第一部分探討“人工智能算法侵權(quán)法律規(guī)制的理論基礎(chǔ)”。通過對人工智能發(fā)展階段的分析，明確現(xiàn)階段算法還不具備法律主體資格；其客體屬性判斷作為一個客觀問題，由算法本質(zhì)決定應(yīng)當(dāng)屬于商業(yè)秘密，但該屬性并不能阻礙對其規(guī)制和監(jiān)管的正當(dāng)性。尋求對算法尤其是對其“黑箱”進行規(guī)制的法理依據(jù)，為突破算法“黑箱”，探索算法侵權(quán)的根源獲得法理支撐。明確人工智能算法侵權(quán)規(guī)制的基本原則，在確立不容逾越的底線和保證人類根本利益原則的基礎(chǔ)上允許人工智能技術(shù)獲得長足發(fā)展。第二部分剖析既有法律在算法侵權(quán)規(guī)制上的困囿，并尋求突破口。由于算法“黑箱”所形成的“法律真空”，既有法律規(guī)制下的侵權(quán)責(zé)任主體往往局限于傳統(tǒng)責(zé)任主體，或結(jié)果監(jiān)管路徑下的算法應(yīng)用平臺責(zé)任，“黑箱”背后的行為人難以置于“陽光”之下得到法律負面評價；構(gòu)成要件亦因算法內(nèi)部運行的不可探及性和算法結(jié)果的隱秘性而難以認定。為突破人工智能算法“黑箱”的封閉性，通過適當(dāng)加重算法利益獲得者的義務(wù)，賦予潛在侵權(quán)對象更多權(quán)利，設(shè)置一套以算法為客體的權(quán)利義務(wù)體系，具體包括數(shù)據(jù)權(quán)利體系、算法解釋權(quán)、算法信息披露義務(wù)和算法審查監(jiān)管義務(wù)。第三部分確定人工智能算法侵權(quán)的責(zé)任主體。算法開發(fā)者中的設(shè)計者責(zé)任應(yīng)從生產(chǎn)者責(zé)任中剝離出來，并獨立承擔(dān)過錯責(zé)任。算法銷售者責(zé)任則與傳統(tǒng)銷售者的責(zé)任基本保持一致。數(shù)據(jù)提供者是以盈利為目的使用運營手段向人工智能提供數(shù)據(jù)的主體，采用自動化處理技術(shù)的數(shù)據(jù)提供者宜適用過錯推定責(zé)任。算法應(yīng)用平臺是聯(lián)結(jié)終端用戶與開發(fā)者之間的媒介，其中公務(wù)機關(guān)應(yīng)用平臺宜適用無過錯責(zé)任，以減少權(quán)力異化的風(fēng)險，其他應(yīng)用平臺則適用過錯推定責(zé)任。個人參與對算法侵權(quán)的影響主要集中在具有物質(zhì)實體的人工智能侵權(quán)中，一般應(yīng)適用過錯責(zé)任，非物質(zhì)實體人工智能中的個人參與行為不具備可責(zé)性。第三人導(dǎo)致算法侵權(quán)主要表現(xiàn)為黑客入侵，開發(fā)者未履行安全防御義務(wù)的，宜承擔(dān)補充責(zé)任。第四部分研究人工智能算法侵權(quán)責(zé)任的構(gòu)成要件。在違法行為中，除了傳統(tǒng)違法行為的認定標(biāo)準(zhǔn)需要更新之外，前述所構(gòu)建以算法為客體的義務(wù)體系的違反亦屬于違法行為。在損害事實中，除了算法侵權(quán)給人類帶來的典型人身或財產(chǎn)損害之外，算法“殺熟”、算法偏見和“信息繭房”等所造成的不利益是否能構(gòu)成侵權(quán)法意義上的損害值得深入探討。第五部分探討人工智能算法侵權(quán)的責(zé)任承擔(dān)方式。第六部分主張配套制度的構(gòu)建。