基于文獻綜述視角的智能法學發(fā)展研究

樊竹沁

摘要：在人工智能技術(shù)在法律領(lǐng)域逐漸深入應(yīng)用的當下，學界對有關(guān)法律科學智能化的研究爭訟不已，通過對這些文獻進行歸納與評述，從法律智能化的合理性、實用性、可持續(xù)發(fā)展性這三個主要特征出發(fā)對法律智能化的概念進行界定，并對法律智能化在我國的實踐運用進行分析。分析結(jié)果認為：人工智能領(lǐng)域和法律領(lǐng)域的交叉研究存在六大難題：算法歧視、隱私危機、邏輯建構(gòu)、法律適用、法律解釋和法律倫理。從解決問題的角度出發(fā)，未來的智能法學研究應(yīng)基于交叉促進的政策，著重以產(chǎn)業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)為研究重點方向。

關(guān)鍵詞：智能法學;合理性;實用性;可持續(xù)發(fā)展性

中圖分類號：D922.17 文獻標識碼：A 文章編號：CN61-1487-（2020）06-0030-08

引言

近年來，“人工智能”技術(shù)已經(jīng)成為國家發(fā)展的重要戰(zhàn)略。2016年，“智慧法庭”被納入中國國家發(fā)展戰(zhàn)略;2017年3月，“人工智能”第一次出現(xiàn)在中國的政府工作報告中。而國務(wù)院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中也在向法律行業(yè)釋放信號。隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展和人工智能科技水平的提高，學界對法律科學智能化交叉研究在近年來也有著明顯的增長，這不僅是學術(shù)界研究的熱點問題，更是我國社會各界的關(guān)注焦點所在。如圖1所示，根據(jù)在中國知網(wǎng)中有關(guān)的論文統(tǒng)計結(jié)果可知，2016年前這個問題基本無人問津。但是，2016年是一個分水嶺，自2016年開始我國對法律科學智能化交叉研究的研究數(shù)量急劇上升，2018年論文數(shù)量競達到414篇，是2016年數(shù)量的20倍。

對于論文數(shù)量急劇變化的主要原因，筆者認為有以下幾點：（1）國家政策推動。自2016年“智慧法庭被納入中國國家發(fā)展戰(zhàn)略開始，國家大力推動人工智能在法律領(lǐng)域的改革。全國各地法院、檢察院等開始將人工智能技術(shù)應(yīng)用在法律領(lǐng)域，如今年4月份出現(xiàn)在杭州市西湖區(qū)的人工智能書記員等。（2）科學技術(shù)發(fā)展。早年在計算機技術(shù)尚未發(fā)展的時候，人工智能不過是空想。但是隨著科學技術(shù)迅猛發(fā)展，人工智能逐漸在法律領(lǐng)域得以成功運用。這大大地促進了學者的研究熱情。（3）法律意識增強。隨著經(jīng)濟水平的提高和教育水平的發(fā)展，普通民眾法制意識不斷提高并開始轉(zhuǎn)向信息網(wǎng)絡(luò)解決力所能及的法律問題。（4）法制水平進步。法律服務(wù)人員、國家機關(guān)工作人員等法律從業(yè)人員追求效率的提高，冗雜且具有高度重復性的非訴業(yè)務(wù)呈現(xiàn)出智能化、高效化、精準化的趨勢。

然而，由圖2可知，盡管近兩年的法律科學智能化交叉研究蓬勃發(fā)展，但是大多數(shù)的論文都是以人工智能為出發(fā)點，探討人工智能如自動駕駛等在社會生活中造成的法律問題及人工智能的法律地位界定以促進人工智能技術(shù)的合規(guī)蓬勃發(fā)展。相比之下很少探討科學技術(shù)應(yīng)用于法律領(lǐng)域的法理基礎(chǔ)或應(yīng)用可行性、必要性問題以促進法律領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型升級。也即未將“人工智能+法律”與“法律+人工智能”有效結(jié)合，真正做到法律科學智能化交叉發(fā)展。

并且，面對法律智能化這一全新領(lǐng)域的高度發(fā)展，學者們對其實踐應(yīng)用和今后發(fā)展眾說紛紜。由于未在一些基本問題上達成共識，學者們的觀點產(chǎn)生了極大紛爭，這對人工智能法學的發(fā)展極為不利。

基于以上原因，筆者擬通過采用文獻分析法，對近年來法律科學智能化交叉的相關(guān)理論研究文獻進行綜述，以期尋找法律和科學智能化有效結(jié)合、交叉發(fā)展的基本方向。由于研究論文的數(shù)量龐大，筆者難以對每一篇論文及其作者觀點進行全面綜述，因此本文以中文核心期刊為綜述的主要來源，選取具有代表性和較強權(quán)威性的學者的觀點。在綜述的基礎(chǔ)上，從將人工智能有效應(yīng)用于法學領(lǐng)域的法政策學角度，對法律科學智能化的當今發(fā)展和困境的研究文獻，以及產(chǎn)業(yè)促進政策和人才培養(yǎng)政策進行歸納和分析。

一、法律智能化的概念構(gòu)建一一基于學術(shù)理論觀點

促進法律智能化交叉發(fā)展的首要前提便是對“法律科學智能化”這一概念做出明確的界定，即解決法律科學智能化交叉發(fā)展的特征或者構(gòu)成要素問題。倘若未能對這一概念做出明確的描述性解釋，便容易出現(xiàn)“泛智能化問題”從而導致很難在統(tǒng)一的語境下探討法律智能化發(fā)展的可提升空間。國內(nèi)學者對法律智能化的定義眾說紛紜，但是爭議大致可以歸結(jié)為人工智能適用于法學領(lǐng)域的合理性、實用性、可持續(xù)發(fā)展性問題。以下筆者將分別羅列并做出評述。

（一）法律智能化發(fā)展的合理性

在這一角度下，法律智能化的發(fā)展是否合乎法理學理論的內(nèi)涵是學界爭論的熱點問題。

張保生（2001）認為人工智能選擇法學領(lǐng)域進行突破存在合理性的原因是法律推理有相對穩(wěn)定的對象——案件，相對明確的前提——法律規(guī)則、法律事實，嚴格的程序規(guī)則以及確定的判決結(jié)論。同時，干紅華，潘云鶴等（2001）也認為盡管法律知識復雜開放，但是法律推理方式是典型的因果推理，可以從某種原因得到結(jié)果，并且經(jīng)過嚴密推理能形成一條因果鏈，并以此建立了非單調(diào)推理模型。筆者認為，從推理模型的角度出發(fā)過多的重視了法律推理的形式，而欠缺正義論、法哲學層面上的思考。學者們的觀點過于重視了法律形式主義的特點，而忽視了法律現(xiàn)實主義和目的法學的內(nèi)涵。盡管從法律推理形式的角度看，法律智能化可以全面地模擬法律知識推理過程，但是實質(zhì)內(nèi)容如法的可廢止性、法的”開放式結(jié)構(gòu)“等仍是不可或缺的考慮因素。法律智能化的定義不僅要關(guān)注法律專家學者能否統(tǒng)一觀點得到高度精煉的行業(yè)知識標準化數(shù)據(jù)，更要重視得到的大量的專業(yè)化行業(yè)知識標準化數(shù)據(jù)是否能契合社會高速發(fā)展的需求，能否精煉概括歷經(jīng)千百年發(fā)展的法律術(shù)語背后的內(nèi)涵價值。

（二）法律智能化發(fā)展的實用性

不管在公檢法等國家機關(guān)還是律師等法律服務(wù)行業(yè)都出現(xiàn)了法律智能化應(yīng)用實例。最高人民檢察院2017年公布的數(shù)據(jù)顯示，廣東省人民檢察院在量刑決策過程中引入人工智能輔助系統(tǒng)軟件后，廣東地區(qū)的認罪認罰從寬案件量刑建議采納率達到94.46%，已判決案件中共有99人上訴，上訴率僅為0.63%。各個地區(qū)的“捷報”連連使得法律智能化不斷被普及應(yīng)用。然而，法律智能化的高速發(fā)展同時也帶來了法律智能化應(yīng)用的邊界問題，人們不得不思考法律人工智能的完全理性到底是利大于弊還是弊大于利。黃俏娟、羅旭東等（2018）通過綜述認為法律人工智能不僅可以完成當今法律工作者的工作還可以完成得比法律工作者更完美。因為擁有有限的理性思維的人類在被心理、環(huán)境等眾多因素的影響后，對經(jīng)驗事實的感知和判斷往往是有偏見的。謝慧（2019）卻對人的有限理性對法律審判的影響持相反意見。她認為正是因為法律人工智能完全理性，不僅缺失人文感情也無法感知社會環(huán)境因素，因此法律人工智能實際上只能在裁判形成過程中發(fā)揮有限的作用。它在目前只是作為工具為法官裁判提供輔助的便利，那在未來也不應(yīng)該對司法作過多的介入。筆者認為雙方意見均過于絕對，盡管人工智能無法感知到感情，也無法像法官一般經(jīng)過年月的積累感知到法律和正義的價值。但是在當下的司法實踐中法律智能化的確有效地提高了司法工作人員的工作效率，并且基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的可觀發(fā)展我們有理由相信法律智能化能突破弱人工智能的限制，從司法工作人員的工具成長為事實上輔助司法工作人員的重要幫手。但是在以人為本的文化下，基于法律倫理和社會正義的考量，法律智能化絕對不能取代法官居于主體地位。

（三）法律智能化的可持續(xù)發(fā)展性

盡管法律智能化近年來正在高速發(fā)展，我們?nèi)蕴幱谌跞斯ぶ悄艿臅r代，而學界對法律智能化交叉發(fā)展分別持有消極和積極兩種態(tài)度。消極態(tài)度的代表是MattZimmerman（2017），他認為機器人學習能力越深入就越有可能超越法律的邊界。此外，任欣、王磊（2019）也從法律倫理的角度對法律科學智能化提出質(zhì)疑，稱“不想淪為機器人的寵物”。而持積極態(tài)度的學者如周尚君、伍茜（2019）等強調(diào)機器學習的重要性。他們認為法律人工智能應(yīng)用于司法決策的關(guān)鍵在于法律智能化在運用法律推理、掌握法律語言以及深度學習經(jīng)驗性知識方面取得決定性突破。陳亮、郭佳雯、武建功等（2019）則是較為系統(tǒng)地提出了“法計算學”的工具性研究方法，并建立了法律關(guān)系坐標系，為未來的法律智能化研究提供了可行的路徑參考。筆者較為贊成通過技術(shù)改良、機器學習和大數(shù)據(jù)處理等手段實現(xiàn)法律智能化交叉發(fā)展的新格局的觀點。同時，法律倫理對法律智能化的沖擊可以著重用立法、社會宣傳等手段予以解決。防止法律智能化突破人類法律邊界的關(guān)鍵在于人類對其的絕對控制和合理應(yīng)用。所有事物的成長都伴隨著風險，杞人憂天是阻礙法律智能化發(fā)展的樊籬，而法律智能化交叉的真正目的是借助人工智能的無限智能突破法律人個人的有限智慧，推動法律結(jié)合技術(shù)更好地實現(xiàn)其價值。

（四）對現(xiàn)有研究的簡要評述

筆者認為，以上諸多對法律智能化交叉發(fā)展的特征分析均只從法律層面分析而未真正結(jié)合人工智能科學技術(shù)，并且以上特征分析過于零碎化未使得我們對法律智能化有全面的認識。因此，筆者綜合各學者的文獻觀點認為，法律智能化是指以法學理論和計算機技術(shù)為支撐，通過機器學習和大數(shù)據(jù)處理持續(xù)體現(xiàn)法律價值并能合法配合法律工作人員提高法律行業(yè)工作效率的類人智能。

二、法律智能化的國內(nèi)現(xiàn)狀一一基于行業(yè)應(yīng)用實踐

自從達特茅斯會議上確定了人工智能的定義后，科學技術(shù)的發(fā)展和社會生活的需要推動人工智能技術(shù)高速發(fā)展并逐漸滲透進法學領(lǐng)域。以下，筆者將以法律智能化的定義為基礎(chǔ)，從法律智能化的合理性、實用性、可持續(xù)發(fā)展性的角度出發(fā)，對有代表性的學術(shù)論文進行綜述，并分析當下法律智能化的國內(nèi)現(xiàn)狀以及所存在的問題，以期獲得法律智能化交叉研究的基本方向。

（一）從法律智能化的合理性角度——法學理論創(chuàng)新

上文中，筆者主要探討了人工智能在法律領(lǐng)域應(yīng)用的法律理論基礎(chǔ)，認為以三段論為表現(xiàn)形式的法律形式主義和以探尋法官內(nèi)在思維結(jié)構(gòu)為目的的法律現(xiàn)實主義針鋒相對卻使法律智能化的法理基礎(chǔ)更加深厚。盛學軍，鄒越（2018）對法律智能化的高度應(yīng)用予以肯定，但同時也結(jié)合情理和法理從五個角度對其提出質(zhì)疑：①法律用語的精確化程度②依照不同案件的吻合度進行判斷的結(jié)果可靠性③司法審判中，機器人法官在小概率的大錯案和大概率的小錯案之間抉擇的道德困境④過往錯誤案例對智能審判機器人平均審判質(zhì)量的影響程度⑤機器審判人類的文化認可度。同時，不僅法律智能化交叉高速發(fā)展，隨著人工智能自身發(fā)展的需求和各領(lǐng)域?qū)o限智能的呼喚，人工智能在社會生活的方方面面不斷深入應(yīng)用。與之相關(guān)的大大小小的法律問題浮現(xiàn)在人們眼前并推動著法學理論為進一步適應(yīng)社會發(fā)展、推動社會進步而不斷創(chuàng)新。謝一馳（2018）將我國自動駕駛汽車的法律規(guī)制問題與歐美國家進行對比后認為目前我國還沒有建立起有效的法律制度以規(guī)制智能自動駕駛的局面，這對未來自動駕駛的發(fā)展勢必會有影響。姚萬勤（2019）更深入地洞察到法律智能化的發(fā)展所必不可少的大數(shù)據(jù)是否會產(chǎn)生個人信息難以保護，法律倫理受到威脅，民事侵權(quán)，刑事犯罪的問題?？傆^學者們的質(zhì)疑可知，盡管與人工智能相關(guān)的法律理論正在不斷創(chuàng)新，但是遠遠達不上社會高速發(fā)展的步伐。筆者認為，少數(shù)問題并未觸及當下法律智能化發(fā)展的核心。由于我國正處于弱人工智能時代并且沒有科技創(chuàng)新的標志表明我國將進入強人工智能時代，我們討論的范圍應(yīng)局限在弱人工智能時代可能出現(xiàn)的問題中，類似人工智能是否會取代人類這樣虛無縹緲的問題沒有討論的必要，即便討論也屬于非法學領(lǐng)域的問題。

（二）從法律智能化的實用性角度——司法實踐應(yīng)用

最高人民法院發(fā)布的《中國法院的司法改革（2013-2018）》白皮書顯示，自從人民法院立案登記制改革以來，截至2018年底全國法院登記立案數(shù)量超過6489萬件，當場登記立案率超過95%。然而，辦案人員數(shù)量增長卻遠遠不及案件數(shù)量增長。提升司法工作效率，減輕國家工作人員負擔，這是法律智能化交叉發(fā)展的優(yōu)勢之一。正如筆者在上文提及法律智能化論文數(shù)量激增的原因，其目前的實用價值也大多體現(xiàn)在國家政策、科學技術(shù)、法律服務(wù)人員、普通民眾等方面。其中，國家政策對法律智能化起到了規(guī)制和促進發(fā)展的作用，而科學技術(shù)更多的是作為支柱推動法律智能化的發(fā)展。正由于司法機關(guān)對提高效率需求的迫切，法律智能化首先也在國家工作人員中應(yīng)用更多。趙鑫，邵奇，李東艷（2019）將其用圖表示如下圖3所示。

楊燾，楊君辰（2018）將法律智能化司法實踐概括為網(wǎng)上辦案系統(tǒng)、智能辦案系統(tǒng)、智能文書生成系統(tǒng)、自助終端訴訟服務(wù)智能體系。肖宬子（2018）不僅從法院的角度，更關(guān)注到了法律服務(wù)人員和普通民眾的需求和使用，認為還有信息檢索，案件預測，智能咨詢，文書審閱等功能。從學者們的觀點可知，學界對司法實踐應(yīng)用的看法其實大同小異，大致可分為法律人工智能可以獨立處理的事務(wù)和法律人工智能輔助處理的事務(wù)。筆者認為，應(yīng)用的單一性取決于法律智能化的功能局限性。由于我們尚處于弱人工智能時代，人工智能的無限智能尚未得到真正發(fā)揮，人們對于其信任程度也不高，只能利用其輔助審判和訴訟。并且盡管法律智能只起到輔助作用，監(jiān)管也必不可少。

（三）從法律智能化的可持續(xù)發(fā)展性角度一一法律邏輯模型發(fā)展

基于法律智能化的理論基礎(chǔ)，法律邏輯模型構(gòu)建的技術(shù)性難題也不容忽視。受近代自然科學思想的影響，古典的涵攝模型應(yīng)運而生。但由于其“無視人類生活中不同價值觀念的沖突，只追求形式正義“逐漸為人所詬病。然而，盡管法律形式主義忽視了法官主觀能動性和法律推理靈活性，但是不可否認的是法律形式主義為人工智能法律系統(tǒng)的產(chǎn)生奠定了理論基礎(chǔ)。學者們無一例外地承認涵攝模型存在著一定的功能和價值，但更多學者開始思考其不足，如塔內(nèi)爾·克瑞科密，桑德·拉薩拉夫認為指令化的數(shù)字社會不但不能模擬自然的“缺省推理”還會導致人性的喪失。筆者以為這些模型的發(fā)展事實上代表著法律智能化理論思想的進步。在起步階段，法律形式主義占上風推動法律智能化的普及。經(jīng)過多年的發(fā)展后，法律現(xiàn)實主義向法律形式主義提出質(zhì)疑，學者開始更多地思考法的開放式結(jié)構(gòu)和法的可廢止性。

我國法律邏輯模型以專家系統(tǒng)為代表。如圖三所示，專家系統(tǒng)主要由知識庫和推理機組成。我國法律專家系統(tǒng)的研制從20世紀80年代中期開始。1986年由朱華榮、肖開權(quán)主持的《量刑綜合平衡與電腦輔助量刑專家系統(tǒng)研究》被確定是國家社科“七五”研究課題，它在建立盜竊罪量刑數(shù)學模型方面取得了重大進步。梁慶寅，魏斌（2013）基于法律形式主義和法律現(xiàn)實主義分別從論證框架和論證語義兩個層面探討法律論證適用的人工智能模型。同時，決策樹，知識圖譜等概念也是法律邏輯模型構(gòu)建不可或缺的部分。法律邏輯模型的改良意味著我國法律智能化理論研究更加深入，但也迎來了更多問題。張保生（2018）提出法律智能化兩大技術(shù)性難題：證據(jù)推理模擬和法律解釋模擬。筆者認為除了這兩大技術(shù)難題，更要考慮法律倫理和社會道德方面的問題。法律邏輯模型中如何體現(xiàn)法學家對于法律和法律社會的統(tǒng)一看法，如何在以大數(shù)據(jù)和算法為支撐的法律邏輯模型中規(guī)避“算法黑箱“，如何將法律邏輯模型簡明扼要地介紹給公民使之敢于使用，這些都是值得思考的問題。

（四）對行業(yè)應(yīng)用存在問題的評述

對于是否要在法律領(lǐng)域應(yīng)用人工智能，學者們基本達成了共識。然而經(jīng)過法律智能化的逐漸應(yīng)用，產(chǎn)生的諸多問題也不容忽視。學者們提出的擔憂各有道理，筆者認為主要可以分為基于人工智能領(lǐng)域的難題和基于法律領(lǐng)域的難題?；谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域的難題主要有兩點：（1）算法歧視。人們對機器理性的期待是為了避免法官歧視，促進公平正義的實現(xiàn)。然而算法構(gòu)建的法律智能由于其技術(shù)難度仿佛樹立了一道高高的屏障，將裁判權(quán)由法官手中轉(zhuǎn)移到技術(shù)開發(fā)者手中，使普通民眾更加難以理解裁判的理由。倘若“算法黑箱”違背了維護公平的初心，使細微的不公平演變?yōu)楦顚哟蔚牟还剑坏貌徽f是一大悖論。（2）隱私危機。法律智能依靠大數(shù)據(jù)處理案件，解答疑惑，然而各類個人信息如身份證信息、家庭地址甚至是家境處境都被法律智能一覽無遺。倘若黑客入侵或法律智能系統(tǒng)崩潰抑或數(shù)據(jù)管理者“叛變”，所有人便只能如同赤身裸體般被一覽無遺。（3）邏輯建構(gòu)難題。法律具有極強的精準性，細小的差距就會造成天差地別的結(jié)果。從這個角度看，基于相似案例分析的法律智能的正確率難以得到保障?；诜深I(lǐng)域的難題主要有以下三點：（1）法律適用難題。當下，大眾對法律智能化的信任程度仍然很低，甚至有些法官寧肯增加自己工作量也不愿意冒風險使用法律人工智能。（2）法律解釋難題。很多法學爭議學者們尚未得到一個統(tǒng)一的答案，難以獲得一個標準化的法學標簽以運用于專家系統(tǒng)中。（3）法律倫理難題，法理情理難以兼顧。

三、法律智能化的未來發(fā)展一一基于交叉促進政策

計算機在其剛誕生時不過是巨大而又運行緩慢的機器，然而經(jīng)過多代革命我們已進人大規(guī)模電路計算機時代（LSI），計算機運算速度達到每秒幾百萬次，計算機也已然成為人類生活中的必需品。以計算機為其標桿，計算機的“衍生品”法律智能化為人類規(guī)劃了美好而又宏偉的藍圖，唯一不足的便是缺乏清晰性。正如上文所述，學者們看見了法律智能化高速發(fā)展的“陷阱”，關(guān)鍵在于兩個差別極大的學科如何真正融合。不解決理論基礎(chǔ)上的問題，法律智能化便只是“空心”發(fā)展，沒有基石，欠缺深層動力。法律智能化是科學技術(shù)和法學理論創(chuàng)新結(jié)合的智慧結(jié)晶，法律智能化交叉發(fā)展便指向了法律學科和科學技術(shù)如何取長補短，相輔相成的問題。因此，筆者將基于交叉促進政策綜述學界權(quán)威性論文探討法律智能化發(fā)展的未來方向。

（一）基于人工智能領(lǐng)域的面向

1.解決算法歧視

鄭智航，徐昭曦（2019）以美國法律實踐為例強調(diào)抑制算法權(quán)力的重要性，讓普通民眾能夠了解算法的運行流程和背后的法學價值。在此基礎(chǔ)上，他認為正確運用國家權(quán)力促進科學技術(shù)的發(fā)展與進步必不可少。而劉友華（2019）見微知著，分解機器學習過程后，他提出了兩大規(guī)制算法偏見的意見。首先，對算法偏見的規(guī)制首要減少社會偏見。更重要的是，立法者、司法者和執(zhí)法者要對算法使用者與設(shè)計者課以相應(yīng)義務(wù)，保證應(yīng)用于專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的可查性與邏輯算法的可審計性，以保證能夠用公平、透明和可責的算法推進算法的規(guī)范應(yīng)用。筆者認為學者們的觀點都有一定的道理，解決算法歧視需要從社會寬容、國家監(jiān)管、技術(shù)開發(fā)者自覺的角度對其進行規(guī)制。其中，利用法律手段推動人工智能技術(shù)領(lǐng)域進行公平、正義、透明、開放的改革不可或缺。

2.消除隱私危機

裴寧欣（2019）認為法律智能對科技倫理問題提出了四大挑戰(zhàn)，其中面對信息倫理問題我們可以重點關(guān)注立法層面。通過立法明確法律人工智能民事地位，完善人工智能法律問責體系，引入公平準入審核制度來加強監(jiān)管，完善個人信息立法保護制度。李文姝、劉道前（2019）從Michael Walzer的多元正義理論出發(fā)提出了基于風險防范和利益平衡的隱私場景理論，建構(gòu)了信息規(guī)范的四項參數(shù)區(qū)分不同場景，為特定的不同場景提供了多種特色的分析工具。侯浩翔（2019）從保護學生教育隱私的角度出發(fā)，借鑒歐美設(shè)計學生數(shù)據(jù)隱私保護體系的經(jīng)驗，提出提高教育領(lǐng)域主體倫理道德意識、建立學生隱私保護規(guī)制、推動建立智能教育系統(tǒng)自律機制、引導組織團體參與研發(fā)學生數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)與標準制定的建議。盡管學者們對隱私保護的出發(fā)點不同，但是筆者認為主要指向了建立信息保護的技術(shù)自我規(guī)范以及建立法律多元保護的體系。大多數(shù)論文泛泛而談如何保護，沒有觸及隱私保護的核心——個人信息概念界定。法律智能需要的個人信息不僅僅是個人身份證信息等客觀信息，還有個人習慣信息及從個人習慣推導出更多的個人主觀心理上的信息等，這些信息也值得保護。用法律來規(guī)范技術(shù)領(lǐng)域的“隱私倒賣”亂狀，建立暢通有效的法律訴訟和維權(quán)機制，強制信息使用者公開信息使用用途，使技術(shù)不再成為違法活動的“保護傘”。

3.完善邏輯建構(gòu)

法律邏輯模型可謂是支撐法律智能化大放光彩的重要“武器”，邏輯的嚴密性和精確性直接關(guān)系到了結(jié)果的正確性。侯曉燕（2018）從法律邏輯模型的數(shù)據(jù)來源出發(fā)，論證了參照援引指導性案例的巨大優(yōu)勢并強調(diào)了法官的主觀能動性。蔡一博（2018）以裁判思維和要件標注為切入點認為AI下民商事辦案系統(tǒng)的建構(gòu)應(yīng)堅持專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)并存發(fā)展的路徑，第一步是通過知識圖譜進行決策樹樹狀結(jié)構(gòu)圖梳理，并人工提取法律文本中的審判要件進行建構(gòu);第二步是基于審判要件的提取和法律文書的處理，歸納各種可能出現(xiàn)的情形進行模塊化建構(gòu);第三步是通過算法將裁判思維與要件標注進行研發(fā)整合，并依靠大數(shù)據(jù)處理完善對各類案例和文檔的深度分析和機器學習。筆者認為學者們對法律邏輯建構(gòu)的數(shù)據(jù)來源和建構(gòu)邏輯等都進行了很好的規(guī)劃，但是他們忽視了我國目前“人工智能+法律”交叉領(lǐng)域的人才的缺失。法學者不能理解邏輯開發(fā)的難度，邏輯開發(fā)者也不能體會精煉的法學標簽的奧妙，就會造成法律邏輯模型建構(gòu)表面化。因此解決問題的關(guān)鍵在于教育，教育培養(yǎng)出法律智能化雙領(lǐng)域的學者，在他們的推動下才能實現(xiàn)兩個領(lǐng)域的真正融合。

（二）基于法律領(lǐng)域的面向

1.明確法律適用

對于如何提高信任度，F(xiàn)ilippi（2016）認為信任法律智能化的關(guān)鍵在于實證檢驗和基本的分析競爭性。明確界定對數(shù)據(jù)科學的信任度和信任范圍是當前的重中之重。孫躍（2018）從法律方法視角和人工智能的技術(shù)特點出發(fā)認為法律智能化應(yīng)當處理好法治建設(shè)與科技發(fā)展的關(guān)系，通過法治思維實現(xiàn)法律智能化制度化和規(guī)范化，同時在制度層面促進法律方法研究與人工智能研究的深度融合。鄭戈（2017）強調(diào)政府的重要性，鼓勵政府在發(fā)展法律智能化方面加大投入，吸引更多的人工智能人才參與立法、行政和司法工作，實現(xiàn)產(chǎn)出和效率雙豐收。筆者認為，學者們的觀點都是推動法律智能化更好應(yīng)用的專業(yè)手段，但是發(fā)展法律智能化的重中之重是明確法律人工智能在司法實踐中的適用范圍，以表明法律人工智能永遠不可能取代法官的態(tài)度。這不僅是在生活中進行宣傳宣講，更要在立法中進行規(guī)制以消解人們對未知的天然恐懼。只有確立了法律智能化的應(yīng)用范圍才能使法律智能化學者致力于向目標發(fā)展。

2.完善法律解釋

邱昭繼（2019）將文本解析技術(shù)應(yīng)用于法律智能化使智能系統(tǒng)可以自動從案例語料庫中提取信息實現(xiàn)機器學習。而李飛（2018）認為不應(yīng)過度強求法律用語標簽化，即便人工智能司法發(fā)展到超人工智能階段，法官的裁判解釋依然具有不可取代的地位和價值。焦寶乾、陳金釗（2006）從法學方法論人手深入挖掘同一術(shù)語不同名稱的原因，認為當代法律術(shù)語和法律方法論背后深刻體現(xiàn)的哲學解釋學、修辭學、論題學、語義學、非形式邏輯、符號學和溝通理論等諸多理論與方法資源尚未被全面發(fā)掘，知識面寬廣涉及多個領(lǐng)域的具有職業(yè)技能和法律思維的法律智能化人才極其短缺。筆者深以為然，法律智能化深入發(fā)展要充分發(fā)揮法律工作者和技術(shù)開發(fā)人員主觀能動性，一個學科后繼發(fā)展的動力在于教育。政府、社會、學校要大力培育涉獵統(tǒng)計學、計算機、法律等多學科交叉的學者才能改變法律解釋難以適應(yīng)法律智能化發(fā)展的困境。

3.平衡法律倫理

黨家玉（2017）提出了對法律智能化的立法建議，重點在于監(jiān)管、保護和責任承擔。于璐認為司法人工智能的研究應(yīng)當充分將訴訟當事人的心理狀況和法官決策的心理要素等心理學要件納入考慮范圍中，這樣才能使完全理性的司法人工智能更加“平易近人”。Sergio Ferraz，VictorDelNero（2018）推薦學習巴西構(gòu)建人工智能安全監(jiān)管系統(tǒng)，研究人工智能行為問責制度，并且建立合理懲罰機制。筆者認為應(yīng)當綜合各學者意見，完善法律人工智能心理路徑和構(gòu)建法律監(jiān)管機制雙管齊下并發(fā)揮法官主觀能動性使法官形成對法律智能化的自覺監(jiān)管，多層次多角度地平衡法律人工智能和法律倫理。

四、研究結(jié)論

在法律智能化高速發(fā)展的當下，引導法律智能化向有益于民眾的方向發(fā)展從而推動經(jīng)濟社會蓬勃發(fā)展是當下之急。通過對國內(nèi)學者們法律智能化的文獻歸納梳理，筆者建議關(guān)于法律智能化的概念界定應(yīng)從法律智能化的合理性、實用性、可持續(xù)發(fā)展性出發(fā)，結(jié)合法律領(lǐng)域和人工智能領(lǐng)域的專業(yè)知識，認為法律智能化是指以法學理論和計算機技術(shù)為支撐，通過機器學習和大數(shù)據(jù)處理持續(xù)體現(xiàn)法律價值并能合法配合法律工作人員提高法律行業(yè)工作效率的類人智能。同時，筆者依合理性、實用性、可持續(xù)發(fā)展性這三個法律智能化最重要特征方面對法律智能化在我國的行業(yè)實踐應(yīng)用進行了詳細的闡述，并分別從法律領(lǐng)域和人工智能領(lǐng)域概括了法律智能化的發(fā)展難題：算法歧視、隱私危機、邏輯建構(gòu);法律適用、法律解釋、法律倫理。經(jīng)過對法律智能化發(fā)展難題的深入分析和對基本發(fā)展方向的詳細探討，筆者綜述學者們觀點后認為發(fā)展法律智能化的關(guān)鍵在于如何將法律學科和人工智能學科進行融合發(fā)展。因此，基于學界對法律智能化發(fā)展的兩大共識和交叉促進政策，筆者認為法律智能化應(yīng)堅持維護兩大重點。

（一）法律智能化發(fā)展的人才培養(yǎng)

法律人工智能的廣泛應(yīng)用提高了對法律人的要求，人工智能技術(shù)和法律知識逐漸成為合格法律人的必備素質(zhì)。況且，教育是學科發(fā)展的源動力，法律智能化作為一個幾乎全新的行業(yè)更需要源源不斷的人才涌入。法律智能化的人才教育不僅需要適應(yīng)時代發(fā)展的潮流，將人工智能的算法編程技術(shù)和法律職業(yè)教育的基礎(chǔ)理論相結(jié)合，發(fā)揮法學生的主觀能動性，啟發(fā)學生思維，引導學生自覺深入對目前法律智能化領(lǐng)域存在的算法歧視、隱私危機、邏輯建構(gòu)、法律適用、法律解釋和法律倫理等六大問題的探索，更要注重多方面多領(lǐng)域的知識培養(yǎng)。除了加強對哲學解釋學、修辭學、語義學、非形式邏輯、符號學和溝通理論等諸多理論的靈活運用，更要明確人相對于機器的絕對優(yōu)勢所在，即人類的創(chuàng)意和共情力。增強人文情懷教育，提高算數(shù)編程技術(shù)，是法學教育在堅守法學基礎(chǔ)理論的前提下順應(yīng)時代潮流的必要措施。

（二）法律智能化發(fā)展的產(chǎn)業(yè)促進

一方面，產(chǎn)業(yè)促進離不開國家大方向的掌控，不僅政府要在資金、人才等方面支持法律智能化的發(fā)展，立法機關(guān)更要在立法層面對法律智能化作出引導和規(guī)制。立法是法律人工智能發(fā)展的基石，法律規(guī)章制度能對法律人工智能進行積極引導，同時推進其發(fā)展和應(yīng)用。且由于各個國家經(jīng)濟發(fā)展不一樣，人工智能領(lǐng)域的技術(shù)也各有千秋，目前的重點仍在本國立法。另一方面，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開社會的支持和鼓勵。目前很多群眾甚至專業(yè)法律人士不敢利用法律人工智能進行工作，因此，輿論和媒體是法律智能領(lǐng)域發(fā)展所要牢牢利用的手段。學界普遍認為應(yīng)當在輿論和媒體層面對法律智能化進行正面宣傳，鼓勵他們進行嘗試從而分辨法律智能化是利大于弊還是弊大于利。

五、未來研究展望

從目前已有的研究結(jié)果來看，在法律智能化方面仍有諸多不足有待進一步研究和探討。

一方面，不同學派法學家對不同原則、法理的適用存在爭議，難以形成普適的價值觀念進行建構(gòu)法律智能化邏輯系統(tǒng)。并且，機器學習在目前的技術(shù)情況下很難達到百分之一百的正確性，這讓法律智能化的適用存在爭議。筆者認為，我們的文化絕對不容許機器完全成為人類的審判者，因此在實踐中最重要的也是最必要的便是發(fā)揮法官的主觀能動性，用法官的經(jīng)驗和人文情懷來彌補地區(qū)、環(huán)境或錯誤案例對機器的影響。隨著法律智能化的發(fā)展，使機器自覺剔除不正確參數(shù)，實現(xiàn)積極機器學習是值得我們奮斗的方向。

另一方面，法律人工智能的地位難以界定。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)民法人物二分的體系受到挑戰(zhàn)，學界對是否賦予人工智能民事法律主體地位存在較大爭議。不正確界定人工智能的法律地位可能會導致責任難以分配或者阻礙法律人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展等諸多問題。筆者建議未來的研究可以從法政策學的角度，運用法律的手段依據(jù)技術(shù)開發(fā)者對法律智能系統(tǒng)的控制程度進行規(guī)制，并在實踐中適當考慮開發(fā)者的主觀故意。

法律智能化交叉是一個幾乎全新的學科，盡管現(xiàn)在正蓬勃發(fā)展，不可否認的是這個領(lǐng)域也存在著諸多的難題。本文筆者僅僅從弱人工智能時代下法律智能化基本定義、實踐應(yīng)用、未來發(fā)展出發(fā)，提出了人才培養(yǎng)和產(chǎn)業(yè)促進意見，還有諸如人工智能的證據(jù)推理模擬難題，數(shù)據(jù)來源難題，風險控制問題等尚待解決。未知與精彩并行，在未來的發(fā)展中，應(yīng)當首要解決以上困境，梳理以上影響法律智能化發(fā)展的必要問題，明確法律智能化發(fā)展的基本方向，使法律智能化持續(xù)為司法實踐添磚加瓦。