智慧法院建设的中国经验及其路径优化——基于大数据与人工智能的应用展开

王禄生

(东南大学 法学院，江苏 南京 211189)

智慧法院建设作为近年来法院系统最为重要的改革之一，受到实务界和学界的广泛关注。随着改革的推进与成效的释放，智慧法院逐步与“法治中国的一张靓丽名片”“中国特色的智慧司法”等标签相关联。[1]部分第三方评价机构也对智慧法院建设作出了“跻身世界前列”的整体评价。[2](P.1)

在此背景下，摆在学界面前最重要的问题是我国的智慧法院建设是否真正达到了“世界前列”的水平？智慧法院建设过程中是否形成了不同于世界主流国家的“中国经验”？如果有，这些中国经验具体应以何种面貌呈现？它们对智慧法院建设产生了何种影响？尽管学界对智慧法院建设的理论研究已经为我们提供了充足的智识支撑，但令人遗憾的是既有研究与最新的实践话语形成了一定的断层，对智慧法院建设中“中国经验”的理论反思与系统归纳有待于继续深化。有鉴于此，本文从现有智慧法院建设的实践出发，归纳概括出智慧法院建设的“中国经验”，并在此基础上提出突破智慧法院建设障碍的对策建议，以推进我国智慧法院建设实践的继续深入。

一、智慧法院建设的实践考察

智慧法院建设是在法院信息化建设的格局之下充分依托法院数字化与网络化的成果，利用大数据与人工智能等关键技术，将智能化全方位地贯穿于人民法院的全部业务和办案流程当中，从而走出一条司法公开、诉讼服务、审判执行、司法管理转型升级的新型法院现代化道路。

智慧法院虽然与法院信息化建设具有承继关系，但它更强调智能技术的应用和法院业务的智能化改造。因此，笔者对智慧法院建设的实践考察主要围绕大数据与人工智能技术在司法业务中的现有应用及其发展趋势展开。

(一)司法公开的智能化

如果说传统信息化技术旨在提升社会公众获取司法信息的便利程度，那么智慧法院建设则更加关注通过大数据与人工智能技术提供个性化的司法信息推送和探索式的司法公开检索。

1.通过智能技术提供个性化的司法信息推送当前，中国裁判文书网、中国审判流程信息公开网、执行信息公开平台、庭审公开网四大平台已经成为司法公开的重要阵地，极大地提升了社会公众获取司法信息的便捷化程度。

然而，上述平台也存在着用户体验不佳、个性化程度不高的问题。在此背景下，智慧法院建设强调借助大数据与人工智能技术，依托先进的图(OCR)、文(NLP)、声(语音识别)、像(视频解构)处理技术实现对裁判文书与庭审视频等非结构化、半结构化司法公开信息的结构化处理，实现从海量的裁判文书与庭审视频库中提取、挖掘关键要素的目的。

更进一步来讲，即以数据挖掘为基础形成司法公开知识图谱，并在此基础上依据社会公众的需求与偏好个性化地推送司法信息。个性化司法公开信息推送背后的理念是个性化兴趣阅读，而个性化兴趣阅读则是大数据挖掘的常见应用。这在《最高人民法院关于加快建设智慧法院的意见》(下称《智慧法院意见》)中被表述为“深度分析用户诉讼行为，挖掘用户个性化需求，精准推送司法公开信息”。

2.通过智能技术提供探索式的司法公开检索探索式检索需要建立在对海量非结构化、半结构化司法文书进行结构化处理的基础之上，也是一种典型的大数据应用。

在2016年发布的《人民法院信息化建设五年发展规划(2016—2020)》(下称《法院信息化意见》)中就明确提及“实现平台内和平台间案件在一审、二审、再审过程中流程、文书、执行等信息自动关联，实现案件及其关联案件‘一站式’信息查询”。随后，《智慧法院意见》在提及司法公开时强调要“深度关联、便捷查询”。深度关联与便捷查询功能的实现将会极大改善公众获取司法公开信息的精准程度。

(二)诉讼服务的智能化

传统信息化技术在诉讼服务中的应用旨在大幅度提高当事人获取诉讼服务的便利化程度。此类应用以“电子诉讼”为典型，通过平台对网上立案、网上送达、网上质证、网上调解、网上开庭等流程和环节进行整合。在此基础上，当前各地法院系统还结合大数据与人工智能技术尝试构建定向化与专业化的诉讼服务。

1.通过智能技术提供定向化的诉讼服务 通常来说，不同的诉讼当事人会有差异化的诉讼请求，传统的“电子诉讼”重在解决网络化问题，以公众更便捷地获取诉讼服务为关注点，但却无法针对每个诉讼当事人的需求提供定向化的诉讼服务。因此，如何向不同诉讼请求的当事人提供因人而异的诉讼服务是当前智慧法院建设诉讼服务版块的重要关注点之一。部分法院针对不同年龄阶段、不同文化层次、不同习惯偏好、不同生活环境的服务对象，采用线上与线下相结合的不同的服务方式满足其差别化的个性需求，实现司法服务的定向化。

为精准提供定向化的诉讼服务，以大数据为支撑，深度分析用户的诉讼行为，挖掘用户个性化需求的新型诉讼服务模式也开始在本轮智慧法院建设中展开部署。[3]例如，科技部会同最高人民法院、最高人民检察院、司法部等，组织专家制定了国家重点研究的名为“公正司法与司法为民关键技术研究与应用示范”的专题(以下简称“两高一部课题”)，拟投入超过9亿元财政资金用以推动司法场景智能技术的研发。在该专题的第一批指南中就专门设立了智慧诉讼服务的研究内容，例如，“研制跨网系网上调解装备，支持多方接入的远程视频调解，能够根据纠纷特点、成因等智能生成司法调解方案”(1)该专题共有三批研究指南，分别在2018年、2019年和2020年发布，第一批指南的16个项目拟安排国拨经费4.5亿，第二批指南的8个项目拟安排国拨经费3亿，第三批指南的11个项目拟安排国拨经费2.2亿。笔者所在的团队于2018年成功获批与“智慧诉讼服务”相关的“面向诉讼全流程的一体化便民服务技术及装备研究”项目。。此种基于纠纷特点生成调解方案的技术就带有根据诉讼当事人差异而定向化干预的特征。

2.通过智能技术提供专业化的诉讼服务 《智慧法院意见》第15条明确提到，挖掘利用海量司法案件资源，提供面向各类诉讼需求的相似案例推送、诉讼风险分析、诉讼结果预判、诉前调解建议等服务，为减少不必要诉讼、降低当事人诉累提供有力支持。这实际上是在大数据“聚、通、用”的基础上通过海量文书建立知识图谱，从而形成诉讼法律知识库，并在需要时对胜诉概率、诉讼风险等进行预测，是比较典型的人工智能的应用。“两高一部课题”第一批指南也包括“研究面向多方证据关联分析的诉讼风险智能分析和结果预测技术”等智能化诉讼服务的研究内容，该内容对应指标“支持对证据有效性、诉讼时效性、当事人法律行为规范性、诉讼请求合理性等至少4类风险进行识别，并预测案件审判结果”，具有鲜明的智能化技术特征。

(三)审判执行的智能化

法院信息化建设最初是围绕着案件管理系统展开的，这是一个将办案流程解构并电子化的过程。此种信息化模式主要站在“管理”的视角，通过程序、期限等要素的流程管控对法官形成约束，进而提升办案质量。然而，该模式对“服务”的关注严重不足，尤其是没有从法官的需求出发来构建类案推送、文书纠错、风险预警等辅助审判执行的功能模块。因此，在智慧法院建设时期就开始尝试用大数据和人工智能技术来实现审判执行的自动化和精准化。

1.通过智能技术实现简单工作自动化 所谓简单工作自动化是指把法院内大量基础性、简单性、重复性的工作通过人工智能自动处理，从而提高诉讼效率。这在《智慧法院意见》中被概括为“不断提高法律文书自动生成、智能纠错及法言法语智能推送能力，庭审语音同步转录、辅助信息智能生成及实时推送能力”。以在山东全省176家法院上线的智能辅助审判系统为例，该系统不仅可以自动识别电子卷宗的信息，还可以将信息自动回填至案件信息表中，减少了人工录入的工作量。[4]苏州、南通法院借助语音识别、自然语义等技术，实现了在庭审过程中语音向文字的同步智能转化、关键词自动回填、判决书自动生成等目标。[5]河北省法院借助“智审1.0”审判辅助系统实现了对整个电子卷宗的智能分析，并可一键自动生成多种司法文书，同时实现了固定格式内容自然显示、系统自动进行文书纠错、减少错误概率等功能。[6]广东法院智审系统通过自动提取案件要素，将经过提取加工的案件信息回填进诉讼文书，使诉讼文书中80%的内容能够自动生成。[7]类似的智能技术在执行环节上也得到了推广应用，如浙江省法院通过汇集人口、婚姻、金融、政务、信用、社交等周边数据，实现了法院与银行、政府、工业、商业等领域数据的汇聚、联通，使法院执行部门足不出户即可完成对被执行人财产的在线查询与实时监控，同时实现了执行力量的异地调度。[8]

总的来说，人工智能能够在资源整合的基础上替代传统司法领域中的人工劳动完成一些简单重复的工作，从而在一定程度上提升了司法效率。由此可见，简单工作自动化是在弱人工智能时期能够优先实现的环节。

2.通过智能技术实现决策工作精准化 决策工作精准化是指通过人工智能技术辅助法官实现在证据适用上的统一化、在审判环节与量刑环节上的同案同判化、在执行领域的准确高效化。《法院信息化意见》在第30条“建设基于大数据智能服务的审判支持系统”的内容中对此作出了规定：“建设完善案例参考、量刑规范、线索发现、舆情分析等审判支持应用，无缝集成到审判业务系统，智能辅助法官办案，支持法律统一适用、贯彻证据裁判原则、裁判文书说理等司法改革要求。”例如，在证据统一化方面，贵州法院通过引入大数据分析技术，开展刑事案件司法大数据建模工作，探索形成统一数据标准及数据交换共享机制，建立统一证据指引，把统一的证据标准嵌入到数据化的程序之中，以减少司法的任意性、提高审判的准确性，促进司法公正。[9]在刑事案件量刑辅助方面，福建省厦门市法院依托智能辅助办案系统，对导入案件的当事人信息、案件情节等自动分析提取，将通过随机森林和决策树模拟的案件判决结果(非简单基于量刑平均值)与量刑数据库中查找到的相似案件进行对比，帮助法官走出“量刑不统一”的困境，最终实现“同案同判”的目标。[10]在执行领域，基于对网络空间行为图谱以及案件关系、财物关系和社交图谱的应用，全国3520家法院都能使用网络执行查控系统对被执行人的存款、股权、车辆、住房、船舶，甚至支付宝等财产信息进行全程监控，从而辅助执行人员制定精准的执行策略，提高执行效率。[11]

(四)司法管理的智能化

传统法院信息化建设是围绕案件管理系统展开的，案件管理系统主要服务于对案件质量的管理。然而，上述的管理更大程度上是一种事后的、流程意义上的管理。因此，当前智慧法院在司法管理中的创新主要是通过运用大数据和人工智能技术实现由事后管理向事前预防、程序管理向实体管理的转变。

1.通过智能技术实现事前预防管理 众所周知，与传统信息化技术相比，大数据技术的应用主要包括数据深度挖掘和行为预测。在大数据技术逻辑的影响下，智慧法院建设高度强调对风险的预防。第一批“两高一部课题”指南中就包括了智慧司法管理的内容，例如“研究面向审判流程规范化管理的全链条监管与偏离预警技术”中的研究内容对应的指标要求为“支持面向审判各环节的审判行为合法合规监督和偏离预警，预警准确率不低于95%”。

除了风险预警之外，法院基于对大数据的应用和挖掘，可以对当前乃至未来一段时间内犯罪方式的演化、审判态势的发展提供预测和管理决策，进而提高司法管理水平的科学化。最高人民法院信息中心利用大数据管理和服务平台先后完成了电信网络诈骗案件、信用卡诈骗案件、拐卖妇女儿童、国家工作人员职务犯罪等100项专题报告，深入分析了各种犯罪的形态特征，为制定相应防范措施提供了一定的理论和技术支持。[11]例如，青海省法院基于审判信息资源库建成的青海法院数据中心能够为全省法院提供大数据智能分析、司法统计、审判动态分析、审判决策支持等服务。[12]

2.通过智能技术实现静默化管理 智能技术对法院业务全流程的监管为静默化管理提供了可能。所谓的“静默化管理”是指法院工作人员只在违规时才能感受到“管理”的存在，而在合规时则感受不到“管理”的存在。如江苏省推广的苏州模式即是通过结合系统数据分析得出综合偏离度、同判度等数据，获知同类案件在不同地区法官裁判结果的同判度比例，从而为法官判案提供参考，如此即摆脱了以往“以人盯案”的工作模式，为法院院长、庭长行使审判监督管理权提供了便利。[13]

综上所述，与传统的司法信息化相比，智慧法院建设更强调在传统信息化的基础上，通过对司法内外大数据的汇聚和联通构建各类知识图谱，实现对司法实践中各类行为的预测和预警。与传统信息化强调的便捷化等特征相比，司法大数据与人工智能应用是在网络化基础上的智能化改造，更加强调个性化司法公开、定向化诉讼服务、专业化审判服务及静默化司法管理。

二、智慧法院建设的中国经验

近年来，司法系统的信息化建设是全球范围内司法改革的主流趋势。从内在逻辑上看，智慧法院建设属于司法信息化建设应有的组成部分。然而，与域外国家司法信息化形成鲜明对比的是，中国智慧法院建设呈现出地方试点主义、技术治理主义与国家推进主义相结合的“中国特色”。上述特征为中国审判体系和审判能力现代化建设提供了全新的经验。

(一)地方试点主义

改革开放以来，推动中国国家建设的基本动力并非仅有顶层设计一条路径。事实上，我国经济体制的历次重大改革大多是从地方试点开始的。因此，“地方试点主义”(local experimentalism)被西方学者视为是中国经济的奇迹。[14]作为经济领域改革成功路径在司法领域的投射，“地方试点主义”是中国司法改革的典型特征之一。[15]我国智慧法院建设取得的成效有相当一部分即来自于“地方试点主义”的改革模式。

智慧法院建设过程中的“地方试点主义”体现在两个方面。第一，在顶层设计之下，各级地方法院在智慧法院建设方面有充分的改革自主权；第二，顶层规划的内容通常概括性较强，地方各级法院可以在实践中对其加以创新，甚至可以超出规划的范围进行创新。[16]

从中国智慧法院建设的过程看，最高法院的顶层设计概括性和原则性较强，而地方法院在智慧法院方面的试点就成了推进智慧法院建设的重要动力，因此，从某种程度上说，地方法院才是中国智慧法院建设的真正舞台。

观察中国智慧法院建设的“地方试点主义”还应当将其置于政治锦标赛的视野当中。“政治锦标赛”(political tournaments)最初被应用于对政府行为的分析当中，是指“上级政府对多个下级政府部门的行政长官设计的一种晋升的竞争机制，竞争优胜者将会获得晋升”[17]。同一行政级别的地方官员, 无论是省、市、县还是镇一级，都处于一种政治晋升的博弈状态。[18]这种政治环境影响到了司法场域，并导致同级法院之间、法院与其他国家机关之间围绕着人、财、物等资源进行博弈。“政治锦标赛”强化了“地方试点主义”中司法机关围绕智慧法院展开创新的动力。

总之，“地方试点主义”是观察人工智能技术司法应用的中西差异与法检差异的重要切入点。一方面，欧美主要国家的法院在应用大数据与人工智能技术方面秉承相对消极和保守的态度，并且其缺乏基于试点竞争以获得更大资源支持的制度环境；另一方面，由于强调自上而下的一体化部署，地方检察院在智慧检务建设相关领域的自主性较为有限，因此也就未能呈现出如智慧法院建设一般“百花齐放”的面貌(2)当然，智慧检务建设中自上而下推进的路径也具有自身的优势，它较好地回避了重复投入和标准差异的问题，使得智慧检务建设呈现出极强的一体化格局。。

(二)技术治理主义

技术治理(technocracy)与现代科学技术的兴起及其呈现出的巨大威力密切相关。20世纪下半叶以来，技术治理已经成为全球社会治理和政治活动最重要和最明显的趋势。一般认为，技术治理的核心立场是运用科学原理和技术方法来治理社会。[19]当然，“技术治理不仅指代实体的技术，也指代支配创新行为策略的深层次逻辑”[20]，也就是将技术作为突破改革困境和推动治理创新的核心工具。改革开放之后，我国社会结构就开始由总体性支配向技术治理转型。这一过程被视为改革过程中重要的“中国经验”。[21]在现代国家治理体系与治理能力现代化的过程中，技术治理也被视作重要的组成部分。(3)“治理的技术”意指治理方式的规范化、技术化和标准化。“用技术治理”是在“科学技术是第一生产力”的思路下，强调通过大数据、人工智能等前沿技术达成治理效用。参见刘秀秀《新时代国家治理中技术治理的双重维度及其出路》，载《行政管理改革》2019年第10期。随着大数据与人工智能等智能技术的飞速发展，近年来，当代技术治理呈现出“智能治理”的面向[22]，智能技术在国家与社会治理过程中的作用日益凸显。从这个角度看，智慧法院建设过程中对智能技术的强调和技术治理的内在逻辑是高度一致的。具体而言，就是将智能技术作为引领司法改革创新和破除司法改革困境的支配因素。

在中国智慧法院建设过程中，“技术治理主义”呈现出鲜明的“智能驱动”特征，智能技术在司法场景中的应用呈现出范围全面性、目标根本性与地位关键性的时代特征。[23]

其一，中国智慧法院建设对智能技术的应用不再局限于传统的流程管理，而是扩展到“司法流程管理”领域之外的司法公开、诉讼服务、审判执行等业务环节。其二，在中国智慧法院建设过程中，智能技术的应用不仅被赋予了传统意义上的提升司法效率、降低司法成本的意涵，还被赋予了直接(非间接)优化审判体系、提升司法能力、改善审判质效、实现同案同判、维护司法公正等独特意涵。例如，利用大数据与人工智能技术实现的司法全流程静默化管理就被赋予了保障司法公正的内涵。其三，智能技术被官方视为破解司法改革难题的重要手段，其地位从法院现代化建设的配套性手段转变为法院现代化建设的关键性因素。

与中国智慧法院建设过程中所强调的“智能驱动”形成鲜明对比的是，域外智能技术仅在司法领域的有限场景及非核心领域中缓慢发展。近年来，相当一部分国家与地区都在司法信息化方面推出了相应的改革措施，司法信息化日益成为世界范围内司法改革的主旋律。然而，值得强调的是，这些国家改革的措施以传统信息化方式为主，包括卷宗电子化、在线解决纠纷等内容。在司法信息化过程中，科学技术只被视作提升司法效率的工具之一，而并未被当作推动司法改革的支配性力量。更为关键的还在于对大数据与人工智能技术的应用，绝大多数国家的司法系统仍然对此奉行较为消极的态度。这就与我国智慧法院建设中呈现出来的技术治理主义形成了明显差异。例如，英国从2016年开始推出总额高达12亿英镑的司法改革计划，其核心是强化现代化技术在司法场景中的运用，从而改善困扰本国已久的司法拖延问题。这项一揽子的改革计划包括50多项子项目，内容涵盖电子档案、在线纠纷解决等等。(4)参见Elina Mockevicute，Online Courts-HMCTS Reforms Programme，https://www.boyesturner.com/article/online-courts-hmcts-reforms-programme，2019年3月19日，2020年9月20日。更全面的信息可参见该项目的官方网站https://www.gov.uk/guidance/the-hmcts-reform-programme，2018年11月9日，2020年9月20日。法国政府从2018年开始推动“2018～2022司法改革规划”，整个规划拟投入资金达数十亿欧元。从具体的改革内容来看，有相当一部分内容与司法信息化相关，如要求基层法院公开全部裁判文书内容等。(5)规划原文参见LOI n°2019-222 du 23 mars 2019 de programmation 2018-2022 et de réforme pour la justice，https://www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do?cidTexte=JORFTEXT000038261631&categorieLien=id，2019年3月24日，2020年9月20日。

尽管现阶段在域外国家的司法信息化改革中也有一些智能化的应用，但整体而言，其并非是针对法院的核心业务。例如，英国司法改革中大数据技术主要被应用于了解公众需求、改善用户对在线系统的体验(6)参见欧洲司法效率委员会网站https://rm.coe.int/ai-machine-learning-and-the-administration-of-justice-in-england-and-w/16808e4d87，2019年9月15日，2020年9月16日。等方面，其对象主要是社会公众和法院辅助人员，而并未大规模地应用于法官的判案程序之中。欧洲地区应用司法人工智能的国家还包括奥地利和拉脱维亚。(7)参见欧洲司法效率委员会网站https://rm.coe.int/how-is-austria-approaching-ai-integration-into-judicial- policies-/16808e4d81，2018年6月22日，2020年9月16日。例如，奥地利司法系统尝试引入人工智能技术协助电子邮件管理和自动匿名化处理判决书中的个人信息；拉脱维亚也正在探索将机器学习运用于司法实践的可能性，其主要目的是处理法院的统计数字，以便拟订要分配的人力和财政资源的临时估计数值。(8)参见European Commission for the Efficiency of Justice，European Ethical Charter on the Use of ArtificialIntelligence in Judicial Systems and Their environment，https://rm.coe.int/ethical-charter-en-for-publication-4-december-2018/16808f699c，2018年12月4日，2020年9月20日。可以看出，域外国家官方推动的有限的司法智能化主要围绕在司法行政管理、改善公众体验等非核心业务领域，而在案件审判等核心业务方面渗透不足。

(三)国家推进主义

中国智慧法院建设过程中对智能技术的推进呈现出鲜明的国家推进主义色彩，全程由官方主导。具体而言，官方对智能技术在司法场景中的应用持开放的态度，并且通过多层级的规范性文件予以推动。2016年7月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《国家信息化发展战略纲要》和《“十三五”国家信息化规划》，将建设“智慧法院”列入国家信息化发展战略。2017年7月，国务院出台的《新一代人工智能发展规划》明确将“智慧法庭”列入规划，其地位与“智慧政务”“智慧城市”“智能交通”“智能环保”并列。与国家战略同步，最高法院也出台了《智慧法院意见》，对智慧法院的建设作出全面规划。除了智慧法院的专题规划之外，从2016年开始至今，最高人民法院出台的工作文件中明确提及智能技术应用的多达20余份。如在《人民法院信息化建设五年发展规划(2019—2023)》中共有116处提及“智能”一词；在《关于全面加强知识产权司法保护的意见》中明确要求加强知识产权司法装备“智能化建设”，大力推进智能语音识别等技术应用；在《关于建设一站式多元解纷机制 一站式诉讼服务中心的意见》中明确提及“智能化风险评估服务”与“智能化设备”。

从智能技术在域外司法系统应用的现状来看，相当部分国家的司法系统对智能技术持消极态度。2017年，法国司法系统在雷恩和杜埃两家上诉法院进行了司法人工智能判决结果预测软件Predictice的试点。经过试点后，法国司法系统得出的结论是软件并无显著价值，它无法判断案件中的细微差别，也无法充分考量一些案外因素。(9)参见Roseline Letteron，Digital Access to the Law, Les Annales des Mines，http://www.annales.org/enjeux-numeriques/2018/resumes/septembre/03-en-resum-FR-AN-septembre-2018.html，2018年9月3日，2020年9月8日。在此基础上，2019年，法国政府推出的《司法改革法案》不仅没有明确支持智能技术在司法场景中的应用，反而还对其施加了限制，如法案第33条明确禁止基于法官个人身份的大数据挖掘。[24]

欧洲司法效率委员会(European Commission for the Efficiency of Justice)的总结就很有代表性，该机构在《关于在司法系统及其环境中使用人工智能的欧洲伦理宪章》中明确指出，欧洲各国司法大数据与人工智能技术主要来自私营部门，并未被纳入到公共政策领域，因而没有受到足够的重视。(10)参见European Commission for the Efficiency of Justice，European Ethical Charter on the Use of Artificial Intelligence in Judicial Systems and Their environment，https://rm.coe.int/ethical-charter-en-for-publication-4-december-2018/16808f699c，2018年12月4日，2020年9月12日。与欧洲相比，美国州一级法院已经开始大范围地尝试使用人工智能技术判断罪犯/嫌疑人的人身危险性，进而以此来决定关于嫌疑人的审前保释、量刑及假释等方面的问题。其中，最为知名的当属COMPASS。不过，美国司法人工智能的“普遍应用”只是相较于欧洲地区的国家而言的。一方面，美国联邦司法系统对智能技术仍然持谨慎态度。美国联邦最高法院首席大法官罗伯茨认为，尽管当今世界科学技术的发展日新月异，但法院应当像“执着的乌龟”一样对此作出回应。(11)“尽管当今世界科学技术的发展日新月异，但我们相信联邦最高法院通过稳健的步伐终将像执著的乌龟一样赢得最后的胜利。”参见黄斌、杨奕《美国联邦法院2014年度年终报告》，载《人民法院报》2015年1月16日。另一方面，在州法院推动的智能技术应用也因为算法歧视等多方面的原因而受到广泛质疑。[25]与欧美国家官方层面的消极态度相比，欧美民间的司法人工智能研发正在如火如荼地进行，有学者将这种特点总结为“内冷外热”，也就是官方态度“冷”、民间态度“热”。[26]

综上所述，“地方试点主义”极大地激活了地方的活力，使得中国智慧法院建设呈现出百花齐放的样态。“技术治理主义”对智能技术的强调保障了中国智慧法院建设的先进性，并极大地提升了智能技术在司法领域应用的深度和广度。同时，“国家推进主义”极大地提升了中国智慧法院建设的效率。三大因素的相互叠加和共同影响使得中国智慧法院建设迅速推进并取得了举世瞩目的成效，走出了一条法院信息化的中国道路。[2]

三、智慧法院建设的现实障碍

虽然地方试点主义、技术治理主义和国家推进主义共同推动了中国智慧法院的建设进程，但这样的“中国经验”客观上也给智慧法院建设的深化带来了一系列现实障碍。实践中，智慧法院建设的现状与理想状态仍然存在不小的差距，取得的实际成效在深度和广度方面均有待于进一步提升。[27]同时，对智慧法院建设所做的部分尝试并未真正落地，在技术和一些理念上还存在偏差。[28]虽然信息化已经渗透到人民法院工作的各个方面，但在核心业务方面的应用还不够深入、智能化程度较低，功能的完整性、适应性及信息化的覆盖面还有待于进一步提高。[29]

(一)区域协同发展不足

虽然“地方试点主义”在很大程度上激活了智慧法院建设过程中的地方活力，但客观上也造成了智慧法院建设中区域协同不足的困境。这具体可以从重复式“创新”、区域不均衡及标准差异化三个方面进行考查。

首先，“地方试点主义”路径极易导致重复式的“创新”。在“地方试点主义”思想的指导下，各地法院事实上成了改革制度的主要提供者。决策权碎片化与政绩竞赛的结合使得基层法院可能为了出“新”出“奇”而在中央规划之内甚至在规划之外急于出台各种带有“全国第一”性质的改革措施。即使其他地区试点的制度已经取得显著成效，本地也可能为了追求“第一”而另起炉灶，提供一套全新的制度供给，这导致司法改革在各地的多样化创新中呈现出“高度个性化、专业化、地方化的不同认知与判断”。[30]而部分智慧法院建设中的“创新”很可能只是在具体表述或者非核心环节与已有智能应用有所差异。

其次，“地方试点主义”路径还可能造成智慧法院建设中区域发展的不均衡。部分经济发达地区，如北、上、广、深等一线城市，在智慧法院建设方面的投入相对丰富，因此也取得了显著的成效。相较而言，中西部的部分地区受制于各种因素的限制，智慧法院建设取得的成效与东部发达地区还存在不同程度的差距。

最后，“地方试点主义”路径还可能导致智慧法院建设标准的差异化。以诉讼服务版块为例，各地诉讼服务中心建设主体多元化、标准差异化、数据储存分散、服务集成度低，导致全国诉讼服务统筹管理、协同指挥、高效督办存在困难，跨区域、跨层级的诉讼服务也面临一些障碍。

(二)潜在风险评估不足

众所周知，西方科技哲学在认可科学技术进步促进生产力发展的同时，也对科学技术发展本身进行了强烈的批判和反思。[31]考虑到司法场景本身所具有的被动性，智能技术在司法场景的应用通常需要秉持更加谨慎的态度。虽然我国智慧法院建设所奉行的“技术治理主义”路径极大地推动了智能技术在司法场景中的应用，但这一过程对智能技术可能给司法场景带来的直接和间接的风险估计不足。因此，“技术治理主义”有滑向“片面技治主义”的风险。

就直接风险而言，智能技术的不当应用可能会给司法独立、司法公正和司法公平带来不同程度的负面影响。具体而言，司法大数据场景中案件画像、法官画像等技术的广泛应用可能给法官带来向历史判决倾斜的压力，由此给司法独立带来了负面影响；基于司法大数据技术的广泛应用而产生的判决结果预测系统可能导致“管辖兜售”和“择地诉讼”等诉讼投机行为，由此给司法公正带来负面影响[24]；智能技术壁垒和应用成本可能会造成新的数字鸿沟，其在短时间内大范围地推进可能会拉大诉讼参与人诉讼能力的不均，进而影响司法公平。就间接风险而言，智能技术在司法场景中广泛的、不受节制的应用最终还会导致法官主体地位被削弱、司法固有属性消解的深层危险。[23]如大量预警类司法智能应用的推广可能与司法被动性相冲突、智能算法黑箱可能与司法透明性相冲突、全面的在线诉讼可能给司法的仪式性带来冲击。

(三)社会力量整合不足

前文已经提及，我国智慧法院建设奉行国家推进主义，并极大地提升了智慧法院建设全面推广的效率。然而，与域外国家相比，我国智慧法院建设中的科技公司、法学院校、律师行业等社会力量的作用并不明显。社会参与的不足使得智慧法院建设缺乏持续性、多样性和突破性。

首先，在智慧法院建设中，对科技企业专题研发的投入相对不足。前文已经提及，域外主要国家法律科技行业的发展主要依靠市场驱动。据统计，2018年美国法律科技行业的融资规模达到了10亿美金。(12)参见Jonathan Marciano，Legal Tech Hits $1 Billion Investment as Lawyers Belatedly Embrace Automation，https://becominghuman.ai/legaltech-hits-record-1-billion-investment-in-2018-71d4e60d6bf2，2018年12月3日，2020年8月20日。相较而言，我国智慧法院建设以政府为主导，科技企业大多围绕具体工程项目开展相关工作，而对于智慧法院建设中涉及的前沿技术的预研、论证、研发的投入动力不足。在信息化建设项目的推进过程中，参与企业奉行工程化的路径，即将通用的智能技术平移至司法场景，因而，缺乏足够的动力来推进司法场景专有智能技术的研发。

其次，在智慧法院建设中，法学院校处于边缘地位。法律科技的发展离不开法学院校的有效参与。在西方国家的法律人工智能研发中，法学院校成为不容忽视的力量。斯坦福大学法学院的Codex法律中心就孵化了智慧公诉、区块链、文书自动生成等30余个法律人工智能科技项目。(13)关于Codex的详细内容参见斯坦福大学官方网站https://law.stanford.edu/codex-the-stanford-center-for-legal-informatics/codex-projects/#slsnav-alumni-projects，2018年5月12日，2020年8月15日。杜克大学法学院协调建立的“杜克法律技术实验室”从2016年开始已经与30个公司联合开展了相关的法律前沿科技研究。(14)关于“杜克法律技术实验室”的相关介绍参见https://www.dukelawtechlab.com/about，2016年11月8日，2020年9月11日。虽然近年来清华大学、北京大学、中国人民大学、上海交通大学、东南大学、吉林大学、西南政法大学等高校在法律大数据与人工智能方面进行了不同程度的技术探索，但与域外国家法学院校参与法律科技项目的研发范围相比，我国法学院校的工作仍然主要集中在理论、规制及伦理等领域，对于技术的直接参与较为有限，在法律科技中尚未进入核心环节。

最后，在我国智慧法院建设过程中，我国的律师行业尚未能够积极参与其中。智慧法院建设是一个系统工程，它不仅涵盖对法官业务的辅助，也包括对当事人及律师的智能诉讼服务。作为法律共同体的重要成员之一，律师群体对智慧法院应用的需求将会给整个智慧法院建设带来巨大的正面效应。然而，因为我国的智慧法院建设走的是“国家推进主义”的路线，所以律师群体并未能够很好地参与其中。与之相反，近年来，前沿智能技术日益成为国外顶级律师事务所的战略重点。2015年，全球十大律师事务所之一的大成律师事务所(Dentons)率先成立了“未来法律实验室”(Next Law Labs)，并逐步展开对法律技术的研究。因为在法律人工智能研发中的投入，大成律师事务所被《金融时报》(FinancialTimes)评为“北美最具远见律师事务所”。(15)参见FT North America Innovative Lawyers 2015 Report，https://im.ft-static.com/content/images/9347c1d6-9ca4-11e5-8ce1-f6219b685d74.pdf，2015年10月7日，2020年9月6日。另外，根据美国律师协会对本国律师行业调查的相关数据，72%的受访律师表示接受区块链与人工智能等前沿技术的专题培训是很有必要的(16)数据来源于Mark Rosch，2018 Technology Training，TECHREPORT 2018，https://www.americanbar.org/groups/law_practice/publications/techreport/ABATECHREPORT2018/2018TechTraining，2019年1月1日，2020年7月8日。；58%的受访律师事务所使用了云平台(17)数据来源于Dennis Kennedy，2019 Cloud Computing，TECHREPORT 2019，https://www.americanbar.org/groups/law_practice/publications/techreport/abatechreport2019/cloudcomputing2019，2019年1月1日，2020年7月8日。；在人数超过100人的律师事务所中，有26%的受访律师表示曾经使用过法律人工智能技术(18)数据来源于ABA Releases 2019 TECHREPORT and Legal Technology Survey Report on Legal Tech Trends，ABA，https://www.americanbar.org/news/abanews/aba-news-archives/2019/10/aba-releases-2019-techreport-and-legal-technology-survey-report-，2019年1月1日，2020年7月8日。。由此可见，律师行业对智能技术的重视将会在客观上扩大智慧司法应用的市场，也会为企业的研发投入提供重要指引。

四、智慧法院建设的路径优化

(一)打造智慧法院一体化建设模式

针对智慧法院建设中区域协同不足的问题，下一阶段应当有针对性地打造一体化的建设模式，从而实现区域协同发展并避免重复建设。实际上，从2019年开始，最高人民法院立案庭与信息中心密切合作，在“智慧诉讼服务”版块已经率先开展了一体化建设，并取得了一定成效，使得全国法院系统智慧诉讼服务的一体化程度大幅度提升。

首先，由最高人民法院立案庭与“人民法院信息技术服务中心”(下简称信息中心)共同组织专家在智慧法院相关顶层规划(如《智慧法院意见》)的基础上制定详细的实施方案，明确智慧诉讼服务的主要功能模块、技术路线与年度安排。实施方案充分考虑了地方的差异性，强调先进性、实用性与可扩展性相结合。

其次，基于实施方案中的智慧诉讼服务功能模块分别组织专家起草并发布相关的行业标准，如“12368诉讼服务平台应用技术要求”(FYB/T 52030-2020)和“司法区块链管理规范”(FYB/T 59005-2020)等。

再次，基于科学的实施方案，最高人民法院立案庭与信息中心共同推动全国范围内的智慧诉讼服务一体化建设。各地法院严格根据实施方案完善智慧诉讼服务建设，充分利用各地区已有的诉讼服务建设成果，整合资源、强化集成、盘活存量、避免重复建设。对于地方法院已经具备的功能模块，则按照相关行业标准进行优化升级；对于地方法院不具备的功能模块则按照实施方案的内容进行逐步建设。

最后，对全国智慧诉讼服务进行集约化管理。2019年，最高人民法院立案庭正式设立“诉讼服务指导中心信息平台”，通过对全国智慧诉讼服务成效进行量化评估，实现对全国法院现代化诉讼服务体系建设的全面指导。[32]

结合当前在智慧诉讼服务版块已经展开的一体化建设所取得的经验，笔者认为下一阶段可以从四个方面分阶段展开智慧法院的一体化建设。

首先，打造智慧法院一体化建设的组织实施机制。最高人民法院司法改革领导小组负责智慧法院建设的统筹协调、推进实施、督促落实、总结评估。最高人民法院信息中心成立“智慧法院一体化建设工作小组”，与相关职能部门(立案庭、办公厅等)密切合作、整合资源共同推进本项工作。

其次，分版块设计智慧法院建设的实施方案。当前，智慧法院大致分为“智服”“智审”“智执”“智管”四大版块，分别对应法院业务中的诉讼服务、案件审判、判决执行及司法管理。因此，可以参考“智服”模块的建设经验，由“智慧法院一体化建设工作小组”从全国范围内的高校、科研院所、实务部门中遴选出业务专家、科学专家、工程管理专家，共同参与制定各个版块的详细的实施方案。在实施方案设计过程中，不宜一味地追求“高大上”“大而全”，要切实从审判实际出发，从一线办案法官的实际需求和有效需求出发，而不是仅从设计者主观设定的需要出发。[33]

再次，分版块统一推进智慧法院一体化建设。严格按照实施方案的规定，由最高人民法院相关职能部门与信息中心密切合作，在全国范围内逐步推进“智审”“智执”“智管”的建设。地方各级人民法院在省级人民法院的统筹安排下，充分利用现有的建设基础，依照全国智慧法院一体化建设的要求，逐步优化现有阶段的智慧法院建设。在推进过程中，对于已有模块原则上不再重复建设，而是按照相关行业标准的要求对其进行优化升级。

最后，分版块推进智慧法院的集约管理。依次建设最高人民法院“智慧审判建设指导中心”“智慧执行建设指导中心”“智慧司法管理建设指导中心”，对全国范围内相关智慧法院的建设进行全面的指导和管理。

(二)推进智慧法院建设中智能技术的再治理

所谓智能技术的再治理是指在智慧法院建设过程中对智能技术带来的风险进行全面评估，并划定智能技术在司法领域应用的边界。从现有智慧法院建设实践来看，需要重点从以下两个方面加强对智能技术中数据收集、数据使用和算法设计等方面的再治理。

其一，对司法大数据的收集环节实现再治理。当前，裁判文书是智慧法院建设的重要基础资料。近年来，最高人民法院推动的司法公开(尤其是裁判文书网)所形成的大数据红利为智慧法院建设提供了极大支持。然而，随着智慧法院建设向纵深推进，数据获取方面的瓶颈也日益凸显。当前，最高法院层面尚未建立起裁判文书大数据畅通的共享机制。这就导致如果社会主体想要从事司法大数据与人工智能的研究，就必须自主构建大数据库。然而，当前主流的方式是借助爬虫软件批量地获取裁判文书网的数据。此种方案一方面存在效率低下的问题，另一方面，爬虫程序也极大地挤占了裁判文书网的流量，使社会公众的常规需求无法得到满足。因此，下一步需要在最高法院层面明确由信息中心主导司法大数据的共享工作，建立常态化的与高等院校、科研机构以及科技公司的司法数据共享机制。数据共享之前，需要依照相关规定对当事人姓名等必要信息进行匿名或隐名处理。在共享过程中发生的必要成本也可以参照国外的做法收取必要的费用。

其二，对智能技术在司法领域的应用场景进行再治理。一方面，智能技术要谨慎进入技术上不成熟的领域。[34]考虑到智能技术的发展阶段与技术局限[35]，当前需要打破“司法人工智能万能论”，降低对司法人工智能的盲目期待，肯定法官在司法活动中独特的审判智慧。[27]另一方面，参考域外成熟的经验，由最高人民法院信息中心牵头成立司法智能应用伦理审查组织，结合智能应用的常规备案工作，从前文提及的直接风险与间接风险两个维度对相关应用进行伦理审查。对于存在显著风险的智能应用限期整改或停止使用。

(三)强化智慧法院建设的社会参与

“我们应当充分认识到法律人工智能的运用是一个长期性、艰巨性的过程，并将面临艰巨的挑战。热闹的现象并不表明中国已经进入了法律人工智能时代，更不意味着市场已经有了成熟的法律人工智能产品。”[36]从长远来看，智能化信息技术在司法场景中的应用需要充分依托社会力量的实质参与。社会力量对智慧法院建设的参与应当主要从以下三个维度展开。

一是培养和引导一批法律科技企业投身到智慧法院的建设与研发当中。现有智慧法院多采用合作建设的模式，即法院结合自己的业务需要及其经费预算寻找与之对应的法律科技公司，以法院提出需求、公司负责研发的形式完成智慧法院建设的项目。当然，也有法院采用系统内部筹备资金自行汇集人力资源进行独立研发的形式。但从目前的实践趋势来看，两种模式并没有在全国范围内取得显著成效。一方面，我国现有的法律科技公司并未形成显著的规模效应，现阶段的研发尚处于投资阶段，在可投入资金有限与业务需求高标准的供需矛盾下，合作建设模式难以得到深入推进。另一方面，司法场景中的智能化信息技术研发所面临的不仅仅是技术壁垒，更是面对着人力资本和财力资本的双重考验，在缺乏“法律+科技”的复合型人才的背景下，法院系统内部难以独立支撑起智慧法院的长效建设。因此，国家层面应以专项资金的形式培养、引导一批法律科技企业主动投身于法律产品的技术研发中，从而使之形成规模化。

二是全面强化法学院校在智慧法院建设中的作用。一方面，法学院校的角色应该由“游离”转向“嵌入”，其不仅应当关注理论研究、伦理规制、实践观察与成效评估，还要实质参与到技术研发中来。另一方面，法学院校还要转变人才培养模式，着力培养掌握法学理论知识和科技研发技能的复合型人才。[37]

三是全面吸纳法律职业共同体的参与，培育壮大智慧司法市场。社会力量的投入不仅需要人才因素，更需要市场因素。市场存在也将进一步促进企业的研发，企业研发的深入也将促进相关人才的产生，由此形成“场景需求—人才支撑—企业研发”的良性循环。没有成熟的智慧司法市场，就难以形成稳定的需求，也就无法为智慧法院建设提供持续动力。因此，在下一阶段智慧法院建设的过程中，需要着力激发广大法律职业共同体的参与热情，在提供职业智识支撑的同时孕育并壮大市场需求。