新书推荐：《法律人工智能导论》

CAUTION

集合高校、企业“法律+AI”领域研究、开发、管理的数位专家

细致描绘中国及全球法律人工智能发展的全景图画

完整展现法律人工智能的历史脉络、蓬勃现状和可触摸前景

法律人工智能导论

01

人工智能时代，法律人应该怎么做

 LAW

不懂人工智能理论，不敢于迈出第一步？

人工智能是理工科自己的浪潮，跟法学毫无干系？

怀抱各种不信任的想法，绝不要做第一个吃螃蟹的人？

或许你应该先尝试了解！就从这本书开始，窥探新的浪潮！

这是一部法律人的人工智能必备入门书。

也是一份完整的、值得信赖的法律人工智能指南。

让法律人坐以待毙？no，我们从来都是重拳出击！

02

作者简介

 LAW

主  编

姜伟，中国人民大学法律系毕业，研究生（刑法专业）学历，法学博士学位。曾在中国人民大学任教授、博士生导师，先后任最高人民检察院检察委员会委员、公诉厅厅长、黑龙江省人民检察院检察长、中央政法委副秘书长、最高人民法院副院长，现任中国法学会副会长、中国法学会网络与信息法学研究会会长、最高人民法院咨询委员会副主任委员。主持国家社科基金重大项目（首席专家）等研究课题，出版个人专著五部，主编十余部，参与著作近三十部，在《中国社会科学》《中国法学》《法学研究》《人民日报》《求是》《光明日报》《经济日报》《法制日报》等报刊发表论文、文章近两百篇，《新华文摘》转载三篇论文。

副主编

江溯，北京大学法学院研究员，博士生导师，兼任北京大学实证法务研究所主任，北京大学法学院法律硕士刑法中心主任，北京大学法律人工智能实验室 / 研究中心副主任，《刑事法评论》主编，周泰研究院联合院长，中国犯罪学会信息犯罪防控专业委员会副主任委员，中国法学会网络与信息法学研究会理事，中国案例法学研究会理事、副秘书长，全国人大常委会法工委法律英文译审专家委员会委员，最高人民检察院网络犯罪研究中心特邀研究员。主要研究领域为刑法学，发表中文、英文、德文论文六十余篇，专著两部，主编著作五部，翻译论文、著作十余篇/部。

邹劭坤，中国社会科学院大学互联网法治研究中心副主任，清华大学智能信息获取研究中心研究员，中国社会科学院大学法学院博士研究生，星川律政创始人。2016 年起专注于法律智能领域，带领团队参与多项国家重点研发计划项目课题。

03

绪论

 LAW

姜伟、徐文文、章扬

人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。法律人工智能是人工智能的一个分支，是人工智能在法律领域的应用。法律人工智能就是在法律研究和实务中，运用人工智能技术来帮助法律工作者解决问题、提高质效。近些年，人工智能与法律职业的结合愈加紧密。在2016年11月第三届世界互联网大会上，各国法院代表达成了“乌镇共识”，明确将在司法审判、司法管理和司法决策中积极运用包括大数据和人工智能在内的新技术，以提高司法效能，降低管理成本。

牛津大学理查德·萨斯坎德教授（Richard Susskind）在《法律人的明天会怎样？法律职业的未来（第二版）》中提到：“未来十年，我认为人工智能可能会改变法律界的未来。”

经过世界各国长期的探索实践，人工智能现已广泛应用于法律特别是司法领域，对法学基础理论、法律职业发展、社会伦理道德、公民行为模式等诸多方面产生了广泛而深远的影响。

第一节  人工智能与法律

近年来，人工智能的应用有着突飞猛进的发展。其实，人工智能的概念早在20世纪50年代就已提出。人工智能（Artificial Intelligence）又被称为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。纵观世界人工智能发展历史，人工智能领域的发展总共经历了三次大浪潮。

一、人工智能发展历程

人工智能的发展离不开三个关键词。一是幻想……二是设想……三是科学……

（一）1956—1979年

这一时期，人工智能领域的突出表现为首款感知神经网络软件的发明，论证了数学定理。

…………

（二）1980—2006年

这一时期，人工智能的发展迎来了第二次浪潮，标志是一种名为“专家系统”的AI程序的出现，Hopfield神经网络和BT训练算法的提出，以及语音识别、语音翻译计划的诞生。

…………

（三）2006年

2006年Hinton提出深度学习技术，2012年ImageNet竞赛在图像识别领域带来突破，人工智能发展迎来了第三次浪潮。

…………

（四）2022年

2022年底，美国人工智能实验室OpenAI发布的新一代人工智能系统ChatGPT成为全球性的热点。

…………

二、人工智能与法律领域

人工智能与法律的关系比较紧密，法律是最早运用人工智能研究基础理论的领域之一。人工智能科学于1956年诞生，1958年美国学者陆斯恩（Lucien）就提出了法律科学的信息化处理模型，即建立法律文献自动检索模型和法官裁量模型。人工智能领域顶级刊物《人工智能》（Artificial Intelligence）在2007—2012年引用率最高的前20篇论文中有9篇、前10篇中有5篇、前5篇中有3篇都是与法律人工智能相关的。可以说，法律领域十分适合前沿技术的介入，司法的过程“适合人工智能，法官的自由心证，也是算法”；人工智能应用也因“不通人情世故，拒绝偏见，拒绝个性，看起来，完美。机器人法官，呼之欲出”。

一是机器更符合人们对司法裁判的期待。

…………

二是法律实践的需求。

…………

三是人工智能与法律推理具有一定的契合性。

…………

虽然法律与人工智能的关系一度紧密，曾是人工智能首选的应用领域之一，但随着法律人工智能研究的不断深入，人工智能在法律领域的诸多限制也逐步暴露出来。也正因此，从《人工智能》期刊2018—2020年引用率最高的前25篇论文来看，没有一篇与法律人工智能研究直接相关。同时，法律目前也不是人工智能公司创新的首选领域。这一现象与法律市场的特殊性、复杂性、监管严格性，以及法律在经济市场的次重要性等特征均有关系。

首先，人工智能本身还面临许多“瓶颈”，尚不具备法律职业活动必不可少的一些要素，如价值观、道德感、情感、审时度势的创造能力、联系实际的工作作风等。

其次，司法大数据与人工智能技术的应用结果具有不确定性，其负面影响可能需要一段时间的系统评估才会显现。例如，算法黑箱是司法人工智能的主要问题。算法是由商家和技术公司设计的，建模和算法的某种不可解释性，就会形成算法黑箱。而司法公开是国际通行的一项基本原则，近年来，我国法院通过实施审判流程信息公开、庭审公开、裁判文书公开、执行信息公开等一系列举措，让司法活动经得起围观，实现以公开促公正、以公正促公信。机器学习的思路和结论的根据目前不具备可视性和可解释性，由此带来的技术壁垒使人们无法破译和理解AI是如何作出决策和判断的，这与司法公开原则相抵触，其科学性也就难以令人信服，特别是当前社会上热议的“大数据杀熟”所带来的算法歧视和偏见，更引起人们的不安和忧虑。尽管尚存在一定的争议，算法裁判仍在许多西方发达国家的司法实践中得到了运用，如辅助证据审查、预测裁判结果。未来，人工智能和算法裁判是发展趋势，但应限于简单案件，即案件事实清楚，法律关系明确，并建立与之配套的监督、验证与救济机制，预防或者避免算法歧视、不透明等弊端，最大限度减少算法黑箱可能对司法公正所造成的负面影响。

再次，法律人工智能的深度应用与裁判权的专属性存在冲突。虽然法律人工智能可以在大数据分析的基础上，通过算法为裁判者提供类似案件的先例裁判规则，统一司法尺度，促进司法公正，提高司法效率，降低司法成本，但如果裁判者对基于概率程序得出的分析结论形成过分的路径依赖，则有悖于法律职业的集体理性和伦理道德，变相将裁判权这一专属权力让渡于软件背后的软件开发者、算法设计者、数据提供者，司法责任将无从谈起。故而，无论是学界还是实务界达成的基本共识，就是法官在审判活动中仍然具有主体地位，法律人工智能只能一种辅助手段，不能独立用于审判案件，更不可能取代法官。

最后，缺少质量较好的结构化数据可能也会导致法律领域的技术应用落后于最前沿的技术发展。单就数据建模的技术原理而言，法律并不具备什么特殊之处，司法行为同样可构建数据模型。但是在输入数据项的选取、预测的精度提升方面却有着较高的难度。法律领域难以智能化应用的重要原因之一就是缺少质量较好的结构化数据。单纯寄希望于数据化技术的提高来改善数据质量，短期内来看还是有一定困难的。

第二节

法律人工智能发展历程

自20世纪50年代“人工智能”一词产生以来，人工智能与法律的结合已经有70多年历史了。在梳理法律人工智能发展历程之前，本书拟先对“法律人工智能”与“法律信息化”作出区分，防止实践中把一些没有体现出类人类一般的自主思考能力的应用都冠以“法律人工智能”的称谓。一般来说，法院的信息化建设是人工智能运用的基础，但并不等于人工智能运用本身。两者之间虽有着承继关系，但法律人工智能却呈现出技术介入的广泛性与深刻性。在国外，人工智能的运用也被看作深化法院信息化建设，特别是在线纠纷解决的一种发展方向。例如，电子卷宗生成技术、网上办案平台、在线庭审等技术，其本质仍是电子化的信息处理方式，旨在实现法院办案方式由纸质向电子、由线下向线上的转变，并未体现计算机自主思考后进行加工的“额外知识”，而仍是需要由人进行操作的信息化方式。这种模式其实是“人+电子化”，或者说是数字化、在线化。

纵观世界人工智能发展历史，人工智能发展经历了以推理和搜索为标志的首轮热潮和以专家系统为标志的第二波热潮，再到21世纪由机器学习推动的第三轮热潮。伴随着人工智能发展的三次大浪潮，法律人工智能的发展也相应经历了三个阶段，大体可概括为从学理研究到应用探索阶段，再到快速发展阶段。

一、学理研究阶段

二、应用探索阶段

三、快速发展阶段

四、发展现状分析

……

第三节

各国对待法律人工智能的态度

在全球范围内，大数据与人工智能技术已经开始广泛影响政治、经济与文化生活。尽管各国均将人工智能技术视为下一个社会变革与经济增长的“引擎”，不同国家司法系统对待人工智能的态度仍有明显区别，而这也跟法律领域的特殊性密切相关。态度差异之原因在形式上表现为一些国家对智能技术在法律领域的警惕，实质上则是司法自治与技术主义之间的冲突。例如，人工智能技术还无法审时度势地处理法律纠纷中常见的利益和人情，也无法有效地解决司法推理过程的复杂性问题。审判活动从古代神明裁判发展到当下的证据裁判，是一种非理性到理性的演变过程，这个过程中无疑彰显着诸多审判智慧，即哈耶克所谓“从长期审判实践的经验和丰富的观察中获得的可靠而周密的判断力和裁决力”。这些显然是司法人工智能技术无法具备的能力。又如，算法黑箱与司法固有的公开属性存在冲突。司法人工智能技术较多地借助深度学习算法，但这些算法因自我适应性而缺乏可解释性。普通人往往难以理解其算法的原理和机制，与司法固有的公开属性存在冲突。再如，基于司法大数据技术的广泛应用而产生的判决结果预测系统可能导致“管辖兜售”和“择地诉讼”等诉讼投机行为，由此给司法公正带来负面影响。正是考虑到人工智能与司法的固有属性之间的不同程度的冲突可能引发一定的风险，尽管在实践层面各国都在不断地提升法律人工智能技术的适用范围与深度，但在国家立法等方面的态度却有所区别。

一、保守态度

二、慎重态度

三、积极态度

四、激进态度

……

第四节

法律人工智能的发展趋势

一、智能检索自动化

二、文件生成自动化

三、法律服务泛在化

四、案件预测智能化

五、审判执行协同化

六、人机融合常态化

七、法律数据中台化

八、智慧云网一体化

九、法律智能职业化

04

目     录

 LAW

绪论

第一节  人工智能与法律

第二节  法律人工智能发展历程

第三节  各国对待法律人工智能的态度

第四节  法律人工智能的发展趋势

第一编  外国的法律人工智能

第一章  英美法系的法律人工智能

第一节  美国的法律人工智能

第二节  英国的法律人工智能

第三节  加拿大的法律人工智能

第四节  澳大利亚的法律人工智能

第二章  欧盟的法律人工智能

第一节  欧盟电子司法战略（2019—2023年）

第二节  德国的法律人工智能

第三节  法国的法律人工智能

第四节  芬兰的法律人工智能

第三章  亚洲国家的法律人工智能

第一节  日本的法律人工智能

第二节  韩国的法律人工智能

第三节  新加坡的法律人工智能

第四节  印度的法律人工智能

第四章  其他金砖国家的法律人工智能

第一节  俄罗斯的法律人工智能

第二节  巴西的法律人工智能

第三节  南非的法律人工智能

小结

第二编  中国的法律人工智能

第五章  智慧立法

第一节  智慧立法的必要性

第二节  智慧立法的发展历程与趋势

第三节  智慧立法发展应用的主要障碍

第四节  对智慧立法未来发展的展望

第五节  智慧立法典型案例

第六章  智慧警务

第一节  智慧警务概述

第二节  智慧警务的应用场景

第三节  智慧警务的未来展望

第七章  智慧法院

第一节  智慧法院的历史进程

第二节  智慧法院典型应用场景

第三节  智慧法院的未来展望

第八章  智慧检务

第一节  智慧检务的历史进程

第二节  智慧检务的应用场景

第三节  智慧检务的未来展望

第九章  智慧律师

第一节  概述

第二节  国外智慧律师发展情况

第三节  我国智慧律师的发展现状

第四节  智慧律师在律师业务中的实际应用

第五节  智慧律师的未来发展

第十章  法律科技

第一节  法律科技的概述

第二节  法律科技在中国的发展阶段

第三节  法律科技的应用场景

第四节  法律科技对中国法律市场的影响

第五节  总结与展望

第三编  法律人工智能的原理

第十一章  中文语言的法律人工智能原理

第一节  文本表示和文本相似

第二节  信息抽取

第三节  文本分类

第四节  知识图谱

第五节  阅读理解

第六节  搜索与推荐

第十二章  英文语言的法律人工智能原理

第一节  法律人工智能技术导论

第二节  法律论证建构模型

第三节  法律信息检索系统

第四节  论证结构与信息采集的结合：认知计算

第十三章  法律人工智能的应用场景

第一节  法律检索

第二节  法律问答

第三节  法律推理

第四节  文本生成

第五节  案件和主体画像

第六节  证据分析指引

第七节  情节判定

第八节  裁判尺度分析

第九节  案件可视化

第十四章  法律人工智能的技术“瓶颈”

第一节  人工智能的发展“瓶颈”

第二节  法律人工智能的技术“瓶颈”

第三节  新方向的探索

第四编  法律人工智能的影响

第十五章  对法律职业的影响

第一节  法律职业会消失吗

第二节  法律职业的忧虑与争议：真正的问题是什么？

第三节  技术的力量：作为冗余的法律职业？

第四节  法律的未来：法律消逝而代码永存？

第五节  认真对待法律职业

结语

第十六章  对司法程序的影响

第一节  数字技术应用与智能司法：控制犯罪之维

第二节  科技的司法应用需要解决的法律技术性问题

第三节  数字技术应用与智能司法：对正当程序的影响

第四节  数字技术应用下隐私权和信息安全的保障

结论

第十七章  对法学研究的影响

第一节  对法学研究对象的影响

第二节  对法学研究方法的影响

第三节  对法学研究主体素质养成的影响

结语

第十八章  法律人工智能的未来

第一节  AI法官的现状如何

第二节  AI法官的应用障碍

第三节  AI法官的发展

结语

附录一：人工智能法学研究综述

第一节  人工智能法学研究的概况

第二节  人工智能的刑事法律问题

第三节  人工智能的民事法律问题

第四节  人工智能的立法建议

第五节  法律人工智能的相关问题

第六节  自动驾驶汽车的相关法律问题

结语

附录二：欧盟各国司法数字化水平分析报告

法律人工智能导论

姜伟 / 主编   江溯 邹劭坤 / 副主编

✈   一部法律人的人工智能必备入门书

✈   一份完整的、值得信赖的法律人工智能指南

人工智能的兴起，将对人类社会产生广泛而深刻的影响，法律也不会置身事外。近年来，人工智能在法律领域的运用备受关注，法律人工智能的影响日益深广。《法律人工智能导论》一书充分运用第一手资料，通过外国的法律人工智能、中国的法律人工智能、法律人工智能的原理、法律人工智能的影响4编18章的篇幅，全面介绍了法律人工智能发展的历史脉络、现实状况和未来前景，为读者提供了一份完整的、值得信赖的法律人工智能指南。

本书由姜伟主编，江溯、邹邵坤副主编，北京大学、清华大学、中国人民大学、中国社会科学院大学、中国政法大学、四川大学、西南政法大学等院校从事法律人工智能研究的青年专家，法律科技公司的计算机专家，法律AI研发管理的专业人士共同编写。

北大法宝智能立法辅助平台（通用版）为立法工作人员提供符合业务需求的智能辅助工具，为立法过程中的起草、审查、新旧文本比对、标准格式自动生成、一键生成清样稿等工作提供智能辅助。该平台涵盖北大法宝智能起草辅助系统、智能比对系统、版本比对、格式生成、一键清样五大系统。

一、北大法宝智能起草辅助系统

北大法宝智能起草辅助系统用于起草法律、法规、规章、规范性文件、校内文件等文本。系统以“北大法宝”数据库为基础，运用人工智能、大数据分析等先进技术，智能匹配相关法律法规、生成资料汇编、在线调用资料起草文本，解决起草承办人在立法资料收集、立法资料管理和起草法规时遇到的困难和问题。该系统是专业的智能起草辅助工具。

二、北大法宝智能比对系统

北大法宝智能比对系统主要用于查找法规规章的相似文本，辅助工作人员快速定位到相关上位法和同位法，并进行篇比对和条比对分析，是法规规章起草和合法性审查的专业化、系统化、智能化辅助工具。

三、北大法宝版本比对系统

北大法宝智能立法版本比对系统采用深度学习、NLP等人工智能技术，根据导入的修改前文件和修改后文件，匹配相似计算异同，帮助用户以直观的形象展示出修改前后文件的异同，并可快速导出形成对照表及花脸稿，提高立法工作效率。

四、北大法宝一键清样系统

北大法宝一键清样系统用于辅助法规纯净稿自动生成，实现对花脸稿草案修改内容的智能识别。工作人员只需要上传法律法规的花脸稿草案，系统会自动识别用户标注的增删改情况，一键生成修改后的纯净版草案，减少重复性工作，提高工作效率。

五、北大法宝格式生成系统

北大法宝格式生成系统提供备案报告、法规文本、公告、法规修改决定、法规废止决定、批准决定、法规草案说明、修改情况汇报、审议结果报告、规章共十类模板，选择相应的模板后，按模板信息提示填写相关信息后，系统自动生成符合全国人大和国务院要求的格式文件。

审核人员丨张文硕

本文声明丨本文章仅为交流之目的，不代表北大法宝的法律意见或对相关法规/案件/事件等的解读。