□馬長山

內(nèi)容提要 近年來，我國關(guān)于法律與人工智能的研究成果頗豐，并呈現(xiàn)出兩種研究進路。AI法律進路旨在把AI納入法律規(guī)制框架之內(nèi)，而法律AI進路則力圖把法律轉(zhuǎn)化為智能系統(tǒng)，這就決定了二者不同的方向與立場、領(lǐng)域與路徑，也帶來了不同的問題與前景。深入分析表明，我們需要從浪漫理想回歸現(xiàn)實主義，開辟匯合二者、揚長避短的“第三道路”，增強法學與技術(shù)的對話合作，促進法律與人工智能的雙向融合，從而有效推進法律與人工智能領(lǐng)域的深入研究。

眾所周知，人工智能與法律的研究已有近50年歷史了，①但卻一直未能引起太大的社會震動。然而，在AlphaGo 與人對弈并取得勝利之后，它便很快成為全球最熱門的顯學之一。我國關(guān)于人工智能與法律的研究起步較晚，在受到《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》、《“十三五”國家信息化規(guī)劃》（2016）和《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（2017）發(fā)布的激發(fā)后，才瞬間掀起了研究熱潮。從研究進路來看，可將其大致區(qū)分為“人工智能法律”（AI法律）和“法律人工智能”（法律AI）兩大類型。厘清它們的不同立場、方向和路徑，進而探討“第三道路”的可行性，對推進當下人工智能與法律的深入研究無疑具有重要意義。

一、兩種立場與方向

在我國關(guān)于法律與人工智能領(lǐng)域的研究中，既有樂觀、浪漫、甚至科幻般的憧憬，也有謹慎、排斥、甚至讓人糾結(jié)的困惑，但它們主要從兩種進路來展開。

其一，AI法律。它基于知識系統(tǒng)、理性思辨和法律邏輯，將人工智能視為法律的規(guī)制對象或者法律規(guī)制的方式，因而，是一種外在視角的、以法律為本的思考和研究的理論進路。也就是說，AI法律是一種立足法律立場的研究，重在分析和解決人工智能這一新領(lǐng)域所帶來的法律問題和挑戰(zhàn)。②它又可分為“謹慎派”和“變革派”。

“謹慎派”秉持現(xiàn)代性的法律理念，認為人工智能無非是信息革命或者數(shù)字時代引發(fā)的新問題、新領(lǐng)域，在根本上它們并沒有對現(xiàn)代性法律形成挑戰(zhàn)，基本的法律概念、范疇、規(guī)則、原則和方法都能夠有效適用，只需通過法律解釋或者立法能夠包容、解決這些新領(lǐng)域、新問題，進而努力把人工智能納入法律的統(tǒng)攝、規(guī)制范圍。③“變革派”卻秉持數(shù)字時代的價值理念，認為現(xiàn)代性法律是工商業(yè)時代的產(chǎn)物，它反映和代表著以人財物為要素的、工商業(yè)經(jīng)濟的生產(chǎn)生活關(guān)系；而網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和智能化則是當今信息社會的必然趨勢，它反映和代表著以數(shù)據(jù)信息為要素的、數(shù)字經(jīng)濟的生產(chǎn)生活關(guān)系。因此，二者具有明顯不同的內(nèi)在邏輯，信息社會的各種新業(yè)態(tài)、新模式，必然會對現(xiàn)代性法律形成嚴峻的挑戰(zhàn)；換句話說，基于工商業(yè)經(jīng)濟的法律，難以有效應(yīng)對基于數(shù)字經(jīng)濟的秩序訴求。④比如，智能網(wǎng)絡(luò)犯罪就顛覆了以往物理空間的地域管轄和級別管轄邏輯、網(wǎng)絡(luò)集團犯罪難以繼續(xù)沿用以往的犯罪集團理論得到闡釋；再如，把“數(shù)據(jù)大戰(zhàn)”一律納入不正當競爭來規(guī)制會日漸尷尬；還如，智能機器人作品和虛擬財產(chǎn)的屬性與保護、自動駕駛的法律責任、智能合約的權(quán)利義務(wù)關(guān)系、生活場景中的人機關(guān)系等問題，都難以通過傳統(tǒng)的法學理論得到有效的說明。說到底，現(xiàn)代性的法學理論和規(guī)則體系是基于單一物理空間、人的單一生物屬性基礎(chǔ)上發(fā)展成型的；它很難包容和解決當今物理（現(xiàn)實）/電子（虛擬）的雙重空間、生物/數(shù)字的兩種面向所帶來的人、財、物，以及身份、關(guān)系、行為的諸多深刻變革甚至顛覆性后果。這就意味著，僅僅通過法律解釋或者立法，是很難包容、解決這些新領(lǐng)域、新問題的，而需要按照信息社會和數(shù)字經(jīng)濟的生產(chǎn)生活邏輯，來改造和升級現(xiàn)代性法律，推進法律的當代變革與發(fā)展?？傊?，無論是“謹慎派”還是“變革派”，都是立足法學的本體立場，其方向是將人工智能視為法學的領(lǐng)域延伸和規(guī)則外化，主旨在于實現(xiàn)對人工智能的法律規(guī)制，塑造智慧社會秩序。二者的區(qū)別無非在于，是通過現(xiàn)代性法律的擴展完善，還是通過現(xiàn)代性法律的轉(zhuǎn)型升級，來完成這一重大時代任務(wù)，“謹慎派”屬于前者，“變革派”則屬于后者。

其二，法律AI。與AI法律不同，法律AI則基于數(shù)字系統(tǒng)、建模計算和數(shù)理邏輯，將人工智能視為法律演進的途徑和歸宿，因而，是一種內(nèi)在視角的、以法律計算為本的思考和研究的理論進路。也就是說，法律AI是一種立足算法立場的研究，力圖用邏輯計算和符號程序來表達法律，通過建模設(shè)計、知識圖譜等技術(shù)來把法律規(guī)則轉(zhuǎn)化為可以自動推理的系統(tǒng)，甚至還能通過數(shù)據(jù)挖掘，深度學習等技術(shù)使之成為可以自動更新與迭代升級的自適應(yīng)的智能系統(tǒng)。

法律AI可以溯源于三百多年前萊布尼茲的“法律公理化體系之夢”。他從一切皆可計算、甚至哲學爭議也可通過計算來解決的理念出發(fā)，設(shè)想通過使用少數(shù)幾個基本法律概念來定義所有法律概念；從一系列為數(shù)不多的、不容置疑的自然公正原則出發(fā)，演繹出所有具體法規(guī)。晚近以來，西方一些學者又先后提出，要用統(tǒng)計方法來測量證人、法官和立法者的行為，用符號邏輯數(shù)學記號來起草和解釋法律，甚至指明了建構(gòu)法律推理計算模型的規(guī)則推理、案例推理和大數(shù)據(jù)推理這三種路徑。⑤由上可見，法律AI更多地主張計算思維，也就是“將法學問題形式化為可計算問題”，然后選擇合適的計算方法進行編程。⑥這一建模算法立場的研究進路，其方向便是推動法律AI來主導法律實踐，包括法律推理模型、論證與決策模型、證據(jù)推理模型、可執(zhí)行立法模型、法律文本及數(shù)據(jù)庫的自動提取和分類檢索、電子取證機器學習與數(shù)據(jù)挖掘等等。他們預言，在未來更普遍的計算法律將可能出現(xiàn)，“屆時系統(tǒng)將會自動執(zhí)行法律，不需要律師，甚至也不需要法官。”⑦這就形成了與AI法律明顯不同的研究方向。

二、不同的領(lǐng)域與路徑

隨著網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和智能化的快速交融發(fā)展，AI將會越來越多地應(yīng)用于社會的各行各業(yè)，智慧社會、智慧城市、智慧司法、智慧醫(yī)療、智慧商業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)等等也將全面展開，日常生活中大量的人腦決策將讓位于AI的算法決策。甚至“從經(jīng)濟系統(tǒng)底層信息、數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、增長，到上層的具體應(yīng)用實踐，算法都在其中起著決定性作用。信息的有序增長促進經(jīng)濟增長，算法決定著信息增長的秩序。”⑧這樣，人類就會大步伐地邁進數(shù)字社會，算法“開始塑造這個世界”。⑨

由于AI法律是一種外在規(guī)制的理論進路，因此，它關(guān)注的就是這種全場景的規(guī)則秩序，必然要針對基于算法所形成的全新社會關(guān)系、行為模式和社會后果進行跟蹤、分析、研判，包括人機關(guān)系、算法倫理、算法責任、智能化犯罪、殺人機器人等等，然后按照法律價值和發(fā)展規(guī)律來對其做出理論回應(yīng)，提出相應(yīng)的法律規(guī)制方案。因此，AI法律的關(guān)注領(lǐng)域是所有AI應(yīng)用所產(chǎn)生的法律關(guān)系，特別是AI與人、以及AI應(yīng)用場景中人與人的生產(chǎn)生活關(guān)系，如人臉識別、深度造假、腦機對接、算法黑箱、算法歧視、數(shù)據(jù)鴻溝、數(shù)字人權(quán)等等復雜問題。它所采取的是一種規(guī)則主義的研究路徑，更多地強調(diào)解釋規(guī)則、修改規(guī)則或者制定新規(guī)則，從而主要以邏輯加持來形成AI法律體系，促進算法時代的規(guī)則秩序。這樣，法律與AI就形成了既互動交融、又并存發(fā)展的二元結(jié)構(gòu)。盡管它也會涉足智慧司法過程中的各種算法模型，但在更大的領(lǐng)域范圍內(nèi)卻保持著對AI應(yīng)用及其關(guān)系后果的規(guī)制努力。

與此相反，法律AI側(cè)重內(nèi)部視角的分析和研究，因此，它并不在意AI應(yīng)用所產(chǎn)生的社會關(guān)系、行為與后果，而是更加注重AI應(yīng)用、特別是AI司法應(yīng)用本身，其核心問題是計算法學。進言之，它力圖將法律規(guī)則轉(zhuǎn)換為可能的算法，從而解決法律問題、推進司法過程的智能化，因此，其研究領(lǐng)域集中在法律文本提取、各種推理模型和裁判模型。與AI法律那種邏輯加持的主導傾向不同，它更多地體現(xiàn)著數(shù)學加持的傾向，甚至有學者主張，要“多一點技術(shù)，少一點法律”，從而呈現(xiàn)出一種技術(shù)主義的研究路徑，使得法律規(guī)則通過技術(shù)轉(zhuǎn)化融入在AI之中。這樣，法律與AI就變成了一體化的規(guī)制體系，而在未來的發(fā)展中，它還可能會帶來法律的消亡，取而代之的則是AI規(guī)則和AI控制秩序。

綜上所述，由于在建模過程中需要運用大量的法律知識，而建模的計算機實現(xiàn)則需要運用大量的技術(shù)知識，因此，領(lǐng)域?qū)＜液腿斯ぶ悄軐＜叶际遣豢苫蛉钡摹５傮w觀之，AI法律重在全場景、全領(lǐng)域的法律規(guī)制，更多關(guān)注人工智能在全社會應(yīng)用所產(chǎn)生的關(guān)系、功能與后果，其研究范圍幾乎涵蓋生產(chǎn)生活的方方面面，涉及到法理、憲法、民法、刑法、行政法、訴訟法所有專業(yè)理論，同時又需要攝入計算機、數(shù)學、邏輯學等AI相關(guān)知識，從而完成其規(guī)則主義路徑的規(guī)制使命；而法律AI則重在執(zhí)法司法過程中的法律轉(zhuǎn)化，更多關(guān)注法律人工智能系統(tǒng)的建模設(shè)計和算法應(yīng)用，因此，其研究范圍主要是計算法學及其相關(guān)實踐領(lǐng)域，雖然它也會運用法理、憲法、民法、刑法、行政法、訴訟法等專業(yè)理論來思考和解決AI法律問題，但更多地強調(diào)要熟練掌握和運用計算機、數(shù)學、邏輯學等AI相關(guān)知識，并憑借法律思維、法律邏輯、法律論證等等來完成法律計算，有學者甚至期待可以擔當起法律AI程序員的角色，從而達致其技術(shù)主義路徑的融入歸宿。

三、各自的問題與前景

縱觀AI法律和法律AI的不同立場、方向、領(lǐng)域和路徑，我們可以清晰地看到它們的各自問題與前景。

（一）AI法律的問題

“謹慎派”無疑是一種守成的姿態(tài)，它力圖通過對現(xiàn)有法律的擴張解釋和放大適用，把以數(shù)據(jù)信息和算法為基礎(chǔ)的新型生產(chǎn)關(guān)系、生活關(guān)系、行為模式涵蓋在現(xiàn)代性法律體系和法學理論框架之內(nèi)，這固然能夠保持法律的穩(wěn)定性和權(quán)威性，但面對信息技術(shù)越來越多的“破窗”，以及網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化新業(yè)態(tài)、新模式帶來的越來越多的“創(chuàng)造性破壞”，僅僅立足對現(xiàn)代性法律體系的守成立場會日益捉襟見肘，亡羊補牢式的法律修補和擴充進路也必將窮途末路。而“變革派”無疑是一種開放的姿態(tài)，它主張要認識和把握網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化發(fā)展的新規(guī)律，按照信息社會和數(shù)字經(jīng)濟的屬性和要求來對現(xiàn)代性法律進行改造和重建。這意味著，它并不是對現(xiàn)代性法律的全盤拋棄或者另起爐灶，而是在現(xiàn)有法律體系和理論構(gòu)架基礎(chǔ)上進行轉(zhuǎn)型升級，使其能夠適應(yīng)、包容和反映信息社會與數(shù)字經(jīng)濟的生產(chǎn)生活邏輯和權(quán)益訴求。這無疑是一個復雜、長期、艱巨的系統(tǒng)工程，不僅涉及到規(guī)則體系的轉(zhuǎn)型重構(gòu)，更涉及到從法律概念、基本范疇、法律價值，一直到法律原則、法律關(guān)系、司法程序等的總體性變革。它目前只有一個大致的方向，還看不到任何清晰的脈絡(luò)和圖景。另一方面，它這種外在視角的、對AI應(yīng)用的法律規(guī)制進路，雖然并不排斥AI與法律的互動加持，但它畢竟是秉持法律本位的立場，因而會對AI與法律的深度融合、以及法律AI化產(chǎn)生一定的遲滯影響。

（二）法律AI的問題

由于法律AI秉持著內(nèi)在視角的、法律向AI轉(zhuǎn)化的進路，因而，它能夠避免AI法律進路的不足，加速AI與法律的深度融合和法律AI化進程。然而，它也有它的難題和局限。

1.新的法律規(guī)則很難及時轉(zhuǎn)化為法律AI

場景、數(shù)據(jù)和算力是AI的三大核心要素，而法律向AI的轉(zhuǎn)化，則需要大量的、反復的、長期的場景應(yīng)用、規(guī)則提煉、知識圖譜訓練和數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”。就目前而言，研發(fā)中探索出的方式是通過專業(yè)法律人積累帶標簽數(shù)據(jù)，并且將監(jiān)督學習與強化學習相結(jié)合，使機器先通過較小規(guī)模的訓練樣本得到初步模型，再在法律人的不斷反饋下擴張樣本規(guī)模，通過數(shù)據(jù)循環(huán)最終得到較優(yōu)的模型。⑩這樣，對于相對穩(wěn)定的法律規(guī)則而言，也許還能夠有時間、有訓練、有“喂養(yǎng)”地來進行AI轉(zhuǎn)化；但對那些修改、制定出臺的新法律、新規(guī)則，恐怕就沒有足夠時間、條件和能力來隨時進行AI轉(zhuǎn)化。事實也表明，“知識圖譜是基于現(xiàn)有規(guī)則和案例的法律推理模型或?qū)＜蚁到y(tǒng)，判斷案由是根據(jù)過往知識體系，因此當出現(xiàn)新型犯罪、新罪名的時候，法律AI的準確度會明顯降低”，而“當數(shù)據(jù)量不充足的時候，法律AI的準確度也會降低?！?當今恰恰正處在一個科技飛速發(fā)展的時代，生產(chǎn)生活的各種新業(yè)態(tài)、新模式不斷批量涌現(xiàn)，迫使法律變革不得不大幅提速，國內(nèi)外關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等各種修法、立法也便日新月異。此時，若把這些新法律、新規(guī)則及時進行建模設(shè)計，轉(zhuǎn)換為準確的、成熟的算法，進而成為計算機可以理解和執(zhí)行的命令，那可就是難上加難了。

2.法律與AI之間的鴻溝需要跨越

法律與AI之間的鴻溝不僅涉及兩個系統(tǒng)，還涉及法律難題、倫理道德、社會哲學等諸多問題，主要表現(xiàn)在：

一是法律邏輯與數(shù)理邏輯的轉(zhuǎn)化。法律是由人設(shè)計出來的行為規(guī)則，反映著人類的理性能力和思辨邏輯；而AI則是由人設(shè)計出來的算法模型，反映著人工智能的算力和數(shù)理邏輯。從本質(zhì)上看，“算法（algorithm）就是任何良定義的計算過程，該過程取某個值或值的集合作為輸入并產(chǎn)生某個值或值的集合作為輸出。這樣算法就是把輸入轉(zhuǎn)換成輸出的計算步驟的一個序列。”?它只能通過建模運算來確立某種輸入輸出的數(shù)值關(guān)系或相關(guān)關(guān)系，卻不能說明因果關(guān)系和機制原理；它具備分類、歸納、綜合等方面的優(yōu)長，但卻少有假設(shè)、分析和演繹等方面的能力。這恰恰是數(shù)理邏輯與思辨邏輯之間的分野，而法律爭議的處理則很難脫離因果關(guān)系、機制原理和演繹說理，因此，如若讓法律轉(zhuǎn)化為AI的自動決策，這個鴻溝必須要想辦法來跨越。在目前，成熟的法律AI產(chǎn)品也僅能做到提高效率、減少重復工作和簡單推理，復雜的推理技術(shù)仍未能獲得突破。

二是法律難題的分歧。簡單的法律案件比較容易形式化為計算問題，但對于復雜疑難案件，專業(yè)人士的認識和理解都會是有局限的、不充分的，乃至彼此間產(chǎn)生很大的爭議，如山東辱母殺人案、陜西張扣扣“復仇”案、湖南護士殺死閨蜜案等等，其中摻雜著經(jīng)濟、社會、心理、文化、甚至政治等諸多因素，且司法數(shù)據(jù)也難以完整、精準，此時如若讓法律AI來判斷，無疑難以奏效。事實上，“‘阿法狗’成功的原因在于圍棋邊界封閉、規(guī)則明晰，這使得機器可以自造數(shù)據(jù)。但法律世界包羅萬象、復雜混沌，常常沒有明確的對錯之分，且法律實踐必須納入人類知識，法律AI不可能擺脫人類經(jīng)驗積累數(shù)據(jù)。并且，在法律中存在著諸如‘數(shù)額較大’與‘數(shù)額巨大’、‘搶劫’與‘搶奪’等文本非常相似但法律含義有明確區(qū)別的概念，以及諸如‘時效’等基于特定目的而由人類擬制的概念和制度，這給機器的無監(jiān)督學習帶來了巨大困難?！?正如學者所言，可計算問題應(yīng)該是其表述明確無歧義，其解決過程自洽無矛盾，這樣才是有效的，而“將法學問題轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎嬎銌栴}的難點在于法學問題往往是不明確、存在變化、可能出現(xiàn)矛盾的?！?這必然會增加法律可計算問題的難度，也加劇了法律與AI之間的鴻溝。

三是人性與倫理的考量。法律無疑是確定的規(guī)則，但法律的模糊性、不確定性、歧義性也是眾所周知的，因此，霍姆斯大法官才堅持“法律的生命不是邏輯而是經(jīng)驗”的信條。古今中外的司法裁判，如英國杜德利案、二戰(zhàn)德國告密者案、許霆案、吳英案、唐慧案等等，其中的正義判斷、利益衡量、推理論證無不蘊含著一定的經(jīng)驗理性、人性倫理，甚至公共政策因素。這些因素是法律AI難以計算出來的，它也就很難像人類一樣兼顧人文關(guān)懷和道德倫理，形成彼此之間一個明顯的鴻溝?？梢?，“算法有可能勝任法庭上的多項工作，甚至可以有效地提高現(xiàn)行法律制度的公平性，但是它們無法勝任判決工作?！?因此，法律AI目前僅是扮演“智能輔助辦案系統(tǒng)”的角色，難以取代律師和法官。

四是人機關(guān)系的定位。有學者展望未來，認為人類生活的基本領(lǐng)域?qū)⒈粰C器所侵蝕，統(tǒng)治交通領(lǐng)域的將不再是規(guī)則，而是算法。而“當人把腦力活動都交給機器，當人類生活的各個領(lǐng)域都被機器所取代，人類的智力必然會因為用進廢退而發(fā)生退化。到了那時，法律或許也就可有可無?！?但反對者聲言，“即使在人工智能的時代，算法也不可能是法律，它反而是法體系所要調(diào)整的對象；所以，在那個時代，法律不但沒有死亡，它也不可能匍匐在算法之下，反而是算法的主宰者和拘束者。”?二者的爭論說到底，就是法律與人工智能研究的核心問題——人機關(guān)系。從人類的歷史發(fā)展進程來看，無論哪個時期、無論多大的技術(shù)進步，都是以人為中心，旨在服從人類需要、提升人類生活品質(zhì)的，而不是意欲取代人類。因此，面對當前飛速發(fā)展的人工智能，世界各國紛紛組建了各式各樣的倫理委員會，Google、Lucid AI、微軟等多家大型科技公司都已設(shè)立了倫理審查委員會，我國也正式宣布組建國家科技倫理委員會，其目的就是要將科技發(fā)展控制在人文倫理許可的范圍內(nèi)。出于提高效率、便捷生活、提升品質(zhì)的考慮，人類會在諸如無人工廠、自動駕駛、智能投顧、機器人醫(yī)療等日常生產(chǎn)生活領(lǐng)域中把決策權(quán)交給算法，但人類不會把立法權(quán)和司法裁決權(quán)交給算法、交給機器，其角色定位都只是人類的參謀和助手，它們的算法決策只是階段性、局部性和臨時性的，是為人類的最終決策提供參考的；如果說有一天強人工智能或者超人工智能來臨，AI有了人類一樣的自主意識和判斷能力，那么，人類更不可能交權(quán)給它，因為人類不會心甘情愿被自己的創(chuàng)造物所主宰和毀滅。這樣看來，人機之間是可以合作的，一些角色也是可以替代的，但在核心問題上卻是不可通約的，法律AI難以越過這條紅線，無論它多么先進。

（三）AI法律與法律AI的互補支撐

從上述分析中可以看到，AI法律與法律AI具有內(nèi)外不同的視角，有學者也稱其為外部功能主義研究和內(nèi)部結(jié)構(gòu)主義研究。?AI法律重在應(yīng)用于廣泛社會領(lǐng)域中的各種算法關(guān)系、行為、功能和后果，甚至認為“制定相關(guān)規(guī)則來約束算法設(shè)計者的行為，在發(fā)生可疑后果的時候要求程序員用自然語言來解釋算法的設(shè)計原理，并且追究其相關(guān)責任，這顯然是一種治本之法?！?這就為法律的AI轉(zhuǎn)化提供了豐富的知識圖譜和訓練樣本，促進法律AI的成熟與完善。法律AI重在設(shè)計推理模型和法律自動化系統(tǒng)，在轉(zhuǎn)換時往往采取假設(shè)—檢驗或者觀察—歸納的方法，或者在面對茫然無知、變化多端的情形時，采取盲目檢索或機器學習的方法讓計算機自行發(fā)現(xiàn)一些特點，啟發(fā)法學問題的形式化。?這就為AI法律的研究提供了智能轉(zhuǎn)化的動力、場域和途徑。可見，AI法律與法律AI分別關(guān)注社會領(lǐng)域和司法領(lǐng)域、外部功能和內(nèi)在結(jié)構(gòu)、法律規(guī)制和智能轉(zhuǎn)化，承擔者不同角色，它們彼此是互補支撐的。然而，AI法律的前景關(guān)鍵在于，它對信息社會和數(shù)字經(jīng)濟生活邏輯與權(quán)益訴求的法學提煉程度；法律AI的前景關(guān)鍵在于，它對法律的智能轉(zhuǎn)化程度。

四、法律與AI研究的“第三道路”

網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和智能化的深度交融發(fā)展，是當今社會變革不可逆轉(zhuǎn)的根本趨勢，法律與人工智能的研究也必將成為主流領(lǐng)域，且對多學科交叉互動的要求越來越強。由于AI法律過于強調(diào)外在規(guī)制，法律AI過于強調(diào)智能轉(zhuǎn)化，因此，它們都一時難以破解各自所面對問題和挑戰(zhàn)，而更適宜的研究進路，應(yīng)該是發(fā)揮二者優(yōu)勢的“第三道路”。

其一，從浪漫理想回歸現(xiàn)實主義。從某種意義上說，AI法律旨在把AI納入法律規(guī)制框架之內(nèi)，是一種基于法律本位的理想主義。隨著人工智能在各種生活場景中的大量廣泛應(yīng)用，使得“人類世界被植入了計算機邏輯”，生產(chǎn)方式、生活方式、行為方式、價值觀念都面臨著深度變革，“很多舊有的習慣將被顛覆，很多舊有的制度將面臨挑戰(zhàn)?！泵鎸@些挑戰(zhàn)，“謹慎派”的守成自不待言，就是“變革派”的升級轉(zhuǎn)型努力，也依然是較強法律本位傾向，這就難以及時主動地吸納、融入網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和智能化的技術(shù)規(guī)制方式（如以代碼規(guī)制代碼），也會影響法律的智能轉(zhuǎn)化。而法律AI旨在把法律轉(zhuǎn)化為智能系統(tǒng)，則是一種以AI為歸宿的浪漫主義。前述法律邏輯與數(shù)理邏輯的轉(zhuǎn)化、法律難題的分歧、人性與倫理的考量、人機關(guān)系的定位等困境，無疑是法律AI化道路上的重重障礙。因此，對法律AI抱有過多的期待、設(shè)置過高的目標，未免脫離實際，至少在可見的范圍內(nèi)是如此。這樣看來，就需要AI法律的研究“往前邁一步”，法律AI向“后退一步”，匯合到“第三道路”上，以現(xiàn)實主義的精神來發(fā)揮各自的優(yōu)長，根據(jù)客觀規(guī)律和現(xiàn)實需要、通過法律專家和技術(shù)專家的合作來推進法律與AI的相關(guān)研究。

其二，增強法學與技術(shù)的對話合作。無論是AI法律還是法律AI的研究，都會面臨著一個讓人深度焦慮的問題是，法律人不懂計算機技術(shù)，如何來研究人工智能？大家知道，法律是一種知識系統(tǒng)，AI則是一種數(shù)字系統(tǒng)，數(shù)字系統(tǒng)能做的知識系統(tǒng)做不了，知識系統(tǒng)能做的數(shù)字系統(tǒng)做不了，“懂技術(shù)的不懂法律，懂法律的不懂技術(shù)，這也是法律人工智能理論和實踐很難推進的現(xiàn)實困難。”實踐表明，“即使在有限的運用中，不懂計算思維的法律人無法檢測功能設(shè)計、程序編寫的正確性和合理性，無法判斷數(shù)據(jù)的可靠性，只能被動地接受返回的數(shù)據(jù)，再進行人工檢測。但對于海量的數(shù)據(jù)，即使抽取百分之一的樣本量進行檢測，也是人力難以完成的。而沒有法學思維的人在設(shè)計功能時難以正確理解法學問題的豐富內(nèi)涵，在具體化的過程中很容易出現(xiàn)偏差、存在偏見而不自知。”對此，學者們一直努力尋找破解的應(yīng)對方案。然而，有幾點則需要進一步討論：

首先，全能型、通才式的研究思路，未必行得通。目前，真正能夠設(shè)計法律AI模型和算法的基本都是理工科出身、至少是有計算機背景的科技學者，而法律專業(yè)出身的學者基本都無法涉足；然而，科技學者設(shè)計出來的法律AI模型和算法，又因欠缺法學思維、找不準法律問題而難以應(yīng)用。對此，一些法律人希望通過深入研習計算機理論與應(yīng)用技術(shù)，甚至力圖學會設(shè)計算法和編程來推進法律AI的研究，但這可能只對極少數(shù)有基礎(chǔ)、有天賦的人才適用，而對絕大多數(shù)法律人來說難免是一種夢想。即便極少數(shù)天才可以做得到二者“通吃”，究竟能“通吃”到何種深度、適時跟進到何種地步，這也是一個疑問。其理由在于，不用說法律和計算機之間在專業(yè)領(lǐng)域、知識體系、思維方式等方面的巨大鴻溝，就是法學學科內(nèi)部的民法、刑法、行政法、國際法等，以及計算機科學技術(shù)內(nèi)部的軟件工程、計算機軟件與理論、計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、計算機應(yīng)用技術(shù)等，均都有些“隔行如隔山”，那么，學者們有多大的精力和能力來打通兩大系統(tǒng)？加之當下計算機科學技術(shù)和法學的各自學科理論發(fā)展又都十分迅速，專注本領(lǐng)域研究的學者都應(yīng)接不暇，何況跟進“通吃”呢？因此說，寄希望于法律人去深入研習計算機理論和應(yīng)用技術(shù)、或者讓技術(shù)專家去深入研習法律，試圖讓法律人兼具程序員角色、或者技術(shù)專家兼具法律人角色，這種全能型、通才式的解決問題的思路幾乎是不可能的。

其次，不懂計算機技術(shù)，未必就不能研究人工智能。研究人工智能確實需要了解和掌握相關(guān)的技術(shù)理論和知識，努力掌握和養(yǎng)成一定的計算思維，這沒有疑問。然而，法律人常常糾結(jié)的“不懂計算機技術(shù)”，并非指不了解一般的計算機知識或通識，而是指不能比較熟悉并應(yīng)用相關(guān)的計算機理論和技術(shù)。其實法律人“不懂”，對其研究人工智能并沒有太實質(zhì)性的影響。因為“法律專家不可能是面面俱到的每個領(lǐng)域的專家，這根本就是不可能的，也是做不到的；但他必須得是真正的法律專家才行，才能在法律的基礎(chǔ)上甄別其他專家的同行意見，然后做出法律上的妥當決定?！笨陀^而言，在法律上研究人工智能及其在社會領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，不僅包括它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和模型算法，也包括經(jīng)由它所產(chǎn)生的社會關(guān)系和社會后果，后者才是基礎(chǔ)性的、也是主體部分；對這些領(lǐng)域，并不需要研究者成為計算機技術(shù)專家，但必須是法律專家才行。這有如知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的專家并沒都拿到專利，環(huán)境法領(lǐng)域?qū)＜也⒉欢际强茖W家一樣，然而并不影響這些專家的研究，他們關(guān)注的同樣是相應(yīng)的法律關(guān)系、行為樣態(tài)和社會后果。

再次，法學與技術(shù)的對話合作，是最基本的方式和途徑。我們說全能型、通才式的研究思路行不通，不懂計算機技術(shù)并不影響研究人工智能，這里的關(guān)鍵是如何研究？人們常常發(fā)現(xiàn)，“不具有計算思維的人難以意識到怎樣的法學問題是可計算的問題，而沒有法學思維的人根本就提不出有法學研究意義的問題。如此，計算機在法學研究中的運用就只能靠偶然的機會來產(chǎn)生，只能局限在狹窄、表面的領(lǐng)域。因此，我們需要將AI法律和法律AI匯合在“第三道路”上，這無疑需要法學與技術(shù)的長期對話合作，并逐漸取得各領(lǐng)域、各層級的基本共識；“需要法律人和程序員、人工智能專家的合作，以便使算法進入法律，法律進入算法，從而使人工智能的基礎(chǔ)操作系統(tǒng)符合人類的倫理和法律。”而在具體操作層面，“或許只有當法律人與技術(shù)人緊密結(jié)合，相互理解，充分獲知對方的需求與期待并實際解決法律與技術(shù)運用中的實踐難題時，才是法律人工智能在法律界大展拳腳的時刻。”

其三，促進法律與人工智能的雙向融合。“第三道路”既不是旨在把AI納入法律規(guī)制框架之內(nèi)，也不是旨在把法律轉(zhuǎn)化為AI系統(tǒng)，而是力圖讓AI法律和法律AI匯合所長、避其所短，實現(xiàn)法律與人工智能的雙向融合，這無疑是一條更優(yōu)的整合研究進路。就是說，一方面是讓人工智能支持法律，打造一個高效的、可視正義的司法體系；另一方面是讓法律改變?nèi)斯ぶ悄?，開發(fā)出具有內(nèi)在法律和倫理規(guī)則的人工智能，“使一種新型的、合乎倫理的、可解釋的人工智能得以在法律中成長和發(fā)展起來”，因此，“法律人工智能的研究應(yīng)該更多關(guān)注二者如何能夠強強聯(lián)合，而不是誰贏誰輸?！边@就要求法律人要積極參與到人工智能技術(shù)研發(fā)之中，“為人工智能的深度應(yīng)用提供場景、提煉規(guī)則，制作各種證據(jù)指引和知識圖譜，推進機器深度學習”，積極促進彼此的融合貫通。目前，有西方學者設(shè)計出了具體的方案，認為論證是彌合知識系統(tǒng)和數(shù)字系統(tǒng)之間鴻溝的有效路徑。具言之，盡管機器學習只能對一般情況作出較為準確的預測，卻無力應(yīng)對法律領(lǐng)域里的復雜案情、特定情形和場景細節(jié)，而這些都需要解釋、推理和論證。他“希望通過論證系統(tǒng)的完善，這些問題可以迎刃而解。當然，這將是一項長期性和持續(xù)性的工作?！敝劣谡撟C這一路徑最后能否走得通，或者是否還有其它更有效的路徑，可能還需要時間的檢驗和更多人的努力。

注釋：

①一般認為，1970年11月布魯斯·布坎南和托馬斯·希德里克發(fā)表《關(guān)于人工智能和法律推理若干問題的考察》一文，是人工智能與法律研究的開端。1987年，在美國波士頓的東北大學，召開了首屆國際人工智能與法律會議（ICAIL），其研究逐漸國際化。

②楊安卓博士認為，本文這種劃分與鄭戈教授的“法律的人工智能”與“人工智能的法律”似可對照，但鄭教授的“人工智能的法律”屬于純法學，而本文中的AI法律大致接近“對人工智能技術(shù)的法律規(guī)制”。在英語中，AI&law已經(jīng)成為一個固定的術(shù)語和雜志名，它幾乎相當于ICAIL的會刊，其風格是非常邏輯符號主義的，它更像是法律AI而不是AI法律。不過在筆者看來，本文中AI法律的指向是規(guī)制AI及其應(yīng)用而產(chǎn)生的社會關(guān)系，這與英文AI&law注重二者交融與轉(zhuǎn)化的指向就明顯不同了，因此，本文的“AI法律”就翻譯為“Artificial Intelligence Law”，而不是“AI&law”。

③如郝鐵川：《不可幻想和高估人工智能對法治的影響》，《法制日報》2018年1月3日第10版；劉艷紅：《人工智能法學研究的反智化批判》，《東方法學》2019年第5期等。

④余成峰：《法律的“死亡”：人工智能時代的法律功能危機》，《華東政法大學學報》2018年第2期；魯楠：《科技革命、法哲學與后人類境況》，《中國法律評論》2018年第2期；馬長山：《智能互聯(lián)網(wǎng)時代的法律變革》，《法學研究》2018年第4期等。

⑤熊明輝：《法律人工智能的前世今生》，《中國社會科學報》2018年10月10日。

⑦曹建峰：《法律人工智能十大趨勢》，https：//www.tisi.org/4942_58，2019年7月16日訪問。

⑧徐恪等：《算法統(tǒng)治世界——智能經(jīng)濟的隱形秩序》，清華大學出版社2017年版，前言，第9頁。

?網(wǎng)易：《“人工智能+法律”機遇與挑戰(zhàn)并存》，http：//dy.163.com/v2/article/detail/E2739E0C0519AOG8.html，2019年8月1日訪問。

?[美]托馬斯·科爾曼、查爾斯·雷瑟爾森等：《算法導論》，殷建平等譯，機械工業(yè)出版社2016年版，第3頁。

?栗崢教授在“法律人工智能研究前沿問題國際學術(shù)研討會”（2019.4.13，長沙）上的發(fā)言。