司法裁判与AI的融合及边界

　　人工智能（AI）应用在司法裁判环节的争论从未停歇，机器是否能够代替人类智慧，尤其在需要经验总结、人情判断、自由裁量的司法裁判环节，人工智能是否是法制的灾难，仍犹未可知。笔者将对人工智能与司法裁判的矛盾与融合方法进行讨论，从而探索人工智能在司法裁判领域应用的边界。

　　一、人工智能在司法裁判领域的尝试

　　人工智能在司法裁判领域发展主要起源于欧美国家，人工智能在这些国家实践兴起的背景是司法系统处于高负荷运作状态的现状。美国首席大法官罗伯特(John Robert)在参加一次活动时,有人问他能否预见有一天“智能机器协助法庭发现事实,甚至协助法官作出司法裁决”,他回应道:“这已经是今天的事实。”罗伯特法官指涉的是卢米斯(Eric Loomis)案件,该名当事人被判处监禁6年,而参考的量刑建议至少部分是由人工智能软件提供的。该智能评估显示,被告人对公共安全具有较高的危害性。威斯康星州最高法院最终判决被告人有罪,并表示即使没有该人工智能报告,被告人也会获得同样的刑罚。

　　近十年来，国内的人工智能领域取得了长足进展，无论是机器人流程自动化，还是语义识别（OCR）、语音转换技术等人工智能基础技术的成熟，让人工智能变得可能实现。国内成熟的厂商也有了一些尝试和做法，比如录入一个地区某些案件类型20年来的量刑幅度情况，然后根据现有案件的情况进行量刑建议的推送，给与法官在量刑时的一些参考。取得了一些效果，但也有一些人表示这种做法会使法官过度依赖软件的作用，丧失了法官自由裁量的目的。

　　二、司法裁判与人工智能的矛盾

　　司法裁判作为法律人智慧参与最多的司法环节之一，往往凝结了一名司法工作者多年的法律素养、人文素养和社会阅历、政策理解力等。许多学者担心人工智能学习的案例经验、法条经验，能否转化为一种法律思维，还是只能教条地按照程序进行类比判断。在这一问题上，可能存在以下三对矛盾：

　　（一）统一标准与自由心证

　　司法裁判的活动中，关于证据证明力一项判断原则是：自由心证制度。这是一种将主张与证据之间相联系的认定，证据本身证据力的判断，证据和事实之间关联性的认识，证据充足程度的分析等都完全委任于法官的理性和良知的证据制度。人工智能对于司法裁判的介入，由于学习资料（即案例库、法律规范）的一致性，可以带来同案同判的优势，对证据证明力的认定可以产生一定的统一标准。但在现实情况下，很多案件的证据是没有特别充分的，需要司法人员通过理性分析和良知求证的过程的，这也是自由心证的核心要义。面对这一矛盾，可能需要人工智能向更高的层级发展，产生思维判断之后，可能才能真正解决。

　　（二）穷尽列举和自我革新

　　人工智能在解决现有法律问题上，可以通过大量案例和现有法律规范的录入和学习，有效的解决现有的裁判问题。在现代研究中，也有此体现2011年,研究人员使用1953—2004年期间美国联邦最高法院八位法官的表决,推测在相同案件中第九位法官的投票,结果准确率达到83%。但是法律发展的规律显示，法律是滞后于现实社会发展的。每次法律的革新，都是法律人在总结现有法律不适应社会发展或出现现有法律无法规制的新行为后发生的。这是否意味着，在法律人减少对司法裁判环节的参与度后，法律的进一步革新功能就会丧失。人工智能能否在总结偏差性问题后，创造性地提出法律（即输入的内在程序）需要革新的问题，这有是否与涉及到机器自主修改自身核心程序的“人工智能”终极话题。如果这些问题不能解决，人工智能过度介入司法裁判后，是否法律就无法持久发展。

　　（三）契合性与差异性

　　如果把司法裁判活动抽象化，就是将法律事实与法律规范进行比对，选取最契合的一项。恰恰人工智能的强项就在于数据库比对。似乎看来人工智能的优势非常明显，一个成熟的法官、检察官，可能需要数十年的办案经验、社会阅历的磨练才能成为法律专家，一套系统的运算规则只需前期的数据录入、学习就可以实现。然而，在纷繁的现实中，一般案件中的事实，如何抽取成为法律事实的过程，是很难通过数据库枚举进行穷尽的。一些新型的犯罪手段和犯罪方法也在不断更新。因此，法律规范和现实行为之间的差异性是一个永恒存在的问题。如何解决这种差异性是更进一步发挥人工智能契合性的关键因素。

　　三、司法裁判与AI的融合和边界

　　人类社会进行司法裁判，永远是存在规律的，首先是对既存法律规范的学习，这也是法学教育的重要过程。其次是对法律行为的抽象、对因果关系的判断、对证据证明力的求证。最后通过内部证成、外部证成匹配具体法律条文，从而得出裁判结果。正是由于有规律可循，人工智能才可以通过模拟人类工作手段，学习工作方法、形成规范工作流程，实现机器替代人工可能。

　　但是如果人工智能过度介入，首先会导致法律职业者的缺失，而法律发展和延续的关键就是法律工作者的经验总结。其次，人工智能长于对判例大数据的客观把握和总体整合，精于高纬抽象和关联计算，但是任何司法案例都嵌套于过往历史的文化积淀和民族传统之中，是过往历史文化的延续。这种学习的量级，是目前或者以后也无法完全覆盖的。因此，在人工智能介入司法裁判的过程中，应当有所限制，即有边界的介入，保留法律最核心，最本质的一些要素。一是司法裁判的监督不应由人工智能介入。对司法裁判的监督是司法裁判取得公信力的一个重要环节，无论是审判机关的自身监督、还是检察机关的法律监督，都不应讲这一底线交由人工智能，否则将会产生机器审判人类的错觉。这也将会是对人工智能进行纠错的一项重要方式，有助于提高人工智能司法裁判准确率。二是司法裁判经验的总结研究不能仅仅依靠人工智能。人工智能未来具体能够在司法裁判中发挥什么样的作用、在多大程度上发挥作用，很大程度上也依赖于法学研究，尤其是司法裁判理论研究的水平。有什么样的司法裁判理论，就有什么样的人工智能与司法推理的模式。人工智能的司法裁判模式，往往会保留输入其程序的司法理论的痕迹，如果将进一步的司法裁判理论研究仍交由人工智能（AI）完成，将会极其不利于法律理论学说的多样化，进而导致法律思维僵化，影响法律学科的发展。三是法律法规的革新应当由法学实践者总结推动。在法律法规革新的问题上，人工智能主要承担的角色应该是智库的作用，将在裁判过程中无法识别、裁判的案例、进行收集、归类，起到一个资料整理员的角色，为人类法律理论研究者提供高效、优质的样本以供决策。这样就能避免人工智能自我推测、自我生成规则、自我修改核心规则，从而导致法律发展不可控的情况。

　　四、结语

　　人工智能的发展，极大地推动了生产的发展。在这一趋势下，日益处于高负荷运作的司法裁判工作必然会与人工智能擦出火花。司法裁判引入人工智能，不能一味选择直接替代，要谋划好法律制度与人工智能的冲突，合理解决人类独有能力与规则运算之间的矛盾。同时司法裁判工作乃至于法律发展，仍然离不开法律工作者的经验总结，AI介入司法裁判领域要有边界，防止进入法律监督不可信、法律思维不多样、法律进化不可控的智能怪圈。

　　责任编辑：广汉