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。

——美国康奈尔大学法学院王氏中国法讲座教授於兴中

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

人工智能与法律是诞生于20世纪70年代初的新兴研究领域。人工智能与法律研究的首要目标是建构良好的法律应用程序，生成能够在计算机程序中实现的模型。研究者开发出了法律推理的计算模型和法律论证的计算模型。这些模型是用于实现人类法律推理和论证的过程的计算机程序，它们可以和法律职业者一样执行法律推理、法律解释、法律论证和法律预测等智能任务。虽然人工智能与法律研究发展迅速，但知识表示的瓶颈阻碍了它们在法律实践领域的应用。法律推理和论证的计算模型使用的法律知识必须从法律渊源中手动提取。法律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法律知识。研究者无法将法律推理和论证的计算模型直接自动地连接到法律文本。历史上，人工智能与法律会议更多地关注论证和推理，而不是基于经验和基于语料库的法律方法。然而，以数据为中心的新技术的快速发展为法律问题解决和分析的新算法方法打开了大门。大规模存储能力的最新发展和法律数据解析的相关进步已经创造了前所未有的工具，用于识别大型法律数据存储库中的模式。这些发展导致了对权威法律文本与法院、立法机构、律师和其他法律专业人员行为之间相互联系的新见解。

法律文本解析技术的迅速发展将深刻改变法律实践、法律教育和法学研究。数百年来，诉讼律师运用法律方法分析案件的事实构成，总结案件的争议焦点，寻找适用于手头案件的法律法规或判例，推理将事实涵摄于法律之下，最后提出诉讼策略并做出法律预测。法律文本解析颠覆了律师的工作方式，它将法律工作分解为不同的任务并逐项以尽可能高效的方式完成。诉讼律师的工作可以分解为文件审阅、法律研究、项目管理、诉讼支持、电子披露、策略、战术、谈判和法庭辩论等任务。这九项任务中除了策略、战术和法庭辩论，其他的重复性事务性的工作任务都可以用不同方式分包出去。这些分包出去的工作都可以由法律应用程序而非法律人完成。法律文本解析挖掘案件文件和卷宗中的数据，然后汇总这些数据，从中发现一些洞见，包括法官、律师、法院、律师事务所和当事人的各种信息。诉讼律师使用法律文本解析来揭示过去诉讼中的趋势和模式，然后根据这些趋势和模式制定手头案件的诉讼策略并预测法律结果。法官运用智能审判系统实现对起诉状、答辩状、庭审笔录等案件卷宗信息的智能解析和信息提取，提取各类卷宗材料文书所需的核心信息，然后自动生成判决、裁定等法律文书。法律文本解析技术在法律实践中的广泛应用将极大地节省律师和法官处理案件的时间，过去他们花上数周完成的工作现在几分钟就能完成。

法律文本解析技术将改变法律教育的内容和教学方式。由于律师越来越频繁地使用法律文本解析，因此法学院必须教授学生法律文本解析技术。印第安纳大学法学院威廉·亨德森教授指出，法律定制到法律的商品化的转变使得法律教育的内容发生了很大的变化。因为法律行业现在强调处理和技术，现在讲授的实践技术技能和领域知识对即将毕业的大部分法学专业毕业生而言是不够的。法律变得越来越不关注陪审团和法庭辩护，而是关注处理工程、预测编码以及这些处理所需要的协作和技能，对此学生没有准备好。法科学生应学习如何设计和操作从法律电子文本中提取有用信息的流程。多年来，如何利用技术去讲授法律一直是一个法学界不关注的问题，现在漠视技术发展的时代将要终结。技术让法学教育变得更有效更实际提供了可能性。现如今，同步远程学习模式、非同步远程学习模式、大规模开放式网络课程、翻转课堂、在线教学、在线协作等创新技术已经广泛地应用于法学院的法律教育。IBM沃森为法律教育开辟了新的可能性。法学院擅长的苏格拉底教学法将受到严重的挑战，老师在合同法课程中提出的各种问题都可以交由法律应用程序回答，在线课程将逐渐取代面授课程。法律人工作方式的改变对法律教育提出了新的要求。传统的法律教育以培养专业基础扎实、熟练掌握法律职业技能的法律人才为目标，未来的法律教育应根据法律实践的变化做出相应的调整。

根据理查德·格拉纳特（Richard Granat）和马克·劳里森（Marc Lauritsen）的调查，美国有10所法学院非常重视法律文本解析技术，开设了多门相关课程或成立了相关的研究中心。比如，密歇根州立大学法学院建立了一个再造法律实验室，开设了电子发现、创业律师、法律信息工程与技术、法律解析、诉讼：数据理论实践过程、律师定量分析和21世纪的法律实践等法律实践技术方面的课程。萨福克大学法学院建立了法律实践技术与创新研究所。法学院提供智能机器时代的律师培训、流程改进和法律项目管理、法律文件自动化和21世纪律师和决策支持系统的调查等课程。

法律文本解析技术将导致法学研究产生相应的变化，它将促使法学与理工科的交叉融合。法学与哲学、社会学、政治学、人类学、经济学等哲学社会科学的紧密联系人们已经很熟悉了，而法律文本解析技术将法学与统计学、信息科学、计算机科学和脑科学等学科紧密地联系在一起。著名法学家霍姆斯早在120年前就预言，“对于法律的理性研究而言，研究历史文本的人或许是现在的主人，而未来的主人则属于研究统计学之人和经济学专家。”法律的经济学研究早在上个世纪70年代就异军突起，成为法学界的显学。人们没有想到的是，统计学会成为法学研究的主导学科。人工智能时代，统计学的重要性愈发凸显，人工智能法学的研究越来越需要统计学的支持。

本文节选自《人工智能与法律解析——数字时代法律实践的新工具》一书译者序言

《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

商务印书馆2020年11月出版

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？在哪些方面更加有用？

全书由三个部分十二章组成。第一部分法律推理的计算模型，含人工智能与法律及其在未来法律实践中的作用；建模制定法推理、建模基于案例的法律推理；预测法律结果的模型和法律论证的计算模型。第二部分法律文本解析，含用本体和类型系统表示法律概念；使法律信息检索更加智能化；基于法律文本的机器学习；从制定法的规章文本中提取信息，从法律案例文本中提取与论证相关的信息。第三部分连接推理的计算模型与法律文本，含用于认知计算的概念法律信息检索；认知计算法律应用程序。

通过本书，读者首先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，知悉了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，人工智能是一种新的法律学习方法。

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。