人工智能時代智能投顧民事責任認定研究

陳雪

摘 ? 要：人工智能的發展使人類社會發生了深刻的變革。在金融領域，智能投顧的應用降低了投資者獲取證券投資建議服務的門檻，但算法黑箱增加了投資者索賠的難度。基于投資者保護和金融科技發展的價值平衡，從業機構的賠償責任和技術提供方的賠償責任均需引起重視。智能投顧沒有改變傳統的投資顧問服務關系，訴訟中的證明難題是投資者索賠的主要障礙，而根據雙方在證明活動中的地位，合理分配舉證責任、合理調節證明標準，是解決糾紛和落實賠償的可行途徑。

關鍵詞：智能投顧;責任主體;舉證責任;證明標準

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2019.07.005

中圖分類號：DF438.7 ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ?文章編號：1003-9031（2019）07-0043-07

一、引言

金融創新是金融業內進行的創造性變革，是金融發展的推動力。近年來，人工智能在各行各業被廣泛應用，學界對其探討的激情絲毫未有退減之勢。誠然，其給人類社會帶來便利的同時，也引致了新的風險，如人工智能機器人侵權、無人駕駛汽車事故責任認定等。在法律領域，因技術應用造成的損害，使得對人工智能民事責任相應的研究成為無法回避的問題。在人工智能運用較多的金融領域，金融科技的發展一方面為金融創新注入了動力，但同時也對投資者權益的保護造成了一定程度的威脅，如因智能投顧①在金融領域的運用而引致的投資者保護議題，使得對其民事責任認定的研究成為必然。

綜觀現有研究文獻，對智能投顧的相關研究多集中于如何推進其進一步發展及對其監管問題上，對其民事責任及認定問題的研究相對薄弱，在金融科技迅速發展的當下，相關研究需進一步深入。就法律層面而言，認定和追究智能投顧的民事責任必須以促進金融科技發展和投資者保護之間的價值平衡作為核心宗旨。在人工智能發展的不同階段，民事責任承擔存在較大差異，而確定責任主體是研究人工智能民事責任的基礎問題。首先，應明確投資者遭受損失后可以向誰主張賠償。這要求適當界定責任主體的范圍以保障投資者求償權，要在相關主體之間公平分配責任以避免責任人逃避法律追究。其次，要明確有關主體的責任性質，即責任主體承擔的是違約責任、侵權責任或其他法定責任。在現有的責任制度框架下，違約責任賠償范圍限于可量化和可預期的損失，侵權責任中純粹經濟損失是否屬于賠償范圍仍存在爭議。最后，民事責任的追究必定要通過一定的糾紛解決機制來完成，一個更根本的問題是投資者能否提供相關證據證明自己的主張。技術應用增加了因果關系證明的難度，技術黑箱的存在弱化了投資者的舉證能力，在舉證能力失衡的情況下投資者很難通過訴訟途徑維護合法權益，因此，在民事責任證明制度上做出合理安排是解決問題的關鍵。

二、責任形式之問：智能投顧民事責任承擔的基礎

智能投顧民事責任承擔的基礎是指，智能投顧民事責任主體基于何種原因要承擔法律上的不利后果。法律責任是第二性義務，是責任主體不履行法定或約定的第一性義務而應承擔的法律上的不利后果。要求一定主體承擔某種不利后果必須具備正當理由，這是民事責任認定研究的基礎。鑒于致害原因具有多重性，為了充分保護投資者合法權益，智能投顧民事責任的主體包括提供投資建議服務的從業機構和提供算法規則的技術提供方。由于從業機構和技術提供方與投資者之間存在不同的法律關系，當損害發生時二者承擔責任的基礎就存在差異。基于法律規定，從業機構對投資者負有信義義務，從業機構及其人員應當遵循誠實信用原則，勤勉、審慎地為客戶提供證券投資顧問服務，從業機構違反該義務并給投資者造成損害的應該承擔損害賠償責任。當從業機構向第三方購買技術時，技術提供方與從業機構之間是買賣合同關系，但當損害發生時技術提供方作為產品的生產者應當對產品給投資者造成的損害承擔賠償責任。

（一）從業機構的信義義務

從業機構對投資者負有信義義務，是指從業機構應當按照行業公認的謹慎、誠實和勤勉盡責的態度為投資者或客戶提供投資建議服務。從業機構的信義義務包括注意義務和忠實義務兩個層面，注意義務要求從業機構為投資者提供咨詢服務時像處理自己的事務一樣保持謹慎，忠實義務強調從業機構要為了投資者的最大利益而行。信義義務的一個重要體現就是投資建議符合投資者適當性原則，根據投資者適當性原則，傳統投資顧問機構及其從業人員要了解客戶和產品，智能投顧還要求從業機構了解其使用的算法。智能投顧從業機構有義務監督算法的設計、測試算法的有效性、維護算法的穩定性，保證投入使用的算法能滿足投資者適當性原則的要求。算法缺陷致害是因為根據算法規則生成的投資建議不符合投資者適當性要求，這是從業機構對算法缺陷承擔責任的基礎。

從業機構因違反信義義務而給投資者造成損害時應當承擔損害賠償責任，但責任性質如何界定，即從業機構承擔的是合同責任、侵權責任還是法定責任？在傳統投資顧問領域，投資建議的質量嚴重依賴于投資顧問人員的專業能力，最終的投資建議是一系列價值判斷和利益衡量的結果，只要投資顧問按照行業標準方式謹慎行為，即使投資失敗也可以免除責任。因此，很難通過合同約定控制風險，只能采取事后規制的方式要求從業機構及相關人員盡職履責。智能投顧的算法規則仍體現人的價值判斷和利益衡量，因此合同責任難以發揮作用。有學者認為從業機構承擔的是法定責任，支持這種觀點的主要有兩方面理由：一是從業機構給投資者造成的損失屬于純粹經濟損失，其超出了侵權責任的賠償范圍，因此不能將其界定為侵權責任;二是一般侵權責任的認定需要考慮過錯問題，法定責任只關注從業機構的行為而不管其主觀狀態，可以避免一般侵權責任構成中的主觀過錯問題。從業機構實施了違反信義義務的行為被當作法定責任的法定構成要件之一。在如何認定從業機構某一行為是否違反信義義務的問題上，套用類型化的行為模式來作為判斷的依據難免掛一漏萬，若以抽象的原則作為判斷標準又缺乏可操作性，難以滿足實踐需要。

還有學者認為，我國《侵權責任法》第2條的保護范圍包括民事權利和民事權利之外的合法利益，純粹經濟損失在內的財產利益也屬于侵權責任法的保護范圍。根據這種觀點，從業機構的責任可以被界定為侵權責任。那么接下來的問題是，從業機構承擔過錯責任還是無過錯責任？有觀點認為從降低從業機構的負擔和鼓勵金融科技發展角度出發，認定從業機構責任時應適用過錯責任原則。但證券業本就呈現出高度專業化特征，侵權人的主觀過錯很難證明，因此，證券侵權被作為特殊侵權采用無過錯責任或過錯推定責任來強化投資者保護。智能投顧不僅運用了高度專業的證券知識，且算法黑箱導致風險因素更為隱蔽，投資者證明從業機構具有主觀過錯的難度更大。投資者本就處于弱勢地位，由此認定智能投顧從業機構民事責任時適用過錯責任無法實現保護投資者的價值目標。因此，即使認為從業機構應承擔侵權責任，那么在責任認定時也應弱化對從業機構主觀過錯的關注，適用過錯推定或無過錯責任。

法定責任和特殊侵權責任殊途同歸，都強調弱化從業機構主觀過錯以降低投資者的證明難度從而實現保護投資者的終極目標。二者的目標一致，實現目標的途徑也相似。因此，就保護投資者而言，通過程序法在舉證方面做出調整有利于強化對弱勢一方的保護。

（二）技術提供方的侵權責任

智能投顧屬于初級階段的人工智能，是人類利用的工具，因此對算法有控制力的主體應當對算法造成的損害承擔賠償責任。從業機構向技術提供方購買算法，將算法用以向投資者提供咨詢服務的工具。根據《產品質量法》的規定，生產者應當對其生產的產品質量負責，因產品存在缺陷造成人身、缺陷產品以外的其他財產損害的，生產者應當承擔賠償責任。該算法是技術提供方制作的用于銷售的產品，屬于《產品質量法》規定的產品，技術提供方是該產品的生產者。此外，技術提供方是最了解算法的主體，其具備檢測算法缺陷的能力，因此有義務在算法投入使用之前進行測試保證算法的有效性。產品責任使得因產品缺陷而遭受損害的受害者可以要求生產者賠償。投資者雖然不是算法購買合同的當事人，但其在使用了存在缺陷的算法而遭受財產損害時可以直接要求算法提供者承擔賠償責任。產品責任是無過錯責任，不問生產者是否存在主觀過錯，但允許生產者援用免責事由以抗辯。智能投顧的技術提供方是算法的原始締造者，具有鑒別和避免算法缺陷的技術能力，其應當對算法缺陷導致的損害承擔無過錯侵權責任。但由于算法運用于金融領域，主要目的是幫助投資者進行投資決策，因此智能投顧與一般產品相異，生產者的免責事由應當在一般產品的免責事由的基礎上做出相應調整。

三、責任落地之基：智能投顧民事責任承擔的主體

智能投顧脫胎于傳統投資顧問業務，是金融科技在傳統投顧業務中的運用。我國《證券投資顧問業務暫行規定》第二條①和《關于規范金融機構資產管理業務的指導意見》第二十三條②分別對證券投顧業務和智能投顧的資質問題作出了規定。為此，本文在我國現有法律框架下研究智能投顧，即智能投顧僅指從業機構通過算法模型為投資者提供投資建議，不包括金融機構提供的資產管理服務。

一方面，智能投顧以大數據為基礎算法代替自然人顧問為投資者提供投資建議，技術應用導致傳統風險異化的同時也引發了新型非市場風險，法律必須及時對此做出回應;另一方面，智能投顧本質上沒有改變投資顧問業務的基礎關系，即投資顧問機構為投資者提供投資建議服務，投資顧問機構仍然可能進行利益輸送，損害投資者利益，因而二者的利益沖突依然存在。既然智能投顧致害有多重原因，那么研究智能投顧民事責任的承擔問題就有必要將其中的技術因素分離出來，即區分非算法缺陷導致的損害和算法缺陷導致的損害。

（一）非算法缺陷導致的損害

非算法缺陷是指智能投顧從業機構利用算法以外的非技術手段損害投資者利益，表現為傳統的違法違規行為。從業機構提供投資建議服務應當遵守《證券法》《證券、期貨投資咨詢管理暫行辦法》《證券投資顧問業務暫行規定》等監管規定，履行投資者適當性、完善內部控制和避免利益沖突等義務，忠實勤勉地提供投資建議服務。從業機構違反監管規定給投資者造成損失的，投資者可以依據《證券法》第171條向從業機構請求賠償。同時，《證券法》第232條規定了民事責任的優先性，即當財產不足支付罰金罰款和承擔民事責任時從業機構應先承擔民事責任。因此，將技術因素剝離之后，智能投顧從業機構實施違法違規行為給投資者造成損害的，應當按照法律法規規定承擔民事賠償責任，且在財產不足時優先民事賠償。

（二）算法缺陷導致的損害

智能投顧的核心是投資策略基于大數據分析和算法規則而形成，即算法規則代替了自然人顧問作為投資判斷，算法的引入使得智能投顧服務具有自動化、標準化、普惠性等區別于傳統投資顧問的特質。因此，保護投資者合法權益不僅要求從業機構忠實勤勉地提供投資建議服務，還要求從業機構和技術提供方設計合理有效的算法并合理利用算法。算法缺陷致害可能由主觀因素引起，也可能是客觀因素導致。主觀因素造成的算法缺陷是指從業機構或技術提供方可能故意設計有缺陷的算法規則，利用算法實施歧視行為或進行利益輸送損害投資者利益，或技術提供方和從業機構過失地生產和使用缺陷算法導致投資者遭受損害。客觀因素導致的算法缺陷是指由于技術發展水平的限制而形成的原始算法缺陷致害。智能投顧因算法缺陷導致損害，誰應該承擔損害賠償責任？

1.從業機構設計算法并運營算法。從業機構設計算法并運營算法，這意味著從業機構完全掌控智能投顧的設計和運作過程。此時，責任主體為從業機構自身，因為從業機構應當對自己開發的算法負責，也應當對自己提供服務的行為負責，即從業機構對主觀因素和客觀因素造成的算法缺陷均應承擔責任。但從業機構的責任大小應根據其主觀狀態和對風險的控制能力而有所區分。主觀算法缺陷造成損害時應區分故意和過失，客觀算法缺陷造成損害，若該算法缺陷超出技術人員現有的技術認知水準的，從業機構可以免責。算法缺陷產生的原因是否超過行業現有的技術認知水準，應當依照同行現存的一般技術標準進行判斷。從業機構免責的前提是充分履行了信息披露義務，使投資者充分了解了該算法存在的潛在缺陷和可能導致的風險。

2.從業機構從第三方購買算法。從業機構從第三方技術機構購買算法，這時應合理劃分從業機構和技術提供方各自的風險控制范圍，能真正控制風險因素的主體應承擔責任，從業機構控制能力之外的風險所造成的損害應當免責。從業機構故意購買劣質算法導致投資意見不符合投資者的實際情況，從業機構和劣質算法的提供者均對投資者遭受的損害負責，二者承擔連帶責任。從業機構因過失未能發現算法缺陷導致損害，且該算法缺陷是設計者在設計時可以采取技術手段予以避免的，則從業機構與提供技術的主體應當按照各自的過錯程度承擔責任。若該算法缺陷超過了行業現有的一般技術水準，則從業機構和技術提供方均可以在充分信息披露的前提下主張免責。

四、責任分配之弈：智能投顧民事責任的證明

由于智能投顧的技術黑箱問題，投資者很難認識算法缺陷以及證明算法缺陷和損害之間的因果關系，這給法律責任認定帶來了困難。智能投顧沒有改變法律關系的本質，因此我們不必糾結于智能投顧民事責任是侵權責任還是法定責任。由于技術具有發展性，算法缺陷的類型無法窮盡且具體的行為方式也在不斷變化。高度抽象的信義義務在智能投顧民事責任認定方面缺乏可操作性，過于具體的行為類型又會導致陷入技術陷阱。因而解決智能投顧的民事責任問題應當將重點放在民事責任認定的證明上，各方主體均可提出證據來證明自己主張的合理性。在證明過程中，傾斜分配證明責任和合理調節證明標準可以彌補智能投顧投資者保護不足，以實現實質公平。

（一）合理分配舉證責任

在民事證明制度發展過程中，證明責任的二分法得到了多數學者的認可，即證明責任分為主觀證明責任和客觀證明責任。主觀證明責任是指提供證據的責任，客觀證明責任是指當案件事實真偽不明時由誰承擔敗訴的不利后果。由于證明責任與一定的訴訟風險相聯系，因此，承擔主觀證明責任的民事訴訟當事人同時承擔客觀證明責任，即負有義務提供證據的民事訴訟當事人無法提供證據或其證明活動無法達到證明標準時，應當承擔其主張不成立的后果。在此基礎上，有學者提出了具體舉證責任和抽象證明責任的二元機制，認為具體的舉證責任和抽象的證明責任在適用情景、規范功能、分配標準上存在區別，二者不宜包含在一個概念之下，否則容易造成實踐中的混亂。

具體舉證責任和抽象證明責任的二元機制注重區分舉證責任承擔的依據和證明責任分配依據之間的差異。舉證責任是指當事實真相不明時由誰承擔提供證據的義務，法官可以根據個案中當事人的舉證能力、舉證成本的等具體因素在當事人之間合理分配舉證責任。證明責任是指在現有證據的基礎上，案件事實不清由誰承擔敗訴的不利后果，證明責任是依據實體規范確定的，旨在實現實體規范的特殊保護目的，只有存在法律漏洞時證明責任才能由法官自由裁量分配。投資者保護和維護金融業安全與穩定是金融業發展過程中永恒的主題，我們認為二者具有一致性，但投資者保護處于更基礎的地位。這是因為信任是金融運作的基礎，投資者的信任是金融業保持長久生命力的源泉。證明責任的實質性分配原則與二元機制中的證明責任法定異曲同工之處，按照實質性原則分配證明責任要求注重其規范功能，即證明責任分配應當符合實體法的規范目標。智能投顧民事訴訟中證明責任分配應當符合實體法的價值目標，與智能投顧相關的實體規范應把投資者保護放在基礎地位，因此智能投顧訴訟中證明責任應主要分配給從業機構和技術提供方，盡量避免投資者承擔因案件事實真偽不明而承擔的敗訴后果。

根據個案中當事人的舉證能力，由更容易獲得證據的主體承擔提供證據的責任符合維護公平價值的要求。如2019年4月《反不正當競爭法》第二次修訂，新增第32條專門對侵犯商業秘密的不正當競爭糾紛民事訴訟中的舉證問題進行規定。本次修法加強了對商業秘密權利人的保護，減輕了權利人的舉證負擔，由被訴侵權人證明權利人所主張的商業秘密不屬于《反不正當競爭法》所保護的商業秘密，權利人僅需提供初步證據，由被訴侵權人證明其不存在侵犯商業秘密的行為。調整商業秘密條款舉證責任的主要原因就是在商業秘密不正當競爭糾紛案件中權利人和被訴侵權人的舉證能力明顯失衡，原告囿于舉證困難導致勝訴率極低，這嚴重阻礙了企業公平參與市場競爭，阻礙了市場發展。由此可見，合理分配舉證責任已經受到重視，尤其是在舉證能力失衡領域這被認為是解決糾紛和維護正義的有效方式，此做法可以借鑒。

限于技術障礙，購買服務的投資者的舉證能力實質上被弱化了，投資者通常處于舉證不能的困境，而掌握算法運作的從業機構和技術提供方提供證據的能力更強。訴訟證明制度應矯正形式平等，適當向處于弱勢地位的投資者傾斜。智能投顧民事訴訟中投資者只需提出初步證據證明損害存在、損害程度，從業機構的不當行為或算法缺陷與損害之間存在因果關系的可能性。從業機構和技術提供方具有提供證據的優勢，應承擔主要舉證責任，證明其行為的適當性、算法的有效性以及存在免責抗辯事由等。

（二）合理調節證明標準

首先，認識是從相對真理向絕對真理靠近的動態過程，認識具有相對性，認識結果并非確定的。證明過程是對過去發生的事件的回顧，受到認識相對性的限制，訴訟證明不可能完全再現案件事實，即訴訟中證明具有相對性。其次，證明規則并非完美無缺，依據一定的證明規則和證明程序所得證明結果可能與客觀事實存在差異。在案件審理中，以證據為基礎重構的事實屬于法律事實，法律事實與客觀事實并不完全一致，當事人得證明到何種程度才能使法官產生確信，這屬于證明標準問題。證明標準理論中的法律真實說認為，在訴訟證明過程中，證明活動符合實體法和程序法的規定即可認為達到了法律上認為真實的程度。

法律事實并不必然等同于客觀事實，因此需要證明標準來幫助法官認定事實裁判案件。最高人民法院《關于民事訴訟證據的若干規定》第七十三條①表明，我國民事訴訟法采用蓋然性證明標準，但沒有規定該標準是占優勢蓋然性標準還是高度蓋然性標準②。智能投顧民事訴訟中算法黑箱的主要影響就是加劇了因果關系證明難度，投資者很難證明損害是由從業機構的不當行為還是算法缺陷導致。因此，在個案中法官裁判案件時應當根據證據的可獲得性在當事人雙方之間合理調節證明標準，證明責任的主體是受害的投資者時應當降低證明標準，證明責任的主體是掌握證據的從業機構和技術提供方時則應提高證明標準。投資者提供初步證據證明產生損害、具有因果關系時應當降低證明標準，具有可能性即可。從業機構和技術提供方證明其行為的合理性和存在免責事由時應當提高證明標準，應該達到高度蓋然性標準，以此實現保護投資者的價值目標。

五、結語

智能投顧不具有法律人格，其不能成為法律責任的主體，控制智能投顧的主體應當對智能投顧造成的損害承擔民事責任。運營智能投顧的從業機構和提供算法的技術提供方都是對算法缺陷具有控制力的主體，僅僅著眼于從業機構的責任可能有失偏頗。從業機構對投資者負有信義義務，其違反信義義務給投資者造成損害的應當承擔賠償責任，法定責任和特殊侵權責任在一定程度上可以達到相同的目標;技術提供方作為算法的生產者，應當對算法承擔產品責任，因算法缺陷導致損害時應對投資者承擔賠償責任。智能投顧民事責任的落腳點在于如何充分賠償投資者遭受的損失，對此，我們還應將重心放在民事訴訟的證明，從投資者保護的價值目標出發，同時根據從業機構、技術提供方、投資者之間舉證能力的差異，從業機構應當承擔主要舉證責任且應當提高其證明標準。

（特約編輯：蔣琳）

參考文獻：

[1]李愛君.互聯網金融的法治路徑[J].法學雜志，2016（1）：49-54.

[2]鄭佳寧.論智能投顧運營者的民事責任——以信義義務為中心的展開[J].法學雜志，2018（10）：62-72.

①《最高人民法院關于民事訴訟證據的若干規定》第73條規定，當事人對同一事實提出證據且不能否定對方證據的，法院根據證據的證明力的大小做出判斷，無法判斷時法院依據舉證責任分配規則裁判。

②英美法系采用占占優勢蓋然性標準，大陸法系采取蓋度蓋然性標準。占優勢蓋然性標準的對證明標準的信任范圍在50-70%，高度蓋然性標準的對證明標準的信任范圍在70-90%。