周江洪

摘 要：卓越法治人才的培養(yǎng)，要充分關(guān)注法學(xué)教育與現(xiàn)代信息技術(shù)的深度融合。智能司法的發(fā)展，仍然離不開卓越法治人才的供給，傳統(tǒng)的法學(xué)教育模式仍然有其重要的作用，但應(yīng)當(dāng)結(jié)合時代的發(fā)展加以革新。在智能司法快速發(fā)展的背景下，卓越法治人才培養(yǎng)需要格外重視法律思維訓(xùn)練的強(qiáng)化、類案技術(shù)的習(xí)得、人工智能理論與技術(shù)知識的獲取、職業(yè)倫理和技術(shù)倫理的養(yǎng)成。同時，智能司法的發(fā)展，也有助于法學(xué)教育教學(xué)方法的更新。

關(guān)鍵詞：卓越法治人才;人工智能;法學(xué)教育

在教育部、中央政法委《關(guān)于堅(jiān)持德法兼修實(shí)施卓越法治人才教育培養(yǎng)計(jì)劃2.0的意見》的重點(diǎn)舉措中，專門列舉了第6項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)，即：“拓渠道，發(fā)展‘互聯(lián)網(wǎng)+法學(xué)教育”，對于新技術(shù)的發(fā)展給予充分的關(guān)注，對于推動法學(xué)教育與現(xiàn)代信息技術(shù)的深度融合具有非常重要的戰(zhàn)略意義。但從其內(nèi)容來看，主要目的是“建立覆蓋線上線下、課前課中課后、教學(xué)輔學(xué)的多維度智慧學(xué)習(xí)環(huán)境”以及“信息化資源建設(shè)”，其關(guān)注的更多的是在法學(xué)教育中如何利用最新技術(shù)的問題，屬于教學(xué)方法和教學(xué)資源建設(shè)方面的內(nèi)容。

但是，技術(shù)的發(fā)展本身，不僅僅會對我們的教學(xué)方法等提出挑戰(zhàn)，同樣會對我們的教學(xué)內(nèi)容提出挑戰(zhàn)。原因在于，處于法治人才培養(yǎng)出口的法治實(shí)踐，正在發(fā)生著翻天覆地的變化。習(xí)近平總書記也明確指出：“要加強(qiáng)人工智能同社會治理的結(jié)合，運(yùn)用人工智能提高公共服務(wù)和社會治理水平”。國內(nèi)不少法學(xué)院校也未雨綢繆，正在積極探索人工智能與法學(xué)的深度融合。如未來法學(xué)、數(shù)據(jù)法學(xué)、計(jì)算法學(xué)、人工智能法學(xué)等等法學(xué)交叉學(xué)科的探索。但目前的探索，多圍繞人工智能及相關(guān)技術(shù)對法律、法治的推動，或者是法律、法治對人工智能及相關(guān)技術(shù)應(yīng)用的規(guī)范問題，以及人工智能發(fā)展帶來的新型法律問題的解決方案等法學(xué)命題的研究。另外，也有一些法學(xué)院校介入了人工智能理論與技術(shù)在法律領(lǐng)域的應(yīng)用，試圖拓展人工智能領(lǐng)域的立法、司法、執(zhí)法及法律服務(wù)等法律領(lǐng)域的智能運(yùn)用。但是，總體而言，上述命題只是運(yùn)用法律的手段來研究人工智能現(xiàn)象，或者是運(yùn)用人工智能理論與技術(shù)來研究法律問題，仍然只是研究手段、研究方法和研究對象的問題，對于人工智能的發(fā)展、特別是智能司法給法學(xué)教育帶來的挑戰(zhàn)，并未得到足夠的關(guān)注思考。個人認(rèn)為，人工智能技術(shù)的發(fā)展，不僅僅是研究方法、研究對象的問題，會對我們的法科教育產(chǎn)生較大的影響。朱新力教授更是指出，最終的國家法治全景是：形成線上線下、有線無線、內(nèi)網(wǎng)外網(wǎng)協(xié)同一致、方便實(shí)用、互聯(lián)互通的平臺+智能法治;層出不窮的法律新問題，已無法通過修正或完善工業(yè)時代的法學(xué)理論應(yīng)對，它需要法學(xué)思維的全面創(chuàng)

新[1]。

新科技對于司法實(shí)踐的改造催生了法學(xué)思維的創(chuàng)新，這同樣會帶來法學(xué)教育的反思。這已經(jīng)不再是“未來之問”的問題，而是已經(jīng)到來的必須思考的問題。當(dāng)然，卓越法治人才培養(yǎng)的目標(biāo)是“培養(yǎng)造就一大批憲法法律的信仰者、公平正義的捍衛(wèi)者、法治建設(shè)的實(shí)踐者、法治進(jìn)程的推動者、法治文明的傳承者”，而不僅僅是未來的律師、檢察官、法官等司法工作人員。但無論如何，截至目前的法治人才培養(yǎng)，都離不開以裁判為中心的技能訓(xùn)練和倫理養(yǎng)成，智能司法的快速發(fā)展，將深刻地影響未來的國家法治全景。因此，本文結(jié)合智能司法的發(fā)展簡況做一點(diǎn)粗淺的思考。

一、智能司法的發(fā)展簡況

智能司法的發(fā)展，特別是智能審判輔助系統(tǒng)的開發(fā)，對于法學(xué)教育的沖擊最為直接。

關(guān)于人工智能在法律領(lǐng)域的應(yīng)用，世界范圍內(nèi)來看，目前主要集中在裁判的預(yù)測、合同文書的審查、案例的檢索、法庭量刑等。例如，美國一些州使用“風(fēng)險評估工具”（COMPAS）來預(yù)測一定時期內(nèi)重新犯罪的可能性，進(jìn)而影響刑期的確定。國內(nèi)智慧法院建設(shè)中，人工智能的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是信息的數(shù)據(jù)化和電子化，特別是庭審語音識別系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用。二是智能輔助審判系統(tǒng)的初級開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了裁判文書中固定格式內(nèi)容的一鍵生成。三是實(shí)體裁判的參考系統(tǒng)。如北京法院的“睿法官”系統(tǒng)，在法官辦案過程中自動推送案情分析、判決參考等信息，為法官提供辦案指引。另外，還有部分系統(tǒng)模擬裁判，以便實(shí)現(xiàn)對法官裁判的自動預(yù)警[2]。另外，上海高院的“206系統(tǒng)”，針對刑事案件的一些罪名構(gòu)筑智能審判輔助辦案系統(tǒng)，已實(shí)現(xiàn)證據(jù)出示的系統(tǒng)自動抓取。該系統(tǒng)力圖運(yùn)用圖文識別、自然語言理解、智能語音識別、司法實(shí)體識別、實(shí)體關(guān)系分析、司法要素自動提取等人工智能技術(shù)，為辦案人員收集固定證據(jù)提供指引，并對證據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)、把關(guān)、提示、監(jiān)督[3]。

總體上來看，人工智能在司法裁判領(lǐng)域的運(yùn)用雖然取得了重大的進(jìn)展，但還沒有應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)全流程裁判文書的自動生成。然而，即使目前的人工智能法律系統(tǒng)，仍然只是“簡單案件—法律推理系統(tǒng)”，而不是“復(fù)雜案件—法律推理系統(tǒng)”，只能適用于簡單速裁案件[4]，但最近的一些進(jìn)展也令人矚目，在可預(yù)期的將來，人工智能審判將顯著提升司法案件處理的效率。例如，2018年下半年，浙江省高級人民法院、阿里巴巴集團(tuán)以及浙江大學(xué)組成的智能審判研發(fā)專班，已取得了初步的研發(fā)成果。前期研發(fā)過程中，利用基于異構(gòu)圖的隨機(jī)游走推理和基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的文本生成技術(shù)，在網(wǎng)絡(luò)購物智能化審判中，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中的全流程審判。自動生成的判決書格式規(guī)范、體例完整、說理充分、文字流暢，比起自然人法官撰寫的判決書，毫不遜色。另外，最近科技部和“兩高一部”都設(shè)置了大量的智能司法相關(guān)的重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目（司法專題），不少高校和科技產(chǎn)業(yè)界參與其中，也會進(jìn)一步推動人工智能在司法領(lǐng)域的運(yùn)用。

二、職業(yè)法律人在智能司法發(fā)展過程中的角色定位

從我們的判斷來看，隨著人工智能審判輔助技術(shù)的進(jìn)步，智能技術(shù)對于司法的影響將越來越大，這也同樣會傳導(dǎo)到我們法科人才培養(yǎng)的環(huán)節(jié)。比如說，語音識別系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，裁判文書固定格式內(nèi)容的自動生成，庭審筆錄自動壓縮技術(shù)的出現(xiàn)等，都會對我們的司法文書寫作教學(xué)的必要性、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法等構(gòu)成沖擊。那么，在智能技術(shù)迅速發(fā)展的今天，我們應(yīng)該教給學(xué)生什么？我們又能教給學(xué)生

什么？

要理解法科人才培養(yǎng)如何適應(yīng)智能司法的發(fā)展，首先要理解我們的法科生或職業(yè)法律人在智能司法的發(fā)展中可以做什么和應(yīng)該做什么。這個可以從人工智能審判輔助系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用角度來做一些思考。

首先是在智能審判輔助系統(tǒng)的研發(fā)過程中，職業(yè)法律人能做什么？從目前的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)來看，“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在法律領(lǐng)域的效果并不理想，必須依賴人工方式事先構(gòu)建的知識圖譜，主流算法仍然是以“知識圖譜+深度學(xué)習(xí)”為主[2]。也就是說，無人工，則無智能，必須依賴大量的人工投入。在這個過程中，職業(yè)法律人的角色主要是標(biāo)注要素、繪制法律知識圖譜、大數(shù)據(jù)案例的篩選和數(shù)據(jù)的過濾清洗、法律知識圖譜表示學(xué)習(xí)和邏輯推理算法構(gòu)建中的法律專業(yè)把關(guān)等。不僅如此，法律人也要積極參與系統(tǒng)的研發(fā)過程，不僅僅可以把法律思維轉(zhuǎn)換為機(jī)器思維，更為重要的是，對于我們批評的算法黑箱問題，也可以在某種程度上部分得以緩解。而且，要開發(fā)出更加“聰明”的智能審判輔助系統(tǒng)，必須要解決“證據(jù)推理模擬”和“法律解釋模擬”兩個重大難題[4]，否則智能審判輔助也只能停留在簡單案件的審判輔助方面。這個過程只能依賴職業(yè)法律人和計(jì)算機(jī)技術(shù)人才的相互協(xié)作。

其次是系統(tǒng)應(yīng)用中，職業(yè)法律人又能做什么？實(shí)際上，機(jī)器的使用，仍然離不開人的行為，而且，智能機(jī)器仍然無法取代作為法律化身的法官，“人—機(jī)”系統(tǒng)解決方案仍然是人工智能法律系統(tǒng)的主導(dǎo)開發(fā)策略之一[4]。一方面，對于系統(tǒng)判斷為機(jī)器無能為力的疑難案件或者是新類型案件，仍然需要我們運(yùn)用傳統(tǒng)的人工來進(jìn)行審判。 另一方面，機(jī)器系統(tǒng)的運(yùn)行，也需要不斷更新知識圖譜和邏輯圖譜，否則無法應(yīng)對新的法律的變化或新類型事實(shí)的出現(xiàn)。同樣地，系統(tǒng)的運(yùn)行，也需要評估，包括試運(yùn)行的評估、運(yùn)行后的評估等，如果存在偏差，則需要糾偏等。這些都需要具備專業(yè)法律思維的職業(yè)法律人的介入。

三、智能司法的發(fā)展對法科人才培養(yǎng)的

啟示

結(jié)合上述智能司法技術(shù)的發(fā)展簡況以及職業(yè)法律人的角色定位，對于旨在培養(yǎng)法治人才的法學(xué)院校而言，除了要培養(yǎng)學(xué)生關(guān)注人工智能理論及其應(yīng)用帶來的法學(xué)命題的革新，更新信息時代的法學(xué)思維[1]，思考人工智能的發(fā)展給法學(xué)及法律賴以存在的社會關(guān)系、社會基礎(chǔ)帶來的巨大變化、積極引導(dǎo)學(xué)生研究和解決人工智能應(yīng)用帶來的法律問題以及培養(yǎng)學(xué)生思考如何規(guī)范人工智能的發(fā)展，積極探索構(gòu)建獨(dú)立的人工智能法學(xué)學(xué)科以外，筆者認(rèn)為至少還可以從以下五個方面進(jìn)一步思考我們的法科人才培養(yǎng)。

第一，要堅(jiān)持法科人才培養(yǎng)中的法律思維的養(yǎng)成訓(xùn)練，甚至要強(qiáng)化。特別是法律推理方法與智能審判中的機(jī)器推理技術(shù)之間的近親性，決定了法律推理方法的訓(xùn)練等法學(xué)方法論方面的訓(xùn)練日益重要。同時，各個部門法領(lǐng)域中相關(guān)規(guī)范的構(gòu)成要件、證明責(zé)任和證據(jù)認(rèn)定和推理規(guī)則的訓(xùn)練，會顯得更為重要。證據(jù)推理和法律解釋能在多大程度上實(shí)現(xiàn)符號化、數(shù)字化，就決定了智能審判輔助系統(tǒng)能走多遠(yuǎn)。以智能審判輔助系統(tǒng)開發(fā)中的知識圖譜繪制為例，就是針對各個法律效果的主要構(gòu)成要件及其證據(jù)構(gòu)成、證明責(zé)任規(guī)則，從法律規(guī)范和案例數(shù)據(jù)庫中繪制出大量知識圖譜，將法律規(guī)則分解成一個個邏輯模型，進(jìn)而為這些模型提供可供學(xué)習(xí)的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，以及為模型的改進(jìn)和最終算法的確立提供前提基礎(chǔ)。從這層意義上來說，各大法學(xué)院校這幾年來越來越重視的實(shí)體法與程序法相結(jié)合，越來越重視要件事實(shí)論訓(xùn)練和請求權(quán)基礎(chǔ)訓(xùn)練的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法，在人工智能背景下仍然具有基礎(chǔ)性的意義，而且顯得更為迫切。這些知識、思維和技能的習(xí)得，不僅對于智能審判輔助系統(tǒng)的開發(fā)具有重要意義，對于智能審判輔助系統(tǒng)運(yùn)行的監(jiān)控、評價和系統(tǒng)反饋，都具有重要的意義。

第二，類案技術(shù)的習(xí)得將日益變得重要。在知識圖譜繪制和機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中，類案技術(shù)顯得十分重要，如何讓機(jī)器來判斷是否為類案，首先還得讓機(jī)器自身先學(xué)會類案判斷技術(shù)。但從我們現(xiàn)有的法科人才培養(yǎng)訓(xùn)練來看，我們各個學(xué)校雖然設(shè)置了大量的案例研討課程，但對于源于英美法系的案例識別技術(shù)等，并沒有很好的訓(xùn)練。如果我們的職業(yè)法律人都無法很好地理解類案技術(shù)，不僅無法為機(jī)器提供初始的類案識別算法模型，對于機(jī)器通過自主學(xué)習(xí)或半自主學(xué)習(xí)案例大數(shù)據(jù)而獲得的類案識別技術(shù)，也無法進(jìn)行有效的監(jiān)控和糾偏。而事實(shí)上，目前我們法院實(shí)踐中試圖通過類案類判系統(tǒng)來達(dá)成類案類判的效果并不是十分理想，如何將人工智能領(lǐng)域先進(jìn)的算法與法律行業(yè)的特性有效結(jié)合方面，仍然不夠[5]。關(guān)于這一點(diǎn)，英美法系已形成了較為成熟的體系，我們完全可以在以成文法的法律推理訓(xùn)練為中心的基礎(chǔ)上，以案例指導(dǎo)制度為中心，加強(qiáng)這一法律思維的訓(xùn)練。

第三，必要的人工智能理論與技術(shù)知識的習(xí)得和如何保持對于新知識的學(xué)習(xí)動力訓(xùn)練，也具有相當(dāng)?shù)谋匾?。浙江大學(xué)本科階段的人才培養(yǎng)，非常重視通識教育。在本科階段，也專門要求修讀計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)這門課程。但是，人工智能的發(fā)展日新月異，如何保證學(xué)生對新知識的獲取動力和自學(xué)能力，具有相當(dāng)?shù)闹匾?。比如，在人工智能審判輔助系統(tǒng)的開發(fā)中，會出現(xiàn)大量的專業(yè)術(shù)語，如果不對這些專業(yè)術(shù)語有所了解，根本無法與參與共同開發(fā)的算法專家共同交流，無法開發(fā)出雙方都認(rèn)可的輔助審判系統(tǒng)。這些知識，不是泛泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、多模態(tài)數(shù)據(jù)提取等時髦話語，還涉及基于異構(gòu)圖的隨機(jī)游走推理、信息自動化結(jié)構(gòu)提取、遷移學(xué)習(xí)、半自動知識圖譜構(gòu)建等各種人工智能的基本技術(shù)，對此也要有相當(dāng)?shù)牧私?。要不，既無法解決系統(tǒng)開發(fā)中試圖緩解的算法黑箱問題，對于算法的運(yùn)用、維護(hù)和更新，也會面臨不少問題。有人或許會說，只要掌握我們的法律專業(yè)知識即可，其實(shí)未必。以駕照考取的科目一考試為例，其考核內(nèi)容除了交通法規(guī)以外，也包括機(jī)動車的總體構(gòu)造、主要裝置的作用，車輛日常檢查、保養(yǎng)、使用，常見故障的判斷和排除方法等機(jī)動車構(gòu)造保養(yǎng)知識。同樣地，智能審判輔助系統(tǒng)的開發(fā)、運(yùn)用，也同樣需要掌握基本的技術(shù)知識。這也是我們法治人才培養(yǎng)中，應(yīng)用型復(fù)合型人才培養(yǎng)的基本要求。當(dāng)然，在此基礎(chǔ)上，如果能夠與人工智能學(xué)科合作交叉培養(yǎng)，探索“人工智能+法學(xué)”學(xué)科建設(shè)，培養(yǎng)專門的法律人工智能人才，那習(xí)得的技術(shù)知識則需要更加深入。