人工智能在法學教育中的應用

人工智能技術在高校法學教育中的應用日益廣泛，一方面提升了教育教學的質量和效率，另一方面也帶來了諸多挑戰。通過建立嚴格的數據隱私保護制度、確保算法透明公正以及加強師生教育和培訓等，可以發揮人工智能技術的多重優勢，促進高校法學教育更好發展。

多維度的應用表現

隨著大數據、云計算、物聯網、智能終端等技術的發展，高校教育管理目前正向智慧化、生態化演進。人工智能在高校法學教育中的應用不僅可以提高法學教育的質量和效率，還可以為學生提供更加豐富和個性化的學習體驗。同時，它也能幫助教育管理者更好地進行決策和規劃，以適應不斷變化的教育需求和挑戰。當前，人工智能的應用主要表現在以下三個方面：

第一，人工智能可以根據學生的學習習慣和進度，提供個性化的學習路徑和課程內容。人工智能賦能法學教育教學創新的關鍵在于教育數據的全過程采集與互動。人工智能收集學生的背景資料、成績記錄、在線學習行為等數據，并通過測試、作業、互動等方面的表現考核學生的學習能力和知識水平；根據學生的學習習慣和能力測評結果，規劃出個性化的學習路徑。這些路徑包括不同的學習模塊以及課程順序，并根據學生在學習過程中的表現和反饋進行動態調整。

第二，人工智能可以應用于自動摘要、關鍵提取、模式識別等法律案例分析。首先，人工智能的自然語言處理技術，特別是文本摘要算法，可以自動閱讀大量法律文件和案例，提取關鍵信息并生成摘要。其次，人工智能能夠識別案件中的關鍵實體和關鍵概念，幫助學生重點關注案件的核心要素。目前，人工智能技術也被應用到刑事司法系統中，在大量數據分析基礎上更公正地進行案件的審判、犯人的保釋以及假釋申請的審批等。最后，人工智能的相似性度量與推薦系統技術，可根據現行案例的特點來匹配歷史上的同類案例，為法律分析與策略制定提供參考。

第三，人工智能可以通過提供互動式學習體驗和情感行為分析，增強模擬法庭的教學效果。隨著互聯網時代的到來，法學學習越來越呈現出實踐性、情境性和個性化的特征。在開展模擬法庭的課堂教學時，人工智能技術可以模擬法官和律師的角色，與學生進行互動，并提供即時反饋和建議。同時，根據法律案例自動生成法庭情景，包括案件背景、證人陳述和證據材料等，為學生提供生動、多元的模擬環境。

多方面的應用挑戰

人工智能應用于高校法學教育，除了具有多重優勢外，也有一些挑戰值得我們關注和警惕。

首先，人工智能在數據收集、存儲和處理等多個環節存在潛在的隱私風險，尤其是涉及大量敏感信息的法學案例。高校法學教育往往需要收集大量的學生數據，收集到的學生數據需要存儲在服務器或云端，可能會導致數據被不當或錯誤訪問。此外，人工智能系統需要對數據進行分析和處理。在數據處理過程中，如果沒有嚴格的隱私保護措施，可能會導致數據濫用和隱私泄露。

其次，人工智能的算法可能存在偏差。人工智能系統依賴大量的歷史數據進行訓練，如果這些數據本身不完整，就可能導致算法學習到有偏差的內容。同時，人工智能系統會不斷更新和優化其模型，如果系統在應用過程中收到不客觀的反饋，這些內容就會被進一步強化并形成反饋回路，加劇偏差的產生。2016年，國外某公司發布了一篇調查報告，揭露了某產品存在的算法偏差問題，引發了關于算法透明性和公平性的廣泛討論。這一案件好似一個三棱鏡，折射出了智能輔助刑事裁判工具應用中的潛在風險。從根本上講，這種風險來自人工智能目前發展階段及其賴以躍遷的數據庫的局限性。

最后，高校法學教育面臨人工智能的技術制約。雖然近年來自然語言處理技術取得了顯著進步，但人工智能對法律語言的理解仍然存在不足。法律語言涉及大量的專業術語、法律概念以及多義詞的精確使用，而人工智能系統難以全面掌握和準確解析這些語言。此外，法律問題不僅需要語言文字的處理，更需要復雜的邏輯推理和情景推理能力。復雜的推理過程不僅依賴于對法律條文的準確理解，還需要廣博的社會文化背景知識，以更好地避免法理與人情的沖突。

另外，隨著人工智能技術在高校法學教育中的日漸融入，教師的角色和教學方式也要做相應的調整和變革。隨著互聯網時代的到來，人工智能逐漸開始承擔部分知識傳遞的任務，高校教師的角色可能從傳統的知識講授者轉變為引導者、推動者和學習過程中的監督者。這就要求高校教師應當對人工智能技術有更全面的理解和更強大的應用能力。

多角度的應對方式

鑒于人工智能技術應用于高校法學教育存在諸多挑戰，我們需要通過系統的制度設計加以防范，以確保人工智能技術在法學教育中可以得到公平、公正和有效的運用，同時避免可能的負面影響和道德風險。

第一，建立嚴格的數據隱私保護制度，明確人工智能系統在數據收集、存儲和處理過程中的責任和義務。首先，確保學生數據的收集、存儲和處理符合相關法律規定。在收集學生數據前，應明確告知數據收集的目的、范圍和使用方式并征得學生的同意；提供詳細的隱私保護政策，讓學生充分了解后期的數據處理和保護機制。其次，應遵循數據最小化原則，即收集實現法學教學目標所需的最少數據，避免不必要的數據收集。同時，實行嚴格的數據訪問控制措施，保障授權人員訪問學生數據的資格。最后，提高數據處理的透明度，定期公開法學教育中的人工智能系統數據使用情況和隱私保護措施。

第二，制定算法透明和公正的標準，定期審查和評估法學教育中的人工智能系統算法。一方面，在訓練數據之前對數據集進行審查和清洗，剔除明顯有偏差和歧視性的內容，確保數據的多樣性和代表性；定期更新數據集，納入更加全面和公正的數據，避免歷史偏差的累積。同時，設立投訴和反饋機制，及時處理用戶對算法偏差的投訴和反饋，不斷改進算法。另一方面，提高算法的透明性和可解釋性，公開算法的設計原理、訓練數據和評估結果，邀請獨立的第三方機構對算法進行評估和監督。

第三，加強對法學教育工作者和學生的教育和培訓，提高其對人工智能應用問題的認識和處理能力。可以結合法學、倫理學、計算機科學等學科，開設專門的人工智能倫理課程，內容可以涵蓋數據隱私保護、算法公正性、法律職業倫理等。同時，通過典型案例分析和討論，幫助學生理解和應對人工智能運用于具體法律案件中的問題，使其認識到人工智能只是一種輔助工具，在面對復雜案件時，仍然需要個人全面精準的理解和深厚的社會文化積淀。此外，制訂系統的教師培訓計劃，一方面加強教師的智能教育素養，從多個維度提升教師對人工智能的理解與運用能力，使其更好地適應技術變革；另一方面加快學科素養與信息素養的深度融合，幫助教師利用技術手段豐富教學內容，提高教學互動性，雙向促進學生智能素養的培養。

通過建立健全多層次、多角度的倫理和制度防范體系，可以有效保障人工智能技術在高校法學教育中的公平性、安全性和倫理性并促進其健康發展，為培養高素質法律人才提供有力支持。

（作者單位系成都大學）

編輯：張鈺梅" " zhangclaire08@163.com