区块链技术的发展，催生了人们无限的想象空间，人们憧憬着它将应用于贸易、金融、社交、社会管理、政府执法，甚至司法领域，从而使人类社会迈入数字社会的阶段。任何社会都要遵循一定的规则。在传统的人际社会中，这一规则主要表现为享有国家立法权的立法机构所制定的法典和司法机构做出的具有约束力的判例等。然而，传统社会的法律规则无法全部直接应用于数字社会，必须把这些法律规则转化为可被计算机所识别和执行的代码。如何以计算机代码的形式来表达和执行法律规则，如何使用法律规则来控制计算机代码，如何处理数字虚拟世界的代码规则与现实世界的法律规则之间各式各样的复杂关系，便涉及到一门新兴的计算机理论与法学的交叉学科——计算法律学(computational law)。

本文将从计算法律学的源流和发展历史出发，介绍当前国内外计算法律学的研究现状，并重点探讨以下问题：用计算机代码来表达、执行法律的可行性、局限性，以及需要解决的问题；如何实施对代码程序的法律控制；区块链技术的应用对计算法律学的影响。

区块链技术的发展，催生了人们无限的想象空间，人们憧憬着它将应用于贸易、金融、社交、社会管理、政府执法，甚至司法领域，从而使人类社会迈入数字社会的阶段。任何社会都要遵循一定的规则。在传统的人际社会中，这一规则主要表现为享有国家立法权的立法机构所制定的法典和司法机构做出的具有约束力的判例等。然而，传统社会的法律规则无法全部直接应用于数字社会，必须把这些法律规则转化为可被计算机所识别和执行的代码。如何以计算机代码的形式来表达和执行法律规则，如何使用法律规则来控制计算机代码，如何处理数字虚拟世界的代码规则与现实世界的法律规则之间各式各样的复杂关系，便涉及到一门新兴的计算机理论与法学的交叉学科——计算法律学(computational law)。

本文将从计算法律学的源流和发展历史出发，介绍当前国内外计算法律学的研究现状，并重点探讨以下问题：用计算机代码来表达、执行法律的可行性、局限性，以及需要解决的问题；如何实施对代码程序的法律控制；区块链技术的应用对计算法律学的影响。

计算法律学的源流与发展历程

计算法律学的思想起源

计算法律学是一门新兴的交叉学科，包括麻省理工学院、斯坦福大学等很多国外高校都将其作为重要的研究对象。但是，将计算与法律相结合，试图通过计算的方式来解决法律问题的思想源流，最早可追溯至17、18世纪的欧洲。在文艺复兴运动的影响下，当时的人们崇拜理性和科学，认为只有能够运用数学和逻辑的方法来解释的学科才能称之为科学。因此，包括法律学在内的许多社会科学也呈现出“数学化”倾向。在这方面，德国著名学者莱布尼茨堪称代表。他曾经设想用“普遍文字学”的方法来表达法律概念，用“普遍算术”的方法来“演算”法律问题，主张将计算的问题交给机器去做。上述想法对后世产生了深刻影响。

理性至上、数学至上的思潮不仅对欧洲的思想家产生了影响，对立法和司法亦产生了影响。人们认为在理性的指引下，立法者能够制定出一部堪比数学般逻辑周密的法典。作为法官，只需要机械地适用法律即可。例如，欧洲历史上曾出现过“法定证据”制度，即通过立法来直接规定某类证据的证据效力，而无须法官进行任何主观判断。

然而，实践表明，人类的理性是有限的，立法不可能是完美的，法律在适用时离不开法官的主观判断和自由裁量。近代以来，人们转而对计算法律的想法进行批判和嘲讽，那种把法官当成“机器人”来机械地适用法律的想法，被认为是极其荒谬和不可行的。

计算法律学的分支——法律计量学的发展

计算法律学应用的前提是相关要素的可计量性。在这方面，19世纪的英国法哲学家边泌(Jeremy Bentham)¹进行了早期探索。他在《道德与立法原理导论》一书中提出，立法应当遵循功利主义原理。功利主义的核心在于，对一项行为及其法律后果所产生的快乐与痛苦进行比较，从而引导人们事先选择正确的行为模式。边泌在其著作中不仅罗列了快乐与痛苦的类型，并且还对其“值”的计算进行了论述。边泌的思想对后世的法经济学以及计量法学都有影响。

作为计算法律学的一个分支，“法律计量学”(jurimetrics)真正得以发展是在20世纪40年代之后。那时，美国的一批学者试图通过计量分析的方法研究诉讼程序、法官的行为、立法者的行为、判例法和制定法^[1]。后来，随着法经济学的兴起，对法律要素进行计量分析的方法得到了前所未有的发展。

计算机技术的应用与计算法律学的发展

20世纪50年代以后，随着计算机的出现，人类对于信息的处理能力得到了前所未有的提高。许多法律人也开始考虑如何通过计算机来处理与法律相关的信息和问题。人们首先想到的是，使用计算机对浩如烟海的法规、判例和其他法律资料进行输入、编辑和检索，以便律师和法官能够迅速地查找到所需的法律信息。

20世纪70年代，随着“人工智能”概念的提出，许多计算机专家设想用计算机程序来模拟人类的思维方式，让机器学会像人那样思考。这一想法也重新复燃了一些法律人关于设计“法律机器人”的想象。有些计算机专家和法律专家合作，试图对法律职业人使用的法律概念和推理模式进行解析，尝试使用计算机程序模拟法律人进行法律推理或处理简单的法律问题，并有人设计出一些简单的应用程序^[2]。然而，由于人工智能技术进入缓慢发展期，此项研究也就此停滞。

虽然没有研制出来专业的法律机器人，然而，计算法律学所涉及的问题却在其他领域不断涌现。例如，美国的一些金融机构使用事先设计好的计算机程序来自动完成股票买卖等交易。但如何对这种程序化交易的合法性进行监管，一直都是令监管机构头疼的事。随着互联网的发展，网上虚拟社区、网络游戏、网络视听、电子商务等不断涌现，并发展迅猛。当人们身处于网络环境中时，无论是网络社交还是网络购物，人们所受到的首要束缚就是程序代码的约束。因此，如何对这些代码规则及其算法的合法性进行评估，如何认定依据这些代码规则所实施的行为的法律效力，就成为当前计算法律学所面临的一个重要问题。

传统的计算法律学以静态分析为主，侧重于对法律文本的本身进行分析，从而帮助人们更加深入地制定和理解法律。传统计算法律学的主要方法包括经验分析 (empirical analysis)、法律计算法(algorithmic law)、形象化可视化 (visualization)、合同分析和组成 (contract analysis and composition)。经验分析着重于分析案件的判决和案件与法律条文的关系；法律计算法强调使用数学的逻辑系统来帮助计算机进行法律分析；形象化可视化可以将法律条文内在的逻辑形象地展现出来，帮助人们更加形象地理解法律；合同分析和组成对合同本身的内容进行分析，研究合同是否符合相关的法律法规。可以看出，传统计算法律学强调使用计算机帮助人们来分析法律，是对法律文本的静态分析。传统计算法律学的相关研究也是如此。例如，詹姆斯·福勒(James H. Fowler)使用引用网络来分析案例，以案例为图的节点，以边的权重来表示案例的关联程度，使用图论中的遍历算法对美国最高法院的案件进行分析^[3]；斯坦福大学致力于研究将法律文本数学化，依靠数学的逻辑推理来帮助计算机进行推导^[4]；“汉谟拉比”项目致力于使用计算机对法律进行建模，从而将法律转化为可执行的计算机代码^[5]。

图1是传统计算法律学研究的一个案例，将美国司法的引文进行可视化，形成一个动态有向无环图(Dynamic Directed Acyclic Graph, D-DAG)，再通过图论的相关算法分析案件的引文关系，从而看出哪些案件对于其后案件有重大影响。

图1 美国司法引文网络分析图

近些年来，人工智能技术得到了明显的突破和进展，其应用在许多领域纷纷得到突破之后，人们开始将目光聚集于严重依赖人工判断的领域，并形成了现在的新计算法律学。

新计算法律学强调对法律的动态分析，着重于使计算机“理解”法律的内在逻辑，使计算机具有推理的功能，从而代替或帮助法官对案件进行判决。新计算法律学的关键技术包括区块链电子证物和公证、链上代码和智能合约、认知计算(cognitive computing)、新安全计算框架。区块链提供了一个可信任的平台，其上的电子证物和公证应该具有即时性、过程性和不可篡改性，从而保证法律证据的真实性和可信性；链上代码和智能合约是可执行的合约代码，不只是文本合约，必须能在有公信力的区块链上验证和执行；认知计算是一种新的计算模式，包含信息分析、自然语言处理和机器学习领域的技术，帮助计算机从非结构化的法律文本中提取信息，并根据这些信息来进行推论^[6]；新安全计算框架，例如麻省理工学院提出的ID3 OMS (Open Mustard Seed)安全计算框架（综合了加密计算、法律计算以及新的计算机系统架构）。

在新计算法律学的研究领域，成果有加拿大多伦多大学法学院开发的罗斯(ROSS)程序^[7]，该程序是基于IBM公司的沃森(Watson)系统开发的。罗斯使用沃森系统的技术，可以使计算机通过自然语言理解技术，分析用户的需求，理解和应对用户的问题；同时，通过从海量法律文本中提取信息进行学习；罗斯还能将法律知识连接成一个整体，具有推理、分析、对比、归纳、总结和论证的能力，从而进行决策。2015年，全球十大律师事务所之一的德同(Dentons)律师事务所宣布，对罗斯系统进行投资和深度开发。2016年5月，美国贝克豪斯(Baker & Hostetler)律师事务所表示，已获得授权使用罗斯系统协助律师处理企业破产案件，成为全球第一家使用人工智能技术开展法律事务的大型律师事务所。总的来说，新计算法律学的最终目的是让计算机来履行法官的责任，在数字社会中担任法官的角色。

传统计算法律学和新计算法律学的对比如表1所示。

表1 传统计算法律学和新计算法律学的对比

计算法律学在中国的发展

我国从1980年后，开始关注计算机技术在法律领域的应用，主要是介绍国外计量法律学，但缺乏深入和持久的研究^[8]。在实践方面，许多法律服务机构借助计算机技术在20世纪末开发出若干法律资料检索数据库。近年来，随着大数据技术的发展，有些地方法院和研究机构已研制出刑事犯罪量刑参考系统，另有一些公司已开发出了网上智能法律咨询产品，就司法实践中常见的离婚、劳动、借贷和交通事故领域的法律问题提供咨询，可在一定程度上替代初级律师的工作。

计算法律学的应用前景与问题

法律规则的代码化

代码是计算机可识别的语言。因此，由代码所确定的规则才是数字虚拟世界中的通行规则，而现实生活中的法律规则只有转化为代码，才能在数字虚拟世界中适用。所以，法律规则的代码化是讨论计算法律学相关问题的前提和基础。在对法律规则进行代码化处理时，应当遵循法律人通常的认识方式和思维方式，并进行反复的验证，以确保法律规则中所蕴含的信息能够最大程度地反映在代码中。莱斯格(Lessig)教授在其著作《代码2.0：网络空间中的法律》中认为，代码实际上成为了虚拟世界中的“隐形法律”。例如，当我们使用TCP/IP协议时，我们必须遵守其使用规范，因此TCP/IP成为了网络世界的“法律”^[9]。这本著作对国外法学领域有非常大的影响，也使莱斯格成为法学领域的领先学者。

对法律规则进行代码化处理的困难之处在于，“书本”上的法律规则与实践中的法律规则并不总是一致，而实践规则才是真正发挥作用的规则。其原因有多种：第一，立法者在制定法律规则时，为了确保其具有普适性，其含义往往非常抽象，从而不可避免地具有一定的不确定性；第二，法律的制定是一个政治过程，最后形成的规则往往是各方利益主体相互博弈的结果。在司法实践中，对于这一问题，法院往往会针对具体的案件对所适用的法律规则进行解释，从而保障法院所实际适用的法律规则保持内在的一致性。因此，有时会出现某项法律规则的文字含义与其实际适用含义不一致的现象，这给法律规则的代码化也带来困难，特别是某些新制定的、尚未经过司法检验的法律规则，其含义的确定尤为困难。

美国最高法院大法官霍姆斯曾经说过，什么是法律？法律就是预测法官会怎么说。因此，对于判决的预测成为检验对法律智能化处理的重要标准。代码语言是逻辑化的语言，而静态的法律规则也具有内在逻辑的结构，因此，用代码来表达静态的法律是可行的。难以解决的问题在于，法律规则并不是一成不变的，而是一直处于不断演变的过程中，并且这种演变是可以突然发生的。对于计算机而言，代码程序是不能事先预测这种变化的。因为法律规则的变化并不总是遵循逻辑，而更多的是基于现实的需要。正因为如此，霍姆斯称：“法律的生命不在于逻辑，而在于经验。”

在大陆法系国家，有时候法律文本并没有发生变化，然而，法院对法律条文的解释却有可能在某个案件中突然转向。在英美法系国家，虽然法院在审理案件时要“遵循先例”，做到同案同判，然而世界上没有两个案件是完全相同的，有些差异会被认为是不重要的，因而仍须适用先例；而另外一些差异则被认为是重要的，法官便可以此为由不再遵守先前的判例，转而创设新的规则。对于案件差异“重要性”的判断，计算机可以通过大数据来对以往的判例进行分析，从中总结出司法认定模式，并依此做出预测。问题在于，当法官认为需要创设新的判例规则时，往往会偏离常规的司法认定模式，这是计算机所难以预见到的。另外，大数据分析的结果并不能完全代表司法的认定模式，只是对其的一种近似，但这种近似可能就会导致少数案件偏离人类认为的司法认定模式。

从另一角度来看，法律规则的代码化有助于我们重新审视现行立法和司法活动。现代社会法规繁多，通常很少有人对其进行系统性疏理，而法规的代码化处理会帮助我们从中发现法律文本逻辑的不一致，甚至相互矛盾之处。如果有朝一日法律规则的代码化变成一种潮流，那么，就一定会反过来影响到立法，会对立法的逻辑性要求提升到一个新的高度。

法律规则的代码化还会影响到司法，这有助于提高司法运作的透明度，防止暗箱操作，增强裁判的可预期性。由于人具有主观性，不同法官对同一个案件的判决可能会有很大程度的差异。而计算机的一个优势就在于代码的客观性，只要程序的输入固定，无论代码在哪一台计算机上运行，无论由谁来运行，都会输出相同的结果，这样就可以避免司法的暗箱操作。另一方面，法律条文本身具有很强的主观性。例如，法院对于精神损害赔偿金数额的判定就是如此。由于法律并没有规定每一种参考因素的计算方式及其权重，因此，对于当事人而言，既无法事先预测，也无法事后理解法院判定的精神损害赔偿金的具体数额是如何计算出来的。法律规则的代码化则要求必须设定每种因素的权重和计算方式，这样，司法推理的过程就可以从“黑洞”走向公开。

合同、章程等自治规则的代码化

合同、章程等当事人自行制定的自治规则会在当事人之间产生相当于法律的效力。然而，在进行代码化处理时，我们并不能将这种自治规则与法律规则等同视之。以合同为例，一项合同的效力不仅取决于其合法性，更重要的在于其是否反映了合同当事人的真实意思，这对于智能合约尤其重要。所谓智能合约，是指一种可由计算机自动执行的合同。为了能够满足可自动执行的特点，其设计往往非常复杂，由此会产生一个问题，即智能合约的一方当事人有可能对于由代码所设定的合同条款并没有真正理解。在这种情况下，能否仍然可以认定该智能合约是否反映了当事人的真实意思表示，这是令人生疑的。要解决这一问题，就需要智能合约的设计者必须向对方当事人充分地披露和解释其算法和代码规则。然而，在实践中，许多公司往往出于各种理由而不愿意进行对外披露。

从另一个角度来看，智能合约的出现给传统的合同法带来许多挑战。传统合同法中有关要约和承诺、意思表示错误的认定、合同条款的解释、违约责任、合同无效或撤销的程序与法律后果等法律规则，都是建立在人与人交流的基础之上的，而智能合约则是机器之间的交流，其合同也系由机器自动识别、自动订约、自动履行的。在这种环境下，不会存在人的认识错误，却有可能存在计算机程序的错误，当事人的意思表示将受到程序的控制而无法自由表达。因此，相关法律规则都要随之进行调整或重新解释，以适应机器交流的环境。

从商业应用的角度来看，许多科技公司都在试图通过一定的技术手段来解决电子合同订立过程的合法性与法律效力问题。例如，Selectica公司开发了DocuSign产品^[10]，该产品是一个电子合同生命周期管理系统(Contract Lifecycle Management, CLM)，可以简化合同的复杂性，包括制定、签署、履行等，提高效率。更重要的是，该系统包含了一个法律知识库，确保每一个合同都具备一致性和完整性，在一定程度上保证合同的合法性和合规性。

对代码规则的法律控制

现实世界中的法律规则虽然无法直接适用于数字虚拟社会，但是，可以通过对代码规则进行控制，从而间接适用。对代码规则施加法律控制有两种手段：一是法律直接对代码规则的设计提出要求，确保在数字虚拟社会中运行的规则与现实世界中适用的法律规则相一致；二是法律不对代码规则本身进行直接规制，而是对代码规则的制定、修改、执行等程序及其相关机构或主体进行规制，从而对代码规则进行间接的规制。

对代码规则进行法律控制涉及许多深层次的思考：第一，数字虚拟社会是否真正需要法律控制，相关当事人能否通过自治，自行解决数字虚拟社会运行中的所有问题？第二，在法律或技术上对代码规则进行控制是否可行？在互联网兴起之初，许多人认为，网络世界是自由的，可以逃避政治国家中各种法律规则的束缚；有的人秉承乌托邦主义，认为网民在网络世界中可以无须政府和法律的介入而依赖于自治重新建立起一套适用于网络社会的规则；有的人坚持技术至上，认为互联网架构使得现实世界的法律规则无法适用其中，可以通过技术规则的构建来替代法律规则。伴随互联网技术的发展，人们也逐渐认识到，网络的技术架构在一定程度上是可以改变的，支撑各种程序运行的代码亦是可以更改的。因此，政府可以通过对程序的设计者施加法律要求，以便政府对互联网进行管控，使得现实世界中的法律可以延伸至网络环境下。其实，计算机与网络技术作为一种技术，既可以被普通网民使用，也可以被政府所利用。计算机技术与互联网的发展，究竟使得政府对社会的法律控制变得越来越弱，还是越来越强大？这尚有待未来回答。

与此同时，在许多网络虚拟社区中，出现了各式各样的矛盾与纠纷，网络用户在处理这些矛盾时发现自治的成本是非常高的，并且，许多问题并不是技术或代码规则所能够解决的，而是涉及价值判断问题。因此，法律的介入不仅是可能的，而且是必要的。

区块链技术的应用与计算法律学问题

许多人认识区块链技术，是从比特币开始的。比特币所采取的“去中心化”、“自动执行”的技术设计以及“货币”的属性，重新激发了人们对于法律与代码关系的认识。在现实世界中，货币通常都是由一国政府发行的，其发行和流通都是依照法律规则进行的，其背后是国家信用和国家权力的支持。然而，比特币并不是由任何一个组织或机构发行的，而是基于一定的算法产生的，其产生和转让都是基于一定的代码规则进行的，流通亦是靠技术规则支撑的，而不是依赖于某一国的法律规则或执法机构支撑的。如果人们可以借助计算机技术来发行原本只能由政府才能发行的货币，那么，是否也可以做一些其他事情呢？人们是否可以用技术规则来取代支撑现实世界运行的法律规则，靠技术驱动的“自动执行”来取代执法机关呢？

从法律规制的角度来看，所谓的“去中心化”的这种表述是具有误导性的。以比特币为例，看似没有中心化的管理组织，可是其运行毕竟是要依赖于一定的计算机程序，而该程序时常需要堵塞漏洞、升级版本，但这种程序的更新恰恰是不受代码规则支配的，是无法由机器自动完成的，而是由少数人组成的所谓的比特币“核心小组”来决定的。又比如，有人在运用区块链技术的“以太坊”开发平台上发起了一项名为“The DAO”的众筹项目，在短时间内就筹集到了1.6亿美元。然而，在2016年6月，有黑客发现了The DAO的漏洞，并借此盗取了价值数千万美元的以太币。此事在以太坊社区引发了许多争议。

有的人认为，在网络空间中，计算机代码即法律，既然代码规则允许盗取以太币现象的存在，那么这种行为就是“合法”的；有的人认为，如同在现实世界中盗取他人财产是违法的一样，在网络空间中盗取他人的以太币也是违法的，因此，应该向司法机关报案，并将偷盗者绳之以法；有的人认为，虽然在以太坊平台上盗取他人财产在技术上是“允许”的，但是，它是恶意利用技术漏洞，应该得到制止，但不是借助现实世界中的法律或司法机关，而是应该用技术的手段来解决。于是，有的人提出“软分叉”，即更改程序的方式；有的人提出“硬分叉”，强制回溯到问题交易发生前的状态。最终，以太坊选择了“软分叉”。然而，这种技术“选择”既不能从代码规则中找到依据，也不能从现有的法律规则中找到依据，并且诡异之处还在于，以太坊在进行了软分叉之后，两个分支全都存活了下来，这也引发了人们对于分叉的法律性质的争议。

从The DAO事件中，我们可以看到，区块链技术并非完美的技术，其“自动执行”机制有时会带来难以纠正的弊端，并且，一旦遭受攻击，通常被隐藏的“中心化”组织就会重新出现，因为人们需要一个裁判者或执法者，总要有人来充当此类角色。虽然在该事件的处理上，好像法律是缺位的，但是事实上，相关当事人是在“法律的阴影下”做出技术选择的。同时，人们也看到，现在的智能合约并不具有完整的法律约束力，智能合约创业公司CommonAccord^[11]与行业组织Kantara Initiative^[12]都在致力于解决这一问题，试图在智能合约中加入自动化法律文件，把这些智能合约包装成定义明确的法律文本，使其具有法律效力。

随着区块链技术的发展，人们逐渐认识到，区块链技术的应用可以采取多种技术架构，既可以被设计为面向公众开发的“公有链”，也可以被设计成只有少数主体参与的“私有链”和采取“中心化”管理的技术架构。正是由于其存在多种设计的可能，从而为法律的干预和介入提供了可能，法律规则成为影响区块链技术架构选择的重要因素之一。

我们还看到，区块链技术的应用并未使我们远离法律，相反，它在法律领域有着潜在的广泛应用价值。在行政执法领域，区块链技术的应用使得执法机构的力量在增强，使得法律介入网络空间的事务在技术上成为可行。例如，执法机构在处理网络案件时，一直以来面临的一个难题就是电子证据的易变性，而区块链技术具有难以被篡改的特性，因此，它可以广泛应用于电子证据领域，用于对电子证据的提取、固定、保存和公证等。

在司法领域，当前的司法机构一直在探索网上司法、网上开庭的可能，而区块链技术的应用可以保障网上庭审记录的真实性和不易被篡改。千百年来一成不变的面对面的庭审方式，有可能因区块链技术的应用而发生改变。

结语

将计算与法律相结合，在几百年前还只是一个设想，甚至是一个遭到无数人质疑、批判的想法，但是，在计算机技术不断突飞猛进的今天，却有可能转化为现实。而新兴区块链技术的应用，则会加速这一进程，并势必会引发法律界的一场变革，我们将拭目以待。         ■

脚 注：

¹ 边泌亦对数学非常着迷，他宣称：“只有通过像数学那般严格、而且无法比拟地更为复杂和广泛的探究，才会发现政治和道德科学之基础的真理。”参见（英）边泌：《道德与立法原理导论》，商务印书馆2000年版。

致 谢：

本文成稿得益于北京航空航天大学千人计划蔡维德教授的指导，在此一并致谢。

参考文献

[1] Loevinger L. Jurimetrics:The next step forward [J]. Minnesota Law Review, 1949, 455(33).

[2] Buchanan B G, Headrick T E. Some speculation about artificial intelligence and legal reasoning[J]. Stan. L. Rev., 1970, (23)40.

[3] Fowler J H, Johnson T R, Spriggs J F, et al. Network Analysis and the Law: Measuring the Legal Importance of Precedents at the U.S. Supreme Court[J]. Political Analysis, 2006, 15(3): 324-346.

[4] Genesereth M. Computational Law The Cop in the Backseat[OL]. http://complaw.stanford.edu/.

[5] The Hammurabi Project[OL]. https://github.com/mpoulshock/HammurabiProject.

[6] Modha D S, Ananthanarayanan R, Esser S K, et al. Cognitive Computing[J]. Communications of the ACM, 2011, 54(8):62-71.

[7] O'Brien K. U of T team takes second place in IBM Watson challenge[OL]. https://www.utoronto.ca/news/u-t-team-takes-second-place-ibm-watson-challenge.

[8] 何勤华.计量法律学[J]. 法学, 1985, (10).

[9] Lessig L. Code: And Other Laws of Cyberspace, Version 2.0[M]. Basic Books, 2006.

[10]Get to "yes" faster with DocuSign electronic signatures[OL].https://www.docusign.com/products/electronic-signature.

[11] A world without paperwork[OL].https://commonaccord.wordpress.com/.

     [12] Kantara Initiative, https://kantarainitiative.org/.