AI交付物責任歸屬陷兩難 法律專家倡依「控制權」分配風險

隨著人工智慧（AI）應用日益普及，企業客戶與技術供應商在AI生成或協助產出的「AI交付物」（AI Deliverables，指由AI技術產出的軟體、報告、設計等成果）責任歸屬上，面臨新的法律挑戰。這類交付物當出現問題時，傳統合約法（規範契約雙方權利義務的法律原則）的責任認定原則受到考驗。美國摩根路易斯律師事務所（Morgan Lewis）指出，釐清AI交付物的法律風險，需採納平衡的分配策略。

客戶通常認為，無論供應商採用何種工具，都應對其提供的AI交付物負責，因為供應商選擇並部署了AI技術，也最了解如何測試其可靠性。然而，供應商則反駁稱，AI產出具「機率性」，結果可能不準確，且高度依賴客戶提供的輸入資料和使用方式，因此不願承擔無限責任。

供應商進一步指出，若客戶提供有瑕疵的資料，或未經必要的人工審閱就直接使用AI輸出，問題應由客戶承擔。從經濟角度考量，對於AI錯誤可能造成的無限制賠償責任，難以與現有的服務費用相匹配，尤其是當損害遲遲才浮現時。針對標準化的AI產品，供應商常透過免責聲明，將使用風險轉嫁給客戶。但當AI技術被嵌入到客製化的服務中，或執行關鍵業務功能時，這種模式便受到挑戰。

成熟的客戶會要求供應商做出績效承諾、承擔測試義務、設定準確性標準、建立人工審核關卡，並為有缺陷的AI交付物提供補救措施。相對地，供應商則力求避免保證最終成果，並針對客戶輸入、修改或濫用行為設定免責條款。

摩根路易斯律師事務所提出一個可行的中間方案，將風險分配的原則建立在「控制權」上。核心理念是，風險應由最能理解、控制並減輕該風險的一方承擔。這意味著，生產AI交付物過程中的固有風險，應由供應商承擔；而客戶後續使用該交付物所衍生的風險，則由客戶自行負責。

具體而言，供應商有責任確保交付物符合合約規範，包括技術規格、驗收標準、經核准的AI工具使用、測試驗證、AI治理，以及對供應商自有材料的智慧財產權保護。客戶則負責掌控在其權限範圍內的風險，例如提供的資料與指示、交付後的修改、超出約定用途的使用，以及在未經必要審核下依據交付物所做出的決策。舉例來說，若交付的是程式碼，供應商應對程式碼本身的漏洞負責；但若客戶在未經測試的環境中部署或未經重新驗證就修改程式碼，風險則由客戶承擔。

這種風險分配應明確反映在合約的責任條款中，而非僅依賴一般性的免責聲明。AI交付物的普通缺陷可適用合約的一般賠償上限，主要補救方式為修正或重新履行服務。然而，針對智慧財產權侵權、機密性洩漏、資料保護或法規違規等特定風險，可設定獨立或更高的賠償上限。若損失是由客戶提供的輸入資料、未經授權的修改、超出文件所述用途的使用，或未能執行約定安全措施（如人工審核）所引起，則供應商應免除責任。

摩根路易斯律師事務所強調，單方面要求供應商承擔所有下游後果，會使其淪為客戶決策的「保險公司」；而全面的供應商免責聲明，則可能使客戶承擔其無法控制的交付方式所產生的風險。因此，建立持久的風險管理方式，應清晰定義AI交付物的預期用途、詳細說明安全措施，並根據導致損失的行為之控制權來分配責任。