第一节 人工智能与法律

近年来，人工智能的应用有着突飞猛进的发展。其实，人工智能的概念早在20世纪50年代就已提出。人工智能( Artificial Intelligence)又被称为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。纵观世界人工智能发展历史，人工智能领域的发展总共经历了三次大浪潮。

一、人工智能发展历程

人工智能的发展离不开三个关键词。一是幻想，科技创新往往始于人类的幻想。 1308年，加泰罗尼亚诗人、神学家雷蒙·卢尔( Ramon Llull)发表作品《最终的综合艺术》 ( Ars generalis ultima)，详细地解释了自己的理论：用机械方法即使用“逻辑机”从一系列概念组合中创造新知识。 1726年，英国小说家乔纳森·斯威夫特( Jonathan Swift)出版《格列佛游记》，他在书中描述了一台名叫“ Engine”的机器，这台机器放在拉普达( Laputa)岛。斯威夫特描述称：“运用实际而机械的操作方法来改善人的思辨知识。” “最无知的人，只要适当付点学费，再出一点点体力，就可以不借助于任何天才或学力，写出关于哲学、诗歌、政治、法律、数学和神学的书来。” “机器可以同我们一样拥有智能的想法”是由一个叫阿兰·图灵( Alan Turing)的人提出的，他的故事被拍成了电影《模仿游戏》 。二是设想，从幻想走进现实。 1950年，阿兰·图灵在英国哲学杂志《思想》上发表文章《计算的机器和智能》，借助“模仿游戏”，提出“机器能否思考”的问题，为智能机器设置了标准，“一种可以让某人以为自己是和另一个人说话的机器”。被后人称为“图灵测试”。这篇文章被广泛认为是机器智能最早的科学化系统论述。三是科学，1956年首次提出了“人工智能”这一术语，标志着“人工智能”这门新兴学科的诞生。 1955年8月31日，“人工智能”一词在一份关于召开国际人工智能会议的提案中被提出。当时的参与者纽维尔(卡耐基梅隆大学)、西蒙(卡耐基梅隆大学)、麦卡锡(麻省理工学院) 、明斯基(麻省理工学院) 、塞缪尔( IBM公司)因此成为人工智能研究的奠基者与领导者，甚至有人称他们为“人工智能之父”。1一年后，达特茅斯会议召开，这次会议被认为是开辟了人工智能研究领域的历史性事件。此后，人工智能经历了三次浪潮式的发展。

(一)1956—1979年

这一时期，人工智能领域的突出表现为首款感知神经网络软件的发明，论证了数学定理。 1959年，阿瑟·萨缪尔( Arthur Samuel)创造了“机器学习”一词，并在文章中指出：“给电脑编程，让它能通过学习比编程者更好地下跳棋。”1965年，费根鲍姆( Edward Feigenbaum) 、布鲁斯·布坎南( Bruce G. Buchanan) 、莱德伯格( Joshua Lederberg)和卡尔·杰拉西( Carl Djerassi)开始在斯坦福大学研究DENDRAL系统。这是历史上第一个专家系统，能够使有机化学的决策过程和问题解决实现自动化。 1978年，卡内基梅隆大学开发了XCON程序。这是一个基于规则的专家系统，能够按照用户的需求，帮助DEC为VAX型计算机系统自动选择组件。或许是对人工智能抱有较高的期待，这些年间无论大学还是政府机构都纷纷往人工智能相关领域倾注人力、物力、财力等大量资源。可惜的是，当时的硬件和技术都无法匹配人工智能的发展需要。在经历第一次发展浪潮后，1974年人工智能迎来了首次寒冬。

(二)1980—2006年

这一时期，人工智能的发展迎来了第二次浪潮，标志是一种名为“专家系统”的AI程序的出现，Hopfield神经网络和BT训练算法的提出，以及语音识别、语音翻译计划的诞生。 1980年卡内基梅隆大学设计的专家系统，一种能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则，回答或解决某一特定领域问题的程序。“专家系统”在世界范围内被采纳后，在不少领域中都发挥了作用。此外，非常热衷于人工智能的日本，也在这个时期通过政府斥资8. 5亿美元制造出了一台具有超级计算能力和人类智能的计算机。这台被称为“第五代计算机项目”的机器，目标是可以实现与人对话、翻译语言、解释图像，并且能像人一样推理。这一突破吸引了英国、美国开始关注AI和信息技术领域的研究，也为行业带来了第二次发展。但随着1987年“苹果” “ IBM”的崛起以及台式电脑的出现，AI硬件市场需求突然下跌。再加上人们逐渐意识到，日本人提出的“第五代计算机项目”并没有实现，开始走向失望。这直接导致价值5亿美元的专家系统产业崩溃，并引发了人工智能的第二次寒潮。 1988年，罗洛·卡彭特( Rollo Carpenter)开发了聊天机器人Jabberwacky，其能够模仿人进行幽默的聊天。这是人工智能与人类交互的最早尝试。 1988年，IBM沃森研究中心发表研究文章，预示着从基于规则的翻译向机器翻译的翻译方法的转变。机器学习无须人工提取特征编程，只需大量的示范材料，就能像人脑一样习得技能。 1997年，IBM研发出的计算机“深蓝”击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，公众开始意识到人工智能的力量。

(三)2006年

2006年Hinton提出深度学习技术，2012年ImageNet竞赛在图像识别领域带来突破，人工智能发展迎来了第三次浪潮。 2011年，IBM 的问答系统“沃森”在美国智力竞赛节目《危险边缘》中击败了卫冕冠军布拉德·拉特和肯·詹宁斯。 “罗斯” ( IBM ROSS)被认为是世界上第一个“人工智能律师”( AI Lawyer)，它是建立在沃森系统自然语言问答平台基础之上的。虽然2014年10月阿鲁达、欧柏亚哥和达洛吉利奥三位联合创始人就已正式宣布罗斯问世，但它真正备受关注却是在2016年3月“阿尔法狗”击败世界围棋冠军李世石之后。 2016年，谷歌旗下的“深度思考” ( Deepmind)出品的阿尔法狗大战韩国职业围棋手李世石并连胜三局等事件，再次引起人们对人工智能的关注。此后，谷歌、脸谱、微软等互联网巨型公司纷纷表示未来将更加重视人工智能，除开源机器学习框架，还投入巨资收购研发人工智能的公司和人才，使得2016年成为人工智能元年。对此，麦肯锡报告称“人工智能进入突破阶段”2。现在，人工智能已经无处不在。随着互联网技术的广泛应用、互联网经济的蓬勃发展，世界各国都在积极探索“互联网+人工智能”的新模式。

(四)2022年

2022年底，美国人工智能实验室 OpenAI 发布的新一代人工智能系统ChatGPT成为全球性的热点。毫无疑问，ChatGPT是扩散速度最快的人工智能现象级产品。 ChatGPT是由人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3. 5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。 ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。在如下五个方面，ChatGPT都比以往的人工智能工具更加优越：(1)在相对优越性方面，ChatGPT的语言生成能力和对话连贯性要比用户此前接触到的类似产品表现更优秀。相比微软公司此前开发的人工智能聊天机器人“小冰”,ChatGPT能生成更顺畅自然的语言表达，在处理语言交互任务时更加准确。 ChatGPT能提供良好的使用体验，在聊天过程中满足甚至超越用户的期望，这在其扩散过程中发挥出正向激励效应，提高了用户的采用率。 (2)在兼容性方面，ChatGPT作为一款聊天机器人，其使用方式与真人聊天无异，与大多数既往互联网用户的使用经验相兼容。 (3)在易用性方面，ChatGPT的交互逻辑简明直接，用户只需输入想要聊天的主题和任务，就可即刻得到答复。 ChatGPT还能根据用户的反馈来调整自己的回答，提高用户的使用体验。 (4)在可试性方面，作为免费开放的在线平台，ChatGPT欢迎用户进行尝试，接入和试用成本低。此前早已布局的聊天机器人和近年来涌现的系列智能生成图像、音视频的人工智能技术，已为大众接受ChatGPT做好了心理铺垫。 (5)在可察性方面，ChatGPT在交流互动体验过程中表现出的自然流畅与高准确度，充分满足了用户对技术改进的期待，使用效果明显可见。有人甚至预测，ChatGPT可能会是首款能通过“图灵测试”的人工智能产品，它的问世将会对人类社会产生深远的影响。

二、人工智能与法律领域

人工智能与法律的关系比较紧密，法律是最早运用人工智能研究基础理论的领域之一。人工智能科学于1956年诞生，1958年美国学者陆斯恩( Lu-cien)就提出了法律科学的信息化处理模型，即建立法律文献自动检索模型和法官裁量模型。人工智能领域顶级刊物《人工智能》 ( Artificial Intelligence)在2007—2012年引用率最高的前20篇论文中有9篇、前10篇中有5篇、前5篇中有3篇都是与法律人工智能相关的。可以说，法律领域十分适合前沿技术的介入，司法的过程“适合人工智能，法官的自由心证，也是算法”；人工智能应用也因“不通人情世故，拒绝偏见，拒绝个性，看起来，完美。机器人法官，呼之欲出”。3

一是机器更符合人们对司法裁判的期待。人工智能的发展是从幻想开始的，法律人工智能也源于人类的幻想。 1955年，美国科幻作家弗兰克·莱利发表了一篇名为《赛博和霍姆斯法官》的短篇小说，虚构了一个机器人取代人类充当法官的故事。由于机器人更理性、高效，很少犯错(至少在形式逻辑意义上)，不受情感干扰，更不会有动机去徇私舞弊、枉法裁判，因而比人类更适合操持司法。

二是法律实践的需求。随着社会生活和法律关系的复杂化，法律实践需要新的思维工具。一方面，法官、检察官和律师可能无法承受法律文献日积月累和法律案件不断增多的重负；另一方面，人脑的知识和记忆能力有限，且存在检索不全面、记忆不准确的问题。人工智能法律系统强大的记忆和检索功能，可以弥补人类的这些不足，帮助律师和法官从事相对简单的法律检索工作，从而极大地使律师和法官从脑力劳动中解放，能够集中精力从事更加复杂的法律推理活动。

三是人工智能与法律推理具有一定的契合性。司法活动很大程度上属于理性判断的过程，法官需要依据规则和事实来进行逻辑推理并得出裁判结论。而人工智能刚好可以像人类一样具备感知、推理、判断、学习、交流和决策等能力，能够模拟人类的思考过程，与法官在逻辑推理能力层面具有一定的共性。具体表现在以下几个方面：第一，尽管法律推理十分复杂，但它有相对稳定的对象(案件)、相对明确的前提(法律规则、法律事实)及严格的程序规则，且须得出确定的判决结论，这为人工智能模拟提供了极为有利的条件。第二，法律推理以明确的规则、理性的标准、充分的辩论，为观察思维活动的轨迹提供了可以记录和回放的样本。第三，法律知识长期的积累、完备的档案，为模拟法律知识的获得、表达和应用提供了丰富、准确的资料。第四，法律活动所特有的自我意识、自我批评精神，对法律程序和假设进行检验的传统，为模拟法律推理提供了良好的反思条件。

虽然法律与人工智能的关系一度紧密，曾是人工智能首选的应用领域之一，但随着法律人工智能研究的不断深入，人工智能在法律领域的诸多限制也逐步暴露出来。也正因此，从《人工智能》期刊2018—2020年引用率最高的前25篇论文来看，没有一篇与法律人工智能研究直接相关。同时，法律目前也不是人工智能公司创新的首选领域。这一现象与法律市场的特殊性、复杂性、监管严格性，以及法律在经济市场的次重要性等特征均有关系。4

首先，人工智能本身还面临许多“瓶颈”，尚不具备法律职业活动必不可少的一些要素，如价值观、道德感、情感、审时度势的创造能力、联系实际的工作作风等。5

其次，司法大数据与人工智能技术的应用结果具有不确定性，其负面影响可能需要一段时间的系统评估才会显现。例如，算法黑箱是司法人工智能的主要问题。算法是由商家和技术公司设计的，建模和算法的某种不可解释性，就会形成算法黑箱。而司法公开是国际通行的一项基本原则，近年来，我国法院通过实施审判流程信息公开、庭审公开、裁判文书公开、执行信息公开等一系列举措，让司法活动经得起围观，实现以公开促公正、以公正促公信。机器学习的思路和结论的根据目前不具备可视性和可解释性，由此带来的技术壁垒使人们无法破译和理解AI是如何作出决策和判断的，这与司法公开原则相抵触，其科学性也就难以令人信服，特别是当前社会上热议的“大数据杀熟”所带来的算法歧视和偏见，更引起人们的不安和忧虑。尽管尚存在一定的争议，算法裁判仍在许多西方发达国家的司法实践中得到了运用，如辅助证据审查、预测裁判结果。未来，人工智能和算法裁判是发展趋势，但应限于简单案件，即案件事实清楚，法律关系明确，并建立与之配套的监督、验证与救济机制，预防或者避免算法歧视、不透明等弊端，最大限度减少算法黑箱可能对司法公正所造成的负面影响。

再次，法律人工智能的深度应用与裁判权的专属性存在冲突。虽然法律人工智能可以在大数据分析的基础上，通过算法为裁判者提供类似案件的先例裁判规则，统一司法尺度，促进司法公正，提高司法效率，降低司法成本，但如果裁判者对基于概率程序得出的分析结论形成过分的路径依赖，则有悖于法律职业的集体理性和伦理道德，变相将裁判权这一专属权力让渡于软件背后的软件开发者、算法设计者、数据提供者，司法责任将无从谈起。故而，无论是学界还是实务界达成的基本共识，就是法官在审判活动中仍然具有主体地位，法律人工智能只能一种辅助手段，不能独立用于审判案件，更不可能取代法官。

最后，缺少质量较好的结构化数据可能也会导致法律领域的技术应用落后于最前沿的技术发展。单就数据建模的技术原理而言，法律并不具备什么特殊之处，司法行为同样可构建数据模型。但是在输入数据项的选取、预测的精度提升方面却有着较高的难度。6法律领域难以智能化应用的重要原因之一就是缺少质量较好的结构化数据。单纯寄希望于数据化技术的提高来改善数据质量，短期内来看还是有一定困难的。

1 参见蔡自兴：《明斯基的人工智能生涯》，载《科技导报》2016年第7期。

2 《麦肯锡报告：2016 年人工智能投资超300亿美元，正进入最后突破阶段》，载搜狐网(https://www. sohu. com/a/149710329_781358)，最后访问日期：2021年5月15日。

3 参见《人工智能能够代替人类吗法官？》，载腾讯新闻( http://news. qq. com/cmsn /20170731012237)，最后访问日期：2022年11月2日。

4 据国际货币基金组织(IMF)估计，全球法律市场占全球年国内生产总值( GDP)的比例仅略高于1%，约占全球80万亿欧元GDP的1万亿欧元。

5 张新宝： 《把握法律人工智能的机遇 迎接法律人工智能的挑战》，载《法制日报》 2017年6月29日。

6 参见周翔：《智慧法院的生成机制与未来发展趋势》，载《西安交通大学学报(社会科学版)》2021年第3期。