文| 吳旭陽

作為一門社會科學，在研究范式上，法學或者法律研究在涉及行為和決策研究時，長期以來不重視精確性，也拒絕以數學方式進行表達。近來，社會科學實證研究方法引入之后，法學才能夠進行實證調研，才能以精確方式進行部分的法律行為、社會現象的研究，法學和法律的精確性有較大提升。

在決策與行為研究方面，法學研究忽略個體決策，將個人決策過程的人腦的“黑箱”基本上歸結為偏哲學意義上的“自由意志”；僅僅是在涉及責任/行為能力方面才適當考慮了未成年人、精神癥狀者的心智問題。而關于各類具有法律意義的決策（法律上稱之為行為），則只知其外在行為表現，不知其內在決策過程及機理；以外在行為表現推測其內在主觀狀態(tài)/意圖，再決定其責任、后果。當然，這也是有原因的。因為，關于心智、決策的背景確實不是法學主體部分重點關注的內容。此外，作為一門古老而且較為早熟的社會科學，法學產生且早熟于古羅馬，成為現代大學最早的三個學科（神學、法學和醫(yī)學）之一；甚至說現代大學是因為研究法學才得以產生（即11世紀意大利的波倫那大學）。在近代科學技術開始相對成熟、學科專業(yè)分工基本形成的18、19世紀，此時的法學已經有兩千年的歷史，其基本成型，研究繁盛，從業(yè)人員龐大，也因其涉及國家治理而使得相關工作人員的社會地位尊貴。也難怪，在現代化初期，其他學科剛剛分工出現，自然很難為這種早熟、高傲的學科提供知識基礎和輔助。

但是，法學研究依然需要基于人性及智識。法教義學對于人性的假設，也是基于19世紀心理學和人性論的基本理論和假設。然而，經歷了一兩百年的社會進步，人性雖然不變，但對于人性、心智和決策的研究已經由人性論式的假設，推進為心理學、人類學的實證研究，再推進到神經科學、基因、演化（博弈）論的精確研究。這三個精確的學科，分別代表著決策/行為的當下決策、歷史背景以及理性背景分析（演化博弈論是相關策略、行為的深刻反思和精密推演）這三個維度。

在一切越來越強調精確化的時代，缺乏決策的精確性對法學而言已經是一個不容忽視的重大缺陷。而隨著這幾年大數據、人工智能技術的興起及運用，相關技術和思維模式已經能夠部分運用于司法和治理的實踐，并取得較好的效果，也開始受到法學界、法律界的肯定和追捧。大數據的精確性，體現為外在的社會群體性。而決策的內在精確性——認知神經科學，依舊不受主流法學界、法律界的重視。當然，經過幾年的法律認知科學研究的拓展之后，相關研究在國內已經有一定起色。所以，將該書引入我國法學界，使國內學界認識到域外法學研究的百花齊放、多學科交叉研究的繁盛狀況，顯得很有必要。

誠然，法教義學是法學研究重要的、核心的、主體的部分，是法學研究的大頭。但是法教義學研究不是一切，在部分前沿領域，需要有一定的突破、寬容和創(chuàng)新。近年來，法社會學的興起，也在一定程度上彌補了這方面的缺陷。而兩三年來，法律大數據、人工智能的迅猛崛起，在司法實踐、社會治理以及法學研究中快速蔓延，也在改變和豐富著我國司法實踐、法學研究的模式及版圖。因此，在行為經濟學、神經（元）經濟學已經崛起，并在近年來囊獲若干次諾貝爾經濟學獎，神經（元）政治學、神經（元）倫理學乃至實驗哲學已經在域外學術界蓬勃發(fā)展的今日，在西方國家已經開展了大量的行為法學研究并開始進行神經（元）法學研究的背景下，在國內進行相關學術研究就有一定的必要性和可能性。

從智識上看，法學基于人性的假設已經略顯古老，也過于模糊，需要跟上現代性和未來性的進步。而行為法學、法律認知科學、神經（元）法學（這三者在一定程度上都有重疊或者包含關系）是涉及人性假設、決策的重要基礎。進行相關的研究，就能夠為法學研究、法律實務提供更為確證的知識基礎。

由前述可知，在今日中國進行法律與認知神經科學的交叉研究，顯得有一定的必要性。而《心智、大腦與法律》這本書譯介進入國內，對于提升國內的相關研究就具有較大意義。該書對于法律神經科學或神經法學的討論主要集中于法律基本原理、事實認定和刑事法律三個領域。

第一個部分主要是討論法律基本問題，以認知神經科學的視角討論法律思維的心智問題。借鑒神經元經濟學、神經元倫理學（實驗哲學）中關于倫理的神經實驗，討論法律倫理問題。這部分的內容涉及的是各類人文社會科學的基本性問題，其實具有較強的學科交叉意義，也體現了法律、法學領域中的神經科學、心智理論的基礎性關系——可以借鑒相關神經社會科學的實驗和理論，并可以嘗試模仿相關的研究范式。這方面的內容相對于傳統(tǒng)法學理論而言較有意義，能夠從其他視角對人性、德性問題進行反思，提供不一樣的思考視界和論證模式。

第二個部分是事實認定問題，主要是關于測謊的問題。因為事實認定是裁判的基礎，這里主要涉及使用神經科技進行測謊的研究。長期以來，主流測謊技術使用的是測謊儀，而測謊儀的工作原理是對記憶與決策的神經機制之外的其他器官、組織的外在表現（如心跳、出汗、語言表達等）進行測量，這樣容易導致失真，而且也會因為特種訓練而能夠有所防范。而如果深入到記憶的神經工作機制中進行測量，因其是記憶、意識的工作機制，則現有的EEG技術能夠在若干的識別模式中（例如是否見過此物）基本上確保100%的正確率。這樣就避免了涉及決策的更為復雜的神經過程，因為本書之外的其他實驗報告則能夠證明，在磁共振實驗中，主意識也能夠控制的其決策、思維中的神經過程，而出現主意識對于思維及神經成像結果的控制（R. Graeme McCaiga et al., Nature Neuroscience，12,016, 2010），這也許是人類的極為高明之處。而該書在此方面的內容涉及證據的科學性問題，證據科學界相較于傳統(tǒng)的法教義學界而言更能夠接受此類研究。

第三個部分是刑事法律制度，包括了刑法和刑事訴訟法?？梢詮纳窠浛茖W的視角研究犯罪與刑罰問題，研究犯罪行為、犯罪意圖以及精神問題。這方面其實是犯罪學問題，而在犯罪學學界的類似研究其實有較久傳統(tǒng)的，也是相關研究的一個主要領域。此外，在訴訟法方面，該書還包括了美國憲法《人權法案》中關于犯罪嫌疑人的權利保護問題——第四修正案、第五修正案等問題。

顯然，正如該書的副標題“法律神經科學的概念基礎”說明所稱的那樣，這僅僅是一個基礎性的工作。前述該書的三個部分遠遠不能涵蓋法學、法律的研究范圍，所以更多的系統(tǒng)性工作尚未展開，有待于我輩有興趣者進行進一步的深入研究。

此外，該書名所指的大腦，是適應普遍通行的關于腦部神經系統(tǒng)的說法，是指腦部或者人腦。人腦不僅僅包括大腦，而且還包括小腦、腦干等其他神經系統(tǒng)。而涉及人類決策的神經系統(tǒng)甚至不僅僅包括腦部神經系統(tǒng)，還有其他神經系統(tǒng)，例如人體腹部有約1000億個神經元細胞，其因此被稱之為“腹腦”，也能在一定程度上參與/影響人腦決策。因此在道德哲學上的不道德行為/現象會“令人作嘔”，這種對于不道德的難以控制的“作嘔”感乃至于拒絕，也是相關神經系統(tǒng)參與社會道德性決策的重要體現。

而如果從功能角度看，腦部神經至少可以分成三個部分，第一個部分是爬行動物腦系統(tǒng)，以腦干為主，是負責動物性的基本功能。第二個部分是情感腦系統(tǒng)，以邊緣系統(tǒng)為主，負責的是人類之間的社會交往。第三個部分是理性腦系統(tǒng)，以額葉等腦皮層為主，負責的是理性思維以及綜合決策。與法學相關的主要是情感腦區(qū)和理性腦區(qū)；在經濟學、倫理學、認知心理學等學科與神經科學之間的交叉研究中，已經發(fā)現了諸多功能性腦區(qū)與決策行為之間的對應關系。也就是說，以往我們認為社會行為決策的腦神經基礎是一個無法知曉的“黑箱”，然而在當下的認知神經科學大潮下，各種專業(yè)領域的一些行為與決策的“黑箱”正在被神經實驗研究逐漸揭示為“灰箱”甚至“白箱”。而這些發(fā)現，主要就是在人的理性腦區(qū)和情感腦區(qū)。

從事相關的研究，今后能做什么？該書所主要論及的法律基本問題、事實認定問題以及刑事法律問題肯定是我們今后所能夠研究的領域。這些領域可以做的研究很多，有一部分也能夠對法律實務和哲理研究有一定意義。

但是，除此之外，法學與認知神經科學的交叉研究還有很多是值得進行的。一個重要的領域是民商法、經濟法的神經基礎研究，近些年在神經元經濟學上已經有若干涉及契約、合作方面的研究。例如在契約合作中關于“聲譽”/“信任”的神經學研究（Brooks King-Casas et al.,Science,308, 2005）；此外，還有關于社會性契約規(guī)則的腦神經研究（Laurence Fiddick et al.,NeuroImage,28, 2005）。還如財稅法方面的研究，涉及財稅、捐贈與強制的神經學研究（William T. Harbaugh et al.,Science,316, 2007）等。在這些方面，神經元經濟學已經進行了相當一部分的研究，若干研究也能夠與民商法、經濟法進行結合，其實也有比較大的研究空間和廣度。

此外，談到心智問題，不僅僅是要討論心靈哲學、認知心理學等，今日更引人注目的顯然不是人類的心智問題，而是機器的心智研究——人工智能。而從發(fā)展的歷史看，人工智能其實也是走了很多彎路，在大數據深度學習熱度之前的很長一段時間里，人工智能學界的部分觀點是認為應當研究腦神經科學，應當研究人腦的認知神經機制，以此作為仿生的智能研究，因為之前長期研究機器的智能化未能夠獲得較明顯的突破。而大數據深度學習模式當時尚在蟄伏之中，還處于不斷完善迭代中，也未能成為人工智能學界主流的學術方向。到了幾年前，不斷完善的大數據深度學習技術一飛沖天，從邊緣成為人工智能學界的主流技術，并進而引發(fā)各個學科和領域的改變和存亡。但是，在當下的大數據深度學習人工智能熱度高漲幾年之后，又開始有新的聲音要強調“人腦”研究與人工智能研究的結合。這一兩年來，浙江大學、復旦大學等一眾高校都發(fā)起了各類“腦科學與人工智能”的研究計劃。而不斷發(fā)展的更新的技術又涉及腦機接口、人腦仿生研究等。這些轉向和突破又給法律與認知神經科學提供了新的機會和問題。

因此，學術的研究也是有熱度、有轉向，也有螺旋式上升的過程。相比而言，保守的法學界長期漠視與各類自然學科的交叉研究，忽視了法律認知神經科學，但是這兩年以異常的熱情直接擁抱了新興的大數據、人工智能。而典型的關于法官裁判的大數據研究，其實就本質而言是行為學研究，這與神經學研究僅僅是一紙之隔。許多做過相關研究者都明白，或者說認知心理學、行為學者很多都有這種感受：做了行為研究一段時間之后，他們都覺得越來越“不過癮”，更沖動于進行“行為研究”背后“更來勁”的“神經學研究”。因此，在人工智能席卷多個領域的今日，其不斷重構學術與社會。而更多新興的實驗與技術也不斷推陳出新出新，不斷完善自己，默默蟄伏，等待有朝一日也或明或暗地對社會產生巨大影響。法律與神經科學的交叉研究顯然也會是其中一個方面，雖然它可能僅僅是小眾的、高端的領域，而不一定會引發(fā)社會熱點。

當然，作為認知科學、決策科學，從事相關研究難度較大。法律的復雜性不僅體現在內部決策模型上，還體現為外在社會的超復雜性。而外在世界的各種現象又會映射到內心世界，刺激其作出各類反應。從這個角度看，如果能夠較為精確地知曉內在決策機制，則其對于外在世界的反應也就更有可能較為精確地預測。而從個體的內在決策方面，當下存在不同的意見，在多數程度上看“具身心智”理論與“自由意志”預設存在較為強烈的沖突。一類是最近二三十年來，西方的認知心理學界、心智學說領域興起的“具身心智”理論，強調決策、意識的生理（神經）基礎。依此理論，自由意志受到強烈的生理限制。最近一二十年認知神經學界以此為基本觀點和出發(fā)點從事大量的生理、神經實驗，多數實驗結果也在不斷地在驗證此類觀點，標志性的如有實驗能夠從某角度部分證明自由意志是受到限制的（Soon, Chun Siong et al., Nature Neuroscience，11,308, 2008）。另一類意見則是對傳統(tǒng)“自由意志”的堅持，對于道德責任的強調，正如強調道德理性的康德所認為“偏好和反感”都是一種“任性的病理學”（《道德形而上學》，邊碼219），而自由意志是可以超越的這些“任性的病理學”。如前所述，實驗也驗證，被試者在觀看自己執(zhí)行任務時的大腦活動圖像時，會控制自己的思維。當然了，雙方還沒有很直接的系列實驗以完全確證自己的觀點，相關的實驗和爭論依然在進行之中。

然而，難度大意味著各類機會就會較大，因為所有的重大突破，均是在人類知識的邊緣地帶產生突破的。將“似是而非”的預斷、猜想，證實（無論是證實還是證偽）為較為“確證”的知識，都是高智識者有意義的歷史性活動。在當今的學術研究中，除去量子力學、宇宙理論等物理學問題，關于智識的研究和深刻反思，是極有挑戰(zhàn)性、創(chuàng)造性和吸引力的學術活動。而在機器智能之外，人類智能的神經認知、基因表達和演化博弈則是與量子力學、宇宙理論一般具有“皇冠性”意義的研究領域（參見世界科學研究頂刊《SCIENCE》期刊在2005年7月為紀念該刊創(chuàng)刊125周年所提出的125個最重要的科學問題，前25個基本上都是前述相關問題；而當時人工智能尚未取得今日的重大突破；Science,309,2005）；希望也有法學研究者能夠稍稍抑制一下法學的保守與冷靜，加入或者圍觀相關的學術探險之旅。