法律可以定制吗？当大数据和算法成为每个人的

当我们走进餐厅时，我们总是希望能够选择自己喜欢的菜肴。当我们走进商店时，我们总是希望买到合身的衣服。当我们走进医院时，我们总是希望得到特殊的治疗。当我们上学时，我们总是期望接受个性化的培训。事实上，没有理由说每个人都应该吃同样的菜肴、穿同样尺码的衣服、服用同样的药物或采用同样的培养方案。但在法律领域，我们总是期望有平等的规则。人们不同，但规则是一样的。 “因时制宜、保持一致”是法律世界的基本逻辑。统一的法律规则不仅保证了我们每个人在法律面前的平等地位，而且使我们的生活得到规划和掌控。我们当然不了解平等政策可能存在的弊端。例如，犯罪分子可能因年龄限制而逃避有效处罚，d 由于道路安全速度限制，经验丰富的司机可能无法按时将乘客送到目的地。但我们倾向于看待这些情况，因为实现良好的社会秩序必须付出成本：当不可能有完美的规则时，接受不太完美的规则自然更为务实。但随着大数据技术的不断发展，法律可以进一步考虑个人的不同特征，并相应地为每个人提供独特的行为指令。例如，当更仔细地分析驾驶员的年龄、性别、视力、反应、经验、疲劳程度、路况和天气条件等因素与驾驶风险之间的关系时，可以对夜间在同一乡村道路上行驶的不同驾驶员适用不同的限速规则。发展的可能性和趋势是“个性化法律”。它关注不同个体之间的差异，旨在为不同的行为者提供最适合他们的行为指导。这似乎意味着，当传统法学理论一再告诫我们要接受没有完美规则的事实时，大数据技术和算法却在支持我们说：至少有适合我们个人选择的完美政策！芝加哥大学法学院教授奥姆里·本-沙哈尔（Omri Ben-Shahar）和特拉维夫大学法学院教授阿里尔·波拉特（Ariel Porat）撰写的《个性化法律：不同的人有不同的规则》想象并捍卫了这种令人兴奋的可能性，为我们理解法律与生活的关系提供了新的启发。 《私人定制法》作者：[A.S.]Omri Ben-Shahar / [IS]Ariel Prilli 译者：王茂轩 出版者：商务印书馆 2025 年 4 月 1 《法律如何成为法律，一项政策》？个性化法律是“一人一政策”的法律，需要法律指示，犯罪人的特征必须充分y 认为。这些特征常常体现在一个人区别于其他人的独特特征上。它可以是性别、年龄、视力和听力等身体特征，也可以是教育、技能、工作经验等社会特征。任何可能影响法律执行或法律目的实现的特征都必须考虑在内。乍一看，这个想法似乎违反直觉。任何法律的解释和适用都需要考虑其上下文，法官和律师必须根据具体案件的事实来确定法律的含义。例如，当我们需要判断某个产品是否构成“已知商品”时，需要根据相关产品的市场份额、销量、目标销量、销售时间等因素进行综合判断。当我们面对“时速限制35英里”的规定时，我们都知道这就是法律的意义。“一般情况下，行驶速度不能超过此规定，若路况特殊，行驶速度应较低。”这种通过语境理解法律的思想虽然与个性化法律类似，但底层逻辑却完全不同：我们通过语境结合统一的法律，但个性化法律为不同的行为者提供了不同的规则。 “一人一策”的经验法则可以在各个法律领域找到。在侵权法中，人们必须按照“合理人”的标准行事，否则就应当承担相应的责任。这里的“理性人”往往指的是群体的平均特征，是立法者根据自己的判断认为理性人在正常情况下应有的行为和反应。但个性化法可以根据每个人自身的特点来判断特定情况下的行为和反应是否合理。这样的“特点”大致可分为两类。一是有义务根据不同人执行同一行为时所产生的风险来分配风险。人格化法认为，在规避风险的成本相同的情况下，高风险群体应该承担更高的注意义务，这将导致社会整体效益的提高。例如，雨夜，A和B都在乡间小路上行驶。 A可造成10元的事故损失，B可造成5元的事故损失。防止两者受损的成本均为3元，可以将各自的风险降低一半。此时，A承担注意义务比较有效（净利润5-3=2元），而B承担注意义务则无效。依然是“打好仗”。第二是根据不同人执行同一行为时的不同技能水平来分配义务。人格化法则认为，当可能造成的预期伤害相同时，该人预防成本越小，必须承担的注意义务就越高。例如，甲、乙雨夜行驶在乡村道路上，均能造成10元的事故损失。使用风险规避技术可以减少预期损失 Calshare A技能非常好，可以避免3元的损坏；但B技能一般，可以避免8块钱的伤害。此时，A承担注意义务比较有效（净利润5-3=2元），而B承担注意义务则无效。出现的一个问题是，这两个责任标准中哪个更有效？显然我们的直觉是风险标准更合理。这是因为，如果按照技能水平来分配义务，那么在实践中可能出现的情况是，每个人都会为了承担预防责任而避免提高自己的技能，从而阻碍了社会总体技能水平的提高。然而，问题的答案根据不同情况下腹泻的许多因素之间的权衡，这个问题可能是开放式的。例如，两种责任标准指向完全不同的生活方式。根据风险准则，车辆在道路上行驶速度越快，其驾驶员就越有可能造成危险，因此行人必须更加注意速度较慢的车辆。相比之下，根据技术水平，路上的汽车速度越快，驾驶员的技术水平就越低，行人就必须为速度更快的汽车付费。这时，我们就有必要进一步研究哪些类型的关注行人的车辆对于减少交通事故的可能性更有用，以及人们青睐和偏好什么样的生活方式。在消费者保护法领域，个性化法律也存在，可以有效应对“交叉补贴”现象。这意味着我们在网上买衣服的时候，如果其他买家总是问对于各种原因的退货，商家会在售价中添加运费和产品损失费用，以避免损失。其结果是，很少退换货的买家为经常退换货的买家分担了成本。个性化法律可以帮助商家或购物平台有效筛选不同消费者的行为，然后根据不同消费者的行为对产品进行不同的定价。这可以在很大程度上消除交叉补贴，避免对价格敏感的消费者或因商品价格上涨而减少消费。类似的情况也可见于刑法领域。个性化法律的主导思想是，对构成不同犯罪风险的人应受到不同的处罚。芬兰的“每日罚款”制度就是一个典型的例子。该系统是根据罪犯每日可支配收入的比例来计算的。对于一些人来说，罚款可能只有几欧元每天，但对其他人来说可能非常高。这使得不同收入的人对罚款更加敏感，从而达到有效控制犯罪的目的。除了帮助解决各个法律领域的具体问题之外，个性化法律确实改变了法律在一般层面上触及社会生活的方式。这主要体现在以下四个方面。首先，个性化法律可以更好地设定默认政策，方便人们的选择。默认规则是指除非当事人主动排除否则生效的规则。这很大程度上降低了交易成本，减少了我们不必要的选择和思考。现行法律中的这些规则不仅是统一的，而且在很大程度上反映了立法者或监管者的意愿。但个性化法律认为，它们的设计必须真正反映受监管者、规则适用者的意愿。一个常见的例子是继承法中的遗产分配e.目前的基本规则是，在没有遗嘱的情况下，配偶继承一半财产，子女继承另一半。然而，实证研究表明，人们往往不认识这种分配比例，而且性别差异显着。个性化的法律主张可以根据实证研究的结果，特别是性别因素，模拟死者的意愿，实现继承权的合理分配。还是“成功”。其次，个性化法律可以更好地规范信息披露，方便人们规避风险。法律将要求某些实体向公众或监管机构披露某些信息，以保护公众的知情权并保持市场参与的透明度。但在实践中，这种披露往往是无效的。所披露的信息很容易被忽视，因为它很长、琐碎且技术性很强。披露主体倾向于了解“公众”不同的人，而不关心他们的构成、知识水平、兴趣、偏好和兴趣。个性化的法律主张可以通过仅识别每个人关心或应该关心的一小部分事项来定制披露。它类似于推送广告，根据消费者的兴趣偏好及其可塑性来提供精准的广告。一个有前景的领域是医疗披露。医生的义务不是告知患者所有风险，而是告知患者与之相关的风险。例如，当医生根据患者购买驾驶、信贷和保险等数据来表明患者违反医疗建议的倾向时，他披露的信息可能需要更加关注违反医疗建议的后果。第三，个性化法律可以更好地确定赔偿数额，便于确定责任。损害赔偿是司法救济的一种非常重要的形式谎言。不同法律部门对“损害”的定义有所不同。侵权法注重受害人所遭受的实际损害并试图将其恢复到事故发生前的状态；合同法保护预期利益并试图恢复合同正常履行时应达到的状态；财产法允许所有者通过酷刑要求交出其非法行为的收益。实践中的困难往往在于如何确定准确的损害程度。与传统的估计模型相比，个性化法则显然可以考虑更多的因素，因此它提供的损失估计也更加准确。但更重要的是，个性化法律避免了数值计算中的偏见和歧视，因为它们考虑了许多因素。例如，当我们计算一个人未来的收入时，如果不考虑工作、学历、生活经历、年龄等因素，性别和种族就可以很大程度上决定结果的因素。这时候计算的结果就体现了法律本身的缺陷和社会本身的不公正。个性化法律为我们提供了消除这种扭曲的可能性。第四，个性化法律能够更好地尊重人与人之间的差异，促进权利的实现。统一的法律规则往往无法充分考虑个体之间的差异，这不可避免地导致一般指令与具体行为的不完全契合。个性化法律强调关注每个个体的独特特征，并为其匹配更精准的行为指导。在这种模式下，笨手笨脚的人在驾驶时可能有更高的注意义务，但在购物时享受更大的消费者保护。一个受过高等教育的人可能会收到更专业的披露，但除此之外，她还强调，那些按照产品警告采取行动的人将面临更高的处罚。有罪的标准。不成熟的成年人可能会受到更严格的年龄限制，但也会受到更高水平的隐私保护。针对每个人的权利和义务量身定制的全面、个性化的法律主张。个性化法律无疑将提高整个社会的福祉，因为它们满足每个人的需求并减少规则和行为之间的扭曲。尊重个体需求、改善社会普遍福祉，实际上意味着立法能够更有效地实现立法目标或政策目标。简单来说，就是提高法律的准确性。它被马拉学者认为是个性化法律带来的最大好处。当然，这种好处并不是没有代价的。本-沙哈尔和普里奥里认为，这种成本包括两个方面：一方面，法律制度的制定者需要了解不同个体之间的差异，然后制定不同的法律制度。在此基础上的租金待遇；另一方面，法律制度的制定者需要确保个人能够按照私人指令行事。前者可以称为信息成本，后者则是技术实施成本。随着大数据时代的到来，实施该技术的成本已显着降低。就像平台算法可以很复杂，但最终呈现在用户面前的界面却相当简单。然而，信息成本并没有通过大数据的应用得到有效降低。如果大数据技术产生的许多指令不能被人们完全理解，就会产生额外的成本。换句话说，法律的执行需要尽可能简单，而个性化的法律则需要额外的成本。这无疑引发了以下担忧：在什么意义上需要个性化法律？ 《少数派报告》剧照。 2 如果有差异的话可以是平等。法律无疑要求精确，但也要求平等。平等在这里有双重含义。首先，它意味着社会资源的分配是公平的，不因个人的天赋或社会地位而有所不同。其次，这意味着人们在法律体系内受到平等对待，不受系统性歧视。个性化的法律为每个人设计了不同的权利和义务。是否违反法律面前人人平等的原则？从资源配置的角度来看，个性化法律的分析常常陷入不同平等或正义观念之间的冲突。例如，我们都直觉地认为，风险较高的人应该承担较高的注意义务，反映出一个人应该对自己过去的行为负责。但从另一个角度来看，这种观点或许并不合理。司机风险较高的原因可能是没有完全结婚，他可能已经结婚了笨手笨脚，身体有缺陷，认知能力有限，或者资源匮乏等等，总之，天赋这个他无法决定的因素，造就了他今天的样子。因此，通过让他们承担更高水平的注意义务，我们实际上给已经处于不利地位的人带来了更大的负担。这种情况意味着，人格化法能否实现平等，在很大程度上并不取决于其自身的特点，而是取决于我们对平等的理解。这个值。坦率地说，个性化法律对公众来说就像“人之砒霜，我之蜜”。但个性化法律的倡导者显然并不介意。他们表示，与传统的统一政策相比，个性化法律具有三个优势。首先，它允许许多法律政策中的平等。这意味着一项规则的分配效应可以被其他规则抵消。例如，我们认为对高风险个人施加更高的注意义务可能是不公正的，但高风险个人却需要承担更高的注意义务。h 风险个体在其他领域享有更充分的保护，因为他们被认为认知能力较低或缺乏资源。这本质上将单一维度的分析扩展到多维度或一般分析。言下之意是在不同领域、不同情况下可以获得平等的权利。但在现实生活中，“消极的可能并不总是积极的。”本-沙哈尔和普留利也意识到了这一点。他们认识到，如果他们的方向不同，歧视性待遇可能不会相互抵消。我们不能仅仅因为我们把头放进烤箱、把脚放进冰箱就得出“总的来说，感觉不错”的结论。其次，它允许基于许多特征的平等。这意味着个性化法律在权衡不法行为者的许多特征时会选择支持某些特征并拒绝其他特征。一个典型的例子是侵权法中的注意义务。当施加平等的注意义务时，不同的人技能租金水平实际上承担着不同的负担：技能水平较高的人可以不费力气地满足注意义务的要求，但技能水平较低的人则需要付出更多的成本和精力。个别法律向具有高技能水平的人员分配了更高的注意义务，这在很大程度上消除了由于相同标准而造成的绩效负担分配不平等。它实际上要求在某种情况下，更有利的人或者更富有的人做更多的事情，从而减轻该情况下非残疾人群体的负担。这里隐含的问题是，如果一个更有利或更富有的人通过自己的努力获得了这样的地位，那么对他施加更高的注意义务可能会剥夺他从他的努力中受益的机会。本-沙哈尔和普赖里提出的解决方案是区分这些优势的来源：如果它们来自自然禀赋，则必须施加更高的注意义务；如果它们来自自然禀赋，则必须施加更高的注意义务；我如果他们是通过后天的努力而获得的，那么这种情况就不会发生。第三，它可以实现多方面考虑的目标。它指的是个性化法律为实现预期目标以外的目标留出一定空间的能力。个性化法律无疑会更有效地实现降低事故风险或促进资源分配等目标，但实现这一目标往往与其他目标相矛盾。例如，法律通过对经验不足的驾驶员施加更高的注意义务来降低事故风险，但同时也加剧了潜在的不平等。此时，立法者必须在“制定更精确的规则”和“实现公平分配”之间做出选择。然而，基于大数据技术的个性化法律可以缓解甚至解决各种目标。之间的冲突。它可以对其指令施加公平性限制，从而可以同时实现规则精度和分配公平性。一定程度。从平等保护的角度来看，个别法律常常因分类不合理、数据有偏差而受到诟病。例如，在规定医疗信息的准确披露时，个性化法律将促进根据患者的年龄、性别、宗教、种族甚至基因等信息提供不同的治疗。这些因素成为对不同群体进行分类的标准。一个常见的问题是，这样的分类是否符合宪法的基本要求，是否符合平等、公平等基本价值观？对此，本-沙哈尔和普里奥里认为，一些分类方法之所以违反平等，在于未能将每个人视为特定的个体，而是视为特定群体的成员。例如，基于年龄或性别的就业标准之所以可能构成歧视，很大程度上是因为标准制定者可能低估了某个申请人的特征基于某个年龄或性别的一般特征，这构成歧视。然而，个人法非常强调每个人的独特性，并基于对“每个人是谁”的仔细和详细的识别。从这个意义上说，关注个体的多重信息并不构成歧视性待遇。个性化法律通常需要大量有关人的数据。这些数据可能是在不公平的情况下创建的或以有偏见的方式收集的。这样做的后果之一是，个别法律可能会强化而不是消除这些不公正或偏见。本-沙哈尔和普里奥里坦率地承认这种情况是不可避免的。但他们确实提供了一些如何处理这种情况的想法。这主要与数据收集、训练过程和筛选过程中的算法调整有关。例如，政策制定者可以从导致歧视性待遇的算法中删除 mga 分类和数据提前发现并违反平等保护，或者将平等等价值观设定为算法要实现的目标，以纠正数据中隐含的偏见。一个例子是个性化法律计算赔偿方案时。如果以往的案例表明性别是决定补偿金额的重要因素，即当女性更有可能获得较低的工资和较低的补偿金额时，政策制定者可能会选择不考虑性别因素或禁止算法访问与性别相关的数据。因此，个性化法律虽然受到数据质量的影响，但并非没有解决方案。总之，个别法律可能会引起人们的担忧，即它们是否违反了资源分配和平等保护方面的平等价值观。但如果我们关注个性化执法的效果，关注个体差异，这种担忧可能并不像我们想象的那么令人不安。个性化图片中的法痛每个人都是独一无二的，法律也是如此。还是《黑镜》。 3、“独特性”的危险 当法律可以为每个人量身定做，根据每个人的特点提供独特的指导时，就会出现一系列的实际问题。第一个问题主要与社交会联系你有关。我们的社会是由不同的个体组成的，个体之间的互动成为社会整体稳定的基础。作为个人行为的指南，如果法律完全去中心化和独特，就会大大削弱集体行动的组织和协调性，人与人之间的联系就会分散，导致整个社会的崩溃。因此，人们普遍认为，统一的规则能够更有效地实现社会协调，因为它们不那么复杂，更容易学习和遵循。但实际情况可能与我们的直觉完全相反。统一政策城市往往无法有效降低人们获取信息的成本。例如，在传统的房产交易中，我们需要知道出卖人是否拥有完整的所有权，这就需要我们跟踪房产交易的历史记录，并向登记机关获取相关信息。但随着电子数据和数字技术的发展，平台网站可以提供房产历史、卖家信誉等信息，这无疑降低了获取信息的成本。这意味着个性化法律很可能提供更丰富的信息，从而促进社会协调的实现。更重要的是，它提供的丰富信息可以吸引那些认为特定活动或交易无利可图的人。它主要鼓励广泛的参与和社会互动。第二个困难与个性化法律容易被操纵有关名词这里的操纵是指人们操纵自己的行为来影响标记，标记是指他们的个人指示。这种现象广泛存在于各个领域。例如，在考试指挥棒的指引下，我们可以“考试而知”；在声望排名标准的指导下，大学将争夺自己的排名，而不是在培训和学生服务上投入资源。在个性化法律中，这种情况可能表现为：当法律为贫困、没有保险或缺乏足够信息的消费者提供更充分的保护时，消费者可能会倾向于减少在信息、保险或就业方面的投资，使得原本旨在改善社会福利的法律抑制了人们提高技能的动力；当法律对技能较高的医生施加较高的注意义务时，医生可以通过操纵自己的医疗技能和技能来操纵评分系统。选择性收治患者，损害患者利益。还是《黑镜》。面对操纵的可能性，学者们大致提出了两种应对方案。一是通过选择和规范注重个性化法律的特征，尽可能避免操纵。例如，如果个性化法律是基于人的身高、年龄、基因等不可改变的特征，那么被操纵的可能性就会大大降低。另一派则认为，操纵行为虽然存在，但并不像我们想象的那么严重。这是因为所有操纵问题都基于这样一个前提：maaar 可能使人们知道系统如何工作并可以预测将应用哪些算法规则。但人们往往并不清楚系统的具体运行逻辑。这主要是由两个因素决定的。首先，个性化规律的算法使用了很多属性，每个属性的效果不仅难以确定这是确定的，但他们经常一起工作。人们可以确定哪些因素在起作用，但无法准确评估它们发挥作用的程度。例如，人们预测提出保险索赔会影响未来的保费，错过付款期限会影响他们的信用评级，但很难知道这些因素在确定保费金额或最终信用评级时如何以及在多大程度上加权。因此，个性化法则给出的指令是基于大量的特征，每一个特征都会影响很多指令。这在实践中意味着人们常常无法预测特征变化的后果。例如，消费者可能希望通过表现出更多的需要或更脆弱来获得更多的保护，但结果可能反而是他被评估为具有更高的事故风险，因此必须承担更高的注意义务。这使得操纵行为可能更容易发生稳定而不是有益。第三个困难与个性化法律所需的大量信息有关。个性化法律建立在尊重个体差异的基础上。个人信息的收集自然会引发有关收集哪些信息、如何收集以及如何保护信息的问题。从信息类型来看，收集的是个人的生理特征、思维、认知和情感特征、偏好和习惯。这些信息可以来自各方提供的信息、大数据、调查和样本等多种来源。一种简单易行的实践方法是，法官通过理性人或普通人的标准，建立关于当事人特征的推定，同时鼓励当事人提供证据来反驳该推定。这样，法官就可以根据提供的附加信息提供个性化的标准和指示。大量信息的收集、存储和使用自然会引发隐私和数据保护问题。不同的个人可能对隐私保护有不同的偏好，因此个人法律往往是个人的：统一或统一法律的程度对于不同的个人来说往往是不同的。上述讨论表明，虽然个性化法在实践层面面临着各种困难，但正确的处理方式似乎可以解决其大胆接受所面临的困难。法律个人化的问题必须通过法律个人化来解决！这样，它给了我们不同的法律图景和不同的生活方式。还是《西部世界》。 4 法律是一盘沙拉 Ben-Shahar 和先验者十多年来一直在探索法律的个性化。但就像数字时代的许多法律研究一样，个性化法律在很大程度上仍然是一种希望或可能性，而且它并没有看到我想这将在可预见的未来真正成为现实。实现法律的私人定制，在很大程度上不是技术或伦理问题，而是价值选择。这种选择可能与意识形态有关，因为我们所做的每一次改变都必须与不同的传统规范、思维定式、历史实践以及内在的僵化、偏执甚至我们自己进行争论。但更有可能取决于我们的自我认知：我们想要什么样的生活，人与人之间有什么样的关系，什么样的社会生活？社会规律在很大程度上是自我认知的一面镜子。不同的时代，它融入了人们随着时间的推移对自身的持续认识。例如，英国法学家亨利·梅因认为，在前现代社会，所有的人际关系都记录在家庭关系中。然而，在社会的不断发展中，一切社会关系都是从个人意志出发，呈现出一个“从认同”运动的过程。相比之下，德国法学家鲁道夫·冯·耶林认为，法律的发展不仅是历史的自然演进，也是人们为了自己的目标、愿望和利益而不断奋斗的过程。公民与法律的纽带不是习惯，而是牺牲。这两种不同的图景哪一个更接近真相？两者都是真相，又都不是真相。我们对生活的理解影响着我们对法律的看法，我们对法律的态度又印证了我们对法律的看法。法律与生活的紧密联系使我们很难区分什么时候我们只谈论法律，什么时候我们只谈论生活。它坚信，个体的不同特征需要不同的指导，政策和行为之间的完美契合可以增强个体和整个社会的福祉。规则和个人的独特特征是基于守法或受监管的基本观点。它试图呼吁我们不要再从立法者、法官、律师和政策制定者的角度来看待法律，而是从每一个公众的角度来寻求法律的指引，并设身处地为他人着想，思考什么样的法律更有利于每个人人生规划的实现。正如本-沙哈尔和普里里所描述的那样，个性化法律将法律体系视为由不同元素组成的沙拉。每个食客可以根据自己的口味和喜好，以不同的比例混合沙拉中的食材。这与传统的法律模式完全不同：如果菜品均等上菜，每个食客都会得到一份内容和份量完全相同的套餐，菜品不能根据个人喜好进行组合和选择。从立法成本的角度来看，统一简易政策固然可以节省成本（餐馆经营也是如此），但个性化的法律无疑会更好地满足每个人的需求。最好的平衡往往是这两个目标之间的权衡。它在很大程度上挑战了我们对法律的共同理解。按照传统观点，法律应该是一个金字塔式的自上而下的等级结构。最重要的概念、价值观和最基本的法律规则构成了这个金字塔的顶端，各种规则按照重要性和抽象性降序排列。因此，法律体系并不是分散的规则集合，而是一个受内在价值支配、受外在逻辑形式约束的体系。统一性或创造力以及由此产生的确定性是其主要特征的溢出。但个性化法律为我们描绘了一幅完全不同的画面。不同的法律规则可能具有不同程度的通用性和统一性，因此不同的法律规则可能具有不同程度的通用性和统一性。确定性的水平不断变化，这取决于我们的需求。统一各种政策的关键不是法律背后的价值观和逻辑，而是它所服务的目的。毕竟，沙拉必须健康美味，而金字塔必须雄伟美丽。两种不同的法律图片哪一种更接近事实？答案仍然是既是事实又不是事实。我们既需要一个金字塔式的法律体系来为生活提供一个总体稳定的框架，也需要一个细致入微、个性化的法律来照顾病人。我们每个人都是独一无二的。生活本身的复杂性使得我们的法律不是任何既定理论的测试用例，而是各种实际需求的多样化集合。然而，在人工智能、大数据飞速发展的今天，当标准算法、流程、系统被视为神的时候，注重法律的私人定制，注重数字技术对个体差异的尊重，可以有e 具有不可替代的价值。作者：赵英男（同济大学法学院） 编辑/刘亚光 校对/赵琳