论人工智能语境下的法律转型

摘 要 随着科学技术的发展，现在的人们越来越期待智能化带给人们的便利，越来越期待人工智能得到大众化。本文主要阐述了人工智能语境下，对法律认知、形态、加之的重构如何推动法律转型。

关键词 人工智能 法律转型 法律认知

作者简介：于易铭，安徽财经大学法学院。

中图分类号：D920.4 文献标识码：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2018.10.359

一、前言

随着时代不断发展，人工智能的科学研究也逐步深入到操作应用性阶段，从而使神秘的人工智能真正实现普及化。同时，随着人工智能的推广，法学研究也步入全新的领域，推动了现代法律的转型，因此人工智能与法律研究也在短时间内成了新的学术研究热点。研究总体趋向于法律如何应对因人工智能引起的各类法律问题，这些问题的存在也表明了人工智能事实上已经造成了法律问题，且对其做出的具体法律回应也已经融合到现有法律框架中。

二、效率导向推动下人工智能在法律活动中的应用

人工智能与法律的关联更易理解为人工智能作为法律活动的一种辅助工具。早期有关人工智能与法律的研究大多借助计算机的优化数据处理手段而应用，就专业领域中大量信息处理效率来说，弱人工智能的强大计算能力显著要超过人为计算能力，法官与律师对现有数据的完成分析能力也远远不及弱人工智能。后来作为在法律中应用的人工智能，在公平导向的推动下使人工智能的发展更侧重于推理模式，重点也倾向于对个案判断的准确性，使审判结果更接近理想司法审判，从而实现法律的公平性。但是对人工智能而言，如何把握司法公平并非易事，仅针对与一个简单的案例，不同法学理论中产生不同认识，自然也会有不同的推理模式，这就使人工智能如何达到最优选择造成了隐患。人工智能完全可以从已有的司法流程中较为表层的法学理论进行概括，简化算法设计，仅完成将现有数据进行归纳类比即可，既实现了人工智能的司法应用，又具有较高的可行性和较强推动力。

三、人工智能语境下对法律认知的重构

（一）法律服务转型具有实质上的新意义

无论从政府部门还是法律市场的角度出发，都会预见人工智能向法律活动中发展。当法律活动中当事人有需求时，法官或人工智能都可为其提供市场服务，但是表面上并无区别的法律服务在实质上却有新意义。传统模式中，法律活动中的参与者需要购买法律服务，即使需要处理的法律活动十分简单也要耗费一定的时间和成本。人工智能的出现使得市场服务变得更加便捷、廉价，也为法律活动的参与者提供了更多便利。如此类似的人工智能技术进一步的推广，法律活动的参与者能够在下一步法律活动进行前直接接收到合理的法律意见，为下一步行动提供依据。同时，基于人工智能的案件预测对当事人的法律问题的解决具有深刻影响。由于经济成本的限制，人工智能在法律服务中的普及服务自然受限，未获得更加低廉的价格发挥出极大的计算能力，这也是促进信息技术革命变革的基础，也可以一步步推进法律转型的根本性变革。

（二）法律活动转型不仅普及广度，更推进思维的速度与深度

法律活动的转型重点不仅在普及的广度上，更在于思维的深度与速度。在传统法律的影响下，很多具有财力的法律服务购买者会通过金钱手段获得意见及大数据的归纳于分析，但是这也会增加信息的成本，使成本的局限性越来越大，也使短时间内集合全局性数据成为难事。然而，人工智能却能够极快整合全局，提升信息获得效率，如此，人工智能的出现已经悄然改变了公众对法律服务的认知。传统法律服务时，当事人对法律的认知还存在于规范条文中，人工智能影响下则被直观地呈现上运作结果，当事人对个案形成的结果会影响自身对法律的认知。如果公众对法律的认识从法律条文转移到法律引发的结果，本身就会影响重构法律认知。

（三）公众输出的法律认知因技术变迁产生变化

大数据是建立人工智能的基础，但又不是简单对大数据的处理，而是将大数据转化为小数据和大认识的构架发展。人工智能不仅实现了对数据的挖掘和技术处理，更表现出自身的深度学习。所谓机器的学习同日常生活中的学习不完全相同，作为更广义的学习概念，具有学习能力的人工智能能够深入理解个案，并完善分析。法律活动的参与者同人工智能之间密切互动，但是人类通过人工智能反馈的数据作为自我的下一步决策依据，反过来也为人工智能提供了学习数据。此外，不断的市场商业竞争也会推动更有效的学习，帮助人工智能获得更多的数据平台，进而进一步形成更强的吸引力获得更多数据。法律当事者同人工智能互动中促使人们对法律认知的重构不断加快，并非是对一个单一规制原则的认识。

四、人工智能语境下法律规则形态的重构

（一）人工智能会对法律规则本身产生实质性的重构

对规则的认识本身是一个动态过程，这样的过程虽然需要较长周期，法律服务中当事人对个案的认知反应变化周期也要经历较长周期。传统模式下公众对法律的认知局限于自我的个案，但是个案的存在也只能是一个特殊性的事实，而并非完全认识。法律现实当中存在很多对规则和事实判决确定性的质疑，但是这种不确定性的前提下也存在一般性规则，目前人工智能语境下法律的一般性规則也遭遇挑战。信息存在的意义为人们能够在事件中准确定位自我，人们获得信息的多少决定该事件的特定性。在人工智能环境下，每个人的个人数据充分体现在互联网当中，也以更加低廉的成本储存，经过强大计算分析后，原始数据也就变得更加有意义。因此，技术的发展趋势解开了丰富的信息容量，更重构法律的一般性规则。

（二）法律的介入为信息提供了稳定保障

人工智能的引入使当前信息成本大幅度降低，这也就代表新的规则形成可能要进入一个长期的动荡状态。当信息费用过大，此时信息熵值为零，也就意味着无法获得任何信息，这种极端情况便符合罗尔斯的“无知之幕”设想。只有当信息成本大幅度处于降低状态时，人们才能够反复进入到规则动荡中，并且当事人的回复与评价又会投入到博弈当中，成为新的规则制定中的经验。当技术进步发展到一定程度能够降低信息成本，同时规则就会随之发生改变，低成本的获取信息能够进一步的区分个人，也更会有效地预测个人对规则的反应，并有针对性的调整规则。在信息高度不完全的世界中，人们通过法律规范作为信息传递的中介向他人展示自己，在双方的信息传递表达自我过程中，也会出现一方对另一方的错误信息理解，因而产生了信息“噪音”，因此法律的介入就起到简化信息熵值，避免“噪音”干扰的作用，为信息流动提供了稳定保障。

（三）人工智能推动法律规则走向个体性

往往法律的规律都是具有一般性的，即使信息成本再低，也不可能实现针对个体而制定法律规则。假如我们人的法律行为是依据意识所指导，那么此时行为在逻辑上必定会具有一致性。因此，从法律规则的可预期性出发，一般的规则就在于其规律大大降低了信息成本，所以对整体规则也会产生一定的可预期性，反之信息成本根本性转变时，也会使我们无法全面理解法律规律。在人工智能语境下，即便我们固守法律的一般性规则，但实际上人们对法律规律的认知也还是变得更加个体化了。当法律活动的参与者之间同法律规则密切联系时，规则算法就已经结合到实际情况当中，将个体性深入到一般性中。尤其是對不同个人而言，即便自我认定法律规则为一般性，也会对自身产生个体性影响。法律规则向个体性的转型虽然在形式上可能没有变化，但是实际则处于不确定的概率状态。

五、人工智能语境下的法律价值重构

（一）法律认知对规则的认知的获取便捷性会加强法律的规范性

面对人工智能在法律中的应用，人们一直秉持的信念：无论人工智能如何发展都无法实现人类超越规则的价值判断，然而人工智能对法律转型的改变是认知与规则上的双层重构，更会进一步影响法律的价值重构。从法律规则参与者角度来看，人们出于对信息成本获取的便捷性会本能的导致个体直接并迅速的接受人工智能处理，避免自我耗费精力推理分析，一旦这种思维普及流行化以后，法律推理就会变得形式理性化，虽然人类本身具备能力进行感性移情理解，但是也很难抗衡理性化算法。人工智能作为法律服务的辅助工具，但是随着人工智能的不断提升难免会让人产生喧宾夺主的想法，但是完全避免人工智能参与到法律服务的行为也不现实，面对两种极端的走向，我们无法在两者之间做出决断，但是可以确定理性化发展中必定蕴含深刻的内在矛盾。

（二）理性化法律缺乏感性移情式理解并不代表无差别对待

人类的算法思维中部分应当重视的信息被忽略后进入了另一些信息，也就是上一节所提到的个体性规则，该规则的特征恰好符合概率分析中的“黑箱”算法。面对不透明的“黑箱”产品，即便是专业的法律操作者，如果不能深刻了解算法的设计，仅凭法律规律也是难以认识到黑箱内的运作和推断出最终结果。也正是由于法律规律的这种黑箱特性也才使得不同个体在法律规律中的个体性更加凸显。由于法律规律算法的形成需要前期的众多积累，那么对信息成本承受较弱的个体来说就相对不利。由于难以了解自己面对的黑箱规则和概率表现形式，便会强化拉大法律主体之间的信息鸿沟。

（三）法律的时间维度变化会影响传统意义上的价值观

当法律表现为显著的时间维度时，信息的维度就会显著影响后来法律规律的形成，尤其会重构传统意义上的价值观。传统意义上，法律面前人人平等意味着是按照法律规则处理单一的法律行为，排除了其他身份因素等干扰。但是随着时间变化，当个性化规律衍生时，单一的法律行为不会因为个案结束而终结，而是会产生持续性影响。如此就会演变成两级分化的情况，强者越强而弱者越弱，最终瓦解了法律面前人人平等。另外，传统法律中同案同判也是一种法律平等的体现，但是个体化规则难以实现这种追求，由于长期累积的信息存在些许差异，最终就造成同案同判的规律同现有情形不相符。在人工智能学习时，由于其学习能力的强大对个体性作为一般规律进行学习，进而造成了过拟合问题，这也是更加难以克服的问题。

六、结语

综上所述，人工智能在法律领域的广泛运用将会重构传统认知中的法律，推动法律的转型，人工智能作为一个外在变量，法律本身依旧要作为研究分析的重点。在人工智能发展阶段虽然带给传统法律体系许多问题，不过仍然可以通过法律处理。如果想要将人工智能同法律之间的关系更全面的阐述，就必要将法律也作为变量，在人工智能语境下讨论法律的转型。

参考文献：

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