人工智能进入司法：冲突观察及路径分析

张仕馨

(华东政法大学 法律学院，上海 200042)

人工智能介入司法领域是当前司法系统信息化、现代化建设的大趋势，当前的顶层设计者、司法系统的技术人员均对这一趋势报以极大期待。人工智能在法律实践中的优势正慢慢浮现。

与积极推动人工智能进入司法的进程相伴的是怀疑、限制乃至否定在司法领域应用人工智能的声音。例如有部分一线司法工作人员未对人工智能的功能发挥有足够的认识，认为“这些技术对于法院可有可无，多少年来没有这些技术照样办案”。[1]应用于司法系统的人工智能系统的开发和管理，在当前多由司法机关内部的技术部门或司法系统外的科技公司负责，在缺乏沟通的情况下，现有的人工智能系统对实际的使用者而言可能增加了信息输入的工作负担却并未带来实质性的便利。更有声音强调人工智能无法像人类那样结合法律和情感考量案件的多方因素，人工智能判案沦为一种机械司法。[2]

当前，人工智能的发展仍处于弱人工智能阶段，因此“机器人律师”“机器人法官”还只能存在于科幻作品之中。即便是将人工智能在司法活动中扮演的角色界定为辅助者，人工智能固有的技术属性与司法活动专业属性之间的冲突也已然显现，对人工智能实现司法高效公平的信心满满和司法实践应用人工智能的质疑、抵触正是冲突的外在表达。

1 人工智能与司法的冲突观察

1.1 人工智能提高司法效率

根据2018年最高人民法院工作报告，2013至2017年，最高人民法院受理案件82383件，审结79692件，相较前五年，各上升60.6%和58.8%；各级人民法院受理案件达8896.7万件，审结、执结8598.4万件，结案标的额20.2万亿元，同比分别上升58.6%、55.6%和144.6%。[3]逐年递增的案件数量与有限的法官人数，成为当前我国司法领域不能回避的问题。

有观点指出，人工智能应用于法律实践的现象首先出现在英美等判例法国家，其直接原因在于，英美等判例法国家的判例案卷浩如烟海，若是没有人工智能参与判例案卷的分类编纂、分析检索工作，这种法律制度就难以高效运转。虽然我国不是判例法国家，但法律法规、司法解释、法学理论正在不断更新进步，法官在办案的过程中既要督促自身不断加强法律专业知识的学习，还需要检索海量与案件相关的法律法规和司法解释，更不用说还要考虑到同案同判的公正合理性，这无疑会消耗法官大量的精力和时间。而与人类相比，人工智能具有的强大数据处理能力在司法工作中的应用优势就显现出来。一方面，人工智能拥有强大的检索和储存功能，能够全面记录案件信息，高效便捷的检索相关法律法规和类似案例，将法官从简单但繁琐的基础工作中解放出来，有更多精力进行案件事实的推理和认定；另一方面，人类在过于忙碌的工作中，难以避免会出错，而人工智能在数据处理中就没有此种顾虑，因为在一般情况下，只要人工智能预设的程序不出现源错误，其反应结果便是正确的。从目前司法实践与人工智能的结合来看，已出现了具有基本法律推理功能的人工智能系统，例如上海法院的“206”系统不仅能发现单一证据的瑕疵,还能发现证据之间的逻辑冲突之处。

虽然公平同样是司法活动的导向，但因为与效率导向相比，对公平的衡量更为困难。仅以作为衡量司法公平的标准之一的案同判为例，不同的法学理论对何为同案的判断标准暂且还没有定论，人工智能在辨别同案时选择何种方案，尚需经历法学理论的“诸神之争”。[4]因此，对于人工智能而言，追求司法效率的提高远比实现司法公平更为容易，人工智能的作用在追求效率方面的发挥也更为充分。

实践证明，人工智能对司法效率产生的积极作用已呈现。据了解，大数据办案系统在贵阳为期5个月的试运行过程中，司法工作人员办理同类案件所花费的时间同比减少30%，而当事人对法院案件的服判率相较以往提升了8.6%。[5]江苏省人民检察院率先研发的案管机器人投入使用后，交通肇事罪审查逮捕案件平均办案周期缩短一半。[6]在案多人少的实践背景下，人工智能高效的运作方式引起关注，人工智能与司法的初步结合已初见成效，司法人工智能系统的进一步研究、开发又给予人们在司法活动中深入运用人工智能的信心，因而出现了赋予人工智能司法改革重要使命、积极推动人工智能进入司法的现象。

1.2 不兼容属性阻碍人工智能深入司法

自然性与机械性是人工智能的本质属性。[7]人工智能是数千年技术进化和数百年机器进化的结果，机器在执行指令时并不探究任务本身的社会意义，也不会斟酌社会责任和社会后果，只遵照自然界的规律。人工智能的机械性表现在符号化的问题描述、程序化的求解方式、自动化的解决过程。数据库构建的规则书及算法程序是人工智能能够在司法活动中发挥作用的技术基础，人工智能所具备的技术属性与司法活动的固有属性不完全匹配时，冲突即产生，司法质疑、抵触人工智能的现象因此出现。

1.2.1 不完全规则书与司法活动复杂经验性

塞尔曾用“中文房间”模型①论证计算机是否具备思维能力，并得出计算机能否对指令作出正确合理反映的关键在于计算机所拥有的规则书是否完全的结论。就我国而言，人工智能发展的现阶段不可能存在完全的规则书，其原因之一是构成规则书的基础数据库不完全，原因之二在于穷尽所有司法经验本身就不可能，依据经验常识进行的推理更难以具象为算法程序。

基础数据库的不完全体现在“质”和“量”两方面的短板。数据库是人工智能对分析对象进行计算推理的参照样本，如果用以对比参照的样本本身不具备真实性、客观性与合法性，人工智能得出的计算结果就不可能具备参考价值。而事实上，对人工智能平台收集、记录各类信息的合法性已有人提出质疑，海量数据是否真实、客观上也难以一一甄别。司法数据库规模的有限性降低了人工智能计算结果的参考价值。以北京市检察机关的“检立方”数据平台为例，自2014年起，该数据平台汇集60万件案件信息，1.1亿项业务数据，[8]但是该数据平台仅仅涵盖了北京市三级检察院内部的案件信息和文书，尚未突破机关和地域的界限。而上海市的“206”系统也只是建立了基于本市刑事法律文书、典型案例和司法信息资源的数据库。

人工智能的机械属性决定了它的思维过程实则为算法的堆积，司法工作是理性与感性结合的艺术，司法活动中的判断往往需要结合经验与常识得出，而经验与常识没有固定的内容和形式，难以如具体数据那般纳入人工智能赖以参照的数据库中，更何况，经验与常识的推理还需要与特定的环境相结合，才能得出可接受的合理结果，这种结合也难以编辑为算法程序。正因如此，让计算机进行国际象棋、进行定理证明等复杂自然科学工作不成问题，但在理解日常生活方面简单的事情时显得愚蠢不堪。[9]让人工智能凭借不完全的规则书对复杂司法问题进行分析所得出的结果难免让人不能信服。

1.2.2 算法程序封闭性与司法活动动态开放性

算法程序的运行显现出封闭性特征。以人工智能系统对证据的识别、分析为例，证据材料录入系统、系统识别证据、进行法律推理和论证的整个过程都遵循预先设定的算法程序。预设的算法程序不会被修改，程序一旦启动，新的信息就无法进入，算法只能不可逆地一次性完成判断。[10]

证据是认定案件事实的依据。司法活动的动态开放性使得司法活动中的证据材料并非一成不变，例如犯罪嫌疑人在侦查阶段和审判阶段的供述不一致并不罕见，诉讼中当事人补充提交新的证据对原有证据确定的事实也会产生影响，在这些情况下，算法程序依据原有证据材料作出的判断结论显然不能再作为裁判的依据。即便证据未有变化，算法也不能通过对预设证据的“计算”得出完全合理的结论，因为证据能力判断尚有“客观性、合法性、关联性”可作标准，而证明力的大小更多需要司法工作人员主观能动性的发挥。

个体的司法活动是具体可见的，司法工作人员对案件的处理往往能够通过各类文书和影像资料得以记录，因此，对司法活动的监督亦无障碍。但算法程序的封闭性，一方面导致程序开发的过程中，科技公司或程序员对算法程序的影响力远大于无专业计算机知识背景的司法人员，对算法程序开发过程的监督难以实现，另一方面也导致了算法程序运行过程中，处在算法程序之外的人类难以知晓算法的运行过程，更谈不上对算法运行的监督。

人工智能与司法活动不兼容属性导致的反对在司法审判活动中使用人工智能系统的声音已经出现。在美国的刑事诉讼程序中，人工智能通过对涉案个体行为的风险评估影响法官作出保释、量刑和假释裁定。但以此种不透明的算法来取代法官的自由裁量已经引起了美国学术界、实务界对人工智能带来的准确性问题、社会性问题、正当程序问题的担忧。在威斯康星州的State v. Loomis案件中，法院使用“COMPAS”系统辅助量刑，被告认为法官违反了正当程序原则并上诉至威斯康星州最高法院，被告的部分主张充分反应了当前对司法人工智能系统的一些批判性观点。例如被告应当有权检察人工智能系统的算法、算法量刑侵犯了量刑个别化权利、法院应当科学透明地公开算法信息等。[11]

2 人工智能进入司法的路径分析

2.1 人工智能如何适应司法

2.1.1 推动技术知识与法学知识的深度融合

当前在司法领域推行的人工智能技术仍未摆脱通用技术的禁锢，例如人工智能的自然语言转换技术。自然语言转换技术的识别方法和关联逻辑在一般技术领域呈现出“一一对应”的模式，而在司法领域中，法学知识的专业特点要求自然语言转换技术不仅能够将通俗的自然语言转换为可识别的算法符号，还要求该技术完成多项自然语言指向同一专业术语的任务，这显然已经突破了“一一对应”的通用技术模式。同时，司法领域中人工智能技术的发展仍停留在宏观层面，人们更多关注人工智能的分析速度、准确度，却不加以区分在细分的司法活动中对人工智能的具体要求。法院系统内部的行政管理系统、针对当事人的诉讼服务系统、用于辅助裁判的审判系统等侧重点不同，不加区分的平移人工智能技术并同一发展无法适应司法活动复杂、动态的需求。

科技知识与专业法学知识的相对隔离状态使人工智能与司法活动的属性对立表现更为显著，司法领域在一定程度上排斥人工智能运用的现象由此产生，因此从源头上缓和人工智能与司法活动之间的冲突需要让人工智能科技的发展融入法学知识的特色，针对司法活动的特殊需求进行人工智能技术的升级换代。

2.1.2 明确科学技术介入司法领域的边界

作为现代社会的主要风险源之一，科学技术的发展带来的不仅仅是高效、便利的生活、生产方式，还有技术进步本身的不确定性和技术突破现有限制和禁区带来的各种隐患。[12]

从近期看，对于司法活动中有明确规则的环节，人工智能高效、精确的运算能力远超过人脑机能，因而能够更加出色地完成案件分流、办案流程管理等行政辅助事项以及语音文字转换、案例检索等基础司法辅助工作。而对司法活动中与意识领域、社会文化相关的各类问题没有标准答案，[13]不能完全依赖人工智能的运行。司法活动本质上处理人与人之间的关系，缺少价值观、道德感的人工智能判断可能偏离人们认同的公平正义实质内涵，进而动摇司法的权威。从远期看，人工智能对司法领域的影响并非朝夕之间就可明辨，尚需经过长时间的检验评估方可定论。美国联邦法院经过十余年的评估，才最终得出从上个世纪就开始推行的庭审直播可能会对证人出庭作证造成不利影响的评价结果。考虑到人工智能作为一种仍在不断发展且未来尚不明朗的科学技术，其在司法领域的应用应当以谦抑、有序为基本原则。

与其他领域中强调科技创新与突破不同，司法语境下的人工智能不应仅将先进性作为考核的唯一指标，而技术与专业的兼容程度更值得关注。人工智能进入司法领域实质上为外部权利影响司法独立提供了工具载体，因此对司法人工智能的进一步发展应当以维持司法的独立、权威为前提，不影响司法工作人员作为司法活动主体的地位。

2.2 司法如何回应人工智能

2.2.1 培养复合型人才突破人工智能研发的封闭性

我国目前司法领域所用的人工智能系统多为司法系统内部的技术部门牵头开发或者直接外包给司法系统外的专业科技公司进行研发，无论是司法系统内部的某一部门还是科技公司主导，作为人工智能系统真正使用者的一线司法工作人员在司法人工智能系统的开发过程中大多只能扮演建议者的角色。同时，一线司法工作人员往往不具备计算机程序的专业知识，即便给他们提供了参与开发的途径，也不能给算法程序带来实质性影响。如此就造成了科技公司、计算机技术人员对人工智能系统的影响力、控制力超过司法机关的局面，更不用奢求司法工作人员对人工智能系统的开发进行监督。

人工智能系统的研发升级缺乏有效的监督和规制，合法正义就会有被科学技术绑架的风险。鉴于此，当前司法工作中运用人工智能所得的判断结果只可作为参照，最终的决定权仍应当赋予司法工作者。人工智能将收集的数据进行分析处理后，应由司法工作者进行审核，司法工作者需根据道德、经验、逻辑推理等因素对人工智能的分析结果进行分析、矫正，并将审核后的分析结果反馈给人工智能系统。这一分析、矫正、反馈的过程应当在人工智能系统中留有痕迹，一方面是为了方便办案流程的公开和监督，另一方面也是便于技术人员改进人工智能系统的分析算法，提高其智能化程度。同时，需要培养具备人工智能科学知识和法学知识的复合型人才来突破人工智能开发阶段的封闭性，通过有效介入人工智能开发阶段打破外部因素对司法人工智能的垄断，提升司法人工智能在运行阶段的安全、独立。当下，我国已有部分高校先后成立了人工智能法学院，通过与科大讯飞、北大英华等人工智能科技公司的合作，依托司法部门的技术信息研究中心，培养复合型法治人才，以适应人工智能时代背景下的法治建设需求。

2.2.2 健全司法数据库改善人工智能规则书的局限性

人工智能作出的判断是否正确、合理与规则书的覆盖广度有密切的联系，而健全的司法数据库是拓宽规则书覆盖面的必由之路。

现有的司法数据库尚未突破区域界线、部门界线，人工智能运行的数据基础仍处于“碎片化”的状态，因此有必要构建现代化的统一司法数据库，补齐“质”和“量”两方面的短板。首先，应该突破地区和部门间的壁垒，实现信息同享。在技术方面，现有的互联网发展水平已经能够突破空间限制，因此，更应当关注的是，如何实现信息共享的标准化、合法化。现有文件的规范重点在于通过何种间接方式可以确定电子数据的真实性，但对于电子数据本身真实性的判别，尚待立法进一步规范。其次，可以考虑司法机关与其他拥有数据库的社会主体进行合作，扩充数据库规模。

3 结语

人工智能与司法的结合是不可逆的历史发展进程。人工智能的技术属性与司法活动的专业属性使得两者在结合过程中不可避免的出现冲突。理性分析人工智能进入司法领域时的冲突现象，通过人工智能系统自身的改进以适应司法活动的专业性，通过司法领域人才培养、数据库完善以回应人工智能的技术性，推动两者的深入结合，是实现司法信息化的必由之路。

注释：

①在论证计算机能否拥有真正的思维能力时，塞尔提出了一个“中文房间”模型，假设一个被关在房间里的人只懂英文不懂中文，给这个人一本中文文本和一套英文规则书，规则书可以使中文与英文发生联系，之后，由房间外的人给出一些中文指令，房间内的人通过查阅规则书便可以使用中文回答指令。如若房间里的人回应正确，则意味着他理解了中文问题。