自动驾驶汽车侵权对产品责任的挑战与回应

马晓臣

摘要：随着人工智能技术的不断成熟，自动驾驶汽车的智能化水平不断提高，但也产生了很多法律问题。一是因自动驾驶汽车脱离预设情景下独立决策的不可预测性带来产品责任的适用鸿沟;二是因为技术运行的“黑箱”化带来当事人的证明难题;三是产品责任的适用可能会给制造商带来压力，不利于自动驾驶行业发展。美国的疫苗危机同样出现了受害人举证难、产品责任适用难的问题，但疫苗伤害法案提供给受害人一套无过错补偿机制，既保证了受害人的有效救济，又促进了疫苗行业发展。鉴于疫苗不良反应损害和自动驾驶汽车损害的相似性，不妨参照美国的疫苗补偿制度，在自动驾驶行业建立类似的政府性补偿基金，通过基金补偿的方式缓和产品责任适用困难，以实现各方利益之平衡。

关键词：自动驾驶汽车;产品责任;自主学习;疫苗;基金

中国分类号：DF72文件标识码：A

0引言

随着以计算机自治系统为标志的第四次工业革命的到来，人工智能技术开始在各行各业蓬勃发展。从棋类竞赛到语音、图像识别，再到自动驾驶汽车，人类利用人工神经网络和智能算法技术，使得人工智能可以模仿人类大脑的抽象认知和思维能力，完成从数据提取到抽象认知的过程，并最终实现识别、检索和分割等功能。总之，高速运行的计算机再配以日趋成熟的深度学习技术，使得人工智能的发展已经达到甚至超越了人类水平，机器脱离人类独立学习和决策，已不再是妄谈。

自动驾驶汽车作为人工智能技术的典型代表，它的应用既能够避免驾驶员的操作失误，降低交通事故发生率;也可以形成合理的道路流量，减少交通堵塞;还能以缩小安全车距的方法，大大提高道路空间利用率。但是，自动驾驶汽车在带给人类无限好处的同时，也带来了交通事故的侵权难题。对于侵权问题的解决，多数观点认为，自动驾驶汽车实现了智能驾驶对人工驾驶的取代，产品侵权特征明显，适用产品侵权责任的归责方式更加合理。但是，以产品缺陷认定为核心的产品责任在适用于自动驾驶汽车时，也会遇到很多归责问题。本文针对这些问题做出了讨论并试探性地给出了建议。

1自动驾驶汽车侵权对产品责任的挑战

根据《侵权责任法》的规定，产品责任为严格责任，被侵权人无需证明生产者是否存在过错，只需要證明产品存在缺陷，自身遭受了损失，产品缺陷和所受损失之间具有因果关系，即可向生产者主张侵权损害赔偿。但是，自动驾驶汽车的自主性带来的产品缺陷认定难题，以及技术运行黑箱化带来的证明难题，都会给产品责任的适用带来阻碍，具体分析如下。

1.1自动驾驶汽车自适应学习和决策能力带来产品缺陷的认定难题

众所周知，自动驾驶汽车比传统汽车更安全，根本原因在于自动驾驶汽车利用人工智能的自主性实现了对机动车的智能操控，从而避免了人为失误带来的驾驶风险。可见，自动驾驶汽车与传统汽车最大的区别在于它的自主学习和决策能力。

当前主流的机器学习模型主要包括BNN模型、卷神经网络模型和堆栈自编码模型，但无论哪种学习模型，都不是程序员对其进行一层层编码，而是由模型自己独立完成学习过程。具体来讲，数字化社会将提供大数据信息（文字、声音、图像等）给人工智能系统，然后该系统通过模拟大脑分层结构，对数据进行由低层到高层的特征提取，并在识别和预测到数据信息后，将识别结果输入到人工智能系统的决策控制系统，从而实现了对机器的操控。

具体到自动驾驶汽车，汽车通过传感器、雷达等装置“观察”到某个图像或者声音，并通过特征学习逐层完成对数据信息的识别后，将结果输入车辆控制系统，从而实现了对车辆的加速、减速和转向等操作。可见，在自动驾驶汽车的行车过程中，对外界事物特征的提取、数据分析和车辆控制都是由自动驾驶系统独立完成，并不需要程序员对每一步进行编程。

另外，为了能够应对各种复杂的环境以及提高机器的判断能力，还需要利用学习和记忆程序对自动驾驶汽车进行大量的数据训练，以便于自动驾驶汽车学习到更多的规则来用于对事物的精准识别和车辆的准确驾驶。

关键问题是，自动驾驶汽车在脱离制造商真正上路后会不断面对新的道路环境，由此而生的新数据输入可能会使自动驾驶汽车建立新规则或者改变原规则。对此各国研发部门试图通过路测避免这种风险，提高自动驾驶汽车安全性。但是，由于道路、行人和车辆都是流动的，自动驾驶汽车的路测并不能穷尽所有的道路环境。当汽车遇到未曾经历的路况，自动驾驶系统会完全自主地创建规则并做出决策，对于这种决策造成的损害，制造商并非不想予以避免，而是其无法预测和控制这种风险。

而且，自我学习和决策能力正是自动驾驶汽车发挥功能之必要，缺少此能力，汽车也就不能自动驾驶。另外，这种能力也是人工智能真正的价值之所在，人类开发人工智能产品就是为了利用其自主性以避免人力弊端，从而提高社会效率。在此背景下，若将自动驾驶汽车自主能力视为产品缺陷而由制造商承担产品责任，很难在侵权法上站得住脚。

1.2自动驾驶汽车损害在适用产品责任时将带来证明难题

传统机动车缺陷导致的交通事故一般和制动系统、转向系统及安全系统有关，表现为制动失灵、转向失灵或气囊非正常打开等。当事人可以相对轻松地从制动痕迹、相撞痕迹以及影像资料等判断出产品缺陷。但是，自动驾驶汽车不再是简单的机械工具，除了以上物理性产品缺陷，事故原因更多来自微观层面的电子数据错误。具体来说包括以下几方面。

自动驾驶汽车包含了算法决策、数据分析、环境感应等电子系统，每一个系统可能又包含成千上万个微型计算机文件，这些文件又可能由韩文、中文或是英语所编写。自动驾驶汽车事故原因可能来自于其中的一个文件错误，受害人若想证明事故原因，可能需要调查成千上万的工程文件，过程非常复杂，甚至需要支出高额费用聘请专业人才，举证的时间和经济成本高昂。

自动驾驶汽车与传统机动车最大的不同在于其自身的深度学习能力。深度学习并不按照输入数据、提取特征、选择特征、逻辑运行、结果预测的流程，而是自动驾驶系统直接从外界环境的特征出发，经历自主学习过程并输出学习结果。但是，在特征输入到结果输出之间，是科学界无法解释的“隐层”，被称为“黑箱”嘲。

这里的“黑箱”并不是不能观察，而是即使计算机试图向我们解释，我们也不能理解。当人类无法理解人工智能运行之规律，也就很难查清事故原因，受害人的证明负担异常艰巨。另外，无法解释的事故原因也导致很难将事故追溯至产品缺陷，产品责任的适用异常困难。

1.3新技术的诞生.侵权责任诉讼会给制造商带来很多压力

通常情况下，一项新技术的诞生，侵权责任诉讼也将随之增多，给制造商带来很多压力。2008年，本田汽车公司将其新研发的CMBS（碰撞缓解制动系统）应用于公司旗下车型，不幸的是，该车型随之发生一系列制动故障事故。虽然美国法院在最后的判决中支持了本田公司的主张，但是本田也为该案件的辩护支出了巨额的诉讼费用。对于汽车制造商而言，产品侵权诉讼败诉的结果除了需要支付巨额的赔偿费用，还包括对该汽车品牌社会名誉造成的恶劣影响。因此，消费者提起的每起产品诉讼，制造商都要全力应对，这也就意味着诉讼费用的大幅增加。

制造商在技术研发方面的支出是巨额的。数据显示，2011年丰田汽车在研发半自动汽车期间花费了将近100亿美元，占到了其销售额的4.2%。关键问题是，如果制造商在支出巨额技术研发费用的同时，再承受大量诉讼费用，将非常不利于自动驾驶行业的发展，已经有实例做出了证明。

美国Uber公司自动驾驶业务发展较早，在世界范围内享有声誉。但是，该公司的一辆自动驾驶汽车在路测时不幸撞死了一名行人，经历了漫长的诉讼过程。该事件在全球范围内产生了严重的消极影响，再加上公司经营上的一些问题，Uber公司在2019年10月份宣布对自动驾驶部门进行裁员。

因此，在人工智能技术蓬勃发展之际，无论是自动驾驶行业还是其他人工智能行业，其生产厂家都是利润至上的，过多的诉讼风险势必会影响制造商对人工智能的研发热情和投资力度，当技术的发展受到阻碍，人工智能带来的福利也将不能造福人类。

2制造商的侵权责任缓和与风险承担：美国疫苗补偿计划

当自动驾驶汽车造成交通事故损害，可能会因为发生原因的难以解释性而无法将事故本身追溯至产品缺陷，或者损害是在自动驾驶汽车脱离特定情境后因自主学习造成，上述情况由制造商承担侵权责任将会带来社会不公，如若不然，又会造成受害人难以被救济。归责难题无法解决之际，美国的疫苗补偿计划为矛盾的化解提供了参考。

2.1背景

20世纪初，美国制定了一项儿童免疫计划，许多人称赞这是历史上最引人注目的公共卫生成就。在之后50年的时间里，美国大大减少了小儿麻痹症、百日咳和麻疹的年发病率。曾经威胁要过早结束每一个美国婴儿生命的疾病，就被一系列常规的儿童早期疫苗所阻止。但在20世纪50年代，美国发生了一起重大的疫苗伤害事件。一家疫苗厂在遵守国家安全标准的情况下生产了一批含有未灭活病毒的脊髓灰质炎疫苗。12万名儿童在接种后，有5名儿童死亡，56人患上了麻痹型脊髓灰质炎，113人终生瘫痪，4万多人得了病。

许多受害人出于救济自身的考虑，纷纷对疫苗制造商提起了产品侵权诉讼，疫苗不良反应诉讼的消极影响开始显现。首先，受害人除要证明疫苗和伤害之间的因果性之外，还需要证明产品存在缺陷或者生产企业未进行充分警示说明，为此付出高昂的经济和时间成本，最后还不一定能够得到法院的支持，受害人的利益迫切需要得到救济。其次，疫苗制造商面对不断增多的诉讼和案件赔偿，不得不停止生产，甚至面临破产。到了1984年底，只有一家美国公司仍在生产DPT疫苗，其他疫苗制造商也在亏损。

2.2疫苗补偿计划的具体内容

美国联邦政府根据《信托基金法》设立了“疫苗伤害补偿基金”，该基金的性质为以税收为来源的信托基金。根据美国《信托基金法》的规定，基金的来源为按照每剂75美分对疫苗征收的税款、联邦税收以及二者的利息收入，该基金经过多年的发展已经具备雄厚的经济实力。截至到2005年，基金总额已经达到22亿美元，基金平均每年的支出费用大约在5000万-7500万美元。补偿基金的支出主要为两个方向：一是用于疫苗伤害的补偿，二是用于疫苗补偿计划的运行支出。政府通过建立救助基金的方式，将从全社会征收来的资金用于疫苗伤害的补偿，大大减少了疫苗制造商可能承担的风险。

受害人若想得到伤害补偿基金的补偿，必须先向美国联邦索赔法院提出索要补偿的申请，索赔法院收到受害人的申请后，把申请交給一个特别法官助理，由该法官助理对受害人的申请进行初步调查。法官助理首先要确认受害人符合以下条件：一是受害人由于接种疫苗伤害表所包含的疫苗而受到伤害，或者是接触了他人（此人因为接种了口服脊髓灰质炎疫苗而被感染）而感染脊髓灰质炎;二是受害人之前没有为这种判决提起过诉讼，接受过和解，或者得到过判决。

特别法官助理做出决定的依据为“疫苗伤害表”，“疫苗伤害表”列出了疫苗伤害的种类、疫苗伤害的症状和疫苗伤害发生的时间限制。如果申诉人既能证明遭受了疫苗伤害表中列出的伤害，又能证明伤害发生在本表规定的期限内，则可以推定使用疫苗和遭受伤害之间具有因果关系。如果申诉人不能证明表内损害，但能证明事实上因果关系的，也可以获得赔偿。

根据不同的疫苗伤害程度，获得的补偿也会有所不同。因为接种疫苗产生不良反应而死亡的，受害人将一次性地获得25万美元补偿。对于因疫苗不良反应导致受伤的损失，受害人已经花费的或者未来将要花费的经济损失大多数都能得到补偿基金的救济。这些经济损失包括已经和未来将要花费的诊治费用、特殊护理费、康复费用、职业培训和就业帮助费、个案管理服务用费、特殊教育费、病房费和监护费、特殊设备费、情感或行为治疗费以及相关的交通费用等。具体的补偿金额由法官做出决定，并报联邦索赔法院审核之后才会生效。受害人在判决作出后90天内书面回复是否接受联邦索赔法院的判决，或是对疫苗伤害另行提起民事诉讼。

除此之外，该法案还特别规定，如果受害人所受伤害确系“疫苗伤害表”所包含的疫苗所致，受害人必须先向联邦索赔法院提出无过错补偿的申请，等待补偿与否的决定做出之后，才能另行提起民事诉讼。

2.3美国疫苗补偿计划对立法目的的实现

美国的疫苗补偿计划提出了一套无过失补偿制度，使得受害人更容易得到救济。在该计划出来之前，对于疫苗的不良反应侵害，受害人只能试图通过产品侵权诉讼的方式寻求救济。但由于疫苗不良反应的特殊性以及因果关系的证明存在难度，受害人的索赔之路遇到很大的阻力。另外，疫苗制造商虽然胜诉率很高，但却因面临很多的起诉而付出高昂诉讼费用，而且为数不多的几起败诉案件也会使制造商做出巨额赔偿，发展动力严重受挫。

但是，美国的疫苗补偿计划为疫苗的不良反应侵害提供了一套无过错补偿制度。受害人不再需要证明疫苗缺陷，产品缺陷和损害结果之间的因果关系，或者制造商未尽到充分的说明或警示义务，只需要证明疫苗伤害符合“疫苗伤害表”的规定，大大减轻了受害人的证明负担。而且“疫苗伤害表”通过疫苗、伤害和时限的——对应，简化了案件的审理决策过程，提高了案件的审理效率，对受害人的救济更加有利。

另外，疫苗补偿计划限制了受害人对疫苗制造商的追索权，大大减少了制造商可能面临的诉讼风险。疫苗补偿计划作为一种前置程序，要求受害人必须使用过该制度提供的补救措施之后，才能向制造商提起产品侵权诉讼。如果受害人受到了该计划的补偿或者没有在索赔法院做出决定后的90日内对制造商提起侵权诉讼，将失去所有向制造商索赔的机会。这种以疫苗补偿制度优先，民事侵权诉讼作为补充的救济制度，不仅极大地降低了受害人的经济和时间成本，还极大地降低了制造商可能面临的诉讼风险，促进了疫苗制造商的生产积极性。

3疫苗补偿计划对自动驾驶汽车行业的启示

自动驾驶汽车和疫苗同作为产品，在其发挥作用的过程中都会产生“不良反应”，对人类造成侵害。但是，针对疫苗产品的不良反应侵害，美国出台的疫苗补偿计划减轻了受害人的证明负担，也分散了制造商可能面临的赔偿风险。考虑到自动驾驶汽车的侵权特点和疫苗侵权非常相似，我们不禁会考虑，能否在自动驾驶汽车行业建立与疫苗行业相似的制度来化解前者的侵权难题。

3.1自动驾驶汽车行业和疫苗行业的对比

疫苗和自动驾驶汽车作为人类历史上的伟大发明，能够在世界范围内造福人类，具有巨大的社会价值。疫苗造福人类，在预防传染病问题上，疫苗相当于人类的生命。人类通过注射灭活的病原体激发人体产生天然抗体，从而建立一道天然的传染病预防层，切断疾病传播。另外，与治疗恶疾相比，接种疫苗来预防疾病成本更低，也节约了大量的医疗资源。据世界卫生组织报道，通过接种疫苗每年能避免200万-300万人的死亡，被称为最经济有效的卫生方式之一。

同样，自动驾驶汽车避免了人为操作可能带来的失误，将交通事故发生率降低80%，大大提高了道路行车安全。而且，自动驾驶汽车通过灵敏的传感装置，能够缩小行车安全距离，更加科学地利用道路空间，减少交通堵塞。另外，自动驾驶汽车的全面普及还有利于环境保护，节约自然资源，提高效率。令人遗憾的是，虽然二者都能造福人类，带来巨大的社会价值，但都不可避免地给人类带来损害，造成归责难题。具体分析如下。

首先，根据《产品质量法》第46条的规定，行业内有国家标准、行业标准的，判断产品缺陷时以该标准为基准。而且，我国《标准化法》规定了我国的药品都有强制性的标准。但从各国情况看，药品的强制性标准总体来说仅仅是最低标准，或者说是药品安全方面的底线标准。最低的标准要求很难使疫苗被评定为缺陷产品，也就很难适用产品责任来对受害人进行救济。

另外，俗话说“是药三分毒”，任何药物都有难以避免的副作用，生产厂家并非不想避免副作用，而是由于技术条件和认识能力的有限难以避免其发生。如果将避免药物副作用作为制造商应当承担的义务，实质上与药品副作用无法避免性特点背道而驰，也是以既定事实的实然性来逆推已发行为的应然性，以后续结果的客观现实性来规制过去预测的主观可能性，实际上是对制造商提出了很大程度上无法实现的过高责任要求和严厉行为标准。因此，将疫苗不良反应归结为疫苗的产品缺陷所致，是极其不合情理的。

同样，正如前文所述，自动驾驶汽车脱离预设情景下进行自主学习和决策造成的损害，程序员是无法预测和控制的，适用产品责任进行归责很难说得通。而且，由于机器运行的“黑箱”化，很难将交通事故追溯至產品缺陷，又为产品责任的适用带来了难题。可见，疫苗的不良反应侵害和自动驾驶汽车交通事故侵害在适用产品责任时，都因为事故本身的无法避免性或不可预测性而存在不合理性。

其次，基于疫苗和自动驾驶汽车的特性，受害人承担证明责任的过程中都会遇到阻碍。普通侵权一般是侵权行为直接作用于被侵权客体，侵权行为与结果间的因果关系很容易鉴别。但疫苗侵害不同，疫苗侵害的原因可能与疫苗本身的质量、疫苗的用法用量以及受害人的体质密切相关。因此，基于疫苗侵害的多因性，受害人对疫苗侵害的认定难度远远大于普通的侵权。

另外，不良反应发病可能具有一定的潜伏期，再加上人体本身具有的耐受性，导致侵害结果可能不会在用药后的短期内出现，又进一步加大了受害人对因果关系的证明难度。如前所述，自动驾驶汽车是由成千上万的计算机工程文件构成，交通事故原因可能来自于其中之一，这就增大了受害人的证明难度。而且，自动驾驶汽车智能算法的运行都是在“技术黑箱“中完成，现在的科学技术根本无法对其进行解释，受害人若要证明其中原理，难度可想而知。

最后，无论是疫苗产品侵害还是自动驾驶汽车交通事故损害，当受害人权益得不到救济，产品侵权诉讼是其索赔的第一选择，这就极大地增加了制造商的被诉可能性，无形之中加大了企业的生产成本，对疫苗行业和自动驾驶汽车行业的发展起到抑制作用。再者，如果一个国家的产品责任制度对制造商非常严格，在产品侵权中要求制造商承担很多的责任，不仅会加大企业的经济支出，还会影响企业的声誉，非常不利于该行业的发展，疫苗和自动驾驶汽车造福人类的益处也就不能实现。

美国上个世纪的疫苗危机就很好地证明了这一点，虽然受害人的胜诉率不高，但是为数不多的几起案件赔偿就让生产企业面临巨大压力而退出疫苗行业，极大地影响了疫苗行业的进步。

3.2疫苗补偿计划对自动驾驶汽车行业的启示

疫苗行业和自动驾驶汽车行业具有很大的相似性。一方面，疫苗和自动驾驶汽车都能给人类带来好处，造福人类。另一方面，疫苗和自动驾驶汽车在发挥功能的过程中都会产生“不良反应”，带来救济难题。美国国会提出的无过失补偿计划，成功地解决了受害人索赔难、举证难和制造商发展受限的难题。鉴于疫苗伤害和自动驾驶汽车交通事故损害的相似性，也可以在自动驾驶汽车行业建立相似的风险分担和救济保障制度。

首先，对于自动驾驶汽车在脱离制造商之后进行自我学习和决策带来的损害，强行由制造商为其承担产品责任是不合理的。对于该问题的解决，可参照疫苗伤害补偿计划，通过国家财政补贴和向制造商征收税款的方式建立补偿基金，实现对损害的救济。

其次，美国的疫苗补偿计划通过提出“疫苗伤害表”的方式缓解了受害人的举证压力，能够更好地救济到受害人。同样地，如果在自动驾驶汽车行业也可以通过客观化或其他相似程序缓解受害人举证压力，例如通过基金成立第三方鉴定机构对事故原因进行判定。

最后，可以参照疫苗补偿计划，实行补偿基金先行，民事侵权诉讼作为补充的救济制度，从而减少了自动驾驶汽车制造商面临的诉讼风险，提高了其生产积极性。

4自动驾驶汽车行业补偿基金的建立

上述分析可知，建立自动驾驶汽车行业的补偿制度，不仅可以解决机器本身自我学习和决策造成的侵害，还可以减轻受害人的举证负担，缓解制造商的诉讼压力。自动驾驶汽车行业补偿制度的建立宜采用基金模式而不是保险，因为我国的保险公司是以盈利为主要目的，赔偿费用的增加势必会造成保险费用的增多，考虑到汽车保险购买的普遍性，这非常不利于社会利益的保护。相比之下，基金模式可以借助国家的财政补贴和公权力的强制性力量，更能实现受害人和制造商之间的利益平衡，在分散商家风险的同时救济到受害人。

4.1基金模式的选择

根据承办主体的不同，基金种类可以分为政府性基金、公益性基金和商业性基金。政府性基金是指由政府主导，政府征费以及政府操作的基金，比如道路交通事故社会救助基金。公益性基金是指由公益机构承办，资金大多来源于募捐，用于公益性事业的基金，比如残疾人保障基金。商业性基金是指由一定机构发起且由私人投资与管理，所得收益归投资者的投资方式。

对于自动驾驶汽车而言，道路救助基金的设立，应当采用政府性基金的方式。具体原因分析如下。

首先，道路安全关系公共安全，事关重大且影响深远，由政府主导设立救助基金，可信度高，对受害人的权益维护更加有力、可靠。

其次，自动驾驶汽车补偿基金事关公众利益，由政府对其进行监督和管理，能够更好地把握资金的来源与去向，资金安全更有保障。

再次，政府性基金具有强制性，可以通过强制性手段保证资金来源充足，也可以保证其他管理措施的展开。

最后，政府对基金的管理是一种宏观上、战略上的管理，能够通过政府干预与市场调节相结合的方式平衡各方利益，特别是能够从行业实际出发，对自动驾驶汽车行业做出全局性的调整，非常有利于自动驾驶汽车行业的发展。

4.2资金的筹集

多元化的资金来源更加有利于受害人的救濟。根据《道路交通事故社会救助基金管理试行办法》第六条规定，道路社会救助基金来源包括从保费提取的资金、地方财政补贴、罚款、基金孳息及社会捐款等。我国台湾地区药害补偿基金的资金来源主要包括：制药企业缴纳的征收金、代位求偿所得金、社会捐款收入、基金的孳息及其营利收入等。美国疫苗损害赔偿基金的来源主要是对每一剂疫苗所征缴的税、美国财政部拨款及其利息。

因此，从上述国家补偿性基金法规的规定来看，对企业的征款、财政补贴、代位求偿所得以及社会捐款，构成了绝大多数救助性基金的资金来源。同样，自动驾驶汽车道路补偿基金的资金筹集也要从上述途径着手。

首先，制造商、程序开发商等企业作为自动驾驶汽车行业的最大受益者，由其向救助基金缴纳部分资金，既体现了获得利益就要承担风险的思想，也是为了避免自身遭受过多诉讼风险的应然之措。

企业缴纳的资金应该分为两部分，一是行业内所有相关企业按照销售额和销售数量向基金会缴纳的资金。销售额度越大，数量越多，说明其获利越加丰厚，相应地其需要缴纳的资金也要增多。二是对产品侵权频率多于正常水平的企业征收额外的款项。如果一个企业在实施侵权行为后的获利比要支出多，那么该企业很有可能会继续侵权。因此，通过提高企业的侵权成本的方式对企业做出惩罚，既能够避免企业从中渔利，又能够保证其对产品安全的警惕性。

其次，从国家层面上，政府应当每年对基金给付一定的财政补贴并承担部分基金运作费用。这既是出于自动驾驶汽车造福人类的社会公益目的考虑，也是国家控制社会风险的必要手段。

另外，无论是从国外救助基金的立法还是从我国基金救助的实践来看，社会捐款发挥了重要的资金补足作用，其也应该成为自动驾驶汽车道路救助基金的重要组成部分。

最后，在基金补偿受害人后，如果侵权责任得到明确，应当赋予基金管理委员向责任方追偿的权利。追偿得来的赔偿款既能保证救济资金的长期供给，又体现了侵权责任法“责任自负”的赔偿理念。

4.3基金的管理与审核

美国的疫苗补偿计划要求成立基金的管理机构，日本和瑞典的药害补偿基金都成立了基金管理委员会，我国的道路交通事故救助基金也成立了管理委员会。可见，为了高效、便利地对基金进行管理与运营，自动驾驶汽车救助基金也应该成立管理委员会，负责基金资金的筹集，事故原因的审核与调查，救济金的审核与发放，财务和资金使用状况的报告，以及救济制度的宣传教育工作。而且，救助基金的审核与管理既涉及财务、法律、技术等层面的专业知识，又和当事人的利益息息相关。为了保证基金运行的专业性与公平性，基金会组成人员应当尽量包含各方利益代表和各方专业人士，赋予他们平等表达自身诉求的权利。

曾经轰动国内的“三鹿奶粉事件”后成立了医疗赔偿基金，该基金委托中国人寿作为基金的管理机构。但是该机构并没有将消费者代表和企业代表纳入其中，也没有对必要的信息进行披露，这就导致外界对于基金运作、基金赔偿及基金余额等情况无从知晓。而且，该基金在赔偿过程中，也一度没有配备专业的财务、法律人士，导致其专业性和公正性备受质疑四J。因此，自动驾驶汽车交通事故救助基金的运行和管理中，要注重吸纳各方利益代表以及专业人才，做到利益均衡，公正透明。

此外，还应当在基金管理委员会下设立全国范围内的交通事故原因鉴定机构，负责事故原因的调查与鉴定。有人担心在全国范围内的鉴定机构是否意味着巨额成本的支出，也有人担心全国范围内的交通事故鉴定是否会带来效率问题，本文的答案是否定的。数据显示，因驾驶员操作失误导致的交通事故达到了90%多，但当智能驾驶实现对人工驾驶的取代之后，将避免操作失误带来的事故，交通事故发生率将大幅度降低。因此，在这种背景下，在全国范围内建立适当数量的鉴定机构是具有实现可能性的。

另外，鉴定机构的组成人员应当尽量包括专业科技人员（其专业组成按适当比例包括神经科学、统计建模、计算机系统、基础数学、应用数学和芯片设计等领域）、法律专家和社会代表人员，人员数量尽量为单数以便于表决。专家鉴定机构对事故原因进行鉴定之后出具鉴定报告，交付基金管理委员会决定进行基金赔付或者拒赔。

4.4基金的救济程序

基金的救济程序应当尽量简化，协调发挥社会保障法和侵权责任法的救济作用，在平衡各方利益的基础上，实现对受害人的强化救济。具体的程序设计如下。

（1）自动驾驶汽车发生交通事故后，无论事故原因来源于机动车产品缺陷，还是来源于驾驶员的操作失误，亦或是其他无法解释的原因，受害人或者其监护人都可以不再进行事故原因的鉴定，而直接向基金管理委员会提出事故损害补偿的申请。另外，在未提交申请之前，受害人是不得向制造商提起诉讼的。这样的程序设定极大地降低了制造商被诉的可能性以及可能面临的巨额索赔风险，一定程度上激励了自动驾驶汽车行业的发展。

（2）基金管理委员会收到申请后通知事故原因鉴定机构，由其对事故原因进行调查与鉴定，并出具详细的调查报告。通过这样的程序设计，受害人不再需要证明事故原因，而是由专业的鉴定机构进行查明，帮助受害人摆脱了“证明难”的难题。

（3）基金管理委员会根据事故原因调查报告，做出是否对受害人补偿的决定以及补偿的金额。若发现交通事故的发生和制造商、驾驶员没有关系，完全是由自动驾驶系统的“不良反应”所致，则由基金会做出补偿受害人的决定。对自动驾驶系统“不良反应”做出补偿，既是出于自动驾驶汽车造福人类的社会价值考虑，也是为了缓解产品责任的不适用性。

若交通事故原因来自于受害人自身的过错，基金管理委员会将对申请作出拒绝补偿的决定。

若发现交通事故的原因来源于自动驾驶汽车的产品缺陷或者驾驶员的操作失误，则由基金会先行对受害人做出补偿之后，再向制造商、驾驶员或者机动车保险公司等相关责任方做出追偿。赋予基金会向责任方追偿的权利，不仅可以实现优先救济受害人的社会保障目的，还可以实现侵权责任法的惩罚功能。更为重要的是，基金会通过追偿得来的赔偿款可以用于丰富救助基金的资金池，保证补偿基金的可持续发展。

（4）受害人对基金会决定不服的，既可以依法申请行政复议，提起行政诉讼，也可以向相关责任方另行提起民事侵权诉讼，此时鉴定结构出具的调查结果可以作为证据使用。补偿基金先行救济，民事侵权诉讼作为补充的制度设计，既能够为受害人提供双重救济手段，保证其得到有效补偿，又分散了制造商可能面临的诉讼风险，减少了企业压力。

5结束语

法律与科技是融合发展的，科技的进步影响着法律的发展，而法律又反过来对科技起着调整和规制作用。自动驾驶汽车的开发与应用，将显著减少交通事故的发生率，提高人类工作和生活效率，具有巨大的社会价值。但是，自动驾驶汽车的自主学习性、学习结果的不可预测以及事故原因的无法解释性，将带来产品责任的适用难题。自动驾驶汽车能否实现道路上的大规模应用，不仅取决于人工智能技术的发展，更需要自动驾驶汽车行业的事故责任承担和风险分担机制的健全。

交通事故侵权问题的解决，主要在于化解人工智能技术与產品责任之间的矛盾。美国的疫苗补偿计划为该问题的解决提供很好的启发，在自动驾驶汽车行业建立补偿制度先行，侵权责任诉讼作为补充的双重救济制度，能够更好地平衡制造商和受害人之间的利益。最后需要说明的是，笔者提出的自动驾驶汽车行业补偿基金，只是解决自动驾驶汽车交通事故归责困境的一种可能性尝试，希望能引起法律学者的关注和思考。