法律人工智能的有效应用基于对形式理性主义下人工智能的反思

颜雅君

（华东政法大学 法律学院 上海 200042）

一、人工智能出现带来的问题

人工智能（AI）是使用计算机科学的概念、程序和方法从事认知过程的科学，是一种机器模仿人智力活动的技术。[1]从2016年的“第一棋手”（AlphaGo）到2017年的系外“探星”人工智能机器学习手段，再到自动驾驶汽车的出现，人工智能的迅速发展及带来的突破性成果逐渐吸引众人眼球，使其备受关注。在法律领域，实践、立法以及教学都已受到了人工智能的影响，并将发生一系列变革。

（一）法律人工智能国内外应用现状

在国外，从上世纪40年代的OSCAR推理程序开始，解决产品责任的LDS系统（LegalDecisionmakingSystem）、税务法领域的TAXMAN系统、用于解释事故《司法补偿》条例的IKBALSI系统、分析案件、评估证据的贝叶斯网络、法律本体查询系统LRI-Core等一系列人工智能技术蜂拥而至。2016年5月，国际律所Dentons启动的法律科技创新加速器NextLawLabs项目，“孵化”了人工智能律师ROSS，将IBMWatson人工智能超级电脑提供的机器学习技术应用于法律领域，这项技术通过系统在数据库中检索相关数据、案例以及法律法规后，计算出最佳的选择提供给律师，颠覆了以往通过传统数据库关键字检索呈现结果并由律师自己挑选的模式，可以说这是人工智能领域的一大进步。其他越来越多的国际律所，如Linklaters、RiverviewLaw、BakerHostetler等亦开始研发、部署法律人工智能系统，帮助提高工作效率，或者以低成本模式提供法律服务。[2]

国内人工智能技术在法律领域的应用相对较晚，但近几年也有茁壮发展的趋势并得到较好应用。如仅2016年就出现如下人工智能产品：法律谷推出的输入案情描述即可查看相关案例的律师服务产品，代号“206”的上海刑事案件智能辅助办案系统，“理脉智能”产品（不仅提供法庭诉讼服务，也提供行政处罚等法律信息监控服务），杭州铁路运输法院的“新员工”——菜鸟智能配送机器人小G，以及广西奎路律师事务所推出的刑期预测系统已成为广西省首个法律机器人。此外，2017年挂牌成立的杭州互联网法院也离不开人工智能技术的融入，使当事人得到更加科学的答疑。

如今，一部分法律人工智能产品趋向成熟的同时，也有新兴的产品继续出现，为法律工作从业者以及当事人带来更多新的体验。或许在竞争之下一些产品很快将被淘汰，但仍不能否定其存在的意义，每一个产品都是人工智能进程中的一小步。当然，这些人工智能产品必然存在一些不可忽视的缺陷，需要我们积极应对。

（二）法律人工智能的优劣势分析

可以看出，随着信息技术的发展和从业人员对数据收集的重视，法律人工智能呈迅猛发展之势。人工智能只要具备有效的数据集合、完备科学的智能算法、足够的运算能力，则其结果的及时性、准确性、可靠性都是人类所无法比拟的。具体而言，目前的人工智能技术，例如自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）、集成分类器（EnsembleClassifier），在法律文件分析、数据提取与数据结构化、法律顾问机器人等方面都有着各自突出的贡献。

人工智能算法完全依赖于软硬件环境，目前无论是算法优化度还是硬件运算性能，都可以确保人工智能算法的运行速度。在特定的工作中，如关于法律文件的起草，人工智能可以在数秒内完成信息的收集、历史案例的分析、草案模板的比对，最终形成一个可被接受的文件草案。这样的速度能够极大提高法律行业的运行效率，从而提高社会运行效率。从当下发展现状来看，在大数据时代下，法律领域中的人工智能相关算法及其应用将会呈指数级增长，直致技术奇点的出现。

但人工智能的劣势也是显而易见的，因为其是从机械的方法中创造出的新知识，不足之处也在于本身的机械性。也就是说，人工智能只是根据设定的程序进行，无法兼顾其他，逻辑性虽强但却平面化，视觉、动态、移动以及直觉是人工智能所不能具备的能力。因此，在法律层面，人工智能在创造力、与客户关系处理以及新状况的应对方面存在着不足，且很难提升。计算机科学家DonaldKnuth曾说：“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”

此外，绝大部分人工智能算法都是一个黑箱①“黑箱”的研究方法的出发点在于:自然界中没有孤立的事物，任何事物间都是相互联系，相互作用的，所以，即使我们不清楚“黑箱”的内部结构，仅注意到它对于信息刺激作出如何的反应，注意到它的输入-输出关系，就可对它作出研究。系统，对于人工智能给出的结果，人类无法完全知道其内部原理。黑箱系统的不透明性会使得人工智能算法的结果在法律这一特殊领域受到一定的质疑。既使是决策树（DecisionTree）这类人类可理解机理的白箱人工智能算法也存在一个很大的问题。因为人工智能的算法本质上是一个概率的问题，无论是语义分析还是案例分类，最后算法给出的结果其实是所有可能结果中概率最大的一个，是统计意义上的最优解。这种模型输出的结果固然理性，但是缺乏对特殊事件的关注，以至于有时候算法的结果会与人类的直观判断背道而驰，即统计意义上的最优结果不一定代表现实法律世界的最优结果。

通过对人工智能的优劣势分析，可以看到法律人工智能的一些特性，比如逻辑性、机械性等，这是因为算法赋予人工智能生命，而算法本身似乎没有生命力。基于此，很容易令人联想到马克思·韦伯提出的形式理性主义，他肯定形式理性而否定实质理性，两者的不同之处在于前者主要进行因果关系判断，而后者则是价值判断，比如道德、政策，等等。形式理性的特点是客观的可计算性，逻辑、程序至上。在法律领域，可以概括成两点，一是在所有法律规则中通过逻辑方式使之具有内在联系性，能够推导出正确的结论；二是让这些法律规则以及它们生成的结论得到一致的应用。随着法律人工智能的发展，其可以完美地符合韦伯主张的形式理性，甚至可以解决形式理性在实践贯彻中产生的一些问题，比如在法律规则逐渐增多的趋势下，各部法律之间会不可避免地出现矛盾之处，难以构建成体系，而人工智能的加入却可以避免这一问题的产生。但是形式理性并不完美，完全基于形式理性作出的判决往往缺乏合理性。很显然，形式理性的不足之处也正是法律人工智能的缺陷所在。诺内特和塞尔兹尼克的发展模型以及哈贝马斯的商谈论中都体现了对韦伯形式理性的批判，并进行了补充和完善。

因此，法律人工智能目前能从事哪些工作，以及是否能替代司法工作者的复杂工作，尤其是法官的裁判工作，需要进一步考虑。因为法官的裁判工作不仅仅是逻辑推理，正如霍姆斯大法官的名言：“法律的生命不在于逻辑而在于经验。”形式理性主义下发展起来的人工智能有其固有的不合理之处，且人工智能作为一种机械智能，不能保证其程序不出错。若是程序被篡改、中病毒，或者程序的设计忽略了需要被考虑的要件，那么裁判结果就会出现错误。目前，裁判错误有法官责任追究制，如果法官是人工智能，责任的追究就更为复杂，这关系到是否赋予人工智能法律人格的问题。所以，在法律人工智能发展的同时，应时刻反思如何才能让法律人工智能发挥形式理性的优越性，并脱离固有缺陷，进一步探讨其开发与应用。

二、对形式理性主义下人工智能的反思

马克思·韦伯的形式理性主义可以从形式和理性这两个概念分别阐述并加以界定。“形式”从亚里士多德的形而上学而来，亚里士多德认为事物的形才是其本质，因为内容可以一样，而形造就了事物本身，后被概括为原则或内在的逻辑结构。韦伯所强调的是法律的体系性，并将其中的规则或原则作为决策准则，即用法律的形式去约束结果。“理性”是指认知理性，是认知客观事物和把握其本质及规律的判断、推理等逻辑思维形式和抽象思维能力。因此，形式理性主义即通过原则、规则等，运用逻辑和抽象思维能力进行推理从而认知客观事物。

（一）法律人工智能诞生的理论基础

韦伯的形式理性主义认为，如果个人决策是建立在“逻辑性的或者理性的基础上”时，并且如果该程序设计是达到“发现真实”这一目的而言之最佳机会，那么就可以认为这样一种程序性的安排乃是“受人的理智所掌控”的。[3]由于人类受到自身的局限性，在知识的全面性、记忆力的精准性、检索能力的完整性、体力的保持性以及获取的及时性等方面都有所欠缺，而人工智能却凭借其全面性和高效性，无论是在检索还是推理方面，都优秀于人类。在检索方面，人工智能可以短时间内在其所有的数据库中穷尽选择，直至找到一个最佳的方案，这无疑是法律服务提供者和客户最想要的结果，且其低出错概率又给人以信任感。目前，ROSS研究数据库已经可以支持关键字搜索，还可以根据用户的反馈进行自我学习。此种以深度学习、机器学习、大数据等为支撑的自主系统将会给法律领域的工作内容带来进一步的变革。韦伯在《法律社会学》的章节中提到，当形容原初法律之为“非理性”时，其所强调的侧面往往都是指：当地的纠纷解决方式与巫术和神谕等非人力所能控制之“神奇手段”相混同的情况；与之形成对照的，则是现代法律模式在纠纷解决机制上的技术化与可预测化。[4]在推理方面，形式理性主义认为“法律推理应该依据客观事实、明确的规则以及逻辑去解决一切为法律所要求的具体行为。假如法律能如此运作，那么无论谁作裁决，法律推理都会导向同样的裁决。”[5]因此，在形式理性主义下，人工智能代替人类进行检索或者推理甚至作出裁判也完全没有问题，可以说，形式理性主义奠定了法律人工智能产生的理论基础。

然而形式理性主义在推理模式上存在着明显缺陷：法律制度的理性化程度越高，意味着法官的自由裁量权越小。虽然在一定程度上限制裁判者自由裁量权是正确的，但是，自由裁量权正是人类思维自由度的表现，因此要综合考虑各种因素，适当赋予裁判者以自由裁量权。自由心证的产生正是建立在对证据法定主义的否定和超越，韦伯也曾经说过，法律的法典化降低法官尊严。因为法律的形式化、理性化，会让法官变得越来越不自由。[6]而形式主义注重规则，于是便有了根据规则推理的人工智能推理模式。[7]这样的法律人工智能使自由裁量权无限缩小，而且是单向度的，存在被推翻的可能，因此，人工智能若要更好地进行法律工作，需要其他的法学理论对其进行分析，产生更加科学的人工智能推理模式。德国的哈贝马斯和卢曼，美国的诺内特和塞尔兹尼克进行了相关的研究，为产生更加合理的法律推理模式而努力，体现了形式理性危机带来的法的再实质化现象。

（二）对形式理性主义的批判

美国学者诺内特和塞尔兹尼克于1978年提出了一种发展模型，该模型包含三个演化阶段，即压制型法、自主型法和回应型法。[8]压制型法是指专制法，法律仅仅作为一种工具维护社会的秩序，而不考虑是否公平正义，也不考虑民众对此的信任感与接受度，适用于战乱时期社会动荡的政权。自主型法则是在法治社会出现的法律，追求程序正义，这是因为在真相的盖然性下，程序正义虽然在一定程度上使得非法证据被排除而不利于揭示真相，但由于非法证据更多时候歪曲了真相，而且侵害人权，所以程序正义是现代法治较好的司法路径；回应型法是为寻求更佳的路径而诞生的，试图往实质正义进阶，是对社会多元化下民众需求的一种反应。此学说属于目的法学领域，认为自主型法过于关注程序的正当性，而忽视了社会效果，所以要用回应型法代替自主型法，纠正自主型法的形式理性，不仅要实现程序正义，也要实现实质正义，并且使二者达到一个平衡状态。在回应型法中，目的的存在，是为了对既定的做法进行评判，在目的被认真对待的情况下，就可以一定程度上达到控制裁判者自由裁量权的效果。相反，缺少目的就缺少对路径的约束。因此，在人工智能的推理模式上，不能仅仅进行单一的设计，要将更加复杂的因素考虑进去，在多元化的社会背景下，整合法律判断和道德判断，并且设计出可以选择的模式，在进行推理后得出的结论有多个的情况下，人工智能将有能力选择最佳的那个结论，在实现程序正义的同时，尽可能靠近实质正义。

法兰克福学派代表人物哈贝马斯也同样在纠正自主型法上作出了努力，并提出了商谈论，即法的话语理论，其谈论的重点不是法律规则，也不是法律案例，而是法的论证过程，从而为司法决定提供理由，被人们所接受。此理论认为，在民主法治国条件下，包括司法决定在内的所有政治和法律决定，其正当性都取决于经由交换合理理由的理性商谈达成的共识。[9]其核心为交往理性，语言是各个参与者进行沟通的媒介。由此得出商谈原则（theprincipleofdiscourse）和普遍性原则（theprincipleofuniversalization）以区分道德和非道德标准。但是无论什么活动与内容，都要经过商谈才能进入到道德判断领域。经过商谈辩论活动，那些（能够）具有普遍性的规范才能成为道德规范，成为调解自然人之间的人际关系和人际冲突的准则。[10]商谈论中，法律规则是不可或缺的，而道德只是个案中法官个人思维的体现，不过分强调也不会缺失。哈贝马斯的理论应用在人工智能的法律推理上，即体现为多元反复推理，而不仅仅是单一的逻辑推理，在多元推理的运算模式下，最终衡量不同的观点作出正确与否的选择。

三、法律人工智能的有效应用

通过上述分析，我们可以发现，目前法律人工智能已经逐渐进入法律领域，在检索等方面尤为出色，在一定程度上也能成为裁判者的辅助工具。只是从形式理性主义发展起来的法律人工智能还不是那么完善，需要通过回应型法和商谈模式理论使其更加符合司法体系的要求。不过从另一个角度看，法律人工智能不一定要用作司法辅助工作，也可以用于司法管理，这样便可以充分利用其形式理性主义特性发挥其价值。

（一）作为裁判者辅助工具的有效应用

我国最高法院虽然颁布了相关的司法解释以及指导案例，但全国范围内的审判标准依旧参差不齐。若是人工智能进入到法院，提供相关技术，在全国范围内按照统一标准进行工作，那么法官的自由裁量权会被限制，这在一定程度上有利于司法客观化。一方面，人工智能会按照一定的标准，让诉讼过程中的信息更加标准化，包括法律规范，也包括案件事实，尽量地减少法官的解释空间；另一方面，法官在操作过程中有人工智能的参与，事实上是被人工智能所监控了，只能按照人工智能中设计好的程序走，从而起到了一定的监督作用。

（二）作为司法管理者的有效应用

在马克思·韦伯的形式理性主义指导下，法律的形式理性化也要和法律制度的科层化相匹配。当人工智能技术介入到法院，辅助裁判者进行裁判等工作，法院的管理系统也应当进行相应的提升。所以人工智能也可以是司法管理技术，在司法管理中尽可能地发挥形式理性主义特性。在韦伯看来，作为法理型统治的最纯粹类型的行政管理班子的统治具有严格的刚性的非人格化统治色彩，官僚制中理想的行政管理人员的基本公务精神就是依据法律、法规、规章办事，不能在公务活动中夹杂个人好恶，保证每个人在法律、法规、规章、制度面前形式上的平等。[11]目前我国的智慧法院的建设，包括杭州的互联网法院的出现，不仅是人工智能发展带来的结果，也是司法改革的需要。通过人工智能技术可以优化法院内部管理体制，较好地保证法律的平等授权和平等实施，体现法律面前人人平等的现代法治基本原则，有助于标准化管理，提高管理效率。

（三）法律人工智能的突破及应对

除了对现有人工智能的有效利用，还可以从技术上着手提升以及从法律上重新定义人工智能。

目前法律规范是用人类语言或者自然语言①自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言。汉语、英语、日语为自然语言。书写的，其中许多价值判断内容人工智能还无法理解，司法工作人员也就不会被取代。但是，只要技术进步，人工智能的设计者对自然语言识别系统进行开发，并根据商谈理论设计推理程序，那么法律人工智能就将对司法体系带来一场革命性的改变。因此，法律人工智能的设计者和控制者就显得尤为重要，应由具备法律知识、计算机知识的人员来进行设计与控制，这也给社会开发了一个新的工作契机。这样一来，法律人工智能就可能代替人类从事司法工作，而这就关系到裁判责任的承担主体。

是否可以让人工智能成为责任的承担主体，首先需要确定的是人工智能是否具有法律人格。欧盟法律事务委员会主张机器人的“工人”身份并赋予其特定的权利义务；日本、韩国也起草了《机器人伦理宪章》等规范性文件。在立法上赋予人工智能产品以法律人格与权利义务并非无稽之谈，而是世界范围内已有先行者的前沿立法活动。[12]因此，在不久的将来，人工智能成为独立的责任承担者并非不可能，但需要一个过程，并且对不同智能程度的人工智能必然要区分对待是否独立承担责任。而对从事法律工作尤其是司法裁判工作的人工智能的责任承担的划分应慎之又慎，先从其设计者和控制者出发，若是他们的失职行为导致没有及时检查人工智能程序的科学性、裁判结果的可接受性等，就应由设计者和控制者承担责任。但这样可能会影响到设计者对设计程序的积极性，难以承担由此带来的风险。对此，如让保险公司承担这部分的风险将会是一种可供选择的方案。

小结

法律人工智能技术的迅速发展是不可避免的趋势，根据20世纪和21世纪计算机能力呈现指数级增长推断，人工智能的发展速度会越来越快。形式理性主义是法律人工智能诞生的理论基础，在此基础上，应运用回应型法和商谈理论对法律人工智能进行完善，在法律上也对相关问题进行立法，使之更加符合经济社会发展。由此，法律人工智能对法律工作者的代替程度也会越来越高。因此，法律工作者需要作好相关应对，接受人工智能带来的挑战，并充分利用人工智能技术的优势，弥补自身的劣势，从而推动法律领域乃至整个经济社会的发展。