論人工智能時(shí)代的計(jì)算法學(xué)方法

辛巧巧

【摘要】運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)等新興計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)來研究和解決法學(xué)問題的計(jì)算法學(xué)方法，是具有多學(xué)科基礎(chǔ)的跨學(xué)科研究方法，研究的是可計(jì)算的法學(xué)問題，可以實(shí)現(xiàn)海量法律數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理過程。其注重?cái)?shù)據(jù)分析和實(shí)然經(jīng)驗(yàn)的特點(diǎn)，并延續(xù)了法律實(shí)證研究的傳統(tǒng)，同時(shí)又擁有更為廣闊的研究視角和更為復(fù)雜的研究方法。但計(jì)算法學(xué)方法并不能完全取代傳統(tǒng)法學(xué)研究方法中的價(jià)值判斷、規(guī)范研究的方法。法學(xué)研究者仍需要根據(jù)研究的問題、可獲得的材料、研究條件選擇適當(dāng)?shù)难芯糠椒?。價(jià)值判斷、規(guī)范研究、計(jì)量法學(xué)等方法仍然具有重要的價(jià)值，計(jì)算法學(xué)方法將與這些方法一同構(gòu)成保障法學(xué)研究科學(xué)性的一部分。

【關(guān)鍵詞】計(jì)算法學(xué)? 法學(xué)研究方法? 大數(shù)據(jù)分析? 人工智能

【中圖分類號(hào)】D920.4? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2020.18.012

伴隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，現(xiàn)代社會(huì)已經(jīng)逐步進(jìn)入人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代。人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)等新興計(jì)算機(jī)技術(shù)的出現(xiàn)，為自然科學(xué)和人文社會(huì)科學(xué)的研究帶來了新的研究工具。[1]這也深刻地影響著法學(xué)研究，為法學(xué)研究提供了新的研究方法和研究思維。在此背景下，計(jì)算法學(xué)方法應(yīng)運(yùn)而生。

計(jì)算法學(xué)方法的特點(diǎn)

計(jì)算法學(xué)方法特指運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)等新興計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)方法來研究與解決法學(xué)問題的方法，主要包括了“智能法學(xué)”與“大數(shù)據(jù)法學(xué)”。計(jì)算法學(xué)方法是計(jì)算法學(xué)區(qū)別于其他法學(xué)研究領(lǐng)域的核心與關(guān)鍵，相較于其他法學(xué)研究方法，其絕不僅是研究材料數(shù)量上的變化，更是研究方法質(zhì)的發(fā)展，其獨(dú)特性主要表現(xiàn)在以下幾點(diǎn)。

第一，計(jì)算法學(xué)方法是融合了法學(xué)、數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的跨學(xué)科研究方法。人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)均是數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的交叉研究領(lǐng)域，計(jì)算法學(xué)方法將之吸納并用于研究法學(xué)，由此，成為融合了法學(xué)、數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的跨學(xué)科研究方法。但計(jì)算法學(xué)方法并非計(jì)算技術(shù)與方法的單向度運(yùn)用，并非簡(jiǎn)單地將計(jì)算技術(shù)與方法用于加工法學(xué)數(shù)據(jù)，法學(xué)的問題意識(shí)和思維在其中具有重要意義。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)不是法學(xué)問題本身，即使能夠獲取有關(guān)法學(xué)問題的完整大數(shù)據(jù)，也無法在沒有問題意識(shí)、理論對(duì)話的情況下實(shí)現(xiàn)對(duì)中國(guó)社會(huì)現(xiàn)實(shí)存在的法學(xué)問題的真實(shí)回應(yīng)，多樣態(tài)的綜合性的大數(shù)據(jù)需要經(jīng)過法學(xué)學(xué)科理論和思維的指導(dǎo)進(jìn)行分析處理后才能呈現(xiàn)出學(xué)科屬性，展現(xiàn)出數(shù)據(jù)表象中隱藏的真實(shí)的法律價(jià)值。計(jì)算法學(xué)的問題意識(shí)、研究對(duì)象和研究目標(biāo)均來源于法學(xué)學(xué)科?？傊?，計(jì)算法學(xué)方法的運(yùn)用需要具有跨學(xué)科思維，既要重視計(jì)算技術(shù)與方法的運(yùn)用，又要注重法學(xué)的問題意識(shí)和思維。

第二，計(jì)算法學(xué)方法研究的是可計(jì)算的法學(xué)問題。計(jì)算法學(xué)方法運(yùn)用的前提是將待研究的法學(xué)問題抽象化為可計(jì)算的問題。[2]但可計(jì)算的法學(xué)問題并不僅限于具有明顯的數(shù)量變化或數(shù)量表征的法律現(xiàn)象。因?yàn)殡S著互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)的普及，人們生活的方方面面和各種行為都會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的數(shù)據(jù)，“社會(huì)的數(shù)字化”現(xiàn)象出現(xiàn)，而且，數(shù)據(jù)收集和處理技術(shù)不斷發(fā)展，使得社會(huì)逐漸轉(zhuǎn)化為“可計(jì)算的社會(huì)”，[3]越來越多以往難以計(jì)算、看似并無數(shù)量關(guān)系的社會(huì)現(xiàn)象會(huì)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎?jì)算的問題。在此背景下，一些不具有明顯的數(shù)量變化或數(shù)量表征的法律現(xiàn)象實(shí)際上也可以轉(zhuǎn)化為可量化與可計(jì)算的問題。例如，可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)法律事件的輿論焦點(diǎn)、情緒、走勢(shì)，以便幫助有關(guān)部門及時(shí)回應(yīng)群眾關(guān)心的熱點(diǎn)問題，維護(hù)社會(huì)公正和司法信任。

第三，計(jì)算法學(xué)方法可以實(shí)現(xiàn)海量法律數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理過程。隨著法律數(shù)據(jù)庫的建設(shè)，電子證據(jù)的運(yùn)用，以及裁判文書上網(wǎng)、政府信息公開等的不斷推廣，法律領(lǐng)域也生成了大規(guī)模的、多類型的海量數(shù)據(jù)，具有較高的研究?jī)r(jià)值。傳統(tǒng)計(jì)量法學(xué)運(yùn)用的計(jì)量分析的方法已經(jīng)難以高效處理如此規(guī)模龐大、內(nèi)容混雜的法律數(shù)據(jù)。而計(jì)算法學(xué)方法基于人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)在有限時(shí)間內(nèi)高效處理的能力，可以實(shí)現(xiàn)海量法律數(shù)據(jù)的快速、自動(dòng)化處理，在數(shù)據(jù)處理方式上“計(jì)算智能”“計(jì)算自動(dòng)化”特點(diǎn)顯著。例如，證據(jù)中存在著復(fù)雜的多模態(tài)數(shù)據(jù)，如文字、圖片、視頻、錄音，傳統(tǒng)的技術(shù)很難作統(tǒng)一的處理和內(nèi)容理解，機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以對(duì)這些證據(jù)類型做全局、高效、統(tǒng)一的建模，自動(dòng)提取信息、理解內(nèi)容。

計(jì)算法學(xué)方法的范疇

計(jì)算法學(xué)方法延續(xù)了法律實(shí)證研究注重?cái)?shù)據(jù)和實(shí)然經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)，其地位和范疇可歸屬于法律實(shí)證研究方法。一是從學(xué)科基礎(chǔ)來看，傳統(tǒng)定量研究的學(xué)科基礎(chǔ)主要是數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)，作為跨學(xué)科研究方法，計(jì)算法學(xué)方法在吸納新興計(jì)算機(jī)技術(shù)的同時(shí)，延續(xù)了數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)。二是從研究方法來看，傳統(tǒng)定量研究與計(jì)算法學(xué)方法均是基于數(shù)據(jù)。三是計(jì)算法學(xué)方法延續(xù)了法律實(shí)證研究的經(jīng)驗(yàn)邏輯和實(shí)證態(tài)度。以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為例，該方法是從海量數(shù)據(jù)中直接提取與歸納出隱含在其中有價(jià)值的信息、潛在的規(guī)律和人們感興趣的知識(shí)的過程，[4]這一知識(shí)萃取的過程得到“是什么”的“經(jīng)驗(yàn)的”“實(shí)然的”結(jié)論。

但計(jì)算法學(xué)方法難以被傳統(tǒng)的計(jì)量法學(xué)方法所涵蓋，而是對(duì)其有所革新和發(fā)展。一是相較而言，計(jì)算法學(xué)方法的學(xué)科基礎(chǔ)和研究視角更為廣闊。傳統(tǒng)的定量研究強(qiáng)調(diào)科學(xué)主義，以數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等純自然科學(xué)為基礎(chǔ)，力圖消除人的主觀因素對(duì)研究的影響。而人工智能等新興的計(jì)算機(jī)技術(shù)，不僅吸納了自然科學(xué)的知識(shí)，還融合了哲學(xué)和神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等學(xué)科的知識(shí)。[5]這種研究方法并不否認(rèn)人的因素，而是盡量用數(shù)據(jù)去反映真實(shí)的人，從而反映現(xiàn)實(shí)的社會(huì)和真實(shí)的法律運(yùn)行情形，更符合法學(xué)研究的社會(huì)科學(xué)屬性。二是計(jì)算法學(xué)方法擁有更為復(fù)雜的研究方法，在具體的研究方法和數(shù)據(jù)處理方式上具有突破。例如，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中涵蓋了語義分析、情感分析、意見挖掘和隱喻手法等具有質(zhì)性特點(diǎn)的方法，[6]呈現(xiàn)出定量研究與定性研究融合的發(fā)展趨勢(shì)，[7]更有利于揭示法律數(shù)據(jù)中隱含的人文性因素。三是計(jì)算法學(xué)方法擁有更為強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。除了能夠?qū)Ａ看髷?shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化分析外，計(jì)算法學(xué)方法在數(shù)據(jù)處理能力上實(shí)現(xiàn)了從“統(tǒng)計(jì)分析”到“理解”的質(zhì)的飛躍。傳統(tǒng)的定量研究側(cè)重于通過統(tǒng)計(jì)分析得出一些數(shù)據(jù)指標(biāo)，從而輔助人們對(duì)法律現(xiàn)象進(jìn)行理解和判斷。計(jì)算法學(xué)方法可以通過人工智能的數(shù)據(jù)分析能力、推理能力、自主學(xué)習(xí)能力實(shí)現(xiàn)對(duì)法律現(xiàn)象和法律規(guī)則內(nèi)在邏輯的“理解”和動(dòng)態(tài)分析，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化法律決策?？傊?jì)算法學(xué)方法已經(jīng)不同于計(jì)量法學(xué)方法，不能被視為計(jì)量法學(xué)的分支方法或其下具體的處理數(shù)據(jù)方法。

計(jì)算法學(xué)方法的價(jià)值

計(jì)算法學(xué)方法在法學(xué)研究中可以發(fā)揮獨(dú)特的價(jià)值。首先，計(jì)算法學(xué)方法可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)為法學(xué)研究提供更多真實(shí)有效和及時(shí)的信息，有利于法學(xué)研究得出更為客觀的分析結(jié)論。其一，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對(duì)聲音、圖片等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)難以處理的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，[8]從而獲得或呈現(xiàn)更為廣泛的信息類型。其二，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以獲得更多時(shí)效性較強(qiáng)的真實(shí)數(shù)據(jù)，而非設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中用戶的所有操作行為在后臺(tái)都會(huì)自動(dòng)生成數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化收集，實(shí)時(shí)更新。這種數(shù)據(jù)生成與收集方式避免了傳統(tǒng)調(diào)查研究方法中數(shù)據(jù)收集的人工設(shè)計(jì)性、不完備性、滯后性和可操縱性，有效地避免了數(shù)據(jù)造假現(xiàn)象，從而保障了數(shù)據(jù)的真實(shí)有效性和及時(shí)性。其三，大數(shù)據(jù)技術(shù)借助海量數(shù)據(jù)的大樣本，可以避免抽樣小樣本以偏概全的缺點(diǎn)和誤差，在有些研究中甚至可以獲取到數(shù)據(jù)的全樣本，為小概率事件分析提供可能，避免數(shù)據(jù)分布有偏。其四，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量和規(guī)模往往足夠大，可以為研究數(shù)據(jù)和研究結(jié)論提供交叉驗(yàn)證的可能，有利于得到更為真實(shí)和客觀的分析結(jié)論。

其次，計(jì)算法學(xué)方法可以運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)現(xiàn)相關(guān)關(guān)系和預(yù)測(cè)性分析的能力;發(fā)現(xiàn)更多的法律運(yùn)行的規(guī)律和趨勢(shì)。人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠從海量數(shù)據(jù)中識(shí)別和提取事物之間的相關(guān)關(guān)系和模式，進(jìn)行預(yù)測(cè)性分析，有助于發(fā)現(xiàn)新規(guī)律和預(yù)測(cè)事件發(fā)展的趨勢(shì)。暫時(shí)擱置難以厘清、追根溯源的因果關(guān)系，采用注重分析事物之間呈現(xiàn)的相互關(guān)聯(lián)狀態(tài)，以及變化趨勢(shì)這種面向未來的思維方式，有助于分析和理解現(xiàn)代社會(huì)中高度復(fù)雜的法律問題，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)法學(xué)研究方法難以發(fā)現(xiàn)的法學(xué)規(guī)律，提高研究者對(duì)法律現(xiàn)象發(fā)展趨勢(shì)的把握和預(yù)見性。目前看來，這至少可以在以下方面發(fā)揮重要作用：一是有助于對(duì)社會(huì)法律現(xiàn)象的理論把握，使新的法學(xué)研究領(lǐng)域成為可能，例如，法治輿情分析、法治國(guó)情調(diào)查等;二是有助于為法律規(guī)則的制定和完善提供參考意見，減少立法的滯后性。通過模式識(shí)別技術(shù)對(duì)人群和案件進(jìn)行分類，能夠幫助立法者發(fā)現(xiàn)人類行為和社會(huì)關(guān)系中的不同模式與類型，以及更多的行為規(guī)律，從而為法律的分類或類型化規(guī)制提供基礎(chǔ)，促進(jìn)立法的精準(zhǔn)性和公平性，減少人為疏忽導(dǎo)致的漏洞;三是有助于預(yù)測(cè)犯罪走勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)行犯罪預(yù)警，輔助刑事犯罪偵查，從海量數(shù)據(jù)中追蹤犯罪嫌疑人的行動(dòng)軌跡。

再次，計(jì)算法學(xué)方法可以運(yùn)用巨量數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)和自動(dòng)化算法幫助研究者擺脫個(gè)體經(jīng)驗(yàn)與價(jià)值觀念的局限，緩和法學(xué)研究中價(jià)值判斷的難題。其一，在傳統(tǒng)法律實(shí)證研究方法中，研究者通常會(huì)基于對(duì)研究對(duì)象已形成的認(rèn)知和判斷，提出理論預(yù)設(shè)和問題假設(shè)，[9]并人工設(shè)計(jì)流程，進(jìn)行分析驗(yàn)證，研究結(jié)論往往容易受到研究者自身經(jīng)驗(yàn)和價(jià)值觀念、學(xué)術(shù)視野的拘束，使研究帶有較強(qiáng)的主觀色彩和個(gè)人風(fēng)格。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以不預(yù)先決定研究問題的變量選擇和權(quán)重，依靠算法自行辨別關(guān)鍵變量，依靠自動(dòng)化系統(tǒng)或模型自行學(xué)習(xí)和推理，進(jìn)而歸納出隱藏在數(shù)據(jù)背后的模式和關(guān)系，發(fā)現(xiàn)相關(guān)規(guī)律和趨勢(shì)。將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)運(yùn)用于法學(xué)研究中，可以極大地減少研究過程中理論預(yù)設(shè)、價(jià)值和知識(shí)預(yù)判所造成的影響，“讓數(shù)據(jù)本身說話”[10]，打破研究者的認(rèn)知局限。其二，在法律解釋方法的運(yùn)用中，研究者通常會(huì)綜合地考量法律規(guī)則、公共政策等多種因素，并基于個(gè)人價(jià)值判斷選擇性地運(yùn)用各種法律解釋規(guī)則，[11]解釋結(jié)論往往難以跳出研究者個(gè)體的經(jīng)驗(yàn)、學(xué)術(shù)積累、主觀價(jià)值觀念、情感甚至是偏見。雖然目前計(jì)算機(jī)還不能完全如同人類一般思考，還不能直接進(jìn)行價(jià)值判斷，但可以讓司法經(jīng)驗(yàn)以數(shù)字存儲(chǔ)設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫為媒介進(jìn)行不斷積累、日常傳播和分享、實(shí)時(shí)更新，從而突破個(gè)體人腦的局限，展現(xiàn)巨量的甚至所有的過往經(jīng)驗(yàn)，以及其中的價(jià)值判斷和選擇，為當(dāng)下決策和判斷提供參考和深厚的依據(jù)。[12]這有助于減少研究者僅從個(gè)體價(jià)值偏好出發(fā)對(duì)法律規(guī)范作出的評(píng)判，改變僅依據(jù)個(gè)體經(jīng)驗(yàn)和直覺的價(jià)值判斷模式，緩和法律解釋方法中價(jià)值判斷的難題。

最后，計(jì)算法學(xué)方法具有高效、低成本、可行性高的優(yōu)點(diǎn)。在數(shù)據(jù)開放程度較高、數(shù)據(jù)量較大的領(lǐng)域，運(yùn)用計(jì)算法學(xué)方法可以快速地獲取到相關(guān)信息并進(jìn)行高效處理，具有較高的效率和經(jīng)濟(jì)性、可行性。例如，可以通過自動(dòng)化程序海量分析網(wǎng)上公開裁判文書進(jìn)行案例研究。再如，可以通過法律文件自動(dòng)化審閱與生成、一體化糾紛解決平臺(tái)、智慧司法系統(tǒng)等應(yīng)用提高法律服務(wù)和司法效率。

結(jié)語

人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的發(fā)展，正深刻地影響著社會(huì)科學(xué)研究，為社會(huì)科學(xué)研究帶來了新的研究資源、研究視角、研究方法甚至研究領(lǐng)域，具有革命性變革的意義。為了與時(shí)俱進(jìn)，以及更好地解決日益復(fù)雜的社會(huì)和法學(xué)問題，法學(xué)研究也需要及時(shí)汲取科學(xué)技術(shù)和科學(xué)研究發(fā)展的最新成果，將計(jì)算法學(xué)方法運(yùn)用于法學(xué)研究之中，運(yùn)用計(jì)算法學(xué)方法充分地挖掘和分析各種法律數(shù)據(jù)信息，豐富法學(xué)研究方法的類型和多樣性，為法學(xué)研究提供更多的可能性。但計(jì)算法學(xué)方法并不能完全取代傳統(tǒng)法學(xué)研究方法中的價(jià)值判斷、規(guī)范研究的方法。法學(xué)研究者仍需要根據(jù)研究的問題、可獲得的材料、研究條件選擇適當(dāng)?shù)难芯糠椒?。價(jià)值判斷、規(guī)范研究、計(jì)量法學(xué)等方法仍然具有重要的價(jià)值，計(jì)算法學(xué)方法將與這些方法一同構(gòu)成保障法學(xué)研究科學(xué)性的一部分。

注釋

[1]賀光燁：《喧囂之后的沉思——關(guān)于社會(huì)科學(xué)大數(shù)據(jù)研究的認(rèn)識(shí)論與方法論的討論》，《華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》，2018年第2期。

[2]鄧矜婷、張建悅：《計(jì)算法學(xué)：作為一種新的法學(xué)研究方法》，《法學(xué)》，2019年第4期。

[3]范如國(guó)：《公共管理研究基于大數(shù)據(jù)與社會(huì)計(jì)算的方法論革命》，《中國(guó)社會(huì)科學(xué)》，2018年第9期。

[4]沈浩、黃曉蘭：《大數(shù)據(jù)助力社會(huì)科學(xué)研究：挑戰(zhàn)與創(chuàng)新》，《現(xiàn)代傳播》，2013年第8期。

[5][美]斯圖爾特·羅素、諾文：《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》第3版，姜哲、金奕江、張敏等譯，北京：人民郵電出版社，2010年，第6～16頁。

[6]石英：《從質(zhì)性研究到大數(shù)據(jù)方法：超越與回歸》，《中國(guó)社會(huì)科學(xué)評(píng)價(jià)》，2017年第2期。

[7]David Lazer， et al. "Computational Social Science"， Science， 2009（1）.

[8]朱鈺、王恬：《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)環(huán)境下動(dòng)態(tài)抽樣框的構(gòu)建及其應(yīng)用》，《統(tǒng)計(jì)與決策》，2019年第2期。

[9]賈向桐：《大數(shù)據(jù)背景下“第四范式”的雙重邏輯及其問題》，《江蘇行政學(xué)院學(xué)報(bào)》，2017年第6期。

[10]Rob Kitchin. "Big Data， new epistemologies and paradigm shifts"， Big Data and Society， 2014（1）.

[11]孔祥俊：《司法哲學(xué)》，北京：中國(guó)法制出版社，2017年，第216～221頁。

[12]孫躍：《人工智能司法應(yīng)用的法理反思——基于法律方法的視角》，《網(wǎng)絡(luò)法律評(píng)論》，2017年第1期。

責(zé) 編∕肖晗題