人工智能在刑事裁判领域应用限度研究

(南开大学法学院，天津 300350)

一、问题的提出

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，人类社会的生产和生活方式发生了巨大的变化。2017年，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，在社会治理现代化方面提出了“建设集审判、人员、数据应用、司法公开和动态监控于一体的智慧法庭数据平台，促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用，实现法院审判体系和审判能力智能化”的国家层面战略部署。工业和信息化部紧随其后制定并实施了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018－2020年)》，进一步明确了人工智能各项工作具体的内容与进程推进计划，要求各部门加紧开拓应用与发展。在国家政策的主导之下，刑事司法智能化改革加速推进。北京市高级人民法院研发推出的“睿法官”［1］系统通过大数据技术模拟法官办案思维，采用体系化检索方式，便于法官快速精确地找到目标案例，进行定制化分级推送；2017年，“上海刑事案件智能辅助办案系统”(206系统)［2］诞生，它在对上海几份刑事案件的卷宗、文书数据进行学习后，已具备初步的证据信息抓取、校验和逻辑分析的能力；2018年，人民法院“智慧法院导航系统”和“类案智能推送系统”正式上线运行［3］，实现了类案快速查询和智能推送，充分发挥系统在辅助量刑决策、规范裁判尺度、统一法律适用等方面的重要作用，缓解了法院、检察院工作人员的办案压力，提升了司法实务部门的办事效率。在从中央到地方各级司法机关的司法智慧化改革大趋势下，司法系统自上而下纷纷搭建人工智能大数据与司法裁判体系改革的连接点，启动“数据法院”“智慧法院”“智慧检务”等创新实践，成为新一轮信息革命正在深刻影响我国司法改革的最佳注脚［4］。

这些全方位的探索为人工智能司法勾画了美好未来，但同时也凸显出人工智能在司法裁判过程中所表现出来的短板和不足。刑事裁判是人与人之间打交道的一种司法活动，对于犯罪的判断、案件的裁决不仅要作事实判决，而且要在事实判断的基础上进行大量的价值评价。而作为司法活动参与者的法官、律师，他们的主要工作任务是处理复杂社会关系中出现的矛盾与纠纷，这些掺杂个人感情色彩的人类活动很难转化为代码输入计算机供人工智能机器去“深度学习”。再聪明的智能机器人或软件程序，也很难像人一样能够置身于错综复杂的关系之中运筹帷幄，决胜于朝堂之上［5］。由此可见，刑事司法领域的人工智能恰恰在最关键之处最难发挥有效作用。刑事裁判对大数据、人工智能技术的运用广度和深度都是有限的，必须正视人工智能在刑事裁判领域的局限性。笔者将从刑事司法裁判的基本原理切入，审视司法人工智能的自身特点，揭示人工智能的应用在刑事裁判领域所面临的困难，以期还原现阶段人工智能司法裁判系统的真实面相，避免刑事司法裁判在大数据人工智能时代迷失自我。

二、人工智能的应用领域解析：刑事司法裁判运作机制

刑事司法裁判是司法人工智能应用的领域之一，从法律适用的理论来看，刑事司法裁判是一个规则与法官共同作用的过程。裁判形成的基本框架为司法三段论的演绎推理模型，但实际上裁判的形成过程却具有多层的复杂结构［6］。刑事案件是由社会结构和法律结构组成，基于这两种案件结构又衍生出与其相对应的社会学裁判模式和法理学裁判模式，这两种裁判模式相互交织，共同推进刑事司法裁判的运行。

（一）法理学裁判模式与社会学裁判模式的并存

刑事司法裁判是一个定罪与量刑的过程，是刑法规范从文本规范到裁判规范惊鸿转身的过程。法理学裁判模式是基于案件的法律结构而进行的裁判模式，是事实与规范互相建构的过程，可以说法理学裁判模式是逻辑推理下的形式法治，实现的是“同案同判”的价值目标。由于司法裁判的两种裁判模式是形式理性与实质理性的有机融合，作为依附于法理学裁判模式而存在的社会学裁判模式是具有特殊的逻辑规则和理论内涵的。法律文本规范以相同的方式作用于案件事实类似的案件，进而得出类似的裁判结论。而组成案件社会结构的各种因素在任何案件中都是唯一存在的，不可能存在具有相同社会结构的案件。案件社会结构的构成要素具有隐性、范围广、组成复杂等特点，刑事案件的社会结构在规范与事实的等置匹配过程中，会通过各种途径参与到案件事实的建构过程中，对裁判结果的形成产生潜移默化的影响，最终可能会影响案件的裁量结论［7］。

案件的社会结构因素对案件裁判过程甚至是最终走向都会产生不同程度的影响。司法人工智能机器可能经过“深度学习”，对刑法文本规范与具体案件事实进行逻辑涵摄，会得出一个法律意义上的裁判结论，但其毕竟是机器，只会冷静、理性地照搬法律条文而不会感知周围社会环境的变化，也不会考虑被害人的情绪的起伏，其所作出的裁判结果很可能会导致法律效果与社会效果的失衡，从而引发更多的社会纠纷和矛盾。

大数据时代下的人工智能技术在追求形式理性的法理学裁判模式之中获得了广阔的发展舞台，司法人工智能机器通过“深度学习”能够对囤积的海量司法数据进行整合分析，深度挖掘和提炼司法数据之中的规律性和普遍性内容。司法人工智能服务平台就是充分利用智能机器强大的数据分析、数据提取、数据整合等优势，开发出“类案推送”“类案检索”“文书代写”“数据分析”等智能服务来提升司法部门的工作效率。然而，这可能会导致人工智能的运用与刑事司法裁判所追求的价值目标背道而驰，刑事司法裁判数据的消费者不同，抛出的问题不同，人工智能机器所受的影响也就不一样，这可能会导致新的同案不同判。从我国既往的长期司法实践来看，事实相同的案件在不同法院甚至同一个法院的不同法官中可能出现大相径庭的判决，由此导致的裁判不统一现象严重损害了法律权威，成为当代中国司法实践亟待解决的重要问题［8］。人工智能机器人进入到刑事司法领域，可能会给裁判者检索、推送完全矛盾的类似案例，使得裁判者面临完全抵牾的裁量标准，此种情形下，人工智能机器人为裁判者提供的裁量标准的可靠性就无法得到保障。

刑事案件的裁判不只是追求形式理性，而是要达到形式理性与实质理性的统一。司法裁判不只是宣布一个刑事司法判决书这么简单，而是希望达到“定纷止争”“案结事了”的裁判效果。在刑事裁判过程中，法官不只是作出一个最终的裁判结论，其还要向诉讼参与人说明裁判的理由，从法律和法理上向当事人作出解释。除此之外，法官还需要去安抚被害人及其家属的情绪，这些工作人工智能机器人几乎无法完成。司法人工智能机器人也许会大声宣读案件的最终判决，但是它无法向原被告双方告知案件裁判的逻辑推理过程以及量刑的理由，其不具有向原被告双方说理的技能。司法正义不仅要实现，更要以一种看得见的方式来实现，然而人工智能司法裁判系统的运作过程却是人类无法感知的，操作人工智能机器的管理者不可能向当事人解释：机器就是这么认为的。

社会学裁判模式相较于法理学裁判模式而言是隐性的，其体现的是司法裁判的实用主义价值理念。社会学裁判模式以案件的社会结构为基础，基于司法裁判追求法律效果与社会效果的统一，因此法官在裁判过程中不可能不考虑社会结构因素。社会结构是任何案件本身所固有的特征，特别是社会关系和地位的复杂结构，这些社会结构都可能会影响到整个案件最终的处理结果［9］，而这些社会结构因素是司法人工智能机器人在裁判过程中所无法触及的。

（二）裁判过程中社会结构因素权重难以量化

社会结构因素作为社会学裁判模式的组成要素进入到刑事案件的裁量过程，并悄无声息地影响案件的最终裁判结果，这已经成为一种客观的司法现象，但社会结构因素在案件的裁判过程中的权重大小却是很难量化的。案件的社会结构因素复杂多样，通过对近年来社会上发生的热点刑事案件的分析，可以发现诸如原被告身份地位、被害人家属态度、刑事政策、社会舆论以及法官的个人经历与价值观都会在一定程度上影响案件的裁判过程甚至是最终的裁判结果。在转型期的中国社会结构语境下，社会结构因素的内容相对来说更为丰富，在此仅以法官这一种社会结构因素作为视角进行说明：一流的判决书只能依靠一流的法官写出来，机器永远是机器。

刑法文本规范和案件具体事实是司法人员在刑事裁判过程中必须予以考虑的基本要素，但是在司法实践中，法官所要考虑的远远不止这两个因素。法官定罪量刑、出罪入罪的裁量过程是内心情感与大脑中枢互动交流的过程，是理性与感性碰撞、调和的过程。在此过程中，法官的个人情感因素发挥着举足轻重的作用。法官的情感特指法官在适用刑法、获得刑事判决活动中对与审理案件相关的因素作出的诸如喜怒哀乐等的心理反应［10］。但人工智能却没有那么感性，机器难以模仿和量化人类基于内心情感所作出的判断和选择。

刑事司法裁判过程是法官将刑法文本规范与具体的案件事实进行逻辑涵摄比对，然后再考虑案件的社会结构因素，作出一个实质理性与形式理性高度统一的司法判决的过程。法官这一社会结构因素进入到刑事案件的裁判过程，决定着案件的最终走向。在刑事司法裁判过程中，这些社会结构因素隐藏在案件的法律结构之下，被刑法文本规范所遮蔽，其裁判价值依附于刑法条文。刑事案件裁判规范是具体案件事实所对应的静态刑法文本规范与这些隐性社会结构因素有机融合而成的动态裁判规范。在这些案件的裁判过程中，不仅法律结构因素与社会结构因素二者所占裁判权重的大小很难被量化，同一种社会结构因素在不同案件裁判过程中所占权重的大小也很难被量化。如上所述，法官的个人经历、个人价值观、政治立场等对于案件的裁量过程所产生的影响是无法被量化的，但最终的裁判结果会反映出这一社会结构因素确确实实在一定程度上对刑事裁量过程产生了影响。对于没有感情的人工智能机器人来说，它不可能在案件的裁判过程之中去考虑这些复杂案件的社会结构因素，进一步来说，对于那些难以量化的社会结构因素的权重大小则是根本无法触及。

三、人工智能在刑事裁判领域的应用困境：“内忧”与“外患”

人工智能的发展应用给司法改革和法学研究都带来了前所未有的活力，但是在认识到司法人工智能具有广阔的发展前景的同时，必须正视人工智能在刑事司法裁判领域所面临的应用困境，对人工智能在司法裁判领域的发展保持一种审慎的态度。

（一）人工智能无法实现实质正义

刑事裁判是对犯罪嫌疑人进行定罪量刑的一种司法活动，仅仅依靠一系列的事实判断无法完成对被告人犯罪行为的评价，以及确定该行为是否需要接受刑法意义上的制裁。人工智能在进行数据分析的时候能够借助于大数据提供的多维度海量信息，凭借其超强的数据挖掘能力和智能决策机制去学习人类的思想，进而做出外在的行为，但人工智能毕竟是机器，难以模仿和量化人类基于内心情感所作出的判断和选择。人类不管做什么事情，一定程度上都会受情感支配。此外，人类在一起交流或者谈论某个话题的时候会涉及到审美或者常识性问题，比如，在一起喝咖啡的时候会对周围出现的人或事作出外在意义上的个人审美判断，或者在交流生活上的问题时会涉及到某些常识性问题。与人类相比，现阶段的人工智能在这些领域还显得颇为“稚嫩”。人工智能机器人在经过不断升级和改造之后也许会掌握很多技能，但是学习不仅是一个“知其然”的过程，更是一个“知其所以然”的过程，这也是人工智能相较于人类来说所存在的短板和不足。

刑事裁判作为解决社会纠纷的一种方式，其所要面对的是发生在现实生活中复杂多样的刑事案件，担负着“定纷止争”的重任，甚至关系到被告人的“生杀予夺”，因此案件的处理不仅要考虑刑法文本规范与具体案件事实的逻辑涵摄关系，更要考量影响裁判结果的社会结构。不同案件的社会结构是不可能相同的，案件的社会结构因素稍有不同，其处理结果就可能大相径庭。作为一个有血有肉有思想的人——法官，其在司法裁判过程中所要考虑的问题是人工智能机器人所无法解决的，而且这种思考中一定有无限接近于常识、充分考虑民意的合理成分。

不可否认的是，人工智能确实在很多领域表现得非常出色，比如电子商务、医疗卫生、经济金融、城市管理改革等领域，但是无论人工智能如何提升和发展，其在刑事司法领域的局限性都是显而易见的。比如，在故意杀人可能会被判处死刑的案件中，除应依据“罪行极其严重”以及“如果不是必须立即执行”等刑法相关死刑条文规定外，还应将诸如刑事政策、文化传统、道德习惯、公众舆论、司法经验、专家意见、加害与被害方等非刑法规范因素，纳入具体死刑案件裁判考量的范围［11］。这是一项极其复杂的判断，而不应简单地通过找寻先前类似案件的大数据来予以判定。再比如近年来出现的大量民事欺诈、非法吸收公众存款、诈骗等相互混杂在一起的复杂案件，在裁判过程中很难对其作出行为定性，更不要说该如何处罚了，遇到这类刑事与民事交叉的案件，司法人工智能机器人可能很难对此类违法犯罪行为作出准确判断。

数据精确量化分析能力是人工智能机器人的最大优势，这也许对刑事司法领域中经济财产犯罪的裁量会有帮助，但是不能回避的一点是，即便是财产犯罪也会涉及到一些非财产问题，刑事裁判所面临的是最为复杂的社会难题。在可量化的财产犯罪、贪污贿赂犯罪案件之中，每一个具体案件的犯罪情节都是不一样的。根据罪刑相均衡原则，在一般情况下，即便是两个犯罪数额相同的案件，在具体量刑上的悬殊也是存在的。比如，受贿罪的刑罚程度是由受贿的具体数额衡量的，在司法实践中，只要受贿数额在入罪标准数额以上的，通常是受贿数额每增加一定额度，刑期就增加相对应的刑期。但是，有些贪污受贿案件的社会结构相对来说就会出现不同之处。比如行为人贪污受贿后拿这笔钱去做慈善，或者是为家人治疗疾病，在这种情况下，如果将其与贪污受贿数额相同但是将这笔钱用于吸毒、赌博或者进行其他违法犯罪活动的罪犯处以相同强度的刑罚，则未必符合刑法罪刑均衡的基本原则。从这一方面也可以看出，即使司法人工智能机器人的数据精准量化分析能力很强，但这并不是刑事司法裁判所真正需要的，因为刑事司法裁判并不是一味地追求精确性。刑罚论的问题与功利主义、报应主义等哲学上的问题相联系，其确定性也只能是相对的。就具体的量刑活动而言，刑期在一定幅度内上下浮动完全是正常的，人工智能偏重于精细化的运算而缺少理性的判断与分析，容易陷入机械化量刑的桎梏之中［12］。刑事司法裁判要解决的是现实社会中最为极端的纠纷，其终极目标是维护整个社会的公平正义。

（二）匮乏且低质的司法数据无法满足人工智能的需要

毋庸置疑，近年来多维度、海量的大数据为人工智能的蓬勃发展提供了资源支撑和源源不断的动力。法律领域中的人工智能无论基于何种算法，其基础都是大量数据尤其是大量优质数据的投喂［13］。在司法裁判领域，由最高人民法院构建并在2014年正式推出的“中国裁判文书网”，为人工智能在司法裁判领域的发展奠定了良好的基础。然而，并非只要配备了海量司法数据，法律人工智能就随之实现了［14］，司法数据的数量多并不一定代表质量高。如果要将这些司法数据提供给机器人去学习，至少存在以下问题：（1）司法数据不充分。现阶段供人工智能服务系统平台研发的原始司法大数据主要来源于中国裁判文书网上发布的裁判文书，然而发布到裁判文书网上的裁判文书数量可能仅占全国各级人民法院完成审理案件的二分之一［15］，也就是说，还有将近一半左右的裁判文书并未出现在裁判文书网。（2）司法数据并不一定值得学习。以近年来在社会上不断引起热议的正当防卫制度为例，我国《刑法》规定的正当防卫制度过去长期被虚置，很难得到认定，被称作“僵尸条款”，很多案件原本就应该宣告为正当防卫，但是迫于受害者一方的压力，司法实践中不乏将正当防卫人为地认定成故意伤害犯罪的案例。这些上传到裁判文书网上的刑事司法判决书的参考价值是值得怀疑的。换句话说，人工智能机器人学习的对象出现了偏差，模仿它的人工智能机器人同样会延续其所犯下的错误，甚至在错误的道路上越走越远。（3）司法数据体量大不等于质量高，“大”并不代表“准”。相类似的案件，法官可能有各种各样的判决，其中一定比例的判决结果类似，但不能说这一部分的判决结果就能够代表其他部分的判决。在司法实务中，对于具体事实大体上一致的案件，判决结果悬殊甚至是相互冲突的情形经常出现，在此种情况之下，到底该去学习哪一种判决？可能会让人工智能机器人“迷茫”吧！(4）司法数据会出现过时问题。随着时代的进步和发展，立法者会对法律进行适当的修改和完善。近年来刑事立法活动比较频繁，刑法修正案不断推出，两高发布的司法解释更是让人应接不暇。相关刑法修正案或司法解释一旦发布实施，裁判文书网发布的相对应的判决书中定罪量刑结论的参考价值将大打折扣。也许人工智能机器人经过新一轮的“司法考试”依旧能够“合法上岗”，但是人工智能机器人到底能不能追得上立法者的步伐？这一点是存在疑问的。（5）司法数据未必是客观的。有的地区，刑事司法裁判往往会考虑地域保护、领导意志、社会舆论等因素，这会导致案件的处理方向和结果直接偏离法治轨道。这类裁判文书的合理性本身就已经欠缺，那么其作为人工智能机器人“深度学习”对象的可靠性则更令人堪忧。

另外，由于算法很重要，不同机构的算法不一样，最后会导致司法裁判结论不同，由此可能形成“工程师判案”的局面。还有一点，技术的运用最终要追求确定性，“算法”的结果是告诉法律人一个结论，但是，司法的魅力或者规律就是不确定，需要在对抗中商谈、达成共识。大致相同的案件，参与辩护的律师不同，检察官的兴奋程度和对抗性不同，法官处理案件的结论也就可能不一样，这些情形机器都不可能算得出来。

四、人工智能在刑事裁判领域应用的优化路径：原则与应对

人工智能在刑事司法裁判过程中应用的局限性并非意味着人工智能没有价值、没有发展的空间，而是在现如今司法人工智能狂热的大背景下，应对人工智能是否可以替代裁判者展开思考。人工智能技术确实已经在司法领域的一些方面发挥了基础辅助作用，一定程度上缓解了办案人员的压力，提升了司法机关的办案效率，但是不可否认，人工智能在刑事司法裁判领域的应用具有上述的局限性，因此，必须要对人工智能在刑事司法裁判领域中的应用进行路径优化，明确人工智能在刑事司法领域应用的地位并针对上述局限性提出相应的解决办法。

（一）人工智能在刑事裁判中的辅助性地位限定

“法院是法律帝国的首都，法官是法律帝国的王侯”，这是美国著名法学家德沃金在《法律帝国》一书中对司法权力地位进行论述的经典名言。对犯罪嫌疑人定罪量刑的审判权只能由法院来行使，而在法官责任制的背景之下，案件的审判权是专属于法官的，所以必须要坚持以法官为中心的原则，法官在案件的审判过程之中居于主导地位。人工智能在刑事审判过程之中扮演着裁判官辅助者的角色，在案件的定罪量刑过程之中提供辅助性的工作。因此，在刑事裁判过程之中，整个案件的裁判思路必须以法官为主线，切不可依赖于人工智能，否则一旦人工智能成为案件实质意义上的裁判者，将会违背司法独立的基本原则，影响司法裁判的自治性。所以，必须明确人工智能在刑事裁判中的辅助性地位，既要警惕司法机关主观意义上对人工智能的过度依赖，也要防止客观意义上人工智能对司法裁判的过度渗透。

（二）兼顾案件裁判结果的实质正义与形式正义

由于人工智能自身的局限性，其无法在裁判过程中考虑到案件的社会结构因素，进而会导致案件的实质正义难以实现，因此，在案件的社会结构较为复杂的情况下，由于人工智能现阶段的技术缺陷，司法者应积极发挥自己的主观能动性，对于国法、天理、人情等各种复杂因素相互交织在一起的利益瓜葛予以精准认识以及合理处置。在疑难案件之中，人工智能是很难发挥作用的，更不要指望处于弱人工智能时代下的机器成为刑事司法裁判领域的独立主体。未来人工智能可以继续升级改造，但人类并不一定非要成为“甩手掌柜”，换句话说，如果人工智能真的发展成为强人工智能时代下那种超越人类的裁判产品，那么律师、法官还有什么发展空间吗？因此，在实际的司法裁判过程之中应该具体问题具体分析，对于那些社会结构比较简单的案件可以允许人工智能介入到裁判进程，而对于那些法律结构和社会结构复杂的疑难案件，应该是人工智能介入的禁区，法官应该果断放弃借助人工智能裁判的路径，充分参与到案件的裁判过程中，保证案件裁判的法律效果和社会效果的统一。

（三）完善数据的收集和复合型人才的培养机制

人工智能发展的好坏取决于数据，数据的质量和数量决定人工智能的发展程度。由于我国目前司法人工智能获取的数据基本来源于裁判文书网，所以应大力完善裁判文书网中的数据。司法机关应该贯彻公开透明的原则，除了一些涉及国家安全等极端因素的案件可以不入裁判文书网外，必须保证推送其他裁判文书进入到裁判文书网中，给人工智能在司法领域创造一个数据完整的基础环境。此外各个部门也要积极地进行数据共享，打破各个部门之间的数据壁垒，破除数据孤岛效应，才能真正实现数据的流通，让人工智能能够吸收充分的养分。要想真正发挥人工智能在刑事司法裁判领域的作用，除了要拥有体量与质量优良的司法数据库，更为关键的一点是，需要真正精通法律与人工智能这两方面知识的研发者不断升级和改良人工智能，同时使用这一人工智能机器的法官或者是律师也应同时具备法律与人工智能两个领域的理论知识背景。只有当法律人与技术人密切合作、相互理解，充分获知对方的需求与期待并实际解决法律与技术运用中的实践难题时，才是法律人工智能在法律界大展拳脚的时刻。