論法院數字共同體的構建：以人工智能輔助司法為視角

●陳羅蘭

人類文明自誕生以來一直面臨著兩個基本問題，一是個體的知識如何轉化為群體的知識，二是群體的知識如何完成代際傳承。〔1〕在組織內部，個人知識如何轉化為組織知識，也就是“個人所擁有的隱性知識會通過這個過程被放大并內化為組織知識基礎的一部分”，是目前各領域組織與管理的一個重要內容。See Inkpen A & Dinur A: Knowledge management processes and international joint ventures, Organization Science,1998, 9（4）,p.454-468.這兩個問題是人工智能輔助司法體系構建中必將面臨和解決的問題。當數字時代來臨，知識以數字形式予以呈現，構建法院數字共同體成為一個新的時代需求和重要命題。

一、法律知識傳遞所面臨的基本困境

（一）人類社會“知識傳遞”的困境

“每個人都是一座孤島”，〔2〕17 世紀英國玄學派詩人約翰?多恩，（又譯約翰?鄧恩）在他著名的詩作《沒有誰是一座孤島》中寫到，“沒有誰是一座孤島，在大海里獨踞；每個人都像一塊小小的泥土，連接成整個陸地。”但誠如魯迅先生所言，“人類的悲歡并不相通”，每個人的心靈、智慧、情感其實都是一座孤島，彼此之間可以有血緣上、經濟上、社會關系上的連結，但本質上個體的獨立性依然是人類整個社會的基礎，這也是人類社會一切秩序、法律、哲學的基礎與出發點。即使再強調群體主義的政權、學派也都不能否認個體的獨立性。與螞蟻、蜜蜂等群居生物不同，人類是以個體為最小單元生存和繁衍的，即使在組成社會之后，除了必要的分工和權力讓渡外，本質上依然是獨立存在的個體。個體知識在社會成員之間傳遞的效率與效果有多高，取決于個體的智力、經歷甚至態度等。數萬年進化過程中，人類主要是通過語言、文字、教育等手段來完成個體知識的沉淀與傳遞。在信息傳遞速度較慢的農業社會，甚至是工業社會，傳統的知識傳遞方式尚能滿足人類發展的需要，但步入信息時代，以數字為載體的知識增長與信息生產達到前所未有的速度，傳統方式的弊端便逐步成為制約人類文明進步的瓶頸之一。即使通過支付高昂的學習成本將個體的知識轉化為群體的知識，人類依然面臨著第二個困境，即一代人的知識如何傳承給下一代人。〔3〕世界歷史上四大古文明中沒有斷絕而傳承至今的只有中華文明，文字與教育在知識傳遞與文明傳承中發揮著重要作用。孟子曰：“夏曰校，殷曰序，周曰庠；學則三代共之，皆所以明人倫也。”《禮記?學記》說：“建國君民，教學為先。”人類只能依托文字與教育，來實現每一代人“從零開始”的文明接力。正如赫拉利教授舉的例子，就算是漢謨拉比本人，“他后代的DNA 里也沒有記載著上等人如果殺了個平民女性就該付30 舍客勒的銀子”。〔4〕參見［以色列］ 尤瓦爾?赫拉利：《人類簡史》，林俊宏譯，中信出版社2017 年版，第116 頁。文明的接力棒越來越沉重，每一代人在接手時都不可避免地散落或遺失部分內容。〔5〕人類目前每天所產生的數據量比以往全部人類歷史總和還要多，地球上每天都會產生5 億條推文、2940 億封電子郵件、400 萬GB 的Facebook 數據、650 億條WhatsApp 消息和72 萬個小時的YouTube 新視頻。全世界在2018 年創建、捕獲、復制和消耗的數據總量為33 澤字節（ZB），相當于33 萬億GB。2020 年，這一數字增長到59 ZB，預計到2025 年將達到令人難以想象的175 ZB。1 澤字節大約等于1 萬億GB。雖然這其中并不都是有效的知識，但不可否認的是，人類社會知識積累的速度正在爆炸性增長，《莊子?天下》中所描述的“惠施多方，其書五車”是農耕文明的代表，五車的書籍就能涵蓋社會方方面面的知識，而在今天可能1G 的存儲便已足夠。參見《人類究竟產生了多少數據》，載中國數字科技館網站，https://www.cdstm.cn/gallery/hycx/qyzx/202107/t20210704_1050827.html，2023 年5 月30 日訪問。“活到老，學到老”的古諺反映了人類群體在保持“知識更新”與“代際傳承”方面終生所需要付出的高昂成本。〔6〕有學者認為，由于技術和社會進步加快，人們無法預測2030 年或2040 年的世界，現在也就不知道該如何教育下一代，等到孩子長到40 歲，他們在學校學的一切知識可能都已經過時，對人生的“學習期”“工作期”傳統二分法已經過時，想要不被淘汰只有一輩子不斷學習。參見［以色列］尤瓦爾?赫拉利：《未來簡史》，林俊宏譯，中信出版社2017 年版，第294 頁。

（二）法律領域“知識傳遞”的困境

上述兩個基本問題在法律這個專業領域同樣存在，甚至更為突出。與醫學、神學并稱人類最古老的三大學科之一，法律本身學習周期較長、成本較高，司法又要求長期的實踐積累與經驗傳承，這些因素導致法律成為一個相對封閉與發展緩慢的職業。法律領域“知識傳遞”主要依托教育、案例、立法三條路徑。

1.教育的代際遞減

教育包括學歷教育與職業培訓等形式，前者旨在傳授基本的法律知識，培養合格的法律工作者，而后者更多的是為從業者提供進修交流的平臺，例如法官學院、檢察官學院等組織的專業培訓。工業時代的教育一直承載著塑造人類社會共同價值、傳授共同知識、傳遞人類文明的使命，教師或者資深法官、檢察官、律師等將自己掌握、積累的法律知識、實務經驗傳遞給學生，至于學生或其他聽眾能夠吸收多少，或者準確理解幾何，則取決于受教育者個體的智力、態度、經歷等，〔7〕人類大腦的容量有限，人類死亡后大腦記錄信息隨之滅亡，而且人類大腦經過演化，只習慣儲存和處理特定類型信息，這些人腦的限制大大局限了人類合作的規模和程度。參見［以色列］ 尤瓦爾?赫拉利：《人類簡史》，林宏俊譯，中信出版社2017 年版，第117 頁。這將會導致知識傳遞中的損耗或偏差。學校不是工廠的流水線，不可能生產出完全一致的產品，因此也不可能期待法科學生能通過學習全面準確掌握需要傳遞的所有法律知識。

2.案例的信息過載

案例不僅是英美法系國家的“專利”，大陸法系國家也越來越重視案例的指引作用，其中既有針對后來的司法者在處理類案時的裁判指引，也有針對社會大眾在面臨類似情形時的行為指引。案例不同于教育，需要受眾自行學習、總結、抽象、歸納與吸收，在知識傳遞的效度上可能更低，尤其是信息爆炸的今天，及時跟進學習案例中所傳遞的規則需要非常高的時間和精力成本。很多法官在面臨“案多人少”的壓力時，還要抽出大量時間進行案例研判和學習。〔8〕推進司法責任制一直存在三個重要“痛點”在“紙質化”辦公時代長期難以解決，其中就包括“新手上路”問題。對于新任命的員額法官，如何在沒有院庭長簽批、審核、把關的前提下獨立行使審判權，是一個非常迫切要解決的問題。參見何帆：《全面準確落實司法責任制的三個維度——兼論中國特色司法責任體系的形成》，載《中國法律評論》2023 年第1 期，第205 頁。在 2006 年“第二個五年改革綱要”的中間階段，“案多人少”矛盾開始凸顯，后續逐年呈增長態勢，全國法官人均審案量由 2007 年的 120余件急劇增加到2020 年的225 件。〔9〕參見曹建軍：《民事訴訟電子化的目標與路線》，載《法治研究》2022 年第3 期，第152 頁。當辦案不斷擠壓學習時間，案例所發揮的作用，或者案例發布者所期待達到的功效，將隨之降低。

3.立法的過度抽象

立法是將個案中所體現的規則、法官個體裁判規則進行抽象得到一般性知識的過程，正如薩維尼所說，法律同民族語言一樣，有自己產生和發展的歷史，它是民族精神的產物，承載著民族的共同價值與知識。〔10〕參見［德］ 弗里德里希?卡爾?馮?薩維尼：《論立法和法學的當代使命》，許章潤譯，中國法制出版社2001 年版，第38 頁。法律是社會每個主體必須遵守的規則，這意味著法律的學習成本是社會成員所必須負擔的。法律本身具有高度概括性、原則性、普遍性等特點，但在這種抽象過程中，不可避免地會丟失很多細節性、區域性、內隱性的知識。因此，在法律規范適用到具體案件中去時，需要經歷重新加載上述丟失信息的過程，也就是法學方法論上所謂的“涵攝”過程。這種“具體—抽象—具體”的思維過程決定了其傳遞規則共識與經驗時的模糊性與不完整性。

二、法律知識傳遞困境在司法中的主要表現

法律知識如何更好地從個體向群體、代際傳遞是無法回避的問題，不僅關系到法學教育和法官個體能力養成，更影響著司法活動、影響著公平正義的實現。這些基礎性問題長久無法得到有效破解，或者說通過傳統方式方法解決成效并不顯著，其中較為典型的有“同案同判”難題、“同錯同犯”難題、裁判規則難以轉化為社會行為準則等。這些反映在司法領域的問題，成因可能是多方面的，但都涉及一個共同的“法律知識傳遞”因素。

（一）“同案同判”難題

“類案”同判一直是公正的基本內涵之一，但什么是“類案”卻難以界定，做到同判也是司法實務與理論界共同追求的目標。〔11〕有觀點認為，同案指的是在指定性分析上確定待決案件的事實與指導性案例的事實在整體性質上是否涉及相同的法律問題，以及在定量分析上看兩個案件的具體情節是否可以視為相同。參見周少華：《同案同判：一個虛構的法治神話》，載《法學》2015 年第11 期，第133 頁。實務工作者則提出“同案”的標準應當滿足；“兩個案件中當事人主張的事實一致、法院認定的案件事實一致、實現法律效果、政治效果、社會效果三個效果一致、受到審判監督一致。”鄧永泉、杜國棟：《類案同判核心在于建立類案標準》，載《人民法院報》2018 年10 月15 日，第2 版。個案中包含的情節、要素，以及案外的環境、條件，都是影響案件定性處理的考慮因素，但這些事實性的因素無法標準化、類型化地窮舉，因此要判斷兩個案件是否構成“類案”無法以一套固定的、預設的標準來操作，而只能依據法官個人的經驗判斷，這也是“類案推送”等輔助裁判系統應用成效一直無法達到預期的主要原因。這其中的深層次原因，在前文的論述中已有所涉及：每個案件中蘊含的裁判規則、思路與考量，就是裁判者所需要傳遞的法律知識和經驗，但從個體向群體傳遞過程中不可避免地出現信息的丟失、損耗或者偏差，因此無法保證傳遞的效果。同時，由于海量案例帶來的信息過載，導致法官個體的學習成本大幅增加，從而也使得“檢索類案”成為辦案之余的額外負擔。因此，目前很多類案檢索僅限于“疑難復雜”案件，其他案件原則上不作要求。但如何定義“疑難復雜”又是一個較為模糊、標準不一的問題，大量被判定為“非疑難復雜”的案件依據法官個體既往所接觸的案件審判經驗來作出裁判，這樣的裁判是否能夠實現“同案同判”存在不確定性。即便是被確定為“疑難復雜”的案件，在檢索判例時往往會有各種不同的判法和觀點，甚至存在截然相反的判決，當然其中有個案情節上的差異，但也存在法律適用上、法官個人本身的差異等。這種同案不同判現象不僅存在于不同地域、不同審級的法院之間，甚至在同一法院不同部門、同一部門不同法官之間都可能出現，后者給當事人帶來的“不公正感”尤為強烈。

（二）“同錯同犯”難題

在司法責任制的背景下，“錯案”的標準也并非十分清晰，除了明顯違反法律規定或枉法裁判的，不少被上級法院改判發回的案件，實質上是對法律適用存在不同的理解或是事實認定與舉證責任分配上存在分歧。〔12〕《最高人民法院關于完善人民法院司法責任制的若干意見》（法發〔2015〕13 號）第26 條明確規定“違法審判”責任的七種情形，主要包括“審理案件時有貪污受賄、徇私舞弊、枉法裁判行為”等；同時該《意見》第28 條又規定，“對法律、法規、規章、司法解釋具體條文的理解和認識不一致，在專業認知范圍內能夠予以合理說明的”“對案件基本事實的判斷存在爭議或者疑問，根據證據規則能夠予以合理說明的”。《浙江法院案件質量評查認定標準》（浙高法〔2021〕124 號）規定了一般瑕疵、重大瑕疵、違法審判、一般問題四類基本質量問題，同時在每類中按照證據事實、審判程序、法律適用、實體裁判、法律文書、審判管理6 個維度列舉了具體的情形。由于目前法律、法規、司法解釋和各類司法政策、典型案例的更新頻率越來越快，法官的學習要求也越來越高，另外，司法改革后，不同條線的法官任職交流、跨條線辦案的情況較為普遍，也間接提高了個體的學習成本，這就可能導致裁判質量的下降與錯案的發生，法官需要在“專科醫生—全科醫生”的角色切換時完成知識儲備與審判經驗的快速積累。司法體制改革對法官隊伍帶來了三個新的挑戰：一是新任法官直接獨立辦案。司改后法官一經遴選入額就要獨立辦案，且無需院庭長簽批審核。在基層法院，除了少量復雜案件采取合議庭審理外，絕大多數案件是獨任制審理。而基層法官的平均入額年限較短，一般擔任三年以上法官助理即符合條件。當前社會的高速發展使得案件糾紛類型日益紛繁、復雜程度日益加劇，人民群眾的法治意識和對司法的需求和期待也越來越高，這對新任法官和法院的案件質量管控都提出了巨大的挑戰。如何在擔任法官助理期間就完成審判實務經驗與裁判規則的學習與積累是法官個體和法院整體都需要面臨的問題。二是綜合審判庭要求法官是“全科醫生”。司法改革后，各地法院都在推行“扁平化管理”，大幅精簡機構，原先細分的審判部門，如刑事、民事、商事、勞動、金融、建設工程、知識產權、涉外、行政、審監等，都撤并成為較少的幾個審判部門，部分編制較少的法院甚至只設置一個綜合審判庭，有些條線還要求“三合一”審判，例如知識產權、環境資源等案件，最高人民法院明確要求各級法院推進刑事、民事、行政“三合一”審判，即相關案件由同一個合議庭或審判團隊負責。法官從原來專注辦理特定類型案件的“專科醫生”變成了“全科醫生”。如前文所述，隨著社會分工的精細化和法律學科的壁壘化，法官既要做到熟悉全部部門法，還要避免出現“全而不專”的問題。三是跨部門的頻繁交流。法院現有的制度安排，要求法官經常性地開展跨部門交流，導致其尚處在某類知識積累過程中又要重新開始新知識的學習。上述這些挑戰，共同對法律知識的群體傳遞和代際傳承產生影響。一個法官犯過的錯，在另一個法官身上同樣可能再犯。近年來，各地法院經常出現各種高頻錯誤，這種錯判還存在多發、復發的特點。以某省案件質量評查為例，每年隨機抽取全省案件評查中發現的錯誤具有高度雷同性，一個法院發生的錯判往往在其他法院也有類似情況。例如，販毒類案件中為了販毒而購入毒品，尚未對外銷售即被公安機關查獲的，應認定為販毒既遂而非未遂，這是最高人民法院武漢會議紀要確定的裁判規則，但不少法官沒有注意到，在認定犯罪的停止形態時簡單地認為毒品尚未銷售完成，就屬于犯罪未遂，導致錯判的發生。

（三）裁判規則難以形成社會行為準則

法院裁判的一個重要作用即引導社會成員在面對類似情況時采取法律鼓勵的行為，或避免法律不鼓勵的行為，但從個案到社會共識依然面臨著知識傳遞達成共識的鴻溝。這種需求在傳統的農業社會、工業社會早期并不顯著，但當網絡、數字深刻改變了人類社會后，各種新經濟形態、商業模式層出不窮、快速迭代，物理世界與數字世界無縫融合，此時立法往往是滯后于技術和社會發展的，而司法則能通過個案引導形塑網絡空間治理規則和數字社會行為準則。在這種引導過程中，個案中所沉淀的知識與規則傳遞至整個社會群體時，同樣需要較高的成本和較長的時差，這也導致近年來以“幫助信息網絡犯罪活動罪”為代表的網絡經濟犯罪大幅出現，高發的一大根源是大量“實名不實人”的銀行卡、電話卡被行為人購買后實施詐騙等網絡犯罪，給警方的追查和打擊帶來巨大困難。因此，斬斷電話卡、銀行卡的買賣鏈條，對于多發的電信詐騙等網絡犯罪案件具有特別重大的意義。《刑法修正案（九）》所增設的《刑法》第287 條之二規定：“明知他人利用信息網絡實施犯罪，為其犯罪提供互聯網接入、服務器托管、網絡存儲、通訊傳輸等技術支持，或者提供廣告推廣、支付結算等幫助，情節嚴重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，并處或者單處罰金。”很多行為人以為自己僅僅提供一張銀行卡供他人使用并收取少量費用不構成犯罪，實則并非如他們所想。近年來，特別是2020 年10 月“斷卡”行動以來，檢察機關起訴涉嫌幫信罪案件上漲較快，目前已成為各類刑事犯罪中起訴人數排名第三的罪名，前兩位分別是危險駕駛罪、盜竊罪。另外還有一些社會熱點案例的出現（“打麻雀構成非法狩獵罪案”、“天津老太擺射擊攤構成非法持有槍支罪案”等）引發了學界和實務界的思考，雖然刑法或司法解釋中規定得已經十分明確，但法律過于抽象，行為人并不知曉或不理解，依然在同一個問題上“摔跟斗”。規則制定者面對復雜多變的社會生活無法事無巨細、面面俱到。執行者和遵守者難以精準地理解規則原意，進而不能完全按照法律規定的本意執法、司法、守法。〔13〕參見袁岸喬：《人民法院實質性化解行政爭議的困與紓》，載《法治研究》2023 年第1 期，第65 頁。以非法狩獵罪為例，《刑法》第341 條規定了“違反狩獵法規，在禁獵區、禁獵期或者使用禁用的工具、方法進行狩獵，破壞野生動物資源，情節嚴重的，處三年以下有期徒刑、拘役、管制或者罰金。”法律的規定是籠統而抽象的，但是司法實踐中的案例卻是現實而具體的，比如案例中出現的樹麻雀和山麻雀等普通民眾看似較為常見的動物，實則屬于“三有動物”即具有重要生態、科學、社會價值的野生動物，打麻雀將涉嫌構成非法狩獵罪。荀子曾曰：“不教而誅，謂之虐”，當然，法律不以當事人不知而豁免，但儒家思想中的“教而后誅”也有其合理性和正當性。兩者沖突的根本原因還是在于法律知識的傳遞過程受阻或者效率低下，法律、判例確定的規則無法有效傳導到社會每個成員。

三、人工智能司法的進路

為了解決上述問題，單純依靠人力、制度或是傳統的方式已經難有突破的空間，各國司法系統均將視線投向人工智能領域，即試圖通過機器算法來解決同案不同判，減少錯案發生，甚至朝著“法律代碼化”的方向努力。〔14〕參見馬長山：《邁向數字社會的法律》，法律出版社2021 年版，第35 頁。近年來，語音識別、圖像識別等專用人工智能技術愈發成熟并已經深度應用到社會生活的方方面面，隨著算力、數據的大幅提升，基礎理論誕生于上世紀70 年代的“神經網絡計算”得到了大幅發展，其中DeepMind 公司研發的AlphaGO 擊敗了人類棋手成為一次里程碑意義的事件。2023 年初，以ChatGPT 為代表的通用人工智能再次掀起了新的熱潮。〔15〕ChatGPT 是一種自然語言處理機器學習模型，是一種人工智能。它使用第三代生成式預訓練變換模型（GPT-3）來生成類似人類撰寫的文本，從簡單的聊天對話到編寫軟件代碼、生成文案和論文。作為一個大語言模型（LLM），ChatGPT 有三個主要特點，涉及一系列潛在的法律問題：首先，大型語言模型都是代碼層的基石性模型（Foundatioanl Model），可以被應用到一系列下游場景中，從搜索引擎、內容平臺到應用軟件。其次，ChatGPT 這樣的大型語言模型具有生成性，屬于人工智能生成內容（AIGC）這一產業的重要組成部分。最后，大型語言模型具有通用性，可以服務于不同政治目的和商業模式所確定的任務，并通過基于人類反饋的強化學習尋找完成這些任務的最優解。參見於興中、鄭戈、丁曉東：《生成式人工智能與法律的六大議題：以ChatGPT 為例》，載《中國法律評論》2023 年第2 期，第2 頁。這些新技術也為人工智能司法的探索提供了極大的想象空間。中國法院的智能化建設主要經歷了數據統計、輔助管理、無紙化辦案、大數據分析、智能輔助裁判等不同階段，目前已有部分地方法院在嘗試利用算法輔助法官裁判，有的著眼于金融借款等類型化案件，有的采取要素式解構來規范刑事案件辦理。無論采取何種形式，從基礎原理和基本思路上看，人工智能司法基于不同的時代背景，有不同的進路選擇。下文中，筆者在現有人工智能應用場景研究的基礎上，提出未來的愿景，并對過渡期內人工智能司法的發展方向提出路徑選擇的建議和意見。

（一）當下的初步探索：智能輔助司法事務和有限的智能審判

近年來，中國的“智慧法院”建設步入跨越式發展，已經走在了世界的前列。早在2013 年，最高人民法院印發《人民法院信息化建設五年發展規劃（2013-2017）》，提出建設國家司法審判信息資源庫，并籌建全國法院數據平臺。2013 年底，建成人民法院數據集中和管理平臺，實現每日大約7 至8 萬件新增案件數據實時上傳平臺。2016 年7 月，數據集中和管理平臺升級為大數據管理和服務平臺，平臺功能由數據匯聚、簡單數據分析向大數據分析、專題分析、大數據服務等智能轉化。2021 年最高人民法院發布的《人民法院信息化建設五年發展規劃（2021-2025）》提出，基于大數據管理和服務平臺，將構建司法數據中臺、智慧法院大腦和司法鏈綜合平臺，全面拓展數據和知識服務。

目前各省市也在智慧法院尤其是人工智能司法方面做了一些有益的探索，主要集中在三個方面：一是智慧司法服務，例如，北京等地法院在訴訟服務網上針對涉訴群眾關切提供相似案例攝像頭、訴訟結果預期、訴訟風險評估等智能輔助工具，為減少和化解社會矛盾提供盡可能便捷、可信、權威的司法服務。二是智能輔助裁判，例如，浙江法院圍繞金融借款、民間借貸等民商事案件、危險駕駛等簡易刑事案件以及行政非訴執行等案件，利用人工智能算法開發了全流程的智能輔助裁判，應用成效明顯。三是司法大數據，例如，廣東等地法院利用人民法院匯聚的海量案件信息、司法文書信息和司法數據文件，深入分析挖掘，提取有用的信息并為黨委政府決策提供有力參考等，也取得了階段性成果。〔16〕參見許建峰、孫福輝、陳奇偉：《智慧法院體系工程概論》，人民法院出版社2021 年版，第156、178、274 頁。目前，國內智能司法的探索從本質上看屬于人工智能的不同領域與不同進路：（1）有的更接近于傳統的專家系統，例如，山東法院等在簡單案件中采取“要素式審判”，基本原理在于通過對法律規范的構成要件進行粗顆粒度的解析，將常見的民商事、刑事、行政案件中的訴請、抗辯、爭議焦點進行固定并類型化，原被告雙方在訴訟過程中只要根據這些“要素”進行主張和答辯，由法官最終審查相應的要素是否滿足，進而構成要件是否成就或需要補充證據、適用證據規則，最終得出相應判決。上海的206 系統是全國最早在刑事領域中運用此思路并橫向擴展至公安、檢察兩家，以審判定罪量刑所需要的證據標準統一偵查、檢察兩個階段，在技術層面上保障了刑事訴訟法律規范的一體化適用和“以審判為中心”的落實。但這種類專家系統式的局限性也很明顯，其相對固定、抽象的算法規則難以適應不斷變化的裁判規則，也難以適應具體案例的千變萬化，因而得出的裁判結論與生成的文書多是相對簡單化、格式化的。從某種意義上看，這尚未進入我們討論的“人工智能”范疇，而更多是一種機器自動化。（2）基于司法大數據的另一種進路，更多的是輔助決策與參考意義上的智能司法。例如，關于刑事案件的審判偏離度的預警、類案的智能推送、人民法院司法大數據報告等。大數據技術本質上屬于統計學，運用的基理是歸納法，而司法審判要求的是演繹法，需要通過三段論式推理將抽象規范與具體事實進行結合推導出確定性結論，這種結論要具有可解釋性、可質疑性、可回溯性，但大數據技術恰恰不滿足這樣的要求。因此，大數據技術注定無法承載起人工智能司法的功能期望。

當下的智慧法院建設雖然已經取得了喜人的成績，但是在發展階段來說，仍然是初級階段，屬于真正意義上的人工智能輔助司法有兩類。

第一類是人工智能可以對司法工作中的一項或幾項獨立的事務提供智能支持，但主要工作依然是由法官完成，在輔助裁判的庭審筆錄語音識別、關聯案件與類案檢索、裁判偏離度預警等方面人工智能提供一定的輔助。〔17〕《最高人民法院關于規范和加強人工智能司法應用的意見》（法發〔2022〕33 號）于2022 年12 月9 日正式發布，圍繞全流程輔助辦案、輔助事務性工作、輔助司法管理、服務多元解紛和社會治理等方面明確了司法人工智能系列應用場景，以全方位加強和推動人工智能在司法領域的應用。案件審判過程中既包括事實認定、法律適用等核心事務，也包括送達排期、制作筆錄、檢索類案等輔助性事務，此階段的人工智能更像一名“數字書記員”。初級人工智能只能在某一個環節、某一類事務上為法官提供一定的支持。例如，最高法院近年來致力于“基于案件事實的類案智能推送”。〔18〕人民法院智能應用系統包括智慧服務、智慧審判、智慧執行、智慧管理等主要方面，其中智慧審判又主要涵蓋電子卷宗自動歸目、法律條文智能檢索、相似案例智能推送、法律文書輔助生成、裁判文書智能糾錯等。參見許建峰、孫福輝、陳奇偉：《智慧法院體系工程概論》，人民法院出版社2021 年版，第189 頁。如前所述，如何界定兩案是否屬于類案，標準很難統一，〔19〕參見高尚：《司法類案的判斷標準及其應用》，載《法律科學》2020 年第1 期，第24 頁。因此，以往的案例數據庫都是簡單地以案由、罪名、法律條文、判項、關鍵詞等為依據向法官推送案例，這種推送的準確性較低，對于一些常見案由和罪名可能會推送海量無用的信息。而根據最新的研究進展，目前已經可以根據專家提煉的常見案由的構成要件完成對案件事實的要素式分析、提煉，并與全國法院的案例庫進行比對，基于一套更為精準的比對算法為當前案件推送事實要素、爭議焦點更為接近的類案，這就極大地提升了推送的準確性與有效性。此外，諸如“四類案件”自動識別、“虛假訴訟”自動預警等方面的嘗試，均屬于此類。在這一階段，人工智能依然沒有擺脫“工具性”的主要定位，它僅僅是一種較之傳統機械更加高級的“數字化工具”，對法官的主體地位、裁判結果沒有實質性影響。同樣，法律知識與經驗的積累問題，沒有得到根本性解決，算法只是提升了法官個體獲取其他法官知識與經驗的便利度，而且這種提升在范圍上、效率上依然較為有限。一位法官在辦理某個疑難案件中所積累的知識依然僅限于其本人享有，其他法官通過推送有一定概率可能會接觸到這個案件，但接觸案例后能否完全理解，繼受該案中的裁判規則依然值得懷疑，也可能類案淹沒在海量的推送中并未被法官發現，因為目前案多人少，法官不具有足夠多的時間去逐個學習個案，并從中提煉出裁判要義。

第二類是在有限條件下可以實現由算法進行輔助審理裁判，但需要人工實時監督和必要接管。人工智能相當于“法官助理”的角色，在特定案件中可以勝任咨詢、調查、調解甚至撰寫裁判文書等工作。近期，國外已經出現利用ChatGPT 來輔助裁判的嘗試，但實質上是利用其咨詢性功能，并作出判決，從而成為人類法官第一次在生成式人工智能的幫助下作出判決的嘗試。〔20〕哥倫比亞一位法官在審理一起人身保險糾紛案件中，向ChatGPT 咨詢治療自閉癥的康復費用是否屬于保險公司應當支付的醫療費用范圍，ChatGPT 給出了肯定的答復，該法官將其與人工智能之間的對話和咨詢過程引用到判決書中，這是人類法官第一次在生成式人工智能的幫助下作出判決。See Jonus Rose； “A Judge Just Used ChatGPT to Make a Court Decision”， https；//www.vice.com/en/article/k7bdmv/judge-used-chatgpt-to-make-court-decision, last visit on June 2, 2023.但是ChatGPT 最大的局限在于其所提供的答案并非全部基于客觀事實，法官如完全依此作出判決很可能是錯誤的，還需要法官憑借自己的知識儲備進行甄別。紐約資深律師施瓦茨在提交的法庭文件中，使用了AI 聊天機器人ChatGPT 提供的案例，但其援引的很多案例都是杜撰的。施瓦茨也承認自己沒有核實信息并為此道歉，從而被美國紐約聯邦法院處罰。〔21〕參見《紐約律師使用ChatGPT 撰寫法律文件 所引判例“虛假”或面臨制裁》，https://www.sbs.com.au/language/chinese/zhhans/article/why-you-might-want-to-make-sure-your-lawyer-isnt-using-chatgpt/4z8418h0e, last visit on June 2, 2023.目前國內外司法界更為通行的做法是“知識圖譜+大數據預訓練”的技術路徑，由法官、律師等專家將特定類型案件的所有法律規范、以往主要判例確定的裁判標準梳理出來，制作成人類可以理解的“知識圖譜”，再由軟件工程師轉化為機器算法，然后通過大量已經人工標注的生效裁判文書進行預訓練，不斷調整優化算法和參數，最后得出一套可以應對特定案件的專家型智能審判算法。〔22〕浙江法院最早在金融借款與民間借貸兩類案件中開展探索，并已經在全省法院推廣適用。目前，該兩類案件基本可以實現機器輔助完成裁判文書與裁判結果。浙江法院同步在較為簡單的刑事、行政案件中繼續探索專家系統式的智能審判。西方第一批法律人工智能即采取這樣的路徑，在搭建系統時，通過“知識采集”將法律專家頭腦中的知識和推理過程提取出來，然后把提取的知識編寫為復雜的決策樹形式，再注入計算機系統，并提供了流程圖，這被命名為“基于規則的專家系統”。參見［英］理查德?薩斯坎德：《線上法院與未來司法》，何廣越譯，北京大學出版社2021 年版，第270 頁。這一路徑具有明顯的優勢：一是可操作、易實現，將某些特定案件類型的審理規則整理成為可編碼的邏輯語句，被稱為“專家系統”路徑；二是具有可解釋性，相比于不預設規則的“生成式預訓練人工智能”，此種方案將現有的規則進行代碼化，因而也使得運算結果一般可回溯、可解釋，從而避免“算法黑箱”的問題。〔23〕參見馬長山：《司法人工智能的重塑效應及其限度》，載《法學研究》2020 年第4 期，第33 頁。但此條路徑具有不可忽視的短板：一是通用性較差，除了共同性的規則外，人民法院受理的每類案件都有相對獨立的裁判規則，家事糾紛、勞動糾紛、知識產權、建設工程等，這意味著需要針對每類案件構建各自的算法，算法之間互不共用，工作量是巨大的，短期內也難以實現；〔24〕現代法律專家系統具有自身的局限性，一是用專家系統開發的技術去處理不確定和不完整信息往往是臨時的和不可靠的，二是獲取規則的手動過程既麻煩、耗時多又昂貴，知識獲取瓶頸限制了專家系統在法律和許多其他領域的效用，三是文本解析不能解決特定的知識獲取瓶頸。參見［美］凱文?D?阿什利：《人工智能與法律解析》，邱昭繼譯，商務印書館2020 年版，第13 頁。二是由于工作量巨大，更新緩慢且復雜，專家系統一經建成就會在一定時期內固化，但法律、判例以及司法政策的修訂又是日新月異的，兩者之間的不匹配與不協調帶來的后果可能是算法一經創建就已過時。

（二）過渡期另辟蹊徑：法院案件質量回溯數字共同體的打造

強人工智能時代尚未來臨，當下關于算法可否成為“自動售貨機式”的法官，能夠按照具體案情和訴請輸出裁判，在法律倫理與哲學上也有較大爭議。主要爭議在于機器不能取代人的價值判斷，而這種判斷不是完全主觀的，它體現某種社會預期。同時，在技術層面上，要由算法代替人類法官在具體案情上作出判斷，短期內也是無法實現的。法官作出判決所依據的不僅僅是訴訟材料上的文本信息，還有庭審、調查、調解等過程中形成的非文本信息，而目前大語言模型或傳統專家系統完全依賴于文書信息，如果要想讓算法真正替代法官，就需要將審理過程中的所有信息以完整、準確的文本進行描述、記載，這在目前顯然是難以做到的。在司法實踐中，礙于當前的人工智能技術和數據的不完整性，數據提交雖然數量龐大，但是有效數據質量不夠，司法大數據的完整性也存在著一定的不足，使司法大數據的應用范圍及應用效果受到了一定的影響，〔25〕參見孫曉勇：《司法大數據在中國法院的應用與前景展望》，載《中國法學》2021 年第4 期，第137-139 頁。另外司法數據的精準度也有待提高，例如中國裁判文書網通過關鍵詞檢索，但往往很難精準檢索到相關案例，原因在于關鍵詞檢索僅限于字面內容，無法通過文意理解，從而無法檢索到意思一致但是文字表達不一致的內容。

無論是專家系統式的路徑，還是基于大數據學習式的路徑，傳統人工智能司法的探索本質上仍然是一種基于工業時代的設計思路，要將一個人工智能從零開始教會法律與裁判的知識，并在不同的案例學習中由人類法官和工程師不斷調整參數進而逐步培養其“自主裁判”的能力。這種從一張白紙開始培養一名“機器人法官”的努力，按照當前時代的人工智能水平是無法實現的。那么既然機器人法官目前無法實現，在邁向強人工智能時代的過渡期內，結合當前智慧法院的司法實踐探索，要依托人工智能破解本文開篇所提出的兩個基本命題，就催生出另一條思路，即一條反向的路徑：承認目前的進路具有局限性，不再期待構建一個“全知全能型”的機器人法官，轉而采取更加務實的方案，就是讓算法與系統幫助人類法官不要重蹈以往的錯誤，通過人工智能和數據共享對法院以往發生的錯案類型進行要素化、標準化解構，提煉出通用的“錯案規則”知識圖譜并嵌入辦案系統，在一些高發頻發的領域、環節、案由中實時預警和提示，以減少和避免后續類似案件中發生類似的錯誤。此種思路相當于構建了法院內部的錯案“免疫”系統，〔26〕以人類為代表的碳基生命與以人工智能為代表的硅基生命的重大差異在于，前者要獲得對某病毒或細菌的免疫，需要每個個體獨立地接觸病原侵襲后激發身體免疫反應并獲得特異性、記憶性的免疫功能，或者通過每個體注射疫苗（本質上與被動感染相同）的方式獲得免疫。而后者則可以通過算法和代碼將特定規則一次賦予所有系統和個體。也有觀點認為，人類有99%的決定，包括關于配偶、事業和住處的重要抉擇，都是由各種進化而成的算法來處理，可以把這些算法稱為感覺、情感和欲望。參見［以色列］尤瓦爾?赫拉利：《未來簡史》，林俊宏譯，中信出版社2017 年版，第79 頁。核心在于以往錯案的裁判經驗與規則通過數字化手段沉淀為指導今后類似案件裁判的知識庫，從而完成個案、個體的知識向群體的傳遞，以及法官群體知識的代際傳承。

構建法院系統的案件質量回溯數字共同體，首先要梳理歷年一審、二審、重審、再審、評查、檢查中發現確定的問題，歸納、總結問題的要素信息，提煉案件的裁判規則，并將案件問題轉化為標準的質控知識圖譜。例如，實施組織、強迫、引誘、容留、介紹賣淫罪的，應當依法判處犯罪所得二倍以上的罰金。上述賣淫犯罪中，除主刑外還要判處違法所得二倍以上的罰金刑，這樣一條規則就可以通過適用案由、適用范圍、觸發條件等不同維度解構成可編碼、可執行的預警規則，用于以后法官在辦理類似案件時的提醒，同時還要建立案件問題智能評查機制、案件質量風險預警機制、知識圖譜更新優化機制等。其次，將知識圖譜對接現有辦案平臺，在辦案各環節應用質控知識圖譜監督輔助法官辦案，在庭審、文書制作等環節，一旦匹配到在辦案件發生同類錯誤，及時觸發預警提醒法官。通過以“數據+算法”實現要素化分析案件問題，以“匹配+監管”推動質量預警貫穿案件全流程，以“提煉+優化”推進問題圖譜不斷更新，從而形成業務流程閉環，實現群體智慧代際傳承。在法官撰寫文書提交系統簽批時，通過對案件文書內容進行要素化解析，進一步定位問題范圍，在知識圖譜中進行規則比對，一旦匹配到同類可能錯誤，觸發精準預警，并由法官自主決定是否進行核查，最大程度在案件下判前達到“同錯不再犯”的質控效果。〔27〕例如，在生產、銷售有毒有害食品犯罪中，應當判處被告人在緩刑期間禁止從事食品生產經營行業。在解構此條規則的過程中，可以將適用范圍擴大到生產、銷售假藥、劣藥罪，生產、銷售不符合安全標準的食品罪，污染環境罪，甚至是傳統型犯罪的虐待罪、猥褻兒童罪等，均可能出現漏判“禁止令”的情況。當該規則嵌入辦案系統后，針對法官辦理上述案件提交的裁判文書一旦沒有檢測到“禁止令”的內容，則系統會自動提示法官可能存在錯判并要求法官復核。值得注意的有兩點：一是這樣一套回溯機制建立在法院“無紙化辦案”的基礎上，沒有無紙化，算法將無從提取案件的基本事實要素，也無法在立案、庭審、撰寫文書、評查等環節上發揮預警提示的作用。二是算法提示法官同錯不同犯的定位是輔助與提示，并可以提供以往的判例和法律依據，但最終是否采納的決定權在于法官，法官可以在綜合分析全案事實后認為本案情節不同、不采納提示的建議，這也再次體現了該套機制“智能輔助”的根本定位。這種區別既是案件質量回溯機制從法理上、倫理上得以成立的基礎，也是其從技術上較為可靠、可行的原因。算法不決定任何案件的審理結果，僅僅提示以往類似的判決可能存在錯誤，這種程度的輔助與所謂的“機器人裁判”是截然不同的。而且，法官在不采納錯案提示建議時也無需提交理由或經由特別程序予以說明，或由院庭長審核把關，因此該機制也符合司法改革后“由審理者裁判、裁判者負責”的基本精神。最后，案件質量回溯機制的重點不在于信息化的平臺，也不在于智能化的算法，而在于每起錯案事后的規則梳理與集體知識的共建共享。易言之，人民法院將對傳統的審委會、二審、再審、案件評查等專業活動進行改造，使之成為“沉淀規則”的源頭，從而服務于未來更多的審判活動。工業時代審委會討論的是某些疑難復雜的個案裁判或是指導性文件的內容，但對于今后類似案件的指導作用較為有限。在承擔了案件質量回溯任務的審委會中，除了就個案的裁判外，各位委員還需要就本案是否存在類型化的裁判規則、本案裁判規則是否可以適用于他案、該規則的具體適用條件與層級、規則適用的結果等進行擴展性討論，從而形成一條較為明確、可代碼化的裁判指引。再由審判管理和信息技術部門將其轉化為算法，納入到法院裁判知識圖譜中。二審、再審等法律監督程序同樣需要就個案進行上述操作，并經過一定的審核認定程序，為法院知識圖譜不斷貢獻新的規則。由此可見，案件質量回溯機制的真正內涵是一套全體法官共同參加、共同梳理規則、不斷豐富完善、動態更新調整的新型法院運作模式。其重要意義不僅僅在于降低同類錯案發生的幾率，更在于將以往的裁判規則進行沉淀、轉化、傳遞，并形成一個不斷豐富、惠及所有法官的知識庫，而每位法官在提供素材、分享經驗的過程中，也完成了個體角色的重大轉變，即全體法官共同致力于法院案件質量回溯數字共同體的構建，共同為這樣一個智慧大腦貢獻人類的智慧。

具體而言，這一思路具有四個方面的重要意義：一是轉變法官職能定位，從“個案裁判者”轉型為“規則梳理者”。法官在每個案件中都會確立一種規則，但如果沒有其他法官去學習，就很難轉化成其他法官的裁判規則，即每個法官都在同樣問題上進行重復“試錯”。通過“案件質量回溯數字共同體”的構建，每個案件都將為全省法官裁判同類案件確立規則，真正實現法官職能定位的轉型。二是構建統一的錯案知識圖譜，從法官“個體智慧”沉淀為“群體智慧”。通過全體法官年復一年的共同努力，案件質控應用體系不斷細化成長為全國層面的統一司法數字體系，彌補以往通過業務培訓、典型錯案發布等方式存在的知識傳遞效率低、普及面窄等不足。三是探索智能算法開發，從“自然人法官”邁向“人機共融”。通過對類案管控的自動化、智能化以及“負面清單”式的圖譜，用機器輔助法官，提煉法官“AI+”協同辦案新路徑規則，真正實現人機的高效協調，大大解放司法生產力。四是提高辦案質量，從“事后監督管理”轉向辦案過程中的“全生命周期管控”。通過案件的有效管控，對調解、立案、審判、執行等全流程辦案節點進行預警糾偏，解決“同錯再同犯”“同案不同判”問題，實現服判息訴率、二審、再審改判發回率等重點質量指標的不斷優化，推動法院案件質量整體提高，高效節約司法資源。

（三）未來的范式變革：法院數字共同體的構建

上述論述是結合當前人工智能技術的局限性與司法倫理的規制性，在傳統正向的“算法裁判”路徑之外，提出了一條“反向路徑”，即在過渡期內，細化完善好法院案件質量回溯數字共同體的構建，從而實現人工智能糾錯，保障案件準確度，在錯案數據體系內完成“人機共融”，通過案件質量回溯體系來構建一套負面裁判規則庫，并通過代碼編譯和機器學習形成問題知識圖譜，從而反哺和支持后來的法官避免在同樣的情形、類似的案件中重蹈錯案覆轍。雖然我們將這種反向路徑限定在“過渡期內”，但案件質量回溯機制的形成已經具備了構建法院數字共同體的雛形，而且在人工智能完全取代人類法官進行自主裁判前，這種“過渡期”方案將是主流。未來，人工智能司法的發展方向是在總結、提高案件質量回溯數字共同體的經驗和技術的前提下，進一步構建更高層次的法院數字共同體。法院數字共同體是對由全國 3500 多家法院、1 萬多個人民法庭在司法工作中形成的審判流程、法律文書、庭審活動信息、司法政務、影像資料等結構化、非結構化、半結構化數據進行探索和分析，并疊加人工智能技術進一步對其進行模型化，從而為司法、執法、守法提供不同層級支持的總稱。

工業時代的法院始終沒有解決法官個體知識向法院群體知識傳遞、法院群體知識代際傳承的兩大難題，但是在數字共同體之中，每位法官的辦案不再是單純積累自己的辦案經驗與專業知識，而是通過梳理裁判規則來為整個共同體知識圖譜的豐富和完善貢獻個體智慧。換言之，參與數字共同體建設的法官越多，梳理總結的裁判規則就越多，共同體知識圖譜的覆蓋面、精細度與實時性就越高，為后續法官裁判提供的輔助與參考作用就越大。除了法官辦案之外，法院以往所有業務活動都可以承擔起提煉規則、供給算法的責任，例如審判委員會、專業法官會議、上級法院發改案件分析會等，以往只能形成會議紀要、典型案例、指導文件等紙質成果，而傳播載體決定了其內涵信息在傳遞過程中的效率與效度。在法院數字共同體中，這些涉及到確立和統一裁判規則與尺度的線下活動，都將通過整理為具體規則、轉化為算法語言的方式嵌入到辦案系統中去，自然人法官在為算法服務，而算法反過來又為更多的自然人法官提供輔助。這樣一種“人機共融”式的法院數字共同體，最終也將帶來整個法院工作機制與組織架構的徹底變革，法官與算法工程師共同架起線上與線下的橋梁，專業的規則團隊將致力于維護整個法院的共同知識圖譜，所有的個體法官將成為數字共同體建設的重要參與者，同時也是直接的受益者，各類審判活動、業務活動、學術活動均圍繞著數字共同體的完善而開展，法官的個體貢獻也不再僅僅取決于辦理案件的多少、快慢，而是取決于輸出總結裁判規則的多少，以及規則被采納、發揮效用的頻率比例。隨著數字世界與物理世界的全面融合，從某種意義上看，法院數字共同體就是數字法院的一種具象形態：“數字”解決的是載體問題，即通過無紙化、數字化的手段來實現所有訴訟與司法活動、法律專業知識與經驗的線上化，為數據的整合、算法的貫通、智能的升級提供不可或缺的基礎；“共同體”指的則是一個從碳基文明向硅基文明的革命性躍遷，即徹底打破個體的生理與物理局限，在代碼層面實現從個體智慧向群體智慧、從個體生命向整體生命的跨越。從宏觀角度展望，法院數字共同體應當致力于三個層面的建設。

第一，司法數據的共建共治。在信息時代的早期，社會各行業、政府各部門在利用信息化手段提升工作效率時，由于缺乏統籌設計和考慮，會形成大量“數據煙囪”和“信息孤島”，各條線、各系統的數據只留存在本系統，相互之間不兼容、無法共享。例如，法院內部，立案部門、審判管理部門、執行部門、檔案部門、人事部門等以往都有各自的業務平臺，其中涉及的案件信息、地址信息、人口信息、財產信息、法官信息等既有重合，也有互補，但往往因為數據不通，導致相互之間難以共享、難以發揮數據的最大效用，在此基礎上的智能化往往也舉步維艱。法院數字共同體的數字基座必需是一個覆蓋所有層級法院的統一數據平臺和業務平臺，唯其如此，才有可能為從數字化向智能化的邁進提供基礎條件。總結起來，司法數據的共建共治包含三層內容：一是無紙化作為改革先導。除了互聯網法院的線上糾紛線上審之外，還要將所有線下糾紛通過線上立案或掃描錄入等方式，從源頭實現訴訟活動的數字化。離開無紙化，所有數字化都是無源之水、無本之木。二是數據的共建共治在法院內部必需實現前后打通不同流程、上下打通不同層級，另一個隱含要件就是平臺化，只有統一平臺才能歸集、沉淀、生成統一的數據，因此，司法活動中的立案、送達、開庭、審理、判決、上訴、執行等不同業務流程，刑事、民事、行政等不同業務類型都必需要以統一的業務標準和數據標準實現前后貫通，同時四級法院之間也必需要在統一的平臺上開展司法活動，這樣才能從根上避免產生新的數據壁壘。三是司法機關之間、司法與政府、司法與社會之間的數據共建共治。司法不是獨立于社會的，無論是審判還是執行，司法都離不開各類體外數據的支持，執行難困擾法院的主要原因就是查人找物過程中各類數據壁壘造成的障礙，同樣，司法數據作為社會矛盾的晴雨表，在回饋社會時也需要有統一的數據標準和接口標準，因此，司法數據運行的高級階段必然是整合整個社會和跨越公私全域的共建共治。

第二，司法資源的共通共享。當所有司法活動實現在同一個平臺開展、所有線下活動線上化之后，法院數字共同體就帶來了一個新的范式革命，即所有司法資源的共通共享。這在傳統的工業時代是無法完成、也無法想象的，受限于物理空間的阻隔，司法資源只能分布于各個地區、各個法院，相互之間共享的通道極少、成本極高。數字法院共同體的資源共通共享包括三個方面：一是訴訟場所“全域共用”。依托統一平臺可以實現在線立案、遠程庭審、線上線下融合訴訟等，從而為打通法院所有訴訟場所提供了可能。部分身處山區、海島等偏遠地區的群眾，或是在異地生活工作、臨時出差的人群，囿于線上訴訟能力較弱，或者因為其他原因需要線下參加訴訟的，可能要到“指定場所”參加在線庭審。例如，《人民法院在線訴訟規則》明確要求簡易的刑事案件在線參加庭審的必需要到“指定場所”，可以就近在最方便的司法場所，如法院、人民法庭，或是司法服務延伸到的“共享法庭”、社會治理中心等參加訴訟，訴訟場所“全域共享”可以促成所有法院的所有訴訟場所從物理上隔離轉變為數字上的共通共享。二是法院服務“通存通兌”。與金融機構的通存通兌服務不同，矛盾糾紛經一個法院受理后，后續的訴訟活動與司法服務只能在該管轄法院進行，這種基于傳統工業社會和物理空間性質而設定的管轄制度與現代數字社會的架構和理念存在一定的沖突。當然，司法的核心事務如裁判權必須由確定的法院行使，但司法的諸多輔助事務，如立案、送達、保全、評估、鑒定、督促、發放案款、查詢檔案、打印文書等，完全沒有必要局限于管轄法院，而是可以委派最便利于當事人的法院來完成。從而打造一種全新的司法服務格局，當事人在任何一家法院立案后，憑借取得的案號可以在所有其他的法院享受與管轄法院同等標準、同樣便捷的司法服務，真正實現司法服務的“通存通兌”。三是法官資源“全域共享”。當法院的物理空間、訴訟服務等基礎性、輔助性資源完成了數字化的整合之后，進一步可以探索法官這個司法最核心資源的全域共享。在目前立法沒有修改的情況下，法官由地方人大任命，并代表地方法院審理當地有管轄權的案件，因此，以往凡是法官調動、掛職或轉任必需要有新的人大任命，才能在異地審理案件。但統一的數字化平臺和全面的無紙化辦案，讓訴訟材料與訴訟活動的跨地域共享成為可能，因而，跨地區組成專業法官會議、專家咨詢組織也變得可行，長三角的部分法院事實上已經在探索常態化的線上溝通交流平臺，甚至跨地區組成專業的合議庭審理知識產權等較為專業的案件，當然這還要進一步解決法官“多地執業”的資質認可的問題。可以想象，在不遠的未來，所有法官資源可以依托平臺完成線上的完全整合，從而為數字時代的“整體法院”奠定基礎。

第三，法律知識的共學共用。前文重點從案件質量回溯機制出發討論了錯案規則庫與知識圖譜的構建，這是一條相對精準又切實可靠的路徑，但法院數字共同體的完全形態應當是既包括負面的問題裁判規則，也包括正面的裁判規則。歸納起來應當包括三個方面：一是構建全域的數字規則體系。這里的規則來源于法律規范、示范案例、學理學說甚至交易習慣等不同方面，構成了覆蓋刑事、民事、行政、執行等不同領域、不同流程的實體與程序規則體系，換言之，在未來的人工智能與大數據技術支持下，在每一個法域都應該有一個能夠涵蓋所有裁判規則的數據庫與知識圖譜，而這種知識的存儲與呈現與傳統工業時代不同，是一種經過解構和標準化、數字化的規則，并且通過機器代碼同時生成了相應的算法語句。二是通過算法解構使法律知識平臺化。另一個區別于傳統知識共享方式的特征在于這種數字化共同體不僅存儲、傳承知識與經驗，還能通過算法將其嵌入到辦案平臺與系統中去，從立案、調解、審判、執行等各個環節輔助司法人員完成各類司法事務，使其從“死的知識”變成“活的法律”。三是保持法律規則的動態生長。法律領域的知識與規則區別于其他數據信息的一個關鍵特征在于隨著社會經濟文化的發展而變動不居，如果不能保持共同體中的知識實時更新，共享知識能夠發揮的作用將大打折扣，甚至會導致錯誤判決的產生，這又將涉及到司法責任與技術倫理的問題。所以數字共同體中的一項基礎性工作就是將不斷更新的裁判規則不斷補充更新到整個知識圖譜中去，從而為全體法官或其他法律從業人員提供最新的規則支持與最精準的智能服務。法院數字共同體還要進一步延伸到社會治理領域，亦即通過裁判規則來塑造行為規則，例如將闖紅燈違法寫入自動駕駛的代碼中去，這將在自動駕駛汽車廣泛普及后避免發生闖紅燈這一違法行為。隨著人類生活中數字化生存的比例越來越高，這種司法規則延伸至社會規則的模式越來越成為可能，法院數字共同體最后可能催生出社會數字共同體的基礎框架。

四、結語

工業時代的知識傳遞，尤其是法律知識傳遞受制于人類個體能力的瓶頸，無法高效完成從個體到群體、群體到代際的有效傳遞，但數字時代的到來，特別是人工智能的高速發展，可能帶來地球第一個硅基生命的誕生，為知識的沉淀與傳遞帶來了新的思路。在人工智能司法發展歷程中，通過構建案件質量回溯機制搭建裁判知識圖譜將是今后較長一段時期司法人工智能的主攻方向，通過此機制也將所有自然人法官的裁判經驗整理成可以惠及所有法官的算法，從而改變每個法官工作的屬性，將其從個案的裁判者變為規則的總結者。隨著人工智能進一步發展及大數據采集的進一步完善，以法院案件質量回溯數字共同體為雛形，進一步致力于構建法院數字共同體這一遠期目標的實現，此為“智慧法院”建設之路的當下和未來的較為可行的進路選擇。