数学分析上的伯努利（贝泽梅克算法与法的概念）

数学分析上的伯努利（贝泽梅克算法与法的概念）陌生的领域§ 1克里斯托弗·贝泽梅克获得耶鲁大学法学院LL.M和维也纳大学哲学学位，担任欧洲、非洲和北美多所大学的客座教授。他的研究重点包括宪法、法律和政治理论，并就这些主题发表了大量著作。除此之外，他还是《维也纳国际宪法法杂志》的联合主编，以及哈特的“维也纳法律哲学讲座”系列的联合主编。Prof.Bezemek completed a postgraduate degree from Yale Law School as a Master of Laws(LL.M.). He also holds a degree in philosophy from the University of Vienna.He has held numerous visiting teaching appointments at Universities in Europe Africa and Nor

嘉宾介绍

克里斯托弗·贝泽梅克 Christoph Bezemek

奥地利格拉茨大学教授、法学院院长

Professorand Dean of theFaculty of Law at theKarl-Franzens-University Graz

克里斯托弗·贝泽梅克获得耶鲁大学法学院LL.M和维也纳大学哲学学位，担任欧洲、非洲和北美多所大学的客座教授。他的研究重点包括宪法、法律和政治理论，并就这些主题发表了大量著作。除此之外，他还是《维也纳国际宪法法杂志》的联合主编，以及哈特的“维也纳法律哲学讲座”系列的联合主编。

Prof.Bezemek completed a postgraduate degree from Yale Law School as a Master of Laws(LL.M.). He also holds a degree in philosophy from the University of Vienna.He has held numerous visiting teaching appointments at Universities in Europe Africa and North America. His research focuses on Constitutional Law Legal and Political Theory and he has published extensively on those topics. He is among other things the Co-Editor-in-Chief of the Vienna Journal on International Constitutional Law (ICL-Journal published with De Gruyter) and a Co-Editor of Hart’s “Vienna Lectures on Legal Philosophy”-Series.

算法与法的概念

§ 1

陌生的领域

我们处于一个陌生的领域，至少学术上如此。我们这门学科是这样的——在这一点上甚至可能独此一家——在主题问题上并没有达成一致。“什么是法律?”即使不称之为法学的最大问题，也是重大问题之一。这个问题意义重大，却也不值一提。对大多数律师来说，“什么是法律”这个问题与他们日常工作的关系，就如同“什么是医学”与医生的关系一样：那就是毫无关系。甚至，医生定义医学或许还要更容易一些。

所以，一般情况下即使我们不知道自己在处理什么也没关系。但说“不知道”可能太苛刻了。从学科的角度来看，与其说我们“不知道”法律是什么，不如说我们不能就这一问题达成一致，因为我们对权利的基本假设和态度在主题表现方面的分歧太大了。这一点也值得注意，但通常也不值一提。毕竟，对于这一主题，拥有根本不同的基本假设和主张的律师也可以谈论理论问题，而不会陷入巴比伦式的混乱。如果法律学者们不理解彼此，那并不是因为他们互相无法理解。

相应地，由于这样一个事实：尽管存在各种的差异，但我们学科中的各个思想传统都有一个共同的出发点。只是，就目前而言，在给定的语境中，真正重要的是，与“法律是什么”相比，人们很少谈论“法是什么”。当一个人这样做的时候，几乎带有一种忏悔的性质，因为它是法学的重大问题之一。

§ 2

巴比伦时期

在许多情况下，法和算法之间的这种相互关系如何表现，取决于询问对象。如果你问数学家，那么一切以结果为导向的、机械的、循序渐进的可以被理解为算法的指令——纵使再简单——也在结构上比法律规范中包含的事实和法律后果的相互作用更为高级。或者换一种说法——一种或许更为简单的说法：法律规范只是算法的一种应用或子案例，或者至少有些学者认为有些法律规范就是如此。例如，在让-卢克·沙拜尔（Jean-Luc Chabert）编写的《算法的历史》（History of Algorithms）中，我们能读到巴比伦人——回到巴比伦时——已经使用算法来解决法律问题。

这种观点并非没有诱惑，来看看《汉谟拉比法典》第110节中的规范，根据该规范，不居住在修道院的圣役，如果经营或出入啤酒店喝酒，要被处以火刑。

对于有些人来说，这种观点也并非没有诱惑。基于诸如此类的例子，人们想要理解在由大前提、小前提和结论组成的三段论中作为一种“编程语言”如何适用法律。

诚然，在这些观点的背后隐藏着一种不成熟的形式主义，这种形式主义为现代实证主义思想家如汉斯·凯尔森（Hans Kelsen）所反对。只需将其与20世纪法律解释中讨论最多的问题作一个简单的比较，就可以发现如何处理圣役，比如当她在啤酒店里喝水，当她是被迫喝啤酒，当她不是被迫但不是在啤酒店里而是在啤酒店前喝啤酒，或者当她自愿在啤酒店里喝啤酒但却是在刚从修道院逃出后才喝的，所能提出的问题不比“公园内禁止车辆”这条规定上所能提出的问题更简单。

这并不是否定三段论在法律论证中的整体作用。但这个例子意在强调，法律论证不仅仅像算盘算术一样，“法律的开放结构”也不仅仅意味着沉溺于演绎推理。在这方面，“法律的生命（一直）不只是逻辑；不只是结果导向的机械论的步进指令的实施”。在古代巴比伦，就像在今天的奥地利一样，正如霍姆斯大法官指出的，“在决定统治人类的规则时，时下所感受到的必要性、流行的道德观念和政治观点、公共政策的已知或无意识的直觉，甚至是规则制定者与他们的同胞共享的偏见，都比三段论更为重要。”

现在，我们能够这样说：法律不是一种算法。至少不是上面所描述的那种算法。

相反，这并不意味着算法不是法律——尽管这样说略微有些无视同一性定理的意味。至少如果我们相信劳伦斯•莱斯格（Lawrence Lessig）的话，就是如此。莱斯格在1999年发表了关于网络空间监管特性的分析，正是在这篇文章中他推导出并引入了被多次引用的流行语“代码即法律”。莱斯格认为，基于算法的代码在虚拟现实中发挥了与法律监管相同的功能。“在现实世界中，我们意识到法律是如何监管的——通过宪法、制定法和其他法律法典。在网络空间，我们必须理解另一种“代码”是如何监管的——软件和硬件（即网络空间的“代码”）构成了网络空间，也同样监管着它。

这里的代码是“法律的法典”。对此，我想说，这绝对是一种误解。

在此，我再次引用莱斯格的一段话，让这种误解更清楚地突显出来。在这段话中，莱斯格承认算法编码和法律规范之间存在差异，但却将其弃之不顾，以便进行比较。他解释说：“霍姆斯大法官以把监管机构的重点放在了‘坏人’身上闻名。他提出了一种以‘坏人’为核心的监管理论。他的关键点并非每个人都是‘坏人’；相反，关键是我们如何才能最好地构建监管体系。”他认为“我的观点也是如此。我建议，如果我们考虑到监管的‘程序人’理论，就能学到一些东西——它主要关注代码监管。”我承认，“坏人”和“程序人”是有趣的文字游戏。不过在我看来，它也就仅此而已。

霍姆斯在对美国“法律预测说”的建立产生了巨大影响的《法律的道路》中说的是什么？霍姆斯在莱斯格提到过的关键段落中这样评论：“如果一个人只想了解法律而不关心其他，那么就必须把法律看成一个只关心这类知识能让他预测到后果的坏人，而不是一个在良心的模糊约束下为他的行为寻找理由的好人，不管是在法律范围内还是法律之外。”

那个坏人，是法学界被误解最多的生物之一。在我看来，他一点都不坏，意思是：不是真的坏。即使我在这一领域的许多同事不这么认为。因为他丝毫没有道德观念，而不是不遵守道德。在法律以客观的意义呈现给他的抽象事物的具象化中，他只是想知道他能走多远，或者更确切地说，理论上能走多远。坏人并不比教义学者更坏或更好，根据凯尔森（Kelson）的说法，教义学者在法律政策方面为行动和决策提供选择。在这方面，坏人并不比她、我或我们所有人更好或更坏：像坏人一样，我们能够在这些选择的基础上做决定，来培养克里斯托弗·穆勒斯（Christoph Möllers）分别以积极和消极的术语恰如其分地描述的“规范的可能性”——遵循法律和违反法律之间的选择，在这里——也是凯尔森的说法——法律第一次迎来它真正的考验。

§ 3

程序人

但这与我们的问题以及在算法代码调节效应下的“程序人”有多大关系?关系非常大。但要详细说明，我们必须面对这样一个大问题。为什么“代码”不是“法律”？毕竟，我们的虚拟现实在最激烈的意义上表现为一种外部强制秩序，可以被理解为一种行为控制的“社会技术”；然而，具有决定性区别的是，这种外部强制秩序并不对应于那些受其约束的人的选择自由。在莱斯格的理解中，调节效应——由算法代码决定的环境——来自于现实的客观秩序，即使它是虚拟现实，它限制了个体的行为，而不像上面描述的那样隐藏任何“规范的可能性”。它的潜力是在事实中而不是在规范中展开的，其结果是，人不是主动地躺在床上，而是被动地躺在床上。如果这是一张普罗克拉斯提斯之床，它也一样好。因此，“程序人”所受的控制效果与高速公路上的防撞护栏的控制效果或公园长凳上的防流浪汉护栏的控制效果没有区别，它们可以被理解为一种针对汽车司机或社会上不受欢迎的人的社会技术。这里所使用的外部强制，当然不是凯尔森所设想的，当他定位动机时，他所考虑的动机是，约束守法和有效地避免规范所威胁的邪恶。是否服从它并不取决于个人。

因此，算法代码的事实能力和创造世界的能力与法律秩序用来实现其控制主体的要求的世界内在规范能力之间存在张力。它的强制性——就像任何规范秩序的强制性一样——预设了自愿性：即人不想犯罪。

§ 4

元宇宙中的富勒

现在有人可能会反对：这太过简单化了。因为这充其量只是对创造的外部范围的恰当描述。造物主如何对待他的创造物是另一回事。

让我们简要地看看马克·扎克伯格对“元宇宙”的设想。在我看来，这是一个可怕的反乌托邦的虚拟环境，它完全复制了真实行动和互动的可能性，当然，应该远不止于此。扎克伯格在介绍它时做了长达一个多小时的浮夸演示，讲述了元宇宙中可能发生的事情。但这种可能性显然不是前面提到的规范的可能性，而是现实的延伸，沿着它产生的事实发现它的限制。规范性要求是在由此产生的现实中明确、要求和执行的，这一点绝不能被排除在外。为什么要这样呢?直到今天，我还可以在Instagram上发布裸照。根据使用条款，我不应该这么做。如果我这么做了，我会受到制裁。但是，这并不构成在任何方面都具有结构意义的挑战，也不构成宣传法律和代码等同的理由。

伟大的美国法学家朗·富勒（Lon Fuller）关于法律秩序功能的观点也适用于此，他把法律理解为“使人的行为服从规则治理的事业”。我们已经讨论了构成这种行为的所有先决条件和不确定因素。

照这一理解，同样的情况也反映在一般层面上，即前面提到的自愿接受法律的强制。“规则”（广义上）包含上述适用于政治共同体的规范性潜能，从形式上讲，就是规范的可能性的整个视界。从实质上讲，如霍姆斯所说，即前面提到的时下所感受到的必要性、流行的道德观念和政治观点、公共政策的已知或无意识的直觉，还有规则制定者与他们的同胞共同的偏见。

富勒认为，为了让人类行为服从法治，它需要保证互惠性：立法者保证，正是这些规则衡量了那些受法律约束的人的行为，并与遵守或不遵守相应的后果联系在一起（而不是其他）。法律秩序由此构成一个相互期待的可追究与问责的空间。能够实现这些相互期望的先决条件是遵守某些结构原则，这些原则构成了富勒所说的“法律的内在道德”。这些原则包括法律规则中的必要公示和杜绝矛盾，避免溯及性立法，以及规则与执行的对应。

然而，最重要的是，必须要有规则：一般来说，政治共同体遵循的抽象规范可以指导他们的行动。

在遵循这些结构性原则的同时，法律的内在道德传递着上述意义的政治外在道德。关于这种道德是否必须是严格意义上的“道德”这一问题则众说纷纭，正如毕希纳（Büchner）导演的电影《沃伊采克》（Woyzek）中上尉所说的那般。富勒认为这是必要的，但他的许多批评者并不这么认为。我倾向于同意他的批评者们，并假定这里所说的像适用于《欧洲人权公约》一样适用于古巴比伦的法律，但我补充这一点仅仅是为了澄清。

§ 5

共享的政治道德

但是这些对于我的话题来说意味着什么？

首先，如果人们要遵循富勒的理解，将法律理解为“使人类行为服从规则治理的事业”（我承认这是一个宽泛的定义），那么就需要既可以遵守又可以无视的规则；简而言之，一个基于前面提到过的个人自主性的规范性的可能性空间。安东尼·凯西（Anthony Casey）和安东尼·恩比列特（Anthony Nbilett）宣扬基于算法的微观指令，用两位作者的话来说就是：“精确定制的指令，具体规定在每一种特殊情况下允许做什么”，告知个人“在行动之前确切地如何遵守每一项相关法律”，不仅会导致“规则和标准的消亡”，就像他们两人坦言承认的那样。它们不符合上述意义上的法律，至少就它们否定个人的选择是任何忠于法律的基本前提这一点来说是如此。

奥姆里·本-沙哈尔（Omri Ben-Shahar）和阿里尔·波拉特（Ariel Porat）在最近的一份出版物中以“针对不同人的不同规则”为题讨论了在具体实施松散定义的目标时的个性化法律，无论如何，这与之前制定的标准明显存在矛盾。碎片化的法律既是一个政治共同体的催化剂，也表明了一个政治共同体不再能够在政治道德的外部领域中发现和了解自己。

然后，当一般立法开始侵蚀，个别立法的变形便不能停止。换句话说：如凯斯•桑斯坦（Cass Sunstein）和丹尼尔•卡尼曼（Daniel Kahneman）最近再次大力宣传的，越来越多的法律决策转向基于算法的系统，就像其支持者所主张的那样，可以轻松地（而且显著地）减少“噪音”，即扰乱或影响我们决策的随机因素。但代价是巨大的。我甚至不是在谈论偏差问题或黑箱现象，这些算法决策要么延续程序员的偏见，要么使决策不透明。通过优化算法可以减少偏差，黑盒可以打开，决策路径也可以设法理解。这样的决定缺乏以上文提到过的互惠性来区分立法的基本特征。他们缺乏对于理由的陈述，不是在不能理解它们的意义上，而是在要求参与从法律上实现的政治道德的共同领域的意义上。做出法律决定意味着参与这种政治道德，而在这种参与中，为建立在共同体的共同政治道德基础上的判断辩护，仅靠透明是无法做到的。

王 健 金惠珠