（司法蘭亭會八周年，感謝副主席、北京律師書畫院院長刁品純題字）

2023年9月8日19:00-21:00，電子證據(jù)與網(wǎng)絡(luò)犯罪檢察論壇系列講座第二十二講在線上平臺順利舉辦。此次講座由浙江大學(xué)光華法學(xué)院特聘副研究員周翔以《法律人工智能研究中計算機和法學(xué)視角差異》為主題進行分享，講座由中國人民大學(xué)法學(xué)院李訓(xùn)虎教授擔(dān)任主持人，北京大學(xué)國際法學(xué)院助理教授吳雨豪、中國政法大學(xué)數(shù)據(jù)法治研究院教授張凌寒、華東師范大學(xué)法學(xué)院副教授聶友倫參與評議。

周翔老師介紹了數(shù)字法學(xué)的特征與研究方法，分別從計算機科研視角、計算機工程視角、和法律定量實證研究比較視角、和法學(xué)規(guī)范研究比較視角闡述了如何開展數(shù)字法學(xué)領(lǐng)域的研究，描繪了法律人工智能研究的廣闊前景，提出法律人應(yīng)當(dāng)以更積極的態(tài)度參與到智慧司法中，主動推進科技與法律的結(jié)合。

一

關(guān)于數(shù)字法學(xué)

周翔老師認為，研究“數(shù)字法學(xué)”需要關(guān)注三個特征。

（一）數(shù)字法學(xué)具有跨一級學(xué)科的屬性，這是在過去的法學(xué)發(fā)展過程中極少出現(xiàn)的；數(shù)字技術(shù)不僅是法律規(guī)范的對象，還帶來了法學(xué)研究和實踐的新工具。

（二）數(shù)字技術(shù)本身門類繁多、迭代較快，近些年來又產(chǎn)生了生成式大模型等新興技術(shù)，很難準確定義。若要真正有效地開展數(shù)字法學(xué)的研究，就離不開對技術(shù)本身的深度把握。

（三）數(shù)字法學(xué)需要綜合多個學(xué)科的解決問題方法。目前的研究應(yīng)當(dāng)以解決問題、回應(yīng)現(xiàn)實需要為導(dǎo)向，之后再徐圖構(gòu)建體系的理論。

數(shù)字法學(xué)的方法譜系可分為兩個部分，一個部分是法治，包括澄清既有規(guī)范的釋義學(xué)與創(chuàng)制新規(guī)范的立法論，而另一個部分則是科技，包括定量實證研究與法律人工智能；其中科技部分是數(shù)字法學(xué)的主要創(chuàng)新之處，其力量和成果不可忽視。

二

計算機科研視角

周翔老師認為，研究數(shù)字法學(xué)應(yīng)當(dāng)了解如何從計算機視角來理解法律人工智能。

（一）計算機視角的科研創(chuàng)新追求提升某一任務(wù)的模型性能與準確性、提升某些場景要求的可解釋性、提升某些場景要求的即時性以及提升設(shè)計的模型泛化能力。

（二）計算機科研實現(xiàn)創(chuàng)新的方式是確定任務(wù)場景、選用數(shù)據(jù)、構(gòu)造新的模型設(shè)計思路、用可量化的方法在實驗中衡量模型方法的優(yōu)劣。

在這個部分，周翔老師用自己的一篇論文寫作過程為例，講解了計算機科研的過程：法律領(lǐng)域通常要求較高的算法可解釋性，但實現(xiàn)算法的可解釋性本身具有技術(shù)難度，且人工智能模型的可解釋性和模型的性能間存在一定的交易取舍關(guān)系；若將此問題結(jié)合司法領(lǐng)域的繁簡分流思路，采用簡單算法實現(xiàn)簡單案件的可解釋性，就能夠?qū)崿F(xiàn)在不過分犧牲、甚至一定程度上提升模型性能的情況下，同時實現(xiàn)模型一定的可解釋性。

（三）在計算機的學(xué)科內(nèi)部，有偏通用與偏交叉類型的期刊之分，不同的期刊有著不同的定位。

周翔老師提出，近些年來，法律專家在司法數(shù)字化中的地位仍以扮演用戶、批判者為主，未能實質(zhì)性地參與需求定義、模型設(shè)計等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，因此造成了當(dāng)前司法數(shù)字化產(chǎn)品無法貼近實踐需要、數(shù)字工程重復(fù)建設(shè)耗費財政資源、數(shù)字化未來發(fā)展方向模糊不清等弊端。作為法律人，應(yīng)當(dāng)更加積極地參與司法數(shù)字化進程，在計算機科學(xué)視角下的研究中引入法學(xué)領(lǐng)域知識提升模型設(shè)計的思路、加強模型的性能，改變外部的、被動接受的視角，主動推動技術(shù)和司法的結(jié)合。

三

計算機工程視角

在計算機工程方面，法律人也可以作出獨特的貢獻。

（一）法律人可以輔助定義何為有價值的法律業(yè)務(wù)場景，具有一線辦案經(jīng)驗的法律專家擅長于總結(jié)辦案難點、思考疑難原因與瓶頸并提出在業(yè)務(wù)層面能有效化解難點的知識形態(tài)，定義業(yè)務(wù)需求場景。

（二）法律人可以參與設(shè)計融入司法經(jīng)驗的模型方案，法律人的辦案經(jīng)驗、司法經(jīng)驗、領(lǐng)域知識能夠?qū)Ψ扇斯ぶ悄苣Ｐ偷拈_發(fā)帶來助益。

（三）法律人可以幫助選擇數(shù)據(jù)集和特征，目前法律人工智能所能使用的數(shù)據(jù)質(zhì)量及范圍仍有很大的局限，且往往只能夠獲取非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，提高了使用數(shù)據(jù)的成本；法律人可以參與到模型的數(shù)據(jù)建設(shè)過程當(dāng)中，輔助模型的訓(xùn)練和測試。

周翔老師認為，計算機工程與計算機科研的視角有所不同，從工程的實然角度看待智慧司法的發(fā)展，可以發(fā)現(xiàn)除了技術(shù)可行性的問題以外，還有許多體制、成本、經(jīng)濟代價等問題，需要更多的考量。

四

和法律定量實證研究比較

周翔老師認為，在人工智能等技術(shù)出現(xiàn)之前，國內(nèi)的法律實證研究主要是依托統(tǒng)計學(xué)方法工具，以社會科學(xué)的典型研究范式展開研究；而以機器學(xué)習(xí)為代表的新型計算機科學(xué)技術(shù)的興起，不是要替代傳統(tǒng)的既有研究范式，而是量化工具的升級，是數(shù)據(jù)獲取和分析能力的顯著提升。

機器學(xué)習(xí)等計算機技術(shù)主要能在以下三個方面作出貢獻。

（一）在數(shù)據(jù)獲取方面提升了質(zhì)量與效率，機器學(xué)習(xí)等技術(shù)能夠使收集的數(shù)據(jù)類型更加多元化并側(cè)重于客觀數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)獲取過程自動化以及實現(xiàn)數(shù)據(jù)標注的分包。

（二）數(shù)據(jù)處理方式更加多元化，以深度學(xué)習(xí)為代表的模型可以處理非結(jié)構(gòu)化文本，利于擴大應(yīng)用場景。

（三）提升了模型的預(yù)測能力，新型計算機技術(shù)顯著提升了模型的預(yù)測性能，同時也可以將深度學(xué)習(xí)等技術(shù)用于傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)實證研究所用材料的預(yù)處理，將預(yù)測和解釋融合在同一項研究中。

五

和法學(xué)規(guī)范研究比較

周翔老師提出，和法學(xué)規(guī)范研究相比，計算機研究在問題意識、方法、效果評價這三個方面都存在明顯的差異。

（一）問題意識不同。法學(xué)規(guī)范的研究視角通常聚焦于新產(chǎn)品、新技術(shù)的出現(xiàn)可能引發(fā)社會失序、權(quán)利侵害等問題，以此為研究的起點；而計算機科學(xué)往往注重如何解決既有的任務(wù)難題，如何提高解決難題的效率和效果以及如何發(fā)現(xiàn)和定義新的難題。

（二）研究路徑不同。法學(xué)規(guī)范研究視角無外乎立法論和解釋論這兩種典型方法，而計算機視角解決問題時主要通過引入新的算法、構(gòu)造新的數(shù)據(jù)集、設(shè)計新的模型、優(yōu)化模型性能等方法進行研究。

（三）效果評價方法不同。法學(xué)規(guī)范研究希望能夠得到立法機關(guān)、司法機關(guān)的采納、較為妥帖地解決當(dāng)下的問題，而計算機科研通常用前文所提到的模型的性能、可解釋性、響應(yīng)速度以及泛化能力等幾個方面作為衡量的指標。

六

結(jié)語

在講座的最后周翔老師總結(jié)道，沿著以上幾個路徑展開研究的科研活動都應(yīng)當(dāng)納入數(shù)字法學(xué)的范疇，缺一不可。總體來說任何方面的科研工作都是有價值的，但是科研活動尤其應(yīng)當(dāng)明晰研究成果的潛在讀者是誰、希望在什么樣的學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表、希望研究成果在何處得到轉(zhuǎn)化，方能進行更有針對性的研究。

壹

主持人：李訓(xùn)虎教授

李訓(xùn)虎老師認為，周翔老師對數(shù)字法學(xué)的認知拋棄了學(xué)科本位的觀念，明確提出以問題為導(dǎo)向，以解決問題來回應(yīng)現(xiàn)實需求，超越了學(xué)科本位的思維模式。另一方面，此次論壇內(nèi)容對法律人在法律人工智能領(lǐng)域的貢獻和作用既有描述，也有反思，我們可以把法律人主要扮演用戶以及批判者的階段稱作1.0階段，將未來法律人以更積極的角色參與司法數(shù)字化進程的階段稱作2.0階段，希望未來在這個領(lǐng)域能夠有更多學(xué)者作出學(xué)術(shù)貢獻。

貳

與談人：吳雨豪助理教授

吳雨豪老師圍繞論壇內(nèi)容談了三點感想。

（1）講座主題所談?wù)摰囊暯欠浅：甏螅?/span>從計算機工程的外部視角看待數(shù)字法學(xué)將思路帶到了問題的最本質(zhì)之處。

（2）講座中提到人工智能機器學(xué)習(xí)提升了模型預(yù)測的性能，這種概括和理解非常精準。

（3）數(shù)字法學(xué)橫跨了應(yīng)然與實然，不僅涉及到價值判斷的問題，也能夠?qū)扔械姆涩F(xiàn)象進行解釋和預(yù)測，所以在未來數(shù)字法學(xué)具有彌合不同法學(xué)流派的可能性。

吳雨豪老師還分享了他在科研過程中幾次運用到計算科學(xué)的經(jīng)歷。

（1）當(dāng)實證研究接觸到更復(fù)雜的罪名時，簡單的算法就無法支撐數(shù)據(jù)的處理，因此法律人應(yīng)當(dāng)關(guān)注到文書復(fù)雜性和技術(shù)復(fù)雜性之間的正相關(guān)性。

（2）吳雨豪老師贊同傳統(tǒng)統(tǒng)計模型與新型機器學(xué)習(xí)模型之間并非孰優(yōu)孰劣。模型并非越復(fù)雜越好，更重要的是能否通過巧妙的設(shè)計識別出現(xiàn)象背后的因果關(guān)系。

（3）運用實證研究進行輔助決策，在輔助決策的過程中需要克服決策精準性與輔助決策當(dāng)中的倫理問題，關(guān)注決策精準性需要關(guān)注事件本身的現(xiàn)象，例如運用模型判斷審前羈押準確性時，需要關(guān)注審前羈押本身具有明顯的傾向性；而輔助決策的倫理問題涉及到算法歧視等，若簡單地用算法進行評估則會導(dǎo)致人成為機器奴隸的現(xiàn)象。

叁

與談人：張凌寒教授

張凌寒老師結(jié)合其研究工作，分享了她在數(shù)字法學(xué)方面的三點科研感想。

（1）數(shù)字法學(xué)領(lǐng)域的論文勢必離不開計算機的語言和體系，但是這樣的文章目前接受度并不理想，因為計算機方面的語言與思路相對來說并不對讀者友好，這是目前的現(xiàn)狀。

（2）計算機科研人員傾向得到確定的答案，用確定的標準與答案開展研究，而法學(xué)學(xué)者更偏向于模糊的抽象解釋。由于法學(xué)學(xué)者對計算科學(xué)的思維不甚了解，目前一些數(shù)字法學(xué)的科研與立法都陷入了各說各話的境地；例如當(dāng)面對數(shù)據(jù)匯集風(fēng)險、是否影響國家安全等問題時，很多時候缺乏計算法學(xué)的思維做定性與定量的分析。若能夠借助計算法學(xué)的思維，結(jié)合比例原則對政策目標進行成本以及收益的分析，這將對我們國家數(shù)字領(lǐng)域的立法產(chǎn)生非常重大的影響。

（3）計算機思維和法學(xué)思維的底層邏輯有所不同，在交叉領(lǐng)域我們經(jīng)?？梢钥吹絻煞N思維的碰撞：計算機思維是從抽象到具體，而法學(xué)思維是從具體到抽象；計算機領(lǐng)域更多考慮是否能解決核心需求，而法學(xué)學(xué)者更關(guān)心是否合規(guī)合法、是否存在倫理問題。目前的立法、執(zhí)法、學(xué)術(shù)研究工作均需要融合計算機思維與法學(xué)思維，因此，此次論壇的主題意義特別重大，希望能看到更多的成果持續(xù)推進研究。

肆

與談人：聶友倫副教授

圍繞數(shù)字法學(xué)與實證研究，聶友倫老師談?wù)摿藘蓚€方面的體會。

（1）宏觀上來看，人工智能法學(xué)、數(shù)據(jù)法學(xué)與實證研究跟目前主流的法教義學(xué)研究的研究標的有所不同，前者更聚焦于實然問題，而后者聚焦于應(yīng)然問題。這樣的差異導(dǎo)致了一些學(xué)術(shù)上的爭論，但這樣的爭論更大程度上是前見所造成的不必要的爭論，這兩種方法均是解決法律問題的路徑。解決法律問題可以訴諸兩個方面，一方面是解釋論以及立法論的研究，另一方面是社科法學(xué)實證研究，法律人工智能能夠帶給實證研究更有力的支撐，讓學(xué)者明晰問題的癥結(jié)點究竟在何處。

（2）數(shù)字法學(xué)研究的長處很明確，它能夠提供許多很好的解決方案。但是數(shù)字法學(xué)也有其固有的短板：數(shù)字法學(xué)基本上只能通過過去的數(shù)據(jù)和案例對未來進行預(yù)測，但是我國正處于百年未有之大變局，當(dāng)社會價值取向以及國家政策導(dǎo)向發(fā)生變化時，過去積累的數(shù)據(jù)是否還能使用、該如何使用、數(shù)據(jù)意義在哪里等問題值得我們思考。當(dāng)我們使用計算機技術(shù)和過去的數(shù)據(jù)去預(yù)測未來時，不僅預(yù)測本身可能沒有意義，甚至有可能會導(dǎo)致錯誤的結(jié)論，這個現(xiàn)象值得我們警惕。

編輯｜蔡明焱

排版｜趙飛飛

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