人工智能“進(jìn)軍”法律界，要替代掉律師和法官？

2023年8月24日，科普中國(guó)·星空講壇以“通用人工智能的賽道到底在哪里？”為主題，邀請(qǐng)4位人工智能研究領(lǐng)域的專家，聚焦在理論范式、目標(biāo)、實(shí)現(xiàn)途徑、應(yīng)用等方面，講述未來(lái)通用人工智能技術(shù)如何影響整個(gè)人類社會(huì)。

湖北敬卓律師事務(wù)所律師、漢口學(xué)院文法學(xué)院教師沈建銘帶來(lái)演講：《人工智能法律推理系統(tǒng)的限度及展望》

以下是沈建銘的演講節(jié)選：

2022年12月9日，最高人民法院發(fā)布了《關(guān)于規(guī)范和加強(qiáng)人工智能司法應(yīng)用的意見(jiàn)》，該意見(jiàn)提出，在2025年，我國(guó)要基本建成較為完備的司法人工智能應(yīng)用體系；到2023年，建成具有規(guī)范引領(lǐng)和應(yīng)用示范效應(yīng)的司法人工智能應(yīng)用與理論體系。

而自2016年以來(lái)，最高人民法院、最高人民檢察院就出臺(tái)了一系列關(guān)于“智慧法院”和“智慧檢務(wù)”的規(guī)劃意見(jiàn)，各級(jí)人民法院也是紛紛響應(yīng)，2016年杭州法院又推出了法小淘系統(tǒng)，專注打造線上法庭。北京法院相繼推出了睿法官智能研判系統(tǒng)，上海法院構(gòu)建了206智能刑事案件輔助系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅在程序上實(shí)現(xiàn)了法院事務(wù)的智能化，對(duì)于審判活動(dòng)也發(fā)揮了極大的助力。

圖庫(kù)版權(quán)圖片，轉(zhuǎn)載使用可能引發(fā)版權(quán)糾紛

法律人工智能化不單純是中國(guó)法律界的政策與技術(shù)的推動(dòng)，世界各國(guó)也在紛紛涉及本國(guó)的審判服務(wù)系統(tǒng)。

其中最典型的實(shí)例，其中美國(guó)法院采取了COMPASS刑事審判量刑系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要是通過(guò)大數(shù)據(jù)操作，對(duì)刑事案件文書(shū)進(jìn)行要素標(biāo)注，分析量刑過(guò)程，對(duì)裁判文書(shū)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。提取文書(shū)中的相關(guān)要素，將其分為一般要素、刑期要素等。例如搶奪，最終存在著是否多次搶奪、攜帶兇器搶奪、搶奪金額等要素，通過(guò)對(duì)其賦予不同權(quán)重，以綜合判斷量刑參考意見(jiàn)為法官提供支持。

如此眾多的法人工智能系統(tǒng)在為法官提供支持，那么其中的兩個(gè)問(wèn)題我們就不得不進(jìn)行反思。

問(wèn)題一：人工智能系統(tǒng)能否勝任法官、律師等角色，人工智能系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)司法審判嗎？

問(wèn)題二：人工智能系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)法律推理嗎？

特別是在技術(shù)的高猛進(jìn)之下，我們更需要一些“冷思考”而要回應(yīng)這個(gè)問(wèn)題。首先是，要明白目前主流人工智能是如何實(shí)現(xiàn)法律推理？又是如何回應(yīng)法律問(wèn)題的？

自20世紀(jì)50年代開(kāi)始，人工智能就呈現(xiàn)出突飛猛進(jìn)的發(fā)展趨勢(shì)，出現(xiàn)了以符號(hào)主義和聯(lián)結(jié)主義為代表的兩種人工智能不同的研究路徑，而且這兩種路徑均取得了可喜的成果。

一、符號(hào)主義

符號(hào)主義，基本假設(shè)認(rèn)為人的心理能力實(shí)質(zhì)上是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，人的大腦類似于一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。要解決問(wèn)題在于搜索以及在給定的問(wèn)題所有的可能性之中尋找到合適的這樣一種方式，也即是我們利用計(jì)算機(jī)的這樣一種符號(hào)操作，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)于人類尋找解決答案的這樣一個(gè)過(guò)程，即認(rèn)知及計(jì)算。

早期的法律人工智能就是建立在符號(hào)主義的邏輯路徑之上，人工智能學(xué)者認(rèn)為只要讓人工智能系統(tǒng)懂得全部的法律規(guī)則，懂得法律推理的規(guī)則，那么就能夠?qū)崿F(xiàn)法律推理的自動(dòng)化。而這不僅是人工智能學(xué)家的追求，許多法學(xué)家也表達(dá)了同樣的憧憬。

德國(guó)思想家馬克斯·韋伯曾經(jīng)將理想的司法模式比喻為一臺(tái)自動(dòng)售貨機(jī)：從一端輸入案件事實(shí)，另一端再根據(jù)預(yù)定好的法律規(guī)范，產(chǎn)生出司法判決。

圖庫(kù)版權(quán)圖片，轉(zhuǎn)載使用可能引發(fā)版權(quán)糾紛

許多法律人也認(rèn)為法律就是一門科學(xué)，法律人可以依據(jù)科學(xué)方法，從若干根本性的原則概念之中推導(dǎo)出正確的法律規(guī)則和結(jié)論。

但是在符號(hào)主義的路徑之下，法律人工智能的進(jìn)展卻一直十分緩慢。

雖然出現(xiàn)了法律法規(guī)的案例檢索庫(kù)，但無(wú)法實(shí)現(xiàn)真正的法律推理，更無(wú)法形成司法判斷。

因此技術(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了符號(hào)主義人工智能系統(tǒng)，在法律領(lǐng)域中的部分失敗，而究其原因在于人工智能學(xué)家低估了法律系統(tǒng)本身的復(fù)雜性與開(kāi)放性。

美國(guó)著名大法官霍姆斯曾經(jīng)有一句名言“有法律的生命不在于邏輯，而在于經(jīng)驗(yàn)?！?/p>

法律規(guī)則的適用不僅要求符合法律邏輯的推導(dǎo)，還有規(guī)則背后的社會(huì)經(jīng)驗(yàn)，而這些規(guī)則的適用也非常依賴于法官的背景知識(shí)，法官需要權(quán)衡規(guī)則所蘊(yùn)含的法理情感、道德政策等諸多因素。因此通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)質(zhì)化的語(yǔ)言建構(gòu)起來(lái)的規(guī)則體系，難以構(gòu)建起不同規(guī)則之間，這兩種邏輯關(guān)系，也更難充分表達(dá)不同規(guī)則之間的意義內(nèi)涵。而恰恰是這樣的意義內(nèi)涵是豐富的，是難以被計(jì)算機(jī)語(yǔ)言以實(shí)現(xiàn)的，因此符號(hào)主義慢慢地被聯(lián)結(jié)主義所取代。

二、聯(lián)結(jié)主義

聯(lián)結(jié)主義則認(rèn)為這本身是源自一場(chǎng)認(rèn)知科學(xué)的運(yùn)動(dòng)，它通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解釋智力活動(dòng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由神經(jīng)元和連接不同神經(jīng)元的權(quán)重所構(gòu)成，權(quán)重的模仿是神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度，通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)的模擬，以實(shí)現(xiàn)人類的認(rèn)知過(guò)程。

聯(lián)結(jié)主義人工智能系統(tǒng)最常見(jiàn)的應(yīng)用體現(xiàn)在語(yǔ)音識(shí)別，圖像識(shí)別等方面，而我們常說(shuō)的深度學(xué)習(xí)以及最近大火的ChatGPT，也正是聯(lián)結(jié)主義模式的具體體現(xiàn)。

圖庫(kù)版權(quán)圖片，轉(zhuǎn)載使用可能引發(fā)版權(quán)糾紛

這種算法通過(guò)分類的方式識(shí)別不同模式的不同結(jié)構(gòu)差異，并以一定的權(quán)重，以發(fā)現(xiàn)該模式的規(guī)律實(shí)現(xiàn)機(jī)器對(duì)于事物的學(xué)習(xí)。由于聯(lián)結(jié)主義克服了符號(hào)主義自身的這樣的一種完備性形式化的問(wèn)題，故而聯(lián)結(jié)主義在實(shí)際中具有更廣泛的應(yīng)用途徑。

前文所列舉的諸多司法人工智能，如美國(guó)的COMPASS系統(tǒng)，就是在聯(lián)結(jié)主義模式之下所產(chǎn)生的，聯(lián)結(jié)主義人工法的人工智能在生成法律文書(shū)，輔助司法判決方面具有重大的意義。

三、人工智能會(huì)取代法官律師嗎？

那么這一類人工智能能否勝任法官律師等決策呢？能否進(jìn)行司法判斷？司法判斷所給予的推理，能否進(jìn)行法律意義上的推理呢？從4個(gè)方面來(lái)回應(yīng)。

首先第一個(gè)問(wèn)題，體現(xiàn)在主流人工智能的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，主流人工智能的學(xué)習(xí)依賴于數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)，而這種數(shù)據(jù)并不單純的生活世界中雜亂的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)要成為有用的數(shù)據(jù)，就要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)識(shí)，通過(guò)標(biāo)識(shí)讓數(shù)據(jù)符合算法結(jié)構(gòu)的要求，才能為人工智能系統(tǒng)所識(shí)別。

數(shù)據(jù)識(shí)別的過(guò)程是對(duì)原本數(shù)據(jù)中所包含意義進(jìn)行裁剪的過(guò)程，經(jīng)過(guò)裁剪之后的數(shù)據(jù)也僅能符合某一人工智能系統(tǒng)的要求，而這一過(guò)程全是復(fù)雜多樣的，甚至有些系統(tǒng)也是難以進(jìn)行裁剪過(guò)程的。

現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、雜亂性成為了主流人工智能實(shí)現(xiàn)其目的的第一大障礙。

圖庫(kù)版權(quán)圖片，轉(zhuǎn)載使用可能引發(fā)版權(quán)糾紛

第二個(gè)方面的問(wèn)題則體現(xiàn)在語(yǔ)言之上，人類的日常語(yǔ)言本身是結(jié)構(gòu)化的，語(yǔ)言的表達(dá)存在著其固有的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，而法律更是建立在這種語(yǔ)言規(guī)則之上的。法律語(yǔ)言有其自身的結(jié)構(gòu)化特點(diǎn)，因此從形式上主流人工智能僅通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)來(lái)識(shí)別規(guī)則，而忽略了規(guī)則本身的結(jié)構(gòu)特征。而從內(nèi)容上以數(shù)據(jù)化的方式識(shí)別法律規(guī)則，更忽略了法律語(yǔ)言自身的特點(diǎn)。

法律語(yǔ)言的特征是開(kāi)放的，人工智能所需要的數(shù)據(jù)必須符合系統(tǒng)本身的要求，這就要求對(duì)來(lái)自源于生活世界的樣本進(jìn)行裁剪，意義與內(nèi)涵也在這個(gè)過(guò)程中被流失，而這也是無(wú)法克服的難題。

第三個(gè)問(wèn)題，法律推理的規(guī)則之上。主流人工智能實(shí)現(xiàn)法律推理的過(guò)程，首先是對(duì)日常生活的各類法律爭(zhēng)議進(jìn)行分類，區(qū)分不同類型的糾紛，進(jìn)而針對(duì)某一特定糾紛輸入大量司法裁判，讓人工智能系統(tǒng)能夠習(xí)得這類糾紛一般的裁判結(jié)果。

而人工智能正是在習(xí)得這一規(guī)則的過(guò)程之中，則是不同行為規(guī)則對(duì)案件結(jié)果影響程度的特征值，足夠通過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算，特別是概率計(jì)算，以得出這一類規(guī)范導(dǎo)出一般裁判結(jié)果的概率，而這顯然是不符合法律推理的一般規(guī)則的。

法律推理是事實(shí)與規(guī)則相符合的過(guò)程，而不是計(jì)算，更不是概率性的相符。人工智能法律推理除了法律規(guī)則的不相符之外，同時(shí)推理規(guī)則，推理的過(guò)程在法律層面上也存在較大的問(wèn)題。

這些問(wèn)題體現(xiàn)在人工智能生成法律判斷的過(guò)程中，人工智能生成法律判斷的過(guò)程是以數(shù)學(xué)的方式所產(chǎn)生的，而作為事實(shí)過(guò)程，當(dāng)事人無(wú)法直觀地判斷法律結(jié)果生成的過(guò)程，由此因?yàn)檫@一推理的過(guò)程本身是不公開(kāi)的，也自然導(dǎo)致了行為人，對(duì)人工智能生成的結(jié)果的懷疑，這也即是我們所說(shuō)的算法的“黑箱”，而法律程序就是要起到公開(kāi)法律推理這一重大意義。

圖庫(kù)版權(quán)圖片，轉(zhuǎn)載使用可能引發(fā)版權(quán)糾紛

司法公開(kāi)是司法裁判的基本原則，在司法程序中，雙方當(dāng)事人通過(guò)證據(jù)來(lái)說(shuō)明事實(shí)，通過(guò)法律來(lái)解釋依據(jù)是雙方在控辯之間的一種公平較量，行為人通過(guò)公開(kāi)的程序能夠理解司法判決形成的過(guò)程，通過(guò)司法程序能夠息訟止?fàn)帲@是司法公開(kāi)的基本含義，也是法治的基本要求。

“黑箱”化的操作非公開(kāi)性本身就違反了司法的基本原則，也違反了法治的基本精神。因此人工智能法律系統(tǒng)在數(shù)據(jù)、語(yǔ)言、推理及程序上存在著難以克服的局限性有問(wèn)題。所以許多人工智能學(xué)家，許多法學(xué)家認(rèn)為，法律人工智能需要打開(kāi)“黑箱”，增加算法的透明度和可解釋性，但是無(wú)論是否能夠打開(kāi)“黑箱”。

主流人工智能在實(shí)現(xiàn)司法推理上均存在著極大的問(wèn)題，而究其原因在于主流人工智能推理過(guò)程本身是數(shù)學(xué)性的，計(jì)算的是行為與結(jié)果之間的可匹配性。

主流人工智能所做的關(guān)工作僅是將行為與結(jié)果進(jìn)行這樣匹配，當(dāng)其滿足一定概率依據(jù)時(shí)，那么我們就認(rèn)為完成了法律推理，因此主流人工智能的本質(zhì)計(jì)算，具體而言是概率計(jì)算，那么這里面我們就不僅要提出一個(gè)問(wèn)題，法律是可計(jì)算的嗎？或者說(shuō)是法律是否具有可計(jì)算性呢？這種答案顯然是否定性的。

圖庫(kù)版權(quán)圖片，轉(zhuǎn)載使用可能引發(fā)版權(quán)糾紛

從主流人工智能的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，我們就可以認(rèn)識(shí)到這一答案，法律推理本質(zhì)上是綜合性的，法律判斷的結(jié)果是不包含在前提條件之中的，也是根據(jù)事實(shí)層面的判斷，再輔之以規(guī)范性的基礎(chǔ)才能獲得法律判斷的結(jié)論。

但是主流人工智能的基礎(chǔ)是計(jì)算是根據(jù)數(shù)學(xué)規(guī)則的運(yùn)算結(jié)果，主流人工智能只是從眾多案例中得到一些數(shù)學(xué)規(guī)則，而這種數(shù)據(jù)規(guī)則本身是蘊(yùn)含在法律規(guī)則之中的，因此主流人工智能判斷是分析性的，法律從根本上說(shuō)不是計(jì)算的，而法律的計(jì)算性也僅僅提到局部意義上的認(rèn)識(shí)層面，法律的結(jié)果要求進(jìn)行價(jià)值判斷，要求進(jìn)行綜合判斷。

主流人工智能的問(wèn)題在法律推理上，從法律層面而言，更多意義上是致命性的。主要人工智能法律推理從根本上否定了法律推理的基本要求，也否定了法律裁判的基本模式，更否定的法律的基本原則。

那么法律推理是什么？法律推理，簡(jiǎn)而言之是從已知的前提推導(dǎo)出未知的結(jié)果的方法。法律推理是法律人在適用法律過(guò)程之中，在確定法律事實(shí)，選擇法律規(guī)范，并在此基礎(chǔ)之上選擇法律事實(shí)所歸屬的特定方案范圍，并援引法律條款獲得裁判結(jié)果的一種思維活動(dòng)。

常見(jiàn)的法律推理的形式表現(xiàn)為三段論推理，即在滿足大前提和小前提的基礎(chǔ)上，可以推導(dǎo)出相應(yīng)的結(jié)論。其中法律規(guī)定是大前提，基本事實(shí)是小前提，當(dāng)小前提符合大前提的條件之下，可以推導(dǎo)出法律結(jié)論，如故意殺人的處死刑。張三故意殺害李四，故張三應(yīng)當(dāng)被判處死刑。

而在三段論推理過(guò)程中，不僅法律結(jié)論需要被證明，同樣的大小前提也需要被證明。我們需要證明張三是故意傷人的主體，張三具有主觀上的故意，張三具有殺人的行為，張三的行為導(dǎo)致了李四的死亡，而這一過(guò)程需要我們來(lái)回審查法律規(guī)定與基本事實(shí)，既要找到合適的法律規(guī)定，同樣的也要找到符合法律規(guī)定的基本事實(shí)，因此法律推理的過(guò)程是目光在事實(shí)與規(guī)范之間的來(lái)回流轉(zhuǎn)，而這一過(guò)程首先是公開(kāi)的，也即是原被告雙方通過(guò)證據(jù)給相應(yīng)的事實(shí)和法律規(guī)范尋找其邊界與范圍，最后法官再綜合形成法律判斷這一過(guò)程。

其次法律推理是具有可辯駁的，這種可辯駁性意味著集中體現(xiàn)是在法庭辯論之中，法庭辯論的對(duì)話與原被告雙方各自論證其自身的觀點(diǎn)的合法性，又受到對(duì)方觀點(diǎn)的反駁，而這一過(guò)程就是典型法律推理的過(guò)程。

再其次法律推理具有可廢止性，也即是法律推理的結(jié)果，并非保證的，也并非絕對(duì)真理。法律推理的前提是建立了證據(jù)對(duì)客觀事實(shí)的反映之上的，而通過(guò)證據(jù)來(lái)進(jìn)行證明和反證，因此法律推理當(dāng)遇到反證或其他相反要素時(shí)候，法律推理的結(jié)果是具有否定意義的。

因此法律推理并非單純意義上形式邏輯的推理，法律推理也包含了許多自身的特點(diǎn)，而符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義等技術(shù)路徑之上的，而這種技術(shù)路徑在形成專用人工智能的諸多應(yīng)用中，具有非常廣泛的前景，能夠極大提升司法效率。但專用人工智能在法律應(yīng)用化實(shí)踐中卻均遇到或多或少的難題，而有些難題甚至在理論上是致命性的，而要解決這樣一個(gè)難題。

通用人工智能似乎給我們一定的啟發(fā)，那么法律通用人工智能能否實(shí)現(xiàn)法律推理？通用人工智能法的推理的系統(tǒng)能否勝任法官和律師的角色呢？

四、應(yīng)用：NARS系統(tǒng)

王培教授開(kāi)發(fā)的非公理系統(tǒng)、又稱為NARS系統(tǒng)。NARS系統(tǒng)是一種智能推理系統(tǒng)，它主要利用非公理邏輯，通過(guò)演繹、歸納、整合、修訂等邏輯規(guī)則，統(tǒng)一事務(wù)之間形式，處理一些不確定性的事物關(guān)系。

NARS的系統(tǒng)基本假設(shè)是智能被理解為在知識(shí)與資源的足夠的條件下的一種適應(yīng)能力。知識(shí)與資源的相對(duì)不足的假設(shè)是NARS系統(tǒng)的邏輯前提，也正是基于這樣一種假定條件，使得NARS系統(tǒng)具有了有限性、實(shí)質(zhì)性開(kāi)放與適應(yīng)性的特點(diǎn)。

圖庫(kù)版權(quán)圖片，轉(zhuǎn)載使用可能引發(fā)版權(quán)糾紛

有限性是指NARS的計(jì)算能力與其工作儲(chǔ)存空間是有限的。

實(shí)時(shí)性是指的是它需要實(shí)時(shí)處理各種隨時(shí)出現(xiàn)的任務(wù)，包括知識(shí)的獲取，決策的選擇。

開(kāi)放性是指只有在系統(tǒng)語(yǔ)言中表示出來(lái)這種新舊規(guī)則的這樣一種開(kāi)放性。表現(xiàn)為NARS系統(tǒng)本身的這樣一種概念與知識(shí)，是對(duì)經(jīng)驗(yàn)對(duì)客觀世界的開(kāi)放而不受到其他的限制。

適應(yīng)是指系統(tǒng)能夠主動(dòng)地學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，獲得知識(shí)，以適應(yīng)可能出現(xiàn)的環(huán)境和任務(wù)的要求，那么NARS系統(tǒng)能否實(shí)現(xiàn)法律推理？

以下，我將從法律推理的前提，概念知識(shí)、法律推理規(guī)則等三個(gè)方面來(lái)進(jìn)行闡釋。

1 NARS：法律推理的前提

NARS系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)是建立了對(duì)其環(huán)境的過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)之上的，并形成概念與知識(shí)。NARS之所以如此，源自其對(duì)形式邏輯的改造與升級(jí)，NARS系統(tǒng)所采取的真實(shí)函數(shù)的形式，將事物的真實(shí)性的判斷和可行性的判斷交給證據(jù)，而證據(jù)源自事物系統(tǒng)過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)，以解決系統(tǒng)適應(yīng)性問(wèn)題，而這就導(dǎo)致了一個(gè)問(wèn)題在于NARS系統(tǒng)的結(jié)論并不必然保證，他僅能在其所經(jīng)歷的或間接經(jīng)歷的證據(jù)中找到一定的依據(jù)，而這恰恰與法律推理的前提具有一定的一致性。

由于人類的認(rèn)識(shí)和理性能力是有限性的，每個(gè)人都無(wú)法徹底還原事實(shí)發(fā)生的客觀過(guò)程，而作為第三方也僅能夠通過(guò)證據(jù)來(lái)判斷推理事物發(fā)展的過(guò)程，而這一推理的過(guò)程只要符合一定標(biāo)準(zhǔn)，即被視為是真實(shí)的，即法律真實(shí)。

法律推理是建立在有限機(jī)制基礎(chǔ)之上，對(duì)案件事實(shí)的認(rèn)識(shí)達(dá)到法律要求的標(biāo)準(zhǔn)，而作出決策推理，而司法審判認(rèn)證的標(biāo)準(zhǔn)主要在標(biāo)準(zhǔn)在于排除合理懷疑，高度概然（概括）性以及優(yōu)勢(shì)證據(jù)基礎(chǔ)之上，也即是當(dāng)一組證據(jù)能夠達(dá)到排除合理懷疑，具有較大概率發(fā)生的條件下，那么我們就確信這一事實(shí)發(fā)展是真實(shí)的，法律推理除了要達(dá)到真實(shí)性之外，還有其他方面的要求，也即是法律推理的情境知識(shí)。

2 NARS：概念知識(shí)

法律人所要做的法律判斷本身是基于具體事實(shí)情境的，而這一具體事實(shí)情境又包含了許多背景性的知識(shí)，法律推理是將原來(lái)社會(huì)生活中的具體情境，而這納入法系統(tǒng)之中主要是通過(guò)法律概念法律規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)的，如故意過(guò)失是對(duì)某一主觀狀態(tài)的歸納總結(jié)，侮辱，猥褻又是對(duì)另一行為的抽象概括，法律推理的前提是建立在這些概念規(guī)則基礎(chǔ)之上，但這些概念規(guī)則并不單純的是某一抽象的術(shù)語(yǔ)名詞，而包含了豐富的社會(huì)生活背景，只有具有了充分的社會(huì)經(jīng)驗(yàn)，才能理解這一法律概念背后的意義。而法律證據(jù)為這種法律概念的內(nèi)涵提供了證明與支持。

NARS系統(tǒng)的基礎(chǔ)邏輯設(shè)置是將經(jīng)驗(yàn)納入其中，NARS系統(tǒng)的形成期，NARS形成了一套基于經(jīng)驗(yàn)的語(yǔ)義學(xué)，NARS系統(tǒng)每一個(gè)詞項(xiàng)的含義和每一種語(yǔ)句的真實(shí)，都是在原則上是由系統(tǒng)的獲取經(jīng)驗(yàn)所決定的。

NARS系統(tǒng)的知識(shí)也并非一個(gè)世界的模型，而是系統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的抽象總結(jié)，這種經(jīng)驗(yàn)是對(duì)系統(tǒng)與環(huán)境互動(dòng)的有效的記錄，這種經(jīng)驗(yàn)片段的抽象形成的概念，而這種概念在NARS中被以詞項(xiàng)來(lái)命名，而詞項(xiàng)所指示的就是系統(tǒng)中的概念，而非概念系統(tǒng)以外的事物。

但是這樣一種概念又是與過(guò)去經(jīng)驗(yàn)發(fā)生了一定的關(guān)聯(lián)，這種關(guān)聯(lián)就構(gòu)成了概念之間概念之網(wǎng)，而形成了知識(shí)之網(wǎng)，NARS的這樣一種概念體系，并不單純的是某種詞項(xiàng)術(shù)語(yǔ)是包含著其唯有的經(jīng)歷與證據(jù)，保持著與事實(shí)之間的絕對(duì)的這種聯(lián)系。

因此NARS推理過(guò)程是建立在這種概念或者說(shuō)是詞項(xiàng)之上的，通過(guò)NARS進(jìn)行推理，能夠有效的避免專用人工智能，特別是符號(hào)主義人工智能的推理模式中的形式化，符號(hào)和空洞化，從而建立起概念與真實(shí)事件的這樣一種聯(lián)系。

3 NARS：法律推理規(guī)則

NARS系統(tǒng)的三段論推理形式主要包含了演繹推理、歸納推理、歸因推理，而基于歸因和歸納推理，又引申出來(lái)了比較和類比推理。這種推理不單純的是建立在詞項(xiàng)概念的基礎(chǔ)之上，詞項(xiàng)與概念的負(fù)荷，又形成了許多復(fù)雜性的陳述與語(yǔ)句，而這種推理規(guī)則也是適用于此。

法律推理的基礎(chǔ)是法律概念，是探討法律概念法律規(guī)則之間的邏輯關(guān)系。NARS的推理也大體如此，因此NARS推理的規(guī)則是能夠勝任法律推理的。

由于NARS系統(tǒng)本身所具有這樣一種非公理性的特點(diǎn)，使得NARS系統(tǒng)在理論層面上能夠?qū)崿F(xiàn)或者部分實(shí)現(xiàn)法律推理的功能，或許正是基于NARS推理對(duì)人類思維過(guò)程規(guī)律性的總結(jié)和反應(yīng)，使得NARA系統(tǒng)能夠部分實(shí)現(xiàn)人工智能的法律推理，因此人工智能能否實(shí)現(xiàn)法律推理？在這一層面上我們需要反觀通用人工智能給我們帶來(lái)的啟發(fā)，人工智能要想實(shí)現(xiàn)法律推理，其根本要求就是要再現(xiàn)人類思考的基本特點(diǎn)，而這一過(guò)程顯然法律通用人工智能更具有前景。

策劃制作

責(zé)編丨金禹奮（實(shí)習(xí)生）