人工智能在司法裁判領域中的應用

盧 宇,鄭依婧

(華東交通大學 人文與社會科學學院，江西 南昌 330013)

2017年7月，《新一代人工智能發展規劃》由國務院出臺，其主要內容就是指出了國家準備把人工智能的應用發展提高到戰略層面，深化智能技術在司法領域的改革，加強建設智慧化的法律知識平臺，使審判、司法人員和數據處于公開和監控的狀態，促進審判現代化的建設。目前杭州、廣州和北京已經建成了互聯網智慧法院，在與智慧法院相關的表述中，“智能化”“信息化”“大數據”等都是熱門詞匯，當前的信息化審判可以被概括為電子文書—智能語音—智能服務的模式。

通過對人工智能在法學領域應用的研究進行分析可以得出，在人工智能是否具有法律人格、對其創造的物品是否享有知識產權，是否享有法律上的權利，是否承擔法律上的義務，以及為法律職業所帶來的機遇和挑戰[1]，在建設智慧法院中的應用等方面研究得比較廣泛。本文在上述研究的基礎上，聚焦人工智能在司法裁判過程中的應用，尤其是在法官裁判方法嵌入人工智能、人工智能在證據運用以及通過人工智能實現類案類判等方面的應用[2]48，并探討其面臨的挑戰，從而提出解決方案助力電子化審判模式的建立。

一、人工智能在司法裁判領域的應用發展歷程

人工智能實際上就是一種理論方法和應用系統，去模擬和擴展人類智能的一門科學技術。所涉及的領域涵蓋識別語音、圖像，以及處理自然語言，還有機器人等。[2]6720世紀中期圖靈認為機器完全可以像人類一樣有自己的想法，到了1956年約翰·麥卡錫第一次提出“人工智能”這一概念，初衷是為了模擬人腦的智能，盡可能地避免人為的錯誤。經過科學家們幾十年的研究，人工智能已經告別了符號式的時代，進入了“人工神經網絡”時期，完全顛覆了符號化時代的程式[3]，通過計算機對數據進行聯結式的深度學習，將一些抽象的特征提取出來，經過測試之后輸出。人工智能現在可以自己通過對大量數據的讀取建立符號與邏輯公式供思維過程的使用。

2015年7月“智慧法院”這一名詞首先由最高人民法院(以下簡稱“最高法”)提出。2016年，智慧法院的建設又被列入信息化發展的國家戰略和“十三五”信息規劃。2017年2月，最高法又出臺了《最高人民法院信息化建設工作領導小組2016年工作報告及2017年工作重點》等多個文件。為了響應國家戰略和規劃，實現網上辦理業務、工作流程全公開、智能化服務滲透至各個環節，各級法院目前都在加快智慧法院建設的步伐，比如北京市高院的智能化研判系統“睿法官”，重慶市高院的“云中心”數據庫，還有上海市二中院的“Court to Judge”智能辦案系統，等等。上海市高院在人工智能助力法治建設的大背景之下，將科學技術運用與機制改革的融合作為主要手段，努力推進以審判為中心的訴訟制度的改革，并研發出了相關的改革軟件——“刑事206”系統，將證據判斷標準通過模型引入智能辦案系統。可以說，上海市高院的做法開創了司法審判智能化的先河。在研發推出智能化的刑事審判系統之后，上海市高院也準備在民事和行政訴訟領域開展辦案系統的研發。

現階段關于智慧法院的研究也是非常熱門，從中國知網上的數據來看，在2016年以前，人工智能和法學領域的交叉研究增長得十分緩慢，而在2017年之后則是突飛猛進，特別是在2018年有許多文獻是研究審判智能化的理論問題的。[4]

從現階段來看，人工智能運用在整個訴訟過程中，包括立案階段、分流案件、庭審過程和執行過程。立案時，智能輔助系統可以幫助法官對材料進行預審，將案件進行分流，對數據進行運算，對巨大差異進行預警，還可以將一些紙質版的材料轉換為電子檔，根據材料中的信息確定是否能夠立案受理，確定管轄法院等；依據證據的種類和數量、法律關系的復雜程度對案件進行分流；通過智能系統完成自助繳費、電子送達等訴訟活動。在分案過程中，利用協助分案系統，使案件的分配機會均等、隨機，避免人為因素的影響，使案件流轉速度加快。審判時，人工智能系統的主要功用就是對證據進行初步核查、采集數據、檢索法律條文，以及對材料進行歸納整理，還能夠語音識別庭審對話，自動生成筆錄，借助編程技術對案件輔助審閱、形成預判，為法官查詢相關法律規定、參考案例等，還可以對案情簡單的案件直接進行網上審理。在作出裁判時，推理的標準和方法統一化是智能系統的主要特征，系統通過推送一些相似案件的判決為法官提供裁判指引，避免裁判結果之間出現較大的差異，進而促進司法裁判公正性的實現。在執行過程中，對信用評估系統進一步完善，制定懲戒機制，同時對大數據進行匯總分析，實時共享信息，與社會中的其他機構相互配合，共同規范誠信體系。[5]

二、人工智能在司法裁判過程中的具體應用

現階段，人工智能輔助系統在各地法院都有不同程度的推廣應用，下面就以具有代表性的應用案例來展現人工智能在法院審判中的應用。

(一)法官裁判方法植入人工智能輔助辦案的路徑

作為一種智能化的輔助審判工具，人工智能辦案系統要滿足審判者的切實需求，就必須將裁判方法引入智能系統，實現其真正的“智能”。

首先，裁判方法和標準的統一化為智能系統提供建模的前提基礎。在實踐中，司法裁判的方法是通過審判經驗和法學理論的總結而共同作用產生出來的，這種方法是經過實踐的檢驗并經過特定系統的數據分析而存在的經驗規律，將這種裁判的方法植入到智能系統中，對智慧法院中的智能審判建設大有裨益。雖然有關裁判方法和適用法律的研究較少，但在一些領域仍有一套完備的裁判標準，例如民事審判中的九步要件審判方法，具體來說就是以演繹推理的內在邏輯為基礎，根據裁判的邏輯結構，將本身具有抽象性的三段論具體化，對抽象的法律規定具化為可度量的要件，這種裁判的方法經過長期的實踐檢驗，可以作為一個重要條件供系統去識別法言法語。

此外，研發智能化的輔助辦案系統可以具有代表性的類型化案件為著手點，像民事案件中的債務糾紛、合同糾紛、離婚案件等，刑事案件中的盜竊、搶劫、故意殺人等，可以對這些不同類別的案件的特征、裁判要旨及方法、構成要件進行歸納總結，并通過機器的深度學習對民事和刑事案件裁判的統一方法進行總結，以此為基礎逐漸促進智能系統在裁判方法方面的深度學習。

其次，裁判文書中有關裁判方法的表述規范化有助于為深度學習提供參考識別的樣本。作為裁判方法的具體呈現方式，裁判文書為深度學習提供直接的來源范本，如果要增加識別度，就必須使裁判文書表達的方式和內容足夠的清晰規范。比如在民事案件中，裁判方法以九步要件審判方法為主，而其判決書的程式也是與這種方法的邏輯具有內在一致性。該方法中的第一步為確定訴訟請求，這也是起訴狀、判決書最先明確的內容，因為訴訟請求是確定法律關系的出發點，所以將訴訟請求放在文書的第一項中，從而有助于引出下邊的論證。總之，將法律文書的格式統一規范化，可以幫助智能系統更準確地識別裁判要件。

最后，建立人工智能辦案系統的途徑要以裁判方法的深度學習為主。現階段，深度學習是所有機器學習中最為先進的一種方法，并以神經網絡為其核心模型，李開復曾對深度學習的運行機制進行解釋，深度學習是一種數學模型，主要用于解決生活中特定的某一類問題，具體來說，就是將計算機要學習的一堆數據放入一個數據處理網絡中去，之后經過這個處理網絡計算，檢驗其是否滿足要求，如果滿足，就將這個數據處理網絡作為最終模型來使用，但是如果不滿足，就要不斷地調整各種參數直到符合要求，是一種理論和經驗共同作用的建模方式。人工智能在司法領域的應用是以深度學習成熟的裁判方法為基礎的，這也是人工智能司法化的捷徑。具體的做法就是，對一些法律文書或者案例之類的數據進行分析，然后經過人工神經網絡對這些數據進行核驗，最后得出可以應用在相似問題處理上的模型。現在的司法智能輔助系統雖然具備專業的數據庫并且可以對數據進行分析歸納和檢索，但是對于如何將法官的裁判方法植入進智能系統仍然是一項難題。所以，如何讓機器利用自身處理自然語言的能力進一步去識別文書內容并以此為基礎總結出裁判的規律方法是至關重要的。

在處理信息的過程中，智能系統的設計者應該把計算機調整到可以辨別個案具體信息的模型上，來滿足信息的處理要求，然后通過對程序的設定完成輸入和輸出數據時的知識問題展現。如果完成了以上工作，就可以很順利地運用語法結構來處理接下來的任務了。分析識別案件并對信息進行處理需要以特定的裁判規律和方法作為裁判的模型，而這種裁判方法需要體現出法學的方法論思想，所以選取專業科學的方法論就很關鍵了。目前深度學習的技術發展得比較成熟，模型也是多種多樣，可以較好地解決司法智能化的相關問題，甚至還可以對存在的難題提出解決的模型。例如，在某些任務中，對自然語言的處理需要先進行分詞的處理，被使用的主要有詞袋、FastTest等模型，但這些模型也存在一些難以避免的缺點，比如只考慮了詞出現的頻率，沒有注意到語法、句式等特征，這些缺點應該參考進行裁判時的思維過程進行改進。

(二)人工智能在證據運用方面的應用

在2016年，貴州省制定了全國首項關于證據標準的指引，方便公、檢、法三機構辦案，并將要件化和邏輯化的證據標準植入到智能系統中，統一證據的運用，以防止冤錯案件的發生。還有，在2017年，上海市高院也將統一的、法定的證據標準引入到辦案輔助系統中，從而有利于實現統一證據適用標準的目標。

人工智能的發展階段經歷了求解問題、專業人員輔助系統、機器學習、人工神經網絡，以及對模式的識別和人工生命等階段，即使這些嘗試可以在一定程度上模擬人的思維過程，但在識別自然語言和直覺方面、非確定性和形象思維方面仍有欠缺，不能夠完全達到人類思維的水平。審查證據的時候，人工智能系統可以運用數學運算等邏輯推理的方式進行，但如果遇到比較復雜的形象思維時，比如，想象類比之類的對圖像進行直接感知的判斷在認定證據時運用得更為廣泛，而人工智能此時還未達到這種形象思維的水平，還有一些關于價值的判斷、政策的考量也難以通過智能化系統實現。據此，人工智能很難獨自完成復雜案件的證據運用的工作，只能起到一些輔助性的幫助作用。

此外，人工智能并不是可以解決所有的證據判斷問題。人的思維其實是多種多樣的，包括抽象與形象思維，還有社會性思維、靈感等，值得一提的是，邏輯思維是被研究得最為廣泛的，計算機的發展就是以數理邏輯學為基礎的，但是其他方面的思維研究仍然缺乏。人工智能是算法中的一種類型，人的思維中不僅包含了算法，還有社會性思維、靈感等，而在思維方面的運行機理連人類自己都沒有弄明白，又怎么能夠要求人工智能很好地進行思維的模擬呢？盡管計算機的計算水平可以超越人腦，但是算法屬于演繹推理的范疇，是不會完成人們形象與抽象思維、靈感思維等之類的活動，因為思維無法準確地用語言表述出來，所以算法也就只能解決有限范圍內的問題了。

在現階段，使用人工智能完成證據的審查工作，方法主要是先輸入數據，進行機器學習，然后通過大數據技術將證據的具體要素轉化為數學模型供系統使用，進而完成證據是否具備證據資格、證明力等判斷工作。但在判斷證據資格、證明力以及證明責任承擔和證明標準的認定方面，人工智能只能夠在很狹窄的范圍內運用，因為這些方面的判斷不僅僅要參考法律規定，還要有價值判斷、直覺、邏輯判斷等方面的輔助，是一項復雜艱巨的工作。所以，人工智能在不善于模擬人類思維過程的條件下，就只能在特定范圍內進行判斷，比如，通過計算機可以計算個別證據的似真概率，核驗各個證據之間是否存在邏輯上的矛盾，然而在需要運用想象、直覺、靈感思維等方面時，人工智能就力不從心了。

雖然在證據的運用方面，人工智能不能夠按照設想完美地完成各項任務，但其在訴訟過程中對證據的認定所起到的作用仍然是至關重要的。

在庭審準備或者是庭前會議時，審判人員可以運用智能輔助辦案系統對證據進行預先的判斷，為明確爭論點和庭審做出充分的準備，但在這個階段并不能把對實體事實的認定作為根本目的，因為這樣很可能會導致庭審被架空，因此，需要對輔助系統中關于證據判斷這一功能在庭審前運用進行一定程度的限制，比如說僅僅在證據的規格、瑕疵、是否矛盾這些方面可以使用智能系統，而在證明力以及案件所有證據的判斷中不能夠使用輔助辦案系統。到了庭審時，法官需要通過庭審過程形成自由心證，這是庭審實質化的要求，而且要遵循直接言詞的原則，保證證據的調查和裁判的形成都是在法庭中完成的，如果在庭審中使用人工智能系統，一定會對法官在證據判斷方面產生影響，因此在庭審階段不應該使用人工智能系統。但是如果某一案件的證據繁雜，法官難以當庭形成自由心證，此時可以在庭審之后，借助于智能輔助系統完成自由心證。因為庭審已經進行完畢，原告和被告也都進行過舉證、質證的活動，所以在這個階段可以對輔助辦案系統的所有功能進行運用，就證據判斷方面來說，像全案證據證明標準的判斷、單個證據的證明力的判斷等都可以在庭審之后進行使用。此外，還可以把各個證據和原被告雙方的舉證、質證情況輸入智能辦案系統中，防止必要信息的遺漏。

(三)通過人工智能實現類案類判

人工智能和法律大數據的結合引發了司法領域的技術性革命，類案類判系統的研發可以提高法官的審判效率，極大地滿足了一線審判人員的需求。所謂類案類判，就是指對類似的案件類似處理，通過特定的方式尋找與正在審理的案件相似的案件，為法官提供參考指引。

但是在類案類判方面還是存在許多問題，比如說，有一些推送案件的系統不能夠準確推送所需案件，所檢索出來的案件出處不明確，級別混亂，系統本身的實踐差異也很大，等等。這些問題出現的原因是多方面的，包括技術難題未被攻破、數據來源狹窄、法律體系不完善等。此外，類案類判系統是不是可以替代指導案例或者司法解釋，這還是未知的，值得進行探討。所以，很有必要仔細考量法律與算法的結合程度。從微觀角度來看，智能輔助辦案系統可以幫助法官擴展思路，提供裁判參考；從宏觀層面來看，類案類判系統有很大的發展空間，對類似系統的研發可以統一裁判標準，有利于對裁判的監督和司法公正目標的實現。但是，由于通曉類案類判技術的人才較少，物力、財力投入也不夠多，人工智能時代未完全到來，類案類判系統還未普遍適用，所以要從下面幾個方面來對智能化的類案類判系統進行改進。

第一，提高技術水平。對于數量龐雜的案件，如果僅僅依靠傳統檢索案件的方式搜尋案例會增加時間和人力成本，所以，現階段改革需要由主動搜索案件向系統推送案例進行轉變，從而使審判人員能夠高效準確地得到他們所需要的案件。這就要求智能化輔助系統的算法要有質的飛躍，還要考慮法律領域的特殊性，找到算法與法學的特征完美結合的平衡點，在不久的將來，類案類判系統有賴于不同算法的結合，尤其是類案推送功能的發展，所以說，不能僅僅只研究某一算法。

第二，建立真正的法律數據庫迫在眉睫。沒有強大的案例數據庫作為基礎，類案類判系統的發展就無異于紙上談兵，因此，要將各地法院關于歷史裁判的檔案統一進行整理、歸納、匯總這項任務作為重中之重，對現階段的法律文書也要加強公開力度，進一步加快信息基礎化的工作完成。

第三，促進類案本身的規范統一化。具體來說有兩個方面需要改善，首先，對案件的標簽化做進一步的細化工作。吸納更多的法律專業人員或者具有經驗的法律實務人員加入對法律事實“標簽化”的工作中。其次，進一步明確智能化系統中的案件來源、層級，清晰劃分案件是屬于指導性的案例，還是屬于公報或者典型性的案例，根據案件來自哪一個地區、判決的效力如何、是否經過了二審程序等進行區分歸納。

第四，建立國家統一的類案類判管理標準和機制。雖然最高法已經研發出了一套智能化的類案推送系統，但目前只是在個別法院進行試點，其他法院也有自己開發的類案類判系統，如果這些系統中的類案都不相同的話，就很難達成裁判尺度和標準的統一，因此，要加快類案系統的統一標準化管理。

第五，應盡快構建出一套國家標準實現檢索和推送相似案件，推動相似案件相似處理的智能化輔助辦案系統的普遍適用。通過智能技術辨別數據庫中的案件的質量高低、權威性高低，同時還要建立一套監督提醒機制，如果法官對案件的裁判結果與推送的案件中的大多數案件判決結果差距過大，系統要及時提醒法官注意。

三、人工智能應用在司法裁判中存在的問題

訴訟法規范的僅是傳統的訴訟活動，而對智能化和電子化的訴訟活動并無具體規定，所以法律不具有針對性是非常明顯的，也正是如此，人工智能在訴訟過程中的應用問題也是很突出的。

(一)人工智能運用于刑事訴訟所存在的問題

就刑事訴訟來說，作為訴訟的起點，立案這一行為在司法實踐中存在不少的問題，比如說應當立案而未予立案，或者雖然立案了，但是沒有進行偵查活動等等。這些問題不斷積累而未得到有效的解決，最終會導致對絕大多數的案件沒能夠很好地處理。追根溯源，一是因為刑事案件的立案權限屬于公安系統，具有封閉性，社會中的其他機構和組織不易進行監督核查，檢察機關如果想深入對公安部門的立案權進行監督十分困難；二是由于案件數量的激增導致公安、檢察機關的工作人員壓力越來越大，矛盾也越來越凸顯。基于此種狀況，人工智能系統進入到刑事案件的立案環節不僅僅能使上述矛盾有所緩和，還可以在防止隱私被故意泄露的前提下發揮大數據的優勢進而提高案件偵查的效率。

(二)人工智能應用于證據審查所存在的問題

人工智能在實際運用過程中仍然存在一些問題，比如說，人工智能是不是可以承擔起刑事案件的檢察工作？是否可以代替審判人員對證據進行審查，或者是擔任公訴人這一角色？這些問題都還未形成定論。一些學者的觀點是，對證據的合法性以及證明力的判斷，人工智能尚未形成一套有效的辨別審查機制。也就是說，對證據的審查，人工智能不能單獨完成，還需要檢察機關和審判機關對事實進一步調查核實。而其他學者卻認為，人工智能雖然只相當于人類的中級智力水平，但對證據進行審查判斷應當是游刃有余的。在管轄方面，目前來看，即使人工智能在司法實踐中已普遍應用，但是僅僅只將其作為建議意見進行使用。智能化的管轄建議可以為訴訟主體減輕訴訟壓力，也使各個法院之間相互“踢皮球”的問題有所緩解。其實，人工智能在管轄方面的運用應以保障原被告雙方的訴訟權利為前提，然后通過自身智能化的優勢解決訴訟過程中的難題，并且還要遵循多維度全面開展實行的原則。但從另一層面來說，當事人申請回避屬于其基本訴訟權利的范疇，如果開發人工智能在回避警示提醒方面的功能，是否違背了當事人的訴訟權利應由本人行使的原則，這還需要學界進一步探討論證。

(三)人工智能針對現行司法模式所產生的影響

首先，宏觀的法律規范體系亟待完善。各級法院都希望通過智能化的技術來使審判的效率大幅提升，而互聯網法院也會朝著深化改革審判模式的方向不斷努力，在這個過程中，不僅需要司法工作人員和民眾認可人工智能在審判中的運用，還要考慮程序以及地域間的差別，先通過試點，從容易的地方著手，層層推進智能化在裁判領域的廣泛應用。然而，如果在司法領域中沒有對改革做出法律體系的構架，那么當前的規范可能無法應對一些新情況的出現，這就會對智能化在糾紛的解決和審判的進行中產生發展的阻力。

其次，對證明標準的適用全部由人工智能來進行也不太可能。因為模擬或者植入人們的經驗，現階段的技術還無法達到，即使智能化的機器可以通過深度學習或者對大數據進行分析來學習一些人類經驗，但這僅僅是冰山一角，遠遠不能滿足審判的需要，而人們的經驗由于種族、地域、風俗、思維方式等的不同也是多種多樣，所以通常也難以統計歸類。同時，人類經驗是不是可以在審判活動中被認可，這也具有特定的判斷準則，人工智能都是很難掌控的。此外，構建并模擬審判中的推理過程也是一項難點。在使用證據認定案件事實時，似真推理運用得較為廣泛，這種推理方法是通過一種模糊的刻度“確信值”進行測量的，而這種“確信值”看似有很強的決定力，但實際上又與概率值不同。這種推理方式的經驗很難被學習，也就不容易通過智能算法實現。

最后，實踐中對類案類判的適用不是很普遍，法官們也沒有特別樂意使用此類系統。現實中存在許多問題，比如推送的案例并不是十分精確，對法官的參考價值不大，檢索時往往會出現成千上萬個案件，盡管改變檢索條件也還是有上百個案件，有過量的案件供參考對法官來說也是一項龐大的工程。此外，推送的案件大多數范圍狹窄，來自何處，屬于哪一級審判機關作出的等問題還有待進一步明確。通常情況是相似的案件集中在某些年份，在其他年份就寥寥無幾了，還有就是大多數類案推送的案件來源不明晰，甚至一審裁判在二審中發生了改變也未注明，總之通過類案類判系統推送的案件比較混亂，參考價值具有不確定性。

在上述幾個方面之外，人工智能在審判程序中仍存在許多其他的問題，這些問題的出現不僅僅是因為法律體系的不完善、技術難關未被攻破，還有法官固有的思維等諸多原因導致的。這些問題有待于專業技術人員和法學領域的專家進一步攻克。

四、人工智能應用于司法裁判針對存在問題之解決方法

目前最為重要的就是將人工智能與審判相結合的改革思路梳理清楚。以民事審判為例，隨著智慧法院的推廣試點，智能化司法已經是大勢所趨，關于智能化審判的相關法律規定也要及時提上立法的日程安排。人工智能與法學的結合就是要重點在簡單的案件中加以運用，因為這些案件都是事實證據較為清晰，較為客觀的案件，在民事案件中，往往這些案件的信息量較大，準確性較高，也較為充分具體，特別在原被告雙方相互質證、相互對抗反駁的情況下，與案件事實有關的信息會進一步展現出來，將來人工智能在法學領域的應用可能會更側重于民事案件的糾紛。比如有關婚姻家庭糾紛、繼承類的案件、勞動爭議、道路交通案件等，事實都是比較簡單易梳理，證據也充分具體、客觀性很強，人工智能在這些案件中的使用會更加受歡迎，運用空間也很大。但是，法律是由人創造的，而人又是理性受到限制的動物，相應地，法律的內容實際上就體現了人的思維和理性的局限性。現行的民事訴訟法只對傳統的民事法律關系進行調整，而智能化的審判程序是以前從未出現過的一種新的情況，因此基于人工智能審判實踐的需要對程序法做出相應調整是未來無法繞開的必要舉措。雖然說就目前來看，制定新型的訴訟法所具備的各項條件、時機等還不是太成熟，但是我們可以先確立一些制度性和結構性的內容，隨后在實踐中逐漸填充細節性的東西，使智能化和信息化的訴訟改革合法化，然后在改革深化的過程中進一步總結具體的內容。此外，提高技術水平，攻克技術壁壘，對機器的深度學習進一步探索，完善并細化使用人工智能系統進行證據判斷的相關標準，建立健全法律數據庫等都是解決相關問題的有效手段。在法律數據庫建立之后，統一全國類案類判的管理標準和機制也是刻不容緩的。

現在與法律有關的職業，比如法官、檢察官和律師等，他們都不僅要有專業的法律知識，還必須具備豐富的經驗和較高的道德水準。目前，人工智能僅處于中級智力水平，與上述法律職業的要求還有一些距離，但一些輔助類的工作，比如書記員，這一類的工作是可以被替代的。智能化的輔助辦案系統被引入審判階段，可以運用其進行一些資料的收集整理，以及庭審情況的記錄或者法律文書的送達等工作，這樣可以使審判人員騰出充足的時間去鉆研適用法律的問題。所以，伴隨著員額制的推行，法官的工作壓力巨大，智能化辦案系統的研發有助于解決這些難題。而我們此時需要做的就是擺正自己的態度，以開放包容的心態接受人工智能在司法領域的使用，并對人工智能在法學領域的地位進行明確，同時對法官進行相關的技術或使用方法的培訓，使人工智能很好地輔助于審判。通過努力實施以上措施，既可以使人工智能的價值充分地發揮出來，又可以真正地實現司法公正，使法律與科學技術完美融合。