引言
1.1 人工智能的概況
人類活動常常需要智能，譬如計算機編程數學解題、汽車駕駛等都需要用到“智能”.如果計算機能夠模擬人的思維活動，像人一樣進行思考，那么就可以認為計算機已經具備了某種意義上的“人工智能”[1].人工智能系統就是能夠在各種各樣的環境中應用自身的軟硬件來完成某些智能任務的系統，比如判斷、推理、證明、解釋、思考和學習等[2-3].
最近，人工智能得到了世界各國的高度重視。譬如，2014年，180個歐洲的公司和研究機構推出了世界上最大的民用機器人研發項目“SPARC”[4];同年，韓國拉開了第二個智能機器人開發的五年計劃的帷幕[5];2016年，美國白宮報告并討論了智能技術和自主化技術對經濟的影響以及應對的戰略[6];2016年，“智慧法庭”被納入中國國家發展戰略[7];2017年3月，中國的政府工作報告中第一次出現了人工智能的 字眼，且中央人民政府于當年7月發布了《新一代人工智能發展規劃》；2018年起，中國在圖像語音識別方面將努力構造智能產業鏈[8].
2017年，AlphaGo擊敗了世界頂級圍棋高手李世石，讓人工智能成為世人注目的焦點[9],也促使人工智能技術在法律領域的應用成為了一個新的熱點。實際上，人工智能已被用于高效地解決在線糾紛問題，精確地檢索法律信息并加以解釋，準確地自主理解和生成法律文件，全面地收集證據信息，精準地進行法律推理，以及日趨完善自主駕駛汽車。如今，越來越多的研究者對人工智能在法律中的應用進行研究。因為人工智能與法律相結合是一項具有深遠意義的工作，所以本文對其研究現狀和發展趨勢進行了綜述，以便于大家進行更加廣泛和深入的研究。
1.2 人工智能應用于法律領域的必要性
（1）能提高效率
司法人員在其職業生涯中，難免要從事大量的重復工作。Liu等[10]的統計顯示：在2017年的前半年中，整個中國大陸法庭總計處理案件1458.6萬件，最終得以終結的有888.7萬件，判決率為60.9%,未結案 件 達569.9萬件。與2016年同期相比，全國法庭接受的案件數量增加11.2%,其中 新 接 手的案 例 占 了 14.8%,結 案 的 占 9.88%,沒 有 結 案 的 占13.54%.全國大概有12萬名法官，人均到手事件121.4件，人均結案74.0件。由此 可 見，法官的工作量巨大。事 實 上，一名法官審結一起案件要查閱大量的相關材料，經過深思熟慮之后，還要書寫最終的判決等。這對于法官來說，無論是職業能力，還是身體素質，都受到極大的挑戰。如果應用人工智能來處理、解決這些案 件，則可以節省大部分人力和物力，極大地提高了其工作效率并減輕了壓力[11]（Mishra等[12]認為，智能應用有助于減少30%以上的辦公桌工作）。
（2）能提高質量
人工智能不僅有助于提高效率，而且能保證法律的公平性不受人為因素及地區差別的影響[13].現實中的司法辦案質量參差不齊，有時甚至會出現審理者濫用司法權的情況，導致不少冤假案，甚至會出現一案兩結論的“鴛鴦判”等嚴重不合理的情形，極大動搖了廣大人民群眾對人工判案的信心[14].而且不同地區的法官對同一性質案件的判決有可能不同，這對于遭受判刑的當事人來說未必公平，不利于整個國家的法制建設。于是，很有必要用人工智能的科學之光來照亮隨意操作辦案的黑洞，從而使司法更加正義、縝密，真正實現同案同判的目標。
1.3 人工智能應用于法律領域的可行性
（1）首先，人工智能系統可以像法律人做得一樣好。盡管律師對他們的“像法律人一樣 思考”的稱謂感到自豪，但這并非是一個不可超越的障礙。只要我們能夠明晰問題的寓意，對大批審判文書進行剖析，就不難找出相應的法律依據來解決問題。因此，如果設計合理，人工智能系統也能夠給出一個適當的答案。
（2）人工智能系統不僅能做得與法律人一樣好，還可以比法律人做得更好。這主要體現在以下幾個方面： 1）人工智能是對人腦機能進行逆向工程所建構的，所以能很好地實現模擬人類思維的產物[15].因此，人工智能司法與人類司法的邏輯運算具有高度共性。但 是，人工智能系統能通過機器語言和數字代碼對司法數據進行挖掘和整合判斷，從而打破人類法律數據處理的局限，超越人類以自然語言來識別并整合法律信息和知識的能力。2）人類的理性思維不僅有限，而且在心理因素的影響下，對經驗事實的感知和判斷常常是有偏見的。因此，法律人會因自身的認知局限、身體和情緒狀況而誤判。比如，法官對一個案例會投入或多或少的個人感情，審判的結果有可能與法律條文的嚴格規定有所差別。而人工智能系統可以利用其強大的數據存儲、分析和挖掘能力，不被人類情感和外界輿論所干擾[16],準確地識別犯罪行為的類型，快速、精準地從成百上千的法律條文中找到適用的法律條文；并在構建和優化決策模型的基礎上，實現行為類型和法律后果的精準聯系，使法律審判的精準性得到大幅提高。
1.4 人工智能應用于法律領域的合法性
人工智能司法可以建立在司法數據之上，龐大的司法數據基本可以為絕大多數案件提供充分有效的證據、先例、標準和刻度[17].只要承認特定社會生活歷史的連續性，而不過分強調社會演變的突變性，人工智能司法就符合社會趨勢和法律信念。也就是說，人工智能司法是對大量、合法、有效案件邏輯的整合、延續和遵從[18].人工智能司法同時也包含了基于案例的法律知識和基于規則的法律知識，是對法律知識混合體系理論的一大貢獻。因 此，不管是從新的自然法學的角度，還是從法律在現實中的應用以及社會學的視角觀察，它無疑都具有合法性。
2、在線糾紛問題
2.1 在線糾紛解決系統的簡介
伴隨著社會生活質量的不斷提高，以及網絡的飛速繁榮，網上交易就成了人類生活的常態。網上買賣與傳統買賣的最大區別是：前者的商品信息都是從網上獲取，買家并沒有真正接觸到商品；后者的商品信息都可以在實體店中獲取，買家能直接感受到商品實體，可一手交錢一手收貨。另外，網絡買賣容易引發各種各樣的糾紛，例如網上購物合同的糾紛、網上購物產品責任的糾紛、在網上簽約的借款合同的糾紛等[19].因此，網絡買賣不僅難以保證商品質量，并且有可能導致顧客隱私、敏感信息被不法者利用等問題，這就需要高效的糾紛解決系統來處理。
當糾紛產生后，通過互聯網，使用合適的技術來輔助當事人在線調和他們的矛盾即為在線糾紛解決。具體來說，在線糾紛解決系統要為當事人雙方分別找出各自的共同點和矛盾所在，提供有助于最終達成一致的糾紛解決方案[20].在線糾紛解決系統的優點包括：1）使用方便，可以不受時間和地點的限制；2）當事人無須親身出庭，可使用線上視頻參與庭審，在很大程度上降低了親身參與庭審的成本[19];3）可以隨時隨地運用該系統來 解決問題，保證糾紛能夠得到及時、高質量的解決。
2.2 在線糾紛解決系統的作用
在線糾紛解決系統的基本作用包括以下幾個方面。
（1）在線糾紛自主解決系統有利于和平解決當事人之間的矛盾，當事人可以足不出戶，不需要直接與人對抗。在這種非直接對抗的場合，當事人往往能夠保持沉著冷靜的狀態，在經過認真的考慮之后才理性地發表自己的意見和想法，大大減少了面對面時可能產生的不必要對抗，避免矛盾的進一步激化[21].
（2）在線糾紛解決系統可提供解決糾紛所需的程序選擇、流程運轉與結束全部過程的“流水線”;同時也能提供對具體糾紛的解決方案[22],從而得出最終的“產品”;最后，針對不同的客戶需求提供不同的方案以供選擇，實現雙方利益的最大化，在糾紛化解、權利保 障、社會治理等多方面的各層次都發揮著巨大的作用。
（3）在線糾紛解決系統打破了處理糾紛的物理環境的限制。對于在線糾紛解決系統，學者們持兩種不同的觀點：一種觀點認為在線糾紛解決系統是替代性糾紛解決的在線形式；另一種觀點認為在線糾紛解決系統實際上就是網絡法院。
學者們大多支持第一種觀點。例如，Katsh等[23]認為，在線糾紛解決是從另一種糾紛解決流程中發展起來的，但它不是完全一樣的概念。他們還認 為，在線糾紛解決機制提供了利用網絡的機會，不只是在網絡情況下使用這些流程，并且還增強了系統線下解決爭端的實力。因 此，在線糾紛解決系統不僅可以解決線上的問題，還能處理線下的糾紛。總之，糾紛解決系統與審判系統具有一定的共通性，可以從調解人員整合、數據深度應用、糾紛信息采集和動態監控各方面入手，實現在線糾紛解決系統的體系化和智能化[24].
2.3 在線糾紛解決系統的應用現狀
在線糾紛解決在各國司法系統中都有運用。美國早在1996年就建立了在線監察辦公室，這主要是一個由學問淵博和閱歷豐富的專業人士對具體糾紛進行在線調解的平臺[25].該平臺有一個數據庫，其中包含大量在線糾紛的案例以及在線調解糾紛的材料，人們可以進入該平臺找到與自己類似的相關案件作為相關糾紛解決的參照系。因此，這個在線監察辦公室起到了很好的便民和預防糾紛的作用[26].2011年，歐洲律師已經能夠使用在線法院系統提出訴訟請求，并通過網絡接受訴訟文書[27],在線法院只要求使用者有一個有效的電子郵箱。人們能夠直接與在線法院的網站連接，不用安裝任何應用程序，免費使用該在線法院。2014年，英國民事法律委員會也建立了一個在線紛爭解決咨詢團隊，旨在探尋在線解決紛爭的可行性，特別是解決不超過25000英鎊的小額索賠問題[28].經過一年的測試，得出結論：在線法院應該是一個在線評估（預防糾紛）、在線輔助（控制糾紛）和在線法官（解決糾紛）三位一體的服務中心。
2004年6月，首個中國在線糾紛解決機構“在線糾紛解決中心”建立[29].2012年12月，阿里巴巴正式推出了社會評價平臺[30].在這個平臺上，爭議雙方分別最多選擇 15名法官，再加上一位網上店小二，組成31人的評審團，該評審團就電子商務糾紛進行少數服從多數的處理。2014年，評審 團 共解決了 737204 起網上案例，有 416452 名法官參與了判決。2016年，北京市高級人民法院還引入了裁判體系“睿法官”（也被稱為“機器人法官”）為法官提供關于案件處理標準和量刑分析的準確信息。這些都是為了輔助法官解決案件的創新舉措。
此外，2017年，中國第一個互聯網法庭在杭州正式成立。在該法院打官司，從起 訴、立案到開庭裁判全流程在線。例如，一起損害信息網絡傳播權的案件全程在杭州網上法院上處理完成。原告在杭州，被告代理人身處北京，他們都不用親自出庭，而是在線視頻參與庭審。截至2017年8月，杭州法院網絡平臺已提交 2605起案 件，其 中1444起案件已結束。法庭審理的平均時間為25分鐘，平均審判時間為32天，所有案件均取得了網上裁決、網上投遞、在線服務的 100%完成，突出了網上處理案件的效率、開放性和便捷性。
在中國，眾多的地方法院都有手機 APP進行在線訴訟服務，方便了人們根據紛爭的種類在網上立案[31].
2.4 在線糾紛解決系統的智能化
以英國的在線法院為例，其有力地證實了在線糾紛解決系統智能化的潛力[32].英國在線法院主要分為3個層次來實現解紛。
（1）在線評估。英國在線法院主要是幫助使用者在線評估他們的矛盾，對其存在的問題進行分類。這種在線評估的工作方式不收取任何費用，其主要目的就是為人們提供一個免費的在線解決困難的平臺，彌補了人們法律知識方面的不足，以達到為使用者及時解決紛爭的目的。
（2）在線輔助。如果在線評估未能解決爭議，那么用戶就進入第二層的在線協助。在線工作的人員都是閱歷豐富的人才，能夠很好地輔助人們描述自己的困惑并查看相關的文件，協助人們調節，給他們提供建議，引導他們和平解決問題，避免使用對抗的方式解決沖突。此外，該層次還有自主協商系統[33],可以在不需要法官介入的情況下自主解決分歧。
（3）在線仲裁。該層次主要是根據收集到的電子文檔對案件給出裁決，這種裁決具有較強的執行力，能高效地解決人們的糾紛問題。這種裁決需要使用者支付一定的費用，但是費用比傳統的法庭低很多。
總的來說，英國在線法院是司法體制中的新機構，它具有3個層次分明的架構。雖然它不能完全代替現實中的法院，但是對于法院中重復出現的各種同類案件，該法院在成本和時間方面具有更大的優勢。
2.5 在線糾紛解決系統的展望
在信息技術的時代，在線糾紛解決系統的出現將有力推動中國成為全球管理體系中的實踐者，匯集全球糾紛解決的資料，組建協作交流的關系，進而解決關于“一帶一路”的國際紛爭，提高中國的國際地位[34].法學中處理糾紛的模式發展得較為緩慢，因此將古老的法學與新興的人工智能技術相結合，不但能使未來的法學產業更加輝煌，而且智能技術也能緊跟時代的腳步，發展得越來越好[22].人工智能在線糾紛解決系統不僅可以提高個案糾紛處理的效率與質量，為公平、合理地解決糾紛提供參考，而且具有強大的數據分析功能，可以促進各類糾紛解決機制的融合，推動糾紛解決系統在法律方面的功能升級[35].
3、法律信息的檢索
法律信息檢索的價值是顯而易見的。不管是法律界的新手、經驗豐富的律師、法官，還是司法機關，乃至普通人，都時常需要進行法律信息的檢索[36].
3.1 法律信息檢索的必要性
當前，互聯網上出現了越來越多的司法文件，如法律文本、裁判文書和其他法律材料，有力地支持了大型法律數據庫的市場。然而，日常的司法數據庫大部分通過固有的關鍵詞進行檢索，既費時費力，又代價高昂，因此不能很好地滿足法律信息市場的需求。具有強大的自然語言處理能力的人工智能檢索系統不僅可以使律師的工作效率提高500倍，進一 步將官司成本降低99%[37],而且可以執行快速和準確的數據庫搜索，甚至比人類做得更好[38].
法律人工智能檢索的工作原理是：可以自主理解一個事件實情并自主識別與法律的沖突，繼而準確地檢索到最佳的解決方案。整個工作不需要人類的介入，甚至可以替代部分律師的瑣碎工作，從而將律師從繁瑣檢索工作中解放出來。由此可見，法律信息檢索系統在人工智能時代是一項非常宏大且意義深遠的研究工作。
3.2 法律信息檢索的一些關鍵技術
（1）相關性。
與其他領域的文件相比，法律文件具有篇幅較長的特點，因此整個文件的相關信息的搜索至關重要，即信息之間的關聯性對于法律信息的檢索具有重要的作用[39].相關性是一個比較的概念。通過比較，信息就可以按照它們之間的相關性進行分類、檢索，從而可以快速且準確地查找到所需的法律信息。法律信息中的相關性檢索主要依靠文檔分析的精準度，只有足夠準確的分析度，并提取到重要的關鍵字，才能給予用戶滿意的檢索結果。
（2）多智能代理。
張瓊等[40]提出一種基于多智能代理系統的信息檢索技術。該系統的主要特點是其界面智能代理會彈出一個相關性反饋的窗口，用戶可以在此窗口對多代理系統的信息檢索結果給予評價。此外，用戶還可以根據自己的檢索需求輸入多個關鍵字，并刪除不用的關鍵字，同時還可以調整它們之間的順序等。而界面智能代理都會監控用戶的這些動作，并將輸入的結果傳輸給文檔分析代理，以進一步檢索到用戶最感興趣和需要的信息。
（3）全文索引。
全文索引技術可用于對結構化數據、半結構化數據，甚至非結構化數據進行檢索[41].它的關鍵是建立索引，但也包括索引的增刪改查、索引結構的優化、對查詢結果的處理、返回結果等功能。因此，全文檢索技術應用于長篇文檔的檢索時具有很大的優勢，有利于在法律文件的檢索中找到更精準的結果。
（4）自然語言處理 技 術。
當用戶輸入待檢索的法律信息時，自然語言處理技術可自動抽取關鍵詞、自動智能分詞，并進行語句分析和語義分析[41],使檢索出的法律信息不再是簡單的概念層次的搜索和同義詞的輸出，而是通過知識庫對檢索的法律信息進行規范化和排序后，搜索引擎再進行檢索，最終將知識庫中篩選出來的法律信息有序地呈現給用戶，從而實現智能、高效、準確的法律信息檢索[42].
（5）文本挖掘技術。
為了應對法律法規越來越多、越來越復雜的問題，Goltz等[43]用文本挖掘技術來識別法規中的懲罰條款，以便加強監管，使人們更好地遵紀守法（監管合規）。具體地講，他們采用滑動窗口檢測方法識別法規中的罰款條款。然而，測試結果表明他們的方法有待進一步完善。
（6）多屬性決策方法。
Zhong等[44]提出了一個多屬性決策模型，該模型可用于相似案例的檢索。他 們將一個個案例視為具有多個屬性的對象，在以前案例庫中找到一個與新案例最相似的案子來預測新案子最可能的判決結果。他們定義最相似的案例是與新案例有最多一致屬性和最少無關屬性的案例。該方法最大的特點是不僅能找到最相似的案例，而 且能解釋為什么其是最相似的案例。
3.3 法律信息檢索系統的應用現狀
2012年，上海還推出了“C2J法官智能處理案件系統”,該系統具有信息量大、檢索方便等特點[45].到目前為止，該系統已經存儲了約2500萬條信息，可以為法官檢索出相關的法律信息，提高了判案的精準度。此外，法官也可以通過輸入關鍵字進行匹配搜索，極大地提高了信息檢索的效率。
2017年8月，安徽省合肥市的智能機器人“小法”出世，它可以通過語音或者文字與人類進行問答。“小法”包含多種法律領域模塊，如刑法、行政法、訴訟法等，并且擁有強大的法律數據庫，因此能夠對 約5萬個專業的法律問題給予解答。
此外，它還可以根據用戶的問題進行推理、判斷，并給出同類問題的解答。深圳的“龍 華小法”法律援助機器人有10萬多條法律法規保存在云端，以及3萬個典范案例數據、5000多個案例剖析點和大量專業的問答信息[46].智能機器人 “小法”和“龍華小法”可以隨時隨地向人們提供法律咨詢服務，并針對具體問題進行有針對性的法律信息檢索，真正達到了“不忘初心，全心全意為人民服務”的境界。
最高人民法院的“法律信仰”平臺實現了類似案件的推送和快速偵破推理，全部適合公開的裁判文書都可以聯機檢索到[47].截至2018年2月底，中國裁判網[48]收集的文件總數已達4260余起，總訪問量已達 132億次，覆蓋了世界上 210多個國家和地區，成為全球最有影響力的審判網。
4、法律文書的處理
法律文書處理的人工智能化將給予法律工作者愈來愈有力的外腦援助[49].目前，研究人員熱衷于對各種合同進行人工智能化處理[50].這是因為，一方面，日常中的商品交換和服務常常都需要合同化（在合同中，雙方建立共同規范的條例來滿足各方的期望）；另一方面，由于合同規模龐大而復雜，因此手動輸入并檢測合同中的矛盾與沖突是一項既費時又容易出錯的任務。
4.1 法律文書的生成
起草合同是企業法律顧問的主要任務之一，相當費時費力。然而，具有深度學習功能的人工智能系統可以通過對大量實際合同的學習來生成極其精確、復雜且適合特定情景的合同。其所起草的合同不僅遠遠好于照搬合同范本的結果，而且好于許多經驗豐富的法律顧問公司的作品。
目前，美國硅谷的律師所已采用了這樣的合同生成系統來協助即將開業的公司自主形成所需要的法律文件，它能將工作時間從幾十小時縮短到幾小時[51].中國也存在若干家類似的公司，如百度、科大訊飛等，它們也利用自主拼接方法來生成所需法律文件[52].
智能系統協助起草法律文件的新時代即將來臨時（或 許在將來的十多年以后），大多數的貿易合約和其余的法律文獻甚至訴訟文件和審判文件都將由人工智能系統擬定，法官和律師的角色將從擬定者變為審校者和簽署者[53].為了迎接這個新時代的到來，還有許多工作需要我們去做，因為法律文件不僅包括合同。
4.2 法律文書的審查
對法律文書進行審查的一項主要任務是識別潛在的、與法律矛盾的內在沖突。對此，Aires等[50]提出一種方法，并用兩個公開的語料庫展示了他們的方法及其各個組件的有效性。他們也為規范地識別沖突提供了新的、帶有注釋的測試語料庫。但要快速識別合同中的沖突問題，他們的檢測算法還有待進一步完善。
還有研究人員讓 20 名律師和人工智能合約審閱系統LawGeex進行5項合同的評審競賽[54].他們盡量詳細地設置了競賽的每一個環節，以模仿律師在日常工作中的審查場景。比賽結果 是：人工智能系統 LawGeex的正確率能達到100%,而律 師 只 達 到97%.因此，就審查精確度而言，人 類還勉強能與人工智能系統持平，但速度和效率則無法匹及。人類律師平均花費一個多小時才能完成合同審查（最 快 也 須花費半個多小時，最慢則花費了近3個小時），人工智能系統LawGeex平均只需要26秒。
事實上，還有很多公司都在使用人工智能合同評審系統。例如，對于人類須花費36萬個小時完成的信用審核，由摩根開發的人工智能系統僅須幾秒就可以完成[55].
一般而言，人工智能系統能對文書進行仔細閱讀和分析，挖掘其中文字表述的真實意義。因 此，人工智能系統在審查法律文件方面遠勝人類律師。
5、證據收集和犯罪預防
5.1 利用網上證據預測犯罪
Gerber[56]開發了一個用 Twitter對犯罪行為進行預測的系統。其依據的數據源是 Twitter上公開討論的事件和各種各樣的話題，內容都是免費發布的。對于一條單獨的信息（也稱為tweet），通常能標志出其發表的精確時間和地理位置坐標，于是可以利用時間、空間坐標進行犯罪預測。具體地講，首先通過自然語言分析和統計主題建模來自主識別討論的話題，然后通過討論的話題來收集證據并將其輸入到一個犯罪預測模型中。影響系統預測準確性的因素包括：對消息內容的語義分析、時間建模以及輔助數據源和證據的整理等。隨著數據的增加，系統預測犯罪的性能會越來越好。
5.2 網上搜證
證據搜集對于法官審理案件非常重要。利用人工智能技術收集證據具有合法性，并且極大地減少了司法人員的工作量，推進了檢察工作的規范性和便利化，提升了工作效率和質量。
江蘇省檢察院使用的智能機器人“小智”[57]主要依靠三大利器來處理案件：1）圍繞需辦案件的需求展開證據搜索；2）業務應用系統與執檢系統相統一；3）規范性和高效性。例如，對王某販賣假藥這一事件，“小智”先在網上快速、精準地搜索相關的證據，然后對收集到的材料進行全面審查，得出王某應該候審的結論。在3個多月的時間中，“小智”在 發生的4169 起交通事故中就發現證據錯漏等917個問題。智能系統受理案件時，經過案例分析將相關的證據整合在一起，進而篩選出相關性最大的類案作為參考。
5.3 網絡犯罪行為的檢測
隨著網絡的迅速發展，網上出現了各種非法行為。正如Kendrick等[58]所闡述的，隨著網絡的飛速發展，為了應對所檢測到的各種入侵的企圖，需要越來越多的努力。于是，他們設計了一個可以對網絡上發生的各類事件進行分析的系統。該系統可以檢測網絡上的各種異常行為，還可以自主地分析事件的安全性，這是人工智能技術優勢的一種體現。人工智能系統還會根據數據的分析結果來衡量網絡信息的重要性，提高系統的運作效率，以最快的速度處理異常行為。
5.4 預防犯罪的安全博弈
安全博弈是犯罪預防中一類重要的問題。在這類問題中，攻擊者試圖攻擊若干目標，保衛者則要保護這些目標。但保衛者的資源有限，不能同時保護所有的目標。那么，怎樣分配有限的資源才能最有效地保護眾多目標，將可能的損失降到最低呢？研究者針對各種情形回答了這一問題。例如，Ma等[59]研究了攻擊者針對不同目標和保衛者保護不同目標的收益是不確定或只有一個大致范圍，甚至是不知道時保衛者的對策。Ma等[60]還分析了攻擊者類型、預測可能攻擊的目標和可能采取的行動，并找出保衛者的對策。Zhang等[61]研究了當攻擊者的類型是模棱兩可時保衛者應采取的對策。Zhang等[62]還研究了當攻擊者能觀察到保衛者部分行為 時保衛者應做的對策。這些都屬于事前保衛資源分配問題。Ma等[63]還研究了不確定和模棱兩可的情形下保衛資源的分配問題。所有以上研究都是基于證據理論以及人盡力回避后果含糊不清的決策心理和盡量選擇可能后悔程度低的決策心理。
6、法律推理
6.1 法律推理的必要性
推理是人的一種理性思想活動，即從許多已知命題（先決條件）中推導出未知命 題（結論）的過程[64].在法律領域，推理起到了舉足輕重的作用，因為在法律制定、實施，甚至日常人們的知法、守法中，都需要進行推理[65].例如，查案時，警察都會保護現場的原狀，目的就是可以通過案發現場的蛛絲馬跡來推理案件發生時的情況、犯罪人的外貌特征和心理等。在法庭上，法律推理實際上是以對話形式展開的。這種對話體現在當事人與被告人為了他們之間矛盾的主張展開論辯，這時法官就要從他們的對話推理中查驗出事實的真相[18],即在刑事審判中，法官或是陪審團需要根據現有的證據對已經發生的案件進行推理。
6.2 法律推理的智能系統
法律推理的人工智能系統的目標是，為人類律師提出一個法律的標準刻度，以此衡量他們在推理過程中做出的論斷是否具有價值[66].人工智能系統模仿法律推理的工作原理主要是，創建數學模型并在計算機上實現相應的可運行程序，也就是將人類推理的思維過程移植到智能系統（包括機器人）中。對于這樣的系統模擬法庭系統，開發者不但要具備法律基礎知識，而且還要具有法律推理的完整知識，比如法律推理的實際運用和理論的發展進程、法律推理的準則和方式等。
6.3 證據推理
正如 Vlek等[67]所說，所有的法律案件都需要一定的證據推理。形式化方法能為處理案件證據推理的軟件工具的發展打下堅實的基礎。現今常見的刑事證據推理的構造方法主要有3種：論辯法、敘事法和貝葉斯概率推理網絡。這3種方法雖各有優劣，但都有一定的道理，且都可以在計算機上實現。
論辯法的重點是如何證成推理中的顯性或概括性前提。在法律領域，一些學者提出了一些法庭論辯模型[68-69],但它們僅有一些抽象的非形式化理論，并沒有相應的背景知識。同時，大部分研究重點關注的是糾紛雙方如何進行爭辯，這無疑忽略了法官在法庭論辯過程中的作用以及他們之間的互動，因此難以完整地體現法庭上的訴訟論證。近 些 年 也 有 學者[70-71]研究了如何用三方論辯有效解決法庭上的糾紛問題。方遵守庭審程序規則，根據證據是否被接受來確定辯論的范圍、舉證責任、辯論的先后順序和何時終止等。然 而，這 些 模型均不能在計算機上運行，也不能很好地處理庭審中證據推理的不確定性以及相關的規律（如證據的改變或者其使用方式的改變是如何影響最終判決結果的）。于是，Zhong等[72]試圖提出一個包括原告、被告和法官三方的可計模型。但 其給出的主要是各方在法庭論辯中的任務的理論模型，并未在計算機上實現，因此還有許多隱而未見的問題值得深入研究。從實際應用的角度看，這樣的系統值得開發的原因是，因為這樣的系統可用作數字摸擬法庭來訓練法學院的學生，幫助律師準備庭審策略，以及法庭檢查判決的準確性。
敘事法的重點是刑事證據如何構成故事情節，特別是故事情節沖突時如何進行選擇和處理[73].刑事案件的時間、地點、肇事者和被害人、目的、動機、情節、手段、后果、態度和證據等都是刑事案件中需要的。民事、行政類案件的案情敘述包括糾紛的內容和發生的時間、地點、當事人，發展過程（起因、過程、結局），以及爭執各方的述求以及證據。
使用貝葉斯網絡[74]的概率推理能有效解決根據不確定的證據進行推理產生的錯誤會導致嚴重后果的問題。貝葉斯概率推理網絡是通過為刑事案件中證據賦以概率值的方式來證明結論的合理性。但貝葉斯模型存在兩個局限： 1）要求 所有變元是相互獨立的。但在實際法律審判中，雙方當事人所提交的證據并不一定是相互獨立的，常常是相互依賴的，因此不符合使用貝葉斯網絡的前提條件。 2）變元之間的因果關系由條件概率來表示，這意味著復雜性取決于條件概率表格的大小。因此，盡管涉及的變元很少，其計算復雜性也會相當高[75].此外，對于非統計學專家，貝葉斯網絡可能很難理解，因為貝葉斯的內在運作網絡很復雜，它們可能表現為黑匣子。
論證模型可以用來顯示某些結果是如何導出的，在某種程度上來說，這自然符合日常推理。因此，Timmer等[76]提出了一種借用支持圖以及對支持圖進行觀察來解釋貝葉斯網中假設與證據之間的關系。此外，Luo等[77-78]提出一系列的聚合算子，它們能很好地克服貝葉斯處理不確定證據的局限性，并能反映強證據互相加強、弱證據互相減弱和強弱證據互相抵消的性質，以及不同證據的不同重要性和風險態度對聚合結果的影響。然而，Luo等并未將這些聚合算子應用于法律領域。因此，具體怎樣將這些聚合算子應用到證據推理和聚合是值得深入研究的問題。
Bex等[79]整合了論辯法和敘事法，即利用論證去支持一個故事，從而可以在推理系統中挑出最好的故事，然后用這些故事來解釋案發現場出現某些證據的原因。這樣的推理其實是建立在故事的類比之上的，論證只起到輔助作用，因此缺乏法律所要求的嚴謹性。 Vlek等[80]組合了敘事法和貝葉斯網絡，貝葉斯概率推理網絡是分析案件的主要部分。同 時，他們還提出了從案件發生的場景角度來理解貝葉斯的網絡方法[67].這種 方 法 以 犯罪情節為基礎（情節中包含案件中可能發生或是不發生的事件，有助于收集到更多的證據），進而合并情節，組建一個多重情節的貝葉斯網絡系統。最后，該系統要通過情節比較，來評估哪些最接近事實真相。
6.4 模糊性
法律推理形式模型的一個重要作用是消除模糊性。因為法律語言自身具有表述不清晰的性質，所以不同的法官對法條的解釋會有所差別，由此導致了案件在判決時會出現不一樣的結果。實際上，律法條規有時含糊不清，是因為它是用自然語言表達的，自然語言中的模糊性很難避免。例如，自然語言對符號的使用要求不嚴格（沒有括號）；連接 詞“或”和“且”的使用范圍可能不是很清晰；存在一詞多義的問題。因此，自然語言的法律文本存在各種各樣的歧義性，要消除法律推理的模糊性，首先要解決語言的歧義性，這樣才能呈現出更多的一致性。因此，如何處理這些模糊性是一個值得深入研究的問題。
7、人工智能與立法
7.1 用人工智能輔助立法的必要性
法律是維護社會秩序的一道屏障，因 此當現有的法律與新生事物不相容時，法律往往需要重新定制或是更新[81],也即需要立法。立法通常指國家法制機關嚴格按照特定的程序（法案的提議→法案的審批→法案的議定→法案的發布）制定法令條例的過程[82].立法不但要求專業的法學知識，還要緊跟時代的變遷，高度關注網絡社會的言論，以數據為基礎，并廣泛搜集人民的意見[83].如果僅僅依靠人工頻繁地創新立法或是改革原本的法令，不僅會給相關部門增加巨大的工作負擔，還會給他們帶來巨大的壓力。可見，用人工智能來輔助立法對于法律界來說是十分必要的，因為人工智能不僅有處理海量數據的強大能力，還具有高效的學習能力。
江必新等[84]認為立法實際上就是根據現實問題所在，制定解決問題的方案。這時就需要立法機關一針血地找到疑難問題的關鍵所在，這對于立法者來說是極大的挑戰，但對于人工智能系統來說卻非常容易。實際上，立法需要分析實際矛盾，然后在此基礎上做出立法決策，而人工智能正是處理這種工作最合適的工具。
7.2 用人工智能輔助立法的進展
目前，世界各國都對人工智能輔助立法反響積極。英國牛津大學計算機系的伍爾德里奇教授[85]認為，英國在用人工智能立法的工作上主要受兩個因素的影響：1）英國在人工智能領域的國際地位；2）應對人工智能技術可能會帶來的危害的防范措施。
中國天津使用了一個智能平臺審查案件，并嘗試借助這個智能平臺的審查工作推進人大的立法工作。這個智能平臺包含了立法項目管理、公開的法律文件、法律文件審查、法律文件的自主清理、立法數據的分析等板塊。
7.3 人工智能系統立法
雖然人工智能的快速發展象征著新時代的來臨，但在技術方面仍存在一定的缺陷，如人工智能用于圖像識別時會泄露個人隱私等[86].因此，人工智能技術實際上是把 “雙刃劍”.針對人工智能系統帶來的或者可能帶來的各種各樣的問題，Schneider等[87]總結了法律事務委員會提議立法的意見：1）建立相關法律的專門機構來負責監管人工智能系統的個具有指引性的架構來保證人工智能符合國家法律和安全的準繩；3）賦予智能機器人相應的法律地位；4）針對具有特定用途的機器人或者人工智能系統（如醫療機器人、自主駕駛汽車、無人機等）制定特殊的立法準則（第8節將專門針對智能自主駕駛車的立法問題進行探討）。
2016年5月，歐盟法律事務委員會公布就機器人民事法律條例向歐盟委員會提出立法建議的報告草案，并于2017年2月展開討論人工智能法律制定的問題[88].“人工智能未來法案”在2017年由美國提議，該法案發布后的540天之內，美國委員會就對人工智能出臺的立法相關工作或行政措施進行提議[89].英國在2017年6月召開的 會議上成立了“人工智能委員會”,并且對立法工作展開了一系列的討論[85].
8、自主駕駛汽車的法律問題
人工智能最新的、引人注目的發展方向之一是車輛的自主駕駛。正如張玉潔[90]所說，自主駕駛汽車是目前人工智能發展中的卓越產品，與人工駕駛汽車相比有很大的技術優勢，特別是在雷達、攝像頭傳感器、全球定位系統等方面，但這種優勢也是基于自主駕駛汽車發展中的理想狀態或者完美狀態的表現。然而，自主駕駛汽車目前仍處于研發測試階段，其廣泛的應用對當前的交通秩序的沖擊難以預料，因此給現行的法律體系帶來了異常嚴峻的挑戰。這一挑戰導致了自主駕駛車的民事責任問題成為了全球研究的熱點[91-92].
8.1 自主駕駛汽車的事故
迄今，已發生了多起自主駕駛 汽車引發的交通事故。2015年2月，谷歌在測試雷克薩斯 RX450H 型車自主駕駛時，在十字路口撞上了奧迪汽車，損壞了雷克薩斯車的右后門和車輪[93].經調查，測試車在碰撞之前已預測到了可能發生事故，并采取了剎車的措施，但還是未能避免這起事故。2016年1月，在北京-香港-澳門高速公路上，特斯拉S型轎車在自主駕駛狀態下撞到路邊的清掃車，導致特斯拉車主不幸身亡[94].2017年3月，Uber自主駕駛汽車與普通汽車相撞，翻倒在地面[95],車體破損慘重，幸運的是沒有造成人員傷亡。2018年1月，福特的自主駕駛汽車發生車禍，造 成兩人住院治療，車輛的門窗和車輪嚴重毀壞[96].2018年3月18日晚上，美國一名女子被正在進行測試的 Uber自主駕駛汽車撞倒，并失去了生 命[97].從現場的監控視頻得知，事故發生時受害者正推著自行車橫穿馬路，但偏離人行橫道約91米。警察認為無論是對有人駕駛還是自主駕駛，受害人這種橫穿馬路的方式都難以避免這起交通事故。這些事故的發生，對正在起步的自主駕駛車輛的發展造成了嚴重的沖擊。
8.2 自主駕駛汽車的車禍問題
要使自主駕駛車輛能夠像人類駕駛汽車那樣被廣泛使用，首先自主駕駛車輛的行為要符合交通法規，如紅燈停、綠燈行、禮讓行人等，并要求自主駕駛車能夠在各種路況和天氣狀況下安全駕駛。文明駕駛無論是對自主駕駛還是人工駕駛來說，原則上大體相同。但自主駕駛車發生交通事故時，責任由誰承擔？人類開車時，由人類承擔責任；但人工智能系統開車時，人工智能系統的開發商、汽車硬件生產廠家應該承擔什么樣的責任[98]?如果是人和人工智能一起開車，那么這又是誰的責任？或者說誰應當負主要責任？這都是亟待解決的難題。
自主駕駛汽車與人類駕駛即使有同樣的行駛規則，卻 沒有相似的“行駛思維”,在行駛中易導致車禍。自主駕駛汽車與機動車在急轉彎、緊急剎車上的反應與人工駕駛車輛有顯的不同。在緊急情形 下，人類司機從反應到采取措施需要0.6秒，而自主駕駛系統只要0.1秒；人類駕駛員的視覺間距約為50米，而自主駕駛車可以達到200米的 距 離[99].例如，百度、谷歌在測試自主駕駛汽車[100]中就屢次出現自主駕駛汽車與機動車碰撞的事故。而在這些事故中僅少數是由自主駕駛汽車 引 起，多數是由機動駕 駛人的松懈所導致的[101].盡管有證據表明自主駕駛車在大多數情況下都遵守交通規則，但自主駕駛的方式與人類駕駛的方式有很大的區別，從而導致機動車的司機來不及躲避，這時雖然自主駕駛車輛無錯，人工駕駛車輛也無錯，但還是導致了車禍。雖然不能對任何一方追責，但能否制定特別的律法來避免這樣的事故？這 也是值得深入研究的問題。
不難想象，當自主駕駛汽車發生交通事故時，其主人可能會以車是由人工智能操作系統控制并屬于獨立的體系為理由來達到免責的目的。開發商則可能會申辯：雖然自主駕駛汽車是他們生產的，但是其使用權屬于其主人，因此責任不應由開發商承擔。對于行人來說，更有充足的理由了：我們已經遵守了交通規則來行走，還是避免不了自主駕駛汽車的碰撞。因此，無論從哪一方面來說，自己更不應該為此承擔責任。由此，法律修訂者是否應該制定針對這一事故的相應法條？如何懲罰自主駕駛汽車？是需要對它重新編制程序還是把它拆卸了？僅僅是懲罰自主駕駛汽車還是與其相關的人員？這些都是有待解決并將成為一個為眾人所關注的潛在研究問題。
8.3 有關自主駕駛汽車的法律
關于自主駕駛汽車造成的責任問題，中外法學界都十分關注[1].美國、德國為了發展自主駕駛汽車而修改了傳統的道路交通法[91].德國聯邦會議呈報了針對自主駕駛汽車的交通法草案，該草案被德國交通部長稱為“世界上最先進的道路交通法”[102].日本也召開了自主駕駛汽車造成的損害責任分配的研討會，主要討論了面向責任立法的問題、系統故障引發的責任、系統缺陷引起事故時應該如何選擇保護對象等問題[103].但目前中國還沒有制定關于自主駕駛汽車的交通法規，自主駕駛汽車的交通法律責任還是一片空白。因此，自主駕駛汽車在中國投入使用會對當前的交通秩序造成巨大的沖擊和壓力。
面對這些問題，設計者希望制定出更具體、清晰的交通法規，以便自主駕駛能向更高層次發展[104].比如，希望法律規定，至少在多少距離檢測到車輛或者行人時，自主車輛就應該停下或者開向另外的合適方向，以避免碰撞。開發商則希望立法者解決自主駕駛車輛出現交通事故時的責任問題，并且將相應法律條款在智能自主系統中實現。同時，也應該改變行人的交通規則，這樣自主駕駛汽車才能更快、更安全地在道路上行駛。此外，法律的制定者也需要修訂相關法律法規，以減少交通事故。例如，規定在車輛道路和人行道之間設置隔離帶，并對那些亂穿馬路或違背交通規則的人進行相應的處罰，或者開辟僅供自主駕駛汽車使用的專用車道，以避免事故不會殃及路上的行人。這些都是頗有意義的研究問題。
8.4 自主駕駛車的道德困境
本節具體討論當自主駕駛車輛在公路上行駛陷入左右為難的情景時，應該怎樣辦。可以假設這樣一個場景：載滿人的自主駕駛車在公路上行駛時，如果自主駕駛車向前走或者向后退，車上的乘客將會被山上滾落的石頭砸傷甚至會危及生命安全；但如果車向左拐，路上有一個小孩將會被車撞傷或被撞死；如果車向右拐，路上正在行走的3位老人又會被撞，嚴重時也許會失去生命。這種情況下，自主駕駛汽車的方向盤無論轉向哪邊都會帶來傷亡。這是一個道德困境問題，即 論說怎樣做都是不道德的。
面對這樣的道德困境，一個值得研究的問題是：方向盤轉向哪邊才能使產生的傷害最小？有些人認為自主駕駛汽車應該是被編制的程序所控制的。換句話說，自主駕駛汽車 應該預先配備好這樣的程序：當自主駕駛汽車在行駛的過程中遇到不可避免的事故發生，并且陷入以誰的生命為代價的窘境時，它應該知道怎樣做。針對這一問題，Contissa等[105]探索了一種解決方法，即當自主駕駛汽車處于道德困境事故場景時，給予自主駕駛汽車的使用者或是乘客一個任務，即讓他們決定采取什么樣的倫理方法來面對所發生的事故。也 就 是說，面對這種倫理困境時，他們可以設置或者預先設置自主駕駛汽車應該采用倫理道德來決策（稱之為“倫理旋轉”），這是一種使乘客能夠在道德上定制他們的自主駕駛汽車的裝置，即在不同道德對應的不同設置之間選擇相應的方法或原則。相應地，自主駕駛汽車要執行用戶的倫理選擇，其開發商或程序員將對此負責，要保證用戶能夠進行選擇并且實現。但 這種方式存在這樣的問題：這樣或那樣的選擇一定能保證傷害最小嗎？能通過立法程序嗎？法律能否清晰地規定處于道德困境時，什么是傷害最小？傷害最小的標準又是什么？
結束語
人類創造人工智能系統的目的是讓其能夠被人類所使用，使人類的生活更加美好。人工智能系統能按照人類設計的算法、規則、模板運行，從而可以把法律工作者從繁瑣的、重復性的工作中解放出來，讓他們更專注于那些更需要創造性和人際溝通的工作。
針對人工智能在法律領域的應用以及為人工智能系統立法的問題，本文綜述了其研究現狀和發展趨勢。人工智能可應用于法律的各個方面，主要包括立法、知法守法（法律信息的檢索、法律文書的生成和審核）、執法（證據收集、法律推理以及在線糾紛解決）等各個方面。對于人工智能系統的立法，目前關注的熱點問題是自主駕駛車輛的交通法規設置、事故的責任劃分問題以及道德困境事故發生時的自動決策問題。
人工智能是人類智能的仿真和延伸，人工智能司法是人類司法的加強[106].用人工智能系統取代司法領域中的某些工作已經成為現實，取代更多的工作將成為一種趨勢（但人工智能的廣泛應用也創造許多新的職位）。將人工智能應用于法律。困境可能在于實際中的法律問題并沒有統一的答案，譬如會受金錢、情緒和各種實際情況等的影響，還不能夠真正理解現實社會（經驗豐富的律師也未必能做到）。這些缺乏標準的經驗卻成為了阻礙人工智能司法發展的主要因素之一，若智能系統能真正地像人類一樣思考問題，則人工智能的發展便會登上更高峰。本文原載《計算機科學》 2018年第8期