生成式人工智能侵权因果关系认定的理论困境与纾解路径

摘要

在现代风险社会的背景下，传统因果关系理论面临着前所未有的挑战。哲学因果关系强调事物间普遍联系的无限链条，而侵权法因果关系则需要“截断”这一链条，以平衡行为自由与权益保护。算法的黑箱特性与多因素交互作用使得传统因果关系理论在应对生成式人工智侵权时呈现出明显的适用困境，引发生成式人工智能侵权因果关系认定的三重挑战:基于损害结果的反向推定导致的结果偏见、技术中立要求与社会伦理期待之间的道德冲突，以及归因与归责之间的二元对立困境。针对这一复杂局面，运用比较研究法、文献研究法等研究方法，分析了上述困境产生的具体原因，并提出可构建分层认定的解决框架。一方面，通过将属于归因的事实因果关系与归责的法律因果关系进行区分，指出在事实因果关系层面适用因果关系推定原则突破证明障碍，同时以反事实模拟抗辩因果力实现责任认定的准确性和公正性。另一方面，在法律因果关系层面引入修正的“相当性”标准，选择一个该行业“富有经验的观察者”，依据行业技术发展水平评估损害的可预见程度，实现从技术事实到法律责任的合理过渡。这种二元认定模式既尊重了人工智能系统的技术特性，又维护了侵权法的规范目的，为平衡技术创新与社会责任提供了可行的理论路径。

关键词

生成式人工智能 / 因果关系 / 事实原因 / 法律原因 / 价值判断