法学
人工智能时代的法学教育发展方向
纵博
（安徽财经大学法学院，安徽蚌埠233000）
摘要： 人工智能在我国法律实践中的兴起将给法律人带来诸多挑战，低端法律职业将被人工智能代替，人工智能将给司法工作和法学研究都带来一些难题。法律人必须掌握各种法律方法，在法律工作中学会运用常识情理，并且要掌握一定的人工智能技术基本知识，才能满足人工智能时代对法律职业的要求。为此，我国的法学教育应当进行一定的改革和调整，才能培养出适应人工智能时代的法律人才。首先，应当从课程、教材、教学方式等几个方面加强法律方法教育；其次，应当在法学教育中融入常识情理教育；最后，在法学教育中应当增设人工智能技术基本知识的教育，培养复合型法律人才。
关键词： 人工智能；法律方法；常识情理
人工智能技术在法律领域的运用主要包括人工智能在司法领域、法律服务领域中的运用。随着近年来人工智能技术的突飞猛进，在我国各个领域中人工智能都已经成为一个热门词汇，在法律领域也不例外，尤其是司法机关、律师事务所和互联网企业，走在了将人工智能与法律结合的前沿。最高人民法院连续发布《人民法院信息化建设五年发展规划（2016-2020）》、《最高人民法院关于加快建设智慧法院的意见》等文件，要求加快人工智能和大数据技术的运用，推动法院的信息化和智能化建设；最高人民检察院也发布《最高人民法院关于加快建设智慧法院的意见》、《最高人民检察院关于深化智慧检务建设的意见》等文件，提出要以人工智能技术加强办案全过程的智能辅助，实现检察工作的数字化、应用化、网络化、智能化。地方司法机关也在积极的进行将人工智能与司法结合的尝试，如上海市司法机关开发的“上海市刑事案件智能辅助办案系统”，具有类案推送、知识索引、量刑参考、证据指引、文书生成等多种功能[1]40。在市场需求和技术发展的推动下，律师事务所和互联网企业也在探索各类人工智能的法律应用，如搜狗大律师、法狗狗、法里等法律咨询类服务；理脉、法律谷等案件检索服务；无讼法务、牛法网等文件检阅服务；等等。
人工智能技术的发展，必将给法律职业、法律人带来了巨大的冲击，甚至法律界弥漫着法律人被人工智能替代的恐慌，如在美国，由于律师事务所中诸多人工智能服务项目的使用，这两年申请法学院的学生人数减少了40%多[2]！虽然法律界总体上还是倾向于认为人工智能不可能彻底取代法律人，而只是法律人的辅助手段[3]，但不可否认的是，人工智能必然会使法律职业、法律知识结构、法律人培养在未来产生巨大的变化，而法学教育作为法律人培养的基础环节，必然也面临着人工智能的冲击问题，因此，如何对我国的法学教育进行改革，以应对人工智能所带来的挑战，是法学教育界面临的重大问题。本文拟从人工智能给法律人带来的挑战出发，探讨法律人应如何应对人工智能的普及，并对法学教育的未来改革方向提出建议，以求为我国法学教育在人工智能时代的及时转型提供一些未雨绸缪的参考意见。
一、人工智能给法律人带来的挑战
要探讨如何在人工智能背景下对法学教育进行变革，首先应从法学教育的终端——法律人着手，研究人工智能对法律人带来哪些挑战，才能有针对性的对法学教育进行改革。根据目前国内外已经进行的人工智能在法律领域运用的探索实践，并结合人工智能技术发展趋势，能够发现人工智能从以下几个方面对法律人带来挑战。
在数字经济飞速发展以及“中国制造2025”、“一带一路”等国家战略迭代推出的时代背景下，制造业企业要逐步完善数字化转型顶层设计，遵循顶层设计，系统推进企业数字化转型。
（一）低端法律职业将被替代
所谓低端法律职业，是指那些不需要运用复杂的法律适用技术、工作内容简单重复性的法律职业，如文字记录、法律咨询、合同审查、文书制作等。虽然目前主流观点认为人工智能无法彻底取代法律人，但几乎达成一致的观点是法律职业中一些简单的重复性工作将被替代，如文书记录、法律检索、文件归档、案例总结等，目前国内外一些人工智能系统已经可以实现这些功能，而且具有较高的准确率和实用性，如Ross Intelligence 将IBM Watson 的Q＆A 技术运用到破产法律的研究中，可以自动识别法律信息的重要程度，提高律师检索案例的效率[4]；KMStandards、RAVN、Seal Software、Beagle、LawGeex 等提供智能合同分析功能的公司越来越多，法律文件审阅将实现高效的自动化[5]；国内近几年出现的搜狗大律师、法狗狗可以为当事人提供智能的法律咨询服务；杭州互联网法院利用人工智能辅助技术可以自动生成起诉书、判决书；等等。这些法律工作之所以会被替代，是因为其主要工作内容均可以通过通用人工智能技术而由计算机完成，即通过自然语言理解、语音处理、图像处理等技术而替代以往人类从事的这些简单工作。这些将被人工智能替代的低端法律职业的共同特征是，不需要运用真正的法律适用方法，包括法律解释、漏洞填补、价值分析、法律论证、证据分析等，而只需要一般的语言文字处理、法律规范简单适用的能力，所以在人工智能进入深度学习阶段，可以较为容易的通过算法而实现由计算机完成，因此预计这些职业被人工智能替代将是不可避免的趋势。
（二）给司法工作带来的难题
国外的人工智能在法律领域主要运用于律师事务所和企业，而我国目前的人工智能则主要发端和运用于司法机关，这也决定了我国人工智能的主要冲击领域是司法职业，包括法官、检察官、警察、法律援助等职业领域。国外之所以对人工智能运用于司法领域非常谨慎，就是因为司法领域主要是证据与事实判断的领域，由于目前的人工智能仍无法达到与人类智能相同的程度，在自然语言识别、直觉模拟、不确定性思维、形象思维方面仍与人类思维有较大差距，而司法则要求判断必须独立、理性，所以为了避免人工智能介入司法而对判断产生不当干扰或误导，对于人工智能在司法中的运用极其谨慎，如在美国，有一些州仅仅使用人工智能辅助进行量刑中的风险评估，就遭到很多批评，包括评估的准确性、由此带来的社会问题、正当程序问题等[6]。但在我国，人工智能主要是由司法机关为解决案多人少的司法负荷问题而始发的，同时也兼有对司法行为进行规范、促进司法标准统一的考虑，所以司法机关对人工智能的开发和运用抱有极高的热情，进行了巨额的投入和大胆的尝试。热情往往也伴随着盲目，随着司法领域的人工智能运用不断升级，司法判断的独立性、情理性则在很大程度上被忽视了，这必然会对司法领域的职业产生一些不利影响，使司法人员无所适从。如在证据判断领域，目前我国司法机关也在积极尝试用人工智能进行证据分析，但证据分析中除了要运用逻辑规则之外，更多的是要运用经验、常理进行判断，而人工智能在这一点上是无法达到人类水平的，那么司法人员如何对待人工智能的证据分析结论？如果司法人员认同人工智能的分析结论，是否还需要在判决书中对证据分析过程进行论证？当事人在上诉中如果对人工智能的证据分析进行质疑，法官如何应对？可见，虽然人工智能会给司法工作带来效率、便利等益处，但同时也给司法人员带来一些难题，而这些难题目前至少司法改革的顶层设计者并未给出解决方案。
（三）对法学研究产生一定影响
法学研究者也属于广义的法律人，人工智能的运用不可避免的对法学研究也会产生一些影响。传统的法学研究都是以法律规范和司法过程为研究对象，而在针对司法过程的研究中，均是以司法者为核心的，研究司法者的裁判思维、判断过程、权力运用等方面。但在司法领域运用人工智能之后，研究对象就会发生一定的改变，法学研究者必须对人工智能的运用范围、内容、界限进行研究，并研究人工智能与司法人员如何在司法过程中进行协同交互，为人工智能在司法领域的合理运用提供理论支持。这就要求法学研究者必须掌握一些人工智能技术的基本知识，才能对其参与司法过程中能够发挥的作用、运用的界限等问题进行研究，否则就无法在人工智能方面作出应有的理论贡献。近来我国法学界已经有一些在此方面的研究①，但总体上看，由于法学研究者对人工智能技术了解不多，还很难真正对人工智能的司法运用问题进行有价值的研究。以人工智能在证据判断中的运用为例，要研究人工智能在证据判断中的运用内容、界限、方式等问题，就应当大致了解目前人工智能在自然语言处理、图像识别、语音识别、规划决策等方面的进展情况，并要对机器学习、知识表示、不确定性推理等人工智能相关领域的知识有所了解，才能结合诉讼中证据判断的特征而研究人工智能如何运用。为此，法学研究者也要学习一些人工智能领域的经典著作，如美国学者Stuart Russell 和Peter Norvig 所著的《人工智能——一种现代方法》，雷·库兹韦尔所著的《机器之心》，日本学者松尾丰所著的《人工智能狂潮：机器人会超越人类吗？》等等，使研究真正的实现学科之间的交叉融合，做出真正有价值的研究成果。总之，人工智能的司法运用，对法学研究者的知识结构、研究方向、研究内容均产生了较大影响，尤其是对法理学、诉讼法学领域的学者影响尤甚。
二、法律人如何应对人工智能
2.在其它部门法课程的教学中要传授常识情理的运用知识。在民法、刑法、诉讼法等部门法的教学中，不仅要讲授这些部门法中的原理、概念、规范，还要讲授这些部门法适用中运用常识情理的方法，让学生更清楚的体会法律适用中运用常识情理的重要性，并掌握运用常识情理的基本方法。如在对刑法条款的解释中，就要运用常识情理来解释某种行为究竟是否构成对“法益”的侵害，从而决定是否将该种行为作为犯罪处理；在诉讼法中，根据证据进行事实推理的过程中，更需要运用常识情理，否则就无法从间接证据中推论出待证事实。
（一）掌握各种法律方法
2.应当编写适当的法律方法教材。目前国内的法律方法教材中，多数都是纯理论的体系，更多的是学术探讨，而不适宜作为教材使用，尤其不适合作为本科生教材。因此，应当根据本科生的需求和接受程度，编写浅显易懂的、结合案例的法律方法教材。对于法学研究生来说，则可以适当加入法律方法理论，但仍需保持其教材本色，以实用性为主。
但问题在于，我国目前的法律教育中，对法律方法的教育严重不足，在课程设置、教材编写、教学方法上均未将法律方法作为一门法学主干课程来对待，至今我国的法学教育仍延续传统的路线，总体上教学内容和课程都是偏重于法律规范知识的灌输，而轻视甚至忽视实践能力的教育和培养[7]，法律方法的教育处于可有可无的境地。因此，加强法律方法的教育、提高法学教育在法律适用能力方面的培养水平，是使法律人具备运用法律方法能力的重要条件。
教师到企业挂职，可以通过对企业工作任务、企业项目开发、企业岗位工作需求等调研，并通过在岗位上实际工作开展，与工作人员、项目开发团队等深入交流，了解企业专业岗位的职业能力要求，并对同类企业和岗位的发展趋势有较深了解。针对行业背景和专业发展趋势，对计算机专业的课程体系改革、专业设置、人才培养模式可以给出相对准确的改革方向，对于计算机专业学生的培养，目标更明确，使学生能够适应企业岗位的要求。
（二）学会运用常识情理
因此，为了使法律人在人工智能时代能够具备计算机难以模拟的法律方法运用能力，我国的法学高等教育应当重视法律方法运用的教育，甚至应当将其作为教学的重心来对待。具体而言，应当从课程、教材、教学方式等几个方面加强法律方法教育。
同样，我国的法学教育在培养学生的常识思维方面基本上也未予关注，在我国的法学本科、研究生阶段，均没有开设与常识思维相关的课程，而学生只能自己选修相关课程，或自己在课外阅读相关书籍。而在法学主干课程的教学中，授课教师也主要传授法律规范知识，较少传授如何运用常识情理。在这种教育模式下，学生在校期间往往难以真正理解法律的“智慧”所在，会误认为法律就是超越日常生活的规范体系，只有在工作之后的若干年内，才能学会如何运用常识解决法律问题。这就要求我们的法学教育应当加强对学生的通识运用教育，使学生在校期间就能理解法律为何是一门“智慧”的学问。
外界对滚筒的约束主要为轴承对滚筒轴的约束，利用Workbench的圆柱约束(Cylindrical Support)，限制除转动方向的其他自由度，驱动扭矩加载在输入轴一端。
（三）了解人工智能的基本知识
无论对于具体运用人工智能的司法人员、律师、法务人员来说，还是对于法学研究者来说，要合理的运用人工智能，并研究人工智能的司法运用及其界限问题，了解人工智能的基本知识是前提条件。只有了解人工智能的基本技术知识，才能根据人工智能的技术发展及其特征而在法律领域设计、运用人工智能，并研究如何更为合理的运用人工智能。如目前在上海、贵州等地已经运行的司法智能辅助系统，主要运用了基于深度神经网络模型的图文识别、智能语音识别、司法实体识别、实体关系分析等技术，据报道，上海司法机关还将继续开发人工智能的辅助功能，使其具有全案证据审查判断的功能[1]41，那么，这种全案证据审查判断的功能是否就是对证明标准的判断呢？如果是的话，在目前的人工智能技术支持下，是否可以由人工智能对证明标准进行判断呢？为此就要根据证明标准判断的内容和特征来研究这些技术是否能达到要求。经过对比研究可以发现，基于人工智能技术在以下几个方面的不足，不可能由人工智能进行证明标准的判断：刑事证明标准主要是一个主观判断过程，难以完全转化为算法；人工智能无法通过人工输入或机器学习而充分掌握判断证明标准所需的人类经验；人工智能无法运用合理的推理方法；人工智能难以模拟人类的非逻辑思维。之所以能够得出这种结论，就是根据人工智能的算法、机器学习能力、推理规则等技术特征而进行研究的结果。在人工智能系统的设计、运用中，同样要掌握人工智能的基本技术知识，明白人工智能技术的运作机理，才能对人工智能的辅助功能及其限度有正确的理解，避免盲目依赖人工智能或完全不信任人工智能。
1.应当将法律方法作为法学专业主干课程。法律方法课程在本科阶段应与法理学共同开设，主要是让学生了解法律方法的基本概念、作用、种类等；在研究生阶段则开设更精细的法律方法课程，使学生初步掌握各类具体的法律方法适用能力。
社会工作的主要目标在于促进人与外部环境的交流，解决人与环境的交流障碍。当人与其外部环境出现交流障碍，传统社会工作理论认为是因为个人内部有问题有缺陷，需要治疗个人的问题，以达到适应外部环境。这是一种类似于医疗专业的观点，把案主当成病人，根本不去考虑外部环境有什么问题。外部环境是个人要去无条件适应的。只要人与环境出现交流障碍，就肯定是个人的问题。因此传统的社会工作理论是一种以外部环境为权威的理论。
三、人工智能背景下的法学教育改革
综上，人工智能固然会给法律职业带来高效、便利的辅助作用，但给法律人带来的更多的是对知识、能力、思维方面的挑战，所以法律人必须未雨绸缪，理性应对人工智能所带来的这些挑战。为此，就要加强自身的法律适用能力，掌握常识情理在事实认定和法律适用中的运用方法，并学习人工智能技术的基本知识。这些对未来法律人的知识和素质要求在法学教育方面也应有所反映，要求法学教育应当针对上述人工智能对法律职业的要求而进行改革和调整，培养适应人工智能时代的合格法律人才。具体而言，法学教育应当加强如下几个方面的教学和科研，才能使法科学生在校期间就能具备人工智能无法替代的知识和能力，又能够有效的运用人工智能辅助自己的工作。
（一）加强法律方法的教
虽然法律方法对于法律人来说至关重要，甚至说它是法律人的“安身立命之本”也不为过，但我国的传统法学教育却并未赋予法律方法教育应有的地位，导致我国的法学毕业生无法在工作之初就具备基本的法律方法运用能力，正如教育部与中央政法委2011年发布的《关于实施卓越法律人才教育培养计划的若干意见》中所言：“我国高等法学教育……培养模式相对单一，学生实践能力不强。”对于一名合格的法律人来说，掌握法律规范知识体系是远远不够的，还必须掌握运用这些规范的方法，才能应对各种难题，因为任何法律规范都不可能穷尽所有生活情形，这就要求我们的法学教育应当“培养一种法律职业者的独特的批判性和创新性的法律思维”[9]，而不能唯法律规范是从。然而，我国目前的法学教育——尤其是本科教育——却主要集中在法律规范知识体系的传授上，对学生的考察也是以对法律规范知识的静态掌握为标准，因此，学生在校期间只能掌握法律规范知识，却不懂得如何运用法律解释技术去适用规范，更不会运用漏洞填补、价值权衡、法律论证等方法解决法律难题。
无论是在法律规范的解释适用中，还是在对证据的分析判断中，常识情理的运用都是必不可少的一种方法。常识情理是通过对人类生活经验进行归纳而获得的盖然性大小不同的命题，与经验法则的内涵基本相同。尽管常识情理通常不具有必然性，而仅具有或然性，但在法律适用和事实认定中，无论法律人是否能够意识到，它们都在或明或暗的发挥作用。尤其是在证据判断和事实认定方面，常识情理具有更大的发挥作用空间，如对于证人证言真伪的判断，或对间接证据进行的推理过程中，往往都需要运用某种常识情理。对于人工智能来说，虽然可以通过大数据对人类的部分生活经验进行归纳，但限于人类生活经验数据的不完整性以及算法的局限性，人工智能是不太可能成熟的运用常识情理的[8]，所以对于需要运用常识情理解决的复杂法律问题和事实问题，未来很长一段时期也难以由人工智能进行处理。对于法律人来说，就需要学习如何在法律问题解决中科学的运用常识情理，有意识的扩大自身的知识面，并学会对各类常识情理进行辨识和筛选，根据问题解决的需要而运用不同盖然性的常识情理。
随着对行业的逐渐了解，何正伟开始在田间做起了示范田。虽然撒可富在四川已经有了一定的渠道基础，但由于近年来农作物价格很不理想，农户们对于肥料价格十分敏感，对于走高端路线的撒可富来说，并不占优势。在何正伟看来，撒可富过硬的质量是打开局面的突破口。利用撒可富肥效长、同等用量肥效更强的特点，何正伟与中阿公司商议在柑橘种植区推出40公斤小包装产品，经过试验，不仅能保证肥效，甚至优于同类50公斤产品。真正帮助农户减肥增效，增产增收。
这里所谓法律方法，是指法律适用中各种具体方法，包括法律解释、法律推理、漏洞填补、法律论证及价值权衡等与法律的运用紧密相连的方法。如前所述，在人工智能时代，最可能会被计算机替代的就是那些重复的、简单的法律工作，而且这些工作的最大特点是无需运用真正的法律适用方法。而法律职业的真谛恰恰在于这些法律方法的运用，或者说只有能够熟练运用各种法律方法解决疑难问题，才是法律职业的“高端阶段”，也才不会被人工智能替代。虽然目前人工智能已经能够通过深度学习而部分模仿人类思维，但对法律方法的运用是人工智能在未来很长一段时期内都无法实现的，因为法律方法的运用除了要通过逻辑推理之外，更需要运用直觉、经验、价值权衡等计算机目前还难以模拟的方法，所以对于法律人来说，要避免被人工智能取代，就必须掌握这些人工智能无法实现的法律方法。如对于《刑事诉讼法》第56 条中“刑讯逼供等非法方法”、“可能严重影响司法公正”、“补正或者作出合理解释”等词句，看似明确，但当遇到疑难问题时，均需要进行法律解释才能合理适用，如疲劳审讯算不算这里的“等非法方法”？如果算的话，多长时间的审讯构成“疲劳审讯”？没有搜查证而通过搜查获取的物证，是否构成这里的“可能严重影响司法公正”？如何对这种物证进行“补正或合理解释”？等等。即便人工智能可以通过对案例大数据的深度学习而对这些问题的处理情况进行归纳，也难以解决个案中出现的新情况、新问题，因为毕竟案件是五花八门的，人工智能所进行的归纳无法涵盖所有可能出现的情形。而法律人则可以运用法律解释方法中的文义解释、体系解释、目的解释、历史解释等具体方法，较为容易的解决上述难题。
营改增之后，酒店行业必须规范使用各类发票。税法中有明确规定，酒店服务业中的住宿费等发票内容能够抵扣，餐饮费用则不可抵扣。实施营改增之后，必须确保发票内容的真实性和具体性，税法中有明确规定，不能够虚开或者非法获取增值税发票。财务部门要对这一情况进行认真执行和落实，做好财务监督管理工作，通过定期和不定期培训，增强酒店财务管理工作的规范性。
3.应当改革法律方法教学方式。目前在已经开设法律方法课程的法学院系，主要的教学方式仍是由法理学方向的教师以课堂讲授的方式进行教学，不与其它部门法结合，也不与模拟法庭、诊所式法律教育相结合，导致教学效果不彰，学生容易失去对法律方法的兴趣[10]。因此，可探索由法理学教师与部门法教师合作授课的方式，法理学教师主讲法律方法的基本内容，部门法教师讲授法律方法在部门法中的具体运用。另外，法律方法教学还应当与模拟法庭课程、诊所式法律教育等结合起来，在具体案例中锻炼运用各类法律方法的能力。
（二）在教学中融入常识情理教育
如前所述，能够合理运用常识和情理也是法律人的必备能力，而且这也是人工智能无法实现的功能，所以法律人应当培养运用常识和情理的能力，提升法律运用的综合能力，才能避免被人工智能所取代。然而，目前我国的法学教育仅进行法律规范知识体系的教育，基本上不涉及常识、情理的教育，在这种教育模式下，学生在校期间仅能学会我国现有的法律规范内容，但却难以将这些规范内容合乎情理的运用于法律实践，因此在参加工作之后，往往只会机械的运用法律条款，却忽视了法律背后的情理，这就导致法律人的思维严重脱离大众认知，也才会出现目前司法实践中一些机械司法的情形[11]，如近两年的“天津大妈涉枪案”、“河南大学生掏鸟窝案”等，均是机械僵化的适用法律条款，却忽视了法律规范背后的人之常情和公理，才会使人们普遍质疑这种案件的判决结果。
由于我国人工智能技术在法律领域的兴起时间不长，所以虽然人工智能在司法中的运用已经如火如荼的发展，但在法学教育中尚未将人工智能的运用作为教学内容，虽然已经有少数法学院系开始将人工智能纳入研究内容，甚至开设了“人工智能法学院”，但主要还是将人工智能作为一种通识技术进行教学和研究，主要内容也集中在人工智能对实体法的冲击方面，而对于人工智能的司法运用则很少作为一种专门的知识进行教学和研究，并且限于师资和知识结构，无论是教学还是科研均处于非常肤浅的程度。随着人工智能在司法领域的普及运用，加强对人工智能技术的专门教学和科研，是法学院系在未来亟待加强的一个方面。
因此，如果要防止这种机械适用法律的情形，就必须使法律人学会运用常识和情理，否则法律的实施就变成了马克斯·韦伯所说的“自动售货机”，完全可以用现有的人工智能技术加以实现，而根本就不需要司法人员了。作为培养法律人的基础阶段，法学教育应当从以下几方面强化常识和情理教育。
1.在法理学中增设常识情理的相关原理。我国主流的法理学教程通常包括法律的概念、法律渊源、法律体系、权利义务、法律关系、法律责任、法的历史、法律发展等内容，如最常用的张文显教授主编的《法理学》教程就是如此[12]。从教材体例及内容可见，明显是以法律规范知识体系的教学为重心的，而几乎没有留有任何常识情理教学的空间。作为法学专业的启蒙课程，《法理学》应当率先在体系内容中加入常识情理的相关原理，让学生在接触法学的最初阶段就明白法律并非僵化的规则体系，而是融合着人类的生活经验与情感的综合体。
根据人工智能给法律人带来的如上挑战，法律人群体应当积极从思维、知识、能力等方面应对人工智能，才能有效利用人工智能所带来的高效和便利，同时限制人工智能的负面影响，实现法律和科技的最佳结合。
3.增设相关的通识类课程。除了法学类主干课程外，还可以通过增设《法律与生活》、《认知心理学》等通识课程，作为法学类专业的限选或选修课程，培养学生的常识思维。这类课程应当针对学生的接受能力和培养要求，难度不宜过大，旨在提高学生对法学的兴趣，并在教学过程中使其认识到法律的生活之源，从而避免在校期间形成对于法律规范的机械思维。
据介绍，加拿大是世界上最大的氯化钾生产国和出口国之一，已知储量为几十亿吨，按目前全世界的需求水平来计算，可供开采几百年，加拿大目前的氯化钾生产能力达到3000万吨/年。自1972年成立以来，加拿大钾肥公司已销售近2亿吨钾肥，覆盖60个国家，超过125位客户，其中已累计向中国供应4000多万吨钾肥。
（三）增设人工智能技术的基础知识教育
如前所述，在人工智能时代，法律人必须掌握一定的人工智能技术基本知识，才能更好的对法律领域如何运用人工智能进行研究，从而在法律领域合理的设计和使用人工智能。目前我国虽然人工智能在司法领域发展势头较快，但法律界和人工智能界仍存在不小的鸿沟，体现在如下一些方面：法律界所提出的一些设想、目标根本就罔顾人工智能技术的发展阶段，不具有现实可能性；法律界对人工智能给法律职业的威胁怀有过于夸大的警惕，甚至认为人工智能很快就会取代法律职业；人工智能界对法律不甚了解，不能正确理解法律界对人工智能辅助系统所提出的要求，或误解了这些要求；人工智能界限于行业利益，难以投入充分资源进行人工智能辅助系统的开发，导致产品多是直接套用通用人工智能技术，而非专用人工智能技术；等等。在二者之间这种知识鸿沟背景下，无论是对于人工智能在法律领域运用的理论研究，还是对人工智能辅助系统的具体设计和运用，都会因此受到阻滞。只有拥有兼具法律知识和人工智能技术知识的人才，才能在人工智能法律运用的发展中填补这种知识鸿沟，使人工智能在法律领域得以合理发展和运用。但目前我国只有少数法学院系已经注意到对法科学生的培养需增设人工智能技术的内容，如西南政法大学、北京大学先后成立了人工智能法学院，通过与人工智能企业以及司法机关合作，培养复合型法律人才[13]，其它法学院系尚未在此方面有所作为，这显然无法满足日后人工智能在法律领域更为普及的需要。
因此，为了培养兼具法律和人工智能知识的人才，法学教育应当及时因应人工智能的发展趋势，增设人工智能技术基本知识的相关课程和实验实训环节。
1.在教学培养计划中增设人工智能技术基本知识的相关课程，由计算机专业的教师进行讲授，主要教学内容为人工智能的技术基础和具体运用，包括知识表示、逻辑推理、不确定知识及推理、自然语言处理、机器学习等等，教学的主要目的是让学生对人工智能运行的基本原理有所了解，并了解人工智能操作的一些基础知识。
2.增加人工智能司法辅助系统操作的实验实训环节，可由学校统一购买相关企业的人工智能司法辅助系统，由企业先对教师进行培训，然后由教师在实验实训课上讲授基本的操作方法，让学生对人工智能司法辅助系统的功能、结构、缺陷等都有更直观的认知，这样学生在参加工作后就可以更快的适应人工智能司法辅助系统的使用，同时也能使学生避免对人工智能产生盲目的排斥或依赖。
本课中，学生借助点子图，数形结合，化解了数学信息之间的不易理解的困难，通过点子图的拼摆，让抽象的思维形象地呈现，隐藏的数量关系通过“形”的表象显露出来。学生理解了三种方法之间的区别与联系，加深了对每种方法思路的理解，体会到了数形结合思想在解决问题中的作用。用数形结合策略表示题中量与量之间的关系，可以达到化繁为简、化难为易的目的。“数形结合”可以借助简单的图形（如统计图）、符号和文字所做的示意图，促进学生形象思维和抽象思维的协调发展，沟通数学知识之间的联系，从复杂的数量关系中凸显最本质的特征。
四、结语
本文对人工智能给法律人带来的挑战以及应对进行了前瞻性的探讨，并对我国法学教育如何应对人工智能提出了一些设想。可能本文的探讨和观点对于很多法学院系来说显得太过遥远，尤其是诸多一般院校的法学院系，在应对科技发展给法律带来的冲击方面反应通常都较为迟缓，所以对于如何改革法学教育以应对人工智能问题可能尚且毫无准备。但环顾四周，人工智能已经迅速的进入法律领域，并且其对法律界的影响也已经初现端倪，如果法学教育界对此视若无睹，最终只能培养出完全不适应智能时代的法科毕业生。2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中已经明确提出要培养“人工智能+法律”的横向复合型人才，说明国家已经从顶层设计上对人工智能时代法学教育的改革作出规划，所以法学院系应当敏锐的察觉这一变化，及时进行教学计划和课程的调整，提高学生的法律适用能力，并培养适格的人工智能+法律人才。
[注释]
①参看左卫民“关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考”一文，载于《清华法学》2018年第2 期；吴旭阳“法律与人工智能的法哲学思考——以大数据深度学习为考察重点”一文，载于《东方法学》2018年第3 期；潘庸鲁“人工智能介入司法领域路径分析”一文，载于《东方法学》2018年第3 期。
[参考文献]
[1]严剑漪.揭秘“206 工程”:法院未来的人工智能图景[J].上海人大月刊,2017(8).
[2]张建文.人工智能技术的发展对法学教育的影响与应对[J].北京航空航天大学学报(社会科学版),2018(2):26.
[3]潘庸鲁.人工智能介入司法领域的价值与定位[J].探索与争鸣,2017(10):105.
[4]左卫民.关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考[J].清华法学,2018(2):110.
[5]曹建峰.“人工智能+法律”十大趋势[J].机器人产业,2017(5):90.
[6]李本.美国司法实践中的人工智能:问题与挑战[J].中国法律评论,2018(2):55.
[7]黄小英.论法律方法在法学教育中的属性和意义——兼评我国法学实践教学改革[J].经济与社会发展,2008(6):186.
[8]潘庸鲁.人工智能介入司法领域路径分析[J].东方法学,2018(3):114.
[9]王晨光.法学教育的宗旨——兼论案例教学模式和实践性法律教学模式在法学教育中的地位、作用和关系[J].法制与社会发展,2002(6):42.
[10]郭剑平.本科教育中推行法律方法论课程之研究[M]//王瀚.法学教育研究(第8 卷).北京:法律出版社,2013:176-177.
[11]李建东.刑事案件机械司法问题及其解决路径——以6 起典型案件的不当判罚为例[J].山东警察学院学报,2018(5):23.
[12]张文显.法理学[M]北京:高等教育出版社,2018:2.
[13]程凡卿.我国司法人工智能建设的问题与应对[J].东方法学,2018(3):128.
The Development of Law Education in the Era of Artificial Intelligence
ZONG BO
(Law School of Anhui University of Finance and Economics,Bengbu,Anhui,233000)
Abstract: The rise of legal artificial intelligence in China's legal practice will bring many challenges to legal professionals.Low-end legal profession will be replaced by artificial intelligence.Legal artificial intelligence will bring some difficulties to judicial work and legal research.Legal professionals must master various legal methods, learn to use common sense and reason in legal work, and master certain basic knowledge of artificial intelligence technology,in order to meet the requirements of legal profession in the era of legal artificial intelligence.Therefore, the law education in China should be reformed and adjusted in order to cultivate legal talents adapted to the era of legal artificial intelligence.Firstly,the education of legal methods should be strengthened from the aspects of curriculum, textbooks and teaching methods； secondly, the education of common sense and reason should be integrated into the legal education； finally,the education of basic knowledge of artificial intelligence technology should be added to the legal education to train compound legal talents.
Key words: legal artificial intelligence；legal methods；common sense and reason
中图分类号： D90-4
文献标识码： A
文章编号： 1008-472X(2019)01-0061-07
收稿日期： 2018-11-6
基金项目： 国家社科基金一般项目“人工智能在刑事证据判断中的运用及其界限研究”（18BFX079）前期阶段性成果。
作者简介： 纵博（1980-），男，安徽宿州人，安徽财经大学法学院副教授，法学博士，研究方向：刑事诉讼法学、证据法学。
本文推荐专家：
韩松，西北政法大学，教授，研究方向：民商经济法。
焦和平，西北政法大学，副教授，研究方向：民法和知识产权法。
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