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理外无心，心由理造
突破先天综合判断：牛顿时代、量子时代和混沌时代 万物皆数、无理数、随机性与混沌的自组织 道可道非常道：没有不可言说之事，然而一切皆非永恒
德尔斐神庙的箴言：Know thyself 终极意义上的灵魂不是“物自体”，而是一种活的信息结构演化的过程 镜中之我：意识的自我构造与自我认知 双重虚拟模型：抛弃物自体公设、摆脱无限后退的陷阱 RTPJ的生物虚拟机：灵魂产生的生理机制，以及“我之思我”是如何实现的
机械的法律与创新的科学 对于个案，法官就像机器人，输入事实和法条，就能得出一个唯一正确的判决。这也是德国概念法学家们制定德国民法典时的雄心壮志所在。 基于牛顿时代数理逻辑理念的法律是一种过时的算法。现代数学在三次危机之后已经极大地突破了先天直观的局限，从确定性基础上的线性时不变系统发展到不确定性基础上的概率论，再从无生命的概率论发展到自组织的非线性混沌数学，其描述的世界已经不再局限于机械的运算和指令执行。 经济学本身和法经济学都是牛顿时代（线性时不变系统）向概率论时代过渡的产物，已经不适应现代社会和数学本身发展的步伐了。当然，这绝不是说它已经无用，就像初等数学和牛顿时代的物理体系依旧是任何现代人开始学习的基石一样。但整个社会系统的底层逻辑已经发生变化，法学却停留在上世纪的世界观和上一代甚至上上一代的数理逻辑基础上，这无疑令法律对社会变化的适应性构成了极大的挑战。 当法学家批判科学与数学的僵化和机械时，却不知批判的靶子乃是上一代甚至上上一代的遗物，而法学家们自己的论证逻辑又正是建立在遗物的基础上的。当法学家们还在指摘着科学与数学早已发现并反复探讨的局限性、以此证明自身作为人文学科之于科学的高明之处时，科学与数学早已从旧的外壳中破茧而出，通过创造原本被视为不可能的突破来挑战人文学科的逻辑基础。 故事：飞机航线与地上权的保护 故事：知识产权保护与互联分享 故事：维稳性规制与颠覆式创新 故事：电进化机与机器自主学习 故事：阿尔法狗创造围棋新思路 观念的进化:从模因到技因 《自私的基因》作者道金斯的学生苏珊布莱克莫尔博士（Susan Blackmore）比自己的老师走得更远。在她看来，正如基因之间相互竞争着，自私地、不顾一切地要进入到下一代的身体之中，最终决定了生物世界的格局及其结构；与此类似，模因之间相互竞争着，自私地、不顾一切地要进入到另一个人的大脑、另一本书、另一个对象之中，这最终决定了我们的文化以及我们的心理结构。 按照这一思路，模因观念实际上已经发展为一种独立的关于人类文化的全新理论。”她在《谜米（模因的另一种音译）机器》一书中写道， “有关文化进化的模因理论，其全部要点就在于将模因视为一种独立存在的复制因子。 这就意味着，是模因的选择在驱动着观念的进化，而观念的进化必须有利于模因的自我复制，而不是有利于基因的自我复制。这是将模因理论与先前有关文化进化的理论区别开来的一个巨大的差异。当模因的进化过程开始摆脱对人类的依赖时，一个全新的模因类型可能将主导社会的变化方向，我们称之为技因（teme）。 生存博弈与ESS（进化稳定策略） 基因：ESS的基础 模因：ESS的新欢 技因：ESS的革命 法律是符号化的ESS 法律是人类对自身行为的编程 实证算法：事实判断 蒙特卡洛搜索 演绎算法：逻辑判断 冯诺伊曼体系 直觉算法：价值判断 深度卷积神经网络 法律成长于模因与技因的边界 习惯法：遵先例与价值判断 制定法：自然法与公理体系 周期性崩溃：复杂性和效率难以两全 技因的挑战：社会变化已超出经验直观判断算法的适应能力（违反直觉的现实，挑战先例的剧变），同时又无法容纳于确定性算法的单一公理逻辑体系（需要互斥即互补，建构多维公理模型） 智能化社会与法律算法的落后 习惯法依赖人的直观判断 制定法依赖人的演绎解释 技因的时代：机器与人神 从人文体验到技术需求的转变 传统时代：习惯、祖先与德治时代 人是目的：宪政、法制与人文主义 从人到神：自动、智能与技因本位 人文自由主义：天赋人权的现代神话及其危机 人性是不变的吗？基因、模因与技因争夺下的生存载具不断改变的轨迹 人是宇宙的目的吗？客观价值说与去人类中心化，天地不仁、圣人不仁 人文自由的失落：人类是一种落后的算法？ 大多数不再有用：AI世纪与价值多元、审判独立、民主立法的危机 逐步失落的底层生态位 当算法比你更懂你自己 技因时代的人类与法律 自然数与几何平等 流数术与升维降维 卷积迭代与自进化 机械运用法律其实是有两个前置条件的，一是法律本身的立法形式，或者说对社会成员行为的编程算法，还处于牛顿时代的数理逻辑基础上；二是法律的执行体系缺乏及时反馈和迭代更新机制，常被诟病的僵化实际上来自于更新不及时，而更新不及时又是来自征求意见提出议案表决通过流程中人力效率的局限。 换句话说，所谓机械运用法律的问题其实是人的问题，法律为什么要统一适用标准？因为人靠不住，不统一标准容易放纵贪污腐败枉法裁判。法律为什么在剧烈变化的社会中显得僵化？因为制定、执行和修改法律的人效率太低，跟不上社会的需求。归根到底，这是人的问题。陪审团制度为什么在国内很可能会演变成群众公审大会？因为人力资源本身的基本素质局限，制度的操作者只会用他们自己所能理解的方式来操作。 淘宝的小额纠纷，曾经使用制定繁杂的规则、雇佣大量的人员充当淘小二来处理，结果淘小二自然成了腐败高发阶层。是搞看客公审的陪审团制度，还是用更严密但降低交易效率的复杂规定来限制淘小二的裁决行为？最后解决问题的是人工智能法官，现在的淘宝纠纷处理系统，90%以上是人工智能做出的判断，判断方式本身的调整则是基于持续反馈数据的迭代算法，以用实证方式让动态调整的判断尺度能够实现的正面的实践效果。 法律是一种落后的算法，但倒退回去解决不了效率问题。如果正义的社会成本过于高昂以致系统负担不起，那么也就无法被称为正义。实际上很多悲剧的发生，很大程度上就是因为依赖人力的环节执法效率低下，不足以制止非法行为，因而无力实现法律承诺的保护所致。如果对罪案审判以简单引入对社会公众人力资源效率要求颇高的陪审团制度意图来实现正义，在敝国社会恐怕适得其反。 在电影《教父》里，片头就点名了黑社会教父的生存空间，来自法律体系（包括陪审团在内）在保护守法者和惩戒违法者方面的效能低下。实际上辱母案的大部分争论者只是拿正当防卫与否作为一个讨论的表面理由，真正讨论的是这个案例的实证效果对法律体系有效性的冲击，以及如何解决法律体系在满足社会系统需要方面的有效性问题。 对此我的观点是，至少在国内的现状下，分布式算法的陪审团体系缺少足够的普通人力资源，而集中式算法的老式法典体系又无法满足社会内在运行模式高频变化的现状。两者都是不能满足实际需要的算法。有必要为了提升效率，向人工智能系统让渡部分的裁决权。甚至包括较低层次的立法权和自由裁量权（这是进化算法不断迭代自我更新的需要）。 分布式算法在基层人民中缺少适格的人力资源、因而难以操作的问题，可以用具备进化算法和深度学习能力的人工智能来替代和弥补。 过去，我们把人变成机器，导致了一系列的问题。解决把僵化的法律人变得机械化的问题，不是用回老祖宗那时的人治的老办法，而是改变法律过时的古老算法，让法律的机器系统具备人的部分学习和进化能力。现在，我们需要让机器成为人。 理外无心，心由理造 苏美尔神话、弗兰肯斯坦与现代的普罗米修斯 从人到神：创造的僭越通过创造世界理解自身的由来。 自由是意识所造的幻象，天赋人权、人类中心说是一种类似地心说的妄自尊大。 历史开始于人创造神，而终结于人成为神。 |
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