李晟:通过算法的治理——人工智能语境下的法律转型

选择字号:   本文共阅读 959 次 更新时间:2018-04-27 23:33:54

进入专题: 人工智能   法律价值     法律规则     法律认知  

李晟  

   [摘要] 人工智能的发展,不仅在社会生活多方面提出了需要法律回应的新问题,也形成了法律本身变革的推动力。从效率导向出发,人工智能在法律活动中具有广阔的运用前景。而人工智能的广泛运用,将会重构公众认知法律的模式,重构法律规则本身的形态,进而重构法律的价值导向。以上几方面的重构,构成了人工智能语境下的法律转型。

   关键词:  人工智能  法律价值  法律规则  法律认知

  

一、引言

  

   不经意间,人类正在经历着逐渐加速的发展曲线而不断接触未来,人工智能的科学研究,从何为意识、何为智能这样的基础性问题推进到计算机视觉、机器学习、机器对自然语言的理解与交流等更具有操作性的应用性问题,从而使“人工智能”从一个神秘的科幻式的概念开始“飞入寻常百姓家”,成为大众媒体与街谈巷议中的高频词汇。为了在这场科技变革的新浪潮中占得先机,无论是政府机构还是商业化组织,也都积极推进这一领域的研究与应用。[1]而与科技的飞速发展同步,随着人工智能的普遍推广应用,与方方面面的社会生活形成接触与互动,法学研究也突然发现前方别有洞天,面对了一个全新的领域。人工智能与法律的相关研究,作为一个新的学术增长点,在短时间内可谓形成了爆发式的增长。[2]

   在人工智能的法律问题研究广泛展开之后,通过对现有文献的梳理,可以发现,目前的研究总体上更多的趋向于以法律作为一个外部框架来探讨法律如何应对人工智能发展形成的各种新型法律问题、如何对于人工智能的发展进行规制。在这一方面的研究中,既包括针对目前的弱人工智能(ANI)的实际应用进行法律规制的相关研究,也包括对于未来的强人工智能(AGI)可能向人类社会提出的挑战,进行预测性的研究,甚至还包含了对于“奇点“之后的超人工智能(ASI)会造成什么样的颠覆性后果、是否可能进行法律约束的思考。三个层次的研究比较而言,由于弱人工智能事实上已经在生活中的方方面面出现应用,具体的法律问题已经形成,而且对弱人工智能在具体层面的应用所作出的法律回应也比较容易整合进入现有的法律框架当中,因此成为人工智能与法律相关研究当中最主要的主题,并主要梳理出几个较为集中的主题。[3]其中最具有代表性的研究,主要集中于人工智能创造物的知识产权研究[4],以及关于智能汽车无人驾驶的相关法律问题的研究[5]。对于这一系列问题,虽然技术上有许多前所未有的创新,但从法律框架上还是基本上可以尝试纳入到传统的知识产权法、侵权法、行政法等框架当中进行处理。而在强人工智能方面,人们关心当强人工智能在社会中出现时应当如何处理其法律人格、权利义务的相关问题。[6]进一步来说,就是可能成为机器人形态的人工智能如何与人类在社会中有序共存。[7]在这些研究中,法律也是一个给定的外部框架。

   可以说,目前大部分研究关注的视角是法律在人工智能之外,作为一个外在框架来加以回应和调整。关心的是法律须规定人工智能可以被应用的形式,以及在特定情境下使用(某种)人工智能可能要承担的责任。[8]当然,与之相对应的也有另一方面的视角,即将人工智能的运用吸收到法律运作当中,探讨人工智能如何具体改进法律运作,并由此对于法律职业形成机遇与挑战。[9]这方面既有对更具有效率和规律性的司法的乐观预期,也有对”机器人法官“、”机器人律师“对人类形成替代的忧虑。较之于此前所述的以法律作为人工智能外部框架的研究,这类研究更注重从人工智能对法律的影响而非法律对人工智能的影响的视角切入。尽管如此,在此类研究中,法律仍然基本上作为一个常量进行分析,作为变量的更多是法律职业或是司法程序。

   在弱人工智能阶段,由于人工智能处理的问题较为单一,仍然属于“工具”的范畴,与传统的“产品”别无两样。虽然无人驾驶汽车、无人机等新产品的出现,给传统法律体系带来许多新问题,引发许多新思考,但仍然属于传统法律体系能够解决的问题。因此,可以理解几乎所有人工智能与法律的相关研究都还将法律作为一个常量处理。但是,如果要更为全面的认识人工智能与法律之间的关联,则有必要将法律也作为一个变量,思考人工智能可能会对于法律本身产生什么样的影响,也就是说,本文将要讨论的是人工智能语境下的”法律“转型,而非仅仅是”法律职业“抑或”法律运作“转型。只有理解了人工智能这一技术变迁可能会使得法律本身有什么样的转型,才能更好去思考转型后的法律如何去应对人工智能所产生的具体法律问题。

   同时,还需要界定的是,作为一项初步的研究,本文所立足的人工智能语境,并不是非常超前的未来,而是基于当下,并不试图将强人工智能乃至超人工智能纳入讨论,而仅限于适用于法律活动的专业性弱人工智能可能造成的影响与变迁,这种影响与变迁的出现并不会太遥远。而对于这种弱人工智能的界定,去除了简单的拟人式想象,只将其看作一种基于算法设计通过数据自主学习以优化数据处理的计算机制,本质在于算法和数据。[10]

  

二、效率导向推动下人工智能在法律活动中的应用

  

   从将人工智能作为优化数据处理的计算机制出发,对于人工智能与法律的关联,很容易将其作为一种法律活动的辅助工具加以理解。事实上,最早对于人工智能与法律相关问题的研究,首先就注意到人工智能可能运用于司法裁判发挥作用。[11]就专注于具体专业领域发挥作用的弱人工智能而言,对于大量信息处理的效率,显然超过人类的法官与律师,通过其强大的计算能力,能够更快地通过现有的数据完成对于案件的前期分析,也能够更便捷的生成严格的形式理性化程序运作所需的各类材料,因而其在司法领域当中可能发挥的作用是显而易见的。尤其是在当下受案多人少问题困扰的法院检察院,更加有迫切的需求,希望通过人工智能的高效来缓解办案压力。

   当然,在效率导向之外,对于人工智能在法律中的应用,公平导向也是一种重要的推动力。从对人工智能的最早的想象开始,就有许多学者在思考如何通过人工智能的运算,既能够模仿人类法官的推理路径,又能够避免人类认知中的各类偏差与谬误,使法律能够更加的理性而克服非理性。[12]这一类型的研究更加侧重于通过对人工智能的推理模式进行设计,重点不是缓解案多人少的问题,而是使法律规则在个案中的适用更为准确,使理想的司法审判更接近于得到实现,从而更凸显法律的公平与理性。

   尽管就法律价值而言,效率导向与公平导向都得到了高度的重视,但在人工智能的司法应用中,效率的逻辑显然更为强大。造成这种现象,显然并不是因为法律人在价值观上存在着高下之分,而是因为对于人工智能而言,去把握如何提高司法的效率,要比去把握如何实现司法的公平更容易。即使不涉及更复杂的理论分歧,仅以同案同判作为一个简单的实现司法公平的标准,什么是同案同判,首先也是一个众说纷纭的问题,关于同类的标准,在不同的法学理论中有不同的认识。 而从不同标准出发,不同的法学理论也有不同的推理模式。因此人工智能在进行具体的法律推理时,如何达到一个最优的选择,首先还需要经历法学理论的诸神之争,目前不可能形成一种统一的得到普遍认同的算法。而且,同法律推理的多元范式相似,机器学习中对于终极算法的探索也还存在着符号学派、联结学派、进化学派、贝叶斯学派、类推学派五大流派,每个学派对于学习的认识有着本质性的差异。[13]因此,如果要将人工智能想象成为一种拟人的存在,真正成为可替代人类的“机器人法官“或”机器人律师“,或者说能够在很大程度上主导司法裁判,当前的研究普遍得出了一种较为否定性的结论。[14]

   但与如何达成公平这一复杂标准相对,如何提高效率则是一个更容易被量化的简单标准。人工智能完全可以不去涉足更深层次的法学理论诸神之争,而是仅从已有的司法数据与司法流程模板出发,得出较为表层的概括,为参与司法活动的人类提供辅助。例如,智能化、自动化的法律检索将深刻影响法律人进行法律研究 (检索) 的方式,基于NLP、TAR (技术辅助审阅)、机器学习、预测性编程 (predictive coding) 等技术实现法律文件审阅自动化可以显著提高这一工作的效率, 大大节约审阅文书的时间,进一步可以通过数据的积累与学习,实现法律文件生成自动化。[15]从这样的要求出发,算法的设计就可以相对简化,无需深入到终极算法的层面,只需要对现有数据进行一般性的归纳和类比,技术上也没有太高难度。因此,这一层次的人工智能在司法中的应用,具有较为明显的可行性,也就有了较强的推动力。

   在实践中,以功能较为单一的弱人工智能提升司法效率的尝试,已经在不同层级的司法机关得到实践,并且得到了高层领导的大力支持。上海高院院长崔亚东表示,上海法院第二个三年规划核心是“一个战略、两个行动”,即大数据战略,互联网+行动、人工智能行动。[16]最高人民法院周强院长指出要“综合应用各种人工智能技术,实现智能审判、智能诉讼等司法辅助功能”。[17]而在国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中,则更高层次的提出“建设集审判、人员、数据应用、司法公开和动态监控于一体的智慧法庭数据平台,促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用,实现法院审判体系和审判能力智能化。”[18]可见,从政治决策层面到司法领导层面,再到司法实施层面,对于人工智能作为一种辅助功能的运用都表现出较为积极的态度。

   当然,人工智能的运用不会局限于司法机关,更重要的是在各类法律活动中的全面推广。当事人以及潜在的诉讼参与人同样有强烈的推动力借助于人工智能来提升法律活动的效率。在购买法律服务时,消费者会倾向于更为标准化并且可以被计算机处理的法律产品,因为这将意味着费用的降低。[19]互联网的发展历史也表明,网络空间的的生成和扩散可以看成是一个由商业力量推动主导的生产性过程。[20]从商业逻辑出发的这种推动力,甚至会比起政府或司法部门的推动力更加有力。无论以何种形式,人工智能在司法中的应用都离不开大量数据的吸收与处理。如果个人的数据被严格的加以保护,算法就失去了学习的基础。而正是效率这一推动力,使得个人在参与时有可能承受放弃对个人数据严密保护这一成本,更有力的刺激人工智能在法律活动中的运用。

  

三、人工智能语境下对法律认知的重构


   从政府部门的推动,以及法律服务市场的商业逻辑出发,都可以预见到专业化的弱人工智能在法律活动中的运用将会逐渐扩展开来。简单来看,这种运用同人工智能时代之前的法律活动并没有根本性的差异。参与或准备参与到法律活动中的当事人如果有需求,向提供市场服务的机构购买服务,并不需要在意这种服务产品的具体生产者究竟是人类还是人工智能。而且就弱人工智能的技术条件而言,并不会在形态上出现机器人律师这种科幻式的场景,当事人能直观感受到的区别可谓微乎其微。

但是,表面上看似并无区别的法律服务,实质上却具有新的意义。在传统模式下,法律活动的参与者如果要购买专业机构的法律服务,时间与经济成本都需要进行更充分的考量。我们很容易设想这种模式下的典型场景:当事人向律所支付费用购买关于个案的法律服务,律所的知名度越高,则费用越高。而且,即使是要处理的是非常简单的法律活动,(点击此处阅读下一页)

    进入专题: 人工智能   法律价值     法律规则     法律认知  

本文责编:陈冬冬
发信站:爱思想(http://www.aisixiang.com),栏目:天益学术 > 法学 > 理论法学
本文链接:http://www.aisixiang.com/data/109703.html
文章来源:《法学评论》2018年第1期

0 推荐

在方框中输入电子邮件地址,多个邮件之间用半角逗号(,)分隔。

爱思想(aisixiang.com)网站为公益纯学术网站,旨在推动学术繁荣、塑造社会精神。
凡本网首发及经作者授权但非首发的所有作品,版权归作者本人所有。网络转载请注明作者、出处并保持完整,纸媒转载请经本网或作者本人书面授权。
凡本网注明“来源:XXX(非爱思想网)”的作品,均转载自其它媒体,转载目的在于分享信息、助推思想传播,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。若作者或版权人不愿被使用,请来函指出,本网即予改正。
Powered by aisixiang.com Copyright © 2021 by aisixiang.com All Rights Reserved 爱思想 京ICP备12007865号-1 京公网安备11010602120014号.
工业和信息化部备案管理系统