智慧法院建设中的“战略合作”问题剖判

李 傲，王 娅

在“主动拥抱新一轮科技革命，全面深化司法体制改革”[注]这一提法源于全国司法改革推进会上孟建柱的发言，网页参见http://www.gov.cn/xinwen/2017-07/11/content_5209634.htm，最后访问日期：2018-07-01。的背景下，近两年智慧法院的建设全面铺展开来，成了网络强国战略的重要组成部分。与之相应，2017年4月，最高人民法院发布《关于加快建设智慧法院的意见》，提出以信息化促进审判体系和审判能力现代化，就此在全国各地掀起了建设“智慧法院”的浪潮，引发了社会各界对其现实意义和未来图景的聚焦。这其中，有学者专门就大数据时代法院审判体系和审判能力的现代化的理论基础进行阐释，也有学者聚焦于智慧法院与阳光司法体制等内容的连接[注]刘艳红：《大数据时代审判体系和审判能力现代化的理论基础与实践展开》，《安徽大学学报(哲学社会科学版)》2019年第3期；许建峰、黄国栋、柳叶：《全面建设智慧法院促进审判体系和审判能力现代化》，《行政管理改革》2019年第5期。。然而在此股热潮中，却鲜有目光关注战略合作这一“智慧法院”建设的重要方式。实际上自2015年12月，阿里巴巴集团与浙江省高级人民法院宣布达成战略合作，各地人民法院(尤其是高级人民法院)与互联网信息技术公司签订智慧法院建设战略合作协议俨然成了推动法院信息化、智能化的重要模式。不难发现，此种模式绝非传统的“技术外包”或“政企合作”，而是基于“科技理性”与“法律理性”深度融合需求的必然选择。故而，即便最高人民法院业已联合中国电子科技集团公司等单位共同成立了“天平司法大数据有限公司”，但战略合作仍旧是体现智慧法院本质特征、保障智慧法院功能、加快智慧法院前行步伐的重要机制。同时，战略合作不仅潜藏着诸多正当性争议与合理性论辩，还体现了不同于既往的法律观念和法律方法，正视并寻求解决其中的问题，就为发现“大数据+法学”的痛点、建构理论体系提供了基本思路。与此形成鲜明对比的是，学界尚缺乏对智慧法院建设过程中“战略合作”的基本性质、运作机制以及法治难题的剖判，因此，本文着重于对战略合作性质、机制和争议的阐论，并以此为切入探索解决其中各种“数据症结”的基本准则。

一、“战略合作”的性质解析

智慧法院建设至少包含了三重任务：一是立足于行政事项，实现司法行政管理的智能化；二是立足于法院与社会公众的互动，将智慧法院建设同各项司法公开工作结合起来；三是立足于审理和裁判工作，助推司法人工智能。而采用战略合作模式来实现上述任务[注]严格说来，大数据和人工智能技术实际是交叉的关系，但目前的司法人工智能实践，大多以大数据为基础，因此本文也未对二者进行细致的区分。，则转变了法院与企业之间以往的合同关系，创造了一种全新的关系模式，由此也带来了关于“战略合作”性质的论争。

(一)“战略合作”的必要性

公权力部门参与有关大数据的战略合作，始于智慧城市。鉴于大数据所需的广泛样本和复杂程序，单一的技术采购、服务购买或外包服务已不足以支持智慧城市建设，因而更具宏观性和长期稳定性的战略合作就逐渐成为推进智慧城市工作的最优方案。类似的，法院采取战略合作方式的必要性，亦缘于智慧法院的内在需求：一是智慧法院建设长期性的需要。智慧法院不是一个静态的目标，而是将日益发展的科学技术不断嵌入司法体系，是诸多行为和目标的集合体。按照这一要求，大数据产品和服务必须具有持续性。加之智慧法院系统本身的技术复杂性以及数据所附带的经济价值和安全风险，更为趋向稳定的战略合作模式就势在必行。二是智慧法院建设互动性的需要。与过往的信息化建设不同，智慧法院的目标更为宏大，最终目的在于大数据与司法的深度融合。这既有赖于互联网技术企业发挥在数据样本采集和数据分析方面的优势，提供一系列技术支持，又鼓励法院积极、主动、及时发现问题，甚至重新审视某些司法裁判理论来适应时代趋势。如此看来，战略合作作为一种优势互补的深度合作，具有平等性、双向性，有利于法院和企业建立及时、高效的沟通机制。三是智慧法院建设稳定性的需要。借助于已有的信息化建设和司法公开工作成果，法院系统业已存储了海量的数据信息，以此为基础的合作通常涉及个人隐私甚至国家秘密，由是务必要夯实长期稳定合作的基础。战略合作即以实现共赢发展为目标，以共同利益为纽带，从而保障了合作的稳定性——即便附随着各类风险和争议，但除去现实的商业利益，企业不仅能够通过信息化平台建设，便捷地获得人民法院以及诉讼参与人的数据资源，亦能够以战略合作为契机，深入了解司法领域的大数据需求，创造不断测试和改进大数据技术的司法实践平台，为司法人工智能的深层次开发和普遍推广奠定基础。

(二)“战略合作”的特殊性

智慧法院多方面的诉求证成了战略合作的必要性，与之相随的则是对这种战略合作特殊性的认知——只有认识到其与类似概念的区别，才能够准确认识其性质。其一，在概念层面，战略合作难以适用“政府和社会资本合作”(Public-Private Partnership，简称“PPP”)的基本原理。两者虽然均为“利益共享、风险共担”的深度合作，且都注重“双方之间的信任、承诺和协调”[注]Roy J.， The Relational Dynamics of E-Governance：A Case Study of the City of Ottawa,Public Performance & Management Review,vol.26,no.4,2003,pp.391-403.，但建立在迥然相异的理论基础之上。PPP模式源自19世纪70年代，英美国家以“积极引入私人部门参与公共项目建设运营”[注]刘薇：《PPP模式理论阐释及其现实例证》，《改革》2015年第1期。为核心内容，将公共服务供给进行市场化的改革，这种模式是以“资本”为中心展开运作的。而战略合作则更多地来自智慧法院所必需的复合型专业特征，数据样本、信息科技和司法技艺缺一不可，是以“技术”而非“资本”为前提的，所以无法直接适用PPP模式的有关规制原理。其二，在制度层面，战略合作不同于“技术外包”，所以也不能适用政府采购规则。“技术外包”可归类为内容具体、程序严格的合同关系，其本质上还是“在政府和厂商之间维持一种‘垂直关系’，一方的权力凌驾于另一方之上”[注]李霞：《行政合同研究——以公私合作为背景》，北京:社会科学文献出版社，2015年，第134页。。战略合作时常包含着政府采购或公共服务购买行为，但战略合作内容的复杂性、不确定性决定了其难以纳入或类比《政府采购法》予以规制。其三，在实践层面，智慧法院中的战略合作不同于智慧城市。城市治理涉及经济、政治、交通、规划建设、食品安全、环境保护等多个方面，具有综合性、能动性和开放性，由此决定了战略合作的深度和广度。而司法审判以专业性、谦抑性、中立性为基本特征，尽管无法完全排除各类社会因素干扰，但作为一个封闭且自足的系统，仍然主要是“以事实为依据，以法律为准绳”，这一秉性实际限定了智慧法院的功能空间，继而无法将智慧城市建设过程中的战略合作模式直接嵌套至智慧法院。

(三)“战略合作”的互助性

以上述认知为基础，笔者认为战略合作指向的是一种共享、互助机制，一方面法院同企业共享数据源，另一方面，通过算法和程序设计，法院实际将部分司法权限“让渡”给了合作企业，企业发挥了咨询和辅助司法的功能，进而以此建构起了主体间的协同关系。

1.战略合作是一种灵活多样的合作模式。从形式上看，战略合作“不是一套僵化的管理制度，而是一种灵活的治理结构”[注]孔繁斌：《公共性的再生产——多中心治理的合作机制建构》，南京:江苏人民出版社，2008年，第29页。。站在契约关系的角度，战略合作突破了古典契约理论关于对抗性、确定性的观点，不再拘泥于从承诺、法律强制的角度来认识社会关系，转而更强调合作、团结，愈发突显出全局性、机动性、共益性等特征。从内容上看，战略合作不以正式的法律机制为中心，而是“主体间基于未来交易价值的非正式协议”[注]袁正、于广文：《关系契约与治理机制转轨》，《当代财经》2012年第3期。，突出了“以社会人为假设，以实质主义为方法，以关系为核心范畴，以多元为价值追求”[注]孙良国：《关系契约理论导论》，北京:科学出版社，2008年，第202页。。

2.战略合作意味着平等的合作关系。战略合作意为一种双向互动，不单单是企业向法院输出数据，也包含着法院向企业的开放，代表了一种平等的关系框架。有别于传统社会“中心—边缘”结构下不平等的协作机制，战略合作并不要求“行动者在目标上的一致”[注]敬乂嘉：《合作治理:再造公共服务的逻辑》，天津:天津人民出版社，2009年，第171页。，而是强调合作过程中的相互尊重和相互信赖，由此构造出“服务—信任—商谈—共利”的模式，实现弹性灵活的合作态势。

3.战略合作以“公共性”为正当性基础。公共性作为人类共同体演进过程中获致的基本属性，不仅是战略合作的逻辑起点，还构成了“法院—企业”关系范式转变的元问题。具体至具有公共部门属性的法院，公共性既是基础，也是基准，关于数据的使用、共享及开放的合作，应首先进行公益性衡量。此外，战略合作还呼唤责任分担机制，这种宏观层面的责任显然不可能等同于要式完备的法律责任，由是以公共性作为归责标准不仅符合战略合作的特殊性，还是推动战略合作长久持续的应有之义。

二、“战略合作”的基本内容

根据目前的政策指引和司法实践，战略合作主要包括三方面内容：一是各类信息平台建设，即通过“互联网+”，实现诉讼程序可视化、诉讼服务便民化、司法事务管理科学化，这是智慧法院建设和法院信息化的基础阶段；二是借助合作企业的数据或平台，为处理司法事务提供辅助，如最初阿里巴巴集团与浙江省高级人民法院的战略合作，主要服务于司法拍卖、精确送达，继而应对诉讼迟延、执行难等问题；三是运用大数据、人工智能等技术，承担部分司法审判的任务。相较而言，第一类内容基本可以通过政府采购或技术外包予以实现，后两者则是体现战略合作必要性的本质内容。而在人工智能突飞猛进的背景下，随着战略合作的深入以及法院平台系统的日益完善，战略合作的重心已逐渐转向司法人工智能，即如何实现司法裁判同大数据、人工智能等科学技术的深度融合，进而助推“审判体系和审判能力现代化”。

(一)事实认定层面的“战略合作”

战略合作致力于提高法院在案件事实认定层面的精确度。依托大数据，诸多零散的事实或隐藏的关联将被挖掘出来，案件事实的还原程度进一步加深。更为重要的是，目前法院与企业联合开发的智能系统也逐渐推动了证据认定的变革。一方面，在证据数字化的前提下，通过提取关键词，能够将凌乱繁杂的证据根据不同目的进行排序和再整合，自动发现证据间的逻辑关联，借此提高了证据事实认定的针对性和准确性。尤其是在刑事案件中，通过司法机关和互联网公司的合作，建立的系统基本可以实现单一证据校验的功能，也就是通过数据分析和智能系统，自动检验证据的收集程序、形式要件和内容要素是否合规和合法,“使侦查、审查起诉的案件事实证据经得起法律检验”[注]陈琼珂：《智能206,能有效防范冤假错案吗？》，《解放日报》2017年7月10日，第5版。。另一方面，证据的数据化分析也具有试错、纠错的功能，即以各项证据的核心要素为比较对象，判别证据之间的协调性和完整性，以确保证据链条的唯一性和排除性，甚至于“一旦证据标准规则程序设定完毕，办案系统也就不存在对证据理解和适用不统一情形的发生”[注]潘庸鲁：《人工智能介入司法领域的价值与定位》，《探索与争鸣》2017年第10期。。

与此同时，事实认定的智能化变革也对这一层面的战略合作提出了新命题：(1)对证据理论体系提出了更高的标准。目前智能系统只能对海量证据进行初步筛查、提取和判断，尚不能加以组合智能分析。未来智能化事实认定系统的突破主要取决于细致的证据归类和准确的词项检索，这既要求实现证据理论的规范统一和高度概括，也要求智能系统不断优化升级，以保证核心要素分析和关键词检索的全面性和精确度。然而，一旦证据运用的标准设定不当，也极有可能使得智能化的证据判定工作陷入法定证据制度的误区。(2)加剧了“事实”与“证据”的二元分离。在传统的证据法观念中，证据实质上是“蕴含有案件事实信息的以人的或物的形态存在的事实信息载体”[注]占善刚、刘显鹏：《证据法论》，武汉:武汉大学出版社，2009年，第2页。，证据与事实在取向上是一致的。大数据技术却有可能在理论上打破这种一致性，且智能系统本身也无法识别证据的真实性。例如，当通过大数据分析所指向的事实同现有证据出现矛盾时，该如何认定案件事实？所以战略合作还必须解决社会事实和法定证据间的矛盾。基于大数据分析的人工智能系统固然是进行相关性分析，但却可以代表着高度的盖然性，将其纳入间接证据加以处理归根结底只是权宜之计，如何界定大数据分析结果的证据效力，还有待案例佐证和进一步的论证。

(二)法律适用层面的“战略合作”

推进法律适用的智能化是当下战略合作的主要任务，也引发了极为广泛的讨论。在这一过程中，马克斯·韦伯关于“法律自动售货机”的叙述常常被“反对者”或“反思者”提及[注]德国学者马克斯·韦伯曾言：“法官只知道将当事人的诉讼要求和诉讼费一起塞入机器，然后根据从法典中推演出的理由进行诊断。”参见[德]马克斯·韦伯《论经济与社会中的法律》，张乃根译，北京:中国大百科全书出版社，1998年，第355页。。即便如此，司法应用的大数据趋势却是不可阻挡的。2017年7月实施的《最高人民法院司法责任制实施意见(试行)》，已经明确将类案和相关联案件检索纳入司法裁判的必需步骤。除此之外，对裁判文书进行分解式的剖析、提取影响裁判结果的各类要素等也渐成现实；智能精确匹配、自动生成判决书等也会逐步成为常态。尽管裁判自动化颇受争议，但却构成了法官裁判的重要参照，揭示了战略合作的价值意义所在：一来不仅分担了法官的工作压力，二来还可以避免更大范围内的法律适用的不统一，长此以往必定会引向“同案同判”的统一格局。

但正如许多学者所指出的，大数据准确应用的前提是“完整样本”，而以现有的裁判数据平台作为数据库，则可能是一种基于不完整信息的大数据分析。孤立的信息或元素对于法律适用并无意义，所以某些裁判信息在设定“算法”时就有可能被忽视掉，无法得到充分挖掘或分析。更为普遍的困境在于，裁判文书毕竟只是记录案件处理过程和结果的官方文件，大量法律外因素不可能详实地体现出来，况且法官的认知同时受制于多重因素，对自由裁量情节的把握一定是具有差异性的，“既可能体现资深法官长期审判经验积累乃至人文情怀，也可能暴露不同司法人员对具体案件事实的误读”[注]白建军：《法律大数据时代裁判预测的可能与限度》，《探索与争鸣》2017年第10期。。所以整体来看，设置智能裁判程序仅仅是法律适用智能化的第一步，之后还需要通过深度的战略合作，不断调整参数设置，使其更为周全、详备，并持续改善数据采集程序，更加全面地囊括相关案外信息。

(三)裁判层面的“战略合作”

如果进行层次划分，审判辅助无疑是目前战略合作的“最高层级”，即通过司法人工智能增加司法裁判的科学性和可接受性：(1)科学性。早在大数据和人工智能技术出现之前，数理思维即已应用于司法裁判，如贝叶斯模型、图尔敏模型、汉德公式等。我国在刑事司法领域也进行了长期的量刑规范化研究和实践，但受制于权重数值难以确定、自变量过多、模型合理性不足等问题，数学向应用法学的渗透始终有限。战略合作则推动了大数据的司法应用，为严谨地设定参数、权重等提供了事实依据和技术支撑，甚至带有自调适参数功能，即能够随着计算、运行次数的增多，“让机器人像人一样通过学习逐步自我提高改善，使得挖掘和预测的功能更为准确”[注]涂子沛：《大数据:正在到来的数据革命,以及它如何改变政府、商业与我们的生活》，桂林:广西师范大学出版社,2015年，第347页。，这在增强数理模型科学性的同时，极有可能引发“司法数学化”的潮流，司法裁判的可预测性也将大大提升。总体来看，当前的司法人工智能主要以大数据为前提和基础，依凭强大的运算能力和深度学习模型等智能技术，通过大数据信息的系统化、升级化和逻辑化，为法官所欲解决的裁判问题提供多种路径选择。(2)可接受性。借助大数据，不仅能够智能生成判决书，还能够进行“审判模拟”，分析与类似案件判决结果的偏离度。而将案件上诉率、执行成功率等因素纳入模拟系统，再辅之以对案件当事人社会信息的数据分析，亦可实现对裁判结果更为准确的预判，进而有利于法官进行自检和调整自由裁量内容。加之《最高人民法院司法责任制实施意见(试行)》已就如何处理类案与关联案件的检索结果进行了明确规定[注]需要说明的是，《最高人民法院司法责任制实施意见(试行)》要求的是“对本院已审结或正在审理的类案和关联案件进行全面检索”。，战略合作必然促成一种更具有确定性的司法，不断引领我们走向德沃金的“唯一正解”。

但是，裁判的智能化也引发了极大争议，毕竟智慧法院建设的核心是人的智能现代化，而非以人工智能等技术替代人类智能。近一年来，众多学者从不同方面指陈了人工智能裁判的局限性，实务界和理论界普遍认为，人工智能应当定位为重要辅助手段。这一定位固然符合现实状况和司法规律，却也有可能在无形中限制了人工智能处理司法工作的潜力。而在笔者看来，这一悖论恰恰更加凸显了战略合作的重要性，即悖论的主要症结在于如何提高智能系统与司法实践的契合程度，以及如何平衡系统设计者和司法裁判者的权力，而上述问题显然不是纯粹的司法问题或技术问题，更加需要通过深度的战略合作予以应对。此外，数据代表着过往，案件却是日新月异的社会的一个侧影，法官将数据和系统运算结果奉为圭臬极有可能遮蔽司法的现实之维，忽视根本性的社会需求，所以这一层面战略合作的另一个重要任务就在于，如何通过程序设置，实现“过往—当下—未来”的均衡。

三、“战略合作”的法治难题

采用战略合作这一特殊方式来推进智慧法院建设、发展司法人工智能，自有充分的合理性与必要性，与之相伴的，则是因法院的特殊性质和数据的基本特征而产生的各类争议及风险，至于本文所论及的法治难题，则属于宏观层面问题。

(一)关于个人信息权利的悖论

从数据权属角度来看，合作企业的海量数据主要来自用户的浏览、搜索及消费行为，大多并没有明示的数据转让约定，所以无论是共享方式还是购买方式，都面临着合法律性的问题。更为重要的是，“数据散列的匿名生态是最大程度地维护数据安全、确保主体自由参与虚拟生活的重要助力”[注]蒋洁、卫承霏、何亮亮：《大数据集成的权益危机与价值回归》，《科技管理研究》2016年第2期。。相应的，司法的特性决定了相关数据必须指向特定个体(自然人或法人)，因此原则层面的张力始终存在。

从数据集成的角度来看，战略合作扩展了关联分析的数据源，却使得“撞库识别”对于个人信息权利的侵害概率陡然增加，在威胁个体隐私权的同时也波及平等权。通过组合集聚发现海量信息中潜藏的细微关联规律，并面向未来推演事件概率和行为倾向诚然对司法裁判大有裨益，但司法终究应当以法律事实而非社会事实为判断依据，稍有不慎，过分关联数据即会使得法官在无意中形成“前见”，损害诉权平等原则。

(二)关于法院司法裁判的争议

与智慧法院建设几乎同步，学界即已开始了对司法人工智能的反思，其中又尤为担忧“机器人法官”的广泛使用。然而，司法案件的灵活性(变量不易提取)和复杂性(变量过多)等特征实际上已经限定了司法人工智能的功能范围，在数据、模型、算法等条件不充分的“弱人工智能时代”，合作建设智慧法院的重点也主要在于建立一种人机结合的司法裁判智能化辅助系统。所以其间的实质问题主要在于智能辅助系统对传统司法方法和制度的冲击。

1.合作建设智慧法院可能会加剧成文法与判例法制度之间的矛盾。早在最高人民法院开始推行案例指导制度时，关于成文法和判例法的争论就已存在。而不同于比照个案的案例指导，战略合作着眼于建立一种基于全数据的分析系统，相应的争议也随之而来。大数据分析代表着先进的科学手段，但其运行基础仍旧是具有时间性和空间性的裁判文书，数据源之间的冲突也就在所难免，在选择及论证时，应当遵循的方式方法，本质上依然属于演绎推理的范畴。更为重要的是，当程序运行结果同法律适用结果不尽一致时，遵循何种原则或原理进行取舍，实质上关系到成文法同判例法的界限问题。此外，大数据司法裁判的科学性主要取决于数据和算法，前者主要表现为裁判文书，受到地域、时间、观念等因素影响，且经常出现遗漏现象；后者则被视为技术问题，法律人一般难以驾驭。由此，司法人工智能虽然本身是一项科学技术，但将之运用于司法裁判，反而可能与科学背道而驰，并因之扩大成文法与判例法之间的鸿沟。

2.合作建设智慧法院可能会消解司法的平等性。与相对成熟的政企合作不同，司法作为“维护社会公平正义的最后防线”，需始终秉持中立性原则，战略合作则在某种程度上威胁到了这一原则。一方面，合作企业不仅将占据获取更广、更新数据的有利位置，还会更加熟知规避数据风险的捷径，而这些优势可以转化为诉讼过程中的能力优势，也可以转化为市场竞争过程中的制度优势。另一方面，由于企业掌握着一定范围的数据源，造成了司法主体和司法信息持有者的分离，由是产生了法院信息安全风险的不确定问题。毕竟企业作为数据供应者，有着足够的动机出于自利本性而藏匿甚至伪造或篡改数据，且中间过程往往难以察觉。与此同时，不同的系统算法指向差异的结果，企业作为软件供应者，在设计、维护和升级系统的过程中都有机会和能力通过细微的代码改动左右分析判断，即“以不当控制和介入智能系统的方式影响司法”[注]徐骏：《智慧法院的法理审思》，《法学》2017年第3期。。

四、“战略合作”的完善机制

整体来看，“战略合作”所产生的法治难题可以归结为两方面：一是涉及数据利益和风险，亟须建立一套合理的分配机制予以应对；二是涉及厘定战略合作的取向，即增强智能司法裁判的合理性，从而妥适处理成文法与判例法的关系，减少二者发生冲突的概率。也正是基于对以上两方面的回应，“战略合作”的完善机制需延循下述两条理路展开。

(一)建立数据风险分配机制

战略合作的收益毋庸置疑，但负面效应也不容忽视，尤其是还关涉普通民众的信息权利，因此建立数据风险分配机制，实际就是依循平等与合理差别的理路，按照法院、企业、公民在战略合作中的收益和风险[注]有学者通过实证研究发现，政府对数据的影响力最大，其后依次为企事业单位、各类社会团体、公民。详见涂子沛《数据之巅:大数据革命，历史、现实与未来》，北京：中信出版社，2014年，第321页。，对三方主体适用不同的价值标准和行为原则。

1.法院应适用“透明原则”。近年来，与大数据的方兴未艾相呼应，“透明政府”(Government Transparency)作为一项行政原则在欧美诸国逐渐确立。“透明”强调“公权力在运行过程中始终可见，以不受扭曲或歪曲的形式呈现至公共领域”[注]Schauer F.， Transparency in Three Dimensions,Illinois Law Review, vol.27,no.1,2011,pp.81-103.，在此原则之下，数据开放随之成为潮流[注]开放数据在西方被视为一场数据民主化运动，不仅仅意味着数据公开，还强调数据的重复使用、自由加工以及格式化。美国自2009年建立统一数据开放门户网站(Data.Gov)，又于2011年同英国、加拿大等国发起“开放政府伙伴关系”(Open Government Partnership)，截至目前，该项目的参加国已增加到70个。详见焦海洋《中国政府数据开放应遵循的原则探析》，《图书情报工作》2017年第15期。，“信息孤岛”进一步被打破。而在战略合作过程中，透明原则的作用至少体现在以下三方面：(1)不同于点状或面状的“信息公开”，透明原则指向的是“完全可视”[注]Fenster M.， Seeing the State: Transparency as Metaphor,Administrative Law Review,vol.62,no.3, 2010, pp.617-672.，构成了“开放法院数据”的正当性事由，这就消解了合作企业之于他者在时间和范围方面的数据优势；(2)作为指导原则，“透明”还强化了权力主体所应遵循的行为准则，将司法整个过程暴露在公众的视野范围之内，得以有效避免合作法院与企业之间的非道德交易；(3)犹如一枚硬币的两面，“透明原则”对数据开放的重视，往往伴随着关于数据安全、隐私保护等对立因素的考量，由是也将推动信息安全保障技术的发展，降低合作企业通过智能系统对司法不当介入的概率[注]2016年11月，最高人民法院和中国电子科技集团公司等单位共同筹建成立天平司法大数据有限公司即是出于保障司法数据安全、推进司法数据应用的目的。。

2.企业应适用“有限原则”。企业不仅是大数据创新的主要动力，还是解决大数据问题的重要主体，因此宜对企业科以更多的法律责任。(1)应坚持数据共享的有限性。企业在给法院提供用户数据过程中，可能存在着两种迥然不同的关系，即基于主体平等的合作关系和基于法律义务的协助关系。对于前者，依然需严格恪守匿名原则和脱敏原则，属于战略合作的范畴；至于后者，属于针对个案的法律范畴，可适用《民事诉讼法》第114条、《行政诉讼法》第59条等相关规定，并细化协助的程序、范围、法律责任等事项。唯有以“区分”为逻辑起点，才能缓解司法需求同大数据原则之间的内在矛盾。(2)应保证数据集合的有限性。大数据本质上是一种“全数据归纳法”，天然具有扩张样本范围的倾向，但过度的数据定位、数据关联、数据追踪已经构成了对信息权利的巨大威胁，且个体难以从这种数据集合或撞库识别中获利。据此，企业作为大多数情境下的获益者，有义务通过技术改进确保数据源整合的有限性，如强化数据追踪屏障、升级数据密匙技术以及建立敏感数据关联警报等，借此来抑制大数据集成技术的滥用。同时，没有合理有效的模型，再大的样本也毫无意义，企业对智能系统的设计同样是一项权力。但不同于传统权力，算法更像是一个“黑箱”，大多数人“只能看到它所导致的结果，却无法看到它的运作过程”[注]郑戈：《人工智能与法律的未来》，《探索与争鸣》2017年第10期。。故依照有限原则，未来还需制定伦理规则，要求设计者在出现可疑后果时进行原理解释，继而通过设定法律责任来限制此类“新兴权力”。

3.个人应适用“尊重原则”。毫无疑问，个体面对大数据时代的隐私侵犯往往束手无策，而当企业与公权力部门联手时，信息权利受损的潜在风险被进一步放大，虽然各类关于信息权利保障的理论和技术在不断深化和更新，有力防止了公民普遍沦为“透明人”，但隐私权和数据流动本来就是此消彼长的，过于偏向信息保护必定会削弱大数据的功能，所以对大数据的法律规制实际也是在信息限制和信息流动之间找寻平衡[注]在此之前，欧美各国通常将“匿名化”作为价值平衡的重要制度，但不断发展的“再识别技术”使得“匿名化”的制度效果大打折扣，由此就需要一种全新的保护思路。详见Paul Ohm， Broken Promises of Privacy：Responding to the Surprising Failure of Anonymization,UCLA Law Review,vol.57,2010,pp.1701-1777.。具体到战略合作，这一平衡点的基准体现为“尊重原则”，即以对个人最基本的尊重为底线。根据可识别程度，可将个人数据界分为可识别、潜在可识别和不可识别三个层次，分别对应不同强度的数据流动限制[注]Schwartz P.M.and Solove D.J.， The PII Problem,Privacy and a New Concept of Personally Identifiable Information,New York University Law Review,vol.86,no.6,2011,pp.1814-1894.(如表1所示)。此外，“尊重原则”还突出了非歧视取向，强调社会身份和法律身份的区隔，以对抗大数据分析可能带来的法官前见。

表1 基于信息可识别程度的法律规制

(二)优化智能司法审判机制

从目的上看，战略合作宜将优化智能司法裁判机制作为一以贯之的任务，进而应对智能化所带来的司法挑战和裁判争议，追求科技与法律的内在契合，实现科学手段和法律方法的实质统一。

1.合作提高数据采集的合理性。数据之所以被当作重要资源，在于数据乃是各类新兴科技得以发挥效用的基础要素，但在智能司法裁判领域，数据采集的局限不单来自司法本身，还有技术层面的原因，也就需要合力提升数据采集的完整性和规范性。完整性强调根据实际司法需求，尽可能地扩展数据量，打破“数据孤岛”现象，并建立严整的数据分类储存体系。一方面，现有的司法信息公开平台(裁判文书公开平台、审判流程公开平台、执行信息公开平台、庭审公开平台)极大地扩展了数据源，在这一基础之上，应根据案件特征对“四大信息平台”数据进行有效分类并打通使用，实现司法信息的内部整合。另一方面，在尊重个人信息权利和企业自主性的前提下，吸收合作企业数据库，不仅有助于基本解决执行难问题，也有利于扩展数据来源，全面了解案件信息。规范性旨在提高原始数据向有用数据的转化率，减少数据冗余。语言本身即具有多样性，加之司法信息包罗万象，就更有可能造成数据遗漏，对准确检索并匹配、分析信息造成障碍，所以战略合作应包含标准化的取向，即关注重要概念和关键词语的统一表述，如通过建立司法裁判用语规范目录、丰富词项检索手段等方式，尽可能将司法数据形式化和结构化，保证数据利用的完整性。

2.合作提高数据分析的合理性。数据分析的核心在于智能系统，而系统以及与之相关的模型参数设计集中体现了战略合作的必要性及综合性。其不再是单纯的科技理性或法律理性，而是二者在大数据时代的交集与复合。故作为核心任务的智能系统设计，包含着两方面的要求：一方面，鉴于模型和算法的重要作用，优化科学技术远不是智能系统设计的全部，还需要法律学者根据法学原理和法律实践决定算法及参数，并不断对知识进行抽象化和符号化概括，形成严密且开放的理论体系，不断增强系统以及算法的合理化程度；另一方面，法律界人士需要掌握大数据和人工智能知识，“对算法处理的数据或生产性资源进行管理”[注]李彦宏：《智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革》，北京：中信出版集团，2017年，第312页。，也需要在设计或生成智能系统时，与程序员及人工智能专家精诚合作，以便“使算法进入法律，法律进入算法，从而使人工智能的基础操作系统符合人类的伦理和法律”[注]郑戈：《人工智能与法律的未来》，《探索与争鸣》2017年第10期。。此外，与其他大数据应用领域不同，智能司法裁判有时恰恰不能是一种全数据分析，因为在法律适用过程中，有新法和旧法的交织，还存在着地方性法规的渗入问题，所以数据分析应当有一个关于时间和空间的智能化划定、筛选过程。

3.合作提高数据结果应用的合理性。虽然智能裁判饱受争议，但应予否定的不应当是“法律自动售货机”寻求法律效益和法律确定性的努力，而是完全排除价值判断和法官能动性的纯粹工具化趋向。因而智能司法裁判仍需在成文法体系中加以探讨，加之司法人工智能不具有独立性已成为基本共识，故在现阶段，还是将其定位为一种具有实质意义的参照标准和检验手段较为适宜。(1)将数据结果作为参照。在司法裁判过程中，大数据分析结果往往具有较大的参考价值，可以作为事实参照和案件参照。将数据结果作为事实参照时，合作双方应建立数据处理细则，并注重对其中事实提取过程的陈述、评判和说明。而将数据结果作为案件参照时，则需要推动程序运行结果的可视化，便于裁判者对比较和取舍过程进行论证，实现数据结果应用的“透明化”。(2)将数据结果作为检验手段。《最高人民法院司法责任制实施意见(试行)》已经就如何处理类案检索结果进行了明确规定，但这一规定仅仅将检索范围限于“本法院”，且未考虑法律条文和司法机构变迁的问题[注]例如，在探索建立与行政区划适当分离的司法管辖制度过程中，设立了一批诸如巡回法庭、知识产权法院等“新型法院机构”。。这固然是基于检索技术、地域差异、法官负担等多方面因素考量后的结果，但作为反思，可以在此基础上建立起样本范围更广、流程更为细致的柔性分类处理机制，即以本省案件作为检索对象进行参照，并协同互联网信息技术公司不断推演试验，设定偏离标准，对于处于偏离范围内的判决，正常评议、签发即可；对于超出偏离范围的裁判结果，应对法律适用问题进行细致梳理，并报审判委员会讨论。此外，鉴于新型案件层出不穷，当未检索到类似或关联案件时，所做判决也需上报讨论，以保证对未来相似案件的指导作用。

五、结 语

科学技术创造了全新的社会关系，也因此不断冲击和改变着法律，采取战略合作的方式推进智慧法院建设即反映出“大数据+法学”的特殊性质和演变趋势。而在理论层面，正如有学者在谈及人工智能时所指出的，人工智能法学的失败不是因为科学技术难以企及，而是缘于法学理论的不足[注]See Jaap Hage， Dialectical Models in Artificial Intelligence and Law， Artificial Intelligence & Law, vol.8, 2000, pp.137-172.。战略合作将推动法学的客观化进程——为应对时代潮流，最大限度发挥新科技之于法律的正向功能，就必须提高学科理论的抽象程度，促使法学不断从“准科学”走向“科学”。从这一角度来看，大数据是法社会学的“春天”，也为法教义学的转型、升级提供了绝佳契机。