郑 帅

（河南大学 法学院，河南 开封 475004）

21世纪初，我国开始在司法审判活动中尝试应用人工智能，现已取得一定进展。特别是在智慧法院建设方面，人工智能提供了全方位的智能化支持，发挥了重要的辅助作用。人工智能虽然在一定程度上对提升司法审判效率发挥了积极作用，但从技术水平和实践效果来看，在自主化司法活动方面尚有较大发展潜力。我国正在进行自主化程度更高的智能审判技术研究，但理论与实践成果有限，仍不能适用于司法实务。我们要以审慎的态度对待人工智能在司法中的应用。

1 人工智能在我国司法审判实践中的作用

人工智能已经广泛应用于我国司法审判实践中，正在发挥着越来越重要的作用。

1.1 人工智能可以提高司法审判效率

当前，我国各级人民法院司法正义与司法效率之间的矛盾比较突出。人工智能在司法审判活动中最直观的工具价值之一就是把审判人员从大量繁冗重复的工作中解放出来，极大提升了案件审理的效率。以河南省为例，2020年全省各级法院共受理案件211万余件，虽然已逐步有序开展了法官员额制、案件繁简分流制和类案检索制等一系列制度改革，但是案件数量的持续增长和人民法院审判人员数量相对固定之间根本矛盾并没有得到有效解决，案多法官少的问题依旧尖锐。迟来正义非正义，司法正义的第二种意义就体现在司法效率上，司法裁判的本质决定了它应当具有及时性。人工智能是科技提高生产力原则在司法审判领域深刻实践的体现，它的引入除了可以通过类案检索提升简单案件的处理效率外，还可以让承办人员有充足的精力集中办理疑难案件，充分保障案件的实体公正与程序公正。近年来，通过大力发展智慧法院，2020年河南省网上立案3天内审核率已经高达95.2%，在疫情期间全力保障法院“线下”业务逐步向“线上”转移，保障诉讼进程不受疫情的影响而停滞。在疫情最为严重的2020年2～3月期间，网上立案数量高达15万件，通过线上审理共计2万次，电子送达24.5万次，实现了移动微法院全国活跃度第一[1]。这充分表明人工智能对提高司法决策的效率，对实现司法公正、维护司法公信力有着重要意义。

1.2 人工智能可以保障同案同判的落实

近年来，同案同判成为我国司法改革追求的目标之一，是保证司法裁判的稳定性和确定性，保护人民群众对法律的可信赖利益，限制法官的自由裁量权过度扩张的重要举措。当数起从争议焦点、案件事实以及适用法律都达到一定相似标准的案件出现时，除法律规定的特殊情形外，原则上应当作出相类似的判决。除法律工作者外，大多数人民群众具备的基础法律常识有时不足以分辨一项判决是否构成“违法”，他们判断案件是否“公正”的最直接标准之一就是与既往产生既判力的案件进行对比。如果司法裁判的结果不具备可预测性、司法裁判的过程不具备确定性，那么整个裁判的过程将无法称之为“司法活动”。人工智能技术的出现以及司法大数据库的建设，使得类案检索机制的运行更加成熟。在案件审理的过程中，人工智能可以基本实现根据预先设定的检索程式从司法大数据库中搜索出相似程度高的已生效案件的裁判结果，当法官拟作出的裁判结果与系统的检索结果出现较大偏差时，系统将会及时给出偏离度预警，将同类案件的裁判结果的差异进行横向控制，在一定程度上有助于维护司法的稳定性与公正性，维护司法公信力[2]。

1.3 人工智能可以提升司法决断的科学性

人工智能在程序设计与学习模式上充分参考了人类的思维模式与逻辑方式。司法活动是一个从实践中积累经验，再从经验中获取新知识，周而复始并不断完善自身的闭环。人工智能的设计原理正是借鉴了人类学习的模式，在对海量的司法大数据进行分析的基础上分析这些案件中暗含的关键信息与因素，通过既定的学习程式对案件裁判结果的预设不停进行修正，最终形成科学的裁判模型[3]。

与之相对的是，人类的认知是有天然局限性的，我们理想中的法官是知识充足、经验丰富，在案件审理的过程中能够始终保持中立、理性、专业的态度的。但实际上，由于每个法官的受教育经历、工作经历等人生历程的不同，会造成法官之间对同一事物的认知存在偏差，加之我国的法律体系庞大且错综复杂，如果法官对某一项法律制度存在认知短板，那么就很有可能导致司法决策的不公正[4]。除此之外，社会人文与科学技术在飞速发展，法律制度与条文也在不停地推陈出新、修订完善，基于此，过去裁判并不必然适配当下的案件。但是，司法活动的改革完善不是一蹴而就的，人工智能技术能够在制度和法律更替时帮助法官客观地了解既往案件的审理情况，及时根据新的法律规则对裁判模型进行更新和修正，辅助法官实现案件裁判由旧到新、由次到良的平稳更替，更加科学地应对当前司法背景下一系列变革，提升司法活动的能力和水平。

1.4 人工智能可以促进司法公正公开

司法是人民群众获得公平正义的最后一道防线，司法活动的不公，将使国家的司法体系陷入“塔西佗陷阱”[5]。为了保证司法公正，对公权力的行使过程进行监督是十分必要的。司法公开与司法公正像是车之双轮，两者相辅相成，司法活动的公开化、透明化是实现司法公正的重要进路之一。我们可以将庭审过程、笔录证据等实现完全电子化，让案件的每一个步骤都完整、真实记录在案件智能辅助系统中，在提高案件办理效率的同时也提升了监督效率，做到每一个行为都有迹可循。对于案件办理过程中容易产生腐败、暗箱操作的关键环节予以重点观测记录预警，保证案件责任落实到人，为实现阳光司法、透明司法、公正司法，切实满足人民群众对司法公开的需求，保障司法队伍的廉洁性奠定技术基础。

2 人工智能在我国司法审判实践中的主要形式

理论界对于人工智能在司法领域运用的讨论从其诞生之初至今，热度一直未减，虽然曾大胆地向国外的先进经验学习借鉴，但是对于人工智能在我国运用前景的研究深度略显不足，只是提出了方向性的建议，颇有“浅尝辄止”之意。与之相反的是，实践中我们对于人工智能的探索却从未停歇。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将人工智能的发展正式纳入国家建设的战略目标。在国家政策的指引下，最高人民法院与最高人民检察院先后发布了“智慧法院”与“智慧检务”的建设纲要，地方法院系统与检察系统纷纷响应，积极开展基层司法实务与人工智能相结合的实践探索。北京、上海、广州等一线城市纷纷结合自己的实际情况开发了人工智能司法辅助系统，如北京市的“睿法官”、浙江省的“浙江法院电子商务网上法庭”等。我们通过分析对比可以知道，这些在基层司法系统中适用的人工智能主要有以下几种形式。

①信息存储的电子化。将信息通过一定的技术手段，以电子数据的形式将语音、纸质化信息存储在电子系统中，为减轻司法机关的机械性工作打下技术基础。以江苏省苏州市中级人民法院为例，“2016年，办结了1119件案件！”对于苏州中院民二庭法官高小刚所在的三人合议庭来说，这样的业绩着实让人惊愕。高小刚介绍，自从有了庭审语音识别系统和电子卷宗深度应用，法官有更多精力考虑案件，系统还能将合议庭评议案件过程完整记录，为规范法官办案扫除了各种羁绊，在智慧审判模式面前，这样的办案数据还有可能被刷新[6]。

②辅助系统智能化。通过预先对人工智能辅助系统进行程序建模，对法律文书中的简单信息及固定格式内容进行智能填写，减少了司法审判人员在文书起草上耗费的时间，如河北省高级人民法院组织研发的人工智能司法决策系统可以按照不同法律要素对案件进行分类、排列和归纳，可以对电子卷宗进行编辑，还可以根据案件关键事实以及纠纷类型，匹配合适的裁判主文书类型与格式，辅助法官准确、快速地生成裁判文书[7]。除此之外，各地的普遍做法是在司法辅助系统内提前存储了大量简单法律文书模板，对于重复书写的格式内容以及简单法律文书可以一键生成，进一步提升了司法工作的效率。

③实体裁判结果预测与偏离预警依一体化。人工智能辅助系统可以依托司法大数据库提供的大量裁判文书，对案件的关键事实、适用的法律条款、裁判结果等信息进行提取，并通过学习模块建立不同类型案件的裁判模型。裁判结果的推理预测最早被应用于我国刑事诉讼领域，以涉嫌罪名、案件情节等作为变量，计算出大致量刑范围[8]。人工智能的推理预测功能已经不仅仅局限于刑事诉讼中。根据法官在系统内对案件进行管理时选择的关键词、案由等标志性特征，推送类似的具有既判力的案件以供法官参考，在此基础上对待决案件的裁判结果进行预测。贵州省高级人民法院开发的类案裁判标准数据库附设了类案强制关联与检索机制，为案件的正确裁判提供除法律规范外的多维度办案指引[9]。最高人民法院的类案智能推送系统、安徽省高级人民法院的类案指引项目以及上海市第二中级人民法院组织研发的C2J法官智能辅助办案系统等都具有基本相同的类案推送和辅助预测功能。除裁判结果的预测和类案推送以外，人工智能辅助系统还可以对待决案件进行裁判结果监督和偏离预警，最初同样也是应用于刑事诉讼领域，目的是为了防止办案人员在刑罚裁量上过度扩张自由裁量权。人工智能辅助系统通过与系统存储的根据关键事实测算的裁判结果的对比，会及时向系统和法官发出偏差幅度超出正常容忍值的预警，提示法官及时检查是否需要修正，也为法院内部对案件的审判监督管理提供了更为便捷的途径和依据[10]。

3 我国法律人工智能的实践困境

随着人工智能和计算机技术的飞速发展，未来在司法领域将会有更加广阔的应用前景。但是就目前人类对科技的认知程度和技术的发展速度而言，在中短期内司法人工智能只能在一定限度内作为一种辅助手段。这些限制和不足主要有以下几个方面。

①司法数据存在瑕疵。毋庸置疑，爆炸式增长的司法数据为法律人工智能的研发提供了必要的养料。有了司法大数据，才有了法律人工智能发展的土壤，无论将来的计算机算法如何演变进化，其根本都离不开海量的司法数据。但当下，我国的司法大数据在数量上仍旧处于较为匮乏的状态，在质量上仍参差不齐。目前我国法律人工智能开发的基础数据主要来源于中国裁判文书网上公开的裁判文书和12309中国检察网上公开的检察法律文书，然而调查显示，虽然经过了长时间的司法公开化改革，但我国裁判文书的上网率依然十分有限，而且公开上网的裁判文书只有裁判的主文，诸如内部讨论、决策目的这种决策过程等信息因为不记录在裁判主文中而无法被大数据系统获取。虽然我们的司法改革一直在强调司法公开，但是也仅仅局限于对裁判结果和庭审过程的公开。一方面，我国法律规定庭审笔录属于不可公开的法律文书，庭前程序、决策讨论、法官的自由心证等过程基本也很少做到公开透明[11]。另一方面，对于公安机关侦查、检察院起诉等过程中产生的一些文字资料，不适宜公开但这些资料对案件的最终结果起到了一定的决定作用。在未来的一段时期内这些影响司法全面公开的因素依旧会长期存在，我国司法大数据也将持续呈现片段化、片面化特征。

②大数据算法效率低下。除司法大数据库提供的“原材料”之外，我们还需要通过特定的手段来完成对原料的加工处理，以此得到理想中的“产品”。而计算机算法就是将数据进行加工的途径和手段。在当下仍旧以模仿学习为主要运行模式的背景下，运用何种算法、谁来执行为不同元素进行分类的权限是决定人工智能能否成功的关键。算法的根本目的就在于正确地提炼、总结司法决策的规律，并涵摄人类司法裁判的裁判模型，为待决案件提供依据。在我国法律人工智能领域，不同的人工智能系统所使用的算法不同，一方面是科技公司出于保护商业机密及产品竞争力的考虑，不愿意公开自己的核心算法。另一方面，大多数科技公司在产品宣传时都采用模棱两可的表述，有没有像他们所说的“世界先进”的“神经网络学习”算法，我们也无从得知。这样就极易造成算法“黑箱”的出现，犹如我们仅能获得题目的答案，对于解题的过程却无从知晓，答案正确性也就无从得知了。然而司法活动讲究过程性，每一个环节都有它特定的程序价值，仅有裁判结果与司法活动的本质是不相符的。此外，算法的“黑箱性”与司法活动的公开性完全背离。在司法实务中，绝大多数法院的大数据分析报告都停留在较为浅陋的层次，案件的分类分析主要侧重于地域、性别、年龄、刑罚种类、胜诉方等容易从裁判主文中获取的结论。基于当下的水准，我们很难对人工智能算法抱有更高的期待[6]。

③专业技术人才缺位。法律人工智能的发展除了要依托于数据和算法的支撑外，人类在这个过程中发挥的作用也不可忽视，需要由既精通法律知识、又能熟练运用计算机技术的复合型人才作为支撑。但现实是该类型人才的培养与储备都难以为技术的发展提供足够的支持，法律人工智能的发展将会因为人才资源的缺位而受限。俗话说隔行如隔山，法律与计算机这两个学科在我国的教育体系中分属于社会科学与自然科学两个领域，两者在惯性思维和学科内容上千差万别，法学专业人才对于计算机技术和人工智能缺乏系统的知识，在数据时代刚刚兴起之时，尚可掌握基本的数据分析技巧进行“统计式”的研究，当数据的数量逐渐增长之后，可能连技术领域的专业人才都难以轻松应对，已经完全超出法律人的理解和处理极限，而计算机从业人员对法律知识的欠缺更是加重了彼此交流沟通的壁垒，专业知识的匮乏让他们有时很难理解法律领域的具体需求。

在数据样本瑕疵、算法缺陷以及专业技术人才缺位这些问题上，无论是法律界还是技术界都没有做好应对的准备。只有让法律和技术紧密结合，互相充分沟通，我们才有可能突破量变与质变之间最后的障碍，实现法律人工智能质的飞跃。

4 人工智能在我国司法审判实践中的前景与出路

被数据时代的洪流裹挟，我们的司法实践也必然会受到来自信息领域的冲击。无论是出于主动还是被动，这样的改变已经发生，势必也将引起法律行业思维方式与研究方法的变革。当司法大数据与文本分析技术、计算机学习模式结合后已经形成了法律人工智能的雏形。这场现代化革命已经拉开序幕，变革也持续向更深层次发展，我国法律人工智能的发展又将何去何从？

4.1 法律人工智能的发展完善是一场持久战

伴随着整个社会的法律意识越来越强，嗅到了机遇的资本力量蜂拥而至。法律人工智能、司法大数据呈现出一派“繁荣”的景象，然而事实真的如此吗？尽管人工智能可以为我国传统审判方式注入新的动力，但是想要熟练地掌握人工智能并为我们所用也绝非易事。法律专家和计算机专家对对方的学科领域了解有限，使得法律人工智能的运用被人力所限，不能够完全发挥其效力，毕竟有了优秀的人工才可能有优秀的智能。我们需要法律人工智能，但更需要优秀的人工智能，这需进行长时间的投入与打磨。这意味着法律人工智能未来要走的路艰难而长远，只有恒心与毅力才能保证其不会沦为一纸空谈，真正成为我国司法审判领域的一把利器。

4.2 确定法律人工智能的定位

尽管人工智能有其自身独特的优越性，但这并不意味着可以不加任何限制地使用之。第一，要充当“辅助人”的角色。当前，法律人工智能仍存在许多缺陷，在司法的核心领域尚不具备显著高于人类的处理能力，因此，在司法活动中更适合充当法官助理的角色，对于司法裁判中的技术性、辅助性工作充分发挥提高司法效率的价值功能。第二，要尊重当事人的意思自治。作为与案件结果有直接利害关系的当事人，赋予诉讼当事人决定是否使用法律人工智能系统对案件审理进行辅助的权利，使之在充分了解法律人工智能可能带来的例如“算法黑箱”等局限性后，自主在公正和效率价值之间做出偏向性选择，避免法院主动适用后造成不必要的纠纷。第三，主要适用于相对简单的案件。一方面，对于普通的民事纠纷、盗抢一类的轻微刑事案件以及简单行政案件，法律人工智能处理这类权利义务相对清晰、争议焦点明确的案件已是得心应手。但是对于事实复杂、性质严重的重大案件，还需要通过司法工作人员对具体细节进行仔细甄别，细微的差别都有可能造成裁判结果的重大偏差，因此在此种场域适用人工智能要更加谨慎。另一方面，民事案件的适用范围要比刑事案件更为广泛，此类简单民事诉讼案件数据量大，人工智能在该类型的研究深度较其他类型更加充分，且民事诉讼的双方当事人为平等地位，双方在诉讼过程中的激烈对抗能更加真实地还原案情真相、提供更多证据。

4.3 促进技术层面的发展与完善

任何领域的人工智能系统中，算法的作用都不容忽视。对于算法的发展与完善，始终要将其准确性与科学性放在第一顺位，设计时要充分考虑我国法律实践的特征。如果在实践中运用的算法与实际不契合，那得到的结果可能是南辕北辙，除了浪费大量的人力和时间外，还可能会影响正常的司法判断，降低司法效率。除此之外，计算机算法的歧视性是客观存在的，如果在运算的过程中不能及时剔除带有偏见的数据，那么很有可能会造成比过去更加严重的歧视。我们要避免过于依赖人工智能，对计算机运算的结果抱以审慎的态度，以人之理性对计算结果进行判断。人才的专业化程度一定程度上决定了人工智能的利用效率。

5 结语

虽然就我国当下的司法活动而言，引入法律人工智能的需求十分迫切，急于将科技成果运用在司法审判领域，为司法改革提供强劲的动力，法律人工智能从理论上也确实可以大幅度地提高司法活动的效率，节约司法资源的同时提高了司法监督的力度，对保障全面推进依法治国有着积极意义，但是对法律人工智能这项新的手段我们要避免将其过度神化，也不能急功近利，面对法律人工智能带来的风险与机遇，我们要保持理性的认识。在未来很长一段时间内，法律人工智能可能会一直处于“低智能化”阶段，只有我们正视那些阻碍我们进一步发展的问题与障碍，有针对性地改进缺陷与不足，我们才能真正实现对法律人工智能的“御器有道”。