合同自動化的等級序列、展開維度與風險防治*

唐子晗

(中南財經政法大學 法學院，湖北 武漢 430073)

1 合同自動化vs自動駕駛：等級序列下的差異化發展

伴隨著數字化的發展，與數字流程相脫節的靜態合同正在逐步退出歷史舞臺，取而代之的智能法律合約正在迅速改變合同的運行模式。隨之引發的關于如何在保證商事合同充分享受自動化紅利的同時，保持合同的法律完整性和可執行性的世紀難題成為了法律科技進一步發展必須面臨的挑戰。當前，法律行業在法律程序和法律文書的形式和功能等方面都正在進行數字化轉型，例如使用軟件自動創建合同模板和由人工智能支持的大規模文件審查。這種融合的趨勢也促使律師們一直在努力尋找如何在商業關系中利用自動化重構合同的運行模式，同時又能保持合同的法律約束力和可執行性的可行方案。對此，Blycha &Garside提出了智能法律合約(Smart Legal Contracts，SLC)，即一種包含一個或多個自執行組件來減少或消除合同過程中人工干預的因素，并且可以由機器(部分或全部)創建、執行、管理和維護的法律協議[1]。智能法律合約是在傳統現實合約基礎上進行形式化提取、著重于合約程序性和法律性共舉的合約形式，可以通過轉譯機制轉化成智能合約，從而進行程序運行，其目的在于在現行法下將智能合約形式及其代碼執行行為認定為法律意義上的電子合同[2]。并且，從理論上講，智能法律合約是對傳統現實合約的形式化、模板化表達形式，屬于法律合約且可轉化為智能合約。但是能否轉化成功很大程度上取決于合同自動化的水平高低。基于此，可以在合同自動化水平和自動駕駛汽車執行動態駕駛任務的自動化水平之間做類比，根據合同自動化的水平高低對其進行分類(如表1所示)，從第0級(無自動化和無自動化合同績效)到第5級(完全自動化和全自動合同績效)[3]。其中，每一個級別的細微差別都代表了合同性質與操作方式的轉變，特別是從第3級到第4級的轉變中，合同自動化運行將面對合同條款和數字托管平臺授權的條款之間相互作用的問題。隨著傳統合同向智能法律合約發展，合同也從單純對權利與義務的靜態記錄逐漸演變為兼具促使、審計以及記錄合同績效的“智能生命體”。這種轉變一方面意味著合同的形式和功能開始依賴于數字技術的不斷驅動，其自身也在逐漸向更加完整意義層面的機制設計邁進。另一方面，合同創建的自動化不同于合同履行的自動化，兩者面向的是不同的法律問題。本文旨在為律師澄清合同自動化內部的發展關系，并進一步探索在第3級到第5級中智能合約的運行邏輯與風險防控。

表1 合同自動化分級示意圖

2 展開維度：跨越合同生命周期的智能法律合約

伴隨著區塊鏈與人工智能等技術在合同生命周期的不同階段的深入應用，這些技術在周期中的功能也逐漸明確。比如人工智能對合同起草、審查都是效率層面的提高，但是其并不會內在地改變合同本身的功能。然而，智能合約的出現則是促使智能法律合約能夠自動履行合同義務，并逐步改變了合同的固有功能，使其更多地作為雙方簽訂合同的證據，而不具有法律層面的約束力。由此可見，在合同生命周期的不同階段，智能法律合約具有不同的表現形式、功能與法律效果[4]。

首先，由于需要充分了解項目的性質與要求，因此合同訂立始終都是法律實踐中一項具有挑戰性的任務。因此許多的合同起草技術公司已經開始試驗利用機器學習算法實現合同起草的自動化，并且其均需要獲取大型數據庫中的合同來訓練算法。然而，由于合同生成工具僅限于預加載的合同語言，因此無法滿足特殊客戶或者交易類型的需求。因此，一些法律從業者批判合同生成工具只能提供“填補空白”的功能，不能生成定制類合同。并且，合同履行數據的匱乏以及各方在公共數據庫中公布合同語言和履約信息的現實障礙都為合同起草自動化的發展蒙上了一層陰影。為了解決上述問題，Nick Szabo提出可以通過運用完善的合同管理系統對每一個合同進行跟蹤、審查與評估，由此產生可靠的合同績效數據。這些績效數據可以闡明相應的合同條款的價值，進而以幫助機器學習過程篩選“垃圾數據”，提高算法的準確度。另外，合同生成工具的機器學習往往需要獲得有價值的私人合同。然而，在實踐中律師事務所可能不愿意分享他們花費時間生產的合同語言。因此，一個潛在的補救辦法就是加強對創新性合同語言的知識產權保護。通過對具有創新型的合同語言予以商業秘密的保護，可以鼓勵律師們分享他們所產生的有價值的合同語言。反過來，律師們也可能會進一步投資開發創新的計算機處理語言，增加和提高合同數據的數量和質量，為市場增加更多的價值。

其次，大多數律師承擔的一項常規但復雜的任務就是合同解釋，律師往往需要從合同中的措辭中推斷出客觀意圖，從而回答有關當事人達成協議的特定問題。其中，合同解釋的第一步就是明確當事人之間有爭議的問題，該問題可能涉及合同的任何事項，比如股權出售中的附條件條款的性質等。第二步就是提出有爭議性問題的潛在答案。合同解釋的第三階段則是最為耗時的階段，它包括了審查法院認可的司法解釋，從而確定支持每種解釋論點的相關因素，這些相關因素包括了整個法律文本，詞語的潛在含義、背景以及合同目的、每種解釋的潛在后果和商業常識等標準。事實上，基于人工智能技術的法律問答系統(LQA)可以在一定程度上解決合同的解釋問題。然而，合同解釋自動化需要機器學習具有推理能力和文本理解能力，即需要機器一方面搜索并理解合同中單詞的潛在含義，另一方面則是確定哪一種潛在含義更符合合同的真實意思。有學者指出可以構建分類—預測定性或分類輸出的合同解釋模型，該模型可以通過分析相關類別的合同數據集來訓練自身，以便識別特定條款。該模型的目的是根據輸入數據是否構成特定類型的解釋論證的基礎對輸入數據進行分類，其中包括了語言、文本、目的、結果或規范等。由此同時，在機器學習可以識別并分類解釋性爭議的前提下，那么就需要相應的自動化機制來解決爭議。由于解釋性爭議往往是通過權衡相互對立的觀點來確定的，從而得出雙方最有可能的真實意思表示。其中，機器學習可以基于四類參數構造合同權衡機制：(1)確定正在考慮的選項；(2)確定支持每項選擇的因素；(3)對每個選項進行評估(即確定“每個選項相對于其他選項的偏好強度”)；(4)確定在結合不同因素的評估時對每個因素的相對重要性。然而，有的學者也指出預先權衡這些因素的范圍也是極其有限的，并且這種每個論點的數字分數也幾乎完全取決于人類的判斷，沒有形成突破性的技術進步。基于此，不妨構建一個模型來預測解釋性糾紛的結果。在這種模型中，機器根據數據進行自我訓練，以便在給定輸入因子的情況下可以以預測的形式產生輸出，從而將其應用于識別權衡成功的參數模式。

再次，隨著自然語言處理(NLP)技術的最新進展，為了提高法律從業者的審查效率，實務界開始認識到機器學習模型可以學習自動提取和識別合同中的關鍵條款。到目前為止，市場上已經有大量的法律科技公司開發和提供自動化的合同審查工具。2021年5月Atticus項目公布了合同審查的Atticus數據集(CUAD)，這是一個專門用于法律合約審查的新數據集。該數據庫由數十名法律專家創建而成，其中包括了超過了13 000個注釋，可以實現從合同中自動提取和識別關鍵條款[5]。與之相對的，近日BlackBoiler 通過創建新的儀表板和劇本創建選項來徹底消除訓練數據的煩惱。用戶可以直接在BlackBoiler平臺上快速構建談判手冊，以使用新的劇本構建器功能為其自動合同標記提供支持。BlackBoiler 將從用戶的法律劇本和歷史合同中學習，然后將關鍵條款與首選合同條款的劇本進行比較，并識別不合規的合同語言，然后再為特定條款和整個協議分配風險評分。

最后，智能合約作為一種自動執行合同條款的計算機代碼，其可以在不依賴合同雙方手動操作以及法院的調解的情況下自動化執行雙方的承諾，如圖1所示。對于智能合約而言，代碼由計算機執行，法律合約(文本合同)決定了法律關系。在傳統合同中，法律文本與法律關系有著內在的聯系。然而，對于智能合約而言，代碼(智能合約)和法律合約(文本合同或默示合同)之間沒有內在的聯系。計算機并不關心人類將如何理解這些代碼，因此法律解釋對于智能合約而言也是不可能實現的。但是，智能合約又通常需要面對現實世界的未知變動，因此仍需要將人工執行鏈的一部分重新引入到智能合約的自動執行鏈中，即讓合同雙方可以控制合同的執行[6]。

圖1 智能合約生成過程

例如，為了能夠應對例如像建筑施工合同這類涉及主體眾多，協調利益較為困難的合同類型，能夠確保締約雙方自愿遵守其在合同簽訂之日所記錄的自己的意愿，并約束其行為，在實踐中，建筑施工智能合約將從公共數據環境(CDE)接收數據，只要滿足了所需的條件(根據CDE中相關各方共享的數據)，合同義務將在幾秒鐘內自動執行，而無需人工干預。進一步的研究應該努力確定不可抗力等原則如何得到充分實施。另外，為了能夠使得不可抗力在合同領域有著更加廣泛的生存空間，Ratna Januarita和Yeti Sumiyati則是基于風險管理框架創造性地提出了新冠肺炎疫情背景下合同中LRM的框架設計[7]。基于風險管理框架，從合同簽訂前到合同結束，合同相對方在緩解COVID-19影響的前提下，達成了對有關不可抗力的導向協議，因此形成長期的業務關系。并且，風險管理架構也可以充當第三方數據集，LRM模型中的這些數據(信息)通過一個相互訪問的在線空間共享，可用于改善合同相關方之間的知識轉移，進而保證不可抗力的認識協調問題。數據(信息)可實時提供給合同相關方，從而減少了信息的不對稱性，并防止了由于信息的不完整或延遲獲得而導致的分歧和爭議，而智能合約也可以發揮其自動執行的功能，實現不可抗力條款的自動執行。最后，LRM模型可以被視為支持合同項下的索賠和爭議的有效工具，其可以通過提供可靠的當代記錄，同時創建、獲得或產生的索賠或爭議所基于的事實，協助合同相關方更好地完成舉證責任。

3 智能合約風險閉環的管理設計與防治路徑

事實上，基于區塊鏈的智能合約只是接管了傳統合約的執行功能，但是并沒有“繼承”合同解釋的作用。由于智能合約依賴于自動化的執行鏈條，因此缺乏對合同執行過程中顯失公平的糾正程序，合同當事人必須信任智能合約的提供平臺，而不是他們的交易對手。同時，如果智能合約的開發者故意或者過失沒有正確執行雙方的法律規則，由此造成的損失現階段卻也無法有效地援引法院監督。因此，為了能夠完善合同自動化中智能合約的運營，則需要從事前、事中、事后三個方面對其加以規范，進而構建智能合約的風控機制。

3.1 風險起點：合同自動化的不靈活性

智能合約的不靈活性體現在合同生命周期的某些或所有階段(從搜索和起草到履行和執行)。對此，有的研究者提出了“法律代碼化”的主張，主張使用編程語言將法律轉化為代碼，并寫入智能合約形成參數，促使不符合參數規定的履行條款無法被正常執行。這種將法律條文事先嵌入智能合約文本的辦法雖然可以確保自動履行出現問題時，智能合約可以依據轉化為代碼后的法律自行解決問題[8]，但是諸如合同法中的“善意”或者“忠誠勤勉”等義務卻難以轉化為計算機代碼。法律規則的模糊性與算法規則的準確性之間具有天然的矛盾，法律糾紛的解決依賴于責任規則與賠償規則的適用，這些規則都具有很強的靈活性，需要法官針對具體案情作出具體判斷。這也就意味責任規則與賠償規則很難轉化為智能合約代碼。由此可見，通過代碼重新定義法律規則，建立智能合約條款的語言審查機制，從而逐漸實現法律規則轉化為代碼的想法，現階段只能被視為一種發展方向，但實際操作起來仍存在較大的困難[9]。

并且，還有的軟件開發人員正在區塊鏈上添加“許可”命令，以方便在智能合約履行過程中進行人為干預。有的開發人員還在嘗試開發私有區塊鏈與混合區塊鏈，通過區分可以被介入的智能合約與不能被介入的智能合約以解決上述問題。其中，第一種的方案就是建立公開可用的受管控的數據庫，締約方可以將其輸入到智能合約中，以便隨時了解不斷發展的法律規則；第二種是通過當事人或者其代理人承擔更新代碼的責任，并對當事人進行事后審查。盡管這兩種解決方案似乎都具有可實施性，但是數據庫本身卻會很大概率地提供錯誤的數據(信息)，在這種情況下，雙方將面臨誰承擔這種缺陷風險的問題。另外，由于審查代碼需要花費時間、精力與人力，因此智能合約的事后審查也將導致依賴智能合約的效率理由逐漸開始受到侵蝕。盡管伴隨著ChatGPT的推出，有的學者也指出ChatGPT作為一種在大量數據上訓練的語言模型，可以幫助智能合約實時分析和解釋法律數據，從而實現更準確、更高效的跟蹤和管理[10]，然而，必須要承認的是智能合約代碼仍然缺乏某些必要的人類素質，即機器無法培養同理心、公平或正義感，這也說明了與商業環境隔離的機器學習并不沒有達到理解和執行自然語言的階段，并且其可以像法官那樣通過知識和經驗來解釋合同各方的特定意圖[11]。隨之而來的是，Paech提倡將智能合約與人工合同進行組合。這種解決方案允許當事人修改協議的某些部分，并處理不可預測的情形所產生的影響。但是這種將人工合同與智能合約的組合方式卻也會導致成本增加，最終這種解決方案勢必會抑制締約方使用智能合約的積極性[12]。與此同時，合同自動化的不靈活性也造成了實踐中糾紛頻出。例如，在 Quoine 有限公司訴B2C2案中，新加坡國際商事法庭及上訴法庭認為在Quoine向B2C2開放API接口接收其賣盤報價和ETH買方被系統強制平倉買盤這樣的程序化自動交易過程中，買賣雙方客觀上都沒有機會實際意識到另一方可能發生的認識錯誤并加以利用。通過回溯B2C2設定深度價格的技術和交易背景，也無法得出其有利用交易對手價格認識錯誤的目的。所以不存在普通法下的單方、雙方或共同錯誤。Quoine不得據此主張合同無效而回滾交易。

3.2 基于Oracle網絡的代理智能合約

為了執行和處理智能合約，區塊鏈經常需要融合各種來源于真實世界數據集成或依賴使用第三方服務。盡管區塊鏈本身是一個安全的生態系統，但是惡意操作者操縱外部來源的數據仍然使其面臨著安全風險。與此同時，為了幫助防止由于編碼錯誤或測試不充分的智能合約而導致的大規模不一致的情況發生，需要從技術層面改良智能合約的運行模式，即需要一個完整的事前操作規范，以此確認合同雙方的共同期望是否被正確性地編入合同[13]。

在實踐中，DON系統是區塊鏈和各種現實世界數據源之間進行溝通的中介系統，其中最具有代表性就是Oracle創建的一個甲骨文節點的網絡模型。在該模型中，區塊鏈可以從多個來源安全地從經過身份驗證的數據源中獲取數據，并由相關方進行交叉核對。與此同時，該模型(如圖2所示)通過確保信息冗余來防止整理信息時出現的單點故障，啟用混合智能合約，以便鏈外數據/事件可以觸發鏈上合約的執行。例如，ChainLink為了能夠建立安全通道，通過鏈上代碼安全地傳輸和消費外部信息和服務，便提供了高水平實用性以及易于開發和部署的DON，這是一個高度去中心化的DON，為多個真實世界的去中心化應用程序(dApp)提供端到端安全，以使用底層的區塊鏈基礎設施[14]。

圖2 DON-區塊鏈集成支持dApps的總體原理

在區塊鏈技術這種分布式賬本中不需要第三方的參與，交易記錄會以數據狀態安全、公開保留在鏈上。通常情況下，智能合約的使用通常也僅限于這些鏈上數據，而不需要訪問鏈外系統。但是這也解釋了智能合約不靈活的原因，即智能合約與創建它們的區塊鏈上下文之外的數據與系統完全隔離，進而造成了智能合約動態應對的能力被削弱。Blockchain′s Oracle通過將鏈外基礎設施與鏈上代碼結合在一起創建了復雜的去中心化應用程序(dApps)，并通過開發混合智能合約，使智能合約能夠基于來自現實世界的輸入和輸出來運行。同時，雖然dApps中的DON可以確保從不同來源獲取的數據的身份驗證和準確性，但仍然需要確保智能合約的正確執行，即能夠保證用戶能夠驗證智能合約的正確執行。本文引入代理智能合約(Proxy Smart Contracts，PSC)的概念來最大程度地緩解智能合約編碼錯誤或者測試不足的缺點。在代理智能合約系統中，首先兩個相關方A和B可以使用dApps生態系統以P2P方式進行連接，決定需要由DON或者外部數據源加以驗證，并協商執行智能合約的指定條件和財務支出。這會導致智能合約代碼從現有模板中自動生成或重復使用，并安裝在區塊鏈中。與此同時，代理智能合約也會生成，以便在援引和執行真正的智能合約之前對其進行調用。當滿足執行智能合約的預先指定條件時，代理智能合約就會自動被調用(如圖3所示)。代理智能合約將區塊鏈狀態變量復制到本地狀態變量中，并對本地狀態變量執行所包含的業務邏輯，這確保了區塊鏈的狀態不會以任何方式被修改。并且，代理智能合約會將當前狀況和預期結果行動傳達給雙方，如果雙方提交同意書，系統就會自動援引或者執行真正的智能合約，反之如果雙方提交無法達成一致，真正的智能合約不被援引或執行，則需要進行新一輪的談判。而雙方的進一步的調解可以選擇自動執行或者手動執行。如果智能合約條件被驗證，那么資金就會從托管賬戶中發放給預期方，此時部分交易也將作為臨時措施記錄在審計跟蹤之中，并不對區塊鏈進行修改。然而，如果驗證失敗，系統則會將資金進行回轉，并修改審計跟蹤。這樣便確保了合同事務在沒有通過驗證時，區塊鏈不會進行中途更新[15]。

圖3 代理智能合約的執行流程

代理智能合約最重要的功能就是使用DON根據預定義邏輯驗證輸入值，即可根據雙方在談判階段指定的來源清單，驗證DON上已有的其他來源的輸入值。如果經過驗證，則將輸入值添加到訓練集，以便可以更有效地檢測未來的異常值。這樣可以一方面為用戶提供關于智能合約執行的細粒度控制機制，另一方面可以防止惡意或錯誤的輸入值無意中影響智能合約的正確執行，并賦予智能合約雙方用戶當一方解除或者不履行其合同義務時，進行調解的可能性。另外，由于代理智能合約需要進行大批量的數據處理，因此為了提高代理智能合約的數據處理能力，可以將人工智能技術引入其中，從而預測智能合約是否會被執行，進而為區塊鏈生態系統創造一個真正的信任體系結構。代理智能合約中使用人工智能模型可以促使代理智能合約做出適當的判斷。例如在金融市場中，人工智能模型作為一種安全措施，通過分析和權衡安全性、吞吐量等因素檢測證券交易中的違規行為，經過訓練的預測股票市場價格的人工智能模型將有助于智能合約做出更好的判斷。此時，如果買方希望購買賣方正在出售的所有股票，由于雙方提供確認申請，此時代理智能合約就會執行真正的智能合約。如果買方只是希望購買賣方的部分股票時，買方已經收到確認申請，但是代理智能合約仍會等賣方的確認，此時資金會被發送一個托管賬戶，直到代理智能合約收到賣方的確認。最后，如果買房希望購買的股票數量超過了賣方希望出售的股票數量，在這種情況下，代理智能合約將不會執行底層的智能合約。

3.3 建立必要的智能合約監管系統

事實上，缺少必要監管的去中心化交易模式，會讓智能合約平臺提供者的權力不受約束。制約機制的缺失，使得智能合約平臺提供者成為智能合約交易的唯一主宰。市場壟斷、市場操縱、內幕交易等行為由此成為必然。其次，權威第三方的缺失也就意味著智能合約的交易不受到監管與控制，交易的安全性無法得到保障，甚至會為滋生違法行為提供便利。為了能夠保障智能合約交易的安全與增加信任度，在現實中需要由必要的第三方對其進行必要的介入。這里指的第三方權威既可以是國家或者政府，也可能是智能合約的提供商，也可能是合同雙方共同推選出的管理者。

3.3.1 政府機構

歐盟推出的區塊鏈監管沙盒可以很好地幫助政府機構采取“算法控制型”與“算法設計型”的兩種路徑去規制智能合約所帶來的風險。首先，“算法控制”意味著政府的價值在于輔助智能合約成為更加穩定的應用，通過法律按照規范架構、行為框架和概念描述框架的類別予以代碼化，從而便于智能合約的調用[16]。同時，政府作為信息的掌握者，可以通過建設完備的政府數據開放系統，并與智能合約的應用端口相連接，從而為智能合約提供足夠的信息支持，最大限度地解決智能合約預測性不足、靈活性不夠的問題。但是這種路徑也將政府過于工具化，從而使其失去了有效監督智能合約的地位。其次，如果說彌補智能合約的漏洞是以輔助智能合約運行為目的，那么監管智能合約運行的路徑則是真正意義上從規制的角度對智能合約的使用加以限制。在這種路徑下，政府可以在智能合約使用前對其使用加以規范，并在智能合約的運行過程中監督其使用狀況，必要時還可以借助代碼規避風險[17]。

3.3.2 智能合約平臺提供者

在智能合約的實際操作過程中，智能合約平臺的提供者并不直接參與智能合約的簽訂，只是提供必要的區塊鏈與智能合約使用技術與使用平臺。由于“算法權力”的必然，智能合約以算法為架構技術，該算法本身就是一種行為與交易規范，決定著智能合約的交易模式，由此形成平臺提供者天然的管理者地位。因此，此時的智能合約平臺的提供者可以類比《電子商務法》中的電子商務經營者，并且平臺提供者在智能合約交易中的地位也是二元的。作為電子商務經營者的平臺提供者，其需要受到《民法典》和《電子商務法》有關電子平臺相關規范的約束，平臺應對其參與的監管事務承擔一定的注意義務和私法責任。另外，如果因為智能合約平臺的設計問題導致合同當事人之間無法正常履行合同的，智能合約平臺因為基于締結的服務合同約定承擔違約責任。如果是智能合約平臺提供者故意或過失修改智能合約導致當事人受有損失的，發生請求權競合，合同當事人既可如上文所述尋求違約責任救濟，也可借助侵權行為、侵權的故意/過失、損害結果以及因果關系四要件的證明尋求侵權責任賠償。總而言之，智能合約平臺提供者作為一個私主體，需要確保合同當事人財產不受到侵害，并且也要設置和完善相應的事后權利救濟機制。

3.3.3 區塊共同選擇的管理者

區塊鏈由區塊構成，并且每個區塊都是一種交易主體，同時承擔著記錄交易信息的職責。智能合約采取的這種分布式的商業模式實際上就是依靠程序算法構建了一個自治組織，如果要為這些自治組織挑選出權威中心，則必須尊重每個區塊的意思。為此，鏈極智能科技(上海)有限公司已經給發明一種自主管理的方法——通過區塊鏈公鏈管理聯盟鏈成員。即在公鏈上創建一個智能合約，用于儲存聯盟鏈的成員信息。成員的每次交易都需要在公鏈上發送交易調用信息，才能實現特定更改，以完成交易。由此，區塊共同選擇的管理員便有了管理智能合約交易的必要權限。然而，這種區塊共同選擇的管理員卻往往不具有技術優勢與資金支持，其更適合作為平臺管理者這種權威中心的輔助主體。

3.4 完善智能合約執行解決機制

如果從互聯網接收到的數據損壞或處理不準確，智能法合約的運行可能受到影響。因此，如何在執行背景下解決智能合約的糾紛問題就成了智能合約事后風險審查的重要環節。針對這一問題，加拿大最高法院近日提出可以將區塊鏈TOU協議作為執行智能合約時具有約束力和可執行性的依據。其中，區塊鏈TOU協議是指用戶訪問和使用通過區塊鏈網站提供服務的信息條款，其可以作為一份獨立的合同協議填補智能合約無法涵蓋的空白(例如保密性或賠償問題)。同時，TOU協議可以被歸類為附隨合同，這類合同的一個共同特點就是，它們是在接受或放棄的基礎上提供的，而當事人對合同的默許被視為對合同條款的接受。除非另有規定為不可強制執行，否則附隨性合同具有法律約束力。基于此，加拿大最高法院認為如果區塊鏈TOU協議與智能合約之間存在關系，那么基于區塊鏈TOU協議可以解釋雙方之間合同關系的范圍，則有助于解釋或執行智能合約。同時，智能合約是在“If/Then”的基礎上執行的單方面協議，為了強制執行單方面協議，加拿大最高法院指出必須審查智能合約與合同雙方已經簽署的相關協議的關系，以確定這些協議是否有助于幫助法院了解合同雙方的真實意愿。如果區塊鏈TOU協議與智能合約之間密切相關，法院則可以將(智能合約)單方面合同視為與該合同有關的雙邊協議的一個條款，這可能意味著單方面合同下的義務符合合同訂立之初雙方真實的意思表示，因此智能合約仍然可以執行。在Sail v Labrador Ltd案中，加拿大最高法院就當雙邊協議與單方面協議爭議有關系時，不履行單方面合同是否會使合同不可執行提供了指導。加拿大最高法院認為租賃合同是雙方簽訂的雙邊協議，但是，當事人購買租賃船舶的選擇則是一個單方面的協議。并且，該雙邊協議要求按時支付租賃款項，并應出租人的要求，承租人應當提供賬戶以供檢查，這些都是雙邊協議規定的基本義務。加拿大最高法院分析了導致租賃付款延遲和未向出租人提交記錄的實際情況，發現承租人的延遲可以得到合理解釋。因此，通過將購買選擇權視為雙邊租賃協議的一部分，加拿大最高法院也認為承租人實質上履行了合同并可強制執行。

與此同時，由于現階段關于用戶與區塊鏈之間的法律關系類型較少，因此目前區塊鏈TOU協議的內容大多數都是模糊且難以理解的，這也就可能影響區塊鏈TOU協議的有效性，進而導致了法院需要主動審查用戶是否已經被通知并接受其條款和使用該服務，并在法律中明確審查區塊鏈TOU協議與法院的管轄權之間的關系，從而保證裁決的正當性。同時，加拿大的判例法和立法也表明，加拿大法院有權決定區塊鏈TOU協議中的仲裁條款是否為有效的協議，是否應予以執行。如果這些交易是面向B2C的，并影響到加拿大的社會公共利益，那么加拿大法院將可以突破仲裁相對性的限制，獲得管轄權并仔細審查智能合約和區塊鏈TOU協議中的仲裁條款。

4 結論

毫無疑問，智能合約與ChatGPT等一系列新興技術的發展，在減少合同管理過程中人為因素的同時，自然語言與計算編碼之間的轉換關系的不確定性也增加了合同自動化與現行法律制度的不兼容性。英美法系的判例法模式給予了較強的法律彈性，合同自動化所帶來的新的法律問題可以實現在現有的合同法框架內得到處理。然而，對于大陸法系的國家而言，成文法的相對封閉性與穩定性則是為合同自動化在亞洲國家的發展蒙上一層陰影。因此，需要尋找一條適合本國國情的合同自動化的發展道路，在法律科技市場中獲得更大的競爭優勢。