AI医生的侵权责任分析

来源：医学与法学

人工智能（ AI）在医疗领域的应用日益广泛，AI医生（即人工智能辅助诊疗系统）逐渐成为医疗实践中不可或缺的工具。然而，AI医生在实际使用中可能导致患者受到损害，侵权责任问题随之凸显。由于AI技术的复杂性和法律制度的滞后性，AI医生侵权责任的法律适用存在诸多争议和困境。因此，研究AI医生的侵权责任问题，不仅有助于明确责任主体和归责原则，还能为相关法律制度的完善提供理论依据，保障患者权益并促进AI技术在医疗领域的健康发展。

2. AI医生侵权责任的理论基础

2. 1 责任性质的争议

自己责任与雇主责任 ：AI医生的侵权责任可能由其开发者、制造商、医疗机构或运营方承担。在不同情形下，责任主体可能适用自己责任（如制造缺陷）或雇主责任（如医疗机构对AI系统的使用） 1 。

医疗损害责任 ：AI医生作为医疗工具，其应用可能导致医疗损害。此时，责任可能归属于医疗机构或医务人员。

产品责任 ：AI医生属于医疗器械或软件产品，适用《民法典》中的产品责任规定。

高度危险责任 ：AI技术具有高度复杂性和潜在风险，可能适用高度危险责任。

2. 2 AI医生的法律地位与概念

AI医生被界定为民法上的“物”或“产品”，属于医疗器械的范畴。其法律地位需结合技术特性、应用场景和实际功能进行具体分析。在法律规范中，AI医生应被视为一种特殊的智能产品，其责任归属需兼顾技术属性和医疗属性。

2. 3 AI医生侵权的成因分析

AI医生侵权的原因可能包括：系统设计缺陷或算法错误；数据偏差或训练样本不足；使用不当或操作失误；技术不可解释性（“黑匣子”问题）。

3. AI医生侵权责任的应用困境

3. 1 责任主体的模糊性

AI医生的开发、生产、销售和使用涉及多个主体，责任归属存在争议。在前奇点阶段（即AI无法独立作出决策的阶段），责任主体通常为医疗机构或开发方。

3. 2 责任体系的不确定性

理论上， AI医生侵权可能适用多种责任体系（如产品责任、医疗损害责任、高度危险责任），但具体适用存在争议。难以选择合适的归责原则（如过错责任、无过错责任）来平衡各方利益。

3. 3证据规则与技术解释的难题

AI系统的“黑匣子”特性导致侵权原因难以查明，举证难成为实践中的突出问题。需要技术专家对AI系统的运行逻辑和决策过程进行解释。

3. 4 技术监管与法律规范的滞后

国内外尚未形成完善的 AI医疗责任规范，现有法律多侧重于数据保护和隐私权益，责任制度尚不健全。

4. 解决路径与政策建议

4. 1 分阶段厘定法律地位

前奇点阶段的 AI医生适用现行产品责任与医疗损害责任，根据不同情形选择适用。在实现奇点（即AI真正自主决策）后，需研究新的责任理论和规则。

4. 2 分情形适用责任体系

在前奇点阶段，优先适用产品责任和医疗损害责任，根据不同侵权情形选择适用。在高度危险场景（如高风险手术）中，可考虑适用高度危险责任。

4. 3 完善证据规则与技术支持

引入 “黑匣子”技术记录AI医生的运行数据和决策过程，便于查明侵权原因。建立技术专家库，协助法院和技术审查机构进行责任认定。

4. 4 建立风险分担机制

推行医疗责任强制保险，将 AI医生纳入保险范围。设立医疗赔偿基金，为受害人提供及时补偿。

4. 5 借鉴国际经验

参考美国 FDA的严格审查制度，加强AI医疗产品的监管。借鉴欧盟《人工智能法案》的分类监管模式，对高风险AI医疗系统实施更严格的规定。

5. 与其他AI技术的比较