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根据搜狗百科、百度知道等搜索引擎的界定，“人工智能”的英文全称是“Artificial Intelligence”，缩写是“AI”，即研究人类智能活动规律，构造有一定智能的人工系统，探索怎样令计算机去完成以往需要人的智能才能胜任的工作。换言之，“AI”就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
随着时间的年轮悄悄流转，新一轮科技革命和产业变革正在深刻地改变着世界，人们的生活与工作方式正面临着前所未有的冲击，人工智能、物联网、云计算、区块链、移动端、视觉化、大数据分析等新兴技术已经成为各行各业建设的重要抓手和重点突破口。
应用新风向：“X 人工智能”
随着人工智能在各行各业的深度应用，其适配领域已然延伸至法律领域。根据德勤会计师事务所的研究调查，“技术进步已造成法律行业减少3.1万个工作岗位，且还有39%的工作岗位在未来20年将面临被机器淘汰的高风险”。当下，“法律 人工智能”的发展，正在经历由“法律检索、证据抓取”，向需依据算法给出判断的“合同审查、案件结果预测、诉讼策略选择”过渡，在语言处理、语音识别、图像识别、数据整合、文本分析、机器学习等领域已经促动了现行法律行业的功能转型。
【法律检索】以往，我们在查找法律数据和法规文件时，会选择通过搜索引擎（如百度、谷歌、搜狗）对关键词进行搜索，查找想要的信息和数据。但该方法有时很耗时且不便捷。百事通智能产品研发负责人夏澎指出，“如今，每天世界上创造的信息量是2.4兆亿，相当于340份报纸。中国有257部现行国家级法律，9915部地方级法规，642部行政法规，5500件司法解释，2000万裁判文书。在美国，除了联邦法，50个州也有自己法律”。面对如此浩瀚的信息量，如何高效地检索信息显然成为了时下重要的智能课题。
人工智能在信息检索的应用上正在给出解决路径——以“APP、微信公众号”等形式出现的专业法律信息检索平台应运而生。例如：我国法律数据查询类的APP应用就包括法律宝、新法规速递、法律家法律数据库、中国法治、中国法律全集等。以“法律家法律数据库”（以下简称：法律家）为例。由法律家网站推出的APP“法律家”，已汇集了百多万部法律法规、3000例审判规则、1万件法律文书、1万个合同范本以及全部“两高”的指导性案例。同时，法律家提供五个数据库查询方式，均有组合查询界面（如“关键词 分类 日期”），并可自定义建立文件夹收藏数据，直接保存成word文档。又比如：我国法律数据查询类的微信公众号目前涵盖人力资源法律库、法律读库、雇佣与劳动等。以“雇佣与劳动”为例，由该微信公众号研发的互动型法律产品“智能小助手”于2018年1月下旬上线。用户只需按照提示输入相关数据，即可智能计算出年终奖个税、经济补偿个税、工伤待遇等数据，并显示相关法规或政策依据。“智能小助手”还收录了劳动法相关的多类基础数据，目前具备社会平均工资、最低工资、婚假、产假和护理假、停工停产工资、高温津贴和竞业限制补偿标准七类查询功能。
【证据抓取与分析】美国德杰律师事务所中国管理合伙人陶景洲感慨：“文档电子化减轻了物理负重，但以电子证据开示为例，很多案件中，需要分析的数据量超过100GB，经常只有5%—10%与案件真正相关。”因此，如何对证据进行有效抓取和分析成为法律界的一大难题。上海高级人民法院（以下简称：上海高院）推出的206系统就是一个尝试。2017年5月3日，206系统（全称：上海刑事案件智能辅助办案系统）在沪6家法院、6家检察院、13家公安机关试點单位上线运行。据新华网、搜狐网、法制网等媒体报道，206系统依托大数据、云计算和人工智能三大技术内核，通过对沪数万份刑事案件的卷宗、文书数据进行学习后，构建了统一的地方证据标准、证据规则、证据模型，以期达到对证据的高效审查，保证侦查终结、审查起诉阶段的办案证据标准符合法定定案标准。
目前，206系统已具备初步的证据信息抓取、校验和逻辑分析能力。譬如：206系统既能发现单一证据的瑕疵，亦能发现证据之间的逻辑冲突。A交代他曾杀死B，且在A交代的地点，确实挖出尸骨（属于B）。根据常理，此人应是A所杀，但206系统提取汇总A相关供述，发现A交代是用榔头敲B的头，用匕首捅刺胸部数刀，而尸检报告显示B“头颅完好、胸骨无刺戳的痕迹”。显然，这无法排除凶手是他人的合理怀疑！206系统会将此怀疑信息推送至办案系统，适时地提醒办案人员予以关注。另外，206系统还兼具类案推送、文书自动生成、办案人员知识索引等多项功能。上海高院数据显示，截至2017年7月31日，该系统录入案件共计65件，包括故意杀人案件13件，盗窃案件41件，电信网络诈骗案件11件；录入证据20715份；提供证据指引3712次；发现证据瑕疵点48个，其中证据收集程序瑕疵8个、证据形式瑕疵8个、证据内容瑕疵32个；提供知识索引查询450次；总点击量达6.6万余次。继“206系统”之后，“上海民商事、行政案件智能辅助办案系统”又在上海高院试运行上线，亦具备了对证据抓取与分析的智能功能。
【合同审查与分析】在合同审查的智能应用方面，欧美国家的做法值得借鉴。美国的Blackstone Discovery（即“黑石发现”）公司研发了一款语言处理软件，专门用于法律文本的分析审查。报价近10万美元，就可以提供150万份法律文本的筛查与分析。相比初级水平的律师，此软件在效率层面提高了500倍，准确度比人工分析高出40%。又比如：在线法律服务网站Legal Zoom（以下简称：LZ）致力于为中小企业和个人提供法律文档服务。与直接去律师事务所委托律师相比，LZ为客户提供了更便捷、廉价的方案。用户直接登陆LZ网站，通过一步步回答问题的方式将自己的需求描述清楚，然后得到自己所需要的法律文书。据统计，用户从登陆LZ，到生成自己所需要的法律文书，整个过程不超过5分钟。同时，LZ试图嵌入语音识别功能，令服务过程更加智能。 此外，Lex Machina（知识产权诉讼研究公司）在专利服务领域，Wevorce（离婚调解方案提供商）在离婚诉讼服务领域，Onomatics（商标版权研究公司）在商标分析服务领域，均在试图引入语音识别、图像识别等智能技术，用智能模式变革传统行业的面貌已初见端倪。
【结果预测与推介】正如英国大法官首席信息技术顾问、人工智能和法律科技方面领军学者Richard Susskind所言，“人工智能的第二个浪潮基于数据。它可以做出各类不同的预测，分析各类不同文档，然后能分析各类不同的数据。无论在合规调查中，还是在诉讼业务中，均能帮助我们准备最准确的文档，在不同组织体系之中发现法律诉讼潜在危险因素”。显然，人工智能的研发正侧重于“结果预测与推介”功能。
在美国，律师事务所“大成—德同”创建了自己的人工智能实验室Nextlaw Labs，与IBM公司的认知技术平台Watson，成立初创公司Ross Intelligence。历经了两年半时间，Ross Intelligence于2016年研发了法律人工智能产品Ross。该款产品建立在IBM Watson提供的机器学习技术的基础上，能自动检索法律文档数据库，找出与人类提出的问题相匹配的答案，而面对同样的任务一个人类律师则要花上10小时才能完成。此外，Ross还在更新撰写法律备忘录（Law Memorandum）的能力。输入一个法律问题，Ross会在一天后回复你几段概括性的回答，以及一份两页的解释备忘录。目前，Ross已在数十家国际律师事务所测试使用。在英国，智能程序DoNotPay在多个领域发挥着结果预测功效。在行政诉讼领域，经过DoNotPay演算，当事人在以伦敦市政府作为被告的违停罚款诉讼中屡屡胜诉。在金融诉讼领域，DoNotPay可以帮助用户预演欺诈指控，有效地应对法律風险。在便民服务领域，DoNotPay可以根据个人的工作状况，预估你的产假、陪产假等法定福利……
在中国，“法小陶”“法狗狗”“阿尔法法官”“睿法官”“类型化案件智能审判平台”等一长串智能系统的诞生，正在迎接智能预测纪元的到来。“法小淘”能根据当事人语意，分析出所述情况的具体案由、索赔金额、诉讼地点等关键词；“法狗狗”的刑案案情预测系统，只需简单地选定罪行分类，并提供伤亡人数、案发地点等信息，就可获得预测结果及类似案例；“睿法官”能为法官提供办案规范和量刑分析等精准信息；“类型化案件智能审判平台”试点四个月来，共受理信用卡纠纷案件4589件，案件平均立案时间缩短到10分钟以内，平均审理时间缩短27.26天……上述系统的智能在于，它会根据用户的反馈进行自我学习，算法不断调整优化，它接受的咨询越多，就越有经验，就会变得越来越聪明！
AI应用亟待“画圈”
与方兴未艾的“法律 互联网”风潮相似，“法律 人工智能”的风暴正在掀起。巨变时代，必须创新，但违背规则的创新，注定无法持续。正如中国社会科学院法学研究所副研究员支振锋在接受《法制日报》记者采访时指出，“应鼓励人的智能与人工智能叠拼，让人工智能在减轻法官工作负累等方面发挥巨大作用。但我们也需注意到，人工智能是法官裁判的辅助，而非依赖，法官的敬业与职业伦理，更应在人工智能的发展中得到强化”。因此，“法律 人工智能”的第一要务是“辅助和服务法律从业者从事相关工作”，而非代替司法裁决、淘汰办案法官。为此，有必要为“法律 人工智能”画圈，防止其野蛮生长！
2017年，美国微软、谷歌等巨头因人工智能的潜在风险而成立“AI伦理委员会”，并呼吁在机器人和自动化系统上安装“道德黑匣子”，从而记录机器的决定与行为。欧盟议会则建议欧盟委员会起草法案，专门规范人工智能及机器人的使用和管理。同年12月12日，美国国会提出两党法案“人工智能未来法案”。如经众议院和参议院通过，这项法案将成为美国规制人工智能的第一个联邦法案。显而易见，人工智能的发展亟待立法和政策予以适时的指引和规范。
2017年7月8日，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》（以下简称：《新一代规划》）中提出，“建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力”。同年12月14日，工信部颁布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020）》，进一步细化《新一代规划》，促进AI的良性发展。2018年1月6日，首届“人工智慧与未来法治”学术研讨会在西北政法大学举行。与会专家认为，随着人工智能的不断发展，法律应未雨绸缪，完善个人信息保护、网络隐私等方面的立法。由此可见，在不久的将来，通过对人工智能相关法律、伦理和社会问题的深入探讨，以法规、政策等形式为智能社会圈出法律和伦理道德的边界，已经成为一种共识。
目前，我国的人工智能发展正在经历四个阶段。第一阶段是感知智能。涵盖语音理解、视觉识别甚至情感识别。比如：各地人民法院正在利用语音识别系统，提高庭审笔录制作的效率。第二阶段是认知智能。包括对知识图谱、自然语言处理能力的运用。比如：公安机关通过智能探头对违停行为进行处罚。第三阶段是计算智能。以大数据为基础，利用云计算，提高对数据的利用计算应用。比如：银行业依托平台之间的互联互通，将A的个人数据进行汇总，整合成其个人的信息清单。第四阶段是决策智能。将实务中的问题转化为数据模型，用优化的算法进行破解。比如：对公安执法中发现的执法问题进行分析，借助管理模块，对相关问题设置预警红线，防止类似情况再次发生。
据此，我们理应从四个阶段对人工智能进行立法或政策画圈。首先，明确四个阶段中人工智能的具体含义和难点，“人工智能”“机器人”与自动化的关系。这就涉及人工智能行业的准入门槛问题。例如：人工智能辅助诊断是否需要特殊许可？自动驾驶是否需要准入批准？其次，如何界定人工智能下的法律主体。比如：基于互联网的“智能投顾”是一个典型的复合产品，谁是金融产品提供者，谁是投顾服务提供者，谁是平台或者信息服务提供者。这就会延伸出权利、义务与责任承担，即谁要来负责，谁要有权利的问题，要不要给机器人一种拟人化的地位。再如：今天装了一个“人工手”在你身上，手突然之间发生问题，谁要承担责任？再次，怎样应对人工智能的数据保护。我国当下没有专门的法律保护数据。面对数据问题，多数企业会寻求《著作权法》等涉知识产权的专门法律进行保护。然而，在人工智能背景下的关键词是“大数据”，而非数据库的独创性，能否获得版权保护值得商榷。“数据使用方”与“数据主体”之间，存在着“个人信息”与“隐私保护”的博弈；“数据使用方”和“数据控制方”之间，存在着“数据合规”与“竞争秩序”的博弈。此外，从长远来看，AI无疑是一项革命性、颠覆性的开创性技术。它在未来究竟会有怎样的发展，会对各行业产生如何的影响，目前难以给出确切的估算。在这方面，显然公共政策的出台，用以解决或许较之立法画圈更为重要。比如：从就业层面考量，技术进步对就业的冲击是必然的，这就需要出台相关的公共政策加以应对。职能部门应当做好培训和就业指导，帮助因技术冲击而失业的人尽快就业，还应该做好社会保障，令无力再就业者获得必要的保障。
可喜的是，北京大学法律人工智能实验室、法律人工智能研究中心于2018年1月正式成立，正致力于为法律与人工智能行业发展提供智力支持，完善大数据时代立法。上海等地方亦在积极推进地方性法规的出台，对大数据进行立法规制，为人工智能的发展提供法律依据和政策保障。法律人工智能是大方向，是看得见的未来，但还需要在法律应用的同时为其套上紧箍，防止其野蛮生长，这样才能真正实现“人工智能”与“人的智能”的叠拼，凸显“1 1>2”的效能。AI已来，我们任重道远！
随着时间的年轮悄悄流转，新一轮科技革命和产业变革正在深刻地改变着世界，人们的生活与工作方式正面临着前所未有的冲击，人工智能、物联网、云计算、区块链、移动端、视觉化、大数据分析等新兴技术已经成为各行各业建设的重要抓手和重点突破口。
应用新风向：“X 人工智能”
随着人工智能在各行各业的深度应用，其适配领域已然延伸至法律领域。根据德勤会计师事务所的研究调查，“技术进步已造成法律行业减少3.1万个工作岗位，且还有39%的工作岗位在未来20年将面临被机器淘汰的高风险”。当下，“法律 人工智能”的发展，正在经历由“法律检索、证据抓取”，向需依据算法给出判断的“合同审查、案件结果预测、诉讼策略选择”过渡，在语言处理、语音识别、图像识别、数据整合、文本分析、机器学习等领域已经促动了现行法律行业的功能转型。
【法律检索】以往，我们在查找法律数据和法规文件时，会选择通过搜索引擎（如百度、谷歌、搜狗）对关键词进行搜索，查找想要的信息和数据。但该方法有时很耗时且不便捷。百事通智能产品研发负责人夏澎指出，“如今，每天世界上创造的信息量是2.4兆亿，相当于340份报纸。中国有257部现行国家级法律，9915部地方级法规，642部行政法规，5500件司法解释，2000万裁判文书。在美国，除了联邦法，50个州也有自己法律”。面对如此浩瀚的信息量，如何高效地检索信息显然成为了时下重要的智能课题。
人工智能在信息检索的应用上正在给出解决路径——以“APP、微信公众号”等形式出现的专业法律信息检索平台应运而生。例如：我国法律数据查询类的APP应用就包括法律宝、新法规速递、法律家法律数据库、中国法治、中国法律全集等。以“法律家法律数据库”（以下简称：法律家）为例。由法律家网站推出的APP“法律家”，已汇集了百多万部法律法规、3000例审判规则、1万件法律文书、1万个合同范本以及全部“两高”的指导性案例。同时，法律家提供五个数据库查询方式，均有组合查询界面（如“关键词 分类 日期”），并可自定义建立文件夹收藏数据，直接保存成word文档。又比如：我国法律数据查询类的微信公众号目前涵盖人力资源法律库、法律读库、雇佣与劳动等。以“雇佣与劳动”为例，由该微信公众号研发的互动型法律产品“智能小助手”于2018年1月下旬上线。用户只需按照提示输入相关数据，即可智能计算出年终奖个税、经济补偿个税、工伤待遇等数据，并显示相关法规或政策依据。“智能小助手”还收录了劳动法相关的多类基础数据，目前具备社会平均工资、最低工资、婚假、产假和护理假、停工停产工资、高温津贴和竞业限制补偿标准七类查询功能。
【证据抓取与分析】美国德杰律师事务所中国管理合伙人陶景洲感慨：“文档电子化减轻了物理负重，但以电子证据开示为例，很多案件中，需要分析的数据量超过100GB，经常只有5%—10%与案件真正相关。”因此，如何对证据进行有效抓取和分析成为法律界的一大难题。上海高级人民法院（以下简称：上海高院）推出的206系统就是一个尝试。2017年5月3日，206系统（全称：上海刑事案件智能辅助办案系统）在沪6家法院、6家检察院、13家公安机关试點单位上线运行。据新华网、搜狐网、法制网等媒体报道，206系统依托大数据、云计算和人工智能三大技术内核，通过对沪数万份刑事案件的卷宗、文书数据进行学习后，构建了统一的地方证据标准、证据规则、证据模型，以期达到对证据的高效审查，保证侦查终结、审查起诉阶段的办案证据标准符合法定定案标准。
目前，206系统已具备初步的证据信息抓取、校验和逻辑分析能力。譬如：206系统既能发现单一证据的瑕疵，亦能发现证据之间的逻辑冲突。A交代他曾杀死B，且在A交代的地点，确实挖出尸骨（属于B）。根据常理，此人应是A所杀，但206系统提取汇总A相关供述，发现A交代是用榔头敲B的头，用匕首捅刺胸部数刀，而尸检报告显示B“头颅完好、胸骨无刺戳的痕迹”。显然，这无法排除凶手是他人的合理怀疑！206系统会将此怀疑信息推送至办案系统，适时地提醒办案人员予以关注。另外，206系统还兼具类案推送、文书自动生成、办案人员知识索引等多项功能。上海高院数据显示，截至2017年7月31日，该系统录入案件共计65件，包括故意杀人案件13件，盗窃案件41件，电信网络诈骗案件11件；录入证据20715份；提供证据指引3712次；发现证据瑕疵点48个，其中证据收集程序瑕疵8个、证据形式瑕疵8个、证据内容瑕疵32个；提供知识索引查询450次；总点击量达6.6万余次。继“206系统”之后，“上海民商事、行政案件智能辅助办案系统”又在上海高院试运行上线，亦具备了对证据抓取与分析的智能功能。
【合同审查与分析】在合同审查的智能应用方面，欧美国家的做法值得借鉴。美国的Blackstone Discovery（即“黑石发现”）公司研发了一款语言处理软件，专门用于法律文本的分析审查。报价近10万美元，就可以提供150万份法律文本的筛查与分析。相比初级水平的律师，此软件在效率层面提高了500倍，准确度比人工分析高出40%。又比如：在线法律服务网站Legal Zoom（以下简称：LZ）致力于为中小企业和个人提供法律文档服务。与直接去律师事务所委托律师相比，LZ为客户提供了更便捷、廉价的方案。用户直接登陆LZ网站，通过一步步回答问题的方式将自己的需求描述清楚，然后得到自己所需要的法律文书。据统计，用户从登陆LZ，到生成自己所需要的法律文书，整个过程不超过5分钟。同时，LZ试图嵌入语音识别功能，令服务过程更加智能。 此外，Lex Machina（知识产权诉讼研究公司）在专利服务领域，Wevorce（离婚调解方案提供商）在离婚诉讼服务领域，Onomatics（商标版权研究公司）在商标分析服务领域，均在试图引入语音识别、图像识别等智能技术，用智能模式变革传统行业的面貌已初见端倪。
【结果预测与推介】正如英国大法官首席信息技术顾问、人工智能和法律科技方面领军学者Richard Susskind所言，“人工智能的第二个浪潮基于数据。它可以做出各类不同的预测，分析各类不同文档，然后能分析各类不同的数据。无论在合规调查中，还是在诉讼业务中，均能帮助我们准备最准确的文档，在不同组织体系之中发现法律诉讼潜在危险因素”。显然，人工智能的研发正侧重于“结果预测与推介”功能。
在美国，律师事务所“大成—德同”创建了自己的人工智能实验室Nextlaw Labs，与IBM公司的认知技术平台Watson，成立初创公司Ross Intelligence。历经了两年半时间，Ross Intelligence于2016年研发了法律人工智能产品Ross。该款产品建立在IBM Watson提供的机器学习技术的基础上，能自动检索法律文档数据库，找出与人类提出的问题相匹配的答案，而面对同样的任务一个人类律师则要花上10小时才能完成。此外，Ross还在更新撰写法律备忘录（Law Memorandum）的能力。输入一个法律问题，Ross会在一天后回复你几段概括性的回答，以及一份两页的解释备忘录。目前，Ross已在数十家国际律师事务所测试使用。在英国，智能程序DoNotPay在多个领域发挥着结果预测功效。在行政诉讼领域，经过DoNotPay演算，当事人在以伦敦市政府作为被告的违停罚款诉讼中屡屡胜诉。在金融诉讼领域，DoNotPay可以帮助用户预演欺诈指控，有效地应对法律風险。在便民服务领域，DoNotPay可以根据个人的工作状况，预估你的产假、陪产假等法定福利……
在中国，“法小陶”“法狗狗”“阿尔法法官”“睿法官”“类型化案件智能审判平台”等一长串智能系统的诞生，正在迎接智能预测纪元的到来。“法小淘”能根据当事人语意，分析出所述情况的具体案由、索赔金额、诉讼地点等关键词；“法狗狗”的刑案案情预测系统，只需简单地选定罪行分类，并提供伤亡人数、案发地点等信息，就可获得预测结果及类似案例；“睿法官”能为法官提供办案规范和量刑分析等精准信息；“类型化案件智能审判平台”试点四个月来，共受理信用卡纠纷案件4589件，案件平均立案时间缩短到10分钟以内，平均审理时间缩短27.26天……上述系统的智能在于，它会根据用户的反馈进行自我学习，算法不断调整优化，它接受的咨询越多，就越有经验，就会变得越来越聪明！
AI应用亟待“画圈”
与方兴未艾的“法律 互联网”风潮相似，“法律 人工智能”的风暴正在掀起。巨变时代，必须创新，但违背规则的创新，注定无法持续。正如中国社会科学院法学研究所副研究员支振锋在接受《法制日报》记者采访时指出，“应鼓励人的智能与人工智能叠拼，让人工智能在减轻法官工作负累等方面发挥巨大作用。但我们也需注意到，人工智能是法官裁判的辅助，而非依赖，法官的敬业与职业伦理，更应在人工智能的发展中得到强化”。因此，“法律 人工智能”的第一要务是“辅助和服务法律从业者从事相关工作”，而非代替司法裁决、淘汰办案法官。为此，有必要为“法律 人工智能”画圈，防止其野蛮生长！
2017年，美国微软、谷歌等巨头因人工智能的潜在风险而成立“AI伦理委员会”，并呼吁在机器人和自动化系统上安装“道德黑匣子”，从而记录机器的决定与行为。欧盟议会则建议欧盟委员会起草法案，专门规范人工智能及机器人的使用和管理。同年12月12日，美国国会提出两党法案“人工智能未来法案”。如经众议院和参议院通过，这项法案将成为美国规制人工智能的第一个联邦法案。显而易见，人工智能的发展亟待立法和政策予以适时的指引和规范。
2017年7月8日，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》（以下简称：《新一代规划》）中提出，“建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力”。同年12月14日，工信部颁布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020）》，进一步细化《新一代规划》，促进AI的良性发展。2018年1月6日，首届“人工智慧与未来法治”学术研讨会在西北政法大学举行。与会专家认为，随着人工智能的不断发展，法律应未雨绸缪，完善个人信息保护、网络隐私等方面的立法。由此可见，在不久的将来，通过对人工智能相关法律、伦理和社会问题的深入探讨，以法规、政策等形式为智能社会圈出法律和伦理道德的边界，已经成为一种共识。
目前，我国的人工智能发展正在经历四个阶段。第一阶段是感知智能。涵盖语音理解、视觉识别甚至情感识别。比如：各地人民法院正在利用语音识别系统，提高庭审笔录制作的效率。第二阶段是认知智能。包括对知识图谱、自然语言处理能力的运用。比如：公安机关通过智能探头对违停行为进行处罚。第三阶段是计算智能。以大数据为基础，利用云计算，提高对数据的利用计算应用。比如：银行业依托平台之间的互联互通，将A的个人数据进行汇总，整合成其个人的信息清单。第四阶段是决策智能。将实务中的问题转化为数据模型，用优化的算法进行破解。比如：对公安执法中发现的执法问题进行分析，借助管理模块，对相关问题设置预警红线，防止类似情况再次发生。
据此，我们理应从四个阶段对人工智能进行立法或政策画圈。首先，明确四个阶段中人工智能的具体含义和难点，“人工智能”“机器人”与自动化的关系。这就涉及人工智能行业的准入门槛问题。例如：人工智能辅助诊断是否需要特殊许可？自动驾驶是否需要准入批准？其次，如何界定人工智能下的法律主体。比如：基于互联网的“智能投顾”是一个典型的复合产品，谁是金融产品提供者，谁是投顾服务提供者，谁是平台或者信息服务提供者。这就会延伸出权利、义务与责任承担，即谁要来负责，谁要有权利的问题，要不要给机器人一种拟人化的地位。再如：今天装了一个“人工手”在你身上，手突然之间发生问题，谁要承担责任？再次，怎样应对人工智能的数据保护。我国当下没有专门的法律保护数据。面对数据问题，多数企业会寻求《著作权法》等涉知识产权的专门法律进行保护。然而，在人工智能背景下的关键词是“大数据”，而非数据库的独创性，能否获得版权保护值得商榷。“数据使用方”与“数据主体”之间，存在着“个人信息”与“隐私保护”的博弈；“数据使用方”和“数据控制方”之间，存在着“数据合规”与“竞争秩序”的博弈。此外，从长远来看，AI无疑是一项革命性、颠覆性的开创性技术。它在未来究竟会有怎样的发展，会对各行业产生如何的影响，目前难以给出确切的估算。在这方面，显然公共政策的出台，用以解决或许较之立法画圈更为重要。比如：从就业层面考量，技术进步对就业的冲击是必然的，这就需要出台相关的公共政策加以应对。职能部门应当做好培训和就业指导，帮助因技术冲击而失业的人尽快就业，还应该做好社会保障，令无力再就业者获得必要的保障。
可喜的是，北京大学法律人工智能实验室、法律人工智能研究中心于2018年1月正式成立，正致力于为法律与人工智能行业发展提供智力支持，完善大数据时代立法。上海等地方亦在积极推进地方性法规的出台，对大数据进行立法规制，为人工智能的发展提供法律依据和政策保障。法律人工智能是大方向，是看得见的未来，但还需要在法律应用的同时为其套上紧箍，防止其野蛮生长，这样才能真正实现“人工智能”与“人的智能”的叠拼，凸显“1 1>2”的效能。AI已来，我们任重道远！