走进餐馆，我们总会期待可以选择心仪的菜品。走进商店 ，我们总会期待可以买到合身的服饰 。走进医院
，我们总会期待可以得到独特的治疗
。走进学校，我们总会期待可以获得个性化的培养。的确 ，我们没有理由让所有人吃同一道菜
、穿同样尺码的衣服、服用同样规格的药品 、适用同样的培养方案 。

但在法律领域
，我们却始终期待拥有统一的规则
。人各有异但规则始终如一，“以不变应万变”是法律世界的基本逻辑。统一的法律规则不仅确保了我们每个人在法律面前的平等地位 ，也使我们的生活因具有确定性而变得可以规划和掌控 。我们当然不是不明白统一规则可能具有的弊端
。比如
，凶徒或许因为法律责任年龄限制而逃脱有效制裁，经验老到的司机可能因为道路安全限速而无法及时将乘客送往目的地。但我们会倾向于将这些情形视为实现良好社会秩序所必须付出的成本：当不可能拥有完美的规则时 ，接受不太完美的规则自然是更务实的选择 。

不过
，随着大数据技术的不断发展，法律或许可以越来越深入地考虑个体之间不同的特征 ，并据此为每个人提供别具一格的行为指令
。比如，当司机的年龄
、性别、视力 、反应
、经验、疲劳程度以及路况和天气情况等因素与驾驶风险之间相关性得到更为细致地评估
，或许同样行驶在雨夜乡间道路上的不同司机就可以适用不同的限速规则。这种可能性与发展趋势就是“个人化的法律 ”（personalized law） 。它着眼于不同个体之间的差异，旨在为不同的行为人提供对其自身而言最合适的行为指引。这似乎意味着 ，当传统法律理论反复告诫我们要接受不存在完美规则的现实时
，大数据技术和它加持下的算法则安慰我们说：至少还有对我们个人而言完美的规则可供选择！

芝加哥大学法学院教授欧姆瑞·本-沙哈尔（Omri Ben-Shahar）和特拉维夫大学法学院教授艾利尔·普锐理（Ariel Porat）合著的《私人定制的法律：为不同人制定不同规则》（Personalized Law: Differenct Rules for Different People）展望和辩护了这个令人振奋的可能性，并为我们理解法律与生活的关系提供了新的启发
。

撰文｜赵英男（同济大学法学院）

《私人定制的法律》

作者: [美] 欧姆瑞·本-沙哈尔 / [以] 艾利尔·普锐理

译者: 王俣璇

出版社: 商务印书馆

2025年4月

法律如何“一人一策
”？

个人化的法律是“一人一策”的法律 ，它要求法律指令必须充分考虑行为人自身的特性。这些特性往往体现为一个人有别于他人的独特属性 。它可以是诸如性别 、年龄
、视力和听觉等生理方面的特征
，也可以是诸如学历、技能 、工作经验等社会方面的属性
。只要是能够影响法律实施或法律目的实现的特性，都应当被纳入考虑的范围。乍看之下 ，这个观点可能平平无奇 。任何法律的解释和适用都需要考虑其所处的语境
，法官和律师需要根据具体案件事实确定法律的意义
。比如，当我们需要判定一个产品是否构成“知名商品 ”时 ，就需要结合相关产品的市场占有率
、销售范围、销售对象 、销售时间等因素综合判断。当我们面对“限速35英里/小时
”的规定时
，我们都知道其实际含义是“一般情况下驾驶速度不能超过该规定，如果路况特殊则驾驶速度应当更低” 。这种通过语境理解法律的主张虽然与个人化的法律有类似之处 ，但底层逻辑却与之完全不同：我们通过语境将统一的法律具体化，但个人化的法律则是为不同行为人提供不同的规则
。

这种“一人一策 ”式的规则供给模式体现在不同法律领域之中。在侵权法中
，人们需要以“理性人
”的标准行事，否则就应当承担相应责任 。这里的“理性人”往往指的是群体的平均特征 ，是立法者依据自身判断认为合乎理性之人在一般情况下应当具有的行为和反应
。但个人化的法律则可以依据每个人自身的特征来判断具体情境中的行为和反应是否合乎理性。这种“特征 ”大体上可以分为两种类型 。

其一是根据不同人实施同一行为时所带来的风险分配义务。个人化的法律认为
，当预防风险的成本相同时，高风险人群应当承担更高的注意义务 ，这样会带来整体社会效益的提升
。比如
，甲和乙都在雨夜乡村道路上驾车行驶，甲可能造成10元的事故损害 ，乙可能造成5元的事故损害
，两者预防损害的成本是3元且能将各自的风险降低一半。此时，甲承担注意义务是更有效的（其净收益是5-3=2元）而乙承担注意义务反而无效 。

《傲骨之战》剧照
。

其二是根据不同人实施同一行为时所具有的不同技能水平分配义务。个人化的法律认为 ，当可能造成的预期损害相同时
，应当由预防成本较小的人承担较高的注意义务 。比如，在雨夜乡村道路上驾车行驶的甲和乙 ，他们都有可能造成10元的事故损害，使用避险技术能够使得预期损失降低一半
。甲的技术精湛
，能够以3元的成本预防损害；但乙的技术一般，预防损害的成本为8元。此时 ，甲承担注意义务是更有效的（其净收益也是5-3=2元）而乙承担注意义务反而无效 。

随之而来的一个问题是
，这两种责任标准中哪一个更加有效？显而易见的是，我们的直觉会认为风险标准更为合理
。这是因为如果按照技能水平分配义务 ，在实践中可能出现的情况是所有人都为了承担预防责任而避免提高自己的技能
，这抑制了社会整体技能水平的提升。不过，问题的答案取决于不同情境中诸多因素之间的权衡而很可能是开放的 。比如 ，这两种责任标准指向了完全不同的生活方式
。依据风险标准
，道路上行驶得越快的车其司机造成风险的可能性就越小，行人因此需要更加关注行驶较慢的车辆。与此相反 ，依据技能标准
，道路上行驶得越快的车其司机技能水平越低，行人就需要更加关注行驶较快的车辆 。此时 ，我们有必要进一步分析行人关注哪类车辆更有助于降低交通事故的概率，以及何种生活方式是人们所青睐和偏好的。

在消费者保护法领域
，个人化的法律同样有用武之地
。它能够很有效地应对“交叉补贴
”现象。这指的是当我们在网上购买衣服时，如果有其他消费者总是以各种理由要求退货 ，商家为了避免损失就会将运费和商品折旧成本增加到商品售价中
，结果就是很少退换货的消费者为经常退换货的消费者分摊了成本 。个人化的法律可以帮助商家或购物平台有效筛选出不同消费者的行为，进而根据其行为对不同消费者有不同的商品定价
。这就能够在很大程度上消除交叉补贴 ，避免对价格敏感的消费者由于商品价格上涨而减少消费。类似的情形也体现在刑法领域 。个人化法律的主导思想是
，构成不同犯罪风险的人应当受到不同的制裁
。芬兰的“日罚金”制度是非常典型的例证。这种制度根据违法者每日可支配收入的比例来计算 。对于一些人来说，每天的罚金可能只有几欧元 ，但对另一些人来说这个数字就会非常高昂
。这使得不同收入的人群都对罚金比较敏感
，进而实现有效控制犯罪的目的。

在辅助不同法律领域中具体问题的解决之外，个人化的法律其实在一般层面上改变了法律介入社会生活的方式 。这主要体现为如下四个方面
。其一 ，个人化的法律能够更好地设置缺省规则
，便利人们的选择。缺省规则指的是除非当事人主动排除，否则就会生效的规则 。它在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。目前法律中的这类规则不仅是统一的，而且在很大程度上反映的其实是立法者或监管者的偏好
。但个人化的法律认为它们的设计其实应该体现被监管者也即适用这些规则的人的偏好。一个常见的例子就是继承法中遗产的分配 。目前的基本规则是在缺乏遗嘱时
，配偶继承一半财产而子女继承另一半
。但经验研究表明，人们往往并不认可这个分配比例 ，并且性别差异显著。个人化的法律主张可以依据经验研究结果
，特别是性别因素，模拟逝者的意愿 ，实现遗产的合理分配 。

《继承之战》剧照
。

其二
，个人化的法律能够更好地调节信息披露，便利人们规避风险。法律会要求特定主体向公众或监管机构公开特定信息 ，以保护公众的知情权
，维护市场参与的透明 。但在实践中，这种披露往往是无效的
。得到披露的信息由于冗长、琐碎
、专业性强而容易被人们忽略。披露信息的主体也往往抽象地理解“公众
” ，并不关心他们的人员构成、知识水平 、兴趣偏好和利益关联 。个人化的法律主张
，可以通过识别每个人仅仅关心或应当关心的一小部分事宜来定制信息披露
。这类似于广告推送，基于消费者的兴趣偏好及其可塑性而为之提供精准的广告投放。一个富有前景的领域就是医疗信息披露 。医生的义务不是告知患者所有风险 ，而是告知与之相关的风险。比如，当医生通过患者的驾驶
、信用和保险购买等数据推断出患者违背医嘱的倾向时
，他所披露的信息可能就需要更加侧重于违背医嘱所带来的后果
。

其三，个人化的法律能够更好地确定赔偿数额 ，便利责任的确定。损害赔偿是司法救济中非常重要的手段 。在不同法律部门中
，“损害”的意涵也有所不同
。侵权法关注受害人实际受到的伤害，并试图使之恢复至事故发生之前的状态；合同法保护期待利益 ，并试图恢复合同正常履行时所能达到的状态；财产法允许所有权人要求侵权人交出其违法行为的获益。实践中的难点往往在于如何确定损害的具体金额 。相较于传统的估算模式
，个人化的法律显然能够将更多因素纳入考量，因此其所提供的损害估算也更为准确
。但更重要的是 ，个人化的法律因为考虑了诸多因素而避免了数字计算中的偏见和歧视。比如
，当我们计算一个人的未来收入时，如果缺乏工作、教育 、生活经历
、年龄等因素的考量 ，性别和种族可能在很大程度上成为决定结果的因素 。此时
，计算结果体现了法律自身的缺陷和社会本身的不公正
。个人化的法律为我们减少这种扭曲提供了可能。

其四，个人化的法律能够更好地尊重人们彼此间的差异 ，便利权利实现 。统一的法律规则往往无法充分考虑个体之间的差异，难免导致一般性指令与具体行为之间无法完全契合
。个人化的法律则强调关注每个个体独有的特征
，为之匹配更为精准的行为指引。在这种模式下，一个笨拙的人在开车时可能需要承担更高的注意义务 ，但在购物时则享有更多的消费者保护 。一个接受过高等教育的人可能会获得更为专业的信息披露
，但如果他未能按照产品警告行事则会面临更高的过错标准。不成熟的成年人可能会受到更为严格的行为能力年龄的约束，但也会获得更高水平的隐私保护
。可以说 ，个人化的法律主张为每个个体量身定制权利和义务。在契合每个个体需求且减少规则与行为之间扭曲的意义上
，个人化的法律无疑提升了整个社会的福祉 。

尊重个体需求并提升社会整体福祉，其实就意味着法律能够更加有效地实现其立法目的或政策目标
。简单来说 ，这指的是法律精确性的提升。这被诸多学者视为个人化法律所带来的最大收益 。当然
，这种收益并不是没有成本的
。本-沙哈尔和普锐理认为，这种成本包含两个方面：一方面是法律系统的制定者需要了解不同个体之间的差异 ，进而在此基础上制定差异化待遇；另一方面是法律系统的制定者需要确保个体能够按照私人化指令行动。前者可被称为信息成本
，后者则是技术实施成本 。大数据时代的来临，技术实施成本大幅降低
。这就好比平台算法可能非常复杂 ，但最终显示在用户面前的界面是相当简洁的。但是，信息成本并没有因大数据的运用而有效减少 。大数据技术产生的诸多指令
，如果无法得到人们的充分理解，反而会带来额外的成本
。换句话说 ，法律若想得到实施就需要尽可能地简洁
，个人化的法律想要做到这一点就需要付出额外的成本。这无疑引发如下担忧：在何种意义上个人化的法律是可欲的？

《少数派报告》剧照 。

有差异才能有平等

法律无疑需要精确，但它更需要平等。平等在此具有双重意涵
。首先 ，它意味着社会资源的分配是公正的
，不会因为人们的天生禀赋或社会地位而有所不同。其次，它意味着人们在法律体系中得到一视同仁的对待 ，没有遭受系统性歧视 。个人化的法律为每个人设计了不同的权利和义务
，是否有违法律面前人人平等原则？

从资源分配的角度来看，有关个人化法律的评价往往深陷不同平等或正义观念的冲突之中
。比如 ，我们从直觉上都认为具有更高风险的人应当承担更高的注意义务
，这体现出一个人应当为其过往的所作所为负责。但从另一个角度来说，这种观点可能并不合理 。一个司机之所以具有更高风险 ，可能并不全然是他自己的问题
。他可能天生笨拙、身体不健全 、认知能力有限或者资源匮乏，等等。总之
，自然禀赋这种他无法决定的因素使得他成为现在的模样 。如果是这样，我们令其承受更高程度的注意义务 ，其实是给本就处于不利地位的人施加更大负担
。这种情形意味着个人化的法律能否实现平等
，在很大程度上不取决于其本身所具有的特征，而取决于我们在何种意义上理解平等这个价值。坦率地讲 ，个人化的法律对于社会公众来说完全可能是“彼之砒霜
，吾之蜜糖” 。

但是个人化法律的倡导者显然不这么认为
。他们指出，相较于传统的统一规则 ，个人化的法律具有三方面的优势。其一
，它能够实现跨越多种法律规则的平等 。这指的是某一规则所产生的分配性效果可能会被其他规则所抵消。比如，我们认为让高风险者承担更高的注意义务可能有违公正 ，但是这类高风险者由于被识别为具有较低的认知能力或资源匮乏而在其他领域享有更充分的保护
。这其实是将单维度中的评价扩展为多维度或整体上的评价。言下之意
，不同领域和场景中的平等权利是可以通约的 。但在现实生活中“负负未必得正 ”
。本-沙哈尔和普锐理也意识到了这一点。他们承认，如果歧视性待遇是不同方向的 ，它们彼此之间可能不会相互抵消 。我们并不能够由于将头伸入烤箱
、将脚放入冰柜，就得出“总体来看
，感觉刚好
”的结论
。

《心理测量者》剧照。

其二，它能够实现基于多种特征的平等 。这指的是个人化的法律会在衡量行为人的诸多特征时 ，选择支持其中一些特征而淡化其他特征
。典型的例证同样还是侵权法中的注意义务。在施加统一的注意义务时
，技能水平不同的人实际上所承受的负担是不同的：技能水平较高的人可能毫不费力就满足了注意义务的要求，但技能水平较低的人则需要付出更多的成本和努力 。个人化的法律将更高的注意义务分配给高技能水平的人 ，在相当程度上消除了统一性标准所导致的履行负担分配的不平等
。它其实是要求特定场景下更具优势或更富裕的人做更多的事情
，以此减少该场景中处于不利地位群体的负担。这里隐含的一个问题是，如果更具优势或更富裕的人之所以能够有如此地位是源自其自身努力 ，那么为其施加更高的注意义务可能就是在剥夺其通过努力而受益的机会 。本-沙哈尔和普锐理给出的解决方案
，就是区分这些优势地位的来源：如果源自先天禀赋，则应当对之施加更高的注意义务；如果源自后天努力 ，则不应当如此。

其三
，它能够实现源自不同考量而设立的目标
。这指的是个人化的法律能够为实现预期目标之外的目标预留一定空间。个人化的法律无疑能够更有效地实现降低事故风险或促进资源分配等目标，但该目标的实现往往会与其他目标相抵触 。比如 ，法律通过向较低技能的司机施加更高的注意义务而降低了事故风险，但与此同时也加剧了根本的不平等
。此时
，立法者需要在“设立更加精确的规则 ”和“实现更公平的分配
”之间作出选择。但建立在大数据技术上的个人化的法律能够缓解甚至解决不同目标之间的冲突 。它可以为其指令施加公平性限制，使得规则精确性和分配的公平性都在一定程度上得到实现
。

从平等保护的角度来看 ，个人化的法律往往会因不合理的分类和充满偏见的数据而饱受诟病。比如
，在提供精准的医疗信息披露时，个人化的法律会主张基于病人的年龄、性别 、宗教
、种族甚至基因等信息提供差别化的待遇 。这些因素成为分类不同群体的标准
。一个常见的问题是 ，以这种方式进行分类
，是否符合宪法的基本要求且符合平等或公平等基本价值？对此，本-沙哈尔和普锐理认为 ，特定分类方式之所以有违平等
，其根源在于未能将每个人当作特定个体加以对待，而是将其视为某个群体的成员。比如 ，基于年龄或性别的工作招聘标准之所以可能构成歧视
，在很大程度上是因为标准设定者可能依据特定年龄或性别的总体特征推断出特定应聘者的特征，这就构成了歧视 。但是 ，个人化的法律非常强调对每个个体独特性的关注，它建立在对于“每个人是谁”的审慎且细致地刻画之上
。在这个意义上
，关注个人的诸多身份信息并不构成歧视性待遇。

个人化的法律往往需要大量关于人的数据 。这些数据可能是在非正义环境下形成的抑或通过具有偏见的方式收集的。这导致的一个结果就是个人化的法律可能加深而非消除了这些非正义因素或偏见
。本-沙哈尔和普锐理坦率地承认这种情况难以避免。但他们提出了应对这种情形的一些思路 。这主要与数据收集、训练和筛选过程中对于算法的调整相关
。比如，政策制定者可以提前在算法中去除导致歧视性待遇和有违平等保护的分类与数据 ，或者将诸如平等等价值设定为算法将要实现的目标
，以此矫正数据所隐含的偏见。一个例证就是当个人化的法律在计算赔偿方案时，如果过往的判例表明性别是决定赔偿金额的重要因素 ，也即女性大概率被赋予更低工资和更低赔偿金额时
，政策制定者可以选择不赋予性别要素权重抑或禁止算法访问与性别相关的数据 。因此，个人化的法律虽然受制于数据质量 ，但并非没有应对之道
。

总而言之
，个人化的法律无论在资源分配还是平等保护的意义上都可能引发人们对其是否有违平等价值的担忧。但如果我们着眼于个人化法律实施所带来的效果，以及对于个体差异性的关注 ，这种担忧可能并没有我们所设想的那样令人不安 。在个人化的法律所描绘的图景中
，每个人都别具一格，而法律同样如此
。

《黑镜》剧照。

“别具一格
”的风险

当法律能够为每个人量体裁衣 ，能够按照每个人的特征提供别具一格的指引时，一系列实践难题应运而生 。第一个难题主要与社会协调有关
。我们的社会是由不同个体组成的
，个体之间的互动成为社会整体稳定的基石。法律作为个体行为的指引，如果是完全去中心化和别具一格的 ，就会在很大程度上削弱集体行动的组织性和协调性
，人与人之间的关联可能会因此而涣散，进而导致整个社会的崩溃 。因此 ，人们习惯性地认为统一的规则能够更有效地实现社会协调
，因为它的复杂性更低，更容易习得和遵守。

但实际情形可能与我们的直觉完全相反
。统一的规则往往无法有效降低人们获取信息的成本。比如 ，在传统的资产交易中
，我们需要了解卖方是否拥有完整的所有权，这就需要我们追踪资产的交易历史 ，在登记机关了解相关信息 。但随着电子数据和数字技术的发展
，平台网站可能提供了有关资产的历史 、卖家的声誉等信息，这无疑降低了信息获取的成本
。这意味着个人化的法律有可能提供更为丰富的信息 ，进而推动社会协调的实现。更重要的是，它所提供的丰富信息可能吸引原本认为特定活动或交易无利可图的人参与其中 。这无形中鼓励了广泛的社会参与和互动
。

第二个难题与个人化的法律容易受到操纵有关。操纵在此指的是人们通过扭曲自己的行为来影响那些决定其个人化指令的分值 。这种现象广泛存在于各个领域
。比如
，在考试指挥棒的引导下，我们可能会“考什么就学什么”；在声望排名标准的指引下 ，大学会竞逐自己的排名而非将资源投入到学生培养和服务方面。在个人化的法律中
，这种情况可能表现为：当法律会为家境贫穷、未经保险或信息不充分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
、保险或工作方面的投资 ，这就使得原本为了提高社会福祉的法律反而抑制了人们提高技能的动机；当法律会给技能更高的医生施加更高的注意义务时
，医生可能会通过操纵自身的医疗实践和选择性地接受患者来操纵系统评分，这反而会有损患者的利益 。

《黑镜》剧照
。

面对操纵的可能性 ，学者们提出的应对方案大致有两类。一类是通过对个人化法律所关注的特征加以拣选和调控
，尽可能地避免操纵现象的出现 。比如，个人化的法律如果建立在诸如人们的身高、年龄 、基因等不可改变的特征之上 ，其受到操纵的可能性就大大降低了。另一类则是认为操纵情形虽然存在
，但并没有我们所设想的那样严重
。这是因为所有的操纵问题都建立在一个前提假设之上，即人们能够知道系统如何运作 ，能够预测算法将对其适用何种规则。但人们往往无法非常明确地知晓系统的具体运作逻辑 。这主要是两方面原因决定的
。

首先，个人化法律的算法会使用大量特征
，每个特征所发挥的影响不仅难以确定，而且它们往往是共同发挥作用的。人们或许能够识别出何种因素发挥着作用 ，却无法准确评估其在何种程度上发挥着作用 。比如
，人们预见到提出保险索赔会影响未来保费，错过还款期限会影响自己的信用评级 ，但这些因素权重如何
、在何种程度上决定了保费的金额或信用评级的结论则难以知晓
。其次
，个人化的法律所提供的指令都是以大量特征为基础的，每个特征也影响着诸多指令。这在实践层面意味着人们往往无法预测一个特征的改变会带来何种后果 。比如 ，消费者可能想要通过表现出更多需求或更加脆弱而获得更多保护
，但结果可能是他反而会被评价为具有更高的事故风险，因此需要承担更高的注意义务
。这使得操纵行为可能得不偿失。

第三个难题与个人化的法律需要海量信息有关 。个人化的法律建立在对个体差异的尊重之上
。有关个体信息的收集自然引发了收集何种信息、如何收集信息以及如何实现信息保护等问题。从信息的类型来看 ，个人的生理特征
，思维 、认知与情感特征，偏好以及习惯等都属于被收集之列 。这些信息可以来自当事人提供的信息
、大数据、调查与样本等多种途径。实践中简单易行的一种方法 ，就是法官通过理性人或一般人的标准建立起对当事人特征的推定，同时鼓励当事人提供证据推翻该推定
。这样一来
，法官就可以根据当事人补充的信息提供个人化的标准与指令。大量信息的收集 、储存和运用自然引发了隐私保护和数据保护的问题 。不同的个体可能对于隐私保护有不同程度的偏好，个人化的法律因此往往也是个人化的：对于不同个体而言 ，法律的统一性或个体化程度往往不同
。

以上讨论表明
，个人化的法律虽然在实践层面面临各种各样的难题，但正确的应对之道似乎在于通过大胆接纳它来化解所面临的困难。个人化法律的问题需要通过法律的个人化加以解决！如此一来 ，它就为我们提供了不一样的法律图景和不一样的生活方式 。

《西部世界》剧照
。

法律是一盘沙拉

有关个人化的法律
，本-沙哈尔和普锐理已经进行了十余年的探索。但正如数字时代的诸多法学研究一样，个人化的法律在很大程度上依旧是一种展望或可能性 ，并且在可见的未来似乎也无法真正落地成为现实 。实现法律的私人定制
，在很大程度上不是一个技术或伦理问题，而是一种价值选择
。这种选择可能与意识形态相关 ，因为我们的每个改变都要同各种各样的传统习俗
、思维定势、历史惯例和内心的顽固 、偏执甚至自我展开搏斗。但更可能取决于我们的自我认知：我们想要怎样的人生
，怎样的人与人之间的关系，以及怎样的社会生活？

社会中的法律在很大程度上就是这种自我认知的映现 。在不同时代 ，它体现着时代洪流中的人们对于自我的恒定理解
。比如，英国法学家亨利·梅因认为
，在前现代社会，人的一切关系都被概括在家族的关系之中。但随着社会的不断发展 ，一切社会关系反而都以个人的意志为起点
，呈现出“从身份到契约 ”的运动过程 。与此相反，德国法学家鲁道夫·冯·耶林则认为 ，法律的发展不仅仅是历史的自然演进
，更是人们为了自身的目的
、渴望、利益所展开的不断斗争。联结国民与法律之间的纽带，不是习惯而是牺牲
。这两种彼此不同的图景哪一个才更接近真实？两者都是真相 ，也都并非真相。我们有关生活的理解影响了我们看待法律的视角
，我们对待法律的态度又印证了我们有关生活的看法 。法律与生活的紧密关联其实使得我们很难分辨自己何时只是在谈论法律抑或只是在讨论生活
。

个人化的法律同样如此。它坚信个体差异化的特征需要得到差异化的指引，规则与行为之间的完美契合能够增进个体和社会整体的福祉 。这种重视规则所面对的个体 、个体所具有的独特特征的立场 ，是一种基于法律遵循者或被监管者的自下而上的视角
。它试图呼吁我们不再从立法者、法官
、律师和政策制定者的角度看待法律
，而是从每一位寻求法律指引的大众视角出发，设身处地地思考何种法律更有利于每个人人生规划的实现。

这正如本-沙哈尔和普锐理所比喻的那样 ，个人化的法律将法律体系构想为一盘由不同要素组合而成的沙拉 。每位食客可以根据自己的口味和偏好对沙拉中的原材料进行不同比例的混合
。这与传统的法律模式完全不同：如果按照统一的方式上菜，每位食客得到的都是一份内容完全一致、大小完全相同的套餐
，无法按照个人喜好对菜品进行组合和选择。从立法成本来看，统一化的规则当然能够节省成本（对于餐厅经营来说也一样） ，但个人化的法律无疑更能满足每个个体的需求 。最佳的平衡点往往是在这两个目标之间的权衡
。

这就在很大程度上挑战了我们习以为常的有关法律的理解。依据传统的看法
，法律应当是一个金字塔般自上而下的层级性结构 。最为重要的理念 、价值以及最为根本的法律规则构成这个金字塔的顶端，不同的规则按照重要性程度和抽象程度依次降序排列。法律体系因此不是诸多规则零散地堆砌 ，而是由内在价值统领与外在逻辑形式约束的体系
。统一性或一般性以及由此产生的确定性构成其核心特征。但个人化的法律则为我们勾勒了完全不同的图景 。不同的法律规则可以根据我们的需求具有不同程度的一般性与统一性
，因此也会具有不同程度的确定性
。统合不同规则的枢纽不是法律背后的价值与逻辑，而是其所服务于的目的。毕竟 ，沙拉需要健康与美味
，而金字塔则需要雄伟和庄严 。

这两种彼此不同的法律图景中何者更接近真实？答案依旧是两者都是真相，也都并非真相
。我们既需要金字塔般的法律体系为生活提供大致稳固的框架 ，也需要细致入微的个人化的法律关心我们每个人的与众不同。生活自身的复杂性使得我们的法律不是任何既定理论的试验场而是不同现实需求组成的百衲衣 。不过
，在人工智能与大数据飞速发展的今天，当标准化的算法
、流程、制度被奉若神明之时 ，关注法律的私人定制 、关注数字技术对于个体差异性的尊重或许具有不可替代的价值
。

本文为独家原创文章。作者：赵英男；编辑：李永博；校对：赵琳 。未经新京报书面授权不得转载，欢迎转发至朋友圈
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