Vol.248 周兀，熊明辉：如何进行法律论证逻辑建模 | 人工智能与法律推理

如何进行法律论证逻辑建模

作者 | 周兀

中山大学逻辑与认知研究所博士

作者 | 熊明辉

中山大学哲学系教授

提示

原文载于《哲学动态》2015年04期

为便于阅读略去本文脚注，感谢周兀、熊明辉老师授权法思公号推送本文

关于法律论证的研究由来已久，相应问题可追溯至两千多年前古希腊时期，其中影响深远的有亚里士多德关于论辩和修辞方面的探讨。然而与之相关的法律逻辑作为一门应用逻辑正式步入人们视野，却在20世纪50年代克卢格（Klug）发表《法律逻辑》之后。另一方面，同时期图灵（Turing）于1950年就机器能否思考的问题提出图灵测试，并揭开了人工智能的序幕。作为新兴领域，其早期研究主要关注试图建构类似人脑推理模式的强人工智能，而基于现实发展的局限，研究人员后来多采取弱人工智能态度，更是从个别领域出发来构建处理特定问题的专家系统，以此辅助人们解决实际问题。直至1970年布肯南（Buchanan）和海迪克（Headrick）发表《关于人工智能和法律推理若干问题的考察》一文，由此开启人工智能与法这一全新领域的研究。随之而来法律论证建模经历了不同阶段的演化和发展，并引领众学者就人工智能与法的有关问题进行持续探索。

一

基于零主体的传统经典模型

人工智能与法的研究起于20世纪70年代一些小型系统设计，从事该项研究的学者力图建构能应用于计算机的法律模型，他们着重于法规在程序系统内的构造，并从一定的法律视角出发尝试构建适应不同法系的专家系统，由此衍生出两类经典的法律论证建模，即基于规则（Case-based）模型和基于案例（Rule-based）模型，同时因其普遍缺乏对主体的刻画，因而也被视为基于零主体的论证模型。

二十世纪七十年代，在法律论证理论与计算机理论碰撞产生火花之后，有专家就大陆法系背景对基于规则的法律论证建模进行了探讨，并构建出相应的法律专家系统，其中比较经典的有被誉为“人工智能与法之父”的麦卡迪（McCarty）于1977年发表的TAXMAN系统，主要关注企业税法背景下实践的法律推理。麦卡迪认为基于计算机的法律咨询系统必须能从适当的抽象层面表示“事实”，并且“法”应该由一套“概念”和“规则”组成。最初的系统TAXMANⅠ是一个完全基于规则的模型，其中所有概念、法律和事实要么是初始元，要么经初始元定义而成。[]其推理机制是一种基于逻辑的演绎推理模式。

James Popple

A Pragmatic Legal Expert System

Dartmouth Pub Co, 1996

对基于规则的法律专家系统本奇－卡朋（Bench-Capon）、科瓦尔斯基（Kowalski）、瑟高特（Sergot）等都提出自己的见解，期间涌现了许多基于规则的推理模型。随着研究逐步深入，这类模型的问题开始显现，尤其是涉及知识的获取与表示问题。在基于规则的法律专家系统中，知识获取通常来源于对成文法规的书写。由于多数此类系统在援用某些既定法规基础上设计，而基于规则系统对表示成文法又具有天然优势，这使得某些人认为书写法规的过程即使不需要专业法律知识也可完成。对此摩勒斯（Moles）提及，“显然这些研究者没有区分书写(法规)和这些文字的含义。”文字本身的含义应渗透着法律专家对法规及法律概念的理解。除此之外加德纳（Gardner）也指出，在基于规则人工智能程序中，理由通常容易被忽略，他认为法律不仅仅是一组规则的集合而更应是一种活动。当在法律专家系统中应用某些规则的时候，若不加任何解释——既不给出规则适用的理由，也不考量规则提出的背景和目的，很容易得出与初衷相悖的结论。

Anne von der Lieth Gardner

An Artificial Intelligence Approach to Legal Reasoning

The MIT Press, 1987

尽管基于规则的模型在表示成文法时具有便利，但在表示案例法时并不显有优势。从案例中获取和表示知识相较于成文法更复杂和困难，此情形下知识表示不再是对法规进行简单书写，而应抽取各种要素对具体案例进行表示及分类。与之相应，某些学者旨在设计适用于案例法的专家系统并以此展开对基于案例模型的研究。众多系统中，阿希里（Ashley）和里斯兰（Rissland）设计的HYPO堪称典范。HYPO通过对问题情况（Problem situations）进行分析来处理商业秘密争议，在用户检索数据库相关法律案件后，系统将较合理的初步得出关于谁获胜的法律论证。这里所体现的合理性主要表现为对相关要素进行相似性和差异性的类比分析。尽管HYPO的应用范围只限于美国商业秘密法，但它形象诠释了适于案例法的法律案件推理过程。系统在案例知识库的基础上运用类比进行论证比较，这也为后续很多此类模型提供了借鉴。值得注意的是基于案件的模型主要适用案例法应用，而在涉及成文法时缺乏刻画具体法规的适当机制。尽管英美法系国家普遍适用案例法解决有关法律争议问题，但与此同时其成文法也是法律体系中不可或缺的部分。有研究者把基于规则推理和基于案例推理两种方式融入同个系统之中，以此构成一个混合系统（Hybrid system）来弥补各自的不足，如里斯兰和斯盖拉卡（Skalak）构建的CABARET就是典型混合系统。

不论是基于规则系统中有关规则书写在系统中的表示，还是基于案件系统中的案例知识库，都统称为法律专家系统的知识库，它们独立于系统推理程序而被分开表示，这种将知识表示和推理过程区分开来构建的系统通常也被称为基于知识的系统。普拉肯（Prakken）援引了坚尼瑟瑞斯（Genesereth）和尼尔森（Nilsson）的观点，他认为用这种方式表示知识有以下优点：首先，这种用声明方式表示知识不是为了解决某个特定问题，其表示的知识可以用来处理更多任务；其次，这种表示知识的方式更加易于系统维护；最后，这种方式使得关于知识的推理更加容易实施。由此引发了关于如何构建法律知识库这个问题的讨论。本奇－卡朋认为这种用同构的方式构建知识库不仅能很好核查和验证知识库本身，其作用更是贯穿软件工程的整个生命周期（开发、检验、运行和维护）。卡普夫（Karpf）1989年提出在法律背景下法律知识在系统中的同构表示必须满足五个条件。与此同时，也有一些学者对用同构方式建立知识库提出质疑。其中瑟高特认为如果法规本身具有完整结构，那么同构不失为好的方式，但令人担忧的是法规经常以修正法案等方式出现，其本身结构并不令人满意。在此基础上同构的知识库即使能折射法律现实，其结构也不再鲜明，从而不能突显同构的优点，并且以这种较自然的方式呈现的知识结构不能十分有效运行于程序上。

二

基于双主体的起应论辩模型

不论是基于规则系统中演绎推理方式，还是基于案例系统中类比推理模式，他们重点关注事实在系统的匹配问题，其推理机制单调且系统设计往往侧重于知识在其中的表示。此类零主体系统并没有诠释法律论证的论辩特征，同时也无法突显论证主体在法律推理中的积极作用和主体间的互动，显然这种较为静态的推理模式并不适应法律现实。法律争议涉及双方当事人，法律精神所崇尚的公正性并非能靠单方面得出结论所体现，而一个严明的法官不能不顾及双方的提请及诉辩单独做出裁决，双方论辩在这时起到至关重要的作用。

从20世纪90年代初开始，人们逐渐从关注于描述事实的方式转移到法律论证上来。尽管经典演绎推理系统为众人所推崇，但其单调的推理方式在应用于实践推理时却遭遇重重挫折，日常实际中我们很难规避各种信息的冲突及其本身的不完全性和不确定性，这些情行尤为明显体现于法律国度。做为一个开放领域，法律中各法条往往列及众多例外，如完全用演绎逻辑刻画这些法规，须考虑所有例外情形以组合成不同的推理规则，由此一条法规将衍生出多条推理规则，显然这种方式并不符合法规的自然描述，同时增加了前提表示的冗余度，而在对相关规则进行修正时更新工作繁碎甚至牵连广泛。但此类问题恰恰是使用可废止推理所能解决的，把法规的例外条律与普遍条律区别开来用可废止规则表示，能有效避免上述情况的产生。由于这种非单调方式在刻画法律论证时能起很好的作用，因此也为众人工智能与法研究者所采纳。

普拉肯对法律推理的逻辑方面进行了研究，他认为需要用一种全新的工具——非单调逻辑系统来刻画法律推理的可废止性以此弥补经典逻辑系统表现的种种缺陷。通过对各方面进行深入探讨他和沙托尔（Sartor）在扩展的逻辑编程语言中用规则优先顺序定义了新论证系统。而自1995年潘明董（P.M. Dung）提出抽象论证框架后，普拉肯结合该理论进一步发展了自己的系统，在他看来，一个论证系统通常包括逻辑语言、论证、论证间冲突、论证间攻击关系和论证的论辩状态，并基于反驳（rebutting）和削弱（undercutting）两种论证冲突，引入了破坏（undermining）攻击直接指出论证前提不成立，同时通过对论证状态赋值的不同处理产生基本、偏好、扩张等不同语义。

与抽象论证框架在给出的固定集合上运用规则不同，用对话方式刻画论证则较好展示了法律论证的开放性。以对话方式研究论证的传统由来已久，早在亚里士多德和普罗塔哥拉时期的智者已然认识到对话的论辩本质，而现代哲学家着手用形式对话博弈研究非演绎推理的形式，如对经典谬误的研究。1970年汉布林（Hamblin）为研究谬误，发展了被称为H的对话博弈，并首次在对话中使用承诺（Commitment）这个概念。

A.R. Lodder

DiaLaw: On Legal Justification and Dialogical Models of Argumentation

Springer, 2001

20世纪90年代前后，人工智能与法领域兴起法律论证的对话模型研究，把对话博弈应用于法律推理中。洛德（Lodder）对法律证成进行研究并构建了论辩的对话模型DiaLaw，与一般对话博弈类似DiaLaw有两方参与者，博弈双方轮流采取行动，其目的是证成对话中的陈述。对话过程用多元向量动态表示，并且使承诺集（Commitment store）在对话每阶段保持更新来记录该阶段博弈方对哪些陈述进行承诺，用以约束双方在后续行动中的言语。这种行动和承诺集相互作用的方式环绕整个博弈过程，直至证成某个有争议的陈述。在洛德看来法律证成是一种特别的法律推理类型，法律陈述的可接受性取决于证成的好坏。另一个有代表性的对话模型是戈登（Gordon）的诉讼博弈模型The Pleadings Game，该模型在民事诉讼框架下建立，其目的是为了确保诉讼程序的公正性。诉讼博弈在起诉方提出一个诉讼请求后开始，而对于争论的议题，在应诉方做出否认之后，起诉方需引入一个论证来证成自己的主张。这里的论证在模型中用集合表示，包括规则有效性、规则条件具体实例、规则的可适用性。应诉方要对起诉方论证中的各种陈述一一做出反映，要么承认或否认该陈述，要么引入一个新的反论证来对抗起诉方的论证。如此交替下去直到每个陈述被承认、双次否认或驳倒。戈登指出其诉讼博弈采用的方法来源于阿列克西（Alexy）的法律论证会话理论，他认为司法判决的公正性来自处理争议程序的公正和有效。

三

现有模型存在的问题

从侧重于事实描述的基于规则系统、基于案例系统发展到对法律中论证的关注，这本身是一巨大转变，伴随着论证理论的发展，更多人认识到法律论证所含盖的有关推理并非是在相关法规基础上所进行的简单演绎应用，其所关涉的不仅有论证的逻辑层面，还同时应有论辩视角和修辞视角上的考量。“论证是一个论证者为了自己的主张被目标听众接受而提出理由的交互论争过程。其基本特征是动态性、目的性、多主体性、语境敏感性、对话式等。”人们也逐渐地从讨论狭义的作为结果的论证开始转向探讨作为过程的和程序的论证这一更为宽泛的空间。

熊明辉

《诉讼论证——诉讼博弈的逻辑分析》

中国政法大学出版社，2010

一方面，法律论证有其固然的开放性和可废止性，就这点而言，对话博弈模型和抽象论证框架都有一定的诠释。通常对话博弈模型是在特定应用背景及目的下构建，它所处理的是限定领域下开放语境问题，法律对话博弈模型在诠释可废止性和开放性方面，展示了法律领域自身的特质。首先，法律推理是在相对开放的情境下进行，由于法律本身的不一致性，如各法规之间可能存在的冲突，若用经典演绎系统来表示，很容易得出相互矛盾的结论而导致系统崩溃，而对话博弈模型本身并不拒斥这种法规不一致性，从这点来看通过对话博弈构建的模型在法律领域中应用具有更好适应性；与此同时很多法规本身以例外方式呈现，这使得法规及其例外条款在单调系统中的表示容易遭遇尴尬。而这些困扰单调推理系统的法律特点在对话博弈模型中能得以很好的诠释，所以相较于用经典演绎方式表示法律论证过程，这种开放的对话方式更能反映法律论证本身的特质。其次，对于法律论证的证明责任（burden of proof）问题，对话博弈中虽然没有直接规定证明责任在模型内的表示，但通过对话中行动、承诺集之间的互动和其在特定规则下的影响，很好的内化了谁提出谁举证及其具体实施。但同时普拉肯也指出，论证中证明责任应包括两个方面：其一，有义务为其主张提供论证；其二，有义务在争论中为该论证进行辩护。普拉肯认为就第二点来说，对话博弈模型没能较好的说明。论证的对话层面关注的是在对话中智能主体怎样解决彼此间的冲突意见，普拉肯则主要关注结论是如何从大量不确定、不完全乃至不一致的信息中推导出来的论证推论层面。以他为代表所构建的抽象论证框架在表现推论方面更加形象，但因其在固有集合的基础上进行推理造就了该类模型在开放性上表现的不足，而为了弥补这点，需要引入一定的更新机制。不论是对话层面还是推论层面，对于法律论证而言都不可或缺，法律论证的开放性和可废止性并非是可剥离开来考量的因素，它们与法律论证的多方互动融合在一起贯通论证整个过程，对话博弈模型和抽象论证框架在诠释两者时各有利弊，如将两者融合在一起则可更全面的展现法律论证的开放和可废止特性。

另一方面，法律论证研究开始破除对主体的回避，转而逐渐以形式论辩术的方式在论证过程中引入不同主体间的互动，就这点而言抽象论辩框架和对话博弈都有所涉及，但脱离法律现实的是它们通常只考虑到起应双方间的论辩而缺乏对法官角色的刻画，取而代之的是试图用一种程序性过程来保证公正性的实现，如洛德反对引入第三方标准证成陈述，他认为一个陈述的证成只能基于对话中参与方之间达成的一致，这一设定导致DiaLaw中双方对争议陈述相持不下时，争持持续进行而无法停止。已有的法律论证建模通常仅刻画起应双方间互动的论证与反论证，全然忽视法官作为主审者的角色，就法律现实尤其是法庭诉讼而言，这显然并不恰当。而试图通过传统法律三段论得出对应结论则过于片面和武断。司法裁决过程往往涉及法律解释、证据材料梳理等法律实践的方方面面。不论案例匹配还是规则应用，都离不开对相关法规的解释。就立法者而言，很难预见将出现的所有情形，甚至在某些时候为使法条适应更加灵活而秉持着一种不甚清晰的理念，“只有先有模棱两可，然后才有可能就需要处理的未知情境达成一致”，这样一种方式也为法律论证开辟了宽广的空间，而就法官而言，能否洞悉法规背后立法意图及种种这些是需经仔细斟酌的。同时规则的解释也非遵循单一标准，通常为人们所熟知的有语法或语义解释、历史解释、体系解释、发生学解释和目的论解释等，然而对这些标准的界定尚存争议且其使用并非独自运用某条解释规准。法官对案件进行裁决时引用相关解释非试图达成标准结论或随心所欲进行选择，任何解释需经论证才能被采纳。同样经由对证据材料进行提炼而达成对案件事实的还原，整个过程中论证也起到不可磨灭的作用。现有的尴尬局面是法律论证建模对法官刻画脱离司法现实，一方面是对法官主体的刻意回避，另一方面是过于简化法律语境中法官所担当的角色。究其根本固然有赋予法官角色以司法正义化身的考量，但同时应注意到它们并没有区分法律裁决中法官在不同证成层面所起的作用。早在1974年，符卢勃列夫斯基（Wroblewski）区分了法律裁决的内部证成和外部证成。从法律论证内部证成来讲，法官主要从推论层面来评价论证是否可接受；而从法律论证外部证成来说，法官需处理论证前提的可接受性，即对相关法规和案件事实进行解释及论证，这里所指关联的有当事人双方所提交的各项材料及各自所做出的论证，从这点来看外部证成不仅要涉及论证的推论层面还应有论证的对话层面。对话博弈模型和抽象论证框架在处理对话层面和推论层面问题时各有长短，如果一概而论，则无法明晰法官在法律论证的不同方面所起的不同作用，而导致法律论证模型的构建存在先天缺陷。

爱德华·H·列维 

《法律推理引论》

庄重 译

中国政法大学出版社，2002

四

一种可能的建模方式

法律论证建模同时牵涉到论证的评价问题，对此非形式逻辑学派和语用论辩学派都有各自的论证框架和评价机制，本文不做详议。需要指出的一点是道格拉斯∙沃尔顿（Dougls Walton）提出了一种新衡量标准，他认为应该从论证的语用角度来考量问题，针对于不同类型对话及其各自要达成的目标来评价具体论证在对话语境中的使用。法律对话作为特殊场合下的对话，其主体双方当事人的目标乃是希望法官能做出有利于己方的判决，而作为中立的第三方——法官一方面担任着规范对话有序进行的执行者角色，另一方面也是当事人特别针对的目标听众。在构建法律论证的对话模型时，我们有必要从逻辑、论辩和修辞视角来多方位考察对话。

伴随着技术手段的不断更新，更多法律论证系统基于一定的论证理论以可视化交互界方式呈现。维赫（Verheij）结合基于理由（Reason－based）逻辑和潘明董的论证框架提出可废止论证的形式论证模型CumulA，并在此基础上设计了一系列的可视化论证辅助系统ARGUE！、AEGUMED2.0和ARGUMED3.0等。英国学者克里斯∙里德（Chris Reed）在不同论证图示（schemes）基础上设计Araucaria用于帮助截取和分析包含于自然语言段落中的论证，并以此展开各种评价。在论证理论中，这种论证图表系统主要从两个方面扮演着很重要的实践角色:在教学中，使用图表来支持批判性思维技能的教学；在研究中，使用图表来构建和实施对论证理论的评价。

尽管人工智能与法研究起步较晚，但其涉及逻辑、法律和计算机等众多领域的理论及实践方面。本奇－卡朋认为，一般说来论证应该是人工智能的中心议题，人工智能必须关注于合理性和合理的行为及信念，而理解论证对理解合理性极为重要。对法律推理应用而言，论证是整个过程中至关重要的组成部分。需要注意的是这种论证所起作用的方式并非各部分独自进行，而是彼此之间协调运作。对已有规则的解释离不开对应的事实素材，相关证据材料的推理是在现有法规框架下进行的，而规则和证据材料经过升华最终达成裁决更是在彼此响应的情形下完成，把它们割裂开来讨论法律论证只能得出片面乃至荒谬的结论。

传统法律三段论在应对实践推理时有其固然的缺陷，但经由多方位的讨论，在探讨推理的逻辑结构时适当引入论辩和修辞视角上的考量，通过对其框架进行扩展和对推理过程及程序进行完善，可以使其更好适用法律实践。首先，区别于传统单调演绎推理，用非单调的可废止推理模式能较好的刻画法律领域的可废止性和开放性，尤其是综合抽象论证框架和对话博弈模型各自的优势能更全面展现法律论证的可废止和开放特质。其次，在探讨法律论证时，不仅应涉及论证中论辩双方的言辞表达和行动，还需把作为裁决方的法官以论证主体的形式纳入考量范围，并在讨论法官裁决时区分其在不同层面所起的作用。

法律是一个古老而开放的领域，与之相对人工智能虽起于二十世纪，但其追求的是在相对封闭的计算空间处理某些需加注智能才可解决的问题。怎样更好建模法律领域的论证问题一直是很多学者的研究议题。需要指明的一点，这种法律论证的人工智能模型构建并非试图用相应的系统完全取代自然人的论证行为，论证模型能规范论证主体的行为，但论证中的互动及表达同时需主体的介入，确切的说此类模型能一定程度上对论证及结论达成起到借鉴作用，以此辅助相关人员研究和解决问题。

法律思想

本文系“人工智能与法律推理 ”第4期

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