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摘要：互联网、大数据技术和智能算法的发展，推动了人工智能的出现和升级。在这一背景下，国际私法中被认为具有不确定性的最密切联系原则，将变得具有高度的确定性。一方面，互联网技术的广泛应用使得数据剧增，人工智能的功能因而愈发强大，为法官适用该原则提供了充足的数据信息;另一方面，在智能算法的指导下该原则可操作性亦得到增强，从而提高确定性。不过，确定性的提高，不仅不会使法律适用变得僵化而有失实体正义，反而会帮助司法工作者借助大数据的统计和智能算法的衡量而找出与特定法律关系具有最密切联系的法律，从而促进实体正义的实现。同时，这些变化将为法院法官、当事人、律师、学校等对最密切联系原则的适用、预期和研究带来更多便利
关键词：人工智能;最密切联系原则确定性可操作性
一、问题的提出
现如今，人们逐步进入人工智能时代。人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能、超级人工智能。其中，弱人工智能是指在特定领域内，通过数据收集与分析，在一定数字模型和算法下归纳结论并作出决策的计算机系统。它们通常只在一定范围内完成特定的任务，例如文字识别、语音识别和图像识别等，其推理和解决问题的能力尚未达到人脑思维能力的高度。强人工智能则可以像人一样独立认知、思考并解决问题。根据“奇点”理论，当人工智能的思维能力超越人类思维能力的束缚时，可以创造出一个人类无法理解甚至无法控制的虚拟世界，并对现实世界造成无法预测的影响。这时候的人工智能被称为超级人工智能。
目前的人工智能主要是弱人工智能，它只是在互联网、大数据技术、智能算法的基础上，对原有计算机系统性能的进一步提升以及对原有算法的升级与创新。人工智能程序和算法的设定是人为的，所以其程序和算法的改变也必须依靠人来操作。因此，本文所讨论内容限定在弱人工智能背景，即人工智能作为更为高效和智能的工具，对国际私法中最密切联系原则适用产生的影响。
二、人工智能背景下最密切联系原则衡量因素的选择和使用
最密切联系原则可以追溯到19世纪中叶萨维尼的“法律关系本座说”，后来以此为基础发展出不同的相关学说，如重力中心说等。这些学说都是在试图找出与法律关系具有最密切联系的地方及其法律，为此不同国家采用了不同的方法。美国采用了合同要素分析法。该方法从“质”和“量”两个方面对合同进行分析。大陆法系根据特征性履行来确认最密切联系地。即要找出哪一国家或地区与合同履行具有最密切的联系，应该根据该合同的特征来确定。笔者认为最重要的是根據对合同各个要素的罗列与权衡比重中得出的。因此，不管是合同要素分析法还是特征性履行法，都离不开对法律关系的要素进行选择和使用（或者说衡量）。
（一）衡量因素的选择
如果说传统法官由于人力和条件所限，无法尽可能多地罗列因素并进行综合衡量的话，那么在人工智能时代，这个情况已经得到很大的改进。不管是计算机运算速度的提升，还是大数据的剧增，抑或是互联网形成的世界互联、万物互联的局面，都为法官或者人工智能把所有与特定法律关系有关的因素罗列出来提供了可能。因此，理论上对于人工智能的设计，我们应该选择所有的因素，这也是不再使用“要素”而是“因素”的原因，“要素”意味着重要的因素，这已经不是“所有”的范畴了。这从另一个角度来说，就是大数据技术完备性的体现。但是实践中，完备性是难以达到的，我们只能尽可能地罗列出更多的因素。尽管如此，相较于传统的要素分析法，已经大大领先了。因为传统的要素分析法只能在一些重要且关键的要素中进行综合分析。当然，最重要的不是罗列要素的增加，而是人工智能对罗列要素的细化挖掘。
例如，在一个合同法律关系中，传统的要素分析法，只能在以下要素中进行综合分析：主体、客体、标的、数量、价格、履行方式（包括履行地）、合同签订地、合同成立地、合同生效地等。如果在人工智能的支持下，法官还能罗列出，履行整个过程中的天气和环境状况、相同主体间以往订立的同类合同及履行情况、同类标的物在保存和运送过程中的变化情况等因素。尽管这些因素和确定最密切联系地的关系看起来并没有很大的关联，但也有一定的影响。例如，天气对人们行为的影响是值得研究的，相关的文章有《空气质量是否影响信用卡消费？》①《上证综合指数天气效应研究》②等。具体到国际私法中，合同实际履行地就可能受到天气的实质性影响。在人工智能时代，这种精细化的研究将成为可能。面对纷繁复杂的案件和快速变化的社会，这些细节可以使法官的思路不至于局限在固化的范围里。更为重要的是，在传统的因素中，人工智能可以挖掘出更细化的信息。例如主体这一要素，就可以进一步提供消费记录、受教育记录、医疗记录、交通路线等更为私密的信息。
（二）衡量因素的使用
尽管已经具备了大数据，但是法官或者人工智能对这些数据如何公正合理地使用还是一个问题，这有赖于法律界和科学界的跨领域合作探索。
笔者这里构思一个简单的不成熟的算法以供参考。用字母A1，A2，A3，A4，A5，……分别表示与某个法律关系相关的所有因素，然后用不同的分值N1，N2，N3，N4，N5，……来表示不同要素所占的比重，用定量分析法，确认得到最多因素指向的前10个国家或者地区（不足10个就全部选取）。然后对不同的因素A，赋予不同的比重N，不同的国家或地区基于其拥有的因素A获得相应的M值，即M1，M2，M3，M4，M5，……所有M值之和最大的某个国家或地区就是与该法律关系具有最密切联系的国家。这个算法最关键的部分，就是N值，也即对某个因素所赋予的比重。对不同的因素，赋予多大的比重，仍然是需要立法者或者设计者来衡量的。可以在设计人工智能的时候就预先设定好，就像特征履行法的预设一样，也可以在一定限度内赋予法官自由裁量权，使其有权对N值做决定。对于法官自由裁量权的限制，英美法系的国家可以要求其遵循先例，大陆法系的国家如果要赋予法官对N值的决定权，则可以考虑把N值限定在一定区间内浮动。例如对合同履行地的N值，法官可以在X分到Y分之间赋值。 举例而言，根据我国的涉外民事关系法律适用法第四十一条的规定，当事人没有选择可以适用的法律时，法官适用履行义务最能体现该合同特征的一方当事人经常居所地法律或者其他与该合同有最密切联系的法律。此时，一方当事人的“经常居所地”可以被人工智能系统从该方当事人的生活大数据中轻易计算出来，此时一级结果就足以确定准据法。另外，如果需要适用“其他与该合同有最密切聯系的法律”，人工智能系统也可以从合同履行地、合同签订地、合同主体的经常居所地等因素的比重计算中得出“最密切联系地”。
可以说，大数据技术和智能算法的结合，为最密切联系原则提供了比较精细和具体的操作方案，提高了其可操作性。一定程度上克服了传统理论认为的该原则所拥有的“不具操作性的严重缺陷”。③
三、人工智能背景下对最密切联系原则适用的可预期性
最密切联系原则是通过获得灵活性、克服僵化的连接点，找到应该适用的与案件具有最密切联系的国家或地区的法律，从而实现实体正义的。因此如上所述，传统理论认为最密切联系原则的确定性过低，可操作性不强，因此其可预期性并不高，这会使得法律“对人的行为的指导功能丧失”。④关于可预测性的重要性，民国时期的著名法学家吴经熊在对霍姆斯大法官的法哲学做研究时，也曾说过：“从心理学的角度，法律是一门典型的关于预测的科学。它所关注的主要是人们未来的利益。人们孜孜研究案例，倒不是其中有多少乐趣，而是为了预测未来出现案件纠纷时法院会如何裁判”。⑤在人工智能时代下，最密切联系原则的确定性和可操作性得以增强，不仅不会损害其灵活性，而是可以更准确高效地找出最应该适用的法律，促进实体正义的实现。换言之，这种确定性的增强并不是以僵化和牺牲个案实体正义为代价的。而且，由于确定性和可操作性的增强，法官、当事人和律师对于案件中最密切联系原则适用的可预期性也得以提高。
（一）法官对最密切联系原则适用的可预期性
在上述的大数据技术和智能算法支持下的人工智能出现后，法官将更高效、更准确地适用该原则。特别是随着司法系统大数据库（内部数据库和外部数据库）的建立与发展，杭州、北京、广州互联网法院的建立以及其延伸能力⑥的不断增强，法官可进行的法律检索将呈现出来源广、样本大和高精准的趋势。由于不同法院之间的案例和判决上传到大数据库，法官有便利的条件进行研习。真实案例的大数据库和智能算法可以提高法官对案件的预测能力。
（二）当事人和律师对案件的可预期性
目前，法律裁判文书网作为外部数据库已经初具规模，在此基础上进一步扩大真实案件的大数据库并设计相关智能算法，将会使得当事人和律师对同类案件何如适用最密切联系原则有一个较为准确的预期。目前，非官方建立和开发的法律数据库也在不断增加和完善，这些数据库的检索过程具有充分的便利性和法律资源的广泛性，且能够自动收集、分类并及时更新，其效用不亚于裁判法律文书网。当事人和律师可以通过购买或者免费获得这一类人工智能服务，通过使用对比、统计和匹配等功能，提高其对特定案件的可预期性。
当事人和律师对案件的可预期性提高还源于人工智能可应用于对法官的监督。在司法系统内部，可以用人工智能对每一位法官的案件进行监督。在司法系统外部，裁判文书上网、审判过程公开等要求，可以使得公民对司法案件知情并进行监督。这类举措可以对法官适用最密切联系原则的自由裁量权形成限制，使其不敢恣意妄为、同案异判⑦，在一定程度上，提高当事人和律师对案件的可预期性。值得一提的是，近些年来公众对法律事件的关注度不断上升，上述发展和要求恰恰有利于公众对司法过程的认知度、参与度和接受度的提高。
除了给法官、当事人和律师带来较高的可预期性之外，人工智能的发展还将为大众生活、学术研究、市场活动等带来最密切联系原则适用较高的可预期性。
四、结语
社会发展的脚步不会为谁而停留片刻，人们已经逐渐步入人工智能时代，国际私法的领域也将迎来人工智能的助力。在大数据技术和智能算法的支持下，国际私法的最密切联系原则可以在一定程度上同时实现确定性和实体正义（通常以灵活性为指标）的价值追求。换言之，该原则的不确定性和不具操作性将得以消减，其实体正义性亦将得以加强——司法正义得到确保的同时，司法效率也得到提高，这也是法律指引作用的体现。相比于西蒙尼德斯教授所主张的“20世纪的国际私法是从确定性向灵活性演变的过程”⑧，笔者认为，21世纪的国际私法，特别是最密切联系原则，是从灵活性回归确定性的过程。
参考文献
[1]邓然：《空气质量是否影响信用卡消费？》，《金融论坛》2018年第11期，2018年4月1日.
[2]刘朋：《上证综合指数天气效应研究》，硕士学位论文，上海交通大学，2017年4月.
[3]姜明坤：《最密切联系原则在我国的立法地位研究——从最密切联系原则的特质角度切入》，硕士学位论文，吉林大学
[4]方杰：《“最密切联系原则”考证》，《比较法研究》2013年第02期，2013年3月25日.
[5][美]本杰明·N.卡多佐：《法律的成长》，北京大学出版社，2016年7月.
作者简介
陈彦先（出生年月-1994年8月），性别：男，民族：汉族，籍贯：广西贵港市，学历：硕士单位：中央民族大学职称：无，研究方向：国际公法、国际私法单位邮编：100081。
注释
①邓然：《空气质量是否影响信用卡消费？》，《金融论坛》2018年第11期，2018年4月1日，第27页。
②刘朋：《上证综合指数天气效应研究》，硕士学位论文，上海交通大学，2017年4月。
③方杰：《“最密切联系原则”考证》，《比较法研究》2013年第02期，2013年3月25日，第1页。
④[美]本杰明·N.卡多佐：《法律的成长》，北京大学出版社，2016年7月，第15页。
⑤同②，第56页。
⑥此处“延伸能力”是指由于互联网法院与银行、网络平台关于大数据的合作，从而增加了其对当事人信息的获取和掌控能力。此种能力贯穿于立案、审判、执行等一系列过程。
⑦与之对应的“同案同判”主要侧重这样一层意思：同一个案件在同一个法院的不同法官或者不同法院的不同法官审理之下，应该得出同样的最密切联系地法。
⑧姜明坤：《最密切联系原则在我国的立法地位研究——从最密切联系原则的特质角度切入》，硕士学位论文，吉林大学，2017年5月。
中央民族大学 100081
关键词：人工智能;最密切联系原则确定性可操作性
一、问题的提出
现如今，人们逐步进入人工智能时代。人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能、超级人工智能。其中，弱人工智能是指在特定领域内，通过数据收集与分析，在一定数字模型和算法下归纳结论并作出决策的计算机系统。它们通常只在一定范围内完成特定的任务，例如文字识别、语音识别和图像识别等，其推理和解决问题的能力尚未达到人脑思维能力的高度。强人工智能则可以像人一样独立认知、思考并解决问题。根据“奇点”理论，当人工智能的思维能力超越人类思维能力的束缚时，可以创造出一个人类无法理解甚至无法控制的虚拟世界，并对现实世界造成无法预测的影响。这时候的人工智能被称为超级人工智能。
目前的人工智能主要是弱人工智能，它只是在互联网、大数据技术、智能算法的基础上，对原有计算机系统性能的进一步提升以及对原有算法的升级与创新。人工智能程序和算法的设定是人为的，所以其程序和算法的改变也必须依靠人来操作。因此，本文所讨论内容限定在弱人工智能背景，即人工智能作为更为高效和智能的工具，对国际私法中最密切联系原则适用产生的影响。
二、人工智能背景下最密切联系原则衡量因素的选择和使用
最密切联系原则可以追溯到19世纪中叶萨维尼的“法律关系本座说”，后来以此为基础发展出不同的相关学说，如重力中心说等。这些学说都是在试图找出与法律关系具有最密切联系的地方及其法律，为此不同国家采用了不同的方法。美国采用了合同要素分析法。该方法从“质”和“量”两个方面对合同进行分析。大陆法系根据特征性履行来确认最密切联系地。即要找出哪一国家或地区与合同履行具有最密切的联系，应该根据该合同的特征来确定。笔者认为最重要的是根據对合同各个要素的罗列与权衡比重中得出的。因此，不管是合同要素分析法还是特征性履行法，都离不开对法律关系的要素进行选择和使用（或者说衡量）。
（一）衡量因素的选择
如果说传统法官由于人力和条件所限，无法尽可能多地罗列因素并进行综合衡量的话，那么在人工智能时代，这个情况已经得到很大的改进。不管是计算机运算速度的提升，还是大数据的剧增，抑或是互联网形成的世界互联、万物互联的局面，都为法官或者人工智能把所有与特定法律关系有关的因素罗列出来提供了可能。因此，理论上对于人工智能的设计，我们应该选择所有的因素，这也是不再使用“要素”而是“因素”的原因，“要素”意味着重要的因素，这已经不是“所有”的范畴了。这从另一个角度来说，就是大数据技术完备性的体现。但是实践中，完备性是难以达到的，我们只能尽可能地罗列出更多的因素。尽管如此，相较于传统的要素分析法，已经大大领先了。因为传统的要素分析法只能在一些重要且关键的要素中进行综合分析。当然，最重要的不是罗列要素的增加，而是人工智能对罗列要素的细化挖掘。
例如，在一个合同法律关系中，传统的要素分析法，只能在以下要素中进行综合分析：主体、客体、标的、数量、价格、履行方式（包括履行地）、合同签订地、合同成立地、合同生效地等。如果在人工智能的支持下，法官还能罗列出，履行整个过程中的天气和环境状况、相同主体间以往订立的同类合同及履行情况、同类标的物在保存和运送过程中的变化情况等因素。尽管这些因素和确定最密切联系地的关系看起来并没有很大的关联，但也有一定的影响。例如，天气对人们行为的影响是值得研究的，相关的文章有《空气质量是否影响信用卡消费？》①《上证综合指数天气效应研究》②等。具体到国际私法中，合同实际履行地就可能受到天气的实质性影响。在人工智能时代，这种精细化的研究将成为可能。面对纷繁复杂的案件和快速变化的社会，这些细节可以使法官的思路不至于局限在固化的范围里。更为重要的是，在传统的因素中，人工智能可以挖掘出更细化的信息。例如主体这一要素，就可以进一步提供消费记录、受教育记录、医疗记录、交通路线等更为私密的信息。
（二）衡量因素的使用
尽管已经具备了大数据，但是法官或者人工智能对这些数据如何公正合理地使用还是一个问题，这有赖于法律界和科学界的跨领域合作探索。
笔者这里构思一个简单的不成熟的算法以供参考。用字母A1，A2，A3，A4，A5，……分别表示与某个法律关系相关的所有因素，然后用不同的分值N1，N2，N3，N4，N5，……来表示不同要素所占的比重，用定量分析法，确认得到最多因素指向的前10个国家或者地区（不足10个就全部选取）。然后对不同的因素A，赋予不同的比重N，不同的国家或地区基于其拥有的因素A获得相应的M值，即M1，M2，M3，M4，M5，……所有M值之和最大的某个国家或地区就是与该法律关系具有最密切联系的国家。这个算法最关键的部分，就是N值，也即对某个因素所赋予的比重。对不同的因素，赋予多大的比重，仍然是需要立法者或者设计者来衡量的。可以在设计人工智能的时候就预先设定好，就像特征履行法的预设一样，也可以在一定限度内赋予法官自由裁量权，使其有权对N值做决定。对于法官自由裁量权的限制，英美法系的国家可以要求其遵循先例，大陆法系的国家如果要赋予法官对N值的决定权，则可以考虑把N值限定在一定区间内浮动。例如对合同履行地的N值，法官可以在X分到Y分之间赋值。 举例而言，根据我国的涉外民事关系法律适用法第四十一条的规定，当事人没有选择可以适用的法律时，法官适用履行义务最能体现该合同特征的一方当事人经常居所地法律或者其他与该合同有最密切联系的法律。此时，一方当事人的“经常居所地”可以被人工智能系统从该方当事人的生活大数据中轻易计算出来，此时一级结果就足以确定准据法。另外，如果需要适用“其他与该合同有最密切聯系的法律”，人工智能系统也可以从合同履行地、合同签订地、合同主体的经常居所地等因素的比重计算中得出“最密切联系地”。
可以说，大数据技术和智能算法的结合，为最密切联系原则提供了比较精细和具体的操作方案，提高了其可操作性。一定程度上克服了传统理论认为的该原则所拥有的“不具操作性的严重缺陷”。③
三、人工智能背景下对最密切联系原则适用的可预期性
最密切联系原则是通过获得灵活性、克服僵化的连接点，找到应该适用的与案件具有最密切联系的国家或地区的法律，从而实现实体正义的。因此如上所述，传统理论认为最密切联系原则的确定性过低，可操作性不强，因此其可预期性并不高，这会使得法律“对人的行为的指导功能丧失”。④关于可预测性的重要性，民国时期的著名法学家吴经熊在对霍姆斯大法官的法哲学做研究时，也曾说过：“从心理学的角度，法律是一门典型的关于预测的科学。它所关注的主要是人们未来的利益。人们孜孜研究案例，倒不是其中有多少乐趣，而是为了预测未来出现案件纠纷时法院会如何裁判”。⑤在人工智能时代下，最密切联系原则的确定性和可操作性得以增强，不仅不会损害其灵活性，而是可以更准确高效地找出最应该适用的法律，促进实体正义的实现。换言之，这种确定性的增强并不是以僵化和牺牲个案实体正义为代价的。而且，由于确定性和可操作性的增强，法官、当事人和律师对于案件中最密切联系原则适用的可预期性也得以提高。
（一）法官对最密切联系原则适用的可预期性
在上述的大数据技术和智能算法支持下的人工智能出现后，法官将更高效、更准确地适用该原则。特别是随着司法系统大数据库（内部数据库和外部数据库）的建立与发展，杭州、北京、广州互联网法院的建立以及其延伸能力⑥的不断增强，法官可进行的法律检索将呈现出来源广、样本大和高精准的趋势。由于不同法院之间的案例和判决上传到大数据库，法官有便利的条件进行研习。真实案例的大数据库和智能算法可以提高法官对案件的预测能力。
（二）当事人和律师对案件的可预期性
目前，法律裁判文书网作为外部数据库已经初具规模，在此基础上进一步扩大真实案件的大数据库并设计相关智能算法，将会使得当事人和律师对同类案件何如适用最密切联系原则有一个较为准确的预期。目前，非官方建立和开发的法律数据库也在不断增加和完善，这些数据库的检索过程具有充分的便利性和法律资源的广泛性，且能够自动收集、分类并及时更新，其效用不亚于裁判法律文书网。当事人和律师可以通过购买或者免费获得这一类人工智能服务，通过使用对比、统计和匹配等功能，提高其对特定案件的可预期性。
当事人和律师对案件的可预期性提高还源于人工智能可应用于对法官的监督。在司法系统内部，可以用人工智能对每一位法官的案件进行监督。在司法系统外部，裁判文书上网、审判过程公开等要求，可以使得公民对司法案件知情并进行监督。这类举措可以对法官适用最密切联系原则的自由裁量权形成限制，使其不敢恣意妄为、同案异判⑦，在一定程度上，提高当事人和律师对案件的可预期性。值得一提的是，近些年来公众对法律事件的关注度不断上升，上述发展和要求恰恰有利于公众对司法过程的认知度、参与度和接受度的提高。
除了给法官、当事人和律师带来较高的可预期性之外，人工智能的发展还将为大众生活、学术研究、市场活动等带来最密切联系原则适用较高的可预期性。
四、结语
社会发展的脚步不会为谁而停留片刻，人们已经逐渐步入人工智能时代，国际私法的领域也将迎来人工智能的助力。在大数据技术和智能算法的支持下，国际私法的最密切联系原则可以在一定程度上同时实现确定性和实体正义（通常以灵活性为指标）的价值追求。换言之，该原则的不确定性和不具操作性将得以消减，其实体正义性亦将得以加强——司法正义得到确保的同时，司法效率也得到提高，这也是法律指引作用的体现。相比于西蒙尼德斯教授所主张的“20世纪的国际私法是从确定性向灵活性演变的过程”⑧，笔者认为，21世纪的国际私法，特别是最密切联系原则，是从灵活性回归确定性的过程。
参考文献
[1]邓然：《空气质量是否影响信用卡消费？》，《金融论坛》2018年第11期，2018年4月1日.
[2]刘朋：《上证综合指数天气效应研究》，硕士学位论文，上海交通大学，2017年4月.
[3]姜明坤：《最密切联系原则在我国的立法地位研究——从最密切联系原则的特质角度切入》，硕士学位论文，吉林大学
[4]方杰：《“最密切联系原则”考证》，《比较法研究》2013年第02期，2013年3月25日.
[5][美]本杰明·N.卡多佐：《法律的成长》，北京大学出版社，2016年7月.
作者简介
陈彦先（出生年月-1994年8月），性别：男，民族：汉族，籍贯：广西贵港市，学历：硕士单位：中央民族大学职称：无，研究方向：国际公法、国际私法单位邮编：100081。
注释
①邓然：《空气质量是否影响信用卡消费？》，《金融论坛》2018年第11期，2018年4月1日，第27页。
②刘朋：《上证综合指数天气效应研究》，硕士学位论文，上海交通大学，2017年4月。
③方杰：《“最密切联系原则”考证》，《比较法研究》2013年第02期，2013年3月25日，第1页。
④[美]本杰明·N.卡多佐：《法律的成长》，北京大学出版社，2016年7月，第15页。
⑤同②，第56页。
⑥此处“延伸能力”是指由于互联网法院与银行、网络平台关于大数据的合作，从而增加了其对当事人信息的获取和掌控能力。此种能力贯穿于立案、审判、执行等一系列过程。
⑦与之对应的“同案同判”主要侧重这样一层意思：同一个案件在同一个法院的不同法官或者不同法院的不同法官审理之下，应该得出同样的最密切联系地法。
⑧姜明坤：《最密切联系原则在我国的立法地位研究——从最密切联系原则的特质角度切入》，硕士学位论文，吉林大学，2017年5月。
中央民族大学 100081