国内司法人工智能的应用和反思

付卓然

(山东政法学院 经济贸易法学院，济南 250014)

人工智能与法律结合早已不是新鲜的理念，以布坎南和海德利克发表《关于人工智能和法律推理若干问题的考察》为起点，法与人工智能的理论已历经半个世纪的发展。[1]但是受困于人工智能理论的不成熟，具有实际应用意义的法律人工智能，并未能真正出现。但是，随着人工智能在“深度学习”技术上的突破，以及计算机科学发展所提供的助力，人工智能在具体专业领域内进行实际应用的可能性大大提升。基于此背景下，大批的法律人工智能陆续出现在人们的视野中。例如，提供法律咨询服务的Ross；提供合同分析服务的LawGeex 、KMStandards和Seal；以及可以对罪犯进行再犯预测的COMPAS。

其中，知名度较高的是美国的COMPAS系统。①该系统可以评估罪犯的再犯风险，相关研究报告表示该系统的预测成功率可以达到65.1%，这使该系统的评估结果具有了一定的参考价值。而COMPAS之所以会被广泛讨论，主要是因为威斯康星州的卢米斯案。②在该案中，初审法院依据了来自COMPAS的风险评估，对卢米斯判处了较重的刑罚。卢米斯对此有异议，认为该AI评估侵犯了他的正当权益，但是高等法院维持了原判，这等于是承认了人工智能的分析预测具有合法效力，该案也成为了人工智能进入司法领域的一个标志性事件。国内最早的人工智能介入司法的实例，应是2006年山东省淄博市淄川区法院推出的电脑量刑系统③，该系统的出现同样引发了理论界的争论。当时很多学者提出质疑，将人工智能引入司法领域是否确有必要，人类法官完全可以依靠自身的专业知识与严谨逻辑做出量刑判决，并不需要来自人工智能的辅助。关于人工智能进入司法领域的合理性的相关争论一直持续到今天，争论的关注点也从人工智能是否能辅助甚至替代法官，延伸至哲学与人类的尊严价值层面。从中可以很明显感受到传统的法律界对于人工智能的矛盾心理。毕竟自司法从人类社会中出现开始，这就是一个以人为绝对中心的领域。因此对于人工智能的介入，法律人抱持着犹疑与不信任的心态。

但是随着国家层面的大力推动，我国的人工智能已经在司法实务中进入了快速发展的阶段，人工智能与司法的结合成为了一种政策推动下的既成事实。在贵州，自2016年起就开始尝试研发“法镜系统”，并将该系统嵌套于司法程序中，用于规范公检法的证据搜集与使用，对其进行证据标准指引；北京高院在2016年底推出了“睿法官”智能研判系统，该系统可以为法官提供办案规范和量刑分析等精准信息，试图推进法律适用和裁判尺度统一；2017年上海市高院牵头研发的“上海刑事案件辅助办案系统”，则是近年来受到较多关注，曝光率比较高的人工智能司法辅助系统。[2]因此，在人工智能赋能司法成为了既成事实的当下，法律人应当如何立足于这一现实基础，去认识并把握人工智能的存在意义，从而推动这一新事物走向良性的发展道路，就成为了近在眼前的难题。

一、国内司法人工智能发展的动因

人工智能的研究是以模仿、复刻人类智能为终极目标，所以它从诞生起便天然带有着对人类智能的挑战性。因此，人工智能的相关研究往往伴随着和其它人类智能领域的结合，其中就包括司法领域。而在理想主义者心中，人工智能进入司法领域，尤其是对法官进行完美替代，实现马克斯·韦伯所称的“自动售货机式的法官”，是解决如今司法制度的种种弊病，实现公平公正的司法价值的完美路径。在此姑且不讨论这种理念是否合理，因为现如今的“弱人工智能”远不可能达到人类的智能水平。在此空洞地谈论，诸如人类法官是否应当被机器取代，或者人类是否应当允许这种级别的人工智能出现之类的话题，是没有太多实际意义的。[3]尽管“深度学习”引领了人工智能在本世纪走向实际应用的浪潮，但是整体的人工智能理论水平并没有发生质的飞跃。所以，人工智能在技术上的定位不可能超脱工具的范畴，充其量只能成为“自动化水平较高的机器”。所以，在人工智能尚处于较为初级的阶段时，我国决策层却选择大力推动人工智能的司法应用化，该现状的形成是外部环境与内部诱因的共同作用。

(一)境外法律人工智能应用化的浪潮形成

在很多人眼中,2017年是中国的人工智能“元年”，国家陆续发布了《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等政策性文件，将国内人工智能的发展浪潮推至高峰。也是在国家政策的推动下，法律界才开始逐渐正视人工智能的存在。与国内相比，国外的法律人工智能的实践就远远领先，姑且不论上世纪七十年代由麦卡锡编制的实验性质的TAXMAN系统，仅上文所言的COMPAS就已经是1998年的产物，这也是在卢米斯案中法官会采信COMPAS的分析报告的其中一个因素。因为对于美国的司法界人士而言，人工智能不是一个天方夜谭的新奇玩具，而是已经存在很长时间且具备了一定信任度的事物，这些司法人工智能被广泛应用于美国各州的量刑、假释等司法活动中。尽管2016年哈佛大学肯尼迪学院曾发布一份报告指出，现存美国的各类针对犯罪风险进行预测分析的人工智能，均存在着“算法歧视”，尤其是针对有色人种的隐形歧视。[4]但是，司法人工智能并没有因为它的缺陷而被美国司法界彻底放弃，依然被广泛应用。

而将视角扩展至整个国际环境，就会发现人工智能在法律领域的应用已经不仅仅局限于司法量刑或者再犯预测。国际律所Dentons在2015年5月启动了一项名为Nextlaw Labs的项目，该项目主要向一些法律与高新科技结合的研发计划提供资金支持，该项目的资助对象中就有智能律师ROSS④。ROSS的整体程序存在于虚拟云端，它的客户只需要在主页的输入框键入自己的问题，ROSS就会据此浏览数以万计的相关法条和判例，最后筛选出符合用户需求的信息。此外，ROSS还会显示相关的预测结果，高亮标出ROSS认为用户可能会需要的看的一些部分。目前，ROSS已经拥有了为数众多的AM200(可以理解为法律事务所当中的世界200强)客户，例如Latham Walkins(2020年全球收入第二)和Denton(全世界职员规模最大的跨国律所)。与ROSS类似的还有英国的CaseCruncher Alpha ，它的著名事迹就是在2017年伦敦举办的一场“基于数百个PPI(付款保护保险)错误销售案例事实来判断索赔与否”的法律比赛中，以86.6%的准确率战胜了百名人类律师取得胜利。

通过以上这些实例，不难得出一个结论：尽管人工智能尚处于发展很低级的阶段，但是对于它的实践尝试，尤其是在法律领域的应用,已经表现出了极强的塑造效应。[5]所以，与其因为犹疑而固步自封，错过了法律人工智能应用化的先机，不如勇于成为相关领域的拓荒者。这也是促使决策者对人工智能加以重视的主要外部因素。

(二)司法改革和探索新的司法模式的需要

我国自2016年开始推进“以审判为中心”的刑事诉讼改革[6]，其目的就是为了改变在过去的“以侦查为中心”的诉讼模式下的种种弊端。在“以侦查为中心”的刑事诉讼模式下，过度强调了侦查机关在司法办案中的重要性，这就导致了侦查机关承受了超出其本职义务之外的压力，使得我国的刑事诉讼流程呈现出一些不合理之处。

其一是证明标准的问题。刑诉法规定，公安机关将刑事案件移送审查起诉时，应当做到“犯罪事实清楚,证据确实、充分”，但是刑诉法对于起诉阶段与定罪阶段的证明标准的表述虽有些许措辞不同，但是内容依然是基于“犯罪事实清楚，证据确实、充分”而展开。由此可见，我国的刑事证明标准在整个刑事诉讼阶段几乎是统一的，侦查结案的证明标准与审判定罪的证明标准之间变化不大，这从根本上是违反认知规律的。一旦侦检机关认定了案件本身达到了“事实清楚，证据充分”的标准，那么就意味着刑事诉讼在实质上已经结束了，审判阶段的法官只是通过卷宗对检侦机关的结论进行审查与重复确认。[7]在这种情形下，审判阶段的控辩双方的法庭辩论失去了意义，因为法官已经通过来自检方的卷宗，有了先入为主的认知。尽管，要求侦查机关以高标准完成结案的出发点是好的，但是实践中却导致了刑事司法审判沦为了证据审查环节，审判现场的控辩对抗流于形式，被告人处于极端不利地位，其正当辩护权利不能得到实质性的行使。其二是取证的违规违法问题。侦查机关长期存在着违规违法获取证据的的行为，其中最典型的就是违法获取犯罪嫌疑人的认罪供述。在较长的时期内，口供是刑事司法中最具有证明力的证据，只要侦查机关成功获取了犯罪嫌疑人的认罪供述，即便没有相应的实物证据予以佐证，侦查机关也可以凭口供结案，并且会得到检察院、法院的支持。这直接引发了实践中大量的刑讯逼供、诱供的行为，其最直接的恶果就是大量冤假错案的产生。除了非法证据外，侦查机关取证流程的粗糙，还会导致大量瑕疵证据的出现。

但是此次改革至今为止，达成的实际成果有限，如证明标准无层次、取证杂乱等典型问题未能实质性解决。究其原因，一是办案人员、法官的主观认知因人而异，难以统一；二是改革未能突破旧有模式，相关规则未能发生实质性变化。鉴于此，将人工智能这类的高新技术引入刑事司法领域，建成所谓的“智慧司法”就成为了改革成功的重要保障。[8]

二、现阶段司法人工智能的主要功能方向

相较于国外由资本市场主导的人工智能的法律领域应用化，我国在人工智能赋能司法的过程中，起主要导向作用的是国家决策层，这也导致了我国看似繁多的司法人工智能，其实趋于同质。在最高院出台的《关于加快建设智慧法院的意见》中，明确提到要运用大数据和人工智能技术建成可以量刑辅助、类案推送和偏离预警的司法辅助系统，这也几乎确定了我国司法人工智能在当前的功能定位。而在这三个典型的功能模块之外，又延伸出了涉及证据规则、证据标准等，辅助公检法机关对证据进行审查的功能模块。这些功能模块并非是完全泾渭分明的，而是有着实质上的联系，司法人工智能的价值需要建立在对这些功能的合理运用上。[9]

(一)证据审查

证据是司法实务的基础与灵魂，证据的质量以及相应的采信规则直接关乎着司法诉讼的结果，因此参与司法诉讼的各方都是围绕着证据展开各项工作。也正是基于对证据的重视，中央政法委提出通过强化大数据和人工智能的运用，推动“统一的证据标准”的建成。所谓“统一的证据标准”，是指通过人工智能技术实现对于证据的指引、认定、审查、排除，建立实质上的统一法定证据标准，改善实践中的取证主观任意性和程序瑕疵性。因此，包括贵州的“法镜系统”和上海的“206系统”在内的司法辅助办案系统，都将“统一证据标准”做为核心研发理念。[10]在此基础上，相关的功能主要有三类：

其一是证据标准的指引，也就是基于证据标准，指引司法机关的证据搜集工作，确保证据链的完整性。[11]其原理是，司法人工智能通过对司法裁判文书的学习，识别出不同类别的案件所需要的证据构成，并通过进一步的概率分析识别其中的关键证据。其二是单一证据的证据能力认定。通过人工智能“深度学习”和人工辅助相结合的方式，确定用于证据审核的校验点，当办案人员提交一份电子化的证据材料，人工智能可以做到基于事先确定的校验点，对该份证据的证据能力进行审核。如果证据存在瑕疵，系统会提醒办案人员如何修正；如果审查出存在非法证据的情况，系统会提示该证据不具有法定效力，应予排除。其三是基于证明标准的证据指引。该功能与第一个证据指引功能间的不同在于，该功能主要面向刑事司法诉讼中的证明标准层次化问题。通过区分立案、结案、移送审查起诉、起诉、审判等不同阶段的不同的证明标准，来确定其所需的证据种类，以及证据链的完整程度。

(二)类案推送

类案推送功能所指向的核心问题，就是同案不同判以及类案判决差异过大的问题，换言之就是司法公平的问题。由于人的主观认知，会受不同的成长经历、知识水平、道德水平等因素的影响而有所差别。因此对于同样的客观现实也会有不同的解读，这也是实践中会出现同案不同判的主观原因，因为法官不可能摆脱自己身为人的局限性。因此想要解决类案、同案的判决差异问题，实现司法公平性，仅仅通过提升法官的专业水平，强化他们的思想建设是不够的，必须要有来自外部的影响去收束法官们因认知差异而导致的思维差异性，这正是类案推送的价值所在。人工智能可以对案件具体情节进行提取，然后与数据库中的司法案例进行匹配，根据相似度大小筛选出类似案件，法官在就可以在参考类似案件的前提下进行后续裁判。

目前，类案推送是各司法人工智能均具备的功能模块，并且最高院在2018年上线的“类案智能推送系统”，是现阶段唯一一个面向全国司法系统的人工智能。这也从侧面证明了关于类案、同案裁判问题的重要性。

(三)量刑辅助

量刑规范化改革是是基于新时代法治建设的客观需要而推进的重大司法改革项目，该项改革自2008年就开始部分地区试点，之后在2010年全国范围内推进相关工作。所以在2017年后开始推进的司法人工智能的研发中，自然就出现了量刑辅助系统。该系统旨在通过提供量刑建议，辅助法官进行量刑工作。需要要强调的一点是，来自人工智能的量刑建议不具有法律上的裁判效力，因此是否采纳该建议还是应当由法官依据客观现实，自行做出判断。而量刑辅助系统的具体效用需要与偏离预警系统进行结合才能体现出来。

(四)偏离预警

所谓的偏离预警是建立在量刑辅助系统基础上的功能，属于量刑辅助的进阶技术。人工智能通过对大量司法裁判文书的学习，建立用于辅助量刑的算法模型。而后它便可以针对法官的已决案件，进行偏离审查，如果法官判决结果与算法模型的计算结果相差过大，系统就会发出自动预警。如果说，量刑辅助是对法官未决案件的辅助，而偏离预警更多地面向已决案件的质量控制，它具有防止和控制法官自由裁判风险的功能。建立偏离预警有三个步骤：第一步构建完善的法律知识图谱，筛选精选案例进行智能推送、归类和识别。第二步导入法律规则，由人工智能系统对案件大数据进行深度学习、精确解构和智能识别。第三步通过偏离预警功能，从个案解构到类案识别再回到个案，解决裁判结果与程序偏离预警的问题。

三、国内司法人工智能的现实困境

尽管在国家层面的推动下，我国的司法人工智能发展迅速，并且学界的相关理论热度也持续升温，但是，人工智能在司法实践中的热度却似乎有所下降。自2018年之后，几乎没有新的司法人工智能在司法实践中出现。最高院曾在2017年宣称，会在两到三年的时间内上线一个面向全国司法系统的量刑辅助系统，但是该系统直到现在依然杳无音信。人工智能在实践中逐渐降温，与理论界的高热度形成了强烈的反差。显而易见，司法人工智能的发展正面临着诸多困难。

(一)技术困境导致的实践落差

当前“弱人工智能”的技术本质是“深度学习”模式下的人工神经网络，主要依靠通过对大数据的学习，基于知识表征建立起一个算法模型，而司法人工智能同样如此。通过对海量裁判文书、法律文件的深度学习，人工智能可以在案件要素特征和裁判结果之间建立有高置信度的关联规则，实现案件要素有机重构。但是在现有的技术条件下，司法人工智能面临着一些技术性困境。这些技术困境使得人工智能的实践效果低于理论预期。

第一，司法数据质与量的问题。[12]由于人工智能是通过对大数据进行“深度学习”来建立算法模型的，因此数据样本的好坏对于人工智能的模型训练成果有直接影响。而在实践中，主要的司法数据来源对象是中国裁判文书网的公开案例以及各地方内部的裁判文书数据库。以“上海刑事206系统”为例，录入其数据库的裁判文书约有2210万篇。这看似是一个很庞大的数据总量，但是尚不足以达到大数据的体量标准。在云计算和数据挖掘支持下的大数据，其体量已经远远超越普通人的认知。因此，2219万的案件数据尚不能支持起大数据级别的“深度学习”。况且，案件是分不同类别的，而2219万是所有类别的案件数量总和。这就可能出现某一单独类别的案件数量不足，出现“小样本”⑤的问题。所谓的“小样本”就是指的深度学习的数据库对象体量过小，使得模型训练不能有效分析出数据间蕴含的隐性联系与规则，导致深度学习沦为一种“屠龙之术”。[13]此外，裁判文书本身的质量问题也是需要格外注意的。美国出现的“算法歧视”现象，就是一个格外值得警惕的例子。要避免人工智能因学习的数据而建立一种偏见性规则，这就要保证司法数据库的裁判内容和办案流程均经得起检验。这在当前的实践中存在较大的困难。

第二，人工参与的比例过高。人工智能的自动化特性是其区别于传统的信息科技产物的重要特质，它的自动化特征既体现在替代繁重且重复的人力劳动，还在于其自我学习、自我修正的能力，能够极大减轻人力对于智能系统的维护升级压力。但是，现阶段的司法人工智能却并不能展现出足够的自动性特征。比如说人工智能理应自主处理裁判文书进行特征、情节的提取，但是由于人工智能在自然语义识别、上下文处理等方面的技术短板，导致机器难以自主完成相应的工作，这就需要人类进行繁重的人工标注工作。换言之，人工智能用于学习的数据样本已经是经过特征标注后的“二手样本”。这导致了人工智能的训练学习成果将直接与人工标注挂钩。除人工标注之外，在知识图谱的构建、数据库的建立等方面均需要大量的人力投入。如果再考虑到较长时间跨度内必定会出现的法律修改、新法出台等情形，这种保姆式的人工智能研发模式，注定会造成极大的人力负担。而过高比例的人力参与，事实上并不符合对于人工智能自动化的预期。

第三，司法人工智能被决策层认为是推进“以审判为中心”的改革中极为重要的助力，将其引入司法领域的目的是为了提升司法办案的效率，改善司法办案的质量。[14]但是，现阶段的司法人工智能虽然看似功能全面，但是受困于实际的技术水平，并不能如预想的那样推动司法体系的全面升级。比如，“206系统”曾在一起盗窃案中，要求办案人员针对被盗窃的人民币出具鉴定意见，然而人民币是不需要由专家鉴定其价值和特征属性的，这显然是人工智能预设的“统一证据标准”在面对特殊情况时的失效。现阶段人工智能僵化且机械的算法设计，使得其并不能灵活应对司法实践中的复杂情况，更遑论为办案人员提供帮助。并且司法人工智能对于办案效率的提升也很有限。实践中会出现办案人员按照人工智能的提示，反复更改补充相关的证据材料，导致办案周期被拉长的现象。虽然确实有助于避免司法办案出现瑕疵及违规的现象，但是额外付出的时间成本，是现阶段“案多人少”的司法机关不愿承受的。因此，司法人工智能在实践中既没能提高办案效率，减轻办案人员负担，也未能实际上提升办案质量，改善司法面貌。

(二)模糊定位导致实践遇冷

无论是理论界还是实务界，对于人工智能在司法领域中的定位都抱持着相同的观点：人工智能应当是辅助办案人员的工具。[15]因为无论是从现有人工智能的技术水平，还是现行司法制度的稳定性考虑，人工智能在进入司法领域之初，必然是处于人的附庸物的位置。但是，将人工智能认定为辅助工具，看似解决了人工智能的定性问题，其实不然。因为在“工具”这个概念范畴中，尚存在着很多差异性。比如，厨具对于厨师是工具，厨师的技艺需要通过厨具转化为美食，所以厨师实际上是具备厨艺的人和厨具的复合体；而哑铃对于健身人士是一件工具，但是健身人士可以选择哑铃之外的工具进行健身，甚至无需这些外在的工具都可以进行身体锻炼。同理，人工智能的工具定位会导致其出现存在必要性的困扰，换言之，司法办案人员是否必须使用这样一件工具，是值得商榷的事情。而从现在的实践情况来看，一线办案人员的态度很微妙。一方面，办案人员难以对人工智能这种新事物建立信任；另一方面，办案人员对自身的专业能力具有自信，不认为需要来自人工智能的辅助。因此，在实践中司法人工智能处于一种尴尬的境地。面对简易案件时，办案人员完全可以凭借自己的丰富经验和专业素养，独立完成相关的取证、事实认定、法条适用等工作，并不需要来自人工智能的辅助。而面对案情复杂或者引发了舆论争议性的案件，办案人员往往谨小慎微，尤其是现行的司法追责制更是给办案人员造成极大心理压力，生怕案件处置不当引发负面影响。在这种情况下，办案人员更不可能将信任赋予人工智能，决意依靠人工智能的辅助来办案。这就导致人工智能在实践中往往被束之高阁，实际使用率不尽如人意。[16]

四、对于国内司法人工智能发展的反思

我国司法人工智能的发展毫无疑问正处于一个十字路口，理论界的火热和实践遇冷之间的反差，充分说明亟需对国内的司法人工智能的发展进行梳理和反思。想要改变当前的局面，不但应当积极推进理论发展，还应当在主观意识认知层面

第一，改变急于求成的心态，放缓研发周期。我国的司法人工智能是因政策推动而快速发展起来的，人工智能的研发主要依靠地方法院和科技公司的合作。然而无论是法院还是科技公司，均没有相关的研发经验和技术积累。因此，在没有成熟的技术理论支持下，执意追求研发速度的代价，必然是质量上的不尽如人意。比如“上海刑事206”系统的研发耗时164天，就并非是一个符合科技研发规律的时长。[17]无论研发团队的专业水平有多么出色，都不可能只用不到半年就从无到有研发出一个成熟的司法人工智能，这就意味着其本身的质量是差强人意的。这一点通过一线办案人员的负面反馈就可以体现出来，对此研发人员也坦承“系统尚有很多不足，需要后续继续改进”。既然如此，理应采取更长的研发周期来保证人工智能的质量，而不是追求政绩火速上线，却引发实务界的各种负面评价。因此，司法人工智能的研发放缓是真正有利于其长远发展的策略。从上到下，从理论界到实务部门，应当对一个高水平的成熟人工智能的出现持有足够的耐心。因为司法人工智能不仅仅是一个司法领域的新技术应用问题，更是一个科技创新问题，必须要尊重科技创新的基本规律。只有夯实基础理论，才有可能在技术应用上走得更远。

第二，司法人工智能的定位调整。目前理论界、实务界对于司法人工智能的定位是一致的，即辅助司法办案人员的工具。该定位本身没有问题，仅从现阶段人工智能的理论瓶颈来分析，人工智能也不可能有居于人类之上的能力。但是，考虑到司法领域引入人工智能的目的，单纯将其定位为辅助工具，不能准确展现人工智能的价值所在。事实上，人工智能更应该成为规则与程序的一部分，其价值不仅仅在于辅助办案，而在于推进了司法的“升级”。“行动者网络理论”的开创者拉图尔曾分享过一个这样的事例：有一天，他的心情很糟，因此在开车时故意不想系安全带——通过违背常识规则的方式发泄坏情绪，但是汽车的安全系统在第十秒开始发出“驾驶人员未系安全带”的警告，他仅在警告声中坚持了十秒就不得不系上了安全带。他在事后思考，为何自己试图做些不守规则的事情却没能成功？很明显，汽车安全系统这个人工造物对他的行为产生了决定性影响，使他做出了违背自由意志的行为。⑥人工造物对人类自由意志进行能动性影响，进而改变人的具体行为的现象具有普遍性，且是“行动者网络理论”[18]一个很重要的基点。而借鉴这些事例和理论，不难发现人工智能对于司法领域也可以产生相同的效应。比如上海206系统在研发过程中就始终贯彻着“统一证据标准”的理念，该系统的证据指引功能的目的就是对司法办案活动的取证行为起到规范、指引作用；贵州的“法镜”系统就希望构建一个串联公检法整个办案流程的智能平台。如果这些人工智能在实践中得以发挥应有的作用，那么人工智能就会产生一种规范化的效力，对于司法办案人员执法水平的全面提升，有积极影响。所以，对待人工智能不能仅仅将其视为纯粹的辅助工具，而应当将人工智能看作是未来司法领域的重要组成部分，它不仅是辅助办案人员查缺补漏的工具，更是维护司法规则的“非人监督者”。

第三，正确认识人机结合式的新型司法模式。对于人工智能赋能司法，理论界保持着一种矛盾的心态，既认识到人工智能的潜在价值，又对其替代人类智能的可能性怀有疑虑。这就导致相关理论对于人工智能的应用边界进行一步步限缩，而对于法官等司法领域的人类角色进行百般维护和推崇。但是这种思潮的基础往往不是出于严谨的理论认知，而是朴素的情感认同。诚然，以人类法官为核心的现代司法制度已经有几百年的历史，且有效维护社会公平正义，保障社会福利最大化。但是，必须认识到的一点是，以人类法官为核心的司法制度并不是完美的，[19]这点仅从我国的“冤假错案”就能体现出其中的缺漏之处。“冤假错案”的产生并非只是因为我国的法治不健全而导致的问题，哪怕是在法治完善的英美，也会产生“辛普森案”这种违背人类社会公理认知的情况。当今世界范围内的所有司法体制，究其根本，无非就是以人类法官作为国家权力的代行者，以法庭的封闭性和审判活动的仪式性进一步加强司法的威信，其核心本质是国家力量对于社会秩序解释权的垄断，以及对私人权利诉求行为的阻却。[20]所以，以人为主体的司法制度是基于社会现实，应对社会矛盾的合理解决方案，但是未必是最优解。所以，当人工智能这种有可能在智力上对人类提供帮助甚至替代的智能机器出现时，理所当然的会对新型的司法制度的出现提供契机。因此，对于司法人工智能的出现不能因朴素情感而持反对意见，须知司法之初心在于化解社会矛盾，保障社会利益，维护社会公平正义，而不在于司法权力的行使主体是否为纯粹的自然人。

诚然，现如今的人工智能远远达不到替代人类的“强人工智能”的程度，而是智能水平较低的“弱人工智能”。但是，在合理运用的情况下，其对人类智能的提升作用也是不可估量的。因此，与其针对人工智能的技术缺陷大加批判，否定其价值，不如深入去探究人机交互式的新型司法制度的蓝图。[21]在这个蓝图中，司法的主体不是单独的自然人，而是人与智能机器的结合，以人机交互的形式参与到司法实务之中。人工智能既如同规则实体对司法办案人员进行约束，又如同“体外大脑”对司法办案人员提供智能辅助。这种深度人机交互式的司法形态，可能才是符合未来的选择。

注释：

①参见熊秋红：《人工智能在刑事证明中的应用》，《当代法学》2020年第3期。

②参见朱体正: 《人工智能辅助刑事裁判的不确定性风险及其防范—can美国威斯康星州诉卢米斯案的启示》，《浙江社会科学》2018年第6期。

③参见季卫东：《人工智能时代的司法权之变》，《东方法学》2018年第1期。

④参见“机器之心独家对话Ross Intelligence：世界首个人工智能律师是如何炼成的？”，载搜狐网https://www.sohu.com/a/120011658_465975，最后访问时间：2020年10月。

⑤参见徐英瑾：《人工智能技术的未来通途刍议》，《新疆师范大学学报(哲学社会科学版)》2019年第1期。

⑥参见张卫：《伦理空间的暗物质》，《伦理学研究》2018年第2期。