从法律发现的规则看
法律发现的规则是法律发现过程本身应当遵循的规则。笔者将法律发现的规则概括为:“以案分类—区别查找”规则、“现行有效法体系内查找”规则、“穷尽制定法”规则和“相关—密切联系”规则。[32]在将人工智能用于法律发现设计时,也应当遵循这四个原则。结合前面介绍的基于法律渊源的数据库建构和从法律发现的路径、方法看人工智能,如果基于法律渊源的正式法源数据库Ⅰ、Ⅱ能够区分为民商事法规、行政法律法规和刑事法律法规三大法律部门,则就很容易实现“以案分类—区别查找”规则,或者如前述国家法律法规数据库效力级别分为:法律、行政法规、司法解释、部门规章、军事法规规章、党内法规、团体规定、行业规定等,也可以大致的实现“以案分类—区别查找”规则。甚至可以说,只要基于法律渊源的正式法源数据库Ⅰ、Ⅱ收录的法律法规足够全面,借助电子数据查询手段,可以略过“以案分类—区别查找”规则直接进行模糊检索,并不影响法律发现结果的准确性。而且,只要正式法源数据库Ⅰ收录的现行法律法规足够全面、没有遗漏,则借助电子数据查询手段在正式法源数据库Ⅰ内进行针对案件的法律发现,则就自然遵守了“现行有效法体系内查找”规则和“穷尽制定法”规则。从遵循法律发现规则的角度看,目前人工智能难于实现的可能是“相关—密切联系”规则。
因为“相关—密切联系”规则,有两个方面的要求:一是要找到所有与待决案件相关的法律规范;二是要在所有相关的法律规范中,选择最契合待决案件的法律规范。其中,第一个方面的要求,可以借助计算机语言的模糊检索来实现,通过计算机语言编程,将与待决案件有“联系点”的法律规范从法律法规数据库中全部检索出来。这第一方面的要求,目前的人工智能技术是可以实现的。第二个方面的要求,由于涉及法官的价值判断,目前的人工智能技术是很难完全实现的,从中我们要看到人工智能用于法律发现、法律方法或者司法裁判的限度,也就是法律人工智能的限度。目下在找到与待决案件相关的全部法律规范后,可以借助计算机语言对“主要法源先于次要法源、规则先于原则、下位法先于上位法、特别法先于一般法、程序法先于实体法”等法律规范选择的一般原则,以及“原则优于规则”“上位法优于下位法”“新法优于旧法”等法律规范选择的特殊规则进行编程,由人工智能作出初步的判断、选择。在此基础上,借助大数据、云计算、区块链等技术,不断地试错、修改、完善人工智能用于法律发现的精确性。
从法律方法论的角度看,法律发现是人工智能用于法律方法的逻辑起点,在将人工智能用于法律发现、法律信息检索时,建构基于法律渊源的数据库是基础性工程,在此基础上需要结合法律发现的路径、方法和规则进行设计,关键是实现从案件事实到法律规范的计算机语言的链接。其中,人工智能深度学习技术与发展会深深地影响基于人工智能的法律发现、法律信息检索,进而影响智慧司法的发展和进步。可以肯定的是,人工智能用于法律发现、法律信息检索,包括智慧司法是一个逐步发展的过程,这样一个发展过程离不开既懂人工智能、计算机语言,又熟知法律的富有智慧、实践能力强的高层次复合型法律人才,这样的复合型法律人才靠传统的法学教育、法律硕士教育很难造就,需要打破传统的学科壁垒、特别是理工学科与人文学科无法齐修的教育壁垒,以问题为导向、以实践需要为导向,开展跨人工智能与法律的人工智能法学硕士、博士教育,同时打通教育界、技术界与实务界的联系,推进人工智能与法律的深度融合,逐步建构起基于人工智能的法律发现、法律信息检索、法律推理、法律论证,进而才能从实质意义上推进智慧司法建设。
(编辑:杜文静)
【注释】
[1]基金项目:本文是山东省社科规划研究项目“法律方法对法治中国建设的贡献研究” (项目编号:15CFXJ30)的阶段性成果。
[2]赵玉增,男,山东泰安人,青岛科技大学法学院教授,法学博士,硕士生导师,主要从事法学理论、法律方法论研究。
[3]熊明辉:《“法律人工智能与人工智能法律”专题编者按》,载《自然辩证法通讯》2020年第6期,第1页。
[4]孙培福、付卓然:《“弱”法律人工智能研究的逻辑起点》,载《社会科学家》2020年第11期,第123-129页。
[5]塔妮娅·索丁:《法官V机器人:人工智能与司法裁判》,载《苏州大学学报》 (法学版)2020年第4期,第10-22页。
[6]钟明亮:《“人工智能+在线司法确认”的实践观察与前景展望》,载《法律适用》2020年第15期,第122-130页。
[7]熊明辉:《法律人工智能的推理建模路径》,载《求是学刊》2020年第6期,第89-100页。
[8]“启发式DENDRAL”程序,由加州大学伯克利分校的C.韦斯特·彻奇曼(C.West Churchman)提议,斯坦福大学的乔舒亚·莱德伯格(Josha LEDERBERG)教授和爱德华·A.费根鲍姆(Edward A.Feigenbaum)教授构思,乔治娅·萨瑟兰(Georgia Sutherland)、艾伦·德尔菲诺(Allan Delfino)和布鲁斯·布坎南(Bruce G.Buchanan)编写,目前在斯坦福大学的IBM 360/67计算机上运行。该程序的工作机理分为两个阶段:第一阶段,接受、分析实验数据,从而确定哪些实验数据更有意义;第二阶段,在计划框架内生成分子的特定实例。该程序的特点在于,以某种方式构造假设,保证按需生成某个实例;同时保证相同的假设不会被考虑两次,也不会产生等效假设,该程序的最终结果为原始问题提供可供选择的最佳解决方案。关于该程序的详细介绍,读者可参阅[美]布鲁斯·布坎南、托马斯·海瑞克特:《关于人工智能和法律推理若干问题的考察》,载《金陵法律评论》(2018-2020年卷),第326-350页。
[9][爱沙尼亚]塔内尔·克瑞科密、桑德·拉萨拉夫:《逻辑与法律推理的自动化模型》,载《法律方法》第23卷,第83-95页。
[10]孙跃:《人工智能司法应用的法理反思——基于法律方法的视角》,载《网络法律评论》2017年第1期,第149-162页。
[11]彭中礼:《司法人工智能中的价值判断》,载《四川大学学报》 (哲学社会科学版)2021年第1期,第160-172页。
[12]数据库网址:http://www.npc.gov.cn/flk/flk/flkPortalManager.do?method=index,该数据库于2021年2月24日正式开通,目前收录宪法和现行有效的法律275件;法律解释25件;有关法律问题和重大问题的决定147件;行政法规609件;地方性法规、自治条例和单行条例、经济特区法规16000余件;司法解释637件。值得一提的是,该数据库还开发了微信小程序,方便大家查询。
[13]数据库网址:http://search.chinalaw.gov.cn/search2.htm l。
[14]数据库网址:https://www.chinacourt.org/index.shtm l。(https://www.daowen.com)
[15]数据库网址:https://www.spp.gov.cn/spp/flfgk/。
[16]数据库网址:https://www.pkulaw.com/law/。
[17]数据库网址:http://www.lawyee.org/。
[18]数据库网址:http://law1.law-star.com/。
[19]赵玉增:《法律发现研究》,人民出版社2015年版,第167-188页。
[20]参见[美]里德·黑斯蒂:《陪审员的内心世界》,刘威、李恒译,北京大学出版社2006年版,第234页。
[21]参见陈林林、张晓笑:《认知心理学视域中的陪审团审判》,载《国家检察官学院学报》2013年第5期。
[22]陈光中主编:《中华法学大辞典·诉讼法学卷》,中国检察出版社1995年版,第6页。
[23]具体可参见最高人民法院于2011年2月18日印发的《关于修改〈民事案件案由规定〉的决定》,法[2011]41号,自2011年4月1日施行;2020年12月14日印发的《最高人民法院关于修改〈民事案件案由规定〉的决定》,法[2020]346号,自2021年1月1日起施行。
[24]人工智能深度学习是一种机器学习的方法,它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。人工智能深度学习,也可以理解为人工智能对人脑或生物神经网络的基本特征进行抽象和建模,计算机从外界环境中学习,并以与生物类似的交互方式适应复杂环境的学习方式。
[25]参见刘蔚华、陈远:《方法大辞典》,山东人民出版社1991年版,第9页。
[26]参见贾海龙:《法律方法的“多维矩阵”》,载《暨南学报》(哲学社会科学版)2013年第11期,第11-15页。
[27]学界对涵摄的认识、界定不一,
[28]参见[德]卡尔·拉伦茨:《法学方法论》,陈爱娥译,商务印书馆2003年版,第152页。
[29]参见[德]卡尔·拉伦茨:《法学方法论》,陈爱娥译,商务印书馆2003年版,第154页。
[30]参见[德]考夫曼:《法律哲学》,刘幸义等译,法律出版社2004年版,第94页。
[31]参见[德]阿图尔·考夫曼:《法律获取的程序——一种理性分析》,雷磊译,中国政法大学出版社2015年版,第150-169页。
[32]参见赵玉增:《法律发现:法官“找法”的规则新解》,载《上海政法学院学报》2019年第4期,第52-60页。