吳道霞，秦珍珍

（中國人民公安大學(xué)，北京 100038）

一、國外計(jì)算法學(xué)的發(fā)展及其評(píng)析

計(jì)算法學(xué)某種意義上源于計(jì)量法學(xué)，其后逐步經(jīng)歷了人工智能、信息科學(xué)等學(xué)科的滲入，并在實(shí)踐中得以適用，后演化為一個(gè)法學(xué)獨(dú)立研究分支。二十世紀(jì)五十年代，量化法學(xué)運(yùn)動(dòng)在美國興起，Lee Loevinger首次對(duì)計(jì)量法學(xué)進(jìn)行了定義，主張解決法律問題時(shí)融入量化思維[1]；后來Lucien創(chuàng)造性地提出兩種模型，一種是自動(dòng)檢索模型，主要涉及對(duì)法律文獻(xiàn)或案例的自動(dòng)檢索；另一種則是法官裁量模型；[2]二十世紀(jì)七十年代，Buchanan 模擬人的思維及行為過程，在已有規(guī)則和案例的基礎(chǔ)上，建立智能法律推理模型，使得人工智能與法律推理得到進(jìn)一步闡述；[3]二十世紀(jì)八十年代，計(jì)算法學(xué)逐步朝著實(shí)證化、計(jì)算化方向發(fā)展起來。

計(jì)算法學(xué)研究?jī)?nèi)容涉獵較廣，難以界定出較為明確的范圍，因此，一般其研究?jī)?nèi)容多采用列舉式。學(xué)者Kevin Ashley 列舉了涵攝人工智能與法學(xué)兩個(gè)領(lǐng)域的研究，從語言學(xué)習(xí)、法律檢索到法律推理、司法預(yù)測(cè)，包括法律語言的機(jī)器學(xué)習(xí)、法律檢索模型以及基于規(guī)則和案例的法律推理、司法預(yù)測(cè)模型等一系列模型。[4]美國斯坦福大學(xué) CODEX 中心主任Michael Genesereth將計(jì)算法律學(xué)視為在計(jì)算機(jī)理解法律規(guī)則的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)例如智能或計(jì)算合同等自動(dòng)法律決策系統(tǒng)。[5]由上可知，Michael Genesereth主任對(duì)計(jì)算法律學(xué)的研究側(cè)重點(diǎn)集中在了司法決策層面，如幾位學(xué)者所言，其將法律信息檢索、法律基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)等與計(jì)算法學(xué)密切相關(guān)的內(nèi)容排除在外。[2]79

國外法律實(shí)踐中的許多領(lǐng)域都包含了法律大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。上世紀(jì)九十年代，歐美一些學(xué)者和研究人員展開了人工智能與法律領(lǐng)域的研究，并探索出了不朽的碩果。主要包括以下幾個(gè)領(lǐng)域：一是在警務(wù)活動(dòng)中。在美國，NORTHPOINTE公司設(shè)計(jì)出了一款COMPASS風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，其主要依據(jù)犯罪檔案和訪談?dòng)涗浿械男畔ⅲM(jìn)而對(duì)被告能否如期到庭、是否會(huì)再次犯罪等進(jìn)行評(píng)估，并且該系統(tǒng)經(jīng)過美國部分州立法院的實(shí)踐驗(yàn)證，評(píng)估準(zhǔn)確率在70%左右；二是在審判活動(dòng)中。法官通過對(duì)利用這項(xiàng)技術(shù)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、評(píng)估，建立保釋風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，評(píng)估影響犯罪嫌疑人到庭接受審判和再次犯罪的因素，將評(píng)估結(jié)果作為犯罪嫌疑人能否被保釋的一個(gè)重要衡量標(biāo)準(zhǔn)。[6]此外，美國法院引入預(yù)測(cè)性編程技術(shù)適用在訴訟和案件審理過程中的收集整理證據(jù)環(huán)節(jié)，并推行可視化技術(shù)進(jìn)行證據(jù)的展示以及案件的現(xiàn)場(chǎng)復(fù)原；英國將ODR（在線糾紛解決機(jī)制）應(yīng)用于小額民事糾紛；法國適用Prédictice 軟件輔助判案；[7]三是在律師事務(wù)所的相關(guān)事務(wù)中，法律大數(shù)據(jù)技術(shù)也逐漸引起了律師及當(dāng)事人的關(guān)注。例如，律所及律師利用其進(jìn)行律所管理、成本評(píng)估以及訴訟費(fèi)用的評(píng)估預(yù)測(cè)；[8]四是法律大數(shù)據(jù)在學(xué)界中的研究，國外學(xué)者不僅關(guān)注了具體法律問題，對(duì)理論與方法問題也傾注了較大精力，[9]包括數(shù)據(jù)自身的公開性、可靠性，算法與生俱來的透明性問題和歸責(zé)性問題，還有涉及數(shù)據(jù)歧視的相關(guān)問題。[6]643

通過對(duì)國外發(fā)展?fàn)顩r的梳理，我們可以看到國外（尤其在歐美發(fā)達(dá)國家）的法律大數(shù)據(jù)技術(shù)較為先進(jìn)，無論從理論與方法探究還是實(shí)踐應(yīng)用中的具體問題，都展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的明顯特征。而其走過的歷程，無論是發(fā)現(xiàn)弊病之處還是創(chuàng)新發(fā)展之處 ，對(duì)我國法律大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究都具有較大的借鑒意義。

二、我國計(jì)算法學(xué)的發(fā)展及其評(píng)析

我國計(jì)算法學(xué)亦源于計(jì)量法學(xué)，但起步晚于西方發(fā)達(dá)國家。何勤華教授是國內(nèi)提出“計(jì)量法律學(xué)”的先驅(qū)，其認(rèn)為計(jì)量法律學(xué)既不同于計(jì)量學(xué)，又不同于法學(xué)，而是介于其中的邊緣學(xué)科，從法律制定到執(zhí)行以及法律知識(shí)傳授過程中，不僅應(yīng)貫穿計(jì)算機(jī)信息手段，還應(yīng)加入數(shù)量計(jì)算方法；[10]后經(jīng)過屈茂輝教授等法學(xué)學(xué)者的研究，促進(jìn)了計(jì)量法學(xué)的發(fā)展，其建議在對(duì)大樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行收集的基礎(chǔ)上，將定量研究用于呈現(xiàn)某種數(shù)量變化關(guān)系的特定法律現(xiàn)象中。[11]

通過梳理計(jì)算法學(xué)的發(fā)展歷程可知，計(jì)算法學(xué)是時(shí)代發(fā)展的產(chǎn)物，其提出合乎現(xiàn)狀，但當(dāng)前計(jì)算法學(xué)在我國仍處于初步萌芽階段，計(jì)算科學(xué)的發(fā)展速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過學(xué)界對(duì)計(jì)算法學(xué)理論的研究，因此，加強(qiáng)法學(xué)與計(jì)算科學(xué)在思維、行為模式等方向的深度融合，尋求計(jì)算法學(xué)的發(fā)展方向變得刻不容緩。

1.計(jì)算法學(xué)的概念

第一次對(duì)計(jì)算法學(xué)概念的明確界定，源于《計(jì)算法學(xué)導(dǎo)論》一書，對(duì)比此前的計(jì)量法學(xué)，作者更加突出了“計(jì)算智能”在推進(jìn)法學(xué)研究進(jìn)程上的意義。[12]學(xué)界對(duì)計(jì)算法學(xué)的概念認(rèn)定總體上可大致分為兩種：一種是從學(xué)科角度出發(fā)，學(xué)者于曉虹認(rèn)為，計(jì)算法學(xué)的實(shí)質(zhì)是以問題為導(dǎo)向、以法律數(shù)據(jù)為軸心的“數(shù)據(jù)密集型科學(xué)”。[10]112學(xué)者張妮則認(rèn)為計(jì)算法學(xué)是借用計(jì)算方法（例如建模、模擬、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），深入分析法律關(guān)系，旨在揭示法律系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律。[2]77另一種則從法學(xué)研究方法角度出發(fā)，將計(jì)算法學(xué)當(dāng)作一種新的法學(xué)研究方法，學(xué)者鄧矜婷、張建悅則是其中的典型代表，其文中提及的計(jì)算法學(xué)是指“將計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)運(yùn)用與研究或解決法學(xué)問題的方法”。[13]

總之，當(dāng)前學(xué)界對(duì)計(jì)算法學(xué)概念的界定尚未形成統(tǒng)一意見，但從學(xué)者們各自對(duì)計(jì)算法學(xué)定義來看，均包含“計(jì)算科學(xué)技術(shù)在法學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用”的成分，對(duì)于計(jì)算法學(xué)的研究路徑及發(fā)展方向仍有較大的探索空間，目前所營造的仍然是一種開放性氛圍，計(jì)算法學(xué)的科學(xué)界定仍需跟隨學(xué)科體系的發(fā)展，進(jìn)一步進(jìn)行挖掘。

2.計(jì)算法學(xué)的內(nèi)容

學(xué)界大部分學(xué)者當(dāng)前在理論層面將計(jì)算法學(xué)作為一門新興獨(dú)立學(xué)科進(jìn)行研究，但為何將其作為一門獨(dú)立學(xué)科？研究計(jì)算法學(xué)具有何種意義？倘若要探討計(jì)算法學(xué)的獨(dú)立價(jià)值，我們需先明確計(jì)算法學(xué)的內(nèi)容。

學(xué)者張妮與蒲亦飛在其文章中從理論和實(shí)踐兩個(gè)層面對(duì)其進(jìn)行闡述，一種以模型為工具，對(duì)法學(xué)理論進(jìn)行檢驗(yàn)和改進(jìn)；另一種是以現(xiàn)有立法與司法兩個(gè)層面的實(shí)踐狀況為背景，利用深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等新技術(shù)為各層面創(chuàng)造模型，消減法律運(yùn)行中的沖突與摩擦，此外，兩位學(xué)者主張應(yīng)將開放性原則貫穿于計(jì)算法學(xué)的研究?jī)?nèi)容中。[14]

學(xué)者于曉虹從研究對(duì)象、基本任務(wù)、性質(zhì)等多方面揭示計(jì)算法學(xué)的多重屬性與內(nèi)涵特征，大概將其要點(diǎn)總結(jié)為：第一，計(jì)算法學(xué)的研究對(duì)象是法律事實(shí)，其基本任務(wù)是探求法律事實(shí)的真相，就其過程意義而言，是一個(gè)發(fā)現(xiàn)、認(rèn)定和解釋法律事實(shí)的探索努力；第二，可以將計(jì)算法學(xué)視為實(shí)證法學(xué)在新領(lǐng)域的延續(xù)和發(fā)展，發(fā)揮大數(shù)據(jù)為焦點(diǎn)的研究范式的指引作用，找尋法律制度的存在基礎(chǔ)和發(fā)展方向；第三，將計(jì)算法學(xué)堪比為一項(xiàng)獨(dú)立的司法探究技術(shù)，在“發(fā)現(xiàn)”與“證成”兩種邏輯的博弈中，佐證計(jì)算法學(xué)存在的合理性；第四，將因果性的識(shí)別當(dāng)作計(jì)算法學(xué)的關(guān)鍵性要素，使研究方法的因果性與作為法律歸責(zé)的因果性作為推動(dòng)法學(xué)知識(shí)進(jìn)步的重要契機(jī)；最后，指明了計(jì)算法學(xué)所具有的現(xiàn)實(shí)意義與功能指向。[10]112-113

據(jù)此我們可以看出，有的學(xué)者從宏觀上把握計(jì)算法學(xué)的研究?jī)?nèi)容，有的學(xué)者則從微觀上對(duì)其進(jìn)行羅列。筆者認(rèn)為，一門獨(dú)立的學(xué)科，不管其何時(shí)形成，發(fā)展?fàn)顩r如何，均有其形成的起因緣由及實(shí)踐中的適用現(xiàn)狀。研究?jī)?nèi)容不應(yīng)狹隘地界定為這一學(xué)科本身所包含研究對(duì)象、研究目的、現(xiàn)實(shí)意義等內(nèi)容，還應(yīng)包含這一學(xué)科的形成背景，以及實(shí)踐中應(yīng)用狀況及解決途徑，因此，筆者更贊同從理論、實(shí)踐兩方面闡述計(jì)算法學(xué)的研究?jī)?nèi)容。

當(dāng)前，我國以大數(shù)據(jù)、計(jì)算科學(xué)開展的法律實(shí)踐活動(dòng)尚未達(dá)到一定規(guī)模，但法律大數(shù)據(jù)的利用逐步呈現(xiàn)出百花齊放的態(tài)勢(shì)，主要表現(xiàn)為在公權(quán)力領(lǐng)域、私權(quán)利領(lǐng)域以及其他領(lǐng)域的利用。

1.在公權(quán)力領(lǐng)域的利用

一是政務(wù)活動(dòng)中，學(xué)者許珍與梁芷銘提出，應(yīng)將大數(shù)據(jù)法律廣泛應(yīng)用于我國法治國家的建設(shè)以及治理能力的提升中，充分地準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)地分析法律數(shù)據(jù)，有效地推送數(shù)據(jù)，明確數(shù)據(jù)禁區(qū)，促使權(quán)力運(yùn)行趨于理性。[15]學(xué)者段瑞春主張利用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)，建設(shè)新型智慧城市。在政策中融合新一代信息技術(shù)的集成創(chuàng)新，建設(shè)信息化與城市化高度融合的高級(jí)城市，貫徹落實(shí)全面深化改革的要求，調(diào)整城市結(jié)構(gòu)，引用信息技術(shù)將智慧城市改革與建設(shè)納入法治軌道，保障其運(yùn)行。[16]

二是公安活動(dòng)中，學(xué)者范立華認(rèn)為，大數(shù)據(jù)開啟了警察教育的新時(shí)代，大數(shù)據(jù)環(huán)境下，應(yīng)充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在警察教育組織形式、警察教學(xué)形式以及警察教育時(shí)空變革中的作用。[17]學(xué)者張雙獅等人提出采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析涉警輿情的產(chǎn)生、經(jīng)過、發(fā)展全過程，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)以及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào)，建設(shè)一支專業(yè)化的輿情決策隊(duì)伍，專家決策、智能決策齊頭并進(jìn)，發(fā)揮人工智能與大數(shù)據(jù)的牽引與支撐作用，不斷提升警察的執(zhí)法能力和服務(wù)水平。[18]除了警察教育模式的改革外，大數(shù)據(jù)技術(shù)在執(zhí)法中也得到了應(yīng)用，學(xué)者譚俊分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)在警察執(zhí)法中加以運(yùn)用后的優(yōu)勢(shì)與存在的問題，進(jìn)而提出了當(dāng)前應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)挑戰(zhàn)的法律規(guī)制辦法，強(qiáng)調(diào)執(zhí)法過程中確保正當(dāng)性程序的實(shí)現(xiàn)以及合理性價(jià)值的追求。[19]

三是審判活動(dòng)中，劉艷紅教授將信息化時(shí)代以來我國對(duì)審判體系和審判能力進(jìn)行的現(xiàn)代化建設(shè)劃分為五個(gè)方面，分別為司法公開方面，打造了包括中國裁判文書網(wǎng)在內(nèi)的四大平臺(tái)，暢通公眾獲取司法信息的渠道；訴訟服務(wù)方面，設(shè)立了網(wǎng)上立案、調(diào)解、庭審、送達(dá)等一系列便捷訴訟的方案；案件審判方面，利用人工智能為法官提供自動(dòng)化文書生成、量刑預(yù)測(cè)評(píng)估等全面輔助；判決執(zhí)行方面與司法管理體系方面，實(shí)現(xiàn)對(duì)庭審視頻的智能化分析，為司法管理提供便利。[20]

政務(wù)活動(dòng)、公安活動(dòng)以及審判活動(dòng)是三個(gè)最具代表性的公權(quán)力領(lǐng)域內(nèi)的活動(dòng)，我們可以發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)對(duì)公權(quán)力的實(shí)施和監(jiān)督均起到了不可替代的作用，“智慧政務(wù)”、“智慧公安”以及“智慧法院”等名稱中均包含了大數(shù)據(jù)的內(nèi)容，如何更好地運(yùn)行這些智慧系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)權(quán)力配置的科學(xué)化，促進(jìn)公權(quán)力的良性運(yùn)行，似乎是我們接下來應(yīng)該慎重思考的問題。

2.在私權(quán)利領(lǐng)域的利用

民法是典型的私法，眾多民法權(quán)利屬于私權(quán)利，主要涉及公民或法人、非法人組織等平等主體之間的人身權(quán)利和財(cái)產(chǎn)權(quán)利。例如，在保護(hù)個(gè)人信息和隱私權(quán)等人身權(quán)方面可以看到大數(shù)據(jù)技術(shù)的身影，主要應(yīng)用在公民個(gè)人信息和隱私權(quán)的保護(hù)中，我國個(gè)人信息法律保護(hù)原本就處于一種“先天不足”的情境，面對(duì)大數(shù)據(jù)的沖擊，更是顯得“后天畸形”，對(duì)于個(gè)人信息保護(hù)專門立法，張新寶教授設(shè)立了建立在“兩頭強(qiáng)化、三方平衡”理論上的制度方案；[21]周漢華教授進(jìn)一步倡導(dǎo)從源頭上采取措施，即鼓勵(lì)信息控制者主動(dòng)保護(hù)個(gè)人信息安全，尋求多元互動(dòng)的立法模式。[22]學(xué)者劉澤剛通過分析歐美信息隱私身份的法律定位，建議借鑒歐美模式中的優(yōu)點(diǎn)，全面落實(shí)和提高對(duì)于信息隱私的身份定位和保護(hù)機(jī)制。[23]

綜上可知，大數(shù)據(jù)在私權(quán)利領(lǐng)域的適用范圍較窄，主要集中與公民個(gè)人信息和隱私權(quán)的保護(hù)中，這與我國在歷史中長期存在的“義務(wù)本位”思想密切相關(guān)，對(duì)公民私權(quán)利的保護(hù)不足，而對(duì)公權(quán)力限制的另一面，則是對(duì)私權(quán)利的保護(hù)。因此，在推進(jìn)大數(shù)據(jù)在公權(quán)力領(lǐng)域應(yīng)用的同時(shí)，可以將相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)借鑒于私權(quán)利保護(hù)中，形成“以公帶私”的良性局面，進(jìn)而切實(shí)保障公民的私權(quán)不受侵犯。

3.在學(xué)科領(lǐng)域的利用

計(jì)算法學(xué)除了公權(quán)力及私權(quán)利領(lǐng)域內(nèi)得以利用，在民商法學(xué)、刑法學(xué)、刑事訴訟法學(xué)等部門法中也得以適用。例如，在民商法學(xué)領(lǐng)域，早在2010年，屈茂輝教授率先以民法為起點(diǎn)，提出了計(jì)算法學(xué)的研究范疇，隨后在其2012年發(fā)表的文章《民法實(shí)證研究中的計(jì)量方法》中否定了學(xué)界關(guān)于法律現(xiàn)象不可量化的觀點(diǎn)，倡導(dǎo)從“質(zhì)”和“量”兩個(gè)方面研究法律現(xiàn)象，在對(duì)法律現(xiàn)象進(jìn)行“量”的研究時(shí)，相對(duì)應(yīng)的采用定量方法，基于此前研究，概括并補(bǔ)充了計(jì)量方法在民法研究中的應(yīng)用，包括對(duì)民事立法、民事法律實(shí)施效果、知識(shí)圖譜等內(nèi)容的評(píng)價(jià)分析。[24]2015年，學(xué)者張妮和楊亙提出法學(xué)研究迫切需要引入定量研究的方法實(shí)現(xiàn)學(xué)科的精細(xì)化，尤其是民商法領(lǐng)域中時(shí)效規(guī)則適用的付款比例、試用期、罰金等需要細(xì)化的制度，而當(dāng)前假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析等定量方法已適用于民法等諸多領(lǐng)域內(nèi)對(duì)法律實(shí)施效果的評(píng)估。[25]

在刑法學(xué)領(lǐng)域，白建軍教授曾按照其構(gòu)想，創(chuàng)造性提出并編制了刑罰綜合指數(shù)，依據(jù)刑罰綜合指數(shù)的模型“刑罰綜合指數(shù)=有期徒刑類型 +無期徒刑×46 +死刑 ×92 -拘役×0.25-管制 ×0.5 ”制作了中國《刑法》刑罰綜合指數(shù)簡(jiǎn)表，將人們關(guān)于刑罰輕重的認(rèn)識(shí)從理性思辨轉(zhuǎn)入實(shí)證分析的操作化層面，對(duì)刑罰輕重作出了更直觀的解釋。[26]儲(chǔ)槐植和何群兩位教授提出了構(gòu)建數(shù)量刑法學(xué)，通過對(duì)罪刑的科學(xué)分析，實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)意義上的罪刑均衡，并在文中列舉了大數(shù)據(jù)和人工智能在刑罰配置方面的應(yīng)用，如結(jié)合數(shù)學(xué)模型，精確配置刑罰、精準(zhǔn)量刑、用數(shù)學(xué)方法科學(xué)配置法定刑。[27]此外，學(xué)者王志云針對(duì)近些年來人工智能背景下興起的數(shù)據(jù)安全犯罪，以《歐洲網(wǎng)絡(luò)犯罪公約》為藍(lán)本，提出了刑罰規(guī)制數(shù)據(jù)安全犯罪的思路，主張通過梳理數(shù)據(jù)、信息以及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)三種體系及其法益的關(guān)系，找尋數(shù)據(jù)安全在刑法罪名中的合理位置并設(shè)立相應(yīng)的數(shù)據(jù)犯罪罪名，進(jìn)而細(xì)化和補(bǔ)充上述三種體系，使我國刑事立法體系更加完備。[28]

目前，計(jì)算信息技術(shù)與法學(xué)各部門的交叉融合，形成了計(jì)算刑法學(xué)、計(jì)算民法學(xué)、計(jì)算行政法學(xué)等更為精細(xì)的學(xué)科劃分。如此，將更有利于各部門法理論與實(shí)踐的并行前進(jìn)，實(shí)現(xiàn)法學(xué)學(xué)科的整體發(fā)展。

三、計(jì)算法學(xué)研究的困境和發(fā)展路徑

一門學(xué)科的研究，包括研究主體、研究對(duì)象、研究方法以及該學(xué)科理論在實(shí)踐的應(yīng)用研究等多個(gè)方面，計(jì)算法學(xué)作為計(jì)算機(jī)科學(xué)與法學(xué)的交叉學(xué)科，同樣會(huì)從這些方面著手進(jìn)行研究，而計(jì)算法學(xué)在我國方興未艾，勢(shì)必會(huì)在研究中出現(xiàn)多種問題，了解其中的不足，可以為我們未來的研究提供更多的方向和路徑。因此，問題意識(shí)必不可少，我國計(jì)算法學(xué)的研究主要面臨以下幾個(gè)方便的困境：

1.研究主體面臨的困境

通過閱讀文獻(xiàn)可知，大量關(guān)于計(jì)算法學(xué)的文章均由兩位以上作者合作完成，而兩位作者中除了法學(xué)方面的專家學(xué)者，另一方大多為計(jì)算科學(xué)方面或?qū)Ｑ腥斯ぶ悄芊▽W(xué)之類的專家學(xué)者，這在一定程度上反映了當(dāng)前計(jì)算法學(xué)在研究主體上存在的問題，即缺乏既懂法學(xué)又懂計(jì)算機(jī)科學(xué)的復(fù)合型人才。左衛(wèi)民教授曾在其文章《邁向大數(shù)據(jù)法律研究》中指出，以往法律研究更注重研究者個(gè)人的專業(yè)化程度和個(gè)體性，這種研究模式在小數(shù)據(jù)研究中適用，而面對(duì)當(dāng)今的海量數(shù)據(jù)研究，往往需要不同研究者以及不同學(xué)科研究者的大規(guī)模協(xié)作；[9]149此外，學(xué)者張吉豫強(qiáng)調(diào)人才在時(shí)代挑戰(zhàn)與機(jī)遇中的核心作用，指出要培養(yǎng)更多更好地回應(yīng)時(shí)代需求的人才，開展交叉學(xué)科的應(yīng)用與研究。[29]

據(jù)此，我們可知當(dāng)前在計(jì)算法學(xué)的研究主體上就存在較大空缺，而計(jì)算機(jī)科學(xué)與法學(xué)完全屬于不同類型的學(xué)科，一個(gè)屬于自然科學(xué)，一個(gè)則屬于人文科學(xué)，而我國當(dāng)前的人才培養(yǎng)模式大多從高中階段起采用文理分科的方式，而兩類學(xué)科的思維方式存在較大差異，文理兼顧，且具有一定專業(yè)性的人才少之又少。因此，面對(duì)當(dāng)今的時(shí)代發(fā)展，培養(yǎng)兼具計(jì)算機(jī)與法學(xué)思維的復(fù)合型人才成為趨勢(shì)。

2.研究對(duì)象面臨的困境

計(jì)算法學(xué)的核心要義是“法學(xué)”，有學(xué)者曾明確指出計(jì)算法學(xué)的研究對(duì)象是法律事實(shí)。筆者同意上述部分看法，但認(rèn)為“法律數(shù)據(jù)”也應(yīng)當(dāng)作是計(jì)算法學(xué)中的研究對(duì)象，因?yàn)橛?jì)算法學(xué)主要是通過對(duì)法律數(shù)據(jù)的分析，探尋法律事實(shí)背后的規(guī)律，法律數(shù)據(jù)問題是計(jì)算法學(xué)的核心問題。

法律數(shù)據(jù)當(dāng)前面臨的主要問題包括：一是理論界與實(shí)務(wù)界中對(duì)“大數(shù)據(jù)”和“大量數(shù)據(jù)”存在混淆，左衛(wèi)民教授在其文章中概括了“大數(shù)據(jù)”的“4V”特征，即全樣本、能夠快速流轉(zhuǎn)、多樣化且富價(jià)值，指出“全樣本”是其顯著特征，但目前國內(nèi)大部分法律大數(shù)據(jù)是基于部分、非完整的“大量數(shù)據(jù)”，難以達(dá)到“全樣本”，容易導(dǎo)致一些實(shí)證研究的支撐證據(jù)不足；二是法律數(shù)據(jù)來源的全面性、真實(shí)性和客觀性需進(jìn)一步加強(qiáng)。[30]目前我國裁判文書網(wǎng)中公布的并非全部數(shù)據(jù)，且一些判決書中存在錯(cuò)誤，公檢法之間的數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)共享和兼容，對(duì)于法律數(shù)據(jù)，達(dá)不到充分利用的效果；三是法律數(shù)據(jù)存在官方化和社會(huì)化的特征，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)較多，即向社會(huì)公開的法律數(shù)據(jù)以司法機(jī)關(guān)管理目標(biāo)為導(dǎo)向，多基于政策考慮，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)即數(shù)據(jù)經(jīng)過“精細(xì)加工”，隱藏了數(shù)據(jù)發(fā)布者的價(jià)值偏好。[9]142-143

3.研究方法面臨的困境

不談基本方法與技術(shù)的研究，如空中樓閣，缺乏穩(wěn)固的根基，而研究方法對(duì)于進(jìn)入計(jì)算法學(xué)研究領(lǐng)域的初學(xué)者是最為有效的“鋪路石”，指引其走向正確的方向，明確計(jì)算法學(xué)這一學(xué)科的基本要義。程金華教授在其文章《邁向科學(xué)的法律實(shí)證研究》中提出，近年來實(shí)證研究引起了法學(xué)界的熱烈討論，主要涉及質(zhì)性經(jīng)驗(yàn)和量化數(shù)據(jù)，討論范圍逐漸拓寬，認(rèn)可度漸高，作者對(duì)當(dāng)前不少學(xué)者指出法律實(shí)證研究中存在的問題并提出合理批評(píng)，作者表示其同意技術(shù)手段不及問題意識(shí)和創(chuàng)造性對(duì)于實(shí)證研究重要，但其更強(qiáng)調(diào)合理方法對(duì)于學(xué)術(shù)創(chuàng)造的意義，針對(duì)當(dāng)前實(shí)證研究存在的問題，作者從研究選題、理論應(yīng)用、量化數(shù)據(jù)以及統(tǒng)計(jì)操作四個(gè)方面進(jìn)行了歸納。[31]學(xué)者錢寧峰則從研究數(shù)據(jù)問題的角度出發(fā)，指出當(dāng)前處理技術(shù)較為初級(jí)，處理方式較為簡(jiǎn)單，使法律領(lǐng)域中大數(shù)據(jù)面臨動(dòng)態(tài)法律數(shù)據(jù)少、法律模型分析少以及法律行為數(shù)據(jù)少的問題。[32]

關(guān)于法律問題的研究以及法律數(shù)據(jù)的研究可謂是計(jì)算法學(xué)的一體兩面，法律及法律數(shù)據(jù)缺乏科學(xué)的研究方法，就難以使計(jì)算法學(xué)中各要素、理論及經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)良好的銜接，更談不上融合發(fā)展。如何尋找研究計(jì)算法學(xué)的適當(dāng)方法，亦是當(dāng)前計(jì)算法學(xué)研究中面臨的一大問題。

4.司法實(shí)踐面臨的困境

計(jì)算法學(xué)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)在司法實(shí)踐中的應(yīng)用，某種程度上改善了某些司法現(xiàn)象與問題，但另一方面司法領(lǐng)域也迎來了新的問題，學(xué)者張吉豫指出了中國司法面臨的以下幾點(diǎn)主要挑戰(zhàn)：一是數(shù)據(jù)權(quán)利和個(gè)人信息保護(hù)仍有較大的探索空間；二是證據(jù)規(guī)則體系仍需完善，電子證據(jù)的現(xiàn)有適用規(guī)范不能滿足當(dāng)前需要，大數(shù)據(jù)分析結(jié)論能否作為司法證據(jù)亟待論證[29]53-55。該學(xué)者主要指出了數(shù)據(jù)權(quán)、個(gè)人信息保護(hù)以及證據(jù)規(guī)則三個(gè)方面的問題；而法律實(shí)務(wù)界楊君臣法官以及學(xué)者楊熹分析了人工智能在法院運(yùn)行的現(xiàn)狀，從人工智能自身、人工智能應(yīng)用范圍、人工智能依托數(shù)據(jù)以及司法人員與人工智能的互動(dòng)上指出了當(dāng)前人工智能在法院運(yùn)行中存在的問題。[33]此外，還有學(xué)者指出了當(dāng)前法學(xué)理論知識(shí)層面與技術(shù)層面存在脫節(jié)現(xiàn)象，使司法領(lǐng)域中引發(fā)了一種獨(dú)特現(xiàn)象：一種實(shí)踐、兩套話語。[34]

如何使計(jì)算法學(xué)在實(shí)踐中更好的運(yùn)行，進(jìn)而反向推動(dòng)理論的研究，實(shí)現(xiàn)理論與實(shí)踐的相互促進(jìn)是我們當(dāng)前應(yīng)關(guān)注的又一問題。大數(shù)據(jù)背景下，面對(duì)當(dāng)前司法實(shí)踐中存在的數(shù)據(jù)權(quán)、個(gè)人信息保護(hù)、證據(jù)使用以及人工智能在法院中的運(yùn)行等諸多問題，我們應(yīng)找尋科學(xué)的解決辦法，進(jìn)一步防范理論與技術(shù)層面的脫節(jié)現(xiàn)象。

1.培養(yǎng)復(fù)合型研究人才

時(shí)代的變革呼喚復(fù)合型人才的培養(yǎng)，眾多學(xué)者提出了此概念，并給出了相應(yīng)的培養(yǎng)模式，尋找切合實(shí)際又能應(yīng)對(duì)需求且切實(shí)可行的措施顯得尤為重要。左衛(wèi)民教授認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)注重團(tuán)隊(duì)合作。即各法學(xué)研究者應(yīng)當(dāng)具備合作意識(shí)，尤其是與計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)學(xué)科的專家學(xué)者、科技公司的合作，以此來應(yīng)對(duì)時(shí)代給法學(xué)研究帶來的問題；[9]149王淵、吳雙全兩位學(xué)者在其文章《“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代法學(xué)教育變革研究》更為詳細(xì)地給出了變革方式，包括采用創(chuàng)新培養(yǎng)模式——法學(xué)和智能科技融合，即在法學(xué)研究和教學(xué)方法中，利用大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等新科技，使學(xué)生掌握檢索、畫圖、知識(shí)管理方面的現(xiàn)代技術(shù)工具，且將數(shù)據(jù)法學(xué)加入課程學(xué)習(xí)，并且增設(shè)人工法學(xué)、網(wǎng)絡(luò)法學(xué)等相應(yīng)學(xué)科。[35]40學(xué)者姚萬勤就“在法學(xué)教育中如何運(yùn)用人工智能”的問題，以價(jià)值證成和模式建構(gòu)為切入點(diǎn)，給出了自己的建議。首先，明確運(yùn)用的前提，即攫取有價(jià)值的信息。以法學(xué)教育的特點(diǎn)為著重點(diǎn)收集相應(yīng)的數(shù)據(jù)，把握本土數(shù)據(jù)，并結(jié)合域外數(shù)據(jù)，分學(xué)科收集數(shù)據(jù)；其次，作者提出了建立教學(xué)信息資源庫作為應(yīng)用大數(shù)據(jù)的保障。運(yùn)用數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)鏈在我國并未形成，建議從政府財(cái)政支持、地方專項(xiàng)撥款這兩方面進(jìn)行相關(guān)工作的推進(jìn)；最后，建立教學(xué)結(jié)果反饋機(jī)制對(duì)于教學(xué)質(zhì)量的提升有很大幫助，應(yīng)當(dāng)將系統(tǒng)內(nèi)和系統(tǒng)外的反饋機(jī)制相結(jié)合。[36]

上述學(xué)者們從培養(yǎng)模式、學(xué)科合作以及師資整合等方面給出了建議，綜合型人才的培養(yǎng)需要教育模式的變革、教育方法的轉(zhuǎn)變，從另一個(gè)角度講，即需要時(shí)間成本的投入，但目前計(jì)算法學(xué)的發(fā)展速度較快，我們?cè)O(shè)計(jì)的培養(yǎng)模式能否適應(yīng)當(dāng)前的變化？似乎值得我們思考。筆者認(rèn)為，在針對(duì)現(xiàn)在缺乏復(fù)合型人才的模式下，除本科可以開設(shè)相關(guān)計(jì)算法學(xué)課程外，研究生階段，導(dǎo)師可以主動(dòng)加強(qiáng)法學(xué)碩士與法律（非法學(xué)）碩士學(xué)生學(xué)術(shù)之間的合作，進(jìn)行法學(xué)與其他學(xué)科知識(shí)的交叉?zhèn)鬟f，雖不是長久之計(jì)，但應(yīng)對(duì)目前形勢(shì)略有功效。

2.致力獲取全樣本數(shù)據(jù)，重視大量數(shù)據(jù)

當(dāng)前，中國的法律大數(shù)據(jù)處于蓄勢(shì)待發(fā)的階段，裁判文書網(wǎng)的設(shè)立使得法律大數(shù)據(jù)初見端倪，目前發(fā)掘數(shù)據(jù)的法律價(jià)值，進(jìn)行學(xué)術(shù)研究，而非一味追求完美的“全樣本數(shù)據(jù)”似乎更符合研究現(xiàn)狀。原因有二：一是數(shù)據(jù)具有以下特點(diǎn)，官方化、公開與不公開兼具，由于各國歷史、政治、制度等各方面不同，各國公開程度也因此呈現(xiàn)不同現(xiàn)狀，但他們有一個(gè)共性，即都不可能做到數(shù)據(jù)全公開，有所缺失的“大量數(shù)據(jù)”才是現(xiàn)實(shí)中的常態(tài)；二是經(jīng)由科學(xué)篩選和整理的數(shù)據(jù)，往往可以由此及彼，推廣使用到“全樣本數(shù)據(jù)中”。對(duì)此，左衛(wèi)民教授的觀點(diǎn)是，法律數(shù)據(jù)的獲取要盡可能的全面化、拓展其來源，重視并有效利用當(dāng)下的大量數(shù)據(jù)，在研究公開案例時(shí)，可以縮小研究范圍，限定研究對(duì)象，盡可能收集具有代表性的真實(shí)數(shù)據(jù)。[9]148白建軍教授在其文章《大數(shù)據(jù)對(duì)法學(xué)研究的些許影響》中提出自己的觀點(diǎn)，裁判文書網(wǎng)在技術(shù)上有待提高，但意義非凡，我們做大數(shù)據(jù)不能一味地強(qiáng)調(diào)全樣本，而放棄大樣本研究所帶給我們的啟示，當(dāng)樣本大到具有代表性和可推論性時(shí)，就近似于大數(shù)據(jù)。學(xué)界應(yīng)審視的是，我們能否利用司法當(dāng)局提供的現(xiàn)有條件做相應(yīng)研究呢？[37]白教授以反問的方式一定意義上為學(xué)者們?cè)谖磥淼难芯恐兄该髁朔较?，即不要一味追求?shù)據(jù)的“全面性”，要學(xué)會(huì)利用現(xiàn)有條件做相應(yīng)研究。

3.改進(jìn)計(jì)算法學(xué)研究方法

針對(duì)當(dāng)前法律實(shí)證研究的問題，程金華教授曾提出建立開放的法律實(shí)證研究學(xué)術(shù)共同體，并在兩年后取得了顯著效果，后又站在一個(gè)“反思實(shí)證研究?jī)?nèi)部人”的視角，主張一方面繼續(xù)扎實(shí)基本功，加大“學(xué)術(shù)論題共同體”和基本數(shù)據(jù)的創(chuàng)建；另一方面共同遵循“正當(dāng)程序”，著力推進(jìn)實(shí)證研究科學(xué)化，作者通過構(gòu)建法律實(shí)證研究要素與路徑示意圖，向我們展示了法律實(shí)證研究中分別存在于理論世界和經(jīng)驗(yàn)世界的兩個(gè)論證循環(huán)，證實(shí)了實(shí)證研究中任一對(duì)要素均為重要一環(huán)，闡釋了“正當(dāng)程序”所包含的內(nèi)容。[10]166針對(duì)法律數(shù)據(jù)處理方式問題，錢寧峰教授提出，首先要充分挖掘新聞媒體中的法律數(shù)據(jù)，熟練應(yīng)用數(shù)據(jù)技術(shù)，把握動(dòng)態(tài)法律數(shù)據(jù)的整合分析，關(guān)注法律問題的趨勢(shì)和走向；其次要展開對(duì)法律社會(huì)的分析，不能局限于個(gè)案分析，將法律活動(dòng)放在社會(huì)系統(tǒng)的視角觀察，深入分析社會(huì)演變過程中法律的運(yùn)行規(guī)律，進(jìn)而觀察不同社會(huì)群體對(duì)法律認(rèn)知水平以及行為數(shù)據(jù)；再者通過分析法律參與者的法律數(shù)據(jù)，例如當(dāng)事人對(duì)網(wǎng)絡(luò)案件發(fā)表的看法，律師發(fā)表的法律實(shí)務(wù)情況，經(jīng)過整合，更加準(zhǔn)確地評(píng)估法律實(shí)踐的發(fā)展，積極調(diào)整相關(guān)行為方向，進(jìn)而開展法律預(yù)測(cè)。[32]49除針對(duì)已有問題的解決外，學(xué)者鄧矜婷和張建悅提出了一種新的研究方法，即計(jì)算法學(xué)研究方法，作者主要通過對(duì)計(jì)算法學(xué)思維基本步驟的概括，具體闡釋了這種方法，具體包括轉(zhuǎn)化法學(xué)問題形式、選取適當(dāng)計(jì)算方法、設(shè)計(jì)所需功能和編寫對(duì)應(yīng)程序四個(gè)步驟。[13]109-111

計(jì)算法學(xué)的發(fā)展促進(jìn)了計(jì)算法學(xué)生態(tài)的形成，而構(gòu)建良好的計(jì)算法學(xué)生態(tài)需要科學(xué)研究方法的指引。程金華教授針對(duì)當(dāng)前法律實(shí)證研究中存在的問題，提出了中觀和微觀層面的技術(shù)批評(píng)和實(shí)踐反思，旨在推進(jìn)法律實(shí)證研究的科學(xué)化。筆者認(rèn)為，實(shí)證研究作為當(dāng)前法學(xué)通用的研究方法，必然有其它方法不可替代的優(yōu)勢(shì)，而計(jì)算法學(xué)的研究某種意義上是對(duì)實(shí)證研究方法的延伸，我們應(yīng)重視程金華教授提出的實(shí)證研究問題，運(yùn)用我們所熟悉的研究方法去探求一個(gè)新興的學(xué)科，其難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于一種新的研究方法，但這并不否認(rèn)改進(jìn)過程中會(huì)有新的研究方法替代原有的模式。

4.健全計(jì)算法學(xué)在司法實(shí)踐中的應(yīng)用

面對(duì)當(dāng)前計(jì)算法學(xué)在司法實(shí)踐中的運(yùn)用問題，不少學(xué)者提出了完善對(duì)策，學(xué)者楊燾和楊君臣給出了四方面的建議：一是對(duì)人機(jī)功能的互補(bǔ)改進(jìn)。人工智能建立在人的思維和經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)之上，給人們帶來了便利，只有將法官及專家經(jīng)驗(yàn)與人工智能模型算法相結(jié)合，建立人機(jī)系統(tǒng)應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)，才能充分發(fā)揮人工智能的功能。二是對(duì)人工智能的應(yīng)用范圍的技術(shù)拓展。目前人工智能僅能對(duì)語言進(jìn)行初級(jí)的處理，因此需要加強(qiáng)技術(shù)開發(fā)，擴(kuò)大人工智能在送達(dá)、閱卷、詢問、答辯等司法領(lǐng)域的應(yīng)用。三是對(duì)大數(shù)據(jù)信息的填補(bǔ)和辦案系統(tǒng)的提升。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和代表性決定了人工智能的智能程度，面對(duì)當(dāng)前串案套改、數(shù)據(jù)冗余等問題，運(yùn)用專家分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分析顯得必不可少，迫切需要建立可靠的算法模型，提高辦案系統(tǒng)的精準(zhǔn)化程度。四是對(duì)智慧法院的建設(shè)。有學(xué)者提出要解決大數(shù)據(jù)與人工智能在司法應(yīng)用中的話語權(quán)沖突，推動(dòng)技術(shù)知識(shí)和專業(yè)知識(shí)之間的融合，明確技術(shù)權(quán)力可滲入專業(yè)權(quán)力的邊界范圍，[33]57-58實(shí)現(xiàn)法官等司法人員與人工智能之間的良性互動(dòng)。[34]144

綜上可知，人工智能在司法領(lǐng)域的運(yùn)行具有可行性，而實(shí)踐中，多數(shù)司法及相關(guān)人員對(duì)計(jì)算機(jī)的了解較為粗淺，多數(shù)計(jì)算機(jī)業(yè)務(wù)人員的法律水平又較為淺顯，兩種領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)人才無法互通，而司法領(lǐng)域智能化潮流勢(shì)不可擋，因此，筆者認(rèn)為我國司法實(shí)踐活動(dòng)中可以借鑒歐美相關(guān)的智能法律推理、司法預(yù)測(cè)等模型，同時(shí)采納國內(nèi)學(xué)者的意見，加強(qiáng)人機(jī)互補(bǔ)，構(gòu)建一套完善的智能辦案系統(tǒng)，進(jìn)而提升我國司法實(shí)踐的智能化水平。

結(jié)語

計(jì)算法學(xué)從無到有，從簡(jiǎn)至繁，取得了頗多不朽的研究成果，法律大數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)前各領(lǐng)域的影響均較為深刻，不僅輔助公權(quán)力領(lǐng)域的政務(wù)活動(dòng)、公安活動(dòng)及審判活動(dòng)高效化、便捷化，對(duì)推動(dòng)私權(quán)利的保護(hù)以及學(xué)科研究也頗具效果。本文旨在梳理國內(nèi)外對(duì)計(jì)算法學(xué)的研究進(jìn)程，關(guān)注學(xué)界不同學(xué)者對(duì)于計(jì)算法學(xué)的發(fā)聲，通過對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的整合及評(píng)析，我們可以窺探出當(dāng)前我國計(jì)算法學(xué)的研究主要在研究主體、研究對(duì)象、研究方法以及司法實(shí)踐四方面面臨困境，針對(duì)以上困境，提出了計(jì)算法學(xué)相對(duì)應(yīng)的發(fā)展路徑，期望計(jì)算法學(xué)領(lǐng)域今后可以進(jìn)一步加強(qiáng)不同專業(yè)人才的融合，破除數(shù)據(jù)雜質(zhì)，提高數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量，無論是研究方法還是司法實(shí)踐中的應(yīng)用，均可突破當(dāng)前瓶頸，實(shí)現(xiàn)全面發(fā)展。