摘要：數(shù)字時代，網(wǎng)絡(luò)侵權(quán)、個人信息侵權(quán)以及人工智能侵權(quán)等新型侵權(quán)形式涌現(xiàn)，對傳統(tǒng)侵權(quán)法的損害認(rèn)定、過錯判斷、因果關(guān)系分析、救濟措施應(yīng)對提出挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)侵權(quán)法植根于傳統(tǒng)觀念社會，以不具外溢性的小范圍故意侵害行為為典型場景。數(shù)字時代的新型侵權(quán)則表現(xiàn)出大規(guī)模微型侵權(quán)、大規(guī)模匯聚型侵權(quán)、大規(guī)模治理型侵權(quán)、風(fēng)險侵權(quán)等特征。數(shù)字時代的侵權(quán)法應(yīng)進行轉(zhuǎn)型升級與發(fā)揮其公法治理功能：從主觀過錯與因果關(guān)系判斷轉(zhuǎn)向責(zé)任分配分析，從損害填補轉(zhuǎn)向合理威懾預(yù)防，從個體救濟邁向群體福利保護，在此基礎(chǔ)上建構(gòu)具體制度。侵權(quán)法的公法治理功能可能面臨外部與內(nèi)部批評，但相關(guān)批評均可反駁。我國《民法典》侵權(quán)責(zé)任編同時包含傳統(tǒng)與現(xiàn)代侵權(quán)法，應(yīng)注重其雙重結(jié)構(gòu)，強化對現(xiàn)代侵權(quán)法公法治理功能的理解與適用。
關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)侵權(quán)；個人信息侵權(quán)；人工智能侵權(quán)；《民法典》；治理功能
目錄
引言
一、數(shù)字時代的侵權(quán)與挑戰(zhàn)
（一）網(wǎng)絡(luò)平臺侵權(quán)
（二）個人信息侵權(quán)
（三）人工智能侵權(quán)
二、侵權(quán)法原理重構(gòu)：從傳統(tǒng)侵權(quán)到現(xiàn)代侵權(quán)
（一）侵權(quán)形態(tài)的變遷
（二）侵權(quán)法的迭代升級
三、制度建構(gòu)：數(shù)字時代的侵權(quán)法轉(zhuǎn)型
（一）平臺侵權(quán)制度
（二）個人信息侵權(quán)制度
（三）人工智能侵權(quán)制度
四、可能面臨的批評與回應(yīng)
（一）外部批評與回應(yīng)
（二）內(nèi)部批評與回應(yīng)
結(jié)語
引言
數(shù)字時代，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與人工智能的興起促成了社會合作與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，也帶來了大量新型侵權(quán)形態(tài)和侵權(quán)法爭議。首先，網(wǎng)絡(luò)間接侵權(quán)或第三方侵權(quán)大量出現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)上的第三方主體在網(wǎng)絡(luò)平臺上對他人進行誹謗，侵害他人著作權(quán)、商標(biāo)權(quán)、專利權(quán)。對于此類侵權(quán)，網(wǎng)絡(luò)平臺應(yīng)當(dāng)承擔(dān)何種責(zé)任成為爭議焦點。其次，大數(shù)據(jù)帶來的個人信息處理行為日益普遍。信息處理者違規(guī)處理個人信息在侵權(quán)法上承擔(dān)何種責(zé)任，成為中外侵權(quán)法學(xué)術(shù)研究的熱點與難點。最后，人工智能的興起帶來了一系列新型侵權(quán)，例如生成式人工智能可能侵犯隱私權(quán)、個人信息、名譽權(quán)等人格性權(quán)益，服務(wù)型人工智能可能提供錯誤決策建議，產(chǎn)品構(gòu)成類人工智能可能造成一系列人身傷害。人工智能由于具有眾創(chuàng)性、智能涌現(xiàn)、人機交互、軟硬件結(jié)合等特征，其侵權(quán)判斷更具爭議。面對數(shù)字互聯(lián)的新場景，傳統(tǒng)侵權(quán)法在損害認(rèn)定、過錯判斷、因果關(guān)系、救濟措施等方面面臨著一系列挑戰(zhàn)。
本文對數(shù)字時代的侵權(quán)法挑戰(zhàn)與回應(yīng)進行分析，選取網(wǎng)絡(luò)平臺間接侵權(quán)、個人信息侵權(quán)、人工智能侵權(quán)這三個典型場景，指出數(shù)字時代的很多侵權(quán)形態(tài)與傳統(tǒng)社會的典型侵權(quán)場景具有根本性差別。在傳統(tǒng)社會中，侵權(quán)法主要以小范圍、具有主觀過錯的侵權(quán)為典型場景。在這種場景下，圍繞損害、過錯、因果關(guān)系、補償建構(gòu)起來的侵權(quán)法制度具有高度合理性，與其背后的道德哲學(xué)與功利主義考量高度吻合。但數(shù)字化時代的侵權(quán)場景發(fā)生了巨大變化，表現(xiàn)出大規(guī)模微型侵權(quán)、大規(guī)模匯聚型侵權(quán)以及大規(guī)模治理侵權(quán)等特征。為了回應(yīng)數(shù)字化時代的侵權(quán)法挑戰(zhàn)，侵權(quán)法應(yīng)在借鑒工業(yè)化時代侵權(quán)法的基礎(chǔ)上，注重發(fā)揮侵權(quán)法的公法治理功能。在原理層面，數(shù)字時代的侵權(quán)法應(yīng)注重責(zé)任分配而非過錯與因果關(guān)系認(rèn)定；注重合理威懾而非損害填補；注重群體福利保護而非個體救濟。在制度層面，數(shù)字時代的侵權(quán)法應(yīng)當(dāng)注重侵權(quán)法制度的二重結(jié)構(gòu)。對于數(shù)字時代的傳統(tǒng)侵權(quán)形態(tài)，侵權(quán)法可以沿用傳統(tǒng)侵權(quán)法制度工具；但對于數(shù)字時代的新型侵權(quán)形態(tài)，侵權(quán)法應(yīng)當(dāng)主動轉(zhuǎn)型升級，積極發(fā)揮其公法治理功能。
一、數(shù)字時代的侵權(quán)與挑戰(zhàn)
以網(wǎng)絡(luò)間接侵權(quán)、個人信息侵權(quán)、人工智能侵權(quán)為例，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字時代的侵權(quán)對于傳統(tǒng)侵權(quán)法提出了一系列挑戰(zhàn)。這類侵權(quán)中的損害、過錯、因果關(guān)系、救濟措施都面臨爭議、兩難或不確定性。
（一）網(wǎng)絡(luò)平臺侵權(quán)
針對網(wǎng)絡(luò)間接侵權(quán)，各國主要通過傳統(tǒng)共同侵權(quán)制度以及“避風(fēng)港”制度應(yīng)對。以我國為例，一方面《民法典》在第1168條規(guī)定了一般共同侵權(quán)責(zé)任，第1169條第1款規(guī)定了教唆、幫助侵權(quán)責(zé)任，第2款規(guī)定了替代責(zé)任，第1171和1172條規(guī)定了可分割的共同侵權(quán)責(zé)任；另一方面，《民法典》第1194至1197條引入了基于“通知—刪除”規(guī)則的避風(fēng)港制度，確立了網(wǎng)絡(luò)平臺侵權(quán)的特殊制度。此外，我國在《信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)保護條例》《電子商務(wù)法》《食品安全法》等法律法規(guī)中也采取了某種形式的避風(fēng)港規(guī)則。美國和歐盟也采取了類似的措施。例如美國法院在利用普通法中的幫助侵權(quán)、引誘侵權(quán)、替代責(zé)任等制度對網(wǎng)絡(luò)平臺責(zé)任進行調(diào)整的同時，通過《通訊風(fēng)化法》（CDA）230條款、《數(shù)字千年版權(quán)法案》（DMCA）確立了避風(fēng)港規(guī)則。
網(wǎng)絡(luò)間接侵權(quán)制度雖然已有法律規(guī)定，但在理論與實踐上卻仍面臨爭議。首先，平臺對于第三方間接侵權(quán)的過錯難判，甚至陷入兩難。在我國與域外的法律中，分析過錯都與分析平臺是否知情密切相關(guān)，例如我國《民法典》第1197條規(guī)定，如果“網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者知道或者應(yīng)當(dāng)知道”存在侵權(quán)，則平臺應(yīng)當(dāng)承擔(dān)責(zé)任。避風(fēng)港規(guī)則中的“通知”，也被視為是一種提醒平臺知情的機制。但是，以知道或知情來判斷平臺是否存在過錯、是否應(yīng)當(dāng)承擔(dān)責(zé)任，很難對平臺施加合理責(zé)任。
一方面，如果將知情界定為知道特定侵權(quán)，則將意味著平臺在絕大多數(shù)情況都應(yīng)屬于不知情或不存在過錯。只有平臺內(nèi)的侵權(quán)行為屬于“紅旗原則”（red flag principle）所述的“侵權(quán)活動明顯的事實或情況”，或者被侵權(quán)人對于平臺發(fā)出通知，告知平臺存在第三方侵權(quán)，平臺才能被判定為存在知情與過錯。在實踐中，這種對知情與過錯的界定導(dǎo)致了過于寬松的平臺責(zé)任。因為按照這種界定，網(wǎng)絡(luò)平臺即使對平臺內(nèi)的各類侵權(quán)現(xiàn)象裝作不知道或故意無視（willful blindness），也不用承擔(dān)責(zé)任。而網(wǎng)絡(luò)平臺本來可以對某些侵權(quán)現(xiàn)象進行預(yù)防，防止某些本可以發(fā)現(xiàn)的第三方侵權(quán)。另一方面，如果將“知情”界定為一般知情，則將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)平臺責(zé)任無限擴張。平臺可能會為了避免被認(rèn)定為知情而放任各類違法活動滋生，以證明自己未介入內(nèi)容管理。平臺也可能對所有內(nèi)容進行嚴(yán)格審查，進而影響合法活動的正常開展。如果我們進行極端推理，假設(shè)平臺積極利用其算法技術(shù)對平臺內(nèi)的所有內(nèi)容進行人工審查，平臺將知曉所有平臺內(nèi)發(fā)生的侵權(quán)行為，對所有侵權(quán)行為承擔(dān)責(zé)任。這顯然會對平臺施加過重的法律責(zé)任。
網(wǎng)絡(luò)平臺第三方侵權(quán)中的因果關(guān)系與救濟措施也同樣面臨挑戰(zhàn)與爭議。就因果關(guān)系而言，網(wǎng)絡(luò)平臺的相關(guān)行為雖然可以被視為侵權(quán)結(jié)果的原因，但并非引起侵權(quán)行為的直接原因或主要原因。因此，對平臺間接侵權(quán)中的因果關(guān)系進行判斷，實際上取決于對平臺的法律責(zé)任進行判斷。無論將網(wǎng)絡(luò)平臺視為教唆幫助侵權(quán)的主體或作為替代責(zé)任的主體，還是不用承擔(dān)責(zé)任的信息中介，法律都是通過判斷平臺的法律責(zé)任來判斷因果關(guān)系，而非通過因果關(guān)系判斷平臺責(zé)任。就救濟措施而言，網(wǎng)絡(luò)平臺對于間接侵權(quán)行為應(yīng)當(dāng)采取何種措施，也存在很多不同的方案。例如我國《民法典》第1195條互聯(lián)網(wǎng)專條規(guī)定平臺在“通知—刪除”規(guī)則下對侵權(quán)內(nèi)容采取“刪除、屏蔽、斷開鏈接等必要措施”。美國《通訊風(fēng)化法》第230條對網(wǎng)絡(luò)平臺采取了完全免責(zé)的救濟責(zé)任，《數(shù)字千年版權(quán)法案》的“通知—刪除”規(guī)則（notice-takedown）要求網(wǎng)絡(luò)平臺對侵權(quán)內(nèi)容進行刪除；歐盟部分領(lǐng)域的“通知—屏蔽”規(guī)則（notice-stay down）不僅要求網(wǎng)絡(luò)平臺對侵權(quán)內(nèi)容進行刪除，還要求網(wǎng)絡(luò)平臺采取預(yù)防措施，防止重復(fù)侵權(quán)；加拿大的避風(fēng)港規(guī)則則采取了“通知—通知”（notice-notice）規(guī)則，僅要求網(wǎng)絡(luò)平臺對于侵權(quán)內(nèi)容告知涉嫌侵權(quán)的一方。在網(wǎng)絡(luò)間接侵權(quán)中，由于存在大量的虛假通知與反通知、錯誤通知與反通知、重復(fù)侵權(quán)等現(xiàn)象，平臺在間接侵權(quán)中采取何種救濟措施更為合理，成為一個爭議焦點。
（二）個人信息侵權(quán)
數(shù)字時代的個人信息侵權(quán)是對傳統(tǒng)侵權(quán)的另一挑戰(zhàn)。首先，個人信息侵權(quán)中的個體損害往往不明顯或?qū)儆谳p微侵權(quán)。個人信息侵權(quán)所造成的損害大致可以分為兩種情形：第一種情形是信息處理者侵犯個人信息權(quán)益，但并未造成明顯人身或財產(chǎn)損害。例如，信息處理者在沒有獲得個人同意的情形下收集個人信息，或者違規(guī)處理個人信息，但這些行為并未直接對個體造成損害，也沒有導(dǎo)致信息泄露。第二種情形是信息處理者在處理個人信息過程中造成了某些實際的損害，例如個人信息泄露導(dǎo)致了人身或財產(chǎn)損害。但即使在第二種情形中，個人信息侵權(quán)也具有風(fēng)險性特征，如個人信息泄露導(dǎo)致了詐騙和巨額財產(chǎn)損失，此類損失的直接原因是詐騙行為，而個人信息泄露僅是風(fēng)險來源之一。
個人信息侵權(quán)中的過錯判斷、因果關(guān)系、救濟措施也存在難題。就過錯認(rèn)定而言，除了少量主體之外，絕大多數(shù)信息處理者可能都沒有主觀意志上的過錯。通常情況下，侵害個人信息的收益非常小，絕大多數(shù)信息處理者不具有直接侵害個人信息的動機。就因果關(guān)系而言，侵害個人信息造成損害的因果關(guān)系非常復(fù)雜。造成侵害的主體可能是個人信息處理者，也可能是非法倒賣個人信息的中間數(shù)據(jù)商。此外，很多個人信息侵害都是各類信息處理疊加后所產(chǎn)生的“聚合效應(yīng)”（aggregation effect），即某一個人信息處理行為并未產(chǎn)生危害，但大量信息處理使得風(fēng)險最終積聚并造成損害。在這類情形中，法院都難以就因果關(guān)系進行認(rèn)定。就救濟措施而言，在損害認(rèn)定、過錯判斷均不存在爭議的情形下，對個人信息主體提供合理的救濟措施也是一大難題。
個人信息侵權(quán)使得傳統(tǒng)侵權(quán)法面臨兩難。一方面，有的國家和地區(qū)將一些個人信息侵權(quán)排除在侵權(quán)法救濟之外。例如，美國最高法院在過去幾年的判決中一再否定一般的個人信息侵權(quán)存在損害，僅僅認(rèn)定個人信息泄漏中的風(fēng)險可以被認(rèn)定為侵權(quán)法上的損害。此種做法具有一定的合理性，畢竟如拉丁法諺所言，“法律不理瑣事”（De minimis non-curat lex）。但另一方面，完全將個人信息侵權(quán)排除在侵權(quán)法救濟之外，忽略了個人信息侵權(quán)的大規(guī)模性。雖然單個案例中個人受到的損害是微型或不確定性的，但海量個人信息侵權(quán)所帶來的風(fēng)險不應(yīng)被忽視。在大規(guī)模微型侵權(quán)的背景下，如何發(fā)揮侵權(quán)法的個人信息保護功能，已經(jīng)成為一個全球性的挑戰(zhàn)。
（三）人工智能侵權(quán)
人工智能侵權(quán)在損害認(rèn)定、過錯判斷、因果關(guān)系分析、責(zé)任認(rèn)定方面也存在挑戰(zhàn)。首先，人工智能侵權(quán)是否存在損害具有不確定性。例如，生成式人工智能的訓(xùn)練數(shù)據(jù)很大一部分源自對公開數(shù)據(jù)或半公開數(shù)據(jù)的大量爬取，常常包含大量未經(jīng)獲得個人明確授權(quán)的數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)處理在大多數(shù)情形下可能不會帶來明確損害，因為此類處理一般不會向第三方提供或泄露。但在特殊情形下，這類處理也可能帶來一定的侵害風(fēng)險，例如這類處理可能導(dǎo)致個人特征被用于合成各類聲音、圖片，侵犯個人的人格等相關(guān)權(quán)益。同時，人工智能也可能因為訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及其智能化導(dǎo)致輸出不實言論、誹謗言論或歧視言論。這些言論可能對個體造成的損害并不特別明顯，但同樣具有大規(guī)模侵權(quán)的特征。針對人工智能的言論侵權(quán)，有觀點認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)對此類侵權(quán)損害適用避風(fēng)港規(guī)則；但也有學(xué)者認(rèn)為，生成式人工智能已經(jīng)成為“大型誹謗模型”（Large Libel Models），應(yīng)當(dāng)承擔(dān)侵權(quán)法上的相應(yīng)責(zé)任。
其次，人工智能侵權(quán)中的過錯判斷存在難題。在傳統(tǒng)社會，人類與物之間的交互主要是人類使用工具。因此傳統(tǒng)侵權(quán)法認(rèn)為，只有人類存在主觀意志與過錯的問題，而物或工具的問題主要是產(chǎn)品安全與產(chǎn)品質(zhì)量問題。但在人工智能所形成的交互場景下，很多決策都由人工智能這一工具做出，而人類則在其中扮演了消極或輔助性決策角色。例如，在自動駕駛場景中，自動駕駛車輛是各類決策的主體，而司機則扮演了安全監(jiān)管員或乘客的角色。在人工智能決策權(quán)重增加與人機交互形態(tài)變換的背景下，人工智能用戶所應(yīng)承擔(dān)的責(zé)任與人工智能系統(tǒng)責(zé)任的關(guān)系成為判斷難題。此外，如果考慮到產(chǎn)品責(zé)任問題，人工智能侵權(quán)中的過錯與歸責(zé)原則將更為復(fù)雜。在傳統(tǒng)侵權(quán)法上，法律一般對硬件產(chǎn)品適用產(chǎn)品責(zé)任和無過錯責(zé)任，對軟件適用過錯責(zé)任。其原因在于，硬件產(chǎn)品可能對消費者或用戶造成人身、財產(chǎn)等物理傷害，而且硬件產(chǎn)品常?？梢酝ㄟ^設(shè)計、制造、預(yù)警等方式來預(yù)防風(fēng)險，為消費者提供安全冗余。相反，軟件系統(tǒng)則主要提供信息服務(wù)，其造成的傷害一般較小或可以通過其他信息服務(wù)而規(guī)避，而且軟件系統(tǒng)很難避免漏洞（bugs），無法達(dá)到硬件系統(tǒng)那樣的準(zhǔn)確性與安全性。但在人工智能時代，很多人工智能構(gòu)成類的產(chǎn)品都具有軟硬件高度融合的特征，可能帶來侵權(quán)風(fēng)險。
最后，人工智能侵權(quán)中的因果關(guān)系與責(zé)任認(rèn)定存在界定難題。一方面，人工智能具有“眾創(chuàng)性”特征，參與人工智能系統(tǒng)生成的主體眾多。這些主體既包括數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)收集者、數(shù)據(jù)清洗者與標(biāo)注者，也包含人工智能算法或代碼的設(shè)計者、調(diào)試者與訓(xùn)練者。人工智能的侵權(quán)結(jié)果可能是海量主體“眾創(chuàng)”的結(jié)果，就如同雪花的積累最終導(dǎo)致了雪崩，或者海量水滴匯聚導(dǎo)致了水庫污染，很難說哪一片雪花或水滴具有“過錯”與責(zé)任，與侵權(quán)結(jié)果之間存在因果關(guān)系。另一方面，人工智能決策具有“涌現(xiàn)性”（emergent）特征與黑箱（black box）屬性，人們常常無法直接理解人工智能做出決策的機制。例如，在個性化推薦中，人工智能算法為何給某些人推薦某類視頻，搜索為何會將有些搜索結(jié)果排在前面？隨著機器學(xué)習(xí)等算法的崛起，人工智能決策的黑箱特征愈發(fā)明顯，這使得傳統(tǒng)侵權(quán)法對于因果關(guān)系的判斷更加困難。
二、侵權(quán)法原理重構(gòu)：從傳統(tǒng)侵權(quán)到現(xiàn)代侵權(quán)
數(shù)字時代的侵權(quán)法之所以面臨爭議與挑戰(zhàn)，與侵權(quán)法所要應(yīng)對的侵權(quán)形態(tài)變化密切相關(guān)。相比傳統(tǒng)社會，數(shù)字時代的侵權(quán)形態(tài)發(fā)生了巨大變遷，這引發(fā)了傳統(tǒng)侵權(quán)法的不適應(yīng)。為回應(yīng)數(shù)字時代的侵權(quán)形態(tài)，侵權(quán)法應(yīng)進行轉(zhuǎn)型升級，從純粹私法功能的侵權(quán)法邁向兼具公法治理功能的侵權(quán)法。
（一）侵權(quán)形態(tài)的變遷
在傳統(tǒng)社會，侵權(quán)形態(tài)大多與人們的日常生活經(jīng)驗相對應(yīng)。例如，某人打翻了他人的一個貴重花瓶，造成了他人的財產(chǎn)損失；某人騎車撞到了他人，造成了他人的人身傷害。在這類侵權(quán)形態(tài)中，損害事實、侵權(quán)人過錯、行為與結(jié)果之間的因果關(guān)系往往都比較清晰。此外，這些案件的影響也往往只局限于原告、被告或與原告和被告的家庭；除非某些案件成為公共性事件，一般的侵權(quán)法案件對社會整體的影響不大，不具有外溢性或外部性（externality）。共同侵權(quán)、教唆幫助侵權(quán)等連帶侵權(quán)的情形要更為復(fù)雜，但也可以視為一對一侵權(quán)的復(fù)合形態(tài)?；谶@些原因，傳統(tǒng)侵權(quán)法中的制度工具可以幫助法律人或一般民眾有效地分析相關(guān)案件、判斷侵權(quán)責(zé)任。
但在數(shù)字時代，侵權(quán)形態(tài)的典型場景發(fā)生了根本性變化，一系列大規(guī)模微型侵權(quán)、大規(guī)模匯聚型侵權(quán)以及大規(guī)模治理型侵權(quán)開始興起。以網(wǎng)絡(luò)侵權(quán)為例，網(wǎng)絡(luò)平臺侵權(quán)之所以存在挑戰(zhàn)，根本原因在于這類侵權(quán)形態(tài)具有大規(guī)模治理型侵權(quán)的特征，與傳統(tǒng)幫助侵權(quán)、教唆侵權(quán)等共同侵權(quán)具有本質(zhì)不同。在傳統(tǒng)共同侵權(quán)中，共同侵權(quán)者或幫助侵權(quán)者僅參與特定個案，而且其與主要侵權(quán)主體之間為平等關(guān)系或小型社會的管理關(guān)系。對于共同侵權(quán)者或幫助侵權(quán)者是否具有共同侵權(quán)的主觀意志、是否存在過錯、是否存在因果關(guān)系，人們憑借日常經(jīng)驗就能夠判斷。而在網(wǎng)絡(luò)間接侵權(quán)中，網(wǎng)絡(luò)平臺所扮演的角色并非個案，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)既帶來了大量的一般性侵權(quán)，增加了社會風(fēng)險，同時也促成了社會合作與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，增加了社會福利，特別是為廣大普通用戶提供了創(chuàng)造、交流與交易的機會。網(wǎng)絡(luò)平臺間接侵權(quán)的這種特征使得法律對其過錯、因果關(guān)系與責(zé)任認(rèn)定很難套用基于傳統(tǒng)經(jīng)驗的侵權(quán)法。如果侵權(quán)法僅僅關(guān)注個案中的被侵權(quán)者損害、平臺是否知情與存在過錯，就無法理解平臺間接侵權(quán)的整體圖景。
個人信息侵權(quán)、人工智能侵權(quán)則具有大規(guī)模微型侵權(quán)、大規(guī)模匯聚型侵權(quán)的特征。就大規(guī)模侵權(quán)而言，個人信息處理一方面對個體的侵害具有微型、不確定性特征，但另一方面又涉及海量個體。人工智能由于涉及海量數(shù)據(jù)主體，其輸入端具有顯著的大規(guī)模風(fēng)險匯聚特征，其輸出端則可能對海量個體造成微型侵權(quán)。整體而言，數(shù)字時代帶來了一系列新的侵權(quán)形態(tài)，這類侵權(quán)的侵權(quán)方與被侵權(quán)方都變得高度不確定，二者不再是一對一或小范圍的引起與被引起關(guān)系。同樣，如果法律依賴傳統(tǒng)侵權(quán)法中的損害、過錯、因果關(guān)系、救濟措施對其進行分析，則將很難準(zhǔn)確分析相關(guān)侵權(quán)案件，對各方施加合理責(zé)任。
在工業(yè)化時代，大規(guī)模侵權(quán)與風(fēng)險侵權(quán)等新型侵權(quán)形態(tài)已經(jīng)出現(xiàn)。例如，工業(yè)化時代帶來了一系列意外傷害，侵權(quán)法不得不開始面對由工業(yè)化生產(chǎn)所帶來的工傷等風(fēng)險侵權(quán)或事故侵權(quán)。在產(chǎn)品侵權(quán)與消費者保護領(lǐng)域，由食品、日用品、家電、機動車等產(chǎn)品所引起的侵權(quán)也具有大規(guī)模微型侵權(quán)與風(fēng)險侵權(quán)的部分特征。在環(huán)境侵權(quán)中，大規(guī)模侵權(quán)與風(fēng)險侵權(quán)的現(xiàn)象非常明顯，企業(yè)所排放的污水、氣體也可能對不特定的個體產(chǎn)生侵害。數(shù)字時代無疑延續(xù)了工業(yè)化時代的某些風(fēng)險特征，但相比工業(yè)化時代，數(shù)字時代的侵權(quán)形態(tài)與傳統(tǒng)侵權(quán)更為明顯。數(shù)字時代的侵權(quán)由于涉及海量主體，往往具有大規(guī)模微型侵權(quán)或大規(guī)模匯聚型侵權(quán)的特征。此外，網(wǎng)絡(luò)平臺、信息處理者與人工智能對于私人主體具有更多的控制性，這使得數(shù)字時代的侵權(quán)也呈現(xiàn)更多的大規(guī)模治理型特征。
（二）侵權(quán)法的迭代升級
為應(yīng)對數(shù)字時代的侵權(quán)挑戰(zhàn)，侵權(quán)法需進行轉(zhuǎn)型和升級。首先，侵權(quán)法應(yīng)從傳統(tǒng)的主觀過錯與因果關(guān)系判斷，轉(zhuǎn)向更注重責(zé)任的分配。在傳統(tǒng)侵權(quán)法中，侵權(quán)行為人的過錯通常與其主觀意志緊密相連，能夠從道德角度將其行為認(rèn)定為過錯。即便是過失行為，其主觀意圖和道德過錯依然可以被識別，而且在我國侵權(quán)法上也被歸入過錯范疇。同樣，傳統(tǒng)侵權(quán)中的因果關(guān)系也與人們的日常經(jīng)驗吻合。盡管哲學(xué)意義上的終極因果關(guān)系一直存在爭議，但人們憑借因果關(guān)系這一思維工具，仍然可以對傳統(tǒng)與日常類的因果關(guān)系進行較好分析。數(shù)字時代的新型侵權(quán)形式則從根本上改變了主觀過錯與因果關(guān)系分析的意義。在數(shù)字時代的典型侵權(quán)中，侵權(quán)人主觀意圖的識別變得非常困難，侵權(quán)行為中的因果關(guān)系也不再是簡單的一一對應(yīng)。因果關(guān)系很大程度取決于對責(zé)任的歸屬進行判斷。二者的關(guān)系是通過后者反推前者，而非通過前者推論后者。在此背景下，更合理和可行的方式是在不同主體之間進行責(zé)任分配，而不是繼續(xù)依賴主觀過錯和因果關(guān)系來分析和判斷侵權(quán)責(zé)任。事實上，工業(yè)化時代的過錯判斷已經(jīng)逐漸淡化對主觀意志的判斷。工業(yè)化時代由于產(chǎn)生了大量產(chǎn)品與風(fēng)險侵權(quán)，過失侵權(quán)成為侵權(quán)的重要形態(tài)，美國、歐盟等國家或地區(qū)都以違反注意義務(wù)對過失進行客觀性判斷。與此同時，工業(yè)化時代因果關(guān)系分析的重要性也顯著降低，因為工業(yè)化時代的因果關(guān)系本質(zhì)是一種責(zé)任判斷。在數(shù)字時代的新型侵權(quán)形態(tài)中，這種轉(zhuǎn)變更為必要，侵權(quán)法應(yīng)進一步朝著責(zé)任分配方向發(fā)展。這種責(zé)任分配也包括超越侵權(quán)法中的直接涉案主體，將社會保險、責(zé)任保險等制度納入分析框架。
其次，侵權(quán)法的目標(biāo)應(yīng)從單純的損害填補轉(zhuǎn)向合理威懾。在傳統(tǒng)侵權(quán)中，侵權(quán)法主要采取“向后看”（backward-looking）的視角，重點在于通過損害填補和矯正不公來恢復(fù)被侵權(quán)人的權(quán)利，修復(fù)侵權(quán)行為所造成的損害。然而，在數(shù)字時代，以損害填補為主要目標(biāo)面臨諸多困境。一方面，數(shù)字時代的大規(guī)模微型侵權(quán)案件中，侵權(quán)造成的損害往往極為輕微或難以精確定義，這使得損害填補難以充分發(fā)揮作用，且難以惠及那些未提起訴訟的群體。如果侵權(quán)法僅僅以賠償為主要手段，可能威懾效果不足，無法有效預(yù)防大量潛在風(fēng)險。另一方面，數(shù)字時代的侵權(quán)行為往往伴隨科技進步和技術(shù)發(fā)展，而這些進步和發(fā)展本身也是社會所追求的目標(biāo)。如果僅依賴損害填補為主導(dǎo)，將科技進步前的狀態(tài)作為參考基準(zhǔn)，可能會導(dǎo)致侵權(quán)法產(chǎn)生過度威懾，抑制技術(shù)創(chuàng)新。因此，為了避免傳統(tǒng)侵權(quán)法的困境，數(shù)字時代的侵權(quán)法應(yīng)當(dāng)采取“向前看”（forward-looking）的視角，既合理威懾潛在的違法行為，又為科技進步和技術(shù)創(chuàng)新提供包容性發(fā)展的空間。
最后，侵權(quán)法應(yīng)注重從個體救濟轉(zhuǎn)向關(guān)注群體福利的保護。傳統(tǒng)的侵權(quán)行為通常發(fā)生在一對一或小范圍內(nèi)，不具有顯著的外部性，因此對個體進行救濟和維護群體福利往往是高度一致的。然而，隨著數(shù)字時代新型侵權(quán)形態(tài)的出現(xiàn)，單純的個體救濟不足以實現(xiàn)群體福利的全面保障。為了更好地促進群體福利，數(shù)字時代的侵權(quán)法不僅應(yīng)當(dāng)關(guān)注個體的救濟需求，還應(yīng)賦予個體更廣泛的公共治理功能，將其視作能夠促進群體利益的“私人總檢察長”（private general attorney）。這種重心的轉(zhuǎn)變并不意味著放棄對個體的救濟，而是將個體救濟納入群體福利的整體框架進行考量。例如，在某些情況下，可以通過懲罰性賠償或法定賠償?shù)姆绞郊顐€體提起訴訟，以打擊侵權(quán)行為并形成對潛在侵權(quán)者的威懾。而在其他情況下，則可能需要對某些微型侵權(quán)行為進行限制，以防止濫訴，確?？萍紕?chuàng)新和發(fā)展具有一定的試錯空間。侵權(quán)法還應(yīng)積極引入保險機制，為可能遭受侵害的個體提供社會層面的風(fēng)險分擔(dān)，從而彌補個體在侵權(quán)中所造成的損害。
綜合而言，數(shù)字時代的侵權(quán)法應(yīng)從純粹私法轉(zhuǎn)向具有一定公法屬性與治理功能的法。正如格雷戈里·基廷（Gregory Keating）教授所言，如果說傳統(tǒng)侵權(quán)責(zé)任法關(guān)注的重心是“單數(shù)的行為世界（world of act）”，那么現(xiàn)代侵權(quán)責(zé)任法關(guān)注的重心則是“復(fù)數(shù)的活動世界（world of activities）”。對于“復(fù)數(shù)的活動世界的侵權(quán)”，侵權(quán)法應(yīng)當(dāng)更注重責(zé)任分配、風(fēng)險合理預(yù)防、促進群體福利等治理功能。如果繼續(xù)延續(xù)傳統(tǒng)和套用侵權(quán)法，侵權(quán)法將出現(xiàn)制度工具與現(xiàn)實世界脫節(jié)的困境。
三、制度建構(gòu)：數(shù)字時代的侵權(quán)法轉(zhuǎn)型
在重構(gòu)數(shù)字時代侵權(quán)法原理的基礎(chǔ)上，可以對網(wǎng)絡(luò)平臺侵權(quán)、個人信息侵權(quán)、人工智能侵權(quán)的具體制度進行建構(gòu)。從大規(guī)模治理型侵權(quán)的特征出發(fā)，數(shù)字時代新型侵權(quán)中的損害認(rèn)定、過錯判斷、因果關(guān)系分析、救濟措施都應(yīng)當(dāng)采取不同于傳統(tǒng)侵權(quán)法的制度結(jié)構(gòu)。
（一）平臺侵權(quán)制度
就網(wǎng)絡(luò)平臺侵權(quán)而言，其過錯認(rèn)定和知情狀態(tài)的判斷不應(yīng)僅僅基于個案中是否知悉間接侵權(quán)行為，而應(yīng)基于其是否履行了大規(guī)模治理層面的合理注意義務(wù)來判斷過錯。一方面，當(dāng)平臺上存在顯而易見的嚴(yán)重侵權(quán)行為，或平臺在不影響合法活動的情況下本應(yīng)知曉并采取預(yù)防措施但未能預(yù)防，則無論被侵權(quán)方是否通知，平臺都應(yīng)當(dāng)承擔(dān)間接侵權(quán)責(zé)任。因為在大規(guī)模治理層面，此類行為屬于平臺可以以較小成本進行有效治理的行為。另一方面，如果采取措施對平臺內(nèi)合法活動造成的損害大于阻止侵權(quán)的收益，則即使被侵權(quán)人通知平臺，平臺除了履行信息提供和核實義務(wù)外，也可以不承擔(dān)賠償責(zé)任。因為在大規(guī)模治理層面，對平臺施加責(zé)任可能帶來寒蟬效應(yīng)，阻礙平臺內(nèi)的大量合法活動。總之，通過分析大規(guī)模治理意義上的合理注意義務(wù)，侵權(quán)法可以在網(wǎng)絡(luò)間接侵權(quán)問題上擺脫“知情”問題的泥沼，直接判斷網(wǎng)絡(luò)平臺是否存在違法性和是否應(yīng)當(dāng)承擔(dān)責(zé)任。
因果關(guān)系和救濟措施的設(shè)計也應(yīng)遵循大規(guī)模治理型侵權(quán)的邏輯。首先，在因果關(guān)系和責(zé)任認(rèn)定上，網(wǎng)絡(luò)平臺的責(zé)任不應(yīng)基于個案中的行為與侵權(quán)結(jié)果之間的因果關(guān)系，而應(yīng)評估平臺是否履行了治理義務(wù)。具體而言，法律可以參照國家行政法律法規(guī)對平臺施加的審查責(zé)任、已有技術(shù)發(fā)展水平、成本收益分析等要素，分析平臺是否合理地控制了平臺內(nèi)的大規(guī)模侵權(quán)行為。其次，在救濟措施方面，平臺應(yīng)根據(jù)不同情形采取不同措施。目前各國對網(wǎng)絡(luò)平臺的規(guī)則各不相同，既有完全免責(zé)制度，也有“通知—刪除”“通知—通知”“通知—屏蔽”等機制。我國《民法典》也規(guī)定了“刪除、屏蔽、斷開鏈接”等必要措施。平臺應(yīng)在平衡預(yù)防間接侵權(quán)和保護合法活動之間找到適當(dāng)?shù)膽?yīng)對方案，而非一刀切或僅根據(jù)個案損害進行救濟。一方面，如果平臺過度激進地應(yīng)對侵權(quán)行為，比如對微小侵權(quán)行為采取屏蔽、斷開鏈接甚至刪除賬戶的措施，這將使大量合法用戶受到不當(dāng)影響，帶來附帶損害（collateral damage），使社會整體福利受損。另一方面，如果平臺的措施過于消極，例如對所有侵權(quán)行為都援引《通訊風(fēng)化法》第230條下的完全免責(zé)，或?qū)?yán)重且可預(yù)防的侵權(quán)行為僅適用“通知—通知”或“通知—刪除”規(guī)則，則平臺將逃避其治理責(zé)任。
（二）個人信息侵權(quán)制度
個人信息侵權(quán)制度應(yīng)該進行優(yōu)化設(shè)計。個人信息侵權(quán)可以分為兩類：一類是未造成實際損害的個人信息權(quán)利之訴，另一類是已造成損害的個人信息侵害之訴。之所以進行這種區(qū)分，一方面是因為我國《個人信息保護法》第50條第2款和第69條已經(jīng)對二者設(shè)立不同制度。另一方面，雖然兩類個人信息侵權(quán)都可能屬于大規(guī)模侵權(quán)，但前者的個體損害難以確定，而后者的損害則相對明顯和易于識別。因此，這兩種類型的侵權(quán)應(yīng)當(dāng)分別構(gòu)建不同的法律制度加以應(yīng)對。
首先，對于沒有造成實際損害的個人信息權(quán)利之訴，應(yīng)將其視為含有申訴舉報性質(zhì)的訴訟。當(dāng)信息處理者侵害個人的信息權(quán)利，如知情同意權(quán)、查閱復(fù)制權(quán)、更正補充權(quán)、刪除權(quán)和解釋說明權(quán)時，此時信息處理者侵害的不僅是個體權(quán)利，更涉及法律秩序中的公共利益或法益。在這類情形中，信息處理者的行為雖然沒有給個人造成明確的損害，但由于此類侵害涉及海量個體，此時法院仍然可以對此類侵權(quán)進行救濟與回應(yīng)。不過也正是因為此類侵權(quán)屬于大規(guī)模微型侵權(quán)，法院在回應(yīng)此類案件中，應(yīng)將個人信息權(quán)利視為實現(xiàn)公共治理的工具性權(quán)利或程序性權(quán)利，而非絕對性權(quán)利。此外，法院還需考慮這些權(quán)利的實際可行性以及其行使是否會對其他合法權(quán)益產(chǎn)生影響，包括對個人信息進行合理利用與促進數(shù)據(jù)流通。
其次，個人信息侵權(quán)損害之訴也應(yīng)進行制度優(yōu)化。在損害認(rèn)定和可訴性方面，當(dāng)個人信息侵權(quán)導(dǎo)致了明顯的損害，侵權(quán)責(zé)任的認(rèn)定通常不存在爭議。爭議較大的情況是當(dāng)個人信息侵權(quán)僅造成微小或不確定損害時，如信息處理者違規(guī)處理信息并導(dǎo)致敏感個人信息泄露，但未造成直接的人身或財產(chǎn)損害。在這些情形中，法院應(yīng)根據(jù)侵權(quán)法的治理功能來設(shè)計損害認(rèn)定制度。一方面，法院應(yīng)要求存在實質(zhì)性損害或?qū)嵸|(zhì)性風(fēng)險，避免將個人的焦慮或擔(dān)憂視為損害。如果對損害進行過寬界定，個人信息侵權(quán)損害之訴將引發(fā)濫訴，進而對信息處理者施加過度威懾與不合理責(zé)任。另一方面，法院應(yīng)將那些可能造成重大風(fēng)險的個人信息泄露案件視為侵權(quán)損害，并納入救濟范圍，以提供行政監(jiān)管之外的法律保護途徑。
最后，個人信息侵權(quán)損害之訴的過錯判斷、因果關(guān)系、救濟措施也應(yīng)進行優(yōu)化設(shè)計。就過錯而言，個人信息侵權(quán)損害之訴中的過錯應(yīng)結(jié)合個人信息處理的違法性、公共危害程度進行分析。我國《個人信息保護法》第69條引入了過錯推定原則。在適用這一條款時，法院應(yīng)當(dāng)將違反《個人信息保護法》和《民法典》個人信息條款的相關(guān)處理行為視為存在過錯，在此基礎(chǔ)上允許信息處理者進行抗辯。在因果關(guān)系判斷方面，應(yīng)當(dāng)避免過度糾纏于傳統(tǒng)因果關(guān)系分析，轉(zhuǎn)而從違法性、事故發(fā)生的可能性和合理威懾等角度綜合判斷責(zé)任。如果信息處理者的行為違法且具有較高的事故發(fā)生概率，則可視其為應(yīng)承擔(dān)責(zé)任的主體。在救濟措施方面，個人信息侵權(quán)損害之訴除了可以適用《個人信息保護法》中規(guī)定的損失賠償制度，還應(yīng)依據(jù)《民法典》第1167條的規(guī)定，采用“停止侵害、排除妨礙、消除危險”等不同救濟手段，具體措施應(yīng)根據(jù)信息處理者違法行為的嚴(yán)重性和其對社會風(fēng)險的影響程度來確定。
（三）人工智能侵權(quán)制度
對于人工智能侵權(quán)，可首先將人工智能分為生成式人工智能、決策服務(wù)型人工智能和產(chǎn)品構(gòu)成類人工智能，分別建構(gòu)相關(guān)制度。
對于生成式人工智能造成的侵權(quán)，可以類比出版商、搜索引擎與平臺的侵權(quán)責(zé)任進行分析。首先，生成式人工智能不宜采取與出版商相同的侵權(quán)責(zé)任，因為生成式人工智能的輸出內(nèi)容由海量用戶數(shù)據(jù)匯聚、融合和訓(xùn)練而成，在此過程中生成式人工智能企業(yè)固然可以對有關(guān)數(shù)據(jù)進行清洗或?qū)彶?，但難以達(dá)到與圖書編輯對內(nèi)容審查相同的精細(xì)度。再加上生成式人工智能本身就具有“一本正經(jīng)胡說八道”的特征，用戶未必完全相信其輸出內(nèi)容。其次，生成式人工智能的內(nèi)容主要源于網(wǎng)絡(luò)或用戶數(shù)據(jù)，在不少場景下，其數(shù)據(jù)來源具有出處或標(biāo)志性。當(dāng)用戶可以較為清晰地辨識其信息輸出內(nèi)容的來源時，此時生成式人工智能具有搜索引擎或信息查找工具的特征，應(yīng)當(dāng)和搜索引擎一樣免于承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任。不過在用戶無法辨識其信息輸出內(nèi)容來源時，生成式人工智能的侵權(quán)責(zé)任就應(yīng)區(qū)別于搜索引擎。最后，就平臺而言，生成式人工智能與平臺的共同特點在于二者均涉及大量用戶，具備眾創(chuàng)與數(shù)據(jù)匯聚等特征。其不同之處在于，人工智能對于信息輸出具有更強的控制性，且用戶不像在網(wǎng)絡(luò)平臺下可以直接控制內(nèi)容的生成。當(dāng)用戶通知生成式人工智能存在侵權(quán)內(nèi)容時，這類特定侵權(quán)內(nèi)容也很難被刪除。基于上述原因，生成式人工智能可以借鑒“通知—刪除”的避風(fēng)港規(guī)則，采取“通知—屏蔽”機制，即生成式人工智能在收到侵權(quán)通知后，應(yīng)通過關(guān)鍵詞過濾等手段阻止相關(guān)內(nèi)容輸出。當(dāng)然，“通知—屏蔽”規(guī)則也應(yīng)采取大規(guī)模治理的進路。在過錯認(rèn)定上，生成式人工智能不應(yīng)通過判斷其在個案中的主觀意圖或知情狀態(tài)來評估責(zé)任，而應(yīng)評估其是否履行了大規(guī)模治理意義上的注意義務(wù)，即其技術(shù)措施與人工審查是否合理平衡了生成式人工智能的發(fā)展與大規(guī)模侵權(quán)預(yù)防。在因果關(guān)系方面，生成式人工智能也應(yīng)從尋求客觀因果關(guān)系轉(zhuǎn)向責(zé)任分配分析。
決策服務(wù)型人工智能主要應(yīng)用于勞動招聘、信貸評估、法律服務(wù)等場景，這類人工智能一般為商業(yè)主體或公共機構(gòu)提供服務(wù)，并不直接面向消費者。對于這類人工智能侵權(quán)中的過錯判斷、因果關(guān)系分析、救濟措施等難題，可以參考企業(yè)顧問或政府顧問的侵權(quán)責(zé)任進行分析。首先，對于決策服務(wù)型人工智能造成的侵害，應(yīng)對其應(yīng)用者追究責(zé)任，對其提供者則應(yīng)當(dāng)適用合同違約責(zé)任和過錯侵權(quán)責(zé)任。因為此類人工智能所提供決策僅具有建議性，最終的決策仍然由人工智能的應(yīng)用者作出。當(dāng)然，當(dāng)決策服務(wù)型人工智能所提供的服務(wù)產(chǎn)生公共影響時，此時法律也應(yīng)利用行政監(jiān)管等手段對其進行合理規(guī)制。
產(chǎn)品構(gòu)成類人工智能與決策服務(wù)型人工智能具有一定的類似性，二者都面對商家系統(tǒng)而非普通用戶，而且二者也都具有人工智能決策的不確定性、黑箱性等特征。然而，產(chǎn)品構(gòu)成類人工智能由于與硬件深度融合，風(fēng)險更大，如自動駕駛、醫(yī)療器械中的人工智能系統(tǒng)失效可能直接危及人身安全。因此，法律應(yīng)首先對這類嵌入人工智能的終端產(chǎn)品設(shè)定風(fēng)險基準(zhǔn)與市場準(zhǔn)入門檻。為確立社會對人工智能構(gòu)成產(chǎn)品的信心，監(jiān)管部門還可以適當(dāng)提高終端產(chǎn)品的風(fēng)險預(yù)防標(biāo)準(zhǔn)。例如，國外有關(guān)監(jiān)管部門認(rèn)為，自動駕駛車輛只有將其事故率控制在人工駕駛事故率的一半時方可上路行駛。其次，法律應(yīng)對人工智能所構(gòu)成的終端產(chǎn)品施加產(chǎn)品責(zé)任或嚴(yán)格責(zé)任。至于人工智能系統(tǒng)的提供者，則應(yīng)當(dāng)區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)化的人工智能系統(tǒng)與非標(biāo)準(zhǔn)化的人工智能系統(tǒng)。對少量可以標(biāo)準(zhǔn)化的人工智能系統(tǒng)，可以對其適用產(chǎn)品責(zé)任或嚴(yán)格責(zé)任；而對絕大部分無法標(biāo)準(zhǔn)化的人工智能系統(tǒng)，則應(yīng)對其仍適用過錯責(zé)任。其原因在于，非標(biāo)準(zhǔn)化的人工智能系統(tǒng)很難對相關(guān)風(fēng)險進行類似硬件產(chǎn)品的風(fēng)險預(yù)防。在法律對終端產(chǎn)品已經(jīng)進行規(guī)制的背景下，終端產(chǎn)品制造者可以更為精準(zhǔn)地對相關(guān)風(fēng)險進行內(nèi)化（internalize），對人工智能系統(tǒng)的風(fēng)險進行控制。只有當(dāng)人工智能系統(tǒng)成為標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，例如人工智能系統(tǒng)被制作成為標(biāo)準(zhǔn)化的導(dǎo)航系統(tǒng)并進行大規(guī)模銷售的背景下，此時法律才應(yīng)當(dāng)對其施加嚴(yán)格責(zé)任。
四、可能面臨的批評與回應(yīng)
侵權(quán)法的轉(zhuǎn)型與重構(gòu)可能會引發(fā)各種批評意見。歷史上，在工業(yè)化時代的侵權(quán)法轉(zhuǎn)型過程中，相關(guān)批評早已存在，這些批評同樣可能延續(xù)到本文所討論的數(shù)字時代侵權(quán)法的變革中?？傮w來看，批評可分為兩類：外部批評和內(nèi)部批評。外部批評者認(rèn)為，行政規(guī)制比侵權(quán)法在應(yīng)對現(xiàn)代大規(guī)模治理型侵權(quán)、大規(guī)模微型侵權(quán)、大規(guī)模匯聚型侵權(quán)，以及風(fēng)險侵權(quán)等方面更加有效。而內(nèi)部批評者則認(rèn)為，即便面對現(xiàn)代侵權(quán)形式的變化，侵權(quán)法既沒有也不應(yīng)該進行重大調(diào)整。本部分指出，相關(guān)批判可以為行政法與侵權(quán)法的互動、為侵權(quán)法的多維視角提供啟示，但并非否定侵權(quán)法的現(xiàn)代轉(zhuǎn)型。
（一）外部批評與回應(yīng)
外部批評的核心觀點是，在應(yīng)對數(shù)字時代的新型侵權(quán)問題時，應(yīng)該優(yōu)先依靠行政監(jiān)管而非侵權(quán)法。理由主要包括以下幾方面：首先，數(shù)字時代的新型侵權(quán)，例如平臺侵權(quán)、個人信息侵權(quán)、人工智能侵權(quán)等，通常涉及大量主體，這類侵權(quán)的本質(zhì)是一種公共安全風(fēng)險，因此應(yīng)由政府通過監(jiān)管進行事前預(yù)防，而非依賴侵權(quán)法的事后懲戒。一些學(xué)者如西奧多·艾森伯格（Theodore Eisenberg）認(rèn)為，即使有懲罰性賠償，侵權(quán)法仍難以產(chǎn)生足夠的威懾效果。其次，數(shù)字時代的侵權(quán)往往是廣泛的、不確定的，涉及公共利益而非個人利益。因此，政府機構(gòu)作為民主代議制的體現(xiàn)，政府監(jiān)管更具正當(dāng)性，政府有能力更好地衡量公共利益。此外，監(jiān)管機構(gòu)可以制定更為普適的規(guī)則，為相關(guān)主體提供明確的行為指引，而侵權(quán)法則依賴于個案裁決，法官與陪審團的判斷具有較大的不確定性。最后，數(shù)字時代的侵權(quán)通常伴隨技術(shù)復(fù)雜性，專門的監(jiān)管機構(gòu)比法院更有能力評估相關(guān)風(fēng)險。
這些外部批評可以逐一回應(yīng)。首先，雖然行政監(jiān)管可以在一定程度上預(yù)防風(fēng)險，但過度監(jiān)管也可能導(dǎo)致正常的社會活動受到不當(dāng)限制，特別是在數(shù)字時代，這可能抑制科技創(chuàng)新，將潛在造福社會的技術(shù)視為需要規(guī)避的風(fēng)險，影響新技術(shù)和應(yīng)用的市場化進程。侵權(quán)法的事后監(jiān)管則有其比較優(yōu)勢。侵權(quán)法要等到損害發(fā)生后才進行回應(yīng)，這種回應(yīng)雖然具有“馬后炮”的特征，但也因此對風(fēng)險規(guī)制更加審慎和具有針對性。而且與事前風(fēng)險監(jiān)管所預(yù)設(shè)的各類可能發(fā)生的風(fēng)險不同，侵權(quán)法所應(yīng)對的是已經(jīng)發(fā)生和被證實的風(fēng)險，這就大大降低了風(fēng)險過度預(yù)防的可能性。
其次，數(shù)字時代的社會風(fēng)險固然涉及公共利益，但這并不意味著政府機構(gòu)就一定比法院更適合應(yīng)對這類風(fēng)險。現(xiàn)代監(jiān)管與規(guī)制研究的大量文獻(xiàn)指出，政府監(jiān)管可能對專業(yè)風(fēng)險問題做出錯誤判斷，或者可能遭遇“監(jiān)管俘獲”（regulatory capture）。就此而言，監(jiān)管機構(gòu)雖然看似具有民意代表機構(gòu)的特征或代表機構(gòu)授權(quán)，但其制定的規(guī)則與作出的判斷卻未必具有更強的民主正當(dāng)性。相反，司法機構(gòu)雖然常常被認(rèn)為是非代議制機構(gòu)，但其個案判決的公開性、對抗性程序可能賦予其更強的正當(dāng)性，更有利于實現(xiàn)公共利益。
再次，盡管行政規(guī)制具有規(guī)則確定性的優(yōu)勢，但這些規(guī)則也容易因時間變化失去合理性，或與現(xiàn)實社會脫節(jié)。當(dāng)監(jiān)管機構(gòu)制定的規(guī)則不再合理或與時俱進，那么其所進行的監(jiān)管活動就可能導(dǎo)致監(jiān)管過度或監(jiān)管不足。一些本來已經(jīng)不再具有風(fēng)險的行為將無法正常展開，一些主體可能滿足于監(jiān)管合規(guī)，不再積極采取措施避免相關(guān)事故風(fēng)險。對于這些問題，侵權(quán)法都具有自身的相對優(yōu)勢。侵權(quán)法具有個案性與靈活性的特征，可以在具體案件中判斷相關(guān)主體責(zé)任。同時，侵權(quán)案件往往更貼近當(dāng)前的現(xiàn)實風(fēng)險，可以避免監(jiān)管規(guī)則的滯后所帶來的問題。
最后，監(jiān)管機構(gòu)在應(yīng)對專業(yè)問題時，未必具備顯著的優(yōu)勢?，F(xiàn)代社會專業(yè)領(lǐng)域日益分化，行政人員在諸多技術(shù)性問題上難以做出準(zhǔn)確的風(fēng)險評估。例如，他們可能難以評估平臺算法的審查技術(shù)是否足以防止侵權(quán)，或是判斷個人信息泄露的風(fēng)險，以及人工智能醫(yī)療器械的安全性。無論是監(jiān)管機構(gòu)還是法院，都需要依賴外部專家進行風(fēng)險判斷。兩者在專家的使用方式上有所不同：監(jiān)管機構(gòu)通常通過統(tǒng)一的專家論證和集體決策，對特定規(guī)則或標(biāo)準(zhǔn)進行風(fēng)險評估；而法院則在個案審理中做出專業(yè)判斷。此外，專家在風(fēng)險評估中也并非總是科學(xué)或完全中立的，可能存在派系傾向或偏見。專家的風(fēng)險判斷可能僅僅反映精英人士的風(fēng)險認(rèn)知，與民眾的認(rèn)知具有較大差距；專家的認(rèn)知也可能反映了某一學(xué)派或利益集團的觀點，并非完全中立。因此，這些認(rèn)知差異使得監(jiān)管機構(gòu)與法院在使用專家方面的優(yōu)勢與劣勢更加復(fù)雜，難以簡單得出誰更占優(yōu)的結(jié)論。
針對這些外部批評的反駁并不是要否定行政監(jiān)管在數(shù)字時代的作用，而是要強調(diào)侵權(quán)法與行政監(jiān)管在不同場景中的互補性。兩者的優(yōu)劣需要在具體情況下進行分析。早在40年前，史蒂文·夏維爾（Steven Shavell）教授就曾經(jīng)作出一項經(jīng)典分析，從監(jiān)管機構(gòu)與私人的風(fēng)險認(rèn)知能力、損害賠償能力、逃脫制裁或被訴訟的機會、訴訟成本與監(jiān)管成本四個要素對行政與侵權(quán)的比較優(yōu)勢進行分析。夏維爾教授認(rèn)為，侵權(quán)法在多數(shù)情況下比行政監(jiān)管更具優(yōu)勢。我們當(dāng)然不必完全認(rèn)同夏維爾教授的觀點，但也不能忽視侵權(quán)法的獨特功能。此外，我們還需要重視行政監(jiān)管與侵權(quán)法在風(fēng)險預(yù)防中的協(xié)調(diào)配合，避免風(fēng)險規(guī)制中的“合成謬誤”。
（二）內(nèi)部批評與回應(yīng)
侵權(quán)法的轉(zhuǎn)型升級還可能面臨來自侵權(quán)法學(xué)界的內(nèi)部批評。批評意見的代表性理論之一是朱爾斯·科爾曼（Jules Coleman）和歐內(nèi)斯特·溫瑞布（Ernest Weinrib）提出的矯正正義（corrective justice）理論。矯正爭議理論認(rèn)為，侵權(quán)法的核心在于侵權(quán)方對被侵權(quán)方的損失進行補償，而非承擔(dān)風(fēng)險預(yù)防或社會治理的職責(zé)。這一理論借鑒了亞里士多德與康德的思想，強調(diào)侵權(quán)法是一種“向后看”的損害填平機制，而非“向前看”的預(yù)防性制度；侵權(quán)法的重點在于解決原告與被告之間的雙邊關(guān)系，而不涉及其他不特定社會群體。此外，矯正爭議理論認(rèn)為，侵權(quán)法應(yīng)當(dāng)注重道德理論，而非社會治理、風(fēng)險分擔(dān)或合理威懾等公共政策層面的考量。矯正正義理論不僅可以對侵權(quán)法的制度與歷史進行更為準(zhǔn)確的事實性描述，而且可以為具體的侵權(quán)法判決提供更為合理準(zhǔn)確的規(guī)范性指引。
另一種對侵權(quán)法治理功能的批評來自戈德堡（John C.P. Goldberg）和奇普斯基（Benjamin C. Zipursky）提出的民事救濟（civil recourse）理論。這一理論近年來頗具影響力，主張侵權(quán)法的核心功能是“確認(rèn)過錯”（recognizing wrongs）并提供救濟，而不是如霍姆斯（Holmes）、普羅西（Prosser）及現(xiàn)代侵權(quán)法主流理論所認(rèn)為的那樣，賦予其社會治理功能。民事救濟理論認(rèn)為，侵權(quán)法首先是一種關(guān)系性的（relational）法律制度，處理的是侵權(quán)方與被侵權(quán)方之間的關(guān)系，而非涉及侵權(quán)方與非侵權(quán)方之外的社會主體的關(guān)系。其次，侵權(quán)法的目標(biāo)是為被侵權(quán)者提供國家公權(quán)力所保護的私人權(quán)利救濟，這種權(quán)利具有深厚的自由主義權(quán)利哲學(xué)背景，也是侵權(quán)法賴以存在的基礎(chǔ)。最后，侵權(quán)法的核心問題在于過錯，其與具體個案中的道德規(guī)范（moral norms）或社會規(guī)范（social norms）具有密切關(guān)聯(lián)，其本質(zhì)都是對過錯進行救濟，其不同之處在于侵權(quán)法將一部分道德規(guī)范上升為法律規(guī)范。綜合而言，民事救濟理論從自由主義權(quán)利理論出發(fā)，將侵權(quán)法視為國家對個體權(quán)利被侵犯后的救濟機制。民事救濟理論與矯正正義理論具有一定的區(qū)別，其視角主要關(guān)注個體權(quán)利、救濟程序、道德規(guī)范，而矯正正義理論則更關(guān)注侵害矯正、損害填平。但二者在反對與批評現(xiàn)代侵權(quán)法理論方面具有一致性，都強調(diào)從內(nèi)部視角看待侵權(quán)法，反對從治理功能的角度看待侵權(quán)法。
盡管矯正正義理論與民事救濟理論各有其獨特的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)，它們對侵權(quán)法治理功能的批評卻難以成立。從描述層面看，侵權(quán)法的現(xiàn)代轉(zhuǎn)型已經(jīng)是不爭的事實，無論是域外還是我國，侵權(quán)法中的嚴(yán)格責(zé)任、危險責(zé)任和懲罰性賠償?shù)戎贫榷嫉玫搅藦V泛認(rèn)可。矯正正義理論與民事救濟理論或許可以較好地描繪傳統(tǒng)社會的侵權(quán)法，但很難對現(xiàn)代侵權(quán)尤其是數(shù)字時代的侵權(quán)形態(tài)進行解釋與回應(yīng)。有學(xué)者尖銳地指出，民事救濟理論更適合解釋西方18世紀(jì)的侵權(quán)法。在規(guī)范性層面，矯正正義理論和民事救濟理論也難以為現(xiàn)代侵權(quán)法的立法與司法實踐提供有效指引。矯正正義理論將損害的修復(fù)視為侵權(quán)法的核心原則，但在現(xiàn)代侵權(quán)中，侵權(quán)法常常偏離這一目標(biāo)。例如，平臺侵權(quán)中的避風(fēng)港規(guī)則為平臺設(shè)置了較低的責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)，而懲罰性賠償則對侵權(quán)者施加了較高責(zé)任。現(xiàn)代侵權(quán)法制度設(shè)計無可避免地會引入公共治理的要素考慮，與民事救濟理論將權(quán)利救濟與過錯認(rèn)定視為侵權(quán)法的核心并不一致。
當(dāng)然，矯正正義理論與民事救濟理論仍為我們提供了有價值的內(nèi)部視角。這兩種理論提醒我們，即使在數(shù)字時代，某些侵權(quán)行為可能依然保持傳統(tǒng)的侵權(quán)特征，法官與當(dāng)事人可能仍然傾向于從個案角度出發(fā)處理侵權(quán)問題，期待更多從個案角度對侵權(quán)行為進行判斷與救濟。在這些情況下，侵權(quán)法應(yīng)當(dāng)繼續(xù)聚焦于個案的權(quán)利救濟功能，而不必過度強調(diào)其社會治理的角色。相反，如果某侵權(quán)類型具有大規(guī)模微型侵權(quán)、大規(guī)模匯聚型侵權(quán)、大規(guī)模治理型侵權(quán)、風(fēng)險侵權(quán)等新型侵權(quán)特征，那就應(yīng)當(dāng)超越矯正正義理論與民事救濟理論，避免僅僅關(guān)注侵權(quán)方與被侵權(quán)方而帶來的“隧道視野”（tunnel vision）。只有將侵權(quán)法置于社會治理的整體視野，以事物相互聯(lián)系的眼光看待具體侵權(quán)行為，才能更為有效地發(fā)揮侵權(quán)法的功能。
結(jié)語
針對數(shù)字時代的侵權(quán)型態(tài)，我國《民法典》已經(jīng)提供較為完備的制度工具箱。綜觀《民法典》的侵權(quán)責(zé)任編，可以發(fā)現(xiàn)其既包括傳統(tǒng)侵權(quán)法制度，又包含大量現(xiàn)代侵權(quán)法制度，凸顯了侵權(quán)法的治理功能。例如，在歸責(zé)原則方面，《民法典》第1165和第1166條規(guī)定了過錯責(zé)任、過錯推定責(zé)任和嚴(yán)格責(zé)任等不同的過錯認(rèn)定原則；在救濟措施上，第1182條規(guī)定了不同的賠償方案，如基于損失和侵權(quán)人所得利益的賠償方式；第995條、第1167條和第1205條等條款規(guī)定了停止侵害、排除妨礙、消除危險、消除影響、恢復(fù)名譽、賠禮道歉等救濟方案。此外，《民法典》第1194至1197條規(guī)定了“通知—刪除”規(guī)則為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)侵權(quán)責(zé)任，并引入了網(wǎng)絡(luò)用戶的“反通知”規(guī)則，進一步完善了網(wǎng)絡(luò)避風(fēng)港規(guī)則。與此同時，《民法典》人格權(quán)編將個人信息納入法律保護范圍，奠定了個人信息侵害、大數(shù)據(jù)“殺熟”、人工智能算法歧視等數(shù)字時代大規(guī)模微型侵權(quán)的法律救濟基礎(chǔ)。
與《民法典》侵權(quán)法的雙重結(jié)構(gòu)與轉(zhuǎn)型升級相適應(yīng)，數(shù)字時代的侵權(quán)法制度適用與侵權(quán)法研究也應(yīng)當(dāng)?shù)?。在適用層面，數(shù)字時代的侵權(quán)法應(yīng)首先區(qū)分傳統(tǒng)型侵權(quán)與現(xiàn)代型侵權(quán)：前者通常無外溢性和社會性影響，仍適用傳統(tǒng)侵權(quán)法的損害認(rèn)定、過錯責(zé)任、因果關(guān)系及損害填補等基本制度；后者則涉及社會治理功能，需要對這些侵權(quán)法制度進行重構(gòu)，注重風(fēng)險預(yù)防與責(zé)任合理分配。此外，數(shù)字時代的侵權(quán)法還應(yīng)當(dāng)注重侵權(quán)法與行政監(jiān)管、領(lǐng)域法及行業(yè)規(guī)則的協(xié)調(diào)，避免重復(fù)監(jiān)管與過度威懾，充分發(fā)揮侵權(quán)法的比較優(yōu)勢。在研究層面，數(shù)字時代的侵權(quán)法研究需要深化對現(xiàn)代侵權(quán)法的理論探討，尤其是加強與法理學(xué)及其他部門法的銜接研究，破解部門法交叉性不足、法理學(xué)與部門法研究存在“兩張皮”的困境。本文的研究指出，侵權(quán)法本身就具有公法因素。隨著數(shù)字時代的不斷發(fā)展、新型侵權(quán)型態(tài)的不斷出現(xiàn)，突破傳統(tǒng)侵權(quán)法的二維想象，以多維視角理解與發(fā)揮侵權(quán)法的公法治理功能已經(jīng)刻不容緩。
（作者：丁曉東 法學(xué)博士，中國人民大學(xué)法學(xué)院教授。）
（來源：《法學(xué)家》2025年第1期“主題研討二：數(shù)字法學(xué)研究的多維視角”欄目，轉(zhuǎn)載對注釋與參考文獻(xiàn)進行了省略。本文轉(zhuǎn)自數(shù)字法治微信公眾號）
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