人工智能与法律解析
数字时代法律实践的新工具
[美] 凯文·D. 阿什利 著
邱昭继 译
ISBN: 978-7-100-19024-4
商务印书馆2020年11月出版
★★★推荐语★★★
人工智能的广泛应用对法律的未来将产生革命性的影响。法律研究和实践从分析走向解析预示着一种新范式、新领域的出现。《人工智能与法律解析》是该领域的开山之作，也是截至目前惟一的一本经典。作者凯文·阿什利教授是本领域的执牛耳之人，从事人工智能与法律的研究凡30余年，积累了无数宝贵的经验，本书是他多年研究心得的总结。邱昭继教授的译文理解准确，表达地道，可读性很强。作为一部新领域的奠基之作，本书是对智能技术与法律的交汇及其前景感兴趣的人的必读之书，既适合法官、律师、法学研究者等法律人，也适合人工智能的研究者。
——澳门大学法学院讲座教授於兴中
一百多年前，霍姆斯预言未来法律人应是掌握统计学的人，韦伯设想现代法治应如自动售货机。近年来，“阿尔法狗”战胜了围棋冠军，智能法学在法学界也异军突起。法律计算模型在法律推理、法律论证以及获取判决结果中能够发挥怎样的作用？人工智能对法律会产生怎样的影响？法律是否会变为一种价值无涉的算法？法学是否会成为一种计算之术？智能法律人是否会取代传统法律人？凡此种种，本书作者从理论和实践上做出了最前沿的回答。
——清华大学法学院高鸿钧教授
人工智能与法律以及文本解析的前提
大部分人工智能与法律研究的目标是开发法律推理的计算模型，这些模型可以做出法律论证并用来预测法律纠纷的结果。法律推理的计算模型是一个计算机程序，它实现了证明人类法律推理特性的过程。这个过程包括分析情境、回答法律问题、预测结果或做出法律论证。法律推理的计算模型的子集实现了作为法律推理组成部分的法律论证的过程，这被称为法律论证的计算模型（computational models of legal argument，简称为CMLAs)。
法律推理的计算模型与法律论证的计算模型将复杂的人类智力任务分解为一套计算步骤或算法，例如，估算产品责任诉讼的解决价值或分析第一年合同课程的要约与承诺问题。这种模型指定了一个问题输入的方式以及法律结果输出的类型。在这两者之间，模型创建者建构了一个计算机制，用于应用领域知识来执行这些步骤和输入与输出的转换。
在开发这些模型时，研究者处理了如下问题: 如何表述一条法律规则的意谓，以便计算机程序能够决定它是否适用于某种情境，如何从简易法律问题中区分出疑难法律问题，以及案例和价值在解释法律规则时发挥的作用。他们对这些问题的回答不是哲学的而是科学的。他们的计算机程序不仅模拟了法律推理的任务，而且实际执行这些任务。研究者进行实验以评估他们的程序表现得如何。
虽然人工智能与法律研究者已经取得了长足的进步，但知识表示的瓶颈阻碍了他们为法律实践做出更多的贡献。到目前为止，他们的计算模型所使用的实体法律知识必须从法律渊源中手动提取，即从案例、制定法、规章、合同，以及法律职业人士实际使用的其他文本中提取。也即，人类专家必须阅读法律文本并用计算模型可以使用的形式表示其内容的相关部分。研究者无法将法律推理的计算模型直接自动地连接到法律文本，这限制了研究者将其程序应用于真实世界的法律信息检索、预测和决策的能力。
计算机问答、文本的信息提取和论证挖掘方面的最新发展有望改变这一点。“问答系统搜索大型文本集合，并找到准确回答用户问题的短语或句子”( Prager 等，2000)。“信息提取是总结给定文档特有的基本细节的问题”( Freitag ，2000)。论证挖掘包括自动识别文档文本中的论证结构，例如，前提和结论以及论证之间的关系( ACL - AMW ，2016)。所有这三种技术通常至少部分地依赖于应用机器学习（machine learning）来辅助程序处理文本中的语义信息。
更通用的术语将这些技术称之为文本解析（text analytics）或文本挖掘（text mining )，“指的是可以在文本档案中找到的知识发现……［它］描述一套语言学的、统计学的和机器学习技术，用于模拟和建构商业智能、探索性数据分析、研究或调查的文本来源的信息内容”(Hu and Liu， 2012， pp.387-388)。当被解析的文本是法律时，我们指的是“法律文本解析”或更简单的“法律解析”(legal analytics)，从包括法律文本数据在内的“某种法律数据中获得实质上有意义的洞察”(Katz & Bommarito， 2014， p.3)。
文本解析技术可能会打开长期以来阻碍智能法律应用进展的知识获取瓶颈。研究者可以自动化知识表示过程，而不是仅仅依靠手动技术来表示法律文本对于程序使用的意义。
因此，一些法律推理和法律论证的计算模型很快与文本解析工具相关联，以便建构新生代的法律应用程序和新的法律实践工具。具体来说，人工智能与法律领域开发的法律推理和法律论证的计算模型将使用从案件判决和法规之类的法律文本中自动提取的信息，以帮助人们回答法律问题、预测案件结果、提供解释，并比现有技术更有效地做出支持和反对法律结论的论证。
另外，人工智能与法律程序能够为萦绕在商业实验室和新兴公司技术人员心头的问题提供答案。既然我们能够从法律文本中自动地提取语义信息，那计算机程序能做什么呢？究竟应该从法律、规章和案例中提取什么类型的信息呢？法律推理的计算模型展示了新的文本处理工具如何适应、调整和使用法律知识结构，以协助人类执行实践中的法律任务。
一些法律推理和法律论证的计算模型能够帮助高级的人工智能程序智能地使用法律渊源。确实，提取的信息将被用于改进法律信息检索，帮助法律专业人士更快地获取相关信息，但它们还能做什么呢？计算机能用从文本中提取的法律信息进行推理吗？它们能帮助用户提出和检验法律假设、做出法律论证并预测法律纠纷的结果吗？
答案似乎是肯定的。但在新的法律应用能够充分证明它们的潜力之前，还有大量的研究工作要做。实际上，这就是本书要讲的：如何最佳地进行这项研究。本书还将帮助从业者和其他人为本研究做出贡献并运用最终的法律应用程序。这包括对新开发的以这些模型为基础的产品和服务感兴趣的商业公司，以及希望使其工作流程现代化的公共机构。
【节选自《人工智能与法律解析——数字时代法律实践的新工具》第一章】
《人工智能与法律解析》
人工智能与法律解析
数字时代法律实践的新工具
[美] 凯文·D. 阿什利 著
邱昭继 译
ISBN: 978-7-100-19024-4
商务印书馆2020年11月出版
作者简介
凯文·D. 阿什利，美国匹兹堡大学法律与智能系统讲座教授、学习研究和发展中心高级科学家，以及计算机科学兼职教授。阿什利先后获得普林斯顿大学文学士学位（B.A）、哈佛大学法学院法律博士学位（J.D）和马萨诸塞大学计算机科学博士学位（Ph. D）。阿什利博士还是IBM公司托马斯· J. 沃森研究中心的访问科学家，美国科学基金会总统青年研究员和美国人工智能协会院士，《人工智能与法律》主编，并担任意大利博洛尼亚大学伊拉斯谟·芒德斯法律、科学与技术博士课程授课教师。
译者简介
邱昭继，湖南浏阳人，西北政法大学教授，长安青年学者，兼任中国法学会比较法学研究会常务理事和中国法学会法理学研究会理事。西北政法学院法学学士、法学硕士，中国政法大学法学博士。出版专著《法律的不确定性与法治——从比较法哲学的角度看》，译著《法理学：理论与语境》《法律、语言与法律的确定性》《马克思主义与法律》等，发表论文40余篇。被授予陕西省“特支计划”青年拔尖人才，陕西省普通高校首批“青年杰出人才”等。主要研究领域为法理学、马克思主义法学和法学方法论。
内容简介
《人工智能与法律解析——数字时代法律实践的新工具》是一部计算机科学与法律兼容的著作，是了解人工智能如何分析法律的原理性著作。本书系统介绍法律推理的计算模型，阐释了计算机如何对法律文本进行解析、法律推理的计算模型及其与法律文本连接类型，解析了新技术时代法律新工具如何建构、如何运行，以及在哪些方面更加有用。通过本书，读者首先可了解人工智能的工作原理，如建模、预测，卡涅阿德斯论证、克拉林根框架本体、卢依马非结构化信息管理。其次，知悉人工智能在法律领域的历史。第三，明确人工智能发展的过程是一个充满实验的过程。第四，发现人工智能是一种新的法律学习方法。
转自：“商务印书馆学术中心”微信公众号
如有侵权，请联系本站删除！
