这次的变化在人类历史上从未有过类似的先例。
这就从一个层面体现了海德格尔的论断：时间是领会存在的视野，没有离开时间的存在。重点其实还不在于普及的广度，而在于思维的速度与深度。
霍姆斯曾经在给拉斯基的信中这样表述：即便我的同胞们要下地狱，我也只能帮助他们，因为这就是我的工作。正如普通人在操作电脑时，不会再愿意自己运用程序语言编写程序来完成某一功能，而是选择适用某一软件进行一键式的操作。[22] 参见[美]霍姆斯：《法律的道路》，载《霍姆斯读本：论文与公共演讲集》，刘思达译，张芝梅校，上海三联书店2009年版，第11-43页。或许，法律规则也将经历同样的转型。[6] 参见郑戈：《人工智能与法律的未来》，载《探索与争鸣》2017年第10期。
这样一来，普通公众对法律的认知已经悄然发生了巨大变化，如果说过去的认知一般是基于法条和个案事实进行的演绎式认知的话，在新的技术条件支持下就更多变为对总体状况的归纳式认知。[10] 二、效率导向推动下人工智能在法律活动中的应用 从将人工智能作为优化数据处理的计算机制出发，对于人工智能与法律的关联，很容易将其作为一种法律活动的辅助工具加以理解。信息论意义上的这种极端情况，放在政治哲学的语境中，就是罗尔斯所设想的无知之幕。
但这类规则的存在，意味着投入信息成本事实上是有所取舍，而并非尽可能越低越好的。[1]而与科技的飞速发展同步，随着人工智能的普遍推广应用，与方方面面的社会生活形成接触与互动，法学研究也突然发现前方别有洞天，面对了一个全新的领域。结语 人工智能在法律领域的运用，当前还只能说是刚刚起步。[23] 在技术变迁带来的公众对于法律的认知模式转变的同时，从另一端来看，向公众输出的法律认知也由于技术的变迁而产生了变化。
而正是效率这一推动力，使得个人在参与时有可能承受放弃对个人数据严密保护这一成本，更有力的刺激人工智能在法律活动中的运用。人工智能与法律的相关研究，作为一个新的学术增长点，在短时间内可谓形成了爆发式的增长。
[3]其中最具有代表性的研究，主要集中于人工智能创造物的知识产权研究[4]，以及关于智能汽车无人驾驶的相关法律问题的研究[5]。而人工智能近年来的快速发展，也得益于互联网和大数据的运用促进了其数理基础的转型，从逻辑推理转换到概率统计。但是，如果人工智能的发达意味着数据量达到了巨大的规模、获取这种服务的公众达到了很高的比例，那么，究竟什么是真实、什么又是扭曲就变得不重要了。公众借助于人工智能作为更为便捷因而也更为廉价的工具来认知法律，更快捷也更为普遍的形成对于法律的预测。
因此，在人工智能研究领域中一个毫无疑问的共识就是数据喂养着人工智能。尽管就法律价值而言，效率导向与公平导向都得到了高度的重视，但在人工智能的司法应用中，效率的逻辑显然更为强大。[19]互联网的发展历史也表明，网络空间的的生成和扩散可以看成是一个由商业力量推动主导的生产性过程。因此人工智能在进行具体的法律推理时，如何达到一个最优的选择，首先还需要经历法学理论的诸神之争，目前不可能形成一种统一的得到普遍认同的算法。
在经典的法理学观念中，法律规则的重要特征就在于，以全有或全无的方式（all-or-nothing manner）应用，只要是有效且可适用于特定案件，就能够完全确定结果。当信息费用无穷大的时候，信息熵为0，接收方无法从接收信号中获得任何信息。
[34] 参见[美]埃里克·波斯纳：《法律与社会规范》，沈明译，中国政法大学出版社2004年版。事实上，在传统法律体系中，也从来不试图排除掉所有信息而创造出纯粹的无知之幕后的规则。
[32]这样一种从人还原为个人的状态，使得在具体的行动中有可能形成针对个人的特定性规则。霍姆斯曾经在给拉斯基的信中这样表述：即便我的同胞们要下地狱，我也只能帮助他们，因为这就是我的工作。关键词： 人工智能 法律价值 法律规则 法律认知 一、引言 不经意间，人类正在经历着逐渐加速的发展曲线而不断接触未来，人工智能的科学研究，从何为意识、何为智能这样的基础性问题推进到计算机视觉、机器学习、机器对自然语言的理解与交流等更具有操作性的应用性问题，从而使人工智能从一个神秘的科幻式的概念开始飞入寻常百姓家，成为大众媒体与街谈巷议中的高频词汇。法律活动的参与者之间形成契约时，算法已经将双方的具体信息纳入到分析评估的范围中，对于契约履行的预期，同他们对于法律规则的预期紧密联系在一起。[2] 中国知网的数据库统计显示，在法学学科的期刊文献分类范围内，关于人工智能这一主题的研究从2001年开始出现，从2001年到2013年，文献数目都徘徊于个位数，其中2003、2004两年完全空白，2014年首次达到10篇，2016年增长到26篇，2017年目前已达到98篇。这种对于法律认知模式的重构，会在很大程度上使人们对法律的预测由人工智能的算法确定，使算法实际上成为了法律。
只有有理由预期规范性的预期能够通过规范的方式来形成预期，法律才算是法律。不用说普通公众，即使是对于专业法律人而言，如果只精于法律规则但对于算法的设计不了解，也很难认识黑箱的运作。
如果我们假定这种自由意志并不存在，而是一种随机的思维过程引发法律行为，随机变量的概率与此前状态的概率无关，那么为什么传统的法律规则仍然要考虑到某些先前的行为，而不是仅从一个瞬间的抽象的点进行考虑。梁志文：《论人工智能创造物的法律保护》，载《法律科学》，2017年第5期。
[9] 参见曹建峰：《人工智能+法律十大趋势》，载《机器人产业》2017年第5期。[9]这方面既有对更具有效率和规律性的司法的乐观预期，也有对机器人法官、机器人律师对人类形成替代的忧虑。
而随着法律认知模式的重构与法律规则形态的重构，法律的价值观也将随之重构，一方面体现为更加高度理性化，另一方面则体现为法律面前人人平等被淡化与解构。传统的法律服务模式下，有财力的法律服务购买者从服务提供者那里所获取的意见，也可能表现为大数据基础上的归纳与分析，但局限于信息成本，基本上还是立足于个案进行相似案件的有限类比，而不可能在短时间内集合全局性的数据。正如普通人在操作电脑时，不会再愿意自己运用程序语言编写程序来完成某一功能，而是选择适用某一软件进行一键式的操作。这种个体化规则的出现，将重构法律规则的形态，从非此即彼的确定状态向一种概率式的存在转型。
当公众对法律的认识不再是法律规定了什么而是法律会导致什么样的结果，这就成为了对于法律认知模式的一种重构。而从规则的可预期性这一价值出发，一般性规则的重要意义就在于其大大降低了信息成本，因而保证了整个社会能够形成对于规则的有效预期。
传统的立法权威将会进一步衰落，从分散的平台上，经由不同的算法，形成了当事人所依赖的规则。[40]即使我们还无法在两者的判断之间作出选择，但至少可以明确，理性化的发展中蕴含着深刻的内在矛盾，将会对法律所表现出的价值观形成显著的影响。
[13]因此，如果要将人工智能想象成为一种拟人的存在，真正成为可替代人类的机器人法官或机器人律师，或者说能够在很大程度上主导司法裁判，当前的研究普遍得出了一种较为否定性的结论。高度理性化法律的进一步强化，将会使社会向何处去，对此存在着两种极端的判断，帕森斯认为最为理性的现代社会也是最为自由的社会，而马尔库塞则认为高度工业化社会中强大的操纵力量威胁到本来便不多的自由。
而即使有法官这样做了，在科层制的体制中必然将承受更大的压力。因此，信息的丰富揭开了诸多无知之幕的遮蔽，作为一般性规则约束对象的抽象的人被逐步还原为特定的个人，而个人的每一个行为也都能够更进一步确定其特定性。同时，还需要界定的是，作为一项初步的研究，本文所立足的人工智能语境，并不是非常超前的未来，而是基于当下，并不试图将强人工智能乃至超人工智能纳入讨论，而仅限于适用于法律活动的专业性弱人工智能可能造成的影响与变迁，这种影响与变迁的出现并不会太遥远。例如，杭州互联网法院就在其立案平台向当事人直接通过关键词推送类似案件的相关数据，使当事人得以便捷的形成对所面对案件的处理结果的初步判断。
[31]但在技术有了飞跃之后，此前构成约束的信息成本问题在很大程度上被消解了。尤其是在当下受案多人少问题困扰的法院检察院，更加有迫切的需求，希望通过人工智能的高效来缓解办案压力。
个体性规则的概率特征，使之更容易被看作不透明的黑箱所形成的产品。不仅仅是自己的工作时间增加了，还需要考虑上级法官、上级法院是否能够认可他对人工智能生成结果的反思，需要承担更高的责任与风险。
因此，不仅立法中何谓法律面前人人平等面临重构，司法中也是如此。从对人工智能的最早的想象开始，就有许多学者在思考如何通过人工智能的运算，既能够模仿人类法官的推理路径，又能够避免人类认知中的各类偏差与谬误，使法律能够更加的理性而克服非理性。
