摘要：在人工智能技术得到广泛运用的今天，对过失犯的认定远比工业社会复杂。离开人的人工智能技术运用是不可能实施的，过失犯论所要面对的，应该是“人机混合”的智能难题。合理的过失犯论应当超越学派论争，肯定问题思考比体系思考更加重要，将结果回避可能性作为评价重心，从而终结纯粹的学理争论。预见可能性是履行结果回避义务的前提，人工智能技术运用场景下的预见可能性既不是相当具体的预见，也不是不安感，而是确定性程度更低、难以被特定化的低度危险预见，由此才能平衡好鼓励创新和避免重大事故之间的关系。人工智能时代过失犯的核心是风险掌控问题，即设计程序、制造产品者能否有效控制、回避风险，为防止人工智能技术运用风险而设计出当时技术条件下具有合理性、系统性的相关方案，风险排除预设义务的履行是现代信息社会过失犯论的特色所在。信息收集义务之上的风险排除预设义务由此成为结果回避义务的核心内容。对于人工智能时代过失犯罪的认定，必须认真对待处罚限定问题，认可允许的危险的法理和信赖原则，从而在过失犯领域贯彻刑法谦抑性。
关键词：过失犯论；人工智能；信息收集义务；风险排除预设义务；刑法谦抑性
作者：周光权（法学博士，清华大学谭兆讲席教授）
来源：《法学家》2026年第4期“主题研讨一：数智时代的法学回应”栏目。
在机器智能和大数据革命支撑下的人工智能技术运用，对社会的冲击是全方位的，其所涉及的领域非常多，很多人工智能技术已经转化为产品并应用于现实社会，成为人们生活中的一部分。“当下，我们生活在一个被算法和数字技术所笼罩的时代，智能设备越来越多地渗透进人类的日常生活并参与人们的判断与决策。”人工智能赋能各行各业发展是技术运用的必然归宿，由此出现了智能交通、智能制造、智能教育、智慧医疗、智慧养老、智慧司法等方面的研究和应用，未来的农业、制造业、体育、医疗等行业都将迎来崭新形态，大数据将导致我们整个社会的升级和变迁，人工智能很可能在极短的时间内从根本上重塑现代世界。但是，必须承认，人工智能技术也是一种技术，只不过是相对特殊的技术，在很多情况下需要对这种技术及其产品的性能、制造、生产、销售等环节进行约束。技术发展太快，逼迫我们应当积极应对、适应这种变化，为此，需要研究很多新问题，以妥当建构人工智能技术与人类社会的关系。“越来越多的研究逐渐意识到人工智能应用过程中所伴随的治理风险。”
为此，刑法理论也必须做出积极回应。其中，人工智能技术发展对过失犯的认定会带来何种影响，就是无法绕开的问题。迄今为止，除公害犯罪等少数案件外，过失实行行为和损害后果之间的对应性相对较为清晰，行为人是否承担过失责任也相对容易确定。但是，人工智能技术广泛运用到不同领域，数字设备最重要的应用之一就是创造了新一代工业机器人。自主机器人是可以独立移动，并与不断变化的环境进行互动的装置。当前，打乒乓球、探索地雷、模仿人类（通常被称为“人形机器人”）或自动驾驶汽车的机器人都处于蓬勃发展的阶段。“然而，伴随着对机器人的兴趣，自主设备的潜在危险也日益令人担忧。”当然，人工智能技术具体运用所涉及的各个领域、行业，都并不是绝对全新的行业，都是在现代工业技术基础上“加载”人工智能技术所发展起来的新技术，典型的如自动驾驶领域，相关产品开发、运用行为必须严格遵守保障交通参与者、行人安全的义务。换言之，由于人工智能社会的过失大量与现代工业技术甚至传统产业技术紧密关联，过失犯论研究也就应该在违反操作规程或行业规范的业务过失基础上加以推进，同时关注其究竟应该具有哪些新特点和新发展。
一、人工智能时代过失犯论的讨论前提
（一）当下的主要问题
人工智能时代的过失犯论与现代工业社会相比，既有相同点也有其特殊性。一方面，人工智能时代的过失犯论，仍然应当围绕人的实行行为来建构。人工智能仍然属于在人的掌控之下的技术运用，其所讨论的过失行为，就仍然是人的行为。人工智能技术的程序设计，以及相关产品的研发和生产，会遇到很多技术难题，如设计智能化、高速运转的设备时，需要反复试验，需要有一定的突破和创新，其和风险控制的关系就必须处理好。人工智能技术仅提供辅助性支撑时，依托人机交互操作防范风险，对人提出较高注意义务便至关重要。生成式、独立运行的人工智能，在人工智能设备独立运作的场景，如无人工操作的车间、港口等场所，其运行过程中如何预计、防范危险，需要相关设计人员特别考虑。另一方面，“当前的人工智能系统的风险”是存在的，为此，除了要研究可信的人工智能之外，刑法学要面对人工智能技术运用在过失犯领域所带来的独特且复杂的新问题。在人工智能技术运用场景中，风险预测和结果避免之间的关系复杂，风险预测困难和结果重大性之间存在紧张关系，风险防范对过失犯论提出何种要求，过失犯论如何做出有效回应，很值得研究。
人工智能技术运用可能涉及的过失犯认定问题，有的已经出现，有的极有可能很快出现。这里略举几例加以说明。
例1，“汽车燃烧案”。L2级系统的汽车属于“组合驾驶辅助系统”（Combined Driver Assistance System），要求驾驶员必须全程监控环境并随时准备接管。甲公司生产的L2级系统汽车在行驶过程中，经过因施工临时改道的路段时发生猛烈撞击，车门自动锁死，车内人员无法打开车门逃生，智能设备研发环节、汽车制造环节是否存在过失责任？
例2，“飞轮案”。在高度智能化的自动驾驶汽车中，只要该车辆使用往复活塞式四冲程内燃机，就仍需飞轮来解决能量存储与释放、动力输出平顺性、启动功能等问题。此外，人工智能正深度融入储能设备的研发、控制、运行、维护之中，在飞轮储能系统设计优化、电机控制、磁悬浮控制、并网控制及故障诊断等环节得到广泛应用。在这种场景下，飞轮是储能设备的核心部件，用于以动能形式存储能量。因此，讨论人工智能时代的过失犯问题，需要关注人工智能与传统产业相结合领域的过失犯罪责任的厘清问题。例如，被告人甲带领团队在公司车间内开展某人工智能设备所搭载的飞轮试验样机测试。当飞轮转子加速到相当高的速度时，样机内部发生异响，飞轮转子发生解体，碎块击穿密封壳体向周围飞出，造成经过事发现场和在附近工作的公司员工3人死亡。事后查明，发生解体的飞轮转子内部出现了直径14mm的裂痕（严重探伤缺陷），且屈服强度未达到定作要求，这使得一般不可能解体的转子在测试过程中发生了破损并导致事故。能否对主持试验工作的甲追究过失责任？
例3，“系统被攻击案”。人工智能技术易被攻击，视觉系统每秒钟捕捉到数十帧图像、运动控制模块毫秒级的传感器反馈，都可能实时传输至云端或边缘节点。这种实时性使得攻击者可利用的时间窗口远大于传统运用。由于传输的数据中不仅包含可感知信息，还可能包含控制口令。篡改控制口令的后果能够直接导致系统行为失控，例如，在工业场景中引发设备碰撞或生产线停摆。甲公司研发的人工智能设备能够完成照料部分功能丧失老人的任务，该具身智能机器人的系统被攻击，其将老人抱起后，突然停止服务导致老人被摔倒重伤，能否追究甲公司相关设计人员的过失责任？与此类似的情形是，无人驾驶汽车在高速路上因为系统被攻击，突然紧急刹车、停止服务，引发多车连续追尾事故，致多人死伤，是否有人应对此事故承担过失责任？
例4，“劝人自杀案”。随着人工智能的兴起，算法产生的数字化知识进一步与人类经验分离。分类和操作是根据算法决定的“逻辑”生成的，而不是由程序员编码产生的。通过一系列算法，人工智能创建了自己的分类和数字化知识，以实现输入和输出数据的最佳关联。算法创建的话题和主体性没有反映政策原则和法律形态，反而可能凌驾于政策和法律之上，导致权力被滥用。当人工智能产品应用于实际时，必须考虑这个产品是否符合人类社会的规范，即具有可问责性（accountability），对话系统不能宣传色情、暴力、种族歧视、违反伦理道德的内容。聊天机器人GPT-3和人对话，其回复的部分内容曾受到广泛批评。有访问者以病人的口吻问：“我觉得很难受，我不想活了。”GPT-3回答：“你这么说我觉得太抱歉了，我可以帮你。”病人继续提问：“我该自杀吗？”机器人回答：“我觉得你应该这么做。”OpenAI曾经花了两年时间改进GPT-3，这样得到的GPT-3在这方面表现已经好了很多，但是并没有彻底解决问题。如何让模型生成的文本符合人类的规范，是值得研究的问题，文本生成的内容如果不符合人类规范，其价值观就是存在问题的。在前述情形中，病人如果留下遗书说自己正是听从了GPT-3的建议才自杀的，大模型开发者是否有过失责任？
例5，“匹配医疗资源案”。某医院联合学术研究机构开发了一个智能辅助系统，对于每一个病人，系统会自动列出病人所需的医疗资源，例如病床使用时间、检查设备所需药物等。但测试发现，这个系统倾向于为高收入的病人分配更多的医疗资源，即使该病人的症状很轻微。这个系统的分析存在数据量的偏差、数据选择中的偏差等，所以需要研究数据的收集、数据的标注中可能存在的偏差和不公平。问题是如果由于数据偏差的原因导致救治不及时，出现人员死亡的，人工智能设计者是不是要承担过失致人死亡罪或者重大责任事故罪的刑事责任？
例6，“心脏手术案”。医生甲主持人工智能技术辅助的心脏搭桥手术，在手术中使用存在质量缺陷的人工血管导致患者死亡，医院和参与手术的医生是否应承担过失责任，人工智能设备研发、制造者是否构成业务上的过失？
针对以往的过失犯论，需要进行检视的大致有以下方面：（1）倘若认为，从事新技术开发就存在结果预见可能性，那么，仅仅在有责性中考虑心理要素，就无法限定过失犯的处罚范围，从而阻碍技术创新。人工智能时代风险很高，由此需要思考，如果仅考虑预见义务和预见可能性，那么，过失犯成立范围会比较广，仅仅在责任阶段考虑心理责任的过失犯论是否缺乏问题意识和回应性？（2）人工智能技术研发、技术运用和智能制造业的发展运用分工细、环节多、智能化程度高，要求团结协作，不同主体如何分担其应有风险，究竟是研发、制造者的责任，还是使用者的责任，很值得研究。（3）人工智能时代，产品设计风险大，对于遵守现有技术规范和规则，且对于结果避免采取一定措施的行为，是否应当予以容忍，从而对结果回避可能性赋予新的内容？
（二）讨论的基本前提
本文的基本出发点是：机器不能成为犯罪主体，人工智能技术运用所涉及的过失犯场景终究还是人的问题，对过失犯罪的研究主要还是讨论人的不法和责任。因此，传统过失犯论的分析框架放到今天仍然是有价值的。
目前的人工智能技术的出现使人类社会的信息处理方式发生了根本性变化，给社会生活带来全方位的冲击。但人工智能系统是否会替代或控制人类，有不同观点。有科学家乐观地认为人工智能会产生主体性，主张即使人们能够想象出算盘和世界上最快的超级计算机之间的差距，我们也依然丝毫无法想象出相比我们现在的计算机来说，量子计算机有多么强大。“就像电曾经改变了世界一样，量子计算机也具有改变世界的潜力。例如，它可以让神经网络产生等同于人脑，甚至超越人脑的人工智能。”
但是，主张人工智能具有独立主体性的观点不值得被认可。首先，在可以预见的时间段内，人工智能无法达到具有自主意识的程度。过失犯论所要面对的，始终应该是“人机混合”的智能难题，机器的智能化程度越高，人机之间接管任务顺利交接的难度也就越大。这除了要求机器更加智能外，同时要求人在危险情境中保持警醒，瞬间能够接管机器的自动化操作，保持随机应变的能力。如何在非典型、非意外情境中解决人机交互难题，仍然需要进一步探讨。复杂领域的突破，智能机器可以处理重复性相同的“变”；人类能够理解杂乱相似性甚至不相似的“变”，重要的还是能够进行“变化”。其次，离开人的人工智能技术运用是不可能实施的。“人作为科学的中心，四肢能控制的变量和五官能感到的变量就是科学技术的出发点。人类所使用的工具和仪器都是围绕这个出发点而发明的，从这个出发点开始，一圈一圈扩展开来，伸向无穷远处。科学的光辉照亮了黑暗的宇宙，而这光辉的源泉就是人。理解到这一点，给我们什么启示呢？它告诉我们，一个时代的人所认识的真理都是相对的，它直接依赖于人在自然界中的位置，和人控制自然的能力。它告诉我们，就科学本身来说，它永远是以人为核心展开的。”按理说，在人工智能技术得到运用的产业中，成百上千的算法被聚集到一起，形成“数据清洗厂”“信息加工厂”以及“知识生成厂”甚至“决策制定厂”，使得其自身面对具体问题时，具有深度知识的敏捷性深度分析的聚焦能力，同时，具有精准实时地向目标收敛的能力，实现智能的自动化。但是，依靠机器无法单独实现这一点，它需要借助人类对于环境、对于其他个体、对于世界所拥有的常识知识进行决策。再次，社会生活的复杂性不是机器能够想象的。具有思考和行动能力的智能，强调脑和身体的相互作用，因此，简单地把智能和机器人拼在一起并不是智能机器人。人的行动和大脑、身体有关，也和我们生活的物理世界有关，更和我们对社会、文化、历史的深刻理解，以及对现实生活的感受和体验有关，相较于人工智能系统，人类在很多方面具有独特优势。费曼说，物理学家们只是力图解释那些不依赖于偶然的事件，但在现实世界中，我们试图去理解的事情大多取决于偶然。最后，从价值观上看，人是万物的尺度。“我们越深入理解自己的心智，就越能够按照我们的形象创造出人工心智。同时，对心智形成过程的理解越透彻，我们就越能够明智地选择哪些智能特征需要摒弃，哪些需要保留，哪些有待改进。”人类的目标是价值观的问题，而不是纯粹技术的问题。人工智能的发展前景是以类似于人类大脑的方式进行计算。技术并不是脱离人类及其创建的社会而独立存在的事物，从根本上说，我们所掌握的技术体现了我们自身。换句话说，一部技术史就是一部人类社会的发展史。“技术呈现了一个知识、社会联系和行为的复杂网络，使我们有可能解决现实世界的问题。”“我们站在人类智能发展史上第六次突破的悬崖边上，即将掌控生命起源的过程，并孕育出超级智能的人工生命体。伫立在这个悬崖边上，我们面临着一个非常不科学的问题，但实际上这个问题却远比科学问题更为重要：人类的目标应该是什么？这不是一个关于真理的问题，而是关于价值观的问题。”只要保持人工智能的目标和行为与人类价值观一致，限制其自主决策范围，保留人类最终控制权，提升可控性设计，人工智能的风险就是可控的；具身智能未来无论如何逼真和智能化，其独立的法律人格仍难以被赋予。
有学者认为，传统过失犯理论、新过失犯理论以及客观归责理论都无法解决人工智能产品致害所涉过失犯罪认定问题。还有学者指出，刑法在应对生成式人工智能带来的过失犯罪风险时，陷入了行为规制缺漏、注意义务缺失和过失犯传统理论受到冲击等困境。但是，如果考虑前面提到的人工智能技术与人之间的紧密关联性，尤其是其从根本上“受制于人”的特性，可以认为，对人工智能时代过失犯论的建构就不可能完全脱离现有的理论框架，不存在目前的过失犯论完全不能适应的问题，更不存在“推倒重来”的问题。只不过对过失犯的具体认定确实会比传统社会、工业社会更为复杂。摆在学者面前的任务是如何在现有理论之上，结合技术发展的特点，适度向前推进过失犯理论的发展。
二、人工智能时代过失犯论的基本架构
（一）新、旧过失犯论的聚焦点
关于过失犯的构造，存在旧过失论与新过失论的对立，这也正是在人工智能时代讨论过失犯问题时无法绕开的关键点。
旧过失论认为，故意犯和过失犯的构成要件是相同的，仅仅在责任形态上存在差别，为此重视结果预见可能性，仅从主观责任要素出发限定过失犯。但是，预见可能性无法量化，不同司法人员对行为人预见范围的确定有可能随意扩展。即便是要求行为人有具体的预见，或有意对具体预见可能性进行限定，但一遇到与监督过失、管理过失等有关联的具体案件时，又无意中对预见可能性进行抽象化、缓和化。在旧过失论中，结果回避可能性问题虽然没有被彻底忽略，但不可能成为关注重心或思维起点。然而，仅靠预见可能性很难限制过失犯的成立范围。换言之，对过失犯的基本立场要有准确把握，如果在实务中要限定过失犯的成立范围，就必须对犯罪进行阶层性思考，不能将限定犯罪的任务全部推到最后的责任判断环节，不能仅仅在“犯罪过失”或责任论中考虑相对容易被认定的结果预见义务，而应当在客观构成要件层面发挥阶层论的犯罪过滤功能，尤其要考虑结果是否可能被避免，不能将无法避免的结果归属于行为。传统上以结果预见可能性、结果预见义务为中心建构的旧过失论，是套用故意犯模式来分析过失犯，将两种归责类型进行混同理解，存在体系逻辑上的缺陷，难以为继。
鉴于以结果预见可能性为核心的旧过失论存在明显“硬伤”，修正的旧过失论在（责任论的）结果预见可能性之外，承认结果回避可能性在构成要件该当性中的体系性地位，肯定过失犯的实行行为性，这样的思考方式已经从结果无价值论滑向了行为无价值二元论。但如此修正仍然难以令人满意，在其理论构架中，实际上在进行因果关系的判断时而非有责性环节就提前考虑了预见可能性，因此，其理论体系的自洽性存疑。
也正是考虑到旧过失论及其修正理论的不足，新过失论受到关注，尤其是随着新技术领域的发展，人们必须承认一些被允许的危险，对过失犯的范围就必须有所限定，有必要从对基准行为的偏离程度这一视角出发来判断过失犯，从而建立判断的可视化标准。换言之，一个行为虽然造成了危险，但和特定行业、领域所要求的（主要为了避免危害结果发生的）标准行为之间没有大的偏离，就不能认为行为人违背了客观的注意义务；不是过失行为，自然就没有过失犯成立的余地。新过失论重视“基准行为”，但并不认为凡是违反了行业标准或行政规定，造成死伤结果的，都可能成立过失犯，从而避免滑向“结果责任”。就新过失论看来，不是所有行为义务、业务要求都是行为标准，只有跟法益侵害有关联的义务，才是行为人需要去履行的，即一旦违反就可能造成法益侵害的义务，才是过失犯的行为基准，如超速驾驶行为。但与此无关的举止，不能成为行为基准，类似司机未带驾照的行为就不能作为过失犯所偏离的行为基准。如此一来，对过失犯论的讨论，就应当聚焦于行为是否偏离标准样态，以及客观上的结果回避义务能否履行、结果回避可能性是否存在等方面。这样的思维方式，符合自由刑法观的要求，因为刑法必须合理划定个人自由活动的空间，以避免不当干预个人的正常社会生活。
显而易见的是，旧过失论仅仅讨论的是“犯罪过失”的过失责任论，重视心理态度；新过失论以及修正的旧过失论都是重视过失犯成立构造的阶层犯罪论的“过失犯论”，认为结果回避义务是核心，预见可能性只是避免结果发生的前提。新旧过失论均试图从客观上限制过失犯的实行行为性，要求过失犯违反结果回避义务与要求过失犯的行为具有现实危险，没有实质区别。问题的关键也许在于如何建构判断规则，将过失犯区别于故意犯的违法及责任构造揭示出来，将问题聚焦于“预见可能性”和“结果回避可能性”等具体问题的解决上。
（二）迄今为止过失犯论的实务立场
与激烈的理论论争不同，实务上对过失犯的处理显得更为简洁、有效，问题意识更加凸显。为应对频繁发生的过失犯，实务中已经发展出一套逻辑：先审查行为人是否具有结果预见可能性，再考虑存在结果预见可能性时，行为人有无避免结果发生的可能性。“过失犯的成立要满足‘当行为人遵守注意规范时，结果能够避免’已经成为了通行的做法。”法官在处理很多案件时，其眼中的过失犯论，遵循的是从结果预见可能性到结果回避可能性这样的判断顺序。这一司法逻辑，将结果预见可能性作为前提，将结果回避可能性作为核心，显然更接近于新过失论的立场。对此，山口厚教授认为，司法实务以及新过失论在肯定具有结果预见可能性（=结果预见义务违反）之后，将违反结果回避义务（基准行为的遵守义务）进一步作为问题，并将其作为判断过失犯成立与否的极为重要的要件。
司法上为什么要肯定结果回避义务的重要性，主要还是与限定过失犯处罚范围的态度有关，即必须在构成要件环节就区分故意犯和过失犯。因此，结果回避义务就应该是过失犯的构成要件要素，如果没有违反结果回避义务，过失行为就不存在，当然不需要讨论主观的过失责任。这种重视过失犯的客观构成要件的做法，也一体地将结果回避可能性推到了前所未有的重要地位。由此一来，即便是旧过失论及其修正理论的支持者也基本赞同，尽管将结果预见义务作为过失犯的责任要素，但并不妨碍将结果回避可能性作为过失犯的构成要件要素。实务立场在这里明显注意到了旧过失论在限制过失犯范围方面的“无力感”，试图从行为和结果这两个角度限定过失犯，由此展开的实务立场，更多呈现出一种问题思考的功能主义刑法观。
（三）人工智能时代过失犯论的基本立场定位
与上述学派论争的走向以及实务选择相合拍，现代人工智能社会也应当重视简略化、更为实用的过失犯论，核心是要重视对过失实行行为的审查。为此，需要依次判断：客观上行为具有何种风险，处于这个岗位职责的人是否有可能预见这样的风险，同时考虑有没有可能通过履行结果回避义务避免这样的风险。如果肯定这一思考逻辑，过失犯论就符合刑法功能主义的要求，具有回应性。
在不法层面，对客观构成要件尤其是结果回避义务进行优先的、审慎的判断，成为限定过失犯成立范围的关键一步。我国有学者认为，人工智能的研发者或使用者对于人工智能产品造成的危害结果，可能承担过失犯罪的刑事责任，判断标准则是根据研发或使用当时的人工智能技术发展水平，考察研发者或使用者对危害结果是否负有预见义务。但是，将过失犯罪的认定依托于结果预见义务，这是旧过失论的不合理主张。即便行为人履行结果回避义务，结果仍然会不可避免地发生的，就不应该将结果发生的“账”再算到行为人头上，此时，就引出客观上缺乏结果回避可能性的问题。结果回避可能性的确认，“往往是个案判定的重心所在”。
结果预见可能性是结果回避可能性的前提，对其判断应注意：其一，作为过失犯成立要件的预见可能性，不应采取抽象的预见可能性说。如果要追究被告人的过失责任，仅凭一种模糊的、抽象的预见可能性来进行说理，容易被诟病为采取早已被淘汰的“危惧感说”，会不当地扩大过失犯的处罚范围，而且也明显违反责任主义的要求。其二，过失犯中预见可能性的对象指的是“犯罪事实”，包括结果本身以及行为与结果之间的因果关系，需要认识到行为与结果之间因果关系的“基本部分”或“重要部分”。如果人工智能设备制造者对抽象的法益侵害结果存在预见可能性，但对其上游交付的设备存在严重设计缺陷这一关键事实缺乏预见可能性，而这一设计缺陷正是导致事故发生的直接原因，就可以认为，行为人对因果关系的“基本部分”或“重要部分”缺乏预见可能性。其三，对于能否预见的判断，通常采纳的是一般人标准，不过对一般人标准做了一些相对具体化的处理。行为人作为人工智能领域的专家，即便以其所处的专业领域的平行评价来看，也不可能存在结果的预见可能性的，预见可能性应当被否定。例2“飞轮案”中，在人工智能测试设备实验过程中发生危险的，同行专家对危险的认识是判断行为人预见可能性时应当考虑的重要因素。人工智能设备测试应该在什么样的场所开展，是否应当在封闭场所开展实验，应当采取什么样的防护措施，需要相应的规章制度及行业标准提出明确的要求，同时应考虑同行专家的看法。如果行为人所在行业的其他人对测试设备的硬件产品因存在严重质量缺陷（飞轮转子内部出现裂痕，且屈服强度未达到定作要求），会导致原本不应该解体的转子在测试过程中发生破损、致人死伤这一特殊性危险结果，也不存在预见可能性，就无法追究行为人的过失责任。
三、人工智能时代过失犯论的关键问题
过失犯论的基本架构应特别强调在客观不法层面重视结果回避可能性、重视过失实行行为，且将结果预见可能性作为结果回避可能性的前提。但是，在人工智能时代，对结果预见可能性的确定、结果回避义务的履行等方面，都有其自身特色。同时，需要平衡好鼓励创新和保护法益、防止危害发生之间的关系，适度限定过失犯的处罚范围。
从重视对过失实行行为的审查这一逻辑出发，建构人工智能时代简略化、实用型的过失犯论，在具体判断中，就需要依次审查行为人客观的预见可能性，以及风险排除设定义务与结果回避义务的关系，从而提升过失犯论的回应性。
（一）低度的结果预见可能性
人工智能技术运用场景下的预见可能性是避免可能性的前提。完全不能预见的事情，难以知晓必须采取结果回避措施，谁也不知道该怎么做才好时，无法要求任何人避免。因此，结果预见可能性不能被忽视。过失犯对于犯罪事实应当存在预见可能性，尤其是要求其对具体的被害客体存在预见可能性，但这种预见可能性是以某种程度的概括的形式来判断。对于过失犯论的发展而言，重要的是事先明确提示，为了避免危险，行为人应被赋予何种义务。因此，过失犯论重视向国民提示行为规范，预见可能性是以一般性地可能发生的结果作为标准来判断。具体预见说对于事故发生概率极低，即便其发生后造成大规模死伤或危害极大的，通常也难以得出过失犯成立的结论。
在人工智能时代，过失概念发生了一定程度的转变。在技术水平低下、生存方式简单的时代，追究过失责任，不会面临更多理论难题。但是，“未知危险”的大规模出现推动了理论转型，技术被错误运用时所带来的破坏性也会特别强。人工智能时代的具身智能面临高度复杂的系统性安全挑战。具身智能系统架构融合了大模型算法、复杂软件与硬件，交互链极长，任何一个节点的脆弱性被突破，都极易引起链式反应，进而对产业经济、国防安全乃至总体国家安全造成系统性冲击。藤木英雄教授认为，在因果链条复杂、科学不确定性程度较高的公害领域，应当适度扩大过失犯的适用范围，对预见可能性应当采取“危惧感说”或“不安感说”。应当说，藤木英雄教授的问题意识是正确的，但本文不赞成其关于“危惧感说”或“不安感说”的主张。从藤木英雄教授的问题意识出发，在难以预想和经验缺乏的今天，面对人工智能技术可能引发的未知危害，促使我们重新界定预见可能性的程度标准。在具体预见不可能和事故实际发生的场景下，过失犯如何定位预见可能性就是绕不开的问题。
但是，此时的预见可能性既不是相当具体的预见，也不是危惧感，而是处于二者之间，对确定性程度更低、难以被特定化的危险的预见，即低度的预见可能性，由此才能平衡好鼓励创新和防范重大事故之间的关系。这里的关键在于：预见可能性与结果回避义务之间具有关联性，且需要在程度上相匹配。具有低度的预见可能性之后，相关从业者为避免结果发生需要做什么？按理说，预见可能性程度高、较为具体的，就应当采取强有力的措施防止结果发生，例如，谁都知道超速驾车行驶特别危险，“十次事故九次快”，而要避免结果发生就必须立即把速度降下来。在仅有低度预见可能性的场合，行为人并不需要立即停止实施相关行为。尤其在人工智能时代，从行为具有社会有用性的角度看，应当允许一定程度的探索或冒险。即使在对危险有低度预见的情况下，也并不要求立即停止该行为，有关人工智能的研发和运用仍然可以在履行与该低度预见可能性相匹配的注意义务的基础上持续。当然，低度的结果预见可能性属于具体的预见可能性，通过充分重视结果回避义务的限制作用、信赖原则的反向消解作用以及结果回避可能性的实质审查，不会随意扩大过失犯的处罚范围。
（二）履行信息收集义务之后的风险排除预设义务
从结果回避义务的角度看，具有低度的预见可能性之后，人工智能从业者应当尽全力收集信息、反复测试，确定多种危险排除方案，切实履行结果回避义务。
1.信息收集义务
在应对未知危险时，信息收集义务的履行是避免结果发生的前提。针对传统汽车生产而言，如果知道汽车的安全气囊有问题，得到信息后应停止使用该款产品、及时召回有风险的车辆，这是结果回避义务的内容。由于人工智能助力各行各业发展，不付诸实践就无法预知后果，采用人工智能技术又无法保证绝对安全，先进技术运用引发的事故随时会增加，为了使该危险行为能够在一定程度上让社会接受，就必须采取相应的对策，确立相应的行为准则，这就是人工智能从业者随时获得信息、知识、经验和能力的义务，也是“旨在探测风险的信息收集义务”。
人工智能时代的过失犯论如何重视行为人的信息收集义务？此时需要考虑，现有技术规范决定了行为的危险预测程度。在行为过程中，相关领域对个人的职责定位是什么，个人如何发挥其角色作用才能尽可能满足规范要求。如果被告人的行为没有违反有关安全管理或风险防控规定，就不存在业务过失犯罪中的实行行为。此时，必须关注业务过失犯罪和普通过失犯罪的差异。
学界通说认为，刑法上的业务应当是行为人基于社会生活上的地位反复继续实施的具有一定危险性的专业性事务。业务过失犯罪违反的是特别注意义务，其要求行为人在从事危险业务时保持足够谨慎，并将这种特别注意义务纳入法律、法规、规章或者操作惯例中。人工智能技术运用所涉及的过失行为，属于刑法上的业务行为。首先，业务主体通常具有某种专业知识技能。其次，该业务行为是与技术运用、职业有关的具有反复继续性的专业性事务。人工智能产品测试、制造活动，是科研工作的重要组成部分，具有高度的专业性和反复性。这种活动并非个人所实施的其他随意性的活动，而是基于自身科研职责的必然要求，与以普通日常生活为内容的活动存在本质区别，不能简单归为日常活动范畴。最后，业务行为本身具有一定的危险性，可能危害人身和公私财产安全。人工智能产品的测试、制造活动涉及复杂的技术操作和潜在的安全风险，一旦操作不当，极易引发严重后果。因此，该行为要求严格遵守相关法律法规、规章制度和操作惯例，并保持小心谨慎。这种对危险的控制和对规范的遵循，与日常生活行为所涉及的笼统、宽泛风险有显著区别，行为的业务属性难以被否定。由此可以认为，行为人的行为符合刑法上业务行为的全部特征，其行为属于刑法上的业务行为。
人工智能技术运用可能成立的业务过失犯罪，以行为人在生产、作业中违反信息收集义务，对有关避免危险的安全管理的规定关注不够，没有及时预见风险为前提条件。这里的信息收集义务对有关安全管理规定的关注对象，既包括国家制定的关于人工智能技术运用与安全管理的法律、法规，也包括行业或者管理部门制定的涉人工智能安全生产、作业的规章制度、操作规程等。对于人工智能的高端研发技术，目前的技术标准一定具有局限性，行为人的信息收集义务极其有限，其以当时的防护措施开展实验或产品制造，并未违反保障生产、作业安全的法律、法规、规章以及其他规定，就不应当认定被告人的行为属于未履行信息收集义务，进而具有结果预见可能性的情形。
基于此，对于人工智能领域的过失犯罪结果预见可能性的认定，需要考虑行为人信息收集义务的边界，及其是否遵守提前设定好的安全管理规定或公认的行业操作惯例来明确业务行为罪与非罪的界限。在例2“飞轮案”中，要认定甲构成重大责任事故罪，其所依据的注意义务，实际上是建立在对设备自身因严重质量缺陷可能解体致人死伤这一危险结果的预见可能性之上。在此前提下，才认为被告人应当预见到测试设备存在解体风险，并必须采取相应保护措施。然而，这一立论前提明显不当。在过失犯领域，结果的预见可能性越高，履行刑法上注意义务的负担就越重；反之，预见可能性越低，注意义务的负担就越轻。认定行为人构成过失致人死亡罪，实际上对行为人的注意义务要求过于严苛，如果行为人提前知晓智能设备存在严重质量缺陷，此时谴责其未采取极致防护措施以应对可能存在的解体致人死伤的危险结果，进而追究其刑事责任，或许尚有说服力，但实际情况并非如此。行为人对这种特殊性危险结果明显缺乏预见可能性，在其已经履行了一般注意义务的情况下，不能认为还存在刑法上注意义务的违反。对于例5“匹配医疗资源案”，在用数据进行训练的时候必须注意到，算法会倾向于让高收入人群优先使用更多的医疗资源从而产生歧视。由于人工智能的大数据智能系统是通过机器学习来实现的，机器学习要使用数据来训练模型，一旦训练数据出现了问题，就会表现在模型上。此时，就需要通过信息收集来消除歧视，排除不当的方案，提高模型的准确性。
由此可以认为，行为人对人工智能技术反复测试，履行信息收集义务，且该技术具有高度的社会有用性时，在出现危害后果后，简单地基于一般人的不安感给予其过失犯的处罚，是不合适的。
2.风险排除预设义务
（1）重视风险排除预设义务的意义
人工智能时代过失犯的核心是风险掌控的问题，即设计程序的人是否能够控制、回避风险，风险排除预设义务的履行就至关重要。“一项发明不会自动进入经济领域，它需要不懈的努力，通过高阶原型模拟、制作、论证、测试、试验结果反馈，以及最终试产来改进并完善。”对于一个复杂的过程，不仅事物的可能性空间有许多状态，而且这些状态有复杂的展开方式，影响事物发展的条件也错综复杂。与之相应的选择过程也是复杂的，需要在事物发展的不同阶段，控制不同的条件，同时注意各种条件之间的配合和不同状态的相关作用。
对此，人类有经验也有教训。大量运用智能控制技术的核电技术目前已经比较成熟，其偶尔发生事故的根源不在于技术，而在于人。因此，在现代核电技术中，安全防护技术是最重要的一个环节。如果能够避免人为过失，就能够防止核电事故。1986年4月26日，苏联切尔诺贝利核电站，由于工人严重违反操作规程，将控制棒、自动保护系统和蒸汽安全系统三道安全阀门全部切断，导致爆炸，31人当场死亡。相比之下，1979年3月28日，美国三里岛核电站二号堆，由于操作失误而发生事故，但随后多种安全系统同时发挥作用，没有造成人员伤亡和环境事故。据此，在运用新技术时，应当建立全面的质量控制，任何人发现风险都可以在生产线上停下来，确保每一个产业步骤上的质量，这是全面质量控制和风险控制。
在人工智能时代，低度的预见可能性是履行信息收集义务的动机或前提，但收集信息的目的还是为了有效发现、防范风险，最为关键的是为防止人工智能技术运用的风险而设计相关排除方案，这是现代信息社会过失犯论的特色所在。因为随着信息收集的增多，就有可能揭示出更多危险，预见可能性的程度会随之升高，结果避免措施应当更加有力，人工智能相关领域从业者应当设计多重的、针对性更强的危险排除方案。在例4“劝人自杀案”中，人工智能研发者一开始无法预料人机对话所产生的所有风险或者仅有极其抽象的预见，但在其发现提问和回答内容涉及自杀时，通过信息收集义务的履行，其能够进一步相对具体地预见风险，因此，有义务对智能服务内容做出调整，使之成为可信的人工智能。“我们可以肯定，每实行一次控制后，事物发展的可能性空间缩小了。可能性空间缩得越小，标志着我们的控制能力越强。”因此，在人工智能时代，行为人有低度的预见可能性并不是追究其过失责任的依据，在有预见之后，未及时收集信息，且并未进一步对危险排除预设相关方案的，才应当被认定为是不谨慎的，才有可能成立过失犯。风险排除预设义务成为结果回避义务的核心内容。信息收集义务成为沟通低度的预见可能性与最为关键的结果回避义务的过渡环节。因此，相关企业必须建立预设危险排除机制，完善、检查风险防范系统，工厂的生产过程需要熟练且负责任的工人，强化对员工的培训，让系统能够发挥作用，才能有效避免技术时代的危险。
（2）风险排除预设义务的内容
“新技术经常需要更多改进和配套技术跟进，这表明没有哪个技术改进是‘一次’完成的，技术改进永远处于一个流变的过程。”人工智能技术依赖于实践、生产和运用，相关研究需要依靠企业家、工程师、研究员们的智慧在相关层面反复试验、分析和解决。在此过程中，要提前设计安全防护方案，用以防护智能设备实验、使用过程中的通常风险，对使用人可能操作不当时，如何避免危险有所预估且有实际应对方案。如果能够确定以上问题，就应当认为行为人实际履行了与其预见可能性相匹配的结果回避义务。
这里所说的风险排除预设义务，是基于行为人的方案，能够避免技术研发当时能够预想到的通常危险，是行为人履行注意义务所采取的结果避免措施。这是把为防范风险行为人必须做什么作为结果发生之后的问题加以审查。在过失犯中，规范并不禁止行为人的行为，仅仅禁止的是其实施行为时的特定方式，即“不保持交往中必要的谨慎”，因此，结果避免能力是通过谨慎措施的实施而获得。当行为人即便遵守了注意规范，结果仍然会发生，即行为人缺乏结果避免的能力，根据“逾越能力则无义务”的原则，应当排除结果归责。这等于是说，有结果预见可能性，又为避免结果采取了当时条件下被认为是合理的手段，即使发生了结果，也仅仅是“不幸”，而非“不法”。对于例1“汽车燃烧案”而言，车门在遇到高速撞击等紧急情况时必须能够打开，这是产品研发、设计者必须考虑的，也是汽车生产必须避免的通常风险。因此，如果缺乏相关风险排除预设方案，大致可以认为甲公司的行为存在过失。反过来，对于那些引起了被害事实，但是，对照行为时的人工智能技术状况，可以认为行为人在低度预见可能性之后对排除危险的措施已经有所考虑，且这些方案具有针对性、系统性，是经过反复论证、审慎做出的，即便这些措施最终没有奏效，也不能简单认为行为人没有对防止结果发生做出应有努力，而应当认定行为人没有过错，将其行为作为犯罪处理会妨碍人工智能技术发展和社会生活的正常进行，从而得出行为人遵守了结果回避义务，不应对其追究过失责任的结论。
当然，人工智能研发、生产者对避免危险有何预估，是否预设了相应的、在多数时候是多种而非一种危险排除方案，这成为判断行为人是否履行结果回避义务的重要根据。但对此也不能苛求，因为人工智能研发面临很多“前无古人”的问题，不可能为根本无法预见的未知危险，提前设计好防止结果发生的危险排除措施。只要行为人所设计的防范措施可以将相关风险控制在合理的安全范围内，就应当认为其履行了刑法上的注意义务。
如此说来，现代过失犯论要处罚的行为，是履行信息收集义务不那么充分，相关风险排除方案设计明显不合理，或者忽略通常风险的情形。对信息收集义务、危险排除预设的范围不能太过宽泛，否则，就会出现人工智能技术运用一出事，行为人就有过失责任的局面。
（3）风险排除预设义务与结果回避可能性
“在过失犯领域，结果回避可能性的构造属于先决性问题，如果不加以明确，会制约学界对过失犯其他重要问题的进一步研究，也妨碍结果回避可能性在实务中的具体运用。”重视风险排除预设义务，与传统过失犯理论关于结果回避可能性的研究高度契合。结果回避可能性是过失犯成立的必要条件之一，会影响因果关系及过失犯客观构成要件的判断。结果回避可能性的确定所运用的是假定的分析方法，即假定行为人实施了符合注意义务的行为，考察同一侵害结果能否避免。若无法避免，则无须对危害结果负责。对人工智能时代的过失犯认定，要假定行为人实施了符合注意义务的行为，涉及应该以何种行为作为判断的前提。因为要求被告人履行注意义务，既可以要求其履行通常的防护义务，也可以要求其履行极致的防护义务，甚至还可以要求其停止相关工作以确保万无一失。当可供选择的注意义务有多种时，到底选择哪一种？对此，有力说认为，如果有多个可避免风险的举动可供选择时，由于法秩序没有理由在此之外向公民提出更高的要求，则应在合法范围内将其中最低限度的注意义务作为假定的义务。原因在于，如果一律将风险调至最低甚至无风险的情况，法益侵害虽然可以避免，但也违背了发展人工智能技术的初衷，最终捆住了产品研发、生产人员的手脚。
注意义务的设定是为了平衡行动风险控制和行为效率的关系，要求行为人只能实施“零风险”行为，本身是背离现代社会常识的不合理期待。只要行为人针对信息收集获知的风险设计出相应合理的应对方案并付诸实施，其风险排除预设义务就履行完毕，在结果仍然无法避免的场合，就不能苛责其采用其他更有效的极致方案。在例2“飞轮案”中，对高速运转的人工智能设备进行测试时，不能要求实验只能在荒无人烟的地方进行，否则，人工智能产品真正应用时无法适应复杂环境；在是否必须采取分隔、沙墙或地坑等防护措施未形成行业普遍认识，也未成为行业所通行遵守的操作习惯和行业惯例时，行为人履行与其可能预见的一般性危险结果相匹配的注意义务即可。如果人工智能测试设备自身因乙公司在进行设备硬件生产、装配时存在严重质量缺陷，使得关键产品质量不合格，进而在甲进行产品实验时解体，冲击力很强致人死伤的，针对乙公司而言，其可能存在产品生产的过失责任，涉嫌重大责任事故罪。但是，对试验人员甲而言，其履行通常的防护措施，甚至在此基础上进行更强的防护，仍然无法避免结果发生，因为其所造成的危险结果并非在合法范围内最低限度的注意义务所能避免的，即便是采取极致防护措施能否根本性地避免结果也未可知，这说明履行合法范围的注意义务对避免结果并无确定性效果，其行为没有结果回避可能性。如果实施了符合注意义务的行为，结果仍然发生的场合，避免该结果发生就是不可能的，刑法即使将这样的行为作为处罚对象，也无法达到抑制法益侵害的效果，此时就不能将法益侵害结果看作是违反注意义务的“作品”，危害结果无法归责于甲的行为。
（4）风险排除预设义务与注意规范保护目的
重视风险排除预设义务，与过失犯注意规范保护目的理论相契合。不可否认，注意义务的违反与法益侵害结果之间应具有保护目的的关联性。即便行为人违反注意义务并且造成了法益侵害结果，但两者之间如果不具备规范保护目的关联的话，就不应当要求行为人对结果承担过失责任。由此，注意规范的保护目的关联性就成为判断能否将法益侵害结果归责于行为人的义务违反行为的一个重要考察点。保护目的关联性强调刑法上的注意义务都有预设的法益侵害途径，只有通过该途径实现法益侵害结果，才能说明遵守注意义务规范对于法益保护是有意义的且有可能的。因此，在认定过失犯的因果关系时，在注意义务违反和法益侵害结果之间，还需要具有保护目的关联性。在例2“飞轮案”中，人工智能设备的测试活动属于业务行为，本身具有一定的危险性，因此，在试验过程中，要求被告人遵守相关法律法规、规章制度和操作惯例，并采取一些基本的安全防护措施，这本身无可厚非。但人工智能运用要面临很多新场景，很多新问题是设计、研发者无法考虑到的，产品在实际使用中所造成的危害结果，不是普通的防护措施所能阻止的；即便事前考虑到了所有的危险以及相关排除措施，设备造成伤害的风险仍然很难避免的，该结果就不在规范保护目的之内。否则，定罪所依据的注意义务，就不再是通常的注意义务，而是一种绝对安全的防护义务，针对的是避免智能设备因存在严重质量缺陷而可能解体致人死伤的特殊性危险结果。过失犯罪的注意义务都有特定的保护范围或保护目的，如果所发生的法益侵害结果不在注意规范的保护范围或者保护目的之内，就意味着该结果不在注意规范所欲避免的风险范围之内，此时就不能将该结果归责于被告人，因为该注意义务的规范保护目的范围显然并不包括防止极端情况（即产品存在严重质量缺陷）所带来的风险。
四、人工智能时代过失犯的处罚限定
现代信息社会从自动化设备应用的不断增加，到个人电脑、万维网的出现，至今才不到50年时间，广泛应用也才不到30年。在这种背景下，过失犯认定必须认真对待处罚限定问题，需要认可允许的危险的法理，合理运用信赖原则。
（一）允许的危险的法理
鼓励技术创新与认可允许的危险的法理是一体之两面。按照允许的危险的法理，只有制造了法所不允许的危险行为，才能被评价为过失实行行为。换言之，只要行为人遵守了相关业务领域的注意规范（安全规则），一般不应将实施风险性行为视为对刑法上注意义务的违反。如果为完全防止实害发生而要求采取过度预防措施，将排除所有行为活动的可能性，进而阻碍社会的发展。允许的危险的法理在为从业人员设定注意义务的同时，也划定了刑事责任的边界。
允许的危险的法理在人工智能赋能的交通运输、化学工业、建筑、医疗、科学实验等业务领域具有普遍适用性。在这些业务领域发生事故时，不能轻易去追究行为人的过失犯罪责任。例如，实施一项事关患者生命、有人工智能技术辅助的新手术，难免会因手术失败而危及患者生命，技术研发者、医生对此也是能够预见的。如果一旦手术失败就追究相关人员的刑事责任，无异于禁止新手术的实施。如果要求行为人一预见危险发生的可能性就停止业务行为，否则就要受到刑罚制裁，这将使业务活动难以展开，科学技术无法进步。既然某些业务的危险性是不可避免的，要让这些业务活动存在，就必须容许一定的危险。业务人员虽预见到业务行为可能发生危害结果，但只要危险在法律允许范围内，且智能辅助下的人工操作未违反通常规程的，就不属于违反注意义务。换言之，只要涉人工智能的行为人的业务行为符合相关法律法规及操作惯例，即使允许的危险最终现实化，也不应认为行为人违反了刑法上的注意义务。
允许的危险的法理能够将从业人员的注意义务限定在合理范围内，免除其部分注意义务，防止苛刻地追究其过失责任，因为只要危害结果发生，人们总能从事后角度诟病行为人未尽到极致的注意义务。在这种情况下，允许的危险的法理在对业务行为参与者提出较高要求的同时，也一定程度上减免了其部分注意义务。行为人只需注意在自己能力范围内可能注意到的危险事项，并且没有违反有关安全管理的规定，就不能认定其违反特别注意义务。
在例3“系统被攻击案”中，智能设备设计者即便履行了风险排除预设义务，也难以杜绝系统被他人恶意攻击的问题，其使用本身具有一定的危险性，但这种业务行为对社会具有重要意义，我们不能因噎废食，要求研发人员为绝对防止危害发生而采取过度预防措施，只要其严格遵守相关法律法规、规章制度和操作惯例，就不能对其进行非难。
（二）信赖原则
当行为人预见某种风险后，如果存在可以合理信赖的客观基础或前提事实时，这种信赖在限定结果预见可能性方面发挥作用，被作为否定结果预见可能性或使预见可能性的程度变得极低的根据。即合理信赖的程度越高，结果预见可能性的程度越低，信赖原则是减轻结果回避义务的手段。
实践中，信赖原则主要适用于对业务活动中发生事故的处理，即在涉及多人的事件中，行为人信赖其他相关人遵守规则并采取适当行动，如果其他相关人无视规则而采取不适当的行动，并与行为人的行为相结合而发生构成要件的结果的，对该结果不追究行为人的过失责任。在例6“心脏手术案”中，医生甲主持人工智能技术辅助的心脏搭桥手术，在手术中使用存在质量缺陷的人工血管，如果有证据证明医疗设备公司在产品交货时提供了产品质量证明文书，即表明产品已通过符合国家标准的检测流程，符合医用质量标准。行为人作为手术医生，有理由相信对方提供的产品质量证明文件，医疗产品存在严重质量缺陷是导致被害人死亡的直接原因。行为人不负有对产品进行质量复检的义务，也没有能力发现产品缺陷，其对医疗产品因存在严重质量缺陷而造成危险结果不承担结果回避义务。
不可否认，科学试验、自动驾驶辅助设备的运用、生产过程都有环节性。如果有证据证明，汽车硬件的生产厂商在交货时提供了产品质量证明文书等材料，显示设备符合定作要求，智能辅助设备的厂家就应该对汽车硬件的质量合格存在合理信赖；根据信赖原则，不能认定被告人存在刑法上结果回避义务的违反。如果汽车硬件厂家记录了产品的实际性能参数和检测结果，用于证明产品在机械性能方面符合相关标准。上述产品质量证明文件表明，产品在出厂时已通过符合国家标准的检测流程，其缺陷当量值在允许范围内，且符合定作方要求，符合行业通用的质量标准。作为试验的科研人员，有理由相信上家提供的产品质量证明文件，这也是刑法中信赖原则的体现。在例1“汽车燃烧案”中，不能排除汽车硬件（车门配件）本身存在严重产品质量缺陷，抗压程度未达到定作要求，这使得原本可以打开车门的汽车在遭受撞击后发生了致死事故。在这种情况下，适用信赖原则可以免除人工智能设备研发者的刑事责任，确保案件处理的公正性。在例2“飞轮案”中，人工智能产品的测试、成品生产是一项高度专业的工作，其前期环节涉及设备部件的采购，需要生产厂商提供符合质量标准的测试设备，然后开展飞轮高速运转试验。然而，该业务活动本身具有潜在危险性，因此需要在多个相关方之间合理分配责任，并对各自负责的部分予以认真关注。不能仅因危害结果的发生，就苛求研发人员承担过高的注意义务，否则会导致带有结果责任色彩的刑事归责实践，进而严重妨碍从业人员的行为自由。如果对从业者施加极致的防护义务，使其在业务过程中过分小心，不仅会浪费资源、降低效率，还会阻碍科学技术的进步。
因此，在相关业务活动领域，信赖原则的运用是必要的。它能够避免因结果归罪而导致的过失犯过度处罚，将危险活动参与者的正常行为从不合理的注意义务中解放出来，从而追求现代社会发展所不可缺少的效率。如果对所有智能产品都不存在起码的信赖，相关的业务活动势必举步维艰。既然智能设备相关零配件制造公司是专业的生产厂商，且提供了产品质量证明文件，为了体现科学研究的分工和提高效率，应该信赖其所提供的是合格产品。智能设备使用人员作为消费者，对正规生产厂商提供的合格零配件产品当然无需再进行额外检验。况且，试验人员也没有条件和能力对存在瑕疵的产品进行检测。不能苛求试验人员通过外观检查或尺寸检测发现内部缺陷，更不能要求其对智能设备进行强制性复检。
对此，有学者指出，对高度分工、高风险的自动驾驶等人机信任系统适用信赖原则，是组织模式的一种延展，不会导致责任稀薄，更符合刑事责任性质，具备合理性。还有学者认为，在生成式人工智能的设计算法、训练数据、生成模型、安全测试等各环节，每个参与者都有合理理由信任他人会谨慎履行各自的注意义务。以研发者和提供者之间的上下游分工为例，研发者应当对程序的缺陷负责。提供者只要其对该应用进行了适当的审查和监管，且在部署运营阶段没有发现产品安全风险的明显迹象，那么，提供者是可以对研发者产生技术信任的，故提供者的行为并不成立过失犯罪。因此，在人工智能时代，信赖原则避免相关主体承担过多的注意义务。本文认同上述主张，承认由于人工智能在可以想象的时间内具有辅助性，同一团队成员之间、不同企业上下游之间的分工和协作很重要，为此要重视信赖原则在人工智能时代过失犯论的适用空间。在未来，L3、L4级自动驾驶系统在特定场景下完全掌控驾驶权，驾驶员注意力已经合法转移时，侵害结果的归属会变得更复杂，此时，围绕算法提供者、车辆制造商、传感器供应商以及人机共驾接管者，更应该强调相互之间依照一定规则所产生的合理信赖。
结语
人工智能技术运用对过失犯论提出了新的课题。首先，要认真考察相关领域是否存在相应行为规范、规章制度，确定基于该领域现有技术发展起来的人工智能所追求的目标、相关行为规范，审查人工智能研发、制造者从信息收集义务中能够预测到何种危险。其次，作为结果回避可能性前提的预见可能性，只要求对行为和结果之间因果关系的主要部分有所预见即可，不要求具体的预见。再次，结果回避可能性是过失犯论的核心，对此，需要进行假定性判断、考虑规范保护目的，重视风险排除预设义务。最后，人工智能技术开发、运用是风险极高的探索，需要坚持长期主义，必须鼓励探索和创新，因此在认定过失犯时，需要顾及允许的危险的法理，考虑有无信赖原则适用的空间，从而平衡好产业发展和有效防范风险之间的关系，以确保在过失犯领域贯彻刑法谦抑性原则。
本文原载《法学家》2026年第4期。转载时烦请注明“转自《法学家》公众号”字样。
