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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，我们总是希望买到最合身的衣服。当我们去医院时，总是希望得到独特的治疗。当我们进入学校时，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食物，穿同样尺码的衣服，服用同样的药物，并采用同样的文化疗法。然而，在法律领域，我们总是期望存在统一的标准。人不同，但规则是一样的。法律职业的基本逻辑是“因时制宜、因势而变”。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，也让我们能够规划自己的生活并确保掌控。当然，我们并不是没有看到统一规则的潜在弊端。例如，犯罪分子可能逃脱重大处罚由于法定年龄限制，但由于道路安全速度限制，即使是经验丰富的司机也可能无法将乘客准时到达目的地。然而，我们倾向于将这些情况视为实现良好社会秩序所必须付出的成本。如果不可能有完美的规则，那么接受不完美的规则自然更实际。然而，随着大数据技术的不断发展，法律可以越来越多地考虑到人的不同特征，并相应地为每个人提供具体的行为指令。例如，如果驾驶风险与驾驶员的年龄、性别、视力、反应、经验、疲劳程度、条件等因素之间存在相关性，则根据道路和天气条件，可以对雨夜在同一条乡村道路上行驶的不同驾驶员适用不同的限速规则。这种可能性和发展趋势就是“个性化方法”。其目的是专注于不同个体之间的差异，为不同行为者提供最佳的行为指导。这是因为，虽然传统法学理论一再告诫我们要接受不存在完美规则的现实，但大数据技术及其支持的算法却向我们展示了“至少有完美的规则可供我们作为个人选择！”看起来它是在试图让我们放心。芝加哥大学法学院Omri Ben Shahar教授和特拉维夫大学法学院Ariel Porat教授合着的《个性化法律：不同人的不同规则》想象并捍卫了这种令人兴奋的可能性，为理解法律与生活的关系提供了新的启发。 《私人个性化法》作者：【美国。 US] Omri Ben Shahar / [IS] Ariel Puriri 译者：王茂轩 出版社：商务印书馆 2025 年 4 月 1 一部法律如何成为“一人一策”的法律？“一策”法，需要法律指示。必须充分考虑行为人的特征。这些特征往往体现在一个人区别于他人的独特属性上。这些特征可以是性别、年龄、视力和听力等身体特征，也可以是教育、技能和工作经验等社会属性。所有可能影响法律适用或法律目标实现的特征都必须考虑在内。表面上看，这个想法似乎微不足道。一项法律的解释和适用需要考虑其法律特征。例如，在判断某个产品是否属于“已知产品”范畴时，需要综合判断该产品的市场份额、销售范围、销售目标、销售时机等。我们都知道，当我们面临“35英里/小时限速”的规定时。顾名思义，它的真正意思是“一般情况下行驶速度不应超过此限制，特殊路况要求行驶速度较低”。这种通过语境理解法律的思路虽然与个性化法律类似，但底层逻辑却截然不同。尽管我们通过语境具体化了统一的法律，但正确的个性化呼应为不同的行为者提供了不同的规则。这种“一人一策”的规则规定模式体现在各个法律领域。侵权法要求人们按照“合理人”的标准行事，如果不这样做，就承担相应的责任。这里的“理性人”一词指的是一个群体的平均特征，即政治家常指的理性人在正常情况下会采取的行动和反应的平均特征。然而，个体化的法律可以决定特定情况下的行动或反应是否有效。n是基于每个个体的特征的理性的。这些“特征”可以分为两种类型。一是有义务根据不同人执行相同行为时可能产生的风险来分配风险。个性化法认为，如果预防风险的成本相同，高风险群体应该承担更大的注意义务，从而导致整体社会福利的增加。例如，一个雨夜，A和B沿着乡间小路行驶。 A可能遭受意外损失10元，B可能遭受5元意外损失。预防这两种损害的成本均为3元，每种风险可减少一半。在这种情况下，A有注意义务是有效的（净利润为5-3=2元），但B有注意义务是无效的。 《傲骨之战》的静态图片。第二种是根据不同人执行同一行为时的不同技能水平来分配角色。个性化法则认为，如果可能造成的预期伤害是相同的，预防成本较低的人应该承担更大的注意义务。 po例如，雨夜A、B在乡间公路上行驶，两人都可能造成10元的事故损失。通过使用风险规避技术，您可以将预期损失减少一半。 A技能不错，花费3块钱就能避免伤害。但B技能一般，可以防止伤害，成本8块钱。这种情况下，A有注意义务是有效的（净利润也是5-3=2元），但B有注意义务是无效的。那么出现的问题是这两个问责标准中哪一个更有效？我们的直觉是，风险标准显然是最合理的。这是因为按照技能等级分配任务实际上会阻碍每个人提高自己承担预防责任的能力，从而抑制技能等级的提高整个社会的el。但是，如果没有 em，您的问题的答案可能是开放式的，具体取决于不同场景下许多因素之间的权衡。例如，这两种责任标准指向完全不同的生活方式。根据危险规则，车辆在路上行驶速度越快，驾驶员造成危险的可能性就越小，因此行人在速度较慢的车辆周围应该更加小心。相反，根据技能标准，汽车在路上行驶的速度越快，驾驶员的技术水平越低，行人就越应该注意快车。在此过程中，有必要进一步分析行人应该注意哪些类型的车辆以减少交通事故的发生以及人们喜欢什么样的生活方式。人格化法在消费者保护法领域也发挥着重要作用，它可以有效解决“相互补贴”现象。这意味着当我们在网上购买衣服时，卖家会在销售价格中添加运费和产品折旧，以避免其他消费者因各种原因不断要求退货而造成损失。结果，很少退货或换货的消费者最终要支付经常退货或换货的消费者的费用。个性化法则可以帮助卖家和购物平台有效评估不同消费者的行为，并根据不同消费者的行为对产品进行相应的定价。这将在很大程度上消除交叉补贴，并防止对价格敏感的消费者因大宗商品价格上涨而减少消费。类似的情况也反映在刑法领域。个性化法的第一个理念是，对具有不同犯罪风险的人应受到不同的制裁。芬兰的每日罚款制度就是一个非常典型的例子。该系统是根据罪犯每日的百分比来计算的可支配收入。对于某些人来说，罚款可能是每天几欧元，但对于其他人来说，罚款可能非常高。这使得不同收入的人对罚款更加敏感，从而达到有效遏制犯罪的目的。单行法不仅有助于解决各个法律领域的具体问题，而且在总体层面上改变了法律干预社会生活的方式。这主要体现在四个方面：一是个性化法律使默认规则更加适宜。你可以配置它，让人们更容易选择。默认规则是指一直有效的规则，除非一方主动选择不应用它们。它显着降低了交易成本，减少了不必要的选择和思考。现行立法中的这些标准不仅是统一的，而且在很大程度上反映了立法者和监管者的偏好。然而，个性化立法认为其设计应反映实际受监管者的偏好，即规则适用的人。一个常见的例子是继承法中的继承分配。目前的基本规则是，如果没有遗嘱，配偶继承一半资产，子女继承另一半。然而，实证研究表明，人们常常不知道这一点。这一分配比例和性别差异显着。个人合法权利可以根据实证研究结果，特别是性别因素，模拟死者的意愿，实现合理的继承分配。剧照来自《继承》。其次，个性化法律可以更好地规范信息披露，帮助人们规避风险。该法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。然而，在实践中，这种披露往往是无效的。所揭示的信息广泛、琐碎、技术性强、电子性强。轻易地被忽视了。此外，传播信息的人倾向于抽象地理解“公众”，并不关心其构成、知识水平、兴趣、偏好、关注点等。定制的法律声明允许您通过识别每个人关心或应该关心的一些事情来定制披露。这与广告推送类似，提供的是基于消费者的兴趣偏好及其可塑性的精准广告。一个有前景的领域是医疗信息的传播。医生的职责不仅是告知患者所有风险，还告知患者相关的风险。例如，如果医生根据患者的驾驶、信用和保险范围等数据推断出患者违反医疗建议的倾向，那么医生披露的信息可能需要更多地关注违反医疗建议的后果。三、个性化立法可以更好地确定e 赔偿金额并便于确定责任。可以。损害赔偿是司法救济的一个非常重要的手段。 “损害”的含义因法律部门而异。侵权法侧重于受害者所遭受的实际伤害，并力求将其恢复到犯罪前的状态。合同法旨在保护预期利益并恢复合同正常履行时所能达到的状态。物权法允许所有者要求侵权人交出损害赔偿金。实践中，具体赔偿金额往往难以确定。与传统的估计模型相比，个体方法显然可以考虑更多因素，因此可以提供更准确的损失估计。然而，最重要的是，个体方法考虑了许多因素，从而避免了数值计算中的偏差和歧视。比如计算一个人的fu时如果不考虑工作、教育、生活经历和年龄等因素，实际收入、性别和种族会对结果产生显着影响。这一测算的结果反映了法治主义的缺陷和社会本身的不公正。个性化法律为我们提供了减少这种扭曲的可能性。第四，个性化法律更加尊重人与人之间的差异，有利于权利的实现。统一的法律规则往往没有充分考虑人与人之间的差异，这不可避免地导致一般指令与具体行动之间的不完美契合。个性化方法强调关注每个人的独特特征，并将其与更精确的行动方案结合起来。在这种模式下，笨手笨脚的人在驾驶时可能需要承担更大的注意义务，但在购物时可能会享受更多的消费者保护。受过高等教育的人可能需要接受更专业的披露s，但如果不施加压力，按照产品警告采取行动将使他们面临更高的疏忽标准。未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。个性化的法律主张可以说是为每个人量身定制权利和义务。个性化法律无疑会改善整个社会的福祉，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。尊重人民的需要、改善整个社会的福祉意味着：在实践中，意味着法律能够更有效地实现其立法和政治目标。简而言之，这是关于更高的法律准确性。许多学者认为这是个性化法律提供的最大好处。当然，这种好处是有代价的。 Ben-Shahar 和 Priori 认为这个成本有两个方面。一是法律体系的创建者需要了解法律体系之间的差异并在此基础上制定差别化待遇。另一方面，法律制度的创建者必须允许个人按照他们的个人指令行事。前者可以称为信息成本，后者可以称为技术实施成本。随着大数据时代的到来，技术实施成本大幅降低。这样一来，尽管平台的算法可能非常复杂，但最终呈现在用户面前的界面却非常简单。然而，大数据的运用并没有有效降低信息成本。当人们无法完全理解大数据技术生成的大量指令时，就会产生额外的成本。换句话说，执行法律应该尽可能简单，而执行习惯法需要额外的成本。这肯定会引起一些担忧，例如：在什么意义上个性化法律是可取的？ 《少数派报告》的静态图像。 2 那里有有差异，才能有平等。法律固然需要精确，但也需要平等。这里的平等有双重含义。首先，它意味着社会资源的分配是公平的，不取决于人们的自然禀赋或社会地位。其次，它意味着人们在法律体系内受到平等对待，不受系统性歧视。属人法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，个体化权利的评价往往陷入不同平等正义理念之间的冲突。例如，我们都直观地认为，处于更大风险的人应该承担更大的注意义务，但这并不意味着人们反映应该为自己过去的行为承担责任。但从另一个角度来看，这种观点或许并不合理。原因是处于较高风险的人可能并不完全是他们的错。你可能生来笨拙、有身体残疾、认知能力有限或资源匮乏。总之，天赋，那些无法确定的因素，造就了他现在的样子。如果是这样，对他们施加更大的注意义务实际上会给那些已经处于不利地位的人带来更大的负担。这种情况意味着，个性化法律能否实现平等，与其说取决于法律本身的特征，不如说取决于我们所说的平等是什么。这个值。坦率地说，属人法可以像“对他人来说是砒霜，亲爱的”，例如，我们认为对高风险人群施加更大的注意义务可能是不合理的，但这样的高风险人群在其他方面得到了更好的保护，因为他们被认为能力较差、认知能力较差或缺乏资源。实际上，这将单维度的评估延伸为多维度或全局的评估。这意味着在其他方面的平等权利。不同的区域和设置。但在现实生活中，“消极不一定是积极”，差别对待如果方向不同，也不一定会相互抵消。仅仅因为你把头伸进烤箱、把脚伸进冰箱，你就不能得出结论说一切都感觉良好。其次，它允许基于多种特征的平等。这意味着，当个别法律考虑犯罪者的许多特征时，它会选择偏向某些特征并淡化其他特征。我会。一个典型的例子是侵权法中的注意义务。如果实行统一的注意义务，不同技能水平的人实际上会承担不同的负担。技能水平较高的人无需付出任何努力即可满足注意义务的要求，而技能水平较低的人可能需要付出更多的成本和精力。个性化立法赋予能力较高的人更大的照顾义务，并在很大程度上消除了统一标准造成绩效负担分配的平等。事实上，在特定情况下，那些处于更有利地位或更富有的人需要做更多的事情，从而减轻该情况下弱势群体的负担。这里隐含的问题是，如果一个更有优势或更富有的人通过自己的努力获得了这种地位，那么对他们施加更大的注意义务可能会剥夺他们从自己的努力中受益的机会。 Ben-Shahar 和 Priory 提出的解决方案是区分这些优势的来源。如果他们来自天赋，就应该承担更大的谨慎义务。如果是后天努力的结果，就不会是这样了。第三，实现出于多种考虑的目标是可能的。这是指个性化法律为实现不同目标留出空间的能力。定制法律无疑是更有效地实现降低事故风险和促进资源分配等目标，但实现这一目标往往与其他目标相冲突。例如，法律通过对技术较差的驾驶员施加更大的注意义务来降低事故风险，但同时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更公平的分配之间做出选择。然而，基于大数据技术的定制立法可能会缓解或解决不同的目标。之间的冲突。可以对指令施加公平约束，从而在一定程度上实现规则的精确性和分配的公平性。从平等保护的角度来看，个别法律常常被批评为分类不合理、数据有偏差。例如，在提供准确的医疗信息披露时，建议给予差异化待遇。不是基于患者信息，如年龄、性别、宗教、种族，甚至遗传学。这些因素提供了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、正义等基本价值观。从这个意义上说，本-沙哈尔和先验认为，某些分类方法违反平等的原因是它们没有将每个人视为特定群体的成员，而不是特定的个人。例如，基于年龄或性别的招聘标准可能构成歧视，主要是因为标准制定者可能根据特定申请人的特征推断特定申请人的特征。特定年龄或性别的一般规范，这可能构成歧视。然而，个人法非常强调每个人的独特性，并基于对个人的仔细和详细的描述。“每个人是谁。”从这个意义上说，关注大量个人身份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员的数据。这些数据可能是在滥用情况下创建的或以有偏见的方式收集的。其结果是，个别法律可能会强化而不是消除这些不公正和偏见。本·沙哈尔和普里奥里坦率地承认这种情况是不可避免的。然而，他们提供了一些关于如何处理这种情况的想法。这主要与数据收集、训练和选择过程中算法的调整有关。例如，fPolicymakers可以主动从算法中删除导致歧视性待遇和违反平等保护的分类或数据，或者将平等等价值观设置为算法必须实现的目标，以纠正数据中的隐性偏差。一个例子是当补偿包a通过个别立法重新计算。如果历史证据表明性别是决定薪酬的重要因素，即女性的薪酬较低且可能会较低，那么政策制定者应该淡化性别因素或减少对性别相关数据的算法访问。您可以选择禁止它。因此，个性化立法取决于数据的质量，但并非没有解决方案。简而言之，个性化立法可能会引起人们的担忧，认为它违反了资源分配和平等保护方面的平等价值观。由于禁运，它对个性化应用和个人差异的关注产生了重大影响，因此人们对想象的关注度不高。在个性化法律描绘的图景中，每个人都是独一无二的，法律也是如此。 《黑镜》的图像。 3. El riesgo de la “singularidad” Si la ley puede Adaptarse a cada persona, proporcionan确定CADA角色的特征，并解决一系列实践问题。第一个问题主要涉及社会协调。我们的社会是由各种不同的个人和个人之间的互动构成的，是社会建立的基础。如果如果个人的血统和团结得到满足，集体行动的组织和协调将大大削弱，人与人之间的联系将被分散，这可能导致整个社会的崩溃。因此，人们通常认为统一的规则不太复杂，更容易学习和遵循，从而更有效地实现社会协调。然而，真实情况可能与我们的直觉恰恰相反。统一的标准往往并不能有效降低个人获取信息的成本。例如，在传统的资产交易中，卖方需要知道其是否拥有完全所有权，这需要跟踪资产的交易历史并从注册商处获取相关信息。然而，随着电子数据和数字技术的发展，平台网站现在提供资产历史记录、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可以提供更丰富的信息，从而促进社会合作的实现。此外，它提供的丰富信息可能会吸引那些认为某些活动或交易无利可图的人。这极大地促进了广泛的参与和社会互动。第二个问题涉及个性化法律容易被操纵的问题。这里的儿童操纵是指人们扭曲自己的行为以影响决定个人指令的分数。这种现象在各个领域都普遍存在。例如，在测试棒的指导下，我们可以“学习所测试的一切”。根据权威的排名标准，大学将争夺自己的排名，而不是投入资源为学生提供培训和服务。在个性化法律中，这种情况可以表现为：如果法律为贫困、未投保或被误导的消费者提供更好的保护，他们更有可能减少在信息、保险或就业方面的投资，因此原本旨在改善社会福利的法律将抑制人们提高技能。如果法律对更有资格的医生施加更大的注意义务，他们就可以操纵自己的医疗行为，选择性地收治患者，从而操纵系统的评分，最终损害患者的利益。 《黑镜》的静态图像。鉴于操纵的可能性，学者们提出了两大类应对计划。一是尽可能避免自我操纵积极规范单项法律所关注的特点。例如，如果个性化法律基于不可变的特征，例如人的身高、年龄或基因，那么操纵的可能性就会大大降低。另一派认为操纵行为确实存在，但并不像我们想象的那么严重。因为所有操作问题都基于这样的假设：人们知道系统是如何工作的，并且可以预测算法将应用什么规则。然而，人们往往无法清楚地理解系统的具体运行逻辑。确定这一点主要有两个原因。首先，在个性化法则的算法中，不仅难以确定每个特征的特征和影响，而且它们经常一起起作用。尽管可以确定哪些因素在起作用，但可能无法准确评估它们起作用的程度。例如，人们预计提出保险索赔会影响他们的财产remiums.s 并且未能按时付款将影响您的信用评级。然而，在确定保费金额和信用评级结论时，很难知道如何以及在何种程度上对这些因素进行加权。其次，个性化法律提供的指令基于大量特征，每个特征都会影响许多指令。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证明自己更需要或更脆弱来获得更多保护，但这可能会导致他们被认为发生事故的风险更大，因此需要承担更大的注意义务。因此，操纵行为的代价可能大于收益。第三个困难与个别立法所需的大量信息有关。属人法建立在尊重个体差异的基础上。 pe 的集合个人信息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，收集的是生理特征、思想、认知和情感特征、偏好、习惯等。一个人的。这些信息来自多种来源，包括当事人提供的信息、大数据、调查和样本。实践中，一种简单易行的方法是法官按照理性人或外行人的标准对当事人的性格作出推定，同时邀请当事人提供反驳该推定的证据。这样，法官可以根据当事人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。关于隐私保护的偏好n因人而异，因此个性化的法律也往往是个性化的，法律的统一或个性化的程度往往因人而异。综上所述，尽管个体化方法在实践层面面临着一些困难，但解决这些困难的正确方法是勇敢地接受它们。法律私有化问题必须通过法律私有化来解决。这样，它为我们提供了不同的法律处境和不同的生活方式。 《西部世界》的静态图像。 4 法律是沙拉碗 Ben Shahar 和 Priori 十多年来我一直在研究法律的个性化。然而，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前景或可能性，在可预见的未来似乎不太可能真正成为现实。实现法律的私人个性化很大程度上是一个价值选择，而不是一个技术或道德问题e.这种选择可能与意识形态有关。因为我们的每一次改变，都要面对各种传统习俗、思维方式、历史实践甚至我们内心的固执、偏执甚至我们自己。但这很可能取决于我们的自我认知，我们想要什么样的生活，我们与其他人有什么样的关系，我们有什么样的社交生活？社会规律很大程度上反映了这种自我意识。它体现了人们如何在不同时期、不同时期持续了解自己。例如，英国法学家亨利·梅恩认为，在前现代社会中，所有的再人类关系都被简化为家庭关系。然而，随着社会的不断发展，一切社会关系都以个人意志为出发点，呈现出一个从“身份到契约”的运动过程。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变，而且是历史的延续。人们追求自己的目标、愿望和利益的斗争。人民与法律之间的联系是一种牺牲，而不是习俗。这两个不同的图像哪个更接近现实？两者都是真的，但都不是真的。我们对生命的认识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生命的看法。法律与生活的密切关系，实际上使我们很难区分是只讲法律还是只讲生活。这同样适用于个人法律。我们坚信，个体的差异化特征需要差异化的指导，规则与行为的完美结合可以改善个人和整个社会的福祉。这一立场关注的是面临规则的个人及其特征，是基于遵守法律的人和被监管的人的自下而上的视角。该法已不再立法。研究所它不仅要求我们站在公民、法官、律师和政策制定者的角度来看待法律，更要求我们站在所有寻求法律指导的公民的角度来看待法律，设身处地为他人着想，思考什么样的法律最有利于实现每个人的人生规划。正如本·沙哈尔和普里里隐喻地解释的那样，个性化法律将法律体系视为不同元素的沙拉。每位食客可以根据自己的口味和喜好，以不同的比例混合沙拉原料。这与传统的法律模式有很大不同。统一的份量为每个用餐者提供了内容和大小完全相同的套餐，而不可能混合和搭配菜肴以满足个人口味。虽然从立法成本的角度来看，统一的规则肯定可以节省资金（这同样适用于餐馆运营），但量身定制的立法可以说可以更好地满足每个人的需求。最优的平衡通常是这两个目标之间的权衡。这严重挑战了我们对法律的正常认识。按照传统观点，法律应该是垂直的、层次化的，就像金字塔一样。最重要的概念、价值观和法律规范构成了这个金字塔的顶部，不同的规范根据其重要性和抽象程度按降序组织。因此，法律体系并不是一套分散的规则，而是一个受内在价值支配、受外在逻辑形式约束的体系。统一性或普遍性以及由此产生的确定性构成了其核心特征。但个性化法律向我们展示了一幅完全不同的景象。根据法律规则的不同需要，它们可能具有不同程度的通用性和统一性，从而具有不同程度的确定性。统一不同规则的关键不是法律背后的价值观或逻辑，而是法律的目的服务。毕竟，沙拉应该健康美味，金字塔应该雄伟壮观。这两种不同的法律情况哪一种更接近现实？答案仍然是两者都正确，又都不是正确的。我们一生都需要一个 PIR 法律体系，它提供一个总体稳定的框架，作为细致入微和个性化的法律，考虑到我们每个人的独特性。生活本身的复杂性使得我们的法律成为不同实际需求的多样化集合，而不是既定理论的试验场。然而，在人工智能、大数据快速发展、标准化算法、流程、系统被奉为神物的时代，关注法律的私人定制，通过数字技术尊重个体差异，可以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