到目前為止，任何遵守法律的機器人始終嚴格按照其代碼運行。致命事故和嚴重傷害通常僅是由于人為事故或安全系統和障礙物使用不當而發生的。我們尚未真正測試我們的法律將如何應對更復雜的自動化技術的到來，但是那一天并不遙遠。人工智能已經以許多不可見的實用方式滲透到我們的生活中。在機器革命令人著迷的同時，這將對到處的人類造成傷害，而具體化的人工智能系統可能對立法者構成最重大的挑戰。

按照不變的代碼運行的機器人是一回事，多年來造成了許多人死亡和事故-不僅在工廠而且在手術室也是如此。不斷學習的機器是完全不同的前景-提出解決該問題的法律很可能是漸進的事情。

　　新興機器人行為和責備比賽

新興的行為將使機器人比以往任何時候都更加有效和有用。突發行為的潛在危險是它是不可預測的。過去，機器人是為設定任務編程的，僅此而已。緊跟安全壁壘并遵守既定規程可以確保操作員安全。

豐富的人工智能將改變這一切。制作一個能夠安靜地越來越好地分析大量數據的計算機程序是一回事，但是誰又知道物理化的AI接下來將要做什么呢？從定義上講，設計人員不會-整個觀點是機器人可以自己學習，那么我們如何立法制定安全和責任制呢？

讓我們將人工智能和機器人視為單純的產品。在某些方面，您可以將這些產品與火車和汽車等過去的新技術進行比較。汽車制造商如果生產不安全的車輛，可被起訴。但是，您不能僅僅因為您以100英里/小時的速度行駛并殺死一名行人而起訴制造商。此類產品的制造商和用戶都需要以不同的方式負責。

M擁有超過33年為受他人傷害的人工作的經驗，但他說機器人是一個新概念，肯定會使索賠變得更加復雜：“制造商目前受到產品責任法的起訴因產品缺陷或虛假陳述而對財產或人員造成的損害。產品責任法的麻煩在于它不是黑白相間的，配備AI的機器人將使情況更加混亂。從現狀看，如果制造商要繼續進行合理的自由創新，就必須有所作為。”

　　責怪用戶，責怪制造商還是責怪機器人？

讓我們看一個假設的例子。我們將在將來的某個環境中考慮一個負責洗車的機器人。制造商創建它的目的是學習越來越有效的清潔車輛的方法。機器甚至可以為此重寫其算法。一年之內，機器人在發生事故時的工作速度更快，更好，并且超出了所有預期。駕駛者由于這一不幸而受了重傷，但是誰在過錯呢？

在美國，此類事件可能會導致基于過失或設計缺陷的民事案件。可能會爭辯說，產品的任何用戶都有權獲得安全且不受體驗傷害的權利。對于原告而言，制造商可能會顯得很粗心，原告只想洗車并相信技術可以安全地完成這項工作。用戶真正需要避免的所有責任就是將產品用于預期目的。

產品責任法全都在于歸咎于責任，但在這種情況下誰真正犯了錯？畢竟，這是一臺不斷學習的機器，結果是不可預測的。制造商并沒有試圖掩蓋這一事實，在任何行銷活動中都可能突出這一事實。將機器人的環境和學習能力歸咎于制造商，這是公平的嗎？這是無法預見的嗎？也許還可以說，在事故發生時，機器人已經按照它自己編寫的算法進行工作-那么我們應該怪機器人嗎？

至少可以說，這是一個灰色區域。最終，制造商選擇出售一臺自學機器，并從這項技術中獲利。如果產品的性質造成損害，也許他們需要承擔一些沖擊。但是，如果公司無法在法律訴訟風險與利潤之間取得平衡，則存在一個非常現實的危險，即進展可能會大大減慢甚至停止。事實是，盡管人工智能相對較新，但它對立法者提出的問題卻并非如此。

體現出來的AI不會是產品責任法律第一次符合全新的產品類型。

　　歷史上的新技術和立法

在18世紀末和20世紀初，汽車引起了混亂，但逐漸受到管制。沒有人知道如何在汽車推出時立法—因為沒人知道會發生什么。問題開始出現后，問題就得到解決。例如，只有在成千上萬的人被殺之后，才出現了違反馬術的法律。

只有時間能告訴我們二十一世紀的立法者如何應對AI和緊急機器人行為。似乎唯一清楚的是，這不會是社會最后一次需要采用新技術。 想了解更多關于人工智能的信息，請繼續關注中培偉業。