人工智能視角下法學學科的新機遇、新要求與新路徑

于曉川

摘要：人工智能技術在實踐中的廣泛運用推動了法學學科的思維創新。本文立足于人工智能與法律學科發展的融合現狀，歸納出人工智能對法學學科的挑戰和要求，從法律思維與實務能力強化、法律職業公共精神培養以及法學教育培養方法革新等方面，明確了法學學科發展的創新路徑。

關鍵詞：人工智能 法學研究 法學教育

“人工智能”時代已經來臨。①我們敢斷言，這種關于時代征候的預判，并非某種“危言聳聽”或“話語泛濫”的迷障，②而是切實的“心智（認知）革命”，③它必然通過重構制度實存以規訓人們的思維、行動，它之于法律、法學的問題意識自然也集中在其對諸種關聯法律制度的重新安排，作為教育制度的學科建設規則便被涵括其中。我們關心的是，人工智能將以何種姿態介人當下的法學教育，或者說，將以何種方式重構如今的法學學科建設格局;更為重要的是，我們應當如何理性認識這種重新安排，它到底是一種時代的進步，還是潛藏著危機并逐漸將傳統法學教育推向危亡的邊緣？如果是后者，則面臨這些挑戰，法學學科建設者、管理者、規范執行者等應當如何各司其職以科學因應之呢？本文將分別就這些問題作以解答。

1人工智能時代法學學科的發展契機

人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活，如何認知人工智能與法學的關聯，了解法學學科在人才培養中面臨的新形勢、新機遇和新挑戰，明確人工智能時代法治人才培養的創新路徑，已成為現階段法學學科建設過程中應當關注的重要問題。

1.1人工智能法學的研究緣起

人工智能自進入21世紀以來發展態勢迅猛，但其與法律的結合可以追溯到30年前于1987年在美國東北大學舉辦的首場國際人工智能與法律會議（ICAIL）。該會議之后，1991年國際人工智能與法律協會（簡稱IAAIL）成立，同年《人工智能與法律》創刊推動了人工智能與法律的研究與應用，亦促進了法律科技的持續興起。

1.2人工智能法學的實踐運用

人工智能在法律行業中已有諸多運用，據英國廣播公司報道，案例分析專家阿爾法是一名合法的人工智能“機器律師”，他在倫敦與100名律師就“基于數百起PPI（支付保護保險）不當銷售案例”的法律問題展開競爭。“機器律師”合法AI的準確率為86.6%，高于66.3%。芝加哥伊利諾理工大學在美國和德克薩斯州南部法學院用從1791年到2015年美國最高法院數據庫合作開發了一種新的算法，重建從1816年到2015年最高法的投票數據，準確性超過70%，而且高于律師的預測精度。

1.3人工智能法學的發展態勢

（1）理論研究趨勢。雖在超越邏輯和理論知識表象之外的部分人工智能存在短板，但總體而言人工智能的研究能力有突破和超越人腦研究能力的趨勢。從法律行業的應用來看，人工智能難以勝任知識覆蓋面大、技術含量高的司法工作，更可行的做法應是一種人機結合的司法裁判智能化輔助系統，第一要務還是輔助和服務法官辦案，而不是替代司法裁決、淘汰辦案法官，也有觀點認為“智慧管理對司法自主的削弱，智慧應用對司法平等的分化以及服務外包對司法公信的威脅，是智慧法院存在的法理困境”。

（2）實踐發展趨勢。通過采用智慧法院庭審系統、庭審語音識別系統等，一般庭審時間平均縮短約25%，其他情況較為復雜的庭審時間縮短超過50%，庭審筆錄的完成度接近100%。案件辦理過程中的智能化、便利化，也可提高法官辦案和信息處理的效率。在河北省194個法院，有6961名法官應用“智慧審判支持”系統，截至2017年5月31日，共處理案件11.1萬件，輔助生成78.4萬份文書。此外，智能推送案情分析、法律條文、類案分析等，可以為法官判案提供規范的審理框架和辦案指導。如果法官裁判文書與判決結果存在較大偏差系統將自動預警，以方便法院行使審判監督管理權。

2人工智能為法學學科建設帶來的挑戰人工智能為法學學科建設帶來的挑戰自然會借由其與法學學科的諸種“相遇場景”而被“實在化”并為法學學科的建設者、管理者、參與者所感知。具體來看，人工智能技術借助對教學方式與設備等方面的變革對現有法學教育體系造成沖擊，這是它對于傳統法學課程體系和教學內容的重構，借由教育觀場景為法學學科建設帶來的挑戰是其對法學人才培養目標和培養規格的沖擊與挑戰，借由教研方法論場景為法學學科帶來的挑戰是其對法學教學模式和教學方法的沖擊與挑戰。

2.1人工智能對法學課程體系和教學內容的沖擊與挑戰

人工智能技術為傳統法學課程體系、教學內容的實效性、自足性提出了嚴正挑戰，具體包括：其一，人工智能向法學研究、法律實踐的深度、泛在嵌人決定了法學生必然需要熟練、深人掌握信息科學和計量科學的相關理論和技術;其二，人工智能對法學知識內容、存在方式的重構決定了法學生應當建構起能夠共情于人工智能體的“新型法律思維”;@其三，人工智能對立法者、法官、執法者、律師、守法者、學院派法律人等的全面異化控制（在日常工作中對人工智能技術的深度依賴）？決定了法學生應當時時抱持警惕“技術決定論”的意識，并配合相應的自我訓練以防止己身淪陷。相應地，法學課程體系和教學內容中必然需要增設關聯的思維訓練、理論修讀、實踐能力訓練，具體可能涉及量化模型與統計課程、人工智能技術類工業課程、專門的人工智能法學課程的增設以及各理論課（包括理論法學和部門法學）教學的“涉人工智能”專題研討環節。

2.2人工智能對人才培養目標和培養規格的沖擊與挑戰

一方面，我國在對人工智能未來發展的綱要中指出，要建設專門的人工智能學科，并要求高等院校在現有基礎上不斷創新人工智能學科的教學內容，并打造復合型人工智能人才培養體系，對此現行法學教育制度應該有所回應;另一方面，法律服務的發展對人工智能技術的需求逐年增大，各類與“人工智能+法律”有關聯的新型產業模式已經開始興起，目前全世界每一個區域的與法律存在聯系的機構或者企業都在大量引進人工智能設備與系統，提升其服務能力與服務水平。所以說，法律與人工智能有機結合將不斷地創造新就業崗位，而這些新興的崗位又要求從業者在具有一定法律知識的情況下，能夠擁有一定人工智能領域的實踐水平。⑩基于以上闡述，法學和人工智能在未來將會越發密切地聯系在一起，而未來從事法律行業的人員，其組織結構、知識框架與工作內容等都會巨大的變化。所以說，創新傳統的法學教育思維與法學教育培養模式、提升復合型人才培育效果、加強課程多元化程度、增強學生創新思維與實踐能力是未來法學教育制度革新的重中之重。

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