【编者按】2017-2022年我会组织开展了为期五年的中国“生态环境法典”编纂课题研究，取得了丰富的成果。今年5月我会在重庆启动了第二阶段“生态环境法典”编纂课题研究（见本公众号https://mp.weixin.qq.com/s/F75OagBbnGZjn-pTc499ZQ）。值此《十四届全国人大常委会立法规划》已将“环境（生态环境）法典”编纂纳入一类立法项目之际，我会微信公众号特设“生态环境法典编纂研讨专题”专栏，全面、及时刊发我会在“生态环境法典”编纂课题研究的最新研究成果和动向。

　　本期起将分五次陆续刊发2023年5月在我会举办的“中国式现代化与生态环境法典编纂学术研讨会”上来自国内宪法、行政法、刑法、民法等学科和法律实务界等八位著名专家学者发表主旨演讲的文字稿，以答谢大家对研究会“生态环境法典”编纂研究课题进展的持续关注。

　　主旨演讲八：大数据分析在环境法典编纂中的运用

　　——赵晓海（北大英华科技有限公司总经理、北京大学法律人工智能实验室副主任）

　　

　　各位老师好，感谢主办方的邀请，我今天来给大家分享一下人工智能在环境法典编纂中的应用。“北大法宝”是各位老师们研究和教学工作都会用到的协助工具，我也借此机会给大家汇报一下“北大法宝”人工智能在环境法典的编纂中能够做哪些事情，并展望一下未来的应用前景。同时今天我也会给大家介绍一下我们马上要推出的“法宝GPT”，这是整个法学界都比较关心的。

　　一、法律人工智能的发展

　　（一）法律人工智能简史

　　首先介绍一下“法律+计算机”在我国的发展历程。这最早可以追溯到1979年钱学森提出的“法治系统工程”这一概念。到了1981年和1983年，李克强先后发表了两篇论文，探讨法制系统共治工程以及法律工作的计算机化，都属于经典之作，时至今日法律人工智能的很多内容也仍然还处在这些论文所探讨的范畴之中，只不过具体形式有所演化。后来我和我的导师张力行教授，做了中国第一个法律检索系统，以上都属于互联网背景下数据库和检索的时代。

　　2012年以后，大数据人工智能普遍应用到法律工作。由于法律工作会涉及到大量的语言和文字，这也决定了法律工作与NLP（自然语言处理）技术的结合成为一种必然，关键就是怎么用计算机来理解和处理自然语言。NLP从上世纪50年代开始，先后经历了“小规模专家知识-浅层机器学习算法-深度学习算法-预训练语言模型-ChatGPT大模型”的发展历程。

　　我认为如今的ChatGPT已经远远超越了AlphaGo，它的出现对脑力劳动者而言是一场伟大的工业革命。ChatGPT对语言和文字的处理能力十分强大，GPT3.5包含了1750亿个参数，而人脑中的神经元也才1000亿个左右。

　　1987年，美国东北大学曾召开了首届国际人工智能与法律会议（ICAIL），主要讨论了10个议题：（1）法律推理的形式模型；（2）论证和决策的计算模型；（3）证据推理的计算模型；（4）多智能体系统中的法律推理；（5）自动化的法律文本分类和概括；（6）从法律数据库和文本中自动提取信息；（7）针对电子取证和其他法律应用的机器学习和数据挖掘；（8）概念上的或者基于模型的法律信息检索；（9）自动化、重复性的法律任务的法律人机器人；（10）立法的可执行模型。其中，除了前四个议题目前来说仍具有一定难度外，ChatGPT对于议题（5）到议题（9）已经能够胜任至少80%了，这是非常惊人的能力。至于议题（10），实际上它分为“立法”和“可执行模型”两个部分，后者涉及到执法和司法，前者就是我今天要讲的人工智能辅助立法。

　　（二）“北大法宝”的行动

　　“北大法宝”以“让法律更智能”为使命和愿景。我们把法律人工智能拆解成五个部分：一是法律原则规则化，也就是把抽象的法律原则变成具体的法律规则；二是法律规则规范化，也就是把具体了的法律规则转化为具有假定条件、行为模式、法律后果的法律规范；三是法律规范标准化，否则计算机无法理解；四是规范标准代码化，也就是法律即代码，代码即法律；五是法律工作智能化，这也是我们要最终达到的效果，在此基础上，前面所说的十个议题，都会逐步地实现和丰富起来。

　　所以在这个基础上，我们承担了东南大学牵头的“立法公众意见综合分析及法律条文智能审查技术研究项目”当中的两个部分，一个是基于语义意图理解的法律法规条文智能辅助生成技术，另一个是大规模立法知识库构建技术及合宪合法智能审查技术。总的来说，就是解决机器怎么像人一样编制法条。这两个课题的成果我们是在司法部和生态环境部示范应用的，实际上这也是人工智能立法技术在环境法典编纂上的一个应用。

　　除此之外，2022年由北京大学牵头，我们又承担了另一个国家重点研发计划，即“跨领域知识驱动的法治调研智能感知及辅助决策技术研究项目”。这是个涉及面很广泛的大项目，围绕面向立法领域的跨域多语种知识表示与语义理解、跨领域知识融合的智能写作与可控文本生成、立法规划的跨域可信信息交互与智能决策三个问题来展开。这其中，首先要解决的是怎么搞好立法规划和计划，其次是怎么运用到涉外法治上，第三就是审查立法的实施和落实情况，然后再反馈回立法计划和规划的过程中，服务于立法计划和规划的辅助生成。因此，无论是宏观还是微观，无论是条款还是其周边意见的感知，这一整套技术应用于立法工作中，都可以极大地提高立法的成效和质量。

　　二、人工智能辅助环境法典编纂

　　我们怎么具体来辅助人工智能的法典编纂呢？就是设计了一套环境法典立法辅助系统，它可以收集环境法相关的各类信息，辅助老师们开展研究和撰写。简单来说，主要就是数据分析和起草辅助两大主要功能。

　　（一）数据分析

　　首先是数据分析。我们在这个系统里构建了环境保护数据库，包含了法律法规、法学期刊、司法案例、行政处罚以及专题报告等各类环境类数据共100余万篇，都可以进行检索。老师们还可以把这些资料进行收选利用，针对性地分发和共享，进行数据智能统计分析。此外，环境法典立法辅助系统还会自动生成立法资料汇编，实际上我和吴凯杰老师共同主编的《生态环境法典编纂法律文献精编》一书，就是用这个系统辅助完成的。我们还对环境保护类的法律条文进行了要素标注，将法律条文拆解到词语一级的颗粒度，为课题研究提供语料。总之，这个系统的数据分析功能就是在“大大的环境法里挖呀挖呀挖”，最终帮助我们“开出环境法典的花”。

　　（二）起草辅助

　　第二大功能就是起草辅助。首先，我们在系统里设计了环境法典结构树，并使其与后台海量数据深度交互。然后这个系统还根据法典的结构特点，设置了结构化的条文编排功能，也就是老师们写完法条内容之后，它会自动按照法典的体例给你编排编、章、节、条，并且记录、回溯和批注等功能都是自动完成的。而且，在起草的同时系统还会自动在线生成注释稿和纯净稿，达到起草辅助的最佳效果。总而言之，我们要做的事情就是把人充分解放出来，让机器做好它能擅长的工作，达到人和机器最大程度的合理分工。

　　三、ChatGPT的应用和展望

　　（一）ChatGPT应用的优劣分析

　　ChatGPT算是今年半路杀出来的程咬金，它的能力很强。第一，它能够理解人类的语言。第二，它真的比我们更会编。第三，它具备了推理能力。第四，它可以进行多轮会话，可以无休止地跟你聊。ChatGPT现在的应用十分广泛，听说很多人谈恋爱都在用它，我们法律界尽快与ChatGPT深度融合是大势所趋。

　　它在法律领域大致有哪些应用点呢？我总结了一下，包括但不限于法律智能检索、智能法律咨询、合宪合法审查、辅助法律文书撰写、司法案例判决预测、智能合同审核、自动多语言翻译等方面。由此可见，ChatGPT正在大大缩小城乡差别、区域差别，知识差别以及我们跟国际的差别，这是在互联网的诞生之后又一次把人和人的距离无限拉近了。尤其要注意的是，它也弥补了学生和老师之间在知识和认知上存在的鸿沟，很多青年教师都跟我表示，感觉自己的职业生涯已经受到威胁了。

　　ChatGPT虽然惊艳，但是也并非完美，他也有一些缺点。第一，可信性无法保证，它特别像一个会满嘴跑火车的人，特别会编看起来很漂亮的话，一本正经胡说八道。第二，专业领域表现欠佳，因为它是个通用的模型，在特定的专业领域未必了解得很深入。但是我要提醒大家，它在特定专业领域的表现超越人类也只是时间问题，这个时间也许比我们想象的还要更快。第三，它回答结果的稳定性较差，同一个问题可能给出不同答案。第四，时效性差，也就是它的知识范围只更新到2021年12月，无法融入新知识。基于上述缺点，我们给出的解决办法就是对ChatGPT进行专业领域的语料训练。

　　（二）ChatGPT及大模型在“北大法宝”中的应用

　　接下来我讲一下ChatGPT及大模型在“北大法宝”中的应用。首先是智能检索的升级，我们可以为用户提供快速、准确的交互式检索服务，甚至直接给出回答。然后是类案检索与解释，法律工作者可以把它当作一个助手，用它去阅读案件和梳理案件。此外，“北大法宝”目前设计了自主预训练大模型的规划，构建百亿参数级别的大模型，以开源大模型为基础，使用领域预训练的方法，并且充分利用我们现有的海量数据，训练处我们自有的生成式语言模型。

　　老话讲“劳心者治人，劳力者治于人”，今后可能就是劳心者要考虑怎么指挥会使用智能工具的人。当然ChatGPT也带来了另一个需要重新考虑的问题，因为无论是脑力劳动还是体力劳动，大家的劳动力都已经没什么用了，所以到底是谁剥削谁，甚至还存不存在剥削？这些都是需要重新探讨的问题。

　　（三）ChatGPT法律场景下应用演示

　　刚刚我在介绍的过程中已经演示过了起草平台，在此就不赘述了。我们接下来来看一下辩护平台。例如民事诉讼，您可以输入案情，然后根据需要让它自动生成起诉状、上诉状、上诉书、判决书等法律文书，同时可以选择判决倾向，如“原告部分胜诉”“被告部分胜诉”等。然后它还可以模拟诉辩双方的辩论过程，就像下围棋一样进行多轮对话。此外，它还可以对案情进行学术分析，这个基本上就类似于那种没有知识增量的完全给老板干的活，平时我的员工用一个星期才能完成，现在可以直接自动生成。以上这些功能既可以用于学校模拟法庭教学使用，也可以给律师在出庭前模拟庭审现场，还可以对法官判决进行辅助。

　　接下来再看一下文本处理，你只需要给它输入一定的指令，比如“起草环境法典的总则部分，要有三章一百条”，它就可以直接给你生成出你想要的文本了。

　　所以今后可能人类的作用就更倾向于真正意义上的分析、批判、创新、解决问题以及服务社会，而繁琐机械的文字编写和生成的工作都可以交给人工智能去做。尽管它可能说得不对，但是它解决了我们大部分的前置工作，你可以从它生成出的文本里边找对你有用的，你可以调顺序，你也可以进行裁剪，这会节省你80%的时间。

　　我就讲到这里，谢谢大家！

　

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