邱昭繼

(西北政法大學(xué)高等教育研究所，陜西 西安 710063)

法律人工智能是法學(xué)研究的一個熱門話題。這是誕生于20世紀70年代初的新興研究領(lǐng)域。①法律人工智能研究的首要目標是建構(gòu)良好的法律應(yīng)用程序，生成能夠在計算機程序中實現(xiàn)的模型。[1]P4研究者開發(fā)出了法律推理的計算模型和法律論證的計算模型。這些模型是用于實現(xiàn)人類法律推理和論證的過程的計算機程序，它們可以和法律職業(yè)者一樣執(zhí)行法律推理、法律解釋、法律論證和法律預(yù)測等智能任務(wù)。雖然法律人工智能研究發(fā)展迅速，但知識表示的瓶頸阻礙了它們在法律實踐領(lǐng)域的應(yīng)用。法律推理和論證的計算模型使用的法律知識必須從法律淵源中手動提取。法律專家必須閱讀法律文本并用計算模型可以使用的形式表示法律知識。研究者無法將法律推理和論證的計算模型直接自動地連接到法律文本。[2]P5歷史上，法律人工智能更多地關(guān)注論證和推理，而不是基于經(jīng)驗和基于語料庫的法律方法。然而，以數(shù)據(jù)為中心的新技術(shù)的快速發(fā)展為法律問題解決和分析的新算法方法打開了大門。大規(guī)模存儲能力的最新發(fā)展和法律數(shù)據(jù)解析的相關(guān)進步已經(jīng)創(chuàng)造了前所未有的工具，用于識別大型法律數(shù)據(jù)存儲庫中的模式。這些發(fā)展導(dǎo)致了對權(quán)威法律文本與法院、立法機構(gòu)、律師和其他法律專業(yè)人員行為之間相互聯(lián)系的新見解。[3]P99本文首先概述了法律人工智能從法律專家系統(tǒng)到論證檢索和認知計算的轉(zhuǎn)變。然后闡述了法律解析的概念、核心技術(shù)及其作用。接著論述了人機協(xié)作時代法律實踐的新變化。

一、法律人工智能：從專家系統(tǒng)到論證檢索和認知計算

(一)法律專家系統(tǒng)

法律人工智能之前的典范是法律專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是使用人工智能來模仿法律職業(yè)者解決超出其知識或?qū)ｉL范圍的法律問題的計算機應(yīng)用程序。專家系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的問題定制答案，并對推導(dǎo)出答案的推理路線作出解釋。專家系統(tǒng)用經(jīng)驗性和程序性知識進行推理。[4]P173這些知識常常用啟發(fā)式規(guī)則表示。啟發(fā)式規(guī)則用“如果……那么”的形式表述，說明規(guī)則的條件和結(jié)論。沃特曼的產(chǎn)品責(zé)任專家系統(tǒng)是20世紀80年代法律專家系統(tǒng)的典范。沃特曼專家系統(tǒng)用三條啟發(fā)式規(guī)則表示損失的定義，用一條啟發(fā)式規(guī)則表示嚴格責(zé)任的定義。這個專家系統(tǒng)的推理引擎循環(huán)執(zhí)行這些啟發(fā)式規(guī)則。如果數(shù)據(jù)庫中表示當(dāng)前問題的事實符合規(guī)則的條件，那么適用的規(guī)則就會觸發(fā)，并將推斷結(jié)果添加到數(shù)據(jù)庫。推理引擎反復(fù)循環(huán)執(zhí)行啟發(fā)式規(guī)則，直到?jīng)]有更多的規(guī)則可以適用為止。根據(jù)規(guī)則推導(dǎo)出來的結(jié)論就是用戶問題的答案。沃特曼在開發(fā)法律專家系統(tǒng)時面臨三個設(shè)計限制。第一，不同州的產(chǎn)品責(zé)任法律規(guī)則不同，例如，適用混合過失還是比較過失。第二，法律規(guī)則采用了一些法律概念卻沒有定義它們，例如“合理和恰當(dāng)”或“可預(yù)見的”。第三，訴訟律師對所證明的事實問題和適用的法律教義是不確定的。[2]P11-12

法律專家系統(tǒng)還被廣泛運用于非訴訟領(lǐng)域。公司采用專家系統(tǒng)來確保公司業(yè)務(wù)流程符合法律和公司章程的規(guī)定。為降低法律風(fēng)險，公司將法律要求和規(guī)章轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)規(guī)則。只要公司在開展業(yè)務(wù)時遵循這些規(guī)則，則可降低或避免法律風(fēng)險。一旦制定了業(yè)務(wù)規(guī)則，人事經(jīng)理就可以通過公司的普通管理層級將其強制執(zhí)行。業(yè)務(wù)流程規(guī)則也可在專家系統(tǒng)中實施。人事經(jīng)理通過專家系統(tǒng)向公司的不合規(guī)政策或管理者的不合規(guī)行為發(fā)出警告。這些業(yè)務(wù)規(guī)則可以用邏輯形式表示，也可用啟發(fā)式規(guī)則表示。這種業(yè)務(wù)合規(guī)專家系統(tǒng)在商業(yè)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。如今，律師事務(wù)所和公司可用新技術(shù)輕松創(chuàng)建自己的專家系統(tǒng)，以實現(xiàn)業(yè)務(wù)合規(guī)。例如，福利與拉德納律師所開發(fā)了基于網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)模塊，以指導(dǎo)客戶確保遵守“反海外腐敗法”和聯(lián)邦反腐敗/反賄賂法。[2]P69-70雖然法律專家系統(tǒng)仍被廣泛使用，但它還不是法律領(lǐng)域“殺手級應(yīng)用程序”的典范。這至少有三個原因：第一，用專家系統(tǒng)開發(fā)的技術(shù)去處理不確定和不完整信息往往是臨時的和不可靠的。第二，知識獲取瓶頸限制了專家系統(tǒng)在法律和許多其他領(lǐng)域的效用。第三，文本解析技術(shù)還不能提取專家系統(tǒng)規(guī)則。[2]P13

(二)論證檢索

論證檢索是法律人工智能的新典范。它是指能夠檢索到命題在法律論證中的角色信息和其他與論證有關(guān)的信息的概念法律信息檢索。與論證有關(guān)的信息包括命題在法律論證中充當(dāng)前提、結(jié)論、規(guī)則陳述、事實發(fā)現(xiàn)、證據(jù)因素等角色的信息。論證檢索是一種新型的概念法律信息檢索。概念法律信息檢索是概念信息檢索技術(shù)在法律領(lǐng)域的應(yīng)用。“概念信息檢索與人工智能領(lǐng)域中的自然語言處理在語義層次上的分析和理解有著密切的關(guān)系。這也是概念信息檢索與傳統(tǒng)信息檢索的分水嶺。”[5]傳統(tǒng)信息檢索只能檢索出文本中帶有突出顯示術(shù)語的句子，至于該句子是否與用戶的問題相關(guān)則需用戶閱讀之后才能決定。概念信息檢索可以從文本中識別和提取語義要素，例如概念和概念間的關(guān)系，進而歸納成對用戶問題的直接回答。概念法律信息檢索根據(jù)概念及其在法律論證中的角色自動檢索與用戶問題相關(guān)的文本法律信息，然后向用戶返回與問題相關(guān)的答案。多年來，基于概念法律信息檢索的目標，從自然語言文本提取概念信息和與論證相關(guān)信息的可靠方法一直找不到?，F(xiàn)如今，法律解析技術(shù)可以自動地識別案例文本中與論證相關(guān)的信息，隨之產(chǎn)生了基于與論證相關(guān)信息的概念法律信息檢索，即論證檢索。[2]P15

萬律進階和律商聯(lián)訊等主流法律信息檢索系統(tǒng)已實現(xiàn)了論證檢索。代理商事案件的律師特別關(guān)注商業(yè)秘密盜用案件。他只需在萬律進階檢索系統(tǒng)對話框里輸入問題“復(fù)制飲料秘方是商業(yè)秘密盜用嗎？”系統(tǒng)立即返回上萬個案例，排第一位的是托尼·梅森訴杰克·丹尼爾釀酒廠案，這是一個典型的商業(yè)秘密盜用案件。②看看這個判決中的如下句子：

句子1: 我們發(fā)現(xiàn)一些因素支持林奇堡檸檬水是梅森的商業(yè)秘密的結(jié)論，而一些因素否定這個結(jié)論。

句子2: 他[梅森]作證說他只告訴了他的一些員工——調(diào)酒師——秘方。

句子3: 我們對該記錄的審查表明，原告確實提供了一些證據(jù)證明他的林奇堡檸檬水秘方是商業(yè)秘密。因此，初審法院在否認被告人提出的基于不存在商業(yè)秘密的定向判決的動議上沒有錯。

萬律進階檢索系統(tǒng)要回答律師的問題，僅僅依靠關(guān)鍵詞匹配是不夠的，還必須具備識別判決文本中的概念及概念之間關(guān)系的能力。系統(tǒng)識別的概念包括：飲料，秘方，商業(yè)秘密盜用。而且系統(tǒng)要能判斷概念與概念之間的關(guān)系。系統(tǒng)還要具備識別命題在法律論證中充當(dāng)何種角色的能力。在上面的判決中，句子1是表示基于證據(jù)的事實發(fā)現(xiàn)的句子，句子2是表示證據(jù)的句子，句子3是表示法律裁決的句子。這三個句子都是與法律論證相關(guān)的信息。這三個句子都與律師的問題密切相關(guān)。具備這些能力的概念法律信息檢索就是論證檢索。

(三)認知計算

認知計算是法律人工智能的另一個新典范。認知計算時代始于2011年，標志性事件是當(dāng)年2月IBM開發(fā)的認知系統(tǒng)沃森在“危險邊緣！”節(jié)目中一舉擊敗兩位人類冠軍。認知計算是由數(shù)據(jù)科學(xué)演進而來的一種技術(shù)，它借助認知科學(xué)理論來構(gòu)建算法，從而模擬人的客觀認知和心理認知過程，使機器具備某種程度的“類腦”認知智能。[6]PI認知計算模擬人腦的認知過程，使應(yīng)用程序具備某種程度的“類腦”認知智能。認知計算代表一種全新的計算模式，不同于傳統(tǒng)計算模式。傳統(tǒng)計算機必須先由人類編程才能執(zhí)行某項特定任務(wù)；而認知系統(tǒng)則會從與數(shù)據(jù)和人類的交互中學(xué)習(xí)，從某種意義上說，它可以自行編程執(zhí)行新任務(wù)。傳統(tǒng)的計算機被設(shè)計用來進行快速運算；而認知系統(tǒng)則被設(shè)計用來從數(shù)據(jù)中推出結(jié)論并達成指定目標。在認知時代，計算機將會適應(yīng)人。他們將會以我們與生俱來的方式和我們進行互動。[7]P2

法律人工智能研究者和技術(shù)專家研發(fā)了大量的法律應(yīng)用程序，比如羅斯、法律機器和拉威爾等。這些法律應(yīng)用程序可以實現(xiàn)認知計算，從而完成許多以前只能由人完成的任務(wù)。認知計算技術(shù)需要“理解”信息和在人類解決問題過程中的信息相關(guān)性，還需要讓信息便于人們獲取。在認知計算典范中，專業(yè)知識體現(xiàn)在法律文本電子庫中，法律應(yīng)用程序從中提取候選解決方案，并根據(jù)它們與問題的相關(guān)性對解決方案進行排序。[2]P16構(gòu)建和測試關(guān)于法律論證的假設(shè)就是一種典型的認知計算活動。法律假設(shè)是指對一個法律問題應(yīng)該或可以怎么樣合理地決定的預(yù)測。比如，原告的前雇員向被告提供產(chǎn)品開發(fā)信息，在這種情況下應(yīng)該判決原告贏得商業(yè)秘密盜用訴訟。測試法律假設(shè)不僅是評估預(yù)測是否正確，還要檢索法律假設(shè)的正例和反例并考慮到法律論證的正方和反方。這些論證可能導(dǎo)致人們修改和重新評估假設(shè)。在幫助人類構(gòu)建、測試和評估法律假設(shè)時，認知計算法律應(yīng)用程序?qū)⑹谷祟悈⑴c協(xié)作活動。人類更善于想象有趣的假設(shè)。計算機將快速解析大型文本語料庫，以尋找與人類假設(shè)相關(guān)的證據(jù)。[2]P428

二、法律人工智能的新技術(shù)：法律解析

法律解析為論證檢索和認知計算提供了強大的技術(shù)支持。法律解析是從法律文本數(shù)據(jù)庫中提取有意義的知識和模式，以輔助法律決策者就事項預(yù)測、流程改進、法律戰(zhàn)略、比較法律成本、計費優(yōu)化、資源管理和財務(wù)運營等不同主題的優(yōu)化管理。法律解析是文本解析技術(shù)在法律領(lǐng)域的運用，又被稱為法律文本解析。法律解析提取和挖掘法律文本中與法律論證相關(guān)的信息，這些信息將法律信息檢索轉(zhuǎn)換為論證檢索。認知計算法律應(yīng)用程序是法律解析與法律推理和論證的計算模型相結(jié)合的產(chǎn)物。法律應(yīng)用程序用于評估候選解決方案的知識是運用法律解析技術(shù)從法律文本語料庫中自動獲取的。

(一)法律解析與文本解析

文本解析是指用語言的、統(tǒng)計的和機器學(xué)習(xí)的技術(shù)在文本檔案中發(fā)現(xiàn)知識，它將文本的信息內(nèi)容模式化、結(jié)構(gòu)化，以用于商業(yè)智能、探索性數(shù)據(jù)分析、研究或調(diào)查。[8]P387-388文本解析致力于從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中挖掘先前未知、隱含而有用的知識，因而也被稱為文本知識發(fā)現(xiàn)。文本解析技術(shù)的突破源于IBM公司于2011年、2014年研發(fā)的沃森和辯論者程序。沃森掌握了深度問答和信息提取技術(shù)，辯論者掌握了論證挖掘技術(shù)，這些都是文本解析的核心技術(shù)。文本解析技術(shù)的突破為法律人工智能的發(fā)展帶來革命性變化。法律解析和文本解析的對象都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。兩者都使用語言的、統(tǒng)計的和機器學(xué)習(xí)的技術(shù)。比如自然語言處理中的問答系統(tǒng)、語境識別與消解、文本摘要和文本分類等，邏輯回歸、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機等統(tǒng)計技術(shù)，以及深度學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類分析等機器學(xué)習(xí)技術(shù)。

文本解析與法律解析在對象、服務(wù)主體、和應(yīng)用等方面有著明顯的區(qū)別。文本解析處理的是普通文本，比如電子郵件、網(wǎng)頁、推文、微博、論壇帖子等文本，而法律文本解析處理的是特殊文本，比如法律、法規(guī)、規(guī)章、案例、合同等法律文本。文本解析服務(wù)的主體是社會大眾，法律解析服務(wù)的主體主要是法官、律師、檢察官、法學(xué)研究者等法律職業(yè)人士。文本解析的應(yīng)用要比法律文本解析的應(yīng)用廣泛。文本解析已應(yīng)用于垃圾郵件檢測、新聞分類、社交媒體分析、醫(yī)療衛(wèi)生、安全智能、市場營銷、客戶關(guān)系管理、廣告投放、聊天機器人等領(lǐng)域。法律文本解析應(yīng)用于萬律進階、律商聯(lián)訊法律信息檢索服務(wù)，以及羅斯、法律機器和拉威爾等法律應(yīng)用程序。

(二)法律解析與數(shù)據(jù)解析

數(shù)據(jù)解析也稱為數(shù)據(jù)挖掘或數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)。它通常是指從數(shù)據(jù)源中探尋有用的模式或知識的過程。[9]P4數(shù)據(jù)解析所處理的數(shù)據(jù)屬性是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。因此必須對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，最好原始數(shù)據(jù)本身就是高度結(jié)構(gòu)化的。雖然數(shù)據(jù)解析與文本解析處理的都是數(shù)據(jù)，也分享一些共同的方法和技術(shù)，但數(shù)據(jù)解析不同于文本解析。其一，數(shù)據(jù)解析針對數(shù)字，而文本解析專注于文本。通常，文本是非結(jié)構(gòu)化文檔集合，對以何種格式組成文檔沒有特殊要求。而數(shù)據(jù)解析應(yīng)用程序僅接受結(jié)構(gòu)化信息作為輸入。其二，經(jīng)典的數(shù)據(jù)解析和文本解析的數(shù)據(jù)表示有很大不同。文本解析方法想要看到文檔格式，而經(jīng)典數(shù)據(jù)解析方法著重于處理電子表格格式的數(shù)據(jù)。[10]P1-3法律文本解析與數(shù)據(jù)解析同樣有著這些差異。

(三)法律解析與法律分析

分析與解析這兩個詞的涵義很不一樣。分析是“將一個整體分解成其構(gòu)成部分及構(gòu)成部分間的關(guān)系的理智過程。”[11]P41解析是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和解釋有意義模式。分析試圖解釋過去發(fā)生的事情，解析需要預(yù)測未來會發(fā)生什么。法律分析是一個比較寬泛的概念，它既指法律推理，又指法律研究。比如，昂格爾把律師與法官進行實踐推理時采取的方法稱之為理性化法律分析，這種法律分析在美國以及其他地方取得支配地位。[12]P55法律推理是在法律過程中把法律適用于事實的法官、檢察官和律師所運用的各種形式的分析。法律推理是法律人必須掌握的一種法律方法，法律推理既包括演繹推理、歸納推理、類比推理等形式法律推理，又包括辯證推理、可辯駁推理等實質(zhì)法律推理。無論形式法律推理，還是實質(zhì)法律推理，都屬于法律分析的范疇。數(shù)百年來，律師運用法律推理為客戶提供法律服務(wù)。他們從浩如煙海的法律淵源中尋找適合手頭案件的法律、法規(guī)和案例，結(jié)合手頭案件事實做出合理的分析，從而給客戶提出最佳的法律意見。法官根據(jù)法律規(guī)定演繹地作出判決，或者從案例中歸納概括出適合手頭案件的規(guī)則，或者去尋找與手頭案件類似的先例然后根據(jù)先例做出判決。法律分析一直以來都是法律人的看家本領(lǐng)。

但法律解析技術(shù)的出現(xiàn)改變了這一切。它成為了法律實踐提供的一種新工具。法律解析挖掘案件文件和案卷條目中包含的數(shù)據(jù)，然后匯總這些數(shù)據(jù)，為法官、律師、法院、律師事務(wù)所等個人和組織提供先前未知的洞見。訴訟律師用法律解析揭示過去訴訟中的趨勢和模式，這些趨勢和模式告訴律師手頭的案件應(yīng)當(dāng)采取哪種法律策略。法律解析為訴訟律師在訴訟期間出現(xiàn)的關(guān)鍵問題提供基于事實的答案：法官X的偏好是什么？我們應(yīng)該申請變更管轄法院嗎？對方律師在類似案件中使用過哪些具體策略？當(dāng)事人Y是否曾打過這方面的官司？如果打過，結(jié)果是什么？公司內(nèi)部法律顧問使用法律解析為關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策提供信息，例如聘用誰當(dāng)外部法律顧問，哪家律師事務(wù)所在這方面經(jīng)驗最豐富。訴訟律師可以運用法律解析快速準確地回答這類問題。[13]

法律解析和法律分析的差異表現(xiàn)在如下幾個方面：第一，兩者的主體不同。法律解析的主體主要是計算機程序，比如加拿大多倫多大學(xué)法學(xué)院學(xué)生團隊創(chuàng)建的羅斯，這是一款以IBM沃森為基礎(chǔ)的法律應(yīng)用程序，專門提供法律問答服務(wù)。法律分析的主體是法官、檢察官和律師等法律人。第二，兩者采用的方法不同。法律解析采用關(guān)聯(lián)分析、文本分類、關(guān)鍵詞聚類、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、漸進式學(xué)習(xí)、布爾查詢等方法。而法律分析采用的是演繹、歸納、類比、假設(shè)、擬制等方法。第三，兩者的運行機制不同。法律解析是自動運行的，計算機程序自動地從法律文本語料庫中提取出與法律推理和論證相關(guān)的信息并得出結(jié)論。法律分析是手動運行的，法律推理不是輸入了法條和事實后就能自動得出案件判決的自動售貨機，法律推理的大前提和小前提都是法律人手動建構(gòu)的。第四，兩者的效率不同。法律解析解決法律問題的效率比法律分析的效率要高得多。對于很多法律問題，計算機程序幾分鐘之內(nèi)就能得出全面的答案，而律師人工去尋找答案的話，則需要花上數(shù)周甚至更長的時間。第五，兩者的成本不同。由于法律解析是計算機程序自動提取相關(guān)的信息，而法律分析是法律人手動發(fā)現(xiàn)法律、建構(gòu)推理的前提，所以法律解析所花費的成本比法律分析的成本顯然要低得多。一臺計算機(或機器人)在短短的幾分鐘內(nèi)可以完成一位律師數(shù)周才能完成的工作。因此，人工智能將替代法律人解決法律問題完成法律任務(wù)，這將減少法律市場對法律人的需求，也將導(dǎo)致法學(xué)院申請人數(shù)的減少。第六，兩者的權(quán)威性不同。雖然法律解析具有高效準確的優(yōu)點，但它卻不如法律分析有權(quán)威。因為法律解析是由計算機做出的，而法律分析是由人做出的。如果某個案件的判決是由計算機做出的，那訴訟當(dāng)事人是很難接受的，如果判決是由法官做出的，那他們就可以接受了，這是因為法官是法律糾紛的權(quán)威裁判者，而計算機卻不是。因此，“來自法律解析的數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解不能取代法律研究或推理，也不能取得法律人本身。這些見解是訴前和訴訟期間的補充?！盵13]法律解析只是為法律實踐服務(wù)的一種新工具。

三、法律解析在法律實踐中的作用

法律解析實現(xiàn)了自動的知識表示、信息提取和論證挖掘的目標，解決了法律人工智能研究面臨的法律問答挑戰(zhàn)、知識獲取瓶頸、論證檢索等難題。法律人工智能研究者和技術(shù)專家將法律解析技術(shù)與法律推理和法律論證的計算模型整合在一起，提供了用于包含論證檢索在內(nèi)的概念法律信息檢索新工具，并創(chuàng)建了新的法律應(yīng)用程序。

(一)法律概念和關(guān)系的知識表示

知識表示一直是法律人工智能研究的核心問題。知識表示是基于一組標準化的術(shù)語詞匯集合，表示某一特定領(lǐng)域的實體類型及其之間的關(guān)系。[14]P1法律解析技術(shù)一直致力于完善法律概念和關(guān)系的知識表示。20世紀80年代以來，人工智能研究者開始用本體表示概念和關(guān)系。在計算機科學(xué)中，“本體是給定領(lǐng)域中對象概念化和這些對象之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系的明確的、形式的和一般性規(guī)范?！盵15]P362概念化是指世界某些現(xiàn)象的一個抽象的模型，這個模型定義了與現(xiàn)象有關(guān)的概念。本體使一個領(lǐng)域中的概念變得明確，因此計算機程序可以用這些概念進行推理。一個典型的本體中應(yīng)該包含：類和個體、類之間和類與個體之間的嚴格分層子類和實例關(guān)系說明，以及對每個類的性質(zhì)說明和值限制說明。[16]P5本體包含5個基本要素：類/概念，關(guān)系，函數(shù)，公理，實例。類/概念之間基本的關(guān)系有4種：包含關(guān)系，表示概念之間部分與整體的關(guān)系；成員關(guān)系，表示概念之間的繼承關(guān)系；實例關(guān)系，表示概念的實例和概念之間的關(guān)系；屬性關(guān)系，表示某個概念是另一個概念的屬性。[17]P114-115

法律本體一直專注于法律概念及其關(guān)系的知識表示。法律本體包含用于表示法律概念和規(guī)則的信息。在“合同成立”的樣本本體中，“口頭承諾的接受”、“非口頭承諾的接受”與“承諾接受”是一種成員關(guān)系，“口頭承諾的接受”、“非口頭承諾的接受”是子類，“承諾接受”是父類?！疤囟▊€體的要約與承諾”與“承諾接受”、“履約接受”和“默許接受”之間是包含關(guān)系，“特定個體的要約與承諾”包含后面三個部分。人們可以將“合同成立”的法律本體向左擴展，從而為合同法和一般性的法律提供概念框架。例如，與“合同成立”平行的法律概念“合同履行”和“合同不履行”可以用法律本體加以說明，它們的上位概念“合同義務(wù)”也如此?！昂贤x務(wù)”的姐妹概念“侵權(quán)義務(wù)”、“刑法中的義務(wù)”也可以用同樣的本體加以說明。本體的作用是提供用于表示計算機程序處理的知識的概念詞匯表。[2]P211-212

法律本體傳統(tǒng)上是手工建構(gòu)的，自然語言處理和機器學(xué)習(xí)越來越多地提供自動化幫助。法律解析技術(shù)打開了長期以來阻礙智能法律應(yīng)用進展的知識獲取瓶頸。自動化方法可以基于統(tǒng)計分析識別語料庫中顯示重要的概念和關(guān)系。然后，自動化可以標記候選概念和關(guān)系，供人類專家考慮。類型系統(tǒng)就是可以自動表示法律概念和關(guān)系的特殊種類的本體，它是一種基本的文本解析工具。類型系統(tǒng)支持根據(jù)概念及其關(guān)系自動標記或注解法律文本，他們將在論證檢索和認知計算中發(fā)揮關(guān)鍵作用。[2]P209-217在類型系統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化信息管理架構(gòu)中，被稱為注解者的軟件組件集合組織成文本處理管道，解析文本并提取與類型相對應(yīng)的信息。每個自動注解者以特定方式解析文本的某些區(qū)域，為其分配語義，并生成有關(guān)文本的注解或斷言。其他注解者完全可以使用注解來得出關(guān)于文本語義的附加或更抽象的推論。類型系統(tǒng)作為文本解析的一種本體發(fā)揮作用，定義文本中可能出現(xiàn)的各種注解、概念和關(guān)系。[2]P245-246例如，類型系統(tǒng)可以將合同文本中出現(xiàn)的“電報交易”、“完成采購訂單”、“口頭協(xié)議聲明”自動注解為“通過口頭承諾接受”的一些手段，將“廣告”或“提供獎勵”注解為“一般公眾的要約與承諾”的方式。如果計算機程序檢索到一個電報交易，就可以推出如下結(jié)論：這個合同采取“特定個體的要約與承諾”的方式，這是一個關(guān)于口頭承諾接受的合同案件。

(二)自動的信息提取

信息提取是計算機應(yīng)用程序從非結(jié)構(gòu)化文本中自動提取結(jié)構(gòu)化信息的過程。長期以來，法律人工智能致力于從法律法規(guī)、案例文本語料庫中自動提取有關(guān)規(guī)則要求的信息。傳統(tǒng)上法律信息是由人類專家手動提取的，這極大地影響了法律人工智能的智能化發(fā)展。IBM沃森研發(fā)團隊實現(xiàn)了信息提取技術(shù)的突破。沃森基于文本的信息提取技術(shù)展現(xiàn)了不同凡響的深度問答本領(lǐng)。沃森的信息提取技術(shù)具備了自動從法律法規(guī)、案例文本語料庫中提取的功能。沃森掌握的信息提取技術(shù)就是法律解析的一項核心技術(shù)。沃森具備識別和提取法律概念之間語義關(guān)系的能力?！皬闹贫ǚㄎ谋局凶詣犹崛⌒畔⒌募夹g(shù)也可以通過各種其他方式支持認知計算。自動提取有助于從制定法文本的語料庫中檢索概念信息?！盵2]P316

計算機系統(tǒng)可以從制定法文本中提取以下信息：1.法律部門或法律領(lǐng)域信息，如憲法、民法、刑法、環(huán)境法、衛(wèi)生法、科技法等；2.法律規(guī)范的功能類型，如包含“可以”的授權(quán)性規(guī)范，包含“應(yīng)當(dāng)”的義務(wù)性規(guī)范，包含“不得”的禁止性規(guī)范；3.法律規(guī)范的邏輯構(gòu)成信息，比如法律規(guī)范的假定和法律后果；4.與法律規(guī)范功能相關(guān)的特征信息，如義務(wù)或責(zé)任的承擔(dān)者和受益人。計算機系統(tǒng)可以從司法裁判文本中提取案件的初審法院、二審法院、審判日期、案件類型、當(dāng)事人、審判員、案卷號、案件事實、引用的法律法規(guī)、判決結(jié)論等信息。法律人工智能研究者將機器學(xué)習(xí)和知識工程技術(shù)應(yīng)用于法律文本的信息提取。

對于企業(yè)合規(guī)，研究人員嘗試從制定法文本中自動提取規(guī)則，并自動用這些規(guī)則檢測設(shè)計方案是否符合法律規(guī)范要求。針對建筑工程設(shè)計方案的合規(guī)性，研究者開發(fā)了自動化合規(guī)性檢查的項目。[18]這一項目采用如下方法：1. 文本分類：基于機器學(xué)習(xí)的文本分類識別包含與自動合規(guī)性檢查相關(guān)的要求類型的句子，例如建筑行業(yè)的監(jiān)管要求；2. 信息提?。夯谝?guī)則的語義自然語言處理在相關(guān)句子中識別攜帶目標信息的單詞和短語，并用預(yù)定義的信息標簽對其進行標記；3. 信息轉(zhuǎn)換規(guī)則：語義自然語言處理算法采用模式匹配規(guī)則將提取的信息轉(zhuǎn)換為邏輯陳述，邏輯程序可以用邏輯陳述進行推理。根據(jù)這一方法，建筑法規(guī)“天井寬度不應(yīng)小于3英尺”將轉(zhuǎn)換為可以直接用于自動化合規(guī)檢查的邏輯子句：符合-天井-寬度(天井)如果寬度(寬度)，天井(天井)，具有(天井，寬度)，大于-或-等于(寬度，數(shù)量(3，英尺))。

(三)挖掘與論證相關(guān)的信息

法律人工智能的目標是實現(xiàn)自動的法律推理、法律預(yù)測和法律論證。法律應(yīng)用程序不僅要自動識別和提取法律概念及其關(guān)系，還要挖掘與法律論證相關(guān)的前提、結(jié)論、論證型式等信息。IBM公司2014年推出的沃森的兄弟程序辯論者恰好掌握了論證挖掘的本領(lǐng)。論證挖掘的目標是借助計算機程序從自然語言文本中自動提取和識別論證結(jié)構(gòu)。這種論證結(jié)構(gòu)包括前提、結(jié)論、論證型式以及主要論點和次要論點之間的關(guān)系或話語中的主要論點和反論點之間的關(guān)系。人工智能與法律研究長期以來致力于從法律文本語料庫中自動提取與法律論證相關(guān)的信息。從法律文本中提取的信息可以用于自動法律論證。論證挖掘技術(shù)已被用于法律解析。論證挖掘技術(shù)自動地識別案例文本中最終可用的與論證相關(guān)的信息。論證挖掘支持律師從法律文本中提取信息建構(gòu)回答手頭問題的論證。有關(guān)法律主張、判斷、決定或裁判的證明或辯護就是法律論證。論證挖掘就是要識別和提取法律文本中與法律論證有關(guān)的信息。

法律人工智能研究者開發(fā)了一個用于法律領(lǐng)域的非結(jié)構(gòu)化信息管理架構(gòu)類型系統(tǒng)(LUIMA，簡稱為盧依馬)。盧依馬具備挖掘司法判決文本中句子的論證角色的功能。盧依馬可以識別司法判決中的表示法律規(guī)則、法律裁定、基于證據(jù)的事實發(fā)現(xiàn)、基于證據(jù)的中間推理、證據(jù)、法律政策、基于政策的推理等具有不同論證功能的句子。在法律人工智能研究者阿什利看來，盧依馬系統(tǒng)將句子在法律論證中扮演了9個重要角色，見下表：[2]P248-250

盧依馬類型系統(tǒng)：句子層級類型

盧依馬系統(tǒng)挖掘并識別出這些句子在法律論證中扮演的角色對于論證檢索非常有用。司法判決中有些句子陳述法律規(guī)則，有些句子陳述法律裁判，有些句子報告案件中的證據(jù)，還有一些句子宣稱基于證據(jù)的事實發(fā)現(xiàn)滿足了法律規(guī)則的前件。盧依馬系統(tǒng)接下來要根據(jù)句子在法律論證中發(fā)揮的作用來對案例文本進行語義注解，并根據(jù)注解檢索句子。三種句子類型將成為注解的焦點：1.法律規(guī)則句子：在摘要中陳述法律規(guī)則，而不將其應(yīng)用于特定案例的事實；2.基于證據(jù)發(fā)現(xiàn)的句子：報告事實發(fā)現(xiàn)者的發(fā)現(xiàn)，這一發(fā)現(xiàn)關(guān)乎特定案例中的證據(jù)是否證明規(guī)則條件或結(jié)論已被滿足；3.引用句子：指權(quán)威文檔和來源，例如法院判決(案例)、法規(guī)，規(guī)章、政府文件、條約、學(xué)者著作或證據(jù)文件。盧依馬系統(tǒng)使用兩種方法注解案例文本的模塊：一是基于規(guī)則的子句注解，其中人通常基于一些示例的檢查手動構(gòu)建注解規(guī)則的語法；二是機器學(xué)習(xí)，其中機器學(xué)習(xí)算法從人注解的示例的訓(xùn)練集自動構(gòu)建區(qū)分正面示例和負面示例的模型。盧依馬系統(tǒng)采用論證挖掘技術(shù)提取與法律論證相關(guān)的信息，并將他們集成到概念法律信息檢索的原型系統(tǒng)中。原型系統(tǒng)將法律信息檢索轉(zhuǎn)換為論證檢索。為了在概念法律信息檢索中使用與論證相關(guān)的信息，盧依馬系統(tǒng)的架構(gòu)將文本注解盧依馬注解管道與信息檢索系統(tǒng)相連接，該系統(tǒng)包括盧依馬搜索和盧依馬重排兩個組件。盧依馬搜索包含搜索引擎和案例數(shù)據(jù)庫。給定一個查詢，它檢索并排列響應(yīng)最快的文檔，并將它們傳遞給下一個組件。盧依馬重排根據(jù)相關(guān)性對文檔進行重新排列。盧依馬的設(shè)計者已經(jīng)應(yīng)用法律專業(yè)知識來智能地設(shè)計論證挖掘的功能，從而產(chǎn)生更智能的機器學(xué)習(xí)和更智能的文檔排名。[2]P382-396

知識表示、信息提取和論證挖掘是法律解析的核心技術(shù)。自動的法律概念和關(guān)系的知識表示、自動的信息提取和挖掘與法律論證相關(guān)的信息是法律解析技術(shù)在法律實踐中發(fā)揮的關(guān)鍵作用。法律解析也有一些自身局限性：其一，解析的準確率取決于電子化法律文本語料的多寡。只有建立了法律文本語料庫，法律解析技術(shù)才有用武之地。而且，還要給法律文本注釋，這是訓(xùn)練機器進行自我學(xué)習(xí)的必要前提。法律文本語料庫的數(shù)據(jù)越豐富，法律解析的準確率越高。其二，法律解析技術(shù)不能像人類一樣閱讀法律文本。法律解析基于智能技術(shù)識別法律文本語料庫中的知識和有用的模式，但無論信息提取還是論證挖掘都不能真正理解法律文本中概念及命題的意義。其三，法律解析可以實現(xiàn)自動化的信息提取，但對所提取的答案無法做出說明。法律解析不會告之為什么這個答案置信水平高，而另外的答案置信水平低。

四、人機協(xié)作時代的法律實踐

技術(shù)的改變必將改變生產(chǎn)關(guān)系，也將深刻地改變?nèi)伺c機器的關(guān)系。具有認知計算功能的機器把人類從無意義的、重復(fù)性的思維模式中解放出來。機器不會取代人，但人也離不開機器，而是人與機器相互協(xié)作，在協(xié)作中發(fā)揮各自的優(yōu)勢。機器將會更加理性和善于分析，也擁有百科全書般的信息儲備和強大的運算能力。人類則在專業(yè)知識、判斷力、直覺、移情、道德準則以及創(chuàng)造力方面提供幫助。[7]P10-11法律人工智能的飛速發(fā)展將給法律實踐帶來革命性的變化。法律人工智能將法律實踐帶入人機協(xié)作時代。傳統(tǒng)上，法律實踐是由法官、檢察官、律師、立法者、仲裁員、公證員等法律職業(yè)人士完成的。未來的法律實踐將由法律職業(yè)者與機器共同完成，部分工作將完全交給法律應(yīng)用程序處理。但是，機器并不會取代法律人。正如第17屆國際人工智能與法學(xué)術(shù)大會主席弗洛里斯·貝克斯教授所言，就機器人法官而言，即便到2080年(也許是2100年，但不會更早)，法官也不會完全自動化，機器人法官可能永遠不會成為現(xiàn)實。[19]

(一)法律應(yīng)用程序的廣泛使用

法律解析技術(shù)為法律實踐帶來了革命性的變化。IBM沃森、辯論者和非結(jié)構(gòu)化信息管理架構(gòu)等為這種變革種下了革命的種子。法律解析技術(shù)與法律推理和法律論證的計算模型的結(jié)合催生了一大批具有認知計算功能的法律應(yīng)用程序。法律應(yīng)用程序運用盧依馬類型系統(tǒng)幫助人們構(gòu)建關(guān)于法律論證的假設(shè)，根據(jù)法律語料庫中的文檔對假設(shè)進行測試，然后為人類用戶量身定制法律答案。構(gòu)建和測試法律假設(shè)是一種典型的認知計算活動，人類和計算機可以在這些活動中協(xié)同工作，彼此執(zhí)行最擅長的智能活動。[2]P421法律應(yīng)用程序能夠識別包含法律規(guī)則、法律裁判和事實發(fā)現(xiàn)的文本內(nèi)容，還能識別證明結(jié)論的論證、理由的解釋以及特定的法律因素和證據(jù)因素。這些法律應(yīng)用程序能完成許多傳統(tǒng)上只能由人完成的智能任務(wù)。法律應(yīng)用程序在定制商品化法律服務(wù)中發(fā)揮重要作用。它能用法律文本推理，使實踐系統(tǒng)能夠根據(jù)人類用戶的特定問題定制其輸出。“法律應(yīng)用程序不僅會以適合人類用戶特定問題的方式選擇、預(yù)訂、突出和匯總信息，還會探索信息并以前所未有的新方式與數(shù)據(jù)互動?！盵2]P16近些年，法律應(yīng)用程序如雨后春筍般涌現(xiàn)。法律機器③對大量的知識產(chǎn)權(quán)案件語料庫進行法律解析，提取訴訟參與者的行為特征，然后對知識產(chǎn)權(quán)案件的結(jié)果做出預(yù)測。相比傳統(tǒng)的法律研究工具，法律機器有了很大的改進。傳統(tǒng)的法律研究工具專注于簡單的數(shù)據(jù)提取，但無法清理和建構(gòu)數(shù)據(jù)，止步于向用戶提供一個案例列表，這些案例難以收集有意義的信息，還需要用戶對案例進行仔細的研究。法律機器走得更遠。法律機器運用法律解析技術(shù)挖掘訴訟數(shù)據(jù)，揭示關(guān)于法官、律師、當(dāng)事人以及案件本身的洞見，從數(shù)百萬頁的訴訟信息中挑選出有意義的數(shù)據(jù)模式。律師使用法律機器為用戶提供法律意見并贏得訴訟。公司法律顧問使用法律機器來選擇和管理外部法律顧問并制定訴訟策略。法律機器首先創(chuàng)建了一個無與倫比的法律信息數(shù)據(jù)庫。法律機器晝夜不停地通過抓取軟件捕獲美國國際貿(mào)易委員會的電子文檔信息系統(tǒng)、美國專利商標局和州法院的數(shù)據(jù)，確保沒有遺漏任何信息。然后法律機器使用它們專有的自然語言處理和機器學(xué)習(xí)引擎工具“法律表達”清理、編碼和標記所有數(shù)據(jù)。對于每一個案例，法律機器都會提取相關(guān)人員，包括律師、律師事務(wù)所、當(dāng)事人和法官。法律機器識別所聲稱的屬性(例如專利)、發(fā)現(xiàn)和結(jié)果(包括損害賠償)。它們還建立了詳細的時間表，將每個案例的所有摘要、申請、法庭命令、意見和其他文件聯(lián)系起來。法律機器然后通過網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序為客戶提供法律解析見解。

法律概念、法律推理和法律論證是法律思維和法律方法的核心內(nèi)容。表示法律概念、做出法律推理和法律論證過去一直被認為是專屬于法律人的技能?，F(xiàn)在，機器運用法律文本解析技術(shù)也能做到，這將讓法律市場和法律職業(yè)產(chǎn)生翻天覆地的變化。

(二)律師工作方式的改變

數(shù)百年來，律師運用法律推理為客戶提供法律服務(wù)。他們從繁多的法律淵源中尋找適合的法律、法規(guī)和案例，結(jié)合手頭案件事實做出合理分析，從而給客戶提出最佳法律意見。法律服務(wù)工作將經(jīng)歷量身定制、標準化、系統(tǒng)化、分包和大宗商品化五個階段。傳統(tǒng)上，法律建議由律師通過一對一形式提供，交付物為文件文檔。訴訟律師為深入了解特定律師事務(wù)所、律師、法官或當(dāng)事人的行為，不得不查閱大量資料，詢問曾經(jīng)與他們打過交道的同事。這一傳統(tǒng)模式的最大壓力就是成本，大多數(shù)法律服務(wù)變得讓人無法負擔(dān)，無論是個人消費還是全球性的商業(yè)客戶。[20]P73-74

人機協(xié)作時代，人工智能不會取代律師，但使用人工智能的律師將取代那些沒有使用人工智能的律師。認知計算法律應(yīng)用程序的出現(xiàn)改變了這一切。現(xiàn)在，法律服務(wù)可分解成更小的組成部分。訴訟可分解為文件審閱、法律研究、項目管理、訴訟支持、電子披露、策略、戰(zhàn)術(shù)、談判和法庭辯論等部分。法律交易可分解為盡職調(diào)查、法律研究、交易管理、模板選擇、談判、針對性起草、文件管理、法律意見和風(fēng)險管理等部分。訴訟和交易的許多任務(wù)不是只能由律所來完成，很多重復(fù)性及事務(wù)性的工作完全可用不同方式分包出去。替代性的法律服務(wù)處理方式包括內(nèi)部處理、非律師化、異地、離岸、外包、轉(zhuǎn)包、共同處理、近岸、租賃、在家處理、公開處理、眾包、計算機化、單包和不處理等。對任何糾紛或交易而言，法律服務(wù)的成品都是結(jié)合幾項或更多處理方式的結(jié)果。[21]P42-50律師在提供法律服務(wù)時會把大量的工作交給法律應(yīng)用程序來完成，這既提高了效率，又節(jié)省了成本。

法律解析是法律服務(wù)工作從量身定制走向大眾商品化的技術(shù)推手。技術(shù)在律師執(zhí)業(yè)轉(zhuǎn)變的過程中扮演了核心角色。律師和當(dāng)事人過去在類似案件中的行為以及未來在類似案件中的可能行為這類信息無需訴訟律師花上數(shù)周或更長時間去了解，法律解析在幾分鐘之內(nèi)就能向訴訟律師提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解。雖然技術(shù)不能準確無誤地預(yù)測特定案件的結(jié)果，但它提供的見解可以增加準確預(yù)測的概率，律師可以據(jù)此制定更有可能勝訴的訴訟策略。例如，如果一個訴訟律師代表證券案件的客戶，并且可以確定哪些動議或策略在同一法官的其他證券案件中最成功，則可以合理地預(yù)測類似的動議或策略在當(dāng)前案件中或許會成功。傳統(tǒng)的法律研究工具無法量化動議或策略的結(jié)果，法律解析卻能輕松完成這一任務(wù)。使用認知計算法律應(yīng)用程序的律師能夠向當(dāng)事人提供低價格高效率的法律服務(wù)，讓優(yōu)秀的律師變得更優(yōu)秀。同時我們也要認識到，法律應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)驅(qū)動見解不能取代律師，它們是訴訟前和訴訟期間的補充。法律解析就像是律師的錢球(Moneyball)，錢球方法通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解補充了經(jīng)理、球探和球隊管理人員的智慧，法律解析同樣只是補充了律師的法律智慧。[13]

人工智能將給法律職業(yè)帶來巨大的沖擊，許多傳統(tǒng)法律服務(wù)機構(gòu)將被淘汰出局，部分律師將因此失業(yè)。人類獲得法律服務(wù)的方式將發(fā)生根本性的改變。未來法律服務(wù)將變成一種可以購買的商品。當(dāng)事人遇到法律問題后可以不找律師，直接把法律問題輸入到法律應(yīng)用程序中，法律應(yīng)用程序會迅速地向當(dāng)事人輸出法律答案。新技術(shù)對律師帶來的一大挑戰(zhàn)在于，如何盡快采納市場上涌現(xiàn)的法律應(yīng)用程序，及時發(fā)現(xiàn)和把握新技術(shù)帶來的機遇。挑戰(zhàn)更在于創(chuàng)新，以過去做不到的方式來從事法律業(yè)務(wù)。[20]P22-23

(三)審判方式的改變

法律解析可以實現(xiàn)自動的法律推理和法律論證，因而為智能審判提供強有力的技術(shù)支持。法官審理案件要經(jīng)過處理事實、提出案件問題、尋找法律規(guī)范、分析案件的事實構(gòu)成、建構(gòu)大前提、涵攝和作出結(jié)論這些步驟。[22]P35人工智能與法律研究者創(chuàng)建了一些新的法律應(yīng)用程序，這些法律應(yīng)用程序能完成許多傳統(tǒng)上只能由法律人完成的智能任務(wù)。智能審判是法律應(yīng)用程序在司法裁判領(lǐng)域的應(yīng)用。我國智能審判的研發(fā)起步晚，但進展神速。智能審判系統(tǒng)如雨后春筍般涌現(xiàn)，包括北京法院的大數(shù)據(jù)研究平臺，河北法院的“智審”系統(tǒng)，天津市第一中院的新一代法院工作平臺，上海法院的智能輔助辦案系統(tǒng)，以及杭州互聯(lián)網(wǎng)法院的訴訟平臺等等。杭州互聯(lián)網(wǎng)法院打造的“杭州互聯(lián)網(wǎng)法院訴訟平臺”是一個典型的智能審判系統(tǒng)，該系統(tǒng)已實現(xiàn)起訴、調(diào)解、立案、舉證、質(zhì)證、開庭、判決等全程在線，當(dāng)事人足不出戶便可完成訴訟全部過程。該系統(tǒng)利用法律文本解析等信息技術(shù)實現(xiàn)了訴狀智能生成、在線舉證、在線質(zhì)證、在線調(diào)解、電子送達、庭審語音自動轉(zhuǎn)換、網(wǎng)絡(luò)庭審圍觀、智能裁判文書生成和類案推送等功能。

上海市高級人民法院2017年研發(fā)的“上海刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)”、“上海民商事案件智能輔助辦案系統(tǒng)”和“上海行政案件智能輔助辦案系統(tǒng)”是典型的智能審判應(yīng)用程序。法律文本解析是這些智能輔助辦案系統(tǒng)運用的核心技術(shù)。研發(fā)智能輔助辦案系統(tǒng)的基礎(chǔ)工作是建立法律文本語料庫。就刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)而言，法律文本語料庫包括證據(jù)標準、刑事案例、法律法規(guī)、法律文書、辦案業(yè)務(wù)文件、電子卷宗、審理報告等語料。這些語料需要法律專家進行文本分類，比如證據(jù)語料就要按照法定的八大證據(jù)種類進行分類，盜竊案例按照證據(jù)數(shù)量和種類的不同可以分為當(dāng)場抓獲型、重要線索型和網(wǎng)絡(luò)犯罪型三種。這些法律文本語料是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，只有注釋后才能成為法律應(yīng)用程序能夠識別的數(shù)據(jù)。注釋需要花費法律專家大量時間，但這是一個過渡階段，人工智能的學(xué)習(xí)有一個過程，法律專家前期的注釋是為機器學(xué)習(xí)提供樣例，當(dāng)積累到一定程度后，機器學(xué)習(xí)就可以自動識別，從而大大減輕法律專家的工作量。[23]注釋的目的是標記出法律文本語料庫中的術(shù)語類型、提及類型、表述類型和句子層次類型。注釋好的法律文本語料庫建成后，下一步是由技術(shù)人員建立模型算法。模型算法自動從法律文本語料庫中識別并提取與法律推理和法律論證相關(guān)的信息，從而實現(xiàn)智能審判。法官辦案時，輔助辦案系統(tǒng)自動識別電子卷宗，根據(jù)法律文本語料庫自動提取電子卷宗的當(dāng)事人、訴訟請求、爭議焦點、事實理由、控辯主張等信息，并對法律文本內(nèi)容進行解析，以幫助審判人員進行關(guān)鍵信息的歸納梳理及匯集分析。智能輔助辦案系統(tǒng)運用論證檢索、認知計算、法律解析等技術(shù)實現(xiàn)對起訴狀、答辯狀、庭審筆錄等卷宗信息的智能解析和信息提取，提取各類卷宗材料文書所需的核心信息，然后自動生成判決、裁定等法律文書。

智能審判將司法實踐帶入一個人機協(xié)作的時代。智能審判通過數(shù)據(jù)驅(qū)動獲取法律知識，它們獲取法律知識快速、準確、全面、系統(tǒng)。智能審判系統(tǒng)在推進案件簡繁分流，提高審判效率，輔助法官歸納爭議焦點、采信證據(jù)、認定事實、適用法律、公正裁判等方面發(fā)揮了重要的作用。[23]智能審判系統(tǒng)有助于解決我國司法實踐中案多人少的問題，有助于提升法官的司法能力和水平，有助于增強人民群眾對司法公正的獲得感。智能審判系統(tǒng)是人工智能，充分證明了人類的理性能力。但它們僅僅起到輔助性作用，它們只是輔助法官辦案，不是替代法官辦案。法官借助智能審判系統(tǒng)進行法律判斷、法律推理和法律論證，而不是完全交給系統(tǒng)來辦案。智能審判系統(tǒng)也有自身的許多局限，它們解決不了疑難的法律問題，法律的歧義、法律的模糊性、法律自身的矛盾、法律漏洞、法律與道德、情理的沖突等問題需要法律人依靠解釋技藝、道德、習(xí)慣、正義觀念和同情心等因素創(chuàng)造性地解決。智能審判系統(tǒng)具有人類的理性，但不具有人類的心性和靈性。它們只是法律人的輔助工具。

智能審判的一大挑戰(zhàn)在于如何確保司法的獨立性和公正性。司法的獨立性和公正性要求法官不受意識形態(tài)、領(lǐng)導(dǎo)意志、個人偏見等非法律因素的干擾，不偏不倚、客觀中立地做出裁判。雖然智能審判系統(tǒng)僅僅輔助法官判案，但法官最終的法律判斷和司法裁決難免受其提供的結(jié)論的影響。因此，智能審判系統(tǒng)自身的公正就顯得尤為重要。法律文本解析技術(shù)支持的智能審判系統(tǒng)是由各種各樣的算法組成的，因此，智能審判的實質(zhì)是算法的審判，如何避免算法的暴政和黑箱操作是智能審判面臨的一個新問題。算法設(shè)計的不公會導(dǎo)致智能審判的不公。法律專家和技術(shù)專家設(shè)計算法時必須將平等、自由、人權(quán)、秩序、正義等價值考慮進去，避免算法帶來的歧視和不公。智能審判也有可能被懷疑為黑箱操作，保持算法的公開和透明是消除當(dāng)事人和公眾疑慮的必然條件。有論者指出，“杭州互聯(lián)網(wǎng)法院訴訟平臺”就是在阿里巴巴公司的技術(shù)幫助下建立起來的。在技術(shù)便利，降低成本的同時，至少也會帶來一些問題。法院的審判信息包括當(dāng)事人的證據(jù)信息，理論上存在會被阿里巴巴監(jiān)控或不當(dāng)操作從而影響公正司法的可能性。[24]而且杭州互聯(lián)網(wǎng)法院審理的大量案件都與阿里巴巴有利害關(guān)系，法院的網(wǎng)上訴訟平臺又依賴這家公司的技術(shù)，技術(shù)的透明和中立是非常重要的，否則很難讓公眾相信法院判決的獨立與公正。

結(jié)語

論證檢索和認知計算是法律人工智能的新典范，法律解析是論證檢索和認知計算依托的人工智能技術(shù)。論證檢索、認知計算、法律解析與法律推理的計算模型相結(jié)合產(chǎn)生的法律應(yīng)用程序是法律人工智能產(chǎn)品。法律應(yīng)用程序的智能化程度相當(dāng)高，它們可以自動地表示法律知識、提取法律信息、挖掘與論證相關(guān)的信息，從而幫助人類用戶完成概念法律信息檢索、法律預(yù)測、法律推理和法律論證的任務(wù)。論證檢索、認知計算、法律解析等新技術(shù)的迅速發(fā)展深刻地改變了法律知識的生產(chǎn)方式，同時催生了新型的法律服務(wù)機構(gòu)和法律職業(yè)。

新型的法律職業(yè)的出現(xiàn)和法律人工作方式的轉(zhuǎn)變要求法律人才具備不同以往的法律技能，進而要求法學(xué)院改革法律人才培養(yǎng)模式。在人工智能時代，一批新型法律服務(wù)機構(gòu)應(yīng)時代而生。國際會計師事務(wù)所、大型法律出版商、法律流程外包商、商業(yè)街零售商、在線法律服務(wù)提供商、法律管理咨詢公司等機構(gòu)進軍法律服務(wù)市場。新型法律服務(wù)機構(gòu)呼喚新型法律職業(yè)人才。法律技術(shù)專家、法律知識工程師、法律流程分析師、法律項目管理師等新型法律職業(yè)人才便應(yīng)運而生。在人機協(xié)作時代，律師、法官、檢察官等傳統(tǒng)的法律職業(yè)者運用認知計算法律應(yīng)用程序從事法律實踐工作也將成為新常態(tài)。法律服務(wù)市場和法律職業(yè)的變化反過來對法律教育提出新的要求。

傳統(tǒng)的法律教育在于培養(yǎng)精通法律、具有法律思維并掌握法律方法的法律職業(yè)者。未來的法律教育應(yīng)該在此基礎(chǔ)上增加對學(xué)生法律技術(shù)方面的訓(xùn)練，讓他們在學(xué)習(xí)期間掌握論證檢索、認知計算和法律解析等新興技術(shù)的運用，增強法科學(xué)生在未來法律服務(wù)市場的競爭力。法學(xué)院不僅要培養(yǎng)適應(yīng)未來法律實踐的律師、法官和檢察官等傳統(tǒng)法律職業(yè)人才，還要培養(yǎng)面向新型法律服務(wù)機構(gòu)的新型法律職業(yè)人才。法律人工智能方興未艾，這是我國法治發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇。法學(xué)院、司法實務(wù)部門和人工智能公司應(yīng)該通力合作，發(fā)揮各自的專業(yè)優(yōu)勢，盡快研發(fā)出更多具有強大認知計算功能的法律應(yīng)用程序，實現(xiàn)智慧法院、智慧檢察院和智慧律所建設(shè)的追趕超越。

注釋：

① 布坎南(Buchanan)和黑德里克(Headrick)1970年發(fā)表了“關(guān)于人工智能和法律推理若干問題的一些考察”一文，該文被認為是法律人工智能領(lǐng)域第一篇文章。見，B. G. Buchanan & T. E. Headrick, “Some Speculation about Artificial Intelligence and Legal Reasoning”, Stanford Law Review (1970), Vol. 23, pp. 40-62.

② Tony Mason v. Jack Daniel Distillery 518 So. 2d 130 (1987) Court of Civil Appeals of Alabama. August 5, 1987.

③ 法律機器公司是一家專注于知識產(chǎn)權(quán)訴訟的網(wǎng)絡(luò)公司。法律機器最初是美國斯坦福大學(xué)于2006設(shè)立的一個公益項目。該項目由斯坦福大學(xué)法學(xué)院和計算機科學(xué)系共同開發(fā)，是知識產(chǎn)權(quán)訴訟信息交換項目的子項目。法律機器公司成立于2008年，并于次年推出?！癓ex Machina”這個名字是拉丁語，意思是“法律機器”(“l(fā)aw machine”)。法律機器公司于2015年11月被律商聯(lián)訊公司收購。見法律機器官網(wǎng)的介紹，https://lexmachina.com/what-we-do/how-it-works/.訪問日期2022年5月2日。