人工智能时代的法律
人工智能时代的法律范文第1篇
【关键词】法理学/法律推理/人工智能
【正文】
一、人工智能法律系统的历史
计算机先驱思想家莱布尼兹曾这样不无浪漫地谈到推理与计算的关系：“我们要造成这样一个结果，使所有推理的错误都只成为计算的错误，这样，当争论发生的时候，两个哲学家同两个计算家一样，用不着辩论，只要把笔拿在手里，并且在算盘面前坐下，两个人面对面地说：让我们来计算一下吧！”（注：转引自肖尔兹著：《简明逻辑史》，张家龙译，商务印书馆1977年版，第54页。）
如果连抽象的哲学推理都能转变为计算问题来解决，法律推理的定量化也许还要相对简单一些。尽管理论上的可能性与技术可行性之间依然存在着巨大的鸿沟，但是，人工智能技术的发展速度确实令人惊叹。从诞生至今的短短45年内，人工智能从一般问题的研究向特殊领域不断深入。1956年纽厄尔和西蒙教授的“逻辑理论家”程序，证明了罗素《数学原理》第二章52个定理中的38个定理。塞缪尔的课题组利用对策论和启发式探索技术开发的具有自学习能力的跳棋程序，在1959年击败了其设计者，1962年击败了州跳棋冠军，1997年超级计算机“深蓝”使世界头号国际象棋大师卡斯帕罗夫俯首称臣。
20世纪60年代，人工智能研究的主要课题是博弈、难题求解和智能机器人；70年代开始研究自然语言理解和专家系统。1971年费根鲍姆教授等人研制出“化学家系统”之后，“计算机数学家”、“计算机医生”等系统相继诞生。在其他领域专家系统研究取得突出成就的鼓舞下，一些律师提出了研制“法律诊断”系统和律师系统的可能性。（注：SimonChalton,LegalDiagnostics,ComputersandLaw,No.25,August1980.pp.13-15.BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.p.2.）
1970年Buchanan&Headrick发表了《关于人工智能和法律推理若干问题的考察》，一文，拉开了对法律推理进行人工智能研究的序幕。文章认为，理解、模拟法律论证或法律推理，需要在许多知识领域进行艰难的研究。首先要了解如何描述案件、规则和论证等几种知识类型，即如何描述法律知识，其中处理开放结构的法律概念是主要难题。其次，要了解如何运用各种知识进行推理，包括分别运用规则、判例和假设的推理，以及混合运用规则和判例的推理。再次，要了解审判实践中法律推理运用的实际过程，如审判程序的运行，规则的适用，事实的辩论等等。最后，如何将它们最终运用于编制能执行法律推理和辩论任务的计算机程序，区别和分析不同的案件，预测并规避对手的辩护策略，建立巧妙的假设等等。（注：Buchanan&Headrick,SomeSpeculationAboutArtificialIntelligenceandLegalReasoning,23StanfordLawReview(1970).pp.40-62.）法律推理的人工智能研究在这一时期主要沿着两条途径前进：一是基于规则模拟归纳推理，70年代初由WalterG.Popp和BernhardSchlink开发了JUDITH律师推理系统。二是模拟法律分析，寻求在模型与以前贮存的基础数据之间建立实际联系，并仅依这种关联的相似性而得出结论。JeffreyMeld-man1977年开发了计算机辅助法律分析系统，它以律师推理为模拟对象，试图识别与案件事实模型相似的其他案件。考虑到律师分析案件既用归纳推理又用演绎推理，程序对两者都给予了必要的关注，并且包括了各种水平的分析推理方法。
专家系统在法律中的第一次实际应用，是D.沃特曼和M.皮特森1981年开发的法律判决辅助系统(LDS)。研究者探索将其当作法律适用的实践工具，对美国民法制度的某个方面进行检测，运用严格责任、相对疏忽和损害赔偿等模型，计算出责任案件的赔偿价值，并论证了如何模拟法律专家意见的方法论问题。（注：''''ModelsofLegalDecisionmakingReport'''',R-2717-ICJ(1981).）
我国法律专家系统的研制于20世纪80年代中期起步。（注：钱学森教授：《论法治系统工程的任务与方法》（《科技管理研究》1981年第4期）、《社会主义和法治学与现代科学技术》（《法制建设》1984年第3期）、《现代科学技术与法和法制建设》（《政法论坛》）1985年第3期）等文章，为我国法律专家系统的研发起了思想解放和理论奠基作用。）1986年由朱华荣、肖开权主持的《量刑综合平衡与电脑辅助量刑专家系统研究》被确定为国家社科“七五”研究课题，它在建立盗窃罪量刑数学模型方面取得了成果。在法律数据库开发方面，1993年中山大学学生胡钊、周宗毅、汪宏杰等人合作研制了《LOA律师办公自动化系统》。（注：杨建广、骆梅芬编著：《法治系统工程》，中山大学出版社1996年版，第344-349页。）1993年武汉大学法学院赵廷光教授主持开发了《实用刑法专家系统》。（注：赵廷光等著：《实用刑法专家系统用户手册》，北京新概念软件研究所1993年版。）它由咨询检索系统、辅助定性系统和辅助量刑系统组成，具有检索刑法知识和对刑事个案进行推理判断的功能。
专家系统与以往的“通用难题求解”相比具有以下特点：(1)它要解决复杂的实际问题，而不是规则简单的游戏或数学定理证明问题；(2)它面向更加专门的应用领域，而不是单纯的原理性探索；(3)它主要根据具体的问题域，选择合理的方法来表达和运用特殊的知识，而不强调与问题的特殊性无关的普适性推理和搜索策略。
法律专家系统在法规和判例的辅助检索方面确实发挥了重要作用，解放了律师一部分脑力劳动。但绝大多数专家系统目前只能做法律数据的检索工作，缺乏应有的推理功能。20世纪90年代以后，人工智能法律系统进入了以知识工程为主要技术手段的开发时期。知识工程是指以知识为处理对象，以能在计算机上表达和运用知识的技术为主要手段，研究知识型系统的设计、构造和维护的一门更加高级的人工智能技术。（注：《中国大百科全书·自动控制与系统工程》，中国大百科全书出版社1991年版，第579页。）知识工程概念的提出，改变了以往人们认为几个推理定律再加上强大的计算机就会产生专家功能的信念。以知识工程为技术手段的法律系统研制，如果能在法律知识的获得、表达和应用等方面获得突破，将会使人工智能法律系统的研制产生一个质的飞跃。
人工智能法律系统的发展源于两种动力。其一是法律实践自身的要求。随着社会生活和法律关系的复杂化，法律实践需要新的思维工具，否则，法律家（律师、检察官和法官）将无法承受法律文献日积月累和法律案件不断增多的重负。其二是人工智能发展的需要。人工智能以模拟人的全部思维活动为目标，但又必须以具体思维活动一城一池的攻克为过程。它需要通过对不同思维领域的征服，来证明知识的每个领域都可以精确描述并制造出类似人类智能的机器。此外，人工智能选择法律领域寻求突破，还有下述原因：(1)尽管法律推理十分复杂，但它有相对稳定的对象（案件）、相对明确的前提（法律规则、法律事实）及严格的程序规则，且须得出确定的判决结论。这为人工智能模拟提供了极为有利的条件。(2)法律推理特别是抗辩制审判中的司法推理，以明确的规则、理性的标准、充分的辩论，为观察思维活动的轨迹提供了可以记录和回放的样本。(3)法律知识长期的积累、完备的档案，为模拟法律知识的获得、表达和应用提供了丰富、准确的资料。(4)法律活动所特有的自我意识、自我批评精神，对法律程序和假设进行检验的传统，为模拟法律推理提供了良好的反思条件。
二、人工智能法律系统的价值
人工智能法律系统的研制对法学理论和法律实践的价值和意义，可以概括为以下几点：
一是方法论启示。P.Wahlgren说：“人工智能方法的研究可以支持和深化在创造性方法上的法理学反思。这个信仰反映了法理学可以被视为旨在于开发法律分析和法律推理之方法的活动。从法理学的观点看，这种研究的最终目标是揭示方法论的潜在作用，从而有助于开展从法理学观点所提出的解决方法的讨论，而不仅仅是探讨与计算机科学和人工智能有关的非常细致的技术方面。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在模拟法律推理的过程中，法学家通过与工人智能专家的密切合作，可以从其对法律推理的独特理解中获得有关方法论方面的启示。例如，由于很少有两个案件完全相似，在判例法实践中，总有某些不相似的方面需要法律家运用假设来分析已有判例与现实案件的相关性程度。但法学家们在假设的性质问题上常常莫衷一是。然而HYPO的设计者，在无真实判例或真实判例不能充分解释现实案件的情况下，以假设的反例来反驳对方的观点，用补充、删减和改变事实的机械论方法来生成假设。这种用人工智能方法来处理假设的办法，就使复杂问题变得十分简单：假设实际上是一个新的论证产生于一个经过修正的老的论证的过程。总之，人工智能方法可以帮助法学家跳出法理学方法的思维定势，用其他学科的方法来重新审视法学问题，从而为法律问题的解决提供了新的途径。
二是提供了思想实验手段。西蒙认为，尽管我们还不知道思维在头脑中是怎样由生理作用完成的，“但我们知道这些处理在数字电子计算机中是由电子作用完成的。给计算机编程序使之思维，已经证明有可能为思维提供机械论解释”。（注：转引自童天湘：《人工智能与第N代计算机》，载《哲学研究》1985年第5期。）童天湘先生认为：“通过编制有关思维活动的程序，就会加深对思维活动具体细节的了解，并将这种程序送进计算机运行，检验其正确性。这是一种思想实验，有助于我们研究人脑思维的机理。”（注：转引自童天湘：《人工智能与第N代计算机》，载《哲学研究》1985年第5期。）人工智能法律系统研究的直接目标是使计算机能够获取、表达和应用法律知识，软件工程师为模拟法律推理而编制程序，必须先对人的推理过程作出基于人工智能理论和方法的独特解释。人工智能以功能模拟开路，在未搞清法律家的推理结构之前，首先从功能上对法律证成、法律检索、法律解释、法律适用等法律推理的要素和活动进行数理分析，将法理学、诉讼法学关于法律推理的研究成果模型化，以实现法律推理知识的机器表达或再现，从而为认识法律推理的过程和规律提供了一种实验手段。法学家则可以将人工智能法律系统的推理过程、方法和结论与人类法律推理活动相对照，为法律推理的法理学研究所借鉴。因此，用人工智能方法模拟法律推理，深化了人们对法律推理性质、要素和过程的认识，使法学家得以借助人工智能科学的敏锐透镜去考察法律推理的微观机制。正是在这个意义上，BryanNiblett教授说：“一个成功的专家系统很可能比其他的途径对法理学作出更多的（理论）贡献。”（注：BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.note14,p.3.）
三是辅助司法审判。按照格雷的观点，法律专家系统首先在英美判例法国家出现的直接原因在于，浩如烟海的判例案卷如果没有计算机编纂、分类、查询，这种法律制度简直就无法运转了。（注：PamelaN.GrayBrookfield,ArtificialLegalIntelligence,VT:DartmouthPublishingCo.,1997.p.402.）其实不仅是判例法，制定法制度下的律师和法官往往也要为检索有关的法律、法规和司法解释耗费大量的精力和时间，而且由于人脑的知识和记忆能力有限，还存在着检索不全面、记忆不准确的问题。人工智能法律系统强大的记忆和检索功能，可以弥补人类智能的某些局限性，帮助律师和法官从事相对简单的法律检索工作，从而极大地解放律师和法官的脑力劳动，使其能够集中精力从事更加复杂的法律推理活动。
四是促进司法公正。司法推理虽有统一的法律标准，但法官是具有主观能动性的差异个体，所以在执行统一标准时会产生一些差异的结果。司法解释所具有的建构性、辩证性和创造性的特点，进一步加剧了这种差异。如果换了钢铁之躯的机器，这种由主观原因所造成的差异性就有可能加以避免。这当然不是说让计算机完全取代法官，而是说，由于人工智能法律系统为司法审判提供了相对统一的推理标准和评价标准，从而可以辅助法官取得具有一贯性的判决。无论如何，我们必须承认，钢铁之躯的机器没有物质欲望和感情生活，可以比人更少地受到外界因素的干扰。正像计算机录取增强了高考招生的公正性、电子监视器提高了纠正行车违章的公正性一样，智能法律系统在庭审中的运用有可能减少某些现象。
五是辅助法律教育和培训。人工智能法律系统凝聚了法律家的专门知识和法官群体的审判经验，如果通过软件系统或计算机网络实现专家经验和知识的共享，便可在法律教育和培训中发挥多方面的作用。例如，(1)在法学院教学中发挥模拟法庭的作用，可以帮助法律专业学生巩固自己所学知识，并将法律知识应用于模拟的审判实践，从而较快地提高解决法律实践问题的能力。(2)帮助新律师和新法官全面掌握法律知识，迅速获得判案经验，在审判过程的跟踪检测和判决结论的动态校正中增长知识和才干，较快地接近或达到专家水平。(3)可使不同地区、不同层次的律师和法官及时获得有关法律问题的咨询建议，弥补因知识结构差异和判案经验多寡而可能出现的失误。(4)可以为大众提供及时的法律咨询，提高广大人民群众的法律素质，增强法律意识。
六是辅助立法活动。人工智能法律系统不仅对辅助司法审判有重要的意义，而且对完善立法也具有实用价值。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）例如，伦敦大学Imperial学院的逻辑程序组将1981年英国国籍法的内容形式化，帮助立法者发现了该法在预见性上存在的一些缺陷和法律漏洞。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）立法辅助系统如能应用于法律起草和法律草案的审议过程，有可能事先发现一些立法漏洞，避免一个法律内部各种规则之间以及新法律与现有法律制度之间的相互冲突。
三、法理学在人工智能法律系统研究中的作用
1.人工智能法律系统的法理学思想来源
关于人工智能法律系统之法理学思想来源的追踪，不是对法理学与人工智能的联系作面面俱到的考察，而旨在揭示法理学对人工智能法律系统的发展所产生的一些直接影响。
第一，法律形式主义为人工智能法律系统的产生奠定了理论基础。18-19世纪的法律形式主义强调法律推理的形式方面，认为将法律化成简单的几何公式是完全可能的。这种以J·奥斯汀为代表的英国分析法学的传统，主张“法律推理应该依据客观事实、明确的规则以及逻辑去解决一切为法律所要求的具体行为。假如法律能如此运作，那么无论谁作裁决，法律推理都会导向同样的裁决。”（注：（美）史蒂文·J·伯顿著：《法律和法律推理导论》，张志铭、解兴权译，中国政法大学出版社1998年9月版，第3页。）换言之，机器只要遵守法律推理的逻辑，也可以得出和法官一样的判决结果。在分析法学家看来，“所谓‘法治’就是要求结论必须是大前提与小前提逻辑必然结果。”（注：朱景文主编：《对西方法律传统的挑战》，中国检察出版社1996年2月版，第292页。）如果法官违反三段论推理的逻辑，就会破坏法治。这种机械论的法律推理观，反映了分析法学要求法官不以个人价值观干扰法律推理活动的主张。但是，它同时具有忽视法官主观能动性和法律推理灵活性的僵化的缺陷。所以，自由法学家比埃利希将法律形式主义的逻辑推理说称为“自动售货机”理论。然而，从人工智能就是为思维提供机械论解释的意义上说，法律形式主义对法律推理所作的机械论解释，恰恰为人工智能法律系统的开发提供了可能的前提。从人工智能法律系统研制的实际过程来看，在其起步阶段，人工智能专家正是根据法律形式主义所提供的理论前提，首先选择三段论演绎推理进行模拟，由WalterG.Popp和BernhardSchlink在20世纪70年代初开发了JUDITH律师推理系统。在这个系统中，作为推理大小前提的法律和事实之间的逻辑关系，被计算机以“如果A和B，那么C”的方式加以描述，使机器法律推理第一次从理论变为现实。
第二，法律现实主义推动智能模拟深入到主体的思维结构领域。法律形式主义忽视了推理主体的社会性。法官是生活在现实社会中的人，其所从事的法律活动不可能不受到其社会体验和思维结构的影响。法官在实际的审判实践中，并不是机械地遵循规则，特别是在遇到复杂案件时，往往需要作出某种价值选择。而一旦面对价值问题，法律形式主义的逻辑决定论便立刻陷入困境，显出其僵化性的致命弱点。法律现实主义对其僵化性进行了深刻的批判。霍姆斯法官明确提出“法律的生命并不在于逻辑而在于经验”（注：（美）博登海默著：《法理学——法哲学及其方法》，邓正来、姬敬武译，华夏出版社1987年12月版，第478页。）的格言。这里所谓逻辑，就是指法律形式主义的三段论演绎逻辑；所谓经验，则包括一定的道德和政治理论、公共政策及直觉知识，甚至法官的偏见。法律现实主义对法官主观能动性和法律推理灵活性的强调，促使人工智能研究从模拟法律推理的外在逻辑形式进一步转向探求法官的内在思维结构。人们开始考虑，如果思维结构对法官的推理活动具有定向作用，那么，人工智能法律系统若要达到法官水平，就应该通过建立思维结构模型来设计机器的运行结构。TAXMAN的设计就借鉴了这一思想，法律知识被计算机结构语言以语义网络的方式组成不同的规则系统，解释程序、协调程序、说明程序分别对网络结构中的输入和输出信息进行动态结构调整，从而适应了知识整合的需要。大规模知识系统的KBS(KnowledgeBasedSystem)开发也注意了思维结构的整合作用，许多具有内在联系的小规模KBS子系统，在分别模拟法律推理要素功能（证成、法律查询、法律解释、法律适用、法律评价、理由阐述）的基础上，又通过联想程序被有机联系起来，构成了具有法律推理整体功能的概念模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）
第三，“开放结构”的法律概念打开了疑难案件法律推理模拟的思路。法律形式主义忽视了疑难案件的存在。疑难案件的特征表现为法律规则和案件之间不存在单一的逻辑对应关系。有时候从一个法律规则可以推出几种不同的结论，它们往往没有明显的对错之分；有时一个案件面对着几个相似的法律规则。在这些情况下，形式主义推理说都一筹莫展。但是，法律现实主义在批判法律形式主义时又走向另一个极端，它否认具有普遍性的一般法律规则的存在，试图用“行动中的法律”完全代替分析法学“本本中的法律”。这种矫枉过正的做法虽然是使法律推理摆脱机械论束缚所走出的必要一步，然而，法律如果真像现实主义法学所说的那样仅仅存在于具体判决之中，法律推理如果可以不遵循任何标准或因人而异，那么，受到挑战的就不仅是法律形式主义，而且还会殃及法治要求实现规则统治之根本原则，并动摇人工智能法律系统存在的基础。哈特在法律形式主义和法律现实主义的争论中采取了一种折中立场，他既承认逻辑的局限性又强调其重要性；既拒斥法官完全按自己的预感来随意判案的见解，又承认直觉的存在。这种折中立场在哈特“开放结构”的法律概念中得到了充分体现。法律概念既有“意义核心”又有“开放结构”，逻辑推理可以帮助法官发现问题的阳面，而根据社会政策、价值和后果对规则进行解释则有助于发现问题的阴面。开放结构的法律概念，使基于规则的法律推理模拟在受到概念封闭性的限制而对疑难案件无能为力时，找到了新的立足点。在此基础上，运用开放结构概念的疑难案件法律推理模型，通过逻辑程序工具和联想技术而建立起来。Gardner博士就疑难案件提出两种解决策略：一是将简易问题从疑难问题中筛选出来，运用基于规则的技术来解决；二是将疑难问题同“开放结构”的法律概念联系在一起，先用非范例知识如规则、控辩双方的陈述、常识来获得初步答案，再运用范例来澄清案件、检查答案的正确性。
第四，目的法学促进了价值推理的人工智能研究。目的法学是指一种所谓直接实现目的之“后法治”理想。美国法学家诺内特和塞尔兹尼克把法律分为三种类型。他们认为，以法治为标志的自治型法，过分强调手段或程序的正当性，有把手段当作目的的倾向。这说明法治社会并没有反映人类关于美好社会的最高理想，因为实质正义不是经过人们直接追求而实现的，而是通过追求形式正义而间接获得的。因此他们提出以回应型法取代自治型法的主张。在回应型法中，“目的为评判既定的做法设立了标准，从而也就开辟了变化的途径。同时，如果认真地对待目的，它们就能控制行政自由裁量权，从而减轻制度屈从的危险。反之，缺少目的既是僵硬的根源，又是机会主义的根源。”（注：（美）诺内特、塞尔兹尼克著：《转变中的法律与社会》，张志铭译，中国政法大学出版社1994年版，第60页。）美国批判法学家昂格尔对形式主义法律推理和目的型法律推理的特点进行了比较，他认为，前者要求使用内容明确、固定的规则，无视社会现实生活中不同价值观念的冲突，不能适应复杂情况和变化，追求形式正义；后者则要求放松对法律推理标准的严格限制，允许使用无固定内容的抽象标准，迫使人们在不同的价值观念之间做出选择，追求实质正义。与此相应，佩雷尔曼提出了新修辞学(NewRhetoric)的法律理论。他认为，形式逻辑只是根据演绎法或归纳法对问题加以说明或论证的技术，属于手段的逻辑；新修辞学要填补形式逻辑的不足，是关于目的的辩证逻辑，可以帮助法官论证其决定和选择，因而是进行价值判断的逻辑。他认为，在司法三段论思想支配下，法学的任务是将全部法律系统化并作为阐释法律的大前提，“明确性、一致性和完备性”就成为对法律的三个要求。而新修辞学的基本思想是价值判断的多元论，法官必须在某种价值判断的指示下履行义务，必须考虑哪些价值是“合理的、可接受的、社会上有效的公平的”。这些价值构成了判决的正当理由。（注：沈宗灵著：《现代西方法理学》，北京大学出版社1992年版，第443-446页。）制造人工智能法律系统最终需要解决价值推理的模拟问题，否则，就难以实现为判决提供正当理由的要求。为此，P.Wahlgren提出的与人工智能相关的5种知识表达途径中，明确地包括了以道义为基础的法律推理模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）引入道义逻辑，或者说在机器中采用基于某种道义逻辑的推理程序，强调目的价值，也许是制造智能法律系统的关键。不过，即使把道义逻辑硬塞给计算机，钢铁之躯的机器没有生理需要，也很难产生价值观念和主观体验，没办法解决主观选择的问题。在这个问题上，波斯纳曾以法律家有七情六欲为由对法律家对法律的机械忠诚表示了强烈怀疑，并辩证地将其视为法律发展的动力之一。只有人才能够平衡相互冲突的利益，能够发现对人类生存和发展至关重要的价值。因此，关于价值推理的人工智能模拟究竟能取得什么成果，恐怕还是个未知数。
2.法理学对人工智能法律系统研制的理论指导作用
GoldandSusskind指出：“不争的事实是，所有的专家系统必须适应一些法理学理论，因为一切法律专家系统都需要提出关于法律和法律推理性质的假设。从更严格的意义上说，一切专家系统都必须体现一种结构理论和法律的个性，一种法律规范理论，一种描述法律科学的理论，一种法律推理理论”。（注：GoldandSusskind,ExpertSystemsinLaw:AJurisprudentialandFormalSpecificationApproach,pp.307-309.）人工智能法律系统的研究，不仅需要以法理学关于法律的一般理论为知识基础，还需要从法理学获得关于法律推理的完整理论，如法律推理实践和理论的发展历史，法律推理的标准、主体、过程、方法等等。人工智能对法律推理的模拟，主要是对法理学关于法律推理的知识进行人工智能方法的描述，建立数学模型并编制计算机应用程序，从而在智能机器上再现人类法律推理功能的过程。在这个过程中，人工智能专家的主要任务是研究如何吸收法理学关于法律推理的研究成果，包括法理学关于人工智能法律系统的研究成果。
随着人工智能法律系统研究从低级向高级目标的推进，人们越来越意识到，对法律推理的微观机制认识不足已成为人工智能模拟的严重障碍。P.Wahlgren指出，“许多人工智能技术在法律领域的开发项目之所以失败，就是因为许多潜在的法理学原则没有在系统开发的开始阶段被遵守或给予有效的注意。”“法理学对法律推理和方法论问题的关注已经有几百年，而人工智能的诞生只是本世纪50年代中期的事情，这个事实是人工智能通过考察法理学知识来丰富自己的一个有效动机。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）因此，研究法律推理自动化的目标，“一方面是用人工智能（通过把计算机的应用与分析模型相结合）来支撑法律推理的可能性；另一方面是应用法理学理论来解决作为法律推理支撑系统的以及一般的人工智能问题。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在前一方面，是人工智能法律系统充当法律推理研究的思想实验手段以及辅助司法审判的问题。后一方面，则是法律推理的法律学研究成果直接为人工智能法律系统的研制所应用的问题。例如，20世纪70年代法理学在真实和假设案例的推理和分析方面所取得的成果，已为几种人工智能法律装置借鉴而成为其设计工作的理论基础。在运用模糊或开放结构概念的法律推理研究方面，以及在法庭辩论和法律解释的形式化等问题上，法理学的研究成果也已为人工智能法律系统的研究所借鉴。
四、人工智能法律系统研究的难点
人工智能法律系统的研究尽管在很短的时间内取得了许多令人振奋的成果，但它的发展也面临着许多困难。这些困难构成了研究工作需要进一步努力奋斗的目标。
第一，关于法律解释的模拟。在法理学的诸多研究成果中，法律解释的研究对人工智能法律系统的研制起着关键作用。法律知识表达的核心问题是法律解释。法律规范在一个法律论点上的效力，是由法律家按忠实原意和适合当时案件的原则通过法律解释予以确认的，其中包含着人类特有的价值和目的考虑，反映了法律家的知识表达具有主观能动性。所以，德沃金将解释过程看作是一种结合了法律知识、时代信息和思维方法而形成的，能够应变的思维策略。（注：Dworkin,TakingRightsSeriously,HarvardUniversityPressCambridge,Massachusetts1977.p.75.）目前的法律专家系统并未以知识表达为目的来解释法律，而是将法律整齐地“码放”在计算机记忆系统中仅供一般检索之用。然而，在法律知识工程系统中，法律知识必须被解释，以满足自动推理对法律知识进行重新建构的需要。麦卡锡说：“在开发智能信息系统的过程中，最关键的任务既不是文件的重建也不是专家意见的重建，而是建立有关法律领域的概念模型。”（注：McCarty,Intelligentlegalinformationsystems:problemsandprospects,op.cit.supra,note25,p.126.）建立法律概念模型必须以法律家对某一法律概念的共识为基础，但不同的法律家对同一法律概念往往有不同的解释策略。凯尔森甚至说：即使在国内法领域也难以形成一个“能够用来叙述一定法律共同体的实在法的基本概念”。（注：（奥）凯尔森著：《法与国家的一般理论》，沈宗灵译，中国大百科全书出版社1996年版，第1页。）尽管如此，法理学还是为法律概念模型的重建提供了一些方法。例如，德沃金认为，法官在“解释”阶段，要通过推理论证，为自己在“前解释”阶段所确定的大多数法官对模糊法律规范的“一致看法”提供“一些总的理由”。获取这些总的理由的过程分为两个步骤：首先，从现存的明确法律制度中抽象出一般的法律原则，用自我建立的一般法律理论来证明这种法律原则是其中的一部分，证明现存的明确法律制度是正当的。其次，再以法律原则为依据反向推出具体的法律结论，即用一般法律理论来证明某一法律原则存在的合理性，再用该法律原则来解释某一法律概念。TAXMAN等系统装置已吸收了这种方法，法律知识被计算机结构语言以语义网络的方式组成不同的规则系统，解释程序使计算机根据案件事实来执行某条法律规则，并在新案件事实输入时对法律规则作出新的解释后才加以调用。不过，法律知识表达的进展还依赖于法律解释研究取得更多的突破。
第二，关于启发式程序。目前的法律专家系统如果不能与启发式程序接口，不能运用判断性知识进行推理，只通过规则反馈来提供简单解释，就谈不上真正的智能性。启发式程序要解决智能机器如何模拟法律家推理的直觉性、经验性以及推理结果的不确定性等问题，即人可以有效地处理错误的或不完全的数据，在必要时作出猜测和假设，从而使问题的解决具有灵活性。在这方面，Gardner的混合推理模型，EdwinaL.Rissland运用联想程序对规则和判例推理的结果作集合处理的思路，以及Massachusetts大学研制的CABARET（基于判例的推理工具），在将启发式程序应用于系统开发方面都进行了有益的尝试。但是，法律问题往往没有唯一正确的答案，这是人工智能模拟法律推理的一个难题。选择哪一个答案，往往取决于法律推理的目的标准和推理主体的立场和价值观念。但智能机器没有自己的目的、利益和立场。这似乎从某种程度上划定了机器法律推理所能解决问题的范围。
第三，关于法律自然语言理解。在设计基于规则的程序时，设计者必须假定整套规则没有意义不明和冲突，程序必须消灭这些问题而使规则呈现出更多的一致性。就是说，尽管人们对法律概念的含义可以争论不休，但输入机器的法律语言却不能互相矛盾。机器语言具有很大的局限性，例如，LDS基于规则来模拟严格责任并计算实际损害时，表现出的最大弱点就是不能使用不精确的自然语言进行推理。然而，在实际的法律推理过程中，法律家对某个问题的任何一种回答都可根据上下文关系作多种解释，而且辩论双方总是寻求得出不同的结论。因此，智能法律专家系统的成功在很大程度上还依赖于自然语言理解研究工作的突破。牛津大学的一个程序组正在研究法律自然语言的理解问题，但是遇到了重重困难。原因是连法学家们自己目前也还没有建立起一套大家一致同意的专业术语规范。所以EdwinaL.Rissland认为，常识知识、意图和信仰类知识的模拟化，以及自然语言理解的模拟问题，迄今为止可能是人工智能面临的最困难的任务。对于语言模拟来说，像交际短语和短语概括的有限能力可能会在较窄的语境条件下取得成果，完全的功能模拟、一般“解决问题”能力的模拟则距离非常遥远，而像书面上诉意见的理解则是永远的终极幻想。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）
五、人工智能法律系统的开发策略和应用前景
我们能够制造出一台什么样的机器，可以证明它是人工智能法律系统？从检验标准上看，这主要是法律知识在机器中再现的判定问题。根据“图灵试验”原理，我们可将该检验标准概括如下：设两间隔开的屋子，一间坐着一位法律家，另一间“坐着”一台智能机器。一个人（也是法律家）向法律家和机器提出同样的法律问题，如果提问者不能从二者的回答中区分出谁是法律家、谁是机器，就不能怀疑机器具有法律知识表达的能力。
依“图灵试验”制定的智能法律系统检验标准，所看重的是功能。只要机器和法律家解决同样法律问题时所表现出来的功能相同，就不再苛求哪个是钢铁结构、哪个是血肉之躯。人工智能立足的基础，就是相同的功能可以通过不同的结构来实现之功能模拟理论。
从功能模拟的观点来确定人工智能法律系统的研究与开发策略，可作以下考虑：
第一，扩大人工智能法律系统的研发主体。现有人工法律系统的幼稚，暴露了仅仅依靠计算机和知识工程专家从事系统研发工作的局限性。因此，应该确立以法律家、逻辑学家和计算机专家三结合的研发群体。在系统研发初期，可组成由法学家、逻辑与认知专家、计算机和知识工程专家为主体的课题组，制定系统研发的整体战略和分阶段实施的研发规划。在系统研发中期，应通过网络等手段充分吸收初级产品用户（律师、检察官、法官）的意见，使研发工作在理论研究与实际应用之间形成反馈，将开发精英与广大用户的智慧结合起来，互相启发、群策群力，推动系统迅速升级。
第二，确定研究与应用相结合、以应用为主导的研发策略。目前国外人工智能法律系统的研究大多停留在实验室领域，还没有在司法实践中加以应用。但是，任何智能系统包括相对简单的软件系统，如果不经过用户的长期使用和反馈，是永远也不可能走向成熟的。从我国的实际情况看，如果不能将初期研究成果尽快地转化为产品，我们也难以为后续研究工作提供雄厚的资金支持。因此，人工智能法律系统的研究必须走产研结合的道路，坚持以应用开路，使智能法律系统尽快走出实验室，同时以研究为先导，促进不断更新升级。
第三，系统研发目标与初级产品功能定位。人工智能法律系统的研发目标是制造出能够满足多用户（律师、检察官、法官、立法者、法学家）多种需要的机型。初级产品的定位应考虑到，人的推理功能特别是价值推理的功能远远超过机器，但人的记忆功能、检索速度和准确性又远不如机器。同时还应该考虑到，我国目前有12万律师，23万检察官和21万法官，每年1.2万法学院本科毕业生，他们对法律知识的获取、表达和应用能力参差不齐。因此，初级产品的标准可适当降低，先研制推理功能薄弱、检索功能强大的法律专家系统。可与计算机厂商合作生产具有强大数据库功能的硬件，并确保最新法律、法规、司法解释和判例的网上及时更新；同时编制以案件为引导的高速检索软件。系统开发的先期目标应确定为：(1)替律师起草仅供参考的书和辩护词；(2)替法官起草仅供参考的判决书；(3)为法学院学生提供模拟法庭审判的通用系统软件，以辅助学生在、辩护和审判等诉讼的不同阶段巩固所学知识、获得审判经验。上述软件旨在提供一个初级平台，先解决有无和急需，再不断收集用户反馈意见，逐步改进完善。
第四，实验室研发应确定较高的起点或跟踪战略。国外以知识工程为主要技术手段的人工智能法律系统开发已经历了如下发展阶段：(1)主要适用于简单案件的规则推理；(2)运用开放结构概念的推理；(3)运用判例和假设的推理；(4)运用规则和判例的混合推理。我们如确定以简单案件的规则推理为初级市场产品，那么，实验室中第二代产品开发就应瞄准运用开放结构概念的推理。同时，跟踪运用假设的推理及混合推理，吸收国外先进的KBS和HYPO的设计思想，将功能子系统开发与联想式控制系统结合。HYPO判例法推理智能装置具有如下功能：(1)评价相关判例；(2)判定何方使用判例更加贴切；(3)分析并区分判例；(4)建立假设并用假设来推理；(5)为一种主张引用各种类型的反例；(6)建立判例的引证概要。HYPO以商业秘密法的判例推理为模拟对象，假设了完全自动化的法律推理过程中全部要素被建立起来的途径。值得注意的是，HYPO忽略了许多要素的存在，如商业秘密法背后的政策考虑，法律概念应用于实际情况时固有的模糊性，信息是否已被公开，被告是否使用了对方设计的产品，是否签署了让与协议，等等。一个系统设计的要素列表无论多长，好律师也总能再多想出一些。同样，律师对案件的分析，不可能仅限于商业秘密法判例，还可能援引侵权法或专利法的判例，这决定了缘由的多种可能性。Ashley还讨论了判例法推理模拟的其他困难：判例并不是概念的肯定的或否定的样本，因此，要通过要素等简单的法律术语使模糊的法律规则得到澄清十分困难，法律原则和类推推理之间的关系还不能以令人满意的方式加以描述。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）这说明，即使具有较高起点的实验室基础研究，也不宜确定过高的目标。因为，智能法律系统的研究不能脱离人工智能的整体发展水平。
第五，人－机系统解决方案。人和机器在解决法律问题时各有所长。人的优点是能作价值推理，使法律问题的解决适应社会的变化发展，从而具有灵活性。机器的长处是记忆和检索功能强，可以使法律问题的解决具有一贯性。人－机系统解决方案立足于人与机器的功能互补，目的是解放人的脑力劳动，服务于国家的法治建设。该方案的实施可以分为两个阶段：第一阶段以人为主，机器为人收集信息并作初步分析，提供决策参考。律师受理案件后，可以先用机器处理大批数据，并参考机器的和辩护方案，再做更加高级的推理论证工作。法官接触一个新案件，或新法官刚接触审判工作，也可以先看看“机器法官”的判决建议或者审判思路，作为参考。法院的监督部门可参照机器法官的判决，对法官的审判活动进行某种监督，如二者的判决结果差别太大，可以审查一下法官的判决理由。这也许可以在一定程度上制约司法腐败。在人－机系统开发的第二阶段，会有越来越多的简单案件的判决与电脑推理结果完全相同，因此，某些简单案件可以机器为主进行审判，例如，美国小额法庭的一些案件，我国法庭可用简易程序来审理的一些案件。法官可以作为“产品检验员”监督和修订机器的判决结果。这样，法官的判案效率将大大提高，法官队伍也可借此“消肿”，有可能大幅度提高法官薪水，吸引高素质法律人才进入法官队伍。
未来的计算机不会完全取代律师和法官，然而，律师和法官与智能机器统一体的出现则可能具有无限光明的前景。（注：Smith,J.C,MachineIntelligenceandLegalReasoning,Chicago-KentLawReview,1998,Vol.73,No.1,p277.）可以预见，人工智能将为法律工作的自动化提供越来越强有力的外脑支持。电脑律师或法官将在网络所及的范围内承担起诸如收债、税务、小额犯罪诉讼等职能。自动法律推理系统将对诉讼活动发挥越来越多的辅助作用，例如，通过严密的演绎逻辑使用户确信全部法律结论得出的正当性；在解决相互冲突的规则、判例和政策问题时提示可能出现的判决预测；等等。正如网络的出现打破了少数人对信息的垄断一样，电脑法律顾问的问世，将打破法官、律师对法律知识的垄断，极大地推动法律知识的普及，迅速提高广大人民群众的法律素质，使法律真正变为群众手中的锐利武器。
人工智能时代的法律范文第2篇
关键词：人工智能；教育挑战；教育管理职能；人格化；法律；新征程
人工智能是现代工业发展的产物，经过60多年的演进，因其层见叠出的优良性能而备受万众瞩目。尤其近年来，在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展势头已成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇[1]。2017年7月，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》，足见党和政府对新时代人工智能发展的高度重视。但是，人们在喜闻乐见人工智能之巨大进展时，对其担忧也与日俱增。人工智能到底是“机智过人”还是“技不如人”，未来人工智能会给人类带来福祉还是祸患，都是众说纷纭、莫衷一是的话题。其实，福祸本相依，根据对立统一规律，机遇和冲击比肩并存。人工智能对社会的冲击是全方位的，但教育首当其冲[2]。本文将就人工智能究竟为何物、与教育有何联系，人工智能对教育管理有何现实意义与挑战，教育管理在人工智能时代如何抓住机遇、展开变革，“人格化”与“智能化”如何融合与碰撞，人工智能走进教育管理的可行路径等，进行重点研究。
一、人工智能是人类智能的延伸，人工智能时代的教育管理变革是历史发展的必然
人工智能不是外在物，是人的智能的延伸，正如人眼看不清太微小、太遥远的物质而借助于显微镜和望远镜一样，人工智能是人的器官官能的延伸。这个器官官能就是人的大脑的智能。
“君子性非异也，善假于物也”。人类远在旧石器时代就已开始借助各类工具来弥补其器官官能的局限。如果说（信息时代之）信息技术是取代、提升人的体力的工具，进入人工智能时代，智能技术的应用解决的是替代或扩展脑力的问题[3]。人工智能时代和信息时代的本质区别就是，信息时代“假于物”之“物”是物理概念，智能时代之“物”是类生物概念。
正如工业革命的产物不仅替代、扩展了人的体力，也改变了人体力的作用方式（如交通工具、通讯工具的使用代替长途跋涉，信息时代“指尖化”管理代替以往人类劳动中“臂力”的广泛使用）一样，智能时代智能技术的运用，必将改变人类脑力劳动的模式。比如有科学家根据阿尔法狗三代阿尔法零（AlphaZero）的智力思考逻辑，设计出相关的软件和方法，对新的围棋手进行脑力培训，以提高他们的智能[4]。
基于以上分析，我们对人工智能“为何物”有了一个概念上的了解。那么，人工智能和教育、教育管理有何联系？如何处理教育管理“人格化”与“智能化”的关系？智力发展是教育的重要方面，学生在学习知识和技能的过程中让智力得到锻炼、培养和提高，如同在一张白纸上绘图，改变或发展学生原有的单纯的心理结构、让学生获得复杂的高等智力，是教育的内容和目的。从这层意义上说，教育是一种创新——创造新的智力结构——人工智能也是如此，试图让人工智能机器拥有和人接近、甚至超人的智力结构（替代、扩展人的智力，弥补人类智力（如记忆力）运行的局限性），是人工智能技术发展的终极关怀。根据这一“根源性”探讨，我们可以得知：人工智能与教育“血脉相连”。其一，人类教育是人工智能技术发展的基础（人工智能时代到来所需的智力资源由人类教育提供）；其二，人工智能机器通过与人类教育相同的方式获得智能（机器能够学会学习）。
由此观之，人工智能时代的教育管理变革是历史发展的必然：人工智能“起源”于教育，反过来应用于教育、管理教育教学过程的所有环节。人工智能既然与教育“血脉相连”，人将它运用于教育管理就当如阪上走丸、得心应手。教育既然可以影响和制约人工智能的发展，教育就应该有所作为，致力于让人工智能发展尽如人意——符合人类发展的需要，而非被异化——人工智能本不是外物，要把它变成真正的“骨骼”，而非“假肢”。这是教育管理实现“智能化”兼“人格化”的前提条件。
二、人工智能对教育管理的现实意义与挑战
人工智能技术在教育管理中得到应用，必然对教育管理的发展起到不可磨灭的促进作用。但挑战同时存在。管理者要用好这把双刃剑，随时注意回归教育本质，准确理解技术，有效利用技术，真正做到智慧地运用技术解决教育问题，提高教学效果[5]。
（一）人工智能对教育管理的现实意义
其一，教育管理将更具有前瞻性。预测是人工智能的重要功能。人把一定程式、数据、前提条件写入智能系统，用其对最终结果进行模拟和预测。预测是管理活动中举足轻重的环节。在人工智能问世前，人们就已用各种方法来预测管理结果，如德尔菲法。预测的对象除结果外，还涵括与管理计划相关的诸因素，如影响计划实施的前提条件、可能困境、可行纠偏措施等。基于控制论、信息论、统计学及非数学学科知识于一体的人工智能系统，拥有强大的大数据综合处理、复杂程式分析、可能性概率估量、可视化图像模拟、多维计量建模等功能，其综合性的预测效果显然比单一专家预测（知识结构单一、凭经验推理）要好很多。譬如：人工智能专家系统能综合运用特定领域中专家提供的专门知识和经验，并采用人工智能推理技术来求解和模拟[6]。由是，人工智能使教育管理更具前瞻性。
其二，促成教育管理数据化、透明化与管理理性。以深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控为特征的人工智能，其发挥作用的前提是具有大量的有效数据。巧妇难为无米之炊。没有数据的人工智能，根本无法发挥作用[7]。人工智能依托于数据而存在，这必将促进教育管理数据化进程。数据化即是将各项具体指标按一定方法进行明确计量、科学分析、精准定性的过程。数据化作为人工智能的手段和目的，必将使教育管理不再是模糊化管理，一切将有据可循、有据可依。
管理数据化必将促成管理透明化和管理理性。当大部分工作指标都基于数据来进行计划、监测或评估时，一个明显的好处即工作更具透明度，暗箱操作将明显减少。人工智能时代的公民，应当充分意识到数据对于公民生活的重要性，通过自身或集体性的努力来提高数据感，加强数据使用，并争取获得相应的数据权利，从而更好地实现更为优质的数据化生存[8]。就教育管理相关主体而言，指标量化将让他们的工作或学习更具明确性、目的性、可比性，这本就是很好的激励措施；就领导者来论，管理数据化将在最大程度上规避盲目决策（如“拍脑袋”决策）等感性处理、随机决策的管理方式。
其三，重构教育管理监督与纠偏体系。“预警抓苗头，监督常态化”[9]，人工智能具有强大的监测和预警功能，这是其被交口称赞的原因之一。当实时状况与预设条件不一致，预警程序就启动，以便管理者在第一时间发现问题、采取应急预案、执行纠偏措施。甚至在某些时候，人工智能自适应系统可自动采取解决办法。拥有这一功能，就能杜绝因问题发现不了或不及时而造成损失的现象。同时，人工智能之数据化、可视化将为第三方教育评估（或监测）机构的工作提供便利。另外，人工智能的引入将拓宽教育管理的监测渠道、创新教育管理的监测方式。譬如，在以往，考试作为教育质量监测与评估的主要途径，产生了应试教育的诸多弊端，而人工智能之监测和评估将是全方位、全过程的，这将最大程度规避传统教育监测模式常见的囿于一隅、舍本逐末等功能缺陷。
（二）教育管理需要面对人工智能的挑战
首先，人工智能在教育管理中全面推广将遇到难题。广大教育管理者已经意识到人工智能对推动教育决策的理性和科学性、全面提高教育教学质量具有重要意义。然而，现阶段人工智能的应用案例还相对零散，离全面推广还有很大一段距离。未来教育管理如何使人工智能得到广泛、适当应用，如何在最大程度挖掘其内在价值，如何提升在位的教育管理者应用和驾驭人工智能的能力以及培养符合人工智能技术运用需求的未来教育管理者，如何平衡智能和非智能生活、最大程度地规避技术的负面效应，成为摆在人们眼前的一项挑战。人工智能在教育领域究竟该如何全面“落地”，有无可推广的成熟应用模式，仍是困扰教育界的一大难题[10]。
其次，人工智能“机智”与“愚昧”双重属性的认识问题。人工智能具有深度学习能力，如机器学习——模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能——使用预测学习解决如何随时间发展对数据进行探索、使用集成学习解决如何在空间分布上对数据进行探索、使用指示学习解决如何探索数据生成的方向[11]。但是，源不深而望流之远，根不固而求木之长，抱着白往黑归的态度对待人工智能的学习能力问题是不行的——众所周知，缺乏思维意识是人工智能的“阿喀琉斯之踵”，它的智能只是一种由程序员事先写入的“仿智力”。事物的多样性、多变性，尤其是学生作为成长中的人之独特性，凸显了这一“仿智力”的局限性。它既无法认“理”，又无法究“情”。如何处理人工智能既定程序之“蠢”和万事万物之“变”的关系，是一个棘手的问题。
再次，人工智能运用于教育管理涉及隐私和伦理问题。上文我们谈到，人工智能是基于数据和程序而运行，而且数据越具体，其服务就越精确、学习建议就越科学、知识内容就越合理，产生的教育质量和效益就越显著。但是，数据的授权也使相关人员的隐私保护受到威胁。譬如，学生的家庭状况、学业成绩、惩罚记录等涉及个人隐私的信息和数据，在被人工智能利用的过程中，存在泄露的隐患。人工智能还涉及人权、责任、道德、环境等伦理问题。譬如，在教育管理中，智能机器是否会侵犯师生人权？智能机器人是否拥有人权和道德地位？智能机器在教育教学和教育管理工作中造成的事故由谁承担责任？这都是人工智能走进教育管理要面临的挑战。
三、人工智能对于教育管理职能变革之特殊蕴涵
教育管理职能是指人们对教育管理工作的一般过程和基本内容所作的系统性归纳，对各项程序相似、内容相通的教育管理行为的概括和分类。教育管理职能是教育管理的内容和手段，研究教育管理，必将讨论教育管理职能。研究教育管理人工智能化可不可行、必不必要、是式微还是繁盛，先得探析人工智能对于教育管理职能变革之特殊蕴涵。
（一）人工智能与教育管理计划职能
计划过程是决策的组织落实过程，决策是计划的前提，计划是决策的逻辑延续[12]。就教育管理活动而言，计划是指教育教学工作及相关工作（如财务管理、学生食宿、校园文化、对外交流、公共安全等）的提前安排与部署。计划工作是管理活动的基础，周密的计划是确保决策效率和管理质量的轴钧之点。
优良的教育管理计划应是动态的、滚动的，即在计划制定和实施过程中，通过对信息的及时监测和反馈，及时改变现有计划不恰当的方向和内容，从而在计划实施过程中优化、校正计划本身。人工智能对“滚动计划法”的实现大有裨益，它使得各项本来很难或不可能由人工完成的对大量数据的监测、处理、调整、预测工作成为可能：人工智能本质上是建立在广泛的网络连接和大数据的基础上，同时又不具备人类自然生命的众多生理与情感约束，其在对信息掌握程度、对输入响应速度、理性判断和分析的能力方面，都远超传统人类[13]。另外，人工智能为教育管理计划实施创造技术条件：课程安排冲突之避免、教学资源之充分利用与浪费之杜绝、部门间信息交流之畅通及工作协调之高效、人力物力财力分配之井然有序等。
教育管理计划不同于企业计划。企业计划更多是对整体、全局、事物而言。而在教育领域，学生是成长中的人，学生的多样性、特殊性，决定了教育管理者无法制定符合每个学生发展需要的统一计划。最理想的计划是老师和学生一道、为每个学生量身定制的计划，这种“量身定制”是基于人与人之间因心灵亲近而达成足够了解这一前提。诚然，人工智能在数据处理、指标监测方面卓有成效，然却无法适切于引导学生循序渐进之计划功能的发挥。尽管，我们期待在将来某天，人工智能将真正实现从单纯的物理环境向智能化环境转换，构建一个个体成长和服务进化的教育生态，使教育实现个性化[14]，但这毕竟路途遥远。
（二）人工智能与教育管理组织职能
人尽其能、物尽其用，是教育管理组织职能的手段和目的。组织的设立、职位的设置，既要考虑系统整体目标的实现，又要符合工作任务的分配需要，也要顾及到每个人能力的适用。教育管理组织职能的发挥关系到教育的质量、效益和效率，能否大匠运斤、游刃有余地设计组织架构、配备组织成员、整合组织力量、塑造组织文化、完成组织变革，是教育管理工作能否行之有效的前提条件。
人工智能可以独立或辅助完成多项工作，故将促使管理组织从锥形结构形态向扁平结构形态转变，达到使组织变得灵活、敏捷、富有弹性和创造性的目的[15]。管理层级减少，加上人工智能执行任务鲜有失误之特性，使组织中信息传递效率提高，失真率降低，信息监测成本减少，采取的纠偏措施可更具及时性和针对性。同时，由于管理幅度增大，下级组织将拥有更多自治空间，这有利于下级组织创造力和主动性的发挥。另外，在组织部门设置、组织内部权力划分（集中或分散）、人员选聘、人员考评和培训等方面，都会有很大一部分工作交由人工智能完成。
与企业管理不同，教育管理不以盈利为目的，人工智能之于企业组织职能有益之处，对教育管理不一定适用。首先，组织职能最重要的部分——组织设计，譬如大学之院系设置等，应根据学科的内在规律、学生身心发展的实际情况来开展。其次，虽然我们不难预料，不久的将来机器人会走上讲台，但我们也可以肯定，作为教师的人是不会被人工智能所替代——再完善的人工智能程序，也无法媲美师生之间契合的、互动的思维和意识、思想交流所能带给学生的裨益。再次，学校招生工作能借助人工智能参与的部分也是有限的。例如：学生思想道德素质、学校德育质量等难被量化的指标（这些指标却是评价学生身心是否健康发展最重要的参考因素）的考察，几乎不可能通过人工智能实现。最后，在塑造组织文化（校园文化）方面，就更不可能依托人工智能来进行。塑造能愉悦和润泽师生心灵的、促进师生生命成长的、增加师生生命内涵的校园文化[16]，是教育管理之举足轻重的组织职能。这一职能无法依靠没有思维和意识的人工智能来履行。
（三）人工智能与教育管理领导、控制职能
人工智能在领导职能方面发挥作用的空间要小一些，因为人工智能即使“机智过人”，它也只是一种先进技术，非人的主动行为，而涵括指挥、协调、激励等要素的领导职能，须依托于人的主动性、主导性方能实现。尽管如此，人工智能技术对领导职能仍具意义——技术或科学技术具有很强的领导功能、领导动能，是领导能力、领导效力、领导力的重要支撑。技术水平和层次的质变，必然造成和带来领导方式的转变[17]。
就教育管理而言，其领导职能的重心不是激励全体成员朝着系统目标努力，而是促进、保障每个成员身心健康发展。师生不能沦为人工智能影响作用之客体。规避“客体”成分、杜绝单一化驱动、协调、激励的领导模式，是人工智能时代教育管理领导职能转变、优化过程中所应振裘持领之事。
由于内外部环境变化、信息不对称、管理权力分散、工作能力差异等原因，工作或多或少会出现与原计划不一致的情况，这就需要控制。控制职能指的是对计划的执行，以及偏离计划的差异进行持续监控[18]，从而保证计划执行过程中不出现偏差，或有偏差能及时发现和处理[19]。就教育管理而言，控制是指在教学进度（或质量）、学校财务、基建状况、学生成长状况等偏离原计划（标准）时，对其执行适时、适度、客观、灵活的纠偏措施。将人工智能运用于控制职能，将简化控制流程、提高控制效率、节省控制成本，尤其人工智能监测功能、数据处理功能、反馈功能之精确高效，为人所望尘莫及。
但是，控制是控制事物，而非人。教育领域涉及的方方面面都是人和人的发展，学校师生作为人的独立自由的教学和科研的基本权利不应被控制或干涉。这是将人工智能运用于教育管理控制职能时所面临的掣肘，因为无论人工智能发展成何种高精尖的形态，它依然绕不开教育、人的发展的基本规律。
四、“人格化”与“智能化”：教育管理变革的统一与冲突
人的认知、思想、态度、情感、意志（而不一定是行动、行为），都构成教育管理的内容。“人格化”教育管理指的是用有益于人格发展的方式来实施教育管理，主要突出两个方面：其一是尊重师生的主体地位、敦促师生共同参与管理；其二是以追求师生人性的完满发展，也即回归教育的本质——使人性臻于完善为目的[20]。“人格化”是崇高的人全面发展的过程。
人工智能对“人格化”教育管理有哪些益处？第一，表现在人工智能技术对教育管理的高效助力及由此产生的对人类思维、生产力解放的促进作用。譬如，人工智能替代人去完成教育管理中复杂的、单一的重复劳动，全方位减少师生教学、科研和管理的任务量并提高其效率、效果，这必然推进教育管理“人格化”进程。第二，人工智能教育管理与普通教育管理的具体过程（从上至下、从整体到个体、从战略到战术的“主导——服从”结构）有区别：技术的运用及其过程中信息的互通、分享或公开，本身具有敦促教育管理各相关主体互相配合、良性互动的属性，这一属性契合于“人格化”教育管理内涵要求——师生共同参与管理。第三，传统教育管理中存在的管理权滥用现象，譬如教育行政“过度”、校长“官本位”、教师“学术追求”与“权力追求”错位、学生自主参与管理的诉求缺失等[21]，信息不对称、数据隐蔽化或模糊化处理当为主因。许多教育管理者陷入“民可使由之不可使知之”的传统思维误区，滥用管理权力，采取多种手段封锁信息，拒绝尊重师生主体地位，更遑论引导师生共同参与管理。人工智能之高标准数据化要求，以及这种有据可循、可依的管理模式促成的管理透明化和管理理性，将有效杜绝管理权力滥用或寻租行为，使各相关主体能掌握更多信息、话语权，继而实现民主共管、共治。这本也是教育管理之民主性原则、规范性原则、科学性原则的内在要求。
然而，“智能化”与“人格化”也存在冲突之处。其一，理想的教育管理应该是一种分管、分治。分管不仅指校领导之间存在任务分工，且指全体师生的分层分类管理：学校行政事务交由学校行政职能部门去办，学术（教学与科研）事务交由教师去办，学习事务交由学生自己去办。各自把自己该做的事办好，同时协助他人办好他的事，学校才会处于和谐、协调和良性运转状态，政府、社会与学校、学校行政与教师、教师与学生之间的关系才会和谐、融洽[22]。但是，在这种分层、分类管理过程中，如果师生在方方面面、事事处处都能得到人工智能强力辅助，久而久之就会对其产生依赖，继而导致人的自主管理、自律、自控能力下降、退化和丧失。当下，人们对智能手机这种低级智能技术“上瘾”、“分秒难离”的现象普遍存在，遑论未来高级的智能科技。其二，运用人工智能对管理者提出了较高的技术要求：精通智能技术、深谙操作技巧的管理者成为不可或缺的管理要素。但是，优秀的“工程师”并非一定是具有高尚人格、懂得科学管理方法的、卓越的“管理者”或“教育家”。恰恰相反，一个精晓人工智能技术的人，如果未领会或不重视教育管理原理之精要，利用人工智能干一些与教育管理规律背道而驰之事，就会与“人格化”教育管理的内涵要求南辕北辙。其三，某一所学校、某一个地区，要全面实现教育管理人工智能化，需要充足的教育资金投入、持久的教育财政支持。这必然导致：经济较发达的国家和地区、省会或中心沿海城市、得政策倾斜或政府扶持的省市，将有条件推广人工智能技术，而偏远地区或贫困落后市县，将被边缘化，将沦为教育管理人工智能化的旁观者。如此，人工智能将对教育精准扶贫和教育均衡发展产生掣肘，本就因经济基础差异导致的区域之间、城乡之间的教育失衡，将因人工智能引入而进一步加剧。这就完全背离“人格化”教育管理的初衷。其四，就“实现师生人性完满发展，使人性臻于完善”这一教育本质和本原来谈。人性的发展、完善，有至关重要的两方面：其一是人性之内生、主动发展，如“致良知”，即从外物的魅惑、对名利的欲望中解脱出来，回归人格中本真的“善”；又如，在最大程度上探寻和发掘自我之所擅长、爱好并加以发挥、培养和引导；还如，为内心寻找最适合的安放之所，成全最本质的自我。其二是人性之外生、引导性发展，即通过外在的教育引导，帮助个体全面、客观地了解世界，形成成熟的意识和潜意识，继而找到与万事万物之“道”一致、又契合自我本质存在的人格发展模式。然而，正如上文我们已提及，人工智能基于既定的、“冰冷”的、非人格的、非个适性的程序和逻辑而存在、运行——它不仅无法完成出色的教育管理者所能完成的、适切于人格人性健康发展的工作，反而会对师生人格人性发展造成阻碍。
五、教育管理新时代：以智能化开启现代化的新征程
教育受生产力制约是教育的固有规律。生产力制约着教育目的、课程设置及部分课程内容、科研内容和方向、教育事业的规模和学校结构、教育和教学的手段等。人工智能的出现是生产力发展的必然结果。人工智能的迅猛发展及未来人工智能在教育领域的广泛应用，成为每一个教育管理者不可回避之事。如何充分利用人工智能这一生产力发展的硕果，如何促成人工智能与教育管理的良性结合，且通过教育使人工智能发展得更完善、更利于人类福祉和解放，成为社会各界重点关注的问题。积极稳妥、有的放矢地构建和实施具体可行的策略和办法，将促使人工智能与教育管理相得益彰，以智能化开启教育管理现代化新征程。
首先，应厘清人与人工智能在教育管理活动中的工作边界。在教育管理活动中，尽管人工智能将成为高效、得力的辅助工具，但它却不可能全面替代作为人的管理者的工作。许多只能由人亲自完成的复杂的教育管理、教育教学事宜，不应让人工智能越俎代庖或包办代替。譬如：由师生之间互动和交往交流产生的、一个生命对另一个生命的启迪与引导作用；含有“难量化考察指标”的教育（如德育）质量监测或评估体系的建设；涉及到“学生是成长中的人”特性、学生之间的差异性、学生发展的阶段性、师生人格完善客观规律的系列工作；教育管理实践中出现的需因地制宜、因时适变、因人而异的意外事件。
其次，在国家层面，要健全有关法律体系，加强相关法律功能。现代法律体系，能否成功应对人工智能所带来的新的风险和不确定性，能否在人工智能时代继续维持秩序与变革、守护与创新、价值与事实之间的动态平衡，是今天的法律人所必须面对的紧迫问题[23]。在教育法律法规层面，就教育管理人工智能化制定相关规范势在必行。行之有效的立法是充分发挥法律效用的关键所在：法律界人士应该学习和研究人工智能的相关知识——只有清晰把握人工智能的内在逻辑，才有可能让立法更具有针对性和明确性。有关方面应敦促人工智能专家参与相关立法、司法和行政工作，并为其参与此类工作提供便利渠道。各高校法学院应着手培养学生的、与人工智能发展对接的创新思维、逻辑推理、实践和判断能力（而非单纯传授法学、法律知识），以使学生毕业后在应对人工智能事宜时不处于被动状态。总之，应通过对人工智能相关法律问题的深入研讨，为智能社会划出法律的边界，让人工智能服务人类社会[24]。
再次，教育主体应各安其位、各谋其职，适度利用人工智能。知止不殆，每一位教育管理者，以及所有在教育分管、分治工作中分担职责的师生，皆应时刻警惕：对人工智能要合理、适度地利用，不能因过分依赖、“上瘾”导致自身管理、教育、学习、科研、自律、自控等能力及身体素质全面下降或退化。教师的高阶脑力活动和教学经验，学生的学习能力和逻辑思维习惯，绝非天生具有，往往需要经过低阶脑力劳动甚至体力劳动的重复训练和积累过程。师生过度依赖人工智能可能导致其眼高手低、好高骛远，知其然不知其所以然，甚至变相成为人工智能的助手和附庸——教师失去应有的教学能力和职业素养，学生失去独立思考的能力和健全的心智性格。如此的话，人工智能带给人类的就不是福利和解放，而是祸患与危机。
复次，构建切实可行的应用驱动和机制创新策略。应用驱动立足于受教育者最直接的利益问题，驱动人工智能技术在教育管理领域的广泛应用，驱动教育管理的变革和发展，驱动适切于教育管理运行的创新性、应用型人才的培养，驱动教育管理人工智能化的全面实现。机制创新是指不仅仅依靠政府和教育系统本身来提高和保障资源供给，还注重依托产业界、社会各界的力量来推动教育管理人工智能化变革的顺利实现。譬如，在以往教育信息化过程中，各教育机构通过与电信企业深度合作、互利共赢，有效地促进了教育信息化与应用驱动进程。
最后，学校应做好适切于人工智能发展和应用的教育管理人才培养工作。高端人才是人工智能的领头羊，人工智能高端人才队伍是推进“人工智能+教育”发展的雄厚后备力量[25]。优质的、适切于人工智能发展与应用所需的教育管理人才的培养，属于教育的本职事宜。上文我们提及，教育受生产力制约是教育的内在规律，与此相关还有另一条教育规律：教育可以对生产力发展产生反作用——教育把可能的生产力转化为直接的生产力、实现科学知识的再生产、产生新的科学知识和新的生产力。因此，关注适切于人工智能发展与应用的教育管理人才的培养，对于使人工智能这一生产力朝适合的方向、以最高的效率、最好的效果推动教育发展、提高教育管理质量是大有裨益的。
人工智能时代的法律范文第3篇
未来世界
人工智能已经在建筑、医疗、仓储、生活服务等各个领域成为人类的助手，甚至在赶超人类。
在2014年上映的电影《她》里，内向的男主角西奥多·托姆布里与人工智能“女性”萨曼莎谈了一场靠声音传递情感的恋爱。现实生活中，随着深度学习的不断突破，语音识别技术愈加成熟。Siri与Google Now以及微软小娜也已经被大众接受并熟知。说不定不久的将来，你也会陷入一场用声音谈的恋爱。
总而言之，在未来的10至20年内，我们所处的世界将越来越接近科幻电影所描述的未来世界。在那个世界里，车自动行驶，一切电子产品靠语音或视网膜控制，劳动密集型产业已被机器人或系统取代。生活方式的再次变革，必然带来人类思想的又一次重构。
生活方式变革
一台智能机器人将成为家里的好帮手。眼下，机器人已经在世界各地的服务场所试点上岗，如果不在意那点所谓的人情味，机器人将提供更冷静也更精准的服务。未来帮病人查询病症、病史的可能就是掌握着海量病例信息的机器人了，至于语气和触感如何，就要看设计师的喜好与审美了。
不久的将来，人工智能将在生活各个方面给人类带来便利。但这项科技的飞速发展，似乎也将给人类带来生存困扰。“无人驾驶”的实现意味着“司机”这个职业即将作古，智慧医疗让医生的权威受到前所未有的挑战，智能机器人将让一大批服务业或其他重复性劳动者失去工作。
人类在享受人工智能高效率、高规格服务的同时，似乎不得不为自己的命运担忧——人工智能服务是需要购买的，如果自身的工作被人工智能取代了，我们要如何购买服务？
有这样一种说法，当人工智能发展到一定程度，被解放出的人类劳动力将把自身的创造和生产能力投入到文化、艺术等领域。在物质高度发达的时代，人类更有可能回到远古，重新找回精神上的宁静。
人类的威胁
人工智能将把人类从繁复的日常工作中解放出来，但随着它变得越来越聪明，人类的主导地位还是无法撼动的吗？
这个科技和伦理上的悖论早在科幻电影里被反复讨论，2017年上映的电影《异形：契约》再次把这个讨论推上了新高度。导演雷德利·斯科特塑造了一个智慧超群的机器人大卫——与米开朗基罗的著名雕像作品《大卫》同名，寓意着他是接近完美的人类化身。电影中，大卫不再单纯地顺从于人类，他在一次次学习中掌握了人类的思维逻辑，并将自己凌驾于人类之上。由此，新的种族歧视诞生，法西斯主义被机器人接受和发扬，人类最终作茧自缚。
这样的可怖局面不只是寓言，虽然当下的机器人还没聪明到大卫的境界，但人类与机器人的矛盾已崭露头角。
《人工智能时代》里提到过一起“历史上第一次机器人暴走”案例。MIT人工智能实验室联合创始人主任马文·明斯基曾提议远程控制机器人手臂，为病人实施外科手术。一天，可能是由于编程错误，这个机械手臂疯狂摆动到差点伤害到人。
如果说，机器的“暴走”只是场意外，那当人类在机器人身上寄托了情感，并赋予他们人类身份时，人与机器人的伦理和地位冲突就更不可避免了。
美军曾使用一种多足机器人排雷，每次它用脚引爆一颗地雷就会丢掉一条腿，但依然可以用剩下的腿继续前进。然而，负责执行的上校无法忍受看着它用最后一条腿拖着烧成焦黑色的残躯匍匐，他觉得这个测试是“不人道的”。
2017年10月25日，在沙特阿拉伯的“未来投资倡议”大会上，“女性”机器人索菲娅被授予沙特公民身份，成为世界上首个获得公民身份的机器人。这一身份确认意味着，将她关掉或拆除是非法的。索菲娅在大会上接受采访，显示出她的“高情商”。当被问到机器人是否有自我意识时，索菲娅的回答让大家后背发凉：“你怎么知道自己是人类呢？”
人类已经渐渐开始以同类的视角接受机器人。1950年，美国作家艾萨克·阿西莫夫在他的科幻小说《我，机器人》中未雨绸缪地探讨了机器人与人类之间的道德问题，提出了著名的机器人学三定律：“第一定律，机器人不得伤害人类，也不得见人受到伤害而袖手旁观。第二定律，机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一定律。第三定律，机器人应保护自身的安全，但不得违反第一定律和第二定律。”
人工智能时代的法律范文第4篇
西欧社会主义工人运动催生的近代社会保障制度在1929年～1933年大危机中被推广到世界其他地区，在二战后的资本主义黄金岁月，这种“从摇篮到坟墓”式的全面社会保障制度一时被引为自豪。然而，70年代的“滞胀”奏响了传统福利政策的挽歌，由于生活水平提高、医疗技术进步所导致的人口老龄化更向大多数国家的“现收现付”式的养老保险制度提出了前所未有的挑战，改革呼声日益高涨。在全球涌动的改革浪潮中，南美的发展中国家智利以其激进的私有化模式一举跃上潮头。
改革前，智利实行是政府管理的“社会统筹、现收现付”的养老保险模式，这种模式由在职一代负担退休一代的养老，国家用来支付养老金的资金就是在职一代缴纳的费用。但这种模式有它致命的弱点：作为一种隔代转移支付体系，个人领取的养老金与他缴纳的养老保险费毫无瓜葛，完全由政府控制，出于“搭便车”心理，偷费漏税成风；并且，老年人口增加导致就业者与退休者的赡养比下降，1960年是六个在职者养活一个退休老人，到1980年发展成两个在职者养活一个老人，在职者上缴的费率越来越高，甚至相当于工资的50％左右，投保者难以承受；国家财政也面临巨大压力，1980年财政赤字高达养老金总额的28％。此外，养老金由政府管理，费用极高。
自己为自己养老保险
在20世纪70年代～80年代，智利巨额债务和高通货膨胀先后引爆两次严重的政治经济危机。皮诺切特军政府上台后，一批留美青年经济学者获得重用，并由他们主持了一系列重大改革。为了解除政府沉重的财政压力，增加职工的工作积极性和企业活力，1981年，这批留美学子对智利的社会保障体制进行改革，改革的主要方向是促进养老保险制度私有化。经过改革，新的以个人账户为基础的养老金制度取代了“现收现付”制，个人账户、累积型、私人管理和政府辅助构成了它的四大支柱。
新的退休金制度取消了雇主对养老保险缴款的义务，个人独立承担缴纳责任。凡新就业者均须参加这一制度，退休金按月工资的10％缴纳，逐月积累，存入个人账户；同时，个人账户上的资金可以进行投资运营，退休后将账上缴费本金及增值收益支付给该会员，并允许继承。会员达到法定退休年龄（男65岁、女60岁）就可以领取退休金。在职期间积累多少，退休后就能用多少，自己为自己养老，“谁交钱谁受益”。退休金逐月支付，并且每年按月调整一次支付金额。政府将这项制度提升到法律层次，迫使人们参与新的养老保险制度。经过科学的统计和测算，专家们认定，按工资的10％缴纳养老保险税，劳动者退休时至少可获得相当于其退休前工资50％～70％的养老金。
养老金管理私有化
在养老金制度管理上，政府由“运动员”转为“裁判员”，私人公司取代国家管理社会保障基金。政府只负责监管制度运行，而不再过多参与制度本身的运行。智利法律规定，只要能吸收400人以上参加、资本金超过12万美元，就可以成立退休金基金，社会成员有权自由选择退休金基金管理公司来管理自己的养老金个人账户，并可以在不同管理公司之间转移账户。为保证效率，对养老金管理公司没有内资和外资的限制。目前智利五家最大的管理公司中，有四家是由国外资本控制，比如西班牙银行、花旗银行、AIG保险公司。经过优胜劣汰，智利当初成立的20多家管理公司如今只剩下八家。
但是，引进私营公司管理社会保障基金并不意味着政府完全放任自流。新制度下，政府在养老保险制度下的作用首先表现在制定法律和规则，建立养老基金管理总监，依法监督养老基金管理公司，并要求养老基金管理公司完成最低经济效益指标，否则就责令其破产，由总监署负责清算，以保证其运行的安全。而且，国家还承担了对低收入阶层给付最低养老金的职能，投保会员个人账户储存额不足或管理公司破产时，政府给付补足最低养老金，对社会上不能享受任何养老金的人发放救济。
更为关键的是，智利政府还勇敢地承担了新旧制度转轨过程中的成本，负责偿还旧有社会保障债务。这部分社会保障债务主要分为三部分：1、新制度建立时已退休职工的退休金权益；2、没有退休，但决定继续留在旧制度中的工人的未来退休金权益；3、决定转移到新制度中去的工人在旧制度下已经积累的权益。这三部分加总，以1981年现值为准，政府负债总额约为当年GDP的80％左右。对于前二者，智利政府直接以财政经常项目收入支付，后者以发行债券融资偿还。旧有社会保障债务由政府偿还，新的社会保障制度得以轻装上阵，最终顺利实现了新旧制度的交替。
保障养老基金运营安全
可以看出，在养老保险基金制度运行过程中，智利政府只是一个“乐队指挥”――规则的制定者，其最重要功能是运用法律和其他监管手段，保障基金运营的安全。国家与社会养老保险相对分离，大大减轻了政府的直接责任（即社会保障供款或财政补贴），节约了政府的管理成本。在智利，养老金的投资和管理受到法律的严格控制，投资方式只能在法律的框架下进行选择。为保证养老金运营的绝对安全，智利的法律规定：养老金的投资必须是一种多元的组合，以减低风险。个人基金账户往来和基金管理公司本身的账目往来必须严格分开管理。这就意味着，如果基金管理公司企图侵占基金或者它的利润，财会制度这一关就无法逾越。另外，法律还规定，基金管理公司不能以基金为抵押获得银行贷款。
智利模式的优与劣
智利新的养老金制度一经推出，便受到全球关注。经过十几年运作，智利政府既建立了有效的社会保险制度，又促进了经济发展，成就举世瞩目：1980年～1998年间，智利GDP年均增长5％。1999年，智利人均GDP已达5000美元，人口城市化水平达84％，出生人口平均预期寿命达75.21岁。根据世界银行最近发表的分析数据，智利国民生活质量已经进入发展中国家前列。智利社会保障制度的成功表现为：
第一，基金管理引进了竞争机制，使基金的经营取得巨大成功，优化了投资结构。养老基金的私营化管理大大提高了社保基金的投资收益。就全国的情况来看，自1981年5月新制度开始实行直到现在，养老金平均投资收益率是11.4％,而同期银行平均存款利息是7.1％,政府债券收益率是6.5％。当新制度刚开始执行时，大家对养老基金的投资收益率预期在5％左右。相形之下，旧体制下养老基金收益率仅为3％。养老基金的高收益吸引了新成员加入新制度，新会员越来越多。1982年106万会员参加，1994年达到288万。
第二，储蓄总额和储蓄率受新退休金制度激励而增长，向国民经济体系注入巨额长期资本，稳定了国内金融市场，资本市场取得长足发展，促进了经济增长。养老基金在国内生产总值所占的比重，从1981年的0.9％增加到1994年的43.1％。
人工智能时代的法律范文第5篇
【关键词】 裴斯泰洛奇 言语教育 语文教育
18世纪末19世纪初瑞士著名的资产阶级民主教育家约翰・海因里希・裴斯泰洛齐认为，智育教育是儿童取得全面和谐发展的重要组成部分。而计算、测量和言语是合成智育的三要素。由此可见，言语教育在儿童智育发展过程中占据着重要地位。加之母语教育主要是言语教育，主要提升人的言语能力。强调区分“语言”和“言语”的语言学家索绪尔认为：“语言和言语是相互依存的；语言既是言语的工具，又是言语的产物。” 语言是音义结合的符号系统，是人用来交际与思维的工具，言语则是人运用语言的结果。因此，言语教育是做好语文教育必不可少的基础。而裴斯泰洛奇的言语教育思想对当代语文教育具有巨大的影响。
那么，裴斯泰洛奇的言语教育思想对当代语文教育有哪些影响呢？
一、言语教育是构成智育的重要组成部分
裴斯泰洛奇认为：智育的简单要素是数目、形状和语言，智育就是借助这三个要素而得以实现的。由此得知，言语是构成智育的重要组成部分。下面笔者分别从智育的任务、内容和功能给予论证。
从智育的任务来看，智育是使受教育者通过文化科学知识和技能的学习，发展智力的教育。以传授知识，发展技能以及培养自主性和创造性为其主要任务。而裴斯泰洛奇认为，智育的任务是帮助儿童通过感性经验去获得一定的知识，并发展他的智力，尤其是思维能力。大家知道，语言是思维的工具，要想思维能力能够得到好的发展，必须依赖于语言。而言语是语言的表现形式，因此，从智育的任务上来说，言语教育是促进智育发展的根本。
从智育的内容来看，智育的内容分为显性和隐性两种。顾名思义，显性就是能看得到感受到的。它包括课程标准规定的基本知识和技能以及在教师指导下的其他智力活动的内容。语文课，就是最明显的智育内容之一，它是对学生进行最基本的听、说、读、写能力的培养，在此基础上学习语言、文字、文学知识等。而教师在进行语文教育的过程中，他所使用教学方法，如裴斯泰洛奇的言语教育三步骤，即发音、单字和语言的教学方法以及如何组织教学等的方法就属于隐性智育的范畴。所以，言语教育是智育的重要内容之一。
从智育的功能来看，智育不仅是人的全面发展的重要内容，还能提高个体社会生活质量，进而促进生产力和科技发展、社会进步，传承和促进人类智慧发展。在教育功能方面，智育是德、体、美劳各育的基础，德体美劳教育的实现，必要的知识以及理解和认知能力都是不可或缺的因素。只有具备了一定的语言基础，才会有较好的思维过程。一旦思维过程清晰明朗，做任何事都可以是事半功倍的。而在工作学习的过程中，免不了要和人进行交流沟通，如果没有语言基础，你就无法清楚地表达自己，别人对你的印象也会因此大打折扣，这是完全不利于个人发展的。个人得不到良好的发展，那么对社会的贡献也会随之减少。鉴于此，要发展智育，言语教育不容忽视。
综上所述，言语教育是构成智育必不可少的要素，亦是语文教育的根本。因此，当代语文教育应加强言语教育，从而促进智育的发展，进而反馈到语文教育上来。
二、裴斯泰洛奇的三步语文教学法符合学生的认知规律
俗话说：没有规矩，不成方圆。“规”就是规律。的确，任何事物、任何行业的发展都具备一定的规律性。拔苗助长违背了禾苗的生长规律，其结果只能是徒劳无功。因此，无论做任何事都必须发现并掌握其规律，达到事半功倍的效果。语文教育也应如是。
裴斯泰洛奇论语文教学：语文教学最简单的要素是“词”，而词本身最简单的要素是“声音”，因此语文教学应从声音的掌握开始。他提出语文教学的三个步骤。第一步是发音教学，主要进行发音训练，关键是使儿童形成发音的能力，进而学习、认识字母和音节；第二步是单字教学，主要是针对事物名称的教学，让儿童熟悉各类事物的名称，为阅读做准备。并且在教单词时，应先教名词，进而加上形容词，使儿童更好地理解词的意义和属性；第三步是语言教学，要求儿童对事物形成整体的认识，了解事物之间的联系，并能用完整的句子表达出来。从认知规律的角度来说，我们认识事物主要是遵循先整体后局部、先认知后理解的认知规律。乍一看裴斯泰洛奇的三步教学法似乎不符合先整体后局部的规律呀？其实不然。我们知道，儿童的学语过程是从单字到词再到句的顺序，但是如果没有语言环境的影响，他的脑海中是不会有语言概念的，也不会说话，譬如有名的狼孩。所以说，儿童之所以从咿呀学语到自如地运用母语应归功于语言环境。而语言环境正是给孩子提供了一个整体概念，他们只不过是将其分解之后再进行组合，这是符合认知规律的。
裴斯泰洛奇的音―字―语言三步教学法主要是针对西方国家的拼音文字而言，而对于象形文字的汉语来说，发音教学不是特别显现。汉语教育的步骤应是：单字―词语―句子。在单字教学中，应遵循从易到难、从熟悉到陌生的规律；在词语教学中，充分运用直观教学法和全身反应法等教学方法，让学生了解并能运用一些常用的名词、动词和形容词，这与裴斯泰洛奇的单字教学法是相近的；在句子教学中，应先教学生简单的短句，只由主谓宾，而无其他成分的句子，如小鸡啄米等。之后再交给他们由主谓宾定状补组成的句子，如可爱的小猫在紧急地追逐一只令人厌恶的小老鼠。笔者坚信，只要我们按照这样的规律来进行言语教育，那我们的语文教育事业必将取得很大的突破。
三、裴斯泰洛奇向教师提出的任务有利于更好地开展语文教育
在裴斯泰洛奇的论智育思想中，他向教师提出了四项任务，即教师应该寻找产生各种复杂的自然文化现象的要素，并且通过这些要素认识自然和文化之间严密的结构；教师必须研究孩子智育发展的自然规律；必须熟悉孩子智力发展的程度以及应该判断某件事总的发展程度同某个孩子发展水平是否相适应。然而，理想是丰满的，现实却是令人遗憾的。我们当代的部分教师，仍持有传统的教育理念，认为教师的地位是在学生之上的，对于学生，他们要做的只是授业解惑，上完大纲规定的内容与学校规定的任务，这本无可厚非。可是，随着时代的不断发展变化，物质至上的意识充斥着人们的大脑，教育的功利化现象也较为突出，教师的专业素养在逐渐降低，社会的种种现象对学生学习语言的干涉也被忽视。在这样的背景下，能真正关心学生的教师是很少的，更别说对学生各方面的发展情况面面俱到了。当然，这个任务的难度之大是显而易见的，教师要完成这个任务也是不易的，但是既然身为教育工作者，就必须迎难而上，尽力做到最好
首先，寻找产生各种复杂的自然文化现象的要素，且通过这些要素认识自然和文化之间的严密结构，典型的如我们的象形文字。在文字出现以前，人们结绳以记事。在文字产生之初，人们勾勒出事物的形状，其中以自然界的事物为最多，如日月山水等，这些逐渐演变为我们现在看到的文字。人类为了交流与流传的需要，在这些以自然为物勾勒出来的字的基础上，对它们进行组合、增加删减，使之形成一个新的文字，并赋予了它新的含义。如水的象形字最初是三条波浪线组成，后来为了书写方便，将其改为三点水，并和其他的部首组成新的文字，如江、河、泪、泣等。除此之外，语文中的乡土文学等也能找到自然与文化的严密结构。因此，作为语文教师，我们不仅要具备语言文学知识，还应具备一定的自然文化知识，对于一些复杂的自然文化现象要有追根寻底的精神。
其次，研究孩子智力发展的自然规律并熟悉孩子智力的发展程度。孩子智力发展的规律一般情况如下：0―2岁是孩子的初始阶段。孩子在初始状态中，内心世界没有完整的认知模型，父母给他什么就是什么。由于他们是处在右脑发展而左脑还未发展的阶段，因此对2岁前的孩子来讲，是不能用语言进行交流的。这个时候用早教，用大量的理性音乐等刺激去激发孩子的智力发展是非常好的；3―7岁是右脑高度发展阶段，此阶段的儿童所有的行为都是在学习。这个阶段要鼓励孩子多说话，适当的阅读和写字，这又助于刺激左脑的发展；15岁以后是左脑的高速发展期。由于左脑主要承担逻辑与分析思维的功能，因此这个时期的孩子都喜欢推理；16岁以后孩子的智力结构基本形成，明显的体现是高中生多半显现出自己的学习特色。只有了解了孩子的智力发展规律，才能选择适当的教学内容与方法，只有有了正确的方法，孩子的智力才会得以发展。
对于孩子智力的发展程度，这就要求我们的老师除了具备专业素养外，还应具有良好的职业道德与爱心。如果没有爱心，没有为学生服务的理念，自然也就不会去关心学生智力的发展程度。另外，在具备了爱心的基础上，我们更应该注重个体的差异性。早在春秋战国时期，圣人孔子就提出了“因材施教”的教育理念。因为每个人体内的遗传基因、生活环境与学习环境的不同，必然会造成每个学生的智力发展水平的不统一。所以，我们的语文教师必须学习一定的心理学知识，以便我们因材施教，更好地培养和发展每个学生的智力，以此来促进当代语文教育事业的发展。
最后，判断某件事总的发展程度同某个孩子发展水平是否相适应。如上文所说，每个个体之间都具极大的差异性。有些孩子的各方面发展较快，而有的发展较慢，这在一个群体里面都是很普遍的现象。作为教师，我们不仅要估量与教学相关的事物发展的程度，还应判断其是否适合学生的发展。如我们的初中语文课，这个阶段是孩子左脑高度发展时期，逻辑分析能力最强的时期，如果我们在这个时候对学生还是进行灌输式的教育，本来应该学生自己分析段落大意，自己翻译文言句式的，老师却直接告诉其答案，而一味地让他们朗读、背诵，这是百害而无一利的做法。初中语文课目标就是要学生学会分析、体会，而朗读、背诵的行为是小学阶段的惯用手段。如果老师判断错了事物的发展程度，会让学生的智力发展停滞不前，这是非常严重的。
新事物总是在旧事物的基础上产生和发展起来的， 同样的，在语文教育方面， 我们不能完全抛弃前人的教育思想。只有把前人的教育思想与现实结合起来， 正确对待前人的教育思想， 坚持“批判继承、弃糟取精、综合创新、古为今用”的态度， 并根据时展所出现的新情况，新问题， 赋予其新的内容， 才是当代语文教育工作必须要解决的首要问题。
【参考文献】
[1]裴斯泰洛奇.裴斯泰洛奇教育论著选 [M].人民教育出版社，1992.
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