（经济法学博士，浙江丰国律师事务所律师、杭师大钱江学院教师）

前几日有个新闻，说法律人工智能平台LawGeex与斯坦福大学、南加州大学、杜克大学法学院合作进行了一项研究，让训练有素的法律人工智能与二十名专业律师进行合同审查比赛。结果人类律师输掉了比赛。人类律师的平均准确率达到了85％，但人工智能的准确率高达95％。人类律师平均用时92分钟，而人工智能完成任务只花了26秒。

这似乎表明，人工智能在法律分析/推理能力上取得了重大的进展。但这是一种误解：人工智能到现在为止，可能从未掌握过“法律分析/推理”能力。

在法律推理的过程中，有两个因素在推动：动机（价值取向）与认知。法律人在进行法律推理时一般同时考虑两个因素。但是人工智能只有“认知”，而没有“动机”（价值取向）。

在普通案件中，有着明确的“三段论”形式逻辑推理过程，人工智能仅凭认知就能得出正确的普适性答案。但在疑难案件中，“三段论”推理陷入困境，法官的主观能动性、价值观的作用开始浮现出来。而人工智能恰恰缺乏动机或价值观，因此无法展开多元价值的取舍与平衡，于是人工智能裁判也就陷入了僵局。

人工智能的僵局，其实并非是人工智能本身的僵局，而是人类对自身的生物智能认知的僵局。人类认知科学家、法律专家们其实并不清楚法律人是如何在疑难案件中进行法律推理的。法律推理过程，对人类而言还是个“黑箱”。要让机器来学习这种本来就不知何物的“黑箱”，本来就是没有地基的空中楼阁。

比如“什么是正义”这样一个法律人一直争论不休法律的问题，你又如何让人工智能通过（仿生学）模仿而得出答案呢？

可是，人工智能科学家们却用事实证明，人工智能在诉讼预测上是完全有可能战胜法律专家的。这又是怎么做到的呢？

从人工智能的发展流派来看，大体可分为两种方案：传统人工智能方法和“数据驱动方法”。

传统人工智能方法的做法是，首先了解人类是如何产生智能的，然后让计算机按照人的思路去做。这是早期人工智能的实现思路。

具体到法律推理，就是先要了解人类法官是如何进行法律推理的，然后才能训练计算机进行类似的模仿。这是人工智能1.0，到目前为止，法律领域的人工智能似乎大部分还是用的这种思路。但前文已经提过，这种思路由于认知科学的局限性，导致这种人工智能走入了死胡同。

但随着大数据、云计算的发展，人工智能科学家们开始采用另外一种方案，即“数据驱动方法”。“数据驱动方法”并不去寻找和模仿人类的思维过程，而是采用了完全不同的路径：通过大数据的采集、分析、建模、预测，得到与人类解决问题相类似的结果。通过给机器“喂”大量的、多维度的、完备的数据，并加以训练，让机器看起来像是具备了人类的“智能”。

数据驱动方法即现下最为流行的所谓“深度学习”“人工神经网络”。它并不在意中间的推理过程，它只在乎大量数据输入基础上让计算机自己寻找规则或规律，然后运用这种规律去预测案件结果。专业一点，这个叫做“有监督的深度学习”——输入的数据有语义标签，输出的结果由人类标识对错。简单来说，就是我给你一大堆题目，我不管你怎么去做、也不教你怎么去做，反正我就告诉你每道题做对了还是做错了；中间的做题方法，你自己慢慢试错、琢磨。自主学习过程必然存在“黑箱”。

该过程有两个特征：

1、曲线救国。好比人类发明飞机，并非从研究飞鸟如何展翅开始，而是在搞明白了空气动力学的基础上，才制造出了飞机。

2、用人工智能“黑箱 ”替代了人类智能“黑箱”。人工智能是如何学习的？这个问题与“人类是如何进行推理的”一样，都是未知之谜。但不管如何未知，反正我能预测、且预测能力不弱就行了。不管是白猫黑猫，抓到老鼠就是好猫。

3、“数据驱动”的人工智能是否符合法律推理的要求？

本质上，这是将“智能问题”转化为了“数据问题”。这种方案在结果意义上，确实将人工智能往前推进了一大步。但是这并没有突破生物意义上的“智能”概念，仍然只是像智能的机器，并没有“智能”，所以只能被称为“弱人工智能”。

具体到法律推理，“数据驱动方法”指导下的人工智能，并没有培养人工智能的“法律推理能力”，它只是在现有数据上归纳了一些概率、并用于指导预测。这仍然只是凸显了人工智能的计算能力的强大，并不能表明人工智能在法律分析/推理能力上有了大幅度的进步。

“数据驱动”型人工智能是典型的大数据思维的产物。大数据思维不强调因果关系，转而强调相关关系。然而传统法学理论的大厦基本上构筑在因果关系之上，法律人坚持的是因果思维，“因果关系”“过错”等在法律体系中有着不可动摇的地位。

所以法院的判决书不允许只有证据和判决结论，必须要有中间的法律解释和法律推理过程。缺少法律推理的判决书，尽管可能结果“正确”，但是缺乏说服力，从而无法建立起法治权威。缺乏中间的法律推理过程，还会引起规则体系的混乱，动摇法律大厦的地基。

因此“数据驱动”的人工智能，仍然只能是辅助法律分析/推理的工具，而非法律分析/推理本身。法律人要学习如何运用这种超级智能工具，而暂时不用担心被人工智能替代你的工作岗位。

尽管如此，人工智能的强大数据处理和分析能力，给法官、检察官和律师们确实提供了很大的帮助。而要获得这种帮助，法律人就必须以开放的终身学习心态进行“人机协作”，以此拥抱人工智能时代的到来。