金鹏坤

（安徽大学法学院，安徽合肥 230601）

以审判为中心的诉讼制度改革，是推进国家治理体系和治理能力现代化在司法领域的具体举措，人工智能和大数据是智慧司法的重要技术支撑，两者在新时期呈现交织与矛盾状态。如何认识两者之间的定位和冲突，怎样化解矛盾，使审判中心主义落地生根，让智慧司法更好地融入司法实践，是我们需要深入思考并恰当解决的问题。

一、智能司法和审判中心主义的现实样态

中国社会科学院法学研究所、社会科学文献出版社联合发布的《法治蓝皮书：中国法院信息化发展报告2020》显示，中国智慧法院建设已经基本完成，立案风险自动拦截系统、敏感案件自动标识预警系统、庭审语音识别、文书智能纠错、类案强制检索等智能审判辅助体系不断完善，有效保障了审判的质量、效率和效果[1]。当下，司法领域人工智能的样态主要包括两种：一种是以辅助裁判系统为代表的“弱人工智能”形态，它具有卷宗档案电子化、OCR 技术运用，以及庭审实时语音识别、文字转化等功能；另一种是以上海的“206”智能辅助办案系统为代表的“强人工智能”形态，它可以就系统预设的条件和海量的大数据自主进行证据在线审查和校验，分析案件情节，甚至提出量刑建议、进行三段论式推理演算。在人工智能的参与下，作为定罪量刑的案件审判定性机能被不同的变量之间的函数和层次间的相关性所代替。

以审判为中心的诉讼制度改革，着眼于宪法意义上的公检法三机关的互相制约和互相配合，强调审判在侦诉审三者关系中处于最高制约地位。在证据的审查、判断和证据标准上，侦查和审查起诉要始终以审判阶段“案件事实清楚，证据确实充分”的标准来展开诉讼，即使侦诉机关对移送案件的标准与审判机关的要求有差别，也不影响证据要求在诉讼过程中的落实。审判中心主义还意味着在案件进入实质审理阶段后，对案件定罪量刑的权力始终应该由法官把握，发挥自由心证原则的作用，推进庭审中控辩双方的实质性对抗，形成以审判为中心的“控辩审等腰三角形”诉讼架构。

然而，人工智能裁判和智能司法可能存在分享甚至分解法官对案件定罪量刑的最终决定权现象。庭审实质化亦是审判中心主义的追求之一，司法领域的人工智能在某种意义上存在加剧庭审的虚化和空置的可能，因而找准智能裁判的主体地位是诉讼制度改革需要考量的问题。

二、人工智能裁判与审判中心主义矛盾的表征

在“强人工智能”语境下，人工智能技术运用于证据审查，或者为案件的筛查、检索提供参考，这很可能使得行使审判权的主体发生异化。将裁判权力授与人工智能是否合法，裁判权力能否为人工智能机器所分享，以及算法技术开发和运营主体算法的稳定性如何保障等问题，都是司法领域引入人工智能时需要思考的问题。

（一）审判主体异化的可能

在传统诉讼框架中，法官是宪法规定的行使审判权的唯一主体。在人工智能司法语境下，传统诉讼框架发生了变化，法官居中裁判、控辩双方平等对抗的两造局面也发生了改变，行使审判权的主体由居中裁判的法官变成了人工智能体和程序开发运营的技术人员。这一变化促使人们思考审判权的转移是否经过宪法和法律的合法授权，授权的法律法规的效力位阶是否足够等问题，并自然引出人工智能裁判结果的合法性来源的问题。即便人工智能技术不是主导案件审判工作的因素而仅承担辅助性工作，作为法律职业共同体成员的法官受知识领域的限制，也会因缺乏对智能裁判体的裁判结果的风险评估能力而难以对其效度做出准确辨识和判断。

（二）技术黑箱操纵的隐忧

司法大数据对于算法有高度的依赖性，数据库中海量数据本身并不存在也不能产生任何价值[2]，技术语言将算法运用于数据库后，才能通过算法和程序抓取所需要的信息，这在客观上为技术黑箱操纵留下了空间。

1.算法裁判结果审查缺位

算法是一系列指令。根据“No Free Lunch”定理，计算机语言在解决一个程序问题时，不存在在任何情况下能同时满足两种解决办法的算法[3]。用通用算法处理一系列问题，很难在所有问题上都取得非常好的结果。算法甲在特定数据集上的表现优于算法乙的同时，一定伴随着在另外某一个特定的数据集上有不如算法乙的表现。比如，数列组合4、8、16、32 这四个数字，既可能由22、23、24、25而来，也有可能由2+2、2+6、2+14、2+30 得来，但不可能存在两种算法均为解决问题的最优方案的情况。然而，司法人员对算法的运行逻辑和运行方法并不了解，需要依赖相关科技公司技术团队研发和设计人员的计算机技术。由于技术垄断和算法的专业性，计算机专业群体之外的人员对算法是陌生的。一旦将“强人工智能”技术运用到案件的证据取舍和裁判当中，司法人员就很难对裁判结果进行审查，原因在于受制于语义上的鸿沟，司法群体和技术群体之间无法做到深度意义上的交流。

将权力关在制度的笼子里是新时代对司法权力运行的基本要求之一，“允许人工智能介入司法的核心和关键在于算法的可视性、运作的可控性、越轨行为的可诉性”[4]。在智能司法语境下，人工智能技术介入司法裁判，需要有相关的制约和监督力量的参与，才能使权力配置趋于平衡。当下，制约与监督主体只可能由法官来担任，但是术业有专攻，侦、检、审三机关对刑事案件的处理是高度集约化和专业化的行为，法官处理案件时需要考量、斟酌定罪量刑问题，对非专业领域的算法量刑预测甚至司法裁判结果的审查，无疑是司法人员面对的难题。

2.算法歧视

质量是品牌的灵魂，所以品牌也是一个质量的概念。读者对品牌的信赖主要是对品牌质量的信赖。对于阅读推广而言高质量意味着推广活动让读者在参与活动后有获得感，可以满足自己的需要，比如解决学习和生活中的问题、阅读习惯的养成、丰富人生阅历等。因而，提高阅读推广活动的质量，满足读者需求，让读者真正有所获、有所得是维护品牌的重要环节。

事实上，算法歧视是算法设计者自身价值趋向在现实中的表达。美国就出现过这样的情况，即苹果手机自带的语音辅助人工智能技术Siri 拒绝回答用户提出的同性恋问题。在民事领域中，商业银行借助人工智能和大数据系统并结合贷款人提供的收入证明对贷款人还款能力进行社会调研和评估，美国出现过同等条件下不同肤色群体申请住房补贴和政策性贷款的差别化处理的情况。此外，“大数据杀熟”现象也是一种算法歧视，不仅损害了消费者的合法权益，也消耗了消费者对后台运行者通过数据的抓取提高用户体验的信赖。

智能司法的技术特征之一就是数据的前置性，算法超前的探索能力不断地强化着自身的权威，但是繁杂的运算过程和晦涩的数据表达方式使得算法披着技术外衣抵制着外界对算法的方式、行为和结果的质疑。基于算法的程序设计、数据抓取和分析处理，均在无形中植入了设计者的偏见基因。如果将带有偏见的算法植入司法裁判，就会导致裁判结果有失公允。民商事案件的执行有回转的可能，但刑事案件后果的严厉性和裁判结果的既判力似乎并不允许太高成本的司法“试错”。

（三）庭审实质化的模糊

庭审实质化是以审判为中心的诉讼制度改革的核心。推进庭审实质化，需要完善法庭调查、法庭辩论程序，以确保证据出示在法庭、案件事实查明在法庭、控辩意见发表在法庭、裁判结果形成在法庭。不可否认，大数据和人工智能技术使得诉讼的经济成本大大降低，但人工智能技术嵌入司法裁判无疑会对传统的庭审形成强烈冲击。比如：庭审物理环境场所从线下到线上的场所变更，可能会导致控辩双方实质对抗的削弱；人工智能技术和大数据会影响证据的审查、判断和取舍。

1.物理庭审庄严性的减弱

英美法系国家的法官在开庭审理案件时或者陪审团在讨论过程中会头戴假发，身着法官服饰。大陆法系国家法院的庭审环境设有公诉席位、审判席位、辩护人席位和带有栅栏的被告人席位，目的是营造庄严肃穆的庭审氛围。此外，证人在出庭作证时需要宣读和签署保证书，以达到保障证词的客观真实性的目的。在人工智能技术参与下，庭审从线下平移到线上，尽管不是通用技术在司法领域的简单平移和转化，但是控辩双方尤其是被告面对电子屏幕做供述，与身处物理性庭审环境中的感觉是不同的。虽然现代虚拟现实AI 技术日臻成熟，但是物理性庭审容易使被告形成对法律的敬畏，相比于借助AI 技术设备使身体“潜入”虚拟司法环境带给被告的间接感受，其心理作用变得更为强烈。中国周朝即有“五声听狱讼”制度，即将被告人的神情、语言表达等状况作为案件事实判断的依据。在现代刑事诉讼法中，这种做法似乎有失合理性，但不可否认，庭审环境是法官查明案件事实和审查证据的重要帮手。

人工智能技术对物理性庭审效力的削弱还导致直接言词原则的消弭。直接言词原则包括直接原则和言词原则。直接原则包括在场原则和法院当场将原始证据加以调查的原则。其中，在场原则要求法院在开庭审判时，公诉机关、审判机关和辩护方以及被告人必须亲自到庭，且需要当庭对原始证据进行调查。但是，智能技术介入司法远程审判，原告、被告和司法人员身处不同空间利用网络连线审理案件的方式大大削弱了直接在场原则。

落实庭审的实质化需要在法庭上出示定罪量刑的证据，并执行严格证据的取舍、审查和判断标准，对非法证据进行排除，而人工智能技术辅助判决很难达到这样的要求。上海的“206”刑事案件智能辅助办案系统曾尝试用人工智能技术进行单一的证据检验，编制的证据标准指引是该系统的核心内容，主要包含办理案件需要收集哪些证据以及如何收集证据。清晰的清单化证据指引在为办案人员提供便利的同时，也存在着权力滥用的风险。作为案件证据收集主体的侦查机关通过证据指引清单校验发现瑕疵的证据有两面效应：正面效应是能够及时进行证据补足和完善；负面效应是侦查办案人员一旦不负责任就可能对证据的瑕疵甚至错误仅做出表面上符合证据系统审查标准的证据形式。这在实际上规避了证据瑕疵和错误带来的责任承担，并将该责任转嫁给智能司法辅助机器的研发和设计者，导致推诿扯皮。这与审判中心主义的“让审理者裁判，让裁判者负责”的司法责任制精神相悖。

需要提及的是，证据检验系统的基础数据来自裁判文书网公布的判决案例，但是受制于上传案件可能涉及商业秘密、个人隐私等因素，基础数据涉及的案件类型并不全面。案件样本的有限性，使得证据检验系统面对基础数据未涵盖的新案件时选择校验证据的准确率大大降低。此外，证据清单的审查对象大多先将实物证据转化成二进制计算机语言，再输入证据检验系统进行识别读写。这一实物证据的数据化转换事实上存在原始证据与“传来”证据的效力大小问题，转化过程中的证据保真度就成为影响案件最终结果的重要因素。

（四）诉讼结构的失衡

有效辩护也是以审判为中心的诉讼制度改革的重心之一。法院居中裁判，控辩双方平等对抗，是诉讼结构的理想化图景。在推进落实认罪认罚从宽制度的当下，犯罪嫌疑人、被告在案件移送审查起诉之前要想获得法律帮助，就要通过值班律师或者他们自行委托的律师才能实现。如果尚未委托律师，他们的权利就仅限于接受法律咨询和程序选择建议。虽然2019 年颁布的《关于适用认罪认罚从宽指导意见》提及了值班律师的阅卷权，但是其他权利依然受限。值班律师异化成“见证人”角色的尴尬境地，使得被追诉人一方的权利保障形势更加严峻。

人工智能介入司法带有顶层设计的政策导向，应用推广是大势所趋，其行政色彩使辩护律师在案件进入庭审之前很难了解人工智能介入司法的程度。由于不具备大数据和人工智能技术等知识，辩护律师即使知道自己代理的案件使用了人工智能技术，比如提出量刑建议和案件证据校验等情况，也无法对证据的审查结果、量刑建议的合理性与合法性做出及时准确的判断。另外，刑事案件适用认罪认罚比例的大幅度提高，尤其是速裁程序的适用，大幅压缩了辩护律师的阅卷时间，而大数据技术和人工智能介入司法的未知性窄化了辩护律师的辩护空间，也相对削弱了其辩护能力。面对这些挑战，辩护律师“心有余而力不足”，无形中减损了对审判中心主义的有效辩护，加剧了控辩双方力量在诉讼结构中的失衡。

三、智能司法和审判中心主义矛盾的化解

检察官、法官员额制度的实施虽然有利于推进司法队伍的精简，但是在一定程度上加剧了案多人少的矛盾。智慧司法建设十分必要：大数据和人工智能介入司法能够减少同案不同判的现象，提高类案裁判结果的准确程度；将大数据和人工智能技术运用于侦查之中，也有助于提高案件的侦破率。当然，司法界应正确认识人工智能司法的定位和人工智能介入司法的界限，推动人工智能与司法实务的良性互动和深入融合。

（一）重申人工智能裁判的工具性定位

关于人工智能裁判体的定位，学界主要有两种观点：一种是有机智能体论，沙特就赋予了索菲娅机器人的公民身份[5]，这意味着认可人工智能具备人脑思考的机能，甚至将来可以替代法官独立对案件做出裁判；另一种是辅助工具论，认为人工智能在司法语境下只能作为一种工具为裁判提供参考，或者承担一些辅助性的工作，人工智能做出的法律风险评估和证据的检验需要裁判人员进行实质上的再审查[6]。无论在哪种观点的观照下，人工智能介入司法的路径都表现为法律语言—机器语言（算法）的双重转化机制。人是感性和理性的结合体，人所具有的意志、感性等因素是机器语言无法设计和感知的，因此智能裁判体不可能全面代替法官的主体地位。审理案件需要秉持中立的立场，从这一角度来看，似乎极具理性色彩的机器语言和程序算法设计对审判更加有利。但是，案件审理向来都不是单纯的事实认定和法律适用问题，而是讲究情理法三者的权衡考量，法官可以根据生活经验和裁判经验得出理性裁决，这在民商事案件中体现得更加明显。比如，在离婚案件中“夫妻感情确已破裂”的认定方面，人工智能不可能在理解人的复杂感情的前提下对夫妻关系做出合理认定。

有学者指出，人工智能处理的数据是过去既有的和正在产生的数据，对于尚未产生的数据并不能做出判断[7]。这种数据处理方式受制于算法设计者设计的程序模式，模式一旦固定化，就很难根据具体情况做出能动的改变。而人在不同的现实状况下，可以随时摆脱行为模式的桎梏，能动地进行思考和创造。任务只要不能被完全形式化，就无法转化成机器化的运作方式，语言的语义化是计算语言的基础，但是这种语义尤其是法律话语的语义形式化不可能由计算机器自身完成[8]。

（二）明确人工智能介入司法的限度

司法裁判涉及证据采信、事实认定和法律适用等因素，人工智能介入司法的限度可以从案件性质和裁判内容等方面进行限缩。

司法机关可以尝试从民商事案件入手，对涉案法律关系进行图谱化的计算机语言转化，将当事人的诉讼地位、诉讼请求、事实、理由和证据清单进行表格化与简约化处理，从而节约法官的阅卷时间，使他们能将裁判精力着重放在重大疑难案件的审理上。比如，在涉及人身关系的扶养、继承、婚姻家事等案件中，那些与扶养费用、滞纳金等相关的事务可以采用人工智能辅助来提高计算精确度，但司法机关要严格限制人工智能对裁判实体结果的介入。再如，刑事案件中的轻罪案件可以运用人工智能辅助裁判，并结合速裁程序和认罪认罚从宽制度，辅助检察机关办案人员提出量刑建议，供法官参考。

人工智能技术还可以运用于单一证据的真实性筛查，比如通过检索敏感词来比对系统中录入的犯罪嫌疑人、被告人的供述等言词证据或其他证据材料，判断证据形式齐备与否，或者认定某类案件定罪量刑所需要的证据链是否闭合，并以算法语言的程序设计进行自动查验和反馈[9]。当然，涉案证据能否被法庭采纳和用来证明待证事实，需要证据具备证据能力和证明力。在证据能力上，人工智能技术可以在证据形式上进行初步的筛选，而不应对涉案证据直接进行实质性的取舍判断。比如，上海的“206”刑事案件智能辅助办案系统提前设置了程序内容、法律规范，办案人员将卷宗信息输入系统后，可以及时获得反映证据是否缺失的清单。对证据证明力强弱的判断需要结合证据的真实性和相关性，并受司法价值取向、立法政策和法官主观性等因素的影响，尤其是证明标准主观化因素“排除合理怀疑”的引入使得法官的自由心证的程度加强，而这些因素都难以转化成机器可以理解的计算语言。故而，证据证明力判断应该慎重对待人工智能的介入，比如对于非法证据的排除和被追诉人的社会危险性评估就不应该依赖人工智能技术。裁量证据的主体仍然是法官而不是人工智能，这是审判中心主义的价值底线。但是，人工智能可以发挥其辅助作用，比如可以用于类案检索、指引和推送，以便统一把握司法尺度。另外，在案件审结形成裁判结果后，司法机关要及时将信息录入人工智能系统，由系统对比裁判文书数据库和法规数据库，便于及时发现问题并进行风险偏离预警，以提高主办法官的警惕性，帮助他们及时进行反思和纠错。

（三）限缩辩护方申请专家辅助人的准入标准

当前，我国专家辅助人制度主要用于刑事案件的事实和证据认定，追诉方特别是指控方申请专家辅助人出庭解释案件专业性问题的准入标准宽松，对辩方申请专家辅助人的准入标准却较为严格，除了出于对申请方自身因素（如费用高昂）和费用承担主体的考量以外，还考虑到外界作为审查决定权主体的法院限制。人工智能介入司法裁判后，势必因控辩双方的专业信息不对称而导致被追诉人的权利保障受损，进而加剧了诉讼结构的失衡。智能司法和智慧法院建设的政策性导向十分明显，公权力的强力推动和国家公诉权的行使使得人工智能裁判更具生硬的色彩。因此，司法机关可以适度允许辩护方申请专家辅助人对强人工智能系统的证据选择筛查、量刑建议、法律适用等提出质疑和意见，以保障被追诉人的合法权益，防止技术黑箱和错案的发生。由于计算机语言是一般法律职业共同体成员难以理解和判断的信息载体，辩方申请专家辅助人不仅可以保障被追诉人的合法权益，而且有利于在庭审中查明被追诉人的事实并对证据进行取舍，是直接言词原则和庭审实质化程度提高的反向意义的保障。有观点认为，司法人员对人工智能技术专业信息的认知问题，可以通过培养法学和应用技术的复合型人才加以解决[10]。这当然不失为一种缝合算法与司法之间鸿沟的有效思路，但即使如此，也无法改变算法需要深度学习，以及卷积神经网络具有高度自我适应性和不可控性的事实。相比之下，专家辅助人制度起码可以破解弱人工智能算法系统的数据不能被非专业群体识读的壁垒。从这个角度看，法院对辩方申请专家辅助人审批的权力应该受到限制，这有利于法院保持中立，也有利于稳固控辩平等对抗的诉讼结构。

人工智能和智慧司法，以及以审判为中心的诉讼制度改革都是法治进步的体现，在实际运行中难免会产生摩擦。在正确定位人工智能裁判的工具地位、把握人工智能在诉讼中的介入界限、发挥好人工智能技术服务司法而非主导司法的作用的情况下，人工智能技术与智慧司法能够实现深度融合并有所作为。