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将法律转化为程序

作者:Esther Shein
ACM通信，2022年1月，第65卷第1期，15-16页
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有时错综复杂的税法令人难以置信，甚至对律师来说也是如此。西北大学法学院法学教授Sarah Lawsky和微软研究院首席研究员Jonathan Protzenko正致力于将美国税法第121条翻译成可编程代码。该条款规定了纳税人可以从房屋销售利润中扣除多少所得税。

普罗Protzenko说，他们发现自己难住了，因为虽然法律规定，一套房屋销售的前25万美元的利润不用交税，但“有九层例外”，包括是否在军队服役或已婚，或配偶已去世。

他说，美国法律“异常复杂，所以当你有那么多的疯狂时，一个人不可能自信地宣称，‘把你的情况告诉我，我会给你正确答案’。”“你需要用代码来捕捉和精确表达应该发生的事情，因为英语太模糊和不规则了。”

普罗岑科和劳斯基花了几个小时争论一个很好的观点，“她说，‘天哪，我以为我很了解这篇文章’，”他回忆道。“她每年都教她的学生，但把法律翻译成代码需要你思考最细微的细节，为了确保我们对法律的意思100%正确，我们需要挠头挠头。”

幸运的是，他们做到了，代码被嵌入到Catala中，这是由Protzenko的研究生Denis Merigoux开发的一种编程语言，他在法国巴黎的国家数字科学与技术研究所(INRIA)工作。

律师和程序员通常不会一起工作，但设计Catala的目的是捕捉和执行法律算法，并用一种“让您可以遵循非常具体的法律思路”的语言为律师和程序员理解，Protzenko说。

在高度监管的行业，关键的法律被精确地翻译成反映其意图的代码。当涉及到税务软件和验证健康保险携带与责任法案(HIPAA)符合性的软件时，尤其如此。然而，根据劳斯基的说法，税务软件“并没有以一种有意义的方式将法律正式化”。

她说，政府创建的税单实质上是采用税法并将其放入算法中，而不是直接翻译法律。

例如，在预出版的文章中俄亥俄州立科技法律期刊他写道，TurboTax等软件程序对税单进行编码，而税单并不是法律。它们由政府编制，该机构收集信息，并将部分法律内容转化为算法，供纳税人申请。

劳斯基写道:“编码中最难的部分和判断几乎都是由政府完成的，而不是那些编写税务准备软件的人。”

她说:“因为表格将法律变成算法，表格本身——而不是指令……可能包含对法律的判断，有时还包含不明确的法律。”"形式本身脱离了法律"

你可能会认为，像所得税法这种数字化的东西应该类似于数学逻辑，但事实并非如此，普罗钦科说，因为它的写作并不精确和清晰，无法“让它适合非常数学的解读”。

例如，该法律没有提到一个数字可能需要四舍五入为整美分。他说:“法律不会告诉你应该怎么处理四舍五入的数字，这可能会导致模棱两可和缺乏应该发生什么情况的规范。”

医疗法规也非常复杂。位于弗吉尼亚州维也纳的医疗保健律师事务所Nixon Gwilt law的高级法律顾问Faisal Khan说:“符合HIPAA的软件必须包含针对所有顶级法律要求和执行法规的算法。”

为了实现这一目标，Khan说:“必须有一个与合规相关的团队，因为许多法规本质上是公司必须遵守的指导方针。”

Khan说，这意味着可能适用于小公司的流程或安全检查可能不会自动适用于大公司或卫生系统。此外，根据Khan的说法，软件数据应该由合规专家进行验证，因为美国卫生与公众服务部的执法专业人员不仅要审查文件，还将仔细审查关键个人和利益相关方是如何遵守HIPAA合规流程的，并在情况发生变化时调整这些流程。

因此，虽然软件是降低成本和规范实践的关键解决方案，但“需要有人为因素来支持在实地实施基于算法的解决方案，”Khan说。“从逻辑角度来看可行的方法可能不是基于公司运营和现有流程的最佳解决方案。”

Catala团队融入了人的元素。普罗特岑科说:“根据我们对法国税法和世界上其他许多计算法的工作方式的经验，共同的主题是存在两个互不沟通的世界。”

他说，有理解法律文件并能提供专家意见的法律专家，也有负责编写忠实执行法律的代码的程序员。以前，这是“在真空中完成的”，每个人都在自己的工作，普罗特岑科说，这“导致了许多灾难”，比如人们没有得到正确数量的工资，或者人们收到不正确的纳税申报单。

此前也曾有其他尝试在法律专家和程序员之间创造协同效应，但普罗钦科表示，他的团队的工作与众不同之处在于，他们使用的工具和思想都源自对编程语言的长期研究历史。

他说:“这两个世界有各自的解释，代码最终是错误的，然后就会有人类的后果。”“我们说，‘我们必须做一些不同的事情，设计一种新的编程语言，让程序员和律师可以相互交谈’。”

总部位于东京的NTT Data是一家全球IT服务提供商，每年为客户处理超过1亿份医疗保健索赔。NTT Data健康保险业务首席技术官库马尔•斯里尼瓦斯(Kumar Srinivas)表示，NTT Data的第三方供应商和定制设计的软件都使用基于规则的编程，以确保新法规的正确翻译。该公司还依赖于衡量法规编纂成功与否和结果的关键绩效指标。斯里尼瓦斯说，将复杂的医疗法规转换成可编程代码是极其耗费资源的。

“在大多数情况下，健康保险计划试图达到80%或更高的自动裁定率;例如，无需人工干预就能处理编码的软件程序。”“然而，剩下的20%需要人工处理。此外，还需要对结果进行验证/审核——或者我们称之为QA(质量保证)——以确保处理以正确的方式进行。”

人工智能(AI)正在扰乱将法律转化为代码的过程，他说。斯里尼瓦斯说:“随着人工智能和机器智能的出现，软件程序的法律编纂已经进入了一个非常颠覆性的阶段。”他说:“曾经使用基于规则的系统的逻辑进展，现在更多地属于有监督或无监督模型、神经网络和贝叶斯模型的领域。”这些网络可以解释非常复杂的结构，并能够使用先前的现实世界知识。

在位于华盛顿州西雅图的税务合规软件提供商Avalara，一个由律师、注册会计师(cpa)和税务专家组成的100多名内容研究人员组成的团队负责维护和研究税务内容。产品管理总监凯文·赫斯(Kevin Hess)说，他们使用各种软件和人工流程来监测立法变化和可以澄清模糊性的法院案件、税率时间表变化以及城市扩大地理空间边界的案件。

在某些情况下，Avalara的软件开发人员会与律师和注册会计师合作进行修改。例如，当内容研究人员发现税率、边界或税收规则发生了变化，并且符合Avalara的软件引擎逻辑时，该变化将被输入到内容管理系统中，由内容团队进行审核，并在最终产品中进行测试，以确保其渲染正确，Hess说道。

税收引擎已经支持一套核心逻辑，因此它能够进行许多税收计算，他说。

他说，一些独特的用例开启了输入新逻辑的开发。例如，在俄亥俄州，酒精消费税是按每盎司计算的，赫斯说这并不罕见。他说，因为州规定了每盎司或每盎司的任何部分的税率，Avalara需要更新系统，将11.2盎司四舍五入到12盎司。

Avalara工程副总裁Marcus Larner指出:“因为税率和规则被定义为抽象的特定领域语言的一部分，我们的引擎可以应用它们，即使有些东西不符合现有逻辑，需要在引擎内部进行更改。”“相反，变化将发生在我们将其纳入逻辑的内容中。”

Protzenko说，Catala系统在美国税法中发现了例外情况，并有一个覆盖机制来遵循非单调的法律推理，即以一般陈述开头的内容，但最终发现该推理在税法中不适用。在内部，这被系统的编译器简化为基于默认微积分的核心语言，他说。它被有意设计成不像任何现有的编程语言。

Protzenko说:“如果我们用Python来做这件事，律师就不会理解Python的意思了。”“我们用律师能理解的推理编写了代码。这就是例外机制。通过在语言中添加这一特征，我们的代码自然地遵循了法律的结构，让律师更容易理解。”

Merigoux说，与法国税务官员的谈判仍在继续，Catala团队希望该语言能在几年内用于法国所得税的部分计算。

进一步的阅读

梅里古(D.)、查塔因(N.)和普罗岑科(J.)
《Catala:法律编程语言》，2021年，https://arxiv.org/abs/2103.03198

劳斯基,S.B.，
Form as formal(2020年4月27日)。西北公法研究论文第20-09号，俄亥俄州立科技法律期刊，即将，可在SSRN，https://ssrn.com/abstract=3587576

编程语言将法则转换为“可证明正确的”计算机代码，《发现》杂志2021年3月23日，https://bit.ly/3yeVh1s

将法律转化为代码——为什么计算机科学家和律师必须联合起来，数字社会博客，2019年，Fur Internet Und Gesellschaft，https://bit.ly/3B8u02S

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