人工智能时代下司法裁判的机遇与挑战

摘 要：人工智能热潮的兴起推动司法领域展开新的探索和尝试。司法人工智能建设为司法领域带来新的机遇与挑战，它极大便利了司法人员的办案工作，提高了司法效率。同时也存在司法数据不全和低质、技术性问题有待克服、复合型人才匮乏、法官自由裁量权受冲击等一系列问题。须正确认识人工智能系统在司法工作中的作用和地位，积极应对挑战，最大程度利用其价值，为新时代中国特色社会主义法治建设服务。

关键词：人工智能;司法裁判;司法大数据

doi：10.3969/j.issn.1009-0339.2019.04.016

[中图分类号]D926.2;TP18    [文献标识码]A [文章编号]1009-0339（2019）04-0102-06

收稿日期：2019-05-06

基金项目：华东政法大学研究生学术研究及社会调研项目（2018-4-109）。

作者简介：黄玮，女，华东政法大学硕士研究生，研究方向为刑事诉讼法。

曾经只能由人类运用其智慧去完成的工作或任务，如今机器也有可能实现。人工智能（Artificial Intelligence，简称“AI”），即“让机器从事需要人的智能的工作的科学”[1]。如今，人工智能逐渐渗透到社会生活的各个层面，司法领域概莫能外，“智慧法院”“智慧检务”建设如火如荼开展。人工智能介入司法领域，有助于缓解我国司法系统中案多人少、同案不同判等问题。同时，作为高科技时代的新兴产物，与司法实践结合必将带来新的机遇和挑战。

一、人工智能时代下司法领域的新机遇

大数据分析技术和计算机技术的飞速发展有力地推动了人工智能的建设发展。全国各级司法机关按照国家发展人工智能规划的战略部署，陸续研发出了人工智能办案系统，取得了明显的成效。例如北京市高级人民法院的“睿法官”智能研判系统，提供给法官办案规范和量刑分析等精准信息，推进法律适用和裁判尺度统一[2];北京市人民检察院自行研发“检立方”信息化平台[3];上海市高级人民法院研发的“上海刑事案件智能辅助办案系统”（以下简称“206系统”），为司法工作者提供全方位的智能化办案辅助[4];上海市第二中级人民法院自主研发“C2J（Court to Judge）法官智能辅助办案系统”，向一线法官提供在线法律资源服务;等等。人工智能与法学的结合，为司法领域带来新的机遇。

首先，司法人工智能有助于缓解案多人少问题，提高司法效率。案多人少是我国司法系统目前面临的一大困境，也是亟待解决的一大难题。每日都有大量案件涌入法院，在人员不足的情况下，法官超负荷工作会影响案件审判质量。智能系统模式化的工作能在一定程度上缓解司法人员的压力，比如司法人工智能将推动法律文书审阅自动化、生成自动化，加快法律文书的审阅时间，显著提升法律工作者的工作效率[5]。此外，司法人工智能系统的案件结果预判、智能语音识别、类案推送等功能也将便利司法工作。

其次，司法人工智能促进同案同判目标的实现。同案同判是形式正义的一项基本要求，也是我国司法长期追求的目标之一。但由于主客观原因，同案不同判现象频繁出现，进而降低了司法的公信力。当然，绝对的同案同判不可能实现，但是，可以通过努力保证类似判决的司法裁判统一性[6]。人工智能系统通过专家经验与数据分析将相似案件归类处理，并进行算法设计，再根据不同的条件分为不同程序，协助法官处理案件[7]。

再次，司法人工智能有助于提高办案质量，避免冤假错案。在刑事诉讼中，司法人工智能系统提供统一的刑事证据标准指引，对证据进行校验、提示、把关、监督;通过音字转换技术和文字标识技术，标记笔录中的瑕疵等，帮助法官及时发现疏漏、矫正错误。在与人工智能协同工作的过程中，法官的认知判断能力也能逐渐得到提升。

二、司法人工智能系统面临的挑战

（一）司法大数据的质与量问题

人工智能系统的运作，数据是基础。司法人工智能系统的运作机理简单归结为三要素，即海量数据、专家经验、模拟算法[8]，其运作遵循数据源——数据整合——知识构建的流程思路[9]。海量且优质的司法大数据是人工智能系统有效运作与良好发展的重要基础和资料来源。我国司法大数据建设起步较晚，数据全面性、完整性、优质性、更新及时性等方面都显出不足。

首先，中国裁判文书网作为司法数据的重要来源渠道，该平台上公开的裁判文书存在文书公开量不足、公开及时性较差等问题。有学者对中国裁判文书网的裁判文书公开情况进行调研统计，根据计算结果，有一半以上应当公开的裁判文书未在网上公开，其中也包括一些具有重大社会影响的案件[10]。大量案件尚未公开，导致人工智能系统能够采集到的数据信息非常有限。纵向观之，裁判文书网建成时间尚短，历史数据缺乏。在2010年以前，缺乏专门的集中公开渠道，直至2013年，得益于中国裁判文书网的建立以及文书上网规定更新，裁判文书公开量才直线上升[10]。中国裁判文书网录入的公开文书也只是近几年的文书，缺乏早年案件的裁判文书。仅有短期数据没有历史数据不利于人工智能系统的深度分析与学习。

其次，尽管目前部分法院建立了本院内部或本地区内的司法数据库，相比于对公众开放的法律裁判文书网，囊括了未公开的案件数据，数据看似更为充分，实则仍是“片面的全面性”。这些数据库内同样也存在历史文书未数据化、电子化的问题[11]。虽能保证本院或本地区内近些年司法数据充足，但司法机关仅能在此基础上建设适用于本机关的人工智能系统，地域局限性较大，智能系统长期的更新发展难以维系。如上海市“206系统”，截至2017年6月底，其数据库内已汇集1 695万条数据，随系统的运行工作展开，还会同步增加内容[8]，但该系统具有明显的区域化特征。上海市内的案件和全国的案件在数量和特点方面均存在差异性，若要向全国推广这套系统，必然需要采集全国性的司法大数据资源。

另外，就这些数据的质量来看，裁判文书网上公开的裁判文书大多为简单案件文书，有相当数量的重大、疑难案件的裁判文书未予以公开。在已公开的裁判文书中，实际只记载了裁判结论，更为重要的说理过程却往往一笔带过，无法反映法官的裁判思路，这对人工智能学习的参考意义不大。

（二）技术性突破存在困难

人工智能系统的各项功能绝非依靠单一技术支撑，任一功能的发挥都涉及多项技术的综合运用。人工智能系统运行效果不理想，是由多个技术问题难以克服导致的。以“206系统”的发现非法言词证据功能为例。首先，讯问过程中实行同步录音录像，“206系统”利用音字转换系统，将讯问音频转换为文字（这种转换操作并非单纯文字性转换，而是與音频、画面的播放进度联通，同步转换）。其次，系统通过快速比对言词证据与数据化的音像资料，及时发现讯问过程中是否存在违规情况，从而对言词证据内容的合法性进行审查，发现和排除非法言词证据。同时，“206系统”在进行非法言词证据比对时还具备搜索和快速定位功能，比如输入某关键词进行搜索，即可快速定位至该关键词所在位置，点击关键词可自动跳转至视频对应部分。在这项功能的运行过程中涉及多种技术的综合运用，包括语音识别技术、音字转换技术、文本信息智能提取等。但是，即便是走在司法人工智能建设前列的“206系统”，也存在亟待完备之处。第一，目前的技术暂时达不到百分之百提取和识别的程度，证据校验准确率只能达到80%—90%左右，剩下的部分则需要人工进行识别。在语音识别技术方面，障碍之一是分音记录困难，涉及多人的发言讨论，还需耗费大量人力对记录内容予以分类[12]。第二，识别范围狭窄，仅限于普通话和极少数方言，且对方言的识别准确率也较低。第三，即便是使用普通话，语音识别系统对普通话的语速、标准程度也有一定要求。

除前述提及的语音识别、音字转换、情节提取的技术难关以外，人工智能系统还面临图谱构建、类案识别、模型训练、量刑预测、偏离度测算等技术瓶颈[9]。

（三）复合型技术人才资源匮乏

司法人工智能，必定是科学技术与法律的结合，然而，就当下我国司法人工智能建设的实践情况看来，“懂技术的不懂法、懂法的不懂技术”现象普遍存在，真正掌握数据算法问题和人工智能技术的法律人才相当少。

实践中，不少法律工作者对人工智能的技术性问题一知半解甚至完全陌生，数据分析、模型构建等算法技术完全由技术领域人员负责，隔行如隔山，不同专业领域之间的鸿沟难以跨越。法律工作者习惯于用传统法学理念来审视和解决问题，即使想要以多学科视角探索司法人工智能领域的问题，知识的匮乏又限制了他们进一步研究。或许技术性知识的获取相对容易，更难以掌握的是跳出传统理念，转变分析问题、解决问题的思维[6]。在大数据时代，法律工作者需要以新的视角和方法审视司法领域的问题。

在人工智能行业，算法和代码由编程人员设计，但程序员的法律知识储备量太少，设计出的程序难以满足法律工作者的需求，实际发挥的作用非常有限。庭审中运用到的语音技术系统，其识别准确率远不如官方介绍中的预计效果那般理想，仍有部分专业法律术语难以识别或转换错误。由此可见，仅由技术人才进行程序设计而不融入法学思维、以法律视角发现实务中的问题，这样的智能系统必然无法契合司法人员的工作需要。

复合型人才的匮乏限制司法人工智能长远发展，因此，司法人工智能领域亟需培养一批具有大数据应用技术和司法专业知识的实务工作者和理论研究人才。

（四）司法裁判“人工”与“智能”的权衡

在人工智能技术进入社会各领域为人类带来便利之时，人工智能威胁论也引发学界关注与探讨。著名物理学家霍金先生就曾提出人工智能的崛起可能终结人类文明的警示[13]。还有学者主张限制人工智能在社会领域的全面运用，在某些领域中考虑保留低级的人工智能[14]。司法关乎公平正义，对法官人格素养、自由心证等各方面都有着严格要求。不难理解在人工智能技术介入司法之初，一些实务工作者尤其是法官对人工智能介入司法抱以排斥态度，人工智能的深度运用或将改变司法工作格局，威胁到他们独立权力。

在这个高科技已渗透各行各业的时代，大数据和人工智能已上升为国家战略，司法领域的人工智能化不可避免，无论司法工作者接受与否，都必须面对这个客观现实，并以更加积极主动的态度去拥抱人工智能。当前，大多数学者对人工智能的未来仍抱以乐观心态，司法人工智能的积极作用为业内学者和实务工作者所肯定，人工智能确为提升工作效率和办案质量作出相当程度的贡献。但是，大数据技术的运用日益成熟，系统功能逐渐强大，司法工作者是否会对人工智能产生过度依赖、办案能力又是否因此而退化、审判者的核心作用是否将被人工智能取代、人工智能在司法中的功能定位和运用限度究竟为何等问题须以明确。人工智能作用发挥与法官的自由裁量权又该如何权衡也值得思考。

三、应对司法人工智能领域困境的路径

（一）构建优质司法大数据库

1. 推进法院裁判文书数据化。针对数据不全面、更新不及时的现象，当务之急是推进全国各地法院裁判文书的全面数据化工作，尽量让所有能够信息化和公开化的裁判文书都上网，包括历史文书的上传和录入。同时，督促审判人员在结案后尽快做好文书上网工作，加强各法院主动、及时上网公开裁判文书的自觉性。

2. 强化数据思维。倡导审判人员转变思维，充实裁判文书内容尤其是说理释法过程，而不仅是简单地给出裁判结果，这对后续的数据分析工作、类案推送功能等具有重要意义。再者，在对司法大数据进行分析的过程中，注意从中剔除多余、无用的数据信息，强化对疑难、典型案例的分析，提取具有参考价值的信息。

3. 打破司法机关数据壁垒，实现司法信息联通共享。整合公检法机关的各类数据，提升司法数据信息的全面性。实践中，部分地区的司法机关之间已经在信息共享方面有所建树，如“206系统”首次将统一的法定证据标准嵌入公检法三机关的刑事办案系统中，并且连通公检法三机关的办案平台[4]。2017年1月，司法部印发《关于进一步加强司法行政信息化建设的意见》，要求“加快网络横向联通，努力实现与公检法等政法机关及党委、政府有关部门的网络贯通，为跨部门资源共享”[15]，这有助于促进司法行政数据的深度融合。

（二）培养复合型法治人才，攻克技术难关

在现阶段综合型人才稀缺的情况下，只能通过加强各领域资深专家合作促进人工智能研发，从长远发展角度出发，应加快复合人才的培养与引进，为技术革新提供后备力量。

司法领域的人工智能系统，除计算机领域的专家介入研发设计算法之外，还要有法律界的资深学者和实务工作者参与其中协助研发，吸纳他们对人工智能运用中实际产生的问题以及可能会产生的问题而提出的意见建议，促进司法人工智能各项功能的研发与革新能更符合法律人的需求。与此同时，推动法律与技术的深度融合，培养建设复合型法治人才队伍。让人乐见的是，我国司法界也正为之努力。2017年12月7日，西南政法大学成立人工智能法学院、人工智能法律研究院，同时与科大讯飞等人工智能企业联合，成立讯飞语音语言联合实验室和3D视觉识别联合实验室，对人工智能时代法律人才的培养模式和新的技术问题等进行研究[16];同年12月29日，北京大学揭牌成立法律人工智能实验室、法律人工智能研究中心，培养大数据时代的综合型法治人才，以适应现实和未来的需求[17];2018 年1月9日，科技部发布国家重点研发计划（司法专题任务），斥巨资鼓励进行智慧司法基础科学问题与人工智能技术研究、智慧法院、智慧检务核心业务运行关键技术与装备研究等司法领域的科技问题研究[18]，相信在国家大力支持、业界积极响应的背景下，解决技术性问题、完善司法人工智能系统指日可待。

（三）权衡司法裁判的“人工”与“智能”之间关系

1. 明确司法领域人工智能的辅助地位。根据人工智能的运作机理，系统采集海量大數据并进行分析和学习，从而摸索规律并构建一套模型或者说是范本性操作。诚然，我们可以通过海量案例的堆砌，让人工智能学习摸索其中规则，但案件中包涵的人情伦理、社会经验却无法用规则予以解释，更无法植入机器系统。人工智能是机械化的、技术性的，而司法裁判却需要法官的亲历性和主观能动性。无论刑事案件还是民事案件，都蕴含人情伦理在其中，法官除依靠专业法律知识以外，还须洞悉一切宏观或微观与案件相关的可变量因素，凭借自身的社会阅历和裁判经验，去感知和探求案件的公平正义，解决社会纠纷。“人工智能更像是人的左脑，可以通过挖掘、学习来模仿人的理性思维，可以达到甚至超过人的水平，但是，人工智能还无法像人的右脑那样具备感性思维，也就是无法进行‘线性思考”[19]。司法裁判的特殊性决定了人工智能无法取代法官的地位。

从当前业内对司法人工智能的态度来看，多数学者和实务工作者肯定人工智能系统作为辅助工具协助司法人员的工作，各司法机关自主研发的人工智能系统也将其冠以“辅助”名义明确系统的功能定位（如“上海刑事案件辅助智能办案系统”“C2J法官智能辅助办案系统”等）。而从司法人工智能的实际运用情况来看，智能系统也仅能起到工具性作用，节省审判人员办案的精力和时间，案件裁判仍由法官主导。即便是被视为强烈冲击审判权的电脑量刑功能，其给出的量刑结果也仅能作为一种参考意见，供法官裁判时考虑。正如季卫东教授所言，在自由裁量权被滥用的情况下， 应用量刑软件来办案，实质上是设置了一种“制度”以约束法官， 使审判更加符合统一的专业化标准[20]。无论人工智能发展到何种程度，都必须明确它在司法领域扮演的辅助角色，视之为帮助提升司法质效、规范办案标准的工具。在人工智能技术与司法工作深度融合阶段，可以从立法角度重申和强调人工智能的司法辅助地位。

2. 人工智能介入司法须有一定限制。黄京平教授指出：“即便始终坚持人工智能处于辅助办案的地位，人工智能在刑事司法领域必须有明确的禁区，除非人类法治文明对刑事法治的要求或相应标准发生了颠覆性的改变。”[21]应当明确司法人工智能的有所为及有所不能为。

首先，司法人工智能更多适用于事务性工作及简易案件。事实清楚、证据确实充分的案件，人工智能可获取的信息量较大，借助模式化操作帮助法官节省事务性工作的时间。至于重大疑难案件，由于案情复杂、证据不充分，可获取的信息较少，而这些信息则更多需要办案人员发挥作用。

其次，人工智能不可“插足”法官“自由心证”的过程。在证据审查方面，司法人工智能系统制定统一的证据标准，旨在规范和指引办案人员办理不同类型刑事案件应当收集哪些证据及如何收集证据，但是它不能也无法对证据可采性及证明力大小下判断。人工智能在证据审查方面起到把关作用，但最终仍由法官判断和把握。在定罪量刑方面，正如前文所述，司法人工智能无法取代法官的自由裁量。具体案件具体分析，每个案件都有其特殊性，法律条文的适用、酌定情节的考虑等，都需要法官结合实际作出裁决。这是人工智能无法完成也不可介入的领域。

再者，禁止涉及裁判规则、制度规范的设定和调整。可以将海量法律法规、政策制度植入人工智能的数据库中，供机器学习，但规则的制定和修改必须是人为的。任何规则的创制与完善都依赖于特定时期、特定领域的现实需求，人们根据对社会运行状态的感知制定出解决纠纷、促进社会和谐的最佳方案。我们无法想象飞速发展的人工智能技术在将来是否可以完成规则设定这项工作，无论答案为何，都须在最开始就将此列入禁区。人工智能，先有“人工”才得以“智能”，从这方面看，我们不可忽略人工智能威胁论的警示：应当由人类主导智能机器，而不能让机器创设规则指引人类。

四、结语

司法人工智能建设方兴未艾，应当肯定司法人工智能在法律领域发挥的贡献，辩证认识它在司法工作中的作用和地位，积极应对司法人工智能系统建设中的新挑战。可以看到国家对于司法领域的科技运用越来越重视，各项发展举措都在稳步进行中，科技与法律深度融合的全新司法办案模式值得期待。

[参考文献]

[1]於兴中.当法律遇上人工智能[N].法制日报，2016-

03-28（07）.

[2]蒲晓磊.法律该赋予人工智能什么地位？实现与人的智能叠拼[N].法制日报，2018-01-23（10）.

[3]谢文英.北京：“检立方”吸引代表目光[N].检察日报，2014-11-24（07）.

[4]叶青.人工智能、司法实践深度融合前景广阔[N].解放日报，2017-07-10（05）.

[5]曹建峰.“人工智能+ 法律”十大趋势[J].机器人产业，2017（5）.

[6]张吉豫.大数据时代中国司法面临的主要挑战与机遇——兼论大数据时代司法对法学研究及人才培养的需求[J].法制与社会发展，2016（6）.

[7]钱大军.司法人工智能的中国进程：功能替代与结构强化[J].法学评论，2018（5）.

[8]严剑漪.揭秘“206工程”：法院未来的人工智能图景[J].上海人大，2017（8）.

[9]王禄生.司法大数据与人工智能开发的技术障碍[J].中国法律评论，2018（2）.

[10]马超，于晓虹，何海波.大数据分析：中国司法裁判文书上网公开报告[J].中国法律评论，2016（4）.

[11]左卫民.关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考[J].清华法学，2018（2）.

[12]杨焘，杨君臣.人工智能在司法领域运行的现状及完善对策研究——以成都法院为样本进行分析[J].科技与法律，2018（3）.

[13]管慕飞. 霍金：人工智能的崛起可能是人类文明的终结[EB/OL].（2017-04-27） [2019-03-21].http：//tech.qq.com/a/20170427/018205.htm.

[14]江晓原.人类必须正视人工智能的威胁[EB/OL].（2017-09-01）[2019-03-22].http：//www.thepaper.cn/

newsDetail_forward_1781389.

[15]中华人民共和国司法部.司法部关于进一步加强司法行政信息化建设的意见[EB/OL]. （2017-01-15）

[2019-03-23].http：//www.gov.cn/xinwen/2017-01/15/content_5159891.htm.

[16]柯高陽.西南政法大学成立人工智能法学院[EB/OL].（2017-12-07）[2019-03-25].http：//www.sohu.com/a/209031752_115376.

[17]傅程榆，张东晓.北京大学法律人工智能实验室、北京大学法律人工智能研究中心成立仪式暨第一届北京大学法律与人工智能论坛举行[EB/OL].（2018-01-04）[2019-03-25].http：//pkunews.pku.edu.cn/xwzh/2018-01/04/content_300916.htm.

[18]科技部.科技部关于发布国家重点研发计划公共安全风险防控与技术装备重点专项（司法专题任务）2018年度第一批项目申报指南的通知[EB/OL].（2018-01-03）[2019-03-25].http：//www.most.gov.cn/mostinfo/xinxifenlei/fgzc/gfxwj/gfxwj2018/201801/t20180109_137610.htm.

[19]魏巍.“大数据+人工智能”——中国司法体制改革寻求“破旧迎新”[EB/OL].（2017-07-11）[2019-03-26].http：//www.bj148.org/zhengfa/zfzfdt/201707/t20170711_1342319.html.

[20]季卫东.电脑量刑辩证观[J].政法论坛，2007（1）.

[21]黄京平.刑事司法人工智能的负面清单[J].探索与争鸣，2017（10）.

责任编辑：张淑瑛