司法裁判人工智能化的可能性分析——基于案件分类的视角

毛荣

（四川省社会科学院，四川成都 610072）

随着互联网和科学技术的迅速发展，智能化已经席卷了人们的生活，人们仅仅用一只手机就能实现产入、产出，它同时记录着我们的生产状态、消费水平、行为轨迹，并能根据记载数据改变着人们的生活。法院受理的案件和执行的案件，案件数量都呈上升趋势，然而员额法官数量却极为有限，虽然自法官员额制改革后，法官未结案件呈现出同比上升，但是也同时增加了办案法官的工作压力。如在刑事速裁程序试点地区，法庭审理时间为被控制在十分钟左右，部分案件审理时间甚至为几分钟，法庭审理流于形式。对于适用刑事速裁程序的案件，法院审理时不再进行法庭调查和法庭辩论，法官对于此类案件的审理更像是“例行公式”，审理已经基本趋于模式化，那么在计算机科学技术和大数据发展较为成熟的今天，我们不得不开始思考能否将人工智能引入司法裁判？2016年11月最高人民法院院长周强强调要积极推动人工智能在司法领域的应用，2017年4月最高法印发《关于加快建设智慧法院的意见》指出以信息化推进审判现代化的要求，2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《发展规划》）的通知也明确指出必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，因此，司法裁判人工智能化是一个发展趋势。

1 司法裁判与人工智能

1.1 司法裁判的特点

虽然霍姆斯认为“法律的生命不是逻辑而是经验”，但是仔细剖析法官裁判案件得出结论的过程就可以知道，法官裁判固然需要依靠自身经验，但是也不能完全将逻辑剔除。经验是一个伴随时间积累的过程，作为每一个“先例”的经验诞生前，法官在裁判时不能从先例中进行寻找的，至少可以说没有近乎雷同的案件存在。那么我们不得不问“先例”是如何产生的？没有了经验，裁判又靠什么得出？

1.1.1 司法裁判离不开法官的经验

正如霍姆斯所言，法律的生命中，经验不可缺席。司法裁判并不是简单的数学运算：公式已定，带入已知条件，即可得出运算结果。大部分案件中对于法律事实和证据的认定都会受到非标准形式的干扰，需要法官根据以往经验做出判定和取舍。这也是法官年轻化程度较低的主要原因，法官需经历更多的世事、经过更多的基础锻炼，才能避开教科书式的教学，更好地了解纠纷产生的原委，更加设身处地地为当事人着想，使做出的判决更具有说服力。

1.1.2 司法裁判离不开法律推理

有学者提出“法律思维”的基本含义是“根据法律的思考”，一切裁判活动的中心都围绕着法律展开，在法律规定和判决结果的关系中，法官必须承担着释明其用与不用，以及为何采用的问题。“法律思维的逻辑基础是形式逻辑”，作为形式逻辑的三段论在法律推理中仍然扮演着重要角色。法律推理的过程体现出法官裁判的思维过程，法律推理中包含着对于法律事实的认定、法律规定的选择、作出裁判结果的理由。可以发现，从既往的裁判中，我们可以总结出法律推理中的要素，譬如判决被告人犯盗窃罪时，法官需要考量盗窃罪的适用条件，“是否以非法占有为目的”“是否采取秘密窃取的手段”“窃取数额是否法律规定的标准或者是否实施了多次盗窃、入户盗窃、携带凶器盗窃、扒窃公私财物的行为”。总结来说，在刑事犯罪中，对于判处的每个罪名，都可分解为四个要件:犯罪的主体，犯罪的主观方面，犯罪的客体，犯罪的客观方面。同样地，法官在审理民事纠纷的过程中，也是需要根据双方当事人权利义务的行使和履行来在确定各自应当承担的责任。

1.2 人工智能的发展

人工智能发展到今天已经取得了卓越进步，阿尔法狗的再进化消息引起了大家的广泛关注，2017年10月，DeepMind团队公布了代号为AlphaGoZero的系统，这个系统可以在自我对弈的过程中进行学习，能够在零基础的条件下，通过仅为三天的学习成为顶级高手，新产生的系统以100：0的成绩战胜了2016年击败韩国顶尖棋手李世石的系统，自我学习能力的出现在人工智能领域是新的突破。除此而外，人工智能的建立依靠着数学定理和计算机算法，且数学定理和计算机算法是离不开逻辑推理的，因此我们可以得知人工智能的发展与逻辑推理息息相关。目前已经有国家将人工智能联系起来，探索司法裁判人工智能化系统，比如ASSYST系统和SIS系统。

1.2.1 ASSYST系统

ASSYST系统的主要功能是根据美国联邦量刑指南，通过将大量案件有效信息录入系统，系统用户可以根据条件筛选来查询对自己有参考价值的信息，而有效的信息则包括法律范畴、法律行为、适用主体等相关信息。用户也可以通过数据库看到同类案件的细微区别和实体裁判中的法律结果。

1.2.2 SIS系统

SIS系统建立的最初目标是通过信息的处理来推动审判的连续性与一致性，并提出“提供法庭审判案件的数据信息会比审判委员会或是发展一套审判手册更易于保证审判的一致”。与ASSYST系统类似，用户在使用该系统时需要输入以下几类信息：审判法院（基层或高级法院）、适用的法案、其他犯罪行为是否已被吸收进主要犯罪行为中、罪数、犯罪记录、行为人是否处于假释期、辩诉交易、行为人年龄。

可以看出，裁判智能辅助系统的设计思路就是将案件拆解成不同的要素，并根据实际情况对各相关要素进行重新组合生成新的假设，并将此假设与新的案件进行比较论证。

2 司法裁判与人工智能之间的联系

2.1 司法裁判与人工智能之间的差异性

人工智能的出现在改变人们生活的同时，也改变了大家的生活方式，提高了人们的生活质量和工作效率，比如扫地机器人的出现，使得人们可以将有限的精力投入到更到产出的事情中，这是一个不断进步的过程。

在机械化程度较低的过去，一人一年耕种面积较少，人们耕种只能依靠牲畜耕种、自身劳动力、邻里互帮互助等有限的劳动力，进而决定了一人一年所能耕种的面积是有限的。伴随科技的进步，机械化生产发展到更加成熟阶段，生产工具更加丰富，也加快了剩余劳动力的生产步伐。人们逐渐接受用体力赚取财富变为依靠脑力赚取财富，该财富不但可以用来支付耕作中机械化操作的支出，还能有剩余，而此时一人耕作的土地面积却可以突破以往的极限，成倍增长。这种进步不断让人们逐步富裕起来，而且减轻了人们的生存压力，有利于人们更好地实现生存价值。

2.1.1 人工智能不具备丰富的感知能力

担任司法裁判的法官却是必须具备悲天悯人的情怀，能够换位思考，当事人为何不履行义务？是否有“难言之隐”？却不能简单判定案件纠纷是否符合法律的条文，就做出裁判，应当试图寻找法律事实与客观真实差异最小化。但是科技推动着人类的进步，给我们留下的印象却是“冰冷”“没有人情味”“不具备人丰富的情感”，当然人工智能也未能逃出魔爪。虽然人工智能能够模仿人类的语言和动作，但是对人类的情感却不能感同身受。

2.1.2 人工智能不具备司法裁判经验

法律的正确适用离不开法官的裁判经验。每一个人工智能的产生正如新出生的婴儿，对于世界的认知，经验的积累全都为零，而司法裁判经验需要裁判人员经过长时间的积累。首先，司法裁判要求参与案件的法官具备基础的逻辑推理能力，即对案例进行反复的研究、推敲和论证的能力。其次，司法裁判要求参与案件的法官具备法律专业知识和法律素养，法律专业知识的积累以时间和学习为先决条件，法律素养的培养则更为复杂，根据司法部新出的规定，参加国家司法考试的考生，须符合经过一定年限法学经历背景的要求，这也体现了法律素养对法律工作者的重要性。最后，司法裁判要求参与案件的法官对案件有足够的了解。综上所述，目前这些都是人工智能所不具备的。

2.1.3 人工智能不具备人类的灵活性

人们认识到自己产生认知错误时，可以在下一个行为动作中及时修正，避免造成进一步的错误结果。而人工智能在建构的过程中，可谓一步错，步步错，对于其中错误的纠正需要经过一系列的技术性操作才能实现，可能在纠正之前已经造成了进一步的错误结果，因此人工智能不具备人类相同的灵活度，因而笔者认为人工智能无法完全取代人类裁判。

2.2 司法裁判与人工智能之间的共通性

2.2.1 司法裁判和人工智能都具备逻辑分析能力

裁判结果必须经过严密的逻辑推理后得出，如刑法中法院认定的法律事实、采用的证据、适用的法律、乃至最后裁判结果之间都存在着不可分割的逻辑联系，任一环节被中断，都将导致不同的结果。同样地，人工智能的产生也是建立逻辑推理之上的，运行结果是其经内部推演后得出的。

2.2.2 司法裁判和人工智能均具备数据处理能力

司法裁判者需要对案件中大量的数据信息分析、比对、筛选、排序，让杂乱无章的案件信息变得具有条理性和连贯性，处理数据分为三步：第一，司法裁判者在查阅案件信息后，首先须经过大脑对案件材料初步分析、比对、筛选、排序。第二，则是司法裁判者结合手动能力将材料进行整理。第三，则需要司法裁判者对有效的案件材料进行深入分析、归纳。在这个方面，虽然现有的人工智能系统不具备手动筛选材料，也不具备直接分析案件信息的能力，而必须借助人力将资料先行录入系统。但是人工智能具有海量处理数据的能力，其在处理数据、分析数据的能力上则占较大优势。

3 司法裁判人工智能化的可能性

虽然人工智能缺少情感、不具备司法裁判经验、处理案件不够灵活的特征，但是正是由于传统的司法裁判工作是由人类承担，缺乏足够的理性，这也在一定程度上为法官徇私枉法或冤假错案的产生提供了滋生的空间，而人工智能却能抛开情感，站在最为理性的角度来分析案件。我们理解的司法裁判离不开经验，正如“清官难断家务事”，这种经验要求法官具备相关世事的经历，才能切身感受矛盾纠纷，做出更有利于纠纷当事人的判决。人工智能虽不具有感知功能，却能根据大量数据总结规律，大部分已经存在的经验事实却是可以被人工智能所吸收的，相反计算机的统计功能能够弥补法官接触面的局限，为法官裁判提供更多可能和参考。此处涉及的处理案件不够灵活，也多是指发生在新案件时，人工智能不能根据数据库中的已有案件得出“同案同判”的结果，试想如果人工智能能够实现所有案件裁判智能化，那法官的角色应如何定位，大家是否放心将与个人有关的案件交于人工智能加以裁判。

3.1 前提：人工智能发展成熟

我国目前比较成功的案例数据库有北大法宝、中国裁判文书网等。中国裁判文书网为我国的公益性质网站，用户可以免费在该数据库中查询经法院公开的案例。但是用户只能根据可查询的相似案例，判断自己手中案例可能得到的裁判结果，除了最高院发布的指导性案例，其他案例的结果对当事人来说，并不具备权威性，借鉴的意义也不大。此类数据库可以被看作初级的数据信息系统，其在应用的广泛性上仍然存在着较大的缺陷，仍需继续完善。

正如马克思·韦伯曾说：“现代的法官是自动售货机，投进去的是诉状和诉讼费，吐出来的是判决和从法典上抄下来的理由。”人工智能与司法裁判之间的差距逐步缩小，随着技术的进步，司法裁判智能化有望实现。

3.2 核心：分类建立司法裁判人工智能化系统

目前我国的司法案件，可以分为以下几类：普遍无争议案件、相对有争议案件、重大、复杂、新案件。每类案件呈现出不同的特点，也因此决定了司法裁判人工智能化提前开展的可能。

3.2.1 普遍无争议案件

普遍无争议的案件是指案件事实清楚，证据充分，适用法律无争议的案件。同时案情相对简单，对于此类案件的裁判结果是普遍大家被所认可的。由于此类案件简单，案件中的裁判要素更容易被分解，需要将裁判要素录入系统中。此处的裁判要素分为加工前和加工后，加工前的裁判要素未经识别，具有多变性，所以应当将每个案例中的加工前和加工后要素对应录入，当数据量达到一定程度后，就可以对加工前的状态进行总结分析，这对于预防犯罪和后续案件的借鉴起着积极作用。

由于是普遍无争议的案件，此系统建立后，经系统裁判的案件结果可直接适用于该案件，如此可以避开不同地方、不同法院、不同法官受不同的感情羁绊，造成法官裁判的任意性，不利于司法权威的统一。

3.2.2 相对有争议案件

相对有争议的案件是指案件事实清楚，证据确实充分，但根据法官自由裁量权运用的不同，将出现裁判结果将出现加大差距。针对此类案件同样需要将案件的裁判要素放入系统，对于新的案件来说，虽然系统中相似案件的结果是有有争议的，但是却为办案法官提供了更加有力和理性化的参考，避免法官在裁判中受到个人偏好或其他压力的影响，致使案件裁判结果严重偏离同类案件的整体水平，也可以为司法裁判的公正性提供更为有力的保障，增强司法公信力。

3.2.3 重大、复杂、新案件

重大复杂的案件是指案件事实或证据复杂、社会影响重大的案件、新型案件，由于人工智能系统裁判的前提是建立在系统数据库数量加大、程序发展完善的基础上，然而针对案件事实或证据复杂、社会影响重大的案件、新型案件，案件自有特征突出，可复制性较低，在系统中很难找到大量的相似案例，人工智能得出的裁判结果只能为办案法官提供思路和参考，无法对法官产生拘束力。但是对于每个重大、复杂、新案件，都有必要分解其裁判要素存入系统，只有这样才能不断地为后续承办类似案件的裁判人员去除不必要的重复性工作。

3.3 关键：转变司法裁判与人工智能化必须二选一的观点

在司法裁判领域引进人工智能并不是为了取缔法官依法裁判的职能，而是为了更好地服务于司法裁判工作，二者可相互共存。分类建立司法裁判人工智能化系统必然会对司法制度产生一定的影响。第一，司法裁判人工智能化以后，法官应当重新定位自己在司法裁判中扮演的角色，在普遍无争议的案件中，是裁判结果的监督者；在相对有争议、重大、复杂、新案件中是案件结果的裁决者，也即是身兼监督者和裁判者两个角色。第二，法官职能的转变进而影响法院在人员配置进行调整，法官、审判辅助人员向专业化方向持续推进，比如，法官在裁判领域求精不求广，书记员的能力由技能性向法学专业能力转变，因为书记员的速记速打能力将逐渐被智能语音系统所取代，庭审速记将不再是他们的主战场。第三，虽然在建立阶段将会耗费大量的人力物力，但是当司法裁判智能化系统真正运行之后，将会极大地减轻法官工作负担，不但可以解决当前法院“案多人少”的困境，提高法院办案质量和办案效率，还能及时定纷止争，维护社会的和谐稳定。诚然，司法裁判要实现相对成熟的人工智能化还有很长的路要走，但是置身于信息化、大数据的背景下，司法裁判现代化的要求下，司法裁判实现人工智能化是必然趋势。