智慧司法：刑事裁判文书改革的局限与前瞻

王春丽王春芳

（1贵州大学法学院，贵州 贵阳550025；2六盘水师范学院马克思主义学院，贵州 六盘水553001）

当下，人工智能在法律领域的应用与发展已经成为学界和实务界的热点问题。智慧检务、智慧法院的建设更将智慧司法的理念演绎到极致。“司法大数据”“人工智能”“智慧司法”已然成为具有时代标杆意义的热词，在法律界乃至社会各界广泛流行开来。以“人工智能+”为标志的法学各部门领域的论述和研讨亦可谓清芬蕴藉、不减酴醿。我国法律界对“司法人工智能”持有极高的期待，并随着一些软件如法律信息系统、法律咨询检索系统的司法便利而大大增强了法律人研发人工智能的决心和信心[1]119-125。然而，智慧司法究竟有多么智慧，智慧到何种程度？提供给人工智能系统学习之数据的客观性如何？司法人工智能之“智慧”与司法者之“智慧”究竟能否等量齐观？人工智能系统在司法场域应用的边界何在？其对法律文书的改革乃至裁判文书的形成又会产生怎样的影响与渗透？这一系列的问题迄今未在学界和实务界达成共识性认知。人工智能披裹着神奇的光环强势入驻法律甚或司法决策系统，已经成为不争的事实。面对此情此景，讴歌者有之，批判者有之，担忧者亦有之。本文拟从智慧司法对司法决策的现实或潜在影响着笔探讨当下法律文书改革的新路径及其局限之所在。

一、问题的提出

2017年4月，最高人民法院颁布《关于加快建设智慧法院的意见》，指出“智慧法院是人民法院充分利用先进信息化系统，支持全业务网上办理、全流程依法公开、全方位智能服务，实现公正司法、司法为民的组织、建设和运行形态”“2017年底总体建成、2020年深化完善人民法院信息化3.0版”[2]。这既体现了国家信息化发展战略在司法系统中的贯彻，亦彰显了司法人工智能战略的顶层设计思维。此后，通过人工智能的研发和应用辅助实现公正司法，预防和避免冤错案件的发生成为智慧司法建设的重要理念和目标，各级各地法院亦相继研发了刑事案件审判辅助系统。如贵州省高院以贵州司法大数据分析工作为平台，自主探索设计智能决策分析系统、智能审判辅助系统和智能公众咨询系统，建立了具体的案由模型，实现了智能文书分析、文书生成、自动匹配精准相似案例等功能[3]，辅助法官进行事实认定和法律适用，避免认知错误，实现公正判决。2017年，科大讯飞与上海市法院、检察院和公安机关合作开发了一套“刑事案件智能辅助办案系统”（又被称为206工程），该系统通过机器学习算法，在大数据库的支持下不断训练，从而持续更新和完善[4]475。在“206系统”[5]首次庭审运用中，以统一网络及运行平台为基础，公安、检察院、法院之间实现了全案卷宗无纸化、数据传输无阻碍，“信息壁垒”得以突破[6]。其不仅具备自动推送、自动抓取、自动识别、自动转化、自动生成等功能，还能够对指控证据链条进行审查判断。然而，智慧司法是否真的能够辅助检察官依法办案、辅助法官依法审理并做出相对公正的判决？是否真的能够有效预防和避免刑事冤错案件的发生？这不啻为有待时间和历史检验的重大命题。

20世纪50年代，人工智能于达特茅斯会议初现端倪，约翰·麦卡锡、克劳德·香农等人提出了这一名词，旨在让机器完成一些需要人的智能才能完成的任务。今天，大数据、深度学习和云计算已经成为人工智能技术的三大基石。在决策者与研究者的逻辑中，以司法人工智能为基础的智慧法院建设是作为推进以审判为中心的诉讼制度改革的组成部分而存在的[7]148。然而，它真的能够契合当下中国的司法改革与司法体制改革的目标吗？司法人工智能要辅助审判、辅助做出决策，辅助生成法律文书，便必须像熟谙理论且实务技能精湛的司法者那样，了解实体法学和程序法学的相关概念、法律规定、事实、证据、法律语言、规范表达、研究方法、法律人的思维方式等许多方面的知识和体系。尽管它能够运用深度神经网络模型算法和计算机识别技术，对录入数据库中的卷宗和证据材料进行学习，但算法的本质决定了它只能帮助司法者以新的方式利用已有的信息。司法者的判断力有一定的局限性，且囿于主观经验的积累、知识体系的不完备性甚或业务技能不够娴熟，要做出公正准确的司法裁判确实并非易事。但智能辅助办案系统真的能够脱离司法者个人的判断力，利用司法大数据做出更精确更公正的决策或判断吗？恐怕不尽然。

众所周知，系统运用算法的前提是已经做好数据的准备与录入工作，倘若司法者向计算机投喂的数据质量不高，甚或数据本身虚实不清、真伪难辨，那么即便算法分析得再精确，其结果的科学性与合理性依然是存疑的。更何况，实质上，司法人工智能系统的神经网络根本无法避免偏见，因为偏见就隐含在司法者提供的训练数据中，而软件开发者也好，程序员也罢，往往需要相当长的时间才可能识别出某种偏见，甚或根本识别不出来。因此，应当批判性地审视司法人工智能系统所作的分析、判断或结论。

二、智慧司法的“博兰尼悖论”

当下，理论界与实务界之所以肯认司法大数据和智慧司法对促进司法公开、公正的影响，是因为其在相当程度上契合了话语与实践的双重需求。就话语层面而言，这与人类在科技前沿领域取得的重大突破有关，人工智能击败了世界顶尖的棋手，无人驾驶汽车上路，机器人取代工人成为传统工业生产线上的主力军,这一切都意味着智能时代已然开启，司法作为整个社会系统的一个重要组成部分，其不可避免地会受到智能革命的影响。就实践层面而言，大数据思维已经在悄然改变着法律行业乃至司法领域决策者和执法司法者的工作方式，侦查司法机关利用大数据手段收集获取证据；深度神经网络大大优化了机器学习的速度，使人工智能技术获得了突破性进展[8]87。人工智能植入监控系统，可以瞬间识别人脸、物品，抓取嫌疑人的影像。智能图像识别、语音识别、文献阅读检索技术的日臻成熟都为司法的智能化创造了前所未有的发展契机。

（一 ）人工智能遵循的逻辑迥异于司法

系统辅助生成刑事裁判文书的实践或愿景只是“看起来很美”。司法人工智能系统所真正遵循的并非司法逻辑，而是计算机算法的逻辑。这一运行逻辑决定了其很难有效预防或遏制刑事冤错案件的发生，这意味着系统仍然可能辅助审判人员生成错误的刑事判决或裁定。

从操作过程来看，司法人工智能系统的运作看似精细化，实则缺乏规范化、程序化的保障，亦欠缺司法良知、理性与价值观的支撑。以“上海刑事案件智能辅助办案系统”为例，其是上海高院研发团队运用大数据技术对上海原有3万余份刑事法律文书、9 012件典型案例、1 695万条司法信息资源进行比对、分析，通过人工智能的深度学习，针对梳理出的司法实践中取证环节的易发、多发、常见问题，制定了证据标准、证据规则，并把这些标准镶嵌进数据化的办案程序中，推出的人工智能系统[5]。然而一个不容置喙的事实是，人工智能的深度学习是将系统研发者和设计者自身所能接触的知识、信息或数据范围扩展至未知环境当中并以此约束系统形成明确的知识表示和推理的过程，这说明任务环境之于司法人工智能系统研发的重要性。司法人工智能对任务进行系统化和自动化的过程，与设计者和司法者自身智能活动的任何范畴都潜在相关。众所周知，法官的决策模式并非总能通过裁判文书呈现出来，甚或裁判文书所展示和体现的决策模式与法官内心真实的决策模式会发生悖逆与疏离。一言以蔽之，司法者的决策模式乃“内隐化”而非“外显化”的。

在中国刑事裁判文书说理普遍不充分甚或几乎不说理的当下，此问题尤为突出。申言之，人工智能深度学习的是否一定是“对”的东西，是否一定是契合决策本质的知识，所学习的是否为法官秉承司法良知与理性作出的判决与裁定，所发现的又是否一定是司法实践中的“真”问题，并以此为根基制定或创建所谓的标准与规则尚待阐释与考证。

（二 ）机器获得智能的方式迥异于人类

机器学习作为司法人工智能领域的主流技术，在实践中一直以技术工具的面貌出现，不同算法的应用在较好地解决司法系统中的某些问题的同时，对另外一些问题则可能一筹莫展，这是显而易见的事实。算法是被反复调教过的，如同人类将围棋的规则作为显性知识投喂给AlphaGo，数据科学家则将实际已经发生过的若干场比赛和标准的情境加载到人工智能的记忆系统中，使其从中学习对弈的技能，此后，AlphaGo在与自己无数次对弈的过程中创建起数量繁多的数据点，不断在其人工神经网络的节点中进行加权，从而最终打败人类中的顶尖高手成为世界冠军。计算机之所以能够战胜人类，是因为机器获得智能的方式和人类不同，它不是靠逻辑推理，而是靠大数据和智能算法[9]11。而法院参照算法审理案件，仰赖算法辅助做出决策、辅助生成判决结果是否显著优于完全由专业的司法者秉承逻辑和良知做出的判断尚不得而知。司法人工智能中算法是如何被调教的？司法者提供给系统的知识与规则的科学性如何？录入系统的信息、数据等学习素材的真实性、可靠性如何？辅助生成裁判文书是否逾越了算法的能力边界？是否能够彰显司法程序的价值等等，这一系列的疑问都悬而未解。

此外，神经网络类似于人类的大脑，由一个个神经元组成，每个神经元和多个其他神经元连接，形成网状。单个神经元只会解决最简单的问题，但是组合成一个分层的整体，就可以解决复杂问题[8]86。换言之，神经网络实际上是一组组堆叠互连的层，数据从一侧输入，经过系统转换后再从另一侧输出。每层都会对数据流进行数学操作，且每层都拥有一组可以被修改的变量，每层的具体行为便由这类变量决定。计算机在神经网络中的深度学习是数百万乃至数千万个链接的共同作用，其中的每一个链接都可能对结果产生隐而不显或彰明较著的影响，人工智能系统做出决策的过程极其复杂，且无法向司法者或软件开发者阐释其结论的可信度或可靠性。故而即便软件开发者、程序员或司法者发现或意识到系统出了差错或误判，也很难甚至根本不可能对其进行纠正，二者之间的信息是严重不对称的。系统无法告诉操作者或使用者错误究竟源自何处，因为就连计算机自身也不甚清楚。这便是“博兰尼悖论”在司法人工智能系统中的体现①。值得注意的是，结果或结论的不可解释性就意味着无法充分信任机器神经网络，也无法与其建立沟通。因此，司法人工智能输出的结果或做出的判断不应当不加解释就直接用于做出司法裁决或判断，而只能作为一种辅助手段，需要专业司法者进行审慎考量与参酌。故专业司法者的地位是无以撼动的。

（三 ）智慧司法的程序正当性先天不足

从智慧司法的运行模式来看，尽管在司法大数据的全面支持与人工智能专家、法学理论家以及司法实务系统内部专家的智识支撑下，录入计算机系统的卷宗材料和证据形式上做到了规范化、全面化、系统化甚或客观化，然而证据的产生、收集、调取、保管运输乃至呈现于法庭整个过程并未发生质的变化，尤其是刑事侦查证据，仍然呈现出侦查机关单方收集、秘密调取的特征，并非诉讼构造下法定程序保障的产物。规范表象下隐藏的是证据内容的失真失实，全面表象下隐藏的是对无罪、罪轻证据的忽视甚至隐匿，系统化表象下掩盖的是证据的碎片化、离散化，客观化表象下隐藏的则是主观归罪、有罪推定思维，甚或人为“篡改”或“捏造”的指控证据。而这一切现象与本质，机器学习既无法甄别也不具备剔除的能力，亦无从排除侦查人员、审查批准逮捕人员、审查起诉人员和审判人员在认定案件事实过程中的主观因素，更缺乏有效识别证据真伪虚实的程序运作机制。侦查机关按照算法侦查，公诉机关按照算法公诉，法院仍然按照算法审判，除非算法不同，否则案件审判结果自从进入系统之时，案件的是非判断就已经确定了[7]。可见，智慧司法的初衷是助推以审判为中心的诉讼制度改革，提升司法质效、促进司法公正、预防冤错案件，二者的核心意旨是高度契合的，然其实际运作逻辑却与改革的路径发生了显明的悖逆。

具体而言，在数据收集、整理和录入的过程中，侦查机关、检察机关和审判机关占据了绝对的垄断地位，而犯罪嫌疑人、被告人以及辩护律师则完全处于被动承受控诉证据、被动应对不利局面的境遇。尽管现行刑诉法赋予犯罪嫌疑人在侦查阶段的律师辩护权，然而绝大多数犯罪嫌疑人的供述在律师介入之前就已经形成，即便有律师介入，也丝毫无法撼动由侦控机关单方收集有罪证据的格局。证据收集过程封闭、单向，专断且强势，缺乏有效监督和制约，脱离了正当程序的视阈。侦控机关收集获取的证据无论虚实真伪皆被冠以法律文书的名义串联成册，固定为坚不可摧的指控证据自然而然进入刑事诉讼的后续环节，除非有特殊情形出现，检察官和法官都会接受侦查卷宗和证据并据以认定事实，制作形成新的程序阶段的法律文书（如起诉书、公诉意见书、判决书等）。整个指控证据体系的形成过程违背了诉讼平等的原则，且缺乏对抗性，从而程序的正当性阙如、合法性存疑。实践中，收集什么证据，如何收集证据，何时向计算机录入何种证据同样是侦控机关自己说了算。整个过程没有辩护律师参与的余地和空间。辩方亦很难发挥监督作用，更遑论提出质疑与辩驳。不可否认，大数据、算法和区块链技术的变革使得证据的分析、存储和评估更加智能化[4]149，然而，智能系统由司法办案机关单方操作和控制，证据、信息和数据亦由其单方面收集、获取、筛选和录入，此乃鲜活的事实。在中国目前的刑事诉讼构造之下，缺乏正当程序支撑的证据收集汇总和建立在片面追求有罪控诉基础上的事实认定，司法人工智能很难明辨是非曲直，更难以输出真正具有客观性、可靠性和可信度的结论。

综上所述，看起来智能的、精细的、信息化的、科学的乃至高效的智慧司法在缺乏真正具有正当性的程序机制支撑的司法语境下，很容易沦为错误事实认定、错误判决裁定的维护者和背书者。因此，无论如何强调办案过程的智能化和信息化，都无法弥补程序正当性不足这一根源性缺陷。质言之，缺乏正当程序支撑的智慧司法归根结底仍是权力意志的体现。

三、智慧司法语境下刑事裁判文书改革之局限

前述分析表明，智慧司法在运行逻辑和外部机制方面都存在明显缺陷，其集中体现在缺乏一套公正、透明、正当的程序支撑，即数据处理过程与刑事诉讼各程序环节无法实现准确衔接与匹配。尽管智慧司法对于多数常规案件而言能够显著提高司法人员的办案效率，并能有效辅助生成法律文书，但在面对重大复杂甚或疑难案件[10]115，尤其是控辩双方观点对立，对罪与非罪的认识截然相反的案件时，很容易受控于侦控机关的指引而产生误判，并助长司法者的狭隘和偏私。尽管控辩双方激烈博弈的案件在刑事案件中占比不大，但却是刑事冤错案件发生的聚集点，办案过程是否依法、证据采纳是否合理，事实认定是否正确，说理是否充分，法院判决裁定是否公正，在相当程度上决定了刑事个案办理的质量，是刑事司法公正与否的试金石。故而，在肯认智慧司法的便利性、必要性和效率性的前提下，刑事裁判文书的改革也面临新的契机与挑战。基于司法人工智能的优势与短板，应当构建一种将正当程序与智慧司法融为一体的刑事裁判文书生成机制，以真正发挥智慧司法辅助过滤冤错案件、遏制司法不公的作用。

（一 ）司法人工智能运行环境的局限性

司法人工智能究竟能否辅助实现司法的价值目标，能够在多大程度上促进司法质效的提升，辅助产生准确公正的判决从而有效预防和避免冤错案件的出现。其分水岭在于司法人工智能的运作环境：环境的结构化程度越高，则司法人工智能越能够发挥积极作用；反之，则会反向阻抑个案公正、消解司法的公信力。理由在于当下司法人工智能系统的内部运行环境与其所处的外部环境（即现实的司法环境）分别系属于两套不同的话语体系，彼此有交叉和融合，但更多的是疏离和分散。应当说，司法人工智能的内部运行环境是高度结构化、高度规范化的，数据信息录入后机器只需遵守既定规则进行深度学习或运行相应的算法便能输出相对合理的结果，甚或做出某种判断[11]47。而真正的司法环境则不然，其囿于既有的司法体制以及人与人之间错综复杂的关系，侦查司法人员的思维定式、主观想法和价值追求等因素的影响，呈现出高度社会化的复杂场景。刑事裁判文书赖以生成的环境亦充满了复杂性、风险性和不确定性。表面上依循法律的正式规则运行，实则暗流涌动，显性规则（正式的法律规范）与隐性规则（司法系统内部的操作习惯甚或潜规则）共生共存、相互博弈，各自遵循着不同的逻辑架构，甚或大有隐性规则占据优位，主导刑事司法的过程与裁决之势。既已纠正的若干起重大刑事冤假错案反复验证着这样一个朴素命题：“依法办案、依法裁判”只是说起来容易，实际操作起来可谓难上加难。

而司法人工智能开发与应用的一个预设前提乃法律是公正的，司法过程是依循法律运行的，高度规范化、流程标准化的程序。倘若司法实践的真实场景果真如此，那便是结构化的司法环境。反之，则为非结构化环境。显然，司法环境的结构化程度越高，与司法人工智能系统的契合度就越高，后者就越容易适应，也越能够起到正向积极作用。司法人工智能的目标是输出效率与公正，但该目标能否实现，并非完全取决于系统自身，其所做出的决策与判断相当程度上是其与外部结构化环境交互作用的结果，故不可小觑现实司法环境对人工智能应用的影响。在混沌失序、不可预测的司法环境中运行与在高度结构化的司法环境中运行，其结果的可靠性与可信度可能会大迥其异，专业司法者发挥主观能动性的空间也有显著不同。故而唯有破解非结构化问题，营造高度结构化的司法环境和氛围方能让司法人工智能更加有章可循，更能为司法系统有效利用。换言之，使司法人工智能真正发挥预期效用的不是计算机本身，亦不是愈加先进成熟的人工智能技术，而是结构化程度更高的司法环境。司法者越依法、越讲规则，环境的结构化程度就越高。司法系统的规范化和透明化就越会使得人工智能系统良善运行，更好地助力司法改革总目标的实现。

（二 ）司法人工智能系统反馈的局限性

司法人工智能系统反馈的局限性也是一个值得关注的命题。正如上海高院研发的“206系统”首次庭审应用所呈现出来的场景，以统一网络及运行平台为基础，公安、检察院、法院之间实现了全案卷宗无纸化、数据传输无阻碍，“信息壁垒”得以突破[6]。数据的传输与共享尽在公、检、法等权力机关内部进行，而刑事诉讼的构造决定了此种运行模式在刑事被追诉者的权利保障方面具有天然的劣势。内部流水线式的信息交互与办案模式，将犯罪嫌疑人、被告人封闭在系统之外，人为设置的信息藩篱将诉讼三角形结构生生衍化为由“内”而“外”的线性结构，权力机关内部高度统一，掌控全部数据信息，却排除外部力量的参与和监督，继而实质性改变甚或决定着徘徊在外部的刑事被追诉者的命运。这显然违背了刑事诉讼的立法原旨和精神。相应地，系统对数据的反馈也只能在侦查司法机关内部流动，辩方无法参与数据的生成、录入、传输与共享，自然也无法对数据信息做出反馈。而权力运行的经验和惯性一再表明，仅靠权力机关内部的自我约束和监管必然存在盲点和疏漏，所谓的自我监督必然等同于没有监督。唯有改变司法人工智能系统由公检法等权力机关单方操作和控制的局面，让身为利益相关者的辩方也参与数据的生产、传输、共享与反馈，参与司法决策或裁判的做出，方能实现程序运行的透明化与监督的外显化，方能契合刑事诉讼的原则与法理。与此同时，鉴于司法人工智能的本质与机器学习本身并无殊异，其本质仍然在于数据信息的输入与输出之间的关系，故应当对司法人工智能应用的全部流程实施监管，强调算法和程序的公开透明化与可阐释性。倘若监管被忽略或相关机制阙如，则司法人工智能输出之结果是否能够当然地作为法官撰写裁判文书之参照仍值得商榷。

（三 ）贝叶斯模型降低事实误判的局限

刑事裁判文书的核心与精髓体现在事实的认定过程与证据采纳的说理过程。有学者认为基于贝叶斯模型的人工智能原理符合人们认识案件事实的规律，这是由于多数时候人们难以还原绝对的真相，而是盖然性的概率[4]472。并认为“刑事案件事实认定中的证据不是以绝对的确定性来表达的，而是一种盖然性的非绝对性的表达”[6]。而事实上贝叶斯网络本身就是一种不确定知识的表示方法，在该模型中，给定一组证据变量值的某个赋值（某个已观察时间）后，概率推理系统的任务仅仅是计算一组查询变量的后验概率分布，而计算后验概率之算法不仅极为复杂，且精确推理根本是无法操作的。刑事证明责任的分配与证明标准之设定决定了刑事案件的事实认定并非盖然性之概率，亦非通过量化计算可以实现，而是要综合证据的来源、证据制作与形成的过程（如犯罪嫌疑人、被告人供述与辩解，证人证言等），证据的发现、提取、归类、保存、管理、运输、法庭出示等全环节的审查，考量证据与待证事实之间的关系，通过证据与证据之间的链接、比对、分析与论证，达致法律层面的确然性，以最大限度减少甚或避免对案件事实之误判。故尽管贝叶斯模型的发展已经渐趋成熟，但并不必然意味着此种看似成熟的模型可以当然适用于刑事司法场域中的案件事实认定。职是之故，笔者认为，刑事案件事实认定的人工智能方法之采用应当慎之又慎，司法者对所谓的“司法人工智能辅助认定案件事实”之说亦应保持足够的警惕。如何辅助？以何种方法辅助？辅助的科学性、合理性如何？是否经过充分的验证、检视与省思？验证方法本身是否可靠？验证过程是否严谨缜密？验证结论是否具备可阐释性？人工智能辅助认定案件事实的程度如何把握等等这一系列的问题都有待理论界与实务界展开系统的研究、对话与探讨。这些是司法人工智能辅助生成裁判文书亟须理顺与澄清的前置问题，也是司法者应用人工智能系统做出裁量与判决的边界之所在。

总体而言，智慧司法辅助生成刑事裁判文书的初衷是美好且良善的，笔者亦不怀疑在当下中国语境下司法人工智能的开发和运用是司法走向公开公正的助推器，当然也有可能是目前司法远未实现精细化的现实下相对最优甚或不得已的选择。在多数常规普通刑事案件中，类似于刑事案件智能辅助办案系统的司法人工智能确实可以起到快速准确审查证据、认定案件事实的作用，但在重大复杂刑事案件中是否能够防止出现事实认定的根本性错误、是否能够有效过滤非法取得的证据和冤错案件，继而辅助司法人员生成精准公正之裁判文书仍有待审慎地观察、考量与评估。

四、智慧司法语境下刑事裁判文书改革之前瞻

司法大数据的出现以及司法人工智能的开发和应用正在潜移默化地改变着司法者、决策者乃至司法过程参与者的工作与思维方式，亦在日复一日地将司法系统打造为数据驱动的智慧组织。大数据在呈现司法实践真实样态的同时，亦为司法机关应对人工智能带来的挑战创造了前所未有的际遇。司法人工智能系统的研发和智慧法院的建设正在逐步将司法者从繁杂冗赘的纯粹事务性工作中解救出来，使其释放出更大的脑力空间和心智潜能去应对司法最为核心、实质的那部分工作，即案件的审理与裁判。这是以审判为中心的诉讼制度改革的落脚点，也是庭审实质化的重要实现方式。与此层面而言，司法人工智能的设计、研发与应用恰逢其时，既能够有效纾解改革的压力，又能够辅助侦、检、审各机构明确目标，最大限度契合刑事司法的价值追求。

（一 ）优化裁判文书的生成空间

前文已述及，当下中国的刑事司法环境结构化程度不高且较为复杂，既对司法人工智能技术的中立性形成冲击，又束缚了审判人员的职业化思维，对刑事裁判文书的改革亦形成潜在的窒碍。故不应忽视司法环境对司法者职业形象的塑造以及对审判质效与裁判文书质量的深刻影响。有鉴于此，应当以系统化的思维整体设计和构思未来的刑事裁判文书改革方案。除延续以往的“以公开促公正”的透明化举措之外，还应当直面改革的痛点，探知民众内心深处真正的痛点。倘若仔细思考和甄别，当能发现这两个“痛点”其实是高度契合的。

司法是否公正，改革是否卓有成效，一个重要的衡量指标是判决的正确性，最大限度防范冤错案件的发生；而民众内心最不能承受之痛则是自己或亲人遭遇不公正判决，继而成为冤错案件的受害者。如前所述，为防范冤错案件的发生，上海高院研发的刑事案件智能辅助办案系统已经能够运用大数据梳理出司法实践中取证环节的易发、多发、常见问题。在此基础上司法人工智能当可再向前迈进一步，准确识别出民众迫切期待的、渴望的且尚未被满足的需求。尤其是刑事被追诉者的权利保障是否缺位，有无对控辩双方的观点予以同等关注和重视，以增强技术的中立性，而非站在司法权的立场上俯视诉讼进程。因此，将刑事司法实践中隐而不显却亟待解决的问题纳入改革的关键环节，将能够体现出刑事裁判文书改革的核心价值。

然而，改革无法脱离具体而鲜活的实践语境展开。无论司法人工智能系统抑或刑事裁判文书的生成空间都镶嵌于真实的司法场景之中，故强化司法系统的文化建设，加速决策者与司法者的思维调整与理念更新对营造良好的司法环境与文化氛围蔚为重要。

（二 ）强化法官的裁判主体地位

在前述基础上，还应当进一步厘清刑事裁判文书改革的主角。由是，专业的司法者、员额制法官成为改革当然的主角，并将其明确定位为判决“内容”的生产者。以“内容”为中心改革裁判文书的撰写与制作，其余的细枝末节当可交由司法人工智能辅助完成。这一角色设定有助于激活司法者的内在潜能，使其聚焦于裁判文书内容与结果的公正，强化释法说理，真正形塑司法办案人员的职业担当。

裁判结论的形成与裁判文书的产生皆不可能通过纯粹客观的技术理性和专业智识得以实现。刑事裁判文书改革的重心和关键在于“内容”的生产。决定一份刑事裁判文书之优劣的，从来都不是法律或修辞，亦非娴熟的技巧与看似过硬的专业知识，而是裁判内容的说服力与结论之正确，以及文书核心内容所呈现和彰显的、人所共鸣的良善本性与公正愿景。

应当尊重和强化专业的司法者、员额制法官的裁判主体地位，不断优化裁判文书的生成空间，营造结构化、规范化的司法环境和文化氛围，以提升司法人工智能的运作质效，保障法官做出决策的自由度和透明度。

（三 ）采取“个案驱动改革”的路径

个案是法治的细胞，是缩微的法治。刑事裁判文书能且仅能针对个案生成，通过个案裁判输出司法的公平与正义。故与司法系统展开的其他改革不同，刑事裁判文书之改革应当始终关注个案的运行程序、个案的公正处理。然而言之甚易，行之则甚难。由于个案的千差万别抑或新类型案件的渐次出现，在个案推动司法的过程中，复杂疑难甚或棘手的问题亦会层出不穷。这意味着亟待司法者作出处理的，并非一成不变的旧问题，真正困扰或制掣法官公正思维的，也时常会新的介入因素。因为影响司法决策或判断的因素，无论是技术、环境还是人，都是时刻变化着的。故而，司法者在实践中遇到的伦理问题也在不断更新。

刑事裁判如何形成正确的结论，刑事裁判文书如何输出公平与正义，当案外因素侵入司法决策或判断过程，当司法者欲公正判决而不能，甚或进退维谷之际，伦理意识便能够成为至为关键的“求助”工具，法律职业伦理提供的原则和方法，不仅能够帮助司法者走出困境，还能够支撑法官在做出判断时保持清醒和冷静，从而制作出合理公正的判决或裁定。

尤其是当相似的问题集中涌现，甚或难解的问题必须破解之时，就更需要参照伦理原则进行思考和判断。与此同时，随着法律的完善、社会的进步、科技的发展以及司法改革的推进，实践中还会出现更多的伦理难题，时刻挑战着司法者的传统思维、意识和观念。因此，法律职业伦理的养成与内化于心变得越来越重要。其不仅关乎刑事司法之现状，譬如法官与检察官之间的关系，法官与律师之间的关系，法官与当事人之间的关系，个案公正与刑事裁判文书改革、司法责任制改革等问题，更关乎刑事司法的未来。智慧检务与智慧法院的建设，司法人工智能的技术伦理与应用边界等等，都需要伦理原则与伦理体系的支撑。尤为重要的是，唯有司法者和决策者甚或司法人工智能系统的研发者、设计者经过反复持续地思考，让判断和决策方式形成一种共识，方能成为破解难题、走出伦理困境的真正目标。让伦理困境不再是困境，既是刑事司法的进步，也是科技与社会的进步。

五、结语

在大数据技术和人工智能的驱动下，刑事司法的运作模式乃至司法者的观念与思维都在经历着一场跃迁。镶嵌于以审判为中心的刑事诉讼制度改革中的裁判文书改革也随之迎来了新的挑战与机遇。在当下颇具复杂性且结构化程度不高的刑事司法环境下，意欲让司法人工智能以完美的理性输出准确公正的结论或判断，在相当长的一段时间内恐难实现。故在智慧司法语境下推进刑事裁判文书之改革，应当直面其难点和痛点，将问题的核心与本质聚焦于个案裁判的公正，竭尽所能避免和防范刑事冤错案件的发生。刑事裁判文书改革的前提是确立清晰的目标，继而精准地勾勒出司法权与司法人工智能系统各自的运行区间，明确二者的界限，在两股合力的交互作用之下有序展开。此外，刑事裁判文书改革的路径亦应当迥异于业已推行的司法改革与司法责任制改革，采取个案驱动改革之路径，以正面回应司法实践中亟待解决的真问题。

刑事裁判文书的改革既不是一蹴而就的，也不是一帆风顺的，当改革遭遇阻力、困境或难题时，需要一个柔性支撑系统作为依托。而法律职业伦理之建设当仁不让地成为改革阻力的扫除之道、改革困境的突破之道以及改革难题的克解之法。伦理原则是法官做出一切判断的前提，唯有注重法官职业伦理的养成与内化，方能使得撰写合格乃至优秀的裁判文书成为法官的本能和追求。