人工智能时代我国司法智慧化的机遇、挑战及发展路径

高鲁嘉

1950年，阿伦·图灵(Alan Turing)在其代表作《计算机器与智能》(Commuting Machinery and Intelligence)中预言人类能够创造出具有真正智能的机器的可能性，“人工智能”的观念雏形横空出世。仅经过短短数十年的发展，人工智能早已由观念走进了现实，大数据、互联网、区块链、云计算等新兴技术的出现，“正在深刻改变着当下的经济关系、政治关系、社会关系和法律结构与形态，将人类文明带入了一个崭新的人工智能时代”[注]齐延平：《论人工智能时代法律场景的变迁》，《法律科学(西北政法大学学报)》2018年第4期。。

在人工智能时代浪潮的席卷下，我国各个领域开始逐步探寻与开启“人工智能+”的发展模式，科技部更是于2017年公布了涉及医疗影像、自动驾驶、智能语音等领域的首批国家人工智能开放创新平台名单。与此同时，法律的“人工智能+”模式引起各界的热议，尤其针对司法实践领域是否应该以及如何引入与应用人工智能，成为理论界与实务界关注的焦点[注]近三年来，针对司法智慧化这一议题，理论界与实务界发表了一系列论文，如潘庸鲁：《人工智能介入司法领域的价值与定位》，《探索与争鸣》2017年第10期；盛学军、邹越：《智能机器人法官：还有多少可能和不可能》，《现代法学》2018年第4期；周尚君、伍茜：《人工智能司法决策的可能与限度》，《华东政法大学学报》2019年第1期。。作为新时期引领我国人工智能发展的纲领性文件，由国务院发布的《新一代人工智能发展规划》明确将“智慧法庭建设”列为我国推进社会治理智能化的重点任务之一。相应地，最高人民法院在2017年陆续通过《最高人民法院关于加快建设智慧法院的意见》《智慧法院建设评价指标体系(2017年版)》《人民法院信息化标准制定工作管理办法》等[注]宁杰：《坚持问题导向和需求牵引，全面加强智慧法院建设》，《人民法院报》2017年9月12日，第1版。。此外，在制度实践层面，作为全球首家互联网法院，杭州互联网法院于2017年8月18日正式挂牌运行。由此可见，人工智能在我国司法实践领域的推行与应用已成为一个不可逆转的趋势。立基于此，笔者试图通过阐述在人工智能时代背景下，我国司法实践所应把握的时代机遇与所要面临的现实挑战以及相应的路径设计，希冀为将来司法智慧化的理论研究与实践开展提供有益的智识指引。

一、人工智能为我国司法实践整体性变革提供的时代机遇

在当前人工智能高速发展的时代背景下，前沿科技与司法实践领域的交汇能够深刻改变我国既有的司法运行模式，为司法程序效率的提升、个案实体公正的实现、司法程序公开的推进创造了全新可能，为我国司法实践整体性变革提供了全新机遇。

(一)有助于提升司法效率，破解“案多人少”的司法治理难题

作为定分止争、维护正义的终局性公权救济机制，司法以公正为其最高理念，司法公正可谓“是司法机关的灵魂和生命线”[注]陈光中主编：《刑事诉讼法》，北京：北京大学出版社，2016年，第12页。，它有着双重的内在意涵，既“指司法处置的实体公正, 也指司法活动的程序公正”[注]龙宗智：《影响司法公正及司法公信力的现实因素及其对策》，《当代法学》2015年第3期。，而其中程序公正的核心在于程序效率的实现。在我国当前司法实践中，最为紧迫与棘手的问题之一就是广大民众日益增长的司法救济诉求与有限的司法资源之间的矛盾，司法程序效率难以得到有效保证，尤其伴随着立案登记制的全面实施，各级法院受理案件呈现大幅增长[注]根据最高人民法院的相关通报，自2015年5月1日全面实施立案登记制以来，截至2017年3月，全国法院登记立案数量超过3100万件，同比上升33.92%，同比增长超过50%的地区有8个，其中陕西省的增幅达到95.84%，参见《全国法院立案登记制改革两周年新闻发布会》，http://www.court.gov.cn/zixun-xiangqing-45022.html， 访问日期：2019年1月21日。，“案多人少”的司法治理难题越发艰难。

为提升司法程序效率，化解人案矛盾，简单地依靠司法人员配额的增加已经无法满足需要，而司法技术革新恰恰提供了新的可能，人工智能在司法实践领域的运用则可为司法技术革新注入新的活力。首先，在立案程序中，通过运用人工智能技术，以自助化或半自助化立案模式逐步取代传统的人工立案模式，将大幅缩短立案时间，有效节约司法人力成本。如上海市浦东区人民法院推行二维码自助立案系统，当事人在排号等待阶段通过扫描二维码，完成案件信息的预录，生成案件专属二维码，而后法官通过扫描案件专属二维码，即可获取、导入与审核案件信息，进而快速完成立案工作。据测算，采用自助立案二维码后，平均立案时间将减少45分钟[注]《“二维码”法院让诉讼服务更温情》，http://shfy.chinacourt.org/article/detail/2017/06/id/2885832.shtml, 访问日期：2019年1月22日。。其次，在审判程序中，人工智能可以分担法官大量的事务性与基础性工作。例如，借助于智能图像识别与智能语音识别技术，可以快速将纸质卷宗材料、庭审语音信息等进行电子化处理，实现无纸化的智能阅卷与庭审笔录的智能生成，缓解司法人力资源的紧张；通过前期海量司法数据信息的智能化存储、归纳、节选与分类，极大缩短法官对于法律规范、同类案件等的检索时间；依靠相关业务专家建立标准文书库，再借助计算机识别与语义分析技术对起诉书、庭审笔录等各类前置数据信息进行智能分析判断与有效信息提取，最后根据标准化的文书样式要求，一键式生成判决书、裁定书等各种法律文书，从而大幅节省法官人工草拟文书初稿的精力与时间，并有效确保法律文书与案件信息的一致[注]涂永前、于涵：《司法审判中人工智能的介入式演进》，《西南政法大学学报》2018年第3期；葛翔：《司法实践中人工智能运用的现实与前瞻——以上海法院行政案件智能辅助办案系统为参照》，《华东政法大学学报》2018年第5期。。

总体而言，人工智能技术的应用能够为司法实践的开展提供多元便捷的智能化辅助，有效地将法官从事务性、琐碎性、基础性的海量工作中解放出来，极大提升了司法程序效率，有助于“案多人少”的司法治理难题的破解。

(二)有助于实现实体公正，达至“类案类判”的司法裁判常态

追求个案的实体公正是司法实践的价值目标之一，而确保实体公正实现的前提条件是司法裁判过程中法律适用的平等与统一，使得相同或类似的案件能够得到相同或类似的裁判结果，即达至一种应然的“类案类判”的司法裁判常态。但从我国既往长期的司法实践来看，“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”[注]四川省高级人民法院、四川大学联合课题组：《中国特色案例指导制度的发展与完善》，《中国法学》2013年第3期。。为了进一步解决同案不同判或类案不类判问题，实现司法裁判尺度的统一，中共中央办公厅于2017年印发的《关于加强法官检察官正规化专业化职业化建设全面落实司法责任制的意见》明确提出，要“完善智能辅助办案系统的类案推送、结果比对、数据分析、办案瑕疵提示等功能”，而后最高人民法院的“类案智能推送系统”也于2018年1月5日正式上线运行。由此可见，人工智能的介入与应用能够为达至“类案类判”的司法裁判常态提供技术层面的有力支持。

从当前我国人工智能技术的发展水平和人工智能技术与司法实践融合的具体现状出发，主要可通过“类案推送”“量刑辅助”与“偏离预警”三大典型功能应用来促进“类案类判”的司法裁判常态的实现。首先，“类案推送”是指承办法官在处理待决案件的过程中，人工智能系统在识别与提取待决案件具体情节的基础上，从已结构化与标签化的大型案件数据库中找寻最为类似的案例，而后自动推送给法官，为其呈现具有参考价值的裁判思路与评价标准。作为数据化、智能化与客观化的先例示范功能应用，类案推送“以数据测算提供类似案件的均值判断，凝聚着法官群体对法律适用问题的平均理解，其优势在于以形式理性沟通一般公正与个殊正义，以规模性和技术中立避免主观概率赋值带来的不确定和偏差”[注]李世宇：《司法大数据在类案裁判中的应用探索》，《郑州大学学报(哲学社会科学版)》2018年第1期。。其次，“量刑辅助”是指在承办法官完成待决刑事案件的定罪工作之后，人工智能系统依据起诉书、庭审笔录等法律文书自动提取案件情节，或者根据法官主动勾选的案件情节，通过相应的函数公式进行运算，进而向法官提供基本量刑期限建议。值得注意的是，人工智能量刑辅助有别于我国早期所开展的量刑科技化即电脑量刑。“电脑量刑的主要理念在于运用程序性数量关系对量刑幅度进行一定划分，同时将这些划分通过特定的计算程序予以精确化”[注]倪震：《量刑改革中“机械正义”之纠正——兼论人工智能运用的边界及前景》，《江西社会科学》2018年第2期。，其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。而人工智能系统具有极强的自我学习与思考能力，它是在存储、学习与分析海量司法数据信息的基础上，进行案件知识图谱的构建与算法的模拟，进而依据录入法律文书中所提取的具体案件情节进行深度学习，最终得出相应量刑建议。这是一种在尊重量刑规律与总结量刑经验基础上更为规范化与科学化的量刑活动，更有利于实现司法个案的量刑正义。再次，“偏离预警”是指“人工智能依据算法推测的量刑幅度与法官裁判的量刑幅度进行比较，计算二者的偏离程度，针对偏离程度的高低给予不同等级的预警”[注]王禄生：《司法大数据与人工智能开发的技术障碍》，《中国法律评论》2018年第2期。。“类案推送”与“量刑辅助”主要规范法官在待决案件中科学理性地进行司法裁判，防止自由裁量权的滥用，“偏离预警”更多的则是针对已决案件的裁判质量进行风险防控，及时有效地对偏离度较高的已决案件裁判进行自动预警，提示法官启动复查机制，为统一司法裁判尺度提供后期的智能化辅助监督。

(三)有助于推进司法公开，进一步提高司法机关的公信力

现代法治国家司法实践的开展不是一种隐秘莫测的国家公权行为，它应该尽可能以一种开放与透明的姿态为案件当事人及广大民众所感知，“司法公开是法治国家司法机构活动本质属性和内在规律的要求”[注]王晨光：《借助司法公开深化司法改革》，《法律适用》2014年第3期。。在我国当前的司法实践中，司法实践过程的公开程度仍有着较大的提升空间，并且通过推进司法公开，既能够满足案件当事人及广大民众的知情权、参与权与监督权，增强包括司法裁判行为在内的各类司法行为的正当性与可接受性，又能够倒逼司法人员在司法实践过程中的规范与自律，预防司法腐败与渎职，进而从正反两方面提高司法机关的权威性与公信力。

伴随着人工智能时代的到来，依靠互联网、大数据等前沿科技的支持，司法公开的广度、深度与可得性均能获得极大的扩展，这将进一步有助于提高司法机关的公信力。譬如，基于互联网技术的快速发展与有效普及，我国司法公开网络平台建设取得了显著成绩。截至2019年1月24日，中国裁判文书网公开裁判文书超过6275多万份，访问总量突破219亿次，已成为全球最大的裁判文书网络公开平台，中国庭审公开网则累计直播庭审241万多次，累计访问量突破143亿次；中国审判流程信息公开网依靠门户网站、社交软件等各种信息化渠道将相关的案件流程信息推送给案件当事人；法院以中国执行信息公开网为主要平台，通过与金融、民政、公安等部门合作建立的数据信息共享机制，初步建立执行工作立体化网络。简而言之，在人工智能时代，司法公开的内在意涵已经发生了深刻的变化，传统意义上的司法公开主要面向案件当事人，其内容主要指向审判过程与裁判文书，但是人工智能时代的司法公开基本“实现了对依法公开内容的全覆盖，从审判活动拓展到法院情况、审判流程、裁判文书、执行活动、司法政务等各个领域”，“公开的对象由面向当事人扩大为面向诉讼参与人及社会公众，搭建律师服务平台和社会服务平台，实现了个案公开与审判事务公开的有机结合”[注]范明志：《网络司法公开：“互联网+司法”改革的起跑线》，《人民论坛》2018年第11期。。正是基于司法实践过程的公开性与透明度的全方位提升，让公平正义能够以看得见的方式在广大民众面前得以呈现，司法机关的权威性与公信力才能够获得更为有效的保障与提升。

二、我国司法实践不适应人工智能发展的现实挑战

德国社会学家乌尔里希·贝克曾提出，任何新兴技术的诞生与运用在给人们带来机遇与便利的同时，也可能产生风险与制造挑战[注]乌尔里希·贝克：《风险社会》，何博闻译，南京：译林出版社，2004年，第39页。。因此，在人工智能被积极应用于我国司法实践领域的大背景下，我们在把握发展机遇的同时，也要正视因人工智能应用而引发的现实挑战。

(一)既有的司法数据现状无法有效满足司法智慧化的需要

当前人工智能得以快速兴起与高速发展的重要前提在于大数据井喷式的增长，如果将人工智能比喻为一辆高速行驶的汽车，那么数据就是为汽车提供动力的“油料”，可以说没有海量且优质的数据就无法实现真正的人工智能。因此，要有效实现人工智能与我国司法实践的融合，切实做到前述的智能化阅卷庭审、法律文书自动生成、类案推送、量刑辅助、网络司法公开等，存在海量且优质的司法数据是必要条件，但是我国当前既有的司法数据现状却难以有效满足司法智慧化的需要。

(二)算法的偏见与隐秘可能影响司法裁判的公正与公开

在我国当前人工智能的发展进程中，算法偏见或歧视的现象亦不少见，譬如某些电子商务平台利用数据算法“杀熟”等。在我国司法智慧化的过程中，基于前述司法数据的有限且低质，司法人工智能系统的运行已存在很大的算法偏见隐患。并且，由于我国司法机关自身一般不具备单独开发人工智能系统的技术力量，在实践中通常是采用技术外包的方式，由专门的科技研发公司负责司法人工智能系统核心算法的编辑开发工作，譬如上海市司法机关与科大讯飞公司合作开发“上海刑事案件智能辅助办案系统”。虽然在核心算法的编辑开发过程中，会有司法人员提供司法方面的专业性意见与指导，但由于其缺乏计算机程序编写、智能软件开发等技术知识和能力，因而依旧是由科技研发人员主导核心算法的设计与编辑。然而，由于缺乏足够的司法知识构成、司法经验积累、司法技艺训练与司法伦理观念，科技研发人员极有可能将个人的偏见嵌入算法之中。并且，出于追求经济效益的考量，算法设计者很有可能在明知算法存有漏洞而可能导致偏见的情况下，仍然将其作为可靠模型交付司法机关使用。伴随着司法裁判对于人工智能的倚重不断提升，前述的算法偏见极有可能对司法人员在具体个案中开展事实认定时构成一定程度的误导，譬如某些司法人工智能系统的核心算法存在对于特定社会群体的歧视或偏见，“则其极有可能将某些与该群体联系较为密切而与案件事实关联度不大的因素纳入证据指引中，或弱化对相关证据的审核要求”，而当事实认定方面出现失误时，则势必降低法律适用方面的准确性，进而影响个案裁判的公正，并且基于算法运行的基本原理，前案不公的裁判结果会作为将来算法进行情景模型训练的基础数据，使得原有的算法偏见得到进一步强化，发展出一种“自我实现的歧视性反馈循环”，最终可能导致从个案不公异化为类案不公[注]雷震文：《算法偏见对“智慧司法”的影响及其防范》，《法制日报》2017年12月27日，第11版。。

(三)复合型人才的匮乏难以为司法智慧化提供足够的人力支持

要实现真正意义的司法智慧化，除了要具备充足且质优的司法数据，克服算法的偏见与隐秘，更为重要的是需要大量既精通科技又通晓法律的复合型人才作为支撑。不过，从我国当前人力资源的现状出发，“法律人工智能的人才培养与储备状况都难以为其发展提供充分的人力资源支持”[注]左卫民：《关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考》，《清华法学》2018年第2期。。

简要而言，我国当前复合型人才匮乏的主要原因有以下三个方面：首先，传统法学教育模式的局限。长期以来，我国传统法学教育主要采取法学单一学科的培养模式，注重于教授学生法学基础理论知识，培养学生的法条分析与案例解析等法律实践技能，旨在强化学生的法学观念、思维与视角，努力使其能够像一名合格专业的法律人那样去理解与思考各种社会现象，加之社会科学与自然科学之间的界限较为分明，因此法科学生通常难以获得譬如计算机科学、信息通讯等领域的知识与技能的浸润，无法形成交叉学科的逻辑思维与观察视角，对于定量分析、数据统计等方法会感到陌生，对于大数据算法、智能化系统等更是完全外行。其次，既往司法职业培训内容的有限。在我国当前司法体制下，司法人员在入职前后都要接受一系列的司法职业培训，但既往司法职业培训的核心内容为司法职业道德、法律职业思维、司法实务技能等，依旧未能走出单一学科的桎梏，对于前沿科技与司法实践结合的内容涉及较少，而且通常都是浅尝辄止的科普性介绍，司法人员未必能真正了解前沿科技在司法实践中的具体运作过程，无法有效获取专业的科学技术知识。再次，智能科技行业对于法律行业的轻视。出于经济利益的驱动，我国智能科技行业主要将目光集中在汽车、通讯、金融等高收益领域，对于法律行业的投入较为有限，因此导致司法人工智能行业的吸引力明显不足，难以招揽到真正尖端的高技术人才。

显而易见，任何新兴技术的发展都离不开人的主体性作用，尤其在当前人工智能发展的初始上升阶段，只有具备足够优质的“人工”，方有可能实现真正有效的“智能”。因此，从反面来看，复合型人才的匮乏必将限制司法智慧化的有效推进，并主要表现为以下三点：第一，司法智慧化的基础性工作无法得到有效开展。如前已述，我国司法智慧化面临着司法数据的有限且低质等现实挑战，而引发这些现实挑战的原因之一就是缺乏足够的复合型人才来有效完成司法智慧化的基础性工作。譬如，由于复合型人才的匮乏，导致法院内部大量的历史裁判档案难以得到有效的整合与分类进而实现电子化与数据化，以及海量准确性不高且非结构化的司法数据不能够通过前期人工方式进行筛选、清洗与标记。第二，科学合理的人机互动关系难以得到有效建立。我国当前绝大部分司法人员长期受到法学单一学科的培养与培训模式的浸润，对于人工智能缺乏专业的、深入的学习与了解，因此在司法实践过程中难以形成一种科学合理的人机互动关系。一方面，部分司法人员因长期秉承对于司法理性的极端推崇，加之对于前沿科技的陌生与外行，因而会对司法智慧化保持一种潜在的抵触心理，导致人与机器之间缺乏足够的交流、配合与互动。另一方面，部分司法人员同样基于对前沿科技缺乏了解，却走向另一个极端，表现出对技术理性的盲目信任，并出于追求司法效率的目的，对于人工智能运行的结果缺乏反思，过度“依赖智能系统提供的裁判意见，以判决的智能输出代替法官司法技艺的发挥”[注]原新利、续圆圆：《人工智能对司法领域的“正负”双重功能》，《广西社会科学》2018年第10期。。第三，司法实践过程面临第三方不当介入的风险。由于我国司法系统内部复合型人才的匮乏，使得司法机关自身一般不具备单独开发人工智能系统的技术力量，在实践中通常是采用技术外包的方式，这就容易引发相关的外包科技研发公司不当介入司法实践过程的风险。基于自身保有的技术垄断优势，外包科技研发公司极有可能出于某些经济利益的驱动，通过篡改司法数据与函数运算法则以干预司法决策的结果，并对相关诉讼参与主体的个人隐私造成一定程度的威胁。

三、人工智能时代我国司法智慧化发展的路径设计

如前所述，对于我国司法实践而言，人工智能如同一把双刃剑，在带来发展机遇的同时，也引发诸多的现实挑战。但是，无论我们承认与否，在人工智能的影响与冲击下，我国传统的司法理念与行为范式正在发生改变，司法智慧化将不可逆转地成为我国司法现代化转型的主要方向之一，因此，我们需要进一步思考的是如何在司法实践中有效妥善地应用人工智能，审慎与理性地考量人工智能时代下我国司法智慧化发展的路径设计。

(一)建立统一的现代化司法大数据库

作为一项技术常识，人工智能的自我学习过程会产生GIGO现象(“garbage in，garbage out”，即“垃圾输入，垃圾输出”)，基于在体量与质量上都存在缺陷的数据进行建模与运算，可能导致人工智能系统作出不当乃至错误的判断与决策。因此，为了使得人工智能可以为我国司法实践提供正确有效的帮助，必须尽快走出前述司法数据有限且低质的困境，而其中最为有效的路径之一就是建立统一的现代化司法大数据库。缺少海量司法数据作为分析和研究的基础，人工智能无法对司法规律进行学习与模仿，因此建立统一的现代化司法大数据库的首要目标就是充分实现对当下司法数据与历史司法数据、近期司法数据与长期司法数据的有效挖掘与全面整合。首先，针对法院系统内部，要加强中国裁判文书网与地方各级法院自建的裁判文书全数据库的平台合作与数据共享，共同推动裁判文书公开上网工作的进一步开展，大力推进各级法院历史裁判档案的电子化与数据化工作，并且在既有法律规范许可的范围内，丰富与优化上网裁判文书的具体内容，让其呈现的数据信息更为全面充分。其次，打破司法系统内部的信息壁垒，实现侦查、起诉、审判以及司法行政机关之间的司法数据共享。当前我国公检法机关以及司法行政机关均有其自建的法律数据库，但出于技术障碍、规范禁止、工作保密等原因，不同司法机关间的数据不能随意流转。因此，有必要在技术实施层面与法律规范层面予以双重保障，打破不同司法机关间的司法数据壁垒，建立司法系统内部的信息共享机制。再次，适度开展与非官方的司法数据科研机构、律师事务所等社会部门的数据合作，在严格遵守国家相关禁止性规范的基础上，“可以将除涉及国家秘密、商业秘密和个人隐私之外的司法数据与科研机构进行共享”，充分借助社会部门在司法数据库建设方面的先发优势，将大量的历史性司法数据进行补全[注]程凡卿：《我国司法人工智能建设的问题与应对》，《东方法学》2018年第3期。。总之，在人工智能高速发展的时代背景下，司法数据必将呈现井喷式的增长，“如果司法的数据孤岛不被打破，大数据的全面存储集中管理是不可能的；如果各分立的功能区域无法被整合在一个集成平台，在各个系统间的重复登录和切换只会令人不胜心烦”[注]芦露：《中国的法院信息化：数据、技术与管理》，《法律和社会科学》2016年第2期。。

此外，在统一的现代化司法大数据库的建立过程中，对于入库数据信息的鉴真工作与结构化工作也要同步展开，要充分运用关联对比、专家分析、数据清洗、图谱建构等技术，对入库数据信息进行科学审慎的分析、筛选、校验与分类，尽可能确保入库数据信息的准确性与结构化水平。

(二)构建完备的算法审查与公开机制

虽然在我国当前司法实践中，人工智能的功能与价值主要在于确保司法人员主体性的前提下提供辅助性支持，因而算法并非是司法裁判作出的决定性因素。但是，伴随着人工智能对于司法过程参与的不断深入，如前已述，算法偏见极有可能严重影响司法裁判的公正。如若前述统一的现代化司法大数据库得以有效建立，那么将在一定程度上保障算法材料的全面与准确，避免“偏见进，偏见出”的算法运行结果的出现。不过为了全面有效地防范算法偏见的出现，除了保障作为算法材料的数据的无偏见外，更为必要的是构建完备的算法审查与公开机制。

(三)推行跨学科的复合型人才培养与培训模式

从某种意义上讲，在人工智能时代，充分把握我国司法实践发展的时代机遇与有效应对所面临的现实挑战的关键之处均在人类自身。人工智能与司法实践的有效融合并非科技与司法的简单叠加，“而是需要法律界人士体会和实践其中思维方式和研究方法的变革，开展交叉学科研究和应用，并从实践中设计和发展相应的教育体系”，大力培养能够有效满足智能时代发展需要的复合型人才[注]张吉豫：《大数据时代中国司法面临的主要挑战与机遇——兼论大数据时代司法对法学研究及人才培养的需求》，《法制与社会发展》2016年第6期。。

首先，针对法学教育，要大力推行跨学科的复合型人才培养模式。为了促进司法智慧化的实现而提供必要的人力支持，我国法学教育应实现由单一学科的人才培养模式向多元复合的人才培养模式转变：在本科生招生构成上要实现文理科生的均衡，在研究生招生构成上要适当扩大非法本法硕的规模，尽可能实现生源构成的多学科化；邀请法学、计算机科学、社会学、伦理学、统计学等领域的理论专家与实务专家共同参与交叉学科法律人才培养计划的制定，在课程设置上增设信息数据基础、计算机基础原理、网络伦理学、网络社会学等相关课程，重点强化学生的跨学科思维与视角，努力培养学生的数据分析、编程运算等基本技能；积极促成高校法学院与阿里云、腾讯、百度、科大讯飞等大型科技企业的教学实践合作。其次，针对司法职业培训，要积极实现跨学科的复合型人才培训模式。在加强广大司法人员的思想政治教育与司法专业培训的前提下，重视广大司法人员的信息化思维培训，引导其准确认识区块链、大数据、人工智能等前沿科技的时代意义，增强运用高科技智能化手段推进和改善工作的观念；要增加广大司法人员的人工智能技术应用能力培训，让他们充分了解与掌握人工智能技术的基础原理，更好地利用人工智能系统完成各项司法实践工作；要重点培养司法系统内部的科技骨干力量，让他们能够有效参与到司法人工智能系统的研发工作中，防止技术外包公司在核心算法编写等过程中的技术垄断。