《電子技術(shù)應(yīng)用》
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自動(dòng)化決策算法中的個(gè)人信息侵權(quán)因果關(guān)系認(rèn)定
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理
姚朱沁
華東政法大學(xué)法律學(xué)院
摘要: 自動(dòng)化決策算法與傳統(tǒng)侵權(quán)法體系之間存在適用上的矛盾,亟須通過(guò)因果關(guān)系的認(rèn)定予以化解。對(duì)此,應(yīng)在堅(jiān)持傳統(tǒng)的因果關(guān)系構(gòu)成要件認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)上,結(jié)合比例因果關(guān)系理論,對(duì)各因素在損害結(jié)果中的貢獻(xiàn)進(jìn)行量化分析。針對(duì)單一信息處理者場(chǎng)景,可以在疑難案件中引入“合理蓋然性”標(biāo)準(zhǔn)降低受害人舉證難度;對(duì)于多主體參與的情形,通過(guò)類推適用共同危險(xiǎn)行為制度實(shí)現(xiàn)舉證責(zé)任倒置,但需以整體行為與損害的因果關(guān)系證成為前提。此法律框架有助于在多方數(shù)據(jù)處理和信息流轉(zhuǎn)背景下,更有效地解決技術(shù)復(fù)雜性帶來(lái)的法律挑戰(zhàn),推動(dòng)信息保護(hù)與技術(shù)發(fā)展的平衡。
中圖分類號(hào):D923文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.03.016
引用格式:姚朱沁. 自動(dòng)化決策算法中的個(gè)人信息侵權(quán)因果關(guān)系認(rèn)定[J].網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理,2025,44(3):96-102.
Addressing the challenges of establishing causation in personal information tort under automated decision-making algorithms
Yao Zhuqin
School of Law, East China University of Politics, Science and Law
Abstract: The interaction between automated decision-making algorithms and traditional tort law presents inherent conflicts, which should be resolved by the identification of causality. To address this, it is necessary to maintain the traditional criteria for establishing causality while integrating the theory of proportional causality to quantify the contribution of each factor to the resulting harm. In cases involving a single data processor, the "reasonable probability" standard can be introduced in complex cases to reduce the burden of proof for the victim. In scenarios involving multiple participants, the doctrine of joint dangerous activities can be applied by analogy to reverse the burden of proof, provided that the victim can demonstrate the causal relationship between the collective actions and the harm. This legal framework helps to more effectively address the legal challenges arising from the technical complexity of multi-party data processing and information flow, promoting a balance between information protection and technological development.
Key words : causality; algorithmic torts; correlation; distribution of the burden of proof; joint dangerous act

引言

自動(dòng)化決策技術(shù)在數(shù)字化浪潮中迅速發(fā)展,已成為現(xiàn)代社會(huì)運(yùn)行的核心動(dòng)力。這種技術(shù)對(duì)個(gè)人信息的深度依賴也帶來(lái)了信息主體權(quán)利被侵犯的風(fēng)險(xiǎn)。2021年《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》(以下簡(jiǎn)稱《個(gè)人信息保護(hù)法》)的出臺(tái)對(duì)《中華人民共和國(guó)民法典》(以下簡(jiǎn)稱《民法典》)第六章“隱私權(quán)和個(gè)人信息保護(hù)”的內(nèi)容予以了細(xì)化。《個(gè)人信息保護(hù)法》第69條是對(duì)信息處理者侵害信息權(quán)利人之個(gè)人信息權(quán)益的特別規(guī)定,明確了侵犯?jìng)€(gè)人信息的過(guò)錯(cuò)推定責(zé)任。《民法典》第1038條提出信息處理者的信息安全保障義務(wù),《個(gè)人信息保護(hù)法》第五章專門規(guī)定了個(gè)人信息處理者的義務(wù),為個(gè)人信息侵權(quán)中的侵權(quán)行為,特別是不作為侵權(quán)行為的認(rèn)定提供了法律依據(jù)。然而,對(duì)于因果關(guān)系,不論是作為侵權(quán)構(gòu)成要件的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn),抑或信息主體提起個(gè)人信息權(quán)益侵權(quán)之訴時(shí)舉證責(zé)任的分配問(wèn)題,一直處于失語(yǔ)狀態(tài)。

學(xué)界對(duì)自動(dòng)化決策算法導(dǎo)致個(gè)人信息侵權(quán)的因果關(guān)系問(wèn)題進(jìn)行了多角度研究。關(guān)于傳統(tǒng)因果關(guān)系的適用性,袁文全教授提出,可以利用大數(shù)據(jù)中的相關(guān)關(guān)系來(lái)取代傳統(tǒng)的因果關(guān)系理論[1];而王瑩教授則反對(duì)這一觀點(diǎn),認(rèn)為其仍停留在自然法則因果論框架內(nèi),主張通過(guò)弱化因果關(guān)系要件解決可追溯性難題[2]。在具體適用規(guī)則方面,學(xué)者們普遍聚焦于多個(gè)信息處理者參與的復(fù)數(shù)形態(tài)侵權(quán),提出了“共同危險(xiǎn)行為類推說(shuō)”[3]和“因果關(guān)系推定說(shuō)”等理論。

盡管如此,鑒于自動(dòng)化決策行為具有高度的不可預(yù)測(cè)性和解釋性難題,現(xiàn)有的研究成果仍未能充分解決上述問(wèn)題。本文將著重探討自動(dòng)化決策背景下個(gè)人信息侵權(quán)的法律適用特殊性,擬從因果關(guān)系要件的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)與舉證責(zé)任規(guī)則兩個(gè)方面展開(kāi)討論,以期提供有益參考。


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作者信息:

姚朱沁

(華東政法大學(xué)法律學(xué)院,上海201620)


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