當法律遇上人工智能

在這個信息爆炸的時代，人工智能的興起將深刻的改變著我們的生活方式，它不再是科幻電影的情節，而是真是存在的，並不斷滲透到我們社會的各個領域。

人工智能經曆了多次興衰，湧現出許多重要的理論和技術，如神經網絡、專家系統、機器學習、深度學習等。其中，深度學習是近年來人工智能領域最具影響力的技術之一，它利用多層神經網絡來模擬人類大腦的信息處理過程，從而實現對複雜數據的高效學習和表達。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指由計算機系統或機器執行的智能行為，包括感知、推理、學習、決策和創造等。

從最廣泛的意義上來說，絕大多數軟件和系統已經包含了人工智能的元素，法律領域也不例外，人工智能在法律中的應用不是簡單的取代人類，而是在保持正義的基礎上，為法律體系注入新的活力，提高法律應用的效率。

應用場景

一、智能法律研究領域

過去的法律研究需要花費大量的時間和精力。浩如煙海的法律法規和案例庫缺乏系統性結構，資料過於龐大，人腦難以記憶。

2023年3月3日全國人大官網正式公布我國現行有效法律共294件，近十年間，我國新制訂的法律數量增加了1/3。同時，立法機關通過立改廢釋纂等多種手段，將某一領域相互關聯的法律進行整合，法律體系的組織架構在不斷的變動和調整。

人工智能工具的引入，通過分析大量的法律文本和案例，可以快速提取相關關鍵信息和裁判要點，為律師和法官提供有力的數據支持，從而制定更精準的法律策略。 

二、智能輔助判決領域

近年來，案多人少是許多基層法院最明顯的現狀，訴訟案件的數量也在大幅增長，人工智能也慢慢滲入該領域。人工智能的應用不僅可以將紙質卷宗信息轉化為電子數據，而且還能通過對過去案例的檢索與分析，為法官判決提供依據，進而作出更客觀更準確的判斷。

但這並不意味著司法人員將被人工智能取代，在審理和判決一個案件的過程中往往需要平衡多個方面的問題，法官可能面臨著邏輯思考、常識判斷、個案平衡、價值抉擇以及國家政策等問題。此外，當涉及人工智能算法的公正性和透明度問題，尤其是在處理複雜案件和涉及人權問題時，目前還存在許多爭議和問題，這些都是無法完全交由計算機運作的。

一方面，倘若人工智能結合了人類的無意識思想、種族主義和偏見時，它可能會對相關權益產生嚴重的傷害。例如基於數據源的偏見、算法的偏見或是對某些法律事實的錯誤解讀，人工智能的判決系統在某些情況下會偏袒特定群體。美國部分實踐案例數據顯示，實踐中曾出現案件的判決系統在辯論環節，對黑人被告的聲音識別準確率不如對白人被告，這引發了廣泛的爭議；案例數據錯誤地標記了黑人被告再次犯罪的可能性是白人被告的兩倍。

另一方面，人工智能也無法完全取代人類的判斷和決策能力。在特定情形下，人類的智慧和情感因素是算法所無法替代的。例如，對於該案犯罪嫌疑人是否具有悔罪之心、對社會的危害性等因素的判斷，還需要依賴人類的判斷和決策能力。

因此，在人工智能的應用中，需要更好地權衡人工智能和人類的優勢，明確人類在其中的角色定位，以實現更公正、準確的司法決策。

三、 法律風險預測領域

複雜多變的國內、國際貿易局勢使得傳統的法律服務方式越來越難以適應新時代的要求。

除了信息的爆炸式增長外，企業面臨的外部監管也日益趨嚴，對企業合規管理的資源配置、要素流動、人員分工、信息互聯等方面都提出了更高要求，這也給人工智能引領市場帶來了可能性。

對內，法務利用企業模版庫、智能審查、文檔管理、智能檢索等多種信息化手段，提高工作效率、降低企業運營成本並規避風險。對外，人工智能可以通過大量的數據分析以及預測模型，幫助企業預測潛在的法律風險，並制定戰略目標，提前采取相應的防範措施，有利於降低今後法司法維權成本，可以提高企業整體的合規水平。

每一次技術的進步都會帶來社會變革。如果說互聯網引發了空間革命、智能手機引發了時間革命，那麼以 ChatGPT為典型代表的生成式人工智能技術或將引發人類社會的知識革命。由於人工智能技術的快速發展及其在法律實踐中的有效應用，曾經傳統和保守的法律行業正在經曆重大變革。

人工智能帶來的挑戰

人工智能在法律領域的應用雖然具有很多潛在的優勢，但同時也引發了很多問題和挑戰。生成式AI的威脅已有很多討論，包括但不限於虛假、歧視和偏見的信息，數據隱私問題、公共安全、知識產權歸屬等等問題。例如，人工智能應用程序可能需要使用他人擁有的專利技術，如果開發者未獲得相應的授權，則可能侵犯他人的知識產權，引發版權糾紛；此外，隨著數據的大規模收集和分析，機器自行在公開互聯網檢索搜尋和抓取信息的方式，就有可能繞開網頁的隱私政策、用戶協議、知識產權聲明和密碼保護，導致數據來源違法或侵權

一、徹底取代人類的擔憂

以ChatGPT為例，我們可以將它理解為一個具有理解和分析能力的處理中臺，運用人類千萬年來形成的所有已被數字化的知識快速生成各種問題的新回答。這種知識的豐富性以及數據準確性，可以快速對常規性法律問題給出判斷和回答。人工智能驅動的工具促進了常規任務的自動化和高效率處理，這引起了人們對法律工作崗位流失的擔憂。

二、如何確保公平性的難題

人工智能驅動的應用，產出的成果質量高度依賴於所獲取數據的準確性及全面性，倘若數據中存在具有偏見或不具代表性的部分則可能影響最後的判斷，進而損害法律體系的公平性。

程序開發者基於盈利的動機，可能將利益企圖和指令植入算法中，那麼今後隨著AI模型的盈利能力增強，開發者或將不願意再公開AI模型，數據的客觀性、準確性將難以得到監管。

也有人說，沒有任何技術是完美無缺的，技術的不足，可以通過技術、政策、法律的手段予以糾正或彌補，更何況是剛進入大眾視野的新技術。

應對人工智能的措施

一、觀念轉變

人工智能時代已經到來，對於法律人士來說，與其沉浸在崗位流失的恐慌中、埋頭於與人工智能工具的競爭中，還不如提前接受並適應這一人類新技術成果，致力於培養和提升使用這些工具的能力。對於學校亦是如此，如何在課堂中接入法律人工智能教學，使學生們能夠更好地未來面對人工智能帶來的行業變革沖擊，也是一個重要的話題。

但是，即使利用法律智能產品，法律工作者還是需要繼續參與決策過程，將人工智能產品作為一種輔助工具，而不是專業知識和經驗的替代品。從而確保人類決策仍然是法律實踐的核心，維護法律體系的完整性。

二、制定準則和規則

不僅是法律領域，隨著人工智能技術更廣泛地融入各個領域，大量的用戶數據將被持續的收集和處理，只有在確保用戶數據安全、數據合法的前提下，人工智能技術才能得到廣泛的應用。如何監管與解決與這些技術相關的道德倫理、隱私和責任問題、責任劃分時變得愈發重要，我們需要在促進創新和確保負責任地開發部署這些技術之間取得平衡。

（1） 必須確保人工智能工具的運作是透明的，並可以對其結果負責。

使用者有權了解人工智能驅動在基於什麼原理、數據運作、給出決定和建議。監管機構應考慮出臺對人工智能開發者和提供者的要求，以披露其系統的功能，並確保人工智能驅動的法律工具能夠為其產出提供清晰和可理解的解釋。

當人工智能系統提供不正確或有誤導性的法律建議時，明確責任歸屬顯得尤為關鍵。是系統開發者，還是使用者，又或供應商應對其中的失誤負責？為此，需要建立明確的法規框架，確保在AI出現誤判時，受害者的權益能夠得到及時有效的維護。

 （2）監管機構必須為其收集、存儲和處理私密和機密數據制定明確的指導方針和標準，以確保符合相關法律規定，並且能夠保障個人和組織的權益。

人工智能在數據方面應當遵守《網絡安全法》、《數據安全法》、《個人信息保護法》這三大上位法，在收集用戶數據時，遵循“最小化”原則，僅收集完成特定任務所必需的數據，避免過度收集；任何數據收集行為都應得到用戶的明確同意，當某些數據收集非必要時，應允許用戶有權拒絕；用戶應能清楚知道其數據將如何被使用，用於何種目的，並確保這些使用方式與用戶初衷相符，若數據用途有所改變，需再次征得用戶同意；為確保數據的完整性和安全性，制定嚴格的數據加密和存儲標準。確保人工智能技術在正確的法律和倫理軌道上運行。

三、引入許可和認證機制

推動人工智能驅動的應用及開發者出臺許可和認證要求。由國家和行業協會制定統一的AI產品標準和認證體系，有助於讓開發者對其技術的性能和可靠性負責，有助於確保人工產品的質量和安全，例如，針對自動駕駛汽車、智能醫療診斷系統等關鍵應用領域，制定詳細的性能、安全和質量標準，確保產品上市前經過全面的測試和認證。

人工智能為人類的進步提供了新的可能性，也為法律的發展帶來了更多的可能性，正如正義是法律的核心價值，我們需要在科技技術發展的同時保持警惕，法律要作為智能時代的正義守護者，維持各類法益的平衡。