人工智能辅助司法裁判的现实可能与必要限度

帅奕男

在新一轮科技革命中，互联网、大数据、人工智能与各领域的融合发展，已经成为不可阻挡的时代潮流。在司法领域，各地纷纷开始人工智能辅助司法裁判的探索工作，相继推出了“上海刑事智能辅助办案系统”(又称206系统)、重庆法院“智慧E审”“智能专审”等一系列智能辅助系统(1)严剑漪：《揭秘“206”：法院未来的人工智能图景》，《人民法院报》2017年7月10日，第1版；杨临萍：《智慧法院建设的实践与思考》，《人民法院报》2017年10月25日，第5版。。然而，作为计算机技术的产物，智能辅助系统本身也存在着一定的局限性。对于人工智能在司法裁判领域的深度应用，不少学者从智能技术对司法裁判理论、审判模式以及司法制度的未来影响等方面，进行了分析和思考(2)冯洁：《人工智能对司法裁判理论的挑战：回应及其限度》，《华东政法大学学报》2018年第2期；徐骏：《智慧法院的法理审思》，《法学》2017年第3期；季卫东：《人工智能时代的司法权之变》，《东方法学》2018年第1期。，但是鲜有研究对当下中国司法实践中人工智能辅助司法裁判的可能与限度进行深入分析。本文立足于进一步合理推进智慧法院建设，通过梳理人工智能辅助司法裁判的现实可能与必要限度，在智能辅助系统的应用初期对其应用范围、数据利用、系统设计方面进行分析和探索，以助力人工智能在司法裁判领域的可靠、可控发展。

一、人工智能辅助司法裁判的现实可能

从人工智能辅助司法裁判的功能设计和实践效果来看，智能辅助系统强大的数据分析能力和反应速度，可以帮助法官面对海量的法律规则和案例，提供相对标准化的决策模式和诉讼流程，在审理过程、办案程序、决策输出方面进行指引和监督。

(一)对审理过程的智能指引

在人工智能辅助司法裁判中，不同功能模块共同完成审理过程的数据化、清单式指引，可以缩减司法人员对于单个案件的工作时间，提高司法供给能力。

其二，实现庭审同步语音转录及智能示证。依托智能语音识别技术，智能辅助系统能够在庭审活动中进行语音同步转录、语音指令识别和证据链审查，并将庭审笔录、抓取结果和所示证据显示在电子屏幕中，为合议庭、公诉人、辩护人提供智能服务。例如，在人工智能辅助庭审的首次应用中，“206系统”全程实现音字转换，根据法官、公诉人和辩护人的语言指令，自动从预先储存的全案证据材料中抓取出与提问内容相关联的信息(如被告人身份证信息)进行示证(7)2019年1月23日，上海第二中级人民法院应用人工智能辅助技术公开开庭审理了一起抢劫杀人案，这是我国智能辅助庭审的首次应用。参见余东明：《上海研发“206系统”争当世界领跑者》，《法制日报》2019年1月24日，第1版；周洪：《我国法院首次运用“人工智能”辅助案件审理》，http://www.cnr.cn/shanghai/tt/20190124/t20190124_524492909.shtml， 访问日期：2019年8月18日。。智能语音技术与证据链审查功能的结合，实现了庭审活动中的人机协作，不仅能够大大节省庭审笔录转录时间，而且法官及诉讼参与人能够同时阅读卷宗材料，达成零时差、无纸化示证质证，减少纸质卷宗检索带来的不便，提高诉讼效率，突出庭审在诉讼活动中的作用。

其三，实现融合检索推送。人工智能辅助司法裁判中的类案推送并非简单的“关键词”搜索，而是根据案件要素特征自动从案例数据库中检索最相近的案件向法官推荐的过程。首先，智能辅助系统通过对既往案件进行要素标注，为机器学习提供范例。比如，在刑事案件中标注犯罪主体、犯罪行为、犯罪对象等；而后，智能辅助系统通过深度神经网络自动抽取案件信息。比如，从批准逮捕决定、搜查笔录中抽取案件要素构建模型；最后，智能辅助系统从数据库中查找与审理案件相关的法律法规、司法解释、指导性案例以及类案，实现案件事实和法律要件的融合检索推送(8)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。。这样一来，法官就可以摆脱传统审理中大海捞针式地寻找相关材料，更加高效和准确地得到案件裁判所需的依据。在疑难复杂案件中，智能辅助系统还可对数据库中的学术论著、调研报告等进行结构化分解，将其中的主要观点和方法与案件对接，为法律文书的写作提供专业知识参考和支持。

(二)对办案程序的智能监督

实现人工智能辅助司法裁判的前提，是案卷电子化以及案件流程的“线上留痕”。在数字化办案平台的基础上，智能辅助系统依托法院网络及终端设备，可以实现审判流程的智能监督，从而改变审判运行模式，促进审判能力及审判体系的现代化。

一是对审判节点进行动态监控。智能辅助系统在帮助法官作出裁判的同时，也获得了审判活动的全部信息，这些数据可成为司法管理的有力手段，从而实现对审判节点的动态监控。在这个过程中，传统的审判流程管理表现为可视化的代码规则，诉讼活动的全部信息在法院数字平台实时更新，司法权力运行的每个环节、每个节点、每个岗位、每个人员都受到监督制约(9)蔡立东：《智慧法院建设：实施原则与制度支撑》，《中国应用法学》2017年第2期。。例如，黑龙江法院的数字化法院系统为每位司法人员设立独立账户，依据其所在职位享有不同权限。在黑龙江省鸡西市中级人民法院的员额法官账户中，网页会实时更新所办案件是否送达、排期、审结以及案件的上诉情况；在庭长、审管办人员及院领导的账户中，可以看到所辖法官的案件进度和在办情况，以及所辖部门的案件统计报表。如果案件即将或已经超过审判节点，系统将自动进行提示或冻结，以督促法官在审限内完成审理(10)根据2018年8-9月笔者在黑龙江省高级人民法院、鸡西市中级人民法院的调研材料整理。。上海法院的“206系统”还可对办案流程进行全程录音、录像，实现对审判权力运行的全程、实时、自动、智能监控，为公正、廉洁司法提供坚强保障。

二是通过偏离度预警促进“类案同判”。由于“制定法本身隐含着产生司法冲突的风险”(11)陈杭平：《论“同案不同判”的产生与识别》，《当代法学》2012年第5期。，以及法官职业素养参差不齐等复杂原因，“久病不愈”的“同案不同判”问题，始终影响着民众对于司法权威的感受。智能辅助系统通过构建知识图谱及结构化数据库，应用深度学习算法分析类案的争议焦点、证据情况、法律适用以及地区判决差异，可以“对裁判结果自动进行监控，实行裁判偏离度分析、预警提示”(12)《打造多层次监督闭环 确保责任制有序运行》，《人民法院报》2018年1月15日，第4版。。如果系统发现法官的判决结果与本院以及上级法院的85%的类案判决存在明显差异，就会自动提示；若法官坚持该判决，系统将自动把判决推送给庭长以供讨论(13)杨鑫倢：《最高法司改办何帆：中国法院正努力把人工智能引入办案系统》，http://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1746283， 访问日期：2019年2月26日。。可见，人工智能辅助司法裁判并非仅仅是传统审判的“在线化”“电子化”，而是一种虚实结合、智能联动的审判运行模式，通过嵌入审判节点监控、裁判偏离度预警等功能，推动审判流程的再造和审判程序的完善，促进司法公正，提高司法公信力。

(三)促进司法决策的优化输出

司法裁判的结果是审判活动的核心指向。在全流程要素抽取、全节点联动监督的前提下，人工智能可以将资深法官的类案裁判经验、证据规则经验转化为智力支持，为法官最终的司法决策提供优化参考，进一步促进经验传承、统一裁判尺度。

一是构建预测模型，提供决策参考。目前，人工智能的发展水平还不能完全达到类人化的按照逻辑思维严密推理的程度，人们转向通过要素分割的路径以不同的运算法则(如补充、删减和改变事实中不同要素的方法)生成假设，再与新的案件进行比较论证得出结果(14)吴习彧：《司法裁判人工智能化的可能性及问题》，《浙江社会科学》2017年第4期。。简单地说，智能辅助系统从海量类型案卷中提炼影响量刑的关键要素并建立数学模型，为法官提供相对规范化的量刑参考。比如上海“206系统”以全国30万盗窃罪案件为学习样本，抽取犯罪行为、犯罪主观方面、罪前罪后表现等影响量刑的关键要素，同时输入审理裁判中通常对量刑结果产生影响的通用情节，构建智能量刑模型(15)崔亚东：《人工智能与司法现代化》，第168页。。其输出的量刑参考为法官提供了一个相对规范化的裁判尺度，以减少司法实践中的量刑偏差和量刑失衡，保证司法裁判的一致性和连续性。

二是实现模板化纠错，优化司法文书。通过对海量案件卷宗材料的结构化分析，智能辅助系统可以运用信息抽取技术，对特定案件的案由、法律适用等进行识别判断，在各类案由标准化模板的基础上，自动生成案件各阶段所需的司法文书(模板)，并完成相关文书的排版和校对。重庆法院的“金融案件智能专审平台”在收集、整理庭审阶段的所有确认信息的基础上，即可生成令状式裁判文书，法官仅需核实关键信息(16)杨临萍：《智慧法院建设的实践与思考》，《人民法院报》2017年10月25日，第5版。。此外，由于速裁案件通常案情简单、法律关系明确，法院也在探索对简单刑事案件的模式化处理，即由智能辅助系统根据公诉书自动抽取案件情节、识别证据要素、模拟量刑并自动生成判决书(17)王禄生：《司法大数据与人工智能技术应用的风险及伦理规制》，《法商研究》2019年第2期。。可见，人工智能辅助司法裁判的审理方式，可以帮助法官从密集的事务性工作中解脱出来，为司法文书提供优化参考。

以互联网、大数据、人工智能技术为基础的法院信息化建设，既是一场数字革命，也是当事人获得司法正义的一条捷径，更是法院提高“数据治理”管理能力、“数字辅助”服务水平的一次变革(18)布里格斯勋爵：《生产正义方式以及实现正义途径之变革——英国在线法院的设计理念、受理范围以及基本程序》，赵蕾编译，《中国应用法学》2017年第2期。。人工智能辅助司法裁判以瑕疵提示指引审理过程，以节点监督再造审理流程，以预测模型优化决策输出，可以在一定程度上提升司法效率，优化司法管理，规范法官司法行为，缓解人民群众日益增长的司法需求与人民法院司法能力相对不足之间的矛盾。

二、人工智能辅助司法裁判的限度

人工智能辅助司法裁判无疑会支持和促进审判体系和审判能力的现代化，但是司法智能化的应用也面临着诸多困难和质疑。我们不仅要关注人工智能辅助司法裁判的可能空间与理想期待，还要以理性的态度讨论人工智能辅助司法裁判的困难和局限，合理看待人工智能在司法领域的应用和发展。

(一)对复杂性案件的理解不能

尽管人工智能辅助司法裁判可以在盗窃、金融借款等简单案件中一展风采，但面对案情、证据、法律关系纵横交错的复杂性案件，人工智能还做不到真正意义上的“精准理解、智能推送”。

一是存在对复杂案情的识别困难。人工智能难以胜任复杂案情的识别和理解，主要是由于计算机的固定思维与自然语言的复杂性之间存在着转换的张力。从20世纪60年代开始，国外就开始探索如何实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信。但是，这种想法遭遇了自然语言本身复杂性的巨大挑战。一方面，自然语言的表达依赖上下文关系和谈话环境对语句的约束和影响，计算机很难找出不同语言环境中的语义规律；另一方面，要理解一个句子单凭语法是不够的，还需要运用大量的包括生活知识、专门知识在内的相关知识，这些庞杂的相关知识无法全部贮存在计算机里。在有限的词汇、句式和特定的主题范围内，智能辅助系统可以通过词向量转换、分词技术进行语义分析，但是面对复杂案情或者没有明确表达的行为，就很难精准地抓取要素点、理解文本的语义。比如，表述为“主动投案”的简单案情会使计算机快速识别为自首情节，但是，像“父母陪同来到刑侦支队”“在姐姐的呵斥之下跑到了派出所”等复杂案情表述，就可能使智能辅助系统忽略这一重要的量刑要素。特别是在法律关系和语义关系双重复杂的案件中，以文本要素抽取和要素整合为基础的智能辅助系统，就会遭遇自然语言多样性、模糊性的考验，出现法律行为或量刑情节的识别障碍。

二是存在对复杂案由的推送困难。人工智能在复杂情况下文本理解的局限，也必然影响基于案由识别的类案推送的准确度。在法律实践中，对相同的事项或者相同的问题，存在着不同的案例规则(19)黄京平：《刑事司法人工智能的负面清单》，《探索与争鸣》2017年第10期。。比如，“入户抢劫”既包括典型的以抢劫为目的入户实施抢劫的行为，也包括以盗窃、诈骗、抢夺等为目的入户而当场使用暴力转化的抢劫。由于语义识别和文本理解的局限性，智能辅助系统很难甄别裁判文书中复杂的“入户目的”和情节过程，只能笼统地识别“入户抢劫”标签，进而推送数据库内援引刑法第263条第(1)项作出的裁判文书，这样法官面对的是仅因适用同一法条就被“打包”推送的裁判文书，其相关性和准确度自然大打折扣(20)何帆：《AI时代的法律工具书应该是什么样的》，https://mp.weixin.qq.com/s/zRHlDHsU5tRmcaUikhx7xQ， 访问日期：2019年5月30日。。此外，对于同类事实可能出现不同罪名的情况，类案推送不能全面地展现司法裁判中的不同观点。比如，在最高人民法院对网络虚拟财产盗窃案件的定罪量刑作出明确规定前，不同法院对将其定性为盗窃罪还是非法获取计算机信息系统数据罪，持有不同观点。此时，类案推送呈现给法官的案例基本取决于检察院在起诉书上指控的罪名，即如果检察院指控的是盗窃罪，那么计算机犯罪罪名下的相关案例将不被推送，反之亦然(21)朱彬彬、祝兴栋：《类案推送的精细化：问题、成因与改进——以刑事类案推送为例》，《法律适用(司法案例)》2018年第20期。。这不仅没有完整传递法官的群体智慧，反而在一定程度上给法官区分此罪与彼罪带来了困扰。复杂案由的广阔内涵以及相关案例的冲突性，使得智能辅助系统在搜索相近案例时无法精准对接，人工智能辅助司法裁判中的融合检索推送面临“有效性”和“全面性”的现实困境。

(二)对法治热点案件的调控不能

面对法治热点案件中交错纵横的社会诉求和治理需求，人工智能难以提供法律效果与社会效果相统一的解决方案，也很难辅助法官通过司法裁判发挥社会调控功能。

一是难以评估舆情案件的社会诉求。人工智能基于案件要素库进行预判和思考，遵循的是一般案件的处理思路，无法对特殊环境下的道德诉求、价值观念做出评估。舆情案件所引发的“民意风暴”，不仅仅在于某个特定案件所遭遇的法律适用上的困难，更多的是民众在网友、学者、媒体等多方的讨论与回应中，为其注入了各自的境遇想象与阶层情感，从而把一个司法案件放大成社会隐喻(22)马长山：《公共舆论的“道德叙事”及其对司法过程的影响》，《浙江社会科学》2015年第4期。。无论是许霆案，还是陆勇案，仅仅从法律适用的角度来看，二人均触犯了刑法法条的规定(23)《许霆案一审判无期后引发各方关注》，http://news.sina.com.cn/s/l/2008-02-22/024314991127.shtml， 访问日期：2019年6月20日；杨凤临：《患癌男子帮病友购国外低价药被诉 300余病友联名求情》，http://society.people.com.cn/n/2014/1222/c136657-26248773.html， 访问日期：2019年6月12日。。但是在特定的时间和特定的案件中，许霆和陆勇被演绎为社会激流中的“弱者”和“正义者”，引起公众对司法公平及社会分配的关注和反思。此时，法官就要反复权衡各种因素及其权重系数，案件的最终结果需要在遵照法律规定的基础上，体现出对人自身的价值、尊严和美好情感的确证和维护，同时满足社会的主流价值观和这个社会的经济、政治、文化等长远发展利益(24)刘峥：《司法裁判中的法律效果与社会效果》，《人民法院报》2018年1月8日，第2版。。而这显然是以海量一般性案例为主要构架的智能辅助系统所不能权衡和突破的。

二是难以回应政策指导性案件的治理需求。由于智能辅助系统的设计主要基于“正式制度”和既往案例，人工智能辅助司法裁判难以回应政策指导性案件中的治理需求。在司法实践中，除了立法、司法解释及规范文件，司法政策也是参与法律适用不可或缺的制度资源、广义依据。纵观近年人民法院公布的司法政策，无不涉及当下法律制度难以厘清、规制不明的一些社会现象，反映出人民群众最为关切的民生问题(25)《2017年度人民法院十大司法政策》，《人民法院报》2018年1月8日，第4版；《2018年度人民法院十大司法政策》，《人民法院报》2019年1月7日，第4版。。如针对各地陆续出现的“套路贷”(26)“套路贷”假借民间借贷之名，通过“虚增债务”“签订虚假借款协议”“转单平账”等手段，形成所谓“完美的”证据链条，逼迫借款人高额还款，或者在根本没有获得实际贷款的情况下还钱。法院面对形式完整、外观“合法”的证据链条，难以否定其民事效力。参见吴加明：《刑事实质何以刺破“套路贷”民事外观之面纱》，《江西社会科学》2019年第5期。，最高人民法院从司法指导的角度，要求各级人民法院在审理民间借贷案件时加大对借款事实和证据审查力度，注意甄别非法侵占财物的“套路贷”诈骗等新型犯罪，治理金融借贷乱象(27)参见《最高人民法院关于依法妥善审理民间借贷案件的通知》，法〔2018〕215号。。这显示出在司法运行中，政策指引具有“激活既有规范、指引裁量方向、扩张裁量空间，赋予实体法适度的政策弹性，并在一定区域、一定时期统一政策实施尺度的功能”(28)黄京平：《刑事司法人工智能的负面清单》，《探索与争鸣》2017年第10期。。对于正处在社会转型期的中国而言，司法裁判不仅是对个案纠纷的判断，还承担着社会治理的角色和任务，特别是在政策指导性案件中发挥着制度变革的“微调器”功能。人工智能可以凭借技术优势给法官提供某个特定案件的“平均裁判水平”，但是由于其相对固定的数据来源和预测模型，故难以在政策指导性案件中兼顾法律适用与社会时代需求的效果，促进社会制度变革与社会发展的平稳结合。从另一方面来看，司法政策的变迁可能导致司法适用的尺度差异。在“佘祥林案”“刘涌黑社会性质组织案”“邓玉娇案”等热点案件中，我们可以清楚地看到司法政策对刑事裁判的影响(29)马荣春：《司法政策变迁中的刑事司法》，《法治现代化研究》2017年第5期。。这也意味着既往政策指导性案例中，可能存在着不同时间或不同地域背景下类案裁判的较大差异。如果没有对此类案件数据进行专业的认定、屏蔽、剔除，将对智能辅助系统的机器学习带来干扰。

(三)对新型疑难案件的推理不能

互联网、大数据、转基因等新兴技术催生出多元化的社会需求和社会矛盾，人类在不断打破物理隔阂和自然属性的道路上也重塑着自身的权利和价值。由此产生的新型疑难案件，很难在现有法律框架内寻找到明确的法律依据，对相关法律属性、法律关系、权利义务的认定，需要融合技术知识、生活经验和道德伦理，通过复杂的推理乃至权利推定来完成。对于此类案件，人工智能缺乏对新兴法律现象及法律关系进行判断和推理的能力，也难以对其证据认定和判决结果进行审查监督。

一是存在对新型证据案件的审查困难。人工智能辅助司法裁判的突出特点，在于对涉案证据及证据链条的审查校验，但是新型证据案件的司法认定和证据鉴真，不仅需要证据认定的形式审查，更依赖对于证据规则的解释、推理和论证。如“区块链电子存证”(30)杭州华泰一媒文化传媒有限公司与深圳市道同科技发展有限公司侵害作品信息网络传播权纠纷案，(2018)浙0192民初81号。案中，原告为证明被告在其运营的网站中发表了原告享有著作权的相关作品，通过第三方存证平台，将侵权页面的源码识别和调用日志上传到区块链中。在这里，法院不仅要结合电子证据审查的法律标准与区块链数据存储的技术原理，对本案中区块链电子存证的法律效力进行认定，还要对区块链电子存证的司法认定标准作出解释和说明。由于既往的规则解释不能完全适用于新兴技术之下的法律行为，待决案件的法律认定就不得不通过类比、推理等方式赋予法律规则新的内涵。而这种新型技术存证的电子证据，显然不是人工智能辅助司法裁判中证据指引或证据规则所能审查校验的。

二是存在对新型权利案件的论证困难。人工智能辅助司法裁判的优势在于，通过海量数据挖掘获得类案裁判的规律并以此进行裁判预测，但是缺乏将数据库中不常见的要素迁移、联想并进行论证的能力。新型权利案件往往涉及不同于以往的新技术、新方法、新资源，在司法裁判中无法直接套用既有规则或案例，必须通过大量的说理论证对涉案的新型法律关系、权利义务作出界定，进而作出司法判断。比如“冷冻胚胎案”的二审判决从伦理、情感和特殊利益保护三个因素，论证了双方父母对涉案胚胎的监管权和处置权(31)刘小平：《为何选择“利益论”?——反思“宜兴冷冻胚胎案”一、二审判决之权利论证路径》，《法学家》2019年第2期。。其中，“白发人送黑发人，乃人生至悲之事”“‘失独’之痛，非常人所能体味”(32)江苏无锡宜兴冷冻胚胎纠纷案二审判决书，(2014)锡民终字第01235号。的感性表达，引发了人们强烈的情感共鸣，被认为标志性地体现了中国民事判决的人伦与情理。司法审判的过程并不只是理性逻辑的堆砌，还有人性和情理的融合。法官的工作也不是简单地依法条判案，还要根据法理、常识以及细微的洞察作出判断，在分寸之间体现着法官身为“人”的关怀。相比之下，力求裁量规范化、统一化的人工智能辅助司法裁判，难以为新型权利案件提供既有的群体经验和智力支持，也无法对新境遇下的权利归属和保护进行充分的论证和解释。

机器作为人类自身创造的产物，能够克服我们与生俱来的弱点，如羸弱的身躯、易犯错的思想等(33)托马斯·瑞德：《机器崛起：遗失的控制论历史》，王晓、郑心湖、王飞跃译，北京：机械工业出版社，2017年，序言第45页。。然而，看似毫无瑕疵的、绝对正确的机器也有着无法超越的自身局限。目前，人工智能辅助司法裁判在复杂性案件、法治热点案件和新型疑难案件中，还不能达到人类审判的程度。因此，我们要对智能辅助系统应用的范围和程度设定必要的限度，并在设计原则和运行机制上加强前瞻预防和约束引导，保证司法人工智能的可靠、可控发展。

三、人工智能辅助司法裁判的实践策略

大数据与人工智能在司法领域的应用已经成为一种发展趋势，并且正在展现出更多的可能性。然而，人工智能辅助司法裁判在部分案件中存在着技术性障碍。我们应当对其应用范围、数据利用、系统设计等方面进行分析和探索，助力人工智能在司法领域的可持续发展。

(一)强调繁简分流机制下的适度性应用

尽管人工智能辅助司法裁判在一般案件的证据审查、类案推送、裁判预测方面展现出超常的能动性，但是如前所述，其在复杂性案件中存在着识别判断的困难。因此，我们应当根据案件性质设置人工智能辅助司法裁判的强度，使法官与系统之间的人机协作更加适配和相称。在繁简分流机制改革之下，简单案件、疑难案件从立案环节就被甄别分流，由不同的审判团队分别审理，我们可以按照分工对法官的工作账户进行针对性的功能设置，尊重司法运行的本质规律，实现人工智能辅助司法裁判的适度性应用。

一是突出简单案件的效率要求。简单案件的法律关系相对单一、事实较为明晰，且占据了诉讼案件相当大的份额，所以应发挥人工智能快速反应和多任务处理的优势，要素化整理双方争议的事实焦点、法律问题，生成法官庭审指引，同时强化其语音转录示证、裁判结果预测、辅助文书生成的功能，减少法官大量的事务性工作、重复性工作，提高司法供给能力。但是应当注意，智能辅助系统运用的是基于规则和统计混合的方法进行实体识别和要素抽取，建立的预测模型也只是根据既往案例得到的近似待决案件的一种类型化模型，而非待决案件本身。因而系统提示的审查意见和量刑参考，其实是一种概率性的答案。在此类案件中，仍然要保证法官对系统提示的充分的自由裁量，证据是否采用、如何定罪量刑，应当由法官决定，而不是“机器办案”“机器定罪量刑”。

二是弱化疑难案件的标准化控制。疑难案件的案件事实、证据及法律关系相对复杂，智能辅助系统难以识别和理解，无法进行精准的判断和预测。所以，对此类案件，应当弱化人工智能在审理裁判中的标准化控制，特别是判决结果的“强制性”修正。司法人工智能的研发和应用，已经显露出改变法官判断和决策模式的趋势，并且“带有混淆指令性判断与裁量性判断界限的明显痕迹”(34)黄京平：《刑事司法人工智能的负面清单》，《探索与争鸣》2017年第10期。。疑难案件中涉及权属认定、法律关系的裁量性判断，应当采取“适用指引”的方式，为法官提供相关的法律规范、司法案例和法律观点，帮助法官进行法律论证和推理，而不是绝对化的、强制性的案件质量控制。当然，我们应当保留智能辅助审判在程序方面对疑难复杂案件的监督权限，以实现程序正义与实体正义的统一。

(二)加强数据利用的合理化评价

通过深度学习和案卷分析，人工智能辅助司法裁判可以实现证据指引和裁判预测，这自然有利于规范司法裁量。但司法裁判并不是仅仅依照规则指引或者既往案例就可以作出的，特别是在涉及敏感案件时，法官需要综合考虑法律效果、社会效果等因素，在准确法律定性的前提下裁量调整，得出稳妥的处理方案。因此，在人工智能辅助司法裁判中，我们应当合理看待数据在规范司法裁量中的作用，把握数据利用的尺度，正确处理智能辅助与法官自由裁量权之间的关系。

一是合理看待智能辅助推进司法正义的效果。人工智能的技术瓶颈，使得通过智能辅助系统进行案件预测进而实现深度管理，仍然存在一定的障碍(35)司法知识图谱构建面临自动化难题，自然语义处理需要解决语义鸿沟，司法领域模型训练面临“垃圾进、垃圾出”的悖论。参见王禄生：《司法大数据与人工智能技术应用的风险及伦理规制》，《法商研究》2019年第2期。。这意味着我们应当合理看待以智能推送引导类案同判、以数据化管理推进司法正义的效果。从生物学上来看，人的感觉常常是嵌套混合的，未感觉到的刺激往往被隐藏在感觉到的刺激里，进而形成一种无意识的感知。因此一直以来，法官被要求亲身经历案件审理的全过程，直接接触和审查各种证据，特别是直接听取诉讼双方以及其他诉讼参与人的言词陈述，并在此基础上回溯案件事实，对争端中的真假、是非和曲直作出判断(36)朱孝清：《司法的亲历性》，《中外法学》2015年第4期。。类案推送和预测模型可以监督和制约审判权的行使，数据化管理可以通过统计分析掌握诉讼案件及其审判活动的现状、特点和趋势，但是它们并不能为每一个案件做出个性化的决定。只有法院的内部职能运作公正有效，尊重并符合司法运行的客观规律，才有可能真正实现审判权的公正行使。

二是划定决策环节智能辅助的权限。尽管目前智能辅助系统的设计定位和开发重心仍然在于“辅助”法官依法裁判，但是在实践中，超过系统预警偏离度的案件“无法进入下一环节”或者直接报送庭长进行审委会讨论，都在实质上强化了系统在司法裁判中的决策地位，甚至形成了对法官独立裁判的一种事前干预(37)王禄生：《司法大数据与人工智能技术应用的风险及伦理规制》，《法商研究》2019年第2期。。由此导致法官会倾向于选择一个更“省事”的方案，即按照系统的意见进行修正，此时智能系统可能就会跨过“辅助”的边界，成为司法判断中实质性的决定者。因此，我们需要明确智能辅助系统在司法决策过程中的权限，保证法官在审判中的核心决策权。对于依法可自由裁量的领域，智能辅助系统具有建议权限，即提示证据瑕疵或裁判偏离，法官在查看比对后应当有权坚持自己的意见，而且不承担这种“坚持行为”在审判监督程序启动之前所带来的不利后果。对于依法必须适用的刚性规定(如程序类的审限等)，智能辅助系统具有干预权限，在审限超期、程序异常的情况下，可以自动冻结案件或通知管理人员，以实现个案精细化管理，规范法官的司法行为。

三是充分提示法官智能辅助的潜在风险。智能辅助系统在带来便利化的同时，也将法官寻求判断依据的路径吸引到电子文本上，甚至简化为系统“出品”的证据审查意见或再犯风险报告，但实际上这些报告并不能反映案件事实的全貌，甚至不一定是客观公正的(38)COMPAS系统被美国司法部门用于嫌疑人再犯风险的评估，但其独立测试表明，黑人犯罪者比白人犯罪者更有可能获得较高的风险等级，并在法庭上得到更高的量刑。参见朱体正：《人工智能辅助刑事裁判的不确定性风险及其防范——美国威斯康星州诉卢米斯案的启示》，《浙江社会科学》2018年第6期。。鉴于智能辅助系统在研发和运行过程中可能被导入不合理的价值主张，以及法官在人工智能辅助司法裁判中的权责问题，我们应当充分提示法官运用智能技术作为裁判支持所面临的潜在风险，并且明确规定智能辅助系统的提示预警和评估报告不能作为定罪量刑的唯一标准，法官必须论证除了系统提示之外作出司法裁判的理由。在司法智能化的背景下，法官获取案件信息的方式将更加依赖于系统的精简报告和“客观”数据，风险提示可以向法官灌输一种保持对智能系统准确性的普遍怀疑理念，减少法官在人工智能辅助司法裁判中可能产生的心理依赖，并通过裁判论证促使法官运用法律推理、数据参考、价值判断等多种方法作出司法判断。

(三)提高智能辅助系统的论证性和可解释性

在国家促进信息化发展和智慧法院建设背景之下，各地涌现出了不同设计理念和应用功能的智能辅助系统。人工智能辅助司法裁判不同于一般的智能化活动，其实际影响也许会超出技术和司法人员的想象与控制范围(39)朱体正：《人工智能辅助刑事裁判的不确定性风险及其防范——美国威斯康星州诉卢米斯案的启示》，《浙江社会科学》2018年第6期。。为此，我们除了要对司法智能化应用的范围和程度作出限制外，还应在智能辅助系统的研发设计中，着力推动法律推理过程及程序方面的完善和扩展。

一是加强论证技术，增强司法决策的可解释性。从法律推理的角度来看，司法决策并不是一个单方面的过程。由于当事人之间存在对话关系，对该决定的司法推理就具有对话的结构，由此产生的司法裁决的理由也具有对话的结构，表现为对当事方提出的论据的审议。相比之下，机器学习可以根据数据作出较为准确的预测，但却面临算法“黑箱”，无法很好地解释它是如何得出解决方案的。因此，智能辅助系统应当加强系统解释、推理的能力，在逻辑和统计的基础上，形成一种融合数据分析与价值决策的论证思维，提供概率化与规则化有机协调的优化判断。国际人工智能与法协会主席巴特·维赫雅认为，未来的法律人工智能可以成为与人类和其他系统进行批判性讨论的参与者。通过这种批判性的讨论，可以利用讨论中所有参与者(无论是人还是机器)的优势，交互式地构建和测试问题的假设答案(40)黎娟：《论证：法律人工智能的起点》，《法治周末》2019年6月13日，第12版。。加强论辩能够增加司法决策的透明性，有利于平衡不同的立场和利益主张，促进人工智能辅助司法裁判在法律推理方面的发展进程。

二是强化可视化论证，增强司法决策的可接受性。法律语境下的论证活动是一个知识更新的过程，也是一个开放的过程(41)梁庆寅、魏斌：《法律论证适用的人工智能模型》，《中山大学学报(社会科学版)》2013年第5期。。因而论证的过程也是不断产生和修正司法判断、最终得出司法决策的过程。将这个知识更新和思维塑造的过程展示出来，能够更好地帮助法官、诉讼参与者以及智能辅助系统本身明晰争议焦点和论证博弈，提高结论的可接受度。有学者认为，在必要的情况下，法院应该有权强制披露相关智能分析工具算法的代码(42)朱体正：《人工智能辅助刑事裁判的不确定性风险及其防范——美国威斯康星州诉卢米斯案的启示》，《浙江社会科学》2018年第6期。。但是，对于非计算机行业的人而言，代码还是过于神秘。人工智能辅助司法裁判应当探索论证过程和程序的可视化，促进司法决策中基于法律论证的法律推理。比如，可以依托法院网络系统及移动终端，将已经设定的论证模型与其可能存在的争议焦点，同时纳入数据库的范围，以开放交互的方式保存分析结果，并以此从逻辑、论辩和修辞视角来多方位展开评价。

三是将法官纳入论证主体进行考量。在司法裁判的过程中，除了当事双方的冲突意见，还应当关注法官是如何从大量不确定、不完全乃至不一致的信息中推导出裁判结果的(43)周兀、熊明辉：《如何进行法律论证逻辑建模》，《哲学动态》2015年第4期。。特别是在新型疑难案件中，法官需要将新的法律事实或法律行为与既有规则进行勾连，形成具有创造性和能动性的法律推论。因此，不论是对话层面还是推论层面，更新机制对于法律论证而言都不可或缺。在人工智能辅助司法裁判的过程中，应当将法官作为论证主体纳入考量范围，在诉讼参与主体的多方互动中融合分析，贯通论证整个过程。如在证据审查中，法官对于智能辅助系统的提示应当具有自我裁量空间，并且这种反馈应当记录下来输入系统，作为下一步智能指引和优化决策的条件，而不是法官只能单方面地接受系统指引。只有这样，智能辅助系统才能走出静态的单调式推理，直面法律论证的开放性和可废止性，在人机交互中更好地适用法律实践。

四、结语