司法裁判領域人工智能的應用及限度研究

李杰霖，高美艷

（太原科技大學法學院，山西太原，030000）

近些年來，“人工智能”“大數據”已經成為最火熱的詞語和話題，司法裁判作為人類社會生活的重要組成部分，保證了社會的公平、公正，必須對“人工智能”的發展作出回應?！霸V訟爆炸”給各級法院造成很大問題，各級人民法院都面臨著“案多人少”的問題。而將各種人工智能技術手段引進入司法裁判領域將大大減少各級人民法院工作人員的工作量和加快司法裁判的效率，解決法院中司法裁判中“案多人少”的現狀。[1]由于各級法院的辦案水平和業務能力的差距及對案件事實和法律規范理解的差異導致了“同案不同判”的情形，嚴重影響了司法的公信力。而“類案推送系統”的建設對法律規范的統一適用具有重要的現實意義，[2]使其在一定的范圍內具有法律適用的統一性，在一定程度上解決同案不同判的情況。在國家政策層面，2017年，國務院發布《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》，從國家層面對人工智能進行系統布局，對我國搶占科技制高點，推動供給側結構性改革，實現社會生產力新躍升，提高綜合國力和國際競爭力具有重要意義。明確智慧法庭的建設，建設集審判、人員、數據應用、司法公開和動態監控于一體的智慧法庭數據平臺，促進人工智能在證據收集、案例分析、法律文件閱讀與分析中的應用，實現法院審判體系和審判能力智能化。[3]

在以上背景下，探討和研究人工智能在司法裁判領域的應用很有必要。針對“人工智能”給整個司法過程所帶來的便利和幫助，我們應當對其持有積極擁抱的態度。我們應當去適應它并且利用它來輔助我們更好、更快地進行司法活動。但在利用“人工智能”輔助我們進行司法活動的同時也應當意識到其缺陷及短板，警惕“人工智能萬能論”，讓人工智能完全替代人類法官是不切實際的。本文在對我國各地法院應用人工智能的現狀進行分析的基礎上，明確我國司法裁判人工智能化的限度，以及對司法裁判人工智能進行準確定位，以便最大地發揮人工智能在司法裁判中的實際效用。

一、對司法裁判領域人工智能的界定及路徑研究

（一）關于“人工智能”的概念和類型

“人工智能”是一個比較寬泛的概念，屬于計算機科學下的一門重要分支，并不局限于單一學科與領域。這一概念最早由美國計算機學者McCarthy在1956年提出，用于倡導以計算機硬件平臺支撐、用符號邏輯描寫、由軟件編程模擬智能的“符號主義”方法，它不關心系統的功能表現。[4]但由于涉及眾多學科，很難對人工智能進行準確定義，因此對于究竟什么是人工智能，科學家們至今沒有統一的定義。人工智能（Artificial intelligence），英文含義是“人造的智慧”，字面理解就是由人創造的像人一樣的有智慧的機器，這個機器可以模仿人類的一些活動，做到由電腦來模仿人腦的運作，其中包括由電腦來模仿人類的學習能力、推理能力、分析能力、理解能力等。[5]

在司法裁判領域到底怎樣的應用才屬于“司法裁判人工智能化”呢？有一種觀點認為只要將相應的人工智能技術應用于司法裁判的某個環節就是司法裁判的人工智能化。如電子卷宗生成技術就是將訴訟過程中各環節中產生的訴訟文件同步轉化為電子數據，方便儲存和查找相關的案件資料。像這樣的應用確實幫助辦案人員提高辦案效率，但好像與想象中的人工智能應用所能達到的高度和深度相差甚遠。在想象中，“人型人工智能”機器不管是外形還是思考模式完全像人類一樣，甚至擁有了人類的情感能力，并且在工作效率、能力方面完全超過人類。但就目前來看，這樣的場景僅僅只能存在于影視作品中，相信人工智能技術終有一天會取得突破性進展，可以像人一樣去思考和用人類的情感去考慮問題，到那時不僅僅需要考慮人工智能是否能在司法領域完全替代法官，而需考慮人工智能可能在全方位替代人類的風險。我們主要發展的人工智能應該還是作為一種輔助工具而存在，但應該在司法裁判的某些環節具有決策能力。這種人工智能不應該僅僅在司法裁判中為法官辦案提供大量辦案所需的材料和數據，而是需要人工智能可以對相關的案件數據進行分析并給出一些結論，即使僅僅給出一些初步結論。[6]

目前根據人工智能模仿人類自主意識的程度可將其分為弱人工智能、強人工智能、和超人工智能三種類型。弱人工智能是指機器按照人類預設的代碼、規則進行運轉工作。我們現在使用的人工智能都還只屬于弱人工智能的程度，它只是在某個環節中去模仿人類進而替代人類去工作。弱人工智能的關鍵技術就是機器的深度學習及自然語言處理和理解，本質上還是由人主導和控制。強人工智能是指機器完全可以像人類一樣行動，這樣的人工智能已經完全掌握了人類的思考、感知、判斷、理解、推理能力。超人工智能是指人工智能已經在各個方面超過人類，大有替代人類之勢?，F在人工智能在司法裁判領域的應用都還處于弱人工智能階段，它必須在人類預設的規則下或者深度學習人類的行為。因此，現階段還我們在“弱人工智能”階段的前提下去研究司法裁判領域人工智能的運用及其發展路徑。

（二）司法裁判領域人工智能發展的兩種路徑

關于司法裁判，在現有的法學理論模式和裁判結構下，是指法官利用現有的法律事實和法律規范，依據邏輯和經驗推理出判決的過程。形式主義法學和實用主義法學對于司法裁判的過程有不同的理解。我們也按照形式主義法學和實用主義法學這樣兩種路徑去研究司法裁判的過程及在兩種路徑下司法裁判領域的人工智能如何發展。[7]

形式主義法學路徑認為司法裁判是存在一個完美的推理體系的，法官依據法律規范、案件事實和特定的形式推理規則來推出唯一正確的判決。如馬克斯.韋伯所言，法官是一個訴訟機器，只需要將當事人的訴訟請求以及訴訟費用塞進這樣的機器，便可以根據法典中推演出的理由得到相關答復。[8]形式主義法學對于司法裁判的理解在于它存在一個基本的邏輯框架，它是有序的，可拆分的邏輯推理過程。形式主義法學認為司法裁判是一個三段論的推理過程，具體包括事實認定的過程、規范尋找的過程和價值判斷的過程，法官就是按照這樣的邏輯過程去分析審理每一個案件。那么在這樣的路徑下，人工智能的介入思路就是按照司法裁判的過程進行分解，用人工智能替代司法裁判過程中的各個環節。然而價值判斷的過程卻成為人工智能短板。有些法律事實并不存在于案卷表面，需要法官利用常識、社會經驗去進行價值衡量然后作出相應判斷。這個過程是難以轉化為數字代碼由機器學習領會的。

實用主義法學的代表人物霍姆斯有一句名言，法律的生命不在于邏輯，而在于經驗。①美國法學家霍姆斯在《普通法》一書中提出的著名論斷。在這部為人所熟知的著作中，霍姆斯開宗明義地指出：“法律的生命不在于邏輯，而在于經驗。因而在實用主義法學看來，司法裁判是一個法官通過常識和法律知識謹慎思考，憑借其經驗做出判決的過程。實用主義法學將法官看作裁判的核心，反對像研究數學一樣用特定的公式來解決法律問題，否認形式主義法學關于法官只是“訴訟機器”的論斷，[9]每個判決必須有法官的價值衡量和判斷，重視經濟、社會、政治、道德以及法官個人主觀因素等對法官裁判的影響，認為司法裁判是它們共同影響的結果。實用主義法學的另一重要觀點是霍姆斯的“法律預測論”，霍姆斯認為我們研究法律的目的就是為了去“預測”，預測在什么情況下公共權力通過法庭這一工具起作用。[10]實用主義法學路徑下對于司法裁判領域人工智能的研究不再是讓機器去按照人類預設的規則去運行，而是讓機器自主從大量案例材料中總結出相應規則，換句話說，就是人工智能對這個“規則”進行預測。近年來，隨著計算機能力的大幅度提升，機器深度學習算法興起，它的核心算法模型是人工智能網絡，通過模仿人腦神經元之間的傳遞，讓機器在不斷的模擬訓練中自主總結和尋找規律，從而對事件作出一些合理的預測。這種“預測”的精準度來源于高質量的大數據。大數據是指基于海量、多樣化的數據集合，快速獲取、分析這些數據而形成智力數據資源的能力。[11]大數據將原始數據進行分析、分類、處理，然后由人工智能對大數據進行訓練分析并得出規律。

兩種路徑的選擇應該考慮司法實踐中的實際效果，形式主義法學路徑下的預設規則雖然顯得不知變通，缺乏靈活性，但它的穩定性、可靠性也是人們選擇它的理由。現實主義法學路徑下的“預測論”雖然省去對機器運行的提前預設，轉而由人工智能從數據中自主總結出規則，節省了對每條規則預設的精力，但全由機器來指定規則容易對司法的權威性造成破壞。這兩種路徑的辨析像極了關于成文法和習慣法適用的辨析，這兩種路徑的適用都有其不可磨滅的優點，同時也存在不可忽視的缺點。人工智能在司法裁判領域的發展過程并不一定要只選擇一條路徑，而是可以將兩條道路進行融合發展，在形式主義路徑下劃定司法裁判整個過程以及各個環節，在某個具體的環境中運用現實主義路徑下人工智能對法律結果進行分析“預測”。

二、司法裁判領域人工智能化的具體應用

（一）事實認定過程中人工智能的應用

事實認定的過程在傳統裁判結構下就是法官通過案卷材料來確定整個案件證據的過程。我國訴訟法規定了八種法定證據。②《中華人民共和國民事訴訟法》第六十三條規定：“我國的民事訴訟證據可被分為八種，分別是：當事人陳述、書證、物證、視聽資料、證人證言、電子數據、鑒定結論、勘驗筆錄?！痹陂_庭審理案件前，需要辦理案件的法官必須親自去瀏覽閱讀案卷材料才能了解整個案件的事實，法官需要自己將案件抽絲剝繭，從而確定案件中能夠確定的證據種類和案件爭議的焦點。各級人民法院的法官每年承辦的案件成百上千，把電子卷宗生成技術、OCR技術應用到案件審理中，將紙質版的案卷材料轉變為可復制、結構化、電子化的電子卷宗文件，這樣可以方便法官快速檢索和復制相關的案件材料。[12]如上海市高級人民法院在2017年發布了《上海市高級人民法院關于建設完善電子卷宗隨案同步生成的實施方案》，確定在全市法院推廣電子卷宗同步生成和深度應用工作，在訴訟活動中的各個環節所產生的文件都要同步轉化為電子數據，歸檔進法院的案件辦理系統中。[13]

將所有的案卷材料進行電子化后，再通過其他智能化的計算機系統來提取和分析電子材料中的案件要素，如河北法院開發的“智審”系統，它可以將案件卷宗材料數據化、文檔化，可以自動歸納案件的爭議焦點，自動生成審判提綱，節省辦案法官的時間和精力。如蘇州法院的“智慧審判蘇州模式”，依托知識圖譜，自動解構和獲取電子材料中的事實要素，自動對比標記案件爭議的焦點。

通過智能化的計算機系統還可以對所獲取的各種證據進行校驗判斷。雖然證據價值判斷、司法政策等很難轉化為機器算法由人工智能識別判斷，但是可以通過人工智能判斷提取出來的證據是否符合法律及其相關司法解釋的規定，認定其是否符合證據能力的形式化要件。如上海的“206”智能辦案輔助系統就具備“單一證據校驗”的功能板塊，按照證據的種類看其是否符合法律、司法解釋等中關于證據規范的規定，甄別每一個案件證據是否符合案件的合法性、客觀性、關聯性，并且可以提示辦案人員對不符合規定的證據進行補強。從形式上幫助辦案的法官甄別證據是否存在瑕疵。[4]

（二）法律適用過程中人工智能的應用

1.規范尋找過程中人工智能的應用

規范尋找的過程就是法官根據所獲取法律事實進行法律適用的過程。在成文法國家就是法官尋找案件相關法條的過程，涉及到法律檢索的問題，就算法院計算機系統普及，出現了“電子法條”，法官可以通過輸入相關法條的關鍵字進行法律檢索，卻還是難免出現效率低下和相關法條檢索精準度不高的問題。但隨著大數據和人工智能的興起，可以利用大數據和人工智能技術實現案件相關法條的精確推送，省卻了辦案法官找法的過程。在英美法系等判例法國家，規范尋找的過程就是尋找以往先例的過程，尋找難度明顯更大。法官需要從以往的判例中總結提煉相似點和裁判規則，這需要法官閱讀和思考大量的先例，了解大量案件的案情，法官自己作為一個學習了大量判例的“知識庫”去對比現有案件與判例的相似點與不同點，然后做出相應判決。不同法官由于知識水平和學習判例的數量不同會導致相同案件由不同的法官裁判就會有不同的判決。這顯然對司法的公正與權威造成極大損害。而將大數據和人工智能引入到司法裁判領域，不僅可以極大提升辦案效率，還可以統一法律的適用。建立統一的“先例庫”，由人工智能平臺對以往案件進行分析，劃分案件類型并歸檔形成歷史數據，作為法官判案時統一的依據，補足類似案件裁判的差異。

2.量刑過程中人工智能的應用

定罪量刑是法官根據已經確定的案件事實與尋找到的法律規范相適應相匹配的過程，在西方法學這一過程被稱為涵攝，即將事實涵攝于法律規范，檢驗事實是否滿足法律規范的事實構成，并因此產生規范所規定的法律后果，推出法律規定與事實之間的對應關系。這個過程必然涉及到法官的價值判斷，按照凱爾森的理論，價值判斷是“依據一般有效性規范對一種事實行為所作的應當是這樣或不應當是這樣的判斷”，[14]是法官利用個人所學法律知識、社會常識和自己的理解所做的判斷。在價值判斷中引入人工智能，讓機器來代替法官作出價值判斷，其中涉及法律語言向計算機語言的轉換。將相關法律規范轉換為計算機語言可以做到，但要計算機理解人類的情理確實困難。法官在進行價值判斷的時候，所做出的判斷要具有期待可能性，即“法律不強人所難”，這是機器所難理解的。像轟動一時的“于歡辱母殺人案”中，對于于歡目睹母親受到侮辱而奮起反抗這一人類情感因素很難通過機器學習轉化為計算機語言，很難指望人工智能在“于歡案”中作出正確判斷。

但由人工智能給出初步的量刑建議還是現實的。現在多家法院開發的法院人工智能系統也都有量刑輔助的功能板塊?！胺ü偈腔钪姆尚恼摺保F實中法官也不可能將浩瀚煙海的法律條文都爛熟于心。如對具體刑期很難做到準確記憶，對民事案件中具體的賠償金額也需要對照相應的賠償金額表進行準確計算。從方便法官的角度，可以通過智能化的辦案系統解決這些計算問題。

三、司法裁判領域人工智能的發展限度

（一）人工智能無法完全替代“法官”

如今正在如火如荼地嘗試各種人工智能在司法裁判領域的應用，國家層面，國務院、最高院都相繼公布了人工智能發展、“智慧法院”建設的規劃[3]。在這樣的背景下，我們應當積極響應國家對于人工智能發展的規劃，積極擁抱人工智能，享受其給我們帶來的各種便利。另外我們也要對人工智能的應用時刻保持清醒的態度，警惕“人工智能萬能論”，打破關于AI法官能夠徹底代替人類法官去審理案件的理論。[15]人工智能確實給司法裁判工作帶來極大的便利，緩解了法院“訴訟爆炸”的現實情況。但僅就技術層面，人工智能在現階段還不能夠完全替代人類法官進行司法裁判，它仍然存在無法彌補的缺陷，無法像人一樣去擁有人類的情感，完全像人類一樣去思考問題?？梢钥闯?，就司法裁判人工智能發展的兩條路徑來看，無論是形式主義法學路徑下進行規則的預設還是現實主義法學路徑下的人工智能預測論都無法將隱含在背后的規則表述出來，必須由經驗豐富法官從復雜的案情中提取案件的焦點和爭議，然后進行法益的衡量和價值判斷。人工智能的這些缺陷導致了法官工作的無可替代性，司法裁判領域人工智能的應用研究仍然是一項長期性、探索性、困難性極大的工作。

（二）確定人的“主體性”和人工智能的“工具性”

在傳統法學范式下，司法裁判是法官做出判決的過程，這個過程是法官或法院機構行使司法權的過程。根據人民主權理論，這項權利應該屬于人民。司法權是由人民通過選舉方式選舉出代表組成法院機構或通過國家權力機關任免法官來間接行使這項權利的。這是人民授權的結果，其他人或者機構無權行使這項權利。首先，司法機關應該代表人民的利益，它本身應當屬于“人”的主體，才能作為人民代表來代表人民行使司法權這項國家公權力。其次，如果用人工智能替代法官，顯然是放棄了人的這項管理自己的權利，這樣的后果是未知的、不可控的。我們不能放棄“人”在司法裁判中的主體地位。人工智能只可以作為法官在審判過程中應對巨大“案件數量”的工具而存在。將人工智能引入到司法裁判領域的初衷絕不是因為人工智能在單個案件上比經驗豐富的法官強，而是為了緩解各級人民法院法官的辦案壓力，讓人工智能替代法官完成訴訟過程中的某些工作。當然，人工智能的偏離預警功能也可以在一定程度上限制法官的自由裁量權，可以在一定程度上幫助法院做到“同案同判”，但是絕不是剝奪法官的自由裁量權。我們不能將司法決定權完全交給機器，就算是一個案件完全由人工智能審理，也必須由法官最后審查確認。

（三）“人工智能”得出的結果不應具有終局性

在形式主義法學和實質主義法學路徑下的人工智能，其得出的結果都在人類的預設或者大數據的數據庫范圍內，它對案件作出的判斷都是依據以往的歷史數據的。每一個案件都有其獨特性，可能出現歷史數據以外的新的案件特征，如果完全由人工智能進行判斷，很難做到個案的公平正義，其所作出的判決也將是不合適的。那么人工智能所做出的一些裁決必然也不可能作為終局性的結果，必須要有相應的糾錯機制來防止錯案的發生。另外，在司法裁判中也必須存在錯誤判決的責任承擔者。在傳統司法判決中，判決是由審理案件的法官做出，錯誤判決的責任應當由辦理案件的相應法官承擔。但如果讓人工智能作為司法裁判的主體，一旦出現錯誤的判決，承擔責任的主體將是模糊的。同時，人工智能是由工程師通過數據代碼創造出的，人工智能也必將會體現出創造它的工程師的意志和判斷，但將工程師作為承擔責任的主體顯然也不合適。因此，基于終局性的要求，人工智能在司法裁判中所作出的結果只能經過法官根據案件實際和公平正義的法律理念論證后才能做為終局性的結果，并且最后的責任也應當由辦案法官[16]來承擔。

我國各級人民法院法官的辦案壓力巨大，每個法官每年都有幾百個案件的業務考核，甚至在某些基層法院，法官每年需要審理上千的案件，辦案人員人數明顯不足。同時，辦案法官的法學素養參差不齊，導致同一案件或同類型案件可能出現很大出入。將人工智能應用到司法領域確實可以極大提高辦案效率，緩解各級法院的辦案壓力，為實現社會主義法治道路提供助力。但我們在應用人工智能的時候，不應該盲目夸大其作用，陷入“人工智能萬能論”的陷阱，明確司法裁判領域人工智能發展的限度，不將司法決定權完全交給人工智能，而是將它作為工具來輔助法官審理案件，以達到緩解法官辦案壓力的效果[17]。