计算法律学

历史

至少在20世纪40年代中期，有关计算法律学带来的益处开始体现。此外，人工智能和法律以及计算学法律并不是分离的学科，这或许是因为人工智能的研究集中在法律层面。这段历史将展示出他们可能存在的联系。

1949年，一个小众的学术领域出现，关注利用有关电子和计算的方法来解决法律的问题，并且被称为”判决法理学”。尽管“科学的方法”与法律存在相关性，但是这些方法的应用   是有限定范围的。判决法律学以前被认为是关注于司法行为的定量分析的，应用在通信与信息理论的法律解释中，并由电子和机械的方式来制定法律概率的计算方法。1959年，一个名为《现代逻辑在法律上的应用》的期刊，发表了一些涉及到法律研究和开发的论文，如数学逻辑、工程和统计等。1966年，该期刊更名为《判决法理学》。而如今，《判决法理学》存在的意义，远远超过了计算机应用以及有关法律的计算学方法的适用范围。现在，这个期刊不仅刊登一些有关计算学法律的实践性文章，而且更加关注于法律中社会科学的应用。

无独有偶，在1958年，在英国国家物理试验室召开的“思维过程机器化”会议上，法国科学家吕西安·梅尔提交了一篇论文，提出了使用计算解决法律的问题的益处，论文还提到使用像人工智能杰出人物明斯基提出的一种研究方法。吕西安·梅尔认为法律可由两个不同的部门来组成。其一是“文件或信息机器”，其二是“咨询机器”   。前者可以为法律研究者提供相关的案例和法律奖学金，后者是可以回答向它提出的任何法律问题。后者可以替代很多律师回答一些简单性并且有确切答案的问题。

1970年，吕西安·梅尔的首款机器面世，但是在人工智能和法律研究上的交互很少。20世纪70年代末和八十年代，第二代机器问世。二代咨询机的性能有所提高，它可以回答吕西安·梅尔提问的一些咨询性问题。

1988年，学者艾德维纳·芮斯兰写到“部分程度上，人工智能技术并未广泛地应用在法律任务中。因此，安尼·加德纳首次描述和定义了该领域，然后演示了一个工作模型”。斯温西（天鹅海）会议后的八年时间里，仍有很多人工智能和法律研究者试图在他们各自的研究领域中创造一个新的工作模型。

在20世纪90年代和本世纪初发生了更大的进展。计算学研究对法律生成了见解。1987年，举办了第一届关于AI和法律的国际会议。之后举办的会议开始更加深入的研究该领域。到2005年，一个较大型的斯坦福计算科学组织成立，该组织成员均来自斯坦福大学的法律组织，他们将致力于研究计算技术在法律中的应用。为什么有这么多的学者看到了利用计算学来解决法律的问题？这是因为从法律职业中引入了”新常态”的概念:

“文献27指出，在过去的5年里，法律进入了新常态时代，一系列有关技术变革、全球化等的压力改变了法律服务业。……而且在某种程度上，自动化和科技可以改变律师们的角色，它们可以监督过程、促进积极地工作和越来越多的计算机管理。……在传统法学院课程的基础上进行适当的培训，可以提升实际技能、相关领域知识和专业技巧。比起那些专注提高某一项既能的人，这些课程的培训将提供给法学院学生一个相当巨大的优势。”

许多人看到了计算法律学即将带来的改变。一方面，法律专家预测，这将有助于法律自助，特别是在合同形成领域，企业规划和预测规则变化。另一方面，那些智能电脑演示了计算机法学的潜在能力。在这一方面，类似吕西安·梅尔的第二个机器模型可以会存在。

史蒂芬·沃尔弗拉姆曾经说过：“在计算范式种类中，人们大都接受过教育。这是一种好的现象，因为计算机正在变为每一个领域的核心，就像这两个例子：法律和医药。十七世纪末，当莱布尼兹第一次提出制造一台机器来回答法律知识时，那是非常有意思的一件事。那时实在是太早了。但是现在我想，有关计算机法学我们已经准备好了，例如合同变为可计算的。像金融的衍生品，比如期权和期货。过去，它们被视为自然语言类的合同。但是他们可以编辑和参数化。所以，他们是一些可以进行元计算和其他计算的算法。那么好了，在法律事情的所有类型中，都能够使用计算的方式，从提亚贷款到税务代码，甚至是专利。为了实现这点，必须有方法去表示真实世界的各个方面。这就是沃尔弗拉姆|阿尔法搜索引擎的知识型计算体系。”

方式方法

经验型分析

计算法律学当前的研究重点是法律决策和他们之间的相互关系的实证分析。这些进展通常利用引证分析。由于法律的广发引证，可以构建一个引用网络。为了实现相互关联，引用网络允许使用图形遍历算法，以及使用各种距离度量，以找到它们之间的数学关系。在司法诉讼和法律应用中，这些分析可以揭示重要的总体格局和趋势。

在引文网络的相关研究中，司法判决的分析有了一些突破性进展。这些分析使用了最高法院主要意见书中的引文来建立引文网络系统，并分析了该网络系统中的模式来识别有关个人决策的元信息，如决策的重要性，以及司法程序的一般趋势，如过去判例的作用。这些分析被用来预测最高法院即将选择的事情。

另一种进展是在1990年和2008年期间，审查美国税务法院的决定，编制一个公开的税务法决策、观念和引用的数据库。并且由此数据库构建出一个引用网络。一些研究也集中在分层网络、引文网络的结合以及美国法典分析上。这些研究都用来分析法典的各种方面，包括它的大小，引用的密度，语言的类型以及随着时间推移这些特征的变化。随着时间的退役，这些研究被用来解说法典的变化类型，而这些研究是以日益增加的内容和各章节的相互依存关系为特征的。

算法分析

有很多尝试是通过创造一个机器来读取或者执行法典。一个机器可读的代码将简要地分析法典，允许快速创建和分析数据库，而不需要更高级的文本处理技术。一个机器可执行的个是将允许一个案件的详情输入，并基于这种情况将返回该决定。

机器可读的法典已经相当普遍。一个基于可扩展标示语言的标准由莱布尼兹·森特提出和开发，并应用在美国和英国政府编制法律上。2013年，在美国，奥巴马颁布了一项行政命令，即所有的公共政府文件在默认情况下，均可以由机器可读，尽管并没有提到具体的格式。

机器可执行的法典非常少。值得注意的是汉谟拉比项目，它试图改写美国法典的部分内容，是的一项法律可以输入和返回决定。尽管该项目在很长的一段发展将包括尽可能多的法律，但目前其仅集中在法律本身，如税收和移民法。

可视化研究

法典的可视化，以及各种法律和决策之间的关系，是计算法律学的热门话题。可视化要求专业人员和普通民众都可以看到大规模的关系和模式，这可是用标准法律分析或者实证分析很难看到的。

利格尔引文网络实现了可视化，并且很多引文网络是以经验为主的分析，并且具有分网。然而，在网络可视化上依旧存在很多问题。在某些情况下，节点的紧密度和数量让人们难以理解。存在各种各样的方法，来减少显示信息的复杂性。例如通过定义网络中的语义子组，然后表示这些子组之间的关系，而不是每个节点之间的关系。这种可视化是被人类可理解的，但是减少复杂性会带来关系模糊性。尽管如此，合法引文网络的可视化仍然是一个流行的领域和时间。

国内发展情况

计算法律学在国内的起步比美国晚，目前在国内部分高校已经有专门的课题组进行计算法律学的研究，包括北航法学院引进蔡维德教授进行计算法律学的研究，2018年4月清华大学法学院也拟设立计算法学全日制法律硕士。国内企业在计算法律学的应用上还处于探索阶段，2016年初互联网法治专家、中国互联网法治研究院秘书长石松在广州发表《商业变革与技术大爆炸时代的创新之路》的主题演讲，首次在公开场合对计算法律学下定义：广义上计算法律学是指通过计算机技术实现法律逻辑，狭义上或者更加严格的定义，计算法律学是指通过区块链、大数据、人工智能等技术在数字社区实现法律逻辑并可以针对案例进行智能分析和判断。目前计算法律学仍处于发展阶段，但无疑计算法律学对于构建互联网法治的基础是至关重要的。

2017年12月15日，2017（第三届）中国互联网法治大会“‘新时代’互联网法治体系建设高峰论坛”上，中国互联网法治研究院秘书长石松代表中国互联网法治研究院正式发布《互联网法治体系白皮书（征求意见稿）》   ，其中关于“法律科技的认定与应用”也涉及计算法律学的研究。《互联网法治体系白皮书（征求意见稿）》为首次对互联网法治体系进行系统论述，并向司法部门、各大学法学院、互联网企业、行业组织以及法律科技企业广泛征求意见，以推动互联网法治体系理论基础的完善和发展。