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两百年来,AI是如何介入人类法律领域的?

作者:   /  2017 年 10 月 19 日  /  还没有评论

图片来源:OVERPASS by beeple

AI崛起

23世纪以六国集团为首的先进国家在立法、司法、执法中都已经将人工智能(AI)技术融入其中。这样的苗头其实在21世纪初人工智能方兴未艾之时就已显现。

21世纪初持续的人工智能热潮以及日渐成熟的大数据技术为人类社会创造了一次革新浪潮,无论是当时的传统产业还是新兴产业都在积极与其融合,争先夺得新时代的入场票,法律也不例外。仅在2020至2030年代这十几年间,全球就涌现出数千种法律机器人,行政辅助AI等法律相关产品也出现在市场。

需要指出的是,由于算法不完善,计算能力有限等原因,当时的AI化法律产品要么价格昂贵,要么错误率高,因此一直没有得到广泛的运用。从2020年代开始的三十多年,全世界发生一连串地缘政治动荡,如美国内战、朝日战争、欧洲七年之乱,印度内战和北极战争等,这些牵涉世界各主要国家的确的动荡导致几乎没有一个先进国家有能力把完整的精力投入到法律AI的建设上。

虽然战争期间人工智能技术仍在发展,但在法律界,人工智能的参与与动荡前相比是十分有限的,这也是法律人工智能化的30年停滞期。

时间到了21世纪50年代,随着雅尔塔体系的崩溃以及新旧大国的转型,如中国平稳度过大撕裂时期、北美联邦和斯拉夫共和国的成立等一系列重大政治变局,各主要国家的施政重心重回经济建设阶段。法治建设也借由战时人工智能技术的积淀快速发展起来。

执法AI的兴衰

到了21世纪50年代末期,依靠初步成熟的人工智能技术与硬件基础,先进国家的技术达到了满足低级的执法AI化,执法AI在进行行政处罚时自动把情况上传至云端,处罚经过类似情况对比计算出最优解。

在当时,这样的行政处理方式在法学界着实引起了一些争议,原本属于政府行政人员的行政自由裁量权被转移到了AI上,在学理上不禁有些突破常规。部分学者提出了AI工具论,该学说称:现在的AI与过去的执法人员一样,都是经由政府授权的主体,代表政府行使政府自由裁量权,行政主体为政府本身,自身所负的权利义务并未被转移。

但其他学者对其观点产生了质疑,他们对AI的主体资格产生了质疑,AI执法其责任在于谁,AI并不能独立承担责任。在学界争论尚未平息之际,各国一系列的基层执法AI却接连发生行为不受控及因此导致人类受伤害的事件,人类对于AI算法的约束被证明无济于事。各国陆续放弃了基层行政执法AI化,AI退居行政辅助地位,不参与执行过程。

21世纪60年代人类与翡翠文明的第一次接触后,人类AI技术得到再次革新,但是AI不再作为法律的执行者,而是作为决策辅助者。当然这也与列强垄断了地球部分AI技术有关,介于国家安全与社会舆论,各国不把AI用于法律执行过程。

AI为法律领域提供辅助

至20世纪80年代,随着全球AI联网化完成,AI在法律中的运用也开始变的深入。这在英美法系国家表现得尤为显著,其显著特征是案例法精神判断,例如英国长达千年的判例法历史为本国的判例法提供了厚重的历史积淀,法律人工智能对其进行深度学习后提炼出每一件案例的精神内核以及案例间可能具有的联系,产生了案例法精神判断,这对英美法系国家司法实践产生了巨大影响,法官对于疑难案件的判断通常会借助于相关的案例精神,案例精神并不是简单地相关案例堆砌,而是通过人工智能模拟出的说理,配以相关案例,供法官参考。

正因如此,英美法系的法官入职要求极高,入职前的考试要求对数万字的AI案例分析进行准确评析,找出藏在文中的逻辑谬误,并对AI评判做出合乎人性的修改意见。

大陆法系国家由于判例法尝试时间短,并没有形成英美法系国家的判例法精神判断,在大陆法系国家,AI技术在司法中形成的是法典精神分析系统。在大陆法系浩如烟海的法律中,人工智能对法典,法律解释,学理,习惯进行深度学习,人工智能模拟立法者的意图,结合案情,交易习惯等要素寻找适合的法条并按照实际情况依法合理对法条进行解释,最终形成一套完整的案件说理提供给法官参考。

这对大陆法系法官产生了很大的挑战,直接使得准入门槛变得十分严苛,未来的法官在大学中需要十分熟悉法律制度,并且能够熟练运用,法学生的视野不仅局限于法律相关的知识,还必须深入社会进行调查,获得知识,通常来说,无论是英美法系还是大陆法系,法官群体平均年龄都达到了65岁左右,法官群体人数也较50年前大幅减少,变得少而精。

与法官的从业资格相比,律师职业的准入门槛则相对降低了。人工智能技术对法律群体最大的改变是辅助策略,通过对案情的分析,律师AI会找出辩护的焦点,我方辩护的弱点,强处,证据链的薄弱点,对方律师辩护风格,可能采取的辩护思路,进攻点,或许会在某处防守。面对连续的多起案件,律师AI会建议那些案件需要放弃,需要胜诉的案件是什么等等,最后通过构建博弈模型模拟出最佳的辩护方案。

这一定程度上减轻了律师的负担,但这样的量化方案使得双方都看似对对方心知肚明,法庭上的争锋相对往往会出人意料,因此律师AI虽然功能强大却并不能盲从。律师AI的引入另一个重大影响是律师群体的大幅减少,普通家庭完全可以利用法律AI解决普通纠纷,不再需要律师。

因此律师只有在重大案件才会收到委托,这对于律师的要求很高,只有经验丰富,思维敏捷的律师才能够担任,往往新出来的律所一年级生受不了长年累月的等待升迁而放弃。

由于市场的发展,高校的法律专业开设也变得稀少,主要少数老牌院校和高等院校开设了法律专业并招收少量学生,法律专业的学习十分漫长,有人戏称,法律专业教授如何战胜法律AI,但事实上从法律专业毕业的学生都需要卓越的逻辑能力与社会经验,在法律行业坚持下来的少数人也成为了社会精英。

在以六国集团为首的先进国家中,法律AI在行政,司法,社会中的运用于22世纪中期便已完全成熟,行政,司法误判率较之以往大幅降低,这个阶段也被称为清廉时代。而在立法方面的AI辅助,则受到了社会不断非议,直至22世纪80年代才正式有了AI辅助立法系统。

AI辅助立法系统是建立在数百年间的学术与实践经验上的结晶,最初步的系统仅是利用大数据与社会模型,简易的表示了社会中的需求以及法律的缺位,这一步在21世纪60年代翡翠接触之后十年就已经出现了,但并未运用在立法实践中,只是处于在学术讨论。经过进一步的发展,AI辅助立法系统变得更加深入,利用法经济学与法社会学构建的模型能够显示当前法律的重复成本与未覆盖的区域,并预测法律的寿命。法律的寿命是指一部法律经过多久的司法,立法,行政解释以及各项法律法规的竞合等等后其使用成本高于法律获得的收益。该技术在22世纪20年代逐渐成熟,但迫于舆论压力以及当时的技术缺陷并未投入立法实践,仅是在非官方组织向官方提出参考意见。使其正式开始进入立法视野的是一次博弈。

AI对法律的动态构建

22世纪70年代,六国均完成了AI联网化进程,并由超企介入开始磋商跨国联网的意向。当时存在很多平行世界式的巨型虚拟社区,它们要求玩家贡献主机5%的处理能力,辅助社区处理器工作,这些虚拟社区因此获得难以想象的处理能力,当有法律相关的工作者看到该社区的规则设置时,不仅发现其与现行法律有着共同之处,经过询问后的答复为:AI处理后的简易法律,通过社区变动与现实政策每月实时变动。也就是说,虚拟社区的构建者仅是将现实法律交与AI处理,成为社区中的规则,开发者本身并未参与规则开发。

这一消息在社会上引起了轩然大波,之后中科院与社科院联合项目——人工智能在动态流动的社会解构则证明AI在模拟社会中对法律的动态构建具有可操作性,并开发出第一代成熟的社会法律模型。至22世纪80年代,由社会法律模型构建的中国立法辅助系统正式投入使用,为立法提供动态支持,并第一次实时预测法律走向。与世界其他国家的交流也为立法辅助系统提供了另一种视角,法系之间的交流与融合越发深入。

直至2217年的今天,立法辅助系统在近三十年间为各国法律发展提供了巨大帮助,国家与智能之间的联系越发紧密。但是由于人类社会尤其是先进国家内部主流舆论仍然存在的对AI发展过快的忧虑仍未消除,AI约束论仍然是当前阻碍AI技术进一步解放人类生产力的关键因素。

 

作者:Lyance

图片来源:OVERPASS by beeple

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