論人工智能時代的計算法學方法

辛巧巧

【摘要】運用人工智能、大數據技術等新興計算機科學技術來研究和解決法學問題的計算法學方法，是具有多學科基礎的跨學科研究方法，研究的是可計算的法學問題，可以實現海量法律數據的自動化處理過程。其注重數據分析和實然經驗的特點，并延續了法律實證研究的傳統，同時又擁有更為廣闊的研究視角和更為復雜的研究方法。但計算法學方法并不能完全取代傳統法學研究方法中的價值判斷、規范研究的方法。法學研究者仍需要根據研究的問題、可獲得的材料、研究條件選擇適當的研究方法。價值判斷、規范研究、計量法學等方法仍然具有重要的價值，計算法學方法將與這些方法一同構成保障法學研究科學性的一部分。

【關鍵詞】計算法學? 法學研究方法? 大數據分析? 人工智能

【中圖分類號】D920.4? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2020.18.012

伴隨著計算機和網絡技術的快速發展，現代社會已經逐步進入人工智能和大數據時代。人工智能和大數據技術等新興計算機技術的出現，為自然科學和人文社會科學的研究帶來了新的研究工具。[1]這也深刻地影響著法學研究，為法學研究提供了新的研究方法和研究思維。在此背景下，計算法學方法應運而生。

計算法學方法的特點

計算法學方法特指運用人工智能、大數據技術等新興計算機科學技術方法來研究與解決法學問題的方法，主要包括了“智能法學”與“大數據法學”。計算法學方法是計算法學區別于其他法學研究領域的核心與關鍵，相較于其他法學研究方法，其絕不僅是研究材料數量上的變化，更是研究方法質的發展，其獨特性主要表現在以下幾點。

第一，計算法學方法是融合了法學、數學與統計學、計算機科學與技術的跨學科研究方法。人工智能、大數據技術均是數學與統計學、計算機科學與技術的交叉研究領域，計算法學方法將之吸納并用于研究法學，由此，成為融合了法學、數學與統計學、計算機科學與技術的跨學科研究方法。但計算法學方法并非計算技術與方法的單向度運用，并非簡單地將計算技術與方法用于加工法學數據，法學的問題意識和思維在其中具有重要意義。因為大數據不是法學問題本身，即使能夠獲取有關法學問題的完整大數據，也無法在沒有問題意識、理論對話的情況下實現對中國社會現實存在的法學問題的真實回應，多樣態的綜合性的大數據需要經過法學學科理論和思維的指導進行分析處理后才能呈現出學科屬性，展現出數據表象中隱藏的真實的法律價值。計算法學的問題意識、研究對象和研究目標均來源于法學學科。總之，計算法學方法的運用需要具有跨學科思維，既要重視計算技術與方法的運用，又要注重法學的問題意識和思維。

第二，計算法學方法研究的是可計算的法學問題。計算法學方法運用的前提是將待研究的法學問題抽象化為可計算的問題。[2]但可計算的法學問題并不僅限于具有明顯的數量變化或數量表征的法律現象。因為隨著互聯網和計算機的普及，人們生活的方方面面和各種行為都會產生相應的數據，“社會的數字化”現象出現，而且，數據收集和處理技術不斷發展，使得社會逐漸轉化為“可計算的社會”，[3]越來越多以往難以計算、看似并無數量關系的社會現象會逐漸轉變為可計算的問題。在此背景下，一些不具有明顯的數量變化或數量表征的法律現象實際上也可以轉化為可量化與可計算的問題。例如，可以通過大數據技術分析網絡熱點法律事件的輿論焦點、情緒、走勢，以便幫助有關部門及時回應群眾關心的熱點問題，維護社會公正和司法信任。

第三，計算法學方法可以實現海量法律數據的自動化處理過程。隨著法律數據庫的建設，電子證據的運用，以及裁判文書上網、政府信息公開等的不斷推廣，法律領域也生成了大規模的、多類型的海量數據，具有較高的研究價值。傳統計量法學運用的計量分析的方法已經難以高效處理如此規模龐大、內容混雜的法律數據。而計算法學方法基于人工智能、大數據技術，可以實現大規模數據在有限時間內高效處理的能力，可以實現海量法律數據的快速、自動化處理，在數據處理方式上“計算智能”“計算自動化”特點顯著。例如，證據中存在著復雜的多模態數據，如文字、圖片、視頻、錄音，傳統的技術很難作統一的處理和內容理解，機器學習方法可以對這些證據類型做全局、高效、統一的建模，自動提取信息、理解內容。

計算法學方法的范疇

計算法學方法延續了法律實證研究注重數據和實然經驗的傳統，其地位和范疇可歸屬于法律實證研究方法。一是從學科基礎來看，傳統定量研究的學科基礎主要是數學與統計學，作為跨學科研究方法，計算法學方法在吸納新興計算機技術的同時，延續了數學與統計學的基礎。二是從研究方法來看，傳統定量研究與計算法學方法均是基于數據。三是計算法學方法延續了法律實證研究的經驗邏輯和實證態度。以數據挖掘技術為例，該方法是從海量數據中直接提取與歸納出隱含在其中有價值的信息、潛在的規律和人們感興趣的知識的過程，[4]這一知識萃取的過程得到“是什么”的“經驗的”“實然的”結論。

但計算法學方法難以被傳統的計量法學方法所涵蓋，而是對其有所革新和發展。一是相較而言，計算法學方法的學科基礎和研究視角更為廣闊。傳統的定量研究強調科學主義，以數學、統計學等純自然科學為基礎，力圖消除人的主觀因素對研究的影響。而人工智能等新興的計算機技術，不僅吸納了自然科學的知識，還融合了哲學和神經科學、心理學、語言學等學科的知識。[5]這種研究方法并不否認人的因素，而是盡量用數據去反映真實的人，從而反映現實的社會和真實的法律運行情形，更符合法學研究的社會科學屬性。二是計算法學方法擁有更為復雜的研究方法，在具體的研究方法和數據處理方式上具有突破。例如，大數據分析技術中涵蓋了語義分析、情感分析、意見挖掘和隱喻手法等具有質性特點的方法，[6]呈現出定量研究與定性研究融合的發展趨勢，[7]更有利于揭示法律數據中隱含的人文性因素。三是計算法學方法擁有更為強大的數據處理能力。除了能夠對海量大數據進行自動化分析外，計算法學方法在數據處理能力上實現了從“統計分析”到“理解”的質的飛躍。傳統的定量研究側重于通過統計分析得出一些數據指標，從而輔助人們對法律現象進行理解和判斷。計算法學方法可以通過人工智能的數據分析能力、推理能力、自主學習能力實現對法律現象和法律規則內在邏輯的“理解”和動態分析，從而實現自動化法律決策。總之，計算法學方法已經不同于計量法學方法，不能被視為計量法學的分支方法或其下具體的處理數據方法。

計算法學方法的價值

計算法學方法在法學研究中可以發揮獨特的價值。首先，計算法學方法可以通過大數據技術的數據優勢為法學研究提供更多真實有效和及時的信息，有利于法學研究得出更為客觀的分析結論。其一，大數據技術可以對聲音、圖片等傳統數據處理技術難以處理的非結構化數據進行分析，[8]從而獲得或呈現更為廣泛的信息類型。其二，通過大數據技術可以獲得更多時效性較強的真實數據，而非設計的數據。網絡平臺中用戶的所有操作行為在后臺都會自動生成數據，大數據技術可以實現自動化收集，實時更新。這種數據生成與收集方式避免了傳統調查研究方法中數據收集的人工設計性、不完備性、滯后性和可操縱性，有效地避免了數據造假現象，從而保障了數據的真實有效性和及時性。其三，大數據技術借助海量數據的大樣本，可以避免抽樣小樣本以偏概全的缺點和誤差，在有些研究中甚至可以獲取到數據的全樣本，為小概率事件分析提供可能，避免數據分布有偏。其四，大數據的數據量和規模往往足夠大，可以為研究數據和研究結論提供交叉驗證的可能，有利于得到更為真實和客觀的分析結論。

其次，計算法學方法可以運用人工智能、大數據技術發現相關關系和預測性分析的能力;發現更多的法律運行的規律和趨勢。人工智能、大數據技術能夠從海量數據中識別和提取事物之間的相關關系和模式，進行預測性分析，有助于發現新規律和預測事件發展的趨勢。暫時擱置難以厘清、追根溯源的因果關系，采用注重分析事物之間呈現的相互關聯狀態，以及變化趨勢這種面向未來的思維方式，有助于分析和理解現代社會中高度復雜的法律問題，發現傳統法學研究方法難以發現的法學規律，提高研究者對法律現象發展趨勢的把握和預見性。目前看來，這至少可以在以下方面發揮重要作用：一是有助于對社會法律現象的理論把握，使新的法學研究領域成為可能，例如，法治輿情分析、法治國情調查等;二是有助于為法律規則的制定和完善提供參考意見，減少立法的滯后性。通過模式識別技術對人群和案件進行分類，能夠幫助立法者發現人類行為和社會關系中的不同模式與類型，以及更多的行為規律，從而為法律的分類或類型化規制提供基礎，促進立法的精準性和公平性，減少人為疏忽導致的漏洞;三是有助于預測犯罪走勢和風險，進行犯罪預警，輔助刑事犯罪偵查，從海量數據中追蹤犯罪嫌疑人的行動軌跡。

再次，計算法學方法可以運用巨量數據經驗和自動化算法幫助研究者擺脫個體經驗與價值觀念的局限，緩和法學研究中價值判斷的難題。其一，在傳統法律實證研究方法中，研究者通常會基于對研究對象已形成的認知和判斷，提出理論預設和問題假設，[9]并人工設計流程，進行分析驗證，研究結論往往容易受到研究者自身經驗和價值觀念、學術視野的拘束，使研究帶有較強的主觀色彩和個人風格。大數據分析技術可以不預先決定研究問題的變量選擇和權重，依靠算法自行辨別關鍵變量，依靠自動化系統或模型自行學習和推理，進而歸納出隱藏在數據背后的模式和關系，發現相關規律和趨勢。將大數據分析技術運用于法學研究中，可以極大地減少研究過程中理論預設、價值和知識預判所造成的影響，“讓數據本身說話”[10]，打破研究者的認知局限。其二，在法律解釋方法的運用中，研究者通常會綜合地考量法律規則、公共政策等多種因素，并基于個人價值判斷選擇性地運用各種法律解釋規則，[11]解釋結論往往難以跳出研究者個體的經驗、學術積累、主觀價值觀念、情感甚至是偏見。雖然目前計算機還不能完全如同人類一般思考，還不能直接進行價值判斷，但可以讓司法經驗以數字存儲設備和互聯網數據庫為媒介進行不斷積累、日常傳播和分享、實時更新，從而突破個體人腦的局限，展現巨量的甚至所有的過往經驗，以及其中的價值判斷和選擇，為當下決策和判斷提供參考和深厚的依據。[12]這有助于減少研究者僅從個體價值偏好出發對法律規范作出的評判，改變僅依據個體經驗和直覺的價值判斷模式，緩和法律解釋方法中價值判斷的難題。

最后，計算法學方法具有高效、低成本、可行性高的優點。在數據開放程度較高、數據量較大的領域，運用計算法學方法可以快速地獲取到相關信息并進行高效處理，具有較高的效率和經濟性、可行性。例如，可以通過自動化程序海量分析網上公開裁判文書進行案例研究。再如，可以通過法律文件自動化審閱與生成、一體化糾紛解決平臺、智慧司法系統等應用提高法律服務和司法效率。

結語

人工智能、大數據等新興技術的發展，正深刻地影響著社會科學研究，為社會科學研究帶來了新的研究資源、研究視角、研究方法甚至研究領域，具有革命性變革的意義。為了與時俱進，以及更好地解決日益復雜的社會和法學問題，法學研究也需要及時汲取科學技術和科學研究發展的最新成果，將計算法學方法運用于法學研究之中，運用計算法學方法充分地挖掘和分析各種法律數據信息，豐富法學研究方法的類型和多樣性，為法學研究提供更多的可能性。但計算法學方法并不能完全取代傳統法學研究方法中的價值判斷、規范研究的方法。法學研究者仍需要根據研究的問題、可獲得的材料、研究條件選擇適當的研究方法。價值判斷、規范研究、計量法學等方法仍然具有重要的價值，計算法學方法將與這些方法一同構成保障法學研究科學性的一部分。

注釋

[1]賀光燁：《喧囂之后的沉思——關于社會科學大數據研究的認識論與方法論的討論》，《華東理工大學學報（社會科學版）》，2018年第2期。

[2]鄧矜婷、張建悅：《計算法學：作為一種新的法學研究方法》，《法學》，2019年第4期。

[3]范如國：《公共管理研究基于大數據與社會計算的方法論革命》，《中國社會科學》，2018年第9期。

[4]沈浩、黃曉蘭：《大數據助力社會科學研究：挑戰與創新》，《現代傳播》，2013年第8期。

[5][美]斯圖爾特·羅素、諾文：《人工智能：一種現代的方法》第3版，姜哲、金奕江、張敏等譯，北京：人民郵電出版社，2010年，第6～16頁。

[6]石英：《從質性研究到大數據方法：超越與回歸》，《中國社會科學評價》，2017年第2期。

[7]David Lazer， et al. "Computational Social Science"， Science， 2009（1）.

[8]朱鈺、王恬：《網絡數據環境下動態抽樣框的構建及其應用》，《統計與決策》，2019年第2期。

[9]賈向桐：《大數據背景下“第四范式”的雙重邏輯及其問題》，《江蘇行政學院學報》，2017年第6期。

[10]Rob Kitchin. "Big Data， new epistemologies and paradigm shifts"， Big Data and Society， 2014（1）.

[11]孔祥俊：《司法哲學》，北京：中國法制出版社，2017年，第216～221頁。

[12]孫躍：《人工智能司法應用的法理反思——基于法律方法的視角》，《網絡法律評論》，2017年第1期。

責 編∕肖晗題