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纳什合约:从老鼠审判到“法律”的死亡 | 火星号精选

纳什合约经济·热度: 18690
为什么会审判一只老鼠?这实际上是一个严肃的智力和法律挑战。

老鼠审判可能卷土重来

1522年,一群老鼠在欧坦教会法庭受到了审判,它们因啃食和破坏该教区内的大麦作物而被指控犯有重罪。法学家沙萨内最终为这群可怜的老鼠进行了成功辩护,开启了他杰出的法律职业生涯。

为什么会审判一只老鼠?这实际上是一个严肃的智力和法律挑战。直至法律思想领域自18世纪发生巨变以来,所谓的“老鼠审判”逐渐消失在法律史的长河中。


从9世纪到19世纪,西欧就有两百多件记录在案的动物审判,被放上被告席的动物包括:驴、甲虫、水蛭、公牛、毛虫、鸡、金龟子、奶牛、狗、海豚、黄鳝、田鼠、苍蝇,等等。在日后涉及动物的多起刑事控告中,沙萨内都出庭辩护,甚至在1531年出版了一本名为《关于将昆虫逐出教会的论集》(A Treatise on the Excommunication of Insects)。

人们为什么要对老鼠进行一场正式的刑事审判,其根本目的何在?这背后意味着在中世纪老鼠和人一样,在法律上被视为享有某种“权利”。

抛开这个具体学术问题,当今这个时代,区块链带来了与老鼠审判类似的难题。


现代合同法的理论体系,建立在当事人的合意基础之上。其实质在于以自然人法律人格作为法律系统的占位符(agent)。而当前出现的各类电商销售、无人驾驶汽车、智能医疗、云计算、人工智能代理投资等现象,都带来对传统合同法合意理论的挑战。那么,合意现在到底意味着什么?

AI这样的程序、摄像头这样的独立身份拥有者是否可以拥有合同中的“权利”?是否可以拥有独立的“法律人格”?是否可以和自然人一样,获得各种民商事乃至宪法上的基本权利?(根据我们纳什合约研究团队对区块链技术趋势的推演,不仅仅个人、企业、组织等实体以及社交账号等虚拟身份,汽车、手机、机器人、医疗设备等智能设备,还有AI等虚拟程序实体也会拥有自主数字身份)

法律是否可以计算?

300多年前,选帝侯掌谱人莱布尼茨设计出机械齿轮的乘法机,试图用加减计算的方式搭构筑起德国最完美的法典。当然,以那时候的算力基础而论,他不能不走向失败。然而莱布尼茨为表征社会世界而发明的二进制,启发了后世电子计算机的宏伟事业。


50年前,詹姆斯•M.布坎南(James M. Buchanan)等将新兴的人工智能技术用于法学分析,开启了人工智能与法律结合的时代。人工智能技术应用于法律领域,形成了各种人机系统,譬如美国法院将COMPAS系统用于评估罪犯二次犯罪的可能性,ROSS系统在律所中可代替律师助理查询相关案例和法条等。人工智能法律系统给法律工作带来的便捷有目共睹:ROSS可代替完成律师70%以上的日常工作;法律量刑建议系统可提高法官的裁判效率,使法官有更多精力审查复杂案件;法律智能系统也极大地提高了法学院学生的培训质量。

30年前,青年法学家张力行在北大法学院图的陋室里挥汗如雨地盘弄着使用8088芯片的原始PC机,试图搭建起中国早期的法律专家系统。这个系统演进至今,成为智能法律信息系统北大法宝。

当前人工智能与大数据处理技术快速普及,相关技术几乎触及社会生活的方方面面。各种人机竞赛悄然进行,譬如,2018年LawGeex公司组织20名知名教授和训练有素的律师与机器人共同审核5份合同,结果机器人用时26秒,律师用时92分钟,且机器人的平均准确率高于人类9%。


目前人工智能已成为我国重大发展战略,“人工智能+”迅速铺开,也在引导法学专家进入法律信息化的研究队伍。以智慧法院建设为例,仅2018年一年,国家重点研发计划“公共安全风险防控与应急技术装备”重点专项(司法专题任务)预算就高达近4亿元人民币,而且陆续还有资金投入其中。各国纷纷进行人工智能与法律的相关研究,美国斯坦福大学CODEX中心形成了由学者、公司开发人员和律师组成的团队,对人工智能在法律中的适用性进行深入的开发和研究。在欧洲,每两年举行一次的人工智能与法律大会汇集了众多学者从事法律信息学的研究。

人工智能与大数据应用于法学领域,借助模拟和建模的方式分析法律关系,计算法学作为法学与计算机科学的交叉学科正在逐步被人们所认识。2018年4月,清华大学拟设立跨学科领域法学教育项目“计算法学全日制法律硕士”,并开设一系列与网络、大数据与人工智能结合的技术类课程。结合“清华大学法学院法律与大数据研究中心”的优势,全面开展大数据、人工智能等新技术在法律行业的应用研究,打造法律大数据与人工智能领域的产学研用一体化体系,更好的服务于国家大数据战略、人工智能战略和相关学科建设。

法律被代码/算法取代?

在人工智能带来的机器学习潮流之下,当法律遭遇代码和算法,当法律代码化,当代码法律化,当代码逐步接管法律,当法律由于机器学习带来的学习能力的急剧提升和学习成本的急速下降,其独特功能就遭遇到了深刻挑战。

中国海洋大学法政学院李晟博士认为机器学习会深刻改变了传统法律的运作特征。

在智能机器的法律学习中,每一个当事人数据的输入,都不再是孤立的数据,而是会成为机器学习的内容,并发展出处理未来数据的方法。在法律活动的参与者与提供法律服务的人工智能之间,因而就会形成密切的互动。当事人获得人工智能依据数据输出的反馈,做出自己的行动决策,而决策本身也形成新的数据供人工智能进一步学习。这就深刻改变了传统法律的运作特征,因为,传统法律的不学习是通过规范性预期的稳定来实现法律的功能,它在意识形态上建立了对这种法律规范性封闭运作的信心,因此只需在“合法/非法”这样一组二元代码中执行法律的运作,并有意与日常经验和实践反馈拉开距离。而机器学习的逻辑则与之不同,它会通过各种大数据、身份虚拟账户、评分系统、智能算法的技术装置帮助,形成对法律主体持续追踪认知、认证、评价、识别和反馈的学习性网络。正是由此,各种控制论、系统论、信息论、演化论、博弈论、概率学、复杂性思想和统计学方法正在不断侵入法律领域。


北京航空航天大学法学专家余成峰认为:法律系统可以被机器学习所模拟,动态输出“小法律”。

法律不学习是因为世界的高度复杂性,它必须借助不学习的规范化机制来化约这种复杂性;而机器学习则预设了世界的离散性(discreteness),它假定世界可以被一种数学机制来完全化约。正如著名的丘奇—图灵论题(Church-Turing Thesis)就宣称所有足够强的计算装置都可以相互模拟,正是在这个意义上,法律系统也认为可以被机器学习所模拟。

也就是说,随着智能机器社会的崛起,人类法律正出现一个从牛顿式的大定律—小数据向默顿式的大数据—小定律模式演变的趋势,正在从UDC(不定性、多样性、复杂性,uncertainty, diversity, complexity)的社会向AFC(灵捷、聚焦、收敛,agility, focus, convergence)的方向演化。也就是说,传统的法律不学习实际是基于牛顿的经典力学模式,它根据统一化的“大法律”来整齐划一地规范各种“小事件”,它需要通过不学习人为地简化和收敛各种复杂场景,化约社会沟通复杂的事物、社会和时间维度,以更好实现韦伯有关法律成为自动贩卖机的理想。而智能化的机器学习则开始从海量的“大数据”中根据特定的场景、语境和实用的需要,随机提取特定的“小法律”来形成对行为的反馈机制。

当下,智能社会的迅速崛起则会从根本上推动法律的学习化转向。我们可以从人工智能、区块链(比特币)、虚拟现实、智能合约这几项革命性技术的交叉演化,来审视它对法律功能变迁将带来的深远影响,并且,法律智能化的迅速发展也将深刻改变法律的规范主义特征。


首先,各种数字智能技术的交叉兴起导致了世界社会分化趋势的加速。区块链就可以视为一个正在演化的新社会系统,按照卢曼社会系统理论,当前的区块链已经形成了一个完整的系统生态。技术变革必然涉及新财富的创造和旧财产的重新分配,而区块链技术的革命性就在于它实际上正是一种价值协议,它不只是关涉现实世界财产的数字化问题,而更是解决了虚拟世界资产的创造、分配、定价和交换问题。例如,比特币作为区块链技术的首要应用,就解决了虚拟世界的货币化问题。


余成峰认为:

传统法币是一种基于法律权威的不学习货币,它由国家主权进行信用背书,强制赋予它唯一合法的货币地位。而比特币则是一种学习性的货币,它奠定在学习性的代码、算法和技术协议之上,因此,在比特币中适用的“法”实际不再是外在的法律文本和规范,而是内嵌于区块链系统的数字协议,“合法/非法”是根据数字签名(非对称加密算法)自动加以识别的,而不再诉诸立法和司法机关的相关规定。可以看到,区块链技术作为一种有关价值生成和确权的协议,其实正是一种新型的“法律”共识机制和确权手段。依靠具有学习进化能力的数字加密技术,借助由特殊算法保障的去信用、去共识化的技术手段,它可以即时地生成和确认某种价值和权利的归属,这可以有效取代传统法律的规范性确权的功能。它是深度学习的,同时又将学习时间压缩到可以忽略不计的程度,相比不学习的法律,它在效果、效率、成本方面都有明显优势,并且更具“科学”层面的说服力。在区块链技术迅猛发展的趋势下,传统的法律规范手段如何继续保持其竞争优势?

其次,再以智能合约为例。在这些新的虚拟世界空间中,传统不学习的法律的作用会不断边缘化。

由于市场上对智能合约没有明确的定义导致认知混乱,因此我们对智能合约做一个完整定义:智能合约是一套以数字形式定义的要约和承诺,由算法和物理信任根来保证身份自主可信、执行过程可信、数据存储可信。--纳什合约经济网络


现代商人法的载体主要是标准合同,都需要通过规范化的方式进行效力赋予。特别是在跨国商业合同领域,如托依布纳所言,它通过各种外部化机制比如指定仲裁机构的方式,实现合同效力自赋的悖论转移,其推动者主要是各类跨国公司和跨国律所。依托于区块链技术的智能合约则提供了商人法的一个替代性方案,它将是合同效力自赋的全新升级,因为它可以通过智能技术的内部化方式直接取消效力自赋的悖论。只要触发事先设定的交易条件,合同就会被自动执行。也就是说,在类似的智能技术帮助下,以往我们熟悉的不学习的法律的特征、功能和模式,将面临全面的冲击。

可以设想不远的未来,只有“区块链”,才可能成为超越以人类和法律为中心的传统操作平台,实现跨越人与人、人与机器、机器与机器的依托于智能算法的跨平台运作。而在这些新的虚拟世界空间中,传统不学习的法律的作用会不断边缘化。

因为,虚拟世界高度随机性、即时性、可塑性的特点,决定了它难以通过不学习的法律进行控制,而具有深度学习能力的智能机器则可以更好地确保财产交易的效率和安全。如果说,传统法律的不学习机制主要应对的是现实世界的问题,那么面对一个正在涌现的多极和平行世界的治理问题,法律的形态必然面临转型。

用AI来审判罪犯?这个想法很危险,但已经是这样了!

人工智能已经在逐渐决定你的未来,不管是你的Netflix观影偏好、是否适合按揭,还是你与未来雇主的相性。但至少目前而言,在法庭上用AI决定嫌疑人是否有罪是不是不太妥当?

令人担忧的是,这似乎已经发生了。美国首席法官John Roberts最近出席一次事件时,被询问能否预见某一天“人工智能驱动的智能机器人将在法庭协助发现事实,或者更争议性地直接作出司法判决。”他回应道:“现在就已经是这样了,人工智能对司法的执行加上了重要的约束。”(完)

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