هوش مصنوعی و مسئولیت مدنی: چالش‌ها، قوانین و راهکارها

چکیده
این مقاله به بررسی تأثیرات عمیق هوش مصنوعی (AI) بر حوزه مسئولیت مدنی (Tort Law) می‌پردازد. مسئولیت مدنی شاخه‌ای از حقوق است که به جبران خسارات ناشی از اقدامات زیان‌بار افراد یا نهادها می‌پردازد. به طور سنتی، این حوزه بر مفاهیمی مانند تقصیر در مسئولیت مبتنی بر قصور یا Negligence و مسئولیت مطلق (Strict Liability) استوار بوده است. اما ظهور هوش مصنوعی، با ویژگی‌هایی چون پیچیدگی، خودمختاری و قابلیت یادگیری، این مبانی را به چالش می‌کشد. دیگر نمی‌توان به سادگی از استانداردهایی مانند “فرد معقول” یا “قابلیت پیش‌بینی آسیب” صحبت کرد، مخصوصاً وقتی عامل آسیب یک سیستم هوشمند و خودکار است.

این مقاله ابتدا مفاهیم پایه‌ای مسئولیت مدنی و سه دسته اصلی آن (عمدی، قصور، مطلق) را به زبان ساده مرور می‌کند. سپس،  توضیح می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی این دسته‌بندی‌ها و استانداردهای مرتبط با آن‌ها را، به‌ویژه در بحث قصور و مسئولیت تولیدکننده، با چالش مواجه می‌سازد. همچنین، به تفاوت‌های نظام‌های حقوقی (مانند اتحادیه اروپا و آمریکا) در برخورد با این چالش‌ها و محدودیت‌های قوانین فعلی، مانند قوانین مسئولیت تولیدکننده، اشاره می‌شود.

در ادامه، با تمرکز بر دو حوزه پرکاربرد هوش مصنوعی، یعنی خودروهای خودران (AVs) و پهپادها (UAS)، نشان می‌دهیم که چگونه چالش‌های مسئولیت مدنی بسته به نوع کاربرد AI متفاوت است. مسائلی مانند انتقال مسئولیت از راننده به سازنده، مشکلات اثبات علت خسارت در سیستم‌های پیچیده، و حفاظت از داده‌ها به تفصیل بررسی می‌شوند. در نهایت، راهنما به چالش‌های مشترک جهانی مانند تلقی AI به عنوان “خدمت” یا “کالا”، بار اثبات دعوا، و حفاظت از داده‌های غیرشخصی پرداخته و راهکارهای بالقوه‌ای مانند ایجاد شخصیت حقوقی برای AI یا مسئولیت جمعی را معرفی می‌کند.

اهمیت روزافزون مسئولیت مدنی در دنیای هوش مصنوعی

در دنیای امروز، هوش مصنوعی (AI) بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی روزمره ما شده است. از دستیارهای صوتی تلفن‌های هوشمند گرفته تا الگوریتم‌های پیچیده‌ای که در بازارهای مالی تصمیم‌گیری می‌کنند، و خودروهایی که بدون نیاز به راننده حرکت می‌کنند، AI در همه جا حضور دارد. این فناوری‌ها زندگی ما را آسان‌تر می‌کنند، اما همزمان، سوالات حقوقی جدید و پیچیده‌ای را نیز مطرح می‌سازند. یکی از مهم‌ترین حوزه‌های حقوقی که تحت تأثیر AI قرار گرفته، “مسئولیت مدنی” است. اما مسئولیت مدنی دقیقاً چیست و چرا در زمینه هوش مصنوعی اهمیت دارد؟

به زبان ساده، مسئولیت مدنی به تعهدات قانونی افراد یا شرکت‌ها برای جبران خسارتی گفته می‌شود که به دیگران وارد کرده‌اند. فکر کنید کسی در اثر بی‌احتیاطی شما آسیب ببیند؛ قانون شما را ملزم می‌کند که خسارت او را جبران کنید. این “جبران خسارت” اساس مسئولیت مدنی است. این حوزه معمولاً خارج از روابط قراردادی عمل می‌کند؛ یعنی تعهدی است که قانون بر همه ما تحمیل می‌کند تا مراقب باشیم به دیگران آسیبی نرسانیم. به طور سنتی، حقوق‌دانان مسئولیت مدنی را به سه دسته اصلی تقسیم می‌کنند: ۱) مسئولیت ناشی از عمل عمدی (Intentional Torts)، زمانی که فرد عمداً کاری زیان‌بار انجام می‌دهد؛ ۲) مسئولیت ناشی از قصور یا بی‌احتیاطی (Negligence-based Torts)، که شایع‌ترین نوع است و زمانی رخ می‌دهد که فرد به دلیل عدم رعایت استانداردهای مراقبتی لازم، باعث آسیب به دیگری می‌شود؛ و ۳) مسئولیت مطلق یا محض (Strict Liability)، که در آن فرد یا شرکت مسئول جبران خسارت است، حتی اگر هیچ تقصیری نداشته باشد مانند مسئولیت کارفرما در قبال اعمال کارمندش یا مسئولیت تولیدکننده کالای معیوب.

حال سوال اینجاست: وقتی یک سیستم هوش مصنوعی، مانند یک خودروی خودران یا یک الگوریتم تشخیص پزشکی، باعث ایجاد خسارت می‌شود، چه کسی مسئول است؟ آیا می‌توانیم همان قواعد قدیمی را برای این فناوری‌های جدید به کار ببریم؟ پاسخ به این سادگی‌ها نیست. هوش مصنوعی مفاهیم بنیادین مسئولیت مدنی را به چالش می‌کشد. برای مثال، در مسئولیت مبتنی بر قصور، ما از استاندارد “شخص معقول” (Reasonable Person) استفاده می‌کنیم. یعنی می‌پرسیم آیا یک فرد عادی و محتاط در شرایط مشابه، می‌توانست از وقوع آسیب جلوگیری کند؟ اما آیا می‌توانیم یک سیستم AI را با “شخص معقول” مقایسه کنیم؟ یک سیستم AI می‌تواند بسیار پیچیده باشد، خودش یاد بگیرد و تصمیماتی بگیرد که حتی طراحانش هم نتوانند دقیقاً پیش‌بینی کنند. پس، چگونه می‌توانیم تعیین کنیم که آیا AI “معقولانه” عمل کرده است یا خیر؟

چالش‌های پیش روی حقوق‌دانان

ما در این مقاله بررسی خواهیم کرد که چگونه طراحی، ساخت و استفاده از سیستم‌های AI، مفاهیم کلیدی مانند “قصور”، “رابطه سببیت” Causation – یعنی اثبات اینکه عمل فرد مستقیماً باعث خسارت شده و “قابلیت پیش‌بینی” (Foreseeability) را دگرگون می‌کند. خواهیم دید که قوانین موجود، مانند قوانین مربوط به مسئولیت تولیدکنندگان کالا (Product Liability)، ممکن است برای پوشش دادن خسارات ناشی از AI کافی نباشند، به‌خصوص وقتی با نرم‌افزارها، داده‌ها، یا سیستم‌هایی که پس از فروش به‌روزرسانی می‌شوند، سروکار داریم.

علاوه بر این، نظام‌های حقوقی مختلف در سراسر جهان (مانند نظام حقوقی کامن‌لا در آمریکا و نظام‌های حقوقی مدنی در اروپا) رویکردهای متفاوتی به مسئولیت مدنی دارند و این تفاوت‌ها در مواجهه با AI برجسته‌تر هم می‌شود. برخی کشورها قوانین سخت‌گیرانه‌تری دارند، در حالی که برخی دیگر انعطاف‌پذیرتر هستند. این پراکندگی قوانین، پیچیدگی دیگری برای شرکت‌های فعال در حوزه AI ایجاد می‌کند.

هدف ما در این راهنما این است که این مسائل پیچیده را به زبانی ساده و کاربردی برای شما تشریح کنیم. با مطالعه این راهنما، شما درک بهتری از موارد زیر پیدا خواهید کرد:

چالش‌های اصلی که AI برای قواعد سنتی مسئولیت مدنی ایجاد می‌کند.

محدودیت‌های قوانین فعلی در برخورد با خسارات ناشی از AI

تفاوت‌های رویکرد نظام‌های حقوقی مختلف (به‌ویژه آمریکا و اتحادیه اروپا).

مسائل خاص مسئولیت مدنی در حوزه‌های کلیدی مانند خودروهای خودران و پهپادها.

چالش‌های مشترک جهانی مانند بار اثبات دعوا و حفاظت از داده‌ها.

راهکارهای حقوقی بالقوه‌ای که برای آینده مطرح شده‌اند.

چالش‌های هوش مصنوعی برای مبانی سنتی مسئولیت مدنی

استاندارد “شخص معقول” در برابر ماشین‌های هوشمند

یکی از پایه‌های اصلی مسئولیت مدنی مبتنی بر قصور، مفهوم “شخص معقول” است. وقتی دادگاه می‌خواهد تشخیص دهد که آیا فردی در انجام کاری بی‌احتیاطی کرده یا نه، از خودش می‌پرسد: آیا یک شخص عادی، با دانش و احتیاط متعارف، در شرایط مشابه، می‌توانست از وقوع این خسارت جلوگیری کند؟ این استاندارد به ما کمک می‌کند تا سطح مراقبت مورد انتظار از افراد را در جامعه تعیین کنیم. برای مثال، از یک راننده انتظار داریم با سرعت مجاز رانندگی کند و به اطراف توجه داشته باشد، زیرا یک “شخص معقول” این کارها را انجام می‌دهد تا به دیگران آسیب نزند.

اما وقتی پای هوش مصنوعی به میان می‌آید، استفاده از این استاندارد قدیمی بسیار دشوار می‌شود. سیستم‌های AI صرفاً ماشین‌های ساده‌ای نیستند که طبق دستورالعمل‌های از پیش تعیین‌شده کار کنند. بسیاری از آن‌ها قابلیت یادگیری دارند، یعنی می‌توانند بر اساس تجربیات و داده‌های جدید، رفتار خود را تغییر دهند و بهبود بخشند. آن‌ها ممکن است الگوهایی را در داده‌ها کشف کنند یا تصمیماتی بگیرند که حتی برای طراحانشان هم غیرمنتظره باشد. در چنین شرایطی، چگونه می‌توان قضاوت کرد که آیا یک سیستم هوش مصنوعی به شکلی معقول عمل کرده است؟ آیا باید آن را با یک انسان مقایسه کنیم؟ یا با یک سیستم AI دیگر؟ یا شاید با یک استاندارد ایده‌آل که حداکثر کارایی و ایمنی را تضمین کند؟

این عدم قطعیت، چالش بزرگی برای دادگاه‌ها ایجاد می‌کند. تصور کنید یک خودروی خودران تصادف می‌کند. آیا عملکرد آن معقول بوده؟ شاید سیستم تمام قوانین راهنمایی و رانندگی را رعایت کرده باشد، اما نتوانسته یک وضعیت بسیار نادر و غیرمعمول را مدیریت کند. آیا این به معنای قصور است؟ از طرف دیگر، ممکن است یک سیستم AI برای رسیدن به هدفش (مثلاً رساندن سرنشین به مقصد در سریع‌ترین زمان ممکن) ریسک‌هایی را بپذیرد که یک انسان معقول آن‌ها را نمی‌پذیرفت. تعیین اینکه چه سطحی از ریسک معقول است، بالاخص وقتی با یک عامل غیرانسانی سروکار داریم، بسیار پیچیده است.

قابلیت پیش‌بینی آسیب و مفهوم عیب در محصولات AI

مفهوم دیگری که در مسئولیت مدنی، به‌ویژه در قصور و مسئولیت تولیدکننده، اهمیت دارد، “قابلیت پیش‌بینی (Foreseeability) است. معمولاً فرد تنها مسئول خساراتی است که وقوع آن‌ها به طور منطقی قابل پیش‌بینی بوده است. اگر آسیبی آنقدر غیرمعمول و دور از ذهن باشد که یک شخص معقول نمی‌توانست آن را پیش‌بینی کند، ممکن است فرد مسئول شناخته نشود. هوش مصنوعی این مفهوم را هم به چالش می‌کشد. به دلیل ماهیت پیچیده و گاهی غیرقابل پیش‌بینی AI، تعیین اینکه چه آسیب‌هایی “قابل پیش‌بینی” هستند، دشوار است. آیا طراح یک سیستم AI باید تمام سناریوهای ممکن، حتی بسیار نادر، را پیش‌بینی کند؟ قائل بودن به این امر می‌تواند نوآوری را به‌شدت محدود کند.

همچنین، در بحث مسئولیت تولیدکننده کالا (Product Liability)، مفهوم کلیدی “عیب” (Defect) وجود دارد. یک محصول زمانی معیوب تلقی می‌شود که ایمنی لازم را، آن‌گونه که مصرف‌کننده محق است انتظار داشته باشد، فراهم نکند. اما چگونه می‌توان “انتظار معقول” مصرف‌کننده را در مورد یک محصول AI تعیین کرد؟ آیا انتظار داریم یک سیستم AI همیشه بی‌نقص عمل کند؟ این انتظار واقع‌بینانه نیست. از سوی دیگر، اگر سیستم گاهی اشتباه کند، آیا این به معنای وجود “عیب” است؟ تعریف “عیب” برای نرم‌افزارها و سیستم‌های هوشمندی که دائماً در حال تغییر و یادگیری هستند، بسیار مشکل‌تر از تعریف آن برای یک کالای فیزیکی ساده مانند یک صندلی یا یک توستر است. حتی برای خود طراحان سیستم‌های AI که هدفشان بهینه‌سازی عملکرد سیستم است، ممکن است دشوار باشد که بگویند دقیقاً در چه نقطه‌ای عملکرد سیستم آنقدر نامطلوب می‌شود که باید آن را “معیوب” دانست.

بنابراین، هوش مصنوعی سه دسته از استانداردهای ما را به چالش می‌کشد: ۱) استانداردهای اجتماعی در مورد اینکه چه چیزی “معقول” و “قابل پیش‌بینی” است؛ ۲) استانداردهای حقوقی در مورد “وظیفه مراقبت” (Duty of Care) که افراد و شرکت‌ها نسبت به دیگران دارند؛ و ۳) استانداردهای فنی برای خود هوش مصنوعی، مانند استانداردهایی که توسط سازمان‌های مهندسی مثل IEEE در حال توسعه هستند تا چارچوبی برای طراحی و ارزیابی سیستم‌های AI ایمن و قابل اعتماد فراهم کنند. حقوق‌دانان باید از این چالش‌ها آگاه باشند تا بتوانند قوانین موجود را تفسیر کرده و در صورت نیاز، به توسعه قوانین جدید کمک کنند.

پیچیدگی ناشی از گوناگونی نظام‌های حقوقی و محدودیت قوانین فعلی

تفاوت رویکردها در آمریکا و اروپا

یکی از مسائلی که کار را برای حقوق‌دانان فعال در حوزه هوش مصنوعی دشوارتر می‌کند، تفاوت قوانین و رویکردها در کشورهای مختلف است. این تفاوت به‌ویژه بین نظام حقوقی آمریکا و اتحادیه اروپا مشهود است. در ایالات متحده، اگرچه هر ایالت قوانین خاص خود را دارد، اما بخش بزرگی از حقوق مسئولیت مدنی تحت تأثیر سنت “کامن لا” (Common Law) قرار دارد که در ۴۹ ایالت (به جز لوئیزیانا) پذیرفته شده است. این سنت حقوقی که بر پایه رویه قضایی و آرای دادگاه‌ها شکل گرفته، باعث شده تا حد زیادی هماهنگی در اصول کلی مسئولیت مدنی در سراسر کشور وجود داشته باشد. برای مثال، مفهوم حریم خصوصی در حقوق آمریکا، تا حد زیادی تحت تأثیر دسته‌بندی چهارگانه‌ای است که توسط یک حقوق‌دان برجسته به نام ویلیام پراسر بر اساس رویه قضایی ارائه شده است.

اما در اتحادیه اروپا (EU)، وضعیت متفاوت است. به جز چند مورد استثنایی، قوانین مسئولیت مدنی عمدتاً توسط هر کشور عضو به صورت مستقل تعیین می‌شود. این یعنی ۲۷ کشور عضو اتحادیه اروپا ممکن است قوانین متفاوتی در مورد اینکه چه خساراتی قابل جبران هستند، چه کسی بار اثبات دعوا را بر عهده دارد، یا سطح استاندارد مراقبت مورد نیاز چقدر است، داشته باشند. البته اتحادیه اروپا تلاش‌هایی برای هماهنگ‌سازی در برخی زمینه‌ها انجام داده است. پنج استثنای مهم در این زمینه عبارتند از:
۱. قانون مسئولیت تولیدکننده کالا (Product Liability Directive – PLD): این دستورالعمل که در سال ۱۹۸۵ تصویب شد، قواعد مشترکی را برای مسئولیت تولیدکنندگان کالاهای معیوب در سراسر اتحادیه اروپا تعیین می‌کند.
۲. مسئولیت نقض قوانین حفاظت از داده‌ها: مطابق با ماده ۸۲ مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR)، قواعد یکسانی برای جبران خسارت ناشی از نقض حریم خصوصی داده‌های شخصی وجود دارد.
۳. مسئولیت نقض قوانین رقابت: دستورالعمل ۲۰۱۴/۱۰۴/EU قواعدی را برای جبران خسارت ناشی از اقدامات ضدرقابتی تعیین می‌کند.
۴. بیمه مسئولیت مدنی: برخی جنبه‌های مربوط به بیمه اجباری، مانند بیمه شخص ثالث خودرو، توسط دستورالعمل ۲۰۰۹/۱۰۳/EC هماهنگ شده است.
۵. قانون حاکم در دعاوی مسئولیت مدنی بین‌المللی: مقررات “رم ۲” (Rome II Regulation) چارچوبی را برای تعیین اینکه قانون کدام کشور باید در اختلافات مسئولیت مدنی بین‌المللی (مثلاً تصادف یک تبعه آلمانی در ایتالیا) اعمال شود، فراهم می‌کند.

با وجود این استثناها، بخش عمده‌ای از قواعد مسئولیت مدنی در اروپا همچنان تابع قوانین ملی هر کشور است. این “تکه‌تکه بودن” (Fragmentation) چالش بزرگی برای شرکت‌های توسعه‌دهنده AI است که می‌خواهند محصولات یا خدمات خود را در بازارهای مختلف اروپایی عرضه کنند، زیرا باید با قوانین متفاوت و گاه متناقضی دست و پنجه نرم کنند.

محدودیت‌های قانون مسئولیت تولیدکننده کالا (PLD) در عصر AI

دستورالعمل مسئولیت تولیدکننده کالا (PLD) که یکی از مهم‌ترین تلاش‌های اتحادیه اروپا برای هماهنگ‌سازی بوده، خود با چالش‌های جدی در مواجهه با هوش مصنوعی روبروست. این قانون برای دنیایی طراحی شده بود که در آن “محصولات” عمدتاً کالاهای فیزیکی و ملموس بودند. حالا سوالات زیادی در مورد کاربرد آن برای AI وجود دارد:

آیا نرم‌افزار یک “محصول” است؟ هنوز مشخص نیست که آیا PLD شامل نرم‌افزارها و خدمات دیجیتال هم می‌شود یا فقط کالاهای فیزیکی را پوشش می‌دهد. این ابهام بسیار مهم است، زیرا بسیاری از سیستم‌های AI اساساً نرم‌افزاری هستند.

آیا خسارت به داده‌ها پوشش داده می‌شود؟ قانون به جبران خسارت به “اموال” اشاره دارد (ماده ۹). مشخص نیست که آیا این شامل از بین رفتن یا آسیب دیدن داده‌های دیجیتال هم می‌شود یا خیر.

تعریف “عیب” چگونه است؟ همانطور که قبلاً گفتیم، PLD “عیب” را بر اساس “میزان ایمنی که شخص حق دارد انتظار داشته باشد” تعریف می‌کند (ماده ۶). تعیین این “انتظار معقول” برای یک سیستم AI پیچیده بسیار دشوار است و دادگاه‌های کشورهای مختلف ممکن است تفاسیر متفاوتی از آن داشته باشند.

بار اثبات دعوا: طبق ماده ۴ PLD، قربانی باید “رابطه سببیت بین عیب و خسارت” را اثبات کند. اثبات اینکه دقیقاً چه چیزی در یک سیستم AI پیچیده “معیوب” بوده و چگونه آن عیب مستقیماً باعث خسارت شده، می‌تواند برای مصرف‌کنندگان بسیار دشوار یا حتی غیرممکن باشد.

مسئولیت به‌روزرسانی‌ها: PLD عمدتاً مسئولیت تولیدکننده را به زمانی که محصول “وارد چرخه بازار می‌شود” محدود می‌کند. این قانون به روشنی مسئولیت تولیدکننده را برای به‌روزرسانی‌های نرم‌افزاری یا ارتقاهایی که پس از فروش انجام می‌شوند و ممکن است خود باعث ایجاد مشکل شوند، پوشش نمی‌دهد.

این محدودیت‌ها نشان می‌دهد که قوانین فعلی، حتی آن‌هایی که برای هماهنگ‌سازی ایجاد شده‌اند، ممکن است برای مقابله با چالش‌های منحصر به فرد هوش مصنوعی کافی نباشند. این امر نیاز به بازنگری و اصلاح قوانین موجود یا حتی ایجاد قوانین کاملاً جدید را برجسته می‌کند.

تأثیر متفاوت هوش مصنوعی در کاربردهای گوناگون

تا اینجا دیدیم که هوش مصنوعی چگونه مفاهیم کلی مسئولیت مدنی را به چالش می‌کشد. اما نکته مهم دیگری که باید به آن توجه کرد این است که تأثیر AI بر حقوق، و به‌ویژه بر مسئولیت مدنی، به شدت به “زمینه کاربرد” (Context-dependent) آن بستگی دارد. چالش‌های حقوقی که یک خودروی خودران ایجاد می‌کند با چالش‌های یک سیستم تشخیص پزشکی مبتنی بر AI یا یک الگوریتم معاملات بورسی کاملاً متفاوت است. به عبارت دیگر، نمی‌توان یک راه‌حل واحد و کلی برای تمام مسائل مسئولیت مدنی ناشی از AI پیدا کرد. از این رو در قانون مصوب اتحادیه اروپا در خصوص هوش مصنوعی، شاهد دسته بندی انواع هوش مصنوعی به ریسک بالا، متوسط و کم هستیم/

برای روشن شدن این موضوع، بیایید دو حوزه پرکاربرد و پربحث AI را به عنوان مطالعه موردی بررسی کنیم: خودروهای خودران (Autonomous Vehicles – AVs) و پهپادها (Unmanned Aircraft Systems – UAS). این دو مثال به خوبی نشان می‌دهند که چگونه مسائل مسئولیت مدنی می‌توانند بسته به نوع فناوری و کاربرد آن، ویژگی‌های منحصر به فردی پیدا کنند.

خودروهای خودران: چالش‌های حقوقی در جاده‌های آینده

خودروهای خودران، که قابلیت حرکت بدون دخالت یا با دخالت کم راننده انسانی را دارند، یکی از جذاب‌ترین و در عین حال چالش‌برانگیزترین کاربردهای AI هستند. توسعه این فناوری با سرعت زیادی در حال پیشرفت است و قوانین نیز به دنبال تطبیق خود با آن هستند. از سال ۲۰۱۱ که ایالت نوادا در آمریکا اولین قانون اجازه تردد خودروهای خودران ها در جاده‌های عمومی را تصویب کرد، بسیاری از ایالت‌ها و کشورها قوانین مشابهی را وضع کرده‌اند. در آمریکا، تلاش‌هایی برای ایجاد یک چارچوب فدرال مانند Self-Drive Act در سال ۲۰۱۷ صورت گرفته که مواردی چون گواهی‌های ارزیابی ایمنی، امنیت سایبری و حریم خصوصی داده‌ها را پوشش دهد، اما هنوز قانون جامع فدرالی در این زمینه تصویب نشده است. بخش زیادی از بحث‌های حقوقی در آمریکا پیرامون مسئولیت مدنی خودروهای خودران بر مفاهیم قصور، وظیفه مراقبت، و نظام‌های جبران خسارت بدون نیاز به اثبات تقصیر (No-fault systems) متمرکز است. برخی معتقدند که قواعد سنتی مسئولیت مدنی، اگر با مقررات ایمنی فدرال تکمیل شوند، می‌توانند چارچوب مناسبی را فراهم کنند.

اما در اتحادیه اروپا، همان‌طور که گفتیم، وضعیت روشن‌تر است و خودروهای خودران در دسته‌ی محصولات هوش مصنوعی با ریسک بالا قرار گرفته‌اند. این دسته‌بندی باعث شده تا الزامات و وظایف خاصی بر دوش سازنده و مصرف‌کننده قرار گیرد. به طور مثال تأمین‌کنندگان فناوری که اجزای خاصی از سیستم‌های هوش مصنوعی، مانند سنسورها، الگوریتم‌ها و نرم‌افزارها را تأمین می‌کنند، مسئولیت دارند. آن‌ها باید اطمینان حاصل کنند که اجزای عرضه‌شده آن‌ها با استانداردهای ایمنی و حقوقی تطابق دارند. همچنین صاحبان خودروهای خودران نیز  در صورتی که خودرو دارای قابلیت‌های رانندگی خودکار سطح بالا یا سطح 5 (بدون نیاز به دخالت انسان) باشند، اپراتورها و صاحبان این خودروها باید در صورت بروز هرگونه حادثه یا نقص عملکرد سیستم، مسئولیت‌های خاصی را بر عهده بگیرند.

  همچنین، صاحبان خودروهای خودران باید از نحوه عملکرد و محدوده استفاده از سیستم‌های خودران آگاه باشند و در شرایط اضطراری قادر به کنترل دستی خودرو باشند.

  تولیدکنندگان خودروهای خودران نیز مسئولیت اصلی را در زمینه ایمنی، تطابق با استانداردها و عملکرد درست سیستم‌ها بر عهده دارند.

  این مسئولیت شامل طراحی، توسعه، تولید و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی است. اگر خودروهای خودران منجر به حادثه یا خسارت شوند، تولیدکننده باید ثابت کند که تمامی مراحل طراحی و آزمایش خودرو مطابق با استانداردهای ایمنی بوده است.

مطالعه موردی پهپاد‌ها

پهپادها یا سیستم‌های هواپیمای بدون سرنشین (UAS)، یکی دیگر از حوزه‌هایی هستند که هوش مصنوعی در حال دگرگون کردن آن است و چالش‌های حقوقی قابل توجهی را، به‌ویژه در زمینه مسئولیت مدنی، ایجاد می‌کند. پهپادها از اسباب‌بازی‌های کوچک گرفته تا هواپیماهای بزرگ بدون سرنشین برای مقاصد نظامی یا تجاری را شامل می‌شوند و کاربردهای آن‌ها از عکاسی و فیلم‌برداری هوایی، تا تحویل کالا، بازرسی زیرساخت‌ها و کشاورزی دقیق، گسترده است. این گستردگی کاربرد، به پیچیدگی قوانین مربوط به آن‌ها می‌افزاید.

در اتحادیه اروپا، قوانین مربوط به پهپادها در ابتدا بسیار پراکنده بود. مقررات اولیه‌ای که در سال ۲۰۰۸ وضع شد، عمدتاً پهپادهای سنگین (بیش از ۱۵۰ کیلوگرم) را پوشش می‌داد و تنظیم مقررات برای پهپادهای سبک‌تر را به کشورهای عضو واگذار کرده بود. این امر منجر به ایجاد قوانین ملی بسیار متفاوت و جزئی در کشورهای مختلف شد (برای مثال، ایتالیا مقررات بسیار مفصلی در این زمینه داشت). اما در سال ۲۰۱۸، اتحادیه اروپا با تصویب مقررات جدید (EU) 2018/1139، گام بزرگی به سمت ایجاد یک چارچوب قانونی یکپارچه برداشت. این مقررات جدید تقریباً تمام عملیات پهپادهای غیرنظامی، صرف‌نظر از اندازه و وزن آن‌ها، را پوشش می‌دهد و اختیارات آژانس ایمنی هوانوردی اتحادیه اروپا (EASA) را در زمینه پهپادهای خودران و حمل و نقل هوایی شهری افزایش داده است. همچنین در مقرراتی جداگانه  در مورد الزامات طراحی، تولید و فروش پهپادها و در مورد استفاده عملیاتی از پهپادها توسط کاربران (اپراتورها) نیز قوانینی وضع شده است.

در ایالات متحده، قوانین هوانوردی فدرال، مانند قوانینی که توسط اداره هوانوردی فدرال (FAA) وضع شده‌اند (از جمله FAA Modernization and Reform Act 2012 و FAA Reauthorization Act 2018)، برخی جنبه‌های مربوط به ایمنی و عملیات پهپادها را تنظیم می‌کنند. اما این قوانین تمام مسائل حقوقی ناشی از استفاده از پهپادها را پوشش نمی‌دهند. استفاده از پهپادها می‌تواند طیف وسیعی از مسائل حقوقی دیگر را نیز مطرح کند، از جمله:

حقوق ارتباطات: مربوط به استفاده از فرکانس‌های رادیویی.

حقوق کیفری و امنیت عمومی: مربوط به استفاده از پهپادها برای اهداف مجرمانه یا نظارت غیرقانونی.

حقوق بیمه: تعیین پوشش بیمه‌ای مناسب برای خطرات ناشی از پهپادها.

حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی: پهپادها مجهز به دوربین‌ها و سنسورهای مختلفی هستند که می‌توانند حجم زیادی داده، از جمله داده‌های شخصی، جمع‌آوری کنند. استفاده از این داده‌ها باید با قوانین حفاظت از داده مانند GDPR (در اروپا) یا قوانین مشابه مطابقت داشته باشد.

حقوق مصرف‌کننده: مربوط به کیفیت و ایمنی پهپادهایی که به مصرف‌کنندگان فروخته می‌شوند.

چالش‌های منحصر به فرد پهپادها در مسئولیت مدنی

از منظر مسئولیت مدنی، پهپادها چالش‌های خاص خود را دارند. در سطح بین‌المللی، کنوانسیون رم ۱۹۵۲ مسئولیت خسارات وارده توسط هواپیماها به اشخاص ثالث روی زمین را پوشش می‌دهد، اما مشخص نیست که آیا این کنوانسیون شامل پهپادهای کاملاً خودران (که از راه دور هدایت نمی‌شوند) نیز می‌شود یا خیر. در سطح ملی، استفاده از پهپادها می‌تواند منجر به دعاوی مسئولیت مدنی ناشی از موارد زیر شود:

ورود غیرمجاز به ملک (Trespass): پرواز پهپاد در ارتفاع پایین بر فراز ملک خصوصی دیگران.

نقض حریم خصوصی (Invasion of Privacy): استفاده از دوربین پهپاد برای فیلم‌برداری یا عکس‌برداری از افراد در مکان‌های خصوصی.

عملیات همراه با بی‌احتیاطی (Negligent Operation): سقوط پهپاد و ایجاد خسارت به دلیل خطای اپراتور یا نقص فنی.

قوانین موجود در مورد مسئولیت مطلق برای هواپیماها ممکن است به پهپادهای خودران نیز قابل اعمال باشد، اما همان‌طور که کمیسیون اروپا و گروه کارشناسی سطح بالا (HLEG) اشاره کرده‌اند، هنوز “شکاف‌های بالقوه زیادی در مسئولیت” وجود دارد. یکی از بزرگترین مشکلات، اثبات “رابطه سببیت” است. اگر یک پهپاد سقوط کند و خسارت وارد کند، ممکن است دلایل متعددی داشته باشد: نقص فنی در خود پهپاد، شرایط آب و هوایی نامساعد، خطای انسانی (اگر از راه دور هدایت می‌شده)، یا حتی یک حمله سایبری. برای قربانی بسیار دشوار خواهد بود که دقیقاً ثابت کند کدام یک از این عوامل باعث حادثه شده و چه کسی باید مسئول شناخته شود.

با افزایش استفاده از هوش مصنوعی در پهپادها (مثلاً برای ناوبری خودکار، تشخیص موانع، یا تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده)، این مشکلات پیچیده‌تر هم می‌شوند. تلاقی “داده‌های پهپادی” با “کلان‌داده‌ها” (Big Data) نگرانی‌های اجتماعی و اخلاقی جدیدی را ایجاد می‌کند که به‌طور فزاینده‌ای با قواعد مسئولیت مدنی درگیر خواهند شد. مسائل پیچیده مربوط به اثبات علت خسارت، بار اثبات دعوا، تعیین میزان خسارت و نحوه جبران آن، همگی در زمینه پهپادهای مجهز به AI برجسته‌تر می‌شوند.

چالش‌های مشترک فرامرزی

تاکنون بر تفاوت‌های بین نظام‌های حقوقی (مانند آمریکا و اتحادیه اروپا) و تفاوت‌های ناشی از کاربردهای مختلف AI (مانند خودروهای خودران و پهپادها) تأکید کردیم. این تفاوت‌ها واقعی و مهم هستند. اما نباید از “مشترکات” و چالش‌هایی که همه نظام‌های حقوقی در سراسر جهان به نوعی با آن‌ها درگیر هستند، غافل شد. هوش مصنوعی مسائل بنیادینی را مطرح می‌کند که فراتر از مرزهای جغرافیایی یا حوزه‌های کاربردی خاص هستند. این چالش‌های مشترک عمدتاً حول محور نحوه برخورد قانون با اطلاعات و داده‌ها در عصر دیجیتال می‌چرخند. سه مورد از مهم‌ترین این چالش‌ها عبارتند از:

۱. هوش مصنوعی: کالا یا خدمت؟

یک بحث مهم که هم در آمریکا و هم در اروپا در جریان است، این است که از نظر حقوقی باید با هوش مصنوعی چگونه برخورد کرد؟ آیا AI یک “محصول” یا “کالا” (Product) است که می‌توان آن را خرید و فروش کرد، مانند یک ماشین یا یک کتاب؟ یا بیشتر شبیه یک “خدمت” (Service) است که به صورت مستمر ارائه می‌شود، مانند خدمات بانکی یا مشاوره؟ این تمایز صرفاً یک بحث نظری نیست، بلکه پیامدهای عملی بسیار مهمی برای مسئولیت مدنی دارد.

اگر AI یک “کالا” در نظر گرفته شود، ممکن است تحت شمول قوانین سخت‌گیرانه مسئولیت تولیدکننده کالا مانند PLD در اروپا یا قوانین مشابه در آمریکا قرار گیرد. این قوانین معمولاً مسئولیت مطلق یا شبه‌مطلق را بر تولیدکننده حمل می‌کنند، حتی اگر تقصیری نداشته باشد. اما همان‌طور که دیدیم، این قوانین ممکن است برای پوشش دادن جنبه‌های نرم‌افزاری، داده‌ها یا به‌روزرسانی‌های AI مناسب نباشند.

از سوی دیگر، اگر AI یک “خدمت” تلقی شود، معمولاً تحت شمول قوانین مسئولیت مبتنی بر قصور (Negligence) قرار می‌گیرد. در این حالت، قربانی باید ثابت کند که ارائه‌دهنده خدمت در ارائه آن بی‌احتیاطی کرده و استاندارد مراقبت لازم را رعایت نکرده است. اثبات قصور معمولاً دشوارتر از اثبات وجود “عیب” در یک کالا است. به نظر می‌رسد روند کلی حقوقی، به‌ویژه در اروپا، به سمت تلقی فناوری‌های دیجیتال به عنوان “خدمت” متمایل است. برای مثال، نرم‌افزارهای مورد استفاده در تجهیزات پزشکی یا “محتوای دیجیتال و خدمات دیجیتال” که در دستورالعمل‌های جدید اتحادیه اروپا تعریف شده‌اند، بیشتر ماهیت خدماتی دارند. این تغییر نگرش، نحوه اعمال قوانین مسئولیت مدنی به AI را در سال‌های آینده به‌شدت تحت تأثیر قرار خواهد داد.

۲. چالش بار اثبات دعوا و دسترسی به اطلاعات

یکی از بزرگترین موانع عملی برای قربانیان خسارات ناشی از AI، اثبات ادعایشان در دادگاه است. سیستم‌های AI اغلب “جعبه سیاه” (Black Box) هستند؛ یعنی حتی طراحان آن‌ها هم نمی‌توانند به طور دقیق توضیح دهند که سیستم چگونه به یک تصمیم خاص رسیده است. این عدم شفافیت، کار را برای قربانی که باید ثابت کند سیستم AI معیوب بوده یا بی‌احتیاطی کرده، بسیار دشوار می‌کند. معمولاً اطلاعات لازم برای اثبات این موارد در اختیار تولیدکننده یا اپراتور سیستم AI است و قربانی به آن دسترسی ندارد. این “عدم تقارن اطلاعاتی” (Information Asymmetry) یک چالش جدی برای عدالت و کارایی نظام مسئولیت مدنی است.

برای مقابله با این مشکل، پیشنهادهایی مطرح شده است. یک راهکار، الزام قانونی تولیدکنندگان و اپراتورهای سیستم‌های AI به “ثبت وقایع به صورت پیش‌فرض” (Logging by Design) است. یعنی سیستم باید طوری طراحی شود که اطلاعات مربوط به عملکرد، تصمیمات و داده‌های ورودی خود را به طور خودکار ثبت و ذخیره کند. این اطلاعات می‌تواند بعداً در صورت بروز حادثه، برای تعیین علت و مسئولیت مورد استفاده قرار گیرد.

راهکار دیگر، تغییر “بار اثبات دعوا” (Burden of Proof) است. به جای اینکه قربانی مجبور باشد تمام جزئیات نقص یا قصور را ثابت کند، می‌توان یک “فرض قانونی قابل رد” (Rebuttable Presumption) ایجاد کرد. به این معنی که اگر قربانی ثابت کند خسارت دیده و این خسارت احتمالاً ناشی از عملکرد سیستم AI بوده، فرض بر این گذاشته شود که سیستم معیوب یا مقصر بوده است، مگر اینکه تولیدکننده یا اپراتور بتواند عکس آن را ثابت کند یا نشان دهد که اطلاعات لازم برای اثبات (مثلاً لاگ‌ها) به دلایل موجهی در دسترس نیست. البته این راهکارها نیز باید با ملاحظاتی مانند حفاظت از اسرار تجاری و هزینه‌های ثبت اطلاعات متعادل شوند.

۳. حفاظت از داده‌ها، به‌ویژه داده‌های غیرشخصی

مسئولیت مدنی به طور سنتی بر جبران خسارات جانی و مالی تمرکز داشته است. اما در عصر دیجیتال، نوع جدیدی از دارایی اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است: داده‌ها. قوانین حفاظت از داده‌های شخصی مانند GDPR تا حدی خسارات ناشی از نقض حریم خصوصی را پوشش می‌دهند. اما تکلیف “داده‌های غیرشخصی” (Non-personal Data) چیست؟ این داده‌ها شامل اطلاعاتی هستند که مستقیماً به یک فرد خاص مربوط نمی‌شوند، اما می‌توانند ارزش اقتصادی زیادی داشته باشند، مانند داده‌های مربوط به عملکرد ماشین‌آلات صنعتی، الگوهای ترافیکی، یا داده‌های محیطی که توسط سنسورها جمع‌آوری می‌شوند.

اگر یک سیستم AI باعث از بین رفتن، آسیب دیدن، یا استفاده غیرمجاز از این داده‌های غیرشخصی شود، آیا قربانی می‌تواند ادعای خسارت کند؟ قوانین فعلی مسئولیت مدنی معمولاً پاسخ روشنی به این سوال نمی‌دهند. برخی نظام‌های حقوقی (مانند اتحادیه اروپا با دستورالعمل پایگاه داده‌ها یا قوانین مربوط به اسرار تجاری) تا حدی از این نوع داده‌ها محافظت می‌کنند، اما این حمایت‌ها ممکن است کافی نباشد.

برخی حقوق‌دانان پیشنهاد ایجاد نوع جدیدی از “مسئولیت ناشی از خسارت به داده” (Data Liability Damage) را مطرح کرده‌اند که به طور خاص به جبران خسارات وارده به داده‌های غیرشخصی بپردازد. راهکار دیگر می‌تواند ایجاد یک شکل حمایتی “خاص” (sui generis) برای داده‌های غیرشخصی باشد، مشابه حمایتی که اتحادیه اروپا قبلاً برای نرم‌افزارها، پایگاه‌های داده یا طرح‌بندی مدارهای نیمه‌هادی ایجاد کرده است. مقررات جدید اتحادیه اروپا در مورد جریان آزاد داده‌های غیرشخصی (Regulation 2018/1807) گامی در این جهت است، اما هنوز چارچوب جامعی برای جبران خسارت در صورت آسیب به این داده‌ها وجود ندارد. این حوزه یکی از زمینه‌هایی است که حقوق مسئولیت مدنی در سال‌های آینده باید به آن توجه ویژه‌ای داشته باشد.

راهکارهای احتمالی و آینده مسئولیت مدنی هوش مصنوعی

همانطور که در بخش‌های قبلی دیدیم، هوش مصنوعی چالش‌های عمیق و بنیادینی را برای قواعد سنتی مسئولیت مدنی ایجاد می‌کند. مفاهیمی که قرن‌ها اساس این حوزه از حقوق بوده‌اند، مانند “شخص معقول”، “قابلیت پیش‌بینی”، “عیب” و “رابطه سببیت”، در مواجهه با سیستم‌های پیچیده، خودیادگیرنده و گاه غیرشفاف AI، کارایی خود را تا حدی از دست می‌دهند. این وضعیت، حقوق‌دانان، قانون‌گذاران و دادگاه‌ها را در سراسر جهان با این سوال اساسی روبرو کرده است: چگونه می‌توانیم نظام مسئولیت مدنی را با واقعیت‌های عصر هوش مصنوعی تطبیق دهیم تا هم از قربانیان حمایت کنیم و هم مانع نوآوری نشویم؟

پاسخ ساده‌ای برای این سوال وجود ندارد. اما کارشناسان حقوقی و علوم کامپیوتر در حال بررسی و پیشنهاد راهکارهای مختلفی هستند. این راهکارها را می‌توان به دو دسته کلی تقسیم کرد: ۱) اصلاح و تطبیق قوانین موجود؛ و ۲) ایجاد قواعد و مفاهیم حقوقی کاملاً جدید. در ادامه به برخی از مهم‌ترین این راهکارها اشاره می‌کنیم:

۱. ایجاد “شخصیت حقوقی” برای هوش مصنوعی؟

یکی از راهکارهای رادیکال و بحث‌برانگیزی که مطرح شده، اعطای نوعی “شخصیت حقوقی” (Legal Personhood) به خود سیستم‌های AI پیشرفته است. همان‌طور که شرکت‌ها به عنوان “شخص حقوقی” می‌توانند قرارداد ببندند، مالک دارایی شوند و طرف دعوا قرار گیرند، شاید بتوان برای AI های بسیار خودمختار نیز وضعیت مشابهی قائل شد. اگر AI یک “شخص” مستقل تحت قانون تلقی شود، آنگاه می‌تواند مستقیماً مسئول اعمال خود باشد. در این صورت، AI به عنوان “اصیل” (Principal) در نظر گرفته می‌شود، نه صرفاً یک “ابزار” یا “نماینده” (Agent) انسان‌ها.

طرفداران این ایده معتقدند که این کار می‌تواند مشکل تعیین مسئولیت را حل کند. به جای جستجوی مقصر در میان طراحان، تولیدکنندگان یا کاربران، می‌توان خود AI را مسئول دانست. در این مدل، لازم است که سیستم AI تحت پوشش بیمه مسئولیت مدنی قرار گیرد و خسارات از محل این بیمه پرداخت شود. هزینه بیمه می‌تواند از کاربران یا صاحبان AI دریافت شود، که نوعی “پخش هزینه” (Cost-spreading) را ایجاد می‌کند و بار مسئولیت را از دوش تنها سازندگان برمی‌دارد. با این حال، این ایده مخالفان جدی هم دارد که معتقدند اعطای شخصیت حقوقی به ماشین‌ها پیامدهای فلسفی و عملی پیش‌بینی‌نشده‌ای دارد و با مبانی حقوقی فعلی سازگار نیست.

۲. نظریه “مسئولیت بنگاه مشترک” (Common Enterprise Liability)

راهکار دیگری که کمتر بحث‌برانگیز است، استفاده از نظریه “مسئولیت بنگاه مشترک” است. در این رویکرد، به جای تلاش برای یافتن یک فرد یا نهاد خاص به عنوان مقصر که ممکن است به دلیل ماهیت “جعبه سیاه” AI غیرممکن باشد، تمام گروه‌ها و افرادی که در طراحی، توسعه، پیاده‌سازی و استفاده از سیستم AI نقش داشته‌اند، به طور مشترک مسئول جبران خسارت شناخته می‌شوند. مزیت این روش این است که بار مسئولیت بین همه طرف‌های درگیر تقسیم می‌شود و نیازی به اثبات تقصیر یک فرد خاص نیست. صرف وقوع خسارت ناشی از عملکرد سیستم AI کافی است تا همه مشارکت‌کنندگان در آن “بنگاه” مسئول شناخته شوند و قربانی بتواند خسارت خود را به طور کامل دریافت کند. این رویکرد می‌تواند به ویژه در مواردی که تعیین دقیق علت خطا دشوار است، مفید باشد.

۳. اصلاح وظایف و استانداردهای مراقبت حرفه‌ای

یک راهکار عملی‌تر، اصلاح وظایف و استانداردهای مراقبت برای افرادی است که از سیستم‌های AI، به‌ویژه سیستم‌های “جعبه سیاه”، در فعالیت‌های حرفه‌ای خود استفاده می‌کنند (مانند پزشکان، مهندسان، یا مشاوران مالی). می‌توان استاندارد جدیدی از “مراقبت مقتضی” (Due Care) را تعریف کرد که این افراد را ملزم کند قبل از استفاده از یک الگوریتم AI، آن را به دقت ارزیابی کرده، نتایج آن را اعتبارسنجی کنند و از محدودیت‌های آن آگاه باشند. اگر این افراد اقدامات کافی را برای ارزیابی و استفاده صحیح از فناوری AI انجام ندهند و در نتیجه خسارتی به بار آید، می‌توان آن‌ها را مسئول شناخت. این رویکرد به جای تمرکز بر خود AI، بر مسئولیت انسانی در استفاده از آن تأکید می‌کند.

۴. استفاده از نظریه‌های مسئولیت موجود با تطبیق‌های لازم

در نهایت، بسیاری معتقدند که نیازی به ایجاد قواعد کاملاً جدید نیست و می‌توان با تطبیق و تفسیر نظریه‌های مسئولیت مدنی موجود، به چالش‌های AI پاسخ داد. نظریه‌هایی مانند قصور (Negligence)، مسئولیت ناشی از عیب در طراحی (Design Defect)، عیب در ساخت (Manufacturing Defect)، عدم ارائه هشدار کافی (Failure to Warn)، ارائه اطلاعات نادرست (Misrepresentation) و نقض تضمین (Breach of Warranty) همگی می‌توانند در زمینه AI کاربرد داشته باشند. برای مثال، در بحث قصور، می‌توان ادعا کرد که سازنده در پیش‌بینی خطرات احتمالی ناشی از سیستم AI کوتاهی کرده است. در بحث مسئولیت مطلق (Strict Liability)، می‌توان محصولات AI ناامن را معیوب تلقی کرد بدون اینکه نیازی به اثبات دقیق نقص در طراحی یا ساخت باشد، با این استدلال که مصرف‌کنندگان حق دارند انتظار محصولات ایمن داشته باشند. البته همانطور که دیدیم، اعمال این نظریه‌ها به AI با چالش‌هایی مانند تعریف “قصور” یا “عیب” و مسئله به‌روزرسانی‌های پس از فروش روبروست که نیازمند تفسیرهای جدید و شاید اصلاحات قانونی جزئی است.

آینده حقوق مسئولیت مدنی در عصر AI هنوز نامشخص است. احتمالاً ترکیبی از این راهکارها، بسته به نوع AI و زمینه کاربرد آن، مورد استفاده قرار خواهد گرفت. آنچه مسلم است این است که حقوق‌دانان باید خود را برای مواجهه با این تحولات آماده کنند و درک عمیقی از تعامل پیچیده بین فناوری و قانون به دست آورند.

نگاهی به آینده: مسئولیت مدنی در دنیای هوشمندتر

این مقاله تلاش کرد تا تصویری کلی و کاربردی از چالش‌های مهمی که هوش مصنوعی برای حوزه مسئولیت مدنی ایجاد می‌کند، ارائه دهد. دیدیم که چگونه فناوری‌های AI، با ویژگی‌های منحصر به فرد خود مانند خودمختاری، یادگیری و پیچیدگی، پایه‌های سنتی این شاخه از حقوق را به لرزه درآورده‌اند. مفاهیمی که برای قرن‌ها راهنمای ما در تعیین مسئولیت و جبران خسارت بوده‌اند، مانند “شخص معقول”، “قابلیت پیش‌بینی آسیب”، “عیب در محصول” و “رابطه سببیت”، در مواجهه با این عوامل هوشمند غیرانسانی، با ابهامات و دشواری‌های جدیدی روبرو شده‌اند.

مرور کردیم که چگونه قوانین موجود، به‌ویژه قوانینی مانند دستورالعمل مسئولیت تولیدکننده کالا در اتحادیه اروپا، ممکن است برای پوشش کامل خسارات ناشی از نرم‌افزارها، خدمات دیجیتال، آسیب به داده‌ها، یا سیستم‌هایی که پس از فروش به‌روزرسانی می‌شوند، کافی نباشند. همچنین به تفاوت‌های رویکرد بین نظام‌های حقوقی بزرگ مانند آمریکا و اروپا و چالش ناشی از “تکه‌تکه بودن” قوانین در سطح جهانی اشاره کردیم. از طریق مطالعه موردی خودروهای خودران و پهپادها، دریافتیم که چالش‌های مسئولیت مدنی به شدت به زمینه کاربرد AI بستگی دارد و مسائلی مانند “گذار اتوماسیون” در خودروها یا اثبات علت سقوط در پهپادها، نیازمند توجه ویژه هستند.

علاوه بر این، به چالش‌های مشترکی پرداختیم که همه نظام‌های حقوقی با آن‌ها دست و پنجه نرم می‌کنند: آیا باید AI را “کالا” تلقی کرد یا “خدمت”؟ چگونه می‌توان بر مشکل “عدم تقارن اطلاعاتی” و “بار اثبات دعوا” در دعاوی مربوط به AI غلبه کرد (مثلاً از طریق الزام به ثبت وقایع یا تغییر بار اثبات)؟ و چگونه می‌توان از “داده‌های غیرشخصی” که ارزش اقتصادی فزاینده‌ای دارند، در برابر خسارات ناشی از AI محافظت کرد؟ این‌ها سوالاتی هستند که پاسخ به آن‌ها آینده حقوق مسئولیت مدنی را شکل خواهد داد.