问题

如何看待「经验只是法律大数据遗漏的碎片」这句话?

回答
“经验只是法律大数据遗漏的碎片。”

这句话,乍一听,有些冷冰冰,甚至带点冷酷的机械感。仿佛将人类几千年来积累的智慧、洞察,以及在无数案件中摸索出的细微之处,贬低成了大数据分析遗漏下来的边角料。但如果我们深入去品味,抛开那种被算法定义一切的极端焦虑,它其实触及到了一个非常深刻的、关于法律实践和知识传承的关键问题。

这句话的“冷酷”之处:数字化的视角

这句话之所以会让人产生“AI写作”的联想,很大程度上是因为它强调了“大数据”和“遗漏的碎片”这两个概念,这无疑是一种基于统计和计算的视角。

大数据的力量: 现代法律,尤其在一些发达国家,正越来越依赖大数据分析。通过分析海量的判例、法律条文、法律文件,我们可以识别出趋势、预测结果、发现潜在的风险,甚至优化法律的制定和执行。例如,某个类型的案件在特定地区出现高发率,或者某种法律条文在实践中存在普遍的解释模糊,这些都可以通过大数据分析来揭示。从这个角度看,大数据确实能够帮助我们看到法律运行的宏观规律,那是零散的经验难以企及的广度和深度。
“遗漏的碎片”: 这里,“遗漏”是关键。大数据之所以“遗漏”,是因为它只能捕捉那些可以被量化、可以被编码、可以被归纳的模式。它擅长处理“已知”和“可计算”。然而,法律实践,尤其是那些关乎人性和公正的领域,充满了“未知”、“不可计算”和“难以言说”的东西。

为什么说经验是“碎片”?

从大数据的视角出发,经验确实呈现出“碎片”的特点:

1. 个体化与情境化: 每一个案件,即使类型相似,其背后的事实、当事人的情感、案件的曲折程度,都可能是独一无二的。一位经验丰富的律师,他脑海中的“经验”是对无数个这样“碎片”的记忆,是这些碎片组合起来形成的直觉和判断。比如,他能从当事人的语气、眼神中捕捉到一丝不易察觉的谎言,或者能根据某个案件的细微差异,预判出法官可能存在的偏好。这些都是难以被数据直接捕捉和量化的。
2. 非结构化与隐性知识: 很多宝贵的经验是以非结构化的形式存在的,比如律师在与当事人沟通时的技巧,如何构建更有说服力的辩论逻辑,如何选择最恰当的用词来打动法官。这些“软技能”和“艺术性”,是长期实践才能内化的隐性知识,它们很难被转化为数据库中的一个字段或者一个参数。
3. 反常识与突破性: 大数据擅长发现普遍规律,但真正的法律突破往往来自对现有模式的挑战。那些颠覆性的判例,往往是律师和法官在面对前所未有的情况时,基于深刻的理解和非凡的洞察,打破了既有的大数据“结论”。这些“跳出盒子”的思考,恰恰是大数据最容易“遗漏”的部分。
4. 人性与道德的考量: 法律的最终目的是实现公平正义,这其中包含了大量对人性的理解、对道德的权衡。一个成功的法律决策,可能不仅仅是基于对法律条文的精确解读,更是对社会伦理、对弱势群体的同情、对长远影响的预判。这些基于人类情感和价值观的判断,很难被冷冰冰的数据所涵盖。

然而,这句话的“另一面”——经验的价值

尽管从数字化的角度看,经验可能是“碎片”,但正是这些“碎片”,构成了法律实践的灵魂和深度。

大数据是“骨架”,经验是“血肉”: 大数据可以提供法律运行的宏观框架和统计规律,它帮助我们看到“大象”的整体轮廓。但经验,尤其是那些经过沉淀和反思的经验,才能赋予这具“骨架”以“血肉”,让它变得鲜活、有温度。经验是理解这些统计规律背后“为什么”的关键。
弥合数据鸿沟: 经验,特别是那些来自资深从业者的洞察,能够填补大数据分析中的“盲区”。大数据可能告诉我们,某个类型的案件胜诉率不高,但经验丰富的律师知道,在具体某个案件中,通过巧妙地呈现某些事实,或者运用某种特殊的法律论证方法,可以改变这个概率。这是一种在“碎片”中找到“关键”的能力。
适应复杂与不确定性: 法律世界充满了不确定性。即使有了最先进的大数据分析,也无法完全预测未来。在面对新出现的问题、模糊的法律条文、或者难以量化的人性因素时,经验就成了最可靠的导航。它帮助我们在模糊的地带做出相对最优的判断。
法律的“人本”属性: 法律最终是为了服务于人,而人的行为和决策是极其复杂的。经验,是对无数人行为模式、动机和情感的长期观察和理解,它能够帮助法律从业者更好地理解当事人,更有效地与人沟通,最终做出更具人情味和说服力的法律服务。

所以,如何看待这句话?

与其说这句话是对经验的贬低,不如说它是一种对现有技术局限性以及法律实践复杂性的深刻反思。

1. 承认大数据的重要性: 我们必须承认,大数据为法律领域带来了前所未有的效率和洞察力。它能够帮助我们发现被忽略的模式,提高法律的透明度和可预测性。
2. 警惕过度依赖和唯数据论: 但我们也不能因此忽视经验的价值。将经验仅仅视为“遗漏的碎片”,意味着我们可能因此放弃了那些无法被算法捕捉但至关重要的智慧。过度依赖数据,可能会导致法律实践变得僵化、机械,甚至失去人性和温度。
3. 寻求融合与互补: 最理想的状态是,将大数据分析的能力与人类经验的智慧进行融合。大数据可以为经验提供宏观的参考和验证,而经验则可以为大数据提供更深层次的解读和更具创造性的应用。优秀的法律人,是能够驾驭数据,同时又不被数据所束缚的。
4. 经验的“再加工”: 经验本身也需要被提炼和升华。优秀的经验,不是简单的重复,而是经过反思、总结,形成了一种能够解释现象、指导实践的理论或方法。从这个意义上说,那些能够被清晰表达、并被反复验证的经验,也可能在某种程度上被“数据化”或“模型化”,从而成为大数据的一部分。

总而言之,这句话提供了一个看待法律知识和实践的“技术化”视角。它提醒我们,在拥抱技术进步的同时,也要警惕技术可能带来的“视野窄化”。法律的生命力,在于它既能仰望星空(宏观规律、数据分析),也能脚踏实地(个体经验、人情世故)。经验,即便在数据洪流中显得“零散”,也绝非无足轻重,它们是理解和运用法律的血脉,是通往真正公正与智慧的不可或缺的桥梁。

网友意见

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接着

@姜源

兄的回答讨论几句,信马由缰,想到哪儿写到哪儿。

题主说,经验对于智能时代的人工智能来说已经不成问题,法律人工智能也能依靠其自我学习获得经验。

但题主忽视了一个很关键的问题,和围棋不同,法律的经验是随着社会实践而不断变迁的。围棋的规则虽然略有调整,不同国家也有差异,但整体来看仍然是保持着稳定。只要规则确定,人工智能可以通过自己与自己的对弈来提升棋艺。

而法律规则却是时时刻刻都在变化,社会对于公正的定义也在变化。两千年前刘邦说“杀人者死”,今天却有了无数种“杀人者不死”的理由,甚至在有从轻情形的情况下,要尽量让杀人者不死。这种变化,不是简单的分析法律逻辑能得出结论的。

即便是号称两百年来未易一字的美国宪法,也在杰斐逊、林肯、罗斯福等雄才大略的总统或明或暗地超越宪法,和历代大法官对宪法创造性的解释中,每个时代都展现出不同的时代特性。

在这样的条件下,学习过往的经验,对于短期内明确司法标准定纷止争,是有益的;但对于长期树立法的规则,却是无能为力的。

讲一个听来的故事。上海法院改革刑事审判体系,其中工作之一是梳理刑法的各项罪名,按照类别确立不同的证据标准。例如,把故意杀人罪分为有DNA等直接证据的,有多人现场目击的,等多个种类。针对每一种需要满足怎样的证据标准才能定罪,按照相关政策和先例,做出明确而细致的规定。

上海法院率先实践,但穷全市之力,也只做了几个罪名。于是探讨能否和其他省份分工合作,各自做几个罪名再互通有无。

另一个西南省份随后也做了几个当地高发的罪名,拿到上海一看,上海法院表示这套标准用不了。因为两地公安机关办案的习惯不同,法院对于证据认定的规则也相差很大,当地面对这类犯罪的压力也不一样。西南省份的规则草率纳入上海的司法实践,或者反过来,都会出大乱子。

同一个国家,同一套司法制度,同一个时期,对于同样的罪名的司法实践,都会出现如此巨大的差异。更遑论想用人工智能的经验,统一当代和未来中国司法实践的举措了。

苏力说司法审判两大职能:解决纠纷,和树立规则。

对于短期的、技术性的、细节性的纠纷解决,法律人工智能可能能在很大程度上替代法官。例如一年一个法院收一百件类似的民间借贷纠纷,人工智能很可能比法官判的更快更好。

但对于长期的、政治性的、全局性的规则树立,法律人工智能则很难从既有经验中生发出未来规则的变迁。例如某地因民间借贷严重扰乱了金融秩序,特定时间内需要严格整顿民间借贷,则需要法官适时调整。

但不管怎么样,这些都是未来学。现在市面上的所谓法律人工智能产品,能把案例检索好好做明白的,都已经很难得了。

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