計算法學于大數據時代視閾下的再思考

周 楠

浙江工業大學法學院，浙江 杭州 310000

一、計算法學的發展與簡述

傳統法學的研究方法是基于三段論的方法論，對整體法律條文進行詳細分析。首先，由于傳統分析法學對問題的分析還停留在定型化的階段，分析法學對理論的正確性還無法進行認證。其次，在傳統法律思維下，立法活動和司法裁判還處于粗糙的人為判斷階段。最后，從信息傳輸的角度上看，法學研究中，數據的處理量越發增多。從某種角度進行分析，現代的法學研究工作者開始研究法律問題時，相關法學文獻資料均是過時的法律數據，從而使法學研究與法律實踐需求之間存在一定的時間差。故我們需要全新的法律思維模式來應對因社會的變遷和發展帶來的新難題，而“計算法學”即為燃眉之急之最優解。

計算法學首次正式提出源于張妮、蒲亦非所著的《計算法學導論》一書，總結出計算法學的主要研究數量關系的變化，并由數量關系的變化所產生的法律現象。計算法學所采用的技術方法有很多種，其中采用統計學最為主要，并在使用采用統計學的同時，還會涉及現代數學與智能計算等相關技術手段。計算法就在實際應用中充分體現了計算法學的學科理念，并基于計算法學的學科理念在實際應用中有所突破與提高。在實際的計算法學應用中，計算法學格外注重數據密集型科學的實踐意義。基于以上角度進行考慮，計算法學的實際應用，將使中國未來法律在實證研究中具有更加高層次的量化程度以及行業規范程度，并以此使中國的法學研究進入實證研究時代。

二、計算法學面臨的困境

（一）法官主體地位被削弱

數據前置性和算法依賴性的技術特征使得計算法學的應用極易形成“數據主義司法觀”，法官無需再根據事實和法律作出自己的判斷，只要最終宣判由機器得出的判決即可。這種現象潛在的結果就是從“以法官為中心”向“以數據為中心”轉化，長此以往，隨著數據量的越來越大，數據結果的可信度和精準度也越來越高。但是從另一個角度看，法官對于數據的依賴程度也會隨之升高，從而喪失自己的主體權，不僅法官的裁判能力會受到很大影響，長遠來看可能會形成技術對法官的隱形操控。

（二）審判結果不穩定性增加

由于人工智能是隨著大數據時代的到來才逐漸被適用到法學領域的，所以它的穩定性和成熟度還有待提高。像計算法學這種新的領域技術通常是一個沒有先例可循的單一性工程，因此，司法大數據技術在實際應用中與人工智能技術同樣，是具有一定程度的法律風險性及技術應用風險性的。同時，也因為數據技術本身的弊端，會給法律這樣一個只允許極低容錯率的行業帶來巨大的風險，例如網絡技術本身的共享性和透明性使得黑客運用網絡控制司法判決成為可能，這會大大干擾法律的正常秩序。

（三）消除了司法所具有的固有屬性

在司法中使用信息技術具有一定程度的固有價值。但是，將信息技術運用于司法領域中，會使技術本身與司法領域的自身特點形成一定程度的互斥性。大數據技術與人工智能技術在司法過程中的應用，與傳統的信息化技術相比較，其分析數據具有更加高效的前置性，并且對數據算法具有一定程度的依賴性。因此，可能會使司法在實際的信息技術應用中受到新型信息技術的鉗制。因為大數據時代下的計算法學相較于之前范圍更廣，程度更深，所以對司法的影響力更大。司法大數據人工智能技術應用于司法過程中所具有的潛在問題，便是司法系統作為整體獨立存在的系統，所具有的公正性與正當性，將不斷受到新興信息技術的制約。因此如果將大數據的開放性無節制的應用于司法系統當中，可能會使司法系統逐漸的被新興信息技術所取代，并且使司法制度成為國家權力的一般性表現。

三、計算法學的發展方向

從學科發展層面看，要求法學研究走向計算化。身處信息時代的網絡大環境下，大量與法律有關的數據需要法學研究的關注，借此來分析社會領域的法律問題并探索社會運行的規律。基于這一點，法學研究必須走向計算社會科學，計算法學不同于傳統的計量法學，其強調以數據為中心來思考、設計和實施科學研究，主張科學發現依賴于對海量數據的收集和分析處理，利用整體論的方式來研究社會問題。

從方法發展層面看，要求法學研究方法走向智能化。傳統以及當今法學的研究方法還僅停留在人工對于個案研究上，以尋求法律解釋，彌補法律漏洞，衡量社會利益等方式來追逐個案的正義。這顯然不能符合法學研究樣本快速擴大現狀的要求，盡管數據庫等技術在法學研究領域已有所普及，但是這些技術只能為研究完成簡單的篩除和選擇的工作，并不能在研究內容上起到實質性的作用，距離達到人工智能化的要求還相去甚遠。因此，當下法學研究方法轉變的問題亟待解決，破解以往單純依賴個人自身力量難以及時處理的難題。

從職業發展層面看，要求法學研究能力走向綜合化。大部分法學從業者的意識以及思維模式還停留在傳統法律的范疇中，他們對于數據并不陌生，甚至可根據經驗來處理數據并且能有效精準地得到結果。但大數據時代的數據是海量的，這就會讓法律研究者傳統的數據處理方式遇到瓶頸，他們無法依靠陳舊的思維模式來應對新形勢下的挑戰，因此需要他們不僅成為優秀的案件分析者，更要成為優秀的數據分析者，使其研究符合大數據時代的需求。

四、計算法學的研究路徑

（一）在具體實踐中采用團隊合作研究的方式

團隊研究方式作為一種研究手段極具高效性，并且團隊合作的研究模式更加符合大數據時代的發展。以往的科研工作者往往是以個人為單位進行獨立式的學術資料采集和科研研究，并從自身思維角度出發進行法律問題的分析，從而撰寫相關學術研究報告。然而隨著時代的發展，這種單打獨斗式的科學研究方式將無法跟上大數據時代的發展潮流。并且以個人為主導的獨立性，科學研究方式將使法學的發展受到嚴重阻礙，在面對當今社會極具復雜性的信息數據時，如果還是靠個體的收集和分析將會使得法學研究的步伐緩慢而沉重。而以團隊合作模式主導的法學科學研究，則更加注重將研究團隊成員自身的知識體系架構進行融合。并在思維融合的基礎上，對法學研究進行不斷的創新，從而以交流探討的方式對難度較高的法律問題進行學術性研究。

（二）注重法與科技的結合

在大數據時代，法學家越來越注意到通信技術、網絡技術對法學發展的巨大影響，技術的進步通過社會關系的中介和聯系，能不斷推動法律的發展變化，其具體表現為：對法律調整范圍、法律體系、法律內容和原理、立法方法和立法體制的影響。雖國內學者對法與科技的關系尚未達成統一的共識，但隨著大數據時代的到來，法與科技的關系變得越來越緊密，彼此的依賴程度比以往的任何時候都具有更大的粘性。一方面，大數據技術需要法律的保駕護航以使其快速、健康地發展；另一方面，法律需要大數據技術為其進步與發展提供技術支持，未來將會有更多的目光定位在法與科技的相互作用與相互影響上。

（三）強調跨學科和交叉學科研究

跨學科研究在法學領域早已不是一個新鮮的詞匯，自上世紀90年開始，就陸續有學者嘗試及倡導跨學科研究，在實踐當中也確實有一批法學研究工作者在從事著跨學科研究，但是大多數研究都是集中在法學一級學科視域下進行跨二級學科的研究。當大數據席卷生活方方面面的時候，學科的分界線變得越來越模糊，法學研究領域也悄然發生了變化。單從某個部門法的角度去研究新出現的數據法律問題，已經不能滿足疑難法律糾紛的解決，這種現實性的需要促使法學研究將重心集中到學科交叉的領域，其意義在于走出理論的象牙塔，將多種學科的知識進行整合，以應對現實社會中出現的復雜且多變的法律糾紛。