人工智能与刑法：算法是否可能负有部分责任？

首先要明确一点：根据现行的荷兰和欧盟法律，算法不能被追究刑事责任。这根本不可能。诸如犯罪意图（mens rea）和法人资格等核心法律概念仅适用于人类，在某些情况下也适用于公司。

然而，这个简单的答案仅仅是一个更为复杂讨论的开端。算法的行为正变得至关重要，它关系到算法的创建者、部署者和监管者的罪责认定。

算法会犯罪吗？

当我们在刑法语境下讨论人工智能时，真正的问题是：算法最终能否成为被告？从法律角度来看，目前的答案是绝对否定的。无论算法多么复杂，它都缺乏受审所需的基本特征。它没有意识，没有可供扣押的个人财产，也没有可供剥夺的自由。

这种法律现实迫使人们将关注点从工具转移到使用者身上。不妨将先进的人工智能系统视为一种高度复杂但本质上无生命的工具——这与自动驾驶汽车或自动化工厂机器颇为相似。如果机器造成伤害，法律不会追究机器本身的责任，而是会调查其背后的人。

法律人格与意图的障碍

刑法建立在人工智能无法满足的两大支柱之上：法人资格和犯罪意图。任何实体要面临起诉，法律必须认定其为“人”，这既可以是自然人（例如人类），也可以是法人（例如公司）。人工智能系统既不属于自然人，也不属于法人。

更重要的是，大多数严重犯罪都需要证明犯罪意图（mens rea），即“犯罪心理”。这指的是证明被告在实施犯罪行为时具有特定的心理状态，无论是故意、明知还是鲁莽。算法运行依赖于代码和数据；它不会形成意图，也不会理解其行为的道德错误性。

核心难题在于系统具备独立选择和行动的能力，从而在人类意图和最终造成的伤害之间引入了非人类主体。这颠覆了刑法中传统的责任归属模式。

直截了当地说，将沿用数百年的法律原则应用于自动驾驶技术，在法律层面面临着一些重大障碍。下表总结了核心问题。

算法刑事责任的现状

正如你所看到的，这之间存在着根本性的不匹配。整个刑法体系都是围绕人的能动性构建的，而人工智能恰恰缺乏这种能动性。

归责责任作为法律框架

因此，由于算法本身无法被认定有罪，荷兰法律转而采用归责责任的概念。这意味着人工智能行为的责任被归于——或者说归于——人类或企业行为者。在这种情况下，人工智能的输出结果成为指向其人类控制者行为或疏忽的关键证据。

这种方法并非革命性的创新。它直接沿用了法律处理使用其他复杂工具犯罪的方式。例如，如果一家公司明知故犯地销售存在危险缺陷的产品并造成人身伤害，那么承担责任的是公司及其高管，而不是产品本身。

指导这些原则与既定的法律理论相一致。对于从事这方面工作的法律专业人士而言，对现有框架的透彻理解至关重要。我们关于荷兰刑事诉讼程序的详细指南，为理解案件从调查到判决的整个过程提供了极佳的入门指导。如今的挑战并非从零开始制定新法律，而是将这些行之有效的原则应用于自治系统的独特复杂性。

荷兰法律如何判定人工智能辅助犯罪的责任

由于算法本身无法接受审判，荷兰法律体系转而依赖现有的、以人为中心的法律原则来确定责任归属。实现这一目标的主要法律工具是功能性犯罪（functioneel daderschap）原则。

这一强有力的原则允许法院追究个人或公司因其未实际实施的行为而承担的刑事责任，只要他们有效地控制了局面。

不妨这样想：建筑公司的负责人不会亲自操作工地上的每一台起重机。但如果他明知起重机存在故障却仍然命令操作员使用，导致事故发生，那么负责人就要承担责任。同样的道理也适用于复杂的AI系统。问题的关键不再是算法本身的运行机制，而是促成算法运行的人为决策。

对于任何从事人工智能工作的人来说，这都是一个至关重要的概念，因为它为检察官提供了一条直接途径，可以将人工智能的有害输出与个人或公司联系起来。它巧妙地避开了证明算法“意图”这一不可能完成的任务，而是将重点放在了其人类控制者的意图和疏忽上。

功能性犯罪的两种检验方法

检察官若想在法庭上成功论证功能性犯罪，必须满足两项关键条件。这些标准是判断个人或公司是否可被视为通过人工智能实施犯罪的“功能性”作案者的基石。

1. 控制权（Beschikkingsmacht）：个人或公司是否拥有决定人工智能犯罪行为是否发生的实际权力？这关乎权威和监督——例如设定人工智能的运行规则、关闭人工智能的能力，或定义指导其决策的参数。

2. 接受（Aanvaarding）：个人或公司是否接受了可能发生犯罪行为的风险？关键在于，这并不需要直接的犯罪意图。如果他们明知存在造成有害后果的可能性，却故意选择不采取足够的安全措施，也可以证明他们接受了犯罪意图。

控制和接受这两大支柱构成了荷兰法律回答“算法是否可能承担部分责任？”这一问题的基石。答案显然是否定的，但算法的人类控制者可能承担全部责任。

实际场景：无人机自主飞行造成的伤害

让我们把这个例子应用到实际场景中。假设一家物流公司部署了一支自动送货无人机队。其中一架由人工智能导航系统引导的无人机在人流密集的公共广场上空发生故障，造成了严重的人员伤亡。

检察官在对该公司提起诉讼时，会大量依赖功能性犯罪框架：

• 控制权证明：他们会证明公司对无人机机队拥有完全控制权。公司设定配送路线，管理软件更新，并掌握随时终止无人机的“紧急停止开关”。

• 证明接受：可能会有证据表明，该公司明知其人工智能系统在人口密集的城市地区存在5% 的错误率，但为了降低成本，仍然决定部署该系统。尽管存在这种已知风险，该公司仍然运行该系统，实际上等于接受了可能造成有害后果的风险。

根据这一原则，公司成为犯罪行为的实施者（例如，因疏忽造成严重人身伤害）。人工智能仅仅是犯罪工具；公司部署人工智能且未对其进行充分监管的决定构成犯罪行为。

公司责任和重大过失

这种功能性犯罪的概念直接延伸至公司刑事责任。如果犯罪行为可以合理地归因于某个组织，则该组织可能需要承担责任。这通常适用于严重疏忽的案件，在这些案件中，公司的政策（或缺乏政策）营造了一种环境，在这种环境下，人工智能驱动的犯罪不仅有可能发生，而且是可以预见的。

尽管法律原则已相当成熟，但其在人工智能领域的应用仍在发展完善中。截至2025年，荷兰尚未有针对人工智能系统自主决策所致损害的刑事责任的已公布判例。这表明法律领域在技术发展方面仍处于滞后状态。

目前，检察官们遵循这些一般原则，如果个人控制了人工智能并接受了其可能造成的违法行为，例如因人工智能操作不当导致的过失杀人，则应追究其责任。您可以阅读更多关于荷兰法律中人工智能现状及其影响的信息。

对法律顾问而言，这一现实将重点完全集中在一点：展现负责任的人工监督和积极主动的风险管理方法。证明缺乏控制或论证有害后果确实无法预见，将是应对此类指控的关键。

欧盟人工智能法案对刑事责任的影响

尽管荷兰国内法（例如《功能性父母法》）为责任追究提供了框架，但一项范围更广的举措——欧盟《人工智能法》——正在彻底改变这一格局。这不仅仅是又一项法规；它是一个全面的、基于风险的框架，旨在规范人工智能系统在单一市场中的开发和部署。

对于法律专业人士和企业而言，掌握《人工智能法案》至关重要，因为它创设了新的合规义务，而这些义务与刑事责任直接相关。未能遵守其严格的规定，可作为检方认定存在疏忽或鲁莽行为的有力证据，从而在人工智能系统造成损害时构成刑事指控的依据。这项立法将讨论的重点从被动应对损害转向主动预防损害。

《人工智能法》建立了一套清晰的层级结构，根据人工智能系统对安全或基本权利的潜在危害程度对其进行分类。这一结构是理解其与刑法之间联系的关键。

了解风险类别

该法案最重要的影响在于其分级方法。它并非对所有人工智能一视同仁，而是将系统划分为不同的类别，每个类别都规定了不同的法律义务。

• 不可接受的风险：这些系统被认为对基本权利构成严重威胁，因此被彻底禁止。例如，政府运营的社会评分系统，或执法部门在公共场所进行的实时生物识别（少数例外情况除外）。

• 高风险：这是刑法中最关键的类别。它涵盖了在敏感领域（例如关键基础设施、医疗设备，以及至关重要的执法和司法行政）使用的人工智能。预测性警务工具和人工智能驱动的量刑软件都属于此类。

• 风险有限：这类系统（例如聊天机器人）面临的透明度义务较轻。用户只需意识到他们正在与人工智能交互即可。

• 风险极低：此类应用包括大多数人工智能应用，例如垃圾邮件过滤器或视频游戏中的人工智能，这些应用在很大程度上不受监管。

部署被归类为“不可接受风险”的系统属于直接违法行为，如果造成损害，很容易构成刑事过失诉讼。然而，法律斗争的核心将围绕高风险系统展开。

高风险系统与刑事过失

对于高风险人工智能，该法案规定了严格的要求，这些要求构成了法律规定的谨慎标准。这些义务并非建议，而是开发人员和部署人员的强制性责任。

高风险系统的关键要求包括：健全的数据治理以防止偏见、完整的技术文档、对用户完全透明、确保随时可以进行人工监督，以及保持高水平的准确性和网络安全。

试想一下，一家公司部署了一套预测性警务算法，却没有对训练数据进行适当的种族偏见审查——这显然违反了该法案的数据治理规则。如果这个带有偏见的系统导致错误逮捕并造成伤害，检察官便可找到现成的论据。他们可以指出该公司违反了《人工智能法案》，以此作为该公司未能尽到合理注意义务的直接证据，从而更容易证明其存在企业过失。

欧盟范围内的《人工智能法案》于2025年2月在荷兰生效，从根本上重塑了这一法律格局。不遵守该法案可能导致高达3500万欧元或年营业额7%的巨额行政罚款。荷兰政府已强制要求各组织识别并逐步淘汰任何被禁用的系统，这反映出人们对人工智能缺陷的严重担忧，例如人脸识别错误导致的冤案。随着法学学者倡导赋予被告更大的权利来质疑人工智能证据，该法案正在为更严格的司法审查铺平道路。如需了解这些新规定的更多详情，您可以查阅已生效的《人工智能法案》相关禁令。

从荷兰儿童保育福利丑闻中吸取教训

尽管法律理论为我们提供了一个框架，但没有什么比荷兰儿童保育福利丑闻（Toeslagenaffaire）更能体现算法故障在现实世界中的严重后果了。这场全国性的危机是一个令人痛心的系统性不公正案例，其根源并非某个恶意行为者，而是一个完全失控的、不透明的自动化系统。

这起丑闻揭示了当问责机制在“黑箱”算法中失效时，会造成多么惨重的人员伤亡。对于法律专业人士而言，这是一次至关重要的教训，它告诉我们，即使自动化系统本身没有受到刑事处罚，它们也会造成深远的伤害，并彻底摧毁公众对机构的信任。

算法如何错误地指控了数千人

这场丑闻的核心在于荷兰税务和海关总署使用的一种自学习算法。该算法旨在检测托儿福利金申请中潜在的欺诈行为。虽然目标本身是合理的，但该系统的内部逻辑存在严重缺陷，最终导致了歧视。

该算法开始错误地将数千个家庭标记为诈骗者，而其依据的标准原本并无害处。哪怕是像缺少签名这样微小的行政失误，都足以触发全面的欺诈调查。超过26,000个家庭因此遭受了灾难性的后果，他们被勒令偿还数万欧元，许多人因此陷入经济困境。

这种情况充分表明，人工智能可以多么有力地放大不公正现象。税务机关算法中的歧视性模式不公平地针对特定群体，造成了严重的经济和社会损失。为了回应全国的强烈抗议，荷兰政府于2021年发布了《设计中不歧视手册》 ，旨在主动防止未来人工智能系统中出现此类偏见。您可以在globallegalinsights.com网站上了解更多关于荷兰法律如何适应人工智能的信息。

透明度和问责制方面的关键差距

“脚趾头事件”暴露了自动化决策法律和伦理监管方面的几个关键漏洞。这些漏洞对于理解算法的输出何时可能引发操作人员的刑事责任问题至关重要。

三个主要失误尤为突出：

• 缺乏透明度：受影响的家庭从未被告知他们被标记的明确原因。该系统就像一个黑匣子，使他们根本无法质疑其结论。

• 缺乏人工监督：算法的决策往往被奉为圭臬。人工官员未能系统性地质疑或推翻自动生成的欺诈分类结果。

• 有罪推定：一旦系统将某个家庭标记为可疑家庭，他们就被推定有罪。这颠倒了举证责任，迫使他们陷入一场不可能完成的斗争，去对抗一个看不见的指控者，证明自己的清白。

这起丑闻鲜明地提醒我们，当自动化系统做出足以改变人生的决定时，“获得解释的权利”并非可有可无，而是正义的基石。没有解释权，就不可能进行有效的上诉。

对于任何面临此类指控的人来说，了解法律框架至关重要。荷兰对欺诈行为的处理方式十分复杂，而此次丑闻也凸显了寻求专家指导的必要性。请阅读我们的文章，了解更多关于荷兰在欺诈和金融犯罪方面的法律规定。

后续影响：推动监管

虽然没有算法被送上法庭，但其造成的人员和政治影响却极其巨大。它导致荷兰政府在2021年集体辞职。这场丑闻成为变革的强大催化剂，直接促成了公共管理领域人工智能使用更严格准则的制定。

这证明，即使代码本身不构成刑事犯罪，鲁莽地部署一个存在缺陷和偏见的系统，其后果也可能与普遍存在的机构疏忽相媲美。这一警示案例如今已成为欧洲各地监管讨论的参考依据，包括欧盟人工智能法案，旨在确保透明度、公平性和人工监督在未来任何人工智能部署中都占据首要地位。

人工智能参与下的防御策略

当客户因人工智能系统的行为而面临刑事指控时，他们的法律顾问便踏入了一个充满挑战的全新领域。传统的法律策略需要彻底革新。强有力的辩护必须着重于驳斥检方关于人为故意或过失的指控，而这通常意味着要深入探究算法自身的自主性和有时难以预测的特性。

对任何检察官而言，最大的障碍在于，当造成损害的直接原因是复杂的算法时，如何证明人具有特定的犯罪意图（犯罪意图）。这恰恰是辩方最有希望的地方。辩方的目标是通过证明人根本不具备控制或预见能力，因此无需为人工智能的独立决策承担刑事责任，从而制造合理的怀疑。

利用黑匣子辩护挑战意图

最有力的辩护理由之一是“黑箱”辩护。这种策略利用了许多先进人工智能系统（尤其是基于深度学习或神经网络的系统）本质上是不透明的这一事实。其论点很简单：如果系统的创建者都无法完全解释系统如何得出某个结论，又怎能指望用户预见到并意图造成犯罪后果呢？

这种辩护直指意图要件的核心。辩护律师可以辩称，人工智能的有害行为是一种不可预见的突发行为——一种数字时代的偶然事件，而非预谋的犯罪行为。人工智能越复杂、越自主，这种辩护就越有说服力。

要使这种防御策略奏效，你绝对需要合适的专家为你效力。

• 数字取证专家：他们可以深入研究人工智能的代码、数据日志和决策过程，以找到它偏离预期行为的确切点。

• 人工智能伦理学家和计算机科学家：这些专家可以就某些人工智能模型固有的不可预测性作证。他们可以向法庭解释，为什么“失控”的结果是技术故障，而不是被告故意为之。

辩方将该事件描述为不可预见的故障，从而有效地辩称，定罪所需的“犯罪意图”并不存在。

证明缺乏控制或应受谴责的疏忽

另一种有效的策略是主张缺乏有效控制。根据荷兰法律中的“功能性犯罪”（ functioneel daderschap）原则，责任的成立需要被告拥有控制行为的权力。辩方可以通过证明人工智能一旦启动运行，便具有一定程度的自主性，使其行为超出被告的直接控制范围，从而反驳这一原则。

这可能包括证明该系统被设计成能够实时学习和适应，使其行为具有灵活性且并非完全可预测。辩方的立场是，被告不能为其既无法直接指挥也无法合理阻止的行为承担责任。

这种辩护的核心在于将叙事重心从人的过错转移到技术的自主性上。它将被告重新定义为系统不可预测逻辑的受害者，而非加害者。

当人工智能的行为可能导致刑事责任时，建立健全的人工智能代理安全防护机制不仅是至关重要的预防措施，也是强有力的辩护的关键组成部分。证明已实施此类先进的安全措施，可以有力地支持被告并非鲁莽地承担有害后果风险的论点。

归根结底，获得公平辩护的权利至关重要，即使在技术层面复杂的案件中也是如此。被告享有基本权利，如同在​​任何其他以人为本的犯罪案件中一样。为了更全面地理解这些核心原则，您可以进一步了解刑事案件中的沉默权及其在荷兰法律中的适用情况。

面向使用人工智能的企业的实用合规路线图

了解法律理论是一回事，但真正构建一套完善的合规框架则完全是另一回事。对于在荷兰乃至整个欧盟使用人工智能的企业而言，管理刑事责任风险的最佳途径是积极主动的治理，并能够证明企业已做好充分的准备工作。清晰的路线图至关重要。

这并非扼杀创新，而是为了建立完善的保障措施，保护您的公司、客户和声誉。通过构建强大的内部框架，即使人工智能系统造成意外损害，您也能有效抵御任何关于疏忽或鲁莽行为的指控。

构建您的人工智能治理基础

首先，你需要建立清晰的监督和问责机制。这不仅仅是IT问题，更是一项核心业务责任，需要法务、合规和管理团队的全力支持。采用健全的AI治理最佳实践是管理风险、确保AI合法合规部署的关键步骤。

您的治理模式必须建立在以下几个关键支柱之上：

• 人机协作监督：任何高风险决策都必须由人最终决定。这个人或团队需要具备相应的权限和技术知识，以便在必要时介入、纠正错误或完全推翻人工智能的建议。

• 明确责任划分：您必须在人工智能系统的每一个阶段——从开发和数据采集到部署和持续监控——都明确定义谁负责谁。任何模糊不清的地方都会带来重大的法律风险。

• 定期算法审计：就像您需要定期审计公司财务一样，您也必须定期审计人工智能系统。这些审计应由独立的第三方机构执行，以检查其性能、公平性和是否符合欧盟人工智能法案等相关规定。

强调可解释性和数据完整性

如果你无法解释你的系统是如何运作的，你就无法在法庭上为其辩护。“黑箱”问题是一个巨大的法律漏洞，因此，设计时注重透明度至关重要。

“可解释性设计”应该是一项不容妥协的原则。您的技术团队必须构建这样的系统：决策过程可以被记录下来，并能被理解，同时也能向法官和监管人员等非技术人员解释清楚。

这一切都始于用于训练模型的数据。严谨的数据治理是抵御偏见（算法危害的主要来源之一）的最佳防线。确保您的数据高质量、相关性强，并且能够恰当地代表其影响对象。记录您获取、清理和处理数据的每一步，以创建清晰的审计追踪。这些文档是您已尽职调查的宝贵证据。

欧盟人工智能法案合规性检查清单

欧盟人工智能法案的核心在于积极主动的风险管理，尤其针对高风险系统。您的合规策略需要体现对安全性和公平性的持续承诺。

一份实用的检查清单应包括：

1. 风险分类：根据该法案的风险类别，对贵公司使用的每个人工智能系统进行正式分类。

2. 影响评估：在部署任何高风险人工智能之前，进行并记录数据保护影响评估 (DPIA) 和基本权利影响评估 (FRIA)。

3. 技术文档：准备好详细、最新的技术文档，以便在监管机构要求时随时提供。

4. 持续监控：建立上市后监控流程，密切关注人工智能的性能，并发现部署后出现的任何未预见的风险。

关于人工智能和刑事责任的常见问题