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且不说自然法排在最前面，至少自然之神（Natures God）这个说法已经大大降低了神的地位，也大幅度剥夺了神明的管辖范围。

需强调的是，商业秘密保护对算法解释说明可以起到限制作用，但不是绝对的拒绝。其次，在规范证成之后，本文将从理论上为算法说明义务作正当性证成。

在中国法的语境之下，个人信息和商业秘密属于等阶的权益，尽管不少学者主张对这两项客体予以权利化的保护，但立法上并没有明确地采取权利化的表述。其实，明字在日常使用中也有说明之意。诚然，告知义务、说明义务的判断包含着充分性、合理性等不确定概念。其次，从技术角度而言，算法的解释说明到底应该解释到什么程度？复杂的数学解释往往超出了普通人的理解能力，既不必要，也不可行。说明义务的存在，有助于避免个人信息的盲目和过度使用。

最后是算法说明的范围限于算法本身，还是包括算法的应用？其实，技术本身是无害的，对个人权益造成侵害的往往是算法应用，而不是算法本身。我国有学者即认为，公共利益的存在可以在特定情形下否定算法的商业秘密保护陈景辉：《算法的法律性质：言论、商业秘密还是正当程序？》，载《比较法研究》2020年第2期，第127页。用人工智能法学来组织多元交织的研究领域，才不至于在身份认知的混乱中盲目地开展人工智能法学研究;也只有在人工智能法学的统领之下，才不至于在法律规制中重蹈先民后刑还是先刑后民等诸如此类的壁垒难题。

因此，人工智能法学的基础研究更需要向法理、伦理层面倾向，探讨人工智能法学发展的元问题，形成理论的沉淀，为法律法规、伦理规范以及政策体系的搭建提供理论支撑。〔24 〕因此，人工智能法学应该从法治的视角展开，落脚点在于法学。在政策上，人工智能法学是创新型技术研究与法学研究的融合发展之时代所需。在肯定人工智能法学研究重大现实意义与既有研究成果的同时，也必须承认这个领域才刚刚起步，还面临着非常显著的问题。

所以，人工智能+法学交叉融合而成的人工智能法学是新一代人工智能发展框架中技术指向最明确、政策导向最直接的身份定位。因此，人工智能法学始终是面向人的研究，是智能时代的人类为了避免自身引发的风险与灾难而展开的法律学问，它永远是且只能是以人类为本以人民为中心。

人工智能法学归根结底仍然属于法学范畴，尽管被赋予人工智能这样的未来色彩浓重的词汇，但从学科发展的角度来说，人工智能法学不能演变为浪漫主义、科幻主义的乐园。在此基础上，如何保障、巩固智能时代的人的主体地位不仅日趋重要，也尤为迫切。在信息时代下，智能化技术的发展不仅要实现判断的自主性，而且还以此为目标不断修正、迭代向更高层次的自主性判断演进，具备自主性判断的智能化技术对构筑并形成于工业时代的法理、伦理造成了前所未有的冲击。当前阶段司法智能化建设具有全流程、全领域、全方位等特征，智能化技术的应用开始由管理辅助向数字正义过渡，但不论在效率与价值的衡量上，还是技术应用的实践上，以数字正义为导向的司法改革都面临智能技术的融入困境， 〔15 〕这些融入困境并不是技术发展的瓶颈所致，更多情况下是由于司法属性、正当程序的内在要求所致。

（3）智慧法治与中国之治，它旨在从国际视野上展开对智慧法治建设中中国经验中国智慧的经验总结与理论提炼。（6）数据生成、共享与使用规则，它旨在探讨在确保数据安全的前提下就数据的生成、共享与使用建立合理的规则并对这些领域进行规制，它也是人工智能法学研究的最后一个核心领域。但是，算法只是辅助人工智能决策的工具。事实上，大数据智能时代对复合型人才的需求比以往任何一个时代都更为迫切，在智能化技术应用已经普及化的今天，不懂智能化技术运行原理的法律解释与适用不仅难以被一般公众所认可，也难以为智能化社会的治理提供有力的法治保障。

因此，智慧法治的理论与实践需要法学界从法学本身出发探讨技术能否全流程、全领域、全方位地介入司法领域，回答司法人工智能实践应用后对司法带来的何种冲击以及如何应对的问题。独立的人工智能法学学科定位，能够彻底解决人工智能法学研究的学科属性，并为中国法治建设提供法治实践智能化方案。

（二）未来的人工智能法学，应当正确认识未来法治、注重法学的实践性 法律作为社会治理的重要方式和手段，权力与权利配置的基础来源，面对智能时代的冲击，更需要进行及时变革，构建符合时代特点的良法善治模式。如大数据杀熟引发的价格歧视、精准化智能推送导致的个人信息泄露、智能化深度伪造技术引发的信任危机、数据爬取引发的隐私安全等一系列问题都有可能导致技术本身走向失控，诱发技术之恶。

（二）维度二：智能技术的法治化问题 维度之二是智能技术的法治化问题。新文科建设的核心在于新，而新不能简单认为是对传统社会科学、人文科学的课程更新、师资更新以及培养模式的更新，更是要对文科的内涵予以全新阐释，使得文科的发展与社会时代发展相匹配，与数字信息社会相适应。（二） 人工智能法学不是（计算）数据信息+法学 人工智能法学不是数据信息+法学。一方面，智能技术发展过程中出现了大量的新问题，迫切需要法学研究予以理论回应，比如情感计算、脑机接口、数字孪生等技术引发的伦理与法律困境; 〔1 〕另一方面，法治建设领域的智能化实践也需要法律人提供专业的知识支撑，比如同案不同判预警系统、虚假诉讼预警系统的开发都离不开法律人的专业知识。与此同时，哲学的终极关怀是人。因此，人工智能法学的基础研究不能仅仅从法学的视角展开，还需要注重新文科的内部整合，从法学、哲学的交叉的视角下展开。

人工智能法学不是人工智能+民法学或人工智能+刑法学或人工智能+行政法学等。它是解决用什么称谓来涵盖当前如此多元交织的研究领域的问题。

与传统法学研究不同，人工智能法学元问题的研究不仅要关注人的权利行使与义务履行，更要突出在智能时代人的主体地位。在此过程中，法学界需要对人工智能侵害主体、责任承担方式、人格权和数据财产保护等基础问题展开研究，以填补智能化技术应用规制不足的缺陷。

对于未来而言，需要厘清哪些是应用问题，哪些是理论问题，不能将两种不同属性的问题混为一谈。经过对人工智能法学哲学层面的反思，结合新文科的要求，应在法学一级学科之下设立全新的二级学科人工智能法学，而不是网络与信息法学计算法学数字法学或者其他名称，因为后者凸显不了人工智能法学的智能性特点，或者它们仍是以智能化技术为支撑的人工智能法学分支，它们或许具有研究方向意义，却不具有足够支撑学科属性的地位。

内容摘要：当下，对人工智能法学的发展应基于我是谁？我从哪里来？我到哪里去？的哲学层面进行反思，为此提出问名、问需和问策这三个时代之问。第一代知识驱动的人工智能是依托知识、算法和算力三要素构造，主要在20世纪80年代之前;第二代数据驱动的人工智能是依托数据、算法与算力三要素构造， 〔4 〕其是目前人工智能发展的主要模式。由此，人工智能时代的法学研究是在人工智能法学的身份定位中服务法治实践、提供法治实践智能化和智能技术法治化的法律方案，在人工智能法学的新文科、新法科框架内布局法学理论研究体系和教育教学任务。〔18 〕比较之下，我国智慧法治建设呈现出地方试点主义、技术治理主义以及国家推进主义色彩， 〔19 〕具有显著的中国特色。

智能技术发展的未来趋向是实现判断的自主性，基于技术自主性判断所引起的法律归责模式重构显然不能与现有法律归责体系简单等同。对这些问题的探讨，旨在回应大数据智能时代智慧法治建设对司法固有属性、法律正当程序等内容的冲击。

〔26 〕由此，未来的人工智能研究必然包括关于未来法治的研究，这是法学对智能时代的积极回应。在此框架下，未来十年的人工智能法学，应该厘清人工智能法学的内涵和外延，加强对人工智能技术—法理—伦理—社会问题的研究。

2015年7月4日，国务院印发的《关于积极推进互联网+行动的指导意见》将人工智能作为其主要的十一项行动之一，并明确指出促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用。因此，未来的人工智能法学应当在新文科建设发展的理念下推进，这就要求人工智能法学需要突破学科壁垒，实现大交叉学科发展。

而这种关系的统筹正是从自然科学、社会科学、人文科学大交叉的视角上展开，这也正是新文科建设的时代要义。但智能算法的开发应用无法摆脱商业、政治、强势价值观等力量操控，这种算法歧视已经在多个领域出现，使得人们对这种由于尖端技术导致的不公正性的救济难度将直线上升， 〔21 〕如何回应智能算法的潜在风险也因此成为人工智能法学的研究内容。域外主流国家的顶级科研机构都在这方面有所布局;在国内，从我国现阶段各高校、法学院所的战略布局上来看，以数字智能为核心的法治研究已渐成趋势。总之，大数据时代下，创新法科建设与人才培养，为中国特色社会主义新时代培养复合型、紧缺型、实用型新型法律人才要在新文科、新法科的发展背景之下推动以人工智能法学为引领的新文科领域的平台建设，深化法学教育的变革。

但或许是因为司法管理工作及管理者更易接受现代信息技术，司法审判管理领域成为早期信息化技术应用的主要切入点。〔23 〕无论是维度之一法治实践的智能化，还是维度之二智能技术的法治化，抑或是这两个维度之下的智慧法治的理论与实践等六大领域的问题，均涉及的是如何科学运用经验法则、社会常理进行决策，如何避免机械司法、价值偏见、算法歧视，归根结底的问题都是实现法学理论发展与智能技术创新的互补共进，也正是这种互补共进的时代需求，回答了人工智能法学研究的内涵之问。

人工智能开始由服务制造业向服务社会过渡，人工智能应用范围的广度开始由政策规划向底层实践转变。因此，以人工智能为主题的新时代法学研究成为我国进入21世纪以来科技发展和法学创新的现实需要

（二）适时将成熟的全过程人民民主制度上升为法律 在加强法律实施的同时，还应当着眼于通过立法将行之有效的更加成熟、更加定型的全过程人民民主制度确定下来。〔6 〕具体而言，国家在推动民主发展的过程中，关键不在于它创造了多少有助于民主发展的基础和条件，而在于它是否有能力将其所创造的一切都转化为民主发展的真正动力和资源，从而切实有效地推进民主建设和发展。