公共法律服务智能应用新视野——以人工智能技术与审判辅助办案机制建构为中心

杨 凯

（华东政法大学，上海200042）

一、建构人工智能嵌入审判辅助办案机制的基本规则

自2017年7月20日国务院公布《新一代人工智能发展规划》并提出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以来，关于法律人工智能的研究如雨后春笋般涌现①如《法律科学》2017年5月集中刊发了五篇文章，专门探讨与法律人工智能相关的问题。，郑戈（2017）提出面对人工智能的发展大势，维持秩序与变革、守护与创新、价值与事实之间的动态平衡是今天法律人必须面对的紧迫问题。[1]胡凌（2017）对法律是否以及如何介入人工智能算法的运作展开讨论。吴习彧（2017）指出，人工智能难以胜任知识覆盖面大、技术含量高的司法工作，开发一种人机结合的司法裁判智能化辅助系统更为可行。[2]国内法律科技市场开始从“互联网+法律”向“人工智能+法律”转变，全国多地法院也积极布局人工智能的法律产品，如“类案推送系统”等。[3]2016年《国家信息化发展战略纲要》将建设“智慧法院”列入国家信息化发展的战略中。同年《“十三五”国家信息化规划》中明确指出：支持“智慧法院”建设，推行电子诉讼，建设完善公正司法信息化工程；提高案件受理、审判、执行、监督等各环节的信息化水平；推动执法司法信息公开，促进司法公平正义。[4]2017年最高人民法院出台了《关于加快建设智慧法院的意见》，指出加快建设智慧法院是顺应大数据时代潮流发展趋势、满足人民群众对法治期待的重要举措。[5]《最高人民法院关于深化人民法院司法体制综合配套改革的意见——人民法院第五个五年改革纲要（2019-2023）》中强调的司法体制综合配套改革，关键是进行司法体制供给侧改革，这要求司法系统及时回应新时代诉求，不断提高科技应用能力，积极运用大数据管理与服务平台，推进人工智能对司法审判效率和质量的提升，建设“智慧法院”。[6]人工智能技术与审判体系和审判能力现代化研究，需要从公共法律服务体系建构的全新视角出发，对现有人工智能技术性研究方法特征进行系统梳理，确立与司法审判工作具有关联性的数据分析理论，将之与审判中的审判监督管理事务、审判诉讼程序、案件实体辅助决策、司法审判人员和人工智能技术人员教育培训的基础理论结合分析，才能形成一套易于推广的人工智能审判辅助办案的理论体系和教学系统。

鉴于这一研究涉及多个学科领域，且全国各地人民法院信息化建设中的人工智能技术辅助办案系统应用开发的进展很不统一，需要综合运用法学、经济学、政治学、社会学、计算机科学等多学科的方法，将实证研究与规范分析相结合，实现微观层面和宏观层面的统一，真正实现人工智能技术在司法审判辅助办案机制建构中的公共法律服务功能。人工智能应用于法律领域主要经过了三个阶段，分别是基于规则的法律专家系统，以D·沃特曼和M·皮特森于1981年开发的法律判决辅助系统为代表；基于大数据的法律人工智能系统，以IBM研发的世界首位人工智能律师Ross、英国首个“合同机器人”Berwin Leighton Paisner（BLP）为代表；法律人工智能超越人类法律专家智能，未来随着GPU、TPU等硬件的发展，人工智能设备将成为法官或律师不可或缺的助手，甚至出现人机一体或人工智能代替法官直接作出裁判的现象。[7]从技术内在的发展逻辑而言，当前的信息技术已能通过对海量数据的挖掘和分析，在数据处理方面实现类人类智慧的分析、判断和预测功能。[8]在此技术应用规则建构基础上的智慧法院建设是信息技术发展的必然产物。从法理学层面而言，人工智能运用于司法审判辅助实务机制建构应当从以下几方面建立基本规则体系，进而开展技术应用层面的探讨。

一是亟待确立标准化指标体系规则。数据质量直接影响计算结论的可靠性。数据质量包含八个方面的指标：准确性、及时性、即时性、真实性、精确性、完整性、全面性和关联性。其中，数据关联性的确立必须结合具体分析对象的专业知识来识别，例如很多人工智能分析报告是以裁判文书的案由、当事人身份、裁判依据的法条来分析，是由于以上关键词比较容易从表面文意识别和提取。但如果需要对类案裁判规则进一步提炼识别，则需要借助语义的模糊分析和机器学习，来确立更加细致、灵活的关键词识别标准。而关联性指标本身具有推测性成分，因此关联性往往又会与准确性出现对立。例如，以案由为识别标准，有些案件的文书所填写的案由本身并不十分准确，有些案件的争议焦点可能包含多个法律关系，而案由的规范写法一般使用一个案由，复杂案件至多不得超过两个并列式表述的案由。

二是亟待选择大数据分析目标规则。人工智能分析方法通常有追溯（也称为溯源）、监控评估、分析规律、发现问题、预测未来、总结规律等几种。而目前在审判辅助办案中已经较为广泛应用的主要是追溯、监控，例如，在案件中将数据资料作为电子证据，以数据载体的物理形态来证明反复发生的行为、现象，而不是运用人工智能分析对无法直观认知的事物发展而得出结论；在司法公开、案件流程管理、类案裁判中分析判断法官的司法行为是否符合通常形态，而不是探寻激励法官内在积极性的手段；在案件裁判中主要应用于裁判结果有无超过通常裁量幅度，但是进一步深层次地分析运用的较少，预测和提炼规则更为罕见。而在商业领域，以上几种目标都较为常见，例如，阿里巴巴集团曾经根据淘宝交易平台的交易量成功预测了2008年的世界金融危机。

三是亟待选择大数据分析方法规则。①对比和对标：对比是两组事务之间相互比较，对标是选择一个标准参照物，将其他事务与之比较。②分类与聚类：分类是认知事务性质特征的第一步，聚类是寻找潜在规律的第一步。③逻辑关系分析：相关性分析，回归分析。④预测与决策：预测主要是基于事务的相关性对未来的行为进行可能性评估，决策是对事务下一步发展进行确定性判断。⑤解构与结构化分析：解构是将事务的各个因子抽取和分类剖析，结构是将经过分析、提炼的各种构成因子进行有规律的重组。

四是亟待选择大数据分析工具规则。①运用Python等编辑的数据抓取工具，适合于在裁判文书网等网站自动抓取数据信息，且可以进行一定程度的词汇分析，是较为灵活的数据采集方式，但需要一定的编程能力。②Excel2016以上版本中的数据分析工具，由于Excel较为容易普及和掌握，而且其在2016年以上版本中也提供了许多基本数据分析工具，因此较适合在没有特别训练基础的条件下推广。③SQL与数据库软件Access、SQL Server MySQL等数据库工具，属于综合类数据存储与统计分析工具。④SPSS统计分析工具，是较为普及的统计分析工具，但缺点是需要将大量的非结构化数据信息转化为结构化信息后才能代入软件分析。⑤R语言编程及SAS工具，较为灵活且用途广泛，但需要具备一定的专业数据知识。⑥其他网络软件和工具，目前也有许多软件公司开发的不需要编程基础的数据抓取、词频分析工具。

人工智能应用不同于传统司法信息化建设，突出表现为技术对司法场域介入的广泛性与深刻性。[9]面对浩如烟海的大数据，人工智能辅助办案需要提炼共性规则，即依据不同的司法审判应用场景，提取规则并进行数据标注，供机器深度学习，以形成类似于人类的信息提取、逻辑分析能力，进而辅助司法审理裁判。[10]当前，针对我国审判体系和审判能力现代化发展要求，要将人工智能和大数据运用于审判工作，应当将审判基础理论按照事、人、案分为三个类别。“事”主要是指审判系统中的一些综合性管理事务，需要将以往在审判管理中单一运用管理学原理来提高审判质效专项，与司法审判法治化理论、法官职业专业化理论深度结合，实现从审判管理到规则治理、从单一关注司法裁判结果到关注司法行为过程的转变。“案”即案件，主要涉及诉讼法理论和实体法理论在人工智能分析中，参与结合深度分析研究、应用技能提炼、司法规律的发现与裁判规则的创新。“人”主要是参与人工智能应用与挖掘创新的主体，分为两个类别的人员：一是由法官、司法辅助人员、审判绩效管理人员组成的司法审判人员，要注重对他们的人工智能分析技能及思维的培训；二是由数据专家、分析统计专家、具备法律职业知识的分析专家组成的人工智能技术人员，要充分借助他们的专业知识和技能，开展有效的沟通，实现技术与理念的有机衔接。

二、构建审判体系外部数据库交互标准指标体系的应用规则机制

从外部因素对法院和其他政府机构的行为模式和组织形态影响的研究非常多。其中，唐应茂（2018）指出，如果将法院看作是广义政府的一部分，政治学者和经济学者常提及的影响政府信息公开外部因素有三个，即基于上下级关系的权威，基于经济因素的市场化发展水平，以及基于文化或心理因素的公众信任。[11]就我国情况而言，目前已有多地建立了大数据交易所并开始进行数据交易，司法大数据也通过中国裁判文书公开网等途径进入公众的视野。有学者指出，既有中国法律实证研究所利用的数据主要是“小数据”，即一些局部性与抽样性的数据，是某一或若干区域性司法机关生产或研究者自行收集的某一时段之整体性或部分数据。而域外学者研究的数据样本常常是全国性的抽样数据甚至是全数据，这个现状与我国“数目字管理”能力有限直接相关，而且统计口径的变动、不统一使得部分数据之间容易出现冲突。[12]因此，应当重视数据质量和数据应用效果，并在操作层面上建立数据质量标准、交互应用及隐私保护的规则。

一是建立外部数据质量标准和数据交互应用规则。法律大数据的出现，使得基于法律大数据的司法实践与新型实证研究成为可能，并可能带来法学研究方式的革命性变化。[13]对法院而言，对外应当建立司法审判人工智能信息交互平台统一信息口径，与其他行政管理机构、行业组织制定统一对接数据口径标准，共享全社会数据资源，在社会纠纷、民间习惯、道德评价、司法公信力评价、舆情分析与稳控方面采集社会交往中产生的全数据信息，做到数据分析对象的深度画像。有学者指出，“传统型审判管理模式容易产生新公共管理理念下的‘碎片化’问题，法院内部、法院内外信息沟通不畅、不及时，内部建设重复与滞后、外部社会关切问题解决不到位等弊端丛生。”[14]“只有通过对数据的大量输入并加上复杂运算，让数据不断产生又不断拆分、整合，融合生成新的产品，然后输出、使用，才能形成‘数据生产信息、信息改善决策’。”[15]因此，只有实现数据的互联互通，才能有效提取数据中蕴含的信息，也才能找到其中的规律，充分发挥其辅助司法决策、有效预测未来趋势的功能。

二是建立数据信息安全和人权保护的制度和机制。数据安全与个人信息保护都是我国网络安全法律领域研究的重点，特别是在大数据得到开发与应用之后，国内学术界对数据安全法律问题的著述颇多。[16]大数据产业发展面临着诸多难题，如数据权利类型没有明确、数据权利主体存在争议、数据控制和使用权利界限不明、数据的易复制性导致权属保护困难等。[17]随着审判系统应用的数据信息量增大，必然会导致数据安全防护风险和人权保护问题越来越突出。既要对外交互共享数据信息、维护司法公开，又要防止司法审判的过程变为数据人格权保护的薄弱环节，不仅要从开放式人工智能平台的技术操作上设置安全防护和数据隐形措施，还要重新构建数据人权保护的法律规则和诉讼程序规则，明确责任损失的计算规则、责任划分的归责原则，通过明确数据传导及应用过程中的各环节主体责任来反作用于数据安全保护。关于信息相关权利的保护范围，首先是要合理区分属于“公共信息”还是“个人信息”，在设置信息分类标准的基础上区分对待。“公共信息”在不损害国家及他人合法利益基础上，以公开为原则，不公开为例外，“个人信息”则以保护个人利益和自由为原则。同时，当前其他国家和国际组织大多是从人权或基本权利保护角度来规范个人数据处理行为的。在欧洲，欧洲委员会的《108公约》是将个人数据保护定位于个人尊严和基本人权（自由权）来保护。在美国，个人数据保护或者信息隐私是用侵权救济的形式来进行保护。在欧美各国，尤其是欧盟成员国，并非主要依赖私权体制救济，而是依赖行政监管的手段进行事前预防。由于受到我国法律文化传统的影响，我国隐私权长期被置于名誉权范畴加以保护，其保护内涵狭窄，救济成本高，因此应当结合当前国际通行的做法，研究适应我国环境土壤的个人信息保护方式。

三是创新审判权运行机制、质效评价激励机制。尽管在话语层面，我们不断宣扬人工智能已经成功地在司法领域开疆拓土，其中的典型代表如上海刑事案件智能辅助办案系统、江苏的智慧审判系统等。但这并不意味着司法领域的人工智能运用已经获得了实质性突破。[18]应当正视的问题是，各省信息化系统存在较大差距，容易在衔接和配合上产生信息无法融合的问题，即使是各级法院都较为成熟的电子档案管理，都存在无法互联互通、信息无法共享的问题[19]，若无法真正解决技术对接和信息共享问题，法院信息化建设极易出现“信息孤岛”。因此，针对法院系统内部，应当设计符合客观司法能力的审判管理统一考核数据指标，根据四级法院功能定位，分层级构建全国法院系统的统一司法统计信息化系统，实现司法审判的数据共享、同步监控审判流程管理、客观精确测算司法过程的资源消耗（主要是人力成本、时间成本、建设成本），为制定分案标准、质效评估标准、审判案件权重系数提供决策依据。尤其是在我国东西部发展极不平衡，案件数和类型呈现地缘化差异时，及时运用人工智能信息反馈合理调整案件权属系数的分类，在统一司法管理数据采集标准的前提下，拟定符合客观司法规律的、人性化的审判管理考评标准。

三、建构审判流程人工智能信息提炼与程序启动的应用规则机制

有学者指出，高级司法人工智能，是指计算机在自然语言理解和常识推论之上，通过证据认定案件事实，并作出最终裁判的全新审判模式。从计算机对案件的“处理”转向“审理”应当是高级司法人工智能化的真正表现，即“人工智能裁判”。[20]当前，我们仅仅强调在后续审理过程中对于庭审笔录模块和裁判文书模块标准化处理，以期望达到案件文书自动生成的效果，但是审判是被动启动的程序，诉求不标准、不规范，会直接影响后续案由生成、庭审争议焦点形成和裁判文书集成。因此，对于大量的简单纠纷，不仅要从外部角度为服务当事人提供便利，也要为服务审判提供可以量化的标准入口。

一是建构人工智能与诉讼能力平衡观相融合的研究程序应用机制。在三大诉讼构造体系中，所有的诉讼规则设计终极目标都是为了追求诉讼构造的平衡。在过去的程序研究中，我们更多强调诉讼地位的平等，而忽视了对双方诉讼能力的研究。在诉讼中运用人工智能分析方法更有利于对双方当事人实际的诉讼能力近距离观察。虽然在三大诉讼中，存在着不同程度的对待双方案件参与人差别化的规则设置，根本原因不是由于双方当事人的诉讼地位不平等，而是由于双方的实际诉讼能力不均衡，因为即使在制度上承认双方当事人的诉讼地位平等，也不能回避双方实际的诉讼行为能力不均衡的问题，需要一些补偿机制补足，使双方的实际诉讼能力达到平衡，才能实现双方诉讼地位的平等。根据三大诉讼不同的程序特征搜集诉讼中的各项具体细节指标，集合案由分类细化各类案件当事人诉讼能力评估指数，并在此基础上设置平衡双方诉讼能力的矫正方案建议。

例如，在医疗纠纷等特定民事诉讼案件中，由于双方的举证能力不对等，则需要实行举证责任倒置等证据规则进行差异化对待。在刑事诉讼中实行的无罪推定和非法证据排除规则，则是考虑到被告人在剥夺人身自由后诉讼能力减弱。出于保护行政相对人的考虑，行政诉讼中以作为被告的行政主体为主要举证责任承担方也是基于双方诉讼能力的不平衡。

二是建构人工智能分析结论的证据效力分级机制和启动规则。当前对于人工智能分析结论主要是比照电子证据纳入诉讼中来运用，但是人工智能分析结论的实质特征及其功能价值，与将电子数据信息以物质载体固定化、可视化的电子证据的价值功能和内容展现方式是不同的。如果仅作为电子证据形式来考虑其证据资格会使得大量有价值的人工智能分析结论不具备作为诉讼证据的资格。刑事诉讼法学者陈瑞华教授曾提出“程序法内部的实体与程序规范的二元分化堪称现代程序法发展的里程碑”。将人工智能分析结论作为独立的证据种类纳入诉讼证据制度来予以规范必须同时设计两方面的制度，一个是程序法实体性质规范上的证据效力分级认定制度，一个是程序性质规范上的人工智能分析程序启动机制。

有的人认为人工智能只能反映数据之间的相关性，而不能反映因果性，只能作为发现证据的线索，而不能作为证据采信，尤其是在刑事案件中。下面我们重新从证据法理论来分析人工智能分析结论的性质：①在民事、刑事、行政三大诉讼系统中，证据证明力标准是不同的，并且呈现出从低至高的多个不同阶层；②人工智能分析结论在一定条件下可以认定事物的因果关系，而不仅仅是相关性。例如，在一定条件下对于某一领域范围的全数据信息分析是有可能得出因果关系的结论的，那么其就有可能上升为可以采信的证据，并作为认定案件事实和法律关系的依据；③在有些犯罪行为的罪状描述中只要超过一定数量就可以构成犯罪，那么数据信息就有可能成为定罪量刑依据，同时在有些知识产权侵权案件中以行为次数作为侵权损失认定标准，数据就可以作为侵权判定的关键性证据。在有些涉及卡拉OK歌曲侵权、网络影视作品侵权、摄影作品侵权等常规的类型化案件中，还可以引导当事人自行查看预判结果，寻求通过调解方式化解纠纷、解决矛盾的可能性。[21]对于人工智能如何辅助诉讼程序机制，可以有两条不同的路径选择：一种是纳入已有的专家辅助人制度，建立人工智能专家名册和资格审查机制；第二种是建立司法调查官制度，培训专业的人工智能分析人员，并设置一系列启动、质询、认定程序机制。

四、建构诉讼服务与公共法律服务双中心智能融合的规则应用机制

在电子司法全球化趋势背景下，随着诉讼服务中心建设与公共法律服务中心建设不断深入，我国逐渐迈向电子诉讼时代。突如其来的新冠肺炎疫情又将电子诉讼的发展步伐飞跃式向前推进。在面临电子诉讼即将走向常态化的拐点，我们必须要驻足反思相关制度存在的掣肘和症结，思考人工智能技术在双中心融合上的规则建构，以期为下一步相关政法公共服务制度形成系统集成、协同高效的机制体制改革探明路径。

一是建构诉讼服务与公共法律服务双中心运行效果比较规则。2017年杭州市互联网法院成立之后，北京、广州等地互联网法院也相继成立。新冠肺炎疫情发生后，各地各级法院将司法审判方式从物理空间移步至网络空间，积极推行在线诉讼模式，全国法院普遍开通诉讼服务网，提供网上立案、在线庭审、在线调解等多项服务，已建成28068个科技法庭以支持远程视频庭审，各法院已全部对接中国移动微法院支持各项司法服务活动，将在线诉讼从专门的网络法院推广至普通法院，走上了在线诉讼普及化的道路。根据2020年最高人民法院工作报告显示，2019年全国法院各级法院审结一审民事案件939.3万件，一审商事案件453.7万件。全国法院系统建立一站式多元解纷和诉讼服务机制，在诉讼服务中心建立调解、速裁、快审一站式解纷机制，全国法院诉讼服务中心化解案件849.7万件。在疫情防控期间，全国法院网上立案136万件、开庭25万次、调解59万次，电子送达446万次，由此可见，诉讼服务中心化解的案件在一定程度上缓解了审判压力，但仍有40%的民商事案件无法在诉讼中心化解，疫情期间在线诉讼方式得到了迅速普及，但电子诉讼中的调解率并不会随电子诉讼普及率同时上升。最高人民法院印发的《民事诉讼程序繁简分流改革试点实施办法》明确了推进电子诉讼的基本原则、适用条件和主要规则，在疫情期间最高人民法院又发布了《关于新冠肺炎疫情防控期间加强和规范在线诉讼工作的通知》。根据近期以来各地方法院电子诉讼运行状况来看，主要存在如下问题：1.当事人身份查验存在风险，实践中各地法院采取了在线比对身份证件和生物信息、绑定淘宝、支付宝、微信等第三方平台等多种方式来核对当事人身份，为了避免冒用他人身份立案，一些地方采取了网上立案之后再次现场核对身份的做法，实际上加大了当事人负担，降低了工作效率；2.在线送达成功率不高，电子送达相较于传统的线下送达方式，具备快捷、便利、节约司法资源的优势，经推广基层法院也开始尝试运用电子送达方式开展线下诉讼活动，但由于受送达主体的配合度不高、无法确定当事人是否已阅读送达内容等因素影响，送达成功率低、效果差，线下邮寄依旧是普通基层法院采取的主要方式。3.在线庭审的开展以当事人同意为前提，参与过程的复杂性，以及庭审准备环节较多，导致部分当事人消极配合，对在线庭审的首选率不高。4.在线质证的视频分辨率不仅依赖法院方的设备终端效果，还依赖于当事人方视频设备终端效果，一旦当事人对对方证据真实性不认可或者表示看不清晰就需要重新线下质证。5.当事人及证人参与庭审活动场所难以保证符合要求，在线证人作证场所的封闭性难以保证，部分当事人参与庭审的环境嘈杂。6.在线诉调对接工作中部分基层法院反映出存在“以奖定补”难以落实影响调解积极性，非人民法院指定名单中的调解人员调解协议无法得到司法确认，诉调对接的案卷档案不完整、不规范的现象难以改善等问题。与此同时，尽管我国已经建成覆盖城乡的公共法律服务平台体系，并且实现了网络、实体、热线三台融合，三大平台中，实体平台是最为重要的核心平台。目前有部分地区存在实体公共法律服务平台空心化现象，即具备相应的办公场所和人员、装备，但具体服务产品内容没有充实。要不断丰富法律服务的内容和产品，积极安排符合辖区内现实矛盾纠纷化解主要需求的服务产品进驻实体平台，用实心化为实体平台赋能，形成现代公共法律服务实体平台的生态圈。

二是建构诉讼服务与公共法律服务双中心协同创新合作规则机制。①英国首席大法官的IT顾问Richard Susskind在他2019年出版的《在线法院与未来司法》一书中指出，接近法律正义的概念包括四个要素：第一是争端解决本身，这是法院的核心服务；第二是遏制争端，在出现争议后避免争议升级；第三是避免争端，通过各种方式让人们获得法律知识，预防出现争议；第四是促进法律健康，即通过法律行为对法律问题作出安排，以防止未来的法律风险出现，例如，订立遗嘱等。法院诉讼仅仅是上述四个要素中的塔尖，而赋予人们获得接近法律正义的基石则是促进法律健康，在日常促进法律健康是减少社会矛盾纠纷压力的基础。完善的公共法律服务体系功能发挥过程由法律风险预防、法律问题诊断、法律事务分流、法律矛盾纠纷化解、法律裁决履行、社会关系修复的六个节点形成完整的链条，只有通过这个链条整体化运作才能充分发挥公共法律服务防范矛盾纠纷的效果。在司法行政相关的法律援助、多元化矛盾纠纷化解与分流、公证参与司法辅助、村（居）法律顾问服务等活动中，并不能依靠司法行政机关独立服务达到人民群众满意的服务效果，人民法院在线诉讼中的诉前调解、立案送达、参与庭审和质证等活动需要通过诉讼服务中心平台与公共法律服务中心平台功能在横向上进行融通、纵向上进行融合才能突破在线诉讼发展的掣肘。目前，各地方的实践中已经初步呈现了诉讼服务与公共法律服务融合与对接的萌芽。2018年1月，广州市中院与市司法局签署《关于开展公证参与人民法院司法辅助事务试点工作合作框架协议》，旨在大力推进人民法院司法辅助事务与公证机构工作有效对接，公证机构参与调解、参与取证、参与送达、参与保全、参与执行的协助，以帮助法院缓解“案多人少”压力。同时，公证机构可以向法院查询婚姻家庭、继承纠纷案件、宣告失踪、宣告死亡案件、监护权案件等的生效裁判文书；建立遗嘱类、继承类公证案卷和相应裁判案卷查阅快速通道；建立与继承事务相关业务风险信息通报机制等。要在电子诉讼时代充分发挥公共法律服务与诉讼服务“双中心”的功能，就必须在横向方面做好公共法律服务中心与诉讼服务中心在诉调对接中的融通；在纵向方面做好诉讼活动中公共法律服务与诉讼服务的融合。①2020年2月，上海高院、市司法局、市律协联合发布了《关于进一步推广网上诉讼服务的通知》，其内容所涉及的主体既包括法院和法官，也包括律所和律师；程序贯穿网上调解、网上立案、网上阅卷、网上庭审、网上保全、电子送达、网上缴费等等。2020年5月，浙江省高院、省司法厅、省律师协会联合发布了《关于进一步加强在线诉讼的若干意见》，鼓励省内律师事务所办案系统与全省法院办案平台对接，构建网上绿色通道，方便律师在律所办案系统中直接办理在线立案、交费、查询信息、提交和接收诉讼材料等事务，鼓励各地对通知类法律援助公函及相关案件材料，通过省政法办案一体化平台在线流转，鼓励整合人民调解、行政调解、行业调解、律师调解等力量，完善涉诉纠纷网上调解机制，鼓励法院与司法行政部门、律师协会共同创新和规范在线庭审模式。以上诉讼服务与公共法律服务部分对接的地方实践为我们带来了启示：开展诉讼服务与公共法律服务的功能对接既能补足法院在电子诉讼中的短板，又能切实提升公共法律服务的质效。1.诉调对接中“双中心”的融通。公共法律服务中心和街道公共法律服务工作站、村（居）法律顾问室可以为人民调解工作室提供场地，通过公共法律服务平台与诉讼服务的数据对接，保障诉前调解的电子案卷材料信息、调解人员的资质信息直接向诉讼服务中心流转。公共法律服务体系为人民调解员的“以奖代补”经费提供支持。中共中央办公厅、国务院办公厅《关于加快推进公共法律服务体系建设的意见》规定要将基本公共法律服务事项纳入政府购买服务指导性目录，建立公益性法律服务激励保障机制。2.电子诉讼中“双中心”的融合。在电子诉讼中公共法律服务中心与诉讼服务中心的功能融合可以贯穿从立案至宣判送达的全过程。在立案阶段，通过与律师事务所信息对接直接查验律师的身份，对于没有请律师的普通群众可以到所在辖区村（居）法律顾问室由村（居）法律顾问、基层法律工作者对其查验身份并通过公共法律服务平台对身份信息予以确认。在送达阶段，为了弥补电子送达的不足，一方面可以由诉讼服务中心委托村（居）法律顾问室代为送达，另一方面可以委托村（居）法律顾问室代为搜集当事人地址信息自行送达。广泛引导公证机构参与送达和证据固定，并通过公共法律服务平台将电子公证书直接向诉讼服务平台终端推送或者由诉讼平台向公共法律服务平台查询、调取，减少关于证据真实性的争议。在庭审活动中，可以在公共法律服务平台设立独立的远程庭审室，配置符合远程诉讼条件的设备，便于当事人或证人就近找到符合在线诉讼条件的场所，保障庭审活动的严肃性。此外，诉讼服务中心和公共法律服务中心建立普法案例库对接机制，将辖区内高发性矛盾纠纷典型进行汇聚、甄别、筛选，通过法治宣传教育的精准投放将社会矛盾纠纷隐患扼制在未然状态，促进人民群众以自助的方式进行法治体检和法律健康维护，真正地实现基层社会矛盾纠纷源头治理。在新冠病毒疫情后时代，为了面对诉讼案件的井喷趋势，将电子诉讼深入推广普及到基层社区，实现线上诉讼方式的常态化必须从矛盾纠纷预防、诉前矛盾纠纷化解、立案、送达、庭审、宣判、执行等各个环节实现公共法律服务中心平台功能与诉讼服务中心平台功能全面无缝对接，才能使公共法律服务与诉讼服务形成系统集成与协同高效的运行机制，共同推动中国特色电子诉讼制度打通向基层社区普及的最后一公里。

五、建构裁判规则与审判决策人工智能技术应用机制的规则

早期的法官智能辅助系统研发路径主要是依靠专家系统理论构建的，专家系统通常使用于相关的更高特定领域的知识库系统，用来提供建议并使用于特定的目的上。KBS系统具有内在联系的小规模子系统，在分别模仿法律推理要素功能（法律查询、法律解释、法律适用、法律评价、理由阐述）的基础上。[22]如1993年武汉大学开发《实用刑法专家系统》是通过大量“如果—就”（If-Then）规则定义进行“自上而下”的设计，即是通过知识库和推理两部分来描述从一个基本概念演绎出的系统。[23]另一个方向，是人工神经网络的“自下而上”的机器学习思路，其基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递、处理信息的模式来解构法律问题，其技术研发的路径和步骤是通过小样吧数据进行对偶研究，然后监督学习、人工打标签、强化学习、交叉验证、原型开发、模型测试、业务试用、模型调整等阶段完成初期研发任务。要将人工智能与当前裁判规则与审判决策的诉求相结合，需要在以下领域开展纵深研究。

一是实现案件决策的“量化分析”向更宽广的审判应用领域拓展。“量化分析”是人工智能在审判应用领域传播得最广的分析方法，主要是因为其直观和易于掌握。在当前的法院信息化建设中，司法审判人工智能在量刑均衡度和类案裁判尺度方面有了一定的实践基础，但是其应用范围还有待拓展。在关于案件定量决策研究中，可以尝试从量刑尺度、赔偿金额幅度等直观的“数字化”的定量分析延伸到关于行政处罚合理性判断等非直观的、但具有内在数量关系衡量基础的司法审判领域，在案件审判实体决策中拓展“量化分析”的应用范围，将其延展到实质的可量化的法律问题评估决策领域中。当前司法实务界力推的类案检索研究，应当明确有效的类案检索路径，建立清晰的类案运用规则，形成理性实用主义的司法取向和司法进路，使裁判尺度在更高水准的司法经验与智慧之上趋向统一。[24]从域外实践来看，美国威斯康星州诉艾瑞克·卢米斯采用量刑智能辅助工具对被告人判刑引发了广泛的社会争议。[25]因此，我们在引入和推广此类智能系统之初就应当警惕其中存在的风险。

二是实现案件决策“量化分析”到“质化分析”的应用层次跳跃。在案件裁判的实体决策中，现有的实践尚止步于主要将人工智能的科学分析结论作为案件决策“量化分析”的手段，作为参照衡量刑罚均衡度、经济损害赔偿统一制度的参考标准，较少涉及“质化分析”。即使是在目前一些法院建设的“类案裁判”智能系统中，人工智能分析对于案件实体决策产生的实质影响甚少，因为这些主要应用简单案件的类案裁判系统实际上其运行的前提是先经过大量人工分析提取“案件要素”，再通过设置一系列要素式的裁判文书模板生产要素式的案件裁判结果。其应用的案件范围有一个共同特点就是“无实质性重大争议”。然而，司法裁判的核心是定纷止争、解决争议，而目前所应用的决策机制仅仅是替代了无争议案件的大量重复性劳务，其不涉及司法裁判的核心技能。如果要对有法律上的认识分歧、双方当事人有重大争议的疑难案件作出判断，必须要上升到对于法律纠纷判断的性质认定的层面。目前的研究中已经有了部分关于人工智能分析以及人工智能、机器学习决策机制的成果，后续还要继续沿着司法审判专业化方向，研发出一套行之有效的解决实质性纠纷的决策机制。

三是实现从个案决策到对新出现法律规则及政策措施生长的预测。在法律发展史中，每一次科技重大革新所带来的生产力大发展最终会导致法律规则和法律原则改变，尤其是在实体法律关系领域。例如，在高危行业中的无过错责任原则，就是工业化大发展之后，基于一些高危工业企业一方面是社会科技发展的最大获益者，另一方面由于科技发展所带来的负面影响无法避免其侵权行为的随意性，最终导致了在特定行业领域的无过错责任原则的确立。因此，人工智能思维方式带来的社会变革不仅仅是工具性的，其最终会带来实体法律的革新与生长。据此，我们可以通过大量案件决策中产生的人工智能进一步加深机器学习，从案件决策结果中评估法律与社会现实之间的差异性，以预测未来法律规则的生长方向。有些法律规定经过长时间的演变之后，已经严重不符合社会发展现实的要求，为了维护法的安定性及其社会可接受性的平衡统一，需要应用人工智能分析方法来进行评估，以确定有无修订法律的必要。

六、建构审判人员和人工智能研发人员综合教育培训规则机制

尽管算法决策能遵循三段论的推理模式，在一定程度上能防止法官的个人主观倾向和对裁量权的任意使用，但是算法决策不像人类会进行伦理道德的衡量，注重保障人权。机器训练的过程同样需要本领域专家的参与，以更好地引导机器做出涉及本领域专业知识的正确判断。[26]人工智能是人类创造或者是从人类活动中学习而来的，从根本上由人类行为决定，对人工智能发展过程的管控在根本上是对人工智能研发、服务、应用活动的规制。[27]当前，在英国的司法改革中，人工智能审判是其中重要的一个部分。在我国，不仅仅需要通过在线法院分解一部分审判压力，还应当重视人机深度学习，促进人工智能在司法裁判决策中长足发展。

“深度学习的本质，是以不断递归和卷积的深度神经网络为前提，通过非线性系统建模来提供更高层次的抽象能力。这是其优于人类线性思维能力的根本原因。”[28]人机学习的第一步是简化审理程序，第二步就是让机器辅助法官进行判决。人工智能化审判思维具体包括：流程思维；数据标准化思维（包括录入标准化和分析标准化）、数据决策思维；运转思维；供应链思维；设计思维；变革式管理思维。深度的人工智能分析、预测和决策只能在长期的大量应用实践中产生，必须大力培训审判实务人员，要求包括法官、法官助理、书记员在内的审判团队一起熟练操作，并且在操作中参与思考。

对于关键词的设置、分析方式的设置、处理纠纷时决策规则的排序设置等，都必须在审判实践中一边应用产生数据的积累，一边同时向数据技术人员提出改进意见，交互学习。“智能化知识是一个新型的知识系统，计算机化是其中的核心内容。因此，在数据化时代，法官们应当通过培训形成以计算机科学为其工作理念和模式的知识结构。”[29]

一是建构司法审判和审判辅助人员对人工智能应用技能养成机制。在人工智能时代，基于在线法律咨询和在线法院的发展，有人提出：法官和律师职业是否在未来会被人工智能取代？①其实计算机普及时，美国法学界就已经开始讨论法律推理与法律思维是否可被机器所取代的问题，See Bruce G.Buchanand&Thomas E.Headrickr,Some Speculation about Artificial Intelligence and Legal Reasoning,23 Stan.L.Rev.40.一个职业群体是否会受到科技发展的冲击，主要在于其作为一个独立职业的核心要素代表什么。法国心理学家勒庞指出，“在一个群体中，没有什么东西比世代相传的思维结构更加稳固。”[30]正如美国卡多佐大法官指出的，司法职能之所以能够如此繁荣昌盛，就是因为司法职能始终回应当事人的需求。法官作为一个具有专业性的职业群体，其能动性的最大发挥不是依赖于企业管理式的简单劳动力管理模式，更要注意其内在的期望和价值。“现有人工智能系统无法模拟法官思维进行灵活的法律推理，不能体现斟酌具体事实而作出裁判的弹性。”[31]这正是法官职业无法彻底被人工智能取代的原因。但是，“人工智能中的算法作为同类案件的合理处理方案，相对于让人大代表为案件审判结果背书等方式，更能够让当事人接受判决结果，进而规避审判风险，避免与法官的个人选择与职业伦理要求抵牾。”[32]也有学者提出，要建立司法工作者证据审核制度，将司法工作者的“自由心证”与之人工智能的证据审核相结合，避免人工智能建设陷入法定证据制度误区。[33]从上述分析可以看出，与探讨人工智能是否取代司法职业工作者相比，进一步发挥审判专业人员的价值判断优势，提升职业伦理水平，是更为实际的。

二是建构人民法院人工智能分析人员研发技能和创新能力养成机制。人工智能分析专家需要针对司法审判进行专项研发，也需要与审判工作长期磨合并观察训练，才能针对审判工作环境设置分析方案。另外，有的国家除了法官、法官助理之外，还设置有“司法事务调查官”这一技能专业性较高的司法职业，由于人工智能分析师本身的特殊性，有必要在司法职业中设置大技术分析的专业分析职务。人工智能分析事物调查官的具体职能包括：针对特定案件或者司法审判实务出具人工智能分析报告，针对案件中当事人或者法庭委托其他分析结论做出人工智能分析报告，在案件出现争议进行复核时出具复核意见。目前的人工智能专家有三种类型，统计学出身的数据科学家、工程领域出身的数据科学家、商业或者其他专业应用领域的数据专家。但是在人工智能分析专业人才培养领域并没有十分系统化的基础理论研究，针对人工智能审判应用系统的专业数据研究、维护，分析专家的培养与培训，需要我们将上述三种身份专家的特点及优势综合起来分析，制定一套最为容易推广实施的教育培训方案。此外，还应构建人工智能问责机制，制定统一的质量标准或安全标准，为人工智能产品研发设计人员设立道德规范和行为守则，明确人工智能研发禁区，通过立法的形式进行规制，从而实现技术与伦理的协调。并且，还应当建立应急预案，以应对人工智能复杂场景下突发事件的发生，针对机器人异化和安全监管等国际通用问题提出制度性解决方案。[34]

三是注重建立司法审判亲历性数据积累沉淀及补充机制。在人工智能时代，法院系统的审判信息化建设中忽视了一个审判思维发展的重要元素，就是“司法的亲历性”。与最早的法律规则产生一样，裁判的规则和审判的思维体系必须来自原案件审判中司法的亲历性，而不是来源于书本学习和机器学习。虽然网络学习和在线教育平台能给未来的法律职业教育提供极大的便利性，但是都不能取代司法的亲历性对于职业思维培养的关键作用。随着数字化与审判结合程度越来越高，以及司法改革中产生的断代现象，在司法责任制度中有许多具体制度都是从提高审判质效出发，将法官作为类似的劳动者来管理和约束，从而提高“产能”，忽视了挖掘法官职业的特征属性。当前，各地方法院存在着司法技能和法律思维的“断链”现象。由于司法亲历性的无可替代性，充分运用法庭审判辅助系统和APP端实时记录基层法庭审判工作中搜集的各种纠纷细节化信息，包括在基层社区、村落现场庭审、现场调解、走访基层组织调查了解实地风俗等情况，完整描绘基层纠纷发生背景和联合相关基层组织协调解决纠纷的方式方法，将这些司法亲历者性经验数据作为初任法官和其他司法辅助人员训练司法技能的重要基础资料，将成为培育司法审判人员专业技能与司法裁判技艺的不可或缺的环节。同时，法官会议制度尽管不转移法官个人责任，但是可以缓解心理压力，更重要的是为法官职业思维的锻炼提供了一个专门的训练场。在训练方案的拟定上，除了结合现在的网络平台、视频课件等方式外，还应当针对被培训对象在司法实践中的审判能力表现查到其相应的短缺技能，有针对性地进行个性化、定制化菜单培训，并且可以针对学习的案件类别定制专门数据抓取和数据分析软件。正如有学者指出的，“司法工作的复杂性就在于各项制度、程序、机制运行均有赖于司法工作者的深度参与。”[35]“当人类所有的行为以数据的形式沉淀下来之时，其就在一定程度上遏制了人性恶的本能。”[36]因此，未来人工智能如何与法官、检察官、司法辅助人员的遴选培训有机结合，从而使司法机关的办案能力得到真正的提升，值得学界和实务界进一步关注和研究。

结语

在中央政治局第十七次集体学习上，习近平总书记要求“加强对中国特色社会主义国家制度和法律制度理论研究，构筑中国制度建设理论的学术体系、理论体系、话语体系”。人工智能技术应用嵌入司法审判智能辅助办案机制建构与完善，亟待从人工智能技术应用的公共法律服务功能全新视角寻找技术应用的切入点和突破口，人工智能技术应用在嵌入审判智能辅助办案机制建构的过程中亟待构建新的体系化规则秩序，这将会大力推动人工智能技术应用于审判辅助办案学术理论与实践理性相结合的治理理论体系形成，将会促进人民群众生活语言与法律专业语言相互转化的话语体系生成。人工智能技术在法律智能检索、文书审阅、文书（审理报告）自动生成、智能法律咨询、案件实体处理预判等技术应用领域的探索和应用，将有助于我们充分拓展司法审判场域内的人机融合新模式。[37]人民法院新时代智慧法院建设的全新目标，要求我们积极主动拥抱大数据和数字化时代的到来，通过增强职业能力、提高职业水平、坚守职业伦理，以更加冷静的心态和更加积极主动的状态引领人工智能技术在法律领域的应用，推进人工智能更有效地支持司法体制改革、司法体制综合配套改革、审判权运行机制改革和公共法律服务体系建设改革，充分发挥人工智能技术应用的公共法律服务功能，促进人工智能技术作为审判体系和审判能力现代化助推燃料的巨大功用，实现智能化司法审判体系的现代化转型，实现人工智能技术应用的公共法律服务功能，实现案件审理从量变到质变飞跃式的智慧型跃迁。