数字化时代法治从概念空间向语义空间的转变的必要性

段玉聪（Yucong Duan）

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室

DIKWP research group, 海南大学

duanyucong@hotmail.com

引言

随着数字化时代的到来，法律领域面临前所未有的挑战。数据的大量产生和流转、信息技术的广泛应用、以及犯罪形式的演变，都要求法律体系进行根本性的转变，从传统的概念驱动模式转向基于语义的处理模式。本报告将深入探讨这一转变的背景、必要性和优势。

数字化时代的背景及其对法律实践的影响

引言

数字化时代的到来不仅标志着信息技术对社会的深刻影响，尤其是在法律实践领域，它也预示着对传统法律概念和实践的根本性挑战。本部分将详细探讨数字化时代的背景，特别是它如何改变法律实践的面貌。

信息技术的革命

在过去的几十年里，信息技术经历了巨大的变革。互联网的普及和智能设备的广泛应用彻底改变了人们获取、处理和传递信息的方式。云计算和大数据技术的发展进一步加强了这种变化，带来了前所未有的效率和便利性，同时也引发了新的社会、经济和文化动态。

1. 数据爆炸：数字化时代的一个显著特点是数据的爆炸式增长。每天，从个人活动到全球事件，海量数据被生成和交换，为决策提供了前所未有的信息源，同时也带来了数据管理和利用的挑战。

2. 网络空间的扩张：互联网已成为现代社会不可或缺的一部分，网络空间逐渐成为现实生活的延伸。人们在网络上进行社交、商业交易、学习和娱乐，这不仅改变了人际交往的方式，也对法律提出了新的要求。

3. 智能技术的进步：人工智能、机器学习和物联网等技术的发展不仅为处理复杂问题提供了新的工具，也带来了新的挑战和风险。例如，自动化和智能化决策过程的法律责任界定变得日益复杂。

法律实践面临的新挑战

随着技术的进步，法律实践也遇到了前所未有的挑战：

1. 新型犯罪形式：网络犯罪、数据泄露、在线诈骗等新型犯罪形式的出现对传统法律制度构成了严峻挑战。这些犯罪往往跨越国界，涉及复杂的技术问题，给法律的适用和执行带来了困难。

2. 隐私权和数据保护：随着个人数据的大量收集和使用，隐私权和数据保护成为了热点议题。在促进技术发展和保护个人隐私之间找到平衡，成为了法律需要解决的关键问题。

3. 知识产权的保护：数字化时代知识产权的界定和保护变得更加复杂。数字内容的快速传播和使用给版权保护带来了挑战，如何保护创作者的合法权益同时促进信息的自由流通，成为了法律需要面对的新问题。

4. 法律适用的困难：技术的发展速度远远超过了法律的更新速度，导致法律往往难以及时适应新兴的技术和现象。例如，关于互联网的法律规定往往落后于互联网技术的发展，使得法律在实际应用中显得力不从心。

从概念空间到语义空间的必要性

在数字化时代的背景下，法律实践需要从传统的依靠固定概念的处理模式转变为更为灵活的基于语义的处理模式。这种转变意味着法律不再仅仅依赖于严格定义的法律术语和概念，而是需要根据案件的具体情境，理解和解释法律的语义内容。这种转变对于适应数字化时代的法律挑战至关重要，它不仅能够提高法律判决的精确性和一致性，还能更好地应对新兴的法律问题。通过这种转变，法律实践能够更有效地应对数字化时代的复杂性和多样性，实现更加公正和高效的法律裁决。

必要性

1. 应对复杂性：数字化时代带来的是数据量的激增和信息流通的加速，以及由此产生的社会、经济和文化问题的复杂化。法律实践需要能够灵活适应这种复杂性，而固守传统的概念驱动法律处理模式已不足以应对这些挑战。

2. 提高精确性和一致性：基于语义的处理能够更准确地捕捉和反映案件的实际情况，从而提高法律判决的精确性。这对于确保法律的公正性和一致性至关重要。

3. 适应技术发展：技术的快速发展不断带来新的法律问题，如网络犯罪、数据隐私保护等。这些问题往往涉及复杂的技术背景，需要法律能够快速适应并作出有效应对。

优势

1. 灵活性和适应性：语义驱动的法律模式允许更灵活的法律解释和应用。它能够根据案件的具体情境调整法律的解释和应用，从而更好地满足不断变化的社会需求。

2. 全面性和深度：基于语义的法律处理不仅关注法律条文本身，还关注其在特定情境下的含义和应用。这种方法能够更全面地考虑案件的各个方面，进行更深入的分析和判断。

3. 提高法律效率：语义驱动的模式使得法律实践能够更快速地处理复杂问题，提高了法律实践的效率。尤其在涉及大量数据和复杂情境的案件中，这一优势尤为明显。

应用案例分析：微信账号被窃取和售卖

在数字化时代，微信账号被窃取和售卖这类案例日益增多，这不仅是一种新型犯罪形式，也是对传统法律框架的严峻挑战。微信账号与个人的通讯、财产甚至社会关系密切相关，其安全问题触及数字身份、网络安全和个人隐私等多个领域。

传统法律框架的局限性

在传统概念驱动的法律模式下，这类犯罪因其新颖性和复杂性而难以有效定义和处理。例如，传统法律可能将此类案件仅视为财产侵权，忽略了其涉及的网络安全和个人隐私等更深层次的问题。此外，传统法律往往缺乏针对数字化犯罪的具体条款，使得对此类犯罪的打击和预防缺乏法律依据。

语义驱动模式下的处理

在语义驱动的法律模式下，法律专家和执法机构可以更全面、深入地理解和处理此类案件。

1. 数字身份的价值：在语义驱动的模式下，法律专家能够认识到微信账号作为数字身份的重要价值。微信账号中包含的个人信息、社交网络和财产信息等，使其成为个体在数字世界中的重要身份标识。

2. 个人隐私保护：此类犯罪侵犯了个人隐私权，包括通信隐私和个人数据隐私。基于语义的法律分析能够将重点放在保护个人隐私权上，提供更加精确的法律保护。

3. 网络安全的重要性：微信账号的安全直接关系到网络安全和数据安全。语义驱动的法律处理不仅关注个案的判决，还关注如何通过法律规制提高整个网络空间的安全性。

4. 法律规制和惩罚措施：在语义驱动的模式下，法律不仅仅是对犯罪行为的惩罚，更是对未来类似犯罪的预防。法律制定者可以根据这类犯罪的特点，制定更加有效的法律规制和惩罚措施，如增加网络犯罪的刑事责任、加强网络账号的安全保护措施等。

可以看出，传统法律在处理数字化时代的新型犯罪时面临诸多局限。而基于语义的法律处理模式能够更加全面和深入地理解案件的各个方面，从而作出更加准确和有效的判决。这不仅有助于提高法律判决的准确性和公正性，也有助于法律更好地适应数字化时代的挑战，保护个人权利，维护网络安全。

结论

在数字化时代，法律领域从概念空间向语义空间的转变是必要且迫切的。这一转变不仅能够帮助法律更好地适应新兴技术带来的挑战，还能提高法律处理的精确性、灵活性和效率。通过这种转变，法律实践能够更有效地应对数字化时代的复杂性和多样性，实现更加公正和高效的法律裁决。

段玉聪，海南大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师， 第一批入选海南省南海名家计划、海南省领军人才，2006年毕业于中国科学院软件研究所，先后在清华大学、首都医科大学、韩国浦项工科大学、法国国家科学院、捷克布拉格查理大学、意大利米兰比克卡大学、美国密苏里州立大学等工作与访学。现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、兼重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。自2012年作为D类人才引进海南大学以来，累计发表论文260余篇，SCI收录120余次，ESI高被引11篇,引用统计超过4300次。面向多行业、多领域设计了241件（含15件PCT发明专利）系列化中国国家及国际发明专利，已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利共85件。2020年获吴文俊人工智能技术发明三等奖；2021年作为程序委员会主席独立发起首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021；2022年担任IEEE DIKW 2022大会指导委员会主席；2023年担任IEEE DIKW 2023大会主席；2022年获评海南省最美科技工作者（并被推全国）；2022年与2023年连续入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。2023年发起并共同举办首届世界人工意识大会（Artificial Consciousness 2023, AC2023)。

数据（Data）可视为我们认知中相同语义的具体表现形式。通常，数据代表着具体的事实或观察结果的存在语义确认，并通过与认知主体已有认知对象的存在性包含的某些相同语义对应而确认为相同的对象或概念。在处理数据时，我们常常寻求并提取标定该数据的特定相同语义，进而依据对应的相同语义将它们统一视为一个相同概念。例如，当我们看到一群羊时，虽然每只羊可能在体型、颜色、性别等方面略有不同，但我们会将它们归入“羊”的概念，因为它们共享了我们对“羊”这个概念的语义理解。相同语义可以是具体的如识别手臂时可以根据一个硅胶手臂与人的手臂的手指数量的相同、颜色的相同、手臂外形的相同等相同语义进行确认硅胶手臂为手臂，也可以通过硅胶手臂不具有真实手臂的可以旋转对应的由“可以旋转”定义的相同语义，而判定其不是手臂。

信息（Information）则对应认知中不同语义的表达。通常情况下，信息指的是通过特定意图将认知DIKWP对象与认知主体已经认知的数据、信息、知识、智慧或意图联系起来，产生新的语义关联。在处理信息时，我们会根据输入的数据、信息、知识、智慧或意图，找出它们被认知的DIKWP对象的不同之处，对应不同的语义，并进行信息分类。例如，在停车场中，尽管所有的汽车都可以归入“汽车”这一概念，但每辆车的停车位置、停车时间、磨损程度、所有者、功能、缴费记录和经历都代表着信息中不同的语义。信息对应的不同语义经常存在于认知主体的认知中，常常未被显式表达出来，例如抑郁症患者可能用自己情绪“低落”来表达自己当前的情绪相对自己以往的情绪的下降，但这个“低落”对应的信息因为其对比状态不被听众了解而不能被听众客观感受到，从而成为该患者自己主观的认知信息。

知识（Knowledge）对应于认知中的完整语义。知识是通过观察和学习获得的对世界的理解和解释。在处理知识时，我们通过观察和学习抽象出至少一个完整语义对应的概念或模式。例如，通过观察我们得知所有的天鹅都是白色，这是我们通过收集大量信息后对“天鹅都是白色”这一概念的完整认知。

智慧（Wisdom）对应伦理、社会道德、人性等方面的信息，是一种来自文化、人类社会群体的相对于当前时代固定的极端价值观或者个体的认知价值观。在处理智慧时，我们会整合这些数据、信息、知识、智慧，并运用它们来指导决策。例如，在面临决策问题时，我们会综合考虑伦理、道德、可行性等各个方面的因素，而不仅仅是技术或效率。

意图（Purpose）可以看作是一个二元组（输入，输出），其中输入和输出都是数据、信息、知识、智慧或意图的内容。意图代表了我们对某一现象或问题的理解（输入），以及我们希望通过处理和解决该现象或问题来实现的目标（输出）。在处理意图时，人工智能系统会根据其预设的目标（输出），处理输入的内容，通过学习和适应，使输出逐渐接近预设的目标。