近来，通过文理交叉融合的方式推动知识体系创新的新文科，正受到越来越多高校的重视。在法学领域，法律与经济、法律与政治、法律与人类学、法律与科技等跨学科研究和教育已有比较充分的积累，在此基础上，如何建立具有明确边界和认同标准的交叉学科是法学学科体系重构的一个重大课题。计算法学很有可能成为法学领域的交叉性独立学科。

　　以信息通信技术为杠杆，当今日常生活的所有方面都在迅速数字化，形成万物互联互通的智能网络。法治全覆盖、数字全覆盖——这两者重叠在一起，注定使法治与数字技术之间有密切联系且相互支撑。

　　以此为背景，数据空间、数据挖掘、人工设计算法、机器学习算法已经越来越广泛地影响着法律的制定和实施，特别是智慧法院的建设。因此，亟需推动信息科学和法学的跨学科交流、孕育产学研互动的整体生态，提高学科交叉的研究水平、培养复合型人才和推动相关产业发展。这也涉及法治中国建设的战略布局，构成法学界的一个新的增长极，更是计算机科技研究以及相关企业的重大任务。

　　信息技术赋能计算法学发展

　　法学的理论建构和机制设计，主要可以概括为两条基本思路：一条是法教义学的逻辑推理与概念计算，另一条是科学技术本位的实验与制度演算。前者的典型表现包括西塞罗的论题目录、决疑术式概率计算、法教义学的公理体系、运用三段论和涵摄技术进行的普赫塔式概念计算。后者则试图直接运用自然科学(尤其是数学)的符号、公式以及方法重构法律学体系，例如莱布尼茨把几何学图形以及组合算数应用于法律现象，试图对《罗马法大全》进行彻底的数学改造;边沁试图把数学作为道德的指针并设计了幸福计算程序。诸如此类在法制现代化过程中出现的“法律数学”构想，如今以信息与通信技术为杠杆，进一步演变成方兴未艾的计算法学。

　　概论之，计算法学具有以下五个基本维度：计量法律学，利用司法统计资料进行判决预测和政策分析;法律推理的电脑化，主要表现为把法律专业知识储存到计算机中并进行应用的专家系统软件以及智慧法院建设工程;多媒体时代的法律信息学以及对大数据的挖掘和机器学习算法;在互联网基础上形成的数据空间以及法律网络结构的图谱与矩阵演算;以数据伦理、算法公正等为核心内容的人工智能治理。

　　前四个维度可概括为如何通过计算机改进法制的问题，最后一个维度可以理解为如何通过法制改进计算机的问题。对于以上问题的理论思考、价值反思和实践探索，互相交融，构成计算法学多层多样但密切相联的基本图景。

　　人工智能“再造”法学和法学教育

　　当下，信息技术和数据技术的应用正推动社会深刻变革。

　　首先，现实的物理空间与虚拟的网络空间正交织在一起构成人类行为的环境，数据(信息)成为经济的驱动力量或者资源;其次，在智能网络化的背景下，市场交易的主要形态从物品转向服务，带来法律体系的范式转换;再者，通过大数据和人工智能进行社会治理日渐普及，数据空间的代码及其架构发挥辅助法律的作用，甚至在很多方面已经取代法律。

　　可以说，成型于19世纪西方工业社会和民族国家的现代法律体系已经落后于数字全球化时代的生产力发展，正面临被历史淘汰或者自我革命的挑战。目前我们正处于计算法学发展的重大机遇期。

　　其次，大数据和人工智能驱动的法律实践成为法学研究新课题。在技术变革的时代背景下，关于法律决策和法律执行的科技辅助系统的开发正如火如荼地进行。提高审判效率的压力转化为司法界积极应用大数据和人工智能的巨大动力。此外，基于大数据智能化分析和5G移动通信技术的预测式警务系统和联合信用惩戒系统也广泛应用于行政执法活动。这一系列执法和司法的创新实践都迫切要求大力加强计算法学的研究。

　　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。但毋庸讳言，对于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，最后很可能导致“人工智能+简易审判/仲裁”的司法方式成为主流，降低法学思考的水平。

　　因此，计算法学在中国的一个重要目标应该是改进智能化法律推理的机制，其具体内容包括法律专业知识的整理和计算机语言表达、语义网络的构建、从各种数据发现概念之间关系并生成轻量本体的机器学习、训练数据的特征量设计、符号接地问题的解决等等。

　　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，还有可能尽量按照芬兰法学家阿尔尼奥所说的“演算的制度”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。而且，只有当法学界关于解释、推理、辩驳、议论的研究提升到更高阶段时，人工智能系统的开发才能水涨船高。在这个意义上，计算法学是中国法律学科发展新的增长点，也是法学知识体系创新的重要杠杆。

　　第三，价值判断的挑战为计算机科学技术创造跃进的机遇。一般而言，法律推理中涉及演绎式理由论证和基于要件事实的证据推理部分相对比较容易处理，因为逻辑法学与计算机语言的契合度比较高。但是，法律推理除了三段论和涵摄技术以外，还有情节复杂性和疑难案件等例外问题(涉及裁量、选择以及价值判断的符号接地问题)，以及调整、统筹兼顾、大致判断等实践智慧(涉及常识库贫匮的框架问题)，都很难通过既有的人工智能系统进行处理，需要大力推动复杂系统智能技术的研发。

　　计算法学的繁荣可以反过来促进计算机技术的提高，有利于发展复杂系统智能以及新兴计算系统。

　　大跨度学术对话消除“信息茧房”

　　计算法学作为计算机科学与法学相嫁接的产物，需要培养贯通理工科和人文社科知识、兼具解决问题和批判思考能力的典型的复合型人才。

　　我国当前总体上对于计算机技术人才和法律专业人才的培养轨道处于相互平行、互不交叉状态。近年来虽然这方面出现一定可喜的变化，如清华大学在2018年设立了“计算法学全日制法律硕士”项目，上海交通大学、中国人民大学、中国政法大学、四川大学、东南大学等高校也都在不同程度上强化了对于法律专业人才的信息科学能力培养。

　　但是，我国当前计算法学的人才培养能力相对于潜在人才需求而言远远不够，并且高等院校普遍受制于缺乏创新的学科设置和评估指标等不利因素。在此背景下，有必要通过高质量的学术活动和教学活动为复合型人才提供充分的知识营养，通过多频次的学术互动形成跨学科的研究者网络，通过大跨度的学术对话消除学科隔绝造成的信息茧房和回声壁效应。

　　迄今为止，中国已涌现了一些关于计算法学的研究活动，但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。

　　实际上，计算法学可以成为沟通学界和业界的重要桥梁，通过计算机科学界与法学界、科技领域与执法、司法、法律服务等实践领域之间的交叉赋能，形成“政产学研”相互促进的局面。相信迅速崛起并日益成熟的计算法学将作为一个学科交叉、业界互融的高端平台，让实践成为学术研究的灵感来源，让研究成为产业升级的智力基础。

　　(作者为上海交通大学中国法与社会研究院院长)