耶鲁大学：在人工智能领域开辟新道路

来源：耶鲁大学

在耶鲁大学卢斯礼堂的一间教室里，学生和教师们正在辩论：一个大语言模型（LLM）是应该能够解释多元司法管辖区规则，还是仅仅为客户复述规则。

一小时后，在几个街区之外，另一个班级正在讨论四种隐私侵权行为，以及如何将这些侵权行为应用于在人工智能（AI）平台上创建的深度伪造内容。

每门课程都提供了独特的机会，让学生深入探讨有关人工智能的问题，比如如何对其进行监管，它与现行法律如何对接，以及如何利用其潜力。但这些课程的教学方法完全不同。

《法律与大语言模型》这门课程由查尔斯・F・索思梅德法学教授、哲学教授斯科特・夏皮罗（Scott Shapiro，1990 届校友）和计算机科学教授鲁日察・皮斯卡茨（Ruzica Piskac）共同授课。

与此同时，《人工智能法律与政策》这门研讨课由宪法学与第一修正案骑士教授杰克・M・巴尔金（Jack M. Balkin）和耶鲁法学院信息社会项目执行董事钦马伊・阿伦（Chinmayi Arun）共同讲授。

在巴尔金和阿伦的课堂上，学生们分析如何应用现行法律来监管人工智能；而在夏皮罗和皮斯卡茨的课堂上，学生们则实际操作人工智能。两种教学方法都要求学生对这项技术有全面的理解。

在法律领域训练大语言模型

《法律与大语言模型》这门课程的核心问题是：如何实现法律推理的自动化？

这门课程从理论和实践两个方面来回答这个问题。作为先修课程，学生需要学习线性代数，并掌握 Python 编程。这门课程注册人数达到 95 人，学生来自法学院和计算机科学专业。

夏皮罗和皮斯卡茨经常合作，他们曾两次获得亚马逊研究奖。他们的提案《将〈外国情报监视法〉形式化：使用自动推理来形式化法律推理》获得了奖项，这个提案最终促成了他们在 2022 年开设的第一门共同授课课程《法律、逻辑与安全》。

这门新课程包容了夏皮罗和皮斯卡茨的两种专业 “语言”—— 法律和计算机科学 —— 之间的差异。在课堂上，夏皮罗和皮斯卡茨轮流授课，并解释各自学科的推理方法。学生的作业包括在法律文本和非法律文本上对大语言模型进行训练实验，并比较实验结果。夏皮罗说，这些练习总是很有趣，因为它们凸显了法律文本与非法律文本之间的巨大差异。

“大语言模型和人工智能是基于全球的网站数据进行训练的，其中只有一小部分是法律类网站的数据。但如果能基于法律文本对大语言模型进行训练会怎样呢？” 他说。在这门课程中，学生可以并且确实在进行这样的训练。

夏皮罗表示，这门课程有三个目标。第一个目标是围绕技术在专业活动中的应用展开真正的跨学科对话。第二个目标是挑战计算机科学中的一种假设，即一种好的工具应该能够处理多种任务。

“我们正处于‘一器多用’的阶段，但（学生们）需要认识到还有另一种方法。” 他说。

“第三个目标是让学生思考这项技术的作用、它的优缺点，以及最适合它的应用场景是什么？我们试图培养出能够与技术专家交流的法律专业学生。我们的假设是，工程师不会构建未来的法律工具，而是由律师与工程师合作来完成。”

2027 届学生玛吉・鲍曼（Maggie Baughman）是夏皮罗和皮斯卡茨课程的学生。在进入耶鲁法学院之前，她学习了国际关系、计算机科学和机器学习，还曾在一个由政府资助的实验室从事网络研究工作。

“法律是规则和模式的混合体。” 她说，“不同的机器学习技术适用于不同的法律推理环节。”

鲍曼很高兴能上一门实践课程。她引用夏皮罗的话说：“我对‘法律技术’感兴趣，而不是‘技术法律’。这门课程是一个构建工具的平台，而不是学习管理工具的法律的平台。”

2025 届法学硕士奥尔汗・阿卜杜勒卡里姆利（Orkhan Abdulkarimli）也是夏皮罗课程的学生。阿卜杜勒卡里姆利来自阿塞拜疆，在那里他获得了法律学位，并从事网络犯罪调查工作。

“这门课程是我经常谈论的课程。它不仅仅是一门法律课程，还涉及技术方面 —— 我们有编程作业，但斯科特也在教授法律哲学，以及如何将法律推理应用于人工智能推理。” 阿卜杜勒卡里姆利说。

他表示，这门课程的跨学科性 “非常出色”：夏皮罗在法律哲学方面的教学方法，结合皮斯卡茨对数学和技术概念的深刻理解，创造了一个独特的环境，学生既在进行编程，又在探索法律领域的复杂问题，而且教授们也在不断挑战彼此的理解。

学习新的 “语言”

《人工智能法律与政策》这门课程的重点不是创建人工智能，而是对其进行监管，并研究它与言论自由、知识产权和反歧视法等问题的交叉点。

这门课程的规模要小得多，只有 12 名学生和两位教师。阿伦说，这样的课程规模旨在让课堂感觉像一个研讨工作室。学生们来自计算机科学领域或科技公司；虽然他们最初认为自己的领域与人工智能无关，但他们发现自己以前的工作与人工智能之间存在许多联系。

阿伦表示，这门课程的目标是帮助学生思考人工智能带来的新问题，以及最适合解决这些问题的法律监管类型。巴尔金说：“更广泛地说，这是一门关于法律与技术的课程 —— 法律与技术如何相互作用，技术如何改变法律，以及法律如何影响技术发展。”

“2010 年我开始教授技术法时，我的课程中总是会包含杰克和其他耶鲁信息社会项目学者的文章，我从未想过有一天会和杰克一起在耶鲁法学院教授和撰写关于前沿技术的内容。” 阿伦说，“与我们才华横溢的学生和客座讲师一起思考人工智能法律和政策问题，这非常棒。由于我的背景，我对人工智能的全球政治经济如何影响技术和法律的设计特别感兴趣。向班级介绍这方面的内容，并参与讨论其他人的观点，对我来说是一段充实的经历。”

2025 届学生希巴・卡马尔 – 格雷森（Hibah Kamal-Grayson）在巴尔金和阿伦的班上。她在人工智能领域有丰富的实际经验：在进入法学院之前，她在技术政策领域工作了 14 年，在那里她 “与工程师携手合作，防止错误信息和虚假信息的传播”，她说，“我进入法学院是为了更深入地了解法律如何适应这一领域。”

“在‘政策领域’，我的职业亮点是我曾在日内瓦的联合国总部就人工智能与人权问题发表演讲。但我一直有一些困扰的问题，比如‘我们如何将其付诸实践？谁来承担责任？’

“具有挑战性的是‘如何做’这一方面。假设我们在这些目标上达成了一致，那么问责制是什么样的？我们如何设计法律框架？这就是这门课程帮助我们解决的问题。”

2027 届学生阿尔伯特・王（Albert Wang）也有独特的法学院前背景：作为一名医学预科生，他专注于科学领域，特别是密码学、肿瘤学和神经退行性疾病，后来他转向了法律专业。

“人工智能在技术发展方面有广阔的前景，它将与许多传统行业相互作用。” 王说，“我想了解我们应该如何对其进行监管。”

在《法律与大语言模型》和《人工智能法律与政策》这两门课程中，反复出现的一个主题是计算机科学 “语言” 与法律 “语言” 之间的差异。

“大多数时候，律师不理解科学家，科学家也不理解律师。” 王说。

无论是在卢斯礼堂基于法律文本对人工智能进行训练的学生，还是在贝克厅思考如何监管人工智能的学生，他们都在学习跨学科交流。

夏皮罗表示，这是解决法律如何监管人工智能以及人工智能如何用于革新法律这一难题的关键部分：帮助学生学会 “说” 技术专家的 “语言”，反之亦然。“这是对严肃跨学科教育的一次尝试。” 他说。

根据巴尔金的说法，法学院致力于积极思考人工智能问题，这就是为什么它不断扩展课程设置。“我们的教师知道人工智能将影响我们工作的许多不同方面 —— 不仅是各个学科领域，还包括法律体系和律师工作本身。” 他说。

夏皮罗对此表示认同，但表达的方式有所不同。“耶鲁法学院正在开展具有前瞻性的学术研究。” 他说。