法律关系归约模式：法律人工智能的实现逻辑

郭昊

摘 要：我国社会发展已经处于大数据时代，随着信息化建设的深入发展，人工智能与法律的结合愈发必要。目前的大多数法律智能研究仅局限于管理数据库的建设，对较为核心的法律关系模型研究甚少。法计算学理论从法律关系数据化入手，以实证分析法学研究方法初步构建法律关系归约模式，搭建法律人工智能的基本逻辑框架。

关鍵词：法律关系归约模式;法律人工智能;法计算学;语义分析;计算法学

人工智能正逐渐被应用于各个领域，司法领域也开始注重人工智能与法律的结合应用，例如“智慧法院”“智慧检务”的建设，自助诉讼程序的开发，在一定程度上都有助于提高司法效率，优化办案质量。然而，目前的大多数人工智能研究应用，都仅仅局限于利用人工智能构建管理数据库，而非真正意义上的利用人工智能解决司法审判或诉讼问题。在该逻辑框架下，若要想实现人工智能与法律真正的结合应用，首先需要解决的问题是如何将法律条文进行拆解，梳理各个案件中的法律关系，形成与计算机对应的逻辑，从而与计算机结合，使之得以应用于人工智能。因此，本文着重研究从要件构成视角出发的法律关系，以期形成较为完善的法律关系归约模式，对人工智能与法律的结合应用做出基础性贡献。

一、法律关系归约模式的引入

（一）法律关系归约模式的概念构建

英国分析实证主义法学家哈特指出，语言除了具有意思中心外，同时还存在着大量的开放结构。他认为，在语言的意思中心，法律概念的内涵与外延是明确的，用三段论的逻辑分析就可以有效得出推论。然而，法律语言本身即具有一定的模糊性，存在解释的空间，因此，在适用过程中往往会就某词语的用法和内含引起争议。故而我们需要对法律概念和制度进行细致的逻辑语义分析，以明确其特定含义和使用规范。

语义分析是通过分析语言的各项要素和句法语境，来揭示词句具体含义实证研究方法。实证主义法学正是摒弃了形而上学和价值考量的方式，将法学研究的任务限定为对法律制度和语言结构的分析，从而保证法学研究的科学化、法律语言的严谨性。而人工智能时代的实证分析法学，就是以对法律规范的分析解读作为主要研究方向，从语义解释的角度上拆解实然的规范条文，以法律条文为意思中心，把握住具体法律概念的内涵。同时，这一解释的过程需在抽象法理或应然法的价值指引下完成，对实然规范中的空白漏洞或冲突竞合予以填补与选择，因而得以在相关语境下使特定概念自内向外延伸发散，形成一个逻辑严密的法律关系体系，即法律关系归约模式。

需要特别指出的是，法律关系归约模式是法计算学理论中法律关系坐标系的具体表现形式，是实证分析法学在现代化转型而衍生的产物。其本身是通过对法律规范条文进行逻辑语义分析，以三段论的模式进行拆解，梳理出相关构成要件，以要件组合的形式来归纳表现各主体之间的法律关系。

（二）法律关系归约模式与人工智能的对应

人工智能依靠的是计算机算法，想要将法律与之尽可能结合，就需要将法条化解为计算机能够识别的语言模式。法律关系归约模式正是将所需输入的具体案件情况分解为各要件，以计算机语言进行输入识别，从而加以实务应用。具体而言，在一个普通案件的实务操作中，仅需把主要案情依照归约模式进行相应的分解、对照，计算机便立刻根据输入要件分析出其对应的法律关系，从而做出合理判断，形成该法律关系所需的纠纷解决对策。同理，在司法机关的案件系统中，仅需将相关书状要素予以输入，计算机自动分析法律要件，根据该归约模式识别出对应法律关系、纠纷类别，甚至可以做出相应的判决或解决建议。如此，将法律关系归约模式以严密的逻辑结构输入计算机编程，形成一个运行完善的计算机程序，在诉讼实务、司法审判等方向将提供极大的便利。

二、法律关系归约模式的构成

（一）法律关系归约模式的逻辑结构

将概念性规制性的法条整理成要件组合的形式，必须建立在三段论的推理逻辑上，即借助两个性质命题中共同概念的联结作用得出结论的演绎推理，由特殊到一般再得出结论。在法律关系规约模式中，就是将法律予以规定的特殊概念，置于一般性原理断定的范围，进而得到关于这一特殊概念的新认识。演绎推理的这一过程，则需要在准确理解和掌握法律规定及其含义的基础上，正确运用三段论逻辑进行推导。三段论推理是由前提得出结论，其依据在于小项、中项、大项三个概念外延之间的包含与被包含关系。小项和大项这两个前提中都有共同的概念，亦即中项，前提中就断定了中项与小项的外延关系，也断定了中项和大项的外延关系。既然中项被断定，也就可以确定小项与大项这两个概念的外延关系，进而得出结论。因此，只要中项的媒介作用能够确保大项与小项二者关系，大前提与小前提即能联结得出结论，该三段论推理即有效。在此逻辑下，前提为真，结论即为真。

在具体案件处理过程中，需要查明案件事实，确定当事人法律关系，这就需要首先认识案件性质，确认特定法律关系必须具备的条件。这一过程即需要运用演绎推理，不仅准确地分析理解法律条文，也能明确案件具体包含的各项法律关系。法律条文通常表现为复合命题，以法条为大前提，从其包含的多项内容中可以推导出相应的某项具体规定。将法条的规范性表述进行拆分，得出若干个逻辑短句作为要件，而各个要件的不同组合又各自构成不同的具体情况，对应不同的客观法律关系，如此，条文要件的不同组合形成一个逻辑严密内容全面的图谱。而案件事实则根据要件类别拆分，对应至小前提。根据法条化解的大前提情况下，如果小前提相应事实成立，而符合大前提中包含的各项要件，则得出一定的法效果，亦即当事人符合相关要件，对应的法律关系成立。

（二）法律关系归约模式的简要示例

如上述所言，在法律关系图谱的逻辑网下，只要将案件事实进行一一对应，即可得出该案中存在的法律关系。而在此推理过程中至关重要的图谱，即为法条拆解形成的、计算机得以识别的法律关系归约模式。

例如，我国《合同法》第五十三条规定：“合同中的下列免责条款无效：（一）造成对方人身伤害的;（二）因故意或者重大过失造成对方财产损失的。”对于该条款的法律关系归约，应采下述步骤进行：

第一步：归纳原子命题：

设p：当事人造成对方人身伤害;

设q：当事人故意造成对方财产损失;

设r：当事人因过失造成对方财产损失;

设s：合同条款有效。

第二步：依条文原意或解释学原理归纳法律关系要件，即对命题公式进行翻译：

其中：

合同中的下述条款无效，即～s;

造成对方人身伤害的，即p;

因故意或者重大过失造成对方财产损失的，即q∨r。

第三步：依条文原意或解释学原理归纳法律关系逻辑结构，即对命题公式进行复合：

上述条文经复合后可得：

p∨q∨r  s

且：～p∧～q∧～r→s

第四步：依逻辑学上的等价命题公式，可对已有的法律关系归约模式进行派生演算，如：

～p∧～q∧～r→s～（～p∧～q∧～r）∨s

p∨q∨r∨s

根据上述四个步骤，即可推理得出诸多衍生规范，如“合同中免责条款包含造成对方人身伤害的，免责条款无效”、“合同中免责条款包含因故意或者重大过失造成对方财产损失的，免责条款无效”等。此类规范由于合乎推理逻辑，故而均具有必然性和正当性，可以分别作为审理上述不同情况具体案件的大前提。对应具体案件事实，可以进行如下演绎推理：

合同中免责条款包含造成对方人身伤害的，免责条款无效;涉案合同中免责条款包含造成对方人身伤害的内容，  涉案合同中包含造成对方人身伤害内容的免责条款无效。

从上述推理过程不难看出，在依据《合同法》第五十三条拆解的大前提下，只要案涉合同符合“免责条款包含造成对方人身伤害的内容”之要件，便必然得出“该免责条款无效”之结论。也就是说，只要小前提为真，即案件事实符合构成要件，其结论便为真，即案件事实构成该种法律关系。

三、研究展望：民间借贷的法律关系归约模式

民间借贷是社会融资的重要手段，也是一个存在已久的热点问题，其包含的法律关系模型复杂，涉及借贷、担保等多重法律关系，而社会民众在解决民间借贷时，仍就合同主体、利息利率、买卖合同的混同等诸多方面存在疑难问题和误区。尽管民间借贷的司法实例案件数量极大，但其所涉及的实体逻辑较为简单清晰，通过对大量案件的分析整理，可以归纳出相关的法律关系图谱，在未来，相关的借贷纠纷即可使用法律关系归约模式进行解决。而法律关系归约模式的适用，正是从实践中存在的民间借贷案例入手，对典型案例进行分析、拆解，整理出案件类型、案件方法，研究案件归约模式，形成知识图谱，输入计算机语言后即可进行案件分析与相应决策，具有一定的可行性。当然，在法律关系模式搭建完成后，必定需要通過大量司法案例对模型予以验证，使成果符合“司法大数据”的合理性。

当前，我国社会已处于大数据时代，随着智慧法院的建设，法治信息化程度逐步增强，智能法学已经到来。然而法律人工智能的成熟应用，还需要基础的数据化技术支撑，即完备的法律关系模型库。未来已来，新时代的法律法学研究者就应当着眼于法律关系数据化，从要件构成视角进行法律关系归约模式的概念模型构建，从而搭建法律未来人工智能服务的基本逻辑框架，以期实现民间借贷、劳动争议等常见法律纠纷问题的流程化解决，为将来的司法审判与诉讼实践提供崭新的视角与智能化的解决途径。

参考文献

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基金项目：2019年华东理工大学大学生创新计划项目“民间借贷纠纷的法律关系归约模式研究”（X19236）的阶段性成果。