法律发现是诸种法律方法中人工智能应用的逻辑起点
有学者认为,纵观人工智能的发展过程,很难创造出能模拟人类思维强度的“强人工智能”,也无法制造能有效模拟人类全局性思维的“通用人工智能”,只能制造以专家系统模式存在的“专门的人工智能”和“弱人工智能”,特别是现阶段以及可以预见的未来很长一段时间,具有实用性的人工智能应该是以“专门人工智能”和“弱人工智能”形式存在的。[4]专门人工智能、弱人工智能尽管没有人类思维的广度、深度和强度,但并不意味着它没有辅助增强人类的价值。当下,人们对人工智能、计算机信息技术、大数据、云计算、区块链、虚拟现实等概念并没有一个明晰的区分,本文为了讨论问题的方便,把与之相关的这些概念都放在人工智能或弱人工智能概念之下。因为我们认为人工智能或弱人工智能与计算机信息技术,以及建筑在计算机信息技术之上的大数据、云计算、区块链、虚拟现实等概念息息相关,这些概念或许仅在细究概念内涵上有所区别,但在涉及人工智能法律应用方面无法将之截然分开,或者可以说,只有将与这些概念相关的技术统合起来,才能真正发挥人工智能在法律方面的应用。同时,探讨人工智能法律应用,不能想象式的、立足于科幻作品,而要立足于可以获得现实技术支持的弱人工智能或专门人工智能。说的再直白一些,目下法律人工智能还只是人们应用法律的辅助工具,还不可能出现具有人类思维广度、深度和全局性的法律人工智能,还不可能通过建构法律推理、法律论证模型,以人工智能代替法官,实现“自动售货机”式的案件裁判。这是我们探讨人工智能法律应用,也是我们分析法律方法与人工智能深度结合的现实基础。
就人工智能在司法实践中的应用来看,澳大利亚纽卡斯尔大学法学院塔妮娅·索丁教授认为,人工智能重塑司法系统的方式主要有三种:在最基本的层次上,人工智能可以为参与司法系统的人们提供信息、支持和建议;在第二层次上,人工智能可以取代原本由法官执行的部分职能和活动;在第三层次上,人工智能可以改变法官的工作方式,并有可能提供截然不同的司法形式,甚至可以重塑法官的裁判角色。[5]国内有学者探讨了人工智能在“在线纠纷解决机制(简称ODR)”的运用,认为人工智能可以代替法官对ODR中的司法确认申请自主作出裁判,未来有可能实现人工智能对所有司法确认申请的形式审查和自主决策,建构起当事人自助型的“人工智能+在线司法确认”模式。[6]从长远来看,也许会在未来的某个时段,人工智能会重塑我们法院、法官的司法职能,或者说人工智能技术的应用会让法院、法官的工作方式发生巨大变化,诸如智慧法院建设中的在线诉讼平台、小额的ODR纠纷解决机制等,这些方面的技术应用为我们思考人工智能在司法实践中的应用和发展提供了参照。可以预见的是,人工智能在司法实践某些领域中的应用,会比人类更准确、更高效,也更廉价。当然,人工智能应用于司法实践带来转变的同时,也会引发诸多的争议,目前有关这些方面的争议已经显现,诸如人工智能应用于小额ODR纠纷解决,其中的“小额”以多少为限?比之稍大一些的“小额”是否可以?或者人工智能ODR应止步于哪里?再比如,人工智能可否应用于涉及法官自由裁量权的领域,假设人工智能应用于法官自由裁量权的领域,这种应用是助益了法官自由裁量权?还是限制了法官的自由裁量权?更进一步的思考,如果人工智能可广泛应用于司法裁判,那法院、法官还应当保留何种程度的自由裁量权和司法监督呢?等等。尽管这些争议会与人工智能在司法实践中的应用相伴随,但在可以预见的未来很长一段时间,人工智能还不可能替代法官成为纠纷解决的裁判者,人工智能还只是法院、法官工作的一部分,法官不会被替代,但法官、法院会借助人工智能更好地服务于司法裁判。(https://www.daowen.com)
就人工智能在诸种法律方法中的应用而言,目前学界探讨较多的是基于人工智能的法律推理模型的建构。有学者认为,法律人工智能的核心问题就是建构基于人工智能技术的“自动”法律推理,已有文献基于两大法系的不同,提出了法律推理建模的两种路径:一种是规则推理建模路径,主要适用于大陆法系国家;另一种是案例推理建模路径,主要适用于英美判例法系国家,其中规则推理建模是最根本的路径,案例推理建模路径可以看作是规则推理建模路径的补充,但如何实现从自然语言到人工智能语言的过度是法律推理建模绕不过去的难题。[7]开发应用于法律领域的计算机程序面临诸多问题,最基础的工作是让人工智能具备语义理解能力,在了解、熟悉法官、律师决策过程的基础上,梳理出一套可以被编写的法律推理过程。有学者借助分析化学上已经运行的“启发式DENDRAL”程序,建构了法律推理的模型:(1)在追求目标时找到概念上的联系——可以设想一类解决法律问题的程序,它们将包含法律规则、拥有测试在给定事实情况下应用的方法以及衡量朝着目标前进的方法。(2)识别事实——寻找与解决问题相关的“事实”,对“事实”和事实情况进行分类等,其中,认识到事实情况中的共性和差异,并制定连接共同点和区别不同点的概念,是很重要的一部分。(3)解决规则冲突——发现决策原则之间的冲突是法律推理的一个重要方面,不幸的是计算机科学对这一问题几乎没有进行研究。(4)发现并使用类比——法律中的类比推理需要丰富的英语语言,和储存大量的法律规则和事实情况,目前这方面计算机还处于相对简化的阶段。[8]也有学者认为,尽管越来越多的法律实务管理软件产品由具有IT思维的律师事务所作为服务工具而使用,但至少就目前而言,它们只能被认为是智能增强系统,而不是人工智能系统。人工智能应该且能够有助于对法律知识和法律推理进行更好的结构化操作,但这并不能也不应该取代人类的缺省推理。[9]法律人工智能的核心在于模拟办案人员对法律方法的运用,可以借助人工智能提升法律方法运用的效率和准确度、促进司法经验的积累和传承的价值,但也要清醒地认识到人工智能司法应用的技术缺陷、理论局限和人机关系方面的伦理性潜在风险。[10]也有学者探讨了人工智能应用于法律价值判断的问题,但从技术层面看,司法人工智能价值判断还停留在初步的理论探索阶段,未来究竟能走多远还无法作出预测。[11]
概而言之,站在法律方法论的角度看人工智能法律应用,虽然目前学界探讨较多的是人工智能法律推理模型的建构,但可以预见的是,未来很长一段时间还很难建构起基于人工智能的可用于司法实践的法律推理人工智能。相反,由于法律发现、也就是法律信息检索,是针对具体案件的“找法”活动,是为了找到法律解释的“对象”,建构法律推理的“大前提”,与主要借助人类思维的法律解释相比,与复杂的法律推理、法律论证和价值判断相比,法律发现(法律信息检索)更容易实现人工智能化。加之,法律发现作为法官裁判案件首先要用到的一种法律方法,法律解释、法律推理、法律论证、价值判断、利益衡量、漏洞补充都要以法律发现为前提,因此可以说,法律发现是诸种法律方法中人工智能应用的逻辑起点。