刑事责任是指行为人因其犯罪行为所应承受的，代表国家的司法机关根据刑事法律对该行为所作的否定评价和对行为人进行谴责的责任。而当前世界各国刑事责任的主体普遍只限于人，而排除了有生命人以外的现象、物品、动物或尸体，那么类人型人工智能实体是否能够成为刑事责任主体呢？
（一）有限意志自由：发生特殊法益侵害的可能性
一切法律都是以规制行为作为其内容的。刑事责任同样关注人的外在行为，同时刑罚的发动也必须以犯罪行为的客观存在为依据，对没有表现为行为的人的主观思想和内心意识活动，不能认定是犯罪并处以刑罚。因而在实践过程中，也只能通过犯罪表现出的行为来推理犯罪时的主观意识和犯罪心理。传统观点认为人的行为是以人的身体为载体的，人对自身的动作和静止有着支配与控制的决定关系。人与行为的关系涉及人的意志自由问题。德国法学家威尔泽尔认为，人具有一定程度上的意志自由。即人本身的意识及活动一方面受素质和所处的环境的制约，另一方面其内心意志又能在素质和环境制约的范围内自主地进行一定限度的选择和决定。菲利也指出“自由意志的幻想来自我们的内在意识，它的产生完全是由于我们不认识在做决定是反映在我们心理上的各种动机以及各种内部和外部的条件。”而当前生物学以及病理学研究证明，人的意思是完全受其个人的生理、心理状态的支配。统计学的研究揭示了人的意思活动是依自然的、社会环境的条件而存在的。综上，人在行为时受到主观与客观因素的影响，并非完全的自由意志主体。
类人型人工智能实体具有与人类相似的有限的意志自由。类人型人工智能实体一方面能够按照预先设定的程序、指令做出行为，即类似于人类行为时受到素质和所处的环境的制约；另一方面，类人型人工智能实体能够在深度学习的基础上依照前期对输入数据信息的加工、重构、理解，从而摆脱程序（人类）的控制，做出程序设定之外的行为，即与人类依照自己的意识做出行为的机理相类似。这意味着类人型人工智能在某种程度上也具备人类所有的不完全的意志自由。那么类人型人工智能实体依照意志自由做出的严重危害社会的行为，是否需要追究其法律责任？有反对的观点认为人工智能不具有意志自由，人工智能的行为属性判断无客观标准，无法分辨其是出于程序错误实施的侵害行为还是因为摆脱了人类程序控制、进行的自主思维。笔者对此并不认同。一方面，该观点的支撑依据围绕人工智能意志自由的行为属性判断标准设计困难展开，而以目前尚无准确的判断标准来否认人工智能的意志自由，这一观点颠倒了正常的思维逻辑，这就如同以犯罪故意的刑事认定难而否定行为人存在故意犯罪的心理状态。另一方面，人工智能的行为属性判断标准也是同人工智能发展阶段相适应的，之所以目前没有较为成熟且系统的判断标准，是因为人工智能的发展还处在弱人工智能时代的中级向高级转化的阶段。
日本学者提出若行为人不具备有责地实施行为之能力的场合则不能对该行为人进行法的非难。即否认了仅在设计和编制的程序范围内进行判断、决策以实现设计者或使用者的意志且不具有意志自由的弱人工智能发生法益侵害而独立承担刑事责任的可能性，在此情境下，仍需适用现行刑法框架，将弱人工智能视为“犯罪工具”，追究研发者、使用者甚至监督者的刑事责任，因而笔者在此不作深入探讨。既然类人型人工智能实体具有有限的意志自由，那么就存在其依照有限的意志自由对自然人、法人等相关法律主体发生刑法法益侵害的可能性，这有别于自然人做出的一般法益侵害，在此称为特殊法益侵害。综上，类人型人工智能实体在意志自由的引导下，摆脱客观程序设定，做出具有结果可预见性的严重危害社会的违法行为，进而仍然沿用弱人工智能时代的刑事处遇方式则侵害了人工智能的研发者、使用者等相关主体的利益，也会限制人工智能技术的进一步发展。
（二）有限行为辨认和控制能力：承担刑事责任的基础
责任能力的标准，有生物学标准和心理学标准之分。生物学标准是指以患者具有刑法所规定的精神障碍作为判定行为人是否具有刑事责任能力的标准。心理学标准是指以达到刑法所规定的心理状态或心理状态导致的结果作为判定行为人是否具有刑事责任能力的标准。然而，上述责任能力的划分标准仍然是人类本位的，但是法律上的人不同于社会生活中出现的人，世界各国的法律实践中有将瀑布、河流纳入法律主体的实例。行为人承担刑事责任的前提是具有刑事责任能力。刑事责任能力是指行为人构成犯罪和承担刑事责任所必需的，行为人具备的刑法意义上的辨认和控制自己行为的能力。因而，刑事责任认定的核心在于行为人实施行为时对不法行为的辨认和控制能力，即对自己的行为在刑法上的意义、性质、作用、后果的分辨认识能力以及选择自己实施或不实施为刑法所禁止制裁的行为的能力。以上也在我国刑法中有关刑事责任年龄、不可抗力和意外事件、残疾人等的规定中有所体现。那么类人型人工智能实体也存在拟制为法律主体的可能性，关键还在于其是否具备刑法意义上的辨认和控制自己行为的能力。辨认能力，是指对于事物性质的辨别能力，即行为人是否存在认识能力。控制能力，是指对于自己行为的支配能力，即行为人是否存在意志能力。辨认能力是前提，只有正确地对事物性质，尤其是事物的法律性质作出判断，才能有效地控制自己的行为，使之合乎法律规定。
1、具有自主、深度学习的能力
机器学习是人工智能获取信息的基础。Tom Mitchell（1997）定义“机器学习”是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究，Alpaydin（2004）同时提出“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准”。简言之，机器学习是一门研究机器通过对数据的自动分析获得规律、利用规律获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。例如围棋人工智能阿尔法元（Alpha Zero），无需依托人类的先验成果，在仅掌握基本围棋规则的基础上，靠自我对弈学习下棋，3天就战胜了Alpha Go Lee。又如自动驾驶汽车通过复杂装置来“观察”路况，持续注意其他汽车、行人、障碍物等，且避免与行人、其他车辆或障碍物发生碰撞，在此过程中，所有这一切都是机器学习的结果。
2、具有理解法律规范的能力
类人型人工智能实体通过机器学习进而产生认识，而是否具备法律规范的理解和认识能力则直接关系到其是否能够辨认和控制自己的行为。法律规范按照行为模式标准可分为授权性规范、义务性规范和禁止性规范，而人工智能对这些规范的表述是否具备理解能力值得进一步商榷。笔者从两个方面论证：一是类人型人工智能实体与人类一样，可能存在对某些法规范的表述、概念、适用情况理解模糊的问题。从语义学上分析，我们对于定义、概念的理解，即使排除了主观情感因素的干扰，也难以做到唯一、真理性的解释。大多数人之所以能够理解和遵守法律规范，笔者认为除了源于早期的“概念”学习，还因为在长期的实践过程中，人类通过各种情景学习、类比学习、归纳学习等，从而达到对一个概念较为系统的认识，诸如法律的概念，各个学派各执一端，但都认为法律有其存在的根基。因而，类人型人工智能实体即使不能完全理解法律的概念，笔者相信随着实践的深入，它能够通过机器学习对法规范有所理解。二是“缸中之脑”假说的人工智能深思。普特南假想人类是缸中之脑，而人工智能则是人类创造出的人工大脑。人工大脑偏向于神经学科和脑科学领域，而人工智能更多的是算法是数据。人类的认识来源于三个方面：感官感觉到的认识、社会或他人传达的认识、经过思维加工过的前两者的混合认识。同样，人工智能的认识也来源于三个方面：通过复杂技术捕捉到的认识、人类预先输入的认识、经过深度学习加工的认识。综上，类人型人工智能实体既然也具备和人类相似的认识机理，那么也应该具有行为的认识和理解能力。
3、具备理性的行为控制能力
法律的预设主体是理性主体，即能够权衡利弊、作出自己的选择，并且对该选择负责。那么人工智能是否具备理性？是否能理性地控制自己的行为？机器学习作为类人型人工智能实体的主要学习方式，在某种程度上体现的是一种完全排除了情感、欲望等影响，而只服从“必然律”的技术理性。机器学习过程包括前期对输入信息的加工、归纳和后期对数据经验、规律的总结、提炼，从而形成人工智能的行为流程。倘若某一个智能准则被研发人员植入到人工智能系统，如阿西莫夫的机器人三定律（且不论三定律的逻辑自洽性），那么人工智能就会在深度学习的基础上进行理性分析，并依照这样的认知规律做出行为。在技术理性的基础上，人工智能发出的独立思维支配下的行为一定是可控的。因为这种行为不受情感、欲望等的支配，而完全是由存储数据形成的意志决定的，具备刑法需要的理性的行为控制能力。