摘要：同案同判是司法公正与司法统一的必然要求，也是司法制度追求的终极目标。大数据与人工智能为司法审判改革提供了重要契机，也为同案同判的实现提供了可能性。各地区法院对同案同判智能化实现的探索百花齐放，然而在实际应用过程中存在着诸多问题，根本原因是大数据和人工智能等技术话语与法律话语尚未实现深度融合。要件事实审判思维是当前唯一能与同案同判智能化形成对接的最有效的方案。以民事司法为例，同案同判的智能化实现应以要件事实审判思维为基本遵循，促进裁判的规范化与标准化、实现判决书的格式化和形式化表达、设计同案的识别要素，在此基础上检索与发现同案、预测与监督裁判。

关键词：大数据司法;同案同判;要件事实审判思维;同案识别;裁判预测

基金项目：国家重点研发计划项目“面向诉讼全流程的一体化便民服务技术及装备研究”（项目编号：2018YFC0830200）;国家社会科学基金重大项目“民事司法智能化设计的理论方案研究”（项目编号：18ZDA142）子课题“司法文书表达规范化与大数据背景下的智能审判”;最高人民法院司法大数据研究基地资助成果

中图分类号：D923    文献标识码：A    文章编号：1003-854X（2022）06-0107-09

一、背景与问题

2020年11月，习近平总书记在中央全面依法治国工作会议上指出：“深化司法责任制综合配套改革，加强司法制约监督，健全社会公平正义法治保障制度，努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义。”司法公正之所以具有如此重要的分量，是因为司法公正是切实保障社会公平正义和人民权利的坚强后盾，是司法改革最核心的目标，而同案同判①作为司法统一层面的司法公正，是司法公正的必然要求。同案同判指类似案件类似裁判，在某种意义上是依法裁判的具象化表达，使得形式正义与法的可预期性更好地显露出来②，因而成为司法改革的重要目标与公正司法的重点内容。但就现阶段而言，同案同判依旧是“理想”而非“现实”，有必要探索新的思路和实现路径。随着大数据与智能化时代的来临，智能司法成为我国司法领域推进的一个重要改革目标，作为智能司法所带来的技术运用，大数据与人工智能为同案同判的实现提供了可能性。

（一）大数据和人工智能为同案同判的实现提供了可能

大数据和人工智能与司法领域的深度融合是实现司法现代化的必由之路，目前智能技术在司法中的应用主要包括司法管理信息化（效率）与司法裁判智能化（公正）两方面。一方面，智能技术为打破诉讼服务困境提供可能的同时也在客观上提升了社会公众对诉讼服务的期待③，现行司法智能化第一阶段的主要内容即为案件管理、诉讼服务与审判过程的信息化建设。另一方面，借助大数据与人工智能技术实现审判体系与审判能力现代化，不能仅停留于提高司法效率，更应关注如何进一步促进公正司法④，利用智能技术实现对公平正义更高层次和更广范围的追求。本文的研究主题即聚焦于司法裁判智能化，同案同判的智能化实现路径为本文的核心内容。

大数据与人工智能技术对同案同判的实现提供了新的思路和可能性。实践中，同案不同判的现象并不少见，原因包括个案事实关系的千差万别、裁判主体数量的多样化、裁判案件信息的封闭性以及事实认定的经验性等。而大数据与人工智能技术的应用可以扫除原有司法地方保护主义对审判公正性的影响、改变案件信息的封闭性、统一事实的认定等，能够在一定程度上规制同案不同判的乱象、推动同案同判的实现。2017年发布的《最高人民法院关于加快建设智慧法院的意见》明确指出，大数据和人工智能技术的运用能够促进类案同判和量刑规范化。

（二）大数据和人工智能在同案同判中的应用与问题

智能技术在同案同判中的应用大体上分为“同案”的检索与发现、“同判”的预测与监督两部分内容，理论界与实务界对同案同判的智能化实现寄予厚望并积极为其提供理论支撑、研发应用系统，然而目前看来效果并不理想。

首先，智能司法下类案检索机制的现状与成因。2015年以来最高院密集颁布多部司法解释⑤，类案检索机制作为一种新型审判管理技术与司法检测手段被赋予了规范裁判尺度与统一法律适用的重任。与司法解释颁布的轰轰烈烈相呼应，各地区各级法院对类案检索机制的探索亦如火如荼。⑥ 目前我国的类案检索平台呈现出“百花齐放、各有千秋”的态势，但不同程度地存在着推送案例不精确、来源不明、层级不清、实践差异显著等问题。⑦ 类案检索机制仍处于探索阶段，存在问题很正常，很有必要全面客观地分析相关成因以求完善。现行类案检索机制推送的案件“类似而无用”的成因包括：其一，类案数据库不够全面。类案检索机制一般而言依托法院系统的办案平台、档案系统、中国裁判文书网、法信、智审等平台展开，即现阶段我国的司法数据以公开的裁判文书为主，然而这些数据只是司法中的有限数据，也是角度特定的数据⑧，无法形成全面样本，更无法在此基础上统一裁判尺度与法律适用。而且各个数据库的建构逻辑与分类标准存在不精准、不完整、不全面的问题，无法实现精准推送。其二，现阶段裁判文书的格式化与形式化程度不高，暂时无法满足数据检索精确化与质效化的需要。其三，现有大数据与人工智能技术发展不足，类案检索机制的运行存在技术障碍。其四，最为根本的原因是新兴技术话语与传统专业话语尚未形成良性融合，导致类案检索机制的实际应用效果不佳。因此，现行类案检索机制应从以上四方面予以完善和优化。

其次，智能司法下裁判预测的局限与成因。司法裁判智能化兼具辅助性功能与决定性功能，前者包括起草文件、法规检索等内容，后者则是利用计算机模型来评估事实和预测判决。⑨ 相较而言，目前决定性功能发展受限。一方面，目前的人工智能处于弱人工智能阶段，决定了当前的司法人工智能只是提高司法效率的便利工具，其他应用如海量判例筛选、辅助量刑规范化等至多属于增强同案同判等人类司法智慧的AI。⑩ 另一方面，大数据与人工智能具有内在局限性，可能诱发司法固有属性被消解、法官主体地位被削弱、司法改革目标被替代和司法改革结果失控等风险。{11} 因而技术的运用应尊重司法固有属性与法官的独立地位。决定性功能涉及尊重与监督司法权力的问题，智能技术的内在局限性更为突出。所以，相较于类案检索机制构建的热火朝天，目前裁判预测机制的探索相对谨慎克制。但是，司法人工智能是一种知识与思维的合成体，具有分析和解决问题的综合能力，可以在识別与理解案件事实的基础上予以决策。{12} 大数据和人工智能可以使真正意义上的裁判预测成为可能，应积极理性地推动智能技术在裁判预测方面的应用。D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144

在裁判预测与预警方面比较典型的是江苏法院的“同案不同判预警平台”，该平台旨在为法官办理案件提供智能化的决策辅助、提高司法管理的精准化水平。但是，人工智能预测裁判的正确率较低、规则模型存在偏差。究其原因，一是数据质量有待提高。一方面目前作为机器学习对象的裁判文书的制作欠缺格式化与形式化，且影响裁判的重要因素与隐性因素并未记载于裁判文书，比如包含案件审理重要内容的案卷以及部分内部规定、会议纪要等。{13} 另一方面裁判文书的公开水平不足，裁判文书网公开文书数量与办结案件的比例在50%左右，与其说是大数据，不如说是大量数据。二是人工智能预测裁判应用效果不佳，表明算法存在某种技术上的缺陷且算法本身效率不高。三是技术知识与法律专业知识之间的分离成为阻碍智能技术应用于司法的根本原因，导致技术人员与司法人员无法相互理解，更无法协同合作解决问题优化运行机制。

总的来说，在智能技术应用于司法领域的过程中，技术话语与法律话语的融合是关键步骤。目前二者为何未能有效融合呢？一方面技术知识应用于司法领域时依旧固守原有逻辑，并未针对司法的固有属性进行迭代与升级。另一方面法学领域在迎接大数据与人工智能技术时主要停留于表面的宏观概述，具体的精细化应用缺乏研究与论证。{14} 那么，应如何促进二者深度融合呢？一方面技术的运用必须尊重法律思维与司法逻辑，恪守技术的工具价值。另一方面完善法学专业词库与规则的建构，同时符合技术的应用逻辑。可以说，在大数据和人工智能时代，法律人需要面对提高立法技术和解释能力的双重任务。{15} 立法理念对于立法活动具有直接指导功能{16}，法律解释的价值取向对解释能力具有引导功能，因此在理念与价值取向上，应在坚守法律思维与司法逻辑的基础上对司法智能化潮流予以回应。而这需要理论工具的加持与指引，要件事实审判思维不仅蕴含着深厚的理论基础，而且契合智能化技术格式化和精细化的特点，应以此作为理论抓手。

考虑到目前大数据与人工智能的运用存在技术上的不确定性，对于技术与司法的融合应当保持谨慎且循序渐进的态度，案情与法律关系易于明确的案件更适宜智能技术的应用。相较于刑事案件与行政案件，人工智能更宜应用于民事案件。其一，刑事以及行政诉讼呈现出“弱对抗”甚至“无对抗”的状态，查明事实的成本与难度更高。而民事诉讼的基本结构则表现为“对抗与判定”，双方当事人的攻击防御有利于事实查明。其二，刑事以及行政诉讼更多地考虑社会与舆论因素，影响裁判的因素较为复杂，不利于裁判预测。其三，民事案件的证明标准与证明要求相对较低，比如刑事的证明标准为排除合理怀疑，而民事的证明标准一般为高度概然性。比如证据裁判原则的重要性不同，在民事诉讼中证据裁判作为原则的意义和地位远不如刑事诉讼。{17} 再比如“行为人主观过错的认定”问题，在民事领域违法性认识不是过错的构成要素，不影响民事责任的成立，但是在刑事领域中，违法性认识至少影响责任的轻重，且承载着限制处罚范围的功能。{18} 因此，本文立足于民事司法探究同案同判的智能化实现路径。

二、理论遵循：要件事实审判思维与民事同案同判智能化系统的对接

技术话语与法律话语融合的目标是使机器具有完备的法律知识，这就要求法律知识的呈现方式便于机器识别。法律工作者的主要任务就是完善法学专业词库与规则的建构与呈现，集中体现在完善作为主要司法数据的裁判文书的格式化与规范化表达。要件事实审判思维是当前能与同案同判体系形成对接的最有效方案。

（一）民事同案同判智能化体系中技术话语与法律话语的融合

民事同案同判智能化体系应用了大数据与人工智能技术，智能技术的本质为计算，基础为数据，通过数据采集、数据加工、数据分析等过程形成有价值的信息流和知识模型。正如斯坦福大学吴恩达所提出的二八定律：“80%的数据+20%的模型=更好的AI”，数据对于司法智能化而言意义重大。而同案同判智能化体系中的司法数据主要以裁判文书为主，机器在读取与识别裁判文书的基础上进行大量样本的数据训练，逐步逼近复杂函数。法律话语与技术话语的连接点就是作为司法数据的裁判文书，为实现二者良性融合，司法数据的表达不仅要体现法律逻辑的严密性和推理性，也要适应和符合技术逻辑的特征。

智能技术应用的逻辑是什么呢？对司法数据提出了什么要求呢？智能技术的本质为计算即算法，算法的基础在于深度学习，深度学习的首要任务是尽可能采用一种简单的算法来实现所求解问题的分层特征表示{19}，信息量（数据特征与数据关系）的提供直接决定深度学习的应用水平，而知识图谱为深度学习提供了充足的信息量。知识图谱是将现实世界映射到数据世界、由节点（物理世界中的实体及概念）和边（属性和关系）组成的语义网络。知识图谱富含大量的实体及概念间的关系，为机器学习和理解自然语言提供了支持。知识图谱通过创立节点、明确属性与关系等步骤完成建立，作为基础的数据应当满足知识可推理、机器看得懂的要求，因此，数据的呈现应当具有规范性、全面性、层次性、格式化、精确化的特征，這也进一步要求数据的表达尽可能地体现出法律逻辑的可推理性和严密性。那么如何确保司法数据的呈现满足法律逻辑和技术逻辑的要求呢？在现有的理论前提和司法习惯下，要件事实审判思维的引入和遵循可以解决这一问题。

（二）民事同案同判智能化体系中要件事实审判思维的引入与遵循

要件事实审判思维表现为“实体法请求权基础—诉讼请求—要件—要件事实—重要间接事实（主要证据）”的逻辑范式。要件事实审判思维以要件事实为核心概念，一般而言，要件事实指的是产生法律效果所必要的实体法要件所对应的具体事实。{20} 要件事实是一个非常重要的概念，要件事实相当于实体法中的法律事实、诉讼法中的主要事实，而要件事实这一概念存在的价值体现为在实体法和程序法共同作用的“法的空间（诉讼场域）”实现实体法与程序法的融合。在要件事实的连接之下，实体法提供的“法律效果—要件事实”框架与程序法提供的“主张—抗辩”框架相呼应，通过双方当事人的攻击防御活动，争议的案件事实逐步按照实体法的框架呈现出来，并最终形成审判对象。可以说，以要件事实为核心概念的要件事实审判思维体现出了实体法与诉讼法的内在逻辑。D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144

具体而言：第一，要件事实审判思维揭示了法律适用的逻辑模式，即三段论推理——一种将抽象的法律要件适用于具体案件事实的演绎推理方式。从请求权基础的角度来看（T→R），要件事实与实体法规范中的法律效果发生所需要的法律要件相对应，这与三段论的大前提一致;从将特定案件事实涵摄于法律描述的构成要件的角度看（S→T），要件事实对应着作为三段论小前提的案件事实，而小前提的获得需要基于主要证据完成事实认定;三段论适用的结果是事实与规范相互对应的法律适用过程中法律效果发生与否的问题（S→R）。第二，民法思维表现为请求权基础分析方法，民事诉讼程序正是始于原告行使请求权，诉讼请求以请求权基础为实体法依据，而要件事实审判思维恰好以实体法请求权基础作为出发点，在分解请求权基础的构成要件、将案件事实归入构成要件的基础上完成案件的审判。第三，要件事实审判思维与民事诉讼基础理论之间亦存在深厚联系。在受理阶段，要件事实审判思维为判断受理条件满足与否提供了识别的标准，即诉讼请求依据明确的请求权基础、事实和理由围绕要件事实展开，只有能够引发法律效果发生的要件事实才可以作为诉讼标的。在审理阶段，要件事实论的实体法基础为证明责任理论，程序法基础为主张责任理论，因此要件事实审判思维为事实认定、证据调查、争点确定提供了依据。在裁判阶段，判决主文和既判力的客观作用范围也是围绕要件事实展开。可见，要件事实审判思维是一种具有深厚理论基础的方法论工具。

遵循要件事实审判思维制作出的裁判文书不仅能够体现法律思维与法律逻辑，也能够体现规范性、分层性、格式化、精确化的特点。要件事实审判思维以要件事实为核心概念，因此要件事实的特征决定了要件事实审判思维的特征。实体法视域中的要件事实具有单一性，即由该事实引发的法律效果具有单一性。要件事实的单一性是由主张证明责任分配的单一性决定的，因为同一要件事实不可能由对立的双方当事人同时承担主张证明责任。程序法视域中的要件事实作为当事人攻击防御的对象以及法官裁判的对象，具有具体性和特定性的特征。{21} 要件事实所具有的单一性、具体性和特定性决定了要件事实审判逻辑呈现出强烈的要件化与格式化的外观主义特征，同时决定了以要件事实审判逻辑为遵循的要件审判方法是一种最适合运用智能化技术的审判方法，因为其是一种尽可能将审理对象形式化以便计算机能够适用的方法。{22}

为什么要件事实审判逻辑是当前唯一能与民事同案同判智能化体系形成对接的最有效的方案呢？现在遵循的是什么思维和逻辑？存在什么问题？目前不论是司法裁判的推进抑或是裁判文书的表达，在精确性上都存在着相当大的模糊空间，比如将泛泛的民事法律关系作为识别不同案件的标准、对于法律问题的概括没有细化至请求权基础（实体权利）层面、事实认定的展现欠缺格式化的标准、判决主文超过或小于诉讼请求的范围等，直接导致机器无法精确读取与学习法律知识，导致法律知识与技术知识的疏离。究其成因，法律层面的原因有二：第一，我国当前的民事裁判以法律关系思维为主导。法律关系方法（历史方法）是指就案件事实发生的过程，依据时间顺序检讨其法律关系。{23} 然而，法律关系具有模糊性，以法律关系作为审理对象或审判客体，会导致以形式逻辑为基础的审判对象无法获得格式化的精确表达，进而增加机器学习的难度、降低司法智能化的质效。与此相对，请求权基础分析方法以诉讼请求为检视中心。而请求权基础思维与法律关系思维的核心区别在于前者规范找寻先于事实认定，而后者恰恰相反。{24} 不过，二者并非互相排斥，只是二者适用的场合不同。法律关系思维在请求权方法的架构、法学院的知识传授、近代民法典体系建构等方面有用武之地。但是在具体的案件处理方面，请求权基础分析方法相较于法律关系方法而言，较合目的性：一是适合实务需要，二是符合经济原则，聚焦于请求权基础要件，三是保障解题内容的妥当性，从法律的立场考虑问题，避免个人主观的价值判断及未受节制的衡平思想。{25} 而且，《中华人民共和国民法典》（以下简称《民法典》）的颁布坚持以人为本理念并充满人性关怀，不仅对民事主体的公民权利做了完整系统的规定，而且提供了体系化的请求权体系。{26} 因此，我国的民事裁判应以请求权基础思维为主导，也就是以要件事实审判思维为理论遵循。第二，这是诉讼法中诉讼标的与诉讼请求、诉判一致原则等理论尚未达成共识的结果。要件事实审判思维能够促进民事诉讼理论发展，对于诉讼法理论共识的达成具有积极的推动作用。总的来说，要件事实审判思维搭建了民法与民事诉讼法在实体问题解释学层面的有效沟通桥梁，能够指导法官根据民事诉讼法及其基本原理的要求，正确处理案件中的实体问题，因此可以被视为一种规范的民事审判思维，对于促进民事诉讼精细化具有重要意义，属于民事司法“精密机械”的重要部件。{27} 所以，在民事同案同判智能化的实现过程中，要件事实审判思维的遵循具有必要性和唯一性。

（三）要件事实审判思维与民事判决书的格式化表达

技术话语与法律话语的融合主要以裁判文书作为媒介，机器深度学习的对象为裁判文书，法律知识图谱最终亦呈现在裁判文书上。所以裁判文书的格式化与规范化表达的完成度，对于技术话语与法律话语的融合而言意義重大。然而，目前我国判决书的呈现与表达欠缺格式化与规范化，比如诉讼请求部分并未依据实体法请求权提出规范化的诉讼请求、事实部分未体现证据与事实之间的对应关系等。基于要件事实审判思维解读民事判决书的程序法功能，可以有针对性地优化判决书的表达。具体而言，诉讼请求部分表明了“法律效果”、锁定了裁判对象;事实部分表明了“要件事实或构成要件”，并呈现了攻击防御过程，呈现了争点得以归纳的过程;判决理由部分在认定事实的基础上将要件事实归入规范要件，完成了三段论的涵摄过程;判决主文部分回应了诉讼请求。

其一，判决书诉讼标的（诉讼请求）的类型化表达。诉讼标的等同于诉讼请求，《民法典》的诉讼实施即表现为将权利主张以诉讼请求（诉讼标的）的形式呈现，通过“诉讼请求（诉讼标的）——要件事实——重要间接事实”的诉讼构造实现权利主张。{28} 法院的审理和判决以诉讼标的为中心，诉讼标的作为指明诉讼尺码最小单位的概念，能够将全部诉讼程序统合为产生判决主文判断这一目标。{29} 诉讼标的决定诉的类型，诉的类型分为给付之诉、确认之诉、形成之诉，不同的诉的目的和功能不同，因此法院在表述诉讼标的时应予以类型化区分。D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144

其二，判决书事实部分的层次化表达。事实部分的主要功能是通过列举双方当事人的主张进而呈现审判对象的内容，事实部分原则上记载的是主要事实，而待证事实与证据之间的关系则依据证明责任分担之所在构建事实群与证据链。事实部分应全面且具有层次性地呈现诉讼过程，一是全面记载双方当事人间的攻击防御过程，层层展现攻击防御的各个回合;二是全面具体地记载当事人的诉讼请求，如果诉讼请求与请求权基础发生变化，也应当将变化情况予以记载，因为这意味着诉讼标的发生了变化。

其三，判决书判决理由的精确化表达。判决理由的内容一般包含争点的归纳、证据的列举、事实的认定、法律适用的问题。认定事实的重点在于列举证据与事实争点之间的论证关系，首先通过事实部分确定争议的事实，其次争议的事实与证据一一对应，最后有必要阐明证据与待证事实之间的逻辑关系。法律的适用不是单纯列举法条的问题，而是贯穿整个诉讼过程的程序结构问题，在程序启动阶段就把一定的权利范畴确定为某个具体案件的核心，依据“法律效果——要件事实”的框架分类整理案件事实，将这些事实纳入“請求——抗辩——再抗辩”“主要事实、间接事实、辅助事实”等概念体系中去。{30} 在此基础上对事实予以认定，对证据予以列举，对法律予以适用。

其四，判决书判决主文的针对性表达。在既判力客观范围的把握上，大陆法系国家和地区严格恪守“诉讼请求=判决主文判断=既判力客观范围”的公式。{31} 因此，判决主文的呈现必须坚持诉判一致原则，即判决形式受制于请求形式、民事裁判以请求权为核心展开，当事人诉讼请求的法律关系定性决定法院判决所依据的法律关系、判决不能针对非判决主文事项作出裁判、判决的数量不能超过申请的数量、审理顺序受制于诉讼请求。不过，法院对诉讼费用承担的判决为例外，无需遵循诉判一致原则。

作为主要司法大数据的判决书的格式化表达是人工智能应用的前提和基本，基于要件事实审判逻辑实现民事判决书的格式化表达，对于同案的识别与发现、同判的预测与实现而言，具有根本性的重要意义。要件事实审判思维与民事同案同判智能化实现的对接是当下唯一可以实现技术知识与专业知识良性融合的方法，因此，民事同案同判智能化实现应以要件事实审判思维为基本遵循。

三、路径构建：依据要件事实审判思维智能化实现同案同判

要件事实审判逻辑是唯一能与民事同案同判智能化体系形成对接的最有效的方案，因此，同案同判的实现应以要件事实审判思维为理论抓手和逻辑支撑。同案同判的实现分为同案的识别与同判的实现，而数据库的构建作为前提也是实现同案同判的重要内容。

（一）数据前置：依据要件事实审判思维构建裁判先例数据库

智能时代的技术特征之一为数据的前置性，即大数据分析的是已然存在的数据化的物，基于这些数据分析其中的规律。{32} 数据的前置性为构建裁判先例数据库提供了条件，不论是同案的检索，还是裁判规则的查询，都以裁判先例数据的构建为前提。

首先，裁判先例数据库中的裁判先例应满足权威性、合法性、指导性、包容性、代表性的要求。权威性指的是裁判先例的遴选主体为最高院等权威部门，遴选标准与程序的制定由权威机构负责;合法性是指裁判先例的作出满足程序合法与实体合法的要求;指导性是指案例本身具有疑难性和现实性，判决理由具有说理性;包容性指案例本身尽可能多地涵盖法律问题，具有丰富性和复杂性;代表性是指全国范围内各个时间、空间、法院级别、案件类型的案件按同一样本容量同等参选，全面客观地反映司法的全貌。{33}

其次，对案件要素的解构是人工智能司法应用的前提，应依据要件事实审判思维层级解构裁判文书，形成分词标注的大数据、形成知识图谱。具体而言，根据原告的诉讼请求与主张确定诉讼标的，明确请求权基础规范并拆解为若干要件，分别对要件事实的证明与认定、证明路径、请求权基础规范是否适用的法律结果予以标注。{34}

最后，根据要件事实审判思维构建裁判先例数据库。建立数据库需要对案件的性质予以区分，目前一般以案由作为区分标准，但民事案由存在以下问题：其一，目前案由的划分依据为民事法律关系与民事权利的混合，但是以泛泛的民事法律关系与民事权利作为案件识别标准精确性不足。其二，民事案由并未将逻辑严密的请求权作为基本逻辑出发点，以自上而下设定法律关系作为逻辑范式的民事案由的体系性与自洽性存在着较大的问题。其三，民事案由具备法院管理和诉讼标的两项功能，但是用民事案由的外观套用诉讼标的实质的做法存在严重的理论问题与实践障碍，因此民事案由的功能应回归法院管理。{35} 而要件事实审判思维为案件的区分与识别提供了答案。从实体法的角度分析，以请求权基础为基准区分案件具有明确性与精细化的优势。从诉讼法的角度分析，法院的审理和判决以诉讼标的为中心，当民事案由的功能回归法院管理之后，民事案由与诉讼标的之间的混淆也得以解决，案件的区分应以诉讼标的为准。

（二）“同案”的判断：依据要件事实审判思维设计民事同案的识别要素

在探讨同案的判断要素之前，需要明确何为“同案”。“同类”指的是法律意义上的类似，而非自然事实意义上的相似，因为案件的自然事实具有唯一性与独一无二性，案件的相似性只是对法律问题而言。所以，同案的判断必须从法律规则本身进行解读，同案同判应定义为同一组要件事实适用相同法律。

目前关于同案的识别标准如何界定存在争议。陈杭平将案件的主要事实作为判别要素，同时与法律框架或司法政策彼此互动作为识别同案的一般标准。{36} 孙海波将关键性事实、争议焦点、规范目的作为同案的判断标准。{37} 段文波认为狭义的同案指的是诉讼标的相同。{38} 德国学者卡尔·拉伦兹认为之所以要对两个案件作出相同的评价是因为二者构成要件类似，将构成要件作为判断标准。{39} 司法解释确立的标准与学界讨论亦不同，2015年5月最高人民法院《〈案例指导工作〉实施细则》将基本案情、法律适用作为类案判断的比较点。2020年7月最高人民法院发布《关于统一法律适用加强类案检索的指导意见（试行）》将基本事实、争议焦点、法律适用等作为比较点。目前涉及到的判断因素包括：主要事实/关键性事实/构成要件（等同于要件事实）、争议焦点、规范目的、诉讼标的、基本案情/基本事实、法律适用。但是，案件事实与理由很难作为一种识别标准而存在，至多可以作为辅助性的判断标准。{40} 根据案件事实与理由标准检索出来的结果通常为案例集群，数量虽多但针对性不强，并不能起到有效辅助法官裁判的作用。D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144

对此，应当以要件事实审判思维为依据设计同案的识别要素。一方面，参照禁止重复诉讼中“案件同一性”（广义上的同案）的客体标准和判断逻辑：即“诉讼标的+要件事实+主要争点”。具体而言，其一，作为诉讼对象的诉讼标的作为判断标准在实务与理论上具有重要意义，诉讼标的是识别同案最重要的因素。其二，即使诉讼标的不同，诉讼争点相同往往导致案件实质上相同。其三，即使诉讼标的不同，作为诉讼标的的权利关系基础的社会生活关系相同，进而主要的法律要件事实共同的情形也属于案件具有同一性的情形。{41} 而同案同判中“同案”（狭义上的同案）的判断标准也可以此为准，但是不要求达到同一性或一致性，而是具有类似性或相似性即可。“诉讼标的+要件事实+主要争点”的判断思路与要件事实审判思维的逻辑进程一致。依据要件事实审判思维从审判对象形成的角度也可以得出相同结论，审判对象的形成包括两个层次：第一个层次是基于处分权主义原则基本确定作为解决对象的主题，即诉讼标的或请求的层次;第二個层次是基于辩论主义原则完全形成审理对象，即要件事实层次，这一层次主要通过当事人之间攻击防御的相互作用展示纠纷的实体内容并确定案件的争议焦点。{42} 另一方面，智能技术要求数据的呈现应当具有规范性、全面性、层次性、格式化、精确化的特征，那么同案的识别要素需要满足全面且精简的要求，并通过裁判文书格式化、规范化地呈现出来。如前所述，目前只有遵循要件事实审判思维才能实现上述目标。

（三）“同判”的实现：大数据和人工智能对民事裁判的预测与监督

关于同判的实现，需要回答以下问题：何为“同判”？为何可以同判？必须要同判吗？裁判结果为何可以被预测和监督？所有的内容都可以被智能技术预测吗？如何依据要件事实审判思维实现同判？

首先，如何理解“同判”？一般认为，同案受同一法律规则调整，而法律规则决定判决结果，所以同案的判决结果应当相同或相似，同案的判断直接决定同判的结果。然而，事实并非如此。法律规则在司法裁判中扮演的并非提供结果的角色，而是提供理由的角色，而且提供的理由既不具有结果决定性，也不具有排他性和终局性。因此，对于法官而言，针对同案作出裁判时，应当优先考虑法律规则的规定，但是若存在基于一般法律原则的法律修正等特殊理由时，应当作出差异化的判决。{43} 此外，民事诉讼中自由心证原则的适用、证据偏在案件中证明标准降低与否的争议、经验规则的多样性、自由裁量权等皆为导致同案不同判的原因，可以说是民事诉讼制度本身孕育了同案不同判或差异化判决的可能性。{44} 可见，同案同判只是形式原则，同案同判与差异化判决并非对立的关系。因此，同判不要求同案的判决结果相同或相似，但是要求司法裁判尊重法律规则提供的理由，同时结合法教义学理解、司法价值判断等因素全盘考量。

其次，法的可预测性与智能技术的内在局限性。法的确定性是法律秩序与法的安定性的必然要求，法的确定性能够转换为法的可预测性。法的确定性表现为以大量案件样本为经验依据，不考虑社会和心理事实等因素，以此把握法律事实与法律结果之间的稳定联系。法的可预测性则表现为大量数据样本中法律事实与法律后果之间存在规律性的联系，不考虑其他影响裁判的社会和心理事实。{45} 可见，法的可预测性一方面建立在大数据样本之上，另一方面需要保证法律事实与法律后果之间具有稳定性和普遍性的联系。

裁判先例是检验司法公正的最佳选项，也是对法进行预测的最优选项。裁判先例是指新近出现的在某一案件中需要进行判定的法律问题已经由法院在前案中针对同样的法律问题作出了判决。裁判先例不是已经发生既判力的个案判决，而是法院在判决理由中对某种法律问题给出的答复，该法律问题在当前的待决个案中又以同一方式发生。{46}裁判先例之所以可以检验法的公正性、进行法的预测，根本原因在于其裁判规则中蕴含着普遍性的法律解决方案，裁判先例通过裁判规则的内容超越个案进而对待决案件产生间接影响。{47}

裁判预测与裁判监督的工作模式表现为“大数据—深度学习—模型与程式—预测或监督”。但是，深度学习的能力是有限的，司法裁判是一项知识覆盖面大、技术含量高的工作，事实认定与法律适用的过程涉及到证据的评价与判断、法律的解释与裁判理由的多元化、自由心证与自由裁量、逻辑推理与辩证思考、形式正义与实质正义的维护、审判经验与社会情感的考量等内容{48}，需要基于经验和价值判断予以衡量，这是智能技术无法作用的领域，因此智能技术对司法裁判的预测是有限度的。

最后，裁判规则的统一与民事裁判的规范化。裁判先例确立的裁判规则对待决案件的间接影响促进了同判的实现，而实现同判的关键在于统一裁判规则。而裁判规则的统一需要借助人工智能技术对裁判先例数据库予以分析，利用智能化后形成的大数据对裁判规则与裁判标准予以总结梳理，进而形成可操作的、具有统一性的裁判标准与规则，在此基础上分析并监控待决类案“证据认定—事实推定—法律适用”的整个诉讼过程。然而，裁判规则的冲突不可避免，比如上下级、同级法院之间的裁判先例存在冲突等。这就需要了解审判权威性的来源，一般而言审判权威性来源于上级法院或最高法院，因此同级或下级的裁判先例无需遵循，这样有利于在审级设置上贯彻司法公正。再比如当间隔多年的裁判先例所确立的裁判规则存在冲突时，现在的裁判是否需要遵循二三十年前的裁判先例？法律是与时俱进的，法官应当结合修法与解释等予以综合判断。

不过，裁判先例对于法院裁决待决案件起到的是参考作用而非决定作用，或者说是间接影响而非直接影响。一方面，裁判规则统一的结果是平均裁判水平，并非一个生硬的、固定的裁判规则，而是存在一定幅度的、有一定范围的裁判规则，因此，法官在处理待决案件时可估计裁判的作出是否符合该范围的要求。另一方面，裁判先例不应盲目遵循，法院有权力也有义务放弃存疑的裁判先例。比如美国各州的最高法院以及联邦最法院都保留了背离裁判先例确立的规则的权利，只不过为了法律稳定，仅在特别情形下适用。{49}D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144

裁判先例对后续待决案件的影响力来源于其中被正确解释或被正确具体化的规范与规则，为此，作为裁判先例的民事裁判必须满足规范化与标准化的要求，即依据要件事实审判思维展开民事审判，比如邹碧华法官提出的要件审判九步法以请求权抗辩权为出发点、以要件事实为基本要素认定事实、适用法律、确定争点，将抽象的审判思路化为有序简洁、环环相扣的九个步骤。{50}

综上所述，大数据与人工智能技术为同案同判的实现提供了全新的可能性，与此同时，也提出了新兴技术知识与传统法学知识融合的要求，要件事实审判思维为其提供了方法论工具。基于要件事实审判思维展开的民事审判具有标准化和格式化的特征，基于要件事实审判思维制作的民事判决书呈现出格式化与规范化的特征，基于要件事实审判思维构建的法律知识图谱为机器学习创造了条件，因此民事司法中同案同判的智能化实现应以要件事实审判逻辑为基本遵循。当然，同案同判的智能化实现还有很多理论问题与实践问题仍待讨论，但是可以肯定的是智能技术为司法领域打开了一扇新的大门，我们需要做的就是恪守法理与法律逻辑，推动智能技术服务于司法活动。

注释：

① 学界关于“同案同判”这一主题存在很多讨论，比如同案同判的可能性、同案同判的内涵、同案同判的性质、同案同判的实现方式等。本文探讨的主题是同案同判如何通过智能化技术予以实现的问题，即在认可同案同判概念和司法价值的基础上找寻同案同判的实现路径。笔者认为，同案同判的意涵为类似案件类似裁判，所以全文中所表达的“同案”与“类案”同义。

② 雷磊：《如何理解“同案同判”？——误解及其澄清》，《政法论丛》2020年第5期。

③ 周佑勇：《智能技术驱动下的诉讼服务问题及其应对之策》，《东方法学》2019年第5期。

④ 刘艳红：《大数据驱动审判体系与审判能力现代化的创新逻辑及其展开》，《东南学术》2020年第3期。

⑤ 2015年《最高人民法院关于完善人民法院司法责任制的若干意见》第8条提出通过类案参考等方式统一裁判尺度。2017年《最高人民法院关于落实司法责任制完善审判监督管理机制的意见（试行）》提出建立类案及关联案件强制检索机制。此后，相继颁布多部司法解释对类案强制检索机制予以完善，比如2017年的《最高人民法院司法责任制实施意见（试行）》、2018年的《最高人民法院关于进一步全面落实司法责任制的实施意见》、2020年的《最高人民法院关于深化司法责任制综合配套改革的实施意见》、2020年的《最高人民法院关于完善统一法律适用标准工作机制的意见》。

⑥ 最高人民法院正式上线运行了 “类案智能推送系统”，北京高院推出了“睿法官”办案系统，江苏高院建立了“同案不同判预警平台”，上海高院针对刑事审判研发了“上海刑事案件智能辅助办案系统”，贵州高院也研发了“大数据智能辅助办案系统”。

⑦左卫民：《如何通过人工智能实现类案类判》，《中国法律评论》2018年第2期。

⑧ 左卫民：《迈向大数据法律研究》，《法学研究》2018年第4期。

⑨ 孙海波：《反思智能化裁判的可能及限度》，《國家检察官学院学报》2020年第5期。

⑩ 刘艳红：《人工智能法学研究的反智化批判》，《东方法学》2019年第5期。

{11} 王禄生：《司法大数据与人工智能技术应用的风险及伦理规制》，《法商研究》2019年第2期。

{12} 王琦：《民事诉讼事实认定的智能化》，《当代法学》2021年第2期。

{13} 吴旭阳：《法律与人工智能的法哲学思考——以大数据深度学习为考察重点》，《东方法学》2018年第3期。

{14} 王禄生：《大数据与人工智能司法应用的话语冲突及其理论解读》，《法学论坛》2018年第5期。

{15} 刘艳红：《网络犯罪的刑法解释空间向度研究》，《中国法学》2019年第6期。

{16} 刘艳红：《中国反腐败立法的战略转型及其体系化构建》，《中国法学》2016年第4期。

{17} 张卫平：《“民事证据裁判原则”辨识》，《比较法研究》2021年第2期。

{18} 刘艳红：《实质出罪论》，中国人民大学出版社2020年版，第323—324页。

{19} 奚雪峰、周国栋：《面向自然语言处理的深度学习研究》，《自动化学报》2016年第10期。

{20} 许可：《民事审判方法：要件事实引论》，法律出版社2009年版，第38—40页。

{21} 许可：《当事人主义诉讼体制下法官审判方法的基础——要件事实概说》，《国际关系学院学报》2008年第1期。

{22} 张卫平：《民事诉讼智能化：挑战与法律应对》，《法商研究》2021年第4期。

{23} 王泽鉴：《民法思维：请求权基础理论体系》，北京大学出版社2009年版，第33页。

{24} 吴香香：《请求权基础：方法、体系与实例》，北京大学出版社2021年版，第44—45页。

{25} 王泽鉴：《民法思维：请求权基础理论体系》，北京大学出版社2009年版，第37—38页。

{26} 刘艳红：《人性民法与物性刑法的融合发展》，《中国社会科学》2020年第4期。

{27} 段清泉：《诉讼精细化：要件诉讼思维与方法》，中国法制出版社2021年版，第2—4页。

{28} 任重：《论我国民事诉讼标的与诉讼请求的关系》，《中国法学》2021年第2期。

{29}{42} 新堂幸司：《新民事诉讼法》，林剑锋译，法律出版社2008年版，第218、307页。

{30} 王亚新：《对抗与判定——日本民事诉讼的基本结构》第2版，清华大学出版社2010年版，第225—226页。D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144

{31} 林剑锋：《既判力相对性原则在我国制度化的现状与障碍》，《现代法学》2016年第1期。

{32} 周佑勇：《论智能时代的技术逻辑与法律变革》，《东南大学学报》（哲学社会科学版）2019年第5期。

{33}{45} 白建军：《论法的确定性与公正的可检验性》，《中国法学》2008年第2期。

{34} 高翔：《人工智能民事司法应用的法律知识图谱构建——以要件事实型民事裁判论为基础》，《法制与社会发展》2018年第6期。

{35} 曹建军：《民事案由的功能：演变、划分与定位》，《法律科学》（西北政法大学学报）2018年第5期。

{36} 陈杭平：《论“同案不同判”的产生与识别》，《当代法学》2012年第5期。

{37} 孙海波：《重新发现“同案”：构建案件相似性的判断标准》，《中国法学》2020年第6期。

{38} 段文波：《民事程序视角下的同案不同判》，《当代法学》2012 年第5期。狭义的同案是相对于广义的同案而言的，关于广义同案的识别标准存在争议，《民诉法司法解释》第247条确立的标准是当事人、诉讼标的、诉讼请求相同，或者后诉的诉讼请求实质上否定前诉裁判结果。段文波认为广义的同案是当事人与诉讼标的相同的案件。张卫平认为同案的识别标准为当事人、诉讼标的、诉讼争点同一。伊藤真额外补充了要件事实同一这一标准。笔者认为同案的客体识别标准包括诉讼标的、诉讼争点、要件事实。

{39} 卡尔·拉伦茨：《法学方法论》，陈爱娥译，商务印书馆2003年版，第258頁。

{40} 张卫平：《重复诉讼规制研究：兼论“一事不再理”》，《中国法学》2015年第2期。

{41} 伊藤真：《民事诉讼法》（第4版补订版），曹云吉译，北京大学出版社2019年版，第156页。

{43} 雷磊：《同案同判：司法裁判中的衍生性义务与表征性价值》，《法律科学》（西北政法大学学报）2021年第4期。

{44} 段文波：《民事程序视角下的同案不同判》，《当代法学》2012年第5期。

{46} 卡尔·拉伦茨：《法学方法论》第6版，黄家镇译，商务印书馆2020年版，第539页。

{47} 张骐：《论裁判规则的规范性》，《比较法研究》2020年第4期。

{48} 吴习彧：《司法裁判人工智能化的可能性及问题》，《浙江社会科学》2017年第4期。

{49} E·博登海默：《法理学：法律哲学与法律方法》，邓正来译，中国政法大学出版社2017年版，第566—567页。

{50} 邹碧华：《要件审判九步法》，法律出版社2010年版，第69页。

作者简介：冉博，东南大学法学院博士研究生，江苏南京，211189;最高人民法院司法大数据研究基地特聘研究员，江苏南京，211189。

（责任编辑  章  瀚）D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144