人工智能背景下法科生釋法說理能力培養探究

蔣曉云

(長春金融高等專科學校 經濟管理學院,吉林 長春 130000)

近年來,法律作為重要的公共議題屢屢成為社會熱點。法律人不僅要向法律職業共同體和當事人說理,向社會說理也成為其重要的職業技能,以“讓人民群眾在每個案件中感受到公平正義”。與此同時,法律人工智能的“未來”已來,釋法說理技能的培養也面臨轉向,即從法教義學單一說理轉向法律批判思維綜合論證說理,以適應泛AI背景。

一、從對手到助手:人工智能與法律批判思維相輔相成

2018年6月,Open AI提出“生成式預訓練”概念。通用語言模型不再需要人工標注,使用既有資料即可進行訓練,并可快速轉化為面向普通用戶的具體服務。2022年11月30日,對話機器人——ChatGPT橫空出世,風靡全球。或許如馬斯克所說,我們離“強大到危險”的AI真的不遠了。

意料之中地,“失業預言”再次甚囂塵上。一方面,“低端”法律服務業似乎岌岌可危。以ChatGPT為代表的人工智能可能進一步強化實時學習與反饋能力,能夠結合最新的司法解釋、指導案例以及研究成果給出更完整的解決方案。如果律師只能查找整合法條以及教材內容,那么被逐漸取代已是命中注定。另一方面,學生僅僅依靠ChatGPT就可以撰寫論文,沒有哪個人會妄想人類的知識復制能力可以與人工智能一較高下,教育業也面臨終極挑戰。綜上,法律教育好像勢如累卵,ChatGPT則像一頭闖進瓷器店的公牛。2023年1月3日,紐約市教育局決定阻止所有部門的設備和網絡訪問ChatGPT,但誰都知道禁令無法實質上阻止學生的應用。法律和教育業在人工智能背景下的雙重危機,似乎昭示著法律職業教育的無能為力。

法律人工智能技術剛剛進入研究領域的時候,被用于解決行業初級痛點,即對司法事務進行智能輔助,以減少重復工作,提高效率,而在法律機器人問答、裁判預測和類案推送等智能輔助判斷系統方面的實際應用效果遠不如預期。但是現在,法律人工智能的普遍應用已經指日可待。

ChatGPT目前還存在不少缺陷,但眾所周知,這也僅限于目前而已。可以預見,未來世代的人工智能也都會帶有“目前”性的原生缺陷,然后很快在升級迭代中得到完善和進步。就像恐懼擋不住公牛的橫沖直撞一樣,無論法律界還是法律教育界,對法律人工智能都無從回避,在此基礎上調整課程體系和教學方法是法學教育大勢所趨。

作為人類智能強于人工智能的核心能力之一,批判思維能力是人工智能時代素質教育的重點,教育界對此已經形成共識。學習理論將學習目標分為六個梯度:知道、理解、(簡單)應用、分析、綜合、評價。后三種目標被稱為“高階思維”。高階思維訓練是為了培養批判性思維能力、創新能力等高階能力。ChatGPT或許能夠提供快速和簡單的問題答案,但它并不能培養批判性思維和解決問題的能力,而這些能力對學術和終身成功至關重要。受人工智能數據喂養的學習方法限制,人工智能更像是一個合成器,批判思維能力無法與人類競爭。具體到法律領域,法科生批判思維能力培養是人工智能背景下法律職業教育的重中之重和重中之難。

就像計算器成為學生在數學課上的重要工具一樣,ChatGPT之類的人工智能的法律意見和論文寫作功能必將成為促進法律職業教育的知識工具,學生要做的是在此基礎上評估和超越ChatGPT“初稿”,最起碼要具有能夠應用和評估法律人工智能技術“初稿”的能力。而應用和評估法律人工智能技術的能力以法律批判思維能力素養為基礎,釋法說理能力也以法律批判思維能力素養為基礎。在部門法學習中滲入法律批判思維方法訓練,配合批判思維的專門方法和技術支持,促使學生通過系統學習和大量訓練實現內化,是釋法說理能力培養的有效路徑。

即使未來法律人工智能大幅提升司法流程效率,也仍然需要法律從業者來監督、監管流程,從而確保司法工作的合理性。法律是思維的訓練,而非單純的記憶,在法律人工智能背景下更是如此。法律批判思維通過對法律定義、法律規范中的條件、法律論證識別、法律科學推理、法律因果關系、法律價值考量、理性法律決策、法律創新方法和習慣等重要問題的訓練,幫助學生養成釋法說理能力。

二、拷問AI:算法偏見和信息繭房

法律人工智能的普遍應用很有可能導向信息繭房,即以“我”為標準評價法律說理。釋法說理的目標決定其不能是自我中心的,更不能是自說自話的,但信息繭房會導致說理主體將“我”想象為“一般人”。誤以為自己的“關注”“推薦”“朋友圈”就是整個“人間世”,自己則是“一般人”的代表,而視異己為少數派甚至反對派。換言之,算法形成繭房,屏蔽他者,這會讓人們從線上到線下都無視一切“非我族類”的他者。一旦人類將人工智能視為“我”的智能,事實上就已經在作繭自縛。在教學中不難發現,學生的法律價值判斷往往源于網絡而不是社會經驗,這當然與其之前十幾年一直處于單純的學校生活狀態密不可分;但另一方面,通過觀察社會輿論所反映的民眾對法律價值的判斷,網絡影響之巨大和深遠可能就有些令人意外了。這說明相當多的價值決策權力在不知不覺中已經讓渡給算法,用扎克伯格的話來說,“我們正在進入算法而不是法律統治人的時代”。[1]

算法的個性化推薦很容易植入隱形的誘導,而且傾向于將偏見和歧視固化、強化,甚至形成連鎖效應。[2]更有甚者,人工智能必然帶有研發者的“基因”。由此,商業利潤的誘惑和行政權力的任性都不可避免地會影響人工智能數據的質量。這也就意味著,道德論證極易偏向不當剪裁的信息,而沉默螺旋現象也更將被習以為常。人們總在網上“鑒賞物種的多樣性”,感慨“這年頭兒沒好人”,但同時卻發現現實生活與網絡生活是兩個世界。網絡輿論明明越來越不能代表社會輿論,但算法和數據卻讓社會不斷向網絡屈服。當前,司法的社會敏感度前所未有,在某種意義上甚至可以說劍拔弩張。法律職業人相應承擔更多的社會說服責任,不僅要說服當事人和法律職業共同體,而且要面對以網民為代表的社會公眾。法律批判思維是一種以“聽眾”為中心的“合理性”論證技能,從不同角度、不同層次為法律決策的可接受性提供科學的說理標準和程式化分析、評估服務,旨在為司法決定提供理由,目標受眾是法律職業共同體、當事人和社會公眾,而不是網絡。因此,與人工智能相比,人的智能更適合高價值判斷的司法裁判論證。

經驗表明,論證線索導致更持續的態度轉變,對行為更有預測性,對反說服具有更強的抵抗力。2017年,最高人民檢察院發布《最高人民檢察院關于實行檢察官以案釋法制度的規定》和《最高人民檢察院關于加強檢察法律文書說理工作的意見》。2018年,最高人民法院發布《最高人民法院關于加強和規范裁判文書釋法說理的指導意見》,并配備了完整的指引、考核、評估、評價機制和評查、監督機制。在大數據技術支持的司法公開背景和考核要求下,可以期待法律論證說理(在當前環境下主要體現為司法文書論證)質量的飛躍式提升,這是法科生在學習階段應該掌握的基本技能。

三、教學框架:邏輯基礎與理論模型

(一)法律五段論:釋法說理的邏輯基礎

司法三段論傳統上是法律邏輯學課程的重要內容,是法律發現的經典模式。司法三段論的基本模式由事實(小前提)、法律(大前提)和裁判(結論)三個部分組成,推理質量由前提的真實性和推理規則的正確性決定。如果事實認定無誤,適用法律正確,不違反三段論的推理規則,即可保證裁判的合法性。其中,“找法”即法律發現是司法三段論的核心。

拉倫茨將具有構成要件T和法律效果R的法規范與案件事實S之間的涵攝稱為“確定法效果的三段論法”,并以邏輯符號的形式將其表述如下:

T→R(為法律規定T的每個案件事實均賦予法律效果R)

S=T(S為T的一個事例)

S→R(S應被賦予法律效果R)[3]

傳統的法律三段論論證模式仍然停留于零主體靜態化論證階段,而司法實踐中的法律論證是典型的多主體動態化論證,在司法推理證成上雖然具有重要作用,但向外說服,尤其是以社會公眾為說服對象時存在先天不足。因此,法律五段論更切合現實的司法論證實踐(圖1)。[4]

圖1 法律五段論示意圖

在教學實踐中,司法三段論因過于關注形式邏輯而備受批評,甚至成為機械司法、僵化司法的替罪羊。霍爾姆斯的名言被眾多法律從業者奉為圭臬,“法律的生命不在于邏輯,而一直在于經驗。時代的迫切需要、流行的道德理論和政治理論、公共政策的直覺,甚至法官與其同事們所共享的偏見,無論是公然地還是下意識地,在決定人們所服從的規則方面所起的作用遠遠超過了‘三段論式推理’。”[5]但是,我們不能無視霍爾姆斯發表上述論斷的時代背景,其觀點針對的是當時以蘭德爾為代表的法律形式主義,而不是邏輯本身。霍爾姆斯自己也認為,如任何其它事物一般,法律的確是一個合乎邏輯的發展結果。[6]

像其他任何理論工具一樣,形式邏輯的應用當然是有限的;但與大多數理論工具不同的是,形式邏輯的作用是基礎的。作為人類思考的基本法則,任何論斷都必須經受邏輯的檢驗。司法三段論在法律推理中發揮著基礎性作用,形式邏輯和演繹推理在法律中的確十分重要。因此,司法三段論基礎上的法律五段論仍然是釋法說理教學中重要的前提性內容。

(二)語用論辯:理論工具和教學框架

論證理論是釋法說理能力培養的理論基礎。20世紀90年代之后,純粹法學理論面向的法律論證研究漸趨沉寂,而一般(普遍)論證理論在法律領域的拓展應用異軍突起,對法律論證的研究轉移到法理學之外。其中,“語用-論辯”進路的阿姆斯特丹學派被認為是最重要的流派。如齊佩利烏斯所說:“對象決定方法”[7],語用論辯理論在法律論證實踐中的成功經驗是釋法說理本身的特點決定的。諾伊曼教授指出,法律論證既由法源又由道德規范和原則支撐。在法律論證中,外部證成、二階證立等理論都強調其實質理由,即通過有關道德的、經濟的、政治的實踐陳述來支持某個法律命題,其中最重要的是道德理由。[8]既然如此,法律論證理論向一般論證理論延展,一般理論向具體制度語境(比如法律)具體細化就是應有之義。

在法律人工智能背景下,法學知識工程師、法律流程分析師等未來職業畢竟是少數,而被法律人工智能“倒逼”必須說理是法律職業共同體的責任。法律論證實踐有強烈的責任主體色彩,不是進取型的“找出原因”,而是防衛型的“交代理由”,是為了免于被人懷疑而作的澄清和交代。如前所述,單純的司法三段論顯然已不敷釋法說理實踐之用,語用論辯論證理論則為釋法說理能力的培養提供了理論框架和操作方法。

在語用論辯論證理論中,論證的目的被視為用合理方式消除意見分歧。因此,論證被作為兩方之間明確或隱性討論(在獨白情形下)的組成部分來加以檢查,雙方就同一個命題具有不同的立場。在這種批判性討論中,論證旨在通過說服對方接受具體立場來消除意見分歧。其主要包括兩部分內容:一是標準理論框架。把批判性討論作為分析評價論證的標桿,通過十條規則(自由規則、證明責任規則、立場規則、相關性規則、未表達前提規則、出發點規則、論證圖式規則、有效性規則、結束規則和使用規則),把謬誤論證與可靠論證區別開來。二是策略操控。這是標準理論框架的修辭拓展,其修辭視角表現為挑選論題潛能、適應聽眾需求和利用表達技巧三個方面。

法律判斷的合理性和正確性最終都要通過“可接受性”體現出來,對“聽眾”的重視是法律論證立論的出發點。因此,作為一種說服技藝或者說是說服目標聽眾的藝術,修辭技藝在釋法說理實踐中具有重要的作用,它是法律批判思維的重要內容之一,也是學生特別感興趣的內容。但教學中必須注意,既不能過度追求說服聽眾接受而濫用修辭術,也不能視修辭為“非理性”“非法”而盲目排斥。

四、策略設計:實踐導向的案例教學模式

2017年,美國蘋果公司CEO庫克在第四屆世界互聯網大會上表示:不害怕人工智能超越人類,反而擔心人類像機器一樣思考。在法律領域其實也是如此,人們擔心的不應該是人工智能會判案,而應該擔心法官像人工智能一樣判案。培養學生的法律批判思維能力,正是培養學生在法律人工智能背景下的職業競爭力。因此,釋法說理能力的培養應當以能力評估而不是知識考核為中心,采取實踐導向的案例教學模式。

實踐導向的議題設置是案例教學的起點。杜威指出,教學內容脫離學生經驗是教學的典型弊病之一,因此必須解決教學內容與學生經驗相脫鉤的問題。對學生而言,學習一般來說只是對信息的暫時獲取。一旦其獲取信息的外在目的——考試消失,這些信息也就再也不見。通過案例法進行實踐導向的議題設置,可以迫使學生進行深入的挖掘式學習,從語境中建構出這個問題對自身的意義。由此,教學內容便變得與自身相關。越是深入探討某個問題,就越能看到其中的聯系和相關性,也就越能夠激發思維活力。

釋法說理的話題設置必須具有明確的專業針對性。根據教學經驗,學生一般對社會熱議案件興趣濃厚,但往往局限于“看熱鬧”的外行心態。因此,教學中要激發學生的興趣,決不能停留在“有趣”的層次。對于頭腦風暴、小組展示的專業話題,應堅持以批創思維技能應用和專業知識背景為最重要條件,使教學內容切實聯系法律實踐,真正落實教學目標。在案例教學全流程中,要求學生主動收集、檢索更多信息,全面認知利益相關者的立場,清晰理解案例中論證困境的本質,作出價值決策并充分解釋,設計對該決策的追蹤和監測路徑,這就形成了一個法律批判思維的過程框架。

五、結語

人工智能未來必然會改變釋法說理的模式,法學教學目標和內容相應地也需要調整甚或重新設計,系統的法律批判思維教學與訓練是培養釋法說理能力的有效框架。我國法學教育中普遍缺乏工具性思維方法實訓,而引入批判思維方法兼具專業性和實操性,具有現實意義。具體地說,釋法說理能力培養的思路是:與部門法教學滲入式培養協作,對接法律實踐需求,側重法律批判思維技能的培養和習慣的養成;通過對法學專業素材進行科學分析,嫻熟應用法律論證和社會說服技能,以解決人工智能背景下的釋法說理問題。其中,法律五段論是法律論證的基礎前提,語用論辯方法則是其特色方法和理論框架。