網際網路不是法外之地，但網際網路的發展確實不斷在挑戰法律。
截至2011年，全球資訊網路已經成長為一個由10億臺中央處理器組成的超級有機體。每一秒都有10萬億位元資訊透過，每一年產生的資料量接近20艾位元組，整個網路約有1萬億網頁。另外，這個有機體還包括27億部手機、13億部固定電話和2700萬臺數據伺服器。
這一切的總和，再加上近幾年出現的“深度學習”，挑戰了法律的獨特功能。
法律最為核心的特徵是“深度不學習”，也就是法律的“規範性”。簡而言之，當社會期望失落，當他人未能按照預期相應做出行動，沒能按照法律規定執行的時候，法律一定要透過暴力威懾或制裁機制，強行維持規範性權威。法律不學習的根本目的，是為了把高度複雜的社會簡化成法條，將學習帶來的沒有止境的認知鏈條暫時切斷。
隨著智慧社會的崛起，人類法律正出現一個從“大定律——小資料”向“大資料——小定律”模式演變的趨勢。
傳統的法律根據統一化的“大法律”來整齊劃一地規範各種“小事件”，它需要透過簡化和收斂各種複雜場景，收束複雜的社會溝通。而智慧化的機器學習則開始從海量的“大資料”中根據特定的場景、語境和實用的需要，提取特定的“小法律”來形成反饋機制。不學習的法律可以應對一個具有高度確定性的社會，但是伴隨著風險社會的到來，法律也必須做出相應的改變。
《個人資訊保護法》的落地是一個積極的訊號。以前如果遇到了個人資訊洩露，不管是起訴還是追責都很困難，一來沒有明確的投訴機構，二來沒有專門的法律規定。但現在個人資訊保護已經寫進了法律，如果再遇到資訊洩露的情況，那就和侵權的公司在法庭上見吧。
