格策美文教你学写《《法律的概念》读后感》小技巧（精选5篇）

更新日期:2025-09-06 12:41

写作核心提示：

写一篇关于《法律的概念》（The Concept of Law）的读后感作文，需要关注以下几个关键事项，以确保你的文章既有深度又能准确反映你对霍姆斯（Oliver Wendell Holmes Jr.）这部重要著作的理解和思考：
1. "准确理解核心概念：" "“法律是经验”的核心论点：" 霍姆斯最核心的观点是法律并非逻辑或道德的产物，而是基于社会过去的经验、习惯以及人们行为的预期。写作时，你需要清晰地阐述并解释这个观点，说明它如何区别于其他关于法律本质的理论（如自然法、分析实证主义等）。 "“行动的预测” (The Predictive Theory of Law)：" 霍姆斯认为，法律的主要功能在于预测人们的行为，特别是政府会使用何种制裁来回应特定的行为。你需要解释这个理论的含义，以及它如何支撑“法律是经验”的观点。 "“坏法律胜过好逻辑” (Bad laws are better than good logic)：" 这是霍姆斯的著名论断。你需要深入理解其含义：法律的实效性比其内在的合理性或逻辑性更重要。解释这句话背后的逻辑，以及它在现实中的意义和可能引发的争议。 "社会事实的重要性：" 霍姆斯强调社会事实（如人们实际上会做什么，社会如何运作）在法律判断中的决定性作用。
2. "展现

AI时代，对著作权法的前瞻思考

【法眼观】

AI时代，对著作权法的前瞻思考

AI在手，不论是作画、剪辑视频还是创造小说，似乎都成了轻而易举的事情，但一个法律与伦理争议也随之出现：机器产出的内容，是人类智力的延伸，还是无需版权的“数字副产品”？人工智能模糊了“创作者”与“工具”的界限，挑战“独创性”标准，对著作权法提出了新的挑战。其海量训练行为也拷问着“合理使用”边界。这些问题，牵动着产业未来与创作生态，迫切要求著作权法重新寻找保护与创新的平衡点。本期圆桌对话关注AI创作带来的判例之争、权责之争、边界之争，法学专家解析当下的法律困境，为立法、司法与行业实践提供前瞻性的思考。

与谈人

万勇 中国人民大学法学院副院长、教授

蒋舸 清华大学法学院长聘副教授

熊文聪 中央民族大学法学院副教授

主持人

光明日报记者 陈慧娟 安胜蓝

8月28日，2025中国国际大数据产业博览会在贵州省贵阳市开幕。图为参会人员与一款机器人互动。新华社发

8月15日至25日，首届乌镇青少年科技嘉年华在浙江省桐乡市乌镇举行。图为孩子们戴着虚拟现实眼镜体验手势识别游戏。新华社发

8月28日，第十五届中国国际数字出版博览会在河南郑州开幕。图为观众在博览会上观展。新华社发

AI生成物，是作品吗？

主持人：2023年11月，北京互联网法院对全国首例“AI文生图”著作权纠纷案作出一审判决，法院认为提示词输入、参数设置、图片选择等操作体现了原告的智力投入，涉案图片具备“智力成果”要件。而今年，江苏省苏州市中级人民法院对另一起AI文生图著作权纠纷案作出终审裁定，认定原告仅靠简单提示词触发AI生成的图片不构成作品，不受著作权法保护。

您如何看待这两个截然相反的判例？AI生成的内容能否称之为作品？它的作者是谁？

万勇：人工智能生成内容的法律定性与权利归属问题，是当下世界各国讨论的热点。北京互联网法院判定“AI文生图”构成作品，江苏省苏州市中级人民法院则作出相反结论。二者审理结果看似迥异，实则采取了一致的审理逻辑。两案法院均以“智力成果”“独创性”作为核心审查要件，认为AI使用者对提示词的输入、对参数的设置等使用行为可以反映人类的智力投入，使用者的审美选择和个性判断令生成内容呈现个性化表达，从而具有独创性。

在北京互联网法院审理的人工智能文生图案中，原告提供了充分的证据，显示自己使用AI创作过程中的智力投入；而在江苏省苏州市中级人民法院审理的案件中，原告未能提供创作过程中的原始记录，无法证明生成内容中自身的智力投入或个性化选择、修改。著作权法规定“创作作品的自然人是作者”，在人工智能生成内容的情境中，自然人使用AI工具进行创作，创作过程中提示词输入、参数设置等环节均体现了使用者的智力投入，最终形成个性化内容表达，应认定AI使用者为作者。

蒋舸：在人机协同创作势不可挡的背景下，首先需要承认人机协同成果完全具备构成用户作品的可能性。在苏州中院的“蝴蝶靠背座椅案”中，原告利用AI生成了“蝴蝶靠背座椅图片”。被告在电商平台出售带有蝴蝶靠背、但与原告图片内容并不相同的座椅，被诉侵权。原告既未保留“文生图”的创作过程视频，也未提供提示词之外的垫图等输入信息。鉴于早有各种蝴蝶靠背座椅被设计出来，因此原告并不能证明被告销售的座椅来自对原告图片的抄袭，但这与原告能否享有“AI文生图”的著作权并无关系。无论“AI文生图”是否构成用户作品，被告不侵权的结论都不会改变。

需要注意的是，著作权法不应向AI用户提出过于严格的举证要求。在用户明显原样照抄原告利用AI生成的图片、视频、小说或者音乐等文艺内容的情况下，若仍严苛地要求原告将自己的贡献从人机协同成果中区分开来并只能就纯粹源于自己的贡献主张版权，将可能导致对抄袭的纵容，不利于建立健康的创作秩序。著作权法应将有限的制度资源集中于确保著作权保护力度与用户贡献程度相符。

熊文聪：智力成果必须具有独创性才构成作品。独创性必须同时满足“独立完成”和“具有一定的创作高度”两个要件，而体现了完成人的个性化表达顶多只能用于证明“独立完成”，却无法证明该独立完成的智力成果达到了一定的创作高度。举个例子，笔者是一个不谙绘画的外行，某天兴致大发，在白纸上用彩笔随意画了几笔，应当受到著作权法保护吗？显然不应当，因为它不具有稀缺性。

著作权是一种典型的私有财产权。绝大多数人工智能生成内容之所以不应当受版权保护，不是因为AI不是自然人、不是作者，而是因为AI生成内容通常都不具有稀缺性。知识产权制度本质上是在探讨什么样的规则有助于激励人们对既有财产进行最有效的利用和对潜在财产进行最有效的创造。

训练AI用数据，侵权吗？

主持人：人工智能可以在算法和算力驱动下利用海量数据自主生成内容，从大模型训练到内容的产出，涉及数据的搜集、使用、存储和共享等多个环节。数据是人工智能发展的“燃料”，如何完善相关规则，保护人工智能数据知识产权？如何平衡好训练数据使用和平台责任？

万勇：应充分利用现有法律制度框架，对人工智能的数据成果提供体系性保护，进一步破解知识产权领域相关制度障碍。在著作权法框架内，可对经个性化选择、编排、加工的数据集给予作品保护。对于难以构成作品的数据权益，可通过反不正当竞争法为其提供适当保护。对于人工智能的数据利用，应改革合理使用制度，建构人工智能产业友好型的著作权法，为新兴产业利用数据清除系统性障碍。

针对平台使用数据可能涉及的侵权责任，一方面，目前尚处于人工智能产业发展的早期阶段，可以适度给予较为宽容的发展空间，推动产业稳健发展。因此，平台责任的设置不宜过于严苛、脱离我国发展实际。另一方面，平台应当保持自觉性与自主性，严格遵守《生成式人工智能服务管理暂行办法》、个人信息保护法等相关规范。此外，平台义务并非一成不变，而是伴随人工智能发展水平、平台自身规模、模型训练成本等因素动态变化的。

蒋舸：在全球各国，著作权人已经向人工智能开发者和运营者提出多起诉讼。从著作权法角度看，主要诉求均基于“作品被挪用”和“作者被替代”两层理由。著作权人认为，倘若不以海量作品为基础进行训练，如今的人工智能不可能具备生成图画、小说、音乐或者视频的能力。而人工智能方不仅不向作者支付报酬，甚至在文艺市场形成了替代效应，给作者群体造成巨大生存压力。

各国立法和司法尚在摸索之中。未来的解决方案很可能是针对AI训练环节和AI输出环节分别确定规则。

在AI输出环节，著作权法应当侧重保护作者利益。AI不能未经著作权人许可而输出与被训练作品实质性相似的内容，否则需要承担侵权责任。而在AI训练环节，著作权法应当侧重促进作品利用。在AI开发过程中实施的作品复制行为很可能被认定为合理使用，无需逐一向著作权人寻求许可。否则将导致巨大的作品识别与许可交易成本。

熊文聪：著作权的本质是控制作品的传播，也只有当被告实施了传播作品的行为，才可能会实质性影响原作的市场销售和获利空间，从而给原告造成损害后果。而如果仅仅是删除权利管理信息用于训练人工智能，尚未生成和对外传播与原作构成实质性相似的内容，则难以证明该行为已经给原作权利人造成了具体的、特定的实际损害或即将造成迫在眉睫的损害，便自然应驳回其侵权诉请了。

一个更为关键和复杂的问题是，利用已有版权作品进行机器学习和内容生成，到底多大程度上会被认为是合理使用从而得到侵权豁免？我认为，既然著作权作为财产制度是对社会资源（智力创作成果）的一种分配方式，而以合理使用为代表的著作权限制规则也是一种利益再分配机制，那解题的思路与方案仍然还是需要回到经济学中找寻。在法经济学看来，法律通过赋予资源创造者或投资者排他性的财产权，即将使用该资源的成本和收益“内部化”，权利人会尽力使资源以最小的成本发挥最大的效益，同时避免因外部原因造成公地悲剧问题，但这一理想结果的出现是以市场没有失灵为前提的。而一旦交易成本过高或因公共利益等外部原因导致交易无法达成，市场就会失灵。此时，通过限制财产权的排他性，让使用者能够越过权利人自由利用该智力成果资源，从而降低总成本就是可行的。由此可见，当著作权许可市场出现失灵时，合理使用就是一套更好地配置资源、增加社会整体福利的替代方案或实现机制。

开源共享，有边界吗？

主持人：开源人工智能强调代码、数据、算法及模型权重的开放，可以说，人工智能时代的特征之一就是开放共享。在这样的背景下，应当如何界定AI创作的保护边界？制度规则如何实现保护与共享之间的平衡？

万勇：应当认识到人工智能与传统创作工具的差异：AI生成具有高度的随机性与偶然性，即使输入完全一致的提示词，也可能输出差异显著的结果。这一特性决定了AI生成的侵权判断必须回归到输出内容本身，提示词的实质性相似并不必然导致生成画面的实质性相似，厘清正确的侵权判断对象才能合理划定权利保护范围。

在制度构建上，应当兼顾人工智能产业发展与著作权人正当权益的平衡。高质量的AI生成依赖于海量多元的数据训练，而其中可能包含大量受著作权法保护的作品。对此，应增设“数据挖掘”的合理使用条款。不过，即便设置了专门条款，也不意味数据挖掘可以无度展开，其行为仍然受到“三步检验法”的限制，不得影响作品的正常使用，也不得不合理地损害著作权人的合法权益。通过明确保护边界、协调多元利益，著作权法得以在“保护”与“共享”之间实现动态均衡。

蒋舸：著作权法的使命从来不是单纯地为创作者提供保护，而是划定保护范围的同时，明确地将行动自由的情况告知公众。例如，著作权侵权以“接触加实质性相似”为前提，因此只要被告从未接触过原告的作品便无需承担侵权责任，哪怕被告的作品与原告作品十分相似。又如，为介绍、评论某一作品或者说明某一问题，在作品中适当引用他人已经发表的作品，通常构成合理使用。即便作者对介绍或者评论并不满意，也无权禁止他人引用作品。

“宽进宽出”的理念同样适用于AI时代的著作权秩序。一方面，著作权法不应当给AI用户取得著作权设定过高的门槛；另一方面，在公众没有原样照抄的情况下宽容地对待借鉴行为，在用户不对创作过程加以说明的情况下允许公众自由借鉴人工智能生成内容。同时，通过将证明“接触”的责任严格加诸原告方以及切实保障公众根据合理使用条款享有的行动自由空间，都能确保AI时代丰裕的文艺成果能够更加顺畅地被共享。

熊文聪：人们往往一方面把新技术设想得过于浪漫，憧憬它的到来能给周遭的生活带来翻天覆地的巨变，一方面又会因为陌生而过度紧张甚至恐慌。

AI技术并不敌视产权保护。AI就像一片进行光合作用的绿叶，它抓取海量数据进行机器学习和内容生成，不应将其视为侵权。而当它将经机器学习、数据训练后生成的内容又提供给人类时，也不应当赋予这些生成内容财产权或著作权。

纵观历史可知，每一波传播技术的革新巨流都被著作权法这片汪洋大海所吸纳了，只要秉持正确的观念、常识和逻辑，AI技术并不会给著作权法带来颠覆性的挑战。相反，讨论、探索和解决新技术所带来的新问题，有助于反思和澄清我们对法律既有概念、规则和原理的理解，从而消除纷争、达成共识。

《光明日报》（2025年09月06日 05版）

来源： 光明网-《光明日报》

什么是“法律逻辑”？

“法律逻辑”是法律领域的核心思维工具，它远不止是普通的形式逻辑，而是一门将形式逻辑的基本原理与法律领域的特殊性相结合，用于建构、分析和评价法律论证的学问。

简单来说，法律逻辑是法律人（律师、法官、法学家）如何像法律人一样思考（Think like a lawyer）的方法论。

为了更全面地理解，我们可以从以下几个层面来剖析：

一、核心定义：不仅仅是形式逻辑

· 普通形式逻辑：研究思维的形式结构（如三段论），追求在所有领域都有效的、普世的推理规则。它关注的是“如果P，那么Q”这种推理形式的有效性（Validity），而不关心P和Q在现实中是否为真。

· 法律逻辑：是形式逻辑在法律领域的应用和扩展。它不仅要处理推理形式的有效性问题，更要处理法律论证的实质内容和可接受性（Acceptability），即如何在法律的框架内，用理由说服他人。

二、法律逻辑的关键特征（与普通逻辑的区别）

1. 以“规范性命题”为核心

· 普通逻辑常处理“事实命题”（如“天正在下雨”）。

· 法律逻辑核心处理的是“规范性命题”，即包含“应当”、“可以”、“禁止”、“有权”等道义模态词的命题（如“公民应当依法纳税”）。它的推理是关于“义务”和“权利”的推理。

2. 遵循“三段论”，但更加复杂

· 法律适用最基本的模式是司法三段论：

· 大前提（T）：法律规则（如：“故意伤害他人身体的，处三年以下有期徒刑...”）

· 小前提（S）：案件事实（如：“张三故意用刀刺伤了李四。”）

· 结论（C）：法律后果（如：“因此，张三应被处以三年以下有期徒刑。”）

· 但现实远比这复杂。法律逻辑的关键工作往往隐藏在对大前提和小前提的构建中。

3. 大前提的不确定性：法律解释的必要性

· 法律规则常常是模糊、抽象或有歧义的。什么是“故意”？什么是“伤害”？“他人”包括胎儿吗？

· 法律逻辑需要运用各种解释方法（文义解释、体系解释、历史解释、目的解释等）来确定大前提的真实含义，这是一个充满价值判断的论证过程，而非简单的机械推导。

4. 小前提的不确定性：事实认定与法律定性

· 如何从浩如烟海的证据中筛选出法律上认可的“事实”？如何将生活事实（“张三用刀捅人”）归入法律概念（“故意伤害”）之下？

· 这个过程称为“归摄”或“涵摄”（Subsumption），它需要论证为什么张三的行为符合“故意伤害”的构成要件，这同样需要严密的逻辑推理。

5. 价值判断的不可或缺性

· 普通形式逻辑追求价值中立，但法律逻辑无法摆脱价值判断。当法律出现漏洞或规则之间冲突时，法官需要基于法律原则（如公平、正义、效率）、公共利益和社会政策进行权衡和论证。这种权衡本身就是一种高层次的逻辑活动。

三、法律逻辑中常见的推理类型

1. 演绎推理：最主要的推理形式，即从一般规则到具体案件的推理（司法三段论就是典型）。

2. 类比推理：

· 普通逻辑：类比推理（A像B，B有属性C，所以A也可能有C）是或然性的，可靠性弱。

· 法律逻辑：法律类比是普通法系（判例法）的核心方法。法官论证本案与先例在关键事实上类似，因此应适用相同的法律规则。这是一个受到严格约束的、必须说明相似点和不同点的论证过程。

3. 归纳推理：从大量个别判决中总结出一般的法律原则或规则。

4. 辩证推理：当没有明确规则可用时，通过反驳对立的观点，为某种主张进行辩护。它通过揭示不同论证之间的强弱来逼近最佳结论。

四、为什么法律逻辑如此重要？

· 对于法官/律师：是撰写判决书、代理词、辩护词的基础。确保结论不是武断的，而是经过严密论证、有说服力的，从而保障司法公正。

· 对于立法者：确保法律体系内部协调一致，避免法律冲突和漏洞。

· 对于公民/企业：帮助我们预测行为的法律后果，理解法律文书背后的 reasoning（推理过程），更好地维护自身权利。

一个简单的例子

· 规则（大前提）：“公园内禁止车辆通行。”

· 事实（小前提）：张三开着一辆电动滑板车进入了公园。

· 问题：张三违规了吗？

法律逻辑的思考过程：

1. 解释大前提：“车辆”一词在这里指什么？是指所有带轮子的交通工具？还是指可能造成危险或噪音的机动车？立法者的目的可能是为了保障公园内行人的安全和宁静。

2. 定性小前提：电动滑板车是“车辆”吗？它有机动性，但有噪音和危险吗？

3. 进行归摄/涵摄：将“电动滑板车”这一事实，纳入“车辆”这一法律概念之下。这需要论证：因为电动滑板车具有XX特性，与立法目的所要防范的风险类似，因此应被视为该规则下的“车辆”。

4. 得出结论：因此，张三的行为违反了规定。

由此可见，结论并非显而易见，而是需要通过逻辑论证得出的。

总结

法律逻辑的本质是：在法律规范的约束下，运用逻辑规则和法律解释方法，将案件事实与法律规范相结合，从而得出令人信服的结论的论证艺术和科学。 它既是科学，因为它遵循逻辑规则；也是艺术，因为它需要创造性地解释和运用法律。它是法律获得生命力、从纸面规则走向现实正义的桥梁。