如今，AI代理已经能够在较少人类干预的情况下，自主规划、决策并执行任务。这既带来了前所未有的机遇，也带来了新的风险和新型法律问题。本文将结合境外普通法判例、监管动态以及正在发展中的责任理论，探讨当AI代理造成损失时，应由谁承担法律责任。
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什么是AI代理？
在最广泛的意义上，人工智能（AI）是指能够执行通常与人类智能相关任务的软件，例如识别模式、生成内容、作出预测以及推荐行动方案。AI代理（Agentic AI）则更进一步。这类系统可以自主规划步骤、作出决策、调用工具并采取行动，以实现特定目标，有时只需有限的人类干预，甚至在执行阶段完全不需要人类介入。它能将大语言模型的推理能力，与API、数据库查询、代码执行或交易处理系统等确定性工具相结合，把复杂目标分解为若干子任务，并根据中间结果动态调整执行策略。
AI代理可以应用于客户服务、软件开发、财务分析、决策制定以及实时执行等多个场景，自动化处理复杂工作流程。它可以处理海量信息，规划多步骤操作，并迅速采取行动。但问题也可能随之发生，而且现实中已经出现。AI代理可能误解指令、追求错误目标、编造事实、调用错误工具、超越权限、泄露机密数据，或执行错误交易。AI代理的能力越强，潜在危害也可能越大。正如一位深受喜爱的漫画角色所说：“能力越大，责任越大”（“With great power comes great responsibility”）。那么，当一个功能强大的AI代理采取行动时，谁该为它的行为承担法律责任？
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法律人格与责任归属
在大多数司法管辖区，承担法律责任的前提是具备法律人格。只有具有法律人格的主体，例如自然人、公司或其他依法成立的组织，才能承担义务、被起诉、支付赔偿，或具备具有法律意义的主观意图。AI代理本身并不具有独立的法律人格。它不能拥有财产，不能以自身名义订立合同，也不能独立承担法律责任。
因此，由AI代理行为引发的法律责任，最终仍需追溯到某个具有法律人格的主体。真正棘手的问题并不只是“是否应当有人负责”，而是“应当由哪个主体承担责任”：是程序员、模型开发者、最终用户，还是部署相关AI系统的受监管机构？
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现有普通法判例给我们什么启示？
AI代理仍属相对新兴的技术，而诉讼往往需要较长时间。因此，目前似乎尚无普通法判例直接回答AI代理造成民事损害时应由谁承担责任的问题。不过，普通法司法管辖区已有的一些判例提供了大致方向。
法院通常不会把软件或AI视为独立的法律主体，而是会透过技术系统，寻找设计、部署、授权、使用或受益于该系统的自然人或组织。随着系统变得更加非确定性和自主化，责任归属会变得更加复杂，但普通法的基本思路仍然是识别出应当承担责任的法律主体。
在Quoine Pte Ltd v B2C2 Ltd [2020] SGCA(I)2案中，新加坡上诉法院审理了通过确定性算法交易软件自主形成的合同。相关交易在单笔执行过程中没有任何人类直接介入。Quoine系统出现故障，最终导致交易以约为当时市场价格250倍的价格执行。法院多数法官认为，在分析由确定性算法形成的合同中的单方错误时，应考察程序员在编写相关程序时的心理状态。该案具有重要参考价值，但它涉及的是确定性软件，并未直接处理非确定性的AI代理系统所引发的责任归属问题。
早在现代AI出现数十年前，Thornton v Shoe Lane Parking Ltd [1971] 2 QB 163案就已确认，合同可以通过自动化机器形成。不过，法律关系仍然存在于停车场经营者和客户之间，机器只是促成合同成立的工具。该案为后来关于自动化交易和AI系统的法律分析提供了早期基础：即便由技术系统执行交易，法律权利和义务通常仍归属于系统背后的自然人或组织。
在Tyndaris SAM v MMWWVWM Ltd [2020] EWHC 778 (Comm)案中，英国高等法院审理了一起因AI驱动投资管理策略引发的程序性申请。相关索赔和反诉是基于合同及虚假陈述，针对投资管理人与交易对手提出，而不是针对AI系统本身。因此，该案仍然遵循了传统的法律思路，即法律权利和义务归属于技术背后的自然人和组织，而非技术本身。
这些案例以及世界各地的类似案件，并没有为AI代理建立一套成熟、完整的责任制度。但它们确实指明了一个基本方向：法律后果通常归属于技术背后的法律主体，而不是技术本身。对AI代理而言，由于其行为可能具有非确定性，输出结果也未必能追溯到某一行代码，未来很可能需要确立新的原则，或至少需要以新的方式适用既有原则。不过，法律分析的起点仍然是：责任由人和机构承担，而不是由机器承担。
04
归责原则
一旦责任被归属于一个或多个法律主体，接下来就会出现另一个问题：应当适用哪种归责原则？可能的标准包括：无过错责任（strict liability），即不以证明过错为前提的责任；过失责任（negligence）；因重大轻率或鲁莽行为产生的责任（recklessness）；以及基于明知或故意行为产生的责任。
2026年5月，新加坡资讯通信媒体发展局（Infocomm Media Development Authority，隶属于新加坡数字发展及信息部的法定机构）发布了一份关于AI代理法律责任的讨论文件，汇总了政府、学术界、法律界和行业界的观点。该文件并未得出确定结论，但指出了若干核心问题。2026年7月，英国司法任务小组（UK Jurisdiction Taskforce，UKJT）发布了一份关于英格兰和威尔士私法下AI损害责任的非约束性法律声明，由资深法律从业者和学者在公开征求意见后起草，旨在为英国法下AI相关民事责任问题提供更大的法律确定性和可预见性。与新加坡的讨论文件不同，UKJT的法律声明并非专门聚焦AI代理，而是更广泛地讨论AI责任问题；不过，其中的许多分析同样适用于AI代理场景。
新加坡讨论文件和UKJT法律声明均认为，现有法律框架，特别是合同法和过失责任规则，可以处理许多AI相关场景，但在具体适用时可能面临新的挑战，也可能需要适当调整。
合同通常是分析法律责任的重要起点。AI供应链往往由一系列法律协议连接起来。根据合同自由原则，一方可以通过合同约定自愿承担AI代理作为或不作为所引发的责任，也可以通过陈述与保证、赔偿和责任限制等条款调整责任范围。但对于没有合同关系的第三方受害人而言，合同的作用相对有限。
在没有适用合同的情况下，新加坡讨论文件和UKJT法律声明都讨论了通过过失责任规则来判断AI造成损害时的责任。索赔人通常需要证明：另一方对其负有注意义务；该方未能尽到合理注意；并且这种未尽合理注意的行为可预见地造成了损失。然而，在AI代理场景下，适用过失责任规则可能面临实际困难。当一个自主、非确定性的系统所产生的输出难以追溯其形成过程时，证明违反注意义务、因果关系和可预见性都会变得更加困难。毕竟，对于一个连部署者也难以准确预测其行为的系统而言，什么才算“合理注意”？
新加坡讨论文件还将无过错责任作为一种可能的政策方案加以讨论，并类比了危险活动以及Rylands v Fletcher案确立的规则。该案在150多年前确立了这样一项原则：如果某人在非自然使用土地的过程中，将可能造成损害的危险物带入其土地，而该危险物逃逸并造成损害，则可能适用无过错责任。一些观点认为，无过错责任有助于赔偿受害人并提升法律确定性；但也有观点担忧，这可能抑制AI代理的部署，并且会将谨慎行事者与疏忽者同等对待。
由于AI代理并非法律主体，雇主替代责任以及基于代理关系的归责理论在适用于AI系统时也面临概念上的限制。正如UKJT法律声明所指出的，传统的替代责任规则难以直接适用于AI系统本身。不过，如果损害是由自然人雇员在履行工作职责过程中使用AI所导致，雇主仍可能承担替代责任。
一些学者还将AI代理与动物责任进行类比。在普通法体系下，家养动物造成损害时，通常需要证明饲养者有过错或知道该动物具有危险倾向；而野生动物则可能适用更严格的责任，因为饲养者将一种本质上不可预测的风险引入了社会。风险较低、行为较可预测的AI工具，或许可以类比为家养动物；而高度自主、拥有广泛现实世界权限的AI代理系统，则可能更接近某种更具危险性的存在。
归根结底，这场讨论不仅关乎AI代理造成损害时应由谁承担责任，也关乎法律应如何在过错责任与无过错责任之间配置风险。理想的责任制度既要促进创新，也要为遭受损失的人提供足够的保护。
05
受监管金融机构
金融机构的业务场景天然契合AI应用。它们需要处理海量市场数据、客户信息和各类文件。在AI代理出现之前，智能投顾已经存在；但AI代理进一步放大了相关风险。AI代理可能不仅提出行动建议，还会直接执行行动，例如下单、调整投资组合、提用贷款、发起付款，或向交易对手传达具有约束力的指令。
随着合同法和侵权法等一般私法规则逐步回应AI代理带来的新问题，这些规则当然同样适用于金融机构。但由于金融机构受到严格监管，监管维度和监管预期也成为问责分析中的重要因素。
各司法管辖区的总体监管原则可以概括为：受监管金融机构仍需对AI系统的部署和使用负责。国际证监会组织（IOSCO）等国际标准制定机构发布的相关指引日益强调，董事会和高级管理层对AI系统的治理、监督和风险管理负有最终责任，尤其是在AI系统被用于高风险业务或面向客户的活动时。
香港的实践为我们观察这些国际原则如何转化为本地监管预期提供了一个典型例子。香港金融管理局明确指出，当AI应用代表银行作出自动化决策时，“银行的董事会及高级管理层应意识到他们仍需对所有由人工智能驱动的决策负责”，并应确保建立适当的治理和风险管理框架。香港证券及期货事务监察委员会也同样强调，持牌机构高级管理层有责任确保对用于受监管业务的AI系统实施适当治理和监督，并进一步指出，高级管理层的职责可能贯穿AI的整个生命周期，包括模型开发、验证、审批、持续审查和监控等环节。
因此，尽管AI代理的私法责任边界仍在演变，金融监管和监督预期已经日益清晰：如果金融机构内部运行的AI代理造成损害，监管机构在判断问责归属时，首先关注的很可能不是技术本身，而是该机构的董事会、高级管理层及其治理框架。当然，法律责任和监管问责并不是同一概念，不应混为一谈。监管问责可能对法律责任的判断产生影响，但并不必然决定最终的法律责任归属。
结语
目前，针对AI代理尚不存在一套完整的责任制度，对于应适用何种归责原则也尚未形成明确共识。我们仍处于早期阶段。在普通法司法管辖区，如果没有专门立法介入，法院很可能会随着具体案件的出现，逐步发展相关原则。
谁应承担责任、在何种情况下承担责任，本质上涉及多重权衡和政策选择。责任制度不应过于严苛，以至于阻碍社会从真正有益的技术中获益，或者抑制创新。在AI发展的当前阶段，过度抑制创新尤其可惜。讽刺的是，抑制创新反而可能减缓那些能够减少错误和事故发生的技术改进，而这些错误和事故正是引发法律责任争议的源头。因此，法律需要找到平衡点：既要激励负责任的部署和应用，也要鼓励采取适当保障措施，同时确保受害人拥有现实可行的救济途径。
我们有理由保持谨慎乐观。普通法过去曾成功应对新技术带来的挑战，未来也会如此。19世纪铁路运输的发展，推动了现代侵权法中可预见性和合理注意义务原则的形成。大规模制造业催生了产品责任制度，其代表性案例便是Donoghue v Stevenson。在该著名案件中，多诺霍夫人饮用的姜汁汽水瓶中发现有一只蜗牛，这促使上议院确认制造商可能对最终消费者负有注意义务，为普通法世界的现代过失责任制度奠定了基础。
新技术会带来新风险，而普通法最终往往会发展出可行的原则予以回应。AI代理相关法律很可能也会遵循类似路径，只是这一次，普通法发展的速度恐怕需要比近一个世纪前多诺霍夫人姜汁汽水瓶里那只蜗牛快得多。
*本文对任何提及“香港”或“香港特别行政区”的表述应解释为“中华人民共和国香港特别行政区”。
本文作者
费思
合伙人
香港办公室
andrew.fei@hk.kingandwood.com
业务领域：银行及融资、结构性产品和衍生品、债务资本市场、金融监管及数字资产
费思律师在数字资产、代币化、数字支付、金融监管、结构性融资、金融衍生品、银团贷款、资本市场和资产证券化等领域拥有超过十五年的执业经验。费律师的客户包括中央银行、香港三大发钞银行、全球性金融机构、行业协会、上市公司以及大型金融科技公司。费律师获《国际金融法律评论》评为“资本市场：结构性融资和资产证券化新星合伙人”、《Legal 500》金融科技及金融服务监管领域的“特别推荐律师”以及《钱伯斯大中华区法律指南》资本市场 - 资产证券化及衍生产品领域“领先律师”的称号。费律师拥有哈佛法学院的法学硕士学位以及英国剑桥大学的法学学士和硕士学位。费律师是香港大学的兼职副教授，在法学院教授《银行法》课程。
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