人工智能时代司法裁判的困境及解决研究

赵安俞

（西南政法大学人工智能法学院，重庆401120）

2015年7月，最高人民法院提出建设“智慧法院”的蓝图。紧随其后，“法信——中国法律应用数字网络服务平台”投入使用。与此同时，全国各地方法院也大力推进人工智能建设，例如上海法院的“206”刑事案件智能辅助办案系统。人工智能时代已悄然到来，人工智能在司法中的适用也越来越多，在一定程度上能切实有效地提高司法效率，缓解困境。人工智能在司法裁判中的应用不是简单地指人工智能代替法官来审理案件，而是在司法裁判中，运用大数据、人工智能等技术，建设司法数据公开、动态监控的统一大数据平台和电子信息设施。

一、人工智能和法律的理论研究

在理论上，人工智能与法律相结合需要完成收集案例材料、形成大量数据库，根据不同学说予以分类，设计专用法律文书的操作程序等工作。为此，国内在1986年建立盗窃罪量刑数学模型；1993年建立咨询检索系统、辅助定刑量刑系统；2002年建立人机结合、人网结合的综合集成法律资讯体系；2009年形成法律人、计算机、网络、知识、专家五者结合的集成系统。

在国外对法律AI的研究中可知，20世纪70年代时，法律推理人工智能大致分为两种：基于规则的模拟推理和模拟法律分析。到20世纪90年代以后，开始进入深入研究阶段，各种私人法务公司和律所开始进入大众视线，进入交易市场。国外的一些学术研究认为，AI和Law的大部分研究目标是开发CMLR，CMLR是一种计算机程序，可以提出法律论据并用它们来预测法律纠纷的结果。①此外，我们仍需要以海量知识为基础对法律文件进行重新评估。利用LRS（法律研究系统）一套以知识为基础的信息检索系统，为律师和法律助理提供法律概念检索。其次，构建原型的计算机系统将对文档进行编程。通过对特殊词句、符号的结构规范，使文档描述成类似法律文书形式的，且调整出现的独立变量。在许多现场测试中，系统已经被证明将遗嘱、信托、房地产协议、离婚诉状和法令及其他形式的法律文件的输出自动化。这样的客户端数据文件，可用于大量非专业律师的使用。在模拟法律分析中，计算机辅助下，利用三段论和类比，将律师客户提供的假定事实和司法判决以及法律依据结合在一起得出结论，并且划分具体事实和情况。进入下一步研究，在LEGOL项目中，技术研究人员能使立法以计算机解释的形式表达出来，从而将法律规定或高级规则自动转化成计算成数。因此，立法草案在列入规约书之前可运用计算机进行测试。该研究正在增加复杂的立法问题，将语言拓展到处理诸如目的、权利、义务、判决、特权和责任等概念。最后，设计和建立法律专业知识的模型。其模型包括五种基本类型的规则：基于正式原则（法律判决立法或普通法）、非正式原则（法律从业者商定）、策略、主观考虑（参与法律互动的人的主观反应规则）和次要效果的规则（规则之间相互作用的规则，如法律由共同过失改为比较过失可能会改变其他规则）专家认为，现在法律AI的研究难点还是在探究人工智能如何适用法律规则与原则上。

二、人工智能在司法裁判应用中产生的问题

（一）弱人工智能的缺陷

弱人工智能指不具有自主意识，仅模仿人类进行简单有规律工作的智能行为，当前大多应用还处在弱人工智能的阶段。通过以往的调查研究我们不难发现，弱人工智能存在这两个方面的问题：1.自然语言处理和理解能力不足。例如众多的法条，每一个法官都有不同的理解，这样的理解是基于一定社会实践积累的。人工智能很难仅凭程序设置和固定模式的规则套用百般复杂的现实情况。2.人工智能司法系统欠缺人类的逻辑思维和经验。现行科技水准下的人工智能尚未独立形成真正的自我裁决体系。也就意味着，并非在任何法律问题上人工智能都可以独当一面。这种情况在涉及伦理感情案件、酌情增减量刑案件之中尤为突出和明显。这就是人工智能的缺陷中最明白简单的一点——程序性过强，操作僵化拘泥。人工智能之所以可以独立裁决法律案件，所依靠的则是人类在其背后所构造的技术链和人类社会所具有的价值观，人工智能则无法将这些价值观和法律既判力灵活化改造，它只能单一地进行对照和比较，这就容易造成法律上的判决偏差，更有可能增强法律的不确定性和不灵活性。同时，法律的本质是来源于社会，来源于实践发展，但人工智能无法主动地形成和社会形态的有效对接。反之，它必须在人类的调控下被动地接受改变，所以并非是真正意义上的智能化。在此情况下，人工智能并无法完成立法层面的修正，永远只是一个法律执行方面的附属技术。

（二）与现有司法模式的冲突

人工智能自身具有的风险性与司法模式的严谨性具有一定的冲突。人工智能在其运用的过程中具有信息泄露、数据泄露甚至是失控的风险，在运用时法律系统中的信息有被窃取的风险。其一旦失控，造成的风险需要花大量的时间和精力去挽回，这与现有的司法模式的严谨性与私密性具有较大的冲突。在其拥有超越人类的运算速度和检索分类等能力的同时，人工智能无法像人类一样根据案件的特殊性酌情进行思考、取舍、判断和裁决，而这一系列的工作只能通过法官来完成，人工智能仅能作为辅助完成其中较为片面的一小部分。在此情况下，人工智能又尚未达到具有独立法律地位的程度。

1.司法公信力受到威胁

在普通民众看来，人工智能能取代法官书写法律文书、收集审查证据，高效率地完成审判工作，但法官审案不是仅仅靠冰冷的三段论进行推理和适用，而是有伦理道德的考量，依据多年实践经验，使“情理法”三者相融合。因此，完全交由人工智能的审判，往往使民众难以接受其结果，不具有民众口中的公平正义，从而使司法失信，权威下移。

2.司法数据的收集和整理

人工智能的司法适用基于海量的数据积累和分析，就目前来看，国内的司法数据来源多样，质量很难保证，如裁判文书网中发布的文书就有存在标识性错误的信息，文书表达也多样化。司法数据的不真实是收集整理数据的一大障碍。其次，人工智能司法裁判的建设中，需要海量的客观数据，目前的司法数据还不够完善。一些研发人员表示，目前法院的裁判文书是人工智能数据库的重要来源，是其发挥类案推送、裁判预测等功能的基石。但上网的裁判文书数量实在是有限，可能仅达实践案例的50%。因此，司法数据的匮乏是一大障碍。

（三）个人隐私的侵权

个人信息和隐私包括姓名、手机号码、身份证号码、银行卡号以及个人不愿公开的私生活信息、婚姻状况、生活轨迹、聊天记录等。而人工智能的司法适用必然需要收集记录个人信息和隐私，例如诉讼参与人按照法律规定提供给法院准确详尽的个人数据，极易被黑客等窃取，威胁个人隐私安全。

三、人工智能司法裁判应用的出路

（一）算法优化与区块链技术的应用

要想避免算法独裁，只有使算法具有可解释性或可视化，使其运算过程能公开于公众面前。由此有两条路径可以借鉴：一是让部分法学家干预算法的制定与程序编辑，从而起到监督作用。二是根据对已有技术的了解而提出的一项创新性建议，将区块链技术应用于算法的运行中。区块链技术是加密算法的一种计算机技术应用模式，通过实现分布式数据存储、点对点传输、共识机制、去中心化等，可保证数据的可追溯、公开透明真实、可确性，在技术能实现的最大程度上解决使算法改进、优化，同时，对个人的隐私数据也有一定的保护作用。在域外实践中，相比德国模式，美国模式更值得提倡，即相应的技术标准、个人数据保护标准和安全标准应当是对行业自身发展所制定的标准，以及公共利益、个人权利保护原则的综合考察量衡。个人数据保护仍旧是一大难题，是否要赋予数据所有权值得思考。

（二）智能代理的提出

正如The Frame Of Work所提出的智能代理的概念，利用数据综合处理，提供新规则的思路，正在扩散到涉及所有法律的新领域，并承担着更复杂的职能。②例如正是随着社会的不断发展和机器人自主功能的提高，智能代理这种结构需要在法律人格的框架内通过组织过程加以控制，为了防止和自然人主体之间产生权利主体滥用的情况，需要通过制定新型的智能代理法律去配合主体。也正是因为智能代理的主动性和能动性，所做出的行为决定具有意义和法律效力，自然要视为特殊的法律主体来看待。对智能代理的提出，对我国乃至世界法律的完善产生了不可磨灭的影响。人工智能的功能和能力发展也会使其越发具有独立性，这样的尝试对人工智能在司法实践中所面临的法律案件及其地位具有很大帮助，也使人工智能在不断研发和推进的同时与时代观念的变化和司法实践的转型更加相适应。

（三）法院的积极应对与稳步推进

我国法院的大数据来源渠道单一，且没有形成各方数据的流动。因此，建立一个统一的集合全国司法数据的共享平台，收集各地法院的数据极其重要。其次是促进法院数据与检察院、政府、公安以及其他社会企业数据共享。如上海“206”系统与科大讯飞的合作、浙江法院与阿里巴巴集团的合作一样，将法院资源数据与商业、交通、电商等各领域数据对接整合，从而形成数据的全面覆盖。最后应注意的是司法数据的及时更新。实时、真实、有效的数据是人工智能发挥最大价值的基础，因此司法数据的共享工作十分重要。

四、结语

不可否认，人工智能在司法领域的适用是时代发展的产物，其有利于缓解法院“案多人少”的困境，提高司法效率，尽管智能化在司法领域运用中仍存在很多问题，但人工智能审判存在不可估量的远大前景。因此，应积极从人工智能自身的技术改进、法院适用等方面入手，人工智能司法裁判将获取最大的发挥空间。

注释

①Artificial Intelligence and Legal Analytics。

②theframeworkoflegalinformatics中提到。