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法律算法化的可能与限度全文转载自微信公众号“现代法学”,法律算法化的可能与限度,原文载于《现代法学》2022年第2期。作者:蒋超,法学博士,苏州大学王健法学院讲师。摘要:法律与算法在技术性表征上具有类似性,即产生机制的类似性、功能效用的类似性、表达方式的类似性,这些类似性为法律借鉴算法创造了可能性。法律与算法在价值性内核上具有异质性,即运行逻辑的异质性、有效性来源的异质性、认知方式的异质性,这些异质性提示了法律与算法之间的距离。关于类似性与异质性的分析为法律的算法化限度提供了一个总原则,即法律在技术性的层面可以借鉴算法的模式与成果,但在价值性内核上应与算法保持距离。这个总原则可以分解为三个限度,即科学主义限度、建构主义限度、工具主义限度。科学主义限度要求法律在借鉴科学技术的同时,警惕科学求真逻辑对法律正义命题的侵蚀;建构主义限度强调法律借鉴算法建构思维的同时,防止纯粹建构理性对法治的误导;工具主义限度则提示将法律视为达致特定目标工具的同时,要时刻关注法律的价值属性,尤其重视法律人及其反思在控制算法思维泛滥中的重要作用。关键词:人工智能;算法正义;智慧司法;科学目录一、问题的提出二、法律与算法技术性表征的类似性(一)产生机制的类似性(二)功能效用的类似性(三)表达方式的类似性三、法律与算法价值性内核的异质性(一)运行逻辑的异质性:应然逻辑VS实然逻辑(二)有效性来源的异质性:道德正当性VS技术合理性(三)认知方式的异质性:价值理性VS实用理性四、法律算法化的限度(一)科学主义限度(二)建构主义限度(三)工具主义限度结语一、问题的提出近些年来,人工智能的研究热潮高涨,几乎各个学科都探讨了各自领域在人工智能时代的可能进路,法学自然也不例外。纵观国内法学界对人工智能的研究成果,主流的研究思路可分为两类:一是,法学知识对人工智能时代的新应对。例如,无人驾驶汽车事故责任的认定问题,其实就是民法学知识对于人工智能带来的新情况的应对;再如人工智能时代所带来的更加严峻的个人信息安全保护及其法律应对问题,亦可归入此类。二是,人工智能所带来的相关技术如何应用于法律实践的问题。最具代表性的研究主题是智慧司法,人工智能是否能够应用于法庭审判,如何应用于法庭审判成为该领域惯常的研究思路。前者着眼于法学内部知识的更新,后者则更偏重法学外部的技术支持。但不论是前者还是后者都忽略了一个极其重要的前置性问题,即法学与算法的界限在哪里?法学在多大程度上可以被算法化,而又有哪些领域是绝不能允许被算法介入?厘清这些问题之后,才能够使得法学在有效利用技术的同时,不至于被技术裹挟,实现自身知识的增长。[美]劳伦斯·莱斯格:《代码2.0》李旭、沈伟伟译,清华大学出版社,2018年版(图片来源于豆瓣)在人工智能研究的热潮褪去后,也有一些学者开始将目光聚焦在算法与法律的关系上,开始关注所谓“算法正义”问题。如有学者提出从技术与社会价值两个层面提出了“算法不是法律”的命题,并提炼出计算正义的内涵,将算法的应用纳入计算正义的辖制范畴;有学者结合算法与法律认知效率的共性、方法论自觉的差异性,提出了从算法看待法律的尝试;还有学者则试图从法理层面建构规制算法行为的立法伦理等等。这一研究开始试图规范法律与算法的关系,以建立一套法律规制算法的指导理念,无疑是主流人工智能研究的进阶。但目前的研究依然局限于为算法的应用设置界限,即将算法应用置于“算法正义”的框架之下,这就可能忽视了人工智能时代带来的另一风险:法律算法化的问题。随着人工智能技术大量应用到司法层面,以算法的思维看待法律成为有意无意的选择,算法也确实在不少层面与法律具有类似性,但算法所代表的“计算正义”与“法律正义”存在本质不同,无度的允许算法思维在司法中蔓延最终将侵害法治最核心的追求。本文就重在探讨这一问题,系统地研究法律与算法的类似性与异质性,推导出法律算法化限度的确切内涵,为法律防范算法思维的过度介入提供指引。二、法律与算法技术性表征的类似性当代学界出现了从算法的视角去观察法律,并试图在法学领域借鉴算法思维的尝试,这并不令人惊讶,因为法律与算法确实在表层结构上具有着类似性。“非形式地说,算法(algorithm)就是任何良定义地计算过程,该过程取某个值或值的集合作为输出。这样算法就是把输入转化成计算步骤的一个序列”,换句话说算法也可以被描述成一项技术,作为特定的计算过程来实现输入/输出关系。而法律也具有着明显的技术属性,其作为规范有效指引着人的行动,这也构成一对输入/输出关系,即输入人的特定行为,输出是非的判断与裁决。而法律则构成了这一关系的“计算过程”。从这一层次上法律与算法的确具有类似性,也为算法介入法律生活提供了可能性,笔者称之为技术性表征的类似性。这种类似性,主要表现为三个方面:产生机制的类似性;功能效用的类似性;表现形式的类似性。(一)