工智能产品的损害结果是因第三人攻击所致，即使消费者定期检修仍无法避免该后果的发生，此时不能认定消费者存在过错，亦不能要求其担责。同时，若风险规避行为要求超出一般理性消费者采取合理预防的能力，消费者仍无需担责，但使用人工智能产品从事专业活动时仍需结合使用者的专业能力加以考量。
（三）生产者原因的注意义务责任免除
在算法“黑箱”、技术壁垒等现实背景下，消费者在使用人工智能产品时普遍处于信息不完全状态，往往只能根据生产者提供的操作提示或操作手段进行使用，对人工智能产品的支配存在有限性，而生产者掌握人工智能产品运行所需的核心技术，若生产者未对风险发生尽到必要的辅助义务，同样需要免除消费者责任，从而避免消费者承担超出自身支配能力之外的注意义务。必要的辅助义务将推动生产者及时改进相关技术与产品使用体验，重视风险防范，从而促进人工智能产业发展。
按照辅助内容的区别，可以分为：提供辅助信息的义务、更新辅助的义务、提供辅助手段的义务。提供辅助信息即要求生产者应当充分告知消费者正确的操作规则，并在系统内置操作明显不当时作出明示性警示。更新辅助是指生产者应当及时提醒消费者更新人工智能产品的系统与功能，并提供清晰易操作的更新路径。提供辅助手段则要求生产者为消费者提供必要的人工智能产品风险规避方式或手段，如在自动驾驶汽车中安装自动紧急制动装置。若因生产者未尽到必要的辅助义务导致风险发生，消费者应当免除责任。此外，若人工智能风险源于产品缺陷，如产品本身与设计意图不符、产品未达到既定标准等，也应免除消费者责任。
三、生产者免责：改善人工智能产业供给端
人工智能风险中，生产者具有明显的技术优势，控制着人工智能数据的来源与去向，有能力对风险进行提前感知、监测、预警等，需赋予生产者与其控制力相匹配的风险防范义务。然而，风险防范义务并不意味着严格责任。零风险的人工智能产品并不存在，将技术风险压制到最低也会导致技术创新受到束缚。
（一）生产者的风险防范义务
一是销售前的风险防范义务。销售前即人工智能产品投入流通前，此时需要生产者建立风险预防机制，及时预判风险并进行产品改善，包括制定数据安全管理制度，采购安全可信的数据、网络服务、大模型产品，升级人工智能风险防护技术措施，确保人工智能产品在售前环节符合各项国家标准与安全指标等。同时，生产者需要定期向监管组织提交安全评估报告，组织开展员工培训与应急演练，建立畅通便捷的风险举报、投诉渠道等事前应急处置措施，针对专业性较强的人工智能应用场景，生产者还需结合专业技术风险加强生产环节的审核与监管，及时消除人工智能风险隐患。
二是运行中的风险防范义务。运行中即人工智能产品进入市场流通后，生产者需要提供相应的操作指南、维保义务等，还应当主动采取技术措施监测人工智能产品的运行状态，对消费者的非合理使用采取风险预警提示等。以生成式人工智能产品为例，生产者需要尽到潜在风险的提示与标识义务，如告知消费者在使用生成内容时可能面临知识产权风险，并在生成内容中使用“AI生成”等显著标识。同时，在风险较高的应用场景中，生产者更需要及时对人工智能运行履行审查义务，主动审核、定期更新算法模型，降低风险概率。
三是损害后的风险防范义务。损害后即人工智能风险或损害结果已经发生，生产者应当对致损产品进行产品测试和安全风险验证，若发现产品存在缺陷问题应采取一切措施避免风险损害扩大，包括第一时间告知监管组织、采取召回措施或利用技术措施消除安全漏洞等。如生成式人工智能产品中，权利人向生产者发出侵权通知后，生产者需要及时采取删除、屏蔽、断开链接等必要措施停止侵权，避免侵权内容再次生成。
（二）生产者原因的免责
人工智能风险通常发生在流通后的运行阶段，若人工智能产品未进入流通环节，仅在内部设计或测试阶段出现相关风险，应当明确生产者可以免责，以促进技术进步。而未投入流通的时间节点需要结合生产者的主客观状态进行认定，客观上生产者已将人工智能产品事实上交付给消费者，即所有权或使用权已发生转移，主观上该交付行为应是生产者与消费者的真实意思表示，而非盗窃后在市场流通等“被迫”情形，从而最大程度保障生产者的正当权益。人工智能产品进入流通后的免责事由，应当包括尽到风险前的积极预防义务与风险后的合理应对义务。通常情况下，生产者需要同时履行预防与应对义务方能免责。
一方面，生产者应在风险发生前履行积极预防义务。在风险发生前，需要考量生产者是否已经采取了必要的风险规避措施，如生成式人工智能中生产者需要对生成内容进行合规标记，对算法歧视进行优化，通过警示效应避免侵权。但积极预防义务并非要求生产者采取所有风险规避措施，而需结合“一般理性人”标准，判断生产者是否有能力规避相关风险。若生产者缺乏履行风险规避行为的能力，则丧失义务作为的可能性，同样应当免责。例如，若基于现有技术水平仍无法发现人工智能产品缺陷，生产者不应担责。
另一方面，生产者应在风险发生后尽到合理应对义务。人工智能风险发生后，若风险是生产者采取现有技术措施仍无法控制的结果，生产者在采取必要应对措施后，应当给予免责。一是建立完善的召回制度，在风险发生后生产者依法向监管组织报告并及时通知消费者，对缺陷产品进行免费维修、更换或收回。二是在风险发生后，应在收到通知后及时采取新的风险预防措施，避免损害的再次发生。但人工智能产品更新迭代较快，合理应对义务的现有技术标准应当按照人工智能产品最后一次投入流通的时间节点的主客观条件认定，以避免生产者怠于履行相关义务，放任侵权行为的发生。
此外，人工智能产品应当区分软硬件生产者的责任。以人形机器人为例，硬件生产者仅负责制造芯片、传感器等零部件及组装，但人形机器人是基于软件生产者提供的算法形成“自主”决策并控制自身行为，类似于自然人的“故意”，与硬件生产者并无直接关系。因此，若因软件出现问题，应将硬件生产者从责任承担中剔除，除非软硬件生产者是同一主体。但对人工智能风险的受害者而言，区分软件或硬件生产者无疑会增加权益保护的成本，二者在风险发生后应承担不真正连带责任，在向受害者承担赔偿责任后，承担责任的主体可以向真正的责任主体追偿，以实现受害者合法权益的高效保护。
（三）第三方原因的免责
人工智能风险由有技术能力的第三人侵权导致，生产者若已经履行前述预防与应对义务时应当免责。而若人工智能风险源于受害人故意，在生产者没有过错的情形下，仍然应当免责。如用户在生成式人工智能提问时故意泄露隐私信息，使得后续的生成内容出现用户隐私内容，此时由生产者担责无疑有苛责之嫌。
同时，人工智能产品的制造过程不仅涉及生产者，数据提供者亦扮演重要角色。以人形机器人为例，数据提供者可通过提供基础大模型及机器学习所需数据集的形式参与其制造环节。尤其在未来，为避免资源浪费与模型重复训练，由具备超高算力与海量数据资源的主体集中提供专用大模型，具有较高的现实可能性。人工智能生产者须充分掌握数据与模型的功能特性、内容构成及潜在风险，方能确保产品安全可控。若数据提供者在提供数据或模型时未履行合理的内容披露与风险告知义务，且生产者依据“一般理性人”标准难以发现相关隐患，最终导致人工智能产品引发侵权风险，则应对生产者适用免责条款。
此外，若人工智能产品在向市场流通前按照监管组织制定的国家标准、行业标准等进行生产，且进行了严格的审查，在流通过程中按照相关规定在监管组织处进行了算法学习功能、自动化决策流程等信息定期备案与监督，此时人工智能产品的技术内容相当于具有公权背书性。若仍然因为技术问题产生风险，应当为生产者提供责任豁免。
四、市场媒介免责：健全人工智能产业中间端
人工智能产业中的市场媒介主要包括销售者、数据提供者与监管组织。通常情形下销售行为对人工智能风险的发生并无因果关系，只要销售者不存在刻意隐瞒、虚假宣传等违法行为，销售者不应承担相关责任。但销售行为是人工智能使用风险发生的必经途径，销售者相较于消费者在产品信息获取上具有优势地位，尽管产品缺陷等问题非由销售者导致，但为保障受害者权益，销售者同样需要承担不真正连带责任，担责后再进行追偿。而数据提供者与监管组织则需健全相应的免责机制。
（一）数据提供者的免责
人工智能产业中，单一数据通常不具备内在的优劣属性。然而，当数据被集中使用时，则可能引发负面效应，如含有违法信息的数据被用于人工智能学习并导致侵权行为。作为数据源头的个体社会成员，其并无将个人数据在人工智能产业中进行再利用的意思表示，因此由个体承担相关责任缺乏法理基础。真正应承担责任的主体，是那些获取、使用、运营数据并从中牟利的数据提供者。依据“守门人”理论，信息传播过程中需设置不同“关卡”，通过选择、编辑、整合、删除等信息控制机制，确保最终呈现给受众的信息符合其偏好且具有价值，承担此职责的主体即被称为“守门人”。在人工智能产业中，数据提供者同样需要对数据内容进行处理与控制，以确保向生产者提供的数据安全可靠，从而承担起人工智能数据风险治理的“数字守门人”角色。
但人工智能风险中，由于数据权利主体众多，授权范围、授权期限等授权机制不明晰，获得所有权利主体的授权极其困难，且人工智能应用场景多样，对数据的筛选要求较高，数据提供者不易实现对数据合规状态的准确把握。同时，数据提供者在向生产者提供数据、模型时，无法预测人工智能产品的所有应用场景，在部分高风险场景中也无法对人工智能产品进行风险把控，且生产者通常也会在数据提供者提供的数据、模型之上进行再训练，如调整模型参数、进行数据标注等适配产品需求，甚至在开源模型中能直接修改模型的源代码，进一步降低了数据提供者对风险的管控能力。因此，因数据、模型产生的风险均由数据提供者担责亦不合理，需要结合主客观原因给予免责，以激励数据提供者参与人工智能产业发展的积极性，包括合理使用与安全保障。
一是满足合理使用标准。数据提供者在进行数据的收集、使用以形成大模型的过程中，需要满足合理使用标准，从而更好地释放数据价值。目前对数据训练的合理使用标准并未明确，若标准过于严苛，数据提供者在进行数据收集与模型训练时往往选择公开数据或经由协议获得的有限数据。为更好兼顾社会公共利益与科技创新发展的平衡，合理使用数据首先应当考量数据提供者的主观使用目的，即为训练模型而非其他，并考量数据的性质以及潜在风险程度，尽可能为科技创新提供发展空间。
二是履行安全保障义务。数据提供者在数据、模型提交前，应当采取合理的预防措施，在模型训练过程中进行监管介入，通过检测与过滤能力的提升保障模型输出内容合法，并依据模型生成的错误信息不断调整相关架构与参数，以降低后续风险。但在安全保障义务的履行中，若依据当时技术水平难以发现相关缺陷，数据提供者应予免责。
（二）监管组织的免责
人工智能产业作为新兴领域，除政府监管外，同样需发挥企业、社会组织等非政府主体的力量，实现协同监管。具体职责上，监管组织需要对生产者、销售者、数据提供者等主体定期对话、跟踪观察，人工智能产品的生产者、数据提供者也需通过产品回访、投诉、反馈等机制，定期上报相关产品的使用意见反馈，再由监管组织通过信息整合分析行业发展现状并及时更新人工智能产品的相关技术标准，为监管行为提供科学依据。
但监管组织在决策实践中同样难以掌握完全信息。特别是在人工智能产业中，在相关技术的高度复杂性与不确定性下，监管组织难以考虑到未来所有情形，导致监管行为在所难免地存在部分偏误。因此，人工智能产业监管既需要在监管人员选用上增强流程严密性、精准性，也需要推进免责机制建设。具体而言，需要对监管组织错误产生的主观动机、客观条件、性质程度、程序方法、后果影响等要件进行核查，除对违反法律强制性规定、未按照规定程序决策、为自己或他人谋取不正当利益等“负面清单”情形外，没有为自己、他人和单位谋取不正当利益，主观目的是为促进人工智能产业发展或有利于改革创新与发展大局，决策与执行程序符合相关规定，对风险在监管时难以预料的监管行为应当予以免责。
五、结语
人工智能产业的风险难以完全避免。当生产者、消费者、中间媒介都存在免责事由予以免责后，受害者损失仍需救济，此时，应基于公平正义理念实现风险责任的再分配，从而推动人工智能产业的供给端、需求端、中间端三端协同发力，促进人工智能产业发展的高效与可持续（见图1）。一是建立强制责任保险制度，通过风险分散的社会化保险途径补偿受害者损失，及时进行救济以符合社会期待。二是设立专门救济基金，可由政府在人工智能产业的税费收入中按照一定比例构成专门的人工智能风险救济基金，通过国家补偿以回应法治对社会公平正义的价值追求。免责机制并非一蹴而就，技术的快速迭代亦要求相关制度及时更新以契合发展需求。
参考文献
[1]赵玲,黄昊.容错机制建设、担当激励与企业创新[J].经济经纬,2022,39(2):110-119.
[2]郑远民,贺栩溪.智能机器人的侵权责任研究[J].甘肃政法学院学报,2020(3):12-22.
[3]刘小璇,张小虎.论人工智能的侵权责任[J].南京社会科学,2018(9):105-110+149.
[4]梁鹏.人工智能产品侵权的责任承担[J].中国青年社会科学,2018,37(4):11-14.
[5]王靖茹,姚颐.企业数字化转型、容错机制与研发创新[J].外国经济与管理,2023,45(09):38-53.
[6]陆小华,陆赛赛.论生成式人工智能侵权的责任主体——以集体主义为视角[J].南昌大学学报(人文社会科学版),2024,55(01):119-131.
【本文系贵州省“贯彻落实党的二十届三中全会精神”哲学社会科学规划专项课题（25GZZD06）阶段性成果】
（作者系贵州省社会科学院法律研究所副研究员，法学博士）