思享｜雷磊：人工智能时代法律推理的基本模式

雷磊法理杂志 2024-01-11

来源

原题为《人工智能时代法律推理的基本模式——基于可废止逻辑的刻画》，载《比较法研究》2022年第1期

作者简介

# 雷磊

中国政法大学“钱端升学者”，法学院副院长，教授、博士生导师，法学博士；兼任中国法学会法理学研究会常务理事，中国法学会立法学研究会理事，中国法学会董必武法律思想研究会理事，中国逻辑学会法律逻辑专业委员会常务理事等。先后在《中国社会科学》《法学研究》《中国法学》等期刊发表论文百余篇；代表著作有《规范、逻辑与法律论证》《法律体系、法律方法与法治》等；代表译作有《像法律人那样思考：法律推理新论》《法律逻辑》等。主要研究领域为法哲学、法理论、法律逻辑等。

摘要

从逻辑学的角度看，法律推理具有非单调性。人工智能时代更清晰地凸显出了与这一特性相应的可废止推理模式的必要性。可废止推理虽未必一定用可废止逻辑来刻画，但这一做法在人工智能的环境下更加合乎目的。法律推理的可废止性源于法律规则的可废止性，法律规则的逻辑形式化要求将其构成要件表征为“有待证明的要素”（P要素）与“未被驳倒的要素”（NR要素）两部分，后者的引入恰当地处理了规则与例外的关系。在此基础上，可以通过引入三类“废止者”，即反驳型废止者、截断型废止者和削弱型废止者，来建构可废止法律推理的基本模型。但这同时也显现出了可废止法律推理的智能化限度，核心在于它无法进行司法裁判中必不可少的价值判断。

一、引言

一般认为，人工智能与法律（artificial intelligence and law）的研究可以分为两种路径：一种是符号主义路径，另一种是联结主义路径。联结主义认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。它从神经元出发研究神经网络模型和脑模型，在司法裁判领域体现为对于“电脑法官”的设计。尤其是21世纪以来大数据技术与自主学习网络的发展，使得人工智能有望从辅助决策的角色向自主决策的角色转变。换言之，该路径致力于“探求法官的内在思维结构”，试图让人工智能真正实现“像法官那样去思考”。此间的核心议题在于，人工智能究竟能否具备人类法官的“心灵”或者说思考能力。

[美]约翰·塞尔：《心、脑与科学》

杨音莱译，上海译文出版社 2006 年版

相反，符号主义认为人工智能源于数理逻辑，它试图在计算机上实现逻辑推演系统。与联结主义不同，符号主义不必焦心于计算机是否真的能够具备“心灵”，而是关心计算机程序能否得出“同样好”的，甚至“更好”的裁判结果。正是符号主义者发展出了启发式算法、专家系统、知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义将法律推理逻辑建模视为法律人工智能的核心问题，它为法律人工智能从法律计量学到法律信息学的发展作出了重要贡献。

本文旨在从符号主义的路径来探究人工智能时代法律推理的基本模式，原因在于：联结主义路径更多属于生物学和心灵哲学的研究范围，司法裁判其实只是这种研究的一个试验场。相反，符号主义路径更合乎法学自身的旨趣，更能揭示出：从法学的角度来看，人工智能时代对于法律推理基本模式的影响及其恰当回应方式究竟是什么。因为这两种路径的区分大体对应于法学方法论关于“法的发现”与“法的证立”的二分。前者是法官思考得出某个法律结论的实际过程或者说“真实”过程，而后者则是法官对这个结论提供论据进行论证说理的过程。在规范主义视角下，司法裁判的关键在于所给出的理由与结论之间的关系能否成立，而不在于结论被得出的真实心理过程。由此，像“法律推理能否完全人工智能化”这样的问题只在联结主义的视角下才有意义。因为无论人工智能能否在生物学的意义上完全比拟人的大脑，都不影响它在法理论层面上给法律推理“模式”可能带来的影响。

合先叙明的是，人工智能时代对法理论的“影响”大体可分为两种：一种是因为人工智能的出现，需要用与之相应的新理论去取代既有的理论，也即进行彻底的理论调整和改变；另一种是，人工智能只是为理论的反思和发展提供了一种刺激性的外部环境，而非促使了一种颠覆性和取代性理论的诞生。本文主要涉及后一种情形：因为并不存在一种独特的“法律推理的人工智能模式”，而只存在一种“人工智能时代的法律推理模式”。换言之，人工智能只是为我们重新思考法律推理的性质及其逻辑刻画方式提供了新环境和“激扰条件”。或者说，人工智能的时代背景为我们更好地对特定法律推理模式进行辩护提供了契机。这种特定的法律推理模式，就是可废止推理。所以，本文将重心放在对可废止推理的逻辑刻画上，也就不足为奇了。

下文将首先阐明人工智能时代对可废止推理这种法律推理基本模式的凸显（第二部分），接着澄清与这种推理模式相应的理论前提，即法律规则如何被逻辑形式化（第三部分），继而在此基础上来处理可废止推理的基本模型（第四部分），并表明其智能化限度（第五部分），最后予以小结。

二、人工智能与法律推理的可废止性

（一）法律推理的性质：从单调性到非单调性

在传统的法律认识论中，法律推理被认为是对逻辑演绎的简单套用。这与19世纪法学家们追求法律科学主义和法律公理化的倾向有着密切联系。持有这种倾向的典型代表就是德国的制定法实证主义和美国的法律形式主义。在其理想中，法律被视为一个封闭、静态的规则体系（法典就是这种体系化的最高成就），而司法裁判就是从相关规则出发进行演绎推理的结果。法律适用被认为包含着辨识相关事实、界定法律争点、表述有待适用的法律规则以及将法律规则适用于相关事实这样几个清晰的步骤。这种想法反映到早期的人工智能法律推理系统中，就是基于知识库的专家系统。与只具有检索功能的知识数据库不同，专家系统不仅包括数据知识（规则、案例），也包括程序知识（推论程序），也就是一套算法规则。算法本质上就是确保当键入正确数据时获得合适结论的循序渐进的程序。在传统法律推理模式中，专家系统的关键在于设计出一套显式编码、封闭规则的算法。其背后的基本思想在于，特定的案件事实数据对应于特定的法律后果数据。这种“对应关系”的依据就是系统中纯粹的法律规则，而其执行则交由相应的算法来进行。换言之，专家系统要做的实际上是一种数据比对工作：只要案件事实数据能够与算法已纳入的法律规则之构成要件的各项参数完全匹配，就能“自动对应（获得）”法律规则所规定的后果。

这种封闭规则算法的背后，蕴含着一种机械主义的法律推理观。在这种推理观看来，在法律推理的过程中，是法律规则决定了（蕴含了）裁判结论，推理的任务就是将法律规则以“当且仅当”的方式涵摄个别事实推断出结论的过程。但这种观点早已被认为无法用来恰当地说明法律推理的性质。在法的证立的层面上，法律推理就是为司法裁判的结论提供理由的过程。这个过程同样可以被称为法律论证。因此，法律推理在性质上就是通过运用各种理由，致力于在法秩序的框架中获得一个规范性共识（结论）的论证活动。在此过程中，法律规则是最重要的理由（也被称为“裁判依据”），但绝非唯一的理由。也就是说，即便案件事实符合相关法律规则的构成要件，并不一定就应当得出该法律规则所要求的后果。因为法律规则永远可能存在例外。虽然依法裁判是法官的首要义务，而依据法律规则进行裁判则是依法裁判的基本体现。但是，法律规则永远无法事先就规划好一切，个案新情况的层出不穷要求法官以最恰当的合法性姿态去平衡各种价值和利益关系。推理并不是一个从规则到结论的简单线性的推论过程，而要随时面临相反理由的挑战，从而存在改变固有结论的可能。

从逻辑学的角度看，这体现了法律推理的非单调性（nonmonotonic）。在传统观念中，法律推理具有单调性。当一种推理满足下述条件时，它就是单调的：如果它从前提集中获得结论C，那么它同样能从的每一个超集（它向添加了新的前提）中获得C。逻辑演绎就是典型的单调推理，因为规则被认为对于结论具有决定性，此时在前提集中添加任何新前提（如规则无法涵摄的案件特征），也不会影响结论。相反，在非单调推理中，可从中获得的结论C可能并不能从（它向添加了新的前提）中获得。在法律推理的过程中，有可能因为推理前提的增加而使得原本依据相关法律规则能够获得的结论不再能够被证立，从而使得推理具有非单调性。法律推理的这种性质有时也被称为“可废止的”（defeasible）。

[荷兰］雅普·哈赫：

《法律逻辑研究》

谢耘译，中国政法大学出版社 2015 年版

当然，与“非单调性”不同的是，“可废止性”除了用来指称推理，还可以用来指称理由。理由是推理的基本单位，理由被连接在一起形成论据，并由此可使获得论据支持的结论得到证立。法律推理是否是非单调的，取决于推理过程中运用的理由的性质。理由在性质上可分为两种：一种是可废止的理由，另一种是不可废止的理由。不可废止的理由是那些逻辑上蕴含着其结论的理由。例如（P&Q）就是P的不可废止的理由。这类理由是终局性理由（conclusive reasons）。相反，P是Q的可废止理由意味着：P确实是支持Q的理由，但增添新的理由R将摧毁这种理由联系，也即（P&R）不是支持Q的理由。这类理由被称为“初始理由”（prima facie reasons）。法律推理的可废止性，来自于推理过程中所运用的理由（法律规则）的可废止性。归根到底，在法律推理的过程中，正因为存在“可适用的法律规范（规则）在具体情境中遭遇例外的可能”，才使得原本依据法律规则可以成立的裁判结论无法再成立。法律规则的例外有时是显性的，但也有很多时候是隐性的。前者来自于法律体系本身明确包含（通常由另一条规则表述）的除外性规定，后者来自于规范冲突（规则与规则、规则与原则的冲突）。这意味着，即便案件事实符合特定法律规则的所有构成要件要素，但也可能由于它额外拥有一个新的要素，而该新要素又恰恰符合规则例外的情形，规则的后果就不应对它发生。

需要注意的是，上述对于法律推理性质之理解的变化与其说是因为人工智能的出现才出现的，不如说是哲学界和法学界基于规则实践对于（法律）推理之认识深化的结果。事实上，无论是基于显式编码、封闭规则的算法（法律专家系统）的初级人工智能，还是基于机器学习算法、依靠大数据分析实现对判决预测（深度学习）的高级人工智能，都可能秉持机械主义的推理观。区别只在于，前者是在专家系统中对规则进行人工编码，而后者是通过机器学习技术进行自动归纳。前者以法律规则及其文本解析为基础，后者更注重通过对同案判决的深度学习自主挖掘法律外因素（可笼统称之为“社会因素”），进而构造出法律文本外的裁判规则作为演绎的基础。但是，从基于“法律”规则之推理的角度来看，人工智能时代的确可能更清晰地凸显出了可废止推理模式的必要性。尤其是大数据与人工智能的联手，使得通过个案发现同一体系中法律规范冲突的几率，以及发现规则例外，尤其是隐性例外的可能性大大增加。而在传统的人工环境中，全面发现这些冲突和例外的能力相对受限。所以，人工智能和大数据技术凭借其对全样本数据库进行遍及式分析的“鹰眼”视角，为法律推理的“可废止转向”提供了一种刺激性的外部环境。

（二）可废止推理是否必须用可废止逻辑来刻画？

法律推理在性质上具有可废止性，这一点在今天已受到相当程度的认可。那么，可废止（法律）推理是否必须用可废止逻辑（defeasible logic）来刻画？对此存在两种相对立的观点。一种观点（以法学家为主）认为并不需要。在这种观点看来，法律推理或法律推理的“主图式”在逻辑上继续用演绎推理来刻画即可，为了应对推理过程中的例外和规范冲突现象，只需修正演绎推理的前提，也即在规范的构成要件中添入限制性条件即可。因为前提的确定是实质论证的结果，逻辑不解决前提问题。例如，阿列克西（Alexy）就曾演示过，如何在（固有的）实质蕴含推理的基础上，通过前提修正来达成与帕肯（Prakken）的可废止推理模式相同的结果。另一种观点（包括逻辑学家和部分法学者）则认为，传统的演绎逻辑无法从整体上凸显出法律推理的性质，用可废止逻辑来刻画整个（法律）推理的过程是更恰当的做法，尤其是它可以突出“增加前提会导致结论变化”这一属性。例如帕肯的博士论文就是这一方面的经典作品。

[荷兰]亨利·帕肯：

《建模法律论证的逻辑工具：法律可废止推理研究》

熊明辉译，中国政法大学出版社 2015 年版

这其实反映出不同学者对于逻辑与法律推理之关系的不同理解：法学家认为逻辑的任务只在于刻画出法律推理的一个层面（通常是内部证成），而逻辑学家则试图用逻辑来刻画法律推理的全貌。这两种理解之间没有绝对的对错，运用何种逻辑、将逻辑运用到推理的哪些方面，从根本上说并不是逻辑自身能决定的事情，而更多取决于合目的性的考量。本文认为，在人工智能的环境下，用可废止逻辑来刻画法律推理之可废止性的做法更合乎目的。因为人工智能法律推理的要求是将整个法律推理的过程都交给人工智能去处理，在建立全样本数据库的基础上通过算法的运行自动获得裁判结果。如果要通过符号主义进路来表明这一过程背后之推理模型的可废止性，那么更合适的做法就是用可废止逻辑来刻画它，而非仅将一个层面交给逻辑。

三、法律规则的逻辑形式化

（一）条件式规范的结构与要素

法律推理的可废止性源于法律规则的可废止性，因而对法律推理之可废止性的逻辑分析当从法律规则的逻辑形式化开始。与道德规则不同，法律规则（至少是大多数法律规则）具有一种条件式的结构：它们将某个法律后果联结于某种构成要件。因此，法律规则属于条件式规范，其中构成要件是它的前件，而法律后果则是它的后件。很多情况下，构成要件并不只包含一个要素，而是多个要素的合取。如果某个规范将法律后果联结于某种充分条件（完整前件），那么这一规范就是完美的条件式规范。完美的条件式规范可以被形式化为：

其中，E表示法律后果，而A1, …, An表示完整前件的要素，“if”代表“如果”，表示A1, …, An的合取构成E的充分条件。目前的法理论通常用这种形式化来呈现条件式规范（尽管具体形式因逻辑系统的不同而有所不同）。但它没有抓住完美的条件式规范的一个重要方面，即阐明这类规范是如何被运用于法律结论的获取过程的。事实上，规则例外和规范冲突的情形在实践中难以避免，而当出现这种情形时，法律会授权特定机关（尤其是法官）提出权威的解决方案。法官必须确定双方当事人的法律处境，并作出相应的裁判。虽然法官必须将法律规范适用于案件事实，也即通过法律来确定（或至少是证立）法律后果，但他并不是非得确定完整构成要件（完全前件）的一切要素后才能来确定特定的法律后果。换言之，作为条件式规范的法律规则在适用过程中可能并非“完美”。用麦考密克（MacCormick）的话来说，规则的构成要件陈述出了相关法律后果之“通常必要且推定充分的条件”。为了表征出这种不完美性，需要将法律规则的构成要件分作两个部分：一个是“有待证明的要素”（elements to be proved/probanda，后文简称为“P要素”），另一个是“未被驳倒的要素”（elements not to be refuted/non-refutanda，简称为“NR要素”）。只有当所有的P要素都被确定，且构成要件的其他任何要素，即NR要素的补集都未被确定时，法官才有义务去考虑法律规则的完整构成要件并确定其结论。但是，所谓“未被驳倒的要素”（NR要素）出现在构成要件之中就意味着：对于构成要件的满足而言，确定NR并不是必要的，NR未被驳倒——NR的补集NR未被确定（确定NR就意味着驳倒NR）——就足矣。因此，条件式规范更恰当的结构应被形式化如下：

在此，A1, …, An属于P要素（对于构成要件的满足而言，有待确定的要素），而属于NR要素（对于构成要件的满足而言，未被驳倒的要素），“未被驳倒”这一属性通过符号来表明。

将前件的要素划分为如上所界定的两类，就确定了每类要素在法律后果之获得（或证立）过程中的角色。因为在特定的证立语境中，如果当一个后果是某个前件已被满足之规范（在那一语境中被接受）的后件时，它的获得就可以被认为得到了证立。而如果一个规范前件中的每个P要素都已在被接受之证立语境中获得，且那一前件所包含的NR要素中没有任何一个被驳倒，那么规范前件（法律规则的构成要件）必须被认为得到了满足。关键问题在于，如何区分P要素与NR要素？一般而言，只有通常能作为法律后果之基础的事实才是P要素，而能够阻止法律后果实现之事实的补集就是NR要素。具体而言，可以从五组相对立的二分法来区分这两类要素。

1、构成性事实与阻碍性事实。代表法律后果之证立基础或构成它的引发性事实被称为构成性事实。构成性事实代表着法律后果的实质基础，它们是实现法律意在受该法律后果调整之利益关系的事件或事态。通常情况下，只有确定了它们，法官才能适用法律后果。因此，构成性事实就是P要素。阻碍性事实是那些即便构成性要素在场，也能阻止法律后果实现的事实。例如，有意引发不当损害（构成性事实）者，有义务对此损害进行赔偿（法律后果）；但在正当防卫的情形（阻碍性事实）中，这种义务就不存在。每一个阻碍性事实F的补集就是确认被阻碍后果的规范前件中的NR要素。因此，如果法律后果E由构成性事实引发，而它被阻碍性事实所阻止，那么确立这一后果的规范通常可以被形式化为：

辨别哪些要素是构成性要素通常需要进行目的性论证，但很多时候文本本身就能揭示出相关信息。从表面看，确定特定法律后果的主条款所规定的事实通常就是构成性事实，而通过“除非”“但”“除外”等连词连接的例外条款所规定的事实则是阻碍性事实。例如，《中华人民共和国民法典》（以下简称“《民法典》”）第136条第1款规定：“民事法律行为自成立时生效，但是法律另有规定或者当事人另有约定的除外。”在此，“民事法律行为成立”对于主张“该法律行为有效”而言是构成性的。而通过“但是……除外”连接之短语所指涉的事实，即“法律另有规定或者当事人另有约定”，阻止了该法律行为的生效。因此，法律没有另作规定且当事人没有另作约定就必须被限定为NR要素（当事人无需证明法律没有另作规定且当事人没有另作约定，来支持其法律行为生效的主张，但当作出这种不同规定或约定的事实被确定时，其主张就将失败）。

2、被推定的事实与非被推定的事实。P要素和NR要素的划分并不总是与构成性事实和阻碍性事实之补集相对应。考虑到举证困难、权力的不平衡或其他因素的存在，法律经常会对规范前件中的诸要素进行各种不同的限定。在这类情形中，按照上述第1点中的标准应被认为是P要素但却被法律限定为NR要素的事实，就被称作是“被推定的”。赋予某个要素Ai（对于得出法律后果E而言是）“被推定的”资格，就意味着确定：对于获得E而言，无需确定Ai，未确定就足矣例如《民法典》第1165条规定：“行为人因过错侵害他人民事权益造成损害的，应当承担侵权责任。依照法律规定推定行为人有过错，其不能证明自己没有过错的，应当承担侵权责任。”那么这两个条款就可以被呈现为：

x应当承担侵权责任，if x实施了行为f∧　　 f侵害了y的民事权益且造成损害d∧　　 <x有过错>

要注意的是，这里所说的“推定”指的仅是可推翻的推定，而不包括不可推翻的推定。

[美]弗里德里克·肖尔：《像法律人那样思考》

雷磊译，中国法制出版社 2016 年版

通过赋予某个事实“被推定的”资格，法律本身没有对这一事实作出断定，也没有要求法官作出这一断定。它毋宁规定的是，即便被推定的事实没有被确定，也必须得出法律后果，只要这一事实的补集同样没有被确定即可。

3、有待证明的事实与必须不存在相反证据的事实。在一些情形中，法律会明确区分有待证明的事实与（对于得出法律后果而言）必须不存在相反证据的事实，它们分别对应于P要素与NR要素。例如，《民法典》第897条规定：“保管期内，因保管人保管不善造成保管物毁损、灭失的，保管人应当承担赔偿责任。但是，无偿保管人证明自己没有故意或者重大过失的，不承担赔偿责任。”在此，我们仅将该规范的对象限于“无偿保管人”。结合这两个条款看，该条的意思是，对于无偿保管人承担因保管不善造成保管物毁损、灭失的赔偿责任而言，证明他存在故意或者重大过失并不是必要的。而只有当他能证明自己不存在故意或者重大过失时，责任才得以免除。因此，该规范可以被呈现为：

x应当承担损害赔偿责任，if x对保管物c保管不善∧　　 x的行为造成了c毁损、灭失∧　　 <x存在故意或者重大过失>

<x存在故意或者重大过失>这一陈述属于规范前件中确立无偿保管人责任的NR要素，它意味着：无偿保管人通常要为因其保管不善造成保管物毁损、灭失的行为承担赔偿责任，除非其故意或重大过失被推翻，也即他能自己证明自己没有故意或重大过失。

4、由原告承担证明负担的事实与由被告承担证明负担的事实。在民事领域，P要素和NR要素的区分尤其与原告和被告之间的证明负担分配相关。原告要承担未能确定构成法律后果之条件的P要素的风险：如果这些事实没有得到证明，那么特定后果就无法获得，原告也就将败诉。在此意义上，原告承担着证明P要素的负担。相反，被告要承担未能证明出现于同一规范前件中之NR要素的风险：假如所有P要素都被确定，且没有任何NR要素被证明不成立，那么就必须得出法律后果，而被告也将败诉。在此意义上，被告承担着证明NR要素（更准确地说，是证明NR要素不成立）的负担。就此而言，P要素和NR要素的区分有时兼具“分配证明负担”的功能。

5、积极事实与消极事实。正如前述，完整的法律规则构成要件由多个要素合取而成，每个要素要么是积极的原子式表述，要么是消极的原子式表述，因而我们可以区分出积极要素与消极要素。通常情况下，积极要素就是P要素，它们代表着实质上构成法律后果之基础的事件和条件。而消极要素通常是NR要素，它们代表着对阻碍性要素的否定。因此，原则上消极事实无需被确定以得出法律后果，只要构成补集的积极事实（阻碍性事实）未被确定就足矣。例如，根据上文提到的《民法典》第1165条第1句，行为人因过错侵害他人民事权益造成损害的，应当承担侵权责任。而《民法典》第181条和第182条分别规定，因正当防卫或紧急避险造成损害的，防卫人或避险人不承担民事责任。在此，为了说明某人要为他故意侵害他人民事权益造成损失的行为承担侵权责任时，无需说明不存在责任阻却事由（正当防卫或紧急避险）。然而，只要能证明这类事由中的一个存在，就将导致责任消失。因此，侵权责任之完整规则的构成要件可以被呈现为：

x应当对行为f造成的损害d承担侵权责任，if 　 x实施了行为f∧　　 f侵害了y的民事权益且造成损害d∧　　 <x并非出于正当防卫而实施f>∧　　 <x并非出于紧急避险而实施f> 　

消极事实虽然通常构成NR要素，但也有例外。将积极事实限定为P要素的规则有时通过推定或证明负担倒置来发挥作用。如上面提到的《民法典》第1165条第2句确立的<x有过错>，以及第897条确立的<x存在故意或者重大过失>，就属于积极的NR要素。　　

在规范前件中，因P要素和NR要素的不确定所各自带来的后果是不同的。如果一个不确定的要素Ai（无论是Ai还是都未被确定）是某个规范前件的P要素，那么该前件就没有得到满足，相应法律后果就不会发生。但如果Ai是某个规范前件的NR要素，那么该前件（在涉及Ai的意义上）就被满足了，（在该前件中的P要素也同时得到满足的前提下）相应法律后果就可能会发生。　　

（二）规则与例外

NR要素的引入对于处理规范与例外的关系具有重要意义。在逻辑上，例外包括两种类型：一是规则后果的例外。这类例外确立了在特定情形中特殊法律后果不发生。它是这样一种例外性事实，它一经确定就将阻止特定法律后果的获得。构成该法律后果之条件的前件所包含的每一个NR要素的补集，都是此种意义上的例外。例如《民法典》第181规定：“因正当防卫造成损害的，不承担民事责任。”该条就构成了一切规定应承担民事责任之规则的例外，也即阻碍了一切这类规则的适用。二是规则的例外。对于这类例外规定，某个语义上清晰涵盖特定情形的规则并不适用于这一特定情形。它通常体现为专门的例外条款，也即一个能够阻碍另一个规则适用——即便后者的前件已得到满足——的规范。在这种情形中，某个规则之NR要素的补集出现在另一个独立的规则之中。例如《民法典》第658条第1款规定：“赠与人在赠与财产的权利转移之前可以撤销赠与。”而该条第2款又规定：“经过公证的赠与合同或者依法不得撤销的具有救灾、扶贫、助残等公益、道德义务性质的赠与合同，不适用前款规定。”　　

例外在逻辑上包括两个层面：一是对象语言的层面。这一层面与被例外所毁损的规则处于同一层面。在该层面上，例外的内容是这样一种条件式陈述，它的后果是对规则之后果的否定（规则后果的例外）或是对规则本身的否定（规则的例外）。二是元语言的层面。在该层面上，例外优于规则，因而当规则与例外本身发生冲突时阻碍了前者的适用。例外的元语言层面必不可少，因为如果它只有对象语言层面的内容，那么它与处于同一层面的规则内容就会相互冲突，且出现无法决定何者优先的困局。这一冲突要通过给予例外以优先性来解决，也即，如果规则确立了法律后果E，而例外规定了，且规则和例外的条件都被满足，那么必须只能得出。因此，例外的真正含义，一方面是它的内容在对象语言层面上与规则内容的冲突，另一方面则是它在元语言层面上相对于规则的优先性。　　

如何在逻辑上对例外以及规则与例外的关系进行刻画？这就需要借助NR要素。每种规则与例外都可以被“转译”为其构成要件包含着NR要素的等值的规则集合，反之亦然。为此，将例外的补集引入规则的前件，并将这种补集限定为NR要素就足矣。因此，规则

与例外

就对应于如下规范命题：

NR要素的引入表明了相对于E的优先关系。因此，在上述赠与合同的例子中，规则和例外就可以被转换为：

x可以撤销对财产g的赠与，ifx已签订关于g的赠与合同c∧　　g的权利尚未转移∧　　<c并没有经过公证> 　<c并非依法不得撤销的具有救灾、扶贫、助残等公益、道德义务性质的赠与合同>　　

这种转换是正确的，因为可从这种转换中得出法律后果的情形，与可从规则和例外的结合中得出法律后果的情形完全一致。相反，经典逻辑之所以无法在形式上恰当地表述出规则和例外的结合，恰恰是因为它没有在法律规则中刻画不经确定即可推定法律后果成立的NR要素。它只能表示出规范前件与法律后果之间的一种实质蕴含关系。相反，包含NR要素的规范前件与法律后果之间的关系是一种可废止蕴含关系。相比于通常所理解的实质蕴含，可废止蕴含是一种弱的、可挑战的蕴含。人工智能法律推理的基本模式应当建立在这种可废止蕴含的基础之上。

四、可废止法律推理的基本模型　　

上文对规则与例外的处理方式使得我们可以恰当地对可废止法律推理进行建模。在这种模型中，每组（可作为裁判结论之基础的）法律前提（无论是成文法、判例规则、教义学命题还是事实主张）呈现出的都不是逻辑公理，而是这样一种情境：在其中相反的论据能够被提出和交锋。这一模式建立在“冲突”（conflict）的观念基础上：（可废止的）法律推理是一个解决相矛盾之前提间的冲突的过程。这种观念的优点是显而易见的：一方面，其重心在于法律可废止性的实质基础，也即不相容之法律规则的对立上。它使得有可能对简单的、更加模块化的和接近于自然语言的法律知识进行呈现。尤其是，可以通过分开的规范来对处于复杂情境中的规则进行表述，它们中的每一个都可以对在这些处境中浮现的一个单独的方面进行处理。这就避免了在传统的演绎模式中需将复杂情境所带来的对所有的例外或冲突的处理都体现在大前提之中（由此将推理本身化约为三段论或涵摄）的难题。另一方面，明确呈现规则与例外容许对规范体系进行动态调适。因为已经有效的例外优先于随后被引入规范体系的规则，而新的例外也可以对已然有效的规则进行限制。　　

此外，这种基于冲突的可废止推理模型不仅可以来处理其结果被预先确立的规范冲突（规则与例外的结合），也可以来处理结果不确定的（规范冲突）情形。对于特定规则而言，无论是它的例外，还是具有同等分量的另一规范，其实都是它的“废止者”（defeater）。前已述及，例外包括规则后果的例外与规则的例外两类。所以，总的来说就具有三类废止者：（1）反驳型废止者（rebutting defeater），也即支持对规则后果进行否定的理由（例外）。其定义为：当且仅当R是一个废止者，且R是支持Q的理由时，R就是支持Q之初显理由P的反驳型废止者。（2）截断型废止者（undercutting defeater），也即对前提与结论（规则前件与规则后果）之间的联系，而非后果本身进行攻击的理由（例外）。其定义为：当且仅当R是一个废止者，且R是支持否定“仅当Q为真，P才为真”的理由时，R就是支持Q之初显理由P的截断型废止者。（3）削弱型废止者（undermining defeater），也即对前提（或前提的某个解释版本）本身的分量进行削弱，从而是否能导出特定结论存疑的理由。其定义为：当且仅当R是一个废止者，且R是削弱P（或P的某个解释版本P'）的理由时，R就是支持Q之初显理由P的削弱型废止者。反驳型废止者和截断型废止者分别出现于上述两类例外的情形中，而削弱型废止者则出现于规范冲突的情形；在反驳型废止者和截断型废止者出现的场合，冲突的结果是确定的，即废止者支持的结果优先；而在削弱型废止者出现的场合，冲突的结果是不确定的，除非依据第三方规则（如“上位法优于下位法”“特殊法优于普通法”）或个案中的分量比较（个案权衡）作出决定。　　

我们可以通过例子来说明如何对这些废止者及其在法律推理中的角色进行刻画。依然举《民法典》第1165条第1款的规定：“行为人因过错侵害他人民事权益造成损害的，应当承担侵权责任。”我们可以用完美的条件式规范，也即不包含NR要素的简单推论规则来表示它：

r1: x应当对行为f造成的损害d承担侵权责任，if x因过错实施了行为f∧　　f侵害了y的民事权益且造成损害d　　

这里，x是一个成年人。在推理过程中，反驳型废止者是一个否定规则之法律后果，且优先于确定这一后果的规则（或一些这类规则）的规范。根据《民法典》1188条可知，无民事行为能力人造成他人损害的，本人不承担责任。而《民法典》第21条规定，不能辨认自己行为的成年人为无民事行为能力人。这里的“不能辨认”包括不能认识自己行为的性质、意义和后果，以及不能控制自己的行为并对自己的行为负责。

舒国滢主编：《法理学导论（第三版）》

北京大学出版社 2019 年版

该条就构成了R之规则后果的例外或者说R的反驳型废止者。下面两个陈述各自表达出了该例外的对象语言层面和元语言层面：

e1 : x不应对行为f造成的损害d承担侵权责任，if x在实施f时不能辨认自己的行为　 e1＞e2　　

这里的“＞”代表“优先于”。我们可以相同方式来表示截断型废止者，也即陈述出特定规则不可适用的规范（规则的例外）。例如，《民法典》第1190条第2款规定：“完全民事行为能力人因醉酒、滥用麻醉药品或者精神药品对自己的行为暂时没有意识或者失去控制造成他人损害的，应当承担侵权责任。”这一规范其实是一个二阶例外，它在例如醉酒的情形中排除了例外e1的适用：

ee1: (e1(x, f))不适用，if x在实施f时因醉酒而不能辨认自己的行为　　 ee1＞e1　　

例外的使用可以让我们从规则的构成要件中删去一切未被驳倒的要素：规则构成要件所规定的每个NR要素都可以被转换为一个独立的例外，它将不适用该规则或其后果的结论联结于该NR要素的补集之下。并且根据反驳的层次关系，可能存在一阶例外、二阶例外，甚至更高层级的例外，这使得法律推理的后果总是处于不断变换之中：在L0的层面，规则R（支持理由P）的存在支持得出法律后果Q；在L1的层面，一阶例外e1（支持理由P1）的引入否定了L0层面的结论，即规则R的法律后果Q；在L2的层面，二阶例外e2（支持理由P2）的引入又否定了L1层面的结论，恢复了L0层面的结论即法律后果Q；在L3的层面，三阶例外e3（支持理由P3）又否定了L2层面的结论，恢复了L1层面的结论，如此等等。如果我们将这些层面的规则、例外、例外的例外等视为双方当事人用以驳斥对方的“理由武器”的话，那么可废止法律推理就是一个在攻击和防守之间不断转换的过程，法律后果就随着这种攻防转换不断变换。对此，可以绘制如下示意图（图1）：　　

在这种攻击和防守的过程中，理由及其集合扮演着论据（argument）的角色。在上图中，如果某个论据在Ln的层面上不再被Ln+1层面上的论据所否定，那么它就是最终未被废止的（ultimately undefeated）。相应地，如果某个命题或主张得到了某种最终未被废止之论据的支持，那么它就得到了保证（warranted）。支持特定结论c的论据是从中可得出c的规则和事实的非冗余集合。当且仅当论据A包含着规则r: q if p和其他前提（规范或事实，它们证明规则r的条件得到满足）时，才可运用论据A得出q。因此，这里的论据包括了确立为得出最终结论所必须之中间性结论的部分论据。任何被包含在A中的论据可被称为A的子论据。如果论据A2直接攻击A1（它要么挑战A1的结论，要么否定确立这一结论之规则的可适用性），或者直接攻击A1的子论据（它要么挑战这一子论据的结论，要么否定相应规则的可适用性），那么它就是A1的反向论据。当论据A1受到反向论据A2的攻击，就有必要来比较A1（或其子论据）与A2的强度。为此，我们必须比较规则r1（在其中A1或其子论据相累积）与规则r2（在其中A2相累积）。这种比较会产生三种可能的结果：其一，假如r2优先于r1，且如果A2未被反向论据所废止，那么A1就被废止了。被废止的论据无法构成有效法律结论的基础。其二，假如r1优先于r2，且如果A1未被其他论据所废止，那么A1就通过了检验，而它的结论就得到了确定（证立）。其三，假如r1和r2中没有任何一个规则优先于其他一个，且如果A1和A2都没有被反向论据所废止，那么A1就仅是合理的或可防守的（defensible）。仅仅是可防守的论据不足以构成其结论的基础，它指涉一种未被决定的情形，得出结论要求添加额外的标准。前两种情形是运用反驳型或截断型废止者的结果，而最后一种情形则可能是运用削弱型废止者的结果。　　

让我们继续运用上文的例子来加以说明。假设李某向张某一主张损害赔偿，理由是张某一骑摩托车撞死了他的羊。在此，有待适用的规则包括《民法典》第1165条、第1188条第1款（无民事行为能力人、限制民事行为能力人造成他人损害的，由监护人承担侵权责任）、第1188条第2款（监护人尽到监护职责的，可以减轻其侵权责任）、第1174条（损害是因受害人故意造成的，行为人不承担责任）、第1190条第2款。据此语境，它们可以分别被形式化为：

‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍
r1: x应当对行为f造成的损害d承担侵权责任，if
     x因过错实施了行为f∧　　 f侵害了y的民事权益且造成损害d；
r2: z应当对行为f造成的损害d承担侵权责任，if    　f侵害了y的民事权益且造成损害d∧　　x在实施f时不能辨认自己的行为∧　　 z是x的监护人；
er2: (r2(x, y, f, d))不适用，if    　z已尽到对x的监护职责；
e1: x不应对行为f造成的损害d承担侵权责任，if    x在实施f时不能辨认自己的行为；
ee1: (e1(x, f))不适用，if    　x在实施f时因醉酒而不能辨认自己的行为；
e2: x不应对行为f造成的损害d承担侵权责任，if    y故意造成了损害d。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍　　

根据上述法律条款的表述及其关系，可以发现e1是r1的反驳型废止者，因而e1＞r1，而er2是r2的截断型废止者，ee1是e1的截断型废止者，因而er2＞r2，ee1＞e1。再来假定如下事实：

f1: 张某一因过错撞了李某的羊；　　f2: 张某一撞羊的行为导致了羊死亡。　　

给定这些事实后，看起来张某一就应对其造成的损害承担侵权责任（因为规则r1的构成要件得到了满足，且没有例外被满足）。支持张某一承担侵权责任的论据为：A1 = ｛f1, f2, r1(张某一，撞羊，羊死亡)｝，其中r1(张某一，撞羊，羊死亡)指代规则r1的一个涉及个变量（主体、客体、事件）的例子（具体化），这些个变量的具体称呼就是括号内的内容。换言之，A1包含着如下规则和事实的集合：

A1=｛r1(张某一，撞羊，羊死亡)：　　张某一应当对撞羊行为造成羊死亡这一损害承担侵权责任，if 张某一因过错撞了李四的羊 ∧撞羊行为造成了羊死亡这一损害；　 f1: 张某一因过错（骑摩托车）撞了李某的羊；　　 f2: 张某一撞羊的行为导致了羊死亡。｝再假设在f1和f2之外，还存在如下事实：f3: 张某一在撞羊时不能辨认自己的行为；　　 f4: 张某二是张某一的监护人。　　

假如出现f3，那么例外e1就得到了满足，此时张某一就不应承担侵权责任，而｛e1, f3｝属于对A1的反驳型废止者。由此就可以提出废止A1的反向论据A2：

A2=｛e1(张某一，撞羊，羊死亡)：　　张某一不应对撞羊行为造成羊死亡这一损害承担侵权责任，if 张某一在撞羊时不能辨认自己的行为； f3: 张某一在撞羊时不能辨认自己的行为。｝　　

通过例外e1所获得的A2的结论（张某一无责任）与通过规则r1所得出的A1的结论（张某一有责任）相互冲突。例外e1优先于规则r1，相应地，A1被直接废止了。但如果在此基础上再加上事实f4，那么就恰恰支持由张某二承担侵权责任，其论据为：A2'=｛f2, f3, f4, r2(张某二，张某一，撞羊，羊死亡)｝，而r2(张某二，张某一，撞羊，羊死亡)指代规则r2的一个涉及个变量（主体、客体、事件）的例子（具体化）。换言之，A2'包含着如下规则和事实的集合：

A2’ = ｛r2(张某二，张某一，撞羊，羊死亡)：张某二应当对张某一撞羊造成羊死亡这一损害承担侵权责任，if 张某一的撞羊行为造成了羊死亡这一损害 ∧ 张某一在撞羊时不能辨认自己的行为 ∧ 张某二是张某一的监护人；f2 : 张某一撞羊的行为导致了羊死亡；f3: 张某一在撞羊时不能辨认自己的行为； f4: 张某二是张某一的监护人。｝

现在假设，张某一撞羊时不能辨识自己行为的状态是由于他自己的过错造成的（如醉酒），那么如下事实就会被引入裁判的前提集合之中：f5: 张某一因醉酒骑摩托车撞了李某的羊。　　

由于f5的出现，就可以提出A2的反向论据A3：　　A3=｛ee1(张某一，撞羊)：　　 (e1(张某一，撞羊))不适用，if 张某一在撞羊时因醉酒而不能辨认自己的行为；

f5 : 张某一因醉酒骑摩托车撞了李某的羊（或：张某一在撞羊时因醉酒而不能辨认自己的行为）。｝A3废止了A2，相应地，A2不再能反对A1，而A1也就恢复了它的效力，并构成了它所支持的结论（即张某一应承担侵权责任）的基础。｛ee1, f5｝属于对A2的截断型废止者。但现在假设张某一或张某二提出证据证明，张某一之所以撞上了李某的羊并导致羊死亡，是因为李某突然将羊赶到了正在路上正常驾驶摩托车的张某一面前（“碰瓷行为”），那么新的事实就会被插入前提集合之中：　

f6 : 李某故意造成了他的羊死亡这一损害。　　由于f6的出现，就可以提出A3的反向论据A4：　　A4 = ｛e2 (李四，张某一，撞羊，羊死亡)：张某一不应对撞羊行为造成羊死亡这一损害承担侵权责任，if 李四故意造成了他的羊死亡这一损害。f6 : 李四故意造成了他的羊死亡这一损害。｝

A4 又废止了 A3，相应地，A3 就不再能反对 A2，而 A2 也就恢复了它的效力，也即张某一不应承担侵权责任。｛e2, f6｝属于对 A3 的反驳型废止者。现在假设张某二证实，他已尽到对张某一的监护职责，因为他已尽可能好地照料张某一的生活，并且他尤其警告过他醉酒的后果。他证实了如下规则和事实：

r3 : z已尽到对x的监护职责，if z曾警告过x醉酒的后果；　　r7: 张某二曾警告过张某一醉酒的后果。　　

在此规范性语境中，应减轻张某二的侵权责任（在本文语境中，这一点与“不应承担侵权责任”不相区分）。事实上，A2'被如下反向论据A3'所废止：

A3’ = ｛er2 : (r2(张某二，张某一，撞羊，羊死亡))不适用，if 张某二已尽到对张某一的监护职责；r3 : z 已尽到对 x 的监护职责，if z 曾警告过 x 醉酒的后果；f7: 张某二曾警告过张某一醉酒的后果。｝

A3'废止了A2'（因为er2优先于r2），因此，张某二被免于承担侵权责任。在此，｛er2, r3, f7｝属于对A2'的截断型废止者。现在，李某并不质疑张某二警告过张某一醉酒的后果，但他主张，只有对张某一的醉酒行为采取特殊的制止措施才能证明张某二尽到了对张某一的监护职责，而张某二在本案中并没有采取这种特殊的制止措施。r4 :

z没有尽到对x的监护职责，if z没有对x的醉酒行为采取特殊的制止措施； f8 : 张某二没有对张某一的醉酒行为采取特殊的制止措施。　　

这些前提的增添使得我们可以提出如下攻击A3'的反向论据A4'：

A4'= ｛r4 : z没有尽到对x的监护职责，if z没有对x的醉酒行为采取特殊的制止措施；　　f8 : 张某二没有对张某一的醉酒行为采取特殊的制止措施。｝　　

假设现在没有任何既有的法律规定或要素规定r4优先于r3，或者r3优先于r4。在这种情形中，我们只能得出结论认为，论据A3'和A4'都是存疑的或者说仅仅是可防守的，因为它们彼此冲突且具有相同的“强度”。如果A3'和A4'都是法律规则，那么或许可以通过预设的第三方准则或个案权衡来决定它们中哪一个的强度更大。但在本例中，A3'和A4'其实都是对例外规则er2的解释性规则。它们都可能得到了理性的解释性论据（如历史解释、体系解释、目的解释等）的支持，但由于法学方法论迄今为止并没有提供能决定解释性论据之优先顺序的元方法，故而A3'和A4’何者优先并无终局性的决定方式。因此，｛r4, f8｝对于A3'（或者也可以反过来说：｛ee1, r3, f7｝对于A4'），只是削弱型废止者。

五、可废止法律推理的智能化限度

上一部分在阐明可废止法律推理之模式的同时，也凸显出了这一推理的人工智能化的限度。在语义学的层面上，废止者其实与可废止的规则（defeasible rules）一样都属于规范。如果说可废止的规则可以被用于可废止地证立某个结论的话，那么废止者则可被用于阻止结论的获得。可废止的规则与废止者可以在从L0到Ln的层面上依次展开相互攻击，直至在Ln的层面上废止者（论据）Pn不再在Ln+1的层面上被另一个废止者（论据）Pn+1所废止为止。此时，Pn+1就是一种“严格规则”，也即最终未被废止的论据，它是单调的，也无法被废止。此时，获得Pn支持的命题或主张就得到了“保证”，此时整个推理过程才会终止。但严格规则往往取决于法官的实质评价和选择，而这恰恰是人工智能法律推理所无法完成的。具体而言：

一方面，总是可能存在无法依据第三方准则来决定削弱型废止者中何者优先的情形。假如两个论据互为削弱型废止者（也即不存在可在系统中被标识的“规则”“例外”“例外的例外”这些关系），且不存在系统中自设的第三方准则（如“上位法优于下位法”）来决定它们之间的优先关系，那么人工智能裁判就会陷入困境。当两个削弱型废止者是对同一个法律规则的不同解释规则时，尤其如此，正如上文A3'和A4'所说明的那样。此时，整个推理就会面临不确定性。但对于现实中的司法裁判而言，法官不可能止步于不确定性，裁判（决定）必须被作出。但他又不能任意采纳这两个论据中的一个所支持的结论，因为这将违反司法裁判作为论证活动的理性，尤其是论证应遵循的“可普遍化原则”。

[德]罗伯特·阿列克西：《法律论证理论》

舒国滢译，商务印书馆 2020 年版

因为基于相同前提的不同案件由此可能会以不同的方式被解决，而这全然依赖于法官究竟是任意选择了这个论据，还是那个论据。因此，在对裁判进行证立时必须要加上额外的前提，得出例如r4优先于r3的结论（或者相反的结论）。在此情形中，A4'就将废止A3'，而A2'也将免于反向论据的攻击，从而恢复其效力。但这些额外的前提属于实质评价，它们无法由任何形式方法来提供。

另一方面，也总是可能存在法律文本和先例中未曾“标注”之反驳型废止者和截断型废止者的情形。规则后果的例外与规则的例外对于规则所支持之结论的废止，之所以可以在法律人工智能系统（自动推理者系统）中进行，是因为它们可以在算法中被明确“标注”为“例外”，而根据例外的元语言层面蕴意，它们会被自动标识为“优先于”规则所支持的结论，从而废止后者。即便是具备深度学习能力的强人工智能，也只能通过大数据学习从先前判决（先例）中自动归纳出哪些事实要素的出现属于规则适用的例外，从而对这些事实要素进行“标注”，并将其运用于新的案件。但是，在法律推理中，法律规则的“例外”永远无法被法律文本和先例所直接或间接“标注”的显性例外所穷尽，而总是可能存在一些在新的案件情形中才首次出现的（对于先前裁判来说的）隐性例外。这尤其是因为在法律体系之中除了法律规则外，还存在着另一类法律规范，即法律原则。法律原则作为法律推理活动中的一种实质性论据，可能会在新的案件情形中为可适用的法律规则创制例外。而这种例外的可能性永远无法为事先确定的事实类型所穷尽。因为法律原则的文义是开放的，因而它们所能适用的情形也具有相当大的开放性。并且，一旦在特定案件中法律原则的要求与法律规则的适用后果发生冲突，就必须对它们的分量进行权衡，以决定何者优先，而“分量”的比较只能通过实质论证来进行。所以，法律原则永远是法律规则的潜在废止者。但是，人工智能却无法事先就计算出法律原则可能会为法律规则创制例外的所有情形，并在算法中加以“标注”。最终仍要由法官和其他法律人来评估特定事实情境之各个面向的法律相关性。

可见，人工智能法律推理难题的核心在于它无法进行司法裁判中必不可少的价值判断。因为法律人并非将法律规则视为静态的法律表述，而是将它们视为用来追求特定目的的手段。相反，人工智能无法理解不同论据的“意义”，以及这些论据与特定结论间的“支持”或“反对”关系（也即理由关系）。机器学习算法能做的只是通过一种自动化的方式和多种预设配置将一组观测值（输入值）与一组可能结果（输出值）关联起来。它在组成司法判决的不同词汇组之间构建分类链接：输入阶段的特定词汇组（表征案件事实）对应于输出阶段的特定词汇组（表征裁判结论）。它的基本原理近似于像讯飞这样的机器翻译系统，只能在一组词汇和已经完成的译文之间对最佳匹配作可能的估计值，而无法真正“理解”所处理的句子的意思。

郭锐：《人工智能的伦理和治理》

法律出版社 2020 年版

因此，人工智能只关切描述由带有例外的规则所导致的“常态”案件。我们对于人工智能法律推理的终极期待也仅限于常态的证立（justification），而不在于计算出终极的保证（warrent）。当然，随着全样本数据库中类似案件之历史数据的积累，人工智能可以不断扩大观测值的范围，完善其算法的运行，从而产生连续的论据/信念集合，越来越接近于严格规则意义上的保证。但它永远无法完全达致这种“终点”，因为“不可废止之规则”的信念最终是一种价值信念或判断，而价值判断永远无法完全被形式化处理。就此而言，法律推理（可废止推理）能被形式化的限度，也就是其智能化的限度。

六、结语

荷兰学者奥斯坎普（Oskamp）、特拉格特（Tragter）和格罗连迪克（Groendijk）曾依据任务的复杂程度和系统的可适用性，将关于人工智能与法律的研究分为四组：基本研究、实用研究、理论研究与精致研究。其中，理论研究指的是未（尚未）被应用于法律实践的深层基础性研究，其焦点在于法学和法律推理。本文关于人工智能法律推理基本模式的研究就属于这一组研究。作为理论研究，它为人工智能法律推理的研究提供了基本观念和框架，但也仅限于此。为了向精致研究迈进，今后应更多从实践的视角出发使得理论研究的成果可视化，从而避免因自我封闭于象牙塔而产生对人工智能法律推理的错觉。为此，要从两个路向上进行努力：一是区分不同的推理进路，如规则推理进路、案例推理进路、对话推理进路等，分别进行人工智能语境下的建模和细化研究；二是在此基础上设计各种自动推理系统并进行比较评估，以分领域选择最佳系统。因此，未来需要法学者、逻辑学者与计算机学者携手前行。

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