一、法律人工智能的興起和立法人工智能的現狀
（一）法律與人工智能的結合是科技發展的客觀趨勢
法律離不開社會，社會的變化必然會給法律帶來新的課題。２０１８年１０月３１日，習近平總書記在主持中共中央政治局就人工智能發展現狀和趨勢舉行的第九次集體學習時強調，人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量和戰略性技術，具有溢出帶動性很強的 “頭雁”效應。
法律與人工智能的結合也是現代信息化社會發展的必然趨勢，二者的結合給傳統的法律工作和法學研究帶來深刻的變化。早在１９８３年，龔祥瑞、李克強在 《法學雜志》上發表的 《法律工作的計算機化》，頗具預見性地指出，現代社會是一個信息化的社會。社會交往頻繁，各種信息激增，有所謂 “信息大爆炸”之稱。法律工作者使用電子計算機不僅可以節省大量時間，提高工作效率，更重要的是能夠全面掌握和分析各種有關信息，而不遺漏重要的東西。并且電子計算機沒有好惡、親疏等感情因素，在某種程度上可以避免法律工作者憑自己的情感、一時的沖動來處理問題。國外一些學者指出，社會科學化---科學向社會機體的全部毛孔進行全面滲透的紀元開始了，法律工作的計算機化是這一新紀元的必然產物。① ２０１６年開始，人工智能技術開始較多地應用于法律領域，在司法、執法領域開發出了一批較好的技術解決方案，為法律從業者節省了大量時間，大大提高了工作效率，有效降低了司法、執法和法律服務成本。
（二）法律與人工智能的結合是新時代法治建設的必然要求
法治是治國理政的基本方式，是完善和發展中國特色社會主義制度、推進國家治理體系和治理能力現代化的重要方面。全面依法治國是國家治理的一場深刻革命。推進國家治理體系和治理能力現代化，必須堅持全面依法治國，為黨和國家事業發展提供根本性、全局性、長期性的制度保障。中國特色社會主義進入新時代，中國特色社會主義法治建設也進入新時代。黨的十九大報告提出，深化依法治國實踐，必須堅持厲行法治，推進科學立法、嚴格執法、公正司法、全民守法。新一代人工智能的迅猛發展，給國家治理和法治建設帶來了新機遇和挑戰。目前，加快發展新一代人工智能已經被提升到國家戰略層面，未來國家將通過加強領導、做好規劃、明確任務、夯實基礎，促進人工智能同經濟社會發展深度融合，推動我國新一代人工智能健康發展。２０１８年１０月３１日，習近平總書記在主持中共中央政治局集體學習就明確指出，要加強人工智能同社會治理的結合，開發適用于政府服務和決策的人工智能系統，加強政務信息資源整合和公共需求精準預測，推進智慧城市建設，促進人工智能在公共安全領域的深度應用，加強生態領域人工智能運用，運用人工智能提高公共服務和社會治理水平。當前， “人工智能＋法律”已經成為新一代人工智能產業的一個熱點。建立在互聯網、大數據、云計算基礎上的新一代人工智能技術，正在與法律的各個環節進行不斷地融合，將會對法律信息獲取、生產、加工、供應和法律人才培養等方面帶來巨大影響。因此，人工智能與法律的結合是新時代我國法治建設的必然要求和必然選擇。②
（三）法律與人工智能的結合方興未艾
就法律領域而言，近年來我國的立法和司法公開讓更多法律數據得以被搜集和利用，法律數據的結構化特征讓人工智能在這一領域的應用有了更好的基礎，法律服務本身的知識服務特征也讓人工智能有了更多可行的應用場景，這些都讓人工智能在法律領域的發展尤其值得期待。例如，在司法領域，ＩＢＭ 公司向市場推出基于智能認知系統的智能律師 ＲＯＳＳ；浙江省高級人民法院庭審引入人工智能程序做筆錄；無訟創始人發布國內首款法律人工智能機器人“法小淘”，可以根據語音為用戶分析案情，回答法律問題并匹配律師，還可診斷和提示企業的法律風險并給出有針對性的建議；重慶研發的法律機器人“大牛”完勝６名資深律師；等等。與人工智能在司法、執法領域的應用相比，人工智能在立法領域的應用步伐相對較慢。為落實黨的十九大報告提出的科學立法、民主立法、依法立法，以良法促進發展、保障善治的要求，立法工作任務越來越重、要求越來越高、難度越來越大。《立法法》修改后，地方立法的主體擴大到所有設區的市，地方立法主體激增，立法人才儲備嚴重不足，僅僅依靠傳統的人力工作方式很難實現黨的十九大報告提出的科學立法、民主立法、依法立法的要求，因而迫切需要人工智能技術為立法工作提供及時、準確、有益、有效的輔助，立法人工智能技術的發展是時代的呼喚，也是廣大立法工作者的期盼。
二、人工智能在立法領域的應用---以天津為例
面對日益復雜、繁重的地方立法工作，特別是規范性文件備案審查，天津市人大常委會法工委在２０１４年年初，提出了開發一套法律應用系統輔助立法的設想。經多次深入考察和調研，天津市人大常委會法工委決定與北大英華科技有限公司合作，并以“北大法寶”法律數據庫為基礎，共同研發一套具有人工智能雛形的規范性文件備案審查系統。２０１４年９月，全國首個運用人工智能技術的法律應用系統在天津正式投入使用。其主要功能有：①與 “北大法寶”信息數據庫鏈接，實時更新完善法律數據信息，能夠保證作為審查依據的法律數據更新得及時、完整和全面。②系統內設置開放的備案審查敏感詞，可以實時更新備案審查的對象要求。③可以實現對備案審查對象的全文比對、敏感部分標注，為深入審查篩選出重點。④與備案庫對接，實現對報備的政府規章和其他規范性文件進行常態化審查，還可以對往年的政府規章、規范性文件進行追溯性審查。⑤具有輔助立法功能。可以把地方性法規草案導入該系統，將其作為審查對象，與上位法進行比對，從而實現對地方性法規草案合法性的初步審查。⑥系統操作生成的審查結果能夠自動保存在系統中，可以隨時查看，并且自動生成備案審查報告。近期，這套系統正在升級為九個子系統，包括提供立法項目管理、草案意見征集、法規文件公開、法規文件報備、法規文件審查、法規文件清理、立法資料管理、立法（后）評估、立法大數據分析等，涵蓋了立法工作的主要環節。
４年多來的實踐表明，人工智能的引入，使得備案審查的工作效率和準確性得到明顯提高。能夠常態化地進行法規清理，及時發現與國家法律行政法規不一致、不適應的問題，為啟動修改、廢止法規提供基礎材料。２０１４年以來，天津市人大常委會法工委全面實現了對政府規章和規范性文件的主動審查，并對２０１４年之前報備的文件進行追溯性主動審查，對自身制定法規草案進行合法性預審查，促使天津市地方立法工作的質量和效率明顯提高。２０１６年完成了對天津市１７２部地方性法規的全面清理，對２３件次地方性法規不符合法律、行政法規規定的條款，分三批進行了修改；對兩部政府規章和４件區人大常委會的決議決定提出審查意見，促使制定機關自行做出了糾正處理，有力維護了法制統一。２０１７年又分兩批修改了相關的８部地方性法規。２０１８年按照全國人大常委會要求，開展了對生態環境保護領域法規的全面清理，對《天津市大氣污染防治條例》等７部生態環保領域的地方性法規進行了打包修改。可以說，這套系統對天津地方立法工作發揮了一定的輔助作用，并得到了全國人大常委會法工委有關領導的肯定。與此同時，天津市人大常委會法工委充分利用移動通信技術，使人大代表、專家學者參與地方立法工作更加方便、更加快捷、更有實際效果。２０１６年４月，天津市人大常委會法工委注冊開通了天津科學立法微信平臺，將人大代表、立法咨詢專家以及與立法項目相關的各部門相關同志都加入了平臺，以不同的立法項目分成不同的微信群。通過微信平臺及時發布立法相關信息，隨時討論立法相關問題，使大家參與立法活動更加方便、更加廣泛、更加深入，通過平臺發揚民主、集思廣益、凝聚大家的共識。
三、立法人工智能應用存在的主要問題
（一）人大信息化建設需要進一步融合
信息化是立法人工智能應用的基礎條件。政務信息化工作，在許多地方人大還是一個短板。立法人工智能應用首先要解決基礎數據問題。大數據是原料，云計算是工具，算法是技術，三者的有機結合才是人工智能。按照華宇元典法律研究專家的觀點，法律大數據通常有三個維度，一是數據要實時在線并能實時分析；二是數據和業務的有機閉環，數據需要來源于真實的客戶使用場景；三是讓機器認識法律，打破數據孤島。① 法律人工智能系統就是基于多元融合的法律大數據，以機器學習實現法律認知，提供法律知識服務的一體化分析平臺。這就需要實現法律大數據的歸集、開放和共享。當前，地方人大、政府各部門之間以及中央和地方之間的信息歸集和開放共享還遠遠不夠。
（二）法律知識圖譜有待突破
所謂知識圖譜，是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識以及它們之間的相互聯系。具體來說，知識圖譜是用可視化的圖譜形象地把復雜的知識領域通過數據挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制而顯示出來。② 法律知識圖譜的核心是機器能夠模擬法律人的真實法律邏輯，即：將法律人積累的經驗、思維方式轉化為算法。基于知識圖譜，探索解決現有深度學習技術缺乏法律推理能力和解釋性的問題。以“法律知識圖譜”為核心，基于 “法律認知引擎”技術構建，將機器對于法律的認知能力轉化為具體服務接口，與不同業務場景下的智能服務應用結合，為各類法律工作者提供智能業務輔助。１９７０年布坎南和海德里克 （Ｂｕｃｈａｎａｎ ａｎｄ Ｈｅａｄｒｉｃｋ）在 《斯坦福法律評論》發表了 《關于人工智能和法律推理若干問題的考察》，拉開了對法律推理進行人工智能研究的序幕。迄今為止絕大多數的法律人工智能研究，主要集中于法律適用方面。然而，立法過程與司法過程有很大不同。立法是一個從無到有、確立規則、分配利益的過程，包括對法律適用的理解，更多則是創立合理規則，而不是對法律法規的重復適用。對于立法人工智能來說，真正的困難在于大量現實中的立法問題并不存在標準答案，立法工作需要進行各方面的權衡，需要具有真正理解現實社會的能力，具有處理復雜立法問題的智慧。當前，立法方面的知識圖譜還處于萌芽狀態，需要立法專家與計算機專家、邏輯專家展開深度合作，構建出立法領域的知識圖譜，轉化為計算機能夠理解和深度學習的語言。
（三）立法人工智能領域人才的嚴重匱乏
人工智能具有多學科綜合、高度復雜的特征。立法領域人工智能發展緩慢的原因，除技術上的復雜性與特殊性之外，立法人工智能人才嚴重匱乏是一個重要原因。立法工作是政治性、政策性、實踐性、專業性極強的工作，不僅需要對我國的立法體制、中央和地方立法權限、法律效力層級以及立法程序有著深刻理解和把握，而且需要有處理復雜社會矛盾、不同利益訴求關系的能力與智慧，這些知識、能力與智慧往往是在法學教育、司法實務中難以獲得的。一方面，目前的立法工作者絕大多數都是法學專業人才，很少有熟知計算機科學技術的復合型人才；另一方面，在計算機科學技術領域了解立法規律的人才更是少之又少。因此，急需培養和造就一批既精通立法工作、又精通人工智能技術的復合型人才隊伍。現階段，更重要的是立法工作者盡快轉變觀念，適應人工智能時代帶來的深刻變革，積極學習和了解人工智能技術，并且與計算機科學技術專家緊密結合，共同推動人工智能技術在立法領域中的應用。
四、未來立法人工智能的展望
（一）立法人工智能的總體目標
從法律數據庫功能向立法人工智能技術轉變，未來的立法人工智能應當達到如下目標：以科學立法、民主立法、依法立法為原則，以立法程序信息化管理為主線，以法律數據庫為依托，綜合運用人工智能最新成果，對地方立法工作全流程進行智能化再造，實現人工智能與立法工作全過程深度融合，全面提升各級立法機關的立法質量與立法效率，為全面依法治國、實現良法善治提供更好的立法支撐。
（二）立法人工智能的發展重點
立法工作體系是以立法目標為核心，包括立法計劃、法律法規起草、法律法規審議、法律法規實施、立法后評估等在內的一個循環往復的動態過程。立法人工智能技術的重點，是緊緊圍繞立法工作體系，開發適用于立法工作的 “智慧大腦知識體系” （如圖１所示）。
（三）立法人工智能的主要應用場景
１。立法征求意見快速智能整理
實現科學立法、民主立法，必須廣泛聽取社會各方面的意見，立法公開網上征求意見已經成為立法工作的普遍規律。通過人工智能技術的輔助，可以進一步拓寬人民群眾參與立法的渠道，最大限度地降低社會公眾參與立法的成本。一方面，通過人工智能技術的發展可以實現社會公眾參與立法的智能性、便捷性和即時性。另一方面，可以實現社會公眾意見的收集、整理、歸納的智能化。當前，有些社會公眾廣泛關注的法律法規在征求意見過程中會有數以萬計群眾提出意見。以 《民法總則》為例，三次審議征求意見，先后共收到１５５０３人次提出的７０２２７條意見。２０１８年６月， 《個人所得稅法修正案（草案）》向社會公開征求意見，一個月內收到６７２９１人提出的意見數量超過１３萬條。面對如此海量的意見，要實現全面、快速、準確整理，單純靠人工是難以很好地完成的。這恰恰是人工智能的優勢。要運用語義理解實體／關系識別技術，對數據進行清洗，從而梳理出對法律法規草案修改有益的意見信息。
２。立法社情民意智能整理
立法工作的根基在人民群眾，立良法、立善法的基礎是要使立法最大限度地符合社情民意。以往我們立法工作了解社情民意的主要方法是抽樣調查、典型調查。全國人大憲法和法律委員會主任委員李飛同志最近指出，加強立法決策量化論證，就是強調立法工作要更加嚴謹周密，從立法項目的確定、立法進度的安排，包括起草、審議、通過的立法全過程中，對法律所要規范的社會關系，對其分析判斷所依據的客觀情況，應當有更足夠的數據樣本來支撐。① 立法決策要充分運用大數據，幫助了解和駕馭實際情況，經過充分論證，做好 “定量”分析和 “定性”判斷。在這方面，立法人工智能可以運用爬蟲框架技術，從互聯網、移動互聯網公開數據、付費數據等各種數據源中，運用數據ＡＰＩ （應用程序編程接口），篩選、清洗出對立法有用的數據信息，輔助立法工作者進行定量、定性判斷。只有建立在 “定量”基礎上 “定性”，才可能合理，才能更具合理性和說服力，才能真正讓群眾信服。①
３。立法參考資料有效提供
制定任何一部法律法規都需要參考大量的國內外的立法資料，學習先進立法經驗，解決本地的實際問題。我國目前有近３００部現行有效的法律、７００多部行政法規、幾百部司法解釋、一萬多部地方性法規，萬余部行政規章，還有數以萬計的法律文件說明、國際條約等。面對如此浩繁且不同效力層級的法律文件，再加上無數域外的參考法律文件，僅靠數量有限的立法工作者和目前分散的法律信息數據庫單純的信息檢索功能，是遠遠不夠的。全國人大備案審查信息平臺于２０１６年年底已經開通運行，目前正在按照“標準、網絡、內容、數據”四統一的要求，推進省級人大備案審查信息平臺建設，以盡早實現省級人大平臺與全國人大平臺對接和各級立法主體信息平臺間的互聯互通。②不久的將來就能夠實現完整的互聯互通的國家法律信息數據，并向社會開放。目前的北大法寶數據庫、未來的國家基礎法律信息數據庫，給我們提供了數據源。人工智能技術則可以根據我們所研究問題的需要，對數據庫中的法律、法規、法學文獻、域外信息資料進行自動檢索，給我們提供一套全、準、新、精、達的參考資料，免除人工檢索的繁復勞動。打個比方，現在我們使用檢索數據庫相當于人們進了自助餐廳各取所需，未來的人工智能相當于是一個深度了解我們各自口味的高級廚師，能夠自動將滿足我們不同需求的菜肴呈現在我們面前。
４。法律法規輔助起草
立法工作具有一套特有的內在規律性，當前面對極速增加的立法主體，通過人工智能輔助起草法規草案可以有效解決地方普遍存在的立法力量不足的問題。起草法律法規不僅需要法學專業知識，還需要法律以外的、與所要調整對象相關的專業知識，這通常又是立法工作者的短板，而這恰恰是人工智能的優勢所在。人工智能運用機器深度學習技術，可以自主學習黨和國家的政策文件，深度學習我國現有的所有法律、行政法規、地方性法規、司法解釋、部門規章、地方政府規章，學習法學文獻和域外法律法規文獻，學習立法相關領域的專業知識，運用線索發現、法律推理、邏輯推理技術，為立法工作者提出可供進一步研究修改的法律法規草案初稿。通過人工智能的輔助，立法工作人員能夠迅速掌握不同行業的知識、規則和規律，從而彌補立法工作者自身知識結構上的不足。這樣，在提高立法質量的同時，也將大大地節省立法資源。
５。法律法規草案初步審查
科學立法、民主立法、依法立法是黨的十九大對立法工作提出的重要要求。落實這一要求，需要推進精細化立法，在立法工作的各個環節，都要不斷進行科學性、民主性、合法性審查。人工智能技術可以運用多元數據融合與對比技術，對法律法規草案影響因子、依賴關系、權重、可信度進行科學對比，為立法工作者提供一個快速審查工具，輔助進行立法決策。
６。立法方案輔助優化選擇
立法決策不能任性而為。立法過程是把黨的主張、人民群眾意愿緊密結合起來通過立法程序實現科學決策的過程。這既是一個民主的過程，也是科學的過程。在這一過程中，經常會涉及多個方案如何優選問題。人工智能運用多元數據融合與對比技術，對法律法規所可能產生的各種社會影響進行量化預評估，從中提出優選方案順序，供立法工作者在多方案中優選立法成本最小、社會效益最高、最符合黨的政府和人民群眾意愿的法律法規草案。將立法工作者的經驗與人工智能有機結合，在人工智能的輔助下，在中國特色社會主義特色體系內提供高效、精準、科學的解決方案，使立法精確對接發展所需、民心所向、基層所盼，切實提高立法的科學化、精細化水平，提高法律的可執行性和可操作性。
７。立法社會風險評估和立法后評估
立法社會風險評估是科學立法的重要方法。修改后的 《立法法》對立法中評估、立法后評估都做出了新的規范。然而，目前的立法中評估、立法后評估基本上還延續的是典型調查、抽樣調查、群眾座談、專家評議的傳統方式。人工智能可以充分運用大數據技術，根據各種評估要素開發智能算法，快速、全面、精準地分析法律法規各種規范要素在實踐中的實現程度，從而得出有具體數據、有典型事例、有邏輯分析的初步評估意見，供立法工作者進一步深入細化研究。
８。規范性文件備案審查
這是法律人工智能已經運用并且取得一定實效的領域。未來人工智能在這一領域內還將進一步發展和完善。當前，各級黨政機關每年要產生數萬件規范性文件，如何落實“有件必備，有備必審，有錯必糾”，對備案審查工作來說是很大的難題。人工智能可以深度運用語義理解、實體／關系識別技術，動態增量更新技術，準確識別不同表述方法的法律實質意義，對所有的規范性文件進行實時審查、動態審查、追溯審查，使備案審查工作在動態過程中不斷更新，確保國家法制統一和尊嚴。
總之，立法人工智能將伴隨著科學立法、民主立法、依法立法的進程不斷發展和完善，這是不以人的意志為轉移的客觀發展趨勢。當前，廣大立法工作者要以開放的心態、改革的精神主動適應人工智能的發展，擁抱人工智能時代的到來，使人工智能技術更多更好地服務于全面推進依法治國的宏大進程。本文原載《地方立法研究》２０１９年第１期