陈晓宇

摘要：现代社会下，专注于法律领域的人工智能产业正在迅速发展。现有的法律人工智能产品，主要发挥法律检索、文书审查、审判协助和观点分析等功能。人工智能立足于这些特定的应用场景，并将自己的功能发挥到了人工所不能及的高水平。与此同时，人工智能在法律领域的应用同样面临着很多问题。人工智能的服务效果有着内在和外部两方面的限制，应用场景的安全问题同样不容忽视。综合来看，只有积极完善相关的法律规定，才能使全社会成员共享高质量的人工智能法律服务。

关键词：法律 法理学 人工智能 算法

中图分类号：D922  文献标识码：A  文章编号：1009—5349（2019）21—0075—03

在当今世界，人类社会相继出现了网络社会时代、大数据时代、人工智能时代等新名词，三者共同构成了新的社会时代。[1]得益于信息技术产业的高速发展，身为主要服务业之一的法律行业也在积极融入现代化的洪流，而法律行业和信息技术相结合后所衍生的最新产物，便是专注于法律领域的人工智能产品。

一、人工智能的概念

人工智能，指的是一套通过信息技术指令和程序进行计算，进而以模仿，乃至扩展人类智能的方式解决问题的系统的统称。人工智能技术发展的端倪，可以追溯到1956年的达特茅斯会议。[2]在上世纪70年代时，国外法学界就有专门的讨论文章。90年代时，美国还出现了专题评论期刊《人工智能与法律》。时至今日，人工智能的话题依然是法学界的热点领域之一。

二、人工智能在法律领域的应用场景

基于同样对推理的重视，法律和人工智能在逻辑方面就能够相互联系，但是如果将法律规定转化成计算机语言，还必须符合三个前提性条件：“首先，这个问题必须可以用形式语言（理想状态是数学）来表述;其次，针对这个问题必须存在一个算法，即程序化的指令集;最后，这个算法必须是可编程的。”[3]简言之，法律的算法必须符合可被量化、可被理解、可被编辑的要求。在现代的科技水平下，数据整合的效率大大提高，法律条文能够以数据库的形式存储在人工智能的“头脑”中。借助于计算机技术自身的演进和信息系统理解能力的提高①，社会生活中的部分法律问题已经可以被机器“运算”了。由此，大量专注于法律服务的人工智能产品便诞生了。

尽管现在各类法律领域的人工智能产品层出不穷，但是这些产品的基本应用场景主要是以下四种：

（一）法律检索

部分人工智能现在可以模拟人类的信息检索活动。它能针对日常的法律问题，以既有的数据库和算法技术（包括深度学习技术）进行法律规定的排查和筛选，并最终找到一条处理案件的最优法律。需要特别注意的是，人工智能的检索方式不同于普通的网络检索方式，因为普通的网络检索难以概括具体的案件纠纷类型，最终也可能给出一个模糊的结果。但是人工智能的法律检索功能可以先行判断法律纠纷的种类和用户的具体要求，而后再将相关的条文或案例依据参考价值进行排序;不过，它也与律师的咨询服务有所区别，因为人工智能的法律检索功能难以具体到个案，所以无法告诉当事人准确有效的最佳应对策略。

人工智能的法律检索功能并不是简单的罗列条款，而是根据输入范围，在整合法律关系要件的基础上对法律条文和意见进行了细分化处理。由美国Casetext公司研发的人工智能产品CARA A.I.就是这种检索技术的典型代表。[4]它要求用户提供应诉时的法律文书文本，并输入关键词和美国判例库的范围，之后就可以快速搜索与之最为匹配的判例，极大地节省了律师及当事人的咨询时间。近几年，国内厂商也开始推出具备检索功能的法律人工智能产品，但是实际效果仍然需要改进。②

（二）文书审查

在现代社会，格式化文书已经广泛存在于各类社会活动中。规范的格式化文书必须遵守一些准则，例如体系规范、前后一致、用词明确、细节完备等。这些准则既是审查文书规范性的评判标准，又基于其形式化特征，能够被程序语言表述。文书的规范可以被计算机语言识别。拥有文书审查功能的典型产品是由美国LawGeex公司出品的同名人工智能。该产品的宣传页面声称其可以在审查合同后发现94%的法律漏洞，效果与拥有丰富经验的律师群体相当，但是其所花费的时间仅为26秒。[5]

（三）司法协助

人工智能对司法实务的协助范围，包含了程序简化和事实审定两个方面。程序方面，人工智能能够协助当事人进行立案、缴费、保存证据，以及书写法律文书，原本繁琐的诉讼程序就可以变得简便高效。马鞍山市雨山区人民法院的导诉机器人“小雨”，就会为前来立案的律师和当事人提供立案程序和缴费方面的帮助。[6]

事实判断方面，部分法院引入了人工智能产品辅助判案。北京市高级人民法院就在使用名为“睿法官”的人工智能助手。“睿法官”的一大特色是可以识别并提取案件的相关信息，比如案件当事人的相关情况，其他法官对类似案件的处理意见，从而为法官提供便利。[7]

（四）观点分析

分析论证观点，这是人工智能在法律领域最具争议的应用领域。近年来，法律文本分析技术发展迅速，它已经为人工智能的自主学习和判断提供了基础。[8]而具备观点分析功能的人工智能产品可能实现“自主断案”。

不过人工智能的观点分析功能不同于先前提到的法律检索功能。虽然这两者都可以對既有信息进行整合，但是观点分析功能意味着人工智能可以进行“自动推理”。只要辩论主题和对方的论点给定，人工智能就能对数据库中的众多文件进行检索，并通过检索结果提出争锋相对的观点，且这种“自主”观点的采信率也能达到很高的水平。

三、人工智能在法律领域的应用问题

在总结人工智能所拥有的主要实践功能后，我们似乎可以看到，“人工智能足以取代人类劳动”的观点正在得到印证。但是这种观点并没有分析人工智能的短板。笔者认为，人工智能在拥有上述几种强大功能的同时，也存在着三种深层的局限性。

（一）人工智能自身的能力限度

这一部分将着重讨论人工智能在法律领域的自身功能局限性。任何一种人工智能的运行模式，本质上都要依托于现有的硬件运算能力和软件算法技术，人工智能也不例外。

1.现有产品的质量问题

市面上的大多数民用产品仍然只是简单的“法条搜索引擎”，无法支持上文中提到的法律检索、文书分析和审判协助三大功能，更别说观点分析了。粗制滥造的人工智能产品并不能为客户提供优质的法律服务，更像是噱头下的产物。因此，法律人工智能产品的实际所指，就值得学界和实务界的认真思考。

2.宏观方面的思维模式问题

因为计算机运算方式的机制特殊，人工智能处理问题的方式也与人类的思维判断不尽相同。人工智能的“思考”归根结底是符号间的转换运算，因此人工智能和法学家两者在处理具体的法律问题时，还存在着巨大的思维鸿沟。我们不妨进一步探讨这种思维鸿沟的深层次原因。

（1）计算机程序和算法技术自身的技术特性。如前所述，我们必须将日常生活中的法律问题转化成计算机编程语句，而后才能让人工智能告诉我们相应的处理结果。但是在编程符号化的过程中，法律概念的内容也可能会失真。以“过失”一词为例，对一般人而言，判断行为人是否存在过失主要是看他的行为是否达到了合乎一般理性的谨慎标准，而法官也能在评议案件时自如运用相关标准，但是所谓的“一般理性的谨慎标准”在机器面前却是说不清道不明的。绝大多数案件的判决都受到了多种社会规范的共同影响，即便依靠庞大的法律数据库作为支撑，人工智能也可能给出不合理的結果。另外，这种概念失真难以通过观点分析加以弥补，原因依旧在于人工智能无法理解材料中的真实信息。

（2）人工智能产品难以进行价值判断。17世纪以来，曾有不少法学家追求着纯粹形式化的法律体系，他们希望国家的法律能像数学公式一般层层推导、无所不包：孟德斯鸠和韦伯都提出了“自动售货机法官”的概念，耶林也曾经想象过“法律概念的天堂”。但是很明显，这些法学家提出的观点最终并没有实现，连耶林自己也在后来自嘲道：“对逻辑的整体崇拜，使法学变成了法律的数学。”[9]事实上，法律判断往往是客观事实和主观价值相结合之后的产物，所有的案件判决和法律评论文章都不同程度地反映出了法官及作者的价值选择。用哈贝马斯的话来说，“司法裁判并非单向度的推理，它在本质上是一种向着普遍实践论证开放的复杂活动，即向着道德、伦理和实用性理由开放。”[10]73-74人工智能确实精通形式逻辑，但它们未必会进行伦理思考。即便某些产品具备深度学习功能，但这种学习功能本质上是依托于贝叶斯定理等数学理论而完成相应概率的计算，整个学习过程并不涉及价值判断。因此，基于伦理原则的量化困难，数理框架下的人工智能必然不擅长伦理论证。而缺少了文化价值关怀的形式推理，也有被社会大众排斥的危险。国外学者Richard Susskind曾说：“在符号主义的框架里，我们无法教给机器我们学不会的东西。”[11]

（二）人工智能应用领域的外部问题

外部的局限性更多强调法律人工智能产品的运算过程与基础。前文提到，法律领域的人工智能产品存在着服务低效的问题，但这些问题的起因不仅仅是出于算法框架自身的限制。如果想让人工智能运算出更加可信的结果，庞大的数据库、良好的社会环境等外部条件不可或缺。然而直到现在，人工智能在法律领域的应用依然处处碰壁。

1.人工智能的数据库基础较为匮乏

毋庸置疑，优秀的人工智能产品要以大量且优质的数据样本作为结论的来源，智能学习技术的重点也在于对海量数据进行反馈和归纳。人工智能需要充足的数据资源，才能进行准确的判断。然而相关调查的结果是，“当下作为人工智能开发基础的法律数据基本来源于中国裁判文书网上的裁判文书，但上网的裁判文书数量可能只有审结案件的50%。”[12]多数法律人工智能产品引用的数据范围受限于法条和部分裁判文书，其弊端显而易见。这种渠道下的数据来源过于单一，存储数据的体量也可能不大。如果基本的数据更新都出现问题，那么相关的人工智能产品将难以得到及时升级，还会因此扩大相关法律服务的误差。

2.法律领域内的人工智能也缺乏适宜的发展环境

环境的不利因素体现在很多方面。

（1）现行法律对人工智能的规定不足。人工智能生产成果的权属问题，人工智能侵权案件的责任归属，等等[13]，都亟待法律的进一步规制。

（2）法律智能产品的市场同样缺乏管制。在国内，每一位公民都有权享受基本的法律服务，然而法律智能产品在给客户提供便利的同时，却可能成为商业公司牟利的工具。具体来说，研发者可以在前期全力扩大产品的用户基数，并且抢占相关市场的主体地位。如此一来，垄断者就可以对用户随意设限，甚至在公开场合掌握一定的话语权。法律领域的商业垄断行为尤其危险，它不仅会招致全社会的批评，更会对国家的司法体系形成挑战。因此，规制法律智能产品的市场环境，将是一个非常重要的课题。

（3）部分法律职业者对待人工智能的态度也比较复杂。他们既希望人工智能可以帮助他们处理琐碎的工作，又担心自己的岗位最终会被机器取代。笔者在上文中指出，人类的价值判断思维现在还无法被机器习得，因此这种担心现在是多余的。但这种想法间接阻碍了人工智能与法律从业者之间的充分互动，更体现出人工智能在实务应用中的两难格局：人工智能需要被信任，却又无法被真正信任。

（三）人工智能在法律领域的应用安全问题

若要深入发掘人工智能在法律领域的应用痛点，同样绕不开对人工智能应用安全问题的讨论。如果安全问题迟迟得不到解决，来自人工智能产品的法律服务便无法让人放心。

对于该问题，大多数人形成了一种基本共识，那就是保障人工智能稳定高效地运行，保护用户的生命与财产安全。然而，如何实现人工智能自身的安全运作？不少人认为，人工智能可以运行一些符合人类最基本价值观的指令，比如用户数据的加密保护、隐私数据的自动销毁，以及不服从伤害命令。但在笔者看来，这些指令的本质依旧是已经编辑好的计算机程序，未必能代表一种广泛适用的人类价值观，人工智能并不会以此学会人类社会的处世规则。因此，现在的人工智能并没有真正的自我安全观念。

因此，专业的信息防护机制固然重要，但是人工智能在法律领域的应用，仍应以机器背后的人作为最重要的规范对象。德国伦理委员会就要求算法（即软件）编写者遵守一系列伦理法则，并特别提出了二十条专门的伦理指导意见，“核心是把人的生命放在首位”。[14]只有让人工智能产品的研发者和使用群体共同接受法律的约束，人工智能才能提供真正安全的服务。

四、结语

综上所述，人工智能在法律领域拥有广阔的应用前景，但在应用的效果和安全方面仍然存在一些阻碍。作为时代科技的产物，人工智能正在对传统的法律服务模式产生变革性的影响，但是由它所引发的风险问题同样不容忽视。笔者认为，法律界应当对人工智能的相关问题多加关注，并且提前制定相关对策。唯有综合辩证地看待各类法律人工智能产品，划分好人类和人工智能两者之间的角色定义及规则，以此探索出协调完善的人机综合式法律服务，才能让人工智能更好地服务于司法事业，促进国家司法的信息化与现代化。

注释：

①前者的例证为图灵机模型理论和新颖的贝叶斯算法，后者的例证则是自然语言处理（NLP）技术的发展。

②京东就在2018年9月推出了人工智能“法咚咚”。“法咚咚”通过小程序形式回答用户提出的法律问题，在部分回答中还附有相应的法律规定和司法解释等。但是笔者在实际体验后发现，目前“法咚咚”的智能水平仍待提升，因为其不能甄别具体案例中存在的种种法律关系，所以该产品的实用性还有待提高。

参考文献：

[1]钟义信.人工智能“热闹”背后的“门道”[J].科技导报，2016（7）：14-19.

[2]刘韩.人工智能简史[M].北京：人民邮电出版社，2018.

[3]郑戈.算法的法律和法律的算法[J].中国法律评论，2018（2）：66-85.

[4]CARA A.I[EB/OL].[2019-06-12].https：//casetext.com/cara.

[5]Law Geex[EB/OL].[2019-06-12].https：//lp.lawgeex.com/thankyou_content_r1z_demo_webinar.

[6]撒貝宁对话全国首个导诉机器人“小雨”和她的“爸爸”[EB/OL].[2019-06-12].http：//news.sina.com.cn/o/2017-03-12/doc-ifychavf2500227.shtml.

[7]北京法院探索建设“智慧法院”“睿法官”系统正式上线[EB/OL].[2019-06-12].http：//www.bj148.org/zzgjj/zzdt/201612/t20161214_1277407.html.

[8]邱昭继.法律文本解析——人工智能时代法律实践的新技术[C]//“全面深化依法治国理论与实践”学术研讨会论文集，2018：244-274.

[9]耶林.为权利而斗争[M].北京：法律出版社，2012.

[10]罗伯特·阿列克西.哈贝马斯的法律商谈理论[J].卡多佐法律评论，1996（17）：1027-1034.

[11]Richard Susskind，Expert Systems in Law：A Jurisprudential Approach to Artificial Intelligence and Legal Reasoning[J].Modern Law Review，1986，49（3）：168-182.

[12]马超，于晓虹，何海波.大数据分析：中国司法裁判文书上网公开报告[J].中国法律评论，2016（4）：195-246.

[13]吴汉东.人工智能时代的制度安排和法律规制[J].法律科学，2017（5）：128-136.

[14]郑戈.人工智能与法律的未来[J].探索与争鸣，2017（10）：78-84.

责任编辑：赵慧敏