人工智能嵌入司法领域的向度、症结及其化解

　　摘要：人工智能技术发展，极大推动了司法体系的现代化。通过实践向度的考察，更清晰明确了人工智能嵌入司法的辅助性特征。司法人工智能技术发展过程中，存在着案件图谱构建“卡壳”，法律大数据被证伪，算法内部体系结构性失衡，司法亲历性有限等问题，对此，要注重系统与数据、制度与科技的融合创新，推动司法人工智能一体化发展；摆正“技治主义”位置，以辅助性为功能定位做好风险防范；构建事前事后双向监督机制，来实现人工智能在司法领域的规范、有序发展。

　　关键词：人工智能；司法大数据；算法；AI法官；智慧法院

　　一、考究：人工智能嵌入司法领域的实践向度

　　（一）智能化：审判辅助运用

　　审判辅助是人工智能技术嵌入司法领域的关键环节，既可以帮助疏解基层法院案多人少的窘境，也可以进一步推动司法的现代化。审判辅助工作的有效开展，打破人们传统思维中只能由人办案的观念。上海法院的“206系统”就是在推进审判为中心的诉讼制度改革中的成果。“206系统”借助图文识别、自动语义分析、语音自动识别等自动化智能技术，检察机关利用语音唤醒功能，可以准确调取刑事案件中的物证、书证、证人证言等各类证据，用视频传输的方式与法庭内部信息化视频系统相连接，供庭审法官、控辩双方及时查阅观看，极大缩短庭审证据展示时间，提高庭审效率。

　　（二）透明化：司法公开系统

　　全方位推进司法公开是打造阳光司法机关，提升民众司法参与感、提高司法公信力的重要举措。随着裁判文书上网、审判流程信息公开、执行信息公开、庭审公开等四大平台投入运行，每个司法案件的立案与受理、审判与执行，全流程全节点实现信息公开、全过程案件可视。截止目前，网上生效裁判文书共有五千多万件，访问量突破100亿人次大关。此外，执行信息网上的被执行人信息一目了然，企业失信执行情况点点鼠标即可知晓，实现公众全流程参与执行监督，执行难问题的解决更进一步；便捷的互联网技术实现线上庭审，足不出户即可观看庭审直播。当事人可以从司法大数据公开过程中获得解决纠纷的稳定预期，通过检索类案，亦可了解到类案中法院是如何裁判、当事人诉讼主张如何恰当提出等诉讼中关键要素。

　　（三）电子化：全流程在线诉讼

　　法治是最好的营商环境。随着优化营商环境的司法保障持续落实，北京法院将打造互联网法院、智慧法院作为法院建设的重要目标，2018年全新的线上电子诉讼平台亮相，线上诉讼一体化步入快车道，推出的“移动微法院”、“天平链”使当事人足不出户就能实现争议解决。2020年，市高院发布《北京法院网上立案工作办法》，规定对于符合条件的起诉，要予以网上直接登记立案，实现立案无纸化，提升立案工作质效。尤其是在新冠疫情防控期间，常态化的在线诉讼不仅高效满足多元化纠纷解决需要，也为疫情期间复工复产提供有力的司法保障。

　　（四）可视化：智能管理体系

　　人工智能技术嵌入司法领域不仅在于助力智慧审判、在线诉讼，也为法院智能化管理提质增效。以法院安全管理为例，智能人脸图像识别构建的全新安全风险防范体系，提升了诉讼服务中心配套管理设施设置的层次和水平。验证当事人身份无需人工反复核验，只需放置身份证便可轻松完成人证识别，实现个人安全风险排除，有效管控潜在危险。再如OCR图文转换技术，在纸质证据材料电子化之后，能够自动实现对证据材料中的关键信息进行实时抓取，并回填相关系统。可以说，这种可视化的智能管理不仅推动个案争议解决，还优化了整个司法运作体系。

　　二、症结：人工智能嵌入司法领域的非理性表征

　　（一）堵点：技术与数据面临的双重窘境

　　1．案件图谱构建中的技术瓶颈

　　所谓知识图谱，即用符号形式描述现实世界中的概念内涵及其相互关系。它的架构包括图谱自身的逻辑构成和形成图谱所采用的技术架构。按照此定义，案件知识图谱就是用符号的形式描述案件中各要素的内涵及其相互关系。以刑事案件为例，整个案件知识图谱的构成包括犯罪构成、量刑意见、事实要素、法律政策等，通过图谱的构建，技术自动分析案件，实现法律逻辑与技术逻辑的有机结合，为审判要素的智慧化提供动力。但是实践中，知识图谱的构建远未到达智能化、自动化的程度，人工智能在案件基本信息的抓取上无法实现准确、高效识别，这就导致后续图谱构建遇到阻碍，只能借助人工方式，人为建构语义规则，来完成知识图谱构建。然而案件的案由纷繁复杂，寄希望于人工操作来推进显然会阻隔司法人工智能的发展效能。

　　2．法律大数据被证伪

　　大数据时代，万物互联，数据是最宝贵资源，有数据才会有智能，而法律大数据是司法人工智能有效运作的前提。如果司法人工智能获取的数据是虚假的，在真实性上禁不起考证，那么司法人工智能的输出结果也不值得我们信赖。由于当前我国法律领域的信息存在“表象性”，即信息是公开的，但不一定是真实的。司法领域内的“表象性”主要表现为外界掌握的信息用以证明司法决策正确，但其无法反映法官决策时采纳的实质信息。所以我们必须清楚的认识到表面上形式正确信息与实质上内容真实信息间的巨大差异，知晓法律人工智能也只是一种技术手段，附着固有的局限性，无法真正代替法官归纳裁判时的真实意旨。概言之，法律大数据在被证伪的情况下，数据进入智能系统得出的结论也不一定真实。

　　（二）痛点：算法内部体系的结构性失衡

　　1.算法黑箱威胁司法程序的透明性

　　黑箱是计算机领域的专业词汇，它的意思是指专业技术人员对计算机系统进行测试时，无法知晓系统内部运行情况，使得出现问题后无法定位问题代码的具体环节。算法的深度学习能力是对传统机器学习模式的彻底颠覆，通过剖析事物特征进行归纳，获得更高程度的认知。正是这种从原始出发的认知范式，存在无法洞悉的隐层，即算法黑箱。算法黑箱并不仅仅意味着我们无法洞察，也说明了即便能够发现运行代码，也无法理解其晦涩含义。例如，通过人工智能技术在作出智能裁判时，我们得知的仅是最终结果，至于机器在运算时如何考虑，对于复杂的法律关系、政策背景等要素如何筛选、抉择，我们都不得而知，仅能通过结果来评判。在当前司法公开背景下，要求审判执行工作透明化、司法大数据公开化，让当事人在诉讼程序中享有更多的参与权，这些都对算法黑箱问题的解决提出了更高的要求。

　　2.算法歧视挑战司法决策的公正性

　　传统法官决策模式中，人作为决策主体起到决定性作用，而随着人工智能技术在司法中应用的推广，法官决策的范围随着技术不断地扩张而逐渐缩小，决策更多依仗算法通过对法律大数据分析后统筹运算而得出，这样自主的、机器的、程式的决策使算法歧视存在天然的基因缺陷。一方面，内置性编码凝视嵌入算法。编码凝视是指算法受外界影响，被掺入固有偏见。算法研发者在制作、研发算法时，难以避免的会加入自身主观意向，比如算法的设计理念、算法的输出标准等，这些在一定程度上形成歧视性意见被注入算法。另一方面，作为算法训练的法律大数据也存在歧视性。算法在进行训练时，需要抓取大量的法律大数据作为“原材料”，而数据数量庞大、种类多元，算法在抓取时做不到每个数据都能辐射到，就会产生“技术逃避”问题，此外，预先存在的数据也存在被证伪的可能，如果被算法抓取的数据本身都是真实性存疑的，那么以此为基础的算法运算，得出结论的科学性就会大打折扣。以上两方面都会造成算法歧视，以公正为核心的司法决策也会受到极大挑战。

　　（三）难点：智能技术嵌入的功能受限

　　1.法律方法的人工智能化无法代替司法的亲历性

　　司法亲历性是司法工作的重要原理，是指司法人员应当亲身经历案件审理全过程，直接接触和审查各种证据，听取当事人主张，其内涵包括法官身到与心到的统一、法官亲历与人证到庭的统一、审案与判案的统一。在技术辅助阶段，智能化系统能够模拟法官进行案件分析和类案推理，使司法辅助办案的效益最大化。而人工智能介入司法之后，将会赋予传统的法律方法以人工智能化，以涵摄为基本架构，通过“案件信息输入—裁判结果输出”的简单涵摄模型来构筑司法三段论，显然机器这样的简易推理有诸多显而易见的缺陷。人工智能技术通过对审判经验的总结、外化为智能化审判辅助应用的方式，只能实现对共识性审判经验和普遍性适用规则的总结，无法结合实践中具体的个案以及个案背后的深邃法理、社会政策、价值观念来考量。而这些只有人类法官经过司法亲历的淬炼，才能实现法律方法的精准运用。

　　2.司法决策的自动化无法实现自由裁量的秩序性

　　 从强意义上讲，自由裁量权是指官员在决策过程中，不受权威机关准则约束的权力。而司法领域内的自由裁量权则是法官对于既有立法规定语焉不详时，按照立法精神，在法律框架内进行解释说明的权力。法官运用自由裁量权裁判时，意在实现法律规则确定的统一秩序，对秩序诉求价值更加突出。由此可知，秩序性成为自由裁量权行使的关键目的。因立法技术的固有局限，使得立法机关不可能面面俱到，将所有事项都列入立法条目，这样一来，法官自由裁量权便有存在之必要。人工智能技术在司法决策中的应用，并没有限缩法官自由裁量的空间，相反，其构筑了一道技术无法介入的屏障，凸显自由裁量的价值。人工智能时代社会的迅猛发展，个案的裁判往往需要法官运用自由裁量权作出符合主流价值秩序的合理法解释，这种秩序性包括裁量权的行使符合社会公平正义、符合民众诉求期待的要求。显然，当前的自动化辅助决策还远未到达自动、合理行使自由裁量权的程度。

　　三、纾解：人工智能嵌入司法领域的体系优化

　　（一）融合创新：以标准化和数据共享为抓手

　　鉴于当前人工智能的发展状态，在短期内，想要获得颠覆性的突破还比较困难，为此，需要转变观念，将人工智能嵌入司法领域的建设重点放到系统与数据的融合创新上。一方面，对内要注重实现系统的标准化，也就是说要注重系统的整合。其中标准化是信息化的关键，在标准化上达不到统一，法院的信息化建设就会受到阻碍。可由最高院出台相应的法院信息化标准，各级地方法院以此为指南，将法院的信息化建设，纳入法院建设的整体规划和顶层设计中，不断提升标准化水平，同时突出标准编制的重要作用和地位，将其作为基础性、前瞻性的工作来抓落实，从而推动法院信息化建设。此外，要注重加强技术学习、信息联动，为关键信息基础设施建设、系统集成助推发力。另一方面，对外要实现数据共享，坚决杜绝数据封闭。数据是司法审判中辅助各项技术的原材料，当前，电子化证据平台、智能语音、专业测谎等技术都应用到了司法审判各个环节，这些技术若与数据脱钩便会成为无源之水。法院作为司法机关，是承载关于审判信息、执行信息、争议焦点信息等数据的重要主体，也是影响数据在司法内流动模式、机制的关键。这些数据作为关键资源，往往会出现“阻塞”，堆积于法院，外部主体对于数据的陌生，也在一定程度上与法院司法公开的要求所不符，为此，对外要实现数据共享。就实现路径而言，主要的疑难在于要打通法院数据阻塞，撬动司法数据流动，而区块链技术正好可以实现这一目的，通过区块链技术，利于技术的无法篡改性、稳定性等特性打造移动微法院，为全流程在线诉讼机制保驾护航，以数据的真实性为突破口，打破司法数据阻塞，实现数据共享，促进纠纷多元化解。

　　（二）风险防范：以辅助性为功能定位，警防被技术边缘化

　　技术是一把双刃剑，其本身极强的专业性也存在着极大风险性的可能，比如改变就业结构，或是运用过程中人的主体地位被削弱，人成为被边缘化的工具等。因此，人工智能在司法领域内的嵌入必须牢牢把握其作为辅助性的功能定位，来实现各类风险的防范。

　　 其一，司法现代化推进过程中，要摆正“技治主义”进路的位置，充分知晓其利弊，坚决杜绝唯数据主义和片面技术理性主义，也就是说，不能把人工智能技术和司法大数据的实现作为司法现代化本身，不能直接与司法改革画上等号，而应当将技术进行辅助性的定位，在辅助性、工具性层面进行价值展开。

　　 其二，形成对辅助性的人工智能技术价值的合理预期。人工智能技术在司法领域内的嵌入并不是全能的，也有本身的技术瓶颈，司法改革任务的推进也不能单纯寄希望于先进科技，需要充分认识到技术的有限性，尤其是辅助性技术的有限性。比如司法知识谱系中的自动化难题，法律概念的解释等，这些都构成对人工智能技术应用的限制。因此，具体应用场景中，要对其辅助性价值匹配合理预期。

　　其三，人工智能技术在司法领域内的嵌入要注意回避不确定领域的风险，挖掘司法人工智能最大的辅助性价值。当前人工智能还难以应对在意识领域内的各种问题，换言之，对于一些比较复杂的司法案件，尤其是出现法律与道德严重冲突时，面对各类价值矛盾，如何法益衡量，人工智能并无法解决。机器简单的数据分析只能代表机器的推算，不能直接与背后的社会关系画上等号，否则将会抹平地区差异，也同样无法取代法官在个案中的自由裁量和自由心证，司法经验和结果式实用主义思维比单纯依赖数据作裁判更可靠。这些人工智能技术盲区形成的不确定性领域的风险，也不应单纯的通过数据模型化来解决。

　　（三）双向监督：遵循司法规律，加强对人工智能司法决策的运行规制

　　随着技术迭代，智能机器在算法的加持下进行司法决策是能够实现的。从人工智能嵌入司法后司法权的运行逻辑来看，一方面，这种技术性的嵌入是智能机器对法律信息处理的表达，能够实现司法资源配置的更新升级。在主体性支撑的现代社会中，强调个人和社会的理性，突出公民个人权利、尊严的保障，因此在这种社会秩序下就要求运用理性来设计一套权责和救济相统一的法律规则系统。作为社会关系调节器的法律，在具体制度和价值安排上必须充分尊重主体性支撑的现代社会的基本原则。司法是对既有法律文本的适用，以达到救济目的，当然要受到上述原则的指引，同时也不可避免的陷入法律逻辑内在的困境之中。司法人工智能的出现，就是希望通过技术手段来解放司法信息处理效能中的生产力，当前的主要任务是如何促进释法统一及优化司法组织体系，来实现司法资源配置的优化升级。另一方面，人工智能嵌入司法过程中对裁判方式的调整，也是优化司法权运行的体现。司法公正的一个重要内容就是要实现法律适用的统一，“类案同判”和“不同类案协调裁判”可作为适法统一的标准。在传统审判中，裁判方法主要围绕审判中心环节，而人工智能嵌入司法模式，则是一种全新的视角，着重疏通传统裁判方式中各种信息处理不畅的问题，比如在立案环节中繁简分流的指标设计环节。通过技术优化，能够使法律信息的处理更为精准化与精细化，从而为优化司法权运行扫清阻碍。

　　尽管如此，人工智能司法决策作为一项新兴技术，虽然带来极大的科技感与进步感，却颠覆了传统人类法官裁决个案的认知体系，且可能会造成人类法官主体性危机、权力合法性危机、程序正义危机等问题，因此，加强对人工智能司法决策的规制确有必要。对人工智能司法决策而言，需要严格遵循司法规律，按照法治思维和法治方式进行运转，并要打造以审判权为核心、以审判监督权和审判管理权为保障的审判权力运行机制，具体而言就是要保证这种技术决策在事前受到监督，在事后有明确的责任机制。

　　责任编辑：广汉