作者简介：高雅楠，河北大学法学院讲师，河北大学国家治理法治化研究中心助理研究员；郎 平，河北大学法学院副教授
原文发表于《中国高教研究》2024年第11期，为便于编辑和阅读，已将相关注释省略。
摘要：随着人工智能技术的广泛应用，人工智能法治人才需求缺口必将进一步扩大。AI赋能，教育先行。审视我国法学院校培养人工智能法治人才的具体实践，主要有新增学科方向、新建课程体系、新设专门机构、新增学位项目等四个方面，同时也存在“法学+人工智能”的二级学科称谓不统一、课程设置目标不明确、学位项目实施不深入、虚体科研机构运行不稳定等问题。这些问题将导致我国法学院校对人工智能法治人才的供给难以满足时代需求。鉴于此，我国法学院校需统一“法学+人工智能”二级学科称谓——“人工智能法学”，根据“技术型”“规制型”的不同培养目标重构课程体系，实施本科学位项目联合研究生教育，搭建虚实互补的协同育人平台，以此培养出满足时代所需的人工智能法治人才。
关键词：法学院校；人工智能；法治人才；实践进路
一、问题的提出
目前，人工智能技术的应用使法治领域正在面临“法治实践智能化”和“智能技术法治化”两大现实问题。就前者而言，人工智能技术在法治实践领域的广泛应用正在改变法律职业的形态，如“睿法官”“搜狗大律师”等智慧系统成为法律工作“伴侣”。“人机协同”的工作模式不仅使传统法律职业者正在成为法律人工智能的培训者、使用者和解释者，还催生出一批新的法律技术岗位。就后者而言，人工智能技术应用引发的法律问题，如人工智能的著作权归属问题、自动驾驶问题等，及其自身潜在的伦理和安全问题，如隐私泄露、数据权力滥用、算法歧视、算法“黑箱”、数据鸿沟等，迫切要求对其进行法律规制，划定其发展的伦理道德边界，以确保其安全、可靠、可控。对此，2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）明确了推进社会治理智能化，建设“智慧法庭”和分三步走建立完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系的重点任务。与实践需求和政策要求相适应，国内法学界催生出“法律人工智能”和“人工智能法治”两大新兴理论研究领域。前者从“技术主义”研究路径出发，指向法律的人工智能转化；后者从“规则主义”研究路径出发，指向人工智能的法律规制。由此，在理论、政策、实践的三重驱动下，既懂法律又懂人工智能技术的“技术型”法治人才和“规制型”法治人才，正日益成为应对人工智能背景下的法律职业变革和人工智能介入人际社会导致社会关系变迁的新兴复合型卓越法治人才。本研究将其统称为“人工智能法治人才”。进而，如何按照“技术型”和“规制型”的双重目标培养匹配人工智能与法治融合的不同需求的人工智能法治人才就成为当前法学教育亟需解决的重要问题。对此，国内外部分法学院校已经开展了相关理论研究与实践探索。
揆诸我国，《规划》首次提出要探索“人工智能+X”的人才培养模式，重视人工智能与法学等学科专业教育的交叉融合，全力培养“人工智能+法律”的复合型人才，从而为法学教育理论界开展“人工智能+法学”的相关研究提供了政策支持。目前，国内学界的相关研究主要涉及人工智能赋能法学教育改革和人工智能背景下的法治人才培养问题。就人工智能赋能法学教育改革而言，在宏观上，学界重点关注人工智能时代的法学教育发展趋势，即呈现发展理念协同化、教学模式智能化、学习模式个性化、教育资源动态开放化、人才培养复合化的趋势。在微观上，学界重点关注AILE（Aritificial Intelligence Law Education）耦合模式的构建，包括更新人才培养目标，即培养“法学+人工智能”交叉融合卓越法治人才；更新教育内容，即打造“法学+人工智能”交叉融合课程；更新系统化教育方式，即遵循教学理念的开放性、教育教学方式的学生主体性、技术赋能下教学环境的互动性；创新学习模式，即构建技术强化学习和强化技术学习的新学习模式；更新评价机制，即建立科学多元的评价体系，注重对学生的过程化考核。就人工智能背景下的法治人才培养而言，在宏观上，我国人工智能法治人才培养正在起步，主要有学者模式、学科模式、学院模式、学历模式四种。在微观上，应从技术、能力、道德三个维度培养人工智能背景下的法治人才，建立由“复合型专业教学目标+智能化教学内容”“复合型教材设计体例+智能化教学手段”“复合型教师培养方案+智能化实训体系”“复合型科学评价机制+智能化教学监管体系”组成的复合型法治人才培养机制。
审视域外，在实践中，人工智能技术能力的培养已经成为法学教育的一项重要内容。根据美国律师协会（American Bar Association，ABA）及其法律与人工智能工作组对29所法学院进行的一项新调查，有超过一半（55%）的学校目前开设了人工智能课程，其中62%的学校在法学院的第一年就开设技术课程。83% 的法学院为学生提供 AI 学习诊所、强化课程和其他学习人工智能的机会，而且许多学院正在与工程、计算机科学和数据科学等其他部门合作。例如，美国亚利桑那州立大学桑德拉·戴·奥康纳法学院（Sandra Day O’Connor College of Law）开设人工智能课程和证书课程，教授学生有关人工智能的法律操作、隐私和伦理知识。不同学校的人工智能课程差别很大，有的提供关于科技巨头和宪法第一修正案的研究，有的教授可用的特定人工智能工具，有的教授学生有关该项技术的法律和社会影响。人工智能教学也被融入传统课程，包括法律文书写作、起草和分析。在理论研究中，国外学界同样重点关注人工智能技术对法学教育的影响，其观点可归纳为如下两方面。一是人才培养应以需求为导向。美国科罗拉多大学法学院（University of Colorado Law School）和斯坦福大学法律信息学中心（Stanford’s CodeX center）的哈里·苏尔登（Harry Surden）副教授从人工智能与法律的关系入手，认为作为工具体的人工智能着眼于司法和执法人员、律师等法律从业人员、个人或企业等三类主体的不同需求。二是法学教育应从“回顾型”转向“前瞻型”。迄今为止的法学教育具有回顾性，即以传授既有知识（现有法案、法规和案例等的分析）为基础，但当所有信息都可以轻松在线获取时，不断变化的现实要求法学教育更具前瞻性，并实现从传统的知识获取向以信息技术为基础的系统的知识获取转变。
综合以上研究不难发现，国内外相关研究侧重讨论人工智能技术赋能下的法学教育整体变革，或探讨形式变革，或探讨内容变革，或混合前两种研究，且以梳理大框架为主。就复合型法治人才培养而言，人工智能多被作为时代背景而非学科背景，尽管有个别学者开始关注专门的人工智能法治人才培养问题，但视角较为宏观，较少涉及具体培养路径的探讨。这使得大部分法学院校因缺乏明确的路径指引而对培养人工智能法治人才这种高端复合型人才存在一定茫然性和畏惧性，因而目前只有少数一流法学院校敢于进行尝试和探索。理论来源于实践，又可服务于实践。基于此，本研究立足我国法学院校培养人工智能法治人才的实践经验，从不同法学院校的“个性”中归纳出“共性”，先行研判我国法学院校培养人工智能法治人才的实施路径，在此基础上深挖其中存在的问题，进而提出完善之策。
二、我国法学院校培养人工智能法治人才的实践探索
学科是人才培养的基本单元和基础平台。法学学科是人文社会科学的重要组成部分，人工智能学科是计算机科学与技术、控制科学与工程等一级学科的重要组成部分，但自身又属于一门新兴交叉学科，涉及与人文社会科学领域学科的交叉。这使得法学与人工智能的交叉融合成为“新法科”建设的重要任务和人工智能法治人才培养的重要路径。审视我国法学院校培养人工智能法治人才的实践，主要表现为在法学学科培养基础上辅以人工智能相关学科的培养，即采取“法学+人工智能”的复合型培养模式，具体可归纳为如下四方面。
（一）增设“法学+人工智能”二级学科或研究方向
在法学一级学科之下设置“法学+人工智能”二级学科或研究方向，可依托法学学科优势，对人工智能法治人才进行专业化培养。通过考察学科方向和课程体系发现，目前的人工智能法治人才主要分散在数据法学、网络法学、数字法学、人工智能法学等“法学+人工智能”交叉融合的二级学科或研究方向中进行培养。笔者将其统归为“法学+人工智能”二级学科。根据教育部于 2023年10月9日发布的《学位授予单位（不含军队单位）自主设置二级学科和交叉学科名单（截至2023年6月30日）》，有16所高校在法学一级学科之下自主设置了“法学+人工智能”二级学科和按二级学科管理的交叉学科。（见表1）受二级学科支撑，有5所高校采用开设人才培养实验班或设置交叉专业的模式，自本科阶段开始进行“法学+人工智能”交叉融合培养，如中国政法大学开设“法治信息管理实验班（数据法学实验班）”，浙江大学开设“数字法治卓越班”，西南政法大学开设“卓越法治人才（人工智能法学方向）实验班”，河北经贸大学开设“人工智能法学实验班”，江西财经大学设置数据法学本科专业，其中有3所高校通过实验班建立了本研贯通的培养模式。此外，还有更多高校设置“法学+人工智能”交叉研究方向，以弥补二级学科设置的不足，如清华大学设置“计算法学”方向，华中科技大学设置“人工智能与计算法学”方向，上海政法学院设置“人工智能法学”方向等。
（二）新建“法学+人工智能”交叉课程体系
在法学专业培养人工智能法治人才除开设法学基础课程外，还涉及两类跨学科课程：第一类是人工智能基础课程。这类课程目前主要作为必修课在本科阶段开设，如上海政法学院法学专业本科（人工智能法学方向）开设“人工智能原理”“Python 语言程序设计”“数据统计与分析”等课程，西南政法大学法学专业本科（人工智能法学方向）开设“人工智能导论”课程，广东财经大学法学专业本科（数字法治方向）开设数学课和“大数据技术原理”等课程。第二类是“法学+人工智能”课程。这类课程聚焦人工智能法治人才培养的两大现实需求，多为选修课，可概括为以下两类课程。一是法律人工智能课程。这类课程主要涉及法律人工智能的理论、技术与应用，如东南大学的“法律大数据与人工智能导论”，上海政法学院的“法律大数据分析”，四川大学的“司法大数据与司法人工智能”等。二是人工智能法治课程。这类课程主要涉及法律对由人工智能引发的法律、伦理、安全问题的回应，如中国人民大学的“人工智能与法律规制”和“大数据智能法”，华东政法大学的“人工智能治理”和“数据法学”，西南政法大学的“人工智能法学”和“网络与信息安全法”等。选修课程的设计可根据个体特点和发展潜能充分赋予学生学习的自主性，将有利于人工智能法治人才的个性化培养。
（三）设立“法学+人工智能”学位项目
目前，我国法学院校设立“法学+人工智能”学位项目主要包含“双学位项目”和“微专业项目”“荣誉辅修项目”三种。前者侧重于培养高端复合型人才，后两者则以培养拔尖创新人才为重心。但就前者而言，由于双学位项目的设立条件和培养要求较高，目前仅有两所高校设立了“法学+人工智能”的双学士学位项目。一是北京理工大学法学学科于2021年5月获批了国内首个“法学-人工智能”双学士学位复合型人才培养项目。二是对外经贸大学法学院于2022年与信息学院合作实施了“法学-数据科学与大数据技术”双学士学位培养项目，培养对象为法学本科生。就中者而言，微专业教育重在培养跨学科专业人才，具有精微性、灵活性、融合性、开放性等特性。学生通过微专业课程组学习且成绩合格的，可颁发微专业结业证书。目前，有高校正依托法学学科探索设立“法学+人工智能”微专业，如西北政法大学法治学院、广州大学法学院均设立了“数字法学”微专业项目，分别开设“人工智能法学”“人工智能与宪法原理”等课程。就后者而言，荣誉课程辅修学位项目与微专业项目相似，是由主办单位围绕某一重要主题面向全校开设系列课程，学生通过选课进行学习，完成项目设置的所有课程学习并通过考核，可授予荣誉课程辅修学位。如中国人民大学法学院设立了“数据法学”荣誉课程辅修学位项目，开设“人工智能与法律规制”等课程。可见，设立“法学+人工智能”学位项目，将有利于人工智能法治人才的多元化培养。
（四）新设“法学+人工智能”专门机构
基于人工智能法治人才的培养目标，为整合法学和人工智能相关学科的校内外教育资源，部分高校设立了“法学+人工智能”专门机构，主要包括成立专门学院和设立科研机构两种情形，前者备受政法类院校青睐，后者则被“双一流”建设综合类院校普遍采用。就前者而言，政法类院校成立的“法学+人工智能”专门学院与其他二级学院平级，如上海政法学院和西南政法大学设立的人工智能法学院，中国政法大学设立的法治信息管理学院等。就后者而言，“法学+人工智能”的科研机构包括研究院所、研究中心、实验室等，通常由这些高校的法学院设立或由法学院牵头联合其他学院共同成立，如北京大学法律人工智能实验室/北京大学法律人工智能研究中心、中国人民大学未来法治研究院等。这些机构多为虚体科研机构，其成立往往伴随相关研讨会、论坛的举办。机构的团队成员是来自各相关学科领域的专家，主要职责是进行相关领域的学科交叉和交叉学科研究。其中，部分科研机构兼具一定教学功能，通过开设“法学+人工智能”交叉课程支持高层次人工智能法治人才培养，如中国人民大学未来法治研究院为法律硕士（法律与科技方向）开设“人工智能与法律规制”“大数据智能司法”等课程；北京大学法律人工智能实验室为“法学+人工智能”硕士培养开设“智能公共法律服务诊所”“人工智能的法律治理”“人工智能与社会科学”等课程。这些“法学+人工智能”专门机构充分利用已有的学科优势和师资力量，将有利于人工智能法治人才的体系化培养。
而今，新设二级学科或研究方向、新设课程体系、新增学位项目、新增专门机构已然成为我国法学院校培养人工智能法治人才的主要路径。其中，新设学科方向立足于专业化培养，新设课程体系着眼于个性化培养，新增学位项目有助于多元化培养，新增专门机构有利于体系化培养。四者之间协同发展，将极大满足未来法治建设对人工智能法治人才的需求。但是，各法学院校对各自人才培养特色的过分追求也使其面临一定现实困境，进而影响了作为人才供给侧的法学教育整体对人工智能法治人才的供给数量和供给质量。只有将问题具象化，才能提出富有针对性的可行之策。对此，如下将进一步对我国法学院校培养人工智能法治人才的实践困境进行解析。
三、我国法学院校培养人工智能法治人才的实践困境解析
聚焦我国法学院校培养人工智能法治人才的实践境况，存在二级学科称谓不统一、课程设置目标不明确、学位项目实施不深入、新设虚体科研机构运行不稳定等问题，以下分而述之。
（一）“法学+人工智能”二级学科称谓不统一
法学学科建设起步早，与法治中国建设同步共进，目前已经初步构建起一个门类较为齐全、分工较为细致的学科体系，为众多新兴交叉二级学科的建立提供了学科基础。同时，智慧法治建设已处于全球领先地位，为“法学+人工智能”二级学科建设创造了强大的实践需求和坚实的客观条件。然而，“法学+人工智能”的交叉融合不仅涉及法学学科的内部交叉，还涉及法学与哲学、计算机科学等学科的外部交叉，这使得该领域难以对标某一具体学科，由此引发了“法学+人工智能”交叉融合的领域名称不统一、领域内涵不清、学科归属不明等问题。不统一的学科称谓使每种称谓之间的边界高度不确定，彼此之间存在交叉竞合关系，进而又导致了人工智能法治人才培养的体系化不足，包括培养目标不明确、培养标准不统一、培养力量不聚合、培养质量参差不齐等问题。
（二）“法学+人工智能”课程设置目标不明确
目前，我国法学院校的“法学+人工智能”课程体系主要面临培养目标不明确问题。其一，在职业目标上，人工智能法治人才包括“技术型”和“规制型”两类人才，受培养条件和就业条件的限制，针对这两个培养目标在课程设计上应有所区别。法学院校目前开设的“法学+人工智能”交叉课程均涉及法律人工智能和人工智能法治两类课程，但尚未进行模块分类，而是较多开设为任意选修课程供学生自主选择。这种选课模式对于培养学生的自主性，进行基于兴趣的个性化培养具有一定优势，但也存在一定问题。由于缺乏具体的选课指导意见，学生往往因对“法学+人工智能”交叉学科欠缺深入了解而无法实现真正的自主。同时，交叉选修课普遍存在种类少、学分占比小的特点，如果学生同时选修“人工智能典型应用场景的法律规制”和“法律大数据挖掘分析与应用”这两门分属两个培养方向的课程，则并不利于“技术型”或“规制型”人才的各自体系化培养，容易造成两个方向都培养不精的后果。其二，在能力目标上，人工智能法治人才与普通法治人才相比，其优势在于能够应对人工智能带来的挑战，即不仅具有驾驭法律人工智能的技术能力，还具有法律人工智能所无法复制的情商能力，包括创造性思维、关系能力等。传统的知识传授式授课形式往往专注于对学生专业知识和技能的培养，致使学生难以将这些规范内容合乎情理地运用于法律实践，因而在一定程度上引发了司法实践中的“机械司法”现象。在智慧司法领域，机械司法的弊端将会更加凸显，对于情商能力的培养仅依靠现有通识课程体系将很难满足未来的法治实践需求。
（三）“法学+人工智能”学位项目实施不深入
“法学+人工智能”的三种新兴学位项目即“双学位项目”“微专业项目”“荣誉辅修项目”的优势在于改进了传统双学位和辅修项目在学科专业“1+1”式简单聚合方面的弊端，其学科交叉融合性更强，但由于均为新兴项目，实施难度较大。其中，双学位项目不同于一般双学位，其在政策层面具有合法性。根据国务院学位委员会于2019年7月颁布的《学士学位授权与授予管理办法》，双学位项目的学科专业组合是特定的，不仅应有专门的人才培养方案，而且所依托的两个分属不同学科门类的学科专业均应有博士学位授权，这无疑极大提升了双学位项目的门槛。目前全国仅有浙江大学等11所高校通过自主增列人工智能博士学位授权交叉学科，而同时具有法学和人工智能专业的博士学位授权，大大限制了双学位项目的人才培养数量。微专业和荣誉辅修项目均存在复合型培养不深入的问题。“法学+人工智能”的交叉学科培养涉及文理交叉，对于缺乏数理基础的法科生而言学习难度较大，仅靠一组特色前沿课程的学习很难同时深刻掌握两大学科的精髓，更难以进行在此基础上的深入交叉融合。因此，这两种项目受课程少、学时少等因素限制并不足以使学生真正构建起“法学+人工智能”的复合知识体系，反而更多体现为浅层的知识了解和兴趣培养。
（四）“法学+人工智能”虚体科研机构运行不稳定
“法学+人工智能”的跨学科性、前沿性、探索性和复杂性等特点，决定了培养相关人才需要有一定科研支撑。与单一的学院相比，研究院（包括研究中心等）在师资构成和交叉研究方面具有显著优势。因此，一种由学院为招生主体、研究院为培养主体的交叉组织与管理模式悄然兴起。目前，我国法学院牵头设立的“法学+人工智能”专门研究院多为虚体科研机构，与实体科研机构相比具有机构开放、体制灵活、人员流动的特点和优势，而且在进行“法学+人工智能”交叉研究和人才培养方面更具前沿性和专门性。但是，这类科研机构大多以科研为首要目标而非人才培养，而且通常围绕某一“法学+人工智能”的前沿或特定问题而设立，在教学、教师、科研方面的临时性较强，存在运行不稳定问题。如在教学方面，多采用“夏令营”“选修课”“学术讲座”等教学形式，课程设计的体系化不足。在教师方面，由于虚体科研机构挂靠院系进行管理，教师的人事关系隶属于原学院，不仅人员流动相对频繁，而且缺乏有效的组织和监管，使得一些机构不免出现师资安排不够合理、教学和科研活力激发不足的问题。在科研方面，由于准入机制不够健全，机构成立的成本较低，并未真正考虑其科学性，进而导致科研机构的大量重复建设，其中不乏一些正面临沦为“僵尸机构”的风险。
四、我国法学院校培养人工智能法治人才的纾困进路
“法治人才培养不上去，法治领域不能人才辈出，全面依法治国就不可能做好”。法学院校作为法治人才培养的第一阵地，直面人工智能法治人才的时代需求，针对上述问题的破解进路如下。
（一）统一“法学+人工智能”二级学科称谓——“人工智能法学”
当前，人工智能法治人才培养的首要任务就是在法学一级学科之下设立“人工智能法学”二级学科，并下设数据法学、网络法学、计算法学和算法规制学等研究方向，以整合相关学科资源，加快实现人工智能法治人才的专业化、体系化、规范化培养，进而全面提升人工智能法治人才的培养数量和培养质量。在本质上，“法学+人工智能”二级学科命名的多元化是源于技术的不断革新，但其核心均是使用数据和算法研究与法律相关的问题，这为相关学科的整合提供了前提和基础。对此，学界普遍认为应当统一学科称谓，只是对于如何统一尚无定论。
为何要统一至“人工智能法学”二级学科？理由如下。其一，在研究范围上，人工智能法学的研究范围最为广泛。其中，人工智能主体身份的研究几乎涉及所有法学二级学科，人工智能引发的安全风险研究涉及法学与哲学、社会学、伦理学等文科内部的交叉，法律人工智能系统的研究则涉及法学与计算机科学、信息科学等理工科的大交叉。其二，在研究范式上，其他学科均无法涵盖“人工智能法学”。“人工智能法学”既不是“人工智能+部门法学”，也不是“数据信息+法学”，更不是“计算数据信息+法学”，而是“人工智能+法学”交叉融合而成的独立新型学科。在大数据智能技术支撑形成的全新社会结构中，数据信息和对数据信息计算的法学讨论实际均包含在人工智能法学的领域内，人工智能法学不仅需要回应智能技术对法理、伦理等元问题的挑战，还需要回应如何分配和利用数据信息要素、数据信息的算法和规制等问题。其中，人工智能技术本身可能引发的伦理和法理问题已经超越了数据信息合法化领域，以数据信息技术为基础的算法也只是在具体化应用领域辅助人工智能决策的工具，所以“数据法学”“计算法学”均无法概括人工智能法学。此外，“网络法学”“数字法学”等名称亦无法凸显当前智能社会的特点，或仍是以智能化技术为支撑的“人工智能法学”的分支，而不具有足够支撑学科属性的地位，因而作为研究方向的意义更强。其三，在研究对象上，大数据智能时代的人工智能法学之哲学站位更高。“人”是智能技术的创建使用者和规则制定者，所以在此背景下的法学研究应以人为本，“以人民为中心”。“人工智能法学”始终是面向“人”的研究，是智能时代的人类为避免自身引发的风险和灾难而展开的法律学问，因而是一个具备高度概括性和时代性的概念，在哲学层面理应涵盖其他相关学科。“人工智能法学”的发展将显著提升智能社会治理的法治化水平。综上，将“法学+人工智能”二级学科统一命名为“人工智能法学”是未来智能社会“新法科”建设的最优选择。
（二）根据“技术型”“规制型”的不同培养目标重构课程体系
在课程体系构建上，应根据“技术型”和“规制型”两个不同目标设计不同的人才培养方案，并构建相应课程体系。对于交叉课程体系的构建，需从以下三方面进行。
其一，“技术型”目标强调培养学生应用人工智能技术解决法律问题的能力，尤其是人工智能在司法中的应用能力，包括“人机协同”进行司法工作的能力；质疑数据和算法可能存在的错误，以确保数据和技术得到适当且合乎道德使用的能力；解释人工智能判断结论的能力。对此，“技术型”人才培养的课程体系应涵盖以下三类交叉课程。一是法律人工智能基础理论课程，主要涉及法律人工智能的研究领域、研究内容和研究方法，如美国哈佛大学的“法律人工智能导论”“法律论证模型”，美国西北大学的“人工智能与法律推理”等课程。二是机器学习与大数据分析的法律应用课程，主要涉及以法律文本信息抽取为主的法律数据挖掘、法律预测、法律知识图谱构建，如美国匹兹堡大学的“应用法律大数据分析与人工智能”，香港大学的“数据挖掘与法律”等课程。三是司法人工智能及其应用课程，主要涉及司法人工智能的目标任务和工作原理，具体涉及智慧审判技术、智慧执行技术、智慧服务技术、智慧管理技术等。
其二，“规制型”目标侧重培养学生解决由人工智能技术引发的法律问题的能力，以及人工智能法律法规、伦理规范、政策体系的研究与实践能力。因此，“规制型”人才培养的课程体系应涵盖以下三类交叉课程。一是人工智能的规范与治理课程，主要涉及人工智能融入法学领域的理论与实践问题，以及人工智能在社会治理领域的伦理、政策和安全问题。针对前者可构建专门的人工智能法学课程体系，如“人工智能法学导论”“人工智能法学理论”“人工智能法学应用”“人工智能与刑法”“人工智能与民法”“人工智能与知识产权法”等新课程。针对后者可构建人工智能伦理与治理课程体系，如加拿大多伦多大学的“人工智能治理”，美国匹兹堡大学的“法律与大数据伦理”等课程。二是智能化系统的法律规制课程，主要涉及智能系统的法律挑战、知识产权保护、责任归责等问题。如美国哈佛大学的“自动驾驶汽车法律”“医疗人工智能：伦理、法律与政策”等课程。三是数据安全与隐私保护课程，主要涉及人工智能监管、数据和个人信息保护等。如美国哈佛大学的“比较数字隐私”“数字隐私热点问题”，美国加州大学的“网络安全”“信息隐私法”等课程。
其三，无论哪种培养方案下的交叉课程体系建构，均应加大实践教学力度。人工智能作为“使能”技术，实践更是其活力源泉，法学院校应打破培养传统法律职业能力的实践教学体系，由高校、法律部门、科研院所、企业等多方共同参与建设“场景驱动”的“法学+人工智能”实践课程，尤其是司法辅助操作系统的实验实训课程，将人工智能法治实践的最新实践成果转化为教学内容，培养学生跨领域的综合实践能力。如北京大学开设专门的“智能公共法律服务诊所”课程，让学生在法律实践中剖析法条的逻辑架构，学习编写和使用知识图谱，以提升法律实务技能。
在课堂教学上，应融入常识情理教育。一是可在法理学中增设常识情理相关原理，让学生在初学法律时就明白法律并非僵化的规则体系，而是融合人类生活经验和情感的综合体。二是可在民法、刑法、行政法、诉讼法等部门法教学中融入常识和情理内容，让学生更具体地理解法律适用中运用常识和情理的重要性，掌握其基本方法，如解释《刑法》中的犯罪构成要件、根据证据推理法律事实等。具体可通过开展体验式课程，即由教师制定规则和框架，让学生担任法律专业角色并执行任务，教师记录学生的表演用于提供反馈和自我评价，来激发学生的自主学习意识和情商技能。三是增设“法律与生活”“认知心理学”等通识课程作为专业限选或选修课程，培养学生的常识思维。
（三）实施本科学位项目联合研究生教育
由上可知，由于“法学+人工智能”的学科跨度大，受学生学习精力和教师知识背景等现实因素限制，仅依靠本科四年的“双学位项目”“微专业项目”“荣誉辅修项目”等学位项目，对于缺乏理工科基础的法科生而言，难以实现人工智能法治人才的精深化培养。因此，法学专业的研究生教育应当是这类复合型人才培养的主要阵地。对此，可将本科学位项目与研究生培养相结合，本科阶段以两个专业的基础教育、通识教育为主，研究生阶段以两个专业的交叉融合教育、职业教育为主。具体方案如下。一是可将本科阶段的学位项目培养经历作为人工智能法学学科方向的本研贯通培养条件。如中国政法大学的信息管理与系统专业（数据法学实验班）要求学生在主修该专业的同时辅修法学专业，由此可贯通“数据法学”专业学术型硕士培养。二是可利用生源筛选机制，选择理工科尤其是计算机等人工智能相关专业的本科毕业生，并可同时要求学生在本科阶段有辅修、微专业或双学位等培养经历，以此降低法律硕士（非法学）研究生教育培养人工智能法治人才的难度。
（四）搭建虚实互补的协同育人平台
纵观新设科研机构的功能，主要包括科研、教学两方面。直面新增虚体科研机构的运行不稳定问题，组建虚实互补的协同育人平台不失为一剂良方。具体措施如下。
一是构建虚实互补的科研机构体系。应以“法学+人工智能”前沿问题为抓手，构建以实体为主、虚体为辅的跨学科、跨学校、跨界别、跨国的“法学+人工智能”交叉科研机构体系，同时规范对科研机构的管理，明确其科研和教学职能，及时清理和整合性质类似的交叉科研机构，以实现相关教学和科研资源的共享共通和良性流动。
二是打造产教融合的复合型师资队伍。一方面，以学科交融为目的，打造复合型教师队伍。法学院校既可聘用具有“法学+人工智能”复合型能力的教师，也可通过支持教师进行相关跨专业进修和科研等方式培养这种复合型能力。另一方面，以产教融合为目的，打造双师型教师队伍。法学院校既可与法治实务部门、法律科技企业合作建设双师型教师培养培训基地，支持教师定期到基地挂职锻炼，也可实行双导师制，聘请合作单位人员担任实务导师。
三是创新打破阻隔的联合授课方式。鼓励探索跨学科、跨学校、跨部门的联合授课方式，包括共同制定联合授课培养方案、共同开发课程体系、联合讲授课程等。通过虚拟实验室仿真教学、慕课、网络公开课等形式可打破校际阻隔，拓宽学术视野；通过与实务单位合作开展双师课堂可打破校企（用人单位）阻隔，提升实践能力。如欧洲大学学院开设的国际人工智能与法律暑期学校，与哈佛大学法学院、博洛尼亚大学等多所高校的知名专家学者联合授课，开设了“法律论证模型”“机器学习与法律分析”等课程。
四是开展相关专业的联合科研项目。依托“法学+人工智能”交叉科研机构，由相关领域的教师联合法学与人工智能相关专业的学生，共同完成以横向课题为主的交叉科研项目，引导学生合作解决人工智能与法律交叉的实践问题，利用法律人工智能技术共同开发解决方案等，以实现相关专业学生的优势互补，提升学生自主学习、自主研究、自主实践、自主合作的能力。
