【編者按】

值“5?17”重要講話發(fā)表十周年之際，上海社聯(lián)聯(lián)合澎湃新聞推出“潮頭·先聲”25位上海哲學(xué)社會科學(xué)學(xué)者訪談專題。專題以“研究真問題、真研究問題”為導(dǎo)向，聚焦知識創(chuàng)新、理論創(chuàng)新和方法創(chuàng)新，探索立足中國發(fā)展實踐構(gòu)建中國自主知識體系的路徑。學(xué)者在服務(wù)國家戰(zhàn)略，研究國家重大現(xiàn)實課題中，也在努力回答中國之問、世界之問、人民之問、時代之問。

在司法領(lǐng)域，人工智能適合處理占比約70%的標準化問題。2022年最高人民法院發(fā)布的《關(guān)于規(guī)范和加強人工智能司法應(yīng)用的意見》，是全球較早系統(tǒng)確立AI司法應(yīng)用邊界與運行原則的國家級司法規(guī)范性文件，其核心表述被后續(xù)國際規(guī)則借鑒。

4月8日，上海交通大學(xué)特聘教授、智慧司法研究院常務(wù)副院長楊力接受澎湃新聞記者專訪時表示，從國際比較看，中國在數(shù)字司法領(lǐng)域較有優(yōu)勢，在數(shù)據(jù)匯總能力、業(yè)務(wù)覆蓋范圍及透明度等方面都較為領(lǐng)先。

楊力研長期專注于司法原理、智慧司法、商業(yè)合規(guī)研究。他提出“信息建構(gòu)型法學(xué)理論”，將人工智能技術(shù)與法學(xué)研究深度融合，重新定義法律的權(quán)力結(jié)構(gòu)、資源配置和規(guī)則重塑，為智慧司法建設(shè)提供了理論基礎(chǔ)。同時，他倡導(dǎo)“文工交叉”研究范式，使法學(xué)與計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等學(xué)科交叉融合，推動構(gòu)建具有中國特色的智慧司法知識體系。

未來，法學(xué)與人工智能應(yīng)如何相互融合發(fā)展？楊力認為，當前需形成人工智能與責任主體相結(jié)合的機制，即由人工智能提供輔助支持，而由人類承擔最終判斷與責任。從未來發(fā)展看，人工智能從大模型走向智能體，將對司法體系產(chǎn)生系統(tǒng)性影響，進而重塑司法生產(chǎn)力，帶來生產(chǎn)力的顯著提升。隨著技術(shù)能力的持續(xù)增強，司法體系部分標準化工作可能被替代，對人力規(guī)模的需求可能會下降，而對高質(zhì)量人才的需求則進一步提升。

因此，未來的法律人不僅是規(guī)則的使用者，更應(yīng)成為知識體系的重構(gòu)者。未來需要培養(yǎng)的法律人才，不僅需要具備表達與分析能力，還需要具備一定的動手能力，利用人工智能工具解決實際問題。只有通過掌握人工智能思維方式，理解技術(shù)如何處理問題，才能將其應(yīng)用于法律知識體系的分析與重構(gòu)。

為何法學(xué)要擁抱人工智能

澎湃新聞：從歷史發(fā)展歷程看，法學(xué)與人工智能之間如何逐步實現(xiàn)交叉融合？

楊力：法律與人工智能的結(jié)合并非近年來的新現(xiàn)象，早在10年前就已出現(xiàn)。其最初被稱為智慧司法，主要圍繞司法體系的信息化建設(shè)展開，體現(xiàn)在智慧訴訟服務(wù)、智慧審判、智慧執(zhí)行以及智慧審判管理等方面。

大約5年前，法律與人工智能的結(jié)合進入數(shù)字司法階段，開始構(gòu)建數(shù)據(jù)層面的支撐體系，相當于為既有結(jié)構(gòu)“搭建大腦”。其核心是數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)，將分散在不同部門、不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，進行整合與治理。隨后，逐步發(fā)展出“智慧大腦”，通過疊加復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從早期基于形式化規(guī)則的系統(tǒng)，演進到如今的大模型體系。這一階段的人工智能，本質(zhì)上仍然是以人為主導(dǎo)，法律專業(yè)人員與數(shù)學(xué)、計算機等領(lǐng)域的技術(shù)人員共同發(fā)揮了關(guān)鍵作用，推動算法體系在司法領(lǐng)域的初步落地。

發(fā)展到當前，人工智能在司法領(lǐng)域進入深度應(yīng)用階段。大模型技術(shù)的發(fā)展，使得司法領(lǐng)域的相關(guān)能力快速整合和重構(gòu)，并不斷迭代升級。例如，在法律應(yīng)用場景中，一些國際領(lǐng)先科技公司推出的云端大模型，能夠快速生成答案并支持多種插件化功能，對傳統(tǒng)法律服務(wù)模式形成了沖擊。不過，盡管人工智能在信息處理和答案生成方面效率較高，但在涉及法律判斷和責任承擔的場景中，用戶仍然更傾向于依賴具體的責任主體。因為大模型即使能夠提供看似準確的分析，也難以直接成為最終決策的承擔者。尤其是在復(fù)雜法律問題中，最終判斷仍需由人來完成。

因此，當前更為合理的發(fā)展模式，是形成人工智能與責任主體相結(jié)合的機制，即由人工智能提供輔助支持，而由人類承擔最終判斷與責任。這種模式既發(fā)揮了技術(shù)優(yōu)勢，又保留了法律體系中對責任與判斷的基本要求，也構(gòu)成了人工智能與法學(xué)深度融合的現(xiàn)實路徑。

澎湃新聞：人工智能在法學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用邊界在哪？如何在法律職業(yè)范圍內(nèi)進行合理分工？

楊力：在法學(xué)實踐領(lǐng)域，判決文書的格式化要素，如結(jié)構(gòu)、基本信息、標準表達等，屬于高度標準化內(nèi)容，人工智能可以通過學(xué)習(xí)迅速掌握并不斷優(yōu)化，這類內(nèi)容適合交由技術(shù)處理。然而，真正困難的在于裁判文書中的說理環(huán)節(jié)。說理并非簡單的邏輯推導(dǎo)，而是在法律規(guī)則、具體事實與社會情理之間進行綜合權(quán)衡。這一過程，往往涉及目的解釋、價值判斷以及具體情境的細致分析。

例如，在涉及家庭責任的法律規(guī)范中，同樣是“子女”概念，在不同語境下可能具有不同含義。在贍養(yǎng)義務(wù)中，子女通常指具備獨立生活能力的成年人；而在撫養(yǎng)義務(wù)中，則指未成年人。這種差異并非簡單的字面推導(dǎo)，需要結(jié)合制度目的與現(xiàn)實語境加以理解。再如，在消費者權(quán)益保護領(lǐng)域，對于“知假買假”行為是否適用懲罰性賠償，取決于價值取向與制度目標，并不存在唯一標準答案。有觀點認為，此類行為屬于投機甚至擾亂市場秩序，不應(yīng)鼓勵；還有觀點則認為，這種行為在客觀上促進了市場規(guī)范，有助于提升營商環(huán)境質(zhì)量，應(yīng)予以支持。

正是在這些涉及價值、情感與責任的環(huán)節(jié)，當前人工智能仍難以勝任?；诂F(xiàn)有技術(shù)路徑，其推理能力依賴于上下文和既有數(shù)據(jù)，缺乏穩(wěn)定的認知結(jié)構(gòu)與嚴格的法律概念界定。在復(fù)雜推理過程中，人工智能容易出現(xiàn)“幻覺”問題，生成看似合理但實際存在偏差的結(jié)論，從而影響結(jié)果的可靠性，也難以建立穩(wěn)固的信任機制。因此，在法律實踐中，最終的判斷權(quán)仍然必須由人來行使。人工智能可以提供多種可能答案，但如何在這些答案中做出選擇，仍然依賴人的判斷與責任承擔。

總體看，人工智能更適合處理司法領(lǐng)域占比約70%的標準化問題，而對于占比約30%更為關(guān)鍵的復(fù)雜問題，人的作用仍然不可替代。這也重新定義了法律職業(yè)內(nèi)部的分工。大量標準化程度較高的案件，例如金融領(lǐng)域的批量糾紛、信用卡欠款、物業(yè)費爭議或電商平臺中的常見侵權(quán)問題，具有事實清晰、規(guī)則明確的特點。在這些場景中，人工智能能夠顯著提升效率，實現(xiàn)降本增效。但在復(fù)雜案件領(lǐng)域，例如在法律存在空白、不同規(guī)范之間發(fā)生沖突、同一規(guī)則存在多重解釋，或者嚴格適用法律會導(dǎo)致明顯不合理結(jié)果時，案件處理就不再是簡單的規(guī)則適用，而需要深入的法律解釋與價值衡量。在這些情況下，人工智能能力仍然有限，難以獨立完成決策。

法律人應(yīng)成為知識體系重構(gòu)者

澎湃新聞：在人工智能與法學(xué)融合中，上海交通大學(xué)智慧司法研究院進行了哪些研究探索？

楊力：從研究方法上看，相關(guān)探索實踐強調(diào)問題導(dǎo)向與價值導(dǎo)向。一方面，研究需要回應(yīng)真實需求，解決實際問題；另一方面，也要強調(diào)成果的可轉(zhuǎn)化性，使其能夠在現(xiàn)實中產(chǎn)生持續(xù)價值。這種兼顧基礎(chǔ)研究與應(yīng)用落地的路徑，是推動人工智能與司法深度融合的重要方向。

一是，圍繞“執(zhí)行難”這一長期存在的司法痛點展開技術(shù)探索。通過在執(zhí)行環(huán)節(jié)中引入自動化機制，例如執(zhí)行卷宗的自動生成、執(zhí)行決策過程與文書的自動生成、查封凍結(jié)扣劃流程的自動處理，以及終本案件的自動審查等，形成了多項自動化應(yīng)用。這些技術(shù)手段在全國范圍內(nèi)得到推廣應(yīng)用，為提升執(zhí)行效率提供了有力支撐。

二是，在審判環(huán)節(jié)開展針對標準化案件的智能輔助探索。例如，圍繞交通事故賠償、保險理賠等典型場景，構(gòu)建了覆蓋上百類案由的要素化模型。這類案件由于事實結(jié)構(gòu)清晰、規(guī)則明確，適合通過要素拆解與規(guī)則匹配來實現(xiàn)輔助決策，從而在裁判文書生成、決策參考等方面提供支持，并在一定程度上提升了處理效率。

三是庭審全流程的智能化，即庭審大模型的構(gòu)建。具體來說，系統(tǒng)將當事人的訴求表達轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的訴狀內(nèi)容，并在信息不完整時進行提示，引導(dǎo)補充關(guān)鍵要素。此外，系統(tǒng)可以自動生成訴狀并提交。進入調(diào)解或?qū)徖黼A段后，相關(guān)提綱、流程組織以及部分文書生成，也可以通過系統(tǒng)輔助完成。庭審結(jié)束后，裁判文書的生成與送達，以及判后答疑等環(huán)節(jié)，同樣可以實現(xiàn)較高程度的自動化，而法官則主要承擔最終審核與把關(guān)的職責。

這一更具探索性的方向，試圖圍繞當事人、法官，從立案到裁判提供貫穿全流程的智能輔助。其意義在于通過流程自動化，顯著降低人工參與的重復(fù)性工作，從而提高整體效率。在庭審相關(guān)應(yīng)用中，針對審判文書生成與判后答疑等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，已經(jīng)取得階段性進展，并逐步進入實際應(yīng)用場景。

澎湃新聞：在人工智能與法學(xué)融合中，如何培養(yǎng)未來的法學(xué)人才？

楊力：在目標定位上，我們希望未來培養(yǎng)的法律人才，一方面能對法律保持基本的尊重與敬畏，另一方面又能運用人工智能的思維方式，對既有法律知識體系進行重新解構(gòu)與重建。這意味著，未來的法律人不僅是規(guī)則的使用者，更應(yīng)成為知識體系的重構(gòu)者。

因此，人才培養(yǎng)重點不應(yīng)放在重復(fù)性知識的積累上，而應(yīng)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量的問題解決能力，包括對問題本質(zhì)的把握、對規(guī)則的解釋能力，以及對程序設(shè)計的理解。這些能力，將決定未來法律人在人工智能環(huán)境中的競爭力，也構(gòu)成其駕馭技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)。

同時，應(yīng)根據(jù)不同人才類型，進行相應(yīng)能力培養(yǎng)。高層次人才側(cè)重于方法論與體系重構(gòu)，而在更具體的應(yīng)用層面，則需根據(jù)實際場景培養(yǎng)其專業(yè)能力。例如，隨著企業(yè)出海進程加快，對涉外法治人才的需求日益增加。這對人才提出了更高要求，除了基本的語言能力，其還需要具備實踐經(jīng)驗，包括對當?shù)胤森h(huán)境、商業(yè)規(guī)則及社會文化的深入理解。

通過人工智能技術(shù)，可以構(gòu)建服務(wù)于企業(yè)出海的智能輔助系統(tǒng)。從企業(yè)設(shè)立、資源環(huán)境評估，到與當?shù)卣疁贤?，再到與專業(yè)法律服務(wù)機構(gòu)的合作，這一系列過程都可以通過系統(tǒng)化方式進行支持。但這類人工智能系統(tǒng)建設(shè)并非短期內(nèi)可以完成，而是依賴長期實踐中的知識積累，往往來源于具體項目經(jīng)驗。例如，企業(yè)在海外投資中解決某一關(guān)鍵法律問題后，將相關(guān)經(jīng)驗沉淀下來，并通過人工智能工具進行結(jié)構(gòu)化與擴展，逐步形成可復(fù)用的知識體系。隨著案例的不斷積累，這一知識體系才能真正具備服務(wù)能力。

因此，人工智能并不是替代專業(yè)人才，而是放大其經(jīng)驗價值的工具。未來的法律人才，應(yīng)當在實踐中不斷積累高質(zhì)量經(jīng)驗，并借助技術(shù)手段將其轉(zhuǎn)化為可復(fù)制、可擴展的知識資源，從而在更大范圍內(nèi)發(fā)揮作用。這種以實踐為基礎(chǔ)、以技術(shù)為工具的能力結(jié)構(gòu)，將成為法學(xué)人才培養(yǎng)的重要方向。

澎湃新聞：面向人工智能時代，法學(xué)人才應(yīng)具備怎樣的核心競爭力？

楊力：面向人工智能時代，法律人才的核心競爭力，一方面，是自身在法律領(lǐng)域的專業(yè)能力與方法論；另一方面，是能夠熟練運用人工智能工具放大自身能力。與傳統(tǒng)法律人才相比，未來的人才不僅需要具備表達與分析能力，還需要具備一定的動手能力，即能夠參與到具體技術(shù)應(yīng)用中，利用人工智能工具解決實際問題。這種能力并不要求每個人都成為專業(yè)工程師，但至少需要具備理解技術(shù)邏輯并進行應(yīng)用開發(fā)的能力。

在人工智能與法學(xué)的交叉過程中，一直以來確實存在一定學(xué)科壁壘。早期這一門檻較高，例如在人才選拔中，往往要求具備數(shù)學(xué)、計算機等理工科背景，再進入法學(xué)領(lǐng)域進行交叉研究。這種路徑強調(diào)扎實的數(shù)理基礎(chǔ)，以支撐復(fù)雜模型與算法的理解。但隨著技術(shù)的發(fā)展，這一門檻正在明顯降低。過去需要手動編寫代碼完成的工作，現(xiàn)在可以通過智能工具自動生成并部署。因此，純法學(xué)背景的學(xué)生，也逐漸具備進入這一領(lǐng)域的可能性。

不過，這并不意味著人工智能與法學(xué)交叉人才可以完全脫離技術(shù)要求。關(guān)鍵在于，即便沒有系統(tǒng)的計算機訓(xùn)練，相關(guān)人才也需要掌握人工智能思維方式，能夠理解技術(shù)如何處理問題，并將其應(yīng)用于法律知識體系的分析與重構(gòu)。因此，在人才培養(yǎng)路徑上，一方面，我們繼續(xù)吸納具備理工背景的復(fù)合型人才；另一方面，也開始向純法學(xué)背景的學(xué)生開放，但前提是其在學(xué)習(xí)過程中，需要主動參與人工智能相關(guān)項目，在實踐中理解技術(shù)邏輯，形成跨學(xué)科能力。通過這種方式，可以在團隊研究中顯著提升協(xié)作效率，也有助于形成更具應(yīng)用價值的研究成果。

法治建設(shè)要抓前端，從源頭上減少訴訟增量

澎湃新聞：如何發(fā)揮人工智能優(yōu)勢，推動社會治理模式向更加前端化、智能化的方向發(fā)展？

楊力：在社會治理層面，司法體系正在發(fā)生重要轉(zhuǎn)變?！笆奈濉逼陂g提出，法治建設(shè)既要抓末端、治已病，更要抓前端、治未病，要堅持和發(fā)展新時代“楓橋經(jīng)驗”，把非訴訟糾紛解決機制挺在前面，從源頭上減少訴訟增量。這一變化在于通過制度與技術(shù)手段，將大量原本進入法院的案件，盡可能在前端實現(xiàn)化解。

基于這一理念，當前正在推進的一項重要工作，是依托社會治安綜合治理中心開展前端糾紛預(yù)防與化解。其目標在于，不再讓當事人直接進入訴訟程序，而是在進入法院之前，通過多元機制解決問題。圍繞這一方向，已經(jīng)在部分地區(qū)探索建設(shè)數(shù)字化政法平臺，并在其中嵌入人工智能能力，用于支持調(diào)解、咨詢與流程管理等多個環(huán)節(jié)。

從功能上看，這類平臺既承擔普法作用，也更側(cè)重于實際糾紛的化解。過去在面對矛盾時，社會上較為常見的做法是直接建議當事人通過訴訟解決。而當前希望逐步改變這一觀念，優(yōu)先通過調(diào)解等方式化解矛盾，減少訴訟發(fā)生。司法被視為最后一道防線，而非第一選擇。通過構(gòu)建多元化解機制，使社會治理體系在前端具備更強的吸納與處理能力，從而提升整體運行效率。

當前，以綜合治理中心為樞紐的治理模式逐步形成，并在全國范圍內(nèi)推進建設(shè)，實現(xiàn)從國家到基層的多級覆蓋。在這一體系中，數(shù)字化平臺成為核心基礎(chǔ)設(shè)施，而人工智能則作為關(guān)鍵工具，嵌入具體業(yè)務(wù)場景中。具體來看，人工智能在這一體系中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在幾個方面。

首先，在調(diào)解環(huán)節(jié)，通過對既有案例與規(guī)則的分析，為調(diào)解人員提供參考方案和調(diào)解提綱。在調(diào)解結(jié)束后，還可以基于對話內(nèi)容自動生成結(jié)構(gòu)化的調(diào)解協(xié)議，實現(xiàn)從溝通到文本生成的自動化支持。

其次，在風(fēng)險評估方面，通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，對潛在訴訟結(jié)果進行預(yù)測。例如，在糾紛尚未進入法院之前，系統(tǒng)可以基于類似案件數(shù)據(jù)，對勝訴概率進行分析，從而幫助當事人理性評估是否進入訴訟程序，實現(xiàn)及時止損。

再次，在流程管理與協(xié)同治理方面發(fā)揮作用。各類案件來源復(fù)雜，可能來自熱線平臺、信訪系統(tǒng)或司法機關(guān)。在進入綜合治理平臺后，需要在不同部門之間進行協(xié)同處理。例如環(huán)境噪聲問題，可能涉及公安、生態(tài)環(huán)境等多個部門。系統(tǒng)可以對任務(wù)進行分派、跟蹤與督辦，防止推諉，提高處理效率，并通過全過程記錄實現(xiàn)責任追溯與績效評估。

最后，在宏觀治理層面，平臺還可以基于全量數(shù)據(jù)進行態(tài)勢分析。例如，通過對某一地區(qū)投訴數(shù)據(jù)的變化進行分析，可以識別出施工擾民等問題的集中區(qū)域，從而提前預(yù)警并引導(dǎo)治理資源配置。這種基于數(shù)據(jù)的動態(tài)監(jiān)測，使社會治理具備類似數(shù)字傳感器的功能，實現(xiàn)對風(fēng)險的提前感知與響應(yīng)。

澎湃新聞：從大模型到智能體，未來人工智能將如何重塑司法權(quán)力、資源與規(guī)則，形成新質(zhì)司法生產(chǎn)力？

楊力：從未來發(fā)展看，人工智能從大模型走向智能體的演進，將對司法體系產(chǎn)生系統(tǒng)性影響，進而重塑司法生產(chǎn)力。這種變化既帶來了顯著的生產(chǎn)力提升，也引發(fā)了對行業(yè)未來的重新思考。隨著技術(shù)能力的持續(xù)增強，部分標準化工作可能被替代，從業(yè)人員規(guī)模也可能相應(yīng)調(diào)整。

一是，在生產(chǎn)力層面，從文書自動生成、類案推薦到輔助決策，再到流程運行的優(yōu)化，人工智能已經(jīng)在多個環(huán)節(jié)顯著提升效率。

二是，更深層次的變化，體現(xiàn)在權(quán)力結(jié)構(gòu)上。傳統(tǒng)司法體系中，法官與當事人之間存在明顯的信息與能力差距，當事人往往處于相對弱勢地位。而在人工智能賦能之后，這種結(jié)構(gòu)正在發(fā)生變化。通過類案檢索與數(shù)據(jù)分析，當事人可以快速了解類似案件的裁判傾向，并形成系統(tǒng)性認知，從而在與法官的互動中擁有更強的信息支撐。這種由數(shù)據(jù)與技術(shù)帶來的能力提升，使個體不再僅僅依賴自身經(jīng)驗，而是可以借助更廣泛的知識資源參與博弈。

在具體實踐中，這種變化已經(jīng)開始顯現(xiàn)。例如，在庭審過程中，一些當事人或代理人借助技術(shù)工具，可以實時調(diào)取資料、組織論證，對對方觀點進行快速回應(yīng)。這種能力在一定程度上改變了原有的訴辯結(jié)構(gòu)，使得原本專業(yè)性較強的一方優(yōu)勢被削弱，整體博弈更加均衡。這本質(zhì)上是信息公開與智能分析共同作用下，對權(quán)力結(jié)構(gòu)的重塑。

三是，資源配置方式也在發(fā)生顯著變化。過去，司法系統(tǒng)需要投入大量人力資源，例如法官助理和書記員，用于處理文書、整理材料等輔助性工作。而在人工智能支持下，這類工作可以大規(guī)模自動化完成，從而顯著降低對人力的依賴。這種變化意味著，未來司法體系對人力規(guī)模的需求可能會下降，而對高質(zhì)量人才的需求則進一步提升。

四是，司法運行規(guī)律也在悄然改變。傳統(tǒng)流程強調(diào)線下、逐環(huán)節(jié)推進，而隨著遠程技術(shù)與智能系統(tǒng)的發(fā)展，部分環(huán)節(jié)已經(jīng)可以在線完成，流程的時空限制被打破。因此，司法活動的組織方式、運行節(jié)奏乃至制度設(shè)計，都可能隨之發(fā)生調(diào)整。

澎湃新聞：如何在人工智能時代構(gòu)建中國法學(xué)自主知識體系？其中什么問題值得關(guān)注？

楊力：中國在數(shù)字司法階段發(fā)展中，一方面，在技術(shù)層面，較早推動了信息化與智能化在司法領(lǐng)域的應(yīng)用，在實踐中形成了一系列具有示范意義的經(jīng)驗，對世界司法文明產(chǎn)生了一定影響。另一方面，在規(guī)范層面，也同步思考和回應(yīng)人工智能對司法體系帶來的沖擊，例如權(quán)力結(jié)構(gòu)的調(diào)整、資源配置方式的變化以及規(guī)則運行機制的重塑。2022年最高人民法院發(fā)布的《關(guān)于規(guī)范和加強人工智能司法應(yīng)用的意見》，是全球較早系統(tǒng)確立AI司法應(yīng)用邊界與運行原則的國家級司法規(guī)范性文件，其核心表述被后續(xù)國際規(guī)則借鑒。

從國際比較看，中國在數(shù)字司法領(lǐng)域較有優(yōu)勢，在數(shù)據(jù)匯總能力、業(yè)務(wù)覆蓋范圍及透明度等方面都較為領(lǐng)先。這種優(yōu)勢，很大程度上得益于制度層面的集中推進能力與較高的落地效率，使得相關(guān)技術(shù)與制度能夠在較短時間內(nèi)實現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。但長遠看，這種發(fā)展模式也面臨新挑戰(zhàn)，即如何在保持制度優(yōu)勢的同時，引入市場機制，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。盡管單純依賴公共投入，可以在短期內(nèi)形成規(guī)模優(yōu)勢，但在長期運行中，可能面臨效率與創(chuàng)新動力不足。

因此，需要思考如何將數(shù)字司法能力轉(zhuǎn)化為市場化資源，使其在更廣泛的應(yīng)用場景中發(fā)揮價值。例如，司法體系中沉淀的大量數(shù)據(jù)資源，如果能夠在合規(guī)前提下進行合理開發(fā)，就能為企業(yè)服務(wù)、公共治理等領(lǐng)域提供支持，從而形成新的價值創(chuàng)造路徑。這種轉(zhuǎn)化，并不意味著改變司法作為公共產(chǎn)品的屬性，而是在其外圍構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的應(yīng)用生態(tài)。

在這一過程中，引入資本力量是否會影響法律的公正性，也可能會引發(fā)一定擔憂。但從現(xiàn)實經(jīng)驗來看，技術(shù)發(fā)展往往伴隨著爭議。例如，在信息技術(shù)快速發(fā)展階段，個人隱私與數(shù)據(jù)安全問題也曾引發(fā)廣泛關(guān)注，但并未因此停止技術(shù)應(yīng)用，而是在發(fā)展過程中逐步建立規(guī)范體系。因此，更可行的路徑，不是完全排斥市場機制，而是在發(fā)展中不斷完善規(guī)則，通過制度設(shè)計來防范風(fēng)險。

關(guān)鍵在于劃定邊界，即在涉及司法裁判等核心環(huán)節(jié)時，必須堅持其公共屬性，避免受到資本影響；而在外圍服務(wù)與延伸應(yīng)用中，則可以引入市場機制，激發(fā)創(chuàng)新活力。這種區(qū)分也有助于推動法律服務(wù)從單純的“成本中心”，向價值創(chuàng)造轉(zhuǎn)變。例如，在企業(yè)決策過程中，法律不僅用于風(fēng)險控制，還可以參與方案設(shè)計，提供優(yōu)化路徑，甚至通過數(shù)據(jù)分析對潛在風(fēng)險進行量化評估，從而成為決策閉環(huán)中的重要組成部分。在具體應(yīng)用中，這種價值不僅體現(xiàn)在降低人力成本，還體現(xiàn)在提升決策質(zhì)量。例如，在并購、投資等復(fù)雜場景中，通過對法律風(fēng)險的前置分析，可以為企業(yè)提供更具針對性的策略建議，包括風(fēng)險分散路徑、合作結(jié)構(gòu)優(yōu)化等。這類能力一旦成熟，將使法律服務(wù)從被動應(yīng)對轉(zhuǎn)向主動賦能。因此，未來中國在人工智能與法學(xué)融合路徑上，仍需進一步引入市場化力量，增強持續(xù)創(chuàng)新能力。