“人工智能+法律”复合型人才培养路径研究

摘   要：人工智能是引领未来的战略性技术，对人类经济发展、社会进步和日常生活产生深远的影响，各个国家均予以高度关注。因此，培养适应人工智能时代的高素質、复合型人才，成为我国人工智能可持续发展的必然要求。文章采取典型调查、访谈调查、问卷调查等方法，对“人工智能+法律”复合型人才培养的实践情况进行调研，发现制约其发展的原因主要体现在：培养主体、培养对象、课程设置、授课模式等方面。对此，文章提出以下建议：打破校际阻隔，整合办学优势，促进产教融合，进行交叉教育，最终形成培养合力。

关键词：人工智能+法律;复合型人才;困境;培养路径

中图分类号：G434;D90-059     文献标志码：B     文章编号：1673-8454（2022）05-0096-09

一、引言

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，其应用范式呈现多维度、泛点式嵌入的特点，为政治、经济、社会治理、国家安全等领域的发展注入新的动力。人工智能并非是一个单一的学科体系，其影响着社会的各个方面。

2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出，“重点培养贯通人工智能理论、方法、技术、产品与应用等的纵向复合型人才，以及掌握‘人工智能+经济、社会、管理、标准、法律等的横向复合型人才”。[1]人工智能迅猛发展所产生的革命性结果，不仅对科技领域有影响，其所带来的法律变革也不可忽视，需要树立人工智能时代的法治理念，构建与人工智能一体融合的法治体系。[2]

2018年4月，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》（以下简称《计划》），标志着中国人工智能教育进一步深化。《计划》强调应重视人工智能与法学等学科专业教育的交叉融合，同时指出，应积极探索“人工智能+X”的人才培养模式。[3]之后，中共中央、国务院印发的《中国教育现代化2035》再次强调，应“加大复合型人才培养比重”。[4]

在当前工业社会正在向智能社会转型的大背景下，科技对教育的影响不可小觑，并将成为教育改革的内生动力。同时，教育也是科技文明的重要传承，是其进一步发展的内生动力，两者为相互促进的共生关系。[5]人工智能将成为重要的发展契机，高校应该紧扣时代脉搏，抓住机遇，在人工智能战略下探索适应新时代的复合型人才培养之路。

二、“人工智能+法律”复合型人才

培养现状分析

在“人工智能+法律”复合型人才培养模式探索方面，国外起步较早， 美国斯坦福大学（Stanford University）法学院早在1984年便开始探索“人工智能+法律”课程革新。1987年，首届“人工智能+法学”会议在美国波士顿大学（Boston University）举行，会后即成立了国际人工智能与法协会（International Association for Artificial Intelligence and Law，简称IAAIL）。

相较而言，我国关于“人工智能+法律”的培养路径思考是在政策引导下进行的，起步较晚。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》后，国内高校逐步开始尝试探索。例如，2017年9月8日，中国人民大学法学院未来法治研究院挂牌成立;2017年12月6日，西南政法大学在国内率先成立人工智能法学院，建立了“本—硕—博”贯通式人才培养系统;2017年12月29日，北京大学正式成立法律人工智能实验室。

就“人工智能+法律”复合型人才培养路径探寻而言，国内外都在进行积极尝试，以期建立有本校特色的人才培养体系。其培养路径和经验做法主要分为以下几个方面：

（一）培养主体多元化

人才培养首先要厘清由谁来培养的问题——新设立或利用已有的机构进行人才培养。“人工智能+法律”复合型人才培养因其学科的交叉性，人才培养也具有学科交叉性。目前主要有以下几种模式：

1.在人工智能专业中引入法律等人文学科

如美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）采取在人工智能专业人才培养中强调跨学科整合教育。清华大学在2018年开设了“计算法学”方向全日制法律专业硕士。

2.在法学院引入人工智能相关课程

如美国乔治城大学（Georgetown University）法学院即提供技术创新与法律实践的研究。也有综合类或理工类大学挂靠知识产权等研究中心，由法学院和计算机等与人工智能相关的学院联合办学。

3.设立专门的“人工智能+法律”部门，专司该领域人才培养

其又分为三类：①高校独立进行研究型人才培养，如中国人民大学法学院未来法治研究院，主要培养跨学科研究型人才;②通过与研究机构联合培养的方式，培养复合型研究人才，如四川省法学会人工智能与大数据法治研究会;③应用与研究兼顾的人才培养方式，如有的高校专门设立人工智能法学院，对“人工智能+法律”复合型人才进行贯通式培养，既着力于培养研究型人才，亦兼顾应用型人才培养。

（二）培养对象差异化

从笔者调研情况来看，“人工智能+法律”复合型人才培养对象呈现较大的差异，这与其跨学科培养的要求有关，也与培养主体多元化有着重要的关系。不同的培养主体，因其生源、定位等的不同，培养对象也有所不同。因此，确定培养对象在复合型人才培养过程中尤为重要，主要有以下几种：

1.培养对象以法科学生为主，在法学培养的基础上，辅以人工智能培养

目前，绝大多数政法类院校和综合类、理工类大学法学院的“人工智能+法律”复合型人才培养，都是采取这种培养模式。但需要注意的是，政法类院校在培养对象上因生源的限制，其生源呈现更为单一化现象;而综合类大学或者有法学院的理工类大学，即便由该校法学院开展“人工智能+法律”复合型人才培养，其生源也更加多元。如有的理工科院校法学院的人工智能法相关课程，可对计算机科学学院学生开放;而综合类大学的人工智能法相关课程，也可对全校学生开放。8BE2BC5F-FE19-46FE-99A6-D0858F03C119

2.培养对象以人工智能相关专业学生为主，再辅以法律相关培养

目前，理工科院校人工智能相关专业进行的复合型人才培养大多采取这一模式，虽然有一定涉及人工智能政策、伦理、法律的相关课程，但主要是以人工智能专业为主。

3.培养对象面向社会高度开放

因人工智能技术在技术实践领域的意义重大，应用领域中复合型人才的缺口很大，而前几种模式主要是传统研究人才培养和学校教育，但在现实生活领域，继续教育的需求也很突出。为此，有国外大学已经尝试通过联合办学，面向社会人员开设跨学科课程①。

（三）培养目标复合化

人才培养应有明确的目标，“人工智能+法律”复合型人才更应当有明确的培养目标，才可厘清培养思路和设置相应的培养课程、教学方案。针对上述问题，目前的探索主要分为以下几个方面：

1.培养目标是“人工智能+法律”还是“法律+人工智能”

教育模式探索主要体现在该交叉学科人才培养是以何为主，其表现则体现在该人才培养是以理科为根基还是文科为根基。这主要与开展“人工智能+法律”复合型人才培养的具体部门有密切关系。人工智能相关部门会以理科培养为根基;综合类大学法学院或政法院校则会以文科培养为中心;如果是联合开展则相对融合度更高。但从调研情况来看，仍然是政法院校或法学院更为积极推进。

2.社会为中心还是学生为中心

在该问题上，教育模式会呈现以适应市场需求的就业为导向，亦或是以培养多元化复合型人才为导向的学生中心模式。哈佛大学、卡内基梅隆大学等世界一流名校，更倾向于以学生为中心，而我国在培养目标上则更倾向于以就业为导向。从对学生的调研情况也能看出，人工智能相关专业的复合型人才培养意识偏弱，而学生的需求却较强，这与该专业的就业前景较佳，无需再拓展更多跨专业知识有关。而法律类相关专业，为谋求更多元化的就业，反而更积极推进复合型人才培养。

（四）课程设置多样化

人才培养最终落实要靠课堂教学环节，因此课程设置是人才培养的关键。笔者通过梳理人工智能复合型人才培养的前期经验，发现主要有以下几种：

1.设计层次性课程

考虑到跨学科、跨专业课程设计的难度较大，因此采取分层设置课程的方式，可以增加课程和教学对象的适配性②。

2.个性化定制课程

将课程选择权更多地给予学生，打破传统课程设置障碍，让学生能够根据自身兴趣跨专业选择课程。在国外，该课程设置模式开展较为成熟，卡内基梅隆大学就采取这种方式增加课程的多样性。而国内也有一些理工科院校的法学院，通过与计算机科学学院联合办学，合力开展人工智能和法律课程，供学生跨专业选课，通过两个学院的交叉授课进行。计算机科学学院设有人工智能专业，大一是通识课，大二、大三开设人工智能专业课程。

3.实践教学课程

具体通过实验教学、校企合作等方式探索更具实践性的课程。但该模式也有一定问题，从用人单位调研情况来看，目前暂未形成成熟的“人工智能+法律”相关职业，因此，开展校企合作对于该类复合型人才培养而言还需进一步完善。

三、“人工智能+法律”复合型人才

培养的现有困境

在人工智能高速发展的时代背景下，“人工智能+法律”复合型人才培养成为各大高校人才培养的新热点，也对高校原有的人才培养模式提出了新要求。传统的法学人才培养模式如何与互联网、大数据、人工智能技术相结合？传统教学模式是否适应“人工智能+法律”复合型人才培养？如何推进法学教育跨学科多元化学习？法学理论与科技实践如何深度融合？一系列的问题还有很多，而目前高校“人工智能+法律”复合型人才培养的实践仍是“摸着石头过河”，虽然取得一定成效，但也存在诸多实践困境。

（一）培养主体组建的实践障碍

1.在人工智能专业中引入法律等人文学科的培养

该模式下培养主体是以人工智能专业为主，具体负责单位为相关学院或高校（学院）设立的研究院、研究中心。以此类主体进行“人工智能+法律”复合型人才培养的优势在于：能克服横跨人文社科和理工科复合型人才培养中的理工科教育不足的短板。但其存在的最大问题是法律知识教育的欠缺，相关的法律教育成为基础普法。

2.在法学院引入人工智能相关课程

该模式下的培养主体是高校的法学院。但此类主体培养存在理工科教育不足的短板，甚至有学生提到：在校期间，因為缺乏系统的人工智能相关专业的学习，“X+人工智能”的课程和校外计算机编程语言培训课程的价值差不多，最后只能是争取拿到资格证，但其对“人工智能+法律”复合型职业能力的培养并无太大帮助。

3.设立专门的“人工智能+法律”部门负责该领域人才培养

笔者在调研中发现，即使由专门部门来进行“人工智能+法律”复合型人才培养，仍存在上述的专业阻隔困境。因为各高校本身就有人才培养的主要领域，能够同时致力于培养人工智能和法律领域人才的高校奇缺。目前有这样办学条件的往往是政法类院校，而政法类院校共通的问题是院校的学科较为单一，在跨学科复合型人才培养方面有较大的学科障碍。即使实现由知名的综合类大学来主办该专门部门，也存在一定的学科偏重情况。

（二）培养对象选择的障碍

培养对象主要是高校学生，虽然笔者在调研中了解到，也有“人工智能+法律”复合型人才培养面向继续教育领域开放的，但仅是极少数。因为继续教育培养规模较为有限，很难适应人工智能时代对复合型人才的需求。就高校在校生而言，因本、硕、博的培养目标和方式有所差异，笔者将按照培养阶段的不同，梳理现存的实践障碍。

1.对本科生“人工智能+法律”复合型人才培养的实践困境

本科的人才培养应当更重视通识教育，在类型上是应用型人才，还应当在考虑就业的同时，注重培养其创新能力、科研兴趣，为进一步深造打好基础。然而，笔者在调研中发现，本科生由于专业知识涉足较浅，并不具备跨专业知识，因此，有部分学生甚至直言：“自己本专业花4年时间都不一定能学好，因此不想再学其他专业。”也有学校探索“人工智能+法律”双学位教育模式，但因为学习时间有限，很难实现在本科教育中完成复合型人才培养的目标。8BE2BC5F-FE19-46FE-99A6-D0858F03C119

2.对研究生“人工智能+法律”复合型人才培养的实践困境

研究生相较本科生而言，其本科阶段的基础知识已经掌握，具有接受跨专业学习的能力，但却存在专业无法完全对口的问题。例如，法律专业学科知识本身就比较庞杂，如果要进行深入研究，在研究生阶段就需要分专业学习。但“人工智能+法律”需要的是在研究生阶段超越法律领域的大跨度学习，这对硕士研究生而言，仍具有很大的难度。如果是本科为人工智能相关专业的硕士研究生，则需要在研究生阶段对法律进行全方位、系统性的学习，以弥补本科法律学习的缺失，因此颇具难度。

硕士阶段进行“人工智能+法律”复合型人才培养存在一定的难度，在博士阶段是否可以通过硕士阶段的初步跨专业学习，使博士阶段跨专业学习更加容易呢？虽然，理论上来说应当可以，但在实践中，本身跨专业攻读博士学位的学生就很多，甚至有的博士入学时其前期学习并无法学背景，要想直接实现“人工智能+法律”交叉学科的博士阶段培养难度较大，如果不是本硕博直通教育，很难保证教育的连贯性。

（三）复合型课程设置的障碍

笔者通过对“人工智能+法律”复合型人才培养课程设置经验的调研，发现其主要分为以下几种：分层进行课程设置、个性化课程设置、理论与实践结合的课程设置。

1.分层进行课程设置

其主要存在课程无法在本科阶段完全完成的问题。“人工智能+法律”复合型人才培养的课程量比单一专业的课程量增加了很多，而无论是人工智能专业还是法律专业，都存在前期课程较少、后期课程较多的问题，如果两个专业同时采取同一梯度的分层设置课程，就会存在后期课程过多的问题。

2.个性化课程设置

其主要存在选修课的形式无法真正深入进行“人工智能+法律”复合型人才培养的问题。选修课具有培养学生自主性、尊重学生学习意愿的优势，但也存在一定的问题。因为学生无法对“人工智能+法律”交叉性学科有深入的了解，无法实现真正的“自主”，跨专业选修课有流于形式的可能。基于对跨专业课程学习难度和结课难度的担心，学生会更倾向于选择自己有信心能完成学分或有能力获得高分的选修课。即使这个跨专业课程面向全校学生，但最终选修的仍是本专业学生居多。在计算机类相关课程中，除了可以帮助学生考取相关资格证的“计算机编程语言”这类课程较受法学院学生欢迎外，其他计算机相关课程很难被法学院学生接受。

3.理论与实践结合的课程设置

这类课程设置主要存在欠成熟的问题。实践教学课程，具体通过实验教学、校企合作等方式探索更具实践性的课程。据笔者调研情况来看，目前“人工智能+法律”方面的职业岗位较少，因此，开展校企合作对该类复合型人才培养而言还欠成熟。同样，跨专业实践教学、校企合作也存在因专业跨度较大，缺乏直接实践能力的困境。而“人工智能+法律”教学需要注重体验感，才能真正实现学生对科技的体悟，对人工智能法学教育有更加深入的理解。[6]理论与实践的脱节，会使人工智能法学教育的教学效果大打折扣。

（四）联合授课实行的障碍

授课方式和培养方案密切相关，但从笔者调研情况来看，培养方案的实现主要有以下几个方面的障碍：

1.跨专业授课的连通性缺失

虽然现在很多高校都在探索“人工智能+X”复合型人才培养中的具体授课方式，但就其培养而言，如何切实开展有效的联合授课，具有一定的难度。目前，复合型人才培养的授课方式更多的是将原有不同专业的课程向不同专业学生开放，但这种模式并非联合授课。由于课程的天然阻隔性以及教师间缺乏授课交流，使课程教学仍然存在阻隔。

2.跨部门授课的阻隔

除了存在上述跨专业联合授课的问题外，在“人工智能+法律”复合型人才的培养过程中，还需要理论与实践的融合教育，因此与实务部门联合授课显得非常必要。然而，在同时跨部門、跨专业的情况下，其存在一定的合作难度。

3.传统授课形式的制约

在调研中，有法学院学生表示，在上“人工智能+法律”相关课程前十分期待，因为作为法科类学生所受的文科教育较多，特别是政法类院校很难接触到人工智能相关专业，因此对人工智能技术的发展有很大兴趣，如果能在课堂中增加对相关技术和产品的介绍会更好。然而，由于传统上课形式主要采取课堂讲授的方式，很难通过授课的方式让学生切实了解相关技术，因此，从学生的反馈来看，“人工智能+法律”等课程授课确实存在一定问题。

四、“人工智能+法律”复合型人才

培养困境的破解路径

“人工智能+法律”复合型人才培养实践的最大困境就是阻隔，主要包括：因学校培养人才差异性导致的校际阻隔、因复合型人才应用尚不成熟的校企（用人单位）阻隔、因培养主体优势学科专业性导致的合作授课阻隔、因学生教育背景不同导致的接受度阻隔。因此，整合办学优势，形成培养合力应为破局之路，具体可从以下几个方面构建融通路径：

（一）校际阻隔的融通路径

“人工智能+法律”复合型人才培养，由于涉及人文社科与理工科的融合，校际阻隔呈现较大问题。一般来说，很难有法学和人工智能专业兼具的学校，即使有也很可能存在两个学科发展不平衡的状况。从大多数学校学科的发展情况来看，存在较为明显的文理分科现象。虽然也有学校突破限制设立跨越分科的学科，但在实践中仍存在文科专业在理工科院校发展不佳，理工科专业在文科类院校配置不足的问题。这与学校定位、学科评价标准有关，且经过长期积累，很难在短时间在校内建立跨学科的双向优势学科。因此，突破本校局限实现校际融通的联合培养是破局的重要路径。

要较快完成“人工智能+法律”复合型人才培养，最方便、最有效的方案是打破校际阻隔，通过联合各校的优势学科，实现学校间联合培养，可双校或多校联合。但需要注意的是，这样的校际联合办学应当考虑地缘因素，为方便课程联合、实训联合，在同一地域应当优先考虑本地资源，再辐射到周边地区的高校联合，同时在区域经济背景下，综合考虑区域经济内的校际联合较为可取。8BE2BC5F-FE19-46FE-99A6-D0858F03C119

关于联合培养已有一定的历史，主要是中外联合培养和国内高校联合培养。中外联合培养是中方导师、外方导师与研究生一起共同制订联合培养方案，双方共同指导研究生完成学位论文的研究工作。国内联合培养是国内高校间一种重要的交流合作方式，可解决许多现实问题，使高校之间的师资、学生、教学设备和资源得到充分的交流利用。

就“人工智能+法律”复合型人才培养而言，主要应考虑以下三个方面的问题：

1.如何实现文理科院校的融通

偏重文科或理科的院校因专业的差异性，实际上经常处于阻隔状态，因此，可通过搭建“人工智能+法律”研究中心，以开展相关交叉学科的学术交流为路径，逐步拓展到联合人才培养。

2.采取何种模式实现双校甚至多校联合培养

现有联合培养模式最为常见的是分阶段培养，例如，本科阶段“2+2”联合培养项目，即学生需要在联合培养的两所学校分别完成相应的学业。事实上，该模式已经有学校在“人工智能+法律”复合型人才培养中开始尝试。但应当考虑这种人为分割的教育环节是否能真正实现融通，在分割中也应当有一定衔接，以保证学生在各自的学习环节中能真正享有双校（多校）的整合性教学资源。除此之外，开展辅修双学位的模式也可以运用到复合人才的培养过程中。

3.在哪个阶段开展联合培养

现有的联合培养更多的是在研究生阶段，因为研究生阶段注重科研能力的培养，在完成通识课的情况下，联合培养更易开展。“人工智能+法律”的学科跨度较大，在笔者调研中，有学生表示对“2+2”的培养方案有所担忧，因为无论是人工智能或法律专业都需要系统性的学习，很难在两年的时间内学好该专业，更难在4年的时间实现专业融通。因此，“人工智能+法律”复合型人才培养应当考虑到这个问题，首先在研究生培养中纳入联合培养方案，再逐渐考量如何推行到本科阶段。

（二）校企（用人单位）阻隔的融通路径

校企合作是在学校与企业（用人单位）之间建立一种合作模式。最初的校企合作主要应用于大中专院校，因为该类院校对于培养应用型职业人才的需求较高，相较于“动脑能力”，其更重视“动手能力”。校企合作作为一种注重培养质量，注重在校学习与企业实践，注重学校与企业资源、信息共享的“双赢”模式，做到了应社会所需、与市场接轨、与企业合作，体现了实践与理论相结合的全新理念，为知行合一提供了实践保障。同样，人工智能发展无论是科研还是应用，其根本落脚点都是技术应用而不是基础学科构建。在实践中，也有高校尝试校企合作培养模式，如新加坡针对人工智能研究生的培养实行双导师制，同时开展人工智能学徒项目，以提升学生的人工智能技术应用能力。

但在“人工智能+法律”这一特殊的复合型人才培养中，该模式却没能得到很好地开展。“人工智能+法律”复合型人才的校企（用人单位）合作究竟应如何开展？在传统法学人才培养的校企（用人单位）合作办学中，较为成熟的是与律师事务所进行联合培养，采取双导师制和“学校+律所”双场景模式。

但由于法学学科单一性的局限，该模式较难适用于复合型人才培养，应通过学校和人工智能相关单位，或是有人工智能运用需求的法学相关单位予以合作，有针对性地开展合作教育。具体实践中，也可以有针对性地借鉴在传统法学人才培养中较成熟的校企（用人单位）合作经验，积极探索复合型人才培养校企（用人单位）融通的创新路径。例如，西南政法大学人工智能法学院搭建的司法裁判智能化（麦加）实验室等，促进产教融合、跨学科融通，实现“人工智能+法律”复合型人才培养。当然，目前人工智能在法律领域的应用并不广泛，可先设在研究生阶段，无需也很难大规模地以实习的方式在本科阶段开展。

（三）合作授课阻隔的融通路径

合作授课主要存在以下两个方面的困境：一是课程授课的阻隔性;二是教师的专业性阻隔。一方面，现有的复合型人才培养更多关注于打破学生选课的专业阻隔，学生可不再受专业限制，通过跨专业选修从而具备“复合”知识。但却忽略了这些课程本身就具有阻隔性，一个专业法学课程加一个专业人工智能课程，并不等于一个专业的“人工智能+法律”的课程。另一方面，也是许多高校在“人工智能+法律”复合型人才培养方面存在的难点，即在缺乏“人工智能+法律”复合型教师的情况下，无法在该领域实现教师教授的融通，也无法保证学生实现学习知识的融通。

对此，笔者认为可从以下几个方面探讨相关解决路径：

首先，通过鼓励开发跨部门、跨专业联合课程的方式打通课程阻隔。联合课程主要着眼于高水平人才培养体系，其培養的人才目标包含高水平应用型人才和高水平研究型人才，重点在于深化专业交叉融合，打破学科壁垒、行政壁垒和培养层次壁垒，整合不同学科（部门）的优势教学资源，培养学生跨领域知识融通能力和实践能力，可跨学科、跨部门、跨院校联合开发课程。笔者认为这类课程将会是“人工智能+法律”复合型人才培养的主要授课方式，目前已有高校予以探索。

其次，教师因教育背景、专业背景、研究方向的差异，往往存在专业壁垒，“人工智能+法律”复合型人才培养近年来才开始探索，教师的教育背景很难与人才培养计划相衔接，缺乏“人工智能+法律”的复合型人才作为教师。在教师本身存在专业阻隔的情况下，更难使课程完成融通。对此，笔者认为可从以下两个方面予以完善：一是加大对现有教师“人工智能+法律”复合型能力提升的支持，具体可通过资助教师进行相关跨专业进修、开展相关跨专业科研支持、开设相关教学研讨会等方式进行。二是通过引进“人工智能+法律”复合型人才，弥补该领域师资不足的问题。通过增加对教师“人工智能+法律”复合型教学科研能力的培养和多元化引进人才，解决教师课程教学中的阻隔问题。

再次，应注意在“人工智能+法律”复合型人才培养中理论与实践相融通，具体可通过建立多种学科交叉、部门联合的教学科研平台为课程提供保障。在实践中存在的主要问题是如何让“人工智能+法律”能够寻找到契合点，人工智能与法律相关学科本就庞杂，如果盲目融合容易出现“空范化”。因此，可通过整合优势学科和优势资源，发展“人工智能+法律”某一领域的特色联合课程，如大数据、人工智能、区块链等场域的具体法律问题。8BE2BC5F-FE19-46FE-99A6-D0858F03C119

最后，在联合课程中还应当创新教学方法和手段。在传统课堂教学之外，通过远程教育、在线教育、数字学习、VR仿真教学，采用微课、慕课、网络公开课等课程形式，打破时间和空间、虚拟与现实、课上与课下的界限，实现学生的深度学习和机器学习。[7]

（四）学生教育背景阻隔的融通路径

学生教育背景的阻隔与其教育阶段有着密切关系。本科教育阶段，学生的教育背景主要是指中学阶段的教育背景;硕士教育阶段，学生的教育背景主要是指本科阶段的教育;博士教育阶段，学生的教育背景则相对较为复杂，本科阶段的教育与硕士阶段的教育都将形成该学生重要的教育背景。可见在高等教育阶段，其教育层级越低，学生的教育背景越单一，反之则学生的教育背景越多样。

“人工智能+法律”复合型人才培养，需要学生更多元化的教育背景，因此在本科阶段进行复合型人才培养的难度较大，教育层级越高相对越容易。那么，在本科阶段的“人工智能+法律”复合型人才培养方案中，应当有所偏重地进行交叉教育，以法律或者人工智能相关专业之一为基础，开展交叉课程。而在硕士阶段则可开设“人工智能+法律”相关交叉学科，进行更深度的复合型人才培养，其融合度也应更高。在博士阶段则应当以更细化、更融合的前沿领域的研究作为培养目标。

此外，在学校办学方面也存在一定的差异性。比如，理工科院校的传统法学教育竞争力与综合类、政法类院校存在差距。从师资队伍、培养经验、学术传统积淀等方面来看，即使是理工类985工程大学的法学教育也不一定强于专业政法类院校。再加上理工科院校的发展目标缺乏相关的人工社会学科支持，其创办法学专业存在先天不足和发展制约。同样的困扰也存在于政法类院校当中，笔者在调研时发现：因人工智能和法律跨专业教育资源的欠缺，本科阶段无法在学校内部实现文理科联通式培养，也使更高阶层的硕士和博士教育较难拥有更好的复合型教育背景生源。

目前，人工智能法学相关学科的复合型教育背景生源，主要是通过招录本科阶段学习计算机、人工智能等理工科类专业的本科生，进行研究生阶段的法学培养。该培养路径是跨学科复合型人才培养较为快捷的路径。但事实上也存在较为严重的学科断层问题，即学生很难有效地将不同学习阶段的知识融合。因此，学生的教育背景融通，可采用政法类院校和理工类院校合作培养的方式，而不是在各自办学瓶颈内故步自封。也可通过开展辅修学位的方式，将“人工智能+法律”复合型人才培养向低层级的本科教育阶段渗透。同时，将人工智能法学教育融入继续教育领域，通过面向社会的教育培训方式，开展更具有实践意义的复合型人才培养。

五、结语

随着人工智能时代的到来，人工智能逐渐渗透到现代生活的方方面面，但相比产业的高度融合，人工智能与教育的融合一直较为滞后。尽管现有政策从顶层设计层面上，已经为人工智能教育指出方向、提出纲要，但从现实考证来看，目前的经验较为有限，仍存在一定的发展困境。

国内人工智能法学的研究与教学相对滞后，究其根源还在于人工智能法学在现行学科体系中的缺位[8]，因此确立人工智能法学的学科地位是“人工智能+法律”复合型人才培养的基本保障。同时，我们也要清醒地认识到，“人工智能+法律”复合型人才培养路径的探索是动态的、逐渐成熟的过程，难以在短时间内实现。其与人工智能最新科技发展有着密切的关系，新兴学科的人才培养应当保持与时俱进、永葆动力的态势。

参考文献：

[1]国务院.国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].（2017-07-08）[2021-03-01].http：//www.gov.cn/ zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[2]马长山.智能互联网时代的法律变革[J].法学研究，2018（4）：20-38.

[3]教育部.教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知[EB/OL].（2018-04-02）[2021-03-03].http：// www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s7062/201804/t20180410_332722.html.

[4]新华社.中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》[EB/OL].（2019-02-23）[2021-03-03].http：//www.gov.cn/zhengce/2019-02/23/content_5367987.htm.

[5]汪燕，杜静.中美学者高峰对话：智能时代的教育、产业、资本——智能时代企业战略发展高峰论坛汇整[J].现代远程教育研究，2018（3）：3-8，18.

[6]周婧.人工智能法学人才的培养模式[J].高等教育评论，2019，7（2）：27-35.

[7]贺译葶.“人工智能+法律”复合型法律人才培养模式研究[J].教育教学论坛，2019（48）：210-211.

[8]陈亮.把握时代脉搏 培养创新型法律人才——西南政法大学成立人工智能法学院[J].人民法治，2018（16）：67-68.

作者简介：

贺嘉，讲师，博士，主要研究方向为人工智能法，邮箱：hj_swupl@163.com。

Research on the Cultivation Path of “AI + Law” Composite Talents

Jia HE

（School of Artificial Intelligence and law， Southwest University of Political Science and Law， Chongqing 401120）

Abstract： Artificial intelligence is a strategic technology in leading the future. It has a profound impact on human economic development， social progress and daily life， therefore，  attracts great attention worldwide. Cultivate high-quality and interdisciplinary talents who adapt to the era of artificial intelligence becomes an inevitable requirement for the sustainable development of artificial intelligence in China. This paper uses typical survey， interview survey， and questionnaire survey to investigate the practice of composite talent training in “artificial intelligence plus law”. The results find that the main reasons that constrain the development are training subjects， training objects， curriculum setting， and teaching mode. In this regard， the paper proposes the following suggestions， such as  breaking the inter-school barriers， integrating the advantages of running schools， promoting the integration of production and education， and developing interdisciplinary education .

KeyWords： AI +Law; Composite talents; Dilemma; Cultivation path

編辑：李晓萍   校对：王天鹏8BE2BC5F-FE19-46FE-99A6-D0858F03C119