计算法学于大数据时代视阈下的再思考

周 楠

浙江工业大学法学院，浙江 杭州 310000

一、计算法学的发展与简述

传统法学的研究方法是基于三段论的方法论，对整体法律条文进行详细分析。首先，由于传统分析法学对问题的分析还停留在定型化的阶段，分析法学对理论的正确性还无法进行认证。其次，在传统法律思维下，立法活动和司法裁判还处于粗糙的人为判断阶段。最后，从信息传输的角度上看，法学研究中，数据的处理量越发增多。从某种角度进行分析，现代的法学研究工作者开始研究法律问题时，相关法学文献资料均是过时的法律数据，从而使法学研究与法律实践需求之间存在一定的时间差。故我们需要全新的法律思维模式来应对因社会的变迁和发展带来的新难题，而“计算法学”即为燃眉之急之最优解。

计算法学首次正式提出源于张妮、蒲亦非所著的《计算法学导论》一书，总结出计算法学的主要研究数量关系的变化，并由数量关系的变化所产生的法律现象。计算法学所采用的技术方法有很多种，其中采用统计学最为主要，并在使用采用统计学的同时，还会涉及现代数学与智能计算等相关技术手段。计算法就在实际应用中充分体现了计算法学的学科理念，并基于计算法学的学科理念在实际应用中有所突破与提高。在实际的计算法学应用中，计算法学格外注重数据密集型科学的实践意义。基于以上角度进行考虑，计算法学的实际应用，将使中国未来法律在实证研究中具有更加高层次的量化程度以及行业规范程度，并以此使中国的法学研究进入实证研究时代。

二、计算法学面临的困境

（一）法官主体地位被削弱

数据前置性和算法依赖性的技术特征使得计算法学的应用极易形成“数据主义司法观”，法官无需再根据事实和法律作出自己的判断，只要最终宣判由机器得出的判决即可。这种现象潜在的结果就是从“以法官为中心”向“以数据为中心”转化，长此以往，随着数据量的越来越大，数据结果的可信度和精准度也越来越高。但是从另一个角度看，法官对于数据的依赖程度也会随之升高，从而丧失自己的主体权，不仅法官的裁判能力会受到很大影响，长远来看可能会形成技术对法官的隐形操控。

（二）审判结果不稳定性增加

由于人工智能是随着大数据时代的到来才逐渐被适用到法学领域的，所以它的稳定性和成熟度还有待提高。像计算法学这种新的领域技术通常是一个没有先例可循的单一性工程，因此，司法大数据技术在实际应用中与人工智能技术同样，是具有一定程度的法律风险性及技术应用风险性的。同时，也因为数据技术本身的弊端，会给法律这样一个只允许极低容错率的行业带来巨大的风险，例如网络技术本身的共享性和透明性使得黑客运用网络控制司法判决成为可能，这会大大干扰法律的正常秩序。

（三）消除了司法所具有的固有属性

在司法中使用信息技术具有一定程度的固有价值。但是，将信息技术运用于司法领域中，会使技术本身与司法领域的自身特点形成一定程度的互斥性。大数据技术与人工智能技术在司法过程中的应用，与传统的信息化技术相比较，其分析数据具有更加高效的前置性，并且对数据算法具有一定程度的依赖性。因此，可能会使司法在实际的信息技术应用中受到新型信息技术的钳制。因为大数据时代下的计算法学相较于之前范围更广，程度更深，所以对司法的影响力更大。司法大数据人工智能技术应用于司法过程中所具有的潜在问题，便是司法系统作为整体独立存在的系统，所具有的公正性与正当性，将不断受到新兴信息技术的制约。因此如果将大数据的开放性无节制的应用于司法系统当中，可能会使司法系统逐渐的被新兴信息技术所取代，并且使司法制度成为国家权力的一般性表现。

三、计算法学的发展方向

从学科发展层面看，要求法学研究走向计算化。身处信息时代的网络大环境下，大量与法律有关的数据需要法学研究的关注，借此来分析社会领域的法律问题并探索社会运行的规律。基于这一点，法学研究必须走向计算社会科学，计算法学不同于传统的计量法学，其强调以数据为中心来思考、设计和实施科学研究，主张科学发现依赖于对海量数据的收集和分析处理，利用整体论的方式来研究社会问题。

从方法发展层面看，要求法学研究方法走向智能化。传统以及当今法学的研究方法还仅停留在人工对于个案研究上，以寻求法律解释，弥补法律漏洞，衡量社会利益等方式来追逐个案的正义。这显然不能符合法学研究样本快速扩大现状的要求，尽管数据库等技术在法学研究领域已有所普及，但是这些技术只能为研究完成简单的筛除和选择的工作，并不能在研究内容上起到实质性的作用，距离达到人工智能化的要求还相去甚远。因此，当下法学研究方法转变的问题亟待解决，破解以往单纯依赖个人自身力量难以及时处理的难题。

从职业发展层面看，要求法学研究能力走向综合化。大部分法学从业者的意识以及思维模式还停留在传统法律的范畴中，他们对于数据并不陌生，甚至可根据经验来处理数据并且能有效精准地得到结果。但大数据时代的数据是海量的，这就会让法律研究者传统的数据处理方式遇到瓶颈，他们无法依靠陈旧的思维模式来应对新形势下的挑战，因此需要他们不仅成为优秀的案件分析者，更要成为优秀的数据分析者，使其研究符合大数据时代的需求。

四、计算法学的研究路径

（一）在具体实践中采用团队合作研究的方式

团队研究方式作为一种研究手段极具高效性，并且团队合作的研究模式更加符合大数据时代的发展。以往的科研工作者往往是以个人为单位进行独立式的学术资料采集和科研研究，并从自身思维角度出发进行法律问题的分析，从而撰写相关学术研究报告。然而随着时代的发展，这种单打独斗式的科学研究方式将无法跟上大数据时代的发展潮流。并且以个人为主导的独立性，科学研究方式将使法学的发展受到严重阻碍，在面对当今社会极具复杂性的信息数据时，如果还是靠个体的收集和分析将会使得法学研究的步伐缓慢而沉重。而以团队合作模式主导的法学科学研究，则更加注重将研究团队成员自身的知识体系架构进行融合。并在思维融合的基础上，对法学研究进行不断的创新，从而以交流探讨的方式对难度较高的法律问题进行学术性研究。

（二）注重法与科技的结合

在大数据时代，法学家越来越注意到通信技术、网络技术对法学发展的巨大影响，技术的进步通过社会关系的中介和联系，能不断推动法律的发展变化，其具体表现为：对法律调整范围、法律体系、法律内容和原理、立法方法和立法体制的影响。虽国内学者对法与科技的关系尚未达成统一的共识，但随着大数据时代的到来，法与科技的关系变得越来越紧密，彼此的依赖程度比以往的任何时候都具有更大的粘性。一方面，大数据技术需要法律的保驾护航以使其快速、健康地发展；另一方面，法律需要大数据技术为其进步与发展提供技术支持，未来将会有更多的目光定位在法与科技的相互作用与相互影响上。

（三）强调跨学科和交叉学科研究

跨学科研究在法学领域早已不是一个新鲜的词汇，自上世纪90年开始，就陆续有学者尝试及倡导跨学科研究，在实践当中也确实有一批法学研究工作者在从事着跨学科研究，但是大多数研究都是集中在法学一级学科视域下进行跨二级学科的研究。当大数据席卷生活方方面面的时候，学科的分界线变得越来越模糊，法学研究领域也悄然发生了变化。单从某个部门法的角度去研究新出现的数据法律问题，已经不能满足疑难法律纠纷的解决，这种现实性的需要促使法学研究将重心集中到学科交叉的领域，其意义在于走出理论的象牙塔，将多种学科的知识进行整合，以应对现实社会中出现的复杂且多变的法律纠纷。