形式化代码：解决税法中的定义范围问题

"这篇研究论文探讨了国内税收法的复杂性，特别是由于定义术语部分之间的依赖性导致的结构复杂性。作者Sarah B. Lawsky建议通过形式化法定语言来解决‘定义范围’问题，即将立法翻译成逻辑术语，以减少歧义、优化法律语言，并提高法律的计算机可读性，从而推动法律人工智能的发展。" 本文的核心知识点包括： 1. **税收法的复杂性**：《国内税收法》因其规模庞大、税率结构、众多例外规则以及不同章节间的相互依赖性而显得极其复杂。 2. **定义范围问题**：这是一个特定的结构复杂性来源，当法规中的术语定义不清，导致对术语的理解和应用存在不确定性。 3. **形式化立法**：为了解决定义范围问题，论文提出了将立法形式化，即使用逻辑符号来翻译拟议的立法，这有助于消除潜在的歧义，增强法规语言的精确性。 4. **避免歧义**：形式化过程能够帮助立法者在起草阶段就预见并避免可能的误解，确保法律意图的清晰表达。 5. **提升法律可读性**：形式化的法律语言更接近计算机可读性，这不仅有助于法律专家理解，也为未来的法律人工智能提供了基础。 6. **法律人工智能**：通过形式化，法律可以更好地适应AI技术，使得机器可以理解和应用法律，推动法律领域的人工智能发展。 7. **依赖性与法律的互动**：税法中各部分的“依赖性”是复杂性的关键因素，它们之间的相互作用可能导致解释困难，形式化可以改善这种状况。 8. **案例研究方法**：论文通过分析定义范围问题作为案例，论证形式化立法的好处，展示了一个具体问题如何通过这种方法得到解决。 9. **Sarah B. Lawsky的贡献**：作者是一位来自西北大学普利茨克法学院的学者，其研究关注公共法律与理论，论文提出的观点对于立法实践和法律科技有重要启示。 通过以上知识点，我们可以理解到，法律形式化不仅是提高法律清晰度和一致性的工具，也是促进法律与现代技术融合，尤其是推动法律人工智能发展的关键步骤。