数字服务经常与法治相冲突（一般来说都不是很彻底的冲突）。但是，如果深度学习软件和自执行代码等技术处于法律决策的驱动之中，会发生什么呢？

我们如何确保下一代“合法技术”系统不会对某些团体或个人存在不公正的偏见？律师需要提高哪些技能才能正确评估数据驱动决策带来的司法质量？

企业家们多年来一直在关注传统的法律程序，在他们看来，法律创新的早期主要亮点是成本削减以及他们口中的“简化”一词，但跟AI技术的改造潜力比起来，就显得黯然失色了，AI技术已将算法指令写入法律程序中，过程中很可能改变了法律本身的路线。

如果决策是通过在离散数据集上进行培训的算法模型实现自动化，或是借由嵌入区块链管理的策略流出，那么，法律保护该如何得到保障呢？

这些问题是Mireille Hildebrandt之后参与的一个为期5年、旨在调查她称之为“计算法”的含义的项目中即将接触到的相关问题。Mireille Hildebrandt是一位律师、哲学家，现任比利时布鲁塞尔自由大学法律、科学、技术和社会研究组的教授。

今年4月，欧洲研究委员会授予Hildebrandt250万欧元的资助，让其以双重技术为焦点进行基础研究：人工法律情报和区块链的合法应用。

在与TechCrunch讨论她的研究项目时，她将该项目描述为抽象与实用兼具，项目涉及人员包括律师、计算机科学家。她表示，希望通过这个项目提出一种新的法律解释学——简单的说，就是一个律师可用来智能化处理计算法律架构的框架；同时也希望借此了解其中的局限性和影响，并能够提出正确的问题来对目前在评估人员情况上运用越来越广泛的技术进行评定。

她解释说：“此项目的初衷在于律师们与计算机科学家们一起来发现、理解他们所面临的问题。我脑海中理想的画面，律师们最好在分析问题上非常尖锐并对哲学感兴趣，可以和计算机科学家们聚在一起，真正意义上的理解彼此的语言。

“我们不会开发一种通用语言。在我看来，这样是行不通的。但双方必须能够理解一个术语在另一领域的含义，学习术语不同领域中的运用情况，最终能够看到两个领域的复杂性，避免简单化应用此术语。

“在发现了复杂性之后，可以对其作出解释，在某种意义上来说，那些真正重要的人——也就是我们的公民，可以同时在政治层面和日常生活的角度来做出决定。”

Hildebrandt说，她将AI和区块链技术纳入该项目的研究范围，因为两者提供了“两种非常不同的计算法律学”。

当然，也有可能将两者结合起来——在法律技术背景下创造“全新的风险和机遇”。

Hildebrandt认为，区块链“冻结了未来”，她承认两种技术中，她对区块链更持怀疑态度。“一旦你把它放在区块链上，之后就很难改变你的想法。如果这些规则开始自我强化，日后你想要做出改变，无论在成本方面还是精力、时间、混乱和不确定性方面的消耗都会非常高。

“你可以做一个分支，但当政府参与时，就不可行了。他们之间互必定存在联系。”

尽管如此，她认为，区块链技术很可能在未来的某个时期因其替代机制备受关注，用以帮助各州和公司在不那么复杂的体系下确定全球税法规定的义务。（假设可以达成此类协议。）

鉴于互联网平台跨国开展业务并牵涉不同司法管辖区和政治期望的复杂法律法规很可能已经存在，目前会有这样一种观点——一个新的应用规则系统是很有必要的，并且在区块链上制定政策可能是一种打消所有混沌重叠的最好方式。

然而Hildebrandt对基于区块链的法律合规体系的构想还是持谨慎态度。

下面是该项目的另一个重点——AI法律（人工智能法律），这种技术潜力很大，但同样也存在一定风险。她说到：“AI法律意味着你可以通过机器学习来进行辩论挖掘，这样一来你就能对很多法律文本进行自然语言处理，并可试图检测论证的线索。”就此观点，她举了需要判断一个特定人是承包商还是雇员的例子来解释。

“在美国和加拿大地区，这对雇主和雇员都会产生巨大的影响。如果判断过程出现错误，税务部门很可能找上门来索要一笔巨额罚金，并追回高额税款，金额之大，很可能是他们无法承受的。”

由于该地区的判例法混乱，多伦多大学的学者开发了一个AI来试图提供帮助——此AI技术通过挖掘大量相关法律文本生成一组功能，在特定情况下可用于审查人员是否是员工。

“他们大体上是在寻找一种数学函数，可将输入数据（包括大量法律文本）与输出数据相关联，在这种情况下，无论你是雇员还是承包商，此函数都能使用。如果这个数学函数在你的数据集中始终处于正确的位置或者说几乎所有的时候都可进行高精度计算，那么，我们将对新的或是分散性数据进行测试，并确认该数据是否仍然非常准确。”

鉴于AI须依赖数据集来推导出用于自动判断调用的算法模型，律师将需要了解如何处理并询问这些技术结构以确定AI是否合法。