論人工智能語境下的法律轉(zhuǎn)型

摘 要 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在的人們越來越期待智能化帶給人們的便利，越來越期待人工智能得到大眾化。本文主要闡述了人工智能語境下，對法律認知、形態(tài)、加之的重構(gòu)如何推動法律轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞 人工智能 法律轉(zhuǎn)型 法律認知

作者簡介：于易銘，安徽財經(jīng)大學(xué)法學(xué)院。

中圖分類號：D920.4 文獻標識碼：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2018.10.359

一、前言

隨著時代不斷發(fā)展，人工智能的科學(xué)研究也逐步深入到操作應(yīng)用性階段，從而使神秘的人工智能真正實現(xiàn)普及化。同時，隨著人工智能的推廣，法學(xué)研究也步入全新的領(lǐng)域，推動了現(xiàn)代法律的轉(zhuǎn)型，因此人工智能與法律研究也在短時間內(nèi)成了新的學(xué)術(shù)研究熱點。研究總體趨向于法律如何應(yīng)對因人工智能引起的各類法律問題，這些問題的存在也表明了人工智能事實上已經(jīng)造成了法律問題，且對其做出的具體法律回應(yīng)也已經(jīng)融合到現(xiàn)有法律框架中。

二、效率導(dǎo)向推動下人工智能在法律活動中的應(yīng)用

人工智能與法律的關(guān)聯(lián)更易理解為人工智能作為法律活動的一種輔助工具。早期有關(guān)人工智能與法律的研究大多借助計算機的優(yōu)化數(shù)據(jù)處理手段而應(yīng)用，就專業(yè)領(lǐng)域中大量信息處理效率來說，弱人工智能的強大計算能力顯著要超過人為計算能力，法官與律師對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的完成分析能力也遠遠不及弱人工智能。后來作為在法律中應(yīng)用的人工智能，在公平導(dǎo)向的推動下使人工智能的發(fā)展更側(cè)重于推理模式，重點也傾向于對個案判斷的準確性，使審判結(jié)果更接近理想司法審判，從而實現(xiàn)法律的公平性。但是對人工智能而言，如何把握司法公平并非易事，僅針對與一個簡單的案例，不同法學(xué)理論中產(chǎn)生不同認識，自然也會有不同的推理模式，這就使人工智能如何達到最優(yōu)選擇造成了隱患。人工智能完全可以從已有的司法流程中較為表層的法學(xué)理論進行概括，簡化算法設(shè)計，僅完成將現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行歸納類比即可，既實現(xiàn)了人工智能的司法應(yīng)用，又具有較高的可行性和較強推動力。

三、人工智能語境下對法律認知的重構(gòu)

（一）法律服務(wù)轉(zhuǎn)型具有實質(zhì)上的新意義

無論從政府部門還是法律市場的角度出發(fā)，都會預(yù)見人工智能向法律活動中發(fā)展。當法律活動中當事人有需求時，法官或人工智能都可為其提供市場服務(wù)，但是表面上并無區(qū)別的法律服務(wù)在實質(zhì)上卻有新意義。傳統(tǒng)模式中，法律活動中的參與者需要購買法律服務(wù)，即使需要處理的法律活動十分簡單也要耗費一定的時間和成本。人工智能的出現(xiàn)使得市場服務(wù)變得更加便捷、廉價，也為法律活動的參與者提供了更多便利。如此類似的人工智能技術(shù)進一步的推廣，法律活動的參與者能夠在下一步法律活動進行前直接接收到合理的法律意見，為下一步行動提供依據(jù)。同時，基于人工智能的案件預(yù)測對當事人的法律問題的解決具有深刻影響。由于經(jīng)濟成本的限制，人工智能在法律服務(wù)中的普及服務(wù)自然受限，未獲得更加低廉的價格發(fā)揮出極大的計算能力，這也是促進信息技術(shù)革命變革的基礎(chǔ)，也可以一步步推進法律轉(zhuǎn)型的根本性變革。

（二）法律活動轉(zhuǎn)型不僅普及廣度，更推進思維的速度與深度

法律活動的轉(zhuǎn)型重點不僅在普及的廣度上，更在于思維的深度與速度。在傳統(tǒng)法律的影響下，很多具有財力的法律服務(wù)購買者會通過金錢手段獲得意見及大數(shù)據(jù)的歸納于分析，但是這也會增加信息的成本，使成本的局限性越來越大，也使短時間內(nèi)集合全局性數(shù)據(jù)成為難事。然而，人工智能卻能夠極快整合全局，提升信息獲得效率，如此，人工智能的出現(xiàn)已經(jīng)悄然改變了公眾對法律服務(wù)的認知。傳統(tǒng)法律服務(wù)時，當事人對法律的認知還存在于規(guī)范條文中，人工智能影響下則被直觀地呈現(xiàn)上運作結(jié)果，當事人對個案形成的結(jié)果會影響自身對法律的認知。如果公眾對法律的認識從法律條文轉(zhuǎn)移到法律引發(fā)的結(jié)果，本身就會影響重構(gòu)法律認知。

（三）公眾輸出的法律認知因技術(shù)變遷產(chǎn)生變化

大數(shù)據(jù)是建立人工智能的基礎(chǔ)，但又不是簡單對大數(shù)據(jù)的處理，而是將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)據(jù)和大認識的構(gòu)架發(fā)展。人工智能不僅實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的挖掘和技術(shù)處理，更表現(xiàn)出自身的深度學(xué)習(xí)。所謂機器的學(xué)習(xí)同日常生活中的學(xué)習(xí)不完全相同，作為更廣義的學(xué)習(xí)概念，具有學(xué)習(xí)能力的人工智能能夠深入理解個案，并完善分析。法律活動的參與者同人工智能之間密切互動，但是人類通過人工智能反饋的數(shù)據(jù)作為自我的下一步?jīng)Q策依據(jù)，反過來也為人工智能提供了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。此外，不斷的市場商業(yè)競爭也會推動更有效的學(xué)習(xí)，幫助人工智能獲得更多的數(shù)據(jù)平臺，進而進一步形成更強的吸引力獲得更多數(shù)據(jù)。法律當事者同人工智能互動中促使人們對法律認知的重構(gòu)不斷加快，并非是對一個單一規(guī)制原則的認識。

四、人工智能語境下法律規(guī)則形態(tài)的重構(gòu)

（一）人工智能會對法律規(guī)則本身產(chǎn)生實質(zhì)性的重構(gòu)

對規(guī)則的認識本身是一個動態(tài)過程，這樣的過程雖然需要較長周期，法律服務(wù)中當事人對個案的認知反應(yīng)變化周期也要經(jīng)歷較長周期。傳統(tǒng)模式下公眾對法律的認知局限于自我的個案，但是個案的存在也只能是一個特殊性的事實，而并非完全認識。法律現(xiàn)實當中存在很多對規(guī)則和事實判決確定性的質(zhì)疑，但是這種不確定性的前提下也存在一般性規(guī)則，目前人工智能語境下法律的一般性規(guī)則也遭遇挑戰(zhàn)。信息存在的意義為人們能夠在事件中準確定位自我，人們獲得信息的多少決定該事件的特定性。在人工智能環(huán)境下，每個人的個人數(shù)據(jù)充分體現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)當中，也以更加低廉的成本儲存，經(jīng)過強大計算分析后，原始數(shù)據(jù)也就變得更加有意義。因此，技術(shù)的發(fā)展趨勢解開了豐富的信息容量，更重構(gòu)法律的一般性規(guī)則。

（二）法律的介入為信息提供了穩(wěn)定保障

人工智能的引入使當前信息成本大幅度降低，這也就代表新的規(guī)則形成可能要進入一個長期的動蕩狀態(tài)。當信息費用過大，此時信息熵值為零，也就意味著無法獲得任何信息，這種極端情況便符合羅爾斯的“無知之幕”設(shè)想。只有當信息成本大幅度處于降低狀態(tài)時，人們才能夠反復(fù)進入到規(guī)則動蕩中，并且當事人的回復(fù)與評價又會投入到博弈當中，成為新的規(guī)則制定中的經(jīng)驗。當技術(shù)進步發(fā)展到一定程度能夠降低信息成本，同時規(guī)則就會隨之發(fā)生改變，低成本的獲取信息能夠進一步的區(qū)分個人，也更會有效地預(yù)測個人對規(guī)則的反應(yīng)，并有針對性的調(diào)整規(guī)則。在信息高度不完全的世界中，人們通過法律規(guī)范作為信息傳遞的中介向他人展示自己，在雙方的信息傳遞表達自我過程中，也會出現(xiàn)一方對另一方的錯誤信息理解，因而產(chǎn)生了信息“噪音”，因此法律的介入就起到簡化信息熵值，避免“噪音”干擾的作用，為信息流動提供了穩(wěn)定保障。

（三）人工智能推動法律規(guī)則走向個體性

往往法律的規(guī)律都是具有一般性的，即使信息成本再低，也不可能實現(xiàn)針對個體而制定法律規(guī)則。假如我們?nèi)说姆尚袨槭且罁?jù)意識所指導(dǎo)，那么此時行為在邏輯上必定會具有一致性。因此，從法律規(guī)則的可預(yù)期性出發(fā)，一般的規(guī)則就在于其規(guī)律大大降低了信息成本，所以對整體規(guī)則也會產(chǎn)生一定的可預(yù)期性，反之信息成本根本性轉(zhuǎn)變時，也會使我們無法全面理解法律規(guī)律。在人工智能語境下，即便我們固守法律的一般性規(guī)則，但實際上人們對法律規(guī)律的認知也還是變得更加個體化了。當法律活動的參與者之間同法律規(guī)則密切聯(lián)系時，規(guī)則算法就已經(jīng)結(jié)合到實際情況當中，將個體性深入到一般性中。尤其是對不同個人而言，即便自我認定法律規(guī)則為一般性，也會對自身產(chǎn)生個體性影響。法律規(guī)則向個體性的轉(zhuǎn)型雖然在形式上可能沒有變化，但是實際則處于不確定的概率狀態(tài)。

五、人工智能語境下的法律價值重構(gòu)

（一）法律認知對規(guī)則的認知的獲取便捷性會加強法律的規(guī)范性

面對人工智能在法律中的應(yīng)用，人們一直秉持的信念：無論人工智能如何發(fā)展都無法實現(xiàn)人類超越規(guī)則的價值判斷，然而人工智能對法律轉(zhuǎn)型的改變是認知與規(guī)則上的雙層重構(gòu)，更會進一步影響法律的價值重構(gòu)。從法律規(guī)則參與者角度來看，人們出于對信息成本獲取的便捷性會本能的導(dǎo)致個體直接并迅速的接受人工智能處理，避免自我耗費精力推理分析，一旦這種思維普及流行化以后，法律推理就會變得形式理性化，雖然人類本身具備能力進行感性移情理解，但是也很難抗衡理性化算法。人工智能作為法律服務(wù)的輔助工具，但是隨著人工智能的不斷提升難免會讓人產(chǎn)生喧賓奪主的想法，但是完全避免人工智能參與到法律服務(wù)的行為也不現(xiàn)實，面對兩種極端的走向，我們無法在兩者之間做出決斷，但是可以確定理性化發(fā)展中必定蘊含深刻的內(nèi)在矛盾。

（二）理性化法律缺乏感性移情式理解并不代表無差別對待

人類的算法思維中部分應(yīng)當重視的信息被忽略后進入了另一些信息，也就是上一節(jié)所提到的個體性規(guī)則，該規(guī)則的特征恰好符合概率分析中的“黑箱”算法。面對不透明的“黑箱”產(chǎn)品，即便是專業(yè)的法律操作者，如果不能深刻了解算法的設(shè)計，僅憑法律規(guī)律也是難以認識到黑箱內(nèi)的運作和推斷出最終結(jié)果。也正是由于法律規(guī)律的這種黑箱特性也才使得不同個體在法律規(guī)律中的個體性更加凸顯。由于法律規(guī)律算法的形成需要前期的眾多積累，那么對信息成本承受較弱的個體來說就相對不利。由于難以了解自己面對的黑箱規(guī)則和概率表現(xiàn)形式，便會強化拉大法律主體之間的信息鴻溝。

（三）法律的時間維度變化會影響傳統(tǒng)意義上的價值觀

當法律表現(xiàn)為顯著的時間維度時，信息的維度就會顯著影響后來法律規(guī)律的形成，尤其會重構(gòu)傳統(tǒng)意義上的價值觀。傳統(tǒng)意義上，法律面前人人平等意味著是按照法律規(guī)則處理單一的法律行為，排除了其他身份因素等干擾。但是隨著時間變化，當個性化規(guī)律衍生時，單一的法律行為不會因為個案結(jié)束而終結(jié)，而是會產(chǎn)生持續(xù)性影響。如此就會演變成兩級分化的情況，強者越強而弱者越弱，最終瓦解了法律面前人人平等。另外，傳統(tǒng)法律中同案同判也是一種法律平等的體現(xiàn)，但是個體化規(guī)則難以實現(xiàn)這種追求，由于長期累積的信息存在些許差異，最終就造成同案同判的規(guī)律同現(xiàn)有情形不相符。在人工智能學(xué)習(xí)時，由于其學(xué)習(xí)能力的強大對個體性作為一般規(guī)律進行學(xué)習(xí)，進而造成了過擬合問題，這也是更加難以克服的問題。

六、結(jié)語

綜上所述，人工智能在法律領(lǐng)域的廣泛運用將會重構(gòu)傳統(tǒng)認知中的法律，推動法律的轉(zhuǎn)型，人工智能作為一個外在變量，法律本身依舊要作為研究分析的重點。在人工智能發(fā)展階段雖然帶給傳統(tǒng)法律體系許多問題，不過仍然可以通過法律處理。如果想要將人工智能同法律之間的關(guān)系更全面的闡述，就必要將法律也作為變量，在人工智能語境下討論法律的轉(zhuǎn)型。

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