裁判人工智能化的定位、阻碍与前瞻

童碧君

（华东政法大学法律学院，上海 200042）

在大数据时代，人工智能正在以一种势不可挡的姿态进入各行各业，法律行业也在接受着人工智能的洗礼。随着全国各地“智慧法院”的建设，地方法院逐渐推出人工智能裁判系统，人工智能介入司法领域是时代的必然选择。然而，对于人工智能在司法裁判活动中的定位、困境，及人工智能裁判的发展路径等，实践中仍然存在着诸多困惑。

一、裁判人工智能化的定位

（一）不能代替法官判案

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，自此人工智能上升为一项国家战略。目前，全国各地“智慧法院”的建设如火如荼，各级司法机关对于智能辅助办案系统的开发也取得一定成绩。其中，人工智能在司法裁判上的表现主要有两方面：一是实现智能化辅助办案，即采取智能化的方式，实现裁判文书中一些固定格式内容的一键式生成，减少法官对文书中形式化内容的重复劳动，从而使法官可以将主要精力集中在对文书实质性内容的撰写，从而提高文书的质效。二是实现对裁判文书的实体预测。所谓预测，是指依托庞大的法律数据库资源，各类智能办案辅助系统提取案件情节、主要事实等关键因素，建立具象的裁判模型，通过与同类案件裁判结果的对比分析，向法官提供对正在审理案件的裁判意见。[1]

那么，人工智能可以实现自动生成文书和预测实体裁判结果，是否意味着人工智能系统已经具有独立的法官地位，是否可以完全代替法官判案？对此，不敢苟同。裁判人工智能系统绝对不可能完全代替法官判案，囿于司法活动自身具有亲历性和经验性，法官在司法审判活动中会始终占据主导位置，而人工智能系统更趋向被定位为一种“决策辅助”或者“参谋者”的地位。

（二）定位：“决策辅助”

司法裁判是一项高度复杂严密的工作，具有鲜明的社会性，这种属性决定了社会纠纷的解决需要中立第三方按照人类具有共识性的正义、公正、善良等道德标准来进行是非对错的判断与衡量，而人工智能的自主评判系统主要依托于算法语言和自然语言的识别和转化，这种设计从根源上将情感、道义的因素排除在评判标准之外。因此，在高人工智能甚至智能生命尚未出现的今天，更倾向将人工智能定位为法官办案的辅助者，即“决策辅助”。[2]

1.无法复制审判经验

审判经验是法官依托自身多年审判实践经验形成的主观最佳判断，法官自庭审经历中获得对案件独有的判断力，它是法官审判实践智慧的结晶。[3]人工智能裁判系统无法复制法官的审判经验，它的运行源于算法编写者及程序设计者对审判经验的僵硬、教条、标准的总结，而这只涵盖了审判经验的一小部分，无法代替一位法官对复杂案件情况的成熟判断。

2.无法代替自由裁量权

美国梅里曼在《大陆法系》中提出避免法官自由裁量权的先决条件：立法机关要制定出一个无所不包的法典、法典的规定必须是明确无误、法典条文之间的规定不能相互矛盾。[4]在世界各国的法律实践中，都难有立法者可以做到这一点，因此法官自由裁量权确有必要存在。而无论人工智能发展到何种程度，都难以实现这种基于法官经验判断和逻辑印证的自由裁量权。

3.无法实现实质正义

亚里士多德赞美正义，它比星辰更光辉。[5]除了追求程序正义，诉讼的另一个目标是尽可能地实现实质正义，这也是诉讼主体最终的追求。实质正义中本身涵括了对个案的特殊性、差异性和现实性的判断和衡量，人工智能或许能够精准地进行案件定位与抉择，但是唯有法官的智慧裁量才可领略实质正义的真意。

二、裁判人工智能化的现实困境

司法审判是一项复杂的社会活动，包涵法官和双方当事人、证人、鉴定人及其他诉讼参与人的交流与互动。裁判人工智能化本质上是一种算法审判，难以准确解读复杂的庭审过程。裁判人工智能化在短期内只能是一种有限的辅助办案手段，难以真正应用于司法裁判。

（一）削弱法官的自由裁量权

众所周知，审判是司法活动的中心，法官则是审判的中心。人工智能对案件进行数据分析，然后依据法律推理模型，为法官提供裁判预测结果。适当的裁判预测可以帮助法官理清案件线索，提高裁判效率，降低司法成本。但是，如果法官在司法裁判中过分依赖人工智能，忽视主观能动性的发挥，不愿意自己进行繁复的法律推理活动，直接照搬人工智能推送的裁判预测进行断案，长此以往，势必会削弱法官的自由裁量权，动摇法官的主体地位，甚至威胁司法体系的正常运行。

（二）缺乏完整的司法数据

司法数据是裁判人工智能化的重要基石。人工智能通过存储和分析海量的司法数据，筛选出相似度极高的类案，再结合本案的案件事实，为法官提供具有参考价值的案件预测结果。[6]但是，根据当前裁判人工智能化在法院系统运行的现状来看，司法数据仍然存在着问题：第一，司法数据不充分。我国目前裁判人工智能化依托的法律数据主要来源于中国裁判文书网上公布的法律文书，但是中国裁判文书网的建设并不完善，其收录的文书数量远远少于实践中的审结案件数量[7]，裁判人工智能化依托的大数据并不充分。第二，司法数据无法绝对客观。从意识形态上看，法律作为意识形态的表现形式，任何司法裁判都难以做到绝对的客观和真实，势必存在小部分的“虚假”。因此，在无法保证司法数据充分、客观、真实的前提下，裁判人工智能化所推导的裁判结果很可能误导法官判案。

（三）算法具有隐秘性

算法是裁判人工智能化的“引擎”。算法在学派上主要可分为符号学派、联结学派、进化学派、贝叶斯学派与类推学派。[8]无论哪种学派，算法始终处于一种“不见庐山真面目”的状态。尽管算法被认为是人工智能审理和得出判决结果的基本要素，但由于我们只能看到输入的数据以及得出的裁断结果，却对中间部分的运算过程一概不知。我们没有办法具象呈现法律推演过程，这就导致“算法黑箱”的出现，也就是说，法官审理案件中至关重要的法律推理环节将被算法所支配。算法的隐蔽性与司法审判的公开透明性具有天然的对立，如果我们片面依赖人工智能预测的裁判结果，很可能导致算法独裁的出现。

（四）侵害个人隐私权

裁判人工智能化的发展以大数据为基石，大数据则与个人信息及隐私关联密切：一方面体现在人工智能法律系统的研发阶段。该阶段需要大规模的司法数据储备作为机器训练与学习的基础；另一方面体现在人工智能法律系统的运行阶段。该阶段在为当事人提供司法服务的同时，也在不断搜集当事人的信息，从而可能会对个人信息安全产生威胁，造成个人隐私的泄露。裁判人工智能化的发展必须兼顾个人信息安全的保护，防范对个人隐私的恶意泄露和侵害，避免诱发其他不可控的法律风险。

三、未来人工智能发展的路径预判

无论是否接受，裁判人工智能化的时代已经悄然来临。裁判人工智能化这一新型裁判模式的出现一定程度上冲击了传统的司法规律。在这场时代潮流愈演愈烈之际，裁判人工智能化的未来发展道路是什么？我们又该如何应对裁判人工智能化变革带来的冲击？

（一）明确人工智能应用于司法的具体领域

1.增加私主体的应用范围

由于“算法黑箱”的存在，导致在人工智能自动生成诉讼文书、提交证据材料、进行裁判预测的诉讼活动中，诉讼参与人都无法回避要承担一定的法律风险。因此，尊重并保障诉讼当事人的意思自治尤为重要。但是，当前大多数的人工智能司法裁判系统都是由代表公权力的法院或检察院牵头成立，诉讼当事人只能被动去使用，而缺少选择权和话语权。笔者认为，是否在诉讼中使用人工智能系统，其选择权应当交于诉讼当事人之手，应当赋予法官主动进行询问的义务，由进行诉讼的自然人、公司法人及其代理律师决定是否采用更为适宜。

2.增加非裁判性事务的应用范围

目前，上海刑事案件人工智能辅助办案系统、广州法院的智审辅助量刑裁决系统、南京法院的同案不同判预警系统等人工智能辅助办案系统虽然已取得一定成效，但主要还是起辅佐和参考功能。在法庭审理过程中，信息复杂多变且难辨真假，这就决定了人工智能不能完全替代法官的自由裁量权。因此，笔者认为，裁判人工智能化在未来应当增加诸如合同审查、文书草拟等非裁判性事务的应用。

3.谨慎对待预测裁判

法院案件的形式和内容复杂多样、千变万化，并不是所有的案件都适合人工智能系统辅佐办案，有些案件因为案件事实涉及面广、牵涉信息多，在未研发出更强大的高人工智能前，当前的弱人工智能系统并不能起到很好的辅助作用。因此，笔者认为在对案件进行智能预测时，我们要优先适用简单、明确的案件，而那些重大、复杂、模糊不清的案件，则采取法官审理为主、智能为辅的模式；在民事商案件中，对于小额借贷、交通事故、网上支付等简单的案件可优先使用人工智能案件，对于破产、专利纠纷等复杂案件，则不适合应用人工智能系统；在刑事案件中，对盗窃、酒驾、交通肇事等案情简单的刑事案件可优先适用人工智能系统。

（二）从技术层面改进人工智能辅助办案系统

1.完善司法大数据

裁判人工智能化的基础是基于大量的司法数据建立模拟算法进行裁判结果的预判，因此司法数据的准确性和完整性决定了预测结果的精准性。当前，我们对司法数据的汇总、提取和整理都较为粗糙和表面。司法实践中存在着大量篡改当事人信息、重复填写案号、司法数据错误等问题，都极大降低了裁判人工智能化预测案件结果的准确性。笔者认为，完善司法数据是一个综合性、体系性的复杂工程，首先，法院应当贯彻落实裁判文书全面公开的要求，建立裁判文书上网的监督体制，杜绝少传、不传等现象；其次，应当建立健全检法系统及政府部门之间的司法数据信息共享平台，整合现有的法律数据库，增大存储量；最后，应当秉承严谨的态度，采用科学的分析方法，剔除简单而不具有数据价值的案例，提取真正影响案件裁判的关键因素，提高司法数据的准确性。因此，要想人工智能更好地应用在司法裁判中，必须要加强对司法数据的开发和共享，提高人工智能大数据的完整性和科学性。

2.改进算法：法学与其他学科的融合

人工智能主要依靠算法审理案件，然而算法和代码是由编程人员来选择和设计的，如果设计者对法学、政治学、社会学等学科缺乏深刻的认识，那么极易出现算法黑箱或算法独裁，产生司法不平等的结果。因此，改进算法不能单单依靠计算机专家的程序设计，而应努力推动一种知识的双向运动，使法学理论等人文社科知识同人工智能相关技术知识进行深度的交叉和融合。一方面，法学专家们需要学习人工智能算法的知识，从而可以事前干预算法设计，对研发人员编辑程序的监督；另一方面，人工智能程序的设计者同样需要学习相关的法学知识，从而能设计出符合法律追求公平正义需求的人工智能法律系统。

四、结语

司法裁判和人工智能的结合是司法文明发展的一场革命，它是一个长期且缓慢的过程。我国当下正处于社会改革和制度转型的关键时期，法治与改革的关系错综复杂，我们更加不能一蹴而就地进行裁判人工智能化的建设，将人工智能与司法裁判紧密结合作为审判改革探索中的并行路径，不失为一种新的考量。总体来说，人工智能在司法裁判中的应用还存在一些问题及阻力，但是人工智能技术参与司法审判活动，协助法官处理案件，是未来裁判人工智能化的必然方向。未来的司法裁判活动必然是法官与人工智能携手共进，一同为实现司法的公平正义而努力。