論人工智能語境下的法律轉型

摘 要 隨著科學技術的發展，現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、加之的重構如何推動法律轉型。

關鍵詞 人工智能 法律轉型 法律認知

作者簡介：于易銘，安徽財經大學法學院。

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

隨著時代不斷發展，人工智能的科學研究也逐步深入到操作應用性階段，從而使神秘的人工智能真正實現普及化。同時，隨著人工智能的推廣，法學研究也步入全新的領域，推動了現代法律的轉型，因此人工智能與法律研究也在短時間內成了新的學術研究熱點。研究總體趨向于法律如何應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造成了法律問題，且對其做出的具體法律回應也已經融合到現有法律框架中。

二、效率導向推動下人工智能在法律活動中的應用

人工智能與法律的關聯更易理解為人工智能作為法律活動的一種輔助工具。早期有關人工智能與法律的研究大多借助計算機的優化數據處理手段而應用，就專業領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，法官與律師對現有數據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用的人工智能，在公平導向的推動下使人工智能的發展更側重于推理模式，重點也傾向于對個案判斷的準確性，使審判結果更接近理想司法審判，從而實現法律的公平性。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，不同法學理論中產生不同認識，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理論進行概括，簡化算法設計，僅完成將現有數據進行歸納類比即可，既實現了人工智能的司法應用，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

（一）法律服務轉型具有實質上的新意義

無論從政府部門還是法律市場的角度出發，都會預見人工智能向法律活動中發展。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，但是表面上并無區別的法律服務在實質上卻有新意義。傳統模式中，法律活動中的參與者需要購買法律服務，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。人工智能的出現使得市場服務變得更加便捷、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。同時，基于人工智能的案件預測對當事人的法律問題的解決具有深刻影響。由于經濟成本的限制，人工智能在法律服務中的普及服務自然受限，未獲得更加低廉的價格發揮出極大的計算能力，這也是促進信息技術革命變革的基礎，也可以一步步推進法律轉型的根本性變革。

（二）法律活動轉型不僅普及廣度，更推進思維的速度與深度

法律活動的轉型重點不僅在普及的廣度上，更在于思維的深度與速度。在傳統法律的影響下，很多具有財力的法律服務購買者會通過金錢手段獲得意見及大數據的歸納于分析，但是這也會增加信息的成本，使成本的局限性越來越大，也使短時間內集合全局性數據成為難事。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，人工智能的出現已經悄然改變了公眾對法律服務的認知。傳統法律服務時，當事人對法律的認知還存在于規范條文中，人工智能影響下則被直觀地呈現上運作結果，當事人對個案形成的結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移到法律引發的結果，本身就會影響重構法律認知。

（三）公眾輸出的法律認知因技術變遷產生變化

大數據是建立人工智能的基礎，但又不是簡單對大數據的處理，而是將大數據轉化為小數據和大認識的構架發展。人工智能不僅實現了對數據的挖掘和技術處理，更表現出自身的深度學習。所謂機器的學習同日常生活中的學習不完全相同，作為更廣義的學習概念，具有學習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據作為自我的下一步決策依據，反過來也為人工智能提供了學習數據。此外，不斷的市場商業競爭也會推動更有效的學習，幫助人工智能獲得更多的數據平臺，進而進一步形成更強的吸引力獲得更多數據。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不斷加快，并非是對一個單一規制原則的認識。

四、人工智能語境下法律規則形態的重構

（一）人工智能會對法律規則本身產生實質性的重構

對規則的認識本身是一個動態過程，這樣的過程雖然需要較長周期，法律服務中當事人對個案的認知反應變化周期也要經歷較長周期。傳統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。法律現實當中存在很多對規則和事實判決確定性的質疑，但是這種不確定性的前提下也存在一般性規則，目前人工智能語境下法律的一般性規則也遭遇挑戰。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。在人工智能環境下，每個人的個人數據充分體現在互聯網當中，也以更加低廉的成本儲存，經過強大計算分析后，原始數據也就變得更加有意義。因此，技術的發展趨勢解開了豐富的信息容量，更重構法律的一般性規則。

（二）法律的介入為信息提供了穩定保障

人工智能的引入使當前信息成本大幅度降低，這也就代表新的規則形成可能要進入一個長期的動蕩狀態。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”設想。只有當信息成本大幅度處于降低狀態時，人們才能夠反復進入到規則動蕩中，并且當事人的回復與評價又會投入到博弈當中，成為新的規則制定中的經驗。當技術進步發展到一定程度能夠降低信息成本，同時規則就會隨之發生改變，低成本的獲取信息能夠進一步的區分個人，也更會有效地預測個人對規則的反應，并有針對性的調整規則。在信息高度不完全的世界中，人們通過法律規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，也會出現一方對另一方的錯誤信息理解，因而產生了信息“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定保障。

（三）人工智能推動法律規則走向個體性

往往法律的規律都是具有一般性的，即使信息成本再低，也不可能實現針對個體而制定法律規則。假如我們人的法律行為是依據意識所指導，那么此時行為在邏輯上必定會具有一致性。因此，從法律規則的可預期性出發，一般的規則就在于其規律大大降低了信息成本，所以對整體規則也會產生一定的可預期性，反之信息成本根本性轉變時，也會使我們無法全面理解法律規律。在人工智能語境下，即便我們固守法律的一般性規則，但實際上人們對法律規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則密切聯系時，規則算法就已經結合到實際情況當中，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則為一般性，也會對自身產生個體性影響。法律規則向個體性的轉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。

五、人工智能語境下的法律價值重構

（一）法律認知對規則的認知的獲取便捷性會加強法律的規范性

面對人工智能在法律中的應用，人們一直秉持的信念：無論人工智能如何發展都無法實現人類超越規則的價值判斷，然而人工智能對法律轉型的改變是認知與規則上的雙層重構，更會進一步影響法律的價值重構。從法律規則參與者角度來看，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的輔助工具，但是隨著人工智能的不斷提升難免會讓人產生喧賓奪主的想法，但是完全避免人工智能參與到法律服務的行為也不現實，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展中必定蘊含深刻的內在矛盾。

（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當重視的信息被忽略后進入了另一些信息，也就是上一節所提到的個體性規則，該規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”產品，即便是專業的法律操作者，如果不能深刻了解算法的設計，僅憑法律規律也是難以認識到黑箱內的運作和推斷出最終結果。也正是由于法律規律的這種黑箱特性也才使得不同個體在法律規律中的個體性更加凸顯。由于法律規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則和概率表現形式，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意義上的價值觀

當法律表現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律的形成，尤其會重構傳統意義上的價值觀。傳統意義上，法律面前人人平等意味著是按照法律規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，當個性化規律衍生時，單一的法律行為不會因為個案結束而終結，而是會產生持續性影響。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，傳統法律中同案同判也是一種法律平等的體現，但是個體化規則難以實現這種追求，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律同現有情形不相符。在人工智能學習時，由于其學習能力的強大對個體性作為一般規律進行學習，進而造成了過擬合問題，這也是更加難以克服的問題。

六、結語

綜上所述，人工智能在法律領域的廣泛運用將會重構傳統認知中的法律，推動法律的轉型，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。在人工智能發展階段雖然帶給傳統法律體系許多問題，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型。

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