苟不充之，不足以事父母。
其中比较重要的是，（1）抬高法院的门坎。与错案追究制不同，双向选择聘任制根本就不应存在于司法机关。
这并不意味着司法机关在司法改革中是旁观者。其实，在信息化时代，庭审录相的比较成本并不大，在树立司法公信力方面，法官的着装改革与庭审录相相比，后者的效益远大于前者，而且新闻媒体等拷贝录相时，还可以收取合理的成本费用。[15]在民法法系国家中，一般情况下，最高法院的职位只对成绩卓著的律师或教授以及职业文官敞开。法律是社会秩序的保障，在没有进行充分、合理的论证之前，反复探索不利于维护法律的严肃性。司法活动是指司法机关依照法定职权和诉讼程序，适用法律的活动。
审判委员会构成人员专业杂乱，使审委会无法发挥应有的作用，审委会在讨论一起刑事案件时，真正能听懂的可能只有两、三人，其他人不过处于旁听地位。诚如台湾学者所言：身为法官者，在公私生活上，均应严守分际、知所检点，不但处理案件要洁己奉公，使人信服，即使日常生活举止，也要格外谨慎，令人敬重，务需不损公众对司法之信赖。由于计算力过剩和冗余的不断加剧，法律计算化的技术冲动会不断侵蚀传统法律的规范主义地带。
由于社会的高度复杂化以及由此带来的大量疑难案件，无论采用金钱赎买的方式（比如欧洲中世纪早期的赎杀金制度），还是采取家族复仇和同态复仇，不仅社会成本和负外部性高企，而且还将陷入人人自危的丛林状态。但是，学习性的代码/算法的发展，则使法律违约在技术上就变得不能或不用，从而可以通过智能算法来即时性地解决或直接取消信任问题。法律正在面临严峻的危机。[xxxiv]以往，类似版权法的合理使用原则，是建立在传统版权计量和收费技术的局限之上，而现在，新技术则能替代法律更为高效地执行权利。
[viii]尤其在早期文明中，由于技术手段落后，法律不学习的野蛮特征就尤为突出，必要时就诉诸神秘的巫术、无常的命运或冷酷的暴力来形成法律裁断。有罪则触，无罪则不触。
而学习性的代码/算法机制，相反则可能依据某种偏狭的技术或价值理性，受控于缺乏民主机制过滤的治理、资本和技术逻辑，从而使其走向实质的不学习。[xxx]也就是说，当规制技术廉价化，当法律不再昂贵，法律与自由的辩证关系也就面临深刻的挑战。[xxxvi] [美]劳伦斯•莱斯格：《代码：塑造网络空间的法律》，李旭等译，中信出版社2004年版，第171页。[vi] （汉）郑玄注：《礼记正义》，上海古籍出版社2008年版，曲礼上第一。
如果每一次沟通都需要通过学习来验证各种身份、事实、时间和权利状态，社会沟通势必遭到阻碍。而财产的信息化、知识化和虚拟化，则为法律的学习化、代码化和算法化提供了基础性的社会经济条件。权利、义务、责任、豁免、权力、自由、公正、善良、过失、故意，这些明显具有道德化色彩和伦理评价含义的法律概念，是否可以以及如何经由代码转换成算法和程序？不学习的康德（道义论）如何才能变形为学习的边沁（功利论）？不学习的法律，如何才能被成功改造为可计算的法律？ 以往，法律不学习的一个重要原因是法律执行成本的高昂，当技术发展使得这种成本大大降低时，法律的特征也就会随之改变。换言之，现代法律结构和运作程序的高度复杂化，实际是要为司法决断的简单化提供算法上尽可能充分的数据、场景以及更为先进的计算装置。
而与民主性相关的一系列现代法律价值，诸如公开性、确定性、明确性、统一性、可知性等，都会跟随民主一起在虚拟世界空间面临解构的危险。[v]龟为卜，策为筮，卜筮者，先圣王之所以使民信时日、敬鬼神、畏法令也。
但是，新的主权性冲突将失去这些缓冲保护，由于人已不可避免地同时生活在这些实时连接的不同世界，法律身份将变得空前多元、模糊和充满张力。[xxxviii] 有关哈特的承认规则，参见[英]哈特：《法律的概念》，张文显等译，中国大百科全书出版社1996年版，第96-97页。
在更为复杂和动态的社会中，社会信用不再是一个客观的常量，而是社会沟通在环境条件的约束下，所达成的一种暂时的准平衡态，对于这种平衡态无法套用一个固定的规则，而更需要一种概率论和统计学意义上的行为的语法。在法律活动的参与者与提供法律服务的人工智能之间，因而就会形成密切的互动。法律不再完全依靠由国家主权保障来实现其不学习的规范化机制，法律的去主权化，完全可以依托各种学习性、去中心、分布式的数字技术实现。因此，必须借助类似法律这样的不学习机制，通过各类第三方法律机构的认证、判决和裁断，来保障社会沟通进程的顺畅。而信息作为一种财产，则可以被抽离出具体自然和社会的语境，摆脱有体物稀缺性的限制而自由增殖和流动。正如莱斯格所言，自由来自于使规制保持昂贵，当进行规制变得很简单或廉价时，自由就面临危险了。
相反，现在必须根据每一个具体的场景与情境去重新定位关系的划分和资源的配置，技术和社会演化迫切需要一种学习性的机制来顺应这种变化。法律不学习建立在外部环境作为一种既定事实的基础之上，不管这些事实是自然法则、经济规律或是人性本然，法律面对的这一环境是客观给定的，因此，法律的控制范围和深度有限。
以往通过法律实现的信用现在可以通过加密程序实现，以往通过权威机构作出的公证现在可以通过机器算法完成。[xxxv] 参见[美]劳伦斯•莱斯格：《代码：塑造网络空间的法律》，李旭等译，中信出版社2004年版，第168-169页。
也就是说，随着智能机器社会的崛起，人类法律正出现一个从牛顿式的大定律-小数据向默顿式的大数据-小定律模式演变的趋势，正在从UDC（不定性、多样性、复杂性，Uncertainty，Diversity，Complexity）的社会向AFC（灵捷、聚焦、收敛，Agility，Focus，Convergence)的方向演化。不学习的法律可以应对一个具有高度确定性的社会，但是伴随着贝克所言的风险社会的到来，社会交往的复杂性和不确定性急剧提升，如果继续沿用不学习的法律，主要基于事后规制针对特定当事人进行治理，势必难以应对风险社会的各种问题。
[xxxi] 参见[美]邓肯·肯尼迪:法律与法律思想的三次全球化：1850-2000，高鸿钧译，《清华法治论衡》2009年总第12辑，第47-117页。甚至可以说，法律作为一门不学习的规范化技艺，已成为了人类规范文明遗留的火种，它成为了人类规范性文明最后的守护者。[xxvii] 可参见赵精武、丁海俊：《论代码的可规制性：计算法律学基础与新发展》，载《网络法律评论》2017年第19卷。智能技术通过自我学习的方式，可以更有效地执行并保证各种交易的完成。
实际上，现代实证法就是这样一个结合了学习机制的不学习机制，而它又依托于在学习和不学习之间所设定的特定的间隔。不学习的法律无法将其触角伸到每个人类行动的领域，因此就将这些领域规定为法律上的自由。
当下，智能社会的迅速崛起则会从根本上推动法律的学习化转向。上述多重平行世界的空间交错，会不断推动法律从依据过去来稳定当下从而规范未来的时间技术，转变为一种依据想象的未来或者预测性的模拟仿真来引导当下从而重构历史的规制模式。
在这样一个新的区块链世界中，还可以进一步搭载人工智能、虚拟现实等技术，在技术推动下，区块链理论上可以将所有人和事物都陈列到虚拟网络世界的货架上，面向智能技术进行统一标识，并确保标准化的智能操作。当代权利话语的爆炸一方面透露出法律系统剧烈的演化动力，另一方面也掩盖了法律正义所遭遇的真正冲击。
第二，将某些法律去实质化，法律仅做出一般指引，采用接纳性概念，在法律中规定一般承认的技术规则、技术水准、学问和技术的水准等原则。例如，法律上的所有权制度（ownership），其实就是对财产占有在所有主体之间所需达成共识的一种切断。如果一切社会沟通都需要通过学习达成共识，将成为阻碍社会演化的沉重负担。这也就意味着法将不法或多龙治法的现象会持续涌现。
而伴随着虚拟世界的进一步分化，围绕着现实和虚拟的多个平行世界展开的主权性冲突将会不断升级。而此最大的危机，就将是法律的最终死亡。
[xxxvi]同样的例子还有，在传统合同法发展中形成的权利生态平衡机制，当越来越多的合同交易在电子商务平台发生，乃至转移到将来的智能合约平台，可以预见，对合同的治理也将从原先的传统行政和法院机构，转移到机器学习架构下的算法/代码机制，而原先通过一系列有关合同邀约、承诺、诚信和违约的法律规范所建立的权利体系，就会在新的技术环境下遭遇挑战，因此需要在新的环境下重新建立一种生态平衡机制。可详参[德]鲁曼：《社会中的法》（上册），李君韬译，台湾五南图书出版股份有限公司2009年版，第280-288页。
而在今天机器学习技术蔓延之时，由于代码和算法的全面崛起，法律面纱背后的代码本质被再次揭示，与此同时，科学化、非道德化的机器学习，由于其更接近代码化运作的实质，就有可能完全并直接取代法律的规范化功能。在卢曼看来，法律系统是社会的免疫系统。
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