智能司法裁判的人機協同機制探索

摘? ? ? 要：智能司法裁判的目的在于實現同案同判，保障司法公正和效率。人機協同機制作為一項系統化制度，其秉持的科技與人文融合的理念能夠滿足智能司法裁判“尊重司法價值”“培養混合思維”“堅持人工智能工具論”的理論要求。目前，智能司法裁判實踐中尚存在人機脫節的技術障礙，具體表現為數據來源不足且質量欠缺、算法設計不完善且缺乏領域性、場景應用效果有待改善等，急需人機協同機制的調和與規制。在智能司法裁判人機協同機制構建過程中，應堅持以人為本、技術可靠的基本原則，完善相關法律，明確基本制度框架;設置專業機構，統籌資源;建立豐富多元的法律數據庫;加強算法設計中技術知識與法律知識的整合;規范使用應用場景;以形成自上而下與自下而上并存的雙向人機互動生態。

關? 鍵? 詞：智能司法裁判;人工智能;人機協同;工具主義

中圖分類號：D916.2? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? 文章編號：1007-8207（2022）04-0075-10

收稿日期：2021-10-11

作者簡介：石磊，復旦大學法學院博士研究生，研究方向為計算法學。

引? 言

歐美國家對于智能司法裁判普遍持消極保留的觀點，即大數據和人工智能的法律應用范圍和程度應受嚴格控制。如法國于2019年頒布《司法改革法》，禁止針對訴訟參與人和司法人員進行大數據分析;[1]美國則將信息技術主要運用于司法行政管理和有限的量刑評估等非實質性領域。[2]這種謹慎態度和有限嘗試正是基于智能技術介入司法裁判有對傳統司法價值產生異化或消解的風險，[3]如人工智能裁判系統往往通過計算相關性得出結論，并無價值判斷能力，極有可能危及個案正義和司法公信力。而且，目前圖譜構建、情節提取、類案識別、模型訓練、量刑預測和偏離度測算等開發路線均存在技術障礙，這也使得裁判輔助系統輸出的結果并不理想。[4]大數據時代，如何在維護司法價值的前提下充分發揮前沿技術的優勢，已成為智能司法裁判研究的核心問題之一。

在我國，隨著大數據技術的快速發展，人工智能技術不斷取得突破，智能司法裁判的議題逐漸升溫。《國家信息化發展戰略綱要》和《新一代人工智能發展規劃》均將智慧法院建設作為國家信息化和社會治理戰略的重要內容。《最高人民法院關于加快建設智慧法院的意見》明確指出，要利用計算機的深度學習能力和類腦智能推理來挖掘法律知識，以“滿足辦案人員對法律、案例、專業知識的精準化需求，促進法律類案同判和量刑規范化。”實踐中，各試點地區紛紛將智能輔助裁判系統作為具體的開發對象，如北京的“睿法官”系統、上海的刑事案件輔助辦案系統（以下簡稱“206系統”）、浙江的“智慧法院”、蘇州的“智慧審判蘇州模式”等，智能司法裁判儼然成為未來法治發展的“必修課”。

學界針對智能司法裁判的研究在總體性、反思性的理論建設以及風險預判等方面已漸入佳境，但對于具體場景適用問題，有建設性的理論闡述和制度探索尚顯不足。[5]特別是既有研究對于智能司法裁判的技術障礙和倫理風險雖有較多論述，但智能司法裁判的目的是什么，“技術賦能”究竟要提升何種能力、其法理定位又是什么等基礎性問題并沒有得到詳盡的回答，在理論基礎的探索上仍有進一步深化的空間。而且，人機協同是技術與人文的融合，其所具有的可欲性與智能司法裁判中法官參考計算結果作出判決的基本應用邏輯相契合，理應成為解決當前制度構建難題的重要突破口。然而，雖有部分研究基于司法的獨特性和技術的非情感性提出應構建人機協同機制，但對于如何建設缺乏較為全面、系統的論述。[6]基于此，本文嘗試以智能司法裁判為切入點，就人機協同機制的制度內涵、運行邏輯和具體形式展開探索。

一、“道”與“術”：回應智能司法裁判理論要求的人機協同機制

智能司法裁判的根本目的在于追求公正、效率的司法價值，而人機協同強調人類與機器的良性協作，能夠在保障司法基本價值的同時促進技術對司法裁判的強化作用。可以說，人機協同機制作為“術”（制度建構），其理念、邏輯有效回應了智能司法裁判的“道”（法理基礎）。

（一）智能司法裁判的“道”

⒈正當性。智能司法裁判的正當性來源于對司法公正、效率的價值追求。從科技與法律的一般關系來看，基于人的認知局限，法律實踐往往需要借助先進科技來加深對社會行為與結果之間的因果關系的理解，提高事實發現能力，從而強化法律規范社會行為的能力，促進社會正義。[7]大數據和人工智能技術的功能供給可以提高辦案效率，拓寬裁判思路，減少裁判恣意性，滿足多元的價值需求。具言之：一方面，智能司法裁判能夠促進司法公正。司法公正意味著訴訟當事人的公平審判權，司法裁判的一致性是法律結果可預見性的基本要求，訴訟當事人在類似的案件事實中應適用并獲得相近的判決結果。然而，司法實踐中仍存在“同案不同判”的不公正現象，部分刑事案件也存在量刑不規范、不均衡和不合理的情況。[8]大數據和人工智能則可以發揮抑制司法裁判恣意性的重要作用。如“206系統”的“量刑參考”功能能夠以“法定刑、基準刑、宣告刑”三個量刑維度進行數據標注，從海量的歷史裁判文書中提取法定量刑情節、酌定量刑情節和相關歷史影響因素，形成數據樣本庫，構建量刑預測模型，為法官量刑提供參考，起到規范量刑、減少量刑偏差和量刑失衡的作用。[9]另一方面，智能司法裁判能夠提高司法效率。從辦案效率來看，光學字符識別技術與自然語言處理技術、視覺識別技術、圖像分析技術相結合，可以幫助法官快速查找和發現證據間的關系及矛盾，極大地提升了司法文書和證據材料數據化導入和識別的效率。如“206系統”的證據鏈和證據審查判斷功能在盜竊案件中為辦案法官有效節約了約三分之一的梳理時間;[10]類案推送、裁判預測和偏離預警功能為法官決策提供參考結果，加快了決策進程;裁判文書自動生成功能減少了法官編輯文字的時間。從經濟效率來看，在民商事訴訟中引入的基于法經濟學理論開發的算法甚至能夠預測裁判結果的成本經濟效益，這就為法官作出有利于提高社會福利的裁判提供了參考。

⒉合理性。歐美國家研發的“法律專家系統”是按照規則主導的符號主義來設計智能技術介入司法的一種嘗試，但由于規則和情節之間的組合數量不計其數，需要大量人力來進行規則區分和事實選擇，不具有可行性。20世紀末，統計主義在自然語言處理效率上的突破使其逐漸取代了傳統的規則主義設計路徑。[11]如今，智能司法裁判所依賴的機器學習雖說是聯結學派的產物，但其本質上仍是統計主義路徑的延伸，是一種對于結構化數據和非結構化數據進行挖掘，通過概率計算和比較不斷改變神經元的連接從而獲取事物認知的過程。[12]因此，這種“大數據智能”實質上反映的是一種研發和應用過程中的數據思維。正如“大數據之父”舍恩伯格所言，大數據帶來的最大變革是一種思維的變革。[13]在我國，研發團隊在開發智能司法產品時遵照的也是一種“大數據智能”的技術邏輯。[14]當然，智能司法裁判所追求的是司法價值，法律規則依然是最高準則，由技術驅動的智能司法裁判自然離不開規則主導的法律思維。數據思維與法律思維相結合，應以法律思維為引導、數據思維為補充。在大陸法系國家，法律思維體現為以法律規則為邏輯起點找出事實間的因果關系，將事實因果作為小前提以演繹的邏輯得出裁判結論。也就是說，司法裁判本質上是追求符合規則且實質正確的結果并對其采取因果說理的活動。[15]這種因果性是目前人工智能技術所無法提供的。盡管大數據分析能夠從海量數據中快速找出人類無法察覺的事物規律進而為智能司法裁判提供參考，但基于大數據的智能司法判決本身也帶有數據思維追求相關性的特點，[16]并非基于因果推斷，而是根據統計原理找到相似度概率最高的匹配對象并予以輸出。表面上看，智能司法裁判中法律思維的因果性與數據思維的相關性產生了沖突。實際上，數據思維并非完全放棄了因果性，相關性亦是判斷因果關系的必要條件之一。“大數據智能”通過提供相關性的信息讓人更快地發現那些容易被忽視的因果關系，[17]從這一角度來看，兩種思維完全可以達成統一。

⒊合法性。智能司法裁判的法律定位是輔助司法更規范、更有效地進行實踐，這一合法性要求來自于法治的基本原則和人類社會的倫理規范。換言之，只有在工具主義的意義上，智能司法裁判才具有合法性，一方面，在我國，獨立公正司法是依法治國的基本要求，法官居中裁判，兼聽兩造，不受他人干預，獨立作出判決?！吨腥A人民共和國憲法》第一百三十一條規定：“人民法院依照法律規定獨立行使審判權，不受行政機關、社會團體和個人的干涉。”《中華人民共和國法官法》第七條規定：“法官依法履行職責，受法律保護，不受行政機關、社會團體和個人的干涉?！比羧斯ぶ悄艿牟门蓄A測成為裁判的主要依據或強制性遵依要素，必然會干擾到法官的獨立判斷，這就違反了現行法律體系的價值基礎，從而使智能司法裁判喪失了實證法上的合法性。另一方面，智能司法裁判在技術上仍處于弱人工階段，無法實現類似法官的復雜思考。數據驅動的經驗主義邏輯既不能完全發現事實之間的因果關系，也無法對糾紛中的違約、違法行為以及裁判后的個體效果與社會影響進行價值判斷，容易使司法裁判陷入過度形式化的桎梏，化約人的復雜性，尤其會忽視人類的情感和倫理因素。加之在我國司法傳統中，情理判斷向來有著深刻的決策影響力，[18]而公眾也普遍欣賞和期待合情合理合法的判決。如果司法判決喪失倫理性，那么司法體系和國家法律將會面臨社會信任危機，而司法權威也將無從談起。[19]可見，智能司法裁判要滿足道德合法性，必須以一種受控制的工具主義姿態出現。事實上，在我國推行智能司法裁判試點過程中，各類規范性文件都明確了人民法院和法官的主導地位，并且強調人工智能技術的輔助性地位。如《人民法院信息化建設五年發展規劃（2019-2023》提出：“審判業務需要全面實現網上辦理，實現全程留痕和實時動態監控，通過案例參考等方式輔助法官提高裁判文書說理水平、助推裁判標準統一?！边@里的“輔助”“助推”等表述直接點明了智能司法裁判的工具性導向。

（二）人機協同機制的“術”

“人機協同”這一概念最早出現并實踐于飛機駕駛領域，是一種實現人類與科技相互融合、以提升任務執行效率為目的制度設計理念，當前已普遍出現在教育、汽車駕駛、新聞傳播等研究之中。[20]人機協同的核心特征是以人為本，在機器與人的協作過程中增強人的各項能力。在開放的復雜巨系統（如人腦系統、社會系統等）下，人機交互或合作系統是系統科學與人工智能相互溝通的產物，由人、專家和智能機器三個子系統所構成，可以綜合集成知識并實現認識飛躍。[21]具言之，在人機協同系統中，計算機負責數據計算、簡單推斷和結果預測工作，而使用者負責設定任務并根據計算結果作出最終決策，重點在于發揮人的創造性和靈活性，高效解決復雜問題。[22]人機協同機制是在多場景、多功能、多層次和多主體上實現人機協同的制度體系，是政策、理論、研發和實踐之間相互溝通與銜接的“中間橋梁”，其針對的是從系統設計到系統應用的一系列過程，而非單純的技術應用環節。以智能司法裁判系統為例，多場景指的是證據審查判斷、類案推送、裁判預測、偏離度預警、文書自動生成等多項涉及事實判定、法律推理和結果裁定的業務場景;多層次指的是目標確定、架構搭建、數據采集、算法設計、模型訓練、上線應用、升級反饋以及監督評價等一系列系統研發、使用和改進流程;多主體主要是指技術專家、法律專家和訴訟參與人等與智能司法裁判系統存在互動的群體。

作為系統化工程的人機協同機制具備三大功能，即價值協調功能、流程整合功能和系統改進功能。三者之間相互推動（見圖1）。就智能司法裁判系統的人機協同機制而言，價值協調功能在于平衡公平、正義和效率的司法價值，同時協調價值理性與技術理性，并對流程整合功能和系統改進功能提供價值目標指引和價值偏離警示;流程整合功能在于將司法目標選擇、智能裁判系統開發、系統應用和反饋機制構建成完整互通的運行鏈，使程序設計員、法律專家、司法人員以及訴訟當事人有序參與到整個系統流程中，以回應價值需求，并為未來升級改進提供經驗反饋;系統改進功能主要在于為智能司法裁判系統提供漏洞修復和迭代升級，防止價值偏離?？梢哉f，人機協同機制的三大功能與追求司法價值、提倡混合思維、堅持技術工具主義的智能司法裁判理念有著高度的契合性。

二、“癥”：我國智能司法裁判面臨的困境

目前，智能司法裁判主要在數據、算法和場景三個方面存在阻滯，“癥狀”為技術障礙和規范失位，其根源在于工具理性與價值理性之間的失衡。

（一）數據質量難以保證

法律知識本體庫和知識圖譜構建都依賴于數據資源的大量匯聚，才能為情節提取、類案識別、模型訓練提供知識基礎?？梢?，高質量、大規模的數據是高擬合度模型的必要條件，是證據審查判斷、類案推送、裁判預測和偏離度風險預警等功能準確、高效發揮作用的前提。然而，目前法律領域數據在體量上明顯不足，難以保證“量”和“質”。一是數據來源仍以裁判文書為主，種類有限，導致機器提取的案件信息不夠充分和全面。如“206系統”的大數據資源庫雖然有九類子庫總計2000余萬條數據，但裁判文書這一類子庫中就有1600萬條數據。[23]二是單一種類的數據無法做到全樣本收集。即便在強制文書上網的規定下，中國裁判文書網作為我國最大的裁判文書數據網站，其收納的數據也只有實際裁判量的一半左右。[24]三是數據真實性和規范性欠缺。一方面，案卷內容無法全面數據化，如法官個人經驗、審判委員會的討論與決策等;另一方面，原始數據需要經過人工標注才能得到有效識別，但在標注環節尚缺乏統一規范且存在化約信息量、扭曲事實的風險。如在智能司法裁判系統證據審查判斷功能中一直提倡的“要素式情節提取”，就出現過消解事實的復雜性從而導致結果偏差的問題。

（二）機器學習算法存在缺陷

在智能司法裁判系統技術研發上，目前常見的做法是將通用大數據和人工智能技術平移至司法領域。然而，由于法律數據和司法裁判思維有其特殊性，簡單移植的效果并不理想。一是法律數據主要以文字、圖像等非結構化數據的形式存在，具有多變性，裁判文書雖有統一格式但每個法官的表述方式和用詞習慣也不盡相同，這大大增加了基于一般語料訓練而得的通用自然語言處理模型的辨析難度。二是在經驗提取過程中，以歸納邏輯為主的機器學習算法與法官的裁判思維存在一定錯位。受限于數據本身的局限性，智能司法裁判系統往往會忽視生活經驗、道德判斷等潛在的經驗考量，難以完整地模擬人類的經驗知識。司法實踐中，就有部分辦案法官指出類案推送的準確率不足，甚至令人失望。[25]三是機器學習在數據關聯上有“算法歧視”之嫌。在大數據文本挖掘過程中，文本識別需要確定特征向量，雖然人工亦可確定特征向量且能刻意排除歧視性要素，但因其效率太低，故往往由機器學習的自動聚類方式來完成。[26]而機器為追求最高準確度會把性別、財富、民族、信仰等帶有歧視性的信息納入分類和預測模型，由此被告人極有可能會因法外因素遭受不公正的處罰。四是算法黑箱的不可解釋性?！按髷祿倪\作是在一個超出我們正常理解的范圍之上的”，[27]智能司法裁判系統的證據審查、裁判預測等功能在運行機理上同樣存在難以解釋的地方，這種算法黑箱會影響到當事人或被告人的知情權，以至于其無法進行有效的質證和答辯，相關合法權益也無法得到充分保護。

（三）場景應用中的人機矛盾

一方面，由于缺乏解釋新問題的能力且缺乏創造性的價值判斷，智能司法裁判系統的適用范圍具有局限性。智能司法裁判系統的推斷依據是歷史數據，面對以前從未發生過的問題其無法得出合理預測。而且，從統計學的角度看，幾乎所有基于歷史數據的統計模型都存在一定誤差，特別是那些被模型認為是“極端值”的罕見案件，結果的誤差可能會更大。基于此，有學者斷言，人工智能法律推理的任何現有關系模型都不能恰當模擬司法裁量權的使用。[28]另一方面，智能司法裁判系統有沖擊法官獨立審判權的風險。如在量刑預測和風險偏離度預警模塊的使用中，部分地區要求辦案法官如果不遵照系統的結果裁判，須向審判委員會或相關監督機構進行詳細說明。[29]這種強制性適用和過度監督不僅會使法官產生心理錨定效應，認為依據機器裁判就是對的，甚至會使其出于風險規避的考慮避免作出不同判決。筆者認為，上述現實問題產生的主要原因應歸結于人機之間的緊張關系。一是智能司法裁判系統在實踐中缺乏專門法律法規的指引和國家專門機構的指導，導致各地之間數據互通和經驗交流不暢，難以形成深入的開發態勢，甚至出現資源浪費現象。二是目前智能司法裁判系統的技術研發模式為技術外包，即由人民法院提出研發項目及其子項的要求，科大訊飛、華宇元典等法律科技公司負責技術開發。但研發過程中由于人民法院專業知識不足，在數據抽取、算法選擇等開發環節無法提供有針對性的建議，導致系統難以達到預期效果。三是部分一線法官因對智能裁判系統的功能和機理缺乏理解而存在抗拒心理，且系統時常出現的技術故障也令一線法官對其極不信任，這一定程度上使國家戰略和法官實踐呈現出“熱”與“冷”兩種相反面向。[30]

三、“方”：構建智能司法裁判人機協同機制

針對目前弱人工智能階段的司法裁判輔助系統，筆者勾勒出智能司法裁判人機協同機制模型（見圖2），希冀其能成為化解智能司法裁判阻滯的“良方”。

（一）完善基本法律制度，加強專門機構建設

只有明確智能司法裁判的法律定位，才能使相關制度的討論和建設向縱深發展。智能司法裁判的實踐價值無法消解工具濫用和誤用所帶來的風險是目前學界合法性爭論的核心焦點，如威脅道德主體性、干預法官審判權、歸責模糊和損害程序正義等。事實上，功能和風險并非不可調和，一旦法律體系對此作出統一回應，那么合法性問題就會迎刃而解。一是采取設立新法或修正訴訟法的形式確定智能司法裁判的法律地位和基本原則。無論立法還是修法，都應堅守以人為本、技術可靠的基本原則，明確人工智能在司法中的輔助地位，指明適用的一般條件和監管方式。二是最高人民法院可以通過司法解釋和指導意見的形式來具體化操作規范。三是制定安全可行的技術標準，確保技術開發的質量。

法律確認的基本原則和規則需要國家專門機構在實踐層面予以落實。在我國，新一代人工智能治理專業委員會已于2019年成立。[31]為確保最大化發揮智能司法裁判的功效，筆者建議對該委員會的功能加以細化。在職責權限上，該委員會應承擔起統籌全局的重任，包括方案設計、資源分配、技術指導、運行監管、系統升級和規則建議等;在建制上，最高人民法院不但是司法智能化的實際推動者，也是司法系統內審判工作和司法行政工作中最權威的監督者和指導者，因此在其內部設立一個智能司法專業委員會是比較合理的;在人員組成上，該委員會的成分應是多元的，除法官和法學家等法律專業人士外，計算機科學、統計學和社會學等領域的權威專家也應包含其中。之所以將這些領域的專家納入進來，主要是因為其在所屬學科領域有較為深厚的實踐積累，能就理論與算法的融合作出較為合理的判斷，而且作為獨立第三方，其能對智能司法裁判的方案進行科學評估并提出合理化建議。多領域專家的共同參與能夠在系統設計和監管層面實現法律、技術與倫理之間的互通，從而為人機協同奠定基礎。這一做法已有成功的案例可循：英國法律學會內設了“公共政策技術與法律委員會”，其成員來自法律、政府管理、計算機技術和人權研究等多個相關領域，主要負責審查算法的運用，以保證司法公信力。[32]

（二）建立多元化、高質量的法律數據庫

第一，建立司法數據庫和規則數據庫。各級地方法院可以省級為單位將案卷文書電子化后上傳至由國家專門機構設置的司法數據庫，并以司法數據庫為紐帶實現數據共享。之所以將數據交由司法數據庫而非公開，是因部分案卷內容涉及個人隱私不宜公開，只可用于司法系統內部的交流探討，如此既能保護個人隱私亦可擴大數據的覆蓋面。除司法數據庫外，還應建立以法律規則、證據規則為內容的規則數據庫，以便智能司法裁判系統更有效地審查證據和推送類案。第二，實現司法數據庫與其他社會經濟數據庫的對接，擴大知識連結面，以供智能司法裁判系統給出更符合價值預期的建議。這些外部數據既可以是官方數據，如全國及各地的統計年鑒，也可以是高校和科研單位收集的社會調查數據，如中國人民大學負責的“中國綜合社會調查”（CGSS）數據和北京大學收集的“中國家庭追蹤調查”（CFPS）數據，還可以是互聯網企業收集的客戶信息和行為大數據。第三，建立知識本體庫時應明確權重標準?；诎讣氐臋嘀夭煌瑢⒅苯佑绊懙筋A測結果，知識本體庫技術手冊中應優先指明要素類別和相應權重，同時設定相似度閾值作為判斷案件間是否類似的標準。大量的司法實證（尤其在量刑方面）已對司法裁判的規范化和均衡化進行了探索，這類經驗可以為優化要素設置和權重提供重要參考。此外，案例之間的優先級問題也需著重考慮。案例之間由于在牽涉問題的重要性和裁判主體的權威性上存在不同，因此參考價值也有所不同。為保證機器能夠準確提供法官想要的參考案例，在類案推送系統中應區分優質案例與一般案例之間的權重，指導性案例最優，優質案例次之，一般案例再次之。其中，優質案例既可是公報案例、典型案例或參閱案例，亦可通過人民法院評選的形式篩選。

（三）算法研發中完美融合技術知識與法律知識

第一，算法相當于機器的思維方式，如何讓機器準確理解法官的命令且“思考”結果滿足法官的裁判需求是人機協同機制的最終目標。若達成這一目標，算法研發是十分重要的技術進路。基于法律語言的特殊性，算法研發過程中需要法律人介入。第二，因智能司法裁判系統在時效上具有滯后性，故須開發數據庫實時更新技術。為避免實時更新技術出現格式化瑕疵，新上傳的數據應經人工審查才能正式進入數據庫。筆者建議，應同步開發智能審核技術，輔助人工審核，以提高處理效率。第三，針對算法黑箱問題，可從兩方面著手：一是研發可解釋的算法技術，這點目前已經有團體在其他領域邁出了第一步。[33]二是在沒有前述技術實現的情況下，至少應該保證算法運行出來的參數和公式能夠從物理的角度予以合理解釋。[34]這里的解釋主體應是由技術人員和法律人士組成的評估團體。第四，技術知識話語和法律知識話語極為不同，極易引發人機矛盾，而復合人才的培養能夠消減這一矛盾，將算法研發提高到一個新的層次。當前，西南政法大學、清華大學法學院、中國人民大學法學院、東南大學法學院等國內知名院校已經開始培養復合人才，如開設人工智能與法學交叉學科的研究中心或培養項目，開設計算機專業課程由計算機專家講解相關前沿理論和技術等。

（四）智能司法裁判系統應用場景規范化

第一，智能司法裁判系統中的類案推送、裁判預測等功能所追求的“同案同判”雖能保證判決的平等性，卻不一定能保證判決的實質正確性。因而，系統判斷結果只應作為法官的參考，不應具有強制性。即便法官判決與系統判斷結果不一致亦無需主動報告，法院監督部門在詳細對比分析后，若對法官判決存疑，此時方可要求其說明具體理由。第二，裁判說理中，法官應當指出是否參考了智能司法裁判系統，但不宜將其直接向外界開放，以免出現濫用系統等不法行為。為提高裁判透明度、社會接受度，促進技術交流，相關部門可就智能司法裁判系統的設計目的、基本原理、算法邏輯、專業術語、功能使用、準確程度和潛在風險制作并發布技術手冊。第三，二審不采用智能司法裁判系統，在此環節由二審法官人工作出價值判斷，一定程度上可以避免一審法官基于智能司法裁判系統判斷結果作出錯誤判決。第四，檢方在刑事案件中擁有“智慧檢務”等輔助系統，掌握信息程度較高，被告人會處于不利地位。因此，應賦予訴訟當事人及其代理律師查閱相關案件的系統運行日志和報告的權利，這樣既可縮少控辯雙方的信息差距，通過當事人的質疑和反饋智能輔助系統在功能上亦可精益求精。第五，智能司法裁判系統的漏洞修補和功能升級應由監管者、裁判者和社會公眾三方共同完成。一是相關部門下設獨立的技術部門負責日常檢測和運行維護; 二是法官在日常裁判活動中應對不準確的類案推送結果及明顯錯誤的預測結果加以標注并就使用體驗提出建議;三是除當事人可提出質疑和反饋外，法學家、工程師及公眾皆可參與到聽證會或建議收集活動中找提出自己的看法;四是科研單位、大專院校作為第三方評估機構應周期性評價智能司法裁判系統運行的有效性并為系統改良提供更科學、全面的理論依據。[35]

結? 語

《新一代人工智能發展規劃》將“突破人機協同共融的情境理解與決策學習、直覺推理與因果模型、記憶與知識演化等理論，實現學習與思考接近或超過人類智能水平的混合增強智能”作為應用基礎理論建設的一項重點。[36]就智能司法裁判而言，人機協同機制在頂層設計和實踐應用環節將多主體、多功能和多場景有機統合起來，既有助于充分發揮人類的創造性、靈活性和反思性，防止司法權異化，增加公共信任，又可借助大數據和人工智能強大、快速和準確的計算力提升司法效率，促進社會正義。立足于此，堅守以人為本原則、運行安全可靠的人機協同機制正是以信息技術提高司法裁判質效進程中化解人機矛盾的“金鑰匙”。

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（責任編輯：劉亞峰? 實習編輯：王政橋）

Exploration on Man-machine Cooperation Mechanism of

Intelligent Judicial Adjudication

Shi Lei

Abstract：The purpose of intelligent judicial adjudication is to realize the same case and judgment，and ensure judicial justice and efficiency.As a systematic system，the man-machine cooperation mechanism adheres to the concept of the integration of science and technology and humanities，which can meet the theoretical requirements of intelligent judicial adjudication，such as “respecting judicial value”，“cultivating mixed thinking” and “adhering to the instrumental theory of artificial intelligence”.At present，there are still technical obstacles of man-machine disconnection in the practice of intelligent judicial adjudication，which are manifested in insufficient data sources and lack of quality，imperfect algorithm design and lack of domain，and the effect of scene application needs to be improved.There is an urgent need for the reconciliation and regulation of man-machine cooperation mechanism.In the process of constructing the man-machine coordination mechanism of intelligent judicial adjudication，we should adhere to the basic principles of people-oriented and reliable technology，formulate or modify laws，clarify the basic institutional framework，establish professional institutions to coordinate resources，create a rich and diversified legal database，strengthen the integration of technical knowledge and legal knowledge in algorithm design，and construct an application scene dominated by judges，with clear functions and timely feedback，To form a two-way human-computer interaction ecology from top to bottom and from bottom to top.

Key words：artificial intelligence justice;intelligent referee;man machine cooperation;instrumentalism