我国智能立法现状及展望

张凌霄

智能立法相关概念的提出与我国立法实践需求紧密相关，1983年，龚祥瑞、李克强在《法律工作的计算机化》一文中提到，法律工作者使用电子计算机可以提高工作效率，全面掌握和分析各种有关信息。党的十九大召开以来，依法治国，建设社会主义法治国家的目标得到进一步明确，许多新兴领域的出现亟待开展相关立法工作对其规制，传统领域相较以往也有了新的变化，这些矛盾给中央和地方的立法工作造成了一定的冲击。一方面，中央和地方立法机关的工作量不断增加，立法工作人员数量与其不匹配，使得立法工作者压力与日俱增。另一方面，新兴领域相关立法工作的开展要求立法工作者具备复合型的学习能力，尤其是在一些高新技术领域，法律工作者不仅要具备较高的法学素养，还要有一定的算法技术知识储备。在这些矛盾的促使下，传统立法模式革新刻不容缓。智能技术能够以其优越的数据信息处理能力来解决立法工作量大、工作人员少等现实问题，对于立法结果的科学性和民主性也有一定的帮助。公共决策的依据不仅需要立法者的个人经验和主观判断，还需要系统采集的数据以及科学分析的结果。

（一）智能立法建设取得了丰硕成果

我国智能立法建设在过去几年取得了较为丰硕的成果，这与党和国家制定的指引智能立法发展方向的纲领性文件息息相关，2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出，我国要建设安全便捷的智能社会，发展高效智能服务，提高社会治理智能化水平，在这一要求下，智能技术与法律工作的结合在多个领域展开，智能立法就是其中之一。中共中央印发的《法治中国建设规划（2020-2025）》要求法治建设要充分运用大数据、云计算、人工智能等现代科技手段，全面建设“智慧法治”。对于智能立法工作的开展方向，全国人太常委会办公厅制定的《2012-2017年人大机关信息化建设规划》指出，立法的信息化建设要充分发挥信息化技术的优势，以信息化资源的利用为主线，进一步加强立法工作管理系统的建设，主要包括意见征集系统、法律法规的备案及审查系统、立法评估系统等。在这些规划的指导下，中央和地方的智能立法实践取得了丰硕成果。

1.中央层面的智能立法实践

规范性文件的备案审查一直是立法实践中一个非常繁琐的问题，由于不同的文件制定的主体不同，其效力也有区别，如果不对其加以备案和审查，很可能会造成不同规范性文件之间效力冲突的问题，为了保障宪法和法律的有效实施，规范性文件的备案审查是有效且必要的。在智能技术赋能立法工作之前，规范性文件的备案审查以“纸质性备案”为主，这种报备方式不仅费时，而且容易在审查过程中出现遗漏、缺失等问题，无疑给立法工作人员加大了工作难度。2017年开始，全国人大常委会展开了“备案审查信息化”建设，除了纸质报备，还建立了相应的电子报备系统，规范性文件的审查和备案方式迎来了智能化的变革，这种备案和审查的方式大大提高了立法工作效率。

2.地方层面的智能立法实践

东部沿海地区经济发展较快，信息化水平较高，智能领域人才储备量大，因此其智能立法工作开展较早，立法的智能化程度也相对较高。江苏省人大设立了规范性文件审查建议受理平台，任何单位或个人都可以通过该平台对省内规范性文件提出审查建议，上海市、广东省、重庆市等人大通过各种各样的信息化方式对立法、监督等工作进行民意测验，收集群众意见，为立法工作的科学化、民主化提供参考数据。中西部地区在智能立法的道路上稍显落后，处在积极探索适应本省市发展需求的阶段，内蒙古自治区人大的做法是探索“互联网+人大”的模式，个别州旗地区人大创办了人大之窗微信公众号和智慧人大平台，将立法与智能技术深度结合，依托智能技术，共享、处理、分析相关数据。

（二）智能立法建设尚处于初级阶段

中央和地方两个层面的立法实践取得的积极成果让立法工作者们对智能立法建设有了更高的期待，但智能立法体系的完善不是一蹴而就的，当前我国的智能立法建设仍然处于初级阶段，其主要表现如下：

1.智能技术尚未能贯彻立法活动的全过程

立法的过程本身是一个动态的过程，它不仅仅包括由法律草案到法律这一阶段，还包括立法的准备阶段和立法的完善阶段等相关内容，因此立法的智能化应当是一以贯之的，它需要作用于立法的全过程。北大法宝、法意、北软等智能数据软件研发机构在开发和设计智能立法平台时，其初衷也是以智能技术支撑各级立法机关实现立法活动的全过程管理，为立法工作开展提供智能的信息化支撑。上海、江苏、浙江等信息化发展水平较高的省市已经在立法风险评估、立法后评估、法律法规清理、法规合理性分析等环节上展开了积极探索，并取得了一定的成果。然而在多数地方的立法实践中，智能技术的运用稍显断层，其主要集中于法律法规草案意见的收集整理、规范性文件的备案审查、法律草案公开等环节上，在立法的其他阶段，智能技术尚未充分发挥其优势。

2.智能立法与传统立法模式的结合“水土不服”

智能立法严格意义上来讲并非是一种新型的立法模式，它只是借助智能技术的手段，发挥智能技术的优势辅助立法决策，至少以当今中国的智能化发展水平和法治化程度来看，智能立法不能完全取代传统的立法模式。因此在我国许多地方的立法实践中，当智能技术与传统立法模式中产生冲突时，就会相应地出现“水土不服”的状况。对于立法者而言，智能立法要求立法者充分发挥主观能动性，积极接受和学习智能技术方面的相关知识，还要一定程度上摒弃传统的立法思维，减少个人的主观臆断和经验判断，这给一部分信息化素养不高、年龄较大的立法工作者造成了困扰。浙江温州市人大在人大信息化建设的相关调研中发现，许多习惯了传统立法模式的立法工作者不愿花費大量时间和精力去学习智能立法的知识，还有一些立法工作者则是患得患失，对智能立法信心不够，仍习惯在立法活动中采取传统的立法技术和方式，使得智能立法与传统立法模式的结合“水土不服”。

智能技术的应用给传统立法模式带来了活力，但其背后也隐藏了巨大的风险，这种风险甚至会与我国的立法原则相悖，造成立法不民主、不科学的结果。对智能立法风险进行提前预估和梳理是极有必要的，有助于及时防范化解风险的发生，并针对性地提出解决方案。

（一）算法歧视等技术缺陷影响立法结果

算法是大数据时代决策的核心，而数据是算法技术的重要依托，在限定的资源和条件下，客观数据被输入到算法中以形成能够解决实际问题的决策，这种自动化决策的形成模式就是智能时代算法运行的基本结构，在算法自动化决策中产生的不公平现象被称为算法歧视或算法偏见。算法歧视的产生原因较为复杂，一方面，其受程序设计者和数据提供者主观价值判断的影响，算法并不是完全客观的，如果算法程序的设计者本身存在既有偏见，那受到其偏见影响的算法就是一颗“生病的树”，算法形成的决策也只能是“坏的果实”。数据提供者的既存偏见也会产生算法歧视，当样本提供的是带有偏见的数据时，无论算法本身是否受到影响，算法形成的决策都是不公平的。算法决策的前提是获取数据，只要人类对某些群体或事物的偏见无法消除，这些偏见极有可能出现在输入算法的数据之中或将算法设计者自身的偏见融入其中，从而造成歧视性结果。另一方面，算法歧视与人工智能的技术特点紧密相关，在人工智能发展的初级阶段，程序的运行以数据的收集和归类为主，其形成的决策是在类比具有相似特点模型的基础上作出的，即使输入数据在某些方面与历史数据有显著差异，人工智能也会从中选出一个与输入数据最相似的样本进行归类分析。

“类型化”的特点一定程度上排斥了“个性”的存在，这本身就是一种算法歧视。

（二）智能立法需防范“整体主义”陷阱

民主立法模式根源于民主政治理论，传统的民主政治理论将民主模式分为两种，分别是聚合式民主和审议式民主，在此区分下，民主立法又通过直接民主立法、全民公决立法、代议制民主立法三种形态具体展开。在民主理论中，“少数服从多数”原则是形成公共决策最常见的方式，许多民主理论的拥护者对此都有较为深刻的理解。卢梭将“多数人的意志”定义为绝对正确的标准，“多数人的意志”即“公意”，任何与“公意”相冲突的个体意志都被认为是不正义的。西耶斯则认为“公意”是“多数人的意见，而非少数人的意见”，但他同时也承认了真理是有可能掌握在少数人手中的。立法要在“个人意志”与“集体意志”之间做出利益衡量，既要保障最广大人民的根本利益，也要避免“少数人的暴政”，防范法治跌入“整体主义”的陷阱。

（三）智能立法更容易产生“信息孤岛”

智能化的立法活动中，算法取代立法者成为信息垄断的主体，算法的控制者成为信息的优势方。原则上，所有参与评价的数据样本都能在智能立法平台上得到披露，立法参与者可以及时、完整地在数据库里共享信息，从而获取自己需要的资源。但人工智能的技术特点不同于传统的立法模式，算法及其研发者并不具备立法者的“服务职能”，让其主动放弃信息的垄断地位去共享数据是有困难的，退一步来讲，即使算法能够公开部分数据，智能平台中共享的信息很可能是已经被挑选的，它的作用本身就是被用来公开和共享，这种信息不具备再加工和数据分析的价值，只能作为倒推决策作出的参考依据，原始数据被隐藏在算法之中。智能立法中“信息孤岛”的存在还受限于“算法黑箱”，从数据的输入到数据的计算再到输出结果，算法将数据通过模型转化为可供解读的外在表现，而数据、模型和界面三者之间就形成了不透明的“算法黑箱”，人们只能通过算法的结果去尝试理解决策的合理性，对于算法内部的运作过程却无从知晓，这使得算法内部数据难以真正的公开和共享，增加了公民行使监督权的难度。

（一）确定智能程序选用标准

立法智能化需要确定更加严格的智能程序选用标准，近年来社会智能化水平不断提高，巨大的市场需求激发越来越多的互联网企业参与研发“智慧治理”的相关程序，国家也在该时期陆续出台了信息技术的相关标准，比如在《网络安全法》中规定，按照国家对网络关键设备和网络安全产品的强制性要求，若要对相关设备和产品进行销售或提供，必须由具备资格的机构认证合格或符合要求。但智能技术不同于其他的产品，算法内部的运行规則个体差异较大，因此人大机关在选用智能程序辅助立法时，必须结合实际情况，确定智能程序的选用标准，选择适合发展需求的智能程序。明确智能程序的选用标准一方面使智能技术与立法的结合更融洽，另一方面还能筛选掉部分有技术缺陷，算法歧视风险较大的智能程序。

（二）深化立法工作队伍改革，促进法律与科技同步发展

随着智能化立法的进一步推进，深化立法工作队伍改革迫在眉睫，立法的信息化建设要着眼于提高立法工作者的信息化素养，大力培养能熟练运用智能技术和具备专业法律素养的复合型人才。同时要加强与科技领域专家的交流，开展教育培训、技术指导等工作，严格按照法律规范和技术规范推进立法智能化，推动智能立法逐步走上科学化、规范化、制度化的轨道，使立法者能更熟练操作智能程序，提高立法的工作效率。立法工作队伍改革有利于智能程序研发主体和立法主体的统一，一定程度上能够减少算法歧视对立法的消极影响。

“整体主义”陷阱的防范需要科技领域与法治领域的深度融合，立法智能化不能急功近利，要与法治建设相适应，抛开立法实践，妄谈民主的智能化是不科学也是不现实的。因此，大力发展生产力，提高科技水平的同时也要加强法治建设，全面提高公民的法律素养，这对“众意”的合法性、合理性有着积极意义。

（三）完善智能立法中的信息公开制度

智能技术对于立法信息的公开和共享而言，既有积极作用，也隐藏着极大的风险。理想状态下，数据的共享通过智能平台变得更加便利高效，公开的信息能够保留其即时性和完整性的特点。但实际操作中，算法设计者可能会在利益的驱使下，滥用算法的信息垄断地位，不披露或者选择性地披露相关数据，造成“信息孤岛”的出现。为了保障公民参与立法的正当权利，避免立法陷入信息闭塞的困境，智能立法必须建立更加完善的信息公开制度。鉴于实践中多数智能程序的研发者和立法者并不统一的情况，智能技术在公开信息时应当更具有针对性。例如对算法设计者隐藏关键数据的情形，国家需要制定相关法律法规确定必须披露的信息种类，要求设计的算法对原始数据做备份以便于复检和问责。对于立法者而言，应该进一步扩大信息公开的方式，做到主动公开和依申请公开的有机结合，同时要注重立法听证，专家咨询等制度的体系化建设，这样才能尽可能避免“信息孤岛”的产生。

智能技术辅助立法工作无疑能为各级人大常委会机关建设提供相应的便利，其高效、科学的优势在中国特色社会主义法律体系的完善中也能得到展现，但智能技术赋能立法也存在隐藏的风险。算法歧视、信息占有的不对称等问题可能会影响立法结果的公正性，立法者与智能技术研发者主体的不统一也是智能立法亟需解决的问题。为了能进一步发挥智能立法的优势，建立完善的智能立法体系，必须加强法律领域与科技领域的深度合作与交流，立法工作者要反思智能立法实践中存在的问题，防范相关风险的发生。