人工智能背景下法学高等教育的改革

赵艳红

(安徽财经大学 管理科学与工程学院， 安徽 蚌埠 233000)

在信息及科学技术快速发展的今天，人工智能技术正悄然改变人们的生活方式，在法律领域同样也是如此。2017 年7 月，在具有前瞻性的《新一代人工智能发展规划》中，提出了人工智能法律的研究、智慧法庭建设、“人工智能+X”复合专业培养模式的新规划。在人工智能发展浪潮下，新类型的法律问题开始不断出现，如人工智能创作品的知识产权问题、人工智能产品的侵权问题、人工智能的刑事责任问题等。在司法领域，人工智能也日益介入司法过程，司法部门、律师事务所、法律互联网企业等主体积极参与，或者研发司法智能辅助系统，或者尝试在实践中运用智能系统，已经取得了一定的进展，出现了像上海“206”系统之类的司法辅助系统、“法小淘”“巨鲸智平台”等人工智能法律服务系统。目前，人工智能已在法律咨询、法律检索、类案推送、量刑辅助等方面得到大量应用。人工智能给法律领域带来的挑战已经日益明显，它改变了法律理念、法律秩序，也冲击着法律职业、司法工作，作为培养法律人才摇篮的高等教育应如何应对，是值得人们探讨的问题。

一、人工智能对法律领域的冲击

人工智能时代两个最突出的表现是传统工业社会为主导的制度体系的变革以及传统物理空间的变化，这种变化对法律的结构性影响不断加快、加深[1]。人工智能渗透到社会生活领域的方方面面，在推动社会信息智能化变革、提高效率的同时，也产生了一些现实问题，使法律规范和理论、法律职业、司法工作面临巨大挑战。

(一)对法律规范及理论的冲击

在计算机超强运算能力，大数据快速发展以及人工智能算法模型不断改进的背景下，人工智能对法律的影响正在加深、加快[2]。现有法律调节和规范的是现实的社会关系，当各种购物平台、网络约车、网络社交等新的信息数字化模式纷纷出现时，对于这种超越现实物理空间的网络空间，法律规范难以具有有效的调节能力，而法学理论的滞后性、保守性通常也难以提供有效的解决方案。中国目前还没有完整的人工智能法律理论体系，随着人工智能技术与各专业的融合，会遇到诸多亟待解决的法律问题。

以人工智能的刑法问题为例，对于人工智能是否能构成犯罪主体，国外有学者主张承认人工智能的犯罪主体性，但限于强人工智能，对构成犯罪的人工智能体的刑罚主要是报废或者消除其数据。也有学者认为，人工智能相关犯罪包括强人工智能体自身或与自然人共同实施的犯罪，也包括自然人利用弱人工智能实施的犯罪。对于前者除了追究强人工智能的刑事责任之外，还要追究负有责任的设计者、监督者的刑事责任，而后者则按传统的普通犯罪处理[3]。而中国《刑法》目前对此问题并无规定。随着人工智能的普及运用，人工智能及其设计者、监督者的刑事责任问题也必将会成为一个突出问题，目前学术界对此问题也有颇多争议，支持及反对者皆有之。所以，需要根据科技发展而对刑法主体理论及规范进行调整，或以法律解释方法对此问题进行破解，以适应新型科技对刑事法律的挑战。

在人工智能的民法问题方面，2017年，日欧会议通过《关于机器人民事法律规则的决议》，建议至少赋予最精密自主机器人“电子人”的地位，若该决议能够通过，则将动摇现有的民事主体制度。目前，中国《民法》对人工智能的“电子人”主体地位没有规定，因此在民法领域人工智能会带来一些难题。以人工智能生成作品的著作权为例，国内外学者争议的焦点是人工智能生成作品的著作权归属问题。有学者主张人工智能不能拥有著作权，其作品虽然由人工智能创作，但是人工智能的核心是智能算法，智能算法由人设计，所以作品的著作权还是属于人[4]。也有学者主张在人工智能获得“电子人”身份的情况下，作品如果由人工智能独立创作完成，其著作权应受保护，著作权应由设计者、拥有者及人工智能共同拥有[5]。但是人工智能具有很强的深度学习能力，那么人工智能对作品有多大的贡献？或者说如何衡量设计者、拥有者及人工智能对作品的贡献程度，是一个难以解决的问题。人工智能对民事法律也发起了挑战，需要对民法主体理论及规范进行完善[6]。

综上可见，人工智能在各领域的运用将不断普及，但人工智能所带来的诸多法律难题目前在规范和理论层面都没有得到妥善解决。因此，这也意味着相关领域的规范和理论都必须进行一定变革才能满足人工智能时代对新型社会关系进行调节的需要。

(二)对法律职业的冲击

人工智能进入法律行业势不可挡，虽然大部分学者认为至少在弱人工智能时代人工智能不可能完全代替法律人，但人工智能数据处理的高效率及准确性，使得它比人类更能够胜任简单的或机械重复性的工作。国内外已经出现承担某些法律工作的人工智能机器人。在国外，基于IBM Watson计算机系统的ROSS人工智能机器人律师可以通过深度学习研究法律条文、判例法及司法解释，并利用研究结果更新自身的信息，不断提高检索能力[7]。在中国国内，人工智能法律机器人“大牛”能够根据获取的案件材料，审核案件法律事实的完整度，出具法律咨询意见书；云南昆明打造的公共法律服务智慧网络平台能够实现法律援助、人民调解等服务，系统可以生成起诉状、证据清单，提供类似案例及相关法规、司法解释等，可以完成开庭之前律师所需要材料的准备工作[8]。上述法律工作的特点是都不需要运用法律适用方法，更多地依赖于自然语言理解、图像处理和智能语音等计算机技术，因此人工智能将代替人类法律工作者从事法律咨询、智能检索、合同审核、撰写法律文书等低层次的工作，而律师将去处理那些个性化、更复杂、更有价值的案件。

人工智能在法律行业的应用，改变了法律服务业的模式。人工智能以其更方便、更快、更准确、费用更低的特点，冲击着律师行业，造成律师行业专业人员结构性变化，简单、机械重复或标准化的低层次工作岗位将会被机器人代替，人工智能威胁着法律工作者的工作机会。“互联网+大数据+人工智能”还会促进对律师业务水平评价的系统化、透明化。当前，人们聘请律师的方式或直接找律所推荐，或靠别人推荐，带有盲目性，而将来人工智能能够在输入庭审法官和对方律师的情况下，针对某方面的案件预测胜诉率高的律师，并对律师的专业技能、品格、对待案件的态度、收费情况等进行系统的统计分析。这就对律师的专业性、自身修养、收费标准等方面提出更高的要求，专业技能不合格、道德素质低、对待案件态度敷衍的律师将慢慢被淘汰。

综上可见，人工智能将对律师行业造成结构性的影响，甚至会改变法律服务业的整体态势，这一趋势是无法逆转的。以律师为主体的法律服务群体只能用积极的心态和充分的准备，迎接人工智能时代法律服务模式的变革。

(三)对司法工作的冲击

2016 年中国国务院发布了《“十三五”国家信息化规划》，明确支持“智慧法院”的建设，中国政府在政策和经费方面给予人工智能高度的支持，期望中国成为世界司法人工智能的“领头羊”。典型的人工智能在司法实践中的应用即“上海刑事案件智能辅助办案系统”，实现了证据标准指引、电子卷宗移送、庭前会议、类案推送、量刑参考、文书生成、办案程序监督等功能，该系统的定位是辅助司法部门办案[9]。司法工作的智能化，一方面，缓解了司法部门案多人少的压力，使司法人员从低技术含量的繁杂工作中解脱出来，提升了办案效率；另一方面，人工智能介入司法审判能在防止权力滥用方面发挥一定作用，有效避免外界因素对案件的影响，办案过程的自动化促进了司法人员行为的规范化。

尽管人工智能促进了司法工作的高效、规范，但也存在一些有待解决的问题：

首先，人工智能机器人构造上就是“计算机硬件+软件+数据”，它不具有司法人员的情感、直觉、逻辑思维、经验法则，没有价值判断的能力。司法的任务不仅要公正的处理案件，还要回应纠纷双方的合理需求，包括心理需求，使双方矛盾减少，修复社会关系，人工智能无法处理证据纷繁复杂、充满多样性的社会纠纷，所以人工智能仅作为司法部门办案的辅助性工具，不能占主导地位。如果司法人员过度依赖人工智能反而会影响司法的公正和效率，如何处理人工智能介入司法的范围和深度是需要考虑的问题。

其次，对于人工智能作出的司法裁判结论，司法人员应该如何对待？当人们对人工智能的裁判结论不信任或提出质疑时，司法人员应该如何给出合理的解释？美国威斯康星州诉卢米斯案中，被告卢米斯认为法官使用COMPAS量刑违反了正当程序原则并上诉到威斯康星州最高法院，最高法院最终驳回了卢米斯的诉讼请求，但要求法官向被告人解释其在作出量刑决定时的考量，事后法官一直没有给出解释[10]。究其原因，一是公司对其设计的算法绝对保密；二是一位法律背景的法官并不能真正理解人工智能的功能原理或设计原理。任何算法的设计都不可能避免地存在缺陷，人们对人工智能的司法裁判结论提出疑问很正常，关键是如何给出让人们满意的合理解释，增强人们对人工智能辅助工具的信心。

综上可见，人工智能介入司法领域在中国正在如火如荼的进行，也将给司法工作模式带来巨大影响，但对于人工智能介入司法的界限、方式、规则等问题必须进行审慎研究，保障科技与司法的合理结合。

二、人工智能时代法律人才的能力培养要求

虽然人工智能已经在上述领域给法律带来冲击和变革，但中国的法学高等教育却鲜少给出相应的回应。法学教育的目标是培养既掌握法律知识，又具备法律专业技能的学生，在人工智能时代，法学教育应当把握科技的发展，积极发展新形势下的法学教育理论和方法，在法律与科技的结合视角下培养法律人才。具体而言，法学教育应培养学生的法律适用能力、大数据思维能力、计算思维能力，以应对人工智能时代对法律人提出的新要求。

(一)法律适用能力

人工智能技术渗透到社会的各行各业及日常生活中，催生了新的法律问题。由于人类预见能力的有限性，立法者不可能预见到所有领域和社会关系中将会出现的新问题，也就无法提前制定相关规范来应对所有的法律问题，这种法律的滞后导致规范的缺失。因此，在规范缺失的情况下，要求法官能运用现有法律解决新类型案件，对法官的能力提出更高的要求。

在高校，法学学生普遍重视法律基础知识的学习，倾向于对法律条文的理解和记忆，最终目标仅是通过司法考试。法律条文的记忆并不等于学生的法律实践能力强，很多学生在工作后只会机械套用法律条文，不能根据每个案件的特点全面、准确地分析案情，法律实践能力很差。法律以条文的形式呈现，并不能覆盖所有的社会关系，所以法律人必须能够用有限的规范去解决无限多的法律问题。在人工智能时代，技术所带来的法律问题将会层出不穷，法律人必须具有高超的法律运用能力才能解决诸如人工智能的人格、知识产权、侵权等新问题。

因此，对于法学高等教育来说，要及时回应人工智能对法律人的挑战，努力提高学生的法律实践能力水平，要使学生在掌握法律规范的基础上，进一步学习和掌握法律适用方法。具体而言，就是在对学生进行一定的人工智能和大数据技术的基础教育之后，加强对学生法律运用能力的培养，使学生能够以法律推理为基本工具，熟练运用法律解释、漏洞填补、价值权衡、法律论证等方法，解决信息时代各类新科技给法律适用带来的难题。

(二)大数据思维能力

人工智能通过算法模型分析海量数据，得到事件之间的联系，从而可以完整地掌握社会关系，有利于更科学地制定法律规范或对案件进行分析及预测，因此人工智能时代数据成为重要的资源。中国国内一直没有形成法律方面的大数据，直到中国裁判文书网上线，中国的法律大数据诞生。由于海量数据的数据样本完整，能够避免以往调查抽样统计过程中数据样本有限导致结果的失真或不客观，法律大数据的运用实现了人类现实社会与计算机数据之间的同构，并且云计算的发展解决了海量数据存储、共享难的问题，为数据分析方法的实施提供了条件，因此，对大数据的运用将在法律发展中扮演重要的角色。

法律大数据的运用离不开数据的收集、处理与数据的分析。首先，目前数据收集存在的问题是公开的海量数据如何下载？一方面，如目前裁判文书网收集的裁判文书已经达到7 400多万份，全靠手工下载收集，工作量巨大，并且裁判文书的数量会动态增加，手工下载几乎不可能完成；另一方面，更多的法律数据处于保密状态，无法获取，这就要求高校培养法学学生使用“爬虫”等新技术收集数据的能力。其次，收集的海量数据并非都符合使用标准，其中存在空白或者格式不一致的文件以及冗余数据和噪声数据，对大数据进行预处理，整理数据之间的关系是一项难度很大的任务，有必要运用机器学习算法增加数据处理的精度[11]。最后，在数据分析阶段，固然可以将“小样本”数据的统计分析方法应用于大数据，但面对数据量的急剧增长，数据来源的复杂化，其无法做到更深度的挖掘数据，将人工智能应用于法律大数据，可以提高数据分析的效率和准确率。由此可以看出，法律大数据的运用依赖于法律人的数据收集能力、处理能力与数据分析能力，高等法学教育势必把培养法学学生的大数据思维能力列入未来的计划。

(三)计算思维能力

计算思维是运用计算机科学的概念去求解问题、设计系统和理解人类的行为[12]。人工智能是计算机科学的一个分支，运用人工智能解决法律问题就是计算思维在法律方面的应用。人工智能解决法律问题的过程大致可以分为四步：

第一步，分析法律问题。从量和质两方面对法律问题进行分析，通过量的分析获取法律问题的数量特征与关系；通过质的分析得出法律问题的本质。

第二步，建立法律问题的数学模型。信息社会，法律案件涉及领域广泛且日渐复杂，如果把所有因素都考虑进去，会增加建模难度，费时费力。在不影响法律问题解决精准度的情况下，只考虑关键因素，将第一步分析的结果抽象化为法律问题的数学描述，建立数学表达式，如判决书信息提取通常用的正则表达式方法。

第三步，设计算法。针对法律问题的数学模型，从计算机解决问题的方式出发，设计解决法律问题的完整、有序的指令。

第四步，编程实现。根据需求，选择合适的开发工具、编程语言实现算法，并进行测试。

运用人工智能解决法律问题，要求法律人既要有法学思维，也要有计算思维。但现实是法律人只负责提出问题，人工智能的设计全部交给计算机专业人员完成，没有实现法学思维与计算思维的融合，进而实现人工智能与法学交叉就无从谈起，导致以下问题：

首先，应用于法学的人工智能算法都是通用学科的算法，遇到疑难复杂、个性化强的法律问题处理准确度不高或根本无法处理。

《公约》第15条、16条均将“贿赂”明文规定为“不正当好处”。这既突出了“贿赂”的非法性和不正当性，我国刑法对于贿赂的内容用“财物”一词具有相当大的局限性，会使相当数量的本质上属于行贿、受贿的行为逃脱法律的制裁，不利于对贿赂犯罪的打击。

其次，不具备计算思维的法律人，没有能力识别输入数据、算法设计的合理性、正确性，只能检测机器人输出的文字性结论，而不具备法学思维的计算机专业人士没有能力正确表达法律问题，理解法律规范。无论哪种情况，法律问题的解决都会出现偏差，甚至发生错误。

要打破这种局面，开发既符合法律条文解释，又经得起法学实证分析考验的人工智能模型，高等教育方面必须培养法学学生的计算思维能力，使学生成为真正的人工智能法律人才。

三、人工智能时代法学教育的不足

如前所述，人工智能时代对法学教育提出了法律适用能力、大数据思维能力、计算思维能力的培养要求，但目前中国高校法学院系的教育模式存在普遍的滞后性，在培养目标、课程体系、实践条件等方面均不能满足上述能力培养要求。

(一)培养目标

在培养目标方面，目前中国高校法学院系几乎都是维持以往的总体培养目标，并未因应人工智能时代作出必要调整，与时代科技发展存在相当的落差。以中国人民大学为例，其法学本科培养方案将培养目标界定为“培养德、智、体、美全面发展的高素质法律人才”，但培养要求的核心部分仍为“掌握系统的法律专业知识，了解国内外法学发展动态；具有良好的文字和口头表达能力、逻辑思辨和论证能力，具有独立分析和解决问题的能力”，并未体现出如何将科技发展对法律的冲击以及对法律人才的新要求纳入培养目标。

有部分高校已经意识到人工智能时代对相关学科专业的冲击，并积极作出应变，如笔者所在的安徽财经大学，为了适应信息技术对高等教育发展的促进和挑战以及对经济管理类高级专门人才的知识、能力、素质结构提出的全新要求，提出“新经管”建设工程方案，在学生培养方案修订上，将互联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术嵌入课程体系中，以现有的学科专业为基础，推进学科交叉、专业融合实施方案。尽管学校提出如此要求，但由于主要面向经济管理专业，所以法学专业仍未在培养目标上作出相应调整，基本上仍延续以往的培养思路，以“系统掌握法学学科的基本理论与基本知识、系统掌握中国基本法律制度以及相关政策和国际惯例、掌握法学分析及法律分析的基本方法和技术、掌握文献检索、信息搜集、资料查询的基本方法”作为能力培养目标，未能考虑人工智能对法律专业和人才培养的新要求，在师资力量、课程体系上也未进行必要的调整，授课中教师们基本上对于人工智能带来的法律冲击“集体无意识”，无法满足人工智能时代法律人的培养需求。法学专业的这种状况在其他法学院系也同样存在，反映了法学教育对新技术发展普遍存在的应对滞后性。

(二)课程体系

为了满足人工智能时代对法律人的能力培养要求，在课程体系设置上，应当探索将人工智能技术类课程与法学基础课程进行融合，将技术问题法律化、法律问题技术化，才能将数据思维、计算思维内化于法学教育中。但从目前中国法学院系的课程体系建设来看，也几乎未能进行这种课程融合，即便引入了人工智能、大数据课程，也仅是将其作为独立的课程对待，至多能够让学生了解一些人工智能或大数据的基本知识，无法满足思维能力培养的需要。

(三)实践条件

对于人工智能、大数据类课程来说，实践是相当重要的环节，对于法学专业学生培养来说同样如此，只有通过实践才能让学生了解人工智能、大数据的技术基础和特征，开发其数据思维和计算思维，也更有利于激发对人工智能、大数据法律问题的思考。尤其是随着司法智能辅助的发展，应当让学生早日熟悉智能辅助的功能，以便为日后参加工作提前做好运用智能辅助的准备。

但总体上看，目前已经开设人工智能、大数据类课程的少数高校法学院系在实践条件方面极其有限，难以满足法学学生的实践需求，所以对人工智能、大数据类课程只能以课堂讲授为主，难以激发学生的学习兴趣，教学效果难以保障，也无法真正培养学生的操作能力和思维能力。在笔者所在的安徽财经大学，以往在法学的实践教学环节曾引入中南财经政法大学开发的LETS系统(法学实验教学系统软件)，但该系统仅是较低层次的模拟立法、司法、执法系统，远称不上“智能系统”。而在2018年课程体系中增设人工智能、大数据类课程之后，如何保障学生的实践需求仍是未知数，学校虽在探索设置智慧实验室、科研实验室和创新创业实验室，但总体上仍难以满足法学专业学生的实践需要。实践条件的缺乏也是其他高校法学院系已经面临或将要面临的难题，更是必须解决的问题。因此，高校法学院系应积极引入或与企业联合开发相关的智能辅助软件或模拟软件，将其投入实践教学环节，提高学生的操作能力和思维水平。

四、人工智能背景下法学教育的改革路径

法学高等教育要顺应人工智能时代的发展，及时修订培养目标和培养方案，充分考虑人工智能对法律的冲击和对人才的需求，培养学生的法律适用能力、大数据思维能力、计算思维能力。针对上述培养目标，中国法学高等教育应进行如下改革：促进学生法律适用能力的培养；打造人工智能法学课程体系，针对法学专业引入人工智能相关课程并探索课程的融合；借力人工智能推动教学方式的改革。如此，培养的学生才能胜任人工智能法律发展背景下的法律职业。

(一)加强人工智能时代法律适用能力的培养

法律制度发展的相对滞后，造成新出现的人工智能法律问题的解决没有现成的规范可依。法律人法律适用能力的增强有助于解决人工智能法律问题的多样性、复杂性与法律滞后间的矛盾。目前，中国法学高等教育的重点是使学生掌握法学理论知识，对学生法律适用能力的培养不足，学生普遍不具有利用现有法律解决未来新法律问题的能力。因此，应从师资、课程等方面促进对学生法律适用能力的培养。

1. 师资

法律适用的重点是合理、准确地运用法律规范处理案件，因此要求教授相关课程的教师既要有扎实的法学理论功底，又要有丰富的法务实践经验。首先，教师应积极开展法律适用理论方面的研究，尤其是解决信息时代新类型科技法律问题的法律适用研究；其次，教师应积累法律适用的实际经验。因此，高校法学专业可以与司法部门合作，规定教师必须有到司法部门实践或挂职一定时间的经历，经司法部门允许，要求教师在工作中收集案件的法律适用分析过程材料，在以后的教学中，通过这些典型案例分析法律适用的理论知识及法律规范的适用过程；或者可以聘请经验丰富的法务人员为兼职教师，专门讲授法律适用课程，还可以作为本科生导师制的导师，或指导学生毕业论文和模拟法庭实践，从多个方面加强学生的法律适用能力。

2. 课程

法律适用在高校法学教育中的地位无可替代，所以应将法律适用课程设置为法学专业本科阶段的专业必修课。法学本科阶段是学生进入法学职业生涯的初始阶段，为学生法律职业的发展奠定基础。法学本科毕业生是司法部门、律师事务所工作人员来源的主力军。法律适用课程设置在本科阶段，使初次接触专业知识的学生学习法学理论的同时，也能尽快积累法律适用的知识，成为符合社会要求的实践型法律人才。

法律适用课程在选用教材方面会遇到一些问题，目前法律适用教材大部分是在某部门法范围内讲解其领域的具体案件法律适用的过程，像胡建淼的《法律适用学》这种涵盖所有部门法的通用教材很少，探讨新类型科技法律适用问题的教材还没有出现。因此，高校法学教师应面向新类型科技法律问题，编写规范、统一的法律适用教材，以便学生完整、系统地学习法律适用知识。

(二)打造人工智能法学课程体系

如前所述，人工智能在各领域迅猛发展，法律领域对人工智能法学的理论研究如火如荼，但由于学者不了解人工智能相关技术，研究存在诸多偏离实际之处。反过来，人工智能专业人员也不了解法律，难以开发满足法律领域需求的人工智能技术。只有培养人工智能和法律融合的法律人才，才能使人工智能技术在法律领域得到深度应用。

如前所述，中国大部分高校法学专业课程的设置仍以教育部规定的传统法学课程为核心，并没有增设人工智能方面的课程，无法满足人工智能时代对法学人才的培养要求。当然，也有极少数的高校结合自己的学科优势，开始尝试开设人工智能相关的课程，如西南政法大学法学院设立了“人工智能法学”二级学科，开设法律大数据挖掘与应用、人工智能技术导论、人工智能法学原理等培养法学学生大数据思维、计算思维的课程，推动人工智能和法律的融合，培养具有创新能力的人才[13]；清华大学法学院获批了的“计算法学”工程硕士项目，培养人工智能、法律与现代网络发展融合的复合型人才。

为了培养人工智能法律人才，建议在原有法学课程的基础上，开设人工智能技术类及融合类课程，从理论课程和实践课程两方面打造新的课程体系。

1. 理论课程

理论课程方面，增设大数据、人工智能等能够培养法学学生大数据思维、计算思维的课程，并积极探索这类课程与法学基础课程的融合。大数据课程主要内容为大数据存储与处理、大数据生态系统、协同工作等核心技术，为人工智能机器人输入数据的准备奠定基础；人工智能课程主要内容为搜索方法、逻辑、知识表示、机器学习、机器人技术等，使学生掌握人工智能的基本原理、技术，学会开发人工智能系统；融合类课程主要针对人工智能、大数据所带来的各个部门法的问题，并对这些问题进行分析，提出解决问题的原则、方法、技术等。

2. 实践课程

实践课程的开设可以有两种方式：一是打造人工智能实验平台，如北京大学成立人工智能实验室，实验项目分为智能立法、智能执法、法宝智刑、智能法务、法律机器人五个模块。二是采用校企合作的模式，如西南政法大学与恒图科技等多家企业开启合作，学生可以到企业实习，切身体验人工智能产品的设计与开发过程。增设人工智能实践课程的目的是使学生掌握人工智能技术在法律方面的应用及人工智能法律产品的开发，提高学生理解和运用法律人工智能产品的能力。

(三)开展人工智能法律系统的运用教学

未来高校法学专业的毕业生大部分会进入律师事务所、司法部门、企业法务部门工作，或到企业、科研院所从事人工智能法律产品的研发。在可预见的由弱人工智能时代迈向强人工智能时代的过程中，学生毕业后无论从事上述哪类工作，在工作中都势必使用或开发人工智能法律系统，所以，高校法学专业有必要在教学过程中开展人工智能法律系统的运用。

现在市面上针对法学教学的人工智能法律系统大致分为法学多用途教学系统和司法模拟教学系统。法学多用途教学系统一般分为法律法规、法律文书、法学教学案例和法学考试试题等四大部分，涵盖全部实体法和程序法，并划分为若干学科，每个学科都含有法学理论知识和大量检察院、法院发布的指导性案例。运用司法模拟教学系统，可以使学生体验不同的司法人员角色，理解司法工作的流程，掌握法律文书、法律证据的分析应用。

人工智能法律系统在教学中的运用，给法学专业带来的有利之处显而易见：人工智能法律系统包含的教学内容全面、层次性强，案例真实、数据量大，避免了教师收集案例不全、不系统的问题，学生可以将所学理论知识应用于公安局、检察院、法院等司法部门的模拟工作中，使学生对司法工作形成直观的感觉，精准的体验，实现了不同类型法律人才的培养。学生通过学习中使用人工智能法律系统，学会熟练操作人工智能系统，并深刻理解系统的功能设计，为以后工作中使用或开发人工智能法律系统奠定基础。

五、结语

人工智能技术促进了社会各领域的发展，法学高等教育不能被屏蔽在外，文章探讨了人工智能对法学领域的挑战，以及法学高等教育面对挑战应采取的改革措施。实际上，除极少数高校的法学院系积极尝试发展人工智能与法学学科的交叉，其他高校的反应仅限于部分教师对人工智能法学方面的课题进行研究，法学教育本身并没有做出任何改变。长此以往，高校培养的法学专业学生将难以满足科技发展而提出的时代需求，使法学教育陷入危机。世界各国高校对人工智能法律人才的培养都尚处于起步阶段，中国各高校还有赶超的机会，法学高等教育应积极探索，对现有的法学教育模式进行改革，促进“人工智能+法律”的复合型人才培养。