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□法制日报全媒体记者蒲晓磊

最近举行的省级人民代表大会立法业交流会要求加强和改善新时期的地方立法业，切实提高立法质量，成为一体，更好地支持经济社会的快速发展和改革的攻防任务。

如何全面提高地方立法的质量？ 天津市法学会副会长高绍林最近接受法制日报记者的采访，指出人工智能有助于我们。

近年来，人工智能呈现出繁荣的迅速发展态势，严重影响着各行业。 其中，法律语言具有规范化、容易标准化的优点，因此法律行业成为人工智能应用比较广泛的行业之一。

“人工智能辅助地方立法可以说是科学立法的现实需要。 当然，目前人工智能在立法行业的应用还面临着一些困难，法律人特别是立法者在开放的心态下接受新科技的迅速发展，积极开放人工智能在法律行业特别是立法行业的应用场景，通过广泛应用法律人 高绍林说。

地方立法专家人数少

“在现在的地方立法事业中，依然有点疼。 立法专家的数量少，业务水平不符合立法任务，这在这些弱点中是显着的。 ”天津市人民代表大会立法研究所助理研究员张宜云说。

张宜云认为，年撰立法大大增加了我国地方立法主体的数量，给立法事业带来了巨大的挑战。

另一方面，我国立法干部不能在短时间内完善，即使是已经部署的立法干部也有业务水平逐渐提高的过程。 因此，人工智能辅助立法机关、起草部门有必要弥补立法干部的不足，做好立法的基础工作。

另一方面，地方立法任务越来越重，节奏越来越快。 对于数量多、时间紧迫、节奏快的地方立法事业，如何遵守“不抵抗”的底线，是地方立法机关面临的重大任务。 这是人工智能辅助立法干部以地方性法规和上位法的相关规定为对象，迫切需要从中发现和克服涉嫌违反上位法的复印件。

另外，公众参加立法事业的热情越来越高，也给立法事业者带来了事业上的挑战。

随着公众参与立法的广泛推进，立法民意的收集整理成为各立法机关就业的难点。 有些法规在一个月的招募意见中，有十几万人、几十万人提出了意见。

“如何全面、比较有效，科学地收集、整理、总结公众意见，只有十几个、几十个立法干部使用前传之人的工作方法是不能优质有效地完成的。 》高绍林表示，这需要人工智能辅助全面收集和整理公众意见。

法律人工智能人才匮乏

现在，有开始应用人工智能辅助立法的地方。

“北大法宝”立法运营团队研究员武崇松介绍说，在总结了2005年标准化文件备案审查系统的运行经验的基础上，北大英华企业开发了“北大法宝智能立法平台”。 该平台基于法律大数据，利用自然语言解决等人工智能技术，实现法规文件的制定和审查的新闻化、智能化，促进规范文件的制定和审查。 目前，该系统已正式应用于西藏、甘肃等地方人民代表大会常务委员会。

高绍林虽然人工智能在立法行业的应用已经展开，但依然面临一些困难，第一是法律数据结构化不足、法律人工智能人才不足、法律人工智能研发投入不足、人工智能在法律行业应用场景开放开发不足等方面

法律数据结构化是机器学习的重要前提。 与审判文件相比，法律法规副本整体的数据结构化很明显，具体到条文规定水平很难结构化解决。 上位法的规定对下位法的规定是抽象的，同位素之间同一事项的具体规定在表现方法上也千差万别。 例如限制人身自由的表现至少有50种以上分散在各种法律法规中的表现，如“拘留”、“强制约束”、“不可离开”、“协助执法”、“拘留审查”、“限制出国”等。 这种非结构化数据在没有人工监视的情况下通过机器学习进行识别是很难保障效果的。

“因此，需要人工首先进行数据的筛选、分类、标签设定，让机器学习。 但是，人工筛选、分类和标记多种多样的法律数据本身也是一项艰巨的任务。 ”高绍林说。

另外，法律人工智能人才不足是另一个困境。

人工智能技术在法律行业的深入应用需要既精通技术又精通法律的复合型人才。 现在，国内开发法律智能产品的机构多采用“法律人才+计算机人才”的方法开发。

高绍林说，这种简单的加法在实践中无法深入处理双方在信息表达理解上的障碍，由于法律人对技术的理解、技术人员对法律业务的误解，项目偏离了预定的目标。 从目前全国各大学的学科、专业、课程设置来看，还不能适应法律人工智能快速发展的诉求。

另外，法律人工智能的研究开发投入不足和人工智能在法律行业中的应用场景的开放开发不足，法律人工智能的应用场景也受到一定的限制和制约。

人工智能可以解读立法痛点

年6月，个人所得税法修正案草案向社会公开征求意见，一个月收到超过13万条意见。

对于这么多意见，立法人员在短时间内过滤无效意见、去除重复或近似意见、区分整体意见和逐条意见等员工压力很大。

高绍林认为，地方立法收集的意见可能达不到这种程度，但有必要没有做好准备。

“现在立法提案的筛选整理面临着数量大、意见来源渠道多样、意见质量不同等问题。 将来，这些法规草案的意见征集整理，将通过人工智能支持有效的完成。 ”高绍林说。

高绍林解释说，具体来说，基于非电子化新闻的电子化和数据化技术用纸和会议等方法征集的提案将实现所有的电子化和数据化。 在数据化的基础上，利用复印自动分类、关系识别等技术，根据累计数对不同公众提出的相同或类似意见进行加权，实现整体意见和项目符号意见的自动分类及无关、无效意见的自动过滤。

立法除了提出智能筛选外，人工智能还可以广泛应用于地方立法事业的各个环节，如立法资料的智能检索。

张宜云在立法资料智能检索中，以设区的市人民代表大会立法为例，起草地方性法规不仅要从法律、行政法规、省级地方性法规中寻找依据，还要从部门规章、政府规章、领域标准、团体规定、兄弟省市法规及司法解释、司法解释

“立法资料数量庞大而分散，一方面检索需要时间，另一方面，一部分立法者的立法专业技能不足，立法资料的检索容易产生遗漏和错误等。 ”张宜云说。

武崇松还表示，在权利清单整理完整、智能检索等技术进一步迅速发展的基础上，立法人员只需在系统中输入草案标题、一些关键词或法律意义，系统就具备了所有相关的法律法规、法学期刊、司法案例、司法案例

专家认为，人工智能在法规草案副本的辅助生成、法规草案副本的智能审查、法规、规则、规范性文件的自动整理、智能辅助立法后的判断等多方面展开应用，处理地方立法工作中的弱点。

“人工智能在地方立法行业的应用会更多，更好，会为科学立法、民主立法、法立法提供有力的技术支持。 ”高绍林说。

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