四、法律科技人工智能化的可能路径

人工智能在法律领域的运用，即法律科技（LawTech）的发展趋势/重点规制领域包括但不限于：智能化、自动化的法律检索将深刻影响法律人进行法律研究（检索）的方式；人工智能将持续推动法律文件自动化；在线法律服务、机器人法律服务等替代性商业模式（native business structure）不断涌现，使得法律服务的提供日益标准化、商品化、自动化、民主化；基于人工智能和大数据的案件预测将深刻影响当事人的诉讼行为和法律纠纷的解决；在线法院（online court），以及人工智能法律援助，将促进司法可得性（access to justice），帮助消除司法鸿沟（justice gap）；人工智能和机器人将成为法律系统的主要进入点；律师市场评价将使法律行业更加透明可能带来“马太效应”；法律人工智能职业将作为法律行业的新兴职业而不断涌现；法律教育与人工智能等前沿信息科学技术将日益密切结合起来；计算法律（computational law）以及算法裁判，或将成为法律的终极形态。基于这些预判，我们需要对其尽早作出规制设计。

法律的人工智能化进程亦离不开法律规制，人工智能技术在法律领域的开发应用必须跨过一个鸿沟，即法理学原则在智能开发领域的有效运用。有学者指出，擅长法律推理的人工智能应当可以解决以下问题：根据案例的类比推理（包括真实案例和假设案例）；根据规则推理；多种推理方式的结合；处理定义不严密及含义开放的概念；设计论证和解释；处理各项知识的例外和期间的冲突，比如规则间的冲突；包容法律知识基础的变化，尤其是法律概念的变化，处理非单一性因素引起的变化，即由于更多新知识的出现而使原有的真理不再成为真理，因之而起的变化；模拟普通常识；模拟人的意向和信念知识；承担理解自然语言的功能。

不难看出，法律的人工智能化过程中，不得不面对以下具体问题：其一，人工智能法律语言的规制。其二，人工智能法律解释的规制。其三，人工智能法律推理系统的规制。无论是人工智能法律检索还是人工智能司法裁判，都必须基于最基本的法律语言而展开，这一点恰恰是人工智能需要攻克的难题。因为现有法律语言存在模糊性，不同学者对法律概念的内涵和外延认知有差别，对某一法律问题的理解可能法律职业共同体内部就有多种解释，而机器语言只做单向的精确推理，如需穷尽推理结果，必须在法律语言的确定性、法律解释的一致性和法律推理的多维性等方面预先加以规制。

法律的人工智能化在智慧司法中的运用离不开法律规制，尤其现阶段该应用主要集中于数据检索环节，更需兼顾效率与公正、权衡案件的共同性和差异性。微软亚太科技有限公司副总裁王枫在“人工智能与未来社会：趋势、风险与挑战”学术研讨会上鲜明地指出，“没有数据的人工智能是一个理论和空谈，数据的完整性、专业性和准确性是最基本的。”人工智能发展的原始助推力不是算法、不是推理，更不是软件系统，而是大量的数据，所涉数据的来源、数据的使用都不可避免地带来安全隐患或产生隐私侵权行为，这就需要在道德伦理与法律之间寻求一个平衡点，在保护数据信息安全使用的前提下，通过人工智能系统促进法律职业技术改革，总之，法律的人工智能化不仅追求效率更要兼顾公平与正义。在使用数据方面，遵循目的明确、最少够用、公开告知、知情同意等基本原则，通过数据使用主体权限、数据使用者登记备案、数据使用流向注入标签水印等方式严格规范数据使用，对于滥用数据或窃取使用数据的行为，在查明责任主体的前提下，以民事和刑事责任予以规制。

五、结语

人工智能从技术到产品都在发展成熟的过程中，也正是人工智能立法的准备阶段、摸索阶段、积累阶段，在人工智能立法方面，目前而言，尚没有立法成就特别突出的国家，这是全人类面临的新课题，有学者提出，坚持以人为本的原则、建立全流程监管体系、明晰法律责任制度、明确数据信息保护与隐私权保护、强化涉及人工智能发展的知识产权保护、加强国际合作，加快制定专门的《人工智能发展法》。一部体系和结构完整的《人工智能发展法》既需要廓清人工智能机器人的基本权责义，还需要厘清人（法人）机之间的责任承担方式，更需要不同领域相关法律的配合和补充。

人工智能已然提升至国家战略层面，毫无疑问，立法也将紧随科技进步的步伐。当前，围绕自动驾驶、服务机器人等应用基础好的领域，加快立法进度，将人工智能复杂环境中的突发事件纳入法律规制的范围，探索归纳该场景下突发事件的应对主体、问责机制，为后续立法提供借鉴。