法律何以“可計算”——學術界對傳統法學研究范式進行創新探索

近期，由中國人民大學等高校法學團隊發起的首屆“法律規則計算機表達比賽”引發學術界廣泛關注。所謂“法律規則計算機表達”，就是讓計算機專業和法學專業聯手，將法律條文“翻譯”成電腦能懂的代碼。遇到案件時，將其輸入電腦程序，程序就能像法官一樣，一步步根據案情判案。這場賽事不僅是一場技術的比拼，更是一次法學范式創新的實驗。在數字時代，法律規則能否被精確“計算”？這種“計算”將如何重塑司法實踐與法學教育？圍繞這些問題，本報記者近日采訪了此次賽事組織者和學術帶頭人。

從“文字之法”到“代碼之法”

“法律規則計算機表達”這一概念的興起，是數字時代法學發展的內在需求與人工智能技術突破的共同產物。中國人民大學法學院教授鄧矜婷告訴記者，傳統以文字為載體的法律規則表達方式，在數字時代正面臨前所未有的挑戰。“僅用文字表達法律規則存在日益復雜難辨、概念模糊、難以持續研究和學術對話等問題。”鄧矜婷表示，更關鍵的是，這種表達方式無法在計算機中得到充分使用，難以助力人工智能應用于法律時產生的幻覺、可靠性、可解釋性和歧視等問題的解決。

正是在這一背景下，首屆“法律規則計算機表達比賽”應運而生。據賽事組委會統計，預報名階段共有627支隊伍、1652名參賽者參加，覆蓋全國293所高校。尤為引人注目的是，超過24%的參賽隊伍采用跨校組隊模式，而法學與計算機學院的“文理交叉”組合占比高達36.3%。鄧矜婷認為，這折射出法學教育改革的迫切需求：學生希望編碼法律，用更加像代碼一樣的語言來表達法律規則的含義、推理和說理。

人工智能技術的演進，特別是大語言模型的突破，為這一訴求提供了實現的可能。浙江大學光華法學院數字法治實驗室執行主任魏斌表示，技術能力的躍升使模型能夠識別法律法規、司法判例、司法解釋乃至非結構化法律文本中的法律規則，并支持多層級的法律推理。

不過，在中國人民大學高瓴人工智能學院副教授沈蔚然看來，目前的常見大語言模型都是“涉獵廣泛的普通人”。大模型擅長完成事實提取等基礎任務，但對于需要大量法律領域知識的復雜推理則表現欠佳。因此，將法律規則表達為計算機可理解的形式，可以彌補大語言模型在知識和推理方面的不足，使得整個推理過程更透明、更易懂。

法學研究范式的探索與創新

法律規則走向“可計算”的背后，是學術界對傳統法學研究范式的創新探索。中國人民公安大學數據法學研究院院長蘇宇認為，這種創新探索是多層次的。在工具層面，計算技術使我們能全面、系統且精細化地解析法律規范本體及其運行狀況；在方法論層面，鏈圖、商空間、語義流形等工具正重塑法律方法，將傳統的線性推理轉化為高維幾何視角下的分析過程；而在認知層面，人機合作將推動形成超越傳統法教義學的新認知體系。未來的法學研究將轉向人機結合的全景模式，在此基礎上探索公平正義的體系化處理與表達，這標志著法學從單純的文本詮釋轉向“計算法學”這一強調系統架構與算法表達的全新范式。

沈蔚然對此深表認同。他認為，傳統計算法學研究主要以實證數據分析或端到端自然語言處理模型為主，較少融入法律領域知識，因而缺乏法律意義上的可解釋性。而法律規則的可計算化，背后是一套完整的邏輯系統，能夠將法律梳理得更加清晰和系統，也可以檢測和驗證法律規則是否完整和是否沖突。

然而，這一新興交叉學科的建設之路并非坦途。沈蔚然坦言，研究的困難在于需要研究者對法學和計算機領域都有較深入的理解，而這兩個學科的差別非常大。魏斌分享了浙江大學數字法學團隊的實踐經驗。從早期由法學學科學生挖掘場景、計算機學科學生負責實驗，到如今已培養出能夠獨立完成實驗研究的復合型學生團隊。他強調，這種合作要求法學學科學生了解最前沿的算法模型及其在司法場景中的應用，也要求計算機學科學生“理解和尊重司法規律，探索司法人工智能的真問題”。

這次比賽的報名數據從側面印證了培養復合型人才的必要性。鄧矜婷表示，法學教育應設置相關課程，比如對法學學科學生開設Python語言入門、法律數據分析基礎和實踐、法律規則計算機表達等課程，使學生能有效地參與數字時代底層的規則架構設計。

兼顧邏輯嚴謹與人性溫度

法律規則的計算機表達，邊界在哪里？它會取代法官嗎？當系統出錯時，應該由誰負責？

在現實應用層面，鄧矜婷坦言，目前的司法實踐中，法律規則計算化模型并未投入應用，也沒有進入試點階段，一切還處于開發與測試階段。這次比賽的一個重要目的，正是為后期推廣這類規則計算化模型的應用系統做準備。

對于可能面臨的瓶頸與批評，幾位學者給出了多視角的觀察。魏斌認為，技術瓶頸首先在于人工智能自身的能力上限，大模型無法自己生成規則，且基于統計推斷的關聯不能夠替代法官的專業判斷。法律與數學存在本質區別，法律的概念、原則、規則乃至判例都可以訴諸例外。

蘇宇則將瓶頸歸結為深度交叉學科研究能力的結構性缺失。他認為，要實現真正的計算法學理想，需要引入計算幾何、泛函分析等高階數學工具，掌握纖維、梯度流等概念，但法律人普遍缺乏此類數學基礎，而理工人又難以深入法理研究，這嚴重制約了相關研究。鄧矜婷則持相對樂觀的態度。她強調，法律規則的計算機表達主要依靠大模型對普通語義的理解能力來應對法的不確定性。

關于責任劃分這一更具前瞻性的議題，受訪學者立場鮮明地表示要堅守“人的主體地位”。魏斌明確表示，即便未來法律規則能被計算機精準表達，我國法官、律師的核心角色也不會發生根本性改變。必須在實踐中堅守輔助審判原則，司法人員作為司法責任的唯一承擔主體，這一核心定位不會因人工智能的應用而改變。司法裁判追求的是兼具人性溫度的公平正義，而不是機械正義。

蘇宇同樣強調AI應止步于“預測與建議”，其角色應該是能量景觀展示者與導航參考者，為法官提供路徑指引與風險評估。

回望歷史，法律與技術的相遇從未如此深刻，也更需要審慎。在這場深刻變革中，如何讓代碼既承載邏輯的嚴謹，又守護人性的溫度，將是法律人與技術人需要共同面對的時代命題。

中國社會科學報記者 張清俐

來源：中國社會科學報

新媒體編輯：張雨楠

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