機先驅思想家萊布尼茲曾這樣不無(wú)浪漫地談到推理與計算的關(guān)系：“我們要造成這樣一個(gè)結果，使所有推理的錯誤都只成為計算的錯誤，這樣，當爭論發(fā)生的時(shí)候，兩個(gè)家同兩個(gè)計算家一樣，用不著(zhù)辯論，只要把筆拿在手里，并下面是小編為大家整理的2023年人工智能法律論文【五篇】【完整版】,供大家參考。
人工智能法律論文范文第1篇
【關(guān) 鍵 詞】法理學(xué)/法律推理/人工智能
【正 文】
一、人工智能法律系統的歷史
機先驅思想家萊布尼茲曾這樣不無(wú)浪漫地談到推理與計算的關(guān)系：“我們要造成這樣一個(gè)結果，使所有推理的錯誤都只成為計算的錯誤，這樣，當爭論發(fā)生的時(shí)候，兩個(gè)家同兩個(gè)計算家一樣，用不著(zhù)辯論，只要把筆拿在手里，并且在算盤(pán)面前坐下，兩個(gè)人面對面地說(shuō)：讓我們來(lái)計算一下吧！”（注：轉引自肖爾茲著(zhù)：《簡(jiǎn)明邏輯史》，張家龍譯，商務(wù)印書(shū)館1977年版，第54頁(yè)。）
如果連抽象的哲學(xué)推理都能轉變?yōu)橛嬎銇?lái)解決，法律推理的定量化也許還要相對簡(jiǎn)單一些。盡管理論上的可能性與技術(shù)可行性之間依然存在著(zhù)巨大的鴻溝，但是，人工智能技術(shù)的發(fā)展速度確實(shí)令人驚嘆。從誕生至今的短短45年內，人工智能從一般問(wèn)題的研究向特殊領(lǐng)域不斷深入。1956年紐厄爾和西蒙教授的“邏輯理論家”程序，證明了羅素《數學(xué)原理》第二章52個(gè)定理中的38個(gè)定理。塞繆爾的課題組利用對策論和啟發(fā)式探索技術(shù)開(kāi)發(fā)的具有自能力的跳棋程序，在1959年擊敗了其設計者，1962年擊敗了州跳棋冠軍，1997年超級計算機“深藍”使世界頭號國際象棋大師卡斯帕羅夫俯首稱(chēng)臣。
20世紀60年代，人工智能研究的主要課題是博弈、難題求解和智能機器人；
70年代開(kāi)始研究語(yǔ)言理解和專(zhuān)家系統。1971年費根鮑姆教授等人研制出“化學(xué)家系統”之后，“計算機數學(xué)家”、“計算機醫生”等系統相繼誕生。在其他領(lǐng)域專(zhuān)家系統研究取得突出成就的鼓舞下，一些律師提出了研制“法律診斷”系統和律師系統的可能性。（注：Simon Chalton，Legal Diagnostics，Computers and Law，No.25，August 1980.pp.13-15.Bryan Niblett，Expert Systems for Lawyers，Computers and Law，No.29，August 1981.p.2.）
1970年Buchanan & Headrick發(fā)表了《關(guān)于人工智能和法律推理若干問(wèn)題的考察》，一文，拉開(kāi)了對法律推理進(jìn)行人工智能研究的序幕。文章認為，理解、模擬法律論證或法律推理，需要在許多知識領(lǐng)域進(jìn)行艱難的研究。首先要了解如何描述案件、規則和論證等幾種知識類(lèi)型，即如何描述法律知識，其中處理開(kāi)放結構的法律概念是主要難題。其次，要了解如何運用各種知識進(jìn)行推理，包括分別運用規則、判例和假設的推理，以及混合運用規則和判例的推理。再次，要了解審判實(shí)踐中法律推理運用的實(shí)際過(guò)程，如審判程序的運行，規則的適用，事實(shí)的辯論等等。最后，如何將它們最終運用于編制能執行法律推理和辯論任務(wù)的計算機程序，區別和不同的案件，預測并規避對手的辯護策略，建立巧妙的假設等等。（注：Buchanan & Headrick，Some SpeculationAbout Artificial Intelligence and Legal Reasoning，23 StanfordLaw Review(1970).pp.40-62.）法律推理的人工智能研究在這一時(shí)期主要沿著(zhù)兩條途徑前進(jìn)：一是基于規則模擬歸納推理，70年代初由Walter G.Popp和Bernhard Schlink開(kāi)發(fā)了JUDITH律師推理系統。二是模擬法律分析，尋求在模型與以前貯存的基礎數據之間建立實(shí)際聯(lián)系，并僅依這種關(guān)聯(lián)的相似性而得出結論。Jeffrey Meld-man 1977年開(kāi)發(fā)了計算機輔助法律分析系統，它以律師推理為模擬對象，試圖識別與案件事實(shí)模型相似的其他案件?？紤]到律師分析案件既用歸納推理又用演繹推理，程序對兩者都給予了必要的關(guān)注，并且包括了各種水平的分析推理方法。
專(zhuān)家系統在法律中的第一次實(shí)際應用，是D.沃特曼和M.皮特森1981年開(kāi)發(fā)的法律判決輔助系統(LDS)。研究者探索將其當作法律適用的實(shí)踐工具，對美國民法制度的某個(gè)方面進(jìn)行檢測，運用嚴格責任、相對疏忽和損害賠償等模型，計算出責任案件的賠償價(jià)值，并論證了如何模擬法律專(zhuān)家意見(jiàn)的方法論問(wèn)題。（注："Models of LegalDecisionmaking Report"，R-2717-ICJ(1981).）
我國專(zhuān)家系統的研制于20世紀80年代中期起步。（注：
錢(qián)學(xué)森教授：《論法治系統工程的任務(wù)與》（《管理》1981年第4期）、《主義和法治學(xué)與技術(shù)》（《法制建設》1984年第3期）、《現代科學(xué)技術(shù)與法和法制建設》（《政法論壇》）1985年第3期）等文章，為我國法律專(zhuān)家系統的研發(fā)起了思想解放和奠基作用。）1986年由朱華榮、肖開(kāi)權主持的《量刑綜合平衡與電腦輔助量刑專(zhuān)家系統研究》被確定為國家社科“七五”研究課題，它在建立盜竊罪量刑數學(xué)模型方面取得了成果。在法律數據庫開(kāi)發(fā)方面，1993年中山大學(xué)學(xué)生胡釗、周宗毅、汪宏杰等人合作研制了《LOA律師辦公自動(dòng)化系統》。（注：楊建廣、駱梅芬編著(zhù)：《法治系統工程》，中山大學(xué)出版社1996年版，第344-349頁(yè)。）1993年武漢大學(xué)法學(xué)院趙廷光教授主持開(kāi)發(fā)了《實(shí)用刑法專(zhuān)家系統》。（注：趙廷光等著(zhù)：《實(shí)用刑法專(zhuān)家系統用戶(hù)手冊》，北京新概念軟件研究所1993年版。）它由咨詢(xún)檢索系統、輔助定性系統和輔助量刑系統組成，具有檢索刑法知識和對刑事個(gè)案進(jìn)行推理判斷的功能。
專(zhuān)家系統與以往的“通用難題求解”相比具有以下特點(diǎn)：(1)它要解決復雜的實(shí)際，而不是規則簡(jiǎn)單的游戲或數學(xué)定理證明問(wèn)題；
(2)它面向更加專(zhuān)門(mén)的領(lǐng)域，而不是單純的原理性探索；
(3)它主要根據具體的問(wèn)題域，選擇合理的方法來(lái)表達和運用特殊的知識，而不強調與問(wèn)題的特殊性無(wú)關(guān)的普適性推理和搜索策略。
法律專(zhuān)家系統在法規和判例的輔助檢索方面確實(shí)發(fā)揮了重要作用，解放了律師一部分腦力勞動(dòng)。但絕大多數專(zhuān)家系統只能做法律數據的檢索工作，缺乏應有的推理功能。20世紀90年代以后，人工智能法律系統進(jìn)入了以知識工程為主要技術(shù)手段的開(kāi)發(fā)時(shí)期。知識工程是指以知識為處理對象，以能在機上表達和運用知識的技術(shù)為主要手段，研究知識型系統的設計、構造和維護的一門(mén)更加高級的人工智能技術(shù)。（注：《大百科全書(shū)·自動(dòng)控制與系統工程》，中國大百科全書(shū)出版社1991年版，第579頁(yè)。）知識工程概念的提出，改變了以往人們認為幾個(gè)推理定律再加上強大的計算機就會(huì )產(chǎn)生專(zhuān)家功能的信念。以知識工程為技術(shù)手段的法律系統研制，如果能在法律知識的獲得、表達和應用等方面獲得突破，將會(huì )使人工智能法律系統的研制產(chǎn)生一個(gè)質(zhì)的飛躍。
人工智能法律系統的源于兩種動(dòng)力。其一是法律實(shí)踐自身的要求。隨著(zhù)社會(huì )生活和法律關(guān)系的復雜化，法律實(shí)踐需要新的思維工具，否則，法律家（律師、檢察官和法官）將無(wú)法承受法律日積月累和法律案件不斷增多的重負。其二是人工智能發(fā)展的需要。人工智能以模擬人的全部思維活動(dòng)為目標，但又必須以具體思維活動(dòng)一城一池的攻克為過(guò)程。它需要通過(guò)對不同思維領(lǐng)域的征服，來(lái)證明知識的每個(gè)領(lǐng)域都可以精確描述并制造出類(lèi)似人類(lèi)智能的機器。此外，人工智能選擇法律領(lǐng)域尋求突破，還有下述原因：(1)盡管法律推理十分復雜，但它有相對穩定的對象（案件）、相對明確的前提（法律規則、法律事實(shí)）及嚴格的程序規則，且須得出確定的判決結論。這為人工智能模擬提供了極為有利的條件。(2)法律推理特別是抗辯制審判中的司法推理，以明確的規則、理性的標準、充分的辯論，為觀(guān)察思維活動(dòng)的軌跡提供了可以記錄和回放的樣本。(3)法律知識長(cháng)期的積累、完備的檔案，為模擬法律知識的獲得、表達和應用提供了豐富、準確的資料。(4)法律活動(dòng)所特有的自我意識、自我批評精神，對法律程序和假設進(jìn)行檢驗的傳統，為模擬法律推理提供了良好的反思條件。
二、人工智能法律系統的價(jià)值
人工智能法律系統的研制對法學(xué)理論和法律實(shí)踐的價(jià)值和意義，可以概括為以下幾點(diǎn)：
一是方法論啟示。P.Wahlgren說(shuō)：“人工智能方法的研究可以支持和深化在創(chuàng )造性方法上的法反思。這個(gè)信仰反映了法理學(xué)可以被視為旨在于開(kāi)發(fā)法律和法律推理之方法的活動(dòng)。從法理學(xué)的觀(guān)點(diǎn)看，這種研究的最終目標是揭示方法論的潛在作用，從而有助于開(kāi)展從法理學(xué)觀(guān)點(diǎn)所提出的解決方法的討論，而不僅僅是探討與計算機科學(xué)和人工智能有關(guān)的非常細致的技術(shù)方面?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren，Automationof Legal Reasoning:A Study on Artificial Intelligence and Law，Computer Law Series 11.Kluwer Law and Taxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）在模擬法律推理的過(guò)程中，法學(xué)家通過(guò)與工人智能專(zhuān)家的密切合作，可以從其對法律推理的獨特理解中獲得有關(guān)方法論方面的啟示。例如，由于很少有兩個(gè)案件完全相似，在判例法實(shí)踐中，總有某些不相似的方面需要法律家運用假設來(lái)分析已有判例與現實(shí)案件的相關(guān)性程度。但法學(xué)家們在假設的性質(zhì)問(wèn)題上常常莫衷一是。然而HYPO的設計者，在無(wú)真實(shí)判例或真實(shí)判例不能充分解釋現實(shí)案件的情況下，以假設的反例來(lái)反駁對方的觀(guān)點(diǎn)，用補充、刪減和改變事實(shí)的機械論方法來(lái)生成假設。這種用人工智能方法來(lái)處理假設的辦法，就使復雜問(wèn)題變得十分簡(jiǎn)單：假設實(shí)際上是一個(gè)新的論證產(chǎn)生于一個(gè)經(jīng)過(guò)修正的老的論證的過(guò)程?？傊?，人工智能方法可以幫助法學(xué)家跳出法理學(xué)方法的思維定勢，用其他學(xué)科的方法來(lái)重新審視法學(xué)問(wèn)題，從而為法律問(wèn)題的解決提供了新的途徑。
二是提供了思想實(shí)驗手段。西蒙認為，盡管我們還不知道思維在頭腦中是怎樣由生理作用完成的，“但我們知道這些處理在數字機中是由電子作用完成的。給計算機編程序使之思維，已經(jīng)證明有可能為思維提供機械論解釋”。（注：轉引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《》1985年第5期。）童天湘先生認為：“通過(guò)編制有關(guān)思維活動(dòng)的程序，就會(huì )加深對思維活動(dòng)具體細節的了解，并將這種程序送進(jìn)計算機運行，檢驗其正確性。這是一種思想實(shí)驗，有助于我們研究人腦思維的機理?！保ㄗⅲ恨D引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學(xué)研究》1985年第5期。）人工智能系統研究的直接目標是使計算機能夠獲取、表達和法律知識，軟件工程師為模擬法律推理而編制程序，必須先對人的推理過(guò)程作出基于人工智能和的獨特解釋。人工智能以功能模擬開(kāi)路，在未搞清法律家的推理結構之前，首先從功能上對法律證成、法律檢索、法律解釋、法律適用等法律推理的要素和活動(dòng)進(jìn)行數理，將法、訴訟法學(xué)關(guān)于法律推理的研究成果模型化，以實(shí)現法律推理知識的機器表達或再現，從而為認識法律推理的過(guò)程和提供了一種實(shí)驗手段。法學(xué)家則可以將人工智能法律系統的推理過(guò)程、方法和結論與人類(lèi)法律推理活動(dòng)相對照，為法律推理的法理學(xué)研究所借鑒。因此，用人工智能方法模擬法律推理，深化了人們對法律推理性質(zhì)、要素和過(guò)程的認識，使法學(xué)家得以借助人工智能的敏銳透鏡去考察法律推理的微觀(guān)機制。正是在這個(gè)意義上，Bryan Niblett教授說(shuō)：“一個(gè)成功的專(zhuān)家系統很可能比其他的途徑對法理學(xué)作出更多的（理論）貢獻?！保ㄗⅲ築ryan Niblett，ExpertSystems for Lawyers，Computers and Law，No.29，August 1981.note14，p.3.）
三是輔助司法審判。按照格雷的觀(guān)點(diǎn)，法律專(zhuān)家系統首先在英美判例法國家出現的直接原因在于，浩如煙海的判例案卷如果沒(méi)有計算機編纂、分類(lèi)、查詢(xún)，這種法律制度簡(jiǎn)直就無(wú)法運轉了。（注：Pamela N.Gray Brookfield，Artificial Legal Intelligence，VT:DartmouthPublishing Co.，1997.p.402.）其實(shí)不僅是判例法，制定法制度下的律師和法官往往也要為檢索有關(guān)的法律、法規和司法解釋耗費大量的精力和時(shí)間，而且由于人腦的知識和記憶能力有限，還存在著(zhù)檢索不全面、記憶不準確的。人工智能法律系統強大的記憶和檢索功能，可以彌補人類(lèi)智能的某些局限性，幫助律師和法官從事相對簡(jiǎn)單的法律檢索工作，從而極大地解放律師和法官的腦力勞動(dòng)，使其能夠集中精力從事更加復雜的法律推理活動(dòng)。
四是促進(jìn)司法公正。司法推理雖有統一的法律標準，但法官是具有主觀(guān)能動(dòng)性的差異個(gè)體，所以在執行統一標準時(shí)會(huì )產(chǎn)生一些差異的結果。司法解釋所具有的建構性、辯證性和創(chuàng )造性的特點(diǎn)，進(jìn)一步加劇了這種差異。如果換了鋼鐵之軀的機器，這種由主觀(guān)原因所造成的差異性就有可能加以避免。這當然不是說(shuō)讓計算機完全取代法官，而是說(shuō)，由于人工智能法律系統為司法審判提供了相對統一的推理標準和評價(jià)標準，從而可以輔助法官取得具有一貫性的判決。無(wú)論如何，我們必須承認，鋼鐵之軀的機器沒(méi)有物質(zhì)欲望和感情生活，可以比人更少地受到外界因素的干擾。正像計算機錄取增強了高考招生的公正性、電子監視器提高了糾正行車(chē)違章的公正性一樣，智能法律系統在庭審中的運用有可能減少某些徇私舞弊現象。
五是輔助法律和培訓。人工智能法律系統凝聚了法律家的專(zhuān)門(mén)知識和法官群體的審判經(jīng)驗，如果通過(guò)軟件系統或計算機實(shí)現專(zhuān)家經(jīng)驗和知識的共享，便可在法律教育和培訓中發(fā)揮多方面的作用。例如，(1)在法學(xué)院教學(xué)中發(fā)揮模擬法庭的作用，可以幫助法律專(zhuān)業(yè)學(xué)生鞏固自己所學(xué)知識，并將法律知識應用于模擬的審判實(shí)踐，從而較快地提高解決法律實(shí)踐問(wèn)題的能力。(2)幫助新律師和新法官全面掌握法律知識，迅速獲得判案經(jīng)驗，在審判過(guò)程的跟蹤檢測和判決結論的動(dòng)態(tài)校正中增長(cháng)知識和才干，較快地接近或達到專(zhuān)家水平。(3)可使不同地區、不同層次的律師和法官及時(shí)獲得有關(guān)法律問(wèn)題的咨詢(xún)建議，彌補因知識結構差異和判案經(jīng)驗多寡而可能出現的失誤。(4)可以為大眾提供及時(shí)的法律咨詢(xún)，提高廣大人民群眾的法律素質(zhì)，增強法律意識。
六是輔助立法活動(dòng)。人工智能系統不僅對輔助司法審判有重要的意義，而且對完善立法也具有實(shí)用價(jià)值。（注：Edwina L.Rissland，Artificial Intelligence and Law:Stepping Stones to a Modelof Legal Reasoning， Yale Law Journal.(Vol.99:1957-1981).）例如，倫敦大學(xué)Imperial學(xué)院的邏輯程序組將1981年英國國籍法的形式化，幫助立法者發(fā)現了該法在預見(jiàn)性上存在的一些缺陷和法律漏洞。（注：Edwina L.Rissland，Artificial Intelligence and Law:Stepping Stones to a Model of Legal Reasoning，The Yale LawJournal.(Vol.99:1957-1981).）立法輔助系統如能于法律起草和法律草案的審議過(guò)程，有可能事先發(fā)現一些立法漏洞，避免一個(gè)法律內部各種規則之間以及新法律與現有法律制度之間的相互沖突。
三、法在人工智能法律系統中的作用
1.人工智能法律系統的法理學(xué)思想來(lái)源
關(guān)于人工智能法律系統之法理學(xué)思想來(lái)源的追蹤，不是對法理學(xué)與人工智能的聯(lián)系作面面俱到的考察，而旨在揭示法理學(xué)對人工智能法律系統的所產(chǎn)生的一些直接。
第一，法律形式主義為人工智能法律系統的產(chǎn)生奠定了基礎。18-19世紀的法律形式主義強調法律推理的形式方面，認為將法律化成簡(jiǎn)單的幾何公式是完全可能的。這種以J·奧斯汀為代表的英國法學(xué)的傳統，主張“法律推理應該依據客觀(guān)事實(shí)、明確的規則以及邏輯去解決一切為法律所要求的具體行為。假如法律能如此運作，那么無(wú)論誰(shuí)作裁決，法律推理都會(huì )導向同樣的裁決?！保ㄗⅲ海溃┦返傥摹·伯頓著(zhù)：《法律和法律推理導論》，張志銘、解興權譯，政法大學(xué)出版社1998年9月版，第3頁(yè)。）換言之，機器只要遵守法律推理的邏輯，也可以得出和法官一樣的判決結果。在分析法學(xué)家看來(lái)，“所謂‘法治’就是要求結論必須是大前提與小前提邏輯必然結果?！保ㄗⅲ褐炀拔闹骶帲骸秾ξ髀蓚鹘y的挑戰》，中國檢察出版社1996年2月版，第292頁(yè)。）如果法官違反三段論推理的邏輯，就會(huì )破壞法治。這種機械論的法律推理觀(guān)，反映了分析法學(xué)要求法官不以個(gè)人價(jià)值觀(guān)干擾法律推理活動(dòng)的主張。但是，它同時(shí)具有忽視法官主觀(guān)能動(dòng)性和法律推理靈活性的僵化的缺陷。所以，自由法學(xué)家比埃利希將法律形式主義的邏輯推理說(shuō)稱(chēng)為“自動(dòng)售貨機”理論。然而，從人工智能就是為思維提供機械論解釋的意義上說(shuō)，法律形式主義對法律推理所作的機械論解釋?zhuān)∏槿斯ぶ悄芊上到y的開(kāi)發(fā)提供了可能的前提。從人工智能法律系統研制的實(shí)際過(guò)程來(lái)看，在其起步階段，人工智能專(zhuān)家正是根據法律形式主義所提供的理論前提，首先選擇三段論演繹推理進(jìn)行模擬，由Walter G.Popp和Bernhard Schlink在20世紀70年代初開(kāi)發(fā)了JUDITH律師推理系統。在這個(gè)系統中，作為推理大小前提的法律和事實(shí)之間的邏輯關(guān)系，被機以“如果A和B，那么C”的方式加以描述，使機器法律推理第一次從理論變?yōu)楝F實(shí)。
第二，法律現實(shí)主義推動(dòng)智能模擬深入到主體的思維結構領(lǐng)域。法律形式主義忽視了推理主體的性。法官是生活在現實(shí)社會(huì )中的人，其所從事的法律活動(dòng)不可能不受到其社會(huì )體驗和思維結構的影響。法官在實(shí)際的審判實(shí)踐中，并不是機械地遵循規則，特別是在遇到復雜案件時(shí)，往往需要作出某種價(jià)值選擇。而一旦面對價(jià)值，法律形式主義的邏輯決定論便立刻陷入困境，顯出其僵化性的致命弱點(diǎn)。法律現實(shí)主義對其僵化性進(jìn)行了深刻的批判?；裟匪狗ü倜鞔_提出“法律的生命并不在于邏輯而在于經(jīng)驗”（注：（美）博登海默著(zhù)：《法理學(xué)——法及其方法》，鄧正來(lái)、姬敬武譯，華夏出版社1987年12月版，第478頁(yè)。）的格言。這里所謂邏輯，就是指法律形式主義的三段論演繹邏輯；
所謂經(jīng)驗，則包括一定的道德和理論、公共政策及直覺(jué)知識，甚至法官的偏見(jiàn)。法律現實(shí)主義對法官主觀(guān)能動(dòng)性和法律推理靈活性的強調，促使人工智能研究從模擬法律推理的外在邏輯形式進(jìn)一步轉向探求法官的內在思維結構。人們開(kāi)始考慮，如果思維結構對法官的推理活動(dòng)具有定向作用，那么，人工智能法律系統若要達到法官水平，就應該通過(guò)建立思維結構模型來(lái)設計機器的運行結構。TAXMAN的設計就借鑒了這一思想，法律知識被計算機結構語(yǔ)言以語(yǔ)義的方式組成不同的規則系統，解釋程序、協(xié)調程序、說(shuō)明程序分別對網(wǎng)絡(luò )結構中的輸入和輸出信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)結構調整，從而適應了知識整合的需要。大規模知識系統的KBS(Knowledge Based System)開(kāi)發(fā)也注意了思維結構的整合作用，許多具有內在聯(lián)系的小規模KBS子系統，在分別模擬法律推理要素功能（證成、法律查詢(xún)、法律解釋、法律適用、法律評價(jià)、理由闡述）的基礎上，又通過(guò)聯(lián)想程序被有機聯(lián)系起來(lái)，構成了具有法律推理整體功能的概念模型。（注：P.Wahlgren，Automation of Legal Reasoning:A Study onArtificial Intelligence and Law，Computer Law Series 11.KluwerLaw and Taxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）
第三，“開(kāi)放結構”的概念打開(kāi)了疑難案件法律推理模擬的思路。法律形式主義忽視了疑難案件的存在。疑難案件的特征表現為法律規則和案件之間不存在單一的邏輯對應關(guān)系。有時(shí)候從一個(gè)法律規則可以推出幾種不同的結論，它們往往沒(méi)有明顯的對錯之分；
有時(shí)一個(gè)案件面對著(zhù)幾個(gè)相似的法律規則。在這些情況下，形式主義推理說(shuō)都一籌莫展。但是，法律現實(shí)主義在批判法律形式主義時(shí)又走向另一個(gè)極端，它否認具有普遍性的一般法律規則的存在，試圖用“行動(dòng)中的法律”完全代替法學(xué)“本本中的法律”。這種矯枉過(guò)正的做法雖然是使法律推理擺脫機械論束縛所走出的必要一步，然而，法律如果真像現實(shí)主義法學(xué)所說(shuō)的那樣僅僅存在于具體判決之中，法律推理如果可以不遵循任何標準或因人而異，那么，受到挑戰的就不僅是法律形式主義，而且還會(huì )殃及法治要求實(shí)現規則統治之根本原則，并動(dòng)搖人工智能法律系統存在的基礎。哈特在法律形式主義和法律現實(shí)主義的爭論中采取了一種折中立場(chǎng)，他既承認邏輯的局限性又強調其重要性；
既拒斥法官完全按自己的預感來(lái)隨意判案的見(jiàn)解，又承認直覺(jué)的存在。這種折中立場(chǎng)在哈特“開(kāi)放結構”的法律概念中得到了充分體現。法律概念既有“意義核心”又有“開(kāi)放結構”，邏輯推理可以幫助法官發(fā)現的陽(yáng)面，而根據政策、價(jià)值和后果對規則進(jìn)行解釋則有助于發(fā)現問(wèn)題的陰面。開(kāi)放結構的法律概念，使基于規則的法律推理模擬在受到概念封閉性的限制而對疑難案件無(wú)能為力時(shí)，找到了新的立足點(diǎn)。在此基礎上，運用開(kāi)放結構概念的疑難案件法律推理模型，通過(guò)邏輯程序工具和聯(lián)想技術(shù)而建立起來(lái)。Gardner博士就疑難案件提出兩種解決策略：一是將簡(jiǎn)易問(wèn)題從疑難問(wèn)題中篩選出來(lái)，運用基于規則的技術(shù)來(lái)解決；
二是將疑難問(wèn)題同“開(kāi)放結構”的法律概念聯(lián)系在一起，先用非范例知識如規則、控辯雙方的陳述、常識來(lái)獲得初步答案，再運用范例來(lái)澄清案件、檢查答案的正確性。
第四，目的法學(xué)促進(jìn)了價(jià)值推理的人工智能。目的法學(xué)是指一種所謂直接實(shí)現目的之“后法治”理想。美國法學(xué)家諾內特和塞爾茲尼克把法律分為三種類(lèi)型。他們認為，以法治為標志的自治型法，過(guò)分強調手段或程序的正當性，有把手段當作目的的傾向。這說(shuō)明法治社會(huì )并沒(méi)有反映人類(lèi)關(guān)于美好社會(huì )的最高理想，因為實(shí)質(zhì)正義不是經(jīng)過(guò)人們直接追求而實(shí)現的，而是通過(guò)追求形式正義而間接獲得的。因此他們提出以回應型法取代自治型法的主張。在回應型法中，“目的為評判既定的做法設立了標準，從而也就開(kāi)辟了變化的途徑。同時(shí)，如果認真地對待目的，它們就能控制行政自由裁量權，從而減輕制度屈從的危險。反之，缺少目的既是僵硬的根源，又是機會(huì )主義的根源?！保ㄗⅲ海溃┲Z內特、塞爾茲尼克著(zhù)：《轉變中的法律與社會(huì )》，張志銘譯，政法大學(xué)出版社1994年版，第60頁(yè)。）美國批判法學(xué)家昂格爾對形式主義法律推理和目的型法律推理的特點(diǎn)進(jìn)行了比較，他認為，前者要求使用明確、固定的規則，無(wú)視社會(huì )現實(shí)生活中不同價(jià)值觀(guān)念的沖突，不能適應復雜情況和變化，追求形式正義；
后者則要求放松對法律推理標準的嚴格限制，允許使用無(wú)固定內容的抽象標準，迫使人們在不同的價(jià)值觀(guān)念之間做出選擇，追求實(shí)質(zhì)正義。與此相應，佩雷爾曼提出了新修辭學(xué)(New Rhetoric)的法律。他認為，形式邏輯只是根據演繹法或歸納法對問(wèn)題加以說(shuō)明或論證的技術(shù)，屬于手段的邏輯；
新修辭學(xué)要填補形式邏輯的不足，是關(guān)于目的的辯證邏輯，可以幫助法官論證其決定和選擇，因而是進(jìn)行價(jià)值判斷的邏輯。他認為，在司法三段論思想支配下，法學(xué)的任務(wù)是將全部法律系統化并作為闡釋法律的大前提，“明確性、一致性和完備性”就成為對法律的三個(gè)要求。而新修辭學(xué)的基本思想是價(jià)值判斷的多元論，法官必須在某種價(jià)值判斷的指示下履行義務(wù)，必須考慮哪些價(jià)值是“合理的、可接受的、社會(huì )上有效的公平的”。這些價(jià)值構成了判決的正當理由。（注：沈宗靈著(zhù)：《西》，北京大學(xué)出版社1992年版，第443-446頁(yè)。）制造人工智能法律系統最終需要解決價(jià)值推理的模擬問(wèn)題，否則，就難以實(shí)現為判決提供正當理由的要求。為此，P.Wahlgren提出的與人工智能相關(guān)的5種知識表達途徑中，明確地包括了以道義為基礎的法律推理模型。（注：P.Wahlgren，Automation of Legal Reasoning:A Study on ArtificialIntelligence and Law，Computer Law Series 11.Kluwer Law andTaxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）引入道義邏輯，或者說(shuō)在機器中采用基于某種道義邏輯的推理程序，強調目的價(jià)值，也許是制造智能法律系統的關(guān)鍵。不過(guò)，即使把道義邏輯硬塞給機，鋼鐵之軀的機器沒(méi)有生理需要，也很難產(chǎn)生價(jià)值觀(guān)念和主觀(guān)體驗，沒(méi)辦法解決主觀(guān)選擇的問(wèn)題。在這個(gè)問(wèn)題上，波斯納曾以法律家有七情六欲為由對法律家對法律的機械忠誠表示了強烈懷疑，并辯證地將其視為法律的動(dòng)力之一。只有人才能夠平衡相互沖突的利益，能夠發(fā)現對人類(lèi)生存和發(fā)展至關(guān)重要的價(jià)值。因此，關(guān)于價(jià)值推理的人工智能模擬究竟能取得什么成果，恐怕還是個(gè)未知數。
2.法對人工智能系統研制的指導作用
Gold and Susskind指出：“不爭的事實(shí)是，所有的專(zhuān)家系統必須適應一些法理學(xué)理論，因為一切法律專(zhuān)家系統都需要提出關(guān)于法律和法律推理性質(zhì)的假設。從更嚴格的意義上說(shuō)，一切專(zhuān)家系統都必須體現一種結構理論和法律的個(gè)性，一種法律規范理論，一種描述法律的理論，一種法律推理理論”。（注：Gold and Susskind，ExpertSystems in Law:A Jurisprudential and Formal SpecificationApproach，pp.307-309.）人工智能法律系統的，不僅需要以法理學(xué)關(guān)于法律的一般理論為知識基礎，還需要從法理學(xué)獲得關(guān)于法律推理的完整理論，如法律推理實(shí)踐和理論的，法律推理的標準、主體、過(guò)程、等等。人工智能對法律推理的模擬，主要是對法理學(xué)關(guān)于法律推理的知識進(jìn)行人工智能方法的描述，建立數學(xué)模型并編制機程序，從而在智能機器上再現人類(lèi)法律推理功能的過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，人工智能專(zhuān)家的主要任務(wù)是研究如何吸收法理學(xué)關(guān)于法律推理的研究成果，包括法理學(xué)關(guān)于人工智能法律系統的研究成果。
隨著(zhù)人工智能法律系統研究從低級向高級目標的推進(jìn)，人們越來(lái)越意識到，對法律推理的微觀(guān)機制認識不足已成為人工智能模擬的嚴重障礙。P.Wahlgren指出，“許多人工智能技術(shù)在法律領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)項目之所以失敗，就是因為許多潛在的法理學(xué)原則沒(méi)有在系統開(kāi)發(fā)的開(kāi)始階段被遵守或給予有效的注意?！薄胺ɡ韺W(xué)對法律推理和方法論的關(guān)注已經(jīng)有幾百年，而人工智能的誕生只是本世紀50年代中期的事情，這個(gè)事實(shí)是人工智能通過(guò)考察法理學(xué)知識來(lái)豐富自己的一個(gè)有效動(dòng)機?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren，Automation of Legal Reasoning:A Study onArtificial Intelligence and Law，Computer Law Series 11.KluwerLaw and Taxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）因此，研究法律推理自動(dòng)化的目標，“一方面是用人工智能（通過(guò)把計算機的應用與模型相結合）來(lái)支撐法律推理的可能性；
另一方面是應用法理學(xué)理論來(lái)解決作為法律推理支撐系統的以及一般的人工智能問(wèn)題?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren，Automation of Legal Reasoning:A Studyon Artificial Intelligence and Law，Computer Law Series 11.Kluwer Law and Taxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）在前一方面，是人工智能法律系統充當法律推理研究的思想實(shí)驗手段以及輔助司法審判的問(wèn)題。后一方面，則是法律推理的法律學(xué)研究成果直接為人工智能法律系統的研制所應用的問(wèn)題。例如，20世紀70年代法理學(xué)在真實(shí)和假設案例的推理和分析方面所取得的成果，已為幾種人工智能法律裝置借鑒而成為其設計工作的理論基礎。在運用模糊或開(kāi)放結構概念的法律推理研究方面，以及在法庭辯論和法律解釋的形式化等問(wèn)題上，法理學(xué)的研究成果也已為人工智能法律系統的研究所借鑒。
四、人工智能法律系統研究的難點(diǎn)
人工智能法律系統的研究盡管在很短的時(shí)間內取得了許多令人振奮的成果，但它的發(fā)展也面臨著(zhù)許多困難。這些困難構成了研究工作需要進(jìn)一步努力奮斗的目標。
第一，關(guān)于法律解釋的模擬。在法理學(xué)的諸多研究成果中，法律解釋的研究對人工智能法律系統的研制起著(zhù)關(guān)鍵作用。法律知識表達的核心問(wèn)題是法律解釋。法律規范在一個(gè)法律論點(diǎn)上的效力，是由法律家按忠實(shí)原意和適合當時(shí)案件的原則通過(guò)法律解釋予以確認的，其中包含著(zhù)人類(lèi)特有的價(jià)值和目的考慮，反映了法律家的知識表達具有主觀(guān)能動(dòng)性。所以，德沃金將解釋過(guò)程看作是一種結合了法律知識、信息和思維方法而形成的，能夠應變的思維策略。（注：Dworkin，Taking RightsSeriously，Harvard University Press Cambridge，Massachusetts1977.p.75.）的法律專(zhuān)家系統并未以知識表達為目的來(lái)解釋法律，而是將法律整齊地“碼放”在計算機記憶系統中僅供一般檢索之用。然而，在法律知識工程系統中，法律知識必須被解釋?zhuān)詽M(mǎn)足自動(dòng)推理對法律知識進(jìn)行重新建構的需要。麥卡錫說(shuō)：“在開(kāi)發(fā)智能信息系統的過(guò)程中，最關(guān)鍵的任務(wù)既不是文件的重建也不是專(zhuān)家意見(jiàn)的重建，而是建立有關(guān)法律領(lǐng)域的概念模型?！保ㄗⅲ篗cCarty，Intelligent legalinformation systems:problems and prospects，op.cit.supra，note25，p.126.）建立法律概念模型必須以法律家對某一法律概念的共識為基礎，但不同的法律家對同一法律概念往往有不同的解釋策略。凱爾森甚至說(shuō)：即使在國內法領(lǐng)域也難以形成一個(gè)“能夠用來(lái)敘述一定法律共同體的實(shí)在法的基本概念”。（注：（奧）凱爾森著(zhù)：《法與國家的一般理論》，沈宗靈譯，大百科全書(shū)出版社1996年版，第1頁(yè)。）盡管如此，法理學(xué)還是為法律概念模型的重建提供了一些方法。例如，德沃金認為，法官在“解釋”階段，要通過(guò)推理論證，為自己在“前解釋”階段所確定的大多數法官對模糊法律規范的“一致看法”提供“一些總的理由”。獲取這些總的理由的過(guò)程分為兩個(gè)步驟：首先，從現存的明確法律制度中抽象出一般的法律原則，用自我建立的一般法律理論來(lái)證明這種法律原則是其中的一部分，證明現存的明確法律制度是正當的。其次，再以法律原則為依據反向推出具體的法律結論，即用一般法律理論來(lái)證明某一法律原則存在的合理性，再用該法律原則來(lái)解釋某一法律概念。TAXMAN等系統裝置已吸收了這種方法，法律知識被計算機結構語(yǔ)言以語(yǔ)義的方式組成不同的規則系統，解釋程序使計算機根據案件事實(shí)來(lái)執行某條法律規則，并在新案件事實(shí)輸入時(shí)對法律規則作出新的解釋后才加以調用。不過(guò)，法律知識表達的進(jìn)展還依賴(lài)于法律解釋研究取得更多的突破。
第二，關(guān)于啟發(fā)式程序。的專(zhuān)家系統如果不能與啟發(fā)式程序接口，不能運用判斷性知識進(jìn)行推理，只通過(guò)規則反饋來(lái)提供簡(jiǎn)單解釋?zhuān)驼劜簧险嬲闹悄苄?。啟發(fā)式程序要解決智能機器如何模擬法律家推理的直覺(jué)性、經(jīng)驗性以及推理結果的不確定性等，即人可以有效地處理錯誤的或不完全的數據，在必要時(shí)作出猜測和假設，從而使問(wèn)題的解決具有靈活性。在這方面，Gardner的混合推理模型，Edwina L.Rissland運用聯(lián)想程序對規則和判例推理的結果作集合處理的思路，以及Massachusetts大學(xué)研制的CABARET（基于判例的推理工具），在將啟發(fā)式程序于系統開(kāi)發(fā)方面都進(jìn)行了有益的嘗試。但是，法律問(wèn)題往往沒(méi)有唯一正確的答案，這是人工智能模擬法律推理的一個(gè)難題。選擇哪一個(gè)答案，往往取決于法律推理的目的標準和推理主體的立場(chǎng)和價(jià)值觀(guān)念。但智能機器沒(méi)有自己的目的、利益和立場(chǎng)。這似乎從某種程度上劃定了機器法律推理所能解決問(wèn)題的范圍。
第三，關(guān)于法律語(yǔ)言理解。在設計基于規則的程序時(shí)，設計者必須假定整套規則沒(méi)有意義不明和沖突，程序必須消滅這些問(wèn)題而使規則呈現出更多的一致性。就是說(shuō)，盡管人們對法律概念的含義可以爭論不休，但輸入機器的法律語(yǔ)言卻不能互相矛盾。機器語(yǔ)言具有很大的局限性，例如，LDS基于規則來(lái)模擬嚴格責任并實(shí)際損害時(shí)，表現出的最大弱點(diǎn)就是不能使用不精確的自然語(yǔ)言進(jìn)行推理。然而，在實(shí)際的法律推理過(guò)程中，法律家對某個(gè)問(wèn)題的任何一種回答都可根據上下文關(guān)系作多種解釋?zhuān)肄q論雙方總是尋求得出不同的結論。因此，智能法律專(zhuān)家系統的成功在很大程度上還依賴(lài)于自然語(yǔ)言理解工作的突破。牛津大學(xué)的一個(gè)程序組正在研究法律自然語(yǔ)言的理解問(wèn)題，但是遇到了重重困難。原因是連法學(xué)家們自己目前也還沒(méi)有建立起一套大家一致同意的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)規范。所以Edwina L.Rissland認為，常識知識、意圖和信仰類(lèi)知識的模擬化，以及自然語(yǔ)言理解的模擬問(wèn)題，迄今為止可能是人工智能面臨的最困難的任務(wù)。對于語(yǔ)言模擬來(lái)說(shuō)，像交際短語(yǔ)和短語(yǔ)概括的有限能力可能會(huì )在較窄的語(yǔ)境條件下取得成果，完全的功能模擬、一般“解決問(wèn)題”能力的模擬則距離非常遙遠，而像書(shū)面上訴意見(jiàn)的理解則是永遠的終極幻想。（注：Edwina L.Rissland，ArtificialIntelligence and Law:Stepping Stones to a Model of LegalReasoning， Yale Law Journal.(Vol.99:1957-1981).）
五、人工智能法律系統的開(kāi)發(fā)策略和應用前景
我們能夠制造出一臺什么樣的機器，可以證明它是人工智能法律系統？從檢驗標準上看，這主要是法律知識在機器中再現的判定問(wèn)題。根據“圖靈試驗”原理，我們可將該檢驗標準概括如下：設兩間隔開(kāi)的屋子，一間坐著(zhù)一位法律家，另一間“坐著(zhù)”一臺智能機器。一個(gè)人（也是法律家）向法律家和機器提出同樣的法律問(wèn)題，如果提問(wèn)者不能從二者的回答中區分出誰(shuí)是法律家、誰(shuí)是機器，就不能懷疑機器具有法律知識表達的能力。
依“圖靈試驗”制定的智能法律系統檢驗標準，所看重的是功能。只要機器和法律家解決同樣法律問(wèn)題時(shí)所表現出來(lái)的功能相同，就不再苛求哪個(gè)是鋼鐵結構、哪個(gè)是血肉之軀。人工智能立足的基礎，就是相同的功能可以通過(guò)不同的結構來(lái)實(shí)現之功能模擬。
從功能模擬的觀(guān)點(diǎn)來(lái)確定人工智能法律系統的研究與開(kāi)發(fā)策略，可作以下考慮：
第一，擴大人工智能法律系統的研發(fā)主體?，F有人工法律系統的幼稚，暴露了僅僅依靠計算機和知識工程專(zhuān)家從事系統研發(fā)工作的局限性。因此，應該確立以法律家、邏輯學(xué)家和計算機專(zhuān)家三結合的研發(fā)群體。在系統研發(fā)初期，可組成由法學(xué)家、邏輯與認知專(zhuān)家、計算機和知識工程專(zhuān)家為主體的課題組，制定系統研發(fā)的整體戰略和分階段實(shí)施的研發(fā)規劃。在系統研發(fā)中期，應通過(guò)等手段充分吸收初級產(chǎn)品用戶(hù)（律師、檢察官、法官）的意見(jiàn)，使研發(fā)工作在理論研究與實(shí)際應用之間形成反饋，將開(kāi)發(fā)精英與廣大用戶(hù)的智慧結合起來(lái)，互相啟發(fā)、群策群力，推動(dòng)系統迅速升級。
第二，確定與相結合、以應用為主導的研發(fā)策略。國外人工智能系統的研究大多停留在實(shí)驗室領(lǐng)域，還沒(méi)有在司法實(shí)踐中加以應用。但是，任何智能系統包括相對簡(jiǎn)單的軟件系統，如果不經(jīng)過(guò)用戶(hù)的長(cháng)期使用和反饋，是永遠也不可能走向成熟的。從我國的實(shí)際情況看，如果不能將初期研究成果盡快地轉化為產(chǎn)品，我們也難以為后續研究工作提供雄厚的資金支持。因此，人工智能法律系統的研究必須走產(chǎn)研結合的道路，堅持以應用開(kāi)路，使智能法律系統盡快走出實(shí)驗室，同時(shí)以研究為先導，促進(jìn)不斷更新升級。
第三，系統研發(fā)目標與初級產(chǎn)品功能定位。人工智能法律系統的研發(fā)目標是制造出能夠滿(mǎn)足多用戶(hù)（律師、檢察官、法官、立法者、法學(xué)家）多種需要的機型。初級產(chǎn)品的定位應考慮到，人的推理功能特別是價(jià)值推理的功能遠遠超過(guò)機器，但人的記憶功能、檢索速度和準確性又遠不如機器。同時(shí)還應該考慮到，我國目前有12萬(wàn)律師，23萬(wàn)檢察官和21萬(wàn)法官，每年1.2萬(wàn)法學(xué)院本科畢業(yè)生，他們對法律知識的獲取、表達和應用能力參差不齊。因此，初級產(chǎn)品的標準可適當降低，先研制推理功能薄弱、檢索功能強大的法律專(zhuān)家系統?？膳c機廠(chǎng)商合作生產(chǎn)具有強大數據庫功能的硬件，并確保最新法律、法規、司法解釋和判例的網(wǎng)上及時(shí)更新；
同時(shí)編制以案件為引導的高速檢索軟件。系統開(kāi)發(fā)的先期目標應確定為：(1)替律師起草僅供的起訴書(shū)和辯護詞；
(2)替法官起草僅供參考的判決書(shū)；
(3)為法學(xué)院學(xué)生提供模擬法庭審判的通用系統軟件，以輔助學(xué)生在起訴、辯護和審判等訴訟的不同階段鞏固所學(xué)知識、獲得審判經(jīng)驗。上述軟件旨在提供一個(gè)初級平臺，先解決有無(wú)和急需，再不斷收集用戶(hù)反饋意見(jiàn)，逐步改進(jìn)完善。
第四，實(shí)驗室研發(fā)應確定較高的起點(diǎn)或跟蹤戰略。國外以知識工程為主要技術(shù)手段的人工智能法律系統開(kāi)發(fā)已經(jīng)歷了如下階段：(1)主要適用于簡(jiǎn)單案件的規則推理；
(2)運用開(kāi)放結構概念的推理；
(3)運用判例和假設的推理；
(4)運用規則和判例的混合推理。我們如確定以簡(jiǎn)單案件的規則推理為初級市場(chǎng)產(chǎn)品，那么，實(shí)驗室中第二代產(chǎn)品開(kāi)發(fā)就應瞄準運用開(kāi)放結構概念的推理。同時(shí)，跟蹤運用假設的推理及混合推理，吸收國外先進(jìn)的KBS和HYPO的設計思想，將功能子系統開(kāi)發(fā)與聯(lián)想式控制系統結合。HYPO判例法推理智能裝置具有如下功能：(1)評價(jià)相關(guān)判例；
(2)判定何方使用判例更加貼切；
(3)并區分判例；
(4)建立假設并用假設來(lái)推理；
(5)為一種主張引用各種類(lèi)型的反例；
(6)建立判例的引證概要。HYPO以商業(yè)秘密法的判例推理為模擬對象，假設了完全自動(dòng)化的法律推理過(guò)程中全部要素被建立起來(lái)的途徑。值得注意的是，HYPO忽略了許多要素的存在，如商業(yè)秘密法背后的政策考慮，法律概念應用于實(shí)際情況時(shí)固有的模糊性，信息是否已被公開(kāi)，被告是否使用了對方設計的產(chǎn)品，是否簽署了讓與協(xié)議，等等。一個(gè)系統設計的要素列表無(wú)論多長(cháng)，好律師也總能再多想出一些。同樣，律師對案件的分析，不可能僅限于商業(yè)秘密法判例，還可能援引侵權法或專(zhuān)利法的判例，這決定了起訴緣由的多種可能性。Ashley還討論了判例法推理模擬的其他困難：判例并不是概念的肯定的或否定的樣本，因此，要通過(guò)要素等簡(jiǎn)單的法律術(shù)語(yǔ)使模糊的法律規則得到澄清十分困難，法律原則和類(lèi)推推理之間的關(guān)系還不能以令人滿(mǎn)意的方式加以描述。（注：Edwina L.Rissland，Artificial Intelligence and Law:Stepping Stones toa Model of Legal Reasoning， Yale Law Journal.(Vol.99:1957-1981).）這說(shuō)明，即使具有較高起點(diǎn)的實(shí)驗室基礎研究，也不宜確定過(guò)高的目標。因為，智能法律系統的研究不能脫離人工智能的整體發(fā)展水平。
第五，人－機系統解決方案。人和機器在解決法律時(shí)各有所長(cháng)。人的優(yōu)點(diǎn)是能作價(jià)值推理，使法律問(wèn)題的解決適應的變化發(fā)展，從而具有靈活性。機器的長(cháng)處是記憶和檢索功能強，可以使法律問(wèn)題的解決具有一貫性。人－機系統解決方案立足于人與機器的功能互補，目的是解放人的腦力勞動(dòng)，服務(wù)于國家的法治建設。該方案的實(shí)施可以分為兩個(gè)階段：第一階段以人為主，機器為人收集信息并作初步分析，提供決策參考。律師受理案件后，可以先用機器處理大批數據，并參考機器的起訴和辯護方案，再做更加高級的推證工作。法官接觸一個(gè)新案件，或新法官剛接觸審判工作，也可以先看看“機器法官”的判決建議或者審判思路，作為參考。法院的監督部門(mén)可參照機器法官的判決，對法官的審判活動(dòng)進(jìn)行某種監督，如二者的判決結果差別太大，可以審查一下法官的判決理由。這也許可以在一定程度上制約司法腐敗。在人－機系統開(kāi)發(fā)的第二階段，會(huì )有越來(lái)越多的簡(jiǎn)單案件的判決與電腦推理結果完全相同，因此，某些簡(jiǎn)單案件可以機器為主進(jìn)行審判，例如，美國小額法庭的一些案件，我國法庭可用簡(jiǎn)易程序來(lái)審理的一些案件。法官可以作為“產(chǎn)品檢驗員”監督和修訂機器的判決結果。這樣，法官的判案效率將大大提高，法官隊伍也可借此“消腫”，有可能大幅度提高法官薪水，吸引高素質(zhì)法律人才進(jìn)入法官隊伍。
人工智能法律論文范文第2篇
關(guān)鍵詞:人工智能;作品;標識
一、人工智能美術(shù)作品
如同這幅《愛(ài)德蒙貝拉米的肖像》畫(huà)作，人工智能美術(shù)作品是指在一定規則下的算法程序或軟件，通過(guò)一定外在計算機載體對外進(jìn)行的表達，所產(chǎn)生的人工智能美術(shù)創(chuàng )作物。而對于傳統美術(shù)作品，在現有的法律體系下受知識產(chǎn)權保護，其權利主體是作者，所保護的客體不僅是畫(huà)作這個(gè)客觀(guān)物體，更是基于人類(lèi)思想上的外在表達模式，故而知識產(chǎn)權所保護的不僅僅是財產(chǎn)性權利，更多的偏向于對精神思想的保護。而對于人工智能所創(chuàng )作的美術(shù)作品，則是基于人工智能軟件或程序在模擬人腦過(guò)程中，外在的機械化操作。我們無(wú)法將這一過(guò)程定義為思想的表達。故而人工智能美術(shù)作品無(wú)法受到現有的知識產(chǎn)權進(jìn)行保護，那么此時(shí)就有學(xué)者對此提出了民法理論下的另一觀(guān)點(diǎn)，認為人工智能美術(shù)作品依據人工智能算法及機器的性質(zhì)而產(chǎn)生的一種知識財產(chǎn)收益;該類(lèi)作品的產(chǎn)生具有連續性，這一自然屬性符合現有民法理論下的“孳息”。而民法中對于孳息的保護依然是基于物的范疇。
二、必要性標識制度
根據以上闡述可以看出人工智能美術(shù)作品已經(jīng)達到高度模擬傳統美術(shù)作品，但其權屬上卻無(wú)法受現有的知識產(chǎn)權體系予以保護，在人工智能美術(shù)作品的價(jià)值無(wú)法估量的情況下，普通消費者無(wú)法準確在二者之間進(jìn)行選擇，就會(huì )導致二者之間的差異性逐漸縮小，最終使得二者予以混淆，這不僅會(huì )造成傳統美術(shù)作品的市場(chǎng)紊亂，同時(shí)也會(huì )阻礙產(chǎn)生該美術(shù)作品的人工智能技術(shù)的發(fā)展。所以面對目前人工智能美術(shù)作品所帶來(lái)的問(wèn)題，首要解決的是將二者進(jìn)行有效的劃分。在此基礎上筆者提出構建必要性標識制度。同時(shí)為達到合理監管人工智能美術(shù)作品的產(chǎn)生。對于必要性標識制度應當實(shí)行一定的申請制，因為人工智能美術(shù)作品暫時(shí)無(wú)法受到除民法“物”以外更多的特殊保護，所以要想獲得更多的法律權益，應當主動(dòng)進(jìn)行申請，在申請經(jīng)過(guò)初步的合法性、信息完整性以及初步價(jià)值估量的審核后對其予以登記歸檔，獲得特殊的認證標識，基于此該標識制度具有一定的強制性，因為若想獲得來(lái)自人工智能創(chuàng )作物的更多非物效益，必須強制性申請該標識，反之無(wú)特定保護。
三、必要性標識制度特點(diǎn)
基于對必要性標識制度的闡述，則該制度應當具有以下幾個(gè)特點(diǎn);首先，顯著(zhù)性。作為區分人工智能美術(shù)作品和傳統美術(shù)作品的重要標識，該標識一定要顯著(zhù)地展現在畫(huà)作上，使得瀏覽者在初識作品是就能第一時(shí)間分辨出該作品來(lái)源于人工智能創(chuàng )作，那么基于傳統審美標準以及類(lèi)比現有的市場(chǎng)商品包裝標識，應當使得該標識制度處于畫(huà)作的右下方，所占面積不得低于該畫(huà)作的百分之三。其次，差異性。因為人工智能美術(shù)作品不同于普通批量商品，在人工智能模擬人腦的過(guò)程中所產(chǎn)生的美術(shù)作品雖不具有思想性，但其本質(zhì)作品間存在差異，無(wú)法做到完全相同，所以該標識制度也不能僅僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的圖案統一所有的人工智能作品。應當每一幅人工智能美術(shù)作品的標識都有一定的差異。最后，信息性。由于人工智能的美術(shù)作品不具有權屬清晰的權利主體，無(wú)法區別“作者”，故而對于該人工智能的來(lái)源將會(huì )被轉化為特定軟件計算法，該標識制度應當將此進(jìn)行展示。避免該人工智能美術(shù)作品在流通過(guò)程中產(chǎn)生權屬糾紛。
四、小結
社會(huì )發(fā)展是推動(dòng)法律更迭的主要動(dòng)力，現行的法律無(wú)法合理順應人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展。相應的制度應當及時(shí)完善，建立人工智能美術(shù)作品的必要性標識制度可以避免現有的知識產(chǎn)權體系被人工智能所打亂，合理的法律制度不僅能保護現有的法律體系，更能促進(jìn)人工智能藝術(shù)市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展。
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人工智能法律論文范文第3篇
關(guān)鍵詞:結構模擬;功能模擬;行為模擬;機制主義方法;人工智能統一理論
1人工智能成為信息科學(xué)技術(shù)的焦點(diǎn)
信息是事物存在方式和運動(dòng)狀態(tài)的表象;知識是由信息提煉出來(lái)的產(chǎn)物,是事物存在方式和運動(dòng)規律的本質(zhì)表征;智能是知識和目的演繹的結果,是運用知識來(lái)認識問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。信息科學(xué)技術(shù)的研究目標不僅是為了認識和利用信息本身,更重要的是為了“利用信息、提煉知識、生成智能、解決問(wèn)題”。后者,就是“人工智能”的研究。
人,是地球上所存在的最高級信息系統。人體信息系統的進(jìn)化表現了一個(gè)重要的科學(xué)規律:在感覺(jué)器官、神經(jīng)系統、古皮層舊皮層、行動(dòng)器官成熟之后,新皮層就成為整體發(fā)展的焦點(diǎn)。信息技術(shù)的發(fā)展也遵循同樣的規律:在傳感(感覺(jué)器官功能的擴展)、通信(傳導神經(jīng)系統功能的擴展)、計算(古皮層舊皮層功能的擴展)、控制(行動(dòng)器官功能的擴展)充分發(fā)展起來(lái)之后,人工智能(新皮層功能的擴展)就成為信息技術(shù)整體發(fā)展的焦點(diǎn)。
進(jìn)入21世紀,傳感、通信、計算、控制以及基于通信和計算的互聯(lián)網(wǎng)都獲得了長(cháng)足的發(fā)展,智能傳感、智能通信、智能計算、智能控制、智能信息處理、智能機器人、智能信息安全、智能游戲等已經(jīng)成為備受關(guān)注的方向,因而它們的共同基礎――人工智能本身的發(fā)展客觀(guān)上就成為了當代信息技術(shù)發(fā)展的焦點(diǎn)。
2人工智能研究現狀簡(jiǎn)述
迄今,人工智能的研究形成了3種主流學(xué)說(shuō)。
1) 1943年以來(lái)形成的模擬人腦結構的“結構模擬學(xué)說(shuō)”[1-5],它的典型代表是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(后來(lái)與模糊邏輯及進(jìn)化計算相結合,稱(chēng)為計算智能)。它的特點(diǎn)是:通過(guò)對“信息樣本的訓練”獲得經(jīng)驗知識和策略,用以解決形象思維一類(lèi)智能問(wèn)題。
2) 1956年以來(lái)興起的模擬人腦邏輯思維功能的“功能模擬學(xué)說(shuō)”[6-10],典型代表是符號邏輯系統(如專(zhuān)家系統)。它的特點(diǎn)是:通過(guò)獲取領(lǐng)域相關(guān)的規范知識和運用邏輯演繹的方法獲得求解問(wèn)題的策略,求解邏輯思維一類(lèi)智能問(wèn)題。
3) 1990年前后發(fā)展起來(lái)的模擬智能系統行為的“行為模擬學(xué)說(shuō)”[11],它的典型代表是黑箱系統(如感知―動(dòng)作系統)。它的特點(diǎn)是:需要建立刺激與響應之間的關(guān)系(表現為常識知識),于是只要識別了刺激的類(lèi)型,與之相關(guān)的響應就可以自動(dòng)產(chǎn)生。
目前的人工智能研究還存在許多問(wèn)題。主要問(wèn)題之一是,在“三種學(xué)說(shuō)”各自取得進(jìn)展的同時(shí),卻很少互相溝通。不僅如此,互相之間還存有“孰優(yōu)孰劣”的爭論,有時(shí)爭論還非常尖銳和激烈[12],表現出三者之間的不和諧,形成“鼎足三分”的格局。
這種“鼎足三分互不溝通”的狀況,不能不使人們深思,并且逐漸醒悟:看來(lái),現有人工智能的各種研究方法還沒(méi)有真正抓住智能問(wèn)題的本質(zhì),致使“三分”狀態(tài)未能實(shí)現“歸一”;為此,當務(wù)之急就是要加緊研究和發(fā)現更加深刻更加科學(xué)的研究方法。
3人工智能理論研究的新進(jìn)展
3.1新進(jìn)展之一:人工智能的第4方法――機制主義方法
智能是一種復雜的研究對象。智能系統的結構、功能、行為雖然都是窺探其中奧秘的重要觀(guān)察窗口,卻不是最根本的入口。
本文的研究發(fā)現:探索智能奧秘最具本質(zhì)意義的途徑,應當是探尋和闡明“智能生成的機制”,回答“智能是怎樣生成的”這樣根本的問(wèn)題,特別要把注意力放在“智能生成的共性核心機制”的問(wèn)題上。這就是人工智能研究的第4種方法的基本理念。
按照這個(gè)新的理念,我們分析了典型的智能活動(dòng)過(guò)程,考察了隱藏其中的普遍規律。
典型的智能活動(dòng)過(guò)程。
無(wú)論何種場(chǎng)合,典型的智能活動(dòng)過(guò)程一般都應當包含以下6個(gè)基本步驟:
1) 給定問(wèn)題P、目標G和環(huán)境E,稱(chēng)為“任務(wù)給定”。
2) 獲得關(guān)于問(wèn)題、目標、環(huán)境的信息,稱(chēng)為“信息獲取”,符號表示為:I(P, G, E)。
3) 把這些信息加工成為相應的知識,稱(chēng)為“知識提煉”,符號表示為: = f (I)。
4) 在目標的引導下把知識和信息演繹成為解決問(wèn)題的策略,稱(chēng)為“策略生成”,符號表示為: = g (K, I, D)。
5) 把策略轉換為行為,求解問(wèn)題,稱(chēng)為“策略執行”。
6) 把求解的效果(誤差)作為新的信息反饋至2),通過(guò)2)至5)的步驟調整和優(yōu)化策略,稱(chēng)為“反饋優(yōu)化”;逐次逼近,直至滿(mǎn)意。
智能活動(dòng)過(guò)程的普遍規律。
考察上述典型的智能活動(dòng)過(guò)程不難發(fā)現:通常,1)是由人給定的,2)至6)則可以由機器執行;而機器執行的這些步驟之中,2)至4)――信息獲取、知識提煉、策略生成是核心步驟?？紤]到“策略”是智能的集中體現,所以,策略生成也可以成為智能生成。于是,這些核心步驟也可以表示為:信息獲取、知識提煉、智能生成。信息獲取、知識提煉、智能生成是逐層遞進(jìn)的過(guò)程,由此可以得出結論:智能生成的共性核心機制是“信息―知識―智能轉換”。符號表示為:
= g (, I, G)(1)
其中,
= f (I (P, G, E)) (2)
公式(2)表示的是由信息到知識的轉換;公式(1)表示的是在目標制導下由信息和知識到智能的轉換;兩者的綜合表示了“信息―知識―智能”的轉換。關(guān)于公式中的轉換g和f,原則上可以認為:f 是一類(lèi)由大量信息樣本提煉共性知識的“歸納算法”,而g則是在目標制導下由相關(guān)知識和信息演繹智能策略的“演繹算法”。因此,它們在原則上是可以操作和可以實(shí)現的。不過(guò),關(guān)于g和f還需要做出如下的說(shuō)明:
1) 在規范的場(chǎng)合,轉換g和f可能由“數學(xué)”表達式來(lái)嚴格地表示并進(jìn)行運算。
2) 在更多的場(chǎng)合,由于智能問(wèn)題的復雜性,這些轉換不一定能夠用現有的數學(xué)表達式來(lái)表示。這時(shí),可能要借助“邏輯”來(lái)表達和推理。
3) 在許多更為復雜的情形,現有的邏輯學(xué)也無(wú)能為力。這時(shí),可以用“算法程序”來(lái)表示和處理。
4) 在那些極為復雜的情形,甚至還要借助“人工”的方法來(lái)處置。
本文確信,在各種智能問(wèn)題求解需求的強烈推動(dòng)之下,各種新的數學(xué)方法、邏輯方法和算法程序必將陸續應運而生。正像經(jīng)典微積分方法處理不了隨機現象的時(shí)候就誕生了概率論等統計數學(xué)方法,經(jīng)典微積分和統計數學(xué)方法處理不了模糊現象的時(shí)候就催生了模糊數學(xué)方法一樣。
于是,以公式(1)和(2)表示的“信息―知識―智能轉換”就是“智能生成的共性核心機制”。只要給定了具體的問(wèn)題、環(huán)境約束和目標,原則上就可以通過(guò)(1)和(2)的轉換來(lái)獲取信息、提煉知識、生成智能(策略),使問(wèn)題得到滿(mǎn)意的解決。
3.2新進(jìn)展之二:知識的生態(tài)學(xué)結構
如上所見(jiàn),智能生成的共性核心機制涉及到信息、知識、智能3個(gè)層次的理論。在這三者之中,信息是現象,知識是本質(zhì),智能是能力。信息來(lái)自現實(shí)世界,能力作用于現實(shí)世界,知識則是信息與智能之間的橋梁與中介。因此,知識在“智能生成的共性核心機制”中扮演著(zhù)極其重要的作用。
本文研究發(fā)現:知識并非孤立靜止的對象,相反,它是一個(gè)不斷動(dòng)態(tài)生長(cháng)著(zhù)的復雜運動(dòng)過(guò)程。在先天知識的支持下,在各種信息的激勵下,不斷生長(cháng)出“欠成熟”的經(jīng)驗知識,其中一些經(jīng)驗知識會(huì )成長(cháng)為“成熟”的規范知識,并進(jìn)一步成長(cháng)為“過(guò)成熟”的常識知識;后者的一部分又可能沉淀成為下一代的先天知識。如此不斷生長(cháng),不斷進(jìn)化,成為一個(gè)“有始無(wú)終”的開(kāi)放的生態(tài)過(guò)程。這就是“知識的生態(tài)學(xué)”,它的結構也可以由圖1表示。
圖1知識的生態(tài)學(xué)系統
如果把這個(gè)知識生態(tài)學(xué)系統看作是知識內部生長(cháng)過(guò)程的規律,稱(chēng)為“知識的內生態(tài)系統”,那么,前面所討論的“信息―知識―智能轉換”則可以看作是知識的“外部”生長(cháng)過(guò)程的規律,稱(chēng)為“知識的外生態(tài)系統”。
3.3新進(jìn)展之三:人工智能的統一理論
表面上看,這里所揭示的“知識內生態(tài)系統”并沒(méi)有什么新奇而不可理解或不可接受的概念。然而,正是這個(gè)“知識內生態(tài)系統”與“知識外生態(tài)系統(即智能生成的共性核心機制)”結合在一起,卻產(chǎn)生了一個(gè)非常有意義的重要結果,這就是:依所用知識類(lèi)型的不同,機制主義方法有A、B、C型之分;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(結構模擬)、專(zhuān)家系統(功能模擬)、感知―動(dòng)作系統(行為模擬)分別是A、B、C型的機制主義方法特例,如表1所示。
表1說(shuō)明:機制主義方法的實(shí)現是“信息―知識―智能轉換”;當其中的知識屬于經(jīng)驗知識的時(shí)候,機制模擬可以退化為“結構模擬”;當其中的知識屬于規范知識的時(shí)候,機制模擬可以退化為“功能模擬”;當其中的知識屬于常識知識的時(shí)候,機制模擬可以退化為“行為模擬”。換言之,結構模擬、功能模擬、行為模擬都是機制模擬分別在經(jīng)驗知識、規范知識、常識知識條件下的特例,而根據知識的內生態(tài)結構,經(jīng)驗知識可以成長(cháng)為規范知識并進(jìn)而可能成長(cháng)為常識知識。因此,結構模擬、功能模擬、行為模擬之間構成了一種各司其職、相互支持和相輔相成的生態(tài)關(guān)系,而不存在先前那種“孰優(yōu)孰劣”的矛盾。
這樣,如果令表示機制模擬方法,和分別表示“信息―知識―智能轉換”的知識和智能策略,令(S)、(F)和(B)分別表示結構模擬方法、功能模擬方法和行為模擬方法,令(E)、(R)和(C)分別表示經(jīng)驗知識、規范知識和常識知識,(E)、(R)和(C)表示經(jīng)驗性智能策略、規范性智能策略和常識性智能策略,那么,就分別有:
(S),若 = (E)(3)
和
(F),若 = (R) (4)
以及
(B),若 = (C) (5)
且有
(S) (F) (B) (6)
上述公式的含義和表1的含義完全等效,兩者都說(shuō)明:人工智能的結構模擬方法、功能模擬方法和行為模擬方法在機制模擬方法的框架內實(shí)現了和諧的統一。
4進(jìn)展的學(xué)術(shù)意義
當今社會(huì )已經(jīng)進(jìn)入信息時(shí)代,信息化(利用信息技術(shù)促進(jìn)經(jīng)濟與社會(huì )發(fā)展)正如火如荼地展開(kāi)。但是,理論預測和實(shí)踐經(jīng)驗都表明,信息化發(fā)展到一定程度就必須向智能化的水平提升,否則就會(huì )進(jìn)入“休眠期”。因此,“智能化”正越來(lái)越強烈地成為社會(huì )各行各業(yè)共同的呼聲。這便是今天發(fā)展人工智能科學(xué)技術(shù)的意義。
由于國際上迄今所建立的結構模擬、功能模擬、行為模擬3種方法各自都具有明顯的局限性,在相當程度上制約了人工智能的發(fā)展。本文提出的“機制模擬方法”(即人工智能研究的第4方法)比已有的3種方法更加深刻地觸及了智能生成的本質(zhì)機制――“信息―知識―智能轉換”,為人工智能的研究提供了更為科學(xué)的研究方法。只有方法更科學(xué),才能使研究取得更好的進(jìn)步。這是三大進(jìn)展的學(xué)術(shù)意義之一。
知識生態(tài)結構理論的發(fā)現,不僅使人們理解了“知識”的生態(tài)規律,而且使人們認識到原來(lái)“鼎足三分,勢不兩立”的人工智能三種研究方法之間并非水火不容。恰恰相反,它們之間正是處在“知識生態(tài)結構”的不同部位,是可以通過(guò)一定的措施實(shí)現互相轉化的,從而可以結束以前互不認可的局面。這是本文三大進(jìn)展的學(xué)術(shù)意義之二。
基于前面兩大進(jìn)展,本文證明了:結構模擬方法、功能模擬方法、行為模擬方法都可以在機制模擬方法的框架內實(shí)現和諧的統一。這樣,原先看似獨立的“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )學(xué)說(shuō)”(也稱(chēng)為計算智能,結構主義或者并行聯(lián)接主義)、“(狹義的)人工智能學(xué)說(shuō)”(也稱(chēng)為專(zhuān)家系統,功能主義或者符號邏輯主義)和“感知動(dòng)作系統學(xué)說(shuō)”(也稱(chēng)為黑箱系統,行為主義)就在“機制主義方法”的基礎上形成了人工智能的統一理論?；蛘哒f(shuō),人工智能的結構主義方法、功能主義方法、行為主義方法都成為了機制主義方法的3個(gè)相輔相成的特例。3個(gè)原來(lái)不和諧的“分力”形成和諧一致的“合力”,這是本文提出的三大進(jìn)展的學(xué)術(shù)
意義之三。
總之,本文獲得的三大進(jìn)展――新的研究方法、新的知識理論、統一的人工智能理論將使人工智能學(xué)科的理論更為深刻、更為成熟、更為完善。因此,一方面對學(xué)科的發(fā)展具有重要意義,同時(shí)對人工智能學(xué)科的教學(xué)也具有重要意義。
5結論
本文注意到人工智能研究領(lǐng)域三大主流學(xué)說(shuō)之間存在“互不認可”的矛盾,認識到其中的本質(zhì)問(wèn)題是研究方法不完善,于是筆者通過(guò)深入研究提出和建立了“機制主義方法”,進(jìn)而又發(fā)現和總結了“知識內生態(tài)結構”與“知識外生態(tài)結構”。綜合以上提出的方法和兩項發(fā)現,建立了人工智能的統一理論,使整個(gè)人工智能的研究由原來(lái)“鼎足三分”的狀態(tài)轉變?yōu)椤叭謿w一”。這一研究成果,對于人工智能理論研究的進(jìn)一步發(fā)展具有重要的意義。
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Mechanism Approach and Unified AI Theory
ZHONG Yi-xin
(Department of Intelligence Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)
人工智能法律論文范文第4篇
在這部電影中，導演使用了真正可操作的機器人，而非在大多數類(lèi)似電影中看到的CGI角色。這些機器人外表簡(jiǎn)陋、動(dòng)作緩慢，更像是歷盡滄桑的工業(yè)機械，看起來(lái)極近真實(shí)。只有兩條原則制約了機器人的行為：第一，機器人不可傷害任何生命；
第二，機器人不可維修或改造自己或其他機器人。
毫無(wú)意外地，機器人失控了。有個(gè)機器人突變而不受第二定律的影響，于是誕生了一個(gè)新的智慧物種，這就像《終結者》或者《黑客帝國》。
機器人的原則
幸好這只是科幻。機器人這個(gè)詞從第一次發(fā)明出來(lái)到現在，還差六年才到一百年。但是機器人已經(jīng)出現在生活的各個(gè)方面，從打掃衛生的Roomba到寵物小恐龍Pleo和寵物狗AIBO，再到在生產(chǎn)線(xiàn)上組裝生產(chǎn)其他機器的機械手們，人們正在和越來(lái)越多的機器人生活在同一個(gè)世界。當然，它們并沒(méi)有智能，最多只是看起來(lái)似乎有智能的樣子。
日本信息業(yè)巨頭軟銀公司現在也進(jìn)入了家用機器人市場(chǎng)，并將在明年二月一款叫作“Pepper”的人形機器人，能夠運行一些應用程序，還能識別人的情緒并做出回應。這款機器人的身高和6歲孩子相仿，有光滑的珠白色外殼，靠一組輪子行走，胸前還有一塊平板電腦。它有多種傳感器，能通過(guò)對面部表情和語(yǔ)音的分析來(lái)判斷人們的情緒，還能學(xué)習應對這些情緒的最好辦法。最終，這種小機器人會(huì )成為幫助我們改善情緒的朋友―而它的售價(jià)將不到2000美元。然而，它依然沒(méi)有智能。今天的機器人，只是由計算機控制和驅動(dòng)的一些運動(dòng)部件。無(wú)論外觀(guān)多么像人，決定它們行為的依然是計算機的邏輯運算。諸多與機器人有關(guān)的科幻電影將機器人描述為智慧與人類(lèi)相仿甚至更高的新造物，但卻對一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題語(yǔ)焉不詳：智能是如何開(kāi)始的？
人工智能之夢(mèng)
不幸的是我們現在也沒(méi)有確切的答案。從20世紀50年代開(kāi)始，在教會(huì )機器思考這一領(lǐng)域，人們嘗試了多種方法，包括讓機器學(xué)量人類(lèi)知識、讓它們從經(jīng)驗中學(xué)會(huì )總結，把它們設計成類(lèi)似生物大腦的結構，以及將能夠自我學(xué)習的程序放到浩大的知識海洋之中；
但是直到現在，我們依然沒(méi)有辦法制造出真正可以思考的機器。我們無(wú)法理解自己的智能，自然也無(wú)法把它賦予機器。
于是我們發(fā)現，近期的人工智能電影，無(wú)論是《超驗駭客》還是《超體》，都用了另一種方式來(lái)創(chuàng )造更強大的智能體：以人為基礎，再加上計算機的輸入輸出和存儲計算能力。這樣，人們最少還能和這些智能體溝通；
而當機器人學(xué)會(huì )自行進(jìn)化時(shí)，就像《機器紀元》中的臺詞那樣：到了第九天，我們已經(jīng)無(wú)法理解它了。
偉大的科幻作家艾薩克?阿西莫夫早就為機器人擬定了三定律：第一，機器人不可傷害人或看到人被傷害而無(wú)動(dòng)于衷；
第二，除非違背第一定律，機器人必須服從人類(lèi)的命令；
第三，除非違背之前兩條定律，機器人必須保護自己。后來(lái)又加上了第零定律：機器人不得傷害人類(lèi)，或者因不作為而使得人類(lèi)族群受到傷害。
這幾條定律成了20世紀諸多機器人主題科幻作品的核心，也經(jīng)過(guò)多次修正。人們恐懼地意識到，如果沒(méi)有這些定律的約束，在高效而強壯的機器面前，人類(lèi)脆弱得不堪一擊。指望智慧比我們強得多的造物與我們相安無(wú)事，就像是蚯蚓祈禱靴子不要踩下來(lái)一樣。
在《機器紀元》中，機器人的原則寫(xiě)進(jìn)了仿生內核中，成了機器人智能的基礎；
因為這兩條原則是由一部量子大腦擬定的，它的智力遠超過(guò)人類(lèi)可以理解的程度，因此人們完全無(wú)法改造它；
但即使如此，也敵不過(guò)自然突變。
可能的未來(lái)
20世紀最重要的未來(lái)學(xué)家和發(fā)明家雷?庫茲韋爾曾經(jīng)提出過(guò)著(zhù)名的“技術(shù)奇點(diǎn)”理論，認為人類(lèi)文明的發(fā)展速度正在迅速加快，在2040年-2050年，將迎來(lái)一次智慧的大爆炸。也許到那時(shí)，世界上將會(huì )出現真正有智力的機器人，這很可能意味著(zhù)歷史上從未有過(guò)的繁榮時(shí)代，或者前所未見(jiàn)的巨大危險。
如果沒(méi)有任何限制，人工智能的演化速度將會(huì )比人類(lèi)進(jìn)化得快得多。而無(wú)論是《機器紀元》中的兩原則還是阿西莫夫的機器人三定律都無(wú)法控制它；
這些定律本身的定義太過(guò)模糊，而可行性堪憂(yōu)。我們只能指望人工智能們離開(kāi)人類(lèi)，去創(chuàng )造自己的新世界。
美劇《疑犯追蹤》描述了兩臺人工智能機器的對抗。在早期，一臺機器已經(jīng)擁有了相當程度的智能，但是被它的開(kāi)發(fā)者全部刪除了。因為哪怕只有一點(diǎn)瑕疵都會(huì )釀成人類(lèi)可能無(wú)法承受的后果―能力越強的機器，越應該被嚴格控制。
人工智能法律論文范文第5篇
1高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育的現狀
當代高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育成績(jì)斐然，其不僅為中國的法治建設奠定了豐富的理論基礎，而且也為未來(lái)的法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育指明了發(fā)展方向。但是隨著(zhù)新時(shí)代的到來(lái)，法學(xué)教育的背景以及定位也在發(fā)生變化，此時(shí)，高校的法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育在教育目標、方法、體制以及模式方面也顯現出諸多問(wèn)題。
1．1法學(xué)教育目標片面
法學(xué)教育目標不僅直接決定了高校法學(xué)教育的方向，甚至也影響著(zhù)法律人才類(lèi)型的培養。但就目前來(lái)看，教育界對法學(xué)教育目標的認識較為混亂。有學(xué)者主張法律人作為治國之才，承擔著(zhù)服務(wù)社會(huì )與管理社會(huì )的責任，其屬于社會(huì )的精英人才。為了更好發(fā)揮法律人管理及服務(wù)社會(huì )的能力，法學(xué)教育目標應以培養法律精英人才為首位。也有學(xué)者主張法學(xué)作為應用性學(xué)科，法學(xué)教育應以培養法學(xué)應用人才為根本目標，核心在于注重法學(xué)理論知識的運用。還有的學(xué)者認為法學(xué)專(zhuān)業(yè)應以培養通識人才為主，在當前創(chuàng )新型國家背景下，培養法學(xué)通識人才有利于形成創(chuàng )新思維，使法學(xué)人更容易應對社會(huì )變化不斷出現的新情況以及新問(wèn)題。學(xué)界對法學(xué)教育目標認識不一致最終導致高校在實(shí)際法學(xué)教育過(guò)程中目標的不統一。有的高校僅重視法學(xué)精英人才的培養，而忽略了法學(xué)應用人才培養，導致學(xué)生處理實(shí)際法律糾紛的能力多有欠缺。而有的高校僅重視培養法學(xué)應用人才，而忽略了傳統的法學(xué)理論知識，也導致學(xué)生的專(zhuān)業(yè)素養不高，甚至缺乏法律職業(yè)道德素養，給相關(guān)法律職業(yè)帶來(lái)負面影響。
1．2法學(xué)教育方法落后
在高校進(jìn)行法學(xué)教育過(guò)程中，教學(xué)方法的運用也至關(guān)重要?？茖W(xué)、合理的教學(xué)方法不僅能使學(xué)生牢固掌握法學(xué)理論知識，還有利于提升法學(xué)專(zhuān)業(yè)的教學(xué)質(zhì)量。但從當前高校法學(xué)教育方法來(lái)看，仍然較為落后。一方面，由于高校法學(xué)教育目標較為片面，導致在教學(xué)方法上，也未能很好兼顧理論教學(xué)與實(shí)踐教學(xué)，最終使學(xué)生產(chǎn)生理論和實(shí)踐脫節現象。有的高校教師僅進(jìn)行課堂式的法學(xué)教學(xué)，通過(guò)在課堂上分析法律條文的內涵與外延來(lái)要求學(xué)生掌握相應的法學(xué)理論知識，并未給學(xué)生提供運用法律知識處理實(shí)際問(wèn)題的機會(huì );而有的高校教師則一味重視案例教學(xué)，并未教授相應的法學(xué)理論知識，導致學(xué)生僅掌握了個(gè)別案件，對案件背后所折射的法學(xué)理論則一知半解。另一方面，隨著(zhù)人工智能以及大數據技術(shù)在各學(xué)科領(lǐng)域的運用，其也為法學(xué)教育方法的革新帶來(lái)了契機。但實(shí)踐中，高校教師大多數仍是以傳統的課堂教學(xué)為主，未能很好運用現代化的教學(xué)工具。最終，法學(xué)教育方法的落后不僅不利于提升學(xué)生學(xué)習法律知識的積極性，使法學(xué)教學(xué)難以達到應有的效果。而且也不利于培養學(xué)生的法律邏輯能力、思維能力以及實(shí)際解決問(wèn)題的能力。
1．3法學(xué)教育體制不一
就我國當前的法學(xué)教育體制而言，從法學(xué)教育層次來(lái)看，既有專(zhuān)科，也有本科，同時(shí)還有碩士及博士，不同層次教育所掌握的法學(xué)知識明顯存在差異。從法學(xué)教育機構來(lái)看，既有普通公辦高校，也有私立學(xué)校還有職業(yè)院校以及其他相關(guān)培訓機構。從法學(xué)教育內容來(lái)看，既有普通高校的法學(xué)基礎理論知識教學(xué)，也有培訓機構的法律職業(yè)資格教學(xué)，還有公權機關(guān)對相關(guān)人員的法律執業(yè)能力的培訓。雖然從歷史層面上來(lái)看，現有的法學(xué)教育體制在一定程度上為改革開(kāi)放之初國家法治建設輸送了大量的法律人才，但是隨著(zhù)國家治理體系以及治理能力現代化水平的持續深入，實(shí)踐中法學(xué)教育層次繁多、渠道龐雜、內容多樣等的特點(diǎn)無(wú)不彰顯著(zhù)當前法學(xué)教育體制的混亂，不僅同國家要求構建法律職業(yè)共同體的愿景相違背，也嚴重影響了法學(xué)教育工作的開(kāi)展，給法學(xué)教育的整體形象帶來(lái)了負面影響。
1．4法學(xué)教育模式單一
法學(xué)作為理論與應用相結合的學(xué)科，法學(xué)教育也可以分為專(zhuān)業(yè)型、職業(yè)型以及專(zhuān)業(yè)與職業(yè)兼顧型模式。但我國高校在教學(xué)模式的選擇方面長(cháng)期堅持專(zhuān)業(yè)型的教學(xué)模式。主要原因在于一方面，我國傳統的課堂教學(xué)是教師主導型，教師在課堂上通常是對法學(xué)各學(xué)科的基本理論以及法律條文進(jìn)行講解，使學(xué)生能夠具備基本的法學(xué)素養，并系統掌握法學(xué)的基礎理論。在此過(guò)程中極少涉及實(shí)踐案例，使得法學(xué)教育呈現專(zhuān)業(yè)性特征。另一方面，我國的法律職業(yè)資格考試也進(jìn)一步加強了專(zhuān)業(yè)型的法學(xué)教育模式。法律職業(yè)資格考試在很大程度上作為法律職業(yè)的準入門(mén)檻，對于法學(xué)生以及法學(xué)院校而言，其重要性不言而喻，所以，學(xué)生個(gè)人為了通過(guò)資格考試，往往會(huì )花費大量時(shí)間在法律專(zhuān)業(yè)知識的學(xué)習上，從而也使得學(xué)校在法學(xué)教學(xué)模式上更傾向于選擇法律職業(yè)資格考試所要求的專(zhuān)業(yè)型教育模式，最終也導致了法學(xué)教育模式的單一。
2高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育面臨的機遇
審視當代高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育的現狀，雖然可以看出仍然存在諸多問(wèn)題，但隨著(zhù)依法治國理念的深入推進(jìn)、社會(huì )經(jīng)濟穩中向好的發(fā)展、人工智能技術(shù)的廣泛應用以及高端法學(xué)人才培養模式的逐漸健全也為高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育的優(yōu)化帶來(lái)了諸多機遇。
2．1依法治國理念為高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育帶來(lái)思想優(yōu)勢
依法治國，建設社會(huì )主義法治國家作為我國社會(huì )主義現代化建設重要的戰略目標，其核心要義是依據憲法及法律來(lái)治理國家。隨著(zhù)時(shí)代進(jìn)步，依法治國理念也被不斷深入推進(jìn)，并成為國家長(cháng)治久安的重要保障。在全面依法治國戰略的引領(lǐng)下，社會(huì )各界都形成“尊法、學(xué)法、守法、用法、護法”的法治理念，社會(huì )公民的法律素養整體上有很大提升。而高校作為社會(huì )的重要組成部分，依法治國理念的深入推進(jìn)也為高校的法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育帶來(lái)了諸多機遇。
2．2社會(huì )經(jīng)濟增長(cháng)為高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育帶來(lái)經(jīng)濟優(yōu)勢
經(jīng)濟同教育的關(guān)系具有辯證統一性，一方面，教育可以為經(jīng)濟帶來(lái)智力型勞動(dòng)人才以及相應的技術(shù)創(chuàng )新。另一方面，經(jīng)濟又影響著(zhù)教育發(fā)展、教育規模、教育結構甚至教育內容。如果國家的經(jīng)濟實(shí)力強大，基于教育對經(jīng)濟的能動(dòng)作用，勢必會(huì )投入諸多經(jīng)濟資源來(lái)為教育發(fā)展奠定物質(zhì)基礎。隨著(zhù)我國的社會(huì )經(jīng)濟的穩步發(fā)展，綜合國力也得到了顯著(zhù)提升。而在科教興國作為實(shí)現中華民族偉大復興的重大方略的重要影響下，我國對教育的投入逐年提高，教育經(jīng)費占國內生產(chǎn)總值的比例也在不斷上升。從而為高校的法學(xué)教育工作的優(yōu)化奠定了物質(zhì)基礎。
2．3人工智能發(fā)展為高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育帶來(lái)技術(shù)優(yōu)勢
隨著(zhù)人工智能技術(shù)在社會(huì )各領(lǐng)域的廣泛應用，其也為高校的法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育帶來(lái)了諸多技術(shù)優(yōu)勢。例如，一方面，法學(xué)專(zhuān)業(yè)更加注重理論和實(shí)踐相結合的教育模式，面對實(shí)踐中高校教師僅重視理論型教學(xué)的弊端，便可以利用法律人工智能技術(shù)來(lái)加以完善，其能夠提供一種交互式的VR模擬場(chǎng)所，使學(xué)生可以置身于虛擬法律系統中全程模擬法官、檢察官或者律師辦公流程或者對案件進(jìn)行重現，該種技術(shù)不僅有利于學(xué)生深入了解案件的基本情況，還有利于學(xué)生學(xué)習到相應的法律實(shí)務(wù)技能，從而使其能夠在課堂上所學(xué)到的法學(xué)理論與法學(xué)實(shí)踐相結合。另一方面，人工智能技術(shù)還為高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)的課堂教育提供了新的方式。慕課借助人工智能技術(shù)后，具備極強的互動(dòng)性、智能性以及自主性的優(yōu)勢，更新了傳統的法學(xué)教育模式。在慕課教學(xué)中，學(xué)生可以根據自身情況來(lái)選擇所要學(xué)習的課程，擺脫了傳統法學(xué)教學(xué)課堂的概括性教學(xué)，從而能夠很大程度上調動(dòng)學(xué)生學(xué)習的自主性。并且慕課也能夠實(shí)現差異性學(xué)習，每個(gè)學(xué)生對于知識的掌握并不是同步的，在慕課平臺，學(xué)生可以自主選擇學(xué)習時(shí)間、學(xué)習地點(diǎn)以及學(xué)習內容，使學(xué)生的學(xué)習潛能最大程度被激發(fā)。
2．4高端法學(xué)人才為高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育帶來(lái)智力優(yōu)勢
法學(xué)教育作為培養法律人才的關(guān)鍵環(huán)節，不僅影響著(zhù)法學(xué)生的思維養成以及職業(yè)選擇，甚至也對國家的法治建設具有重要影響。高校在進(jìn)行法學(xué)教育過(guò)程中，一方面需要有思想、經(jīng)濟、以及技術(shù)的支持，另一方面也需要高端法學(xué)人才的參與。教育本質(zhì)上來(lái)說(shuō)是師生共同完成的一項活動(dòng)，如果法學(xué)教師的理論水平不高、實(shí)踐經(jīng)驗有限，其在教學(xué)過(guò)程中將很難對學(xué)生以啟迪，嚴重影響了學(xué)生的對于知識的掌握。因此，法學(xué)理論知識儲備以及司法實(shí)踐經(jīng)驗豐富的法學(xué)教師對于法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育而言必不可少。就目前來(lái)看，隨著(zhù)我國高端法學(xué)人才培養模式的逐漸健全，具備深厚的法學(xué)理論知識、司法實(shí)踐經(jīng)驗豐富、綜合素質(zhì)較強的法學(xué)人才被培養出來(lái)，當該類(lèi)人才作為教師隊伍投入到法學(xué)教育中時(shí)，高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)的教育能夠在很大程度上得到優(yōu)化。
3高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育的優(yōu)化路徑
對高校法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育加以?xún)?yōu)化，從微觀(guān)層面來(lái)看，有利于法學(xué)生對于法學(xué)知識的理解與掌握，從而改善并提高法學(xué)教學(xué)的現狀及質(zhì)量;從宏觀(guān)層面來(lái)看，能更好為國家法治建設輸送高技能的法律人才。在優(yōu)化路徑的選擇上，應首先準確把握高校法學(xué)教育目標;其次，轉變法學(xué)教育方法;再次，應打破高校同司法實(shí)務(wù)部門(mén)的體制壁壘，最后，需要積極探索“人工智能+法學(xué)”的教育模式。
3．1準確把握高校法學(xué)教育目標
法學(xué)作為一門(mén)實(shí)踐性極強的學(xué)科，決定了高校的法學(xué)教育絕不是純粹的象牙塔式的文字理論教學(xué)，法學(xué)教育目標的制定應以滿(mǎn)足社會(huì )實(shí)際需求為準則。而在社會(huì )層面，不僅需要具有豐富理論知識的法學(xué)家來(lái)對社會(huì )現象問(wèn)題進(jìn)行研究、論證;也需要具有豐富實(shí)踐經(jīng)驗的律師以及其他法律實(shí)踐工作者來(lái)為社會(huì )提供法律服務(wù);還需要具有較高的法律職業(yè)素養以及辨法析理能力的法官、檢察官來(lái)對案件進(jìn)行定分止爭，進(jìn)而達到維護法律的權威以及社會(huì )正義的目標。所以，高校法學(xué)教育目標的制定決不能過(guò)于單一化，而應該具有綜合性。法學(xué)教育除了需要培養學(xué)生的基礎法學(xué)理論之外，也需要注重對學(xué)生法律實(shí)踐的引導，還需要注重提升學(xué)生法律職業(yè)素養，以不斷適應社會(huì )發(fā)展對法學(xué)教育所提出的新要求。
3．2積極轉變高校法學(xué)教育方法
傳統的高校法學(xué)教育主要以課堂式講授教學(xué)為主，雖然有利于學(xué)生掌握系統的法學(xué)理論知識，但卻不利于學(xué)生實(shí)務(wù)經(jīng)驗的提高，導致學(xué)生進(jìn)入社會(huì )后由于缺乏相應的實(shí)務(wù)經(jīng)驗而難以找到自身的職業(yè)定位，最終對法學(xué)生的就業(yè)率產(chǎn)生影響。所以，高校的法學(xué)教育應加以改進(jìn)，從傳統上以法學(xué)理論為主的教學(xué)方法轉變?yōu)閷⒗碚撆c實(shí)務(wù)兩者并重的教學(xué)方法。尤其面對當下重理論而輕實(shí)務(wù)的教學(xué)背景，法學(xué)教育除了課堂式的講授教學(xué)方法之外，還可以通過(guò)加入相關(guān)案例教學(xué)，通過(guò)對典型案例的分析來(lái)引導學(xué)生進(jìn)入案例情景，然后對案例背后所蘊含的深層法學(xué)理論知識以及解決實(shí)際法律問(wèn)題的技巧進(jìn)行講解，不僅能以小見(jiàn)大，使學(xué)生能夠更加深刻地理解抽象的法學(xué)理論，而且也能使學(xué)生親自體驗獲取知識的過(guò)程，激發(fā)其求知欲，有利于培養學(xué)生創(chuàng )造性思維能力以及批判精神。除此之外，實(shí)踐中高校還可以進(jìn)一步推進(jìn)模擬法庭活動(dòng)，正所謂“實(shí)踐出真知”，在模擬法庭中，由學(xué)生自己扮演和案件相關(guān)的訴訟參與人，并按照案件事實(shí)以及法庭程序來(lái)真實(shí)還原法院審判的全過(guò)程，不僅能夠增加學(xué)習法律知識的趣味性，還有利于使學(xué)生對相關(guān)案件的發(fā)生、預防、處理以及涉及到的法律法規有更為深刻的認識和理解。最后，為了使學(xué)生能夠學(xué)以致用，還可以開(kāi)展診所式的法律教育，法律診所不同于傳統的法學(xué)教育，其更加注重對學(xué)生自主學(xué)習能力、法律思維能力以及靈活運用法律解決問(wèn)題能力的培養。在法律診所教育中，學(xué)生能夠親自參與到案件爭議的解決過(guò)程中，不僅能使其更深層次理解法律的內涵與要義，還有利于培養其法學(xué)實(shí)踐能力。
3．3打破高校同實(shí)務(wù)部門(mén)的體制壁壘
當前的法學(xué)院校和實(shí)務(wù)部門(mén)之間具有明顯的體制壁壘，法學(xué)院校作為高等學(xué)府，掌握著(zhù)大量的法學(xué)基礎理論知識，但是實(shí)務(wù)經(jīng)驗相對來(lái)說(shuō)較為欠缺。而對于諸如法院、律所、政府機構等實(shí)務(wù)部門(mén)而言，其掌握了大量卷宗材料以及實(shí)務(wù)經(jīng)驗，但可能在法學(xué)理論基礎方面較為薄弱。因此，應破除高校同實(shí)務(wù)部門(mén)之間的體制壁壘，充分發(fā)揮法律實(shí)務(wù)工作者在高校法學(xué)教育中的積極作用。具體可以在高校的法學(xué)教育過(guò)程中積極引入律師、法官、檢察官以及其他法律實(shí)務(wù)人員擔任高校教師，實(shí)現理論型教師與實(shí)務(wù)型教師的雙線(xiàn)并行式教學(xué)模式。在該種并行式模式下，不僅可以使學(xué)生學(xué)習系統法學(xué)基礎理論，還可以在實(shí)務(wù)型教師的引導下，使學(xué)生能夠將法學(xué)基礎理論同具體案件的知識點(diǎn)相融合。例如中國政法大學(xué)除了傳統的法學(xué)基礎理論以及實(shí)務(wù)課程體系之外，還開(kāi)設了庭審同步直播、庭審錄像觀(guān)摩以及案卷閱覽等諸多模式的實(shí)踐教學(xué)活動(dòng)，學(xué)生通過(guò)觀(guān)看庭審直播、錄像或者翻閱相關(guān)案卷材料來(lái)掌握司法實(shí)務(wù)中的相關(guān)問(wèn)題，最終實(shí)現法學(xué)理論與實(shí)踐經(jīng)驗的同步發(fā)展。
3．4探索“人工智能+法學(xué)”的教育模式
隨著(zhù)人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，其不僅推動(dòng)了法律服務(wù)與行業(yè)活動(dòng)的智能化，也給高校的法學(xué)專(zhuān)業(yè)教育模式也帶來(lái)了諸多影響，為了培養出更多適應智能化要求的法治人才，法學(xué)教育應做出積極的回應與變革。大學(xué)慕課便是很好的嘗試，不僅能很好解決傳統法學(xué)課堂概括性教學(xué)的弊端，使學(xué)生能夠實(shí)現個(gè)性化以及差異化學(xué)習，而且還能實(shí)現優(yōu)勢教育資源的共享，使學(xué)生能突破時(shí)間、地域以及師資力量的限制，學(xué)習潛能也可以在最大程度上被激發(fā)。此外，高校還應該引導教師轉變傳統的教學(xué)觀(guān)念，高校教師作為推動(dòng)教育創(chuàng )新發(fā)展的中堅力量，面對智能化變革的背景，不僅應積極探索智能化的教學(xué)方案，將智能化技術(shù)運用到法學(xué)基礎教學(xué)中，還應該引導學(xué)生在法學(xué)學(xué)習過(guò)程中掌握各種智能技術(shù)，著(zhù)重培養其法律思維能力、推理能力以及解決問(wèn)題的能力，使其能適應人工智能時(shí)代對法治人才新的需求。
