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发布日期:2019-03-08 浏览次数:
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  (责任编辑:杨洁)
典原则。但事实上,在人工智能时代,即使立法者名义上制定的仍然是同过去一样的一般性规则,实际上人们所能认识到的规则也还是个体化了。法律活动的参与者之间形成契约时,算法已经将双方的具体信息纳入到分析评估的范围中,对于契约履行的预期,同他们对于法律规则的预期紧密联系在一起。更重要的是,当人们从平台获取法律运作结果的预测,由于此前的认知与反馈都可能成为积累下来的数据,其获取的结果正是人工智能学习这些数据之后形成的结果,这种结果不是一般性的,而是与具体的个人数据联系在一起。对于不同个人而言,即使他们知道法律规则是一般性的,也会发现对于自己有实际影响的规则是个体性的。  当然,人工智能的运用不会局限于司法机关,更重要的是在各类法律活动中的全面推广。当事人以及潜在的诉讼参与人同样有强烈的推动力借助于人工智能来提升法律活动的效率。在购买法律服务时,消费者会倾向于更为标准化并且可以被计算机处理的法律产品,因为这将意味着费用的降低。 互联网的发展历史也表明,网络空间的的生成和扩散可以看成是一个由商业力量推动主导的生产性过程。 从商业逻辑出发的这种推动力,甚至会比起政府或司法部门的推动力更加有力。无论以何种形式,香港最快开奖现场结果直播现场人工智能在司法中的应用都离不开大量数据的吸收与处理。如果个人的数据被严格的加以保护,算法就失去了学习的基础。而正是效率这一推动力,使得个人在参与时有可能承受放弃对个人数据严密保护这一成本,更有力的刺激人工智能在法律活动中的运用。&;&;&;  总而言之,本文试图预测人工智能在法律领域的广泛运用将会如何重构我们传统认知中的法律,人工智能是一个外在的变量,分析的重点仍然是法律本身。法学家自负的宣称,法律将会决定人工智能的未来。 但从法律保守、克制的特性出发,我们首先应当谨慎的思考人工智能将会如何决定法律的未来。而且,鉴于我们认知法律已有上千年的历史,对人工智能的认知则只是最近短短数十年间才开始的,我们也有必要更多思考法律本身,而不是过于大胆的去试图思考人工智能。当然,作为一种面向未来的研究,本文所做出的预测很可能是完全错误的。&;人类一思考,上帝就发笑&;,在未来也许会表现为人工智能在发笑,但我们却不能因此就放弃思考  在传统的法律体系中,在司法裁判中追求同案同判,也是法律面前人人平等的一种体现。法律人曾经寄希望于人工智能能够以比人类更强的计算能力来更好实现同案同判。但是,个体化规则难以比较何为同案,何为同判。既然规则都是由于此前积累的信息形成的一种针对不同个体的概率,那么由于这些长期积累的信息必然存在着诸多细节的差异,就难以比较这种规则的适用是否运用于同等情形。而且,在人工智能进行机器学习时,过拟合()是一种更为常见也更难克服的问题,由于学习能力过于强大,将训练样本中的某些细节特点当做了一般规律进行学习。 面对适用个体化规则的不同案件,由于信息的细节差异很容易被认知,如果要求人工智能提炼出一般规律,则更容易遭遇过拟合的困境,将某些个案中的信息放大而当成了一般特征。因此,不仅立法中何谓法律面前人人平等面临重构,司法中也是如此。  人工智能语境下法律规则形态的重构&;&;&;  从将人工智能作为优化数据处理的计算机制出发,对于人工智能与法律的关联,很容易将其作为一种法律活动的辅助工具加以理解。事实上,最早对于人工智能与法律相关问题的研究,首先就注意到人工智能可能运用于司法裁判发挥作用。 就专注于具体专业领域发挥作用的弱人工智能而言,对于大量信息处理的效率,显然超过人类的法官与律师,通过其强大的计算能力,能够更快地通过现有的数据完成对于案件的前期分析,也能够更便捷的生成严格的形式理性化程序运作所需的各类材料,因而其在司法领域当中可能发挥的作用是显而易见的。尤其是在当下受案多人少问题困扰的法院检察院,更加有迫切的需求,希望通过人工智能的高效来缓解办案压力。&;  可以说,目前大部分研究关注的视角是法律在人工智能之外,作为一个外在框架来加以回应和调整。关心的是法律须规定人工智能可以被应用的形式,以及在特定情境下使用(某种)人工智能可能要承担的责任。 当然,与之相对应的也有另一方面的视角,即将人工智能的运用吸收到法律运作当中,探讨人工智能如何具体改进法律运作,并由此对于法律职业形成机遇与挑战。 这方面既有对更具有效率和规律性的司法的乐观预期,也有对&;机器人法官&;、&;机器人律师&;对人类形成替代的忧虑。较之于此前所述的以法律作为人工智能外部框架的研究,这类研究更注重从人工智能对法律的影响而非法律对人工智能的影响的视角切入。尽管如此,在此类研究中,法律仍然基本上作为一个常量进行分析,作为变量的更多是法律职业或是司法程序。&;&;  人工智能的运用,不仅仅导致公众对于法律认知的模式形成了重构,还会进一步对法律规则本身产生实质性的重构。上文的分析已经指出,对于规则的认识会成为一个动态的过程,数据的输入与反馈会不断引导人工智能进行学习,以自身的算法输出动态调整的规则。这样一个过程,似乎在传统模式下也存在着与之相似的情形,虽然过程的周期要长得多,当事人对于规则适用于个案所做出的预测以及反应,也会导致现实中的法律与纸面上的法律的分离,这种分离达到一定程度时也会重新塑造纸面上的法律。而针对这一互动过程,也就有了法律现实主义与法律实证主义从各自关注的视角切入所展开的旷日持久的论战。但深入考察则会发现,传统模式下对于法律的认知虽然也针对当事人所关注的个案,也可能表现为一种特殊性的认识,但是个案只是以特殊性的事实同一般性的规则相联系,而非完全的特殊性认识。在法律实证主义看来,规则与事实相结合形成的判决确定性是一种应对尽可能接近的理想状态;而法律现实主义虽然质疑这种确定性,但其指出的不确定性来源在于人的有限理性无法认识确定的事实,或是无法理解确定的规则,是一种局部不确定性,其前提还是存在着一般性的规则,因而对于许多简单案件是确定性的。而在人工智能语境下,这种一般性的规则,本身已经遭遇了挑战。&;  为什么会形成特定性规则?信息成本的大幅度降低意味着规则所调整的行为可能进入一个长期动态的重复博弈,而非规则文本所预设的一次性博弈的静态。当信息费用无穷大的时候,信息熵为0,接收方无法从接收信号中获得任何?



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