計算法律學

計算法律學也稱為法律計算學，是法律的一個分支。像計算機科學的其他分科一樣，計算法律學關注定量模擬和分析技術，例如，使用計算法律學可以對法律問題進行計算和建模。很多使用了計算法律學的技術都是源於自然語言處理領域和大數據分析領域。

基本介紹

• 中文名：計算法律學
• 適用領域：法律
• 所屬學科：法律學
• 別名：法律計算學、計算法學

發展歷史

至少在20世紀40年代中期，有關計算法律學帶來的益處開始體現。此外，人工智慧和法律以及計算學法律並不是分離的學科，這或許是因為人工智慧的研究集中在法律層面。這段歷史將展示出他們可能存在的聯繫。

1949年，一個小眾的學術領域出現，關注利用有關電子和計算的方法來解決法律的問題，並且被稱為”判決法理學”。儘管“科學的方法”與法律存在相關性，但是這些方法的套用是有限定範圍的。判決法律學以前被認為是關注於司法行為的定量分析的，套用在通信與信息理論的法律解釋中，並由電子和機械的方式來制定法律機率的計算方法。1959年，一個名為《現代邏輯在法律上的套用》的期刊，發表了一些涉及到法律研究和開發的論文，如數學邏輯、工程和統計等。1966年，該期刊更名為《判決法理學》。而如今，《判決法理學》存在的意義，遠遠超過了計算機套用以及有關法律的計算學方法的適用範圍。這個期刊不僅刊登一些有關計算學法律的實踐性文章，而且更加關注於法律中社會科學的套用。

無獨有偶，在1958年，在英國國家物理試驗室召開的“思維過程機器化”會議上，法國科學家呂西安·梅爾提交了一篇論文，提出了使用計算解決法律的問題的益處，論文還提到使用像人工智慧傑出人物明斯基提出的一種研究方法。呂西安·梅爾認為法律可由兩個不同的部門來組成。其一是“檔案或信息機器”，其二是“諮詢機器”。前者可以為法律研究者提供相關的案例和法律獎學金，後者是可以回答向它提出的任何法律問題。後者可以替代很多律師回答一些簡單性並且有確切答案的問題。

1970年，呂西安·梅爾的首款機器面世，但是在人工智慧和法律研究上的互動很少。20世紀70年代末和八十年代，第二代機器問世。二代諮詢機的性能有所提高，它可以回答呂西安·梅爾提問的一些諮詢性問題。

1988年，學者艾德維納·芮斯蘭寫到“部分程度上，人工智慧技術並未廣泛地套用在法律任務中。因此，安尼·加德納首次描述和定義了該領域，然後演示了一個工作模型”。 斯溫西（天鵝海）會議後的八年時間裡，仍有很多人工智慧和法律研究者試圖在他們各自的研究領域中創造一個新的工作模型。

在20世紀90年代和本世紀初發生了更大的進展。計算學研究對法律生成了見解。1987年，舉辦了第一屆關於AI和法律的國際會議。之後舉辦的會議開始更加深入的研究該領域。到2005年，一個較大型的斯坦福計算科學組織成立，該組織成員均來自史丹福大學的法律組織，他們將致力於研究計算技術在法律中的套用。為什麼有這么多的學者看到了利用計算學來解決法律的問題？這是因為從法律職業中引入了”新常態”的概念:

“文獻27指出，在過去的5年裡，法律進入了新常態時代，一系列有關技術變革、全球化等的壓力改變了法律服務業。……而且在某種程度上，自動化和科技可以改變律師們的角色，它們可以監督過程、促進積極地工作和越來越多的計算機管理。……在傳統法學院課程的基礎上進行適當的培訓，可以提升實際技能、相關領域知識和專業技巧。比起那些專注提高某一項既能的人，這些課程的培訓將提供給法學院學生一個相當巨大的優勢。”

許多人看到了計算法律學即將帶來的改變。一方面，法律專家預測，這將有助於法律自助，特別是在契約形成領域，企業規劃和預測規則變化。另一方面，那些智慧型電腦演示了計算機法學的潛在能力。在這一方面，類似呂西安·梅爾的第二個機器模型可以會存在。

史蒂芬·沃爾弗拉姆曾經說過：“在計算範式種類中，人們大都接受過教育。這是一種好的現象，因為計算機正在變為每一個領域的核心，就像這兩個例子：法律和醫藥。十七世紀末，當萊布尼茲第一次提出製造一台機器來回答法律知識時，那是非常有意思的一件事。那時實在是太早了。但是我想，有關計算機法學我們已經準備好了，例如契約變為可計算的。像金融的衍生品，比如期權和期貨。過去，它們被視為自然語言類的契約。但是他們可以編輯和參數化。所以，他們是一些可以進行元計算和其他計算的算法。那么好了，在法律事情的所有類型中，都能夠使用計算的方式，從提亞貸款到稅務代碼，甚至是專利。為了實現這點，必須有方法去表示真實世界的各個方面。這就是沃爾弗拉姆|阿爾法搜尋引擎的知識型計算體系。”

方式方法

經驗型分析

計算法律學當前的研究重點是法律決策和他們之間的相互關係的實證分析。這些進展通常利用引證分析。由於法律的廣發引證，可以構建一個引用網路。為了實現相互關聯，引用網路允許使用圖形遍歷算法，以及使用各種距離度量，以找到它們之間的數學關係。在司法訴訟和法律套用中，這些分析可以揭示重要的總體格局和趨勢。

在引文網路的相關研究中，司法判決的分析有了一些突破性進展。這些分析使用了最高法院主要意見書中的引文來建立引文網路系統，並分析了該網路系統中的模式來識別有關個人決策的元信息,如決策的重要性,以及司法程式的一般趨勢,如過去判例的作用。這些分析被用來預測最高法院即將選擇的事情。

另一種進展是在1990年和2008年期間，審查美國稅務法院的決定，編制一個公開的稅務法決策、觀念和引用的資料庫。並且由此資料庫構建出一個引用網路。一些研究也集中在分層網路、引文網路的結合以及美國法典分析上。這些研究都用來分析法典的各種方面，包括它的大小，引用的密度，語言的類型以及隨著時間推移這些特徵的變化。隨著時間的退役，這些研究被用來解說法典的變化類型，而這些研究是以日益增加的內容和各章節的相互依存關係為特徵的。

算法分析

有很多嘗試是通過創造一個機器來讀取或者執行法典。一個機器可讀的代碼將簡要地分析法典，允許快速創建和分析資料庫，而不需要更高級的文本處理技術。一個機器可執行的個是將允許一個案件的詳情輸入，並基於這種情況將返回該決定。

機器可讀的法典已經相當普遍。一個基於可擴展標示語言的標準由萊布尼茲·森特提出和開發，並套用在美國和英國政府編制法律上。2013年，在美國，歐巴馬頒布了一項行政命令，即所有的公共政府檔案在默認情況下，均可以由機器可讀，儘管並沒有提到具體的格式。

機器可執行的法典非常少。值得注意的是漢謨拉比項目，它試圖改寫美國法典的部分內容，是的一項法律可以輸入和返回決定。儘管該項目在很長的一段發展將包括儘可能多的法律，但其僅集中在法律本身，如稅收和移民法。

可視化研究

法典的可視化，以及各種法律和決策之間的關係，是計算法律學的熱門話題。可視化要求專業人員和普通民眾都可以看到大規模的關係和模式，這可是用標準法律分析或者實證分析很難看到的。

利格爾引文網路實現了可視化，並且很多引文網路是以經驗為主的分析，並且具有分網。然而，在網路可視化上依舊存在很多問題。在某些情況下，節點的緊密度和數量讓人們難以理解。存在各種各樣的方法，來減少顯示信息的複雜性。例如通過定義網路中的語義子組，然後表示這些子組之間的關係，而不是每個節點之間的關係。這種可視化是被人類可理解的，但是減少複雜性會帶來關係模糊性。儘管如此，合法引文網路的可視化仍然是一個流行的領域和時間。

國內發展情況

計算法律學在國內的起步比美國晚，在國內部分高校已經有專門的課題組進行計算法律學的研究，包括北航法學院引進蔡維德教授進行計算法律學的研究，2018年4月清華大學法學院也擬設立計算法學全日製法律碩士。國內企業在計算法律學的套用上還處於探索階段，2016年初網際網路法治專家、中國網際網路法治研究院秘書長石松在廣州發表《商業變革與技術大爆炸時代的創新之路》的主題演講，首次在公開場合對計算法律學下定義：廣義上計算法律學是指通過計算機技術實現法律邏輯，狹義上或者更加嚴格的定義，計算法律學是指通過區塊鏈、大數據、人工智慧等技術在數字社區實現法律邏輯並可以針對案例進行智慧型分析和判斷。計算法律學仍處於發展階段，但無疑計算法律學對於構建網際網路法治的基礎是至關重要的。

2017年12月15日，2017（第三屆）中國網際網路法治大會“‘新時代’網際網路法治體系建設高峰論壇”上，中國網際網路法治研究院秘書長石松代表中國網際網路法治研究院正式發布《網際網路法治體系白皮書（徵求意見稿）》，其中關於“法律科技的認定與套用”也涉及計算法律學的研究。《網際網路法治體系白皮書（徵求意見稿）》為首次對網際網路法治體系進行系統論述，並向法務部門、各大學法學院、網際網路企業、行業組織以及法律科技企業廣泛徵求意見，以推動網際網路法治體系理論基礎的完善和發展。