人工智能对法官思维的影响

焦宝乾，赵 岩

法官思维属于法律人思维的一种，也是其中最为典型的一种。学界对此已有诸多研究。近年来，随着人工智能、大数据技术的运用及其对法学研究领域的广泛渗透，司法人工智能问题成为学界研究的一大热点话题。在此背景下，人工智能与法官思维的问题开始引起学界的注意。不过，这个主题只是初步引起注意，还有待于系统、深入的研究。本文即试图做这种努力。本文的研究范围限定于：围绕人工智能对法官思维的影响予以系统探讨，而不涉及“机器人是否会思考”这样的问题。而且，即使是在此范围内，鉴于法官思维本身涉及诸多议题，本文的研究依然是宏观层面的，将会涉及法官思维类型的一些具体方面（尽管不会面面俱到）。

一、人工智能对法官思维的积极影响

目前，人工智能在我国司法领域的应用定位还属于一种辅助性、参考性工具，只是为法官、干警、事务性辅助人员提供工作便利与行动参考，仍属于一种材料准备型、文字模板型的人工智能。智能技术运用的领域大体涉及：电子卷宗随案生成、智能庭审、推送法律法规类案、辅助生成法律文书、裁判偏离度预警。无论如何，在人工智能的辅助下，传统审判将会发生深刻变革。在这里，算法扮演着重要角色，传统的“判决”会很大程度上受制于算法决策。由此，人工智能会给传统的法官思维带来某些积极的影响与变化。

（一）丰富了法官思维研究的内涵

一般认为，法律人的职业思维是重要的职业技能之一，它不同于大众思维，其中最典型的是法官思维。法律人思维包括多种类型。如学界研究涉及的具体法律思维有：体系思维、论题思维、涵摄思维、概念思维、类型（化）思维、论辩思维、衡平思维、顺向思维、逆向思维（结果导向思维），等等。而且，法律人的思维方式包括以下特点：（1）运用法律术语进行观察、思考和判断；（2）通过程序进行思考，遵循向过去看的习惯，表现得较为稳妥，甚至保守；（3）注重缜密的逻辑，谨慎地对待情感因素；（4）法律思维只追求程序中的“真”，不同于科学中的求“真”；（5）判断结论总是非此即彼，不同于政治思维的“权衡”特点。

这是对法律思维比较有代表性的概括，同样也适用于法官思维。但如今，在人工智能等高科技对法律与司法的影响下，法官思维范式和运作方式等都在发生诸多改变，由此而来的是司法范式转型。有人认为，在互联网时代的新形势下，法官应善于将互联网思维运用到审判实践中，更好地落实司法为民、公正司法。互联网思维是互联网全方位渗透于人类社会各方面之后形成的一种思维特质，其包括用户思维、简约思维、极致思维等思维方式。其中，用户思维强调“用户至上”，指在价值链各个环节中都要“以用户为中心”去考虑问题，只有深度理解用户才能生存。这是智能技术影响下的法官互联网思维。当然，类似的思维类型，还有“数据思维”“计算思维”等。近年来，这方面新的概念、提法令人应接不暇，但其能否真正成为法学界公认的法官思维，恐怕未必那么简单。

但是，智能技术下的法律思维作为一个新问题，较大程度上丰富了法官思维研究的内涵。大数据时代最惊心动魄的挑战，就是社会将从对因果关系的需要中解脱出来，而代之以简单的相关关系。“传统的因果关系认知模式要求我们在探究事物之间的关系时，要定位到引发事物改变的确切原因，即‘为什么’；而大数据的相关分析则只需要知道二者是相关关系即可，至于二者哪个是因哪个是果则并不重要，避免了进行因果关系链条的无限回溯。”如果说因果关系下，事物之间的关联具有确定性的话，那么相关关系下则不具有此种确定性。因此，从传统的因果关系认知模式到相关分析的认知模式，体现了思维方式的根本转变。而人工智能的一个重要特征就在于，它关注相关关系，而不关注因果关系，这就带来思维方式的转变。

在数据与智能技术背景下，对事物的因果关系分析被相关性分析所取代。就法官决策来说，将开放的司法数据通过自然语言处理后，输入机器学习的算法之中，然后得出一种或多种用于预测或预见案件胜诉或败诉可能性的模型。这个算法的目标并非复现法律推理，而是寻找判决中各个参数间的相关性。事实上，机器学习算法能做的，只是通过一种自动化的方式用多种预设配置将一组观测值（输入值）与一组可能结果（输出值）关联起来。因此，大数据时代智能化司法决策所要处理的是各种相关的数据。这就给法官裁判活动带来新的变化，并给法官思维以新的启示。司法裁判中的相关性思维体现在：

第一，法官得以处理海量的案例数据来辅助裁判。在人工智能等高科技手段辅助下，司法的基本方式也为之一变。法官在职业活动中得以获取跟待决案件相关的案例数据。让收集的海量数据自己说话，以此可以有效缓解社会事实与法律规范之间相脱离的状况，法律因果关系判断中缺乏解释力和说服力的情况就可以得到较好的解决。这也体现在近年来我国司法实践中。人工智能、大数据等现代智慧科技手段的发展，不仅使得最高人民法院从海量的案例数据库中抓取更多优质案例成为可能，而且也使得指导性案例检索、相似性比对与司法适用的准确度与效率的提高具备了可能性。而且，通过全量分析归纳推理有助于克服司法不确定性。当然，智慧司法在当前中国至少面临两个障碍：一是司法数据不完备，归纳推理的或然性大大增强；二是历史裁决整体质量不高，这意味着智慧法院依据的数据质量不高，结论的可靠性也就大打折扣。可见，在目前的实践中，还存在一定技术上的不足。此外，基于海量数据的数据库比对也构成大数据证据的证据方法之一。这在刑事司法中已有一定的运用。

第二，基于海量案例数据优势而来的其他司法实践价值。对此，如有学者谈到，相关性分析不仅能够影响法律中因果关系的认定，还能够对法律中的类推有所借鉴。大数据中相关性分析之所以能够为法律因果关系认定和法律类推提供启示，在于其建立在海量数据之上的基础优势，以及数据挖掘、数据关联性分析科学方法所带来的对于事实与操作标准的有效解释和处理。由此，相关性思维能否成为一种可能的法官思维类型？其与传统上的法官思维是何种关系？对此，新近已有人认为大数据时代对于裁判思维的最大挑战，就在于用相关性思维去取代理由思维。如果说建立相关性是数据计算的目标，而理由思维对应于论证说理活动的话，那么它的危险就在于试图以数据计算取代论证说理。这种做法，将导致对司法裁判中的因果关系和归责关系的双重无视。随之有学者提出较为谨慎的看法：“即使是在大数据时代，相关关系也无法取代因果关系成为裁判的基本思维模式。首先，要重新理解因果关系及其与相关关系的关系。”对这个主题还可以在实证层面去进行探讨。由于事实认定要求的是强因果或完全因果关系，故大数据分析证明不应只涉及相关性的浅象，还需直击因果性的深核。当前司法实例中，大数据分析证明大多仍停留在相关性分析的弱关联程度，仅仅证成了一个变量的变动可能引发相关变量不特定变化，而往往没有证成涉争因素之间变与不变的绝对趋势。就本文主题而言，相关性思维依然是个开放的新问题，还需要随着以后相关实证资料的丰富，进一步予以研讨。

（二）有助于提升法官的逻辑思维

逻辑是法律的内核，没有逻辑就没有真正意义上的法律。逻辑完全有能力在法律的核心问题的研究中发挥重要的作用。在司法中，法官裁判必须遵守逻辑。法官思维作为一种专业思维方式，本身就具有极强的逻辑性，而智能技术的运用则进一步提升了法官思维的逻辑性。

其一，人工智能工作机理本身即契合于法官逻辑思维。人工智能工作机理之一的符号主义（symbolicism）又被称为逻辑主义（logicism），其认为：“只要给计算机建立完备的逻辑运算体系，按照演绎殴的原理就可以使计算机模拟出人类的智能。”按照人工智能符号主义工作机理发展出的专家系统，是当下人工智能与法律结合的主要模式。人工智能符号主义的基础是数理逻辑，着重于演绎逻辑方法，主张“认知就是计算”，而计算必然需要符合逻辑。更重要的是，“符号主义的算法设计与法教义学的思维方式有着最明显的表面相似性，两者都试图在封闭的自我指涉内实现融贯性与确定性。”早在机器学习出现之前，符号主义的编程方法就被用来开发法律专家系统，由法律专家提供法律概念、分类和推理方面的知识，由程序员将这些知识编写成计算机代码，供人们搜索法律知识，寻找法律问题的答案。我国人工智能与司法相结合的工作机理仍然是符号主义。人工智能与我国当下法院建设的全方位结合，法官进行案件审理将得到人工智能系统的全方位辅助，所有审判信息都被进行了数字化的处理。这种辅助超强的逻辑性也会对法官思维产生影响，并进一步增强法官思维的逻辑性。人工智能与法律逻辑的交叉发展所呈现出的法律智能逻辑，“深化人们对法律推理性质、要素和过程的认识”。人工智能能够模拟法律推理，深化人们对法律推理性质、要素和过程的认识，同时，还能够表达和刻画法律论证中的非形式逻辑，对法律证成、法律检索、法律解释、法律适用等活动进行逻辑分析，从而为掌握法律推理的过程和规律，提供逻辑模型和实验手段。

其二，人工智能技术有助于排除法官决策中的直觉与偏见，合乎逻辑地作出理性判断。法官思维需要兼顾逻辑与经验因素。如有学者所论：“在理想状态下，法律是用经验浸润过的逻辑，也是用逻辑规整过的经验。但现实的法律世界存在大量未经逻辑规整的经验，也存在许多未经经验浸润的逻辑。法律的算法化其实是在倒逼法律人更加精准和体系化地表述法律知识。”人工智能、大数据为法官思维的逻辑性提供了技术支持。“相对于个人直接经验及个人获取间接经验的有限性，大数据分析为法官提供了来自互联网的全量数据信息和海量‘数据经验’归纳，让法官对案件情况有了更精准和更客观的认识。”大量实验已表明：人工智能系统在信息筛选、知识记忆、分析判断、逻辑推理、高速总结归纳等方面都具有人类法官无法比拟的优势。人工智能系统通过数据采集、整理、分析、综合、推理，能够对每个案件进行评估，总结出具有普遍性的裁判规则和标准指引，帮助司法者有效克服个案裁判过程中的各种不确定因素，依法、全面、规范收集和审查证据，统一司法尺度，最终得出令公众和当事人信服的裁判结果。因此，人工智能系统在实现司法统一与公正、提升个案裁判的信任程度上会比人类法官做得更好。2017 年成立的上海市“刑事案件智能辅助办案系统”在对上海市上万份刑事案件进行“深度学习”后，已经具备初步的证据信息抓取、校验和逻辑分析能力，海量数据经过萃取归纳分析能够给法官提供更加客观、确定性的指引。在审判过程中，法官需要对证据的相关性、合法性进行判断时，办案系统能够对证据完整性及矛盾点自动审查、判断，及时发现、提示证据中的瑕疵和证据之间的矛盾，从而帮助法官克服证据采信过程中的各种不确定性，提高证据审查判断的科学性和准确性。智能技术的开发需要遵循严格的逻辑，而法官作为智能产品的使用者，必然需要运用严谨的逻辑思维去处理案件，其逻辑思维能力也会随之得以提升。

（三）拓展了法官类比思维的技术运用

严格来说，这里的类比思维属于如上逻辑思维的一种类型，但是鉴于这一思维在人工智能司法中的典型性与普遍性，有必要单独予以探讨。在司法中法官经常需要检索与参考类似案件。“判断类似案件是一个理性思考的过程。类比推理作为一种理性的思考方式，是人们判断类似案件的重要方法。”与类比思维密切相关的推理形式是类比推理。国外人工智能与法律（artificial intelligence and law）研究中，比较早开发出的成果即涉及案例之间的比对。应用于司法案例，计算机模拟法官的裁量思维，通过比对案例与之前案例在案例事实和所适用法律的异同，利用人工智能模型的自学习功能，建立裁量系统（decision making）或专家系统（expert system），预测出新案例的裁量结果。人工智能可广泛运用于类比推理，并使相同点和不同点重要性结论可视化在判断是否应当参照援引指导性案例时，通常需要遵循以下步骤：（1）识别一个权威的基点或判例；（2）在判例和一个问题案件间识别事实上的相同点和不同点；（3）判断是事实上的相同点还是不同点更为重要。美国学者研发出的“海波系统”（HYPO）就是依据这种类比推理的理念设计的。当今人工智能法学研究中，基于案例的推理（case-based reasoning）即体现了类比推理思维。基于类比思维的智能技术已开始运用于当前的司法工作中，有如下三种：

一是类案检索。随着人工智能信息检索技术的日趋完善，这一技术也被用于我国司法中。2020年《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（试行）》规定，对于特定案件法官应当进行类案检索。法官还需要对类案检索的情况进行说明或者制作专门的类案检索报告。按照类案检索制度，法官应当将待决案件与检索结果进行相似性识别和比对，确定是否属于类案。全国各地法院大多为法官提供了类案检索的智能辅助系统或技术支持，例如，天津市法院的员额法官可以通过“天津法院案件信息管理系统”检索全市法院关联案件，通过“中国裁判文书网”和“法信”检索类案；苏州市中级人民法院建设的智能研判系统和具体案件裁判模型，智能研判系统自动向法官推送案例、法条等参考资料；具体案件裁判模型是以海量司法大数据作为参照和计算依据，为法官提供类案判决结果作为参考，还具备重大偏离预警功能。当然，也要看到，在司法实践中，法官尤其是基层法院的法官，还没有完全形成适用指导性案例的裁判思维和习惯，类推裁判思维并非我国法官惯常的思维模式，今后这方面还需要改进。

二是类案推送。推送与检索是两个不同的概念：一是语义差别；二是行为差别；三是结果差别。与类案检索技术相比，类案推送技术为案件相关人员精确地识别、查找、筛选出与待决案件相关的指导性案例提供了极大的方便，即类案推送技术不仅可以凭借事实进行相似案例查找、识别，而且还能够通过算法系统主动推送相关指导性案例。近年来，我国司法中开始引入这一技术。为了更好地启动司法人工智能研究工作，中国电科与最高人民法院信息中心等组建了中国司法大数据研究院，并与最高人民法院联合推出类案智能推送系统。“类案智能推送系统”实现了类案快速查询和智能推送。这一技术对统一法律适用，提升司法智能化水平具有重要意义，但该技术的推广及有效运用还有待时日。

三是偏离度提醒系统。随着法官知识的代码化和算法化，司法中的智能系统在不断被开发出来。如果说类案推送系统是自动将类似案件推给审理特定案件的法官，那么，偏离度提醒系统则会提示主审法官和法院领导某一草拟的判决书与类似案件的判决严重偏离。在智慧法院的背景下，法官避免判决结果对自己产生不利影响的主要机制之一是减少自己的判决与类似案件的偏离度，将判决稳妥地安置在类案的参照系之中。这是近年来我国司法责任制中的一项重要举措，对统一法律适用，保障司法公正具有重要实践价值。

总之，如上智能系统及技术在司法中依托法官的类比思维原理，并在运行中都有助于强化法官的这一思维。作为一种专业性比较强的职业思维技术，也可使法官免受外部标准评判，对法官而言也是一种很好的保障。

二、人工智能对法官思维的消极影响

传统上人们对司法特征的一般理解，同时也密切关乎法官裁判思维特征，比如司法的被动性、公开性、公正性、透明性、亲历性、终局性等特征，但在人工智能技术背景下，这些特征会受到诸多影响与挑战。例如：“由于人工智能裁判的对象是代表计算机语言的符号，计算机算法则代表了人工智能的裁判思维。……人工智能的裁判思维（算法）实际上是预先编制好的，裁判只是在执行既定的运算程序而已。这意味着，人工智能裁判带有明显的封闭性特征。”既然裁判活动是在既定的算法下运行，那么就是在封闭的程序中进行，因而传统上司法的公开性就会明显受到影响。此外，算法歧视会隐蔽地渗透到司法裁判中，并系统性、规模化地运作起来，司法的被动性或中立性也就在无意中被销蚀了。而且，算法黑箱与司法的程序性、公开性理念相背离，算法歧视与司法公正性理念相背离。可见，传统上对法官思维而言很重要的一些特征，在智能技术背景下均需要重新予以思考。在司法中，算法技术确实存在契合难题。有学者提出，应用于司法实践中的算法系统存在三个方面的问题：一是法律要素难以数据化；二是算法系统难以取代法律思维；三是规则代码化与数据采集存在偏差。伴随人工智能在司法中的运用，不可避免地会出现某些负面影响乃至可能出现的隐患与弊端。

（一）带来了法官职业理性思维的减退

司法裁判强调法官的亲历性，这指司法人员应当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的主张、理由、依据和质辩，直接听取其他诉讼参与人的言词陈述，并对案件作出裁判。而计算机无法直观感知，不具有亲历性所要求的这种能力。一来计算机不会有目的地审查证据，发现证据疑点。二来计算机所接触到的证据已经是被形式化了的“二手证据”，本质上还属于传统的“书面审查”。最关键的是，计算机只能识别符号，而无法“看见”纷繁的物证和神态各异的证人。就智能技术下的法官裁判而言，在很多情况下，网上审理或异步审理所接触到的证据并非原始证据，而是经过信息化处理后的传来证据，非物理空间意义上的现场性也削减了当事人之间的对抗性，从而在很大程度上背离了裁判者的亲历性或直接言词原则。法官借助于不具亲历性的计算机来办案，其职业理性无形中就会大打折扣。

而且，有学者研究发现，随着网络媒介的司法应用程度不断加深，法官职业理性减退现象时有发生。例如，自2014年裁判文书网上公布以来，大量判决书被发现、被公开指出含有错别字和错误陈述。2014年10月13日，江苏省南通市中级人民法院对46份瑕疵裁判文书予以曝光，“通中民终0327号判决书将‘不计免赔’写成‘不计免陪’、通中民终0914号判决书将‘披露’写成‘批露’、通中民终1305号判决书将‘胁迫’写成‘协迫’……”，等等。当然，这里涉及的智能化程度尚低，甚至有人认为不过是法官的马虎态度，但也不能不说：这是伴随电脑技术而来的法官职业理性的某种减退。尤其是，在目前案多人少的形势下，法官在繁重的工作中，很难不为这种新媒介技术引入“歧途”。何况，实践中的司法大数据还经常存在不明确、不及时、不完整现象，数据质量有待提高。因此，伴随这种有各种瑕疵的智能技术而来的是：法官职业理性能力出现减退，这一现象值得深思。

（二）加深了法官思维的价值偏见

在技术上，人工智能司法系统的设计者、研发者或操作者，都有可能将自身或自身认同的价值取向渗透到其所设计、研发或操作的人工智能系统中。在数据的选用和处理过程中，技术人员发挥着举足轻重的作用：选择数据集，进行数据的清洗和去噪，决定数据标记和分类方法等。无论采集、处理和分析任何一环节出现错误，都可能产生无可逆转的偏差和伤害。如亚马逊公司在2014年开发一套“算法筛选系统”，由于该公司整体员工构成以男性为主，训练该算法系统的“老师（简历数据）”因此就带有很强的男性偏好。用脸书（Facebook）创办人扎克伯格的话来说，我们正在进入“算法”而不是法律统治人的时代。而算法在表面上就缺乏法律的无偏私性和一般性：它毫不遮掩地服务于设计者植入其中的目的。可见，算法技术带来的未必都是法律人所期待的公平与公正。在相关技术的使用上，带来的这种弊端不可不予以警觉与防备。“算法歧视”已经在多个领域出现，使得人们对这种由于尖端技术导致的不公正性的救济难度将直线上升。而且，若是人为对人工智能进行滥用，可构成刑事犯罪。对此，更应予以警惕。

当人工智能系统应用到司法裁判中，无形中会增加法官思维中的价值取向或者价值偏见。人工智能辅助裁判系统将潜移默化地塑造了法官的前见。在法官对原始材料进行研读并形成初步判断前，人工智能辅助裁判系统就已经为他提供了一个基于机器学习和分析所得出的结论。但这就有悖于法官思维的独立性与公正性。而且，相对于法官思维中的价值偏见，人工智能中的价值偏见更加隐蔽，对案件裁判的影响更加直接，甚至能够披着技术公正的外衣体现价值偏见，其背后依然会受到设计者的价值偏见影响。众所周知，人们对任何事物的认识和研究都容易形成“路径依赖”，这种“路径依赖”也是一种价值的偏见。人工智能研发者在研究开发人工智能系统时，是以自己认为重要的维度去思考人工智能的算法，人工智能司法系统经过诸多条件假设并最终确定输出数据时，已经在无形中决定了算法的走向。可以说，人工智能司法系统以更加隐蔽的方式增加了法官思维的价值偏见。在将人工智能技术应用于司法时，对此应予警觉。

（三）助长了法官的机械思维

法官作为理性人，甚至可能在某种程度上比普通人更加“精于算计”，在司法责任制的高压下、在社会环境对法律监督日益深入的当下，从趋利避害的角度出发，法官更加倾向于进行机械法律形式主义思维。一些学者和法官都认为，法官必须抑制自己的情感与个性，只要输入案件事实和法律条文就能输出司法判决，法官的思维是机械运行，不逾雷池半步。这种机械的法律形式主义思维可能成为法官进行“自我保护”的“最优”选择。当下在我国智慧法院的建设中，人工智能日益介入法官的思维，通过类案推送、智能审判系统等得到一些运用。虽然这拓展或加深了法官思维的广度或深度，但它又在某种程度上固化了法官的思维。当前人工智能与司法的结合中出现了一种趋向，即“希冀用现代科学技术来取代应该系统理性筹划的体制性、机制性问题”，其中最为典型的就是法官绩效考评智能系统。该系统通过对案件评价指标、权重指标等方面进行细分、赋权和测算，并通过特定算法对法官案件审理的绩效进行评定。法官绩效考评智能系统通过精密的计算、智能的评定，将法官思维固化在了特定的指标和数据上。而法官作为精于算计的理性人，出于显性或隐性的追求指标的排名冲动，法官也会从已经固化的指标、权重出发进行思维。法官一旦研究确立了自身在庭审过程中精致、细心的策略行动，其必然会一以贯之该项策略行动，从而使得庭审过程高度趋同，由此，庭审仅仅是流水线上的流程操作，不再针对不同案件的特异性而进行聚焦。此外，出于人的惰性，法官思维会自觉或不自觉地与人工智能的裁判结果趋同。法官思维在倾向机械法律形式主义思维的基础上，也被人工智能裁判所“绑架”而更加的固化。

在司法中，格式化、固定化的机械思维将导致排斥法律方法及自由裁量的运用。对此，有学者认为，人工智能的功能在于保障法律论证、推理、判断以及决定的客观性和中立性。“原本期望通过人工智能排除主观因素对法律解释和法律议论的影响，结果却很可能是把法律解释、特别是法律议论本身给排除了，使得法律判断成为一种基于算法的冷冰冰的机械性行为。”但即使在人工智能时代，解释、推理等法律方法的价值依然应予重视。与法律方法的运用相关的法官裁量权亦有继续存在的必要。

（四）遮蔽了法官思维的独立性

按照通常理解，法官独立进行思维并作出判断，是司法活动的一个基本要求。但随着人工智能技术在司法中的渗透与扩张，法官能否进行独立的思维与判断，就成为一个值得探讨的问题了。在相关技术可能的情况下，法官就有可能将原本需要反复权衡或者自由裁量的问题交由人工智能辅助裁判系统决策。一言以蔽之，法官的独立思考和判断即使已被人工智能所遮蔽，却依然对此一无所知。区别于法官的连续性、集中性审理，司法人工智能“分有”了法官的主体性，可能造成法官人工与机器智能的分离而不是融合，从而减损司法的集中性；基于司法人工智能的裁判如果异化为机器判案，那么，当事人和公众无疑会对司法的终结性产生强烈的质疑。也就说，在智能技术下，法官的主体性会受到减损，独立性会因为技术的使用而大打折扣。这样就可能出现法官依赖甚至过度依赖人工智能裁判系统而怠于甚至放弃自身的思考，对技术的依赖一定程度上会遮蔽法官思维的独立性。

而且，法官思维的独立性还以决策体制上的独立为前提。但在人工智能科技条件下，由于技术研发等因素带来决策主体多元化。如季卫东所言，“让人工智能自动生成判决、根据大数据矫正法律决定的偏差等做法势必形成审判主体的双重结构甚至导致决定者的复数化，事实上将出现程序员、软件工程师、数据处理商、信息技术公司与法官共同作出决定的局面。”这一说法也体现于我国目前智慧法院的建设实践中。技术研发需要法官参与，但其也只是其中之一。在多元主体参与决策格局下，法官的独立性就需要重新反思。技术在辅助法官决策的同时，其实也在部分“侵蚀”或“分有”法官的主体性，法官思维的独立性势必受到挑战。不仅如此，这还会给法律方法、司法伦理等带来一系列连锁反应。但是，至少到目前为止，人工智能在司法中的运用最终还是离不开法官。至今人工智能依然被定位为裁判的辅助。

三、人工智能助力法官思维的优化路径

如欲缓解甚至克服如上人工智能运用给法官思维带来的弊端，让这种高科技真正助力法官裁判，促进法律统一适用，提升司法效能，基于现有条件，本文提出如下对策：

（一）加强人工智能与司法的技术融合

在人工智能等高科技渗入司法决策的背景下，在相关技术研发之际，即应充分加强人工智能与司法的技术融合。一方面，法律人要积极参与人工智能科技研发。“技术具有初始设定的锁定性和后续发展的难以逆转性，如果法律人不从一开始就参与法律技术的底层设计，参与打造体现司法正义价值的数字基础设施和算法，那么未来的已然成型的技术化司法就将是难以被人类、至少难以被法律人所控制的司法。”另一方面，要实现如上融合，也需要人工智能科技专家充分顾及相关科技在法律领域运用的特殊性及规律性，按照司法活动的要求进行技术研发。实现人工智能与司法的深度融合是一项复杂的系统工程，需要多方合力，通盘规划。在理论极限方面，要在探索司法和人工智能契合点、全面系统梳理司法场景的基础上，让人工智能介入到其所擅长的理性计算领域，并服从于法官的主体性思考和价值判断，消除算法歧视、算法黑箱所带来的不平等。在现实基线上，则要大力发展司法大数据、积极转变裁判思维，在数据互联互通的基础上，注重大数据维度的多样性、质量的可靠性、获取的便利性。就当前我国智慧法院建设而言，智慧司法的技术困境之化解与人工智能的技术突破紧密相关，技术问题在多数时候还应当由技术自身来解决。为防范智慧司法引发机械决策和裁判的后果，应当避免完全按照业务需求去寻找技术，这种思路要求根据业务逻辑来定位适用的技术。因此，加强人工智能与司法的技术融合，对于克服前面提及的人工智能技术带来的法官机械思维与价值偏见都有助益。人工智能与司法彼此进行技术融合需要一些实际举措，比如，这一技术融合亟须解决对算法决策进行法律规制的问题。如“美国康斯威星州诉卢米斯”案（Wisconsin State v.Loomis）中，被告认为州法院使用Compas算法模型具有不可解释性，违反了正当程序原则，其裁决不足以使人信服，于是向州最高法院上诉。可见，人工智能时代司法信任重塑，关键在于基于算法决策的智能系统如何最大程度促进司法专业性和司法公正性。另如，在我国目前案例指导制度构建与完善中，也要注重判例适用的法律技术与科学技术的深度融合。今后，案例指导制度还需要跟人工智能技术深度融合，才能打造出更加符合司法实践需求的裁判智能辅助系统。

（二）注重人工智能司法中法官的主体性作用

从根本意义上，人工智能司法涉及的是人和技术之间的关系问题，而这也是抽象的人工智能哲学问题，但这里不进行哲学探讨。在法律人工智能研究中，比较集中探讨的是人与算法的关系。“人必须是算法的立法者和控制者，法律的算法与算法的法律不应成为一个闭环，它们中间必须有人作为起点和终点。要将社会生活的复杂事实带入一定的法秩序，规范塑造者需要在相关事实和基于规范文本的秩序标准之间保持‘目光之往返流转’。能够做到这一点的只有训练有素的法律人。”这关乎对人工智能的定位，主流看法是：辅助法官裁判。域外经验表明，依靠法官自主裁判，而将大数据技术作为辅助工具，是弥补大数据机械裁判的有效方法。由德国人工智能技术在刑事案件办理方面的运用模式可以看出，其将智能系统JURIS 定位为辅助审判，法官掌握裁量自主权，大数据作为工具听命于法官。而英国的智能审判辅助系统则会提醒法官在裁判前检视证据链是否已经形成，还需要补充哪些证据材料。可见，只有发挥智能审判的辅助作用，才能使司法裁判提质增效，实现公正。主流的看法强调人工智能司法中法官的主体性作用，而不是相反，这是因为：

其一，避免司法异化的需要。在人工智能司法中，所要强调的是“司法”，强调司法主导性。之所以强调司法主导性，正是基于对司法异化的担忧，包括：技术改革简单替代司法改革，以至于最终偏离司法改革的目标；压抑而不是更有效地发挥法官的主体能动性。尤其是，在司法人工智能技术尚不成熟的阶段或在开创性司法裁判的场景中，不适当地强化司法人工智能对法官的约束，必将损及法官的主体能动性和更高层次的善良公正。这是我们应当着力避免的。因此，科技手段的研发需要以服务于司法为目的，以法官的主体性为前提。

其二，司法活动得以正常开展的需要。人工智能技术研发无法绕开法官的主观性与主体性。比如，完成判决书的撰写，实际上蕴含了非常复杂的司法裁判过程。技术手段可以帮助法官寻找法律、发现法律，但事实判断和说理释法终归还需要作为人的法官来作出，且不可替代。只有充分发挥法官的主体性与能动性，才能避免前述智能技术可能带来的职业理性的减退、机械思维等弊端。

（三）发挥法律方法在人工智能与法官思维结合中的作用

法律方法是法律人司法经验总结和积累的结晶，法官思维是由法律方法来体现的。法官思维尤其体现在裁判文书中对各种法律方法的运用，作为最典型的半结构化数据——裁判文书是我国目前司法人工智能系统研发的数据来源，因此司法人工智能系统的研发本身就体现着对法律方法的学习和应用。人工智能法律系统若要在司法中发挥辅助作用，其核心问题在于如何运用各种现代科技手段去准确、高效地模拟法律人在处理案件时对法律方法的运用，即人工智能介入司法的主要方式是通过模拟“像法律人一样思考”（think like a lawyer）的过程，实现对办案人员的辅助。如果说法律方法是法律人依据法律和运用法律去解决各类案件的思维规则，那么人工智能法律系统就是模拟法律方法运行的科技手段。在人工智能条件下，法官依然需要进行价值判断与法律方法的操作，独立的法官思维依然不可或缺。

基于已经公开的裁判文书进行大数据分析而建立的司法人工智能系统，虽然本身就是对法律方法的学习，但依然缺少对法律方法的深度学习。法律方法的深度学习是司法人工智能的基础，理解裁判文书中体现出来的法律方法并寻找隐含其中的法官思维，是实现司法人工智能化的关键。只有提取实用、科学、专业的法律方法，并将法律方法与人工智能有机结合起来，才能将人工智能的模型与算法应用到司法问题上来。因此，应有意识地重视法律方法在人工智能与法官思维结合中的作用，以此克服人工智能给法官思维可能带来的某些消极影响。

结语

法官思维是个传统上得到不少研究的主题，但如今在人工智能、大数据等高科技的强大影响下，法官思维的内涵、形式与模式等都在并将继续发生某些变化。人工智能对法官思维的积极影响值得继续发扬，并更多应用于人工智能司法中。而人工智能对法官思维可能带来的消极影响则需要充分预估，用前瞻性的眼光尽量去减少或消除，这是目前摆在法学研究者面前一项不可回避的课题。人工智能对法官思维的影响是一个牵涉面广且很重要的一个实际问题。本文对此做了初步探讨，希望引发人们的重视及进一步探讨。