参阅中文版《AI联结的社会：人工智能网络化时代的伦理与法律》（宋爱译，北京：社会科学文献出版社，2020年）3-24页。

人们认识到，不尊重法治，忽视宪法和法律在建立社会主义市场经济体制中的法律权威，就不可能建立社会主义市场经济体制，同样也就不可能推动经济体制改革的不断深入和良性发展[43]。[23]蔡定剑：《历史与变革》，中国政法大学出版社1998年版，第320页。

[31]参见张震：《社会主义法治国家的名与实——以现行宪法文本为分析路径》，载《北方法学》2014年第5期。国家政策一旦进入规范体系，就变为确定性的规则，虽有政策外衣，但本质上已转化为具体规范，被纳入宪法解释的具体范畴之中。[13]从这一学术脉络，我们可以看出，宪法与市场经济具有内在的逻辑，宪法就是市场经济的产物，最早在资本主义国家产生，因为英美法等资本主义国家最早建立发达的商品经济。以公众参与、专家论证、风险评估、合法性审查、合规性审核、集体讨论决定为基本要求的重大决策程序在市场调控领域同样适用，其中尤其要强调公众参与的必要性。而国有企业强调国家对企业具有所有权，但经营权与使用权要分开，这是市场经济的基本要求。

[26]参见焦洪昌、王放：《五四宪法的社会主义规范入宪》，载《法学杂志》2014年第12期。[36]习近平：《关于中共中央关于全面深化改革重大问题的决定的说明》，载《十八大以来重要文献选编》(上)，中央文献出版社2014年版，第500页。[5] See Paul Foriers Chaïm Perelman, Natural Law and Natural Rights, in Philip P. Wiener (Editor in Chief) Dictionary of the History of Ideas: Studies of Selected Pivotal Ideas, New York: Charles Scribners Sons, 1973，引自野嶌一郎（訳）「自然法と自然権」『ヒストリー•オヴ•アイディア叢書１６――法•契約•権力』（東京：平凡社、1987年）22頁。

这意味着法的基本价值判断应优先于逻辑推理或者说概念计算，以确保在具体场景中的法律议论可以摆脱无穷反复的语言游戏而顺利进行[54]。另外，如果我们把博弈理论也应用于法律领域，那么不仅可以建立宏观结构的分析模型，而且还可以对法律原则和具体规则的效果进行数量计算，有利于在不确定的状况下进行预测和决策。美国电气电子学会还在2016年12月发表了关于人工智能设计伦理标准的报告书[50]。早在14世纪初叶，西班牙哲学家卢勒（Raimundus Lullus, 1235-1315）就构想了一种逻辑机器，由五个可以围绕同一轴心旋转的圆盘构成，每个圆盘包含九个基本概念或问题，通过机械操作各个圆盘得出互相交错的不同组合方式来进行自动化的推理和判断[10]。

不言而喻，所谓法律数学的构想也随之开始具有完全不同的涵义：计算机不仅大幅度提高了信息处理和检索的效率，还试图使法律推理的过程自动化，甚至在一定程度上让代码框架和算法逐步取代法律发挥行为规范的作用。在他看来，关于规范产生效力的逻辑关系不妨归纳为如下公式： 公式左边意味着状况s 中的行为g 对属于对立阶级A的人们具有约束力（V），作为分母的÷是包括经济基础和上层建筑在内的社会关系整体，公式右边意味着属于阶级A的成员或者在状况s中采取行为g，或者在采取非g的行为而成为越轨者Ac，结果接受制裁性反应（r）。

[16] J. Monahan L. Walker, Social Science in Law: Cases and Materials, 2nd ed., New York: The Foundation Press, 1990, p.61. [17] Frederick K. Beutel, Relationship of Natural Law to Experimental Jurisprudence, Ohio State Law Journal Vol.13 No.1 (1952) p.172.  Cf. F. K. Beutel, Some Potentialities of Experimental Jurisprudence as New Branch of Social Science, Lincoln: University of Nebraska Press, 1957. 及川伸『法社会学と実験主義法学』（京都：法律文化社、1980年）を参照。无论如何，物联网、大数据以及人工智能形成一种相辅相成的大三角架构，不断强化社会与秩序的网状结构和关系性，并使社会网络分析的方法能够广泛应用于行为与结构之间互动关系以及位置、语境、重要度的测算。与此相关的还有作为概率分析图解方法的决策树预测框架似曾相识燕归来，让我们联想起传统法律推理的二叉树形图[29]。[7] 舒国滢《法学的知识谱系》（前引），参阅466页以下。

后面这种法学经典构建的重大成果就是法学百科全书式的《学说汇纂》和法学入门统编教材式的《法学阶梯》。既然人工智能是要模仿人的观察、思考、判断以及行动，那么在一定意义上也可以说，脑的神经网络其实就是让人工智能在数据空间里加速进化的算法。另外，从2016年开始，各国开始意识到人工智能不仅仅是计算机科学的问题，像人那样进行推理和判断的信息系统不得不吸纳人的复杂性和不确定性，因而不得不把社会价值观也嵌入其中，同时还应该为算法设计提供伦理框架以防止算法偏见。当今的法律信息学已经与大数据密切结合在一起，可以通过计算机建模以及机器学习算法不断把数据转化为信息并进行计算和预测。

由于行政力量的推动，中国在法律专家系统的软件开发和应用、智慧法院建设方面步伐很快，但是对法律推理及其计算机化的研究和技术操作还不很深入、细致，最后颇有可能导致人工智能加简易审判的司法方式成为主流，降低法学思考的水平。在这条思路的延长线上，有些心理学家（例如积极心理学之父塞利格曼）和经济学家（例如诺贝尔奖得主萨缪尔森）还在经验考察的基础上提示了幸福计算公式（Happiness Calculation Formula）。

例如现实主义法学的代表弗兰克（Jerome Frank，1889-1957）就认为实验的方法在法律领域特别有用，因为法律实务就是调整人际关系和解决人际纠纷的一连串的实验或者探险[15]。另一种是区别为论证而提出事实的目的，这种区别表明不同的言说也许都与某个要件事实相关，但关系样式各不相同——或者使某个推定得以正当化，或者使某个抗辩被推翻。

[25] Sir William Petty, The Petty Papers: Some Unpublished Writings of Sir William Petty, London: Constable Co., 1927, Vol. I, p.197, no.17 and no.18. [26] Ian Hacking, The Taming of Chance, Cambridge: Cambridge University Press, 1990, 引自イアン•ハックング『偶然を飼いならす』（石原英樹、重田園江訳、東京：木鐸社、1999年）138頁。这种雄心勃勃的新罗马法大全（Novum Corpus Juris）革新方案可以称之为法学的莱布尼茨公理（Leibnizian axiom），与两百年后边沁在英国推出的法制改革宏大计划，特别是暗喻现代权力结构本质属性的全景一览式监狱建筑（Panopticon）的蓝图、万全法（Pannomion）的概念以及幸福计算器的立法学思路相映成趣。欧洲议会法务委员会在2016年4月召开关于机器人和人工智能的法律和伦理问题的听证会，并在5月公布了与机器人相关的民事法律规则的报告书草案，在2017年2月正式通过这项提案，准备设立专门的机构负责相关事宜、采纳智慧机器人登记制、明确严格的损害赔偿责任、确立研发者的伦理行动规范。知识产权的特许合同条件的公开。应用程序编程接口以及协议的公开。并且通过层级化的概念来以小运大、以少驭多，从而达到法律支配社会的目标，进而实现法律的确定性、明晰性以及公正性。

[43] 白建军大数据对法学研究的些许影响《中外法学》2015年第1期29-35页，白建军法律大数据时代裁判预测的可能与限度《探索与争鸣》2017年第10期95-100页，左卫民迈向大数据法律研究《法学研究》2018年第4期139-150页、王禄生论法律大数据‘领域理论的构建《中国法学》2020年第2期256-279页。在数字化信息通信技术在不断升级的同时，数据量也随之成倍增长，因为计算机在高效处理数据的同时也快速生产数据。

[12] 宮川公男『政策科学の基礎』（東京：東洋経済新報社、1994年）97-105頁を参照。为此，法学必然对决策和执行机制设计提出中立、客观、公正的要求，必然尽量提高审判的可预测程度。

参阅中文版《AI联结的社会：人工智能网络化时代的伦理与法律》（宋爱译，北京：社会科学文献出版社，2020年）3-24页。[45] Lawrence Lessig, Code and Other Laws of Cyberspace, New York: Basic Books, 1999, his Code Version 2.0 and Other Laws of Cyberspace, New York: Basic Books, 2006.  中文版见劳伦斯•莱斯格《代码2.0：网络空间中的法律》（李旭、沈伟伟译，北京：清华大学出版社，2009年）。

无论如何，在博弈理论用于法律现象分析的场合，还有法律经济学的一些微观研究成果上，我们可以看到法律数学构想的演进及其不同的崭新版本。图尔敏认为，在法律议论中对数据的要求是明示的，而对保证的要求是默示的。进入二十世纪后，美国在作为科学的法学口号鼓舞下，采取经验科学的方法研究法律现象的学术活动蔚然成风。杜宴林：法理学实验研究的兴起与中国法理学观念的更新《法制与社会发展》2020年第1期也做了详细的阐述和分析。

在数据资料呈几何级数增加的基础上，利用统计学的方法、数学模型以及算法等在复杂性中寻找最优或次优的解答，从而为决策提供客观的科学根据、提高系统运行的效率就是政治算术的题中应有之意，其结果在20世纪30年代运筹学（operations research, OR）应运而生。2. 计算机与法律推理智能系统 法律推理的计算机化尝试，应该以1970年布鲁斯•布坎南和托马斯•黑德里克合作发表的一篇代表性论文为标志[34]。

根据芝加哥大学道格拉斯•拜尔等人在《法律的博弈分析》一书中的矩阵示例，过失责任原则、严格责任原则以及比较过失原则对司机和行人履行注意义务的程度会分别导致非常微妙的变化[22]。为了开发更好的算法乃至探索所谓终极算法[46]，人类的大脑如何学习、神经如何布线和反馈受到越来越多的关注。

[13] 舒国滢《法学的知识谱系》（前引），参阅734-743页。这五百余年在历史上被称为中世纪的法律文明黑暗时代。

现在需要进一步思考的问题是如何使人工智能治理的原则具体化和落到实处[51]。我以为，从专业的角度来看，与物联网、大数据、人工智能交织在一起的计算法学的基本架构应该具备四个不可或缺、相辅相成的维度，即计量法律、自动推理、数据算法、网络代码。实际上，在以庭审为中心的智慧法院建设中，文理交叉融合的方法不仅可以加深对法律论证活动的理解，明确法律知识体系的结构和所有组成部分，而且还有可能尽量按照芬兰法学家阿尔尼奥（Aulis Aarnio, 1937-）所说的演算的制度（an institution of calculus）[39]的设想来倒逼那些与法律解释、法律议论、利益评价、利益权衡相关的机制改革。甚至可以说近年来中国的司法改革以及法律服务的跨越式发展是由大数据驱动的。

[32] Cf. Lee Loevinger, Jurimetrics: The Methodology of Legal Inquiry, Law and Contemporary Problems Vol.28 No.1 (1963) pp.5-35. [33] 屈茂辉违约金酌减预测研究《中国社会科学》2020年第5期108-134页。对于重视定量研究的学者而言，正因为法与社会现象非常复杂多变，才有必要通过定量的语言来描述和说明，从而可以缩减其复杂性，使事物的本质及其规律变得更加清晰可见。

他认为法律的理由论证其实是以某个主张及其潜在的反驳意见为前提的，在遭遇异议时主张者必须对自己的论点进行正当化，举出作为根据的事实。迄今中国已经涌现了一些关于计算法学的研究和教育活动[24]，但不得不承认这些努力仍然处于初级阶段，还需要进行更有组织的、更体系化的理论建构以及技术实践，还需要法学界与计算机学界乃至相关的科技企业进一步加强交流与合作。

如果把大量的法规、案例、学术文献都储存在计算机里，无异于拥有一座可以移动并且不断扩容的个性化图书馆，更重要的是可以灵活地进行利用，俨然成为应对20世纪后期的知识爆炸、诉讼爆炸局面的一件强大利器。尤其是16世纪中叶之后两百年间的德国学说汇纂的现代应用运动（usus modernus pandectarum），进一步彰显了罗马法在私人领域自由进行民商事法律推理的技术优势，加强了对职业法律家的吸引力和影响，形成了作为公理体系而构建的法教义学。