法律的自动执行将颠覆研究、制度和实践

什么是中国梦？那就是“实现中华民族伟大复兴，是近代以来中国人民最伟大的梦想，我们称之为‘中国梦’，基本内涵是实现国家富强、民族振兴、人民幸福。”

过去我们提到两个区块链中国梦，包括区块链互联网[1]和数字社会[2]，这次提到一个新的法治和法学的区块链中国梦。区块链和法律息息相关，彼此影响也逐渐显现。区块链的创新和在商业领域的用途不断给现有法律制度和法律框架提出新问题，律师是第一个体验到区块链对法律的影响并积极参与讨论和研究的人群。比如在2016年以前美国律协的商法学年度会议，基本没有多少涉及有区块链相关的议题，但在2017年，有接近10％ 的会议议题涉及法律与科技结合，比如：区块链普及，ICO合规，智能合约与UCC filing等，到2018年的会议，相关议题的讨论已接近30％，并且更加深入。

另外，从一个侧面也可以反应以计算机为基础的科技对法律的影响。美国法学院从2010年到2017年，每年入学率逐年减少，截止2017年，全美法学院学生已经减少了30％，现在是美国42年来入学率最低的一年。并且从2010年起，法学院也已经减少了十亿美元的经费，许多法学院不得不减少招收法学教授。而计算机工程学院的入学率则是每年递增，许多学生为了更好的工作机会，改读工程专业，许多分析人士称，许多重复性的法律工作会被计算机所取代，因此未来法学院毕业生就业更加困难。但是科技本身性质中立，并不必然要给法律带来负面影响，法律人士更应该考虑的是如何利用科技给法学研究、法律制度构建和法律实践带来更为正面和有效的影响。

本文着眼于法律与科技的结合，首先简要介绍二者结合的所产生的一个新兴学科—计算法学；其次介绍两个重要技术，认知计算和智能合约，与法律交互的现状与未来；重点提出法律自动执行的中国梦；最后预测在法律与科技结合领域在当代对法律研究、法律制度和法律实践的变革。

1. 计算法学的历史

广义上的计算法学是指通过计算机技术实现法律逻辑；狭义的定义是指通过区块链、大数据、人工智能等技术在数字社区实现法律逻辑并可以针对案例进行智能分析和判断。计算法学是是一个法学的分支学科。像计算机科学的其他学科一样，计算法学关注定量模拟和分析技术，比如，使用计算机法律对法律问题进行计算和建模，这个过程中需要用到自然语言处理和大数据的分析。在计算法学的学术领域，学者关注利用有关电子和计算的方法来解决法律的问题。

计算法学在许多年前就开始，从计算机方面多半以人工智能和逻辑为出发点，以“计算逻辑” （computational logic）为主要工具， 例如逻辑编程 （logicprogramming）就是一个重要例子。因为法律重视逻辑，这是法律和计算机结合的一个出发点。 而计算机逻辑编程就是一个重要工作，这工作从上世纪初已经开始，这方面华人学者人才辈出，例如哈佛大学王浩老师和台湾前清华大学大学校长李家同老师都是在计算逻辑重要贡献者。

30年前因为日本提出第5代计算机计划，并且以计算逻辑为主要计算机语言，计算逻辑和逻辑编程大为盛行。许多大学都在研究计算逻辑包括在法学上的应用，可是实际法律应用比计算逻辑要复杂的多，这些项目远远不到可以实际使用的阶段。

在50年代，法国科学家吕西安梅尔提出用计算机解决法律问题，这个过程被称为“思维过程机器化”。[3]但是法律和当时计算机技术相差太远，交互不多，因此进展不大。直到90年代和本世纪初，人工智能和法律的结合使得计算法学有进展。2005年的时候斯坦福成立专门的计算机科学组织，来研究计算机在法律中的应用。其中一部分的工作是把法规可视化，可以来分析各种法律和决策之间的关系。[4]

英国普通法的网络分析

以前计算机在法律领域的运用集中在分析上， 不论是逻辑或是可视化分析，都是在分析法规或是案例，这些使我们更加了解法律，但在实践上帮助不是直接的。用计算机来直接执行法律却是直接有用的，但也是最难的技术。一个简单的应用是将金融衍生品，期权期货等自然语言的表述，自动编辑成代码来执行。这在法律上是最容易的工作，因为这些交易法规是易懂的，而且很容易给计算机处理， 但是一般性的合同却是不容易了解，也很难被计算机处理。

近年来自然语言处理能力大有进展，许多法律文章都可以被计算机处理。一个基于可扩展标示语言的标准由莱布尼兹·森特提出和开发，并应用在美国和英国政府编制法律上。2013年，在美国，奥巴马颁布了一项行政命令，即所有的公共政府文件在默认情况下，均可以由机器可读，[5]尽管并没有提到具体的格式。这表示有一天，计算机可以理解大部分法律文件，明白法庭和律师出的文件。

最近因为区块链和智能合约，计算法学再度被重视。这是一个跨学科重大改变，一向对计算机没有兴趣的法学院，比如许多法学家认为这是一群不懂法律的黑客（Hacker）做出来的技术，和法学和法律距离太大而没有实际价值， 现在也逐渐开始重视计算机学科在法学领域的融合。 这现象在国外和国内都一样，国外已有高校成立研究团队开始对计算法学进行研究，在中国，2018年中国清华大学都提出要建立“计算法学”的硕士学位。[6]

2. 认知计算

最近认知计算 （cognitive computing）也有非常大的进展，认知计算有自然语言处理能力，在一些领域里面，可以了解该领域的常识，加上里面存有大量的案例，可以根据存在的法规，案例，和逻辑思考，得到正确的答案。认知计算以IBM公司开发出来的Watson为代表。

Waston本质上是IBM制造的电脑系统。是“一个集高级自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等开放式问答技术的应用”，并且“基于为假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价而开发的DeepQA（深度问答）技术。[7]其主体思想与AlphaGo的完全采用深度学习技术的人工智能不同，Waston思路更接近心智社会（Society of Mind）。[8]Waston在一个电视常识游戏节目上的表现令人惊讶，因为它在常识上打败了人类冠军。而在以前，这是被大多数的学者认为是不可能的任务，因为他们认为计算机不可能有常识，就算有常识也不可能打败人类。这都是被证实是不正确的。

认知计算的一个应用就是法律， IBM 将法规和案例放进Watson系统， 并且交给大学（例如多伦多大学）和律师办公室实验。以Watson技术为基础，ROSS系统将认知计算运用在了法律检索领域。[9]不像传统的法律检索工具，如WestLaw， LexisNexis，BloombergBNA， 通过输入关键字，而后会列出一些列相关联的法律条文，案例、文献等，使用人需要花费巨大的时间在大量的搜索结果中去寻找合适的信息。而ROSS， 则是可以直接回答法律问题。比如提问者问“驾照被吊销继续开车在纽约州需要付什么样的法律责任”，ROSS首先会解析文本问题，生成查询请求，搜索可能的答案。通过解读措辞含糊的问题并通过用知识数据库搜寻答案，ROSS展现了理解自然语言的能力。并且通过成千上百种算法从不同的维度分析备选假设的证据，并且在相应的维度上证据对备选答案的支持程度，而获得相应答案。[10]

简单的说，ROSS会通过检索海量包含法律条文案例的信息库中检索，直接给一个法律问题予以回答。Waston 在回答40％-70％的问题时，达到了92％的平均精度。ROSS 的原理是模仿人的认知过程--- 观察、学习、组织语言、处理数据、得出结论。而差别就在于ROSS的思考分析速度远超人类。

但是，由于现实技术条件限制，ROSS在法学领域的发展和大范围应用，速度还是较为缓慢，并且其创新和实用性没有超过法律检索领域。

3. 智能合约

3.1 可执行的法律带来新思想

可执行的法律一直是“计算法学”（computational law or computational legal studies）的一个大梦。麻省理工学院和英国首席科学家都提到这些概念。麻省理工学院媒体实验室在几年前提出可执行的法律，结合移动技术，安全计算，身份认证等技术来创造一个新的数字社会。在不同的地方，不同的法规可以被执行， 达到情景感知的计算。

英国首席科学家也认为区块链带来的一个改变世界的革命是“计算机和法律的结合”，而这结合主要是从“智能合约”而来。简单的说，智能合约就是把法规以计算机语言（代码）形式表示，在系统运行的时候，相关的法规代码也被执行， 代表相关的法规被系统执行了。因为传统上，法规是用自然语音表示，也是不能被计算机执行的，所以智能合约代表一个新时代的来临，就是法规可以被计算机自动执行！

法律的自动执行和移动计算的结合可以用一个例子来说明：在欧洲国不同的国法律不一样，假设在A国的法律规定16岁是合法的喝酒年龄，B国的法律规定18岁时合法的喝酒年龄。如果有一个16岁的人拿着酒品一边喝酒，一边从A国跨越到B国，那么有一张罚单就会自动开出，接着就会自动从该人的账户中自动扣除一定金额的罚款。怎么做到的呢？首先就是将法律条文用本体写到智能合约的法律库里，每个辖区（jurisdiction）都有各自的法律库；每个人出门都会带手机，手机定位可以自动检测到你所在的辖区，当你进入酒店， 酒吧， 或者手上有酒的时候，手机会自动提醒该辖区的法律，比如告诉你本辖区的喝酒年龄是18岁，不到合法饮酒年龄饮酒要被罚款100欧元。智能合约法律库可以设定if-then 的两个执行程序：“如果该人未满18岁喝酒，那么交管局就会开出一张违法喝酒的罚单” 和“如果一个人被交管局开出一个违法喝酒的罚单，那么其关联账户就会自动被扣除100美金的罚款。” 所以当条件成就时，相关法律就会被自动执行！

但是可执行的法律在实际应用上，还是遇到许多困难，甚至2年前还出了重大意外事故，“The DAO”事件。在这事件上，上亿美金的项目的钱被黑客偷走。这个事件发生在智能合约技术还不成熟阶段，引起很大的争议和争论，也被主流媒体（例如《美国银行家》杂志）大力批评， 认为拿没有成熟的技术在金融市场上使用是不负责的态度。这些的批评是正确的， 因为这技术在当时的确没有成熟， 甚至到现在也没有成熟。

但是后来的发展却表示这只是历史过程中的一件不幸事故，这事后法律和计算机的合作不是停止，而是更加紧密加快速度前进。大批的研究团队出现，开始认真研究法律和计算机的结合，并且大都围绕智能合约、数字身份证、和监管科技。

3.2“智能合约”与法律的完美结合

智能合约是“一套以数字形式定义的承诺，包括合约参与方可以在上面执行这些承诺的协议。”[11]在法律领域的应用是法律文本代码化，通过智能合约，部分法律条文可自动执行。这一点使得法律与科技的结合从法律分析，深入到了法律执行的领域。

需要明确的是智能合约不是一个传统的法律合同（并不满足一个合同的形成要件），而是代码的自动执行。IBM对其的定义更为准确，称为“链上代码”，[12]表示这不是合约。但是智能合约却是一个重要的方向。现在也有团队在研究从传统的法律合同以半自动或是全自动转成智能合约，这种智能合约不但可以执行，而且因为有原来法律合同，也具有法律效应。这些在国外都是热门研究课题， 也是由法学家和计算机学者一起合作。

为什么说智能合约与法律可以完美结合？主要体现在数据的正确性上。数据的正确性是靠区块链来保证。对一个智能合约在一条链上的执行：

1）数据来源有保证：数据来自区块链，这链保证其数据的正确性。

2）运行结果有保证：智能合约使用正确的数据在链上运行后，得到的结果必须达到共识后，才被接受。如果区块链节点上的智能合约得到不同的结果，这结果很困难不能得到共识，这结果就会被拒。

3）结果存储有保证：形成的结果又会被存储于区块链上，保证这数据不能被更改，这结果可能会被以后的智能合约使用，因为这数据没有被更改过， 这链可以保证这数据的正确性。

对于多链或区块链互联网（链满天下）来说，因为每条链保证其链上数据的准确性，任何结果会通过投票保证共识，结果又会被存储于链上，所以整个区块链互联网就可以由一系列各自独立的链组成，形成了一套具有准确信息的链网络。

这完美结合不同于现在的计算机系统， 在现在的系统，不能保证数据存在系统里面没有被更改过，使用被更改过的数据在大部分的情形下会得到不正确的结果，不正确的结果又会被存在系统里面，让以后的使用者得到不正确的数据。

这完美的结合就是带来一个区块链中国梦的重要因素：使用正确的数据，完成正确的计算得到正确的结果，存储并且保证正确的结果来建立一个诚信社会！

4.科技将带来法律的中国梦

我国现在进入了中国梦—中华民族伟大复兴—的发展阶段。中华民族古代的四大发明是中国科学技术对世界文明和人类发展的卓越贡献。要实现伟大复兴，在现代来看，科学技术依旧是发展的主心骨，而法律制度，法律实践是助力中国梦实现最为重要的根基和保证。科技和法律的结合在中国梦的体现在未来几十年，是利用科技实现法律的自动执行，这将会对整个法律制度和法律实践带来重大变革。

4.1.法规和案例的计算机语言化、形式化、和智能化 ——改变法学基础

法律自动执行的前提需要一个智能合约法律库。将法律条文、案例，用一种形式化的本体语言来展现。即法律条文用计算机语言再写一遍，存储在计算机上；案例可以用认知计算（例如本体、代码、逻辑、形式化方法）来表述，但这需要大量的处理。由于中国是大陆法系国家，法律多数是以法典化的形式呈现。这相比于英美法系法律以判例形式呈现的国家来说，更容易建立智能合约法律库。在该法律库里，法律条文被代码化，使法律被计算机认可和执行变得可能。

这些计算机语言，有许多可以执行，就算不能执行，也可以被自动分析，例如在大数据平台或是人工智能平台上分析。而这些数据可以使用区块链上数据，保证数据正确。

这会对法学的基础带来巨大的变化。因为以前法规都是以自然语言表示，但以后还有计算机语言包括本体、代码、逻辑、形式化语言。这代表以后法学生以后要学计算机技术，不只是只用自然语言。这会带给法学院结构性的变化，因为计算机和相关技术，例如区块链、人工智能、和大数据的课程会进入法学院。中国清华大学在2018年表示要建立计算法学学位就是一个重要的布局。

4.2. 法律自动执行（智能合约）将会进入实际法律实践和程序

法律的自动执行不仅仅是影响到狭义的执法程序，而是会对立法、执法、司法都带来影响。

首先，在立法层面，立法程序包括四个阶段：（1）法律议案的提出、（2）法律议案的审议、（3）法律议案的表决、（4）法律的公布。在第（1）和第（2）点，法律的自动执行可以体现在用本体化的语言呈现法律议案，为投票做准备，但这可能不是最经济和有效的方式，现有的人为的方式可能更加“智能”，比如议案审议，对需要修改的内容直接在文档上修改，而不需要将还未形成法律的草案代码化，耗费时间和金钱成本。但是对于（3）和（4），智能把智能合约放在议案的表决和公布上却是更有效的方式，因为逻辑可以运用到此，一旦投票人数达到一定数额，那么法律就会被通过（if—then逻辑），智能合约可自动最终投票的真实性。而后法律就会自动被公布在链上，代码化后进入到智能合约法律库，为下一步的自动执行做准备。从立法的例子也肯以看到，法律的自动执行并不是万能，而是需要将其运用在最适合的地方，方能更经济、有效和为人服务。

其次，对司法的影响主要体现在两点：一是证据制度，二是纠纷的解决上。要自动执行，首先对司法裁判的证据要被存储在区块链上。区块链因其链上信息不可篡改的特点可以保证证据的真实性而非伪造。证据有三性，真实性、合法性和关联性，法庭质证围绕三性进行，法官裁判也是依据三性。区块链最重要的是保证了证据的原始和真实，这就为司法裁判提供了第一步的保证。

区块链还可以部分简化证据的合法性要求。比如证据要求证据形式符合形式要件，如对某份法律文件的有效性要求单位盖章，以及法定代表人签名才有效。此举目的是使该文件值得被信任。而区块链的核心思想正是“去信任化”如一公司通过区块链出具该法律文件，并不需要任何单位盖章或者负责人签名，均可以保证该文件是由所出，无需额外签署、盖章行为，即可满足该文件的合法有效性。

最后，在纠纷解决上，这也同时是法律自动执行对执法领域的影响。传统的纠纷解决方式有法院裁判、私人间的调解，或者仲裁。现在很多纠纷解决可以通过网络进行，以广州仲裁院为例，仲裁已经发展到线上仲裁，即立案、受理、仲裁过程、出具裁决书均可以通过网络进行。截止2017年，广仲已完成十万余件的网络仲裁。

在此基础上，法律的自动执可以对纠纷解决有进一步的发展，即可以深入到裁决的执行领域。因为存区块链的存证性能，对裁决的执行可以部分利用到智能合约，特别是金额在不同账户间的执行，或者所有权归属的移转等，并且执行的结果可以存于链上，保证准确性与可追踪性，这样一来，可以在执行领域减少司法成本。

4.3.智能法律带领科技创新

上面提到需要大量的科技，例如需要区块链互联网， 监管网。不仅只是区块链，还需要人工智能（包括认知计算、本体），大数据等。但在公检法上，数据的正确性，没有被更改过是非常重要。因为会来自许多的链（链满天下），链不但要和其他链合作，还要检验和查验其他链的行为和评价。一个公检法的链不可能用另外一条弱或是伪链的数据，因为害怕数据被更改过。伪链因为有中心控制，中心被控制，其他节点可以有共识，但被共识的数据还可能是更改过的，因为数据在中心节点改过，其他节点都会收到一致但是错误的信息，这些信息也会通过共识机制， 而且会被放在区块链上面。一条真链如果和伪链如果交互，以后发现数据是不正确的，真链会有法律上的责任，但是客户会问为什么使用伪链数据。为了避免这种风险，真链会拒绝和伪链交互和交易。

在这种的区块链互联网的环境下，链的性能、功能、安全性非常重要，链和链交互和交易协议很重要，需要一个新的基础设施， 这会带动一个新的区块链技术发展，也是一个中国的巨大机会。例如对Oracle的信息输入机制、身份认证、法规形式化、案例形式化都会在中国法界带动新科技，这些会带动中国在安全、软件工程、人工智能、大数据、区块链的发展。

4.4． 科技将改变法律职业

科技的不断前进给法学界带来的一个忧虑是，法学相关职业--法学家、法官、检察官、律师等—是不是会被取代？

在2013年一篇文献中，研究者把702项职业划分为低度技能，重度技能三类范畴。其中，法律助理与货车驾驶员，都属于即将消失的工作，失业率高达0.94。[13]2017年6月摩根斯坦利公司运用的合同智能（Contract intelligence）软件，每年可以省下36万个小时的律师服务，还能降低合同的出错率。[14]这就意味着，会被取代的是较为机械性，重复性的法律工作，比如格式合同的撰写与编辑，法律检索，合同管理，案件预测等，大多都可以通过人工智能，大数据，区块链来完成。而做这些工作的大多是律师助理，或者paralegal， 他们成了潜在的失业群体，当大部分法律工作可以被机器替代完成，律师的数量也可能会减少。

但是，不管科技如何进步，法学家、律师、法官、检察官等法律从业者不会完全被取代或者消失。机器毕竟不具有社会智能（social intelligence），机器可以做的是将法律从业者从繁琐的事务中解放出来，不再耗时与格式化的服务。[15]从而法律人可以专注于个案在法律适用上的特殊性，尤其是涉及到价值判断与逻辑说里的结合的时候，这点机器很难替代人做到，这恰恰也是法官律师法学家等人的价值所在。其次，利用AI，大数据等对案件进行判断，或者说对法律进行分析等，这只是一个手段，不是一个学术目标，因此无法替代法学研究，法学家也不会失去其应有的价值。最后，法律的目的在于维持社会秩序，并通过社会秩序的构建与维护，实现社会公正。这需要法律人的不懈努力，需要人的同理心、思想和情感，而科技无法直接实现该目标，但是法律人却可以利用科技为手段来促进目标的实现。

因此说，科技的发展不会完全取代所有的法律从业者，但是却会给法律人提出更高的要求。这反过来也会促进法律教育的精英化。未来的法学院毕业生应该是懂得科技并且会熟练运用于科技（人工智能，大数据，区块链等）的人群，虽然不一定都懂编程或者懂开发软件。就如同社会上有很多人会开车，会坐车，但不是需要每个人都去制造和设计车子。所以说，开发人工智能、区块链、大数据的是一类人，使用和解释这些技术的可以是另外的一类人。对于这些高科技，对其的使用和解释也是一门学问。当然这过程可能要几十年，甚至更久，但改变终将到来。

结语

诚然，中国梦无法一蹴而就，法律的自动执行之梦的实现也需要经历漫漫长路。而该梦实现的前提是要甄别适用性。很多情况是适合将法律进行自动执行的，一来可以减少成本，增加社会运行效率。也有很多情况是需要人的因素来做决定，过度的机械性反而不适用或者使得增加成本。这就要求科技和法律的结合要“因地制宜”，把血洒在刀刃上才能带来最有效的革新和进步。

法律的自动执行和以前法律计算机结合的区别是，以前二者的结合只是用于分析，做可视化用，比如进行法律检索，法律的判决预测的分析，而法律的自动执行却是可以进入到法律执行的领域。以前的法律是一个静态的形式，而未来却将法律相对动态化，改变整个法学研究、法律制度构建和法律的实践。梦很大很远，甚至需要几十年的不断探索和尝试，但却是未来最有价值的发展方向。

最后，借用一句康德的名言：“人是目的，不是工具”。若运用好科技这个工具，可以更好的为人类服务。

[1] 蔡维德:区块链助力实现中国梦引领中国科技再进步， 金融界，http://opinion.jrj.com.cn/2018/08/07123724916752.shtml （last visited Sep 28, 2018）.

[2] 区块链的中国梦之二：链满天下打造数字社会，https://481016.kuaizhan.com/80/24/p5562600187e21c（last visited Sep 28, 2018）.

[3] Mechanization of Thought Processes:Proceedings of a Symposium Held at the National Physical Laboratory on 24th，25th， 26th and 27th November 1958. London: Her Majesty's Stationery Office，1959. Print.

[4] Author Daniel Martin Katz， The Future of Law School Innovation （Conference @ColoradoLaw）Computational Legal StudiesTM（2014），https://computationallegalstudies.com/2014/04/17/the-future-of-law-school-innovation-conference-coloradolaw/（last visited Sep 27, 2018）.

[5] The White House Office of the Press Secretary, EXECUTIVE ORDERMAKING OPEN AND MACHINE READABLE THE NEW DEFAULT FOR GOVERNMENTINFORMATION, http://cdn.govexec.com/media/gbc/docs/pdfs_edit/050913jm1.pdf （last visited Sep27, 2018）.

[6] 清华大学法学院， 清华大学首届“计算法学”主题夏令营圆满举行，http://www.tsinghua.edu.cn/publish/law/3566/2018/20180716144310660990896/20180716144310660990896_.html（last visited Sep 27, 2018）.

[7] 李尊， 一张图带你看懂IBM Waston的工作原理 | 雷锋网 （2016），https://www.leiphone.com/news/201607/FOeUS5Wo5gIFMvwJ.html （last visited Sep27, 2018）.

[8] Id.

[9] Andrew Arruda, LegalResearch Reimagined: The New ROSS ROSSIntelligence （2018）, https://rossintelligence.com/legal-research-tool-new-ross/ （last visited Sep27, 2018）.

[10] 李尊， supra note 7.

[11] Christopher D Clack, Vikram A Bakshi &; Lee Braine, SmartContract Templates: foundations, design landscape and research directions， 15.

[12] Eliza Mik， Smart contracts: terminology， technicallimitations and real world complexity， LawInnov. Technol. 1–32 （2017）.

[13] Carl Benedikt Frey &；； Michael A. Osborne， The future ofemployment: How susceptible are jobs to computerisation？， 114 Technol. Forecast. Soc. Change 254–280（2017）.

[14] JPM organ Software Does in Seconds What Took Lawyers360,000 Hours， Bloomberg.com， https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-02-28/jpmorgan-marshals-an-army-of-developers-to-automate-high-finance（last visited Sep 29, 2018）.

[15]税兵， 超越民法的民法解释学 （2nd ed. 2018）.