巴西人工智能工业机器人监管

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人工智能赋能的工业机器人正在改变整座工厂的运作方式，但巴西目前的监管空白仍让企业面临相当大的法律风险。

工业机器人与人工智能的发展，以及巴西的监管现状

近年来，巴西的生产车间正在发生深刻变革。配备人工智能系统的工业机器人，早已不再是跨国整车厂的专属，而是进入了食品、制药和物流等各类行业的生产线。这些系统不再局限于执行预先编好的重复动作：它们能够实时从数据中学习，根据突发变量调整自身运行，并在越来越宽泛的参数范围内自主作出决策。这种适应能力固然极大地提高了生产效率，却也引出了一些巴西法律体系尚未给出令人满意答案的法律问题。

据分析，截至目前，巴西尚无专门针对配备人工智能的工业机器人的立法。正在国会审议的《人工智能法律框架》（PL 2338/2023）对人工智能作了较为宽泛的规定，确立了一般性的原则和指导方针，但并未深入涉及工业机器人的特殊性。同样，规范机器设备作业安全的第12号监管规范（NR-12），其设计基础是传统自动化模式，即机器的运行是可预测、确定性的。机器人技术与人工智能的结合引入了会随环境变化的自适应行为，这一前提因此受到挑战。

在国际层面，监管步伐更为超前。欧盟通过《人工智能法案》（AI Act，第2024/1689号条例）将人工智能系统划分为不同风险等级，并针对每一等级设定了相应的义务。具备自主学习能力、并与人类工人近距离协同作业的工业机器人，往往会被归入高风险系统，需要接受严格的合规评估，提交详尽的技术文件，并持续接受人工监督。尽管这部欧盟法规并不直接适用于巴西，但它对在巴西境内经营的跨国企业的做法影响相当大，也为巴西立法者提供了参照。

民事责任与机器人自主决策问题

在工业机器人与人工智能的交汇处，最为复杂的问题之一，是自主机器人造成损害时如何确定民事责任。在传统自动化模式下，责任链条相对清晰：制造商对设计或制造缺陷负责，集成商对安装和配置负责，操作者则对设备的正确使用负责。而一旦引入具备学习能力的人工智能，这一链条就会明显碎片化。

设想这样一种情形：一台配备计算机视觉和强化学习算法的工业机器人，为了优化装配任务而改变了自己的运动模式。如果这种自主调整导致了工伤事故，那么随之而来的问题便是：由谁承担责任？机器人硬件制造商可以主张，该行为并不在其原始程序设定的范围之内；人工智能软件开发者可以辩称，模型是用操作者自己提供的数据训练的；运营企业则可以坚称，自己信赖的是设备的安全认证。可以看到，巴西《民法典》第927条和第931条规定了制造商对缺陷产品的无过错责任（responsabilidade objetiva），但这一规定能否适用于交付最终用户之后仍会自我改变的系统，在学理上存在激烈争论。

配备人工智能的工业机器人所具有的自主学习能力，打破了传统的民事责任链条，需要以新的法律思路来保护劳动者和企业。

在劳动法领域，据分析，情况更为微妙。NR-12要求机器设备配备安全装置，在对劳动者存在风险时阻止其运行。然而，通过机器学习改变自身行为的机器人，理论上可能形成原有风险分析中未曾预见的运行模式。这就要求雇主建立持续监测系统，能够发现机器人的行为偏差，并自动启动安全协议。缺少这种监测，即便制造商并无过错，也可能被认定雇主存在过失。

技术标准、认证与ABNT的作用

在缺乏专门立法的情况下，技术标准在巴西人工智能工业机器人的实际监管中发挥着关键作用。巴西技术标准协会（ABNT）采纳并转化了国际标准化组织ISO（International Organization for Standardization）中直接涉及该主题的国际标准。由两部分组成的ISO 10218，规定了工业机器人以及机器人系统与集成的安全要求。而ISO/TS 15066则专门针对协作机器人（cobots），确定了与人安全交互时的力与压力限值。

不过，这些标准存在一个重要缺口：它们制定于人工智能大规模进入工业机器人领域之前。ISO 10218所规定的安全要求，以机器人行为具有确定性、可预测性为前提，这对于使用深度神经网络或强化学习的系统并不完全适用。ISO意识到这一局限，发布了技术报告ISO/TR 23482-1，探讨机器人领域的安全与伦理问题，其中包括具备学习能力的机器人。虽然该文件不具有约束性的规范效力，但为制造商和集成商提供了有价值的指引。

从实务角度看，建议运营人工智能工业机器人的企业采取超出NR-12最低要求的合规做法。具体包括：开展动态风险评估（考虑机器人随时间推移改变自身行为的可能性）；对机器人作出的所有自主决策建立详细的日志记录（logging）系统；以及维护最新的技术文件，使其反映系统的真实状态，而不仅仅是初始配置。这些措施不仅保护劳动者，在日后可能发生的诉讼中，也是至关重要的证据材料。

智能工业机器人中的数据保护与知识产权

另一个值得认真关注的方面，是人工智能工业机器人与《通用数据保护法》（LGPD，第13.709/2018号法律）之间的关系。乍看之下，工业机器人似乎并不处理个人数据。然而据分析，用于质量控制的计算机视觉系统经常会拍摄到工人的影像，近距离传感器也可能采集到能够推断个人行为模式的数据。当这些数据用于训练机器学习算法时，即构成LGPD意义上的个人数据处理，需要具备适当的法律依据、采取安全措施，并且在许多情况下还要编制个人数据保护影响报告（RIPD）。

同样可以看到，人工智能机器人所产生的知识产权也引发了值得关注的问题。如果一台工业机器人通过其优化算法，开发出了程序员未曾预见的、更高效的制造工艺，这项创新归谁所有？巴西的工业产权立法（第9.279/1996号法律）要求发明人必须是自然人，这在原则上排除了机器的自主创造。实践中，运营该机器人的企业往往会主张这项权利，但这种主张的法律依据在巴西学理和判例上都尚未形成定论。

在商业秘密方面，现代人工智能机器人具有联网能力（许多机器人与云平台集成，用于数据处理和模型更新），由此产生的漏洞风险应当通过合同加以应对。与机器人供应商和人工智能软件供应商签订的合同，应当包含专门条款，约定运行期间所产生数据的归属、限制将这些数据用于训练可能使竞争对手受益的模型，以及发生信息安全事件时的通知义务。

监管前景与对企业的建议

展望未来，可以看到若干监管趋势，将塑造巴西人工智能工业机器人的发展走向。PL 2338/2023的最新版本规定建立人工智能治理体系，其中包括按风险等级对系统进行分类，与欧盟模式相近。如果按现行条款获得通过，具备自主学习能力、并在与人共享的环境中运行的工业机器人，很可能会被归为高风险系统，从而须承担更严格的透明度、文档记录和可审计性义务。

此外，劳动与就业部已表示有意更新NR-12，以涵盖新兴技术。这一更新必不可少，只有这样，该监管规范才能在风险不再仅限于机械层面、而是包括算法故障、训练数据偏差和不可预见的涌现行为的背景下，实现保护劳动者的目标。

巴西对人工智能工业机器人的监管仍处于构建阶段。那些提前应对监管要求、从现在起就采用良好治理与安全实践的企业，无论是履行未来的法定义务，还是化解当前的运营风险和法律风险，都将处于更有利的位置。

这一话题与人工智能监管直接相关，我们另有专文探讨。

这一话题与金融领域的人工智能监管直接相关，我们另有专文探讨。

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