论人工智能时代的计算法学方法

辛巧巧

【摘要】运用人工智能、大数据技术等新兴计算机科学技术来研究和解决法学问题的计算法学方法，是具有多学科基础的跨学科研究方法，研究的是可计算的法学问题，可以实现海量法律数据的自动化处理过程。其注重数据分析和实然经验的特点，并延续了法律实证研究的传统，同时又拥有更为广阔的研究视角和更为复杂的研究方法。但计算法学方法并不能完全取代传统法学研究方法中的价值判断、规范研究的方法。法学研究者仍需要根据研究的问题、可获得的材料、研究条件选择适当的研究方法。价值判断、规范研究、计量法学等方法仍然具有重要的价值，计算法学方法将与这些方法一同构成保障法学研究科学性的一部分。

【关键词】计算法学  法学研究方法  大数据分析  人工智能

【中图分类号】D920.4                          【文献标识码】A

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

伴随着计算机和网络技术的快速发展，现代社会已经逐步进入人工智能和大数据时代。人工智能和大数据技术等新兴计算机技术的出现，为自然科学和人文社会科学的研究带来了新的研究工具。[1]这也深刻地影响着法学研究，为法学研究提供了新的研究方法和研究思维。在此背景下，计算法学方法应运而生。

计算法学方法的特点

计算法学方法特指运用人工智能、大数据技术等新兴计算机科学技术方法来研究与解决法学问题的方法，主要包括了“智能法学”与“大数据法学”。计算法学方法是计算法学区别于其他法学研究领域的核心与关键，相较于其他法学研究方法，其绝不仅是研究材料数量上的变化，更是研究方法质的发展，其独特性主要表现在以下几点。

第一，计算法學方法是融合了法学、数学与统计学、计算机科学与技术的跨学科研究方法。人工智能、大数据技术均是数学与统计学、计算机科学与技术的交叉研究领域，计算法学方法将之吸纳并用于研究法学，由此，成为融合了法学、数学与统计学、计算机科学与技术的跨学科研究方法。但计算法学方法并非计算技术与方法的单向度运用，并非简单地将计算技术与方法用于加工法学数据，法学的问题意识和思维在其中具有重要意义。因为大数据不是法学问题本身，即使能够获取有关法学问题的完整大数据，也无法在没有问题意识、理论对话的情况下实现对中国社会现实存在的法学问题的真实回应，多样态的综合性的大数据需要经过法学学科理论和思维的指导进行分析处理后才能呈现出学科属性，展现出数据表象中隐藏的真实的法律价值。计算法学的问题意识、研究对象和研究目标均来源于法学学科。总之，计算法学方法的运用需要具有跨学科思维，既要重视计算技术与方法的运用，又要注重法学的问题意识和思维。

第二，计算法学方法研究的是可计算的法学问题。计算法学方法运用的前提是将待研究的法学问题抽象化为可计算的问题。[2]但可计算的法学问题并不仅限于具有明显的数量变化或数量表征的法律现象。因为随着互联网和计算机的普及，人们生活的方方面面和各种行为都会产生相应的数据，“社会的数字化”现象出现，而且，数据收集和处理技术不断发展，使得社会逐渐转化为“可计算的社会”，[3]越来越多以往难以计算、看似并无数量关系的社会现象会逐渐转变为可计算的问题。在此背景下，一些不具有明显的数量变化或数量表征的法律现象实际上也可以转化为可量化与可计算的问题。例如，可以通过大数据技术分析网络热点法律事件的舆论焦点、情绪、走势，以便帮助有关部门及时回应群众关心的热点问题，维护社会公正和司法信任。

第三，计算法学方法可以实现海量法律数据的自动化处理过程。随着法律数据库的建设，电子证据的运用，以及裁判文书上网、政府信息公开等的不断推广，法律领域也生成了大规模的、多类型的海量数据，具有较高的研究价值。传统计量法学运用的计量分析的方法已经难以高效处理如此规模庞大、内容混杂的法律数据。而计算法学方法基于人工智能、大数据技术，可以实现大规模数据在有限时间内高效处理的能力，可以实现海量法律数据的快速、自动化处理，在数据处理方式上“计算智能”“计算自动化”特点显著。例如，证据中存在着复杂的多模态数据，如文字、图片、视频、录音，传统的技术很难作统一的处理和内容理解，机器学习方法可以对这些证据类型做全局、高效、统一的建模，自动提取信息、理解内容。

计算法学方法的范畴

计算法学方法延续了法律实证研究注重数据和实然经验的传统，其地位和范畴可归属于法律实证研究方法。一是从学科基础来看，传统定量研究的学科基础主要是数学与统计学，作为跨学科研究方法，计算法学方法在吸纳新兴计算机技术的同时，延续了数学与统计学的基础。二是从研究方法来看，传统定量研究与计算法学方法均是基于数据。三是计算法学方法延续了法律实证研究的经验逻辑和实证态度。以数据挖掘技术为例，该方法是从海量数据中直接提取与归纳出隐含在其中有价值的信息、潜在的规律和人们感兴趣的知识的过程，[4]这一知识萃取的过程得到“是什么”的“经验的”“实然的”结论。

但计算法学方法难以被传统的计量法学方法所涵盖，而是对其有所革新和发展。一是相较而言，计算法学方法的学科基础和研究视角更为广阔。传统的定量研究强调科学主义，以数学、统计学等纯自然科学为基础，力图消除人的主观因素对研究的影响。而人工智能等新兴的计算机技术，不仅吸纳了自然科学的知识，还融合了哲学和神经科学、心理学、语言学等学科的知识。[5]这种研究方法并不否认人的因素，而是尽量用数据去反映真实的人，从而反映现实的社会和真实的法律运行情形，更符合法学研究的社会科学属性。二是计算法学方法拥有更为复杂的研究方法，在具体的研究方法和数据处理方式上具有突破。例如，大数据分析技术中涵盖了语义分析、情感分析、意见挖掘和隐喻手法等具有质性特点的方法，[6]呈现出定量研究与定性研究融合的发展趋势，[7]更有利于揭示法律数据中隐含的人文性因素。三是计算法学方法拥有更为强大的数据处理能力。除了能够对海量大数据进行自动化分析外，计算法学方法在数据处理能力上实现了从“统计分析”到“理解”的质的飞跃。传统的定量研究侧重于通过统计分析得出一些数据指标，从而辅助人们对法律现象进行理解和判断。计算法学方法可以通过人工智能的数据分析能力、推理能力、自主学习能力实现对法律现象和法律规则内在逻辑的“理解”和动态分析，从而实现自动化法律决策。总之，计算法学方法已经不同于计量法学方法，不能被视为计量法学的分支方法或其下具体的处理数据方法。

计算法学方法的价值

计算法学方法在法学研究中可以发挥独特的价值。首先，计算法学方法可以通过大数据技术的数据优势为法学研究提供更多真实有效和及时的信息，有利于法学研究得出更为客观的分析结论。其一，大数据技术可以对声音、图片等传统数据处理技术难以处理的非结构化数据进行分析，[8]从而获得或呈现更为广泛的信息类型。其二，通过大数据技术可以获得更多时效性较强的真实数据，而非设计的数据。网络平台中用户的所有操作行为在后台都会自动生成数据，大数据技术可以实现自动化收集，实时更新。这种数据生成与收集方式避免了传统调查研究方法中数据收集的人工设计性、不完备性、滞后性和可操纵性，有效地避免了数据造假现象，从而保障了数据的真实有效性和及时性。其三，大数据技术借助海量数据的大样本，可以避免抽样小样本以偏概全的缺点和误差，在有些研究中甚至可以获取到数据的全样本，为小概率事件分析提供可能，避免数据分布有偏。其四，大数据的数据量和规模往往足够大，可以为研究数据和研究结论提供交叉验证的可能，有利于得到更为真实和客观的分析结论。

其次，计算法学方法可以运用人工智能、大数据技术发现相关关系和预测性分析的能力;发现更多的法律运行的规律和趋势。人工智能、大数据技术能够从海量数据中识别和提取事物之间的相关关系和模式，进行预测性分析，有助于发现新规律和预测事件发展的趋势。暂时搁置难以厘清、追根溯源的因果关系，采用注重分析事物之间呈现的相互关联状态，以及变化趋势这种面向未来的思维方式，有助于分析和理解现代社会中高度复杂的法律问题，发现传统法学研究方法难以发现的法学规律，提高研究者对法律现象发展趋势的把握和预见性。目前看来，这至少可以在以下方面发挥重要作用：一是有助于对社会法律现象的理论把握，使新的法学研究领域成为可能，例如，法治舆情分析、法治国情调查等;二是有助于为法律规则的制定和完善提供参考意见，减少立法的滞后性。通过模式识别技术对人群和案件进行分类，能够帮助立法者发现人类行为和社会关系中的不同模式与类型，以及更多的行为规律，从而为法律的分类或类型化规制提供基础，促进立法的精准性和公平性，减少人为疏忽导致的漏洞;三是有助于预测犯罪走势和风险，进行犯罪预警，辅助刑事犯罪侦查，从海量数据中追踪犯罪嫌疑人的行动轨迹。

再次，计算法学方法可以运用巨量数据经验和自动化算法帮助研究者摆脱个体经验与价值观念的局限，缓和法学研究中价值判断的难题。其一，在传统法律实证研究方法中，研究者通常会基于对研究对象已形成的认知和判断，提出理论预设和问题假设，[9]并人工设计流程，进行分析验证，研究结论往往容易受到研究者自身经验和价值观念、学术视野的拘束，使研究带有较强的主观色彩和个人风格。大数据分析技术可以不预先决定研究问题的变量选择和权重，依靠算法自行辨别关键变量，依靠自动化系统或模型自行学习和推理，进而归纳出隐藏在数据背后的模式和关系，发现相关规律和趋势。将大数据分析技术运用于法学研究中，可以极大地减少研究过程中理论预设、价值和知识预判所造成的影响，“让数据本身说话”[10]，打破研究者的认知局限。其二，在法律解释方法的运用中，研究者通常会综合地考量法律规则、公共政策等多种因素，并基于个人价值判断选择性地运用各种法律解释规则，[11]解释结论往往难以跳出研究者个体的经验、学术积累、主观价值观念、情感甚至是偏见。虽然目前计算机还不能完全如同人类一般思考，还不能直接进行价值判断，但可以让司法经验以数字存储设备和互联网数据库为媒介进行不断积累、日常传播和分享、实时更新，从而突破个体人脑的局限，展现巨量的甚至所有的过往经验，以及其中的价值判断和选择，为当下决策和判断提供参考和深厚的依据。[12]这有助于减少研究者仅从个体价值偏好出发对法律规范作出的评判，改变仅依据个体经验和直觉的价值判断模式，缓和法律解释方法中价值判断的难题。

最后，计算法学方法具有高效、低成本、可行性高的优点。在数据开放程度较高、数据量较大的领域，运用计算法学方法可以快速地获取到相关信息并进行高效处理，具有较高的效率和经济性、可行性。例如，可以通过自动化程序海量分析网上公开裁判文书进行案例研究。再如，可以通过法律文件自动化审阅与生成、一体化纠纷解决平台、智慧司法系统等应用提高法律服务和司法效率。

结语

人工智能、大数据等新兴技术的发展，正深刻地影响着社会科学研究，为社会科学研究带来了新的研究资源、研究视角、研究方法甚至研究领域，具有革命性变革的意义。为了与时俱进，以及更好地解决日益复杂的社会和法学问题，法学研究也需要及时汲取科学技术和科学研究发展的最新成果，将计算法學方法运用于法学研究之中，运用计算法学方法充分地挖掘和分析各种法律数据信息，丰富法学研究方法的类型和多样性，为法学研究提供更多的可能性。但计算法学方法并不能完全取代传统法学研究方法中的价值判断、规范研究的方法。法学研究者仍需要根据研究的问题、可获得的材料、研究条件选择适当的研究方法。价值判断、规范研究、计量法学等方法仍然具有重要的价值，计算法学方法将与这些方法一同构成保障法学研究科学性的一部分。

注释

[1]贺光烨：《喧嚣之后的沉思——关于社会科学大数据研究的认识论与方法论的讨论》，《华东理工大学学报（社会科学版）》，2018年第2期。

[2]邓矜婷、张建悦：《计算法学：作为一种新的法学研究方法》，《法学》，2019年第4期。

[3]范如国：《公共管理研究基于大数据与社会计算的方法论革命》，《中国社会科学》，2018年第9期。

[4]沈浩、黄晓兰：《大数据助力社会科学研究：挑战与创新》，《现代传播》，2013年第8期。

[5][美]斯图尔特·罗素、诺文：《人工智能：一种现代的方法》第3版，姜哲、金奕江、张敏等译，北京：人民邮电出版社，2010年，第6～16页。

[6]石英：《从质性研究到大数据方法：超越与回归》，《中国社会科学评价》，2017年第2期。

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

[8]朱钰、王恬：《网络数据环境下动态抽样框的构建及其应用》，《统计与决策》，2019年第2期。

[9]贾向桐：《大数据背景下“第四范式”的双重逻辑及其问题》，《江苏行政学院学报》，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：《司法哲学》，北京：中国法制出版社，2017年，第216～221页。

[12]孙跃：《人工智能司法应用的法理反思——基于法律方法的视角》，《网络法律评论》，2017年第1期。

责 编∕肖晗题