張 妮， 蒲亦非

(1.四川大學(xué)圖書(shū)館， 成都 610065； 2.四川大學(xué)計(jì)算機(jī)(軟件)學(xué)院， 成都 610065)

1 引 言

自1956年召開(kāi)達(dá)特茅斯會(huì)議以來(lái)，人工智能發(fā)展經(jīng)歷了三起兩落，有過(guò)曲折，亦有大發(fā)展，正螺旋式的上升.人工智能技術(shù)特別是視頻監(jiān)控、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等智能技術(shù)已滲透到各個(gè)學(xué)科，對(duì)經(jīng)濟(jì)和生活帶來(lái)了深刻的變革[1].2011年IBM公司研發(fā)的Waston在Jeopardy游戲中戰(zhàn)勝了人類(lèi)冠軍，以及2016年AlphoGo擊敗了人類(lèi)圍棋高手李世石，進(jìn)一步激發(fā)了以數(shù)據(jù)密集化為特征的計(jì)算社會(huì)科學(xué)的發(fā)展.法律可被看成是維持社會(huì)秩序和規(guī)范人們行為的動(dòng)態(tài)規(guī)則體系，法律法規(guī)的制定與司法系統(tǒng)的運(yùn)行無(wú)疑都與科學(xué)技術(shù)的發(fā)展休戚相關(guān).一方面法律會(huì)促進(jìn)或延緩科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，另一方面科學(xué)技術(shù)如系統(tǒng)論、信息論、控制論等在法律系統(tǒng)中的應(yīng)用又對(duì)法學(xué)研究和司法實(shí)踐帶來(lái)了巨大的變化.

正義如普羅米修斯的臉變幻莫測(cè)，人們?cè)噲D借助科學(xué)技術(shù)的方法讓法律變得更為客觀，減少法律體系中的主觀性，在此思想的驅(qū)動(dòng)下，出現(xiàn)了一系列法律與技術(shù)的交叉學(xué)科.司法審判是在案情的基礎(chǔ)上，依據(jù)法律法規(guī)、過(guò)去的司法判決和個(gè)人學(xué)習(xí)生活的經(jīng)驗(yàn)，做出的綜合性判斷，機(jī)器可否學(xué)習(xí)法官的判案方法，進(jìn)行案情分析、司法預(yù)測(cè)與輔助判斷？一般量化方法用于法律中數(shù)量問(wèn)題的分析催生了計(jì)量法學(xué)，語(yǔ)義處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、多主體模擬等計(jì)算智能的發(fā)展催生了基于實(shí)時(shí)法律數(shù)據(jù)的計(jì)算法學(xué)，伴隨人工智能技術(shù)從初級(jí)階段的計(jì)算智能進(jìn)入高級(jí)階段的認(rèn)知智能帶來(lái)的質(zhì)的飛躍，那么法學(xué)研究是否有望從計(jì)量法學(xué)、計(jì)算法學(xué)走向認(rèn)知法學(xué)呢？

2 認(rèn)知智能——人工智能研究的下一站

得益于多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法，當(dāng)前人工智能迎來(lái)了第三次研究高潮.從技術(shù)的發(fā)展路徑來(lái)看，人工智能的發(fā)展可簡(jiǎn)單分為計(jì)算智能和認(rèn)知智能[1].計(jì)算智能是以數(shù)值數(shù)據(jù)計(jì)算為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)快速計(jì)算、記憶與存儲(chǔ)功能，并以模仿人類(lèi)感知環(huán)境信息為基礎(chǔ)，可識(shí)別處理語(yǔ)音、圖像、視頻.認(rèn)知智能是腦科學(xué)與計(jì)算科學(xué)的交叉學(xué)科，與人的語(yǔ)言、知識(shí)、邏輯相關(guān)，旨在賦予機(jī)器數(shù)據(jù)理解、知識(shí)表達(dá)、邏輯推理、自主學(xué)習(xí)的能力.

神經(jīng)生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及其他學(xué)科的交叉融合，加強(qiáng)了人類(lèi)對(duì)自身認(rèn)知機(jī)制的理解.“認(rèn)知智能”是對(duì)人的思維的模擬，其研究?jī)?nèi)容廣泛，包括語(yǔ)義理解、知識(shí)表示、小樣本學(xué)習(xí)甚至零樣本學(xué)習(xí)、聯(lián)想推理和自主學(xué)習(xí)等[1].人類(lèi)具有時(shí)空感知的序列記憶與預(yù)測(cè)能力，信息進(jìn)入人的大腦會(huì)進(jìn)一步進(jìn)行信息加工，并進(jìn)一步形成思維策略[2]，怎樣讓機(jī)器通過(guò)學(xué)習(xí)獲得類(lèi)似于人類(lèi)的分析與判斷的能力？人類(lèi)的思維策略是尋找“滿意”解決方式的過(guò)程，并非尋找最優(yōu)的方法，也不需要將所有的方法進(jìn)行一一嘗試，換言之，人類(lèi)思維可以從小樣本中找尋到可接受的方案，這個(gè)方案也并非一成不變，而是不斷變化和調(diào)試的方案.人通過(guò)啟發(fā)式搜索解決問(wèn)題，能滿足多重需求，并能處理突發(fā)事件[2].

3 構(gòu)建法律模型面臨的問(wèn)題

人工智能技術(shù)無(wú)所不在，應(yīng)用于法律信息的儲(chǔ)存、傳播與檢索[3]，法律文件自動(dòng)生成、司法管理、法律教育、在線糾紛處理、合規(guī)性分析軟件等已給司法領(lǐng)域帶來(lái)了極大的便利，法律人也對(duì)人工智能技術(shù)具有較高的期望[4].然而，法律規(guī)則具有開(kāi)放性且語(yǔ)義模糊不清，研究者盡量將價(jià)值選擇融入法律模型[5]，建構(gòu)模擬司法實(shí)務(wù)的法律模型，但人工智能缺乏常識(shí)且上下文理解不足，因此，目前法律模型對(duì)處理較簡(jiǎn)單明確的法律事務(wù)效果較好，而在司法預(yù)測(cè)等涉及諸多因素的復(fù)雜事務(wù)中表現(xiàn)欠佳.這既有數(shù)據(jù)本身的原因，也有技術(shù)的阻礙.

(1) 法律數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則.大規(guī)模獲取法律數(shù)據(jù)本身具有一定難度，即便能夠獲取，由于數(shù)據(jù)特征隱藏較深，使得倚賴司法數(shù)據(jù)建立的人工智能模型的可靠性大打折扣.首先，由于法律與經(jīng)濟(jì)社會(huì)生活密切相關(guān)，出于司法數(shù)據(jù)安全和隱私的考慮，各地法院的司法數(shù)據(jù)不易獲取.其次，從我國(guó)公布的司法判決書(shū)來(lái)看，判決書(shū)的質(zhì)量良莠不齊，使用之前需要專(zhuān)業(yè)人士的清洗與標(biāo)注.再次，法院判決書(shū)特別是民事賠償往往與地域、事件發(fā)生的時(shí)間有關(guān)，用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行大樣本或全樣本的學(xué)習(xí)顯得困難重重.最后，法律數(shù)據(jù)涉及面廣，可能是多判決文書(shū)結(jié)構(gòu)不規(guī)范，多為半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，法庭的審判是多種信息和知識(shí)的融合，從單一法律數(shù)據(jù)如司法判決書(shū)，很難發(fā)現(xiàn)法官做出判決的真正理由，或許其他法律數(shù)據(jù)如合議庭的會(huì)議記錄更能窺探法官斷案的真實(shí)想法，但這些數(shù)據(jù)并非可以公開(kāi)獲取.

(2) 智能模型輸出結(jié)果不具可解釋性.基于人工智能建立的智能模型，系統(tǒng)的輸入與輸出是可見(jiàn)的，至于內(nèi)部多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體運(yùn)行、系統(tǒng)的分析與決策過(guò)程并不為所知，智能系統(tǒng)被認(rèn)為是“黑箱”運(yùn)行.因此，智能模型輸出的結(jié)果說(shuō)理性不足，難以用法律語(yǔ)言進(jìn)行解釋[6].司法系統(tǒng)是一個(gè)定分止?fàn)幍臋C(jī)構(gòu)，控辯雙方的辯論與司法調(diào)解是裁判的重要依據(jù)，司法判決重在以理服人.由于知識(shí)與數(shù)據(jù)融合進(jìn)行復(fù)雜推理技術(shù)的不足，從而導(dǎo)致智能模型對(duì)司法判決過(guò)程描述不足，加之智能模型是對(duì)已有案例的融合和折中，缺乏不確定問(wèn)題的處理能力，因此智能系統(tǒng)很難做出讓人信服的判決.

(3) 司法判定理由具有一定的開(kāi)放性.AlphoGo在下棋中表現(xiàn)成功的一個(gè)主要因素是下棋規(guī)則事先確定，不需要用到其他開(kāi)放性的知識(shí)，而司法裁判的依據(jù)并非一個(gè)閉合的系統(tǒng)，法官給出的判決意見(jiàn)包含價(jià)值觀念，受到法官的政治、宗教、種族關(guān)系、所受的教育、職業(yè)、家庭等復(fù)雜因素的影響[7]，與法律規(guī)則的選擇、受害人的償債能力、社會(huì)影響等都具有一定關(guān)聯(lián).法律規(guī)則體系并非清楚詳細(xì)地指明了法官裁量的方法，而是法官根據(jù)自己對(duì)于法律條文的理解以及長(zhǎng)期浸潤(rùn)法學(xué)思想而形成的公平正義觀念做出的判斷，法官學(xué)習(xí)背景和經(jīng)歷不同，即便依據(jù)相同的法規(guī)，做出的判決也可能相去甚遠(yuǎn).

(4) 司法裁判滿意度的判定具有主觀性.司法判斷要求法官及時(shí)給出一個(gè)合理的判斷，盡管這個(gè)判斷并非唯一或是最優(yōu)的，也可能隨時(shí)間而改變的.司法裁判效果的判定是多方利益的平衡和妥協(xié)的結(jié)果，在司法庭審的過(guò)程中雙方利益的訴求有所改變，智能模型輸出的結(jié)果是依據(jù)現(xiàn)有的法律法規(guī)與案件事實(shí)通過(guò)編程、數(shù)據(jù)擬合處理得出的結(jié)果，但由于智能模型的處理過(guò)程中缺少訴訟參與人的互動(dòng)與博弈過(guò)程，所以控辯雙方難以對(duì)智能模型輸出的裁量結(jié)果達(dá)成妥協(xié).

4 認(rèn)知法學(xué)——法學(xué)研究的發(fā)展趨勢(shì)

隨著自然科學(xué)特別是人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，法律研究者跟隨技術(shù)的步伐，不斷地更新著法學(xué)研究方法，期待用自然科學(xué)的理性來(lái)減少法學(xué)研究中的不確定性.然而，關(guān)聯(lián)對(duì)比、模型構(gòu)建和仿真實(shí)驗(yàn)都無(wú)法揭示法律關(guān)系的本質(zhì)，無(wú)法構(gòu)建真正意義上的具有認(rèn)知和推理能力的智能模型.法律模型不具備普通常識(shí)和認(rèn)知思維，機(jī)器學(xué)習(xí)猶如鸚鵡學(xué)舌，尚不具備思考與應(yīng)變的能力，其在模擬法律行為人思維上效果始終不甚理想.

人類(lèi)智慧是多種信息的融合分析和判斷，不是純粹語(yǔ)言符號(hào)能閉環(huán)自洽的.法官的司法裁量過(guò)程既是基于法律規(guī)則和過(guò)往案例的邏輯推理，也是結(jié)合自己對(duì)法規(guī)的理解和自身經(jīng)驗(yàn)以及當(dāng)前社會(huì)輿情的利益平衡.司法裁判的過(guò)程包括了感性直覺(jué)與理性邏輯兩方面的因素，法官依靠“法感”——長(zhǎng)期法學(xué)知識(shí)沁潤(rùn)產(chǎn)生的直覺(jué)，對(duì)案件有一個(gè)初步的認(rèn)定[8]，再利用各種技術(shù)手段和證據(jù)，進(jìn)行邏輯推理，并形成最終判決意見(jiàn).當(dāng)前法律預(yù)測(cè)模型效果堪憂，除了人工智能技術(shù)尚未進(jìn)入認(rèn)知智能階段，也有法律信息自身的特點(diǎn).(1) 法律語(yǔ)言本身不足以全面表述社會(huì)生活中的各種隱性知識(shí)、過(guò)程知識(shí)、模糊知識(shí).司法實(shí)務(wù)中法律模型數(shù)據(jù)大多來(lái)自司法判決書(shū)，而判決書(shū)本身經(jīng)過(guò)了法律語(yǔ)言的二次處理，對(duì)案件結(jié)果描述較多，但丟失了部分法律行為的過(guò)程信息.(2) 語(yǔ)義處理技術(shù)將這些知識(shí)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)符號(hào)體系，而機(jī)械邏輯推理難以揭示社會(huì)關(guān)系的復(fù)雜本質(zhì)，大量有可能影響判決的有用信息被丟失.(3) 當(dāng)前我國(guó)法院較多采用審判要素方式，由專(zhuān)家提煉案例特征、裁判規(guī)則并進(jìn)行標(biāo)注，不僅主觀性比較強(qiáng)，且由于智能系統(tǒng)對(duì)法律規(guī)則的理解不充分和法律行為過(guò)程的信息描述不充足，導(dǎo)致輸入法律數(shù)據(jù)細(xì)微變化將使智能系統(tǒng)輸出的判決結(jié)果相差很大，類(lèi)案推薦的效果不甚理想，反而浪費(fèi)法官大量時(shí)間進(jìn)行閱讀和厘清.

認(rèn)知智能是人工智能技術(shù)發(fā)展的高級(jí)階段，以模仿人類(lèi)認(rèn)知理解記憶思維等能力為基礎(chǔ)，強(qiáng)調(diào)知識(shí)、推理等技能，希望賦予機(jī)器認(rèn)知推理能力，實(shí)現(xiàn)模型的可解釋性、具有小樣本學(xué)習(xí)能力的新智能[2].盡管人工智能還處于計(jì)算智能的發(fā)展階段，但可以預(yù)見(jiàn)，伴隨機(jī)器的判斷、強(qiáng)化與遷移能力等認(rèn)知智能的發(fā)展，以及人工智能在記憶能力與行為過(guò)程描述能力的提高，智能模型對(duì)知識(shí)和規(guī)則的理解能力必將獲得極大提高.認(rèn)知智能是未來(lái)數(shù)十年人工智能領(lǐng)域重要的研究方向, 技術(shù)的發(fā)展必然將帶來(lái)法學(xué)研究方法的進(jìn)步.認(rèn)知法學(xué)通過(guò)模擬法律行為人的認(rèn)知思維，提高智能系統(tǒng)對(duì)法律數(shù)據(jù)理解、知識(shí)表達(dá)、邏輯推理和自我學(xué)習(xí)能力，是計(jì)算法學(xué)研究的下一階段.

認(rèn)知法學(xué)的研究?jī)?nèi)容廣泛，涉及到法學(xué)研究與司法實(shí)務(wù)的各個(gè)方面，不僅通過(guò)模擬法官審判思維，讓機(jī)器習(xí)得法官做出判斷的規(guī)則，完善司法預(yù)測(cè)，同時(shí)也通過(guò)尋找個(gè)人感受的物質(zhì)基礎(chǔ)，為司法裁判中法律賠償責(zé)任和公平正義提供了新的認(rèn)知思路.認(rèn)知法學(xué)已取得一些前沿研究成果，自2007年以來(lái)，已有國(guó)內(nèi)外的學(xué)者關(guān)注認(rèn)知智能與法學(xué)的結(jié)合[9]，認(rèn)知神經(jīng)法學(xué)運(yùn)用認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)(腦科學(xué))的知識(shí)借助于以核磁共振等儀器對(duì)人的神經(jīng)與大腦進(jìn)行研究[10]，試圖發(fā)現(xiàn)立法、司法、犯罪的神經(jīng)基礎(chǔ)，并通過(guò)腦部多巴胺或內(nèi)啡肽的分泌情況來(lái)衡量受害人的痛苦水平[11].認(rèn)知神經(jīng)法學(xué)是認(rèn)知法學(xué)早期的探索，研究涉及犯罪預(yù)測(cè)、精神病辯護(hù)、腦死亡、測(cè)謊技術(shù)、指紋糾正錯(cuò)案等.我們團(tuán)隊(duì)正試圖將分?jǐn)?shù)階憶阻應(yīng)用于內(nèi)腦技術(shù)，并進(jìn)一步用于法律規(guī)則和法學(xué)知識(shí)的理解，譬如加強(qiáng)敲、打、搶等具體法律行為的過(guò)程細(xì)節(jié)描述[12]，后續(xù)研究成果將陸續(xù)發(fā)表.

行為法學(xué)學(xué)者川島武宜認(rèn)為法學(xué)是一種圍繞裁判行為，通過(guò)對(duì)法的內(nèi)容、關(guān)系、結(jié)構(gòu)、功能、變遷等進(jìn)行理性分析的經(jīng)驗(yàn)科學(xué)[7].司法裁判不僅是邏輯推理的結(jié)果，也會(huì)受到一些非理性觀念的影響，譬如法官的價(jià)值、觀念和態(tài)度，陪審團(tuán)對(duì)法律事實(shí)的認(rèn)定，網(wǎng)絡(luò)上個(gè)人對(duì)司法判例的評(píng)價(jià)等.人工智能技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘工具成為助推器，透過(guò)微博、微信、QQ、論壇等交流平臺(tái)以及其他自媒體工具，無(wú)疑加速了司法裁判行為的反饋機(jī)制，甚至這種評(píng)價(jià)可能會(huì)影響到法官的司法判決.例如，于歡刺死“辱母”惡人被判無(wú)期徒刑符合我國(guó)刑法規(guī)定，但有違“人倫”，與我國(guó)古代形成的天理、國(guó)法、人情三位一體的法律觀念不符，迫于社會(huì)影響最后法官將于歡由無(wú)期改為了5年有期徒刑[13].大浪淘沙始見(jiàn)金，透過(guò)案例援引、法律法規(guī)使用等法律數(shù)據(jù)的認(rèn)知學(xué)習(xí)，將沉淀出廣泛認(rèn)可的、更符合道德社會(huì)風(fēng)俗和國(guó)情的正義觀念，有利于發(fā)現(xiàn)法律運(yùn)行的本質(zhì)社會(huì)規(guī)律和自然規(guī)律，拓展傳統(tǒng)法學(xué)理論.人們關(guān)注司法判決是否符合內(nèi)在的公平觀念，但并不在意，案例判決依據(jù)的是成文法的規(guī)定還是過(guò)去案例確定的判例原則，甚至案例中映射出的穩(wěn)定規(guī)則也有望轉(zhuǎn)變?yōu)槌晌姆ㄒ?guī)，認(rèn)知法學(xué)這一理論框架無(wú)疑將促進(jìn)英美法系與大陸法系的深度融合.

隨著認(rèn)知智能研究的進(jìn)一步深入，不僅會(huì)產(chǎn)生認(rèn)知法學(xué)，可以進(jìn)一步大膽預(yù)測(cè)，還會(huì)促進(jìn)認(rèn)知社會(huì)科學(xué)的發(fā)展，催生包括認(rèn)知社會(huì)學(xué)、認(rèn)知經(jīng)濟(jì)學(xué)、認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)、認(rèn)知音樂(lè)學(xué)等一系列社會(huì)科學(xué)交叉學(xué)科，乃至認(rèn)知數(shù)學(xué)、認(rèn)知化學(xué)、認(rèn)知生物學(xué)等一批自然科學(xué)的交叉學(xué)科.

5 計(jì)量法學(xué)、計(jì)算法學(xué)和認(rèn)知法學(xué)的發(fā)展脈絡(luò)

計(jì)量法學(xué)、計(jì)算法學(xué)與認(rèn)知法學(xué)都是法律與技術(shù)關(guān)系最為密切的一脈，都嘗試用客觀的標(biāo)準(zhǔn)減少法律體系中的主觀性，增強(qiáng)立法和司法的科學(xué)性和實(shí)用性，三類(lèi)研究?jī)?nèi)容上有承繼、交叉，與人工智能技術(shù)相伴相生，其研究基礎(chǔ)、研究的側(cè)重點(diǎn)和采用的技術(shù)路線有所不同，但都對(duì)法律系統(tǒng)的科學(xué)化產(chǎn)生了積極意義.近年來(lái)，法學(xué)正在經(jīng)歷近兩百年來(lái)發(fā)展未有之大變革，由求解數(shù)學(xué)期望的計(jì)量法學(xué)到重在計(jì)算模擬和預(yù)測(cè)的計(jì)算法學(xué)，再到構(gòu)建具有認(rèn)知和推理能力的智能模型的認(rèn)知法學(xué)，這也是法學(xué)跟隨技術(shù)腳步不斷發(fā)展的過(guò)程.

上世紀(jì)50年代，隨著統(tǒng)計(jì)和符號(hào)科學(xué)的發(fā)展，計(jì)量法學(xué)出現(xiàn).計(jì)量法學(xué)主要采用抽樣、問(wèn)卷調(diào)查等簡(jiǎn)單數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)法律中涉及的數(shù)量問(wèn)題進(jìn)行量化分析，并計(jì)算相應(yīng)的數(shù)學(xué)期望[14].符號(hào)邏輯的發(fā)展，使得人工智能技術(shù)用于處理法律數(shù)據(jù)，陸續(xù)出現(xiàn)了CATO、IBP、CABARET、BankXX等一系列法律輔助專(zhuān)家系統(tǒng)[15].

計(jì)算智能不僅使得計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力呈級(jí)數(shù)倍增長(zhǎng)，而且能夠抽取信息特征，進(jìn)行比對(duì)，從而進(jìn)行數(shù)據(jù)的判斷分類(lèi).個(gè)人收入、銀行存款、按揭利息、房產(chǎn)價(jià)值、失信記錄、犯罪卷宗等數(shù)據(jù)的獲得為個(gè)人行為分析提供了基礎(chǔ)，通過(guò)獲取大量的學(xué)習(xí)樣本和應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，計(jì)算機(jī)獲取信息的能力大大增強(qiáng)，人工智能在語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等法律應(yīng)用場(chǎng)景中取得了一些良好的效果，基于實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)的計(jì)算法學(xué)在法學(xué)特別是司法領(lǐng)域取得長(zhǎng)足發(fā)展[3].計(jì)算法學(xué)使用建模、模擬、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等量化研究方法來(lái)分析法律關(guān)系，讓法律信息從傳統(tǒng)分析轉(zhuǎn)為實(shí)時(shí)應(yīng)答的信息化、智能化體系[16].人工智能技術(shù)被用于審核合同、法律信息查詢、法律文件自動(dòng)化處理和庭審結(jié)果的預(yù)測(cè)等，對(duì)于提高立法與司法效率、促進(jìn)英美法系和大陸法系的融合、應(yīng)對(duì)和規(guī)避技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)等均具有積極的作用.計(jì)量法學(xué)以“自然數(shù)據(jù)”挖掘?yàn)橹行模钱?dāng)前法學(xué)研究的一個(gè)熱點(diǎn)，不僅計(jì)算法學(xué)相關(guān)理論有如春筍發(fā)芽，計(jì)算法學(xué)在司法實(shí)務(wù)中也積極進(jìn)行探索.我國(guó)“智慧法治”建設(shè)是法律與技術(shù)深度融合，取得了令世界矚目的成績(jī).我國(guó)法院已基本實(shí)現(xiàn)司法審判數(shù)據(jù)資源的電子化，法院系統(tǒng)應(yīng)用人工智能技術(shù)建設(shè)智慧法院，提供如智能分案、自動(dòng)生成案宗、精準(zhǔn)推送辦案法規(guī)及相似案例等信息、聚焦?fàn)幾h焦點(diǎn)、提出裁判建議、生成裁判文書(shū)等智能服務(wù)化，為法官、律師和其他司法參與者的司法活動(dòng)帶來(lái)了快捷和便利.2016年北京市高級(jí)人民法院推出了“睿法官”智能研判系統(tǒng)，2018年最高人民法院正式上線運(yùn)行了案情事實(shí)、爭(zhēng)議焦點(diǎn)、法律適用等為要素的“類(lèi)案智能推送系統(tǒng)”,2019年“206系統(tǒng)”推出“刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)”，繼而安徽、貴州、重慶等地方法院紛紛推出了針對(duì)某類(lèi)案件的類(lèi)案指引.

認(rèn)知法學(xué)是在計(jì)算法學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)，與技術(shù)的發(fā)展密切相關(guān).當(dāng)人工智能技術(shù)由強(qiáng)調(diào)計(jì)算能力、感知能力的計(jì)算智能，發(fā)展為強(qiáng)調(diào)對(duì)自身認(rèn)知機(jī)制的理解的認(rèn)知智能，法學(xué)研究自然也將隨之由計(jì)量法學(xué)、計(jì)算法學(xué)發(fā)展到認(rèn)知法學(xué).認(rèn)知法學(xué)的研究?jī)?nèi)容偏向于內(nèi)腦與神經(jīng)科學(xué)的研究，將涉及法學(xué)研究的各個(gè)領(lǐng)域，并將完善傳統(tǒng)法學(xué)理論，也將促進(jìn)兩大法學(xué)的融合.計(jì)量法學(xué)、計(jì)算法學(xué)與認(rèn)知法學(xué)的概念、主要使用的技術(shù)以及跟隨人工智能技術(shù)的發(fā)展演進(jìn)過(guò)程，如圖1所示.

圖1 計(jì)量法學(xué)、計(jì)算法學(xué)與認(rèn)知法學(xué)的隨人工智能技術(shù)的發(fā)展演進(jìn)圖Fig.1 Evolvement from Jurimetrics, computational law to cognitive law with the development of AI technique

6 結(jié) 語(yǔ)

計(jì)算法學(xué)的相關(guān)理論已獲得法學(xué)、技術(shù)、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域研究人員的廣泛關(guān)注，司法實(shí)務(wù)中法院系統(tǒng)、檢察院系統(tǒng)和警察系統(tǒng)正在開(kāi)發(fā)相關(guān)智能平臺(tái).認(rèn)知智能的研究方興未艾，技術(shù)層面尚未取得突破性進(jìn)展，實(shí)現(xiàn)具有分析判斷能力的認(rèn)知智能還有很長(zhǎng)的路要走.但技術(shù)推動(dòng)法學(xué)理論的演進(jìn)浩浩殤殤，從計(jì)量法學(xué)和計(jì)算法學(xué)的發(fā)展歷程和結(jié)合技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)來(lái)看，認(rèn)知法學(xué)運(yùn)用認(rèn)知智能的知識(shí)，采用小樣本學(xué)習(xí)，利用已有的法學(xué)知識(shí)，提高對(duì)法學(xué)問(wèn)題的理解和認(rèn)知能力，將是計(jì)算法學(xué)發(fā)展的下一階段和必然趨勢(shì).

值得注意的是，法學(xué)不僅關(guān)注新興技術(shù)為法律系統(tǒng)服務(wù)，也要在最大程度上降低技術(shù)對(duì)人類(lèi)發(fā)展帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn).由人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)科基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，但不少數(shù)據(jù)涉及國(guó)家機(jī)密、個(gè)人隱私，需要嚴(yán)格控制，有的還需進(jìn)行倫理合規(guī)性審核.認(rèn)知法學(xué)建立的法律模型的過(guò)程中，數(shù)據(jù)的取得、選擇、偏好等都隱藏在信息處理過(guò)程中，一份關(guān)于美國(guó)法院再犯罪系統(tǒng)COMPAS的報(bào)告表明，在弗洛里達(dá)州黑人比白人更易被判定有罪[17].人工智能無(wú)形中也在傳遞種族歧視和其他偏見(jiàn)，甚至參與法律的制定，這也正是法律學(xué)者亟待思考的問(wèn)題.