【小哈划重点：法律人工智能（LAI），又称“人工智能与法”（AI&L），是人工智能的一个子领域，主要涉及人工智能在法律信息问题中的应用以及对这些问题的原创性研究。作为一个研究领域或学科，“人工智能”（AI），又称“机器智能”（MI），诞生于1956年美国达特茅斯学院的一个工作坊。】
法律人工智能（LAI），又称“人工智能与法”（AI&L），是人工智能的一个子领域，主要涉及人工智能在法律信息问题中的应用以及对这些问题的原创性研究。
IBM罗斯的使命
作为一个研究领域或学科，“人工智能”（AI），又称“机器智能”（MI），诞生于1956年美国达特茅斯学院的一个工作坊。当时的参与者纽维尔（卡耐基梅隆大学）、西蒙（卡耐基梅隆大学）、麦卡锡（麻省理工学院）、明斯基（麻省理工学院）、塞缪尔（IBM公司）因此而成为人工智能研究的奠基者与领导者，甚至有人封他们为“人工智能之父”。
罗斯（IBM ROSS）则被认为是世界上第一个“人工智能律师”（AI Lawyer），它是建立在沃森系统自然语言问答平台基础之上的。虽然2014年10月阿鲁达、欧柏亚哥和达洛吉利奥三位联合创始人就已正式宣布罗斯问世，但它真正备受关注却是在2016年3月阿尔法狗击败世界围棋冠军李世石之后。2016年5月16日，纽约Baker & Hostetler律师事务所宣布“雇佣”罗斯帮助处理公司破产等非诉事务，标志着法律机器人正式上岗，法律人工智能也火了起来。虽然罗斯上岗曾一度引起法律界人士的恐慌，因为人们担心法律机器人会抢律师、法官等法律人的饭碗，但根据其设计者的定位，“罗斯智能”建构人工智能工具的目的是提升律师的能力，让他们做得比以往任何时候都仁至义尽。
莱布尼兹之梦
人工智能的核心问题是让机器进行自动推理。
制造会思考的人工生物的想法在中古时期就已出现。13世纪的西班牙马略卡岛哲学家与逻辑学家鲁尔（Ramon Llull, 1232—1315）试图制造一台机器来执行自动推理。
受鲁尔演算推理器思想影响，1666年，年仅20岁的莱布尼兹提出要寻求一种世界通用语言和一种普遍算法。这种算法不仅要能计算数值，还要能计算概念，一切论证的正确性都能够归结为该种计算，所有符号与词语均会导向推理，如果出现不正确，要么是事实谬误，要么是计算错误。在他看来，哲学家间的争议与会计师间的争议可以是一样的。有了这种语言与算法，当哲学家间出现争议时，不必浪费口舌，拿出笔算一算即可解决。这就是数学史上著名的“莱布尼兹之梦”。
就在同一年，莱布尼兹向莱比锡大学提交了法学博士论文答辩申请，论文名称为《论法学的困境》，但莱大法学院教授们拒绝授予他学位，理由是“他太年轻，不够成熟”。一气之下，莱布尼兹转而向阿尔特多夫大学提交了博士论文答辩申请，且顺利通过了答辩。不仅如此，阿大还向他发出了教职要约。但莱布尼兹拒绝了这一要约，并言明另有志向，他要改变过学院式生活的初衷，到外面的世界去看看。
1667年，莱布尼兹在一个位于德国纽伦堡的炼金术士团体担任秘书。通过这个团体，他结识了政界人物博恩伯格，一位美因茨选帝侯申博尔恩解雇的首席部长，并被聘为助手。由于博申关系很快和解，博恩伯格将莱布尼兹引介给申博尔恩选帝侯。为了在选帝侯那儿谋个职位，莱布尼兹呈上一篇法律论文。这一策略很成功，因为选帝侯正需要专业的法律人士协助他重新起草选民法典。
1669年，莱布尼兹被任命为上诉法院顾问，正式开启了政治生涯。作为法律人，莱布尼兹试图重新编纂法规，达到“仅以少数几个基本法律概念，就能定义所有法律概念”的效果；从一系列为数不多的不容置疑的自然公正原则出发，演绎出所有具体法规，从而把法规整理完备。这就是法律思想史上的“法律公理化体系之梦”。
1671-1672年，为了实现上述“两个梦”，莱布尼兹着手设计和制造能够进行加、减、乘、除和开方运算的机械计算机。
1673年，他带着一台木制计算机到伦敦进行展示，引起了人们的极大兴趣，他也为自己的这一发明深感自豪。
1674年，莱布尼兹在生物学家马略特的帮助下，制造了一台计算机，呈交巴黎科学院验收。这种新型计算机中加法和减法的固定部分，沿用的是帕斯卡加法器；但乘法器和除法器，特别是两排齿轮，即被乘数轮和乘数轮，属于莱布尼兹首创。这架计算机中的许多装置后来成为技术标准，那些齿轮则被称为“莱布尼兹轮”。然而，莱布尼兹显然没有实现概念运算。在莱布尼兹看来，这种机器的价值在于，把计算交给机器去做，从而使优秀人才从繁重计算中解脱出来。不仅如此，为了实现他的“两个梦”，莱布尼兹对人工智能做出了更伟大的贡献——发明了“二进制”，这成为当代计算机的算法基础。
学术共同体的形成
法律人工智能的核心问题是计算法学。
1949年，美国法学家洛文杰律师在《明尼苏达法律评论》上发表了《法律度量学：下一个前进步骤》一文，提出要用统计方法来测量证人、法官和立法者的行为。
1956年，耶鲁大学法学院教授艾伦发表了《符号逻辑：一种起草与解释法律文件的锐利工具》，提出要用符号逻辑数学记号来起草和解释法律。
1958年，梅尔在英国国家物理实验室举办的“思维过程机械化论坛”上发表了《法律世界的自动化：从法律信息机器处理到法律机器》一文。
1970年，布坎南与海德里克在《斯坦福法律评论》上发表的《关于人工智能与法律推理的几点思考》被视为首个真正法律人工智能提案，因为他们在思考问题时第一次正式地把“人工智能”与“法律推理”关联起来。
虽然20世纪80年代初，在英国斯温西、意大利佛罗伦萨和美国休斯敦均召开过“人工智能与法”会议，但1987年在美国波士顿召开的第一届“人工智能与法国际大会”（ICAIL）是人工智能与法学术共同体正式形成的标志。与会者达成共识，每两年召开一次学术大会。
为了进一步引领与推动人工智能与法研究，1991年在牛津大学召开的第三届人工智能与法国际大会上成立“国际人工智能与法协会”（IAAIL），设主席1人，副主席1人，秘书长1人，委员4人，实行轮执主席制，每届任期两年，不得连任。第一届任期为1992—1993年度，麦卡蒂担任主席，里士兰担任副主席，哈夫纳担任秘书长。1993年，在美国匹兹堡大学法学院的资助下，《人工智能与法》杂志（季刊）创办，并由斯普林格出版社出版。该协会不仅引领了法律人工智能的发展方向，还引领了人工智能的发展方向。
法律推理引擎的研发
法律推理引擎研发是法律人工智能的核心技术。
法律人工智能学界关注的议题无非两类：一是理论研究，即法律推理建模；二是应用研究，即法律应用软件开发。前一类是为后一类搭建理论框架的。
根据维基百科全书英文版“人工智能与法”词条介绍，截至目前，人工智能与法领域主要研究10大议题：1.法律推理形式模型；2.论证与决策计算模型；3.证据推理计算模型；4.多主体系统法律推理；5.可执行立法模型；6.法律文本自动分类检索；7.法律数据库与文本自动提取；8.电子取证机器学习与数据挖掘；9.基于概念或模型的法律信息检索；10.自动执行少数重复性法律任务的法律机器人。其中，前五个属于第一类研究，后五个属于第二类研究。不仅如此，在法律人工智能研发中，“法律推理形式模型”居于十大议题之首，是最基础的问题，其目标就是生产一个“法律推理引擎”。没有好的法律推理引擎，一切法律人工智能系统研发将会成为空中楼阁。
此外，法律推理建模就是要建构法律推理计算模型。
这种建模有三种路径：一是规则推理路径，即基于现有法律法规来建构法律推理引擎。对成文法系而言，这一路径是最根本的。二是案例推理路径，即基于过去判例来建模法律推理引擎。对判例法系而言，这一种路径是最根本的。三是大数据推理路径，即充分利用当代互联网与大数据技术来建模法律推理引擎。无论对何种法系而言，第三种路径的结果都只具重要的参考价值。
（作者单位：中山大学逻辑与认知研究所）
