一、研究意义与问题提出

(一) 大数据技术发展与经济关系复杂化

互联网技术的快速发展,加上数据量级的迭代进化,促使大数据技术和算法机制更新换代,并逐步应用于社会生活的重要场域,使得社会生产的方式与方法产生了根本性转变。起源于20世纪的互联网、近年来成为热点话题的大数据、不断震惊世人的人工智能,正在持久深刻地渗透各个领域和行业,影响着人类的生活、认知、思想,甚至影响着上层建筑,法律领域也不例外。而任何新技术都可能增加风险,因而监管不能缺位。¹ 相较于大数据、人工智能,互联网的发展较为长久,社会生活中的生产者和消费者已经逐步习惯于互联网技术驱动下的经营、消费、生产、生活以及平台行为模式,这逐步导致经济形态发生剧变,但对立面是整个监管体系以及监管的理念、思路的落后。² 此外,互联网与某些领域的结合导致了法律空白,监管的暂时失位甚至立法的混乱,亟待法律法规制度方面发生治理变革。³ 互联网让人们生活更加便利、高效的同时,也蕴藏着信息泄露的危机,对于网络安全分析与互联网内容的法治治理迫在眉睫。⁴ 中国对网络治理法治体系建设经历了由“集中管控”向“法治模式”的转型跨越,应当在互联网技术驱动的全过程和全阶段,进行技术层面的法治标准构建和法律层面的治理体系提升,在网络法治方面构建具有中国模式的经验、条件和规范体系。⁵

近年来“互联网+”迅猛地占据了各行各业,对规制这些行业的法律、法规,以及这些法律、法规背后调整的社会关系进行了重塑。最为基础的调整人们之间权利义务内容的劳动关系首当其冲,导致了法律适用不能、实施效果不佳。⁶ 立基于互联网的货币、金融、经济关系也颇为复杂。互联网货币的“合法性风险”“安全风险”“真假风险”“保密风险”“主体风险”“价值风险”“洗钱风险”可能对金融秩序和国家宏观政策产生冲击。⁷ 而在以网络技术与数据分析技术为基本构成的互联网社会中,更加需要网络治理体系的全面构建,亟待完善规范治理的内部准入和外部监督机制。⁸ 此外,对互联网保险行业的规制在整体上缺乏法理支撑。在互联网上的电子保单中,保险代理人的说明义务由一对一做出转变为预先设定,面向全体投保人,但是对于保险人和被投保人的证明责任分配容易产生证据事实认定问题,保险代理人的越权操作、第三方平台发生表见代理等行为产生的法律风险难以控制⁹;而在民间融资领域,互联网技术的更新换代,使得民间金融的传统消费方式发生了质变,线上的P2P交易模式以及虚假的交易方式极易出现,民间金融的市场、数据、价格、对价、信息等内容在互联网上发生异化,进而形成线上、线下两个市场,这使得对互联网技术驱动的线上民间融资监管难上加难¹⁰;以吸引网友募资为目的的股权众筹网络平台、众筹平台定位不明,亟待构建和完善融资上限和保证金等基本制度规范。¹¹ 同时,这些平台的问题还在于其与项目发起者之间的责任划分与义务承担尚不明确,亟待明确市场主体地位,以及利用信息的预警机制,由此来对互联网金融进行法律规制。¹²在竞争、垄断领域,互联网的切入迫使企业创新竞争模式,进行注意力竞争、创新竞争、跨业竞争,进而带来了司法职能的新变化、法律评价的新困局、司法救济的新需求。¹³

此外,从公共领域的视角观察,网络社会往往具有公共属性,而且在一定范围内和程度上具有较为广泛的公共传播能力和结构影响力。¹⁴ 互联网的去中心化、信息化和开放性,为人类的表达提供了通畅的渠道,使公众能够自由地传播自己的意志,在另一维度上也导致了无边界的自由对法制的破坏¹⁵,甚至在一定程度上体现为互联网对公共领域的广泛影响。¹⁶

(二) 数据沉淀与大数据、人工智能的兴起

经过互联网长时间的发展,数据沉淀达到一定的量级,软件分析能力得到进一步提升,硬件设备足以支撑软件的运行,变得民用化、小型化,大数据技术应运而生。而基于数据沉淀的大数据技术发展,也可以理解为一种更强大的数据挖掘形式,因而具有巨大的数据量、更快的计算机速度,以及惊人的新分析技术。¹⁷ 学界和业界对大数据的关注持续升温,其对法律核心概念、证据研究、证据法律适用思维、司法实践、涉及证据的法律人才培养等方面进行了方法论和内容上的重构。而数据大致的来源是人们使用互联网过程中产生的各类数据、各类计算机信息系统生成的数据、各类数字设备所采集的数据,其涉及的数据信息性质的隐私权颇多,同时达到一定量级的数据以及智能算法往往会产生预测技术和预判能力,与之相对应的却是以自律为主的监管模式,用户难以知道自己的数据将会被用在何方。¹⁸ 例如,基于分析用户的Twitter信息,能够预测用户的消费行为。而大数据不仅涉及隐私权,还可能涉及道德伦理问题¹⁹,甚至会冲击建立在农业社会基础上的整个现代法律体系的一些核心概念。例如,互联网平台中的生产与生活关系,在大数据技术的作用下,将产生从因果关系到关联分析的性质转变,主体作用出现分散中的集中趋势,而责任趋向于模糊。²⁰ 个人隐私将具有公共产品属性,加之对其漠不关心的负外部性,会导致集体协作的困难,还会造成新的利益冲突——数据支配权限利益冲突²¹,公司、个人和国家如何就数据进行权限设置尚需研究。大数据技术驱动的经验认识理念与真实行为模式²²,会深刻地影响证据思维、法律研究、司法实践的趋势。在证据法律思维上,由于事实层面和规范层面的顾此失彼,导致法律因果关系认定理论无法实现规范与事实之间的有效联系与处理,而基于海量数据、数据挖掘、数据关联性分析的大数据技术,能够促成法律思维由寻找因果关系向寻找相关性的转变,弥补上述不足。²³

在司法实践中,利用公开裁判文书形成的大数据及分析,让基于法律规定及以往案件信息的裁判预测成为可能,但因为有些对案件处理的显著因素不能体现在裁判文书中,所以目前裁判预测也只能以不完整信息为起点。²⁴ 因此,研究人员面临的最大挑战仍然是记录数据中的漏洞。²⁵ 此外,在司法实践中,由于大数据介入,数据权利及个人信息保护理论待探索、证据规制体系不完善,如何助推司法公正的改革深化是特别值得研究的课题之一。而我国传统的法学院课程设计以单一法学为主,因而需要针对大数据技术这种新形式进行法律人才培养²⁶,培养大数据与法律、大数据与证据法律等相互融合的跨学科人才。²⁷

基于大数据的分析、运用能够产生商业价值,大数据不仅代表着一种全样本下带来的新的研究方法和新思维,还具有可观的商业价值。然而,现有的产权制度难以匹配大数据产业发展的需要,面临着重大的产权危机,从而遏制大数据产业的发展。²⁸ 同时,大数据交易中的交易平台的法律地位尚未明确,交易主体、交易范围、数据质量把控等方面还很模糊。²⁹

大数据对机器(人工)智能的产生和发展具有决定性的作用,其发展正在对各行各业产生影响³⁰,例如自动驾驶汽车、即时翻译,搜索引擎甚至可以根据用户的兴趣和过去的搜索历史快速定位网络上的任何地方的信息,法律也不能从新技术的冲击中幸免。³¹ 跟以往的技术相比,人工智能冲击的范围更广,冲击的力度可能更大,冲击的持续性更长,甚至可能面临很强的极化作用。³² 人工智能法学或者数据法学蓬勃发展,人工智能也使得法律功能开始产生蜕变³³,但同时又可能带来算法歧视等问题。³⁴

20世纪末,学界和业界已经在公司税务法、合同法³⁵、工人事故、专家断案³⁶、离婚案件的财产问题³⁷等方面进行人工智能与司法实践结合的分析与应用,而在21世纪初,贝叶斯网络的分析被广泛用于法学实证研究³⁸、评估火灾事故³⁹、提高刑事案件分析率⁴⁰。在裁量模型方面,英国的法律人工智能基于案例事实,在对索赔与否的案件中战胜了百名律师。⁴¹ 而在美国,数据驱动机构的机器学习在进行裁判文书学习后,能够对美国最高法院未来的裁判进行大概率的预测。⁴²在信息检索方面,Ross Intelligence运用IBM Watson的Q&A技术进行破产法研究,通过大量的文件学习,能够自行识别不同重要性的法律信息,大大提高了律师检索案件的效率以及办理类案的准确度。但是,基于大数据的人工智能技术同时会存在技术科学性问题,鲜明地体现为数据质量问题以及算法是否科学等。⁴³ 同时,法律与人工智能的结合会对法学理论产生冲击⁴⁴,现有的法律体制可能不能应对人工智能带来的问题。

(三) 互联网时代大数据人工智能对证据法治的挑战

就目前而言,法律领域在运用人工智能上已经或极有可能面临的问题主要集中在以下层面:

第一,机器人行为的事实审查问题。法律与道德的关系是一个永恒的话题,该关系涉及法律的实施效果以及公众对法律的认可度,若不妥善处理可能带来严重后果。如何确定机器人的道德伦理,其是否应该被认可,由此而涉及的机器人法律地位、权利与义务的法律体系等问题如何处理⁴⁵,隐藏在其后的法理基础还有待探索。

第二,智能算法“法律人格”的证据认定问题。2016年欧洲议会给欧盟委员会的报告中建议创设机器人的特殊地位,确认其享有电子人(electronic person)的法律地位,享有权利,承担责任。⁴⁶ 也有学者认为,机器人无论以何种反方式承担责任,最终的责任承担者都是人,这使得人工智能的“法律人格”无意义⁴⁷。此外,人工智能的数据基础和算法认知往往具有发明人的主观意志,其“意志”不是自由的,不能以自然人的行为对待。⁴⁸

第三,区块链平台的法律规制问题。区块链技术中的人工智能程序会自己做很多决定,缺乏透明度,而且可能经常改变,甚至可能会攻击制造者,毁灭人类。⁴⁹ 有学者认为,需要将人工智能可能引发的风险进行类型化应对。⁵⁰ 同时,有学者强调,防范风险不能阻碍技术的发展,未来刑法中应更多通过调整过失犯罪的注意义务进行防范。⁵¹

第四,大数据、人工智能对证据审查公权力机关的影响。如前所述,人工智能的核心是数据,大部分的数据来自互联网。大数据技术的数据沉淀,使得其获得了关于公民个人更多的数据。司法公权力机关构建大数据和人工智能系统时,往往是基于这些数据构建智能执法系统、智能司法模式等。⁵²

第五,人工智能也会对证据法乃至各个部门法产生冲击。例如,基于大数据和人工智能的证据审查与适用问题,若不对人工智能生成的作品进行保护和事实认定,可能导致存在大量搭便车者。⁵³ 再如,人工智能对金融监管领域的冲击。2010年5月6日,由于不同市场参与者拥有的以争取获利机会的计算机程序在竞争中失控,导致美国股市发生崩盘,股价跌了9个百分点。然而,目前仍然缺乏对运用人工智能参与金融市场的规制方面的法学研究。而在金融风险管理领域,神经网络模型、专家系统、支持向量机模型、混合智能已经得到广泛的应用,但是与之对应的监管体系和事实审查能力的不足,导致各方风险处置责任并不明确。⁵⁴

总之,人工智能对证据法的冲击实质上是其对法律理论冲击的延续,虽然人工智能已经在各行各业广泛运用,证据法的法律理论对人工智能的定位、行为与责任、权利与义务的争论仍然悬而未决,各部分领域的问题也难以得到恰当的处理。简言之,人工智能进入证据法领域,涉及此领域的法律制度就受到了前所未有的冲击,亟待构建基于大数据技术的大数据证据及其证据治理。互联网、大数据、人工智能等技术使得现有法律实务与学术存在机遇与危机,主要表现为其对证据法律问题的孕育与解决、对证据法律规制的侵袭与完善、对证据法律理论的重构与延续、对法律证据思维的冲击与更新。

1 SeeRobertJ.Shiller,Capitalism and FinancialInnovation, Financial A nalysts Journal , vol.69, no.1, 2013.

2 参见吴志攀:《“互联网+”的兴起与法律的滞后性》,载《国家行政学院学报》2015年第3期。

3 参见张效羽:《互联网租约车规章立法中若干法律问题分析》,载《行政法学研究》2016年第2期。

4 参见支振锋:《网络安全风险与互联网内容治理的法治化》,载《改革》2018年第1期。

5 参见徐汉明:《我国网络法治的经验与启示》,载《中国法学》2018年第3期。

6 参见朱海龙、唐辰明:《互联网环境下的劳动关系法律问题研究》,载《社会科学》2017年第8期。

7 参见马锦程、孔令学、牛菲:《风控视角下互联网货币法律问题探讨》,载《金融发展研究》2017年第5期。

8 参见柴瑞娟、周舰:《互联网银行法律规制研究——以市场准入和监管体制为核心》,载《金融发展研究》2016年第5期。

9 参见崔宇清、赵明:《基于最大诚信原则的我国互联网保险法律风险问题研究》,载《金融理论与实践》2017年第6期。

10 参见岳彩申:《互联网时代民间融资法律规制的新问题》,载《政法论丛》2014年第3期。

11 参见马旭、李悦:《我国互联网股权众筹面临的风险及法律对策》,载《税务与经济》2016年第3期。

12 参见杨东:《互联网金融的法律规制——基于信息工具的视角》,载《中国社会科学》2015年第4期。

13 参见朱理:《互联网领域竞争行为的法律边界:挑战与司法回应》,载《竞争政策研究》2015年第1期。

14 参见周恒:《网络公共领域:互联网时代法治现代化的动力支撑》,载《中国人民公安大学学报(社会科学版)》2017年第5期。

15 参见罗楚湘:《网络空间的表达自由及其限制——兼论政府对互联网内容的管理》,载《法学评论》2012年第4期。

16 参见张新宝、许可:《网络空间主权的治理模式及其制度构建》,载《中国社会科学》2016年第8期。

17 See Ira S .Rubinstein , Big Data : The End of Privacy or a New Beginning ? , International Data Privacy Law ,Vol.3,No.2,2013.

18 参见冯登国、张敏、李昊:《大数据安全与隐私保护》,载《计算机学报》2014年第1期。

19 参见《周涛:大数据最大的挑战是伦理问题》, http://finance.sina.com.cn/meeting/2017-09-15/doc-ifykymue6385543.shtml,2018年10月3日访问。

20 参见《郑戈谈个人隐私与大数据:整个现代法律体系都在受大数据冲击》, http://news.163.com/17/0723/12/CQ1FQI00000187VE.html,2018年10月3日访问。

21 参见于志刚、李源粒:《大数据时代数据犯罪的类型化与制裁思路》,载《政治与法律》2016年第9期。

22 参见白建军:《大数据对法学研究的些许影响》,载《中外法学》2015年第1期。

23 参见张浩:《大数据与法律思维的转变——基于相关性分析的视角》,载《北方法学》2015年第5期。

24 参见白建军:《法律大数据时代裁判预测的可能与限度》,载《探索与争鸣》2017年第10期。

25 参见孙光宁:《大数据时代对司法审判的冲击及其应对——从指导性案例29号切入》,载《湖北社会科学》2016年第5期。

26 参见张吉豫:《大数据时代中国司法面临的主要挑战与机遇——兼论大数据时代司法对法学研究及人才培养的需求》,载《法制与社会发展》2016年第6期。

27 参见王春晖:《“互联网+”法治政府建设研究述评》,载《黑龙江社会科学》2017年第3期。

28 参见汤琪:《大数据交易中的产权问题研究》,武汉大学2017年硕士学位论文。

29 参见张敏:《交易安全视域下我国大数据交易的法律监管》,载《情报杂志》2017年第2期。

30 参见何波:《人工智能发展及其法律问题初窥》,载《中国电信业》2017年第4期。

31 See Benjamin Alarie, Anthony Niblett, Albert H.Yoon, How Artificial Intelligence Will AffectthePracticeofLaw,University of Toronto Law Journal ,Vol.68,No.1,2018.

32 参见《人工智能会代替哪些职业? 北大学者分析400多个职业后给出了答案》,http://www.sohu.com/a/208381249_455313,2019年2月5日访问。

33 参见余成峰:《法律的“死亡”:人工智能时代的法律功能危机》,载《华东政法大学学报》2018年第2期。

34 参见熊明辉:《法律人工智能的前世今生》,载《中国社会科学报》2018年10月10日第5版。

35 See Anne von der Lieth Gardner,An ArtificialIntelligence Approachto Legal Reasoning , MIT Press, 1987, pp.1-50.

36 See Cal Deedman, Smith J.C., The Nervous Shock Adviser: A Legal Expert System in Case-based Law ,in Ching Y .Suen and Rajjan Shinghaieds., O perational E x pert S yste m s A p plica-tions in Canada ,Pergamon Press,1991,pp.56-71.

37 See John Zeleznikow, An Australian Perspective On Research and Development Required for theConstructionofAppliedLegalDecisionSupportSystems,ArtificialIntelligenceand Law ,Vol.10,No.4,2002.

38 See Jeff Strnad , Should Legal E m piricists G o Bayesian ? , Stanford Law and Economics Olin W orking Paper N O .342 ,2007 .

39 See A.Biedermann, et al, The Evaluation of Evidence in the Forensic Investigation of Fire Incidents(PartⅡ):Pratical Examples ofthe Use of Bayesian Networks, Forensic Science Interna-tional , V ol .147 ,N o .1 ,2005 .

40 See Michael Riesen, Gursel Serpen, Validation of a Bayesian Belief Network Representation for Posterior Probability Calculations on National Crime Victimization Survey , A rtificial Intelli-gence and Law , V ol .16 ,N o .3 ,2008 .

41 See Rory Cellan-Jones, The Robot Lawyers are Here and They’re Winning, http://www.bbc.com/news/technology-41829534,accessed October 24,2018.

42 See Mohammad Raihanul Islam, K.S.M.Tozammel Hossain, Siddharth Krishnan, What AI Can Tell us About the U.S.Supreme Court?,https://theconversation.com/what-ai-can-tell-us-a-bout-the-u-s-supreme-court-55352,accessed October 24,2018.

43 参见左卫民:《关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考》,载《清华法学》2018年第2期。

44 参见郑戈:《人工智能与法律的未来》,载《探索与争鸣》2017年第10期。

45 参见刘宪权:《人工智能时代机器人行为道德伦理与刑法规制》,载《比较法研究》2018年第4期。

46 参见何波:《人工智能发展及其法律问题初窥》,载《中国电信业》2017年第4期。

47 See Rory Cellan-Jones, The Robot Lawyers are Here and They’re Winning, http://www.bbc.com/news/technology-41829534,accessed October 24,2018.

48 See Mohammad Raihanul Islam, K.S.M.Tozammel Hossain, Siddharth Krishnan, What AI Can Tell us About the U.S.Supreme Court?,https://theconversation.com/what-ai-can-tell-us-a-bout-the-u-s-supreme-court-55352,accessed October 24,2018.

49 See A mitai Etzioni, Oren Etzioni, Keeping AI Legal,VanderbiltJournalof Entertainment and Technology Law , V ol .19 ,N o .1 ,2016 .

50 See Mohammad Raihanul Islam, K.S.M.Tozammel Hossain, Siddharth Krishnan, What AI Can Tell us About the U.S.Supreme Court?, https://theconversation.com/what-ai-can-tell-us-about-the-u-s-supreme-court-55352,accessed October 24,2018.

51 参见《法律如何应对人工智能挑战》, http://www.sohu.com/a/209941692_114731,2019年10月24日访问。

52 See Rory Cellan-Jones, The Robot Lawyers are Here and They’re Winning, http://www.bbc.com/news/technology-41829534,accessed October 24,2018.

53 参见牛静:《人工智能生成新闻稿的法律保护》,载《青年记者》2018年第13期。

54 参见于孝建、彭永喻:《人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战》,载《南方金融》2017年第9期。