法与社会科学研究，自从以“也许正在发生”的形态在中国法学界出场，就需要面对法律实践并回答“什么是你的贡献”，以此完成正当性建构。随着科学技术的加速发展，各类新型法律问题层出不穷，法与社会科学研究所面对的法律实践也产生了大幅度变化。在人工智能时代，法与社会科学研究具有什么发展可能性、能作出什么贡献，成为值得深入探讨的问题。
法学对于法律确定性的追求
对于法与社会科学研究的学术史梳理，可充分展示这一研究范式的多元性。通常来说，法社会学、法经济学、法人类学、法律与认知科学以及法律大数据研究等都可归入其范畴。基于这种多元性，学术界一直有对其学术传统不够清晰、研究进路碎片化的反思。这样的问题不独属于中国语境，弗里德曼对美国“法律与社会”运动的反思就指出：“法律经济学贡献了实在的科学，批判法学贡献了高级文化和批判的快感，法律与社会运动却似乎并没有什么贡献，除了过气的怀疑主义之外。它最核心的信息似乎是：一切都视情况而定。”
“一切都视情况而定”，意味着不确定性。而在社会中建立起法律制度的基本意义，就是向社会生活提供确定性，从而使人类能够在一个形成较为稳定预期的社会中规划自己的行为方式，建立起生活的秩序。这也就是卢曼所说的将认知期望转化为规范期望。法律作为规范期望的生产机制，通过规范来回应社会分化造成的不确定性。基于这一功能需求，为提升法律制度的确定性、使规范得到更清晰的适用，韦伯所谓“法律的形式理性化”就成为法律现代化发展的方向，为社会的现代化提供支持。同时，为法律制度提升确定性，也成为我们对法学的要求。法学研究通过把握规范制定与适用的内在关联，使得由规范构成的法律制度成为可被相对准确观察并可据此做出预测的体系。具有整合性和系统性的研究进路，有助于提升确定性。因此，相对于法与社会科学研究的多元化，法教义学有更统一的方法论来实现内部整合就可以被视为比较优势，成为法学研究的主流也就更顺理成章。
从提升法律制度体系的确定性来看，法与社会科学研究要证明自身价值，或许也需要达成整合性与系统性。法律经济学在这一点上当仁不让，通过对理性人如何认识世界并采取行动的规律的总结，法律经济学也可以提炼出简洁的逻辑，从而形成具有整合性与系统性的方法论来提升法律制度体系的确定性。波斯纳指出，法律经济学的基本立场在于当市场作为资源配置的方式因为交易成本过高而不可行时，通过模拟市场来给行为定价。只要坚持用这样的基本立场来理解和分析法律，也就形成了“简约法律的力量”。从这样一种追求简化的进路来看，法律经济学与法教义学可谓殊途同归，都以提升法律制度体系的确定性作为目标。但如果在更高的视角下，对人类行为的动机和逻辑形成进行观察，法律经济学难以整合多元化的法与社会科学研究，不能使之达成如法教义学一样的系统性。
人工智能时代的法律确定性
在法律经济学之外，法与社会科学研究想要提升法律确定性，在传统背景下确实面临难题。而在人工智能时代，这一难题是否有新的答案？这就需要进一步理解法律的确定性。现代社会中的形式理性法，将社会生活简化并整合为具有内在逻辑的法律编码，使人们更容易把握行为与后果之间的因果关系，进而形成预期与行为模式，建立起规范期望。通过规范期望提升的确定性是基于因果关系的确定性，一个行为具有法律上的因果关系，才会引起规范的适用。因果关系的建构，使法律制度的内在行动者和外界观察者都可以简化所要获取的外界信息，通过有限的信息就能推断出规范期望。“一切都视情况而定”之所以导致确定性的弱化，就在于要了解的这些情况意味着信息量的大幅度增加，各种可能的原因与结果之间形成了一种模糊状态，超出了人类在限定时空内的分析能力，扰乱规范期望的建立。
而人工智能时代的一个重要改变，就是信息的获取与处理能力获得显著提升。在有限信息的约束下进行因果推断，并不表明因果关系作为一种形而上的实体在法律中存在，而只是基于此前的技术能力限制才需要简化信息。而当这种限制被突破之后，就不再需要对信息简化，而是可以利用新的技术手段将海量信息纳入处理范围，从而解构了因果关系在法律中的意义。信息获取与处理能力的革命性提升，淡化了因果关系，并使相关关系的意义凸显出来。各种各样的因素都可能和法律制度要处理的事件之间存在相关性，以一种概率的形态发挥影响，而不是非此即彼的确定因果关系。在前人工智能时代，因为无法处理体现这些因素的信息，这些因素大部分都被排除在法律制度的考虑范围之外。而在人工智能时代，大数据使分散状态下并无意义的数据整合起来，而人工智能则通过更强的分析能力建立起看似无关的因素之间的关联，从而将过去无法处理的因素都纳入对相关关系的概率分析之中。
因此，在人工智能时代的背景下，如何使法律制度体系的确定性更高，重点就不再是线性的因果推断的确定性，而是概率性的相关关系预测的接近程度。当相关关系取代因果关系之后，碎片化信息的重要性就凸显出来，加强对信息的分析与整合，能使概率的预测更加准确。如何将看似无关的信息加入分析与整合之中？对此，法与社会科学研究有了更多用武之地。从社会科学的多元进路出发，基于影响人类行为的各类因素，可以形成比起单一研究进路更为丰富的理解，将社会科学同法学结合开展交叉研究，能使承载这些因素的信息被整合到对法律制度运行的预测中来。通过信息整合使预测准确的概率升高，也就意味着法律制度的确定性提升。如此一来，多元化乃至碎片化都不再成为问题，恰恰成为作出贡献的可能性。越是多元化的观察，越有助于对法律制度所要调整的人类行为及其后果形成更全面与准确的预测。
从多元化的研究进路出发，法与社会科学研究的一个重要特点就是对法律多元的认识，不是以法律中心主义去理解法律制度在社会中的功能，而是将其作为多元的规范系统中的一个组成部分。在人工智能时代，法律多元也呈现出新的形态。算法对人类行为所实施的引导和评价具有了类似于规范的效果，而“法律3.0”这种硬规则形态的兴起，使技术措施更直接形成对行为的干预。在这种新的法律多元背景下，如何去从海量信息中寻找规范影响下行为可能性的概率，而非从简化的信息中推导出规范对行为的决定性，就成为自身高度多元化的法与社会科学研究可能作出的贡献。而从相关关系的概率分析来看，多元规范构成的复杂系统也就并非神秘的黑箱，而是可以预测的。
如果明确法与社会科学研究的这种贡献，看似纷乱的多元进路，也就有了一种整合的内在线索，即从系统性的社会背景因素来理解社会中法律规范与人类行为的互动机制，通过不同的研究进路，发现不同因素及其互动之间的相关关系。从这种意义来看，人工智能时代的法与社会科学研究的发展可能性，就是成为一个社会与法律的模拟器，通过将越来越多的信息加入模拟器作为参数，使模拟器能越来越准确预测法律制度的运行效果，从而提升法律制度的确定性。
（作者系中国海洋大学法学院院长、教授）
