人工智能参与司法裁判的实践与定位

张思巧 康宁

引 言

20世纪中叶以来，人工智能成为众人追捧的热点研究对象，信息技术发展的蒸蒸日上催生着人工智能广泛深入各个领域，并且在全球治理体系中扮演重要角色，成为建设创新型强国与提高社会信息化水平的一个关键举措。在人工智能深刻影响和改变世界以及人类生活方方面面的同时，司法领域同样接受着人工智能及大数据的洗礼。智能司法是时代与专业的产物，基于司法机关在国家与社会生活中的独特地位以及当前司法领域“案多人少”的现状对于人工智能的主动诉求，“同案同判”的目标追求，提高办案质量的热切需求，人工智能介入司法领域成为时代的必然选择。不论对于节约司法资源、提高司法效率还是保证司法正当与公正等都具有举足轻重的意义。在人工智能与司法现代化融合的驱动下，国内外司法裁判对人工智能这一强大引擎作出了积极回应，我国“智慧法院”的建设是这一领域的一项重要成就。那么，人工智能是怎样助力法院智慧化的呢？在智慧法院中发挥着怎样的功能？在法院司法裁判朝着智能化方向发展的进程中，法官的角色定位又是怎样的呢？

一、智慧法院：司法裁判智能化的实践

人工智能与司法的深度融合（智能司法）是实现司法现代化的必由之路，将对于完善我国司法制度，推进司法进步，建立司法文明秩序具有很大的促进作用。①参见崔亚东：《人工智能与司法现代化》，上海人民出版社2019年版，第5页。智能司法拥有人类所不能及的计算分析能力，它能更加快速精准地识别一些简单的法律事实，提取案件情节，有效节省司法人员的搜寻成本；在量刑建议、裁判文书生成、法律条文检索以及同类案件推送等方面都颇有成就，并通过不断地深度学习与技能升级提高司法活动的客观性与准确性，直接塑造着智能化的司法裁判。②参见李飞：《人工智能与司法的裁判及解释》，载《法律科学（西北政法大学学报）》2018年第5期。

（一）国内外司法裁判智能化的实践

在国外，巴西最高法院和巴西利亚大学合作开发了“VICTOR”项目，能够通过使用自然语言处理工具对送交法院的案件进行分析；爱沙尼亚司法部设计了一种机器人法官（Robot Judge），可用于判决金额低于7000欧元的小额纠纷案件；波兰也设有电子法庭（E-court），通过电子付款令程序能够处理20%以上的民事诉讼案件；美国公司开发的“e-discovery系统”以及哥伦比亚基于此建立的“ASSYST”系统能有效进行法律分析或者决策价值信息提取。③See M.Dymitruk，Artificial intelligence as tool to improve the administration of justice?Acta Universitatis Sapientiae：Legal Studies，8（2），2019，pp.179-190.在国内，“上海刑事案件智能辅助办案系统”“智慧法院导航系统”“类案智能推送系统”“睿法官智能研判系统”以及“检立方信息化平台”等分别在证据信息提取分析、诉讼投放服务信息精准检索与智能推送、规范量刑与统一裁判标准等方面发挥其重要功能。2020年我国两会期间，AI智能机器人α眼和β耳启动猜想系统对最高人民检察院工作报告进行了预测和解析，部分高校（如清华大学、西南政法大学、北京大学、北京理工大学）也建立起智能法治研究院、人工智能法学院、法律人工智能研究中心、人工智能法学教育实践基地等推动智能法律的研发与创新以及复合型人才的培养。

我国“智慧法院”的建设是智能化背景下司法裁判的一大重要探索实践。2016年最高人民法院院长周强在法院工作报告明确提出了“继续深化司法公开，加快建设智慧法院”的工作新要求，“智慧法院”的建设陆陆续续在各地开展。北京法院的“睿法官”智能审判系统基于电子卷宗、裁判文书等司法数据资源，借助人工智能学习分析技术以及法律知识图谱，发挥语音识别转换、法律关系梳理、文书自动生成、裁判建议提出、类案搜索提示等功能，提供智能化的裁判服务。①参见孔祥凤：《司法实践中的人工智能》，载《学习时报》2019年8月7日，第2版。重庆法院全面建成了三级法院共享的“法智云中心”以及“案例云中心”，前者汇集全市各法院的审判信息，打造“智搜”“慧析”系统，通过大数据深度挖掘比对，为法官裁判工作提供分析报告及决策建议；后者承纳法官上传的典型案例，成为类案推送的重要信息源。②参见杨临萍：《智慧法院建设的实践与思考》，载《人民法院报》2017年10月25日，第1版。另还设有能够进行类似案件智能推送、裁判结果预测以及裁判文书自动生成的“类案智能专审平台”，专门面向金融类纠纷案件的“智慧E审”（使用主体为金融机构）和“智能专审”系统（使用主体为法官），以及能够完成一键生成本金利息的“本息结算系统”等在辅助法官裁判的同时，便利参与人的诉讼。③参见杨临萍：《智慧法院建设的实践与思考》，载《人民法院报》2017年10月25日，第1版。另外，吉林法院的“智慧化”历程也堪称典型，是由单一的提供简单网上诉讼服务的“电子化”逐步完善充实起来的。

（二）“电子法院”向“智慧法院”的迈进——以吉林电子法院平台为例

2015年，吉林省高级人民法院启动国内首家省级电子法院。电子法院的出现使得异地诉讼更加便捷，通过网上立案、交费、送达、审理等大大降低了当事人的诉讼成本以及提高了法院的工作效率。得益于信息化的迅速发展，各地陆续建立起网上电子诉讼服务平台，这深刻影响和变革了法院的工作模式和内容。智慧法院的构想正是建立在信息化基础上实现“三全三化”的人民法院组织、建设和运行形态，即网络化、阳光化、智能化；全业务网上办理、全流程依法公开、全方位智能服务。④转引自华宇元典法律人工智能研究院：《让法律人读懂人工智能》，法律出版社2019年版，第242页。由电子法院迈向智慧法院的探索，大数据和人工智能成为重要核心和支撑，吉林电子法院虽称“电子”，但已具备“智慧”的特征。

吉林电子法院深入探索建立智慧法院的实践，现已建立起从诉前准备到判后工作的全过程服务系统（见图1），可完成立案、证据交换与质证、网上审诉辩、案件查询、诉讼费用交纳、云视频、申诉信访等智能操作，相关人士可以根据自己的需求选择相应的业务类型。同时吉林电子法院打造了智能同步的“吉林微法院”手机程序端，利用微信小程序就能实现立案中的诉状制作、诉讼风险评估（根据智能系统提问作出回答后，将自动生成起诉状文书或者诉讼风险告知及建议）、跨域立案、诉前调解、诉讼费用计算交纳、手机阅卷、法规案例查询以及进行网上开庭等。同时针对高发的纠纷案件类型提供专业精准的诉讼服务，设置相关提示服务通过类案推送为当事人提供结果预期模型，进行案件预判。另外也提供诉讼知识问答、证据指引、诉讼引导等智能化服务，并对诉讼服务及过程、人员进行评价监督。

图1 吉林电子法院诉讼流程图①参见吉林电子法院网站，http：//www.e-court.gov.cn/，2020年8月22日访问。

吉林电子法院开发了辅助法官办案平台，除提供元典智库法律法规查询、案例检索，以及裁判文书生成等辅助办案工具外，并可以通过“云会议”联合科技法庭，在保证同步录音录像的同时，利用语音和图像识别技术自动生成庭审笔录，并对庭审过程中的法官行为和视频质量等进行自动巡查，对笔录实时更新，打造了一个高效智能化的智慧法庭。②参见华宇元典法律人工智能研究院：《让法律人读懂人工智能》，法律出版社2019年版，第231-233页。但是这种审判模式下依然是以法官为核心的，整个庭审是由法官或者书记员控制开始、暂停及结束，法官可根据诉讼程序需要关闭某个当事人的画面及声音，诉讼参与人提交的某些材料也需要法官的审核。

智慧法院的成功探索得益于人工智能、大数据、互联网、云计算等技术支持，特别是疫情期间网上在线诉讼服务、远程云会议开庭使得案件办理及时跟进，带来极大便捷的同时强化了办案流程的监督，虽然现阶段也存在普通大众在系统操作方面的困难以及故障修复繁琐等带来的拉低诉讼效率和加重诉讼负担的问题，在责任划分以及统一标准方面也尚不成熟和完善，但不可否认其成效以及发展的历史必然性。③参见陈恳：《如何构建智慧法院发展新模式》，载《江苏经济报》2020年9月30日，第1版。从以上司法裁判智能化的实践中可以看出，人工智能在裁判工作中助了法官一臂之力，许多原本由法官完成的工作逐步被人工智能替代。那么照此趋势，法官这一职业未来有没有可能被人工智能所取代呢？或者说人工智能介入司法裁判领域后，其与法官的地位（定位）是怎样的？

二、人工智能参与司法裁判的角色定位：法官主体和智能辅助

法院作为正义的践行者，其裁判结论关系到法律权威与价值、人民利益、社会秩序与稳定等方方面面。法官作为法院以及司法裁判活动的一个重要角色，未来是否有可能被人工智能所取代而丧失裁判主体地位呢？基于学界目前的研究观点，部分学者对于人工智能取代人类法官表现出怀疑：“与其打造一个不可能实现的‘自动化’法官，不如寻求建立一个实用性工具来支持和协助司法活动”①吴习彧：《司法裁判人工智能化的可能性及问题》，载《浙江社会科学》2017年第4期。；“无论人工智能发展到何种程度，都必须明确它在司法领域扮演的辅助角色，视之为帮助提升司法质效、规范办案标准的工具”②黄玮：《人工智能时代下司法裁判的机遇与挑战》，载《广西社会主义学院学报》2019年第4期。；“很难想象算法低效且不透明的机器裁判会更受拥戴，所以，在中国，法律人工智能在长时间内可能只是一种辅助性、参考性的工具”③左卫民：《关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考》，载《清华法学》2018年第2期。；“司法领域的人工智能绝不会取代法官办案”④潘庸鲁：《人工智能介入司法领域路径分析》，载《东方法学》2018年第3期。。总之人类法官仍将是司法裁判的主体，人工智能只能居于辅助性的位置，也即初级司法人工智能阶段。⑤参见罗维鹏：《人工智能裁判的问题归纳与前瞻》，载《国家检察官学院学报》2018年第5期。细观之，人工智能技术尚无法取代法官裁判的具体原因主要涉及以下方面：

（一）人工智能技术发展尚不成熟

人工智能借助人工神经网络技术可以进行一定的自然语言处理以及深度学习，但是这种深度学习也只是基础性的学习，也可称为“判别式学习”，输出的是标签化的结果，而反映内在规律的“生成式学习”才是深度学习的深层阶段。⑥参见李德毅、于剑、中国人工智能学会：《中国科协新一代信息技术系列丛书人工智能导论》，中国科学技术出版社2018年版，第126页。而且人工智能系统是多项技术综合发挥作用的产物，功能与技术并不单单是一一对应的关系，一项功能的发挥可能依赖于多个技术支持，而一项技术也会贯穿于多个功能之中，假若智能系统任一环节出现故障，面临的将是多个技术难题。⑦参见黄玮：《人工智能时代下司法裁判的机遇与挑战》，载《广西社会主义学院学报》2019年第4期。就目前来看，司法领域的人工智能尚处于“统计型、经验型、材料准备型、文字模板型”的弱人工智能阶段，适用范围小且存在明显缺陷。⑧参见左卫民：《关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考》，载《清华法学》2018年第2期。

另外，机器人技术在精神、道德、伦理方面普遍无效，人工智能并不具备人类智能和意识最重要的先决条件、属性和品质，即潜意识、体验。法律认知的过程似乎更多是解释性的，而不是严格的逻辑性的，这是因为法律中存在着大量的评价概念，而人类关系的多样性又需要评价概念。①See Ovchinnikov，I.Alexey ，Mamychev，etc.Artificial Intelligence in Enforcement：Epistemological Analysis.Politics and Law，13（2），2020，pp.75-81.总之，人工智能尚处于“弱人工智能”阶段，在对司法大数据学习处理和自身内部算法治理方面尚且不够成熟，智能技术与司法权力之间也存在种种矛盾与冲突，在实践中存在缺乏权威性、价值错位以及管理监督等机制不健全的缺陷。

1.司法大数据不充分的限制

人工智能无法跨越对人类语言认识的障碍，从而作出正确的价值判断。比如“豆腐一块两块”“你可真有意思”“能穿多少穿多少”“原来是喜欢一个人，现在是喜欢一个人”，在不同的语境下、不同的语气甚至同样的字眼都可能表达不同的含义，如若要求人工智能能够看眼色行事，听语气辨识几乎是难以实现的。同样的弊端如若放在司法审判中，人工智能无法感知审判法庭的环境以及捕捉双方当事人的情绪，难免出现价值误判。若是简单的案件人工智能会根据预先设定的“三段论推理”给出格式化的“最优解”，但复杂疑难一点的案件结论还是需要法官来加以检验修正。②参见吕桐弢：《奇点临近：人工智能能否取代法官》，载《电脑知识与技术》2020年第7期。人工智能只是单纯得模仿人脑而不具有独立的思想意识继而作出简单的价值判断是不够的。

另外，司法数据是智能化裁判的重要支撑和坚实基础。一方面司法大数据在保障公民更多的知情权与话语权的同时，也存在“建设起步晚，数据全面性、完整性、优质性、更新及时性不足”③黄玮：《人工智能时代下司法裁判的机遇与挑战》，载《广西社会主义学院学报》2019年第4期。的缺陷。除了裁判文书录入，一些信息像口头的不以文字呈现的有时难以被纳入数据库，数据信息长期得不到补足、更新，使其呈现出“有限性、片段化”的特征。④参见左卫民：《关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考》，载《清华法学》2018年第2期。即使某些信息是被公开的，但也难以保证其真实性，而且人工智能录入信息的正当性也值得进一步考量。除此之外，在海量的大数据储备库里，能够有效提取准确有用的信息不是一件轻松的差事，对大数据信息库的不当利用或者保护不周以及对数据所有权归属的不明确等也会进一步引发个人隐私个人信息泄露的风险。

2.算法与法律的复合性需求

无论是数据还是机器学习，最终都是算法问题，算法是智能化司法裁判的重要引擎。但由于算法自身隐秘性、复杂性、专业技术强、透明度低等特征，也出现了“算法歧视（偏见）”“算法黑箱”“算法监狱”“算法暴政”等恶劣现象。算法原本是计算机专业人士程序员编写的一连串代码或者说电脑程式，这其中往往涉及知识产权或者商业秘密的维护，而在算法公平与保护商业秘密之间，法院往往会站在商业秘密这一边。①参见汪庆华：《人工智能的法律规制路径：一个框架性讨论》，载《现代法学》2019年第2期。算法系统也不可避免地会混入掺杂着算法研究设计者的主观偏见和价值倾向，形成囿于自身认知的缺乏客观准确性的所谓的“标准”，以这样的“标准”捆绑司法机关，极易导致审判不公正现象的出现。②参见石颖：《智慧司法的实践与探索》，载《山东警察学院学报》2020年第1期。而且算法的隐秘性与司法裁判的透明性也处于矛盾的对立面，算法裁判结果的不可还原性也更加剧了其隐秘性。当下也没有一套适用于各个场景各类案件的“全能算法”。③参见洪凌啸：《误区与正道：法律人工智能算法问题的困境、成因与改进》，载《四川师范大学学报（社会科学版）》2020年第1期。

同时智能司法领域面临着复合型人才缺乏的问题，正所谓“隔行如隔山”，懂法的不懂算法，懂算法的不懂法，编程人员不了解法学学科的相关原理和内容，无法对某些规则进行深层次的完整意义上的理解，从而对这些规则代码可能带来的负面影响束手无策。④参见高奇琦、张鹏：《论人工智能对未来法律的多方位挑战》，载《华中科技大学学报（社会科学版）》2018年第1期。另外，法律人与人工智能的交流往往容易片面对立起来，或将人工智能的推理直接归功于人类，或过度忧虑人工智能成为人类的难以控制的敌人和威胁，以致二者之间难以友好对话。⑤参见左卫民：《关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考》，载《清华法学》2018年第2期。总之就中国目前的状况来看，人工智能司法的人才资源还是很匮乏的，人才培养的速度尚且滞后于技术发展的速度，需要更多的投入与支持力度。

（二）人工智能与司法裁判固有属性的冲突

早期人工智能与法律相结合的研究主要由人工智能领域相关的专家主导，后来随着法学专家的不断加入，研究成果也更具实用价值。目前相关的人工智能软件在设计过程中虽然吸收了法官和学者的意见，却仍然在具体的司法实践中难以获得裁判经验。由于司法裁判的专业性和复杂性，智能机器很难安排知识框架和逻辑，基于规则或者先例的推理是一个需要理解法律推理机制和整个审判程序运行的过程，目前人工智能很难做到准确地描述一个案例、规则和论证，尤其无法准确地表达法律知识，这就需要法官系统的逻辑思维将抽象的法律与具体的案件事实结合起来。⑥See G.Aini，A Summary of the Research on the Judicial Application of Artificial Intelligence.Chinese Studies，9，2020，pp.14-28.

1.法律语言的抽象性与法官经验之所需

我们在使用任何文字时，都要遵循相同的规则或标准。⑦参见[美]罗纳德·德沃金：《法律帝国》，许杨勇译，上海三联书店2016年版，第16页。法律语言与自然语言的差异性在于法律语言专业性较强、词汇生涩难理解，人工智能很难在背后数据库储备不充分的情况下来对一个晦涩词汇予以深刻把握，所以对于机器来说，理解自然语言已经很困难了，读懂法律语言难上加难。法律条文本身所固有的“抽象性、稳定性、滞后性和不确定性”和面对日新月异的社会环境以及政策变化，其弊端更是暴露无遗。美国哲学家约翰·西尔勒通过“中文屋子”①西尔勒想象自己是一台处理语言的计算机，假设在一间封闭的屋子里全是写着汉字的卡片，根据提出的问题将汉字卡片传递出屋子，在外面的人看来西尔勒是懂中文的，但其实西尔勒一个中文汉字都不认识。佐证自己“计算机永远不能实现真正的智能，因为他们永远不能理解任何事情”的观点，认为计算机程序所谓的回答问题都是在执行指令，能够理解事情纯属是假象。②参见[英]杰克·查罗纳：《人工智能》，肖斌斌译，生活·读书·新知三联书店2003年版，第123页。

法律具有的复杂性以及模糊性抽象性等特征，需要法官通过长久以来的知识与经验累积，从机械的法律条文规范出发，对其作出合理正当的解释并将其灵活运用于个案当中。霍姆斯曾说“法律的生命不在于逻辑，而在于经验”③E.Quoted in Elliott，Holmes and evolution：Legal process as artificial intelligence，Journal of Legal Studies，13（1），1984，pp.113-146.，事实上所有的法律理论逻辑归根到底都是经验的概括和总结，无论法律如何发展变化总是离不开经验的滋养，并接受经验的验证。④参见虞伟华：《裁判如何形成》，中国法制出版社2017年版，第38-54页。实践出真知，法官的经验是经过其日积月累的审判锻炼与诸多案件总结归纳而内化于心的法律“品格”、法律“修养”，⑤参见潘庸鲁：《人工智能介入司法领域路径分析》，载《东方法学》2018年第3期。这一点也是人工智能所不可复制且无法企及的。

2.司法裁判的亲历性与法官自由裁量权

“人工智能是机械化的、技术性的，而司法裁判却需要法官的亲历性和主观能动性。”⑥黄玮：《人工智能时代下司法裁判的机遇与挑战》，载《广西社会主义学院学报》2019年第4期。亲历性也是直接言词原则的体现，它必须保证当事人双方充分的当庭质证辩论的权利，这也是以审判为中心的诉讼制度改革的要义。法官作为居中裁判者，需要在事实认定基础上，综合考量各种因素加以一定的价值判断，具体案件中的法律适用需要法官借助“严谨、精细、艰难的涵摄过程”在法律规范与案件事实之间循环往复、来回穿梭，而人工智能则无法如法官一般做一个合格的转化者以及聆听者。

而且由于法律本身的滞后性、模糊性以及立法者自身条件和社会环境变化的制约，难以保证法律规范条文的准确无误以及相互之间难免存在冲突或者歧义，所以法官自由裁量权的存在是必要的。法官的自由裁量权被简单地定义为在两种行为方式之间作出选择的权力，⑦See McLachlin，Beverley，Rules And Discretion in The Government of Canada，Saskatchewan Law Review，56（1），1992，pp.167-180.它以合法可能性为前提，集法官经验和逻辑推理于一体，将规范适用于一组给定事实，是司法推理过程的一部分，用于弥补法律的空白。①See R.Kannai，U.Schild，& J.Zeleznikow，Modeling the evolution of legal discretion.an artificial intelligence approach.Ratio Juris，20（4），2007，pp.530-558.其受到来自社会舆论、国家政策以及法官个人的思想、习惯、品性、以及专业能力等的影响，无论人工智能如何发展，它始终不具备人的感性和情感认知能力，难以做到自由裁量。②参见潘庸鲁：《人工智能介入司法领域路径分析》，载《东方法学》2018年第3期。当然从另一个角度讲，智能裁判又可以有效制衡法官自由裁量权的扩大化，具有一定意义上的客观公正性，但人工智能始终不具备人类法官的裁量能力，也无法被赋予自由裁量的权力。

（三）人工智能在司法裁判推理过程中的障碍

司法裁判的过程是一个“大前提—小前提—结论”的三段论推理过程，即“法律规范—事实认定—司法裁决”的形成过程。与人工智能通过输入检索分析大数据整合和算法运算一条龙服务得出唯一正确结论不同，人类司法裁判往往存在一个事实认定与寻找法律规范之间往复的阶段，这其中也包括各类的价值判断与法官经验的渗透。智能化的司法裁判在进行这三段看似独立实则衔接紧密且交错复杂的推理时会面临什么样的困境呢？

1.作为大前提的法律规范

法律规范是整个法律体系的基础，它由国家力量制定、认可并由国家强制力保证实施的一般行为规则。智能化司法裁判大前提的建立不是刻板的法律条文数据库的简单搭建，不同场景下的语言理解、价值判断以及法律解释的变化等使得法律规范的寻找过程不再单纯。智能化裁判中法律规范的建立是司法数据整合以及算法技术计算的过程，由于数据的不充分引致的数据偏差以及算法运算的不可还原性、社会情境变化公共理性灌入的需要以及裁判规则的产生、形式正义与实质正义之间缝隙的弥合、应社会变化对法律的“续造”、法律解释保守性与创造性的权衡以及司法的亲历性要求等都需要法官站出来“主持公道”。

人工智能认知不足的缺陷就包括对自然语言理解的不到位，不仅是语义词义多样化，而且网络流行语言更是日新月异，若不赋予准确定义或者不提供准确场景，人工智能多大概率会知道“奥利给”是“给力哦”表示加油的意思，总之对于某些特定用语暗含的行为目的、动机、态度、思想等人工智能无法直入人心、感同身受。仅是自然语言就如此纷繁复杂，何况生涩抽象的法律术语和专业条文，加之法律本身的滞后性使其无法及时对社会环境乃至政策的变化作出回应。即使简单的自然语言在融入各样的法律语境后其含义或者作用也截然不同，一根普通的“铁丝”有可能成为盗窃工具乃至杀人利器。

法官解释在智能司法裁判中拥有不可取代的地位和价值。法律原则和法律用语抽象性需要法官划定边界，比如对“数额较大，数额巨大，数额特别巨大”的界定以及为何“泸州二奶案”适用公序良俗原则，人工智能对一些法律原则的使用可能无所适从，更无法辨明是非，需要法官根据公平正义的理念以及具体实践情境创制适用于个案的裁判规则。①参见虞伟华：《裁判如何形成》，中国法制出版社2017年版，第25-33页。此外，对法律的解释要遵循正义、合理性、合法性以及预测可能性的原则，正义的原则要求法官对社会通行的正义观念有敏锐的感知能力，对人世间的不公和苦难有一颗悲悯之心；合法性、合理性原则要求法律解释应当体现社会通行的道德和正义观念，符合常理、常识和常情；预测可能性原则，符合社会一般人的正常认知，能够被国民所预测。②参见虞伟华：《裁判如何形成》，中国法制出版社2017年版，第72-90页。这些 对于智能裁判来说可能有些费力，甚至难以实现。

2.作为小前提的事实认定

这里的“事实”包括生活事实和法律事实，前者是客观存在的，而后者的认定依赖于法官最终在综合理解诸多证据的基础上所作的价值判断，③参见江秋伟：《论司法裁判人工智能化的空间及限度》，载《学术交流》2019年第2期。即认定小前提的核心是证据证明力的问题。有学者认为，原有的证明力评判方式“法定证据”与“自由心证”本质上也是一种算法，即人工算法与生物算法，这两种“算法”已不能完全满足现代智能化背景下司法裁判的需求，而一种新的方式——人工智能算法辅助自由心证则成为众望所归，其实这种设想早在二十世纪七八十年代的西方即已存在。④参见周慕涵：《证明力评判方式新论——基于算法的视角》，载《法律科学（西北政法大学学报）》2020年第1期。

人工智能算法相似但不同于法定证据评判方式的“人工算法”。法定证据是在预设的证据规则下通过相加或者其他运算方式将证据证明力大小分成不同等级的一个结构化输出过程。虽然与人工智能同为人为设计的算法，但智能算法则拥有普通的人工算法所不具备的自主学习并升级优化的功能、广阔的知识空间和后备数据以及人类难以超越的计算分析能力。但是，人工智能终究不能具备人类独有的“感性”，由人工智能建立起来的带有公正理念的“类案类判”也无法在每一个案件中准确发觉内含的价值以进行判断和调和，这就需要“自由心证”的法官经验来助以一臂之力。在事实清楚的简单案件处理中人工智能会大显身手，但却无法在重大疑难复杂案件中崭露头角。

3.作为结论的裁判生成

司法裁判是国家司法机关行使审判权的结果，是否得到服从和拥护，是否实现了权威性和终局性至关重要，也即裁判的效力问题是关键核心所在，包括形式上的效力——拘束力、形式上确定力以及实质上的效力——执行力、形成力、既判力。①参见杨鹏：《司法裁判效力比较研究》，青岛大学2006年硕士学位论文。不管是形式效力还是实质效力，都要保证公民内心的确信，正所谓“强扭的瓜不甜”，智能司法裁判的结果也要“以理服人”，做到合法性和合理性的辩证统一。智能司法裁判也要“以事实为根据，以法律为准绳”，合法合理也都是建立在一个共同认可的基础之上，这里主要涉及下面几个问题：

首先，智能司法裁判的结果是否应当被接受？从司法裁判的终局性和权威性以及既判力来说，似乎理所当然，但是这也应当建立在合法性审查之后或有必要的法律解释的前提下。智能化路径下，法律解释的任务也发生了变化，需要对司法数据偏差以及算法代码运算的公共理性残缺作出解释。②参见李飞：《人工智能与司法的裁判及解释》，载《法律科学（西北政法大学学报）》2018年第5期。同样整个裁判的过程以及结果的审查都要接受来自权威以及民众的监督。

其次，智能司法裁判的结果如何被接受？公正是司法的核心和生命，公正是对裁判结果衡量的重要标准。公平正义也是法律的价值追求，大前提法律规范的建立要遵循立法本意，小前提事实的认定要最大可能接近客观事实。相对于法官自由裁量来说，智能裁判在大小前提之间的运作不掺杂任何个人情感，在客观公正性方面略胜一筹。另外，智能司法裁判要充分体现保障人权的思想目标，人民是国家的主人，一切要从人民利益出发以人民为中心。当事人对裁判结果不服除通常所知的救济办法外，在智能裁判中，还涉及算法解释的问题，即如何对算法的妨害进行救济。对此，学者引入了“算法解释权”的概念，即应算法妨害规制而生的一种新型权利，是赋予算法决策相对人对于其不利的决策申请解释、更正的一项“请求权”，我国目前虽未明确规定“解释权”,但许多法律规范中已有类似规定。③参见解正山：《算法决策规制——以算法“解释权”为中心》，载《现代法学》2020年第1期。这将很大程度上保证实质正义的实现与社会公信力的提升。

（四）人工智能司法裁判价值的实现难题

人工智能在司法领域的应用，在一定程度上回应了司法人员和公众对智能司法的期待，智能司法产品帮助法官检索法律信息、引导法官按照证据标准全面收集和审查证据，预测裁判结果，生成裁判文书，可提高审判的效率，保证案件质量，统一审判规模和标准。然而，无限的运用可能颠覆正义的固有属性和经典范式。④See G.Aini，A Summary of the Research on the Judicial Application of Artificial Intelligence，Chinese Studies，9，2020，pp.14-28.

1.法律实质正义难以实现

智慧司法实际上实现的是一种“机械正义”，①参见石颖：《智慧司法的实践与探索》，载《山东警察学院学报》2020年第1期。是不掺带任何情感的刻板正义，而不是大众所追求的实质正义。实质正义要求尊重和保障人权，在每一个案件中体现出独特的人文关怀和价值判断，其中暗含着法官裁量对案件独特性、灵活性的权衡和考量，而人工智能却无法真正做到明辨是非，联系并体会人类的观念、情绪和价值。②参见潘庸鲁：《人工智能介入司法领域路径分析》，载《东方法学》2018年第3期。如若智能司法陷入效率至上的狂热中，则会影响司法公正尤其是程序公正的实现。③参见郑曦：《人工智能技术在司法裁判中的运用及规制》，载《中外法学》2020年第3期。

尽管网络时代大数据泛滥算法盛行，但人类始终是社会发展的主体，以人为本的理念要深刻贯彻。这其中涉及法的人权保障价值和法与道德的多重理论内涵，许多学者的研究忽视了这些重要因素，没有深入其精髓。马蒂亚斯·里塞曾指出，人类与人工智能的关系并不像人与动物的关系一样可以轻易打造一个“从属地位”的环境，需要人类制定一些规则来约束智能机器玩家的世界，并且“这些智能玩家必须被设计得尊重人权”，确保与人类的价值观保持一致。④参见[美]马蒂亚斯·里塞：《人权与人工智能：一个亟待解决的议题》，张馨月译，载《人权》2019年第5期。在智能司法裁判的设计中，也应当融入尊重和保障人权的理念，将人类司法价值观念定义到司法裁判技术过程要素当中，防范价值理性被工具（技术）理性所压倒。⑤参见孙强：《马克思主义视野下的人工智能与人权问题探析》，载《湖北社会科学》2020年第2期。

司法裁判过程中常常遇到“情理法”相冲突的案件，事实上人工智能进入人类世界最大的障碍也不在于技术，而是道德伦理，这是最顽固的症结所在。不是“可不可以”的问题，而是“应不应该”的问题，我们社会的道德指南针不能交给机器来掌握。⑥See S.Fabian，Artificial Intelligence and the Law：Will Judges Run on Punch Cards，Common Law Review，16，2020，pp.4-6.如今智能化背景下我们的隐私变得越来越少，人与机器如连体婴儿，二者之间的界限划分越发模糊，无人驾驶汽车会记录你所到达的每一个地方，生物信息、指纹、声纹、肖像（人脸识别）、身份信息等都可能被泄露。⑦参见[美]维韦克·瓦德瓦；[美]亚历克斯·萨尔克弗：《未来之路科技、商业和人类的选择》，王晋译，中信出版社2018年版，第26-27页。而保护受害者的隐私，可能只有人类才能区分正面和负面的细微差别。⑧See S.Fabian，Artificial Intelligence and the Law：Will Judges Run on Punch Cards，Common Law Review，16，2020，pp.4-6.既要遵从法律规则，又要兼顾道德诉求，努力使民众在每一个案件中感受到公平正义，才能达到司法裁判法律效果和社会效果的统一。⑨参见刘峥：《司法裁判中的法律效果与社会效果》，载《人民法院报》2018年1月8日，第1版。而人工智能无法提供统一法律效果和社会效果的方案以及回应譬如社会舆论案件、政策指导性案件的社会诉求和治理需求，难以达到实质正义的目标。①参见帅奕男：《人工智能辅助司法裁判的现实可能与必要限度》，载《山东大学学报（哲学社会科学版）》2020年第4期。

2.缺乏社会公信力

公平正义是司法的生命，不仅关乎司法的权威也是作为公民接受裁判结果的内心确信。表面来看，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，以达到“情理法”三者的相互融合。对于民众来说，可能一时难以接受人工智能司法裁判的结果，并且对该结果以及过程是否具备公平正义存在质疑，更甚者智能审判将成为司法人员自身“免责”的“帮凶”，将所有不公的乃至错误的裁判归罪于人工智能，从而使司法失信，权威下移。②参见赵安俞：《人工智能时代司法裁判的困境及解决研究》，载《法制与经济》2020年第1期。

司法的公信力是在确保每一个案件得到公正裁判的前提下逐渐建立起来的，但是人工智能裁判难以执掌个案正义的天平。③参见吕桐弢：《奇点临近：人工智能能否取代法官》，载《电脑知识与技术》2020年第7期。在信息社会和大数据背景下，倘若同类司法案件无法有效提取和对比，那么人为司法裁判失误不仅更容易放大，也更容易与公众司法期望发生冲突和断裂。道德审判和舆论旋涡必然触发司法公信危机，这是司法裁判在大数据背景下面对的陷阱。乔瓦尼·萨特和路德·布兰丁指出，司法部门的决策是一个高度复杂的领域，复杂的法律评估和认知与情感能力相结合，司法裁判的许多核心概念如“正义”“合理的谨慎”，深深植根于人类生活之中。他们认为，没有任何形式的法律论据比法庭裁决的依据更依赖于人类独特的能力。④See P.M.Morkhat，The Use of Artificial Intelligence in The Judicial Proceedings，Herald of CivilProcedure，3，2019，p.62-86.

虽然人工智能应用于司法裁判活动存在种种困难和阻力，但是其介入司法领域终究是不容置疑、大势所趋，根据目前的研究以及科技发展的现状来看，人工智能尚且不能取代法官，即众多学者依然坚持“法官不可取代论”“法官永远是法律世界的主角”。⑤参见贾章范：《司法人工智能的话语冲突、化解路径与规范适用》，载《科技与法律》2019年第6期。但是对于人工智能辅助裁判性事物的功能作用是众口一词的。“人工智能应当成为司法裁判的辅助”⑥江秋伟：《论司法裁判人工智能化的空间及限度》，载《学术交流》2019年第2期。，“辅助性的司法活动实际上是人工智能最大的用武之地”⑦冯洁：《人工智能对司法裁判理论的挑战：回应及其限度》，载《华东政法大学学报》2018年第2期。，人工智能在司法裁判过程中最大的意义便是通过某些辅助形式来替法官分忧解难，减少法官非必要性机械性劳动的负担。然而，人工智能的地位和作用就止步于此了吗？既然人工智能可以依靠自己的知识储备和“临场反应”击败人类围棋选手，解决了其终极胜负问题，那么是否也可以代替人类法官的位置，作出终极的司法裁决呢？也即马克斯·韦伯所设想的“自动售货机”模式，一端输入案件事实，另一端生成司法裁决。①参见华宇元典法律人工智能研究院：《让法律人读懂人工智能》，法律出版社2019年版，第326页。

三、人工智能参与司法裁判的定位前瞻：人类法官或“AI法官”

尤金·沃洛克（Volokh）认为司法裁判中最终的裁判意见书的产生是最重要的，如果智能裁判或者说人工智能法官（以下称“AI法官”）能够对司法意见书的写作达到充分模仿的程度，我们应该接受它，“AI法官”裁判可能成本更低、速度更快，受到某种形式的偏见更少，从而使法律体系更加公平有效，更容易被底层群众、中低产阶级所接受。②See A.C.Michaels，Artificial intelligence，legal change，and separation of powers.University of Cincinnati Law Review，88（4），2020，pp.1083-1104.但他也承认这种构想目前只是一个“思想实验”（Thought Experiment），距离实现这一想法还需AI技术的进一步发展。事实上，随着时间的推移，人工智能提供给法律和司法实践的方式会以一种“相当自然和渐进的方式”增长，就像我们第一次签署由人工智能生成的合同时并没有觉得很奇怪，甚至认为人工书写法律文本也会变得过时，慢慢地不知不觉人工智能在司法领域的运用也会变得“理所当然”。③See L.B.Solum，Artificial meaning.Washington Law Review，89（1），2014，pp.69-86.

（一）智能裁判的未来可能无限

人工智能是对人类思维的模仿和超越，有类似于人脑的一面，也表现出快于人脑、精于人脑的优越性。任何技术都是一把双刃剑，要用辩证的发展的眼光看待问题，就好比人无完人，不能因为其某些缺陷就对它予以整体否定。法官的角色是复杂的，法官所做的远远不只是对争议进行裁决或者达成一个结果，包括与人的复杂互动，争端解决、案件管理、公共教育活动、社会评论以及其他审判功能等，不同的法官在不同的司法管辖区域参加不同活动的程度均有所不同。司法裁判需要人类的智慧，计算机程序也将被开发来取代这些功能或与人的互动情感和敏捷反应，人工智能裁判系统发展的目标应该是补充现有的人类法官工作，允许更高的效率，而不是完全取代人类法官。④See Tania.Sourdin Judge V Robot?Artificial Intelligence And Judicial Decision-Making，University of New South Wales Law Journal，41（4），2018，pp.1114-1133.

人工智能进入司法裁判领域或者说某个领域吸纳一项技术某些意义上就好比一个人被另一个人所吸引，开始无非是因为它的某个或某些闪光点，或者说它能带来我们所需要的价值（当然这个价值包含多个层面且一般具有相对性，每个人或者每个领域需要的价值是有所不同的），只有这个价值足够大或者足够持续时，我们才愿意与之长期共处，乃至由于这个（些）价值而愿意包容其某些轻如鸿毛的缺陷和不足。我们应当充分发掘人工智能的技术优势，将其纳入司法裁判的过程中，使其“规范化，标准化”。①参见孙树光：《论法定犯裁判事实证成中人机协同系统的建构》，载《当代法学》2020年第2期。不同的是，人与人之间一旦产生隔阂，往往难以消除，从而关系开始变质甚至最终分道扬镳、不共戴天；人工智能虽然也具有记忆存储功能，但其不会“记仇”，且随着科技越来越发达，其应用中的某些缺点也将在实践中不断被修正，从这个角度看，相比于人类貌似智能机器的错误更容易被原谅，人们不期待它作出与人类相同的情感回馈。

一般人工智能不会受到腐败情感的约束，严格遵守立法框架和裁判方法，处理数据的速度和考虑因素的广度都优于人类法官。②See P.M.Morkhat.The Use of Artificial Intelligence in The Judicial Proceedings，Herald of Civil Procedure，3，2019，pp.62-86.越来越多的声音赞成将正义转移到一些被认为是独立和客观的机器人法官，他们在作出对个人至关重要的决定的过程中不受领导的主见的影响。③See Alexey I.Ovchinnikov，，Mamychev，etc.Artificial Intelligence in Enforcement：Epistemological Analysis[J].Politics and Law，13（2），2020，pp.75-81.而且从技术发展角度看，智能体的能力可能超出目前我们所能想像的范围。④参见[英]亨利·布莱顿、[英]霍华德·塞林那：《视读人工智能》，张锦译，安徽文艺出版社2007年版，第326页。深度学习法律知识网络图谱以及神经网络系统使得人工智能初步具有“法律思维”，语音识别和图像识别使得人工智能拥有了“耳朵”和“眼睛”，眼观六路，耳听八方，人工智能也将从“感知”朝着“认知”的方向不断“进化”。⑤参见华宇元典法律人工智能研究院：《让法律人读懂人工智能》，法律出版社2019年版，第344-345页。

此外，智能裁判事实上在潜移默化中建立着公信和权威。在迪杰斯特拉（J.J.Dijkstra）的一项关于决策支持系统的“说服力”心理实验中，人工智能仅作为法官支持辅助工具产生了与司法裁判完全自动化同样的结果，两者同样是系统而不是人作出了判决。⑥See M.Dymitruk，Artificial intelligence as tool to improve the administration of justice?，Acta Universitatis Sapientiae：Legal Studies，8（2），2019，pp.179-190.也即这项实验实际上将裁判结果的来源分成了两种：一是智能系统（不管作为辅助还是完全自动化），二是纯粹的人类。在人和系统同时向参与者提供建议的情况下，参与者认为系统的建议比人的建议更客观理性，就好比同样计算一串复杂的数学运算，相比人类的计算人们还是更相信计算器输出的结果。当人工智能的发展使得人类在各个方面领域都依赖人工智能，人工智能也通过不断地深度学习成为了富有经验的“大佬”时，实际上它已经在潜移默化中取得了人类的信任。那么人工智能将很大可能获得“法官”这一角色称谓，未来《法官法》里也会有“AI法官”的一席之地。⑦参见华宇元典法律人工智能研究院：《让法律人读懂人工智能》，法律出版社2019年版，第330-341页。

（二）人类法官的优势底气不足

法官的作用是多方面的，法官除了应当具备专业扎实的法律知识和从业资格，还代表着司法的权威和声誉。另外法官是社会道德罗盘中不可或缺的一部分，必须具备同理心，富有同情心，将法律与情感、经验、逻辑、理性相结合，并作出法律认可范围内的价值判断以及恰当解释。①See S.Fabian，Artificial Intelligence and the Law：Will Judges Run on Punch Cards，Common Law Review，16，2020，pp.4-6.但是，法官相对于人工智能的一些所谓的优势有时也会出现失灵的状况。

首先，人类法官的自由裁量权不是绝对的，人类的经验直觉并不都是正确的。法官司法自由裁量权是一个相对的概念，以合法性为前提，他是在一个给定的标准或者权威框架下可以衡量自由的范围。②See M.Klatt，Taking rights less seriously：structural analysis of judicialdiscretion，Ratio Juris，20（4），2007，pp.506-529.但不排除法官存在滥用自由裁量权，肆意专断舞弊的现象出现。且法官经验受到来自多方面的影响，每个法官的成长环境、知识经历、思想三观、以及经验大小等均有所不同，难以形成统一标准，这样的价值判断是否真的值得借鉴和接受也有待进一步证论。人类也是个“情绪化”的生物，相对来说，“AI法官”可以作为一个“冷静的裁判者”作出更客观公正和一致性的决定，正如格林伍德（Greenwood.）所说：“机器可以是一个冷静的解决方案，没有人类的偏见、非理性或者错误。”③See S.Fabian，Artificial Intelligence and the Law：Will Judges Run on Punch Cards，Common Law Review，16，2020，pp.4-6.某种意义上来说，人类的自由裁量和价值判断（或者说法官心证的过程）与算法黑箱同样不具有透明性。另外，我国法官对法律的解释仍然是机械消极被动的，没有什么创造性。一般会直接援引法律和司法解释的规定，在没有新的司法解释之前，还是要执行旧的，我国目前的司法体制也不允许法官在裁判中对法律、司法解释进行突破和创新。④参见虞伟华：《裁判如何形成》，中国法制出版社2017年版，第68-69页。

其次，算法的偏见与人类的偏见具有很大程度上的一致性。这里的意思是，算法的偏见更多时候体现的也是人类的偏见。美国COMPAS罪犯再犯风险评估系统被认为存在种族定性的高风险，经该系统分析之后黑人罪犯的再犯风险几乎是白人罪犯的两倍。⑤See M.Dymitruk，Artificial intelligence as tool to improve the administration of justice?，Acta Universitatis Sapientiae：Legal Studies，8（2），2019，pp.179-190.然而反观美国社会，确实存在种族歧视这种“风气”，即使不是智能机器系统评判，也难免不出现歧视的现象。另外，人们对一部电影的艺术价值进行评判时，或许因为自己喜爱的演员或者电影题材而作出捎带偏见的评价，我们怎么能够保证法官在裁决时（主要是自由裁量时）始终保持公正客观呢？①See D.A.Richards，The theory of adjudication and the task of the great judge，Cardozo Law Review，1（1），1979，pp.171-218.而且，假设存在算法偏见，但程序设计以及模型建构都是经过反复验证格式化的存在，在进入这个模型到产生结论的过程是不存在个人情感偏见，也即不会任意变化。但是人类法官是容易被说服的，“被说服”一方面体现灵活性的同时，也表现出了很大的不确定性。

（三）人机互动的模式指日而待

人工智能与司法裁判的融合是时代之趋，假若根据“摩尔定律”②来自英特尔集团的创办人之一摩尔的预言：“电脑微处理器芯片的记忆容量，每18个月将增加一倍。”科学技术的发展速度，未来某一天人工智能取代法官也不是没有可能。人工智能既是现代计算领域最重要的突破，也是人类创造的最危险的技术，摩尔定律正在引领创新变革发展的指数型增长，人类社会生活被新技术颠覆已经是老生常谈，③参见[美]维韦克·瓦德瓦、[美]亚历克斯·萨尔克弗：《未来之路科技、商业和人类的选择》，王晋译，中信出版社2018年版，第9-16页。科学技术在当今社会所扮演的角色是正在成长并变得更加复杂。我们应该接受人工智能在司法中的有限作用，不仅有助于减轻法官在忙乱的诉讼氛围中履行职责的压力，而且有助于解决由此产生的不准确、不合理、不一致的判决。④See P.S.Katz，Expert robot：Using artificial intelligence to assist judges in admitting scientific expert testimony，Albany Law Journal of Science & Technology，24（1），2014，pp.1-46.智能裁判发展的过程不是一帆风顺，一蹴而就的，必定面临许多阻碍，但并不能因此阻断我们打开思考的大门，迎接新的挑战。

设想今天是未来的某一天，智能机器承担了司法裁判的大部分任务和责任，与过去的人类法官相比，智能机器裁判不仅更快，而且更准确。或者说，当提及一个国家的法院系统时，你首先想到的不是时间拖拉、高成本、偶尔的不公正，而是“效率”和“公平”，这是期望智能机器裁判可以带给我们的。⑤See Kiel Brennan-Marquez，E.Henderson Stephen，Artificial Intelligence and Role-ReversibleJudgementJ，Criminal Law and Criminology，109（2），2019，pp.137-164.沃尔考夫预测，到2020年至2025年，一个以人工智能、公正、廉洁为形式的最合格的法院将会出现，具有某些法官（更像是法官的伴侣）作用的人工智能可以用来提高法院的效率和解决复杂的法律问题，人类法官与“AI法官”的互动模式将为司法裁判提供支持。⑥See P.M.Morkhat，The Use of Artificial Intelligence in The Judicial Proceedings，Herald of Civil Procedure，3：2019，pp.62-86.

未来司法裁判的主体是人类法官或“AI法官”，在人类社会发展到一定程度时的“或”可视为一个选择权，“AI法官”的出现是为人类司法裁判工作提供的另外多一种的选择，这不是角色取代，人类和人工智能更不是一对完全对立的矛盾体，人工智能工作与非人工智能工作之间的界限远没有我们想的那么清晰。①See Peter.Tillers，Artificial Intelligence and Judicial Proof-Introduction，Cardozo Law Review，22（5-6），2001，pp.1365-1380.人工智能名为法官的助手（辅助性工具），实际上是法官按照一系列已设定好的智能引擎在人为的被动输入，就像是法官每一步的操纵都在人工智能的监控之下，这无疑有助于对法官审判工作的规范化起到良好的监督和制约功能。随着人工智能在司法裁判中发挥的作用越来越深，法官反而更像是人工智能的助手，人工智能所加固的法律的形式化、理性化也正在进一步降低法官的尊严。但这并不意味着法官就此退出司法裁判的主场，所谓的“AI法官”发挥主要作用也并不是一种毁灭人类、智能独裁的负面设想，反而是人类足够明智足够强大可以将智能机器运用自如以实现人类减负的正面憧憬，从卡斯帕罗夫在国际象棋比赛中输给“深蓝”机器人中得到的教训不是机器更好，而是它们可以重复地、快速地、不加思考地做事情。像我们的法律历史一样，我们可能会做出错误的预测和计划，但最终是我们自己创造了计算机，而不是计算机创造了我们。②See Jack.Watson，Artificial Intelligence?，LawNow，22（1），1997，pp.36-38.在这里，我们同许多科幻小说的作者一样，是以一个“幻想者”的身份绝对相信科学技术的发展进步总有一天会使“AI法官”成为现实，虽然现在对“AI法官”下定义还为时尚早，但应始终明确“AI法官”始终不变的定位——服务人类，即它的应用一定是服务于某种目的，服务于人类为它设计的某种目的的。

结 语

智能裁判是一个动态和发展的概念，其内涵将不断充实与完善，我们在不知不觉中早已身处智能环绕的世界，智能司法裁判也如其他先进技术一样会名正言顺得悄然到来。③参见[美]维韦克·瓦德瓦、[美]亚历克斯·萨尔克弗：《未来之路科技、商业和人类的选择》，王晋译，中信出版社2018年版，第35页。有学者肯定了智能司法裁判的独特优势，不是一味地披露不足反而在试图寻找人机协同与诠释结点，主张将法律解释作为人机协同的连接点，通过法律解释调适来推动智能司法变革。④参见李飞：《人工智能与司法的裁判及解释》，载《法律科学（西北政法大学学报）》2018年第5期。也有学者认为，智能司法的新时代已经到来，虽然目前智能裁判总体上处于初级阶段，但其优势会不断得到发掘，内在机制也会不断成熟完善。⑤参见范兴科：《智能裁判的科学内涵》，载《温州大学学报（社会科学版）》2020年第2期。将人工智能取代法律作为假想敌进行杞人忧天的讨论和一味地批判、否定是有悖于国家发展、学科进步、司法减负的“消极论”，反而不利于司法公平正义目标价值的实现。⑥参见孙树光：《论法定犯裁判事实证成中人机协同系统的建构》，载《当代法学》2020年第2期。尽管人工智能在司法领域运用中仍存在很多问题，但是智能裁判的远大前景是不可估量的。

人工智能与司法裁判的结合是一个长期渐进式的过程，是司法领域审判改革探索下的一场革命。①参见童碧君：《裁判人工智能化的定位、阻碍与前瞻》，载《黑河学刊》2020年第1期。智能裁判是智能科技与司法实践演进的逻辑必然，虽然还有很多问题没有系统且明确的答案，但是智能裁判程序将能够比任何人甚至一群人都更快地审查和搜集大量数据，这一点没有人能够理性地提出异议。②E.Chamberlain David Article-Artificial Intelligence And The Practical of Law Or Can AComputer Think Like A Lawyer，Business Disputes，2016，p.2.目前还是应当明确人工智能作为司法裁判辅助者的定位，以人为本，服务于人，脚踏实地，仰望星空，以谨慎的态度发展创新。事物的发展是一个否定之否定的过程，智能司法裁判发展的道路是曲折的，但前途是光明的。2020年7月31日起试行的《最高人民法院关于统一法律适用加强类案检索的指导意见》强调“同案必须同判，类案必须检索”，这无疑又是智能裁判发展的新契机。人类与人工智能从来都不是对立的，人机协同，“AI法官”与人类法官作为“伴侣关系”（或者“伙伴关系”）相互监督、相互制约，并行不悖，共同服务于人类司法应是指日可待。