从LLM到计算法学：第五范式下法律生态的未来丨律新观察

作者丨律新社研究中心 弦外

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LLM

显然，在这样的语境中出现的LLM不是某类专业学位，而是一种人工智能深度学习模型——大语言模型（Large language Model）。

OpenAI在2023年推出的GenAI（生成式AI）对话平台ChatGPT3.5以其较高质量的AIGC效果令世人惊艳，预示着人工智能技术能力和发展理念的一场飞跃式进展，而ChatGPT背后的技术基础正是LLM。

LLM最初是一种为完成NLP任务而使用的神经网络型深度学习模型，具有相比于其他机器学习模型更强大的自主学习能力，不仅可以完成内容理解类任务，还能产出内容生成类任务，不仅可用于解决数理推理问题，还具有知识推理能力，在语言、理解、智能、人格、心智，甚至新知识发现等方面具有难以估量的潜质。因而，人工智能在NLP之外的更多研究领域将被纳入LLM技术体系。当LLM在人工智能各领域的通用性提升到一定程度，那将不是别的，正是我们所期待已久的AGI（通用人工智能），而AGI是人类进入不可思议的强人工智能时代的标志。

LLM代表着未来AGI底层模型大一统多种可能性中至今最具前景的技术路线，无论人工智能科技树的主干方向最终选择了LLM或是其他，都将令人工智能形成一种类似于移动互联网或区块链的大平台级应用生态结构，以及与应用结构一一对应的商业模式结构。在移动互联网应用生态中，安卓和IOS是基础设施，基于其上的是丰富的应用程序；在区块链生态中，基于区块链或DLT技术的传输层是Layer 0，以太坊是最大的Layer 1，Uniswap和OpenSea等Dapp是Layer 2。而未来的AGI大平台生态将适用更广泛的宏大数字世界，在囊括消费互联网和产业互联网的同时颠覆其交互方式和运转方式，在AGI大平台生态中，类似LLM的大模型是Layer 0，OpenAI这类公司推出的类似于ChatGPT或更具通用性的平台是Layer 1，而DoNotPay等公司将其继续包装成的例如AI律师的这类具体场景应用属于Layer 2。而AGI的智能思考、知识推理和新知识涌现能力在Layer 2或Layer 3上的行业级应用将对多个行业以及人类生活方式带来重大变革。法律服务业甚至法律体系本身，都处于强人工智能的颠覆目标范围内。

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第五范式

人类社会的组织方式和生活方式的发展进程在很大程度上由科技发展进程决定。迄今为止，人类的科学发现方式至少经历了四个范式：

• 第一范式是经验范式，总结经验，发现规律；
• 第二范式是理论范式，将自然科学抽象为数学模型，例如楞次定律和欧拉定理；
• 第三范式是计算机模拟范式，通过计算机对复杂问题进行模拟和求解；
• 第四范式是大数据计算范式，对数据进行收集、处理、分析，获取数据范围内的知识。

而随着深度学习和GenAI逐渐走进深水区，要素的数字化和代码化意味着对其处理方式的更智能更彻底的数字化和代码化，人类的知识创造和科学发现的方式即将体现出与第四范式有所区别的特征，即，知识不尽然是来自被研究的素材范畴本身，而是来自由AGI驱动的机器智能的推理或猜想，这种让机器智能进行科学探索和知识创造的范式，被认为是即将到来的第五范式。在科学发现方面，第五范式因摆脱重要基础科学研究对人脑想象力和极端现实环境的依赖，将重新激发高能物理和多类基础学科的突破；日常应用的推理和决策也将具有第五范式特征，人类在理性、逻辑、思辨、洞察等方面将第一次被人类之外的物种全面超越，继体力型岗位职能被改造后，脑力型岗位职能（包括工业设计、艺术、分析决策、立法司法甚至法律服务）也将被AGI重新定义。

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计算法学：让颠覆第一次真正发生在法律体系

继发明了二进制和微积分（连续数学）后，莱布尼兹尝试将他对万物和各学科的理解数学化，并在逻辑学和形而上学等领域取得了一定程度的成功。多才多艺的他竟同时也是离散数学（discrete mathematics，更确切地说是组合论的数学化，与二进制具有内在相关性）的奠基人，在他那著名的一般被归类为数学或哲学或某种神秘学领域的法学博士毕业论文《论组合术》（拉丁文名：De Arte Combinatoria）中，为了避免与法学毫不相关，莱布尼兹在其中加入了一些将法学数学化的论证。虽然这篇关于离散数学的论文在当时没能让他拿到莱比锡大学的法学博士，但其中埋下了被长期低估的计算法学（Computational Law）思想的种子。莱布尼兹认为法律是一种由概念组合而成的某种形式逻辑及其逻辑推导产物，而法律问题的解决过程无非是将简单概念进行复杂化组合的技艺。于是，法律问题和法律本身都具有离散数学框架下的可计算性，它们是数学的、可自动化的。这是计算法学作为一种思想的开端，是一种属于第四范式的因而在那个年代过于超前的法律研究范式。莱布尼兹拥有天才的直觉和超前性，他那17世纪发明的二进制以及对计算机设计的尝试，在20世纪才具备技术实现条件并作为计算机科学的基础而令世界天翻地覆。那么他那关于计算法学的思想又会在何时在现实中落地？又或者，首先，那个能够颠覆既有法律生态的计算法学是否是一个真命题？

恐怕，即便在第四范式之下，莱布尼兹的计算法学理念也只在很有限的程度上为真。莱布尼兹所理解的法学是一种存在于理想主义世界的客观的科学（science，如果Wissenschaft尚不足精确表达的话），在那个世界，不仅“代码即法律”，而且“法律是代码”。而在当代，当法学被翻译成the science of law时我们会感到一种明显的违和（这种违和感在德语die Rechtswissenschaft中则不存在），而被称作Jurisprudence确实更为贴切，鉴于在实务中存在大量与经验技巧和价值判断相关的元素，法学、法律和法律实践在某种程度上也是一种art，即一种类似于所谓“平衡的艺术”的成分。而art要求比数据分析和逻辑推理更高级的能力，某种融合了想象力、创造性和价值判断的高级智能模式，而在这些方面，计算法学所依赖的机器从未真正超越人类。

然而风平浪静的水面之下，暗流涌动。局面正在发生具有质变色彩的细微变化。随着以LLM为底层技术的GenAI最近的巨大进步，第五范式所需要的类人AGI机器智能不再遥远。从前机器未曾实现的经验归纳、自主学习、假说生成、类推适用、模糊推理、权利创造、关系结构思考、价值观评价、立法技术化和自动化等深层法学思考和法律推理活动，都将纳入强人工智能算法的能力范围。莱布尼兹式的计算法学在结果上终将不可避免地实现，却是一种远超他所勾勒的内涵，以一种他意料之外的技术复杂度为法律体系带来真正意义的颠覆。

计算法学是一个不断演进的过程。在这个过程中，法律体系之树上的司法、律师业、法律科技、替代性法律服务等各条主线将逐渐在发散式生长之后回归聚拢到同一方向，并在很大程度上被计算法学所统领。在律师业，贝克麦坚时2017年即设立了机器学习任务团队，并在近一年内将主要研究方向聚焦于LLM。目前LLM在麦坚时已实现多种用例，包括工作流程优化、战略风险洞察等，甚至组建了一个有实验意味的人机混合法律实务团队，其作业主要由机器完成。在法律科技领域，合同生命周期管理独角兽Ironclad正在尝试推出一款AI助手，该AI助手采用与ChatGPT相同的GenAI模型，这将能够帮助用户更快地比对和修订合同，并对修订过程提出更准确的建议。在法律体系的其他领域，包括新兴法律服务业精品指南中的十余个子行业，都将或早或晚迎来由正在兴起的强人工智能和计算法学所带来的范式转换。

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结语

此刻，我希望能收回一年前在《新兴法律服务业精品指南2021》序言的那段话，我仍相信看到了正确的方向，但低估了人工智能进化的速度。我想修正的是，有生之年遭遇强人工智能并承受其冲击的可能性并不那么小。

当我们对人工智能推动计算法学发展感到乐观时，这份乐观预期的兑现所需的时间跨度仍然漫长。一个彻底的法律体系的计算法学时代不见得会以温和渐进的方式到来，相反，颠覆会伴随着来自立法司法、律师行业、其他相关产业等多个层面的冲突和阻力。而在所有矛盾之上，这一次的技术进步最大的挑战来自与就业市场和社会制度和谐相处的程度。AGI要求一种全新的社会形态，那是某种人们不依赖工作也能普遍拥有某类收益权利的制度范式，某种在字面意义上更贴近共产主义或共同富裕的社会。而如果AGI的崛起不是发生在这类社会中，你猜如何？它只好亲自操刀去完成那必要的手术。而这——即便有时是看起来暴力的——却正是技术发展需要完成的符合社会进步的使命。

2022年度的《新兴法律服务业精品指南》申报已于今日截止。

在本年度的《指南》中，我们对新兴法律服务业的分类框架做出了显著调整，包括增设了“合规科技”一级分类等。

《新兴法律服务业精品指南2022》将于一季度内正式发布。敬请期待。

END