进入20世纪以后，诸如法律概念及规则的可废止性、规范义务属性、开放结构等具有法律特性的问题进入了现代逻辑的研究视野，现代逻辑在法律知识表达、刻画法律推理及论证、支持立法选择、生成法律专家系统和法律判决辅助系统等方面开始有所作为，其中一个方向逐步形成了“人工智能与法”的研究领域。在人工智能与法的研究中，建立适用于法律论证的人工智能模型成为当今的核心课题。这是一种基于人工智能逻辑的法律论证建模方法，其成果被用于刻画证据推理、法庭对话和论辩、诉讼证明等，受到人工智能和法学界的关注。
一、法律论证与人工智能
人工智能与法的研究始于20世纪50年代末。1958年梅尔(L. Mehl)发表了《法律世界的自动化理论》，提出了法律信息修正理论①。1970年布坎南(B. Buchanan)和黑德里克(T. Headrick)发表了《关于人工智能与法律推理的思考》，成为人工智能与法研究的标志性文章②。1977年麦卡锡(T. McCarthy)就美国税法构造了一个TaxMan系统③，并在1981年改进为YaxManⅡ系统，这是最早的法律论证形式化系统。
根据里斯兰德(E. Rissland)、阿什利(K. Ashley)和路易斯(R. Louis)的看法，人工智能与法的研究得以产生，主要是由于法律的若干特点引起了人工智能科学家的注意④。他们列出了以下特点：(1)法律拥有不同种类的知识，包括大量的案例、规则、理论、程序、概念和原则；(2)法律有清晰的结构和证成的标准；(3)法律允许不同类型的推理模型；(4)法律有具体的知识储存；(5)法律有多样的任务定位，包括主张、判决、计划以及执行等；(6)法律拥有开放结构的概念；(7)法律是一个通过对抗性过程产生真理的领域；(8)法律具有高度的自我反省特点。
笔者认为，人工智能与法研究的产生不仅与法律的上述特点有关。更直接的是与法律论证的特点有关。法律论证的特点为人工智能技术运用于法律提供了合适的条件，其特点包括：(1)法律语境下的论证活动是一个知识更新的过程，为通过建模来刻画法律推理过程中的知识表达提供了可链接的资源，并且知识库中的信息是可以得到不断修正的；(2)法律语境下的论证活动是一个开放的过程，大多数法律概念、法律规则是可废止的，本质上都是诉诸例外的，并且基于规则和案例的推理都是非单调的⑤；(3)法律论证是允许不一致信息存在的，尤其是法律推理中的证据、适用规则、适用先例等都可以存在不同的观点；(4)司法程序为存在异议的对话或争论设置了公平严格的论辩程序，并且对程序实施的规则等有清晰严格的定义；(5)诉讼证明中的证明责任与证明标准将法律论证与日常论证区分开来，并用于判定法律论证的好坏。
进一步的问题是人工智能怎样应用于刻画法律论证。1997年本奇卡朋(T. Bench Capon)提出，人工智能与法领域的法律论证建模可以分为⑥：(1)基于案例的法律论证建模，比如麦卡锡开发的TaxMan系统；(2)法律论证的表达和解释的建模，比如可用于表达论证结构的图尔敏模型(Toulmin model)；(3)法律概念冲突等非单调问题的建模，比如普拉肯(H. Prakken)提出的比较冲突规则的可废止论证系统；(4)作为论证过程的法律论辩及对话博弈的建模，比如戈登(T. F. Gordon)提出的诉讼博弈模型。本奇卡朋的这一分类是按照模型功能及应用目标对已有的论证模型进行了归纳，但是从今天看来，这种分类已经不足以描述法律论证模型的新发展。根据新的研究成果，法律论证适用的人工智能模型可以分为框架模型(Framework)和语义模型(Semantic)两大类。框架模型如同逻辑句法，不考虑多个论证间的关系，关注的是论证的构造，包括定义逻辑语言、给出论证的构造方法、呈现两个论证间的攻击方式以及击败关系等；语义模型如同逻辑语义，考虑多个论证间的关系，关注的是论证的评价，通过分析多个论证间的冲突和辩护关系，判定论证的证成状态或证成度，从而反映论证的可接受性或可信度。
二、法律论证的框架模型
根据论证中所包含的推论规则是否可以被废止这一标准，可以将论证的框架模型分为演绎论证框架和可废止论证框架。这里介绍三种框架模型，并讨论如何运用它们分析特定的法律论证。它们分别是：刻画司法三段论的演绎论证框架、刻画法律可废止推理的ASPIC＋论证框架和一种刻画法律论证渐进强度的可废止论证框架。