一、引言
2017年法律人工智能议题可谓引爆了整个法学学术圈。多场重量级法律人工智能学术会议的举办，将法律人工智能迅速推向了“网红”学术议题的中心。①与学术界和科技界的热情相呼应的是，实务届也积极参加到此轮法律人工智能的实践中来，“智慧法院”“智慧检务”“智慧公安”“智慧司法服务”等新概念、新做法被迅速普及与深化。
笔者认为，法律人工智能议题成为热点绝非偶然。首先，科技的发展为法律人工智能的发展奠定了基础。必须承认的是，法律人工智能发展的关键在于科技的进步。随着人机交互、大数据分析、算法演进、机器学习等基础科技和理论的突破，计算机科学中的人工智能领域在近年来取得了较快发展。以谷歌为代表的一批站在科技前沿的商业机构加快了人工智能研究的步伐。其次，法律与人工智能具有合作的天生优势。尽管人工智能交叉学科在过去一段时间迅速发展，但毫无疑问的是，法律人工智能是其中的亮点。这是因为法律--尤其是司法--主要是一个规范的判断过程，“常规的法律适用模式就是以法律为大前提、以案件事实为小前提，在此基础上得出裁判结论的演绎推理模式。”[1]这种认知结构与人工智能的逻辑相吻合。换言之，人工智能由于技术的局限并不可能完全替代人类大脑，但是可以在部分的简单领域进行机器学习从而完成认知。[2]因此，法律职业可以把一些简单的、基础的、数据的工作交付给人工智能辅助完成。最后但绝非不重要的是：决策层的支持。2017年7月8日，国务院印发实施《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》为未来中国人工智能发展进行了战略部署。2018年3月10日，科技部部长万钢在参加“两会”记者招待会时强调了决策层对人工智能发展的关心，特别提到了人工智能在“智慧法院”建设中的重要作用。①在法律人工智能方面，自2016年1月29日，最高人民法院院长周强首次提出建设“智慧法院”之后，人工智能与法律实务的交融日趋紧密。与此同时，“智慧检务”“智慧公安”“智慧司法服务”等领域也有相似的、自上而下的推动力。此外，律师行业对法律人工智能的关注乃至运用也值得重视。
与科技界和法律实务届对法律人工智能的热切追逐相比，学术界更应体现其冷静省思的一面。在法律人工智能热潮之中，如何审视法学研究与法律人工智能的结合研究成为学术界加入法律人工智能议题的独有进路。目前法学对法律人工智能的研究现状如何？应当如何？以及如何进行理想的法律人工智能研究？这些是本文意欲探讨的主要问题。
本文的基本判断是：因应人工智能的强弱之分，法律人工智能研究也有强弱之分。所谓弱法律人工智能研究，是指在法律人工智能的研究中仍然坚持传统法学的研究范式，以既有法律概念、法律制度去规制、调整人工智能。一方面，弱法律人工智能研究存在局部性、片段性特点，即仅从部分法律部门的改变去适应人工智能的发展与挑战；另一方面，又存在法学失位的状况，即弱法律人工智能研究中，以人工智能为主体，法律及其规制理论仅是辅助性甚至是点缀性研究侧面。而强法律人工智能研究，是指系统性地建构在人工智能改变人类整体生活后，面向未来的整体性法学理论。易言之，就是将人工智能与法学的结合不再视为部分、片段的结合，而是整体性、系统性的巨大理论变革。我们的整个传统法学理论体系应当做好相应的准备。一言以蔽之：弱法律人工智能研究是“有关”人工智能的法学研究；而强法律人工智能研究则是“关于”人工智能的法学研究。目前，法律人工智能的研究处于初步的弱法律人工智能研究阶段，未来应当走向强法律人工智能研究即人工智能法学。
二、法律人工智能的研究现状
在讨论法学如何研究法律人工智能之前，我们必须了解目前法学对法律人工智能的研究现状。本文试用类型化的分析方法就目前主要的法律人工智能研究进行分类探讨。分类标准以法学与人工智能的相互地位为核心，易言之，就是以研究中究竟以法学为主还是以人工智能为主进行分类。从法学在研究中地位的由低到高，可以分为法律人工智能中的科技研究、法律研究和法理研究三个类型，兹分述之。
（一）科技研究模式。
科技研究模式的法律人工智能研究主要是以计算机科学和其他自然科学的研究方法对法律人工智能进行研究，其本质是计算机科学中的人工智能学科在法律中的投影。代表性议题主要有：法律人工智能的建模、法律大数据的提取技术、法律人工智能的机器学习方法、算法设计、法律知识图谱构建、法律机器人、法律场景中的语音语义识别及OCR等。这类研究有以下特点：
一是科技本位。这类研究尽管均针对法律应用场景，但究其实质并非法学研究。首先，科技研究模式并不关注法律人工智能中的任何法律议题。这类研究意图解决的是法律应用中的科技问题。其次，这类研究的基础是科技而非法律。研究的成败取决于科技的水平而非法学的研究层次。
再次，这类研究主要在SCI、EI来源期刊和科技会议上发表最新成果，而不是法学研究平台。最后，从事这类研究的主体主要是科学家而非法学家，即便作为融入法律人工智能研究最深入的法学研究者也不大可能洞悉人工智能的科技内核。
二是商业机构参与密切。由于科技研究模式需要大量的资金、人力、物力，其研究成本绝非单个科学家或团队能够承担的，故绝大多数此类研究由商业机构提供必要的支持。这些商业机构参与法律人工智能研究一方面确实为研究提供了必要的支持和保障，推动了法律人工智能的发展；但另一方面也带来了隐忧：人工智能进入法律领域是否意味着不得不接受其背后的商业力量。
三是应用的初步性。尽管这类研究使用的科技词汇令人生畏，但究其法律应用实际水平而言尚处于初步应用阶段。在庭审语音识别、庭审示证、导诉机器人等方面虽然已经有相应产品投入应用，但实际效果难谓满意。
（二）法律研究模式。
这类研究强调人工智能的法律规制和保障，主要研究人工智能与法律的互动机制。代表性议题主要有：人工智能法律发展的法律制约因素、人工智能的法律保障以及人工智能的法律规制等。①这类研究的主要特点有：
一是法律本位。这类研究主要是从法律的角度研究人工智能。从逻辑上可以分为人工智能对法律的影响、人工智能成果的法律保障和人工智能法律规制三个类型，这也是法律对人工智能认知的三个阶段。从此类研究的未来走向看，不仅仅是从民法、知识产权法的角度保护人工智能，也有必要反思人工智能在刑事领域带来了何种刑事风险。[3]
二是研究方法的传统性。尽管此类研究面对的是新兴的人工智能领域，但其研究方法仍然是传统的法教义学或规范法学的方法。例如，在研究人工智能创造物的法律保护方面，主要采取的是知识产权法教义学方法。[4]（p137-147）又比如机器人的法律属性、自动驾驶汽车侵权的归责原则等问题也主要采取传统民法解释学的方法解决，提出尽管有争议但却能在既有法学理论中自圆其说的有限法律人格观点。[5]
三是法律与人工智能的互动性。在法律研究模式中，不仅强调法律的本位，也强调法律与人工智能的互动。一方面，人工智能的发展影响着法律制度的调整和变革；另一方面，法律研究的进步又影响着人工智能的发展进程。在这个意义上，可以认为此类研究深化了法律人工智能的研究内涵，使从事人工智能的科研工作者逐渐意识到，人工智能的发展不仅有赖于科技水平的进步，同样有赖于法律的保障与规制。
（三）法理研究模式。
如果说法律研究模式将人工智能第一次纳入法律规制领域，那么人工智能的法理研究模式则将法律人工智能的研究上升到了法理层面。法理研究模式并非在法律规制的层面探讨人工智能与法律的互动关系，而是在更加一般的层面意识到了人工智能的发展会对法学本身产生根本性的影响，并在这一认识基础上讨论更加深刻的法哲学问题。代表性议题主要有：人工智能对未来法治的影响、司法中的人工智能问题、人工智能对法学研究整体性影响等。②这类研究的特点主要有：
一是基础性与非应用性。法理研究模式定位在更加一般、抽象也必然更加基础的法理学领域。它们主要探讨人工智能对法学体系而不是法律体系的影响。这类研究已经意识到，人工智能会影响未来人类面对法学及法治时的概念体系、价值观念、规则形态和思维模式。法理研究模式具有将传统法学的部分内容重制，建构关于法律人工智能的、崭新的法理学知识之基础性意义。与前述两个类型的研究相比，法理研究模式并不回应实践的需求，也不对法律人工智能的应用提供现实的、可操作的建议。与应用相比，它更关注理论分析；与现下相比，它更关注未来。正是这样的导向决定了法理研究模式具有一定的反思性：法学并不是，也不能无条件地拥抱、接纳人工智能。
二是前瞻性。尽管目前的法律人工智能发展还远没有达到人工智能专家所言的取代各行业专家的阶段，但我们必须如同科技专家那样提问：专业的本质是什么？计算机可以成为一名专家吗？[6]如果人工智能可以取代法律专家，那会如何影响法学？同样地，尽管目前法律人工智能并未能实质性地参与司法裁判，但随着人工智能的发展，当未来人工智能能够模拟人类大脑时，人工智能实质性参与司法审判并非天方夜谭。[7]更进一步看，未来法律的事务性工作是否能够为机器人所取代，同样值得思考。或许机器人技术需要面对的挑战是，如何将机器人融入人类系统和社会系统，以及如何处理好人机之间的关系。[8]如果人工智能必然融入整个法律及法治系统，那么，需要前瞻性地思考如何处理好我们和机器间的关系。[9]
三、既有研究局限与理想型人工智能法学研究
（一）既有研究的局限。
上述关于法律人工智能研究现状的分类只是一个理想型类型研究，事实上，很多研究者及其研究成果难以被纯粹地归并为哪一类。而且，上述分类也没有孰优孰劣的比较意味。法律人工智能的发展，必然立基于科学研究，发展于法律保护和规制之下，昭彰于基础理论研究之林。因此，上述三种粗略分类的研究均有其价值所在，缺一不可。然而，必须明确的是，上述三类研究只是弱法律人工智能研究，还不是强法律人工智能研究即人工智能法学研究。三类研究均有其局限，以下试做论析。
首先，科技研究模式缺乏法学本位性，不能作为人工智能法学的研究目标和范式。如前所述，科技研究模式的本位是科学研究，研究主体主要是科学家。尽管目前已有越来越多的法学专业人士“跨界”从事法律人工智能的科学研究，①但由于先天学习背景的差异，短期内--甚至长期看也基本如此--法学专业研究者难以达到真正从事人工智能研究的知识储备。由此，虽然诸多法律人工智能的研究、学术会议中，计算机科学、数学、统计学术语占据了主要的讨论内容，但若以法律人工智能的本位而论，技术本身是为了法律乃至法治的发展而使用的；而不是法律及其理论去顺应技术。法律人在从事法律人工智能研究时，应当首先明确自身的主体地位以及优势所在。排斥法学研究的基本方法和技能而拥抱并不熟悉的科学技术，一方面在法学共同体内难以形成学术对话及学术评价，从而难以扩大学术交流；另一方面，由于缺乏实质性的知识储备与评价能力，难以判断研究成果的优劣得所，甚至会产生不必要的质疑与猜测。
其次，法律研究模式中，虽然法律本色尽显，充分探讨了法律与人工智能的交互，以及法律现在能够为人工智能做些什么，但仍然不是人工智能法学的研究目标与可采方式。这是因为：第一，尽管从研究对象上看，法律研究模式主要定位于人工智能的法律规制与保障，但从研究思路上看，主要还是通过将人工智能及其产品划归为传统的法律规制内容，再通过既有法律规范和法律理论进行调整。如尽管发现了随着人工智能发展会导致侵犯隐私权的情况更易发生且更难追究，从而将此问题置于传统法学中的隐私权保护领域探讨，对策性地提出解决方案，[10]但是这类研究没有意识到，人工智能侵犯隐私权中侵权者主体相较通常意义上的侵权者已有根本性的不同。所以，这类研究只是问题的背景变了，但是实质没有变。第二，研究方法仍然采用传统法教义学方法。此类研究假定：现有法律解释资源和技术能够充分应对人工智能的法律规制和保障问题。因此，在面对人工智能规制难题时，研究者将之视为一个“法律漏洞”，而后主要使用具体的诸如民法教义学、刑法教义学、行政法教义学等方法，通过解释法律从而实现弥补法律漏洞的效果。[11]
第三，研究主要是对策性的，缺乏整体性、体系性研究。综览此类研究，主要针对人工智能创造物的知识产权保障、智能机器人的法律人格、人工智能侵权、人工智能刑法规制等具体问题。这些研究立足当下人工智能实践，将其纳入法律规制自有其规范意义。但是，从研究本体上看，并未形成整体性的理论框架与知识体系，多为对策性的法律规制建议。从方法论上看，也未形成体系性的独特研究方法，呈现出“新壶装老酒”的特点。
最后，法理研究模式最接近本文提出的人工智能法学，但仍然与人工智能法学有本质区别：第一，法理研究模式已经意识到人工智能的出现是对整个法学知识体系的冲击，单纯将人工智能及其产物划归为现下法律体系中的已有概念进行规制的研究能够应付如今弱人工智能背景下的问题，却难以应对未来强人工智能诸多难题。而且，意识到问题不等于能解决问题。这一类型的研究目前仅仅指出了法学在人工智能背景下可能面对的难题，为后人发展、解决这些学术问题描绘了前景，但没有提出具有可操作性的研究路径。第二，尽管已经意识到人工智能可能改变未来法律及其理论，但是并未指出未来法律人工智能的研究目标。法学面对人工智能时，究竟是“因应”人工智能进行研究，还是“针对”人工智能进行研究仍举棋不定。目下此类研究多侧重于讨论人工智能对裁判结构、司法制度、法律逻辑、法治生态等方面的问题，可以说主要是“因应”人工智能展开研究，法学是被动地、响应式地应和着人工智能的发展。但从未提出法律及法学需要什么样的人工智能、在法学视角下人工智能应当如何的理论命题。第三，也是最重要的一点，法理研究模式和法律研究模式一样，认为人工智能对法律乃至法学的影响是局部的而非全面的。目前，主要体现在知识产权保护、民事主体、行政法与刑法规制等具体层面。事实上，科技的发展总是令人猝不及防。法学研究者囿于其思维习惯与知识储备，难以充分了解人工智能的野心不仅仅是方便未来人类，甚至是改变未来人类。“我们不可能停下研究人工智能的脚步，从人工智能到广义人工智能再到超级人工智能的进程不可避免，也无法‘叫停’。”[2]这场永不停息的变革很有可能在未来会改变我们既有的思维方式和知识结构。例如在阿尔法狗对战李世石时，阿尔法狗多次下出不合乎围棋经典理论的战法，最初，围棋专家认为阿尔法狗下出了“臭棋”，然而，事后复盘时才发现这些冲击原有围棋知识和理论的下法反而有可能改变人类数千年来对围棋的看法。①那么，我们有理由提问：法律人工智能的进一步发展是否会冲击我们自汉谟拉比法典、十二铜表法以来数千年的法学理论呢？事实上，人工智能的终极目标是创建终极算法，最终“机器学习带来的就不仅仅是新的文明时代，还是地球生命进化的新阶段。”[12]因此，人工智能法学必须意识到，未来法学所面对的世界很有可能是充斥着人工智能的世界。人类的知识结构、社会形态、经济模式乃至思维习惯、道德风俗都会在人工智能的影响下发生巨大的改变。人工智能对法学的影响绝非局部的、片段的。人工智能已经提出了改变世界的目标，那么，法学面对人工智能改变这个世界时的目标是什么？法学如何面对人类社会目前为止最大的变革？这些问题拷问的是：理想的人工智能法学发展目标应当是怎样的？
（二）理想型人工智能法学研究
本文试图对人工智能法学的理想型进行大致的描绘。需要明确的是，第一，这是一种应然理想状态的描述，并不直接对应和涵盖现在进行的全部法律人工智能研究。第二，这种理想型的描述同样等同于对人工智能法学发展目标的判断。第三，对于理想研究类型的界定是一个抽象的整体结构，描绘的是作为体系性的人工智能法学所应当具备的基本要求，并不指涉具体的研究目标选择。
1.主体性。
理想的人工智能法学应当首先坚持法学的主体性。首先，研究方法和可资利用的智识资源应当主要是法学的。这并不是说在未来人工智能法学的研究中排斥其他学科的知识和方法，而是强调人工智能法学的定位主要是法学的研究，科学技术及其他学科--主要是自然学科--的知识应当是背景性、辅助性的。研究的目的是思考在未来人工智能发展到强人工智能阶段，以致对人类生活乃至生存方式产生重大变革之后，法学应当如何应对。其次，运用法学进行研究的主动性。尽管人工智能的兴起与发展从历时性的观点看是不以法学发展和法学家的主观意志而改变的，但这绝不意味着法学只能被动适应人工智能的发展，跟在人工智能研究后面亦步亦趋；也不意味法学只能等待人工智能给法学出题之后才能被动地研究这些问题。人工智能法学应当主动地去发现、探寻、思考和解决人工智能发展过程中的问题。在笔者看来，研究人工智能创造物的法律保护、人工智能法律上的主体资格、人工智能对法学的冲击和影响等等都不能算作法学主动地去研究。因为，这类研究的提问者是人工智能及其研究者，法学并不是主动地研究人工智能，而是人工智能提出了法学自我调适的要求后法学的自我反应。理想的人工智能法学应当一方面实现对人工智能的监管和规制，以免人工智能的无序发展侵害人类文明；另一方面，尽管人工智能的发展会改变人类社会的基础结构，也必然改变法学的基本体系和知识，但这种改变不能单纯是响应式的、适应性的，而应当是在人工智能的刺激下，法学和法律人共同主动地推动法学研究和知识体系的革新。最后，人工智能法学还应当合理拒斥外界的不当干扰。尽管法学研究的是人类社会规范，但仍然强调研究的科学性与中立性。人工智能的发展不仅是科学发展的希望，同样也刺激了商业资本、市场权力的进入。人工智能法学的定位是科学的法学研究，因此，我们应保有科学研究的基本伦理，坚持研究的主体性、客观性和中立性，不受外来资本和权力的影响。稳妥甚至可以保守地研究人工智能法学，而不是在各种权力资本的影响下，匆忙上路、“站台宣传”。法学及法学界应始终冷静地看待人工智能的发展，以法学知识和法律规范监管人工智能的发展。
2.整体性。
与人工智能研究领域不同，法学界尽管关注人工智能的发展，但这种关注更多是一种局部的、有限的关注。其一，关注者以青年学者，及有能力也有精力更新知识储备的学者为主。其二，学者的学科背景以法理学、知识产权法、诉讼法、司法制度方向为主，因为这些学科与法律人工智能目前所遇到的问题较为相关；其他实体法领域的学者关注度较低。其三，法学研究者将人工智能对法学的影响主要视为法学内部的直接影响，却很少认识到未来人工智能很可能会通过直接影响人类生活、经济运行、社会结构的方式间接但全面地影响法学。因此，法学研究者目前对人工智能的研究主要停留在“法律”层面，即法律人工智能，尚未上升到法学整体去研究未来“后人工智能时代”的法学问题。
本文认为，人工智能法学应当充分意识到人工智能未来发展的广阔前景和巨大潜能。一方面，我们必须密切关注人工智能的发展，以法律规制其发展，以免其步入歧途危害人类社会；另一方面，人工智能法学应当有前瞻性，应当预判人工智能对人类及其生活方式逐步革新后可能面临的法学问题，以整体性的法学知识和方法去研究、解决这些问题，而不是目前这样对策性地、局部地以独立的部门法去调试。
强调人工智能法学应当具备整体性同样是法学的“野心”所在。科学的目的在于给人类社会带来实质的、看得见的进步。法学作为一门科学也应当如此。但是法学的进步不能以自然科学的标准衡量，“‘进化’这个中性词反映了法学中的发展是如何进行的。”[13]在人工智能发展的刺激下，法学应当进化，为人类未来的生活模式和发展模式提供来自法学的建议和指导。这种进化不是局部的、孤立的进化，是作为整体的法学进化。如同前文所提到的，当人工智能深入法律实践后，或许会带给我们关于法学崭新的知识，如同荡涤围棋数千年知识那样荡涤数千年的法学知识从而刺激法学的进化。毫无疑问，法学的进化也必然是整体的，而不可能仅仅是哪个部门法或哪种法学理论的进化。
3.体系性。
正因为未来人工智能法学的研究是整体性的，也就必然要求这种研究的内容和成果应当是体系性的。如前所述，目前无论是法律研究模式，还是法理研究模式都局限在具体的部门法或法学理论领域内，缺乏体系性的人工智能法学建构。首先，人工智能法学应当将研究领域定位于法学整体。例如，研究人工智能产品如机器人的主体资格问题，不仅仅是民法总则关于民事主体的研究。在刑事诉讼法中同样也会出现机器人能不能作为证人出庭作证的问题，这有赖于民法对机器人的定位。同时，由于人工智能的自我学习特性，如果未来机器人通过自主学习创造出了产物其知识产权又归属于何者？这同样需要民法予以回答。由此可见，人工智能对法学的影响绝不能因部门法的划定而自我封闭。人工智能法学的研究具有“牵一发而动全身”的特性。尽管法律有部门、学科之分，但是现实生活不可能迁就这样纯粹理论上的划分。否则，如果人工智能法学囿于部门法和具体法学理论人为划分的窠臼内，就很有可能“总是停留在教义的重复上，陷于一个自我循环的概念体系中，很难进行切实可行的制度创新和制度累积。”[14]其次，人工智能法学目前的产出成果还不大可能脱离具体的部门法、法理学论域。而且，由于人工智能对人类生活的具体改变程度不一，必然出现个别部门法、法学理论研究先行的格局。当前，人工智能产品的权利意识、人工智能辅助司法裁判等问题域较为突出，因此，相关研究主要集中于民法、诉讼法、司法制度领域是可以理解的。但是从长远来看，人工智能法学的研究成果也应该是体系性的。譬如像法律行为理论那样，在民法、刑法、行政法、诉讼法等领域形成完整的知识体系。
4.可对话性。
坚持人工智能的法学本位和底色，还有一个关键效果即研究本身的可理解性，而可理解又是可对话的前提条件。目前，部分法律人工智能研究中的法学研究者陷于了科技知识体系，其产出的学术产品充斥了诸如算法决定、多模态分析、OCR等难以为法学界所理解的词汇。笔者并非拒斥外部知识对法学的影响，而是发出这样的疑问：第一，在知识装备不充分的情况下，法学研究者如何能让人相信，在没有知识基础的前提下，只花数年时间就能掌握人工智能半个多世纪的理论知识，并且还能利用这些知识从事有说服力的研究？第二，在知识不对称的情况下，如何实现法学界内部的对话？没有对话的研究绝不是完整而科学的研究。其一，缺乏可验证性。无法对话，自然难以在法学内部进行知识碰撞和有效的学术验证和学术评价，法律人工智能研究会沦为个别研究者的自说自话，甚至是自吹自擂。其二，难以建立学术共同体。无法进行大范围的学术交流意味着学术参与者和受众极为狭小。学术的自我繁殖和近亲繁殖具有先天的不足，扩大交流从而形成学术共同体、学术流派有利于学术的发展。因此，坚持对话和交流，对于繁荣人工智能法学研究具有重大意义。
为达到可对话性，一方面，要坚持人工智能法学研究的法学本位和底色。用法律人看得懂的语词体系研究、交流是基本前提。另一方面，法律人也不能故步自封，而应开拓知识外延，吸纳人工智能相关领域的基础知识。理想的人工智能法学应当是在充分吸纳科学技术知识的背景下，综合利用法学知识、理论体系进行的、法律人看得懂的研究。
四、人工智能法学研究的实现路径
（一）研究主体的跨界参与。
人工智能法学属交叉科学研究，因此，研究主体不能囿于科技界和法学界一隅，双方都应该主动跨界参与。从目前来看，跨界参与人工智能法学研究的进展总体是良好的。诸多学术会议、竞赛以及研究项目及其成果中都看到了法学界和科技界共同合作的身影，但仍有进一步深化合作的潜力。其一，对于科技界而言，应当适应并接受法律的规制。科学技术的进步不仅有赖于科技工作者的发明创造，还需要通过法律规制其科研行为、科研成果和科研应用，以保证科技进步有益于人类社会。其二，对于法学界而言，应当主动吸收科技界研究者进行跨界研究、交叉研究。特别是在科技专业领域，应当充分发挥科技界研究者的优势，将专业性问题委托于科技人员和研发团队，减少法学研究者的学习成本，确保研究的科学性和有效性。其三，改革当下的科研管理体制，打通自然科学和社会科学研究的管理机制。应当进行适当的科研管理体制改革，鼓励法学研究和科技研究在人工智能领域的结合。在项目管理、成果发表、经费管理、人员调配等方面加以改革以适应未来人工智能法学整体性的需要。
（二）人才培养方式的转变。
为了适应跨界研究的知识背景需要，未来培养的法律人才必然是复合式的。如同计算机深入影响人类之后，我国绝大多数大专院校把计算机基础知识设为了公共必修课。未来随着人工智能的逐步发展，人工智能的相关知识也有可能如同今天的计算机基础知识一样成为人类必须掌握的知识技能之一。这意味着，对于研究者而言，更应当系统学习人工智能相关知识，以满足进一步深化研究的需要。实现人才培养方式的转变可以采取联合培养的模式，即综合计算机科学、网络科学、软件科学、数学、统计学等人工智能相关学科与法学联合培养人工智能法学专业复合型人才。目前，我们已经看到了联合培养人工智能法学复合型人才的积极探索，①但其具体效果、发展方向和培养模式等，尚有待于进一步研究、思考。
（三）研究方法的革新。
人工智能法学研究需要对既往的法学研究方法进行创造性变革。这是因为，其一，传统的法解释学方法尽管有法律漏洞填补和法律续造功能，但难以适应人工智能对人类社会带来的巨大变革。既往的法学研究成果及知识体系是否能够充分适应人工智能给人类社会带来的变化是非常可疑的。如前所述，人工智能法学是对传统法学整体性、体系性的创新乃至重制。因此，保守的、以维护现有知识架构和法律规范为主旨的法解释学难以适应人工智能法学的要求。其二，社科法学为法学研究提供了法学之外的视野，这一点对于推进人工智能法学的跨界参与具有重要意义。但是，社科法学的理论资源主要来源于人类既有的生活习惯和经验，人工智能在未来恰恰会改变这些既有的事实，致使社科法学的研究材料被抽离，研究基础空洞化。因此，社科法学的研究方法同样难以适应人工智能法学的发展。
法律实证研究是目前最切合人工智能法学研究的方法。法律人工智能的标志在于其自我学习能力，而人工智能学习需要大数据的支持。由于法律实证研究是一种基于数据的经验研究，可以开创出一条更具规范性、可验证性的“定量法学”道路，[15]这恰恰符合了人工智能的自然科学思维模式，也为法律人工智能的机器学习提供了数据养料。但其与社科法学一样面临了同样的问题：法律实证研究作为经验研究仍然建立在既有人类经验的基础上，在面对人类经验发生重大变革的时候，会面临研究材料缺失、研究基础空洞化的问题。
本文认为，人工智能法学的研究方法尚有待学界进一步探索，但它应该包含以下几个基本特点：第一，实证性，即研究方法的可验证性、可量化性。法律实证研究为我们提供了建构实证性研究的可靠范式，可加以发展。第二，前瞻性。应当充分认识人工智能发展对人类既往经验、习惯的冲击，前瞻性地变革研究方法以适应未来需要。第三，适法性。即研究方法无论如何变化，仍然需要坚持适合法学研究、法律应用的基本导向。保持法学研究相对自然科学研究的独立性，不能在研究方法上完全倒向人工智能相关的计算机科学、数学、统计学方法，从而架空法学研究本身。
（四）国际间的交流合作。
人工智能对人类社会的撼动绝不限于一国一地，而是对全人类整体的影响。因此，在进行人工智能法学的研究时，应当有国际视野，进行跨区域国际间交流合作。共同应对人工智能对全人类的挑战。目前，我国法律人工智能研究已走在世界前列，但仍有必要充分考察、借鉴域外先进经验。例如美国已经充分利用人工智能在犯罪控制、量刑裁判等方面辅助司法，但也带来了算法不透明、侵犯隐私、扩大歧视等多重问题。这些问题并非某个国家由于自身法律体系、法学理论所引起的，而是法律人工智能应用中的共性问题，值得所有研究者充分重视，最终携手应对。
五、结语：迈向人工智能法学
人工智能有强人工智能与弱人工智能之分。同样，法律人工智能研究也有强法律人工智能研究与弱法律人工智能研究之分。本文主要论述了目前弱法律人工智能研究的三种形式，即法律人工智能中的科技研究模式、法律研究模式以及法理研究模式的特点和不足，提出作为强法律人工智能的人工智能法学的理想型特征及其实现路径。尽管由于人工智能本身的发展限制，弱法律人工智能研究仍然会在长时间内占据主要研究地位，但从更长远的应然层面看，我们应当对强法律人工智能研究--人工智能法学抱有相当的期待，并努力实现人工智能背景下的法学研究转型乃至进化。
学术研究不可靠想象为之，但一定要有想象力。人工智能的发展不是人类的想象，而已成为现实。人工智能法学何去何从，有赖于法学研究者和人工智能科研工作者想象力的迸发和实实在在的努力。法学满怀期望地迎接人工智能对既有理论的革新和挑战，在人类的不断进步中，实现法学自身的进化。