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        作為算法的法律

        2019-11-17 04:41:43
        社會觀察 2019年4期
        關(guān)鍵詞:法學(xué)法律算法

        在針對算法和法律關(guān)系的研究中,算法主要是作為問題而存在的。但是,算法之于法律未必只意味著問題,還可以提供工具。此處所謂工具,不是“法律代碼化”意義上的技術(shù)工具,而是方法論意義上的思維工具。計算科學(xué)以制造智力替代物為己任,因此它不僅關(guān)心知識獲取的結(jié)果,而且探索知識生產(chǎn)的過程。它有意識地整合了計算機科學(xué)、心理學(xué)、邏輯學(xué)、哲學(xué)等各領(lǐng)域的成果,總結(jié)出一系列知識生產(chǎn)的規(guī)律。法律同樣是知識,在社會日趨復(fù)雜的背景下同樣有必要對本領(lǐng)域的知識生產(chǎn)過程展開更深入的研究。既然如此,我們就有理由推測,計算科學(xué)領(lǐng)域關(guān)于知識生產(chǎn)的規(guī)律有可能被挪用到法律領(lǐng)域,解構(gòu)法律知識的生產(chǎn)過程,提高法律知識的質(zhì)量水平。

        文章前兩部分致力于回答基礎(chǔ)問題:法律和算法具有可比性嗎?算法研究體現(xiàn)了值得法學(xué)借鑒之處嗎?在對這兩個問題做出肯定回答之后,文章將嘗試借用算法中一些淺顯但重要的規(guī)律來觀察法律。

        法律與算法在認知效率方面的共性

        算法(algorithm)一詞源于9世紀波斯數(shù)學(xué)家花拉子模(al-Khwarizmi)的名字。他強調(diào)求解問題應(yīng)當(dāng)遵循有條理的步驟,這種條理性后來被視為算法的核心。在形式化的意義上,算法被定義為“一種有限、確定、有效的并適合用計算機程序來實現(xiàn)的解決問題的方法”。而在不那么形式化的意義上,“算法是為實現(xiàn)某個任務(wù)而構(gòu)造的簡單指令集。在日常用語中,算法有時稱為過程或處方”。無論從哪種定義方式出發(fā),算法與法律的共通之處都非常明顯:算法形式化定義中的核心特征是“有限、確定和有效”,這與法律不謀而合。有限性(finiteness)指算法必須能在執(zhí)行有限步驟后終止,這與司法程序不能不計代價地探索個案正義而只能追求案結(jié)事了異曲同工。確定性(definiteness)指算法的每個步驟都有確切定義,這與法律對概念清晰和體系一致的追求遙相呼應(yīng)。有效性(effectiveness)指算法中執(zhí)行的任何步驟都可以被分解為基本的、可執(zhí)行的操作步驟,這與法律文本需要采用含義明確、可被理解的表達可謂殊途同歸。而算法非形式化定義中涉及的“指令集、過程和配方”,更是形象地展現(xiàn)了法律調(diào)整社會關(guān)系的形式。算法不等于程序文本,正如法律不等于立法文本。算法和法律都是統(tǒng)轄具體文本的、為解決特定問題而創(chuàng)造出的行之有效的方案。

        人們之所以需要借助算法來解決問題,是因為需要借助認知模型將認知負擔(dān)控制在合目的的范圍內(nèi)。現(xiàn)實世界包含了太多變量,在全面把握這些變量的基礎(chǔ)上進行決策是不可能的,因為這大大超出了人有限的認知資源和執(zhí)行能力允許的范圍。此時,算法起到了“現(xiàn)實轉(zhuǎn)換器”的作用,通過將算法設(shè)計者掌握的寶貴經(jīng)驗反映在算法中,成功地將難以處理的真實世界轉(zhuǎn)換為了可掌控的操作對象。作為“現(xiàn)實轉(zhuǎn)換器”的算法,一頭連接著真實世界,另一頭連接著決策者的期待,其內(nèi)部設(shè)計自然會根據(jù)決策者的期待變化而發(fā)生改變。例如,同樣是求最佳拋物線的算法,當(dāng)目標是提高洲際導(dǎo)彈射程時,合理的算法顯然不可能和提高實心球投擲成績的情況下一樣簡單,而是會建立復(fù)雜得多的指令集,把在實心球背景下被認為不合目的的變量統(tǒng)統(tǒng)納入考慮范圍。只要人們不滿足于跟著感覺走,而想從混沌的現(xiàn)實世界中提煉出指導(dǎo)決策的方案,都需要構(gòu)建認知模型,或者說都需要設(shè)計算法。社會之所以需要法律,很大程度上同樣是因為真實世界包含的變量太多,需要過濾、整理,形成有效的認知模型。

        法律具有算法屬性并不令人驚訝,因為現(xiàn)代法律總體而言以理性主義為基礎(chǔ),而算法同樣是理性主義的結(jié)晶。理性主義不滿足于零散的經(jīng)驗,而要對其進行修剪與排列,制成結(jié)構(gòu)化的知識,以便將混沌的現(xiàn)實分揀到整齊的認知框架里面。從計算的角度看待法律的態(tài)度其實一直存在。霍布斯早在17世紀就曾說:“政治學(xué)著作家把契約加起來以便找出人們的義務(wù),法律學(xué)家則把法律和事實加起來以便找出私人行為中的是和非?!玫弥訙p的地方就用得著推理,用不著加減法的地方就與推論完全無緣。”到了18世紀的邊沁筆下,法律的算法性質(zhì)更加明顯:“功利原理是指這樣的原理:它按照看來勢必增大或減小利益有關(guān)者之幸福的傾向,亦即促進或妨礙此種幸福的傾向,來贊成或非難任何一項行動。”在極端的功利化思路中,幸福可以通過快樂而增加或者因為痛苦而減少,變化的程度受快樂或痛苦的強度、持續(xù)性和必然性影響。在定下這些公理之后,法律的任務(wù)就是畫好社會福利的坐標系,寫好加減幸福的算法,導(dǎo)入?yún)?shù)、帶入變量,得出最大幸福的結(jié)果?;裟匪乖?9世紀斷言道:“未來學(xué)習(xí)法律的人是掌握了統(tǒng)計學(xué)和經(jīng)濟學(xué)的人?!钡搅?0世紀,數(shù)理邏輯更是堂而皇之地以“經(jīng)濟”之名在法學(xué)領(lǐng)域攻城略地。在法經(jīng)濟學(xué)的視野下,法學(xué)不僅必然包含計算,還需要借助邊際、均衡和博弈的概念以及表格、公式和坐標系等符號被重新加以表述。法學(xué)研究在把法律當(dāng)成計算指南方面早已走出很遠,只是因為沒有給法律冠以算法之名,所以不曾有意識地把兩個學(xué)科勾連起來而已。

        法律與算法在方法論自覺上的差異

        法律和狹義的算法在探索認知規(guī)律的自覺性方面有所差異??傮w而言,狹義算法在發(fā)展過程中積累了更多的元認知經(jīng)驗,而法律算法的設(shè)計者卻往往不那么關(guān)心元認知。

        狹義算法的設(shè)計者在大部分發(fā)展階段中都能依附在價值無涉的保護傘下,自由探索并運用認知規(guī)律。在追求“算得更好”的過程中,狹義算法的設(shè)計者通常不會受到來自價值觀、公平感或其他顧慮的干擾。當(dāng)研究機器翻譯的科學(xué)家意識到與其讓機器先理解自然語言再進行翻譯(所謂基于規(guī)則的翻譯),不如讓機器直接尋求兩種語料之間的數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)(所謂基于統(tǒng)計的翻譯)時,他們實際上把語言理解這個智能問題“降格”為了計算問題。不過在這種觀念轉(zhuǎn)變傳導(dǎo)至大眾關(guān)心的價值領(lǐng)域之前,科學(xué)家無需就他們對智能的態(tài)度接受大眾的質(zhì)詢。直到算法的運用領(lǐng)域中出現(xiàn)了自動駕駛、算法殺熟、影響選舉等越來越多牽扯強烈價值判斷的問題,算法非技術(shù)性的一面才進入主流輿論的視野。

        法律則從來沒有享受過價值無涉的保護傘,而是必須持續(xù)回應(yīng)公眾的價值觀期待,從而發(fā)展出一套貌似與計算無關(guān)的話語體系。法律對計算理念的排斥感,是法律難以像狹義算法那樣始終保持對計算方法本身高度自覺的第一個原因。法律被視為關(guān)于正義與非正義的學(xué)問,千百年來處理的都是自由、尊嚴、公平、道德等帶著濃厚價值意味的對象。對于每一代法律人而言,這些對象已經(jīng)在很大程度上被給定,并不會因為法律人宣稱自己在計算對象或者計算方法上產(chǎn)生了洞見就發(fā)生改變。加之社會也需要借助穩(wěn)定的共同想象來維系基本秩序,因此包括法律在內(nèi)的社會制度傾向于把這些對象視為神圣不可侵犯的。如果要把這些對象從目的降格為手段,難免與公眾更容易接受的法律理念相抵觸。

        法律難以像狹義算法那樣始終保持對計算方法論的高度自覺,第二個原因是二者在本質(zhì)上的確存在重大差別。如果從數(shù)學(xué)的角度來理解狹義的計算,就會看到狹義的計算是在一套人為定義的自洽系統(tǒng)內(nèi)部進行符號推演。至于該系統(tǒng)是否與外部世界匹配,這并非需要優(yōu)先考慮的問題。數(shù)學(xué)強調(diào)的抽象性可以被理解為一種向內(nèi)推演而不向外求證的態(tài)度?!肮硐到y(tǒng)的主要問題并不是公理的真實性,而是公理的自洽性和有用性。”這種自給自足型的思維方式不能滿足法律的需求。雖然法律也是一套符號體系,但這套體系必須是開放的,根據(jù)時代發(fā)展不斷調(diào)整符號及其相互關(guān)系的定義,不可能像數(shù)學(xué)一樣以公理系統(tǒng)內(nèi)部推演為終極追求。

        法律難以像狹義算法那樣始終保持對計算方法論的高度自覺,第三個原因是法律領(lǐng)域的計算效果并不總是那么值得信任。計算者固然可以宣稱公平正義本屬效率的一部分,從而將所有社會問題都轉(zhuǎn)化為計算問題,但這難免使效率變成無所不包、難以證偽的概念,并不能使眾多法益衡量問題在操作層面迎刃而解。因為計算以不同價值的通約為前提,而在利益衡量中真正困難的恰恰是通約本身而不是通約后的計算。例如,要回答個人的信息自決訴求與社會的信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展如何協(xié)調(diào)的問題,難點在于個人安寧和產(chǎn)業(yè)發(fā)展分屬不一樣的心理賬戶,因此哪怕在個人層面也很難被完全理性地通約,更何況要通過立法在社會層面對二者進行通約,阻力自然更大。價值越難客觀化的對象,在計算中越難處理。針對倫理、公平等道德意味濃烈的對象,計算者固然可以采取近似、估算等諸多手法,但難免給人回避道德難題的印象。計算能夠告訴我們?nèi)绾螌崿F(xiàn)目標,卻很難告訴我們目標是什么,更無法告訴我們目標應(yīng)該是什么。所以法律與計算之間的隔膜不僅由來已久、根深蒂固,未來也無計徹底消除。這種狀況使得法律盡管具有計算的屬性,但專門針對這部分屬性展開的研究并沒有登上主流研究的大雅之堂。

        從算法角度看待法律的嘗試

        法律其實與許多算法規(guī)律遙相呼應(yīng),但這種契合更多地是自發(fā)的,而非自覺的。下文將進行非常初步的嘗試,透過算法設(shè)計中一些淺顯但重要的規(guī)律來觀察相應(yīng)的法律問題。

        (一)重視信息成本

        在計算科學(xué)的視野中,信息成本從來都是問題不可分割的部分,脫離信息成本討論方案的優(yōu)劣是沒有意義的。我們不愿意花十分鐘去設(shè)計一個能節(jié)約五分鐘的新方案,道理即在于此。

        在相當(dāng)多的法學(xué)問題上,信息成本在制度設(shè)計中的作用還遠遠沒有被充分自覺地意識到。我們更習(xí)慣從本體論層面的“是什么”角度去觀察規(guī)則,而很少從認識論角度的“如何做”角度去思考規(guī)則形成過程背后的動力。例如,法院在面對非典型信息客體和及其非典型利用方式時,均輕易地否定了具體知識產(chǎn)權(quán)部門法的適用可能性,轉(zhuǎn)而用兜底條款追求所謂的實質(zhì)正義。但實際上,專利法、著作權(quán)法和商標法等具體知識產(chǎn)權(quán)部門法提供了結(jié)構(gòu)化的認知框架——圖式——來分揀和處理信息。法院只需要逐一回答客體、主體、權(quán)能、限制和救濟環(huán)節(jié)的子問題和子子問題即可得出答案。兜底條款則是非結(jié)構(gòu)化的空洞指令,難以被拆分為“有限、確定、有效”的可執(zhí)行步驟,因此也不能起到降低認知的作用。既然如此,當(dāng)法院面對非典型創(chuàng)新成果和非傳統(tǒng)利用方式提出的新型創(chuàng)新利益分配問題時,自然應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考慮拓展知識產(chǎn)權(quán)圖式。只有當(dāng)把新情況放在圖式下處理會過度扭曲圖式的含義、導(dǎo)致認知經(jīng)濟性收益大幅下降的時候,法院才需要考慮將新情況放在兜底規(guī)范下處理。

        (二)確定合理的類型化程度

        我們在推進類型化的過程中,有必要對類型化的最優(yōu)程度保持警惕。道理正如同在算法領(lǐng)域,設(shè)計者不會一味提高認知模型的精度,而是僅僅在細化模型帶來的邊際收益大于其邊際成本時,才致力于提高模型的精度。

        我們在面對類型化程度的問題時,也有必要不僅關(guān)注類型化不足的問題,而且注意類型化過度的弊端。例如,《反不正當(dāng)競爭法》于2017年修法時引入了網(wǎng)絡(luò)不正當(dāng)競爭條款。該條款固然提高了網(wǎng)絡(luò)不正當(dāng)競爭規(guī)則的類型化程度,但很可能因其過于細碎和技術(shù)化的用語而迅速失去作為行為規(guī)范和裁判規(guī)范的效果,徒增法院和公眾在適用法律時的困擾。如果我們在修法過程中曾經(jīng)考慮過類型化過度也可能造成問題,網(wǎng)絡(luò)條款或許是個能夠避免的錯誤。

        (三)有針對性地化解復(fù)雜性

        法律是一種社會設(shè)計,而這種設(shè)計的根本難題在于問題的復(fù)雜度。如果我們承認復(fù)雜度是許多問題的根源所在,就更容易有針對性地尋求理論幫助。算法理論中有多種降低復(fù)雜度的方法,本文僅以三種為例說明算法與法律的關(guān)聯(lián):

        第一種降低復(fù)雜度的方法可以被概括為“對癥下藥”,也就是“通過弄清問題困難的根源,我們可能會做某些改動,使問題變得容易解決”。這種方法看似簡單,但如果立法者不曾有意識地加以運用,仍有可能在面對復(fù)雜問題時誤癥誤判。我國在知識產(chǎn)權(quán)損害賠償問題上,如果能夠澄清困難的根源并不源于特定損害賠償計算方式的缺陷,而是內(nèi)生于知識產(chǎn)權(quán)損害賠償制度本身的性質(zhì),就能在很大程度上避免法定賠償?shù)臑E用。

        第二種降低復(fù)雜度的方法是貪心算法,即在哪怕不能確保全局最優(yōu)解的情況下,仍然將復(fù)雜問題拆分為多個不那么復(fù)雜的子問題,通過合并子問題的解來回答復(fù)雜問題。接受局部最優(yōu)解意味著放棄對完美的追求,這實際上反映了法律一直遵循的模式。法律體系通常不會執(zhí)迷不悟地求取最優(yōu)解,而是滿足于找到足以處理問題的近似解。由此可見,不同部門法的區(qū)隔只是降低問題復(fù)雜度的手段而已,不同法律部門的目標都是社會福利的最大化。這提示我們需要謹慎對待將部門法區(qū)隔強化為本質(zhì)區(qū)別的觀點,而是以更加富于彈性的態(tài)度,對待不同規(guī)則之間的界限。

        第三種降低復(fù)雜度的方法可以稱為“以簡代繁”,即通過回答簡單問題來為解答復(fù)雜問題提供幫助。為了回答一個部門法提出的復(fù)雜問題,立法者會提出一系列相對簡單的問題,法官只需要依次回答這些簡單問題就能接近復(fù)雜問題的答案。在新制度經(jīng)濟學(xué)和法經(jīng)濟學(xué)中,這種輔助我們回答困難問題的簡單問題都可以被稱為中介(proxy)。有意識地將充斥法律各個角落的概念視為幫助我們解決復(fù)雜問題的中介,有助于我們以更加功能化的態(tài)度分析法律問題。

        (四)正視框架問題

        框架問題的焦點是算法在解決具體任務(wù)時調(diào)用的背景知識。盡管這些背景知識貌似不會影響具體任務(wù)的解決,實際上卻會對任務(wù)執(zhí)行產(chǎn)生巨大影響。

        因此,決策者在審視決策過程時,不能僅僅檢驗框架內(nèi)的顯性推理過程,還應(yīng)重視框架本身暗示的隱性背景信息。雖然在大多數(shù)情況下,法律層層套嵌的結(jié)構(gòu)已經(jīng)為每個分支節(jié)點上的決策活動提供了明確的框架,但在部分情況下,法官仍有可能在不同的框架之間進行選擇。例如,反不正當(dāng)競爭法一般條款就提供了道德評價和經(jīng)濟分析兩個框架。針對同樣的案件事實,法官在道德框架和經(jīng)濟框架下分析時受到的指引有可能差別巨大。選擇正確框架遠不是一件無關(guān)緊要的事。這恰恰與人們在計算機科學(xué)領(lǐng)域認識到的框架問題重要性不謀而合。

        結(jié)語

        與算法相關(guān)的研究有意識地積累了許多認知規(guī)律,或許能起到幫助法學(xué)更加科學(xué)地反省自身的作用。畢竟,盡管法學(xué)不像典型的科學(xué)那樣通過標準化流程生產(chǎn)可證偽的知識,但這并不意味著法律沒有科學(xué)性。法學(xué)和其他科學(xué)都以理解世界為目標,并且服從同樣的認知規(guī)律。耶林盡管對“法學(xué)的概念天國”極盡嘲諷,但并不懷疑法學(xué)的科學(xué)性:“法學(xué)就是在法律事務(wù)中的科學(xué)意識。這種意識必須[……]探求現(xiàn)實世界法律之起源與效力所賴以成立之最終基礎(chǔ)?!笨茖W(xué)的發(fā)展允許我們沉降到認知活動底層去了解法學(xué)與科學(xué)的相通之處,更加科學(xué)地處理法學(xué)問題。

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