民事司法中同案同判的智能化實現路徑

摘要：同案同判是司法公正與司法統一的必然要求，也是司法制度追求的終極目標。大數據與人工智能為司法審判改革提供了重要契機，也為同案同判的實現提供了可能性。各地區法院對同案同判智能化實現的探索百花齊放，然而在實際應用過程中存在著諸多問題，根本原因是大數據和人工智能等技術話語與法律話語尚未實現深度融合。要件事實審判思維是當前唯一能與同案同判智能化形成對接的最有效的方案。以民事司法為例，同案同判的智能化實現應以要件事實審判思維為基本遵循，促進裁判的規范化與標準化、實現判決書的格式化和形式化表達、設計同案的識別要素，在此基礎上檢索與發現同案、預測與監督裁判。

關鍵詞：大數據司法;同案同判;要件事實審判思維;同案識別;裁判預測

基金項目：國家重點研發計劃項目“面向訴訟全流程的一體化便民服務技術及裝備研究”（項目編號：2018YFC0830200）;國家社會科學基金重大項目“民事司法智能化設計的理論方案研究”（項目編號：18ZDA142）子課題“司法文書表達規范化與大數據背景下的智能審判”;最高人民法院司法大數據研究基地資助成果

中圖分類號：D923? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1003-854X（2022）06-0107-09

一、背景與問題

2020年11月，習近平總書記在中央全面依法治國工作會議上指出：“深化司法責任制綜合配套改革，加強司法制約監督，健全社會公平正義法治保障制度，努力讓人民群眾在每一個司法案件中感受到公平正義。”司法公正之所以具有如此重要的分量，是因為司法公正是切實保障社會公平正義和人民權利的堅強后盾，是司法改革最核心的目標，而同案同判①作為司法統一層面的司法公正，是司法公正的必然要求。同案同判指類似案件類似裁判，在某種意義上是依法裁判的具象化表達，使得形式正義與法的可預期性更好地顯露出來②，因而成為司法改革的重要目標與公正司法的重點內容。但就現階段而言，同案同判依舊是“理想”而非“現實”，有必要探索新的思路和實現路徑。隨著大數據與智能化時代的來臨，智能司法成為我國司法領域推進的一個重要改革目標，作為智能司法所帶來的技術運用，大數據與人工智能為同案同判的實現提供了可能性。

（一）大數據和人工智能為同案同判的實現提供了可能

大數據和人工智能與司法領域的深度融合是實現司法現代化的必由之路，目前智能技術在司法中的應用主要包括司法管理信息化（效率）與司法裁判智能化（公正）兩方面。一方面，智能技術為打破訴訟服務困境提供可能的同時也在客觀上提升了社會公眾對訴訟服務的期待③，現行司法智能化第一階段的主要內容即為案件管理、訴訟服務與審判過程的信息化建設。另一方面，借助大數據與人工智能技術實現審判體系與審判能力現代化，不能僅停留于提高司法效率，更應關注如何進一步促進公正司法④，利用智能技術實現對公平正義更高層次和更廣范圍的追求。本文的研究主題即聚焦于司法裁判智能化，同案同判的智能化實現路徑為本文的核心內容。

大數據與人工智能技術對同案同判的實現提供了新的思路和可能性。實踐中，同案不同判的現象并不少見，原因包括個案事實關系的千差萬別、裁判主體數量的多樣化、裁判案件信息的封閉性以及事實認定的經驗性等。而大數據與人工智能技術的應用可以掃除原有司法地方保護主義對審判公正性的影響、改變案件信息的封閉性、統一事實的認定等，能夠在一定程度上規制同案不同判的亂象、推動同案同判的實現。2017年發布的《最高人民法院關于加快建設智慧法院的意見》明確指出，大數據和人工智能技術的運用能夠促進類案同判和量刑規范化。

（二）大數據和人工智能在同案同判中的應用與問題

智能技術在同案同判中的應用大體上分為“同案”的檢索與發現、“同判”的預測與監督兩部分內容，理論界與實務界對同案同判的智能化實現寄予厚望并積極為其提供理論支撐、研發應用系統，然而目前看來效果并不理想。

首先，智能司法下類案檢索機制的現狀與成因。2015年以來最高院密集頒布多部司法解釋⑤，類案檢索機制作為一種新型審判管理技術與司法檢測手段被賦予了規范裁判尺度與統一法律適用的重任。與司法解釋頒布的轟轟烈烈相呼應，各地區各級法院對類案檢索機制的探索亦如火如荼。⑥ 目前我國的類案檢索平臺呈現出“百花齊放、各有千秋”的態勢，但不同程度地存在著推送案例不精確、來源不明、層級不清、實踐差異顯著等問題。⑦ 類案檢索機制仍處于探索階段，存在問題很正常，很有必要全面客觀地分析相關成因以求完善。現行類案檢索機制推送的案件“類似而無用”的成因包括：其一，類案數據庫不夠全面。類案檢索機制一般而言依托法院系統的辦案平臺、檔案系統、中國裁判文書網、法信、智審等平臺展開，即現階段我國的司法數據以公開的裁判文書為主，然而這些數據只是司法中的有限數據，也是角度特定的數據⑧，無法形成全面樣本，更無法在此基礎上統一裁判尺度與法律適用。而且各個數據庫的建構邏輯與分類標準存在不精準、不完整、不全面的問題，無法實現精準推送。其二，現階段裁判文書的格式化與形式化程度不高，暫時無法滿足數據檢索精確化與質效化的需要。其三，現有大數據與人工智能技術發展不足，類案檢索機制的運行存在技術障礙。其四，最為根本的原因是新興技術話語與傳統專業話語尚未形成良性融合，導致類案檢索機制的實際應用效果不佳。因此，現行類案檢索機制應從以上四方面予以完善和優化。

其次，智能司法下裁判預測的局限與成因。司法裁判智能化兼具輔助性功能與決定性功能，前者包括起草文件、法規檢索等內容，后者則是利用計算機模型來評估事實和預測判決。⑨ 相較而言，目前決定性功能發展受限。一方面，目前的人工智能處于弱人工智能階段，決定了當前的司法人工智能只是提高司法效率的便利工具，其他應用如海量判例篩選、輔助量刑規范化等至多屬于增強同案同判等人類司法智慧的AI。⑩ 另一方面，大數據與人工智能具有內在局限性，可能誘發司法固有屬性被消解、法官主體地位被削弱、司法改革目標被替代和司法改革結果失控等風險。{11} 因而技術的運用應尊重司法固有屬性與法官的獨立地位。決定性功能涉及尊重與監督司法權力的問題，智能技術的內在局限性更為突出。所以，相較于類案檢索機制構建的熱火朝天，目前裁判預測機制的探索相對謹慎克制。但是，司法人工智能是一種知識與思維的合成體，具有分析和解決問題的綜合能力，可以在識別與理解案件事實的基礎上予以決策。{12} 大數據和人工智能可以使真正意義上的裁判預測成為可能，應積極理性地推動智能技術在裁判預測方面的應用。D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144

在裁判預測與預警方面比較典型的是江蘇法院的“同案不同判預警平臺”，該平臺旨在為法官辦理案件提供智能化的決策輔助、提高司法管理的精準化水平。但是，人工智能預測裁判的正確率較低、規則模型存在偏差。究其原因，一是數據質量有待提高。一方面目前作為機器學習對象的裁判文書的制作欠缺格式化與形式化，且影響裁判的重要因素與隱性因素并未記載于裁判文書，比如包含案件審理重要內容的案卷以及部分內部規定、會議紀要等。{13} 另一方面裁判文書的公開水平不足，裁判文書網公開文書數量與辦結案件的比例在50%左右，與其說是大數據，不如說是大量數據。二是人工智能預測裁判應用效果不佳，表明算法存在某種技術上的缺陷且算法本身效率不高。三是技術知識與法律專業知識之間的分離成為阻礙智能技術應用于司法的根本原因，導致技術人員與司法人員無法相互理解，更無法協同合作解決問題優化運行機制。

總的來說，在智能技術應用于司法領域的過程中，技術話語與法律話語的融合是關鍵步驟。目前二者為何未能有效融合呢？一方面技術知識應用于司法領域時依舊固守原有邏輯，并未針對司法的固有屬性進行迭代與升級。另一方面法學領域在迎接大數據與人工智能技術時主要停留于表面的宏觀概述，具體的精細化應用缺乏研究與論證。{14} 那么，應如何促進二者深度融合呢？一方面技術的運用必須尊重法律思維與司法邏輯，恪守技術的工具價值。另一方面完善法學專業詞庫與規則的建構，同時符合技術的應用邏輯。可以說，在大數據和人工智能時代，法律人需要面對提高立法技術和解釋能力的雙重任務。{15} 立法理念對于立法活動具有直接指導功能{16}，法律解釋的價值取向對解釋能力具有引導功能，因此在理念與價值取向上，應在堅守法律思維與司法邏輯的基礎上對司法智能化潮流予以回應。而這需要理論工具的加持與指引，要件事實審判思維不僅蘊含著深厚的理論基礎，而且契合智能化技術格式化和精細化的特點，應以此作為理論抓手。

考慮到目前大數據與人工智能的運用存在技術上的不確定性，對于技術與司法的融合應當保持謹慎且循序漸進的態度，案情與法律關系易于明確的案件更適宜智能技術的應用。相較于刑事案件與行政案件，人工智能更宜應用于民事案件。其一，刑事以及行政訴訟呈現出“弱對抗”甚至“無對抗”的狀態，查明事實的成本與難度更高。而民事訴訟的基本結構則表現為“對抗與判定”，雙方當事人的攻擊防御有利于事實查明。其二，刑事以及行政訴訟更多地考慮社會與輿論因素，影響裁判的因素較為復雜，不利于裁判預測。其三，民事案件的證明標準與證明要求相對較低，比如刑事的證明標準為排除合理懷疑，而民事的證明標準一般為高度概然性。比如證據裁判原則的重要性不同，在民事訴訟中證據裁判作為原則的意義和地位遠不如刑事訴訟。{17} 再比如“行為人主觀過錯的認定”問題，在民事領域違法性認識不是過錯的構成要素，不影響民事責任的成立，但是在刑事領域中，違法性認識至少影響責任的輕重，且承載著限制處罰范圍的功能。{18} 因此，本文立足于民事司法探究同案同判的智能化實現路徑。

二、理論遵循：要件事實審判思維與民事同案同判智能化系統的對接

技術話語與法律話語融合的目標是使機器具有完備的法律知識，這就要求法律知識的呈現方式便于機器識別。法律工作者的主要任務就是完善法學專業詞庫與規則的建構與呈現，集中體現在完善作為主要司法數據的裁判文書的格式化與規范化表達。要件事實審判思維是當前能與同案同判體系形成對接的最有效方案。

（一）民事同案同判智能化體系中技術話語與法律話語的融合

民事同案同判智能化體系應用了大數據與人工智能技術，智能技術的本質為計算，基礎為數據，通過數據采集、數據加工、數據分析等過程形成有價值的信息流和知識模型。正如斯坦福大學吳恩達所提出的二八定律：“80%的數據+20%的模型=更好的AI”，數據對于司法智能化而言意義重大。而同案同判智能化體系中的司法數據主要以裁判文書為主，機器在讀取與識別裁判文書的基礎上進行大量樣本的數據訓練，逐步逼近復雜函數。法律話語與技術話語的連接點就是作為司法數據的裁判文書，為實現二者良性融合，司法數據的表達不僅要體現法律邏輯的嚴密性和推理性，也要適應和符合技術邏輯的特征。

智能技術應用的邏輯是什么呢？對司法數據提出了什么要求呢？智能技術的本質為計算即算法，算法的基礎在于深度學習，深度學習的首要任務是盡可能采用一種簡單的算法來實現所求解問題的分層特征表示{19}，信息量（數據特征與數據關系）的提供直接決定深度學習的應用水平，而知識圖譜為深度學習提供了充足的信息量。知識圖譜是將現實世界映射到數據世界、由節點（物理世界中的實體及概念）和邊（屬性和關系）組成的語義網絡。知識圖譜富含大量的實體及概念間的關系，為機器學習和理解自然語言提供了支持。知識圖譜通過創立節點、明確屬性與關系等步驟完成建立，作為基礎的數據應當滿足知識可推理、機器看得懂的要求，因此，數據的呈現應當具有規范性、全面性、層次性、格式化、精確化的特征，這也進一步要求數據的表達盡可能地體現出法律邏輯的可推理性和嚴密性。那么如何確保司法數據的呈現滿足法律邏輯和技術邏輯的要求呢？在現有的理論前提和司法習慣下，要件事實審判思維的引入和遵循可以解決這一問題。

（二）民事同案同判智能化體系中要件事實審判思維的引入與遵循

要件事實審判思維表現為“實體法請求權基礎—訴訟請求—要件—要件事實—重要間接事實（主要證據）”的邏輯范式。要件事實審判思維以要件事實為核心概念，一般而言，要件事實指的是產生法律效果所必要的實體法要件所對應的具體事實。{20} 要件事實是一個非常重要的概念，要件事實相當于實體法中的法律事實、訴訟法中的主要事實，而要件事實這一概念存在的價值體現為在實體法和程序法共同作用的“法的空間（訴訟場域）”實現實體法與程序法的融合。在要件事實的連接之下，實體法提供的“法律效果—要件事實”框架與程序法提供的“主張—抗辯”框架相呼應，通過雙方當事人的攻擊防御活動，爭議的案件事實逐步按照實體法的框架呈現出來，并最終形成審判對象。可以說，以要件事實為核心概念的要件事實審判思維體現出了實體法與訴訟法的內在邏輯。D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144

具體而言：第一，要件事實審判思維揭示了法律適用的邏輯模式，即三段論推理——一種將抽象的法律要件適用于具體案件事實的演繹推理方式。從請求權基礎的角度來看（T→R），要件事實與實體法規范中的法律效果發生所需要的法律要件相對應，這與三段論的大前提一致;從將特定案件事實涵攝于法律描述的構成要件的角度看（S→T），要件事實對應著作為三段論小前提的案件事實，而小前提的獲得需要基于主要證據完成事實認定;三段論適用的結果是事實與規范相互對應的法律適用過程中法律效果發生與否的問題（S→R）。第二，民法思維表現為請求權基礎分析方法，民事訴訟程序正是始于原告行使請求權，訴訟請求以請求權基礎為實體法依據，而要件事實審判思維恰好以實體法請求權基礎作為出發點，在分解請求權基礎的構成要件、將案件事實歸入構成要件的基礎上完成案件的審判。第三，要件事實審判思維與民事訴訟基礎理論之間亦存在深厚聯系。在受理階段，要件事實審判思維為判斷受理條件滿足與否提供了識別的標準，即訴訟請求依據明確的請求權基礎、事實和理由圍繞要件事實展開，只有能夠引發法律效果發生的要件事實才可以作為訴訟標的。在審理階段，要件事實論的實體法基礎為證明責任理論，程序法基礎為主張責任理論，因此要件事實審判思維為事實認定、證據調查、爭點確定提供了依據。在裁判階段，判決主文和既判力的客觀作用范圍也是圍繞要件事實展開。可見，要件事實審判思維是一種具有深厚理論基礎的方法論工具。

遵循要件事實審判思維制作出的裁判文書不僅能夠體現法律思維與法律邏輯，也能夠體現規范性、分層性、格式化、精確化的特點。要件事實審判思維以要件事實為核心概念，因此要件事實的特征決定了要件事實審判思維的特征。實體法視域中的要件事實具有單一性，即由該事實引發的法律效果具有單一性。要件事實的單一性是由主張證明責任分配的單一性決定的，因為同一要件事實不可能由對立的雙方當事人同時承擔主張證明責任。程序法視域中的要件事實作為當事人攻擊防御的對象以及法官裁判的對象，具有具體性和特定性的特征。{21} 要件事實所具有的單一性、具體性和特定性決定了要件事實審判邏輯呈現出強烈的要件化與格式化的外觀主義特征，同時決定了以要件事實審判邏輯為遵循的要件審判方法是一種最適合運用智能化技術的審判方法，因為其是一種盡可能將審理對象形式化以便計算機能夠適用的方法。{22}

為什么要件事實審判邏輯是當前唯一能與民事同案同判智能化體系形成對接的最有效的方案呢？現在遵循的是什么思維和邏輯？存在什么問題？目前不論是司法裁判的推進抑或是裁判文書的表達，在精確性上都存在著相當大的模糊空間，比如將泛泛的民事法律關系作為識別不同案件的標準、對于法律問題的概括沒有細化至請求權基礎（實體權利）層面、事實認定的展現欠缺格式化的標準、判決主文超過或小于訴訟請求的范圍等，直接導致機器無法精確讀取與學習法律知識，導致法律知識與技術知識的疏離。究其成因，法律層面的原因有二：第一，我國當前的民事裁判以法律關系思維為主導。法律關系方法（歷史方法）是指就案件事實發生的過程，依據時間順序檢討其法律關系。{23} 然而，法律關系具有模糊性，以法律關系作為審理對象或審判客體，會導致以形式邏輯為基礎的審判對象無法獲得格式化的精確表達，進而增加機器學習的難度、降低司法智能化的質效。與此相對，請求權基礎分析方法以訴訟請求為檢視中心。而請求權基礎思維與法律關系思維的核心區別在于前者規范找尋先于事實認定，而后者恰恰相反。{24} 不過，二者并非互相排斥，只是二者適用的場合不同。法律關系思維在請求權方法的架構、法學院的知識傳授、近代民法典體系建構等方面有用武之地。但是在具體的案件處理方面，請求權基礎分析方法相較于法律關系方法而言，較合目的性：一是適合實務需要，二是符合經濟原則，聚焦于請求權基礎要件，三是保障解題內容的妥當性，從法律的立場考慮問題，避免個人主觀的價值判斷及未受節制的衡平思想。{25} 而且，《中華人民共和國民法典》（以下簡稱《民法典》）的頒布堅持以人為本理念并充滿人性關懷，不僅對民事主體的公民權利做了完整系統的規定，而且提供了體系化的請求權體系。{26} 因此，我國的民事裁判應以請求權基礎思維為主導，也就是以要件事實審判思維為理論遵循。第二，這是訴訟法中訴訟標的與訴訟請求、訴判一致原則等理論尚未達成共識的結果。要件事實審判思維能夠促進民事訴訟理論發展，對于訴訟法理論共識的達成具有積極的推動作用。總的來說，要件事實審判思維搭建了民法與民事訴訟法在實體問題解釋學層面的有效溝通橋梁，能夠指導法官根據民事訴訟法及其基本原理的要求，正確處理案件中的實體問題，因此可以被視為一種規范的民事審判思維，對于促進民事訴訟精細化具有重要意義，屬于民事司法“精密機械”的重要部件。{27} 所以，在民事同案同判智能化的實現過程中，要件事實審判思維的遵循具有必要性和唯一性。

（三）要件事實審判思維與民事判決書的格式化表達

技術話語與法律話語的融合主要以裁判文書作為媒介，機器深度學習的對象為裁判文書，法律知識圖譜最終亦呈現在裁判文書上。所以裁判文書的格式化與規范化表達的完成度，對于技術話語與法律話語的融合而言意義重大。然而，目前我國判決書的呈現與表達欠缺格式化與規范化，比如訴訟請求部分并未依據實體法請求權提出規范化的訴訟請求、事實部分未體現證據與事實之間的對應關系等。基于要件事實審判思維解讀民事判決書的程序法功能，可以有針對性地優化判決書的表達。具體而言，訴訟請求部分表明了“法律效果”、鎖定了裁判對象;事實部分表明了“要件事實或構成要件”，并呈現了攻擊防御過程，呈現了爭點得以歸納的過程;判決理由部分在認定事實的基礎上將要件事實歸入規范要件，完成了三段論的涵攝過程;判決主文部分回應了訴訟請求。

其一，判決書訴訟標的（訴訟請求）的類型化表達。訴訟標的等同于訴訟請求，《民法典》的訴訟實施即表現為將權利主張以訴訟請求（訴訟標的）的形式呈現，通過“訴訟請求（訴訟標的）——要件事實——重要間接事實”的訴訟構造實現權利主張。{28} 法院的審理和判決以訴訟標的為中心，訴訟標的作為指明訴訟尺碼最小單位的概念，能夠將全部訴訟程序統合為產生判決主文判斷這一目標。{29} 訴訟標的決定訴的類型，訴的類型分為給付之訴、確認之訴、形成之訴，不同的訴的目的和功能不同，因此法院在表述訴訟標的時應予以類型化區分。D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144

其二，判決書事實部分的層次化表達。事實部分的主要功能是通過列舉雙方當事人的主張進而呈現審判對象的內容，事實部分原則上記載的是主要事實，而待證事實與證據之間的關系則依據證明責任分擔之所在構建事實群與證據鏈。事實部分應全面且具有層次性地呈現訴訟過程，一是全面記載雙方當事人間的攻擊防御過程，層層展現攻擊防御的各個回合;二是全面具體地記載當事人的訴訟請求，如果訴訟請求與請求權基礎發生變化，也應當將變化情況予以記載，因為這意味著訴訟標的發生了變化。

其三，判決書判決理由的精確化表達。判決理由的內容一般包含爭點的歸納、證據的列舉、事實的認定、法律適用的問題。認定事實的重點在于列舉證據與事實爭點之間的論證關系，首先通過事實部分確定爭議的事實，其次爭議的事實與證據一一對應，最后有必要闡明證據與待證事實之間的邏輯關系。法律的適用不是單純列舉法條的問題，而是貫穿整個訴訟過程的程序結構問題，在程序啟動階段就把一定的權利范疇確定為某個具體案件的核心，依據“法律效果——要件事實”的框架分類整理案件事實，將這些事實納入“請求——抗辯——再抗辯”“主要事實、間接事實、輔助事實”等概念體系中去。{30} 在此基礎上對事實予以認定，對證據予以列舉，對法律予以適用。

其四，判決書判決主文的針對性表達。在既判力客觀范圍的把握上，大陸法系國家和地區嚴格恪守“訴訟請求=判決主文判斷=既判力客觀范圍”的公式。{31} 因此，判決主文的呈現必須堅持訴判一致原則，即判決形式受制于請求形式、民事裁判以請求權為核心展開，當事人訴訟請求的法律關系定性決定法院判決所依據的法律關系、判決不能針對非判決主文事項作出裁判、判決的數量不能超過申請的數量、審理順序受制于訴訟請求。不過，法院對訴訟費用承擔的判決為例外，無需遵循訴判一致原則。

作為主要司法大數據的判決書的格式化表達是人工智能應用的前提和基本，基于要件事實審判邏輯實現民事判決書的格式化表達，對于同案的識別與發現、同判的預測與實現而言，具有根本性的重要意義。要件事實審判思維與民事同案同判智能化實現的對接是當下唯一可以實現技術知識與專業知識良性融合的方法，因此，民事同案同判智能化實現應以要件事實審判思維為基本遵循。

三、路徑構建：依據要件事實審判思維智能化實現同案同判

要件事實審判邏輯是唯一能與民事同案同判智能化體系形成對接的最有效的方案，因此，同案同判的實現應以要件事實審判思維為理論抓手和邏輯支撐。同案同判的實現分為同案的識別與同判的實現，而數據庫的構建作為前提也是實現同案同判的重要內容。

（一）數據前置：依據要件事實審判思維構建裁判先例數據庫

智能時代的技術特征之一為數據的前置性，即大數據分析的是已然存在的數據化的物，基于這些數據分析其中的規律。{32} 數據的前置性為構建裁判先例數據庫提供了條件，不論是同案的檢索，還是裁判規則的查詢，都以裁判先例數據的構建為前提。

首先，裁判先例數據庫中的裁判先例應滿足權威性、合法性、指導性、包容性、代表性的要求。權威性指的是裁判先例的遴選主體為最高院等權威部門，遴選標準與程序的制定由權威機構負責;合法性是指裁判先例的作出滿足程序合法與實體合法的要求;指導性是指案例本身具有疑難性和現實性，判決理由具有說理性;包容性指案例本身盡可能多地涵蓋法律問題，具有豐富性和復雜性;代表性是指全國范圍內各個時間、空間、法院級別、案件類型的案件按同一樣本容量同等參選，全面客觀地反映司法的全貌。{33}

其次，對案件要素的解構是人工智能司法應用的前提，應依據要件事實審判思維層級解構裁判文書，形成分詞標注的大數據、形成知識圖譜。具體而言，根據原告的訴訟請求與主張確定訴訟標的，明確請求權基礎規范并拆解為若干要件，分別對要件事實的證明與認定、證明路徑、請求權基礎規范是否適用的法律結果予以標注。{34}

最后，根據要件事實審判思維構建裁判先例數據庫。建立數據庫需要對案件的性質予以區分，目前一般以案由作為區分標準，但民事案由存在以下問題：其一，目前案由的劃分依據為民事法律關系與民事權利的混合，但是以泛泛的民事法律關系與民事權利作為案件識別標準精確性不足。其二，民事案由并未將邏輯嚴密的請求權作為基本邏輯出發點，以自上而下設定法律關系作為邏輯范式的民事案由的體系性與自洽性存在著較大的問題。其三，民事案由具備法院管理和訴訟標的兩項功能，但是用民事案由的外觀套用訴訟標的實質的做法存在嚴重的理論問題與實踐障礙，因此民事案由的功能應回歸法院管理。{35} 而要件事實審判思維為案件的區分與識別提供了答案。從實體法的角度分析，以請求權基礎為基準區分案件具有明確性與精細化的優勢。從訴訟法的角度分析，法院的審理和判決以訴訟標的為中心，當民事案由的功能回歸法院管理之后，民事案由與訴訟標的之間的混淆也得以解決，案件的區分應以訴訟標的為準。

（二）“同案”的判斷：依據要件事實審判思維設計民事同案的識別要素

在探討同案的判斷要素之前，需要明確何為“同案”。“同類”指的是法律意義上的類似，而非自然事實意義上的相似，因為案件的自然事實具有唯一性與獨一無二性，案件的相似性只是對法律問題而言。所以，同案的判斷必須從法律規則本身進行解讀，同案同判應定義為同一組要件事實適用相同法律。

目前關于同案的識別標準如何界定存在爭議。陳杭平將案件的主要事實作為判別要素，同時與法律框架或司法政策彼此互動作為識別同案的一般標準。{36} 孫海波將關鍵性事實、爭議焦點、規范目的作為同案的判斷標準。{37} 段文波認為狹義的同案指的是訴訟標的相同。{38} 德國學者卡爾·拉倫茲認為之所以要對兩個案件作出相同的評價是因為二者構成要件類似，將構成要件作為判斷標準。{39} 司法解釋確立的標準與學界討論亦不同，2015年5月最高人民法院《〈案例指導工作〉實施細則》將基本案情、法律適用作為類案判斷的比較點。2020年7月最高人民法院發布《關于統一法律適用加強類案檢索的指導意見（試行）》將基本事實、爭議焦點、法律適用等作為比較點。目前涉及到的判斷因素包括：主要事實/關鍵性事實/構成要件（等同于要件事實）、爭議焦點、規范目的、訴訟標的、基本案情/基本事實、法律適用。但是，案件事實與理由很難作為一種識別標準而存在，至多可以作為輔助性的判斷標準。{40} 根據案件事實與理由標準檢索出來的結果通常為案例集群，數量雖多但針對性不強，并不能起到有效輔助法官裁判的作用。D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144

對此，應當以要件事實審判思維為依據設計同案的識別要素。一方面，參照禁止重復訴訟中“案件同一性”（廣義上的同案）的客體標準和判斷邏輯：即“訴訟標的+要件事實+主要爭點”。具體而言，其一，作為訴訟對象的訴訟標的作為判斷標準在實務與理論上具有重要意義，訴訟標的是識別同案最重要的因素。其二，即使訴訟標的不同，訴訟爭點相同往往導致案件實質上相同。其三，即使訴訟標的不同，作為訴訟標的的權利關系基礎的社會生活關系相同，進而主要的法律要件事實共同的情形也屬于案件具有同一性的情形。{41} 而同案同判中“同案”（狹義上的同案）的判斷標準也可以此為準，但是不要求達到同一性或一致性，而是具有類似性或相似性即可。“訴訟標的+要件事實+主要爭點”的判斷思路與要件事實審判思維的邏輯進程一致。依據要件事實審判思維從審判對象形成的角度也可以得出相同結論，審判對象的形成包括兩個層次：第一個層次是基于處分權主義原則基本確定作為解決對象的主題，即訴訟標的或請求的層次;第二個層次是基于辯論主義原則完全形成審理對象，即要件事實層次，這一層次主要通過當事人之間攻擊防御的相互作用展示糾紛的實體內容并確定案件的爭議焦點。{42} 另一方面，智能技術要求數據的呈現應當具有規范性、全面性、層次性、格式化、精確化的特征，那么同案的識別要素需要滿足全面且精簡的要求，并通過裁判文書格式化、規范化地呈現出來。如前所述，目前只有遵循要件事實審判思維才能實現上述目標。

（三）“同判”的實現：大數據和人工智能對民事裁判的預測與監督

關于同判的實現，需要回答以下問題：何為“同判”？為何可以同判？必須要同判嗎？裁判結果為何可以被預測和監督？所有的內容都可以被智能技術預測嗎？如何依據要件事實審判思維實現同判？

首先，如何理解“同判”？一般認為，同案受同一法律規則調整，而法律規則決定判決結果，所以同案的判決結果應當相同或相似，同案的判斷直接決定同判的結果。然而，事實并非如此。法律規則在司法裁判中扮演的并非提供結果的角色，而是提供理由的角色，而且提供的理由既不具有結果決定性，也不具有排他性和終局性。因此，對于法官而言，針對同案作出裁判時，應當優先考慮法律規則的規定，但是若存在基于一般法律原則的法律修正等特殊理由時，應當作出差異化的判決。{43} 此外，民事訴訟中自由心證原則的適用、證據偏在案件中證明標準降低與否的爭議、經驗規則的多樣性、自由裁量權等皆為導致同案不同判的原因，可以說是民事訴訟制度本身孕育了同案不同判或差異化判決的可能性。{44} 可見，同案同判只是形式原則，同案同判與差異化判決并非對立的關系。因此，同判不要求同案的判決結果相同或相似，但是要求司法裁判尊重法律規則提供的理由，同時結合法教義學理解、司法價值判斷等因素全盤考量。

其次，法的可預測性與智能技術的內在局限性。法的確定性是法律秩序與法的安定性的必然要求，法的確定性能夠轉換為法的可預測性。法的確定性表現為以大量案件樣本為經驗依據，不考慮社會和心理事實等因素，以此把握法律事實與法律結果之間的穩定聯系。法的可預測性則表現為大量數據樣本中法律事實與法律后果之間存在規律性的聯系，不考慮其他影響裁判的社會和心理事實。{45} 可見，法的可預測性一方面建立在大數據樣本之上，另一方面需要保證法律事實與法律后果之間具有穩定性和普遍性的聯系。

裁判先例是檢驗司法公正的最佳選項，也是對法進行預測的最優選項。裁判先例是指新近出現的在某一案件中需要進行判定的法律問題已經由法院在前案中針對同樣的法律問題作出了判決。裁判先例不是已經發生既判力的個案判決，而是法院在判決理由中對某種法律問題給出的答復，該法律問題在當前的待決個案中又以同一方式發生。{46}裁判先例之所以可以檢驗法的公正性、進行法的預測，根本原因在于其裁判規則中蘊含著普遍性的法律解決方案，裁判先例通過裁判規則的內容超越個案進而對待決案件產生間接影響。{47}

裁判預測與裁判監督的工作模式表現為“大數據—深度學習—模型與程式—預測或監督”。但是，深度學習的能力是有限的，司法裁判是一項知識覆蓋面大、技術含量高的工作，事實認定與法律適用的過程涉及到證據的評價與判斷、法律的解釋與裁判理由的多元化、自由心證與自由裁量、邏輯推理與辯證思考、形式正義與實質正義的維護、審判經驗與社會情感的考量等內容{48}，需要基于經驗和價值判斷予以衡量，這是智能技術無法作用的領域，因此智能技術對司法裁判的預測是有限度的。

最后，裁判規則的統一與民事裁判的規范化。裁判先例確立的裁判規則對待決案件的間接影響促進了同判的實現，而實現同判的關鍵在于統一裁判規則。而裁判規則的統一需要借助人工智能技術對裁判先例數據庫予以分析，利用智能化后形成的大數據對裁判規則與裁判標準予以總結梳理，進而形成可操作的、具有統一性的裁判標準與規則，在此基礎上分析并監控待決類案“證據認定—事實推定—法律適用”的整個訴訟過程。然而，裁判規則的沖突不可避免，比如上下級、同級法院之間的裁判先例存在沖突等。這就需要了解審判權威性的來源，一般而言審判權威性來源于上級法院或最高法院，因此同級或下級的裁判先例無需遵循，這樣有利于在審級設置上貫徹司法公正。再比如當間隔多年的裁判先例所確立的裁判規則存在沖突時，現在的裁判是否需要遵循二三十年前的裁判先例？法律是與時俱進的，法官應當結合修法與解釋等予以綜合判斷。

不過，裁判先例對于法院裁決待決案件起到的是參考作用而非決定作用，或者說是間接影響而非直接影響。一方面，裁判規則統一的結果是平均裁判水平，并非一個生硬的、固定的裁判規則，而是存在一定幅度的、有一定范圍的裁判規則，因此，法官在處理待決案件時可估計裁判的作出是否符合該范圍的要求。另一方面，裁判先例不應盲目遵循，法院有權力也有義務放棄存疑的裁判先例。比如美國各州的最高法院以及聯邦最法院都保留了背離裁判先例確立的規則的權利，只不過為了法律穩定，僅在特別情形下適用。{49}D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144

裁判先例對后續待決案件的影響力來源于其中被正確解釋或被正確具體化的規范與規則，為此，作為裁判先例的民事裁判必須滿足規范化與標準化的要求，即依據要件事實審判思維展開民事審判，比如鄒碧華法官提出的要件審判九步法以請求權抗辯權為出發點、以要件事實為基本要素認定事實、適用法律、確定爭點，將抽象的審判思路化為有序簡潔、環環相扣的九個步驟。{50}

綜上所述，大數據與人工智能技術為同案同判的實現提供了全新的可能性，與此同時，也提出了新興技術知識與傳統法學知識融合的要求，要件事實審判思維為其提供了方法論工具。基于要件事實審判思維展開的民事審判具有標準化和格式化的特征，基于要件事實審判思維制作的民事判決書呈現出格式化與規范化的特征，基于要件事實審判思維構建的法律知識圖譜為機器學習創造了條件，因此民事司法中同案同判的智能化實現應以要件事實審判邏輯為基本遵循。當然，同案同判的智能化實現還有很多理論問題與實踐問題仍待討論，但是可以肯定的是智能技術為司法領域打開了一扇新的大門，我們需要做的就是恪守法理與法律邏輯，推動智能技術服務于司法活動。

注釋：

① 學界關于“同案同判”這一主題存在很多討論，比如同案同判的可能性、同案同判的內涵、同案同判的性質、同案同判的實現方式等。本文探討的主題是同案同判如何通過智能化技術予以實現的問題，即在認可同案同判概念和司法價值的基礎上找尋同案同判的實現路徑。筆者認為，同案同判的意涵為類似案件類似裁判，所以全文中所表達的“同案”與“類案”同義。

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

③ 周佑勇：《智能技術驅動下的訴訟服務問題及其應對之策》，《東方法學》2019年第5期。

④ 劉艷紅：《大數據驅動審判體系與審判能力現代化的創新邏輯及其展開》，《東南學術》2020年第3期。

⑤ 2015年《最高人民法院關于完善人民法院司法責任制的若干意見》第8條提出通過類案參考等方式統一裁判尺度。2017年《最高人民法院關于落實司法責任制完善審判監督管理機制的意見（試行）》提出建立類案及關聯案件強制檢索機制。此后，相繼頒布多部司法解釋對類案強制檢索機制予以完善，比如2017年的《最高人民法院司法責任制實施意見（試行）》、2018年的《最高人民法院關于進一步全面落實司法責任制的實施意見》、2020年的《最高人民法院關于深化司法責任制綜合配套改革的實施意見》、2020年的《最高人民法院關于完善統一法律適用標準工作機制的意見》。

⑥ 最高人民法院正式上線運行了 “類案智能推送系統”，北京高院推出了“睿法官”辦案系統，江蘇高院建立了“同案不同判預警平臺”，上海高院針對刑事審判研發了“上海刑事案件智能輔助辦案系統”，貴州高院也研發了“大數據智能輔助辦案系統”。

⑦左衛民：《如何通過人工智能實現類案類判》，《中國法律評論》2018年第2期。

⑧ 左衛民：《邁向大數據法律研究》，《法學研究》2018年第4期。

⑨ 孫海波：《反思智能化裁判的可能及限度》，《國家檢察官學院學報》2020年第5期。

⑩ 劉艷紅：《人工智能法學研究的反智化批判》，《東方法學》2019年第5期。

{11} 王祿生：《司法大數據與人工智能技術應用的風險及倫理規制》，《法商研究》2019年第2期。

{12} 王琦：《民事訴訟事實認定的智能化》，《當代法學》2021年第2期。

{13} 吳旭陽：《法律與人工智能的法哲學思考——以大數據深度學習為考察重點》，《東方法學》2018年第3期。

{14} 王祿生：《大數據與人工智能司法應用的話語沖突及其理論解讀》，《法學論壇》2018年第5期。

{15} 劉艷紅：《網絡犯罪的刑法解釋空間向度研究》，《中國法學》2019年第6期。

{16} 劉艷紅：《中國反腐敗立法的戰略轉型及其體系化構建》，《中國法學》2016年第4期。

{17} 張衛平：《“民事證據裁判原則”辨識》，《比較法研究》2021年第2期。

{18} 劉艷紅：《實質出罪論》，中國人民大學出版社2020年版，第323—324頁。

{19} 奚雪峰、周國棟：《面向自然語言處理的深度學習研究》，《自動化學報》2016年第10期。

{20} 許可：《民事審判方法：要件事實引論》，法律出版社2009年版，第38—40頁。

{21} 許可：《當事人主義訴訟體制下法官審判方法的基礎——要件事實概說》，《國際關系學院學報》2008年第1期。

{22} 張衛平：《民事訴訟智能化：挑戰與法律應對》，《法商研究》2021年第4期。

{23} 王澤鑒：《民法思維：請求權基礎理論體系》，北京大學出版社2009年版，第33頁。

{24} 吳香香：《請求權基礎：方法、體系與實例》，北京大學出版社2021年版，第44—45頁。

{25} 王澤鑒：《民法思維：請求權基礎理論體系》，北京大學出版社2009年版，第37—38頁。

{26} 劉艷紅：《人性民法與物性刑法的融合發展》，《中國社會科學》2020年第4期。

{27} 段清泉：《訴訟精細化：要件訴訟思維與方法》，中國法制出版社2021年版，第2—4頁。

{28} 任重：《論我國民事訴訟標的與訴訟請求的關系》，《中國法學》2021年第2期。

{29}{42} 新堂幸司：《新民事訴訟法》，林劍鋒譯，法律出版社2008年版，第218、307頁。

{30} 王亞新：《對抗與判定——日本民事訴訟的基本結構》第2版，清華大學出版社2010年版，第225—226頁。D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144

{31} 林劍鋒：《既判力相對性原則在我國制度化的現狀與障礙》，《現代法學》2016年第1期。

{32} 周佑勇：《論智能時代的技術邏輯與法律變革》，《東南大學學報》（哲學社會科學版）2019年第5期。

{33}{45} 白建軍：《論法的確定性與公正的可檢驗性》，《中國法學》2008年第2期。

{34} 高翔：《人工智能民事司法應用的法律知識圖譜構建——以要件事實型民事裁判論為基礎》，《法制與社會發展》2018年第6期。

{35} 曹建軍：《民事案由的功能：演變、劃分與定位》，《法律科學》（西北政法大學學報）2018年第5期。

{36} 陳杭平：《論“同案不同判”的產生與識別》，《當代法學》2012年第5期。

{37} 孫海波：《重新發現“同案”：構建案件相似性的判斷標準》，《中國法學》2020年第6期。

{38} 段文波：《民事程序視角下的同案不同判》，《當代法學》2012 年第5期。狹義的同案是相對于廣義的同案而言的，關于廣義同案的識別標準存在爭議，《民訴法司法解釋》第247條確立的標準是當事人、訴訟標的、訴訟請求相同，或者后訴的訴訟請求實質上否定前訴裁判結果。段文波認為廣義的同案是當事人與訴訟標的相同的案件。張衛平認為同案的識別標準為當事人、訴訟標的、訴訟爭點同一。伊藤真額外補充了要件事實同一這一標準。筆者認為同案的客體識別標準包括訴訟標的、訴訟爭點、要件事實。

{39} 卡爾·拉倫茨：《法學方法論》，陳愛娥譯，商務印書館2003年版，第258頁。

{40} 張衛平：《重復訴訟規制研究：兼論“一事不再理”》，《中國法學》2015年第2期。

{41} 伊藤真：《民事訴訟法》（第4版補訂版），曹云吉譯，北京大學出版社2019年版，第156頁。

{43} 雷磊：《同案同判：司法裁判中的衍生性義務與表征性價值》，《法律科學》（西北政法大學學報）2021年第4期。

{44} 段文波：《民事程序視角下的同案不同判》，《當代法學》2012年第5期。

{46} 卡爾·拉倫茨：《法學方法論》第6版，黃家鎮譯，商務印書館2020年版，第539頁。

{47} 張騏：《論裁判規則的規范性》，《比較法研究》2020年第4期。

{48} 吳習彧：《司法裁判人工智能化的可能性及問題》，《浙江社會科學》2017年第4期。

{49} E·博登海默：《法理學：法律哲學與法律方法》，鄧正來譯，中國政法大學出版社2017年版，第566—567頁。

{50} 鄒碧華：《要件審判九步法》，法律出版社2010年版，第69頁。

作者簡介：冉博，東南大學法學院博士研究生，江蘇南京，211189;最高人民法院司法大數據研究基地特聘研究員，江蘇南京，211189。

（責任編輯? 章? 瀚）D7B024DB-79F0-43A8-945E-8233087FC144