人工智能在司法裁判中的应用研究——基于“同案同判”的考察

李 漫

（637000 西华师范大学 四川 南充）

一、人工智能的发展及应用

（一）发展概况

关于何为人工智能科学界有着不同的定义，通俗来讲人工智能是研究怎样使计算机去完成只有依靠人才能做到的工作。随着科技的发展，人工智能逐渐进入大众视野并开始深入到人们生活的各个方面。它的发展得益于大数据和云计算的兴起，目前主要集中应用于金融、电子零售、安防、教育等领域。如我们所熟知的电商领域，像阿里巴巴、亚马逊、京东等企业，他们已将人工智能广泛应用于仓储物流、语音客服、智能导购中去。可见人工智能在各大领域内已经卓有成效。

（二）在我国司法裁判中的应用

人工智能应用于我国司法领域较晚，但仍旧取得了一些不错的成绩。截至2018年4月，最高人民法院发布的评价报告和第三方的评价报告均显示“全国智慧法院”已初步形成。从最初简单的法律法规检索、裁判文书公开到如今的电子卷宗模型构建、远程在线审理模式、一体化的诉讼服务体系。面对激增的法律诉求与有限的司法资源严重不匹配的现状下，人工智能线上服务平台所提供的诉讼风险分析、在线调解仲裁、个性化的解决纠纷方式推荐，既合理地配置了紧张的司法资源，又有效地解决了案多人少的窘迫困境，同时也为老百姓提供了高效便捷、成本低廉的多元化纠纷解决渠道。毫无疑问它正在开启司法领域信息化的新时代。

二、“同案同判”下人工智能的具体应用分析

（一）对“同案同判”的界定

“法律是治国之重器，良法是善治之前提，”适用法律人人平等一直是人们用于衡量司法公正的重要标尺，而“同案同判”同样是公正和平等的要求。由于对“同案同判”的理解不同，在大多数人的眼里“同案同判”是难以企及的理想国。但是当我们在理解何为“同案同判”时，如果仅从字面上采用完全等同说，那么是无法实现的，原因在于每一个案都有其自身的特殊性。完全等同说忽视了事物共性与个性的统一。例如刑事犯罪，即使罪名相同，但量刑幅度、介入因素、主观认知仍会使案件存在多多少少的差异。一味地过于苛求式、僵硬化的理解即否定了语言自身的模糊性。在理论上依存于唯一正解的“同案同判”是一种应然的理想状态，因此理解“同案同判”我们应当在大众的朴素认知的基础上，从相似或相同的犯罪构成、类似的法律事实以及法律关系等方面综合考量，做到普遍性与特殊性的统一。对于“同案”理解为“类似案件”较为恰当。“类似”即意味着认定“同案同判”的范围在扩大，界定标准难以衡量，而单纯靠法官的自由心证是很难作出准确的裁判的。若是将“同等情况”转换为“同等罪量”进而使“同等情况同等对待”转化为“同等罪量同等刑量”，可在一定程度上解决界定模糊的困境。

（二）现有解决“同案同判”的主要手段

传统的解决“同案异判”的主要方法有制定相关的司法解释、最高法院发布指导案例、法官个人裁判经验等。其中发布指导性案例被公认为能够有力打击同案同判的重要手段。不可否认，案例指导制度的明确性与针对性对于统一法律适用，加强法官说理论证，填补法律漏洞具有重要作用。但是，由于发布的指导案例往往都是带有较强的特殊性，而各级法院所审理的案件数量繁多，案情不一，有限的指导案例并不能从根本上解决问题。有人认为可通过增加指导案例的数量来解决，但实际上也只是扬汤止沸。因为不可能将每一个案件裁判均制作成指导性案例。其次，现有的指导性案例均由最高院发布，但又并非所有的案件都来源于最高院。事实上，大多数案例是从各级法院选取。下级法院办理的案例经过最高法院“点石成金”之手，就能成为全国范围内同级别或更高级别法院的“指导”。这不免有下级指导上级之嫌。

（三）实现“同案同判”的新路径

随着我国智慧法庭的初步形成，传统的诉讼服务模式正在逐渐被改变，对实现让每一个人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义又进了一步。以广州中院为例，利用人工智能大数据分析2016年一审案件服判息讼率达到84.6%，改判、发回重审率均有所下降。可见人工智能在司法领域有着其巨大的优势。同样它也更有利于实现“同案同判”。首先人工智能可以准确归类相似的案件，不同于司法解释的概括性界定与模糊性表达，人工智能在选取案例时能够精准地分析出类似案件存在的异同。其次是人工智能在处理类似案件时速度更快，传统依靠法官个人能力在海量案例中筛选出类似案例就如同大海捞针，而人工智能可以迅速反映出类似的所有相关案例，极大地提高了办案效率也减轻了法官繁重的办案负担。第三，它能够有效地解决指导案例数量有限的问题。依靠人工智能可以最大范围的收集到类似案件，拥有足够多的样本数量进行分析自然能使结果更加趋于合理。

三、制约人工智能实现“同案同判”的因素

完全依靠人工智能来实现“同案同判”是具有一定的局限性的。孟建柱指出：“智能辅助办案系统，不会替代线下刑事诉讼活动和司法人员的独立判断。”笔者认为制约人工智能实现“同案同判”有以下几点原因：①法律语言的模糊性以及案件的复杂性决定了法官在裁判案件时要做到合理性与合法性的统一，而对于合理性的把握很大程度上是依靠法官的自由心证。自然语言和情感思维是通过人造语言所实现的，机器是难以进行学习的。②人工智能即使能够快速准确的完成类案推送，但对于案件所呈现的特殊性却往往会被忽略。个别案件的特殊性是难以依靠统计数据来得出结果的。③以什么样的案例作为分析样本，需要提供多少样本数量以及之后样本数量的增加更新也是目前所面临的问题。④基于大数据、云计算的信息安全保护，由于信息都被放进一个中心，一旦有人恶意入侵更改数据，那么所提供样本的真实性、可靠性便得不到保障，自然无法得出正确的推送结果。⑤机器无法接受到正确的舆论声音。司法裁判最为重要的任务就是将抽象的法律与具体的案件事实结合起来，这其中就要求裁判者依据案件事实对法律加以具体化，法官若是单纯依靠机器会使判决结果过于僵硬。司法公正不仅需要硬度更应该有些许温度，要能够满足人们内心最朴素、最直观的道德感受。

四、发展前景

随着科学技术的发展，人工智能已然成为了司法领域中不可或缺的一部分，正确的将其运用于司法实践中对于推动法治进程，构建法治社会是至关重要的。我们要建立良性的人机互动模型，笔者不赞同人工智能可以完全取代法官的地位。它应当是工具性、辅助者的角色，起到主导作用的仍旧是裁判者。因为每个案件都涉及到了利益衡量和价值判断问题，这不是固定的数据可以解决的。同时可以运用区块链固定证据，实现去中心化的目标，有效防止信息泄露，确保收集到的信息真实、准确。霍姆斯在批判演绎推论模式时提出了著名的论断“法律的生命不在于逻辑而在于经验。”逻辑只能解决推理的有效性问题，而法律判断更多关乎内容，是价值判断的问题。毋庸置疑，人工智能可以解决关于逻辑推论的问题，但是价值判断往往离不开人的经验总结。情理交融是顺势而为，法治社会应以法为基，合情合理，这是老百姓所能接受、理解的法治。