要研究法律规定的措施与待解决问题之间的关系，采取的措施能否真正有效解决问题，在多大程度上解决问题，是不是在所有的地方、不同的时期都能解决问题，在解决问题的同时是否会引发其他问题。

在美国，已经有学者开始探索、使用机器学习相关方法研究法律问题。其二，计算法学并未成为独立且成熟的学科。

伴随数据时代来临，法律实践更容易被数据记录、捕获，奠定了法律计算的数据基础。第一种进路中的计算法学是法律与计算、科技的结合，认为使用计算机技术研究传统法学问题即是计算法学。至于是否应用计算机技术、计算思维和计算方法，并不能成为法律实证研究与计算法学的分水岭。笔者比较认同此种进路，但更明确地认为：计算法学其实是传统实证研究的新阶段，它是一种从量的层面研究社会现象的方法与学科。人脑的计算量大约是每秒可执行1.5×1018次计算，现在一块GPU每秒可执行1013次计算，功耗约为250瓦。

据此，计算法学的概念应当在法律信息学的范畴内理解与把握。因此，可以被外界计算的法律数据往往是已被数据记录的、公开化的法律经验（现象）数据，而非尚未被收集的法律数据，当前可以计算的法律也往往处于法律规范、法律实践的内部。其次是认识法学背景学者参与合作的优势。

典型如数字货币，国内外早已有比特币、挖矿机等相关实体或虚拟物的存在，这便需要研究其法律属性到底是商品、数据、证券、货币或者其他。法学研究以问题为导向，尤其关注实践中长期存在的痛点与顽疾。智慧法治是现代信息科学技术与法治建设深度融合的产物，也是国家治理进入数字时代的必然结果，开拓出科技赋能的法治路径。区块链、云计算、物联网等数字技术分支可归入此类。

从既有的探索经验看，可分为学术研究和法律适用两类。与以往发展科技法学、卫生法学等新兴法学领域所面临的社会形态变化不同，数字法学正处于根本性的社会形态变革之中，法学知识有可能获得全面、彻底而不是局部、浅层的更新。

从既有的展开思路看，研究者一般接续对数字领域事物的技术特征描述，分别论证：（1）是否构成某一法律的概念，如个人数据是否构成民事权利的客体，近年来成为研究的热点，有研究者主张数据具有客体属性、独立性与确定性，应当以数据客体为核心对数据权利属性进行研究，以私权制度对其进行规范与保护。鉴于此，本文提出数字法学这一概念，是基于当下可见的理论和实践摸索，尝试在类型学方法下展开理论梳理，一方面初步提炼该领域的研究和实践所共通的思维方法，另一方面为今后该领域的进一步发展提供动力和支撑。从底层的个人数据隐私泄露，到中间的网络平台不正当竞争所导致的消费者权益侵害，再到终端的各类智能产品应用所引发的社会失序风险，此一系列的挑战皆是数字技术催生的新社会问题，其引起的秩序挑战理应得到法律体系及时、合理地回应。三是及时调整、适应学科间差异的科研评价制度。

2.主要研究贡献 数字法学在对象论层面的研究，新的理论贡献源于研究者及时捕捉到了社会数字化、智能化巨大变革下所产生的新问题，予以总结、解决并积极回应数字时代如何保持良好的社会法律秩序这一基本命题。数字技术作为学术工具被引入，并不改变其量化研究的基本范式，而正是因为有了前期跨学科方法讨论所作的铺垫，才使得从数据中挖掘规律、经验式的研究能够得到一部分人的接受。另一类研究则关注软硬件相结合的产品，该类产品以有体物形态出现，其内核由智能技术驱动，典型的代表是自动驾驶汽车，研究围绕其是否应该赋予法律人格，并且对自己的致损事故自负责任等展开了一系列讨论。根据开发阶段的不同，我们将其细分为两个子类。

其二是融合法律人才和数字人才，探索开发法律场景下更多的算法模型，运用数字技术实现法律工作的程序性、标准化建构，通过流程再造来助推有限法律资源的合理配置。如果无法及时调整、适应或者认同学科间的科研评价体系，则可能对交叉研究的长期良性循环产生较大阻碍。

如果以上预判得以成真，那么成型且服务于工业时代的现存法律体系将面临整体推倒重来的必要性。二是数据法学，侧重于对数据的收集、使用与处理、竞争与垄断、共享与转让等数据行为展开论述。

数字法学在法律场景下开发模型，不能简单直接套用基础算法，而是应当采用当前提倡的数据+业务双轮驱动的模式，通过还原业务的本来面貌来改造通用算法，以设计出反映真实业务场景的算法结构。故此，在有限资源下数字法学应当更加侧重于培养包括但不限于法学知识工程师、法律流程分析师等未来法律职业从业者。其次，数字法学有助于实现两个统一。三是本文所特别强调的这次也许真的不一样，本轮数字技术将社会带入数字智能时代，也许是和农业时代、工业时代比肩的新的人类文明时代。（2）从政府层面看，数字是权力运行的产物。数字法学在该维度的进展，有助于更契合社会科学的研究范式。

摘要：数字法学是近年来兴起的数字技术和法学理论交叉的新领域，不仅是科技和法学的深度融合，而且是跨文理学科的新研究范式和新法治实践的全面整合。诚然，要支撑一门学科涉及众多问题，需要广泛深入的研究，绝非本文所能够达成之目标。

旨在从数据的分析中获得知识，以更好服务于人类的生产生活。其二，学术队伍对研究范式更为包容和多元。

《中国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》专篇提出建设数字中国，并就数字经济数字社会数字政府以及数字生态的打造与建设做专章规划。法治一直被认为是西方话语所主导，而中国的数字法治实践已然走在了全世界的前列，这是我们为世界法治发展和世界法学理论做出中国贡献的绝佳机会。

与规范解释者笃信现行框架足以化解变革中困境的思想相似，数据驱动论者认为只要能采集到相关场景的活动数据，运用数据建模的一系列技术，就可还原场景、提炼规律，进而对未知世界展开预测。数字法学作为一个跨学科的交叉平台，在数据驱动范式的第二个步骤中发挥至关重要的作用。从过去西方法学交叉领域研究的兴衰史看，若始终难以形成强有力的学科基础论研究，则有可能在一股热潮后面临停滞乃至消亡的危机。数字法治 一、问题的提出 近年来，以大数据、区块链、人工智能为代表的新兴技术运用于法学理论和实践，产生了一批科研和实践成果，如法学理论对数字主权、数据权利、网络安全等问题的研究成功推动立法，加快了健全数字治理体系，又如法律实践领域对智慧法院、智慧检务等司法数字化应用的积极探索，提升了数字时代的司法效能。

市场经济本质上是法治经济，数据作为重要生产要素之一，应当为数据的生产与流通提供法治保障。一类研究关注单纯的线上服务，如智能投资顾问系统的责任承担主体问题，数字货币的法律属性确定问题等。

数字法治研究院由法学院主导，同时邀请了一位计算机学院知名教授担任副院长，并有多名计算机学院老师实际参与。裁判文书被公开后，以该类数据为基础的学术成果较以往明显增多，而且此类数据已成为被使用最多的语料。

研究者要将法律适用场景中的业务需求，转化为算法开发的任务类型，比如量刑预测归于分类的任务。（二）基于数据建模驱动的数字法学 1.议题设置的方式 数据建模驱动的方法始于科研或工程，首先体现在问题解决思路的默认前提上。

4.落脚到解释或重构 规范研究至此，已到最后提出方案、对策的阶段。二则关注数字技术引发的秩序挑战，即是否必需调整现有秩序，既有的制度框架能否包容新生事物，抑或必需大幅度调整现行制度框架以解决新的社会问题。基于前述工作流程，法学研究者的参与至少能够为模型设计工作提供三点支持与便利。交叉培养的数字法学生需要掌握两个学科的知识，在总课时资源极为有限的情况下如何分配课时、筛选最有价值的课程尚待深入研讨。

算法开发更是离不开训练和测试数据的支持，但凡数字化的进程较为发达的医疗、金融、交通等领域，皆为数据质量较高且易得的行业。根据笔者调研，法学学科与计算机学科各自存在一套截然不同的科研评价体系。

此类事件驱动型的研究，其动力源来自政府监管经济政策风向的影响，以及法律制度对处理社会经济新状况的相对滞后。近两年网络平台的反垄断问题成为了研究热点，相关研究成果基本都会涉及国内外几宗大型互联网企业大额罚单事件。

1.工具论的两类场景 将数字技术作为法治的工具，是在法律人有关的实践活动中使用数字技术作为工具以提高工作效率、提升工作质量。二是数字法学的主要范畴，以梳理其聚焦的最主要议题。