刑事诉讼人工智能化转型研究

白文静

(内蒙古师范大学 法政学院，内蒙古 呼和浩特 010022)

十八大以后，党和政府高度重视人工智能产业的发展，也为促进该产业的建设而出台了一系列的文件，在司法领域，人工技能技术的引入与融合发展亦正在如火如荼地进行。(1)2016年中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《国家信息化发展战略纲要》和国务院印发的《“十三五”国家信息化规划》，明确将建设“智慧法院”“智慧检务”等列入国家信息化发展战略。2017年国务院在《新一代人工智能发展规划》中也将建设智慧法院列入推进社会治理智能化的重大任务，并具体指出“建设集审判、人员、数据应用、司法公开和动态监控于一体的智慧法庭数据平台，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。”在这种发展形势下，如何将人工智能技术应用于刑事诉讼改革，充分发挥其技术优势，提高诉讼效率、有效防范冤假错案，已经成了国家司法工作的重点。中央政法委于2017年明确提出“推进审判为中心的刑事诉讼制度改革”，同时提出改革要点之一便是在数据化程序中嵌入统一的证据标准。次年7月，最高法为进一步推动司法体制改革召开了专门会议，在会议上提出法院应当加快健全常见刑事案件的基本证据标准指引，加强大数据技术的应用，通过先进科技手段的应用使国家司法领域获得更大的“核心竞争力”。“智慧司法”将会成为推动以审判为中心的刑事诉讼改革的重要力量，各地都在积极探索人工智能与司法裁判的结合。结合我国司法实践的情况，人工智能在该领域的应用还处于不断摸索之中，还未建立起健全的功能体系，当前人工智能的应用所发挥的作用主要是为司法工作提供如数据检索、信息整理等，还无法完全独立于“人”之外，即其作用的发挥必须通过人来实现，通过人工智能技术得到的结果也需经过人员确认才具有相应效力。总体来讲，人工智能在司法裁判领域的应用还处于方兴未艾的阶段，伴随着国家人工智能技术水平的逐步提升，今后两者的融合必然会逐步深化。故此，立足当下诉讼制度改革的时代背景，在享受人工智能带来的技术红利时，还应当重点关注刑事诉讼人工智能化中所面临的法律上的理论难题与司法困境，应当将其作为一个重大课题进行研究。

一、刑事诉讼人工智能化转型的现实图景

(一)人工智能介入刑事诉讼后的角色定位

将人工智能和大数据技术应用到刑事诉讼领域产生的影响十分深远，这种影响体现在技术层面也体现在价值层面，但是当前针对人工智能的研究更多的是将其定位为“人类的工具”。[1](P98～107)[3](P101～106)现阶段，考虑到人的禀性(2)人的禀性指的是人类天生就具有的摄取精神文化的能力。从传统意义上来讲，可将其分为两部分：非理性部分以及理性部分。其中的非理性部分则包含了信仰与感情。故此，可得出这样的认知，感情、信仰以及理性共同构成了人的禀性。与科技的禀性之间还存在着较大差距，并且这种差距在今后较长一段时间内都将持续存在。因此，就当下来讲，在运用人工智能等技术手段时，可赋予其理性，不过人类的感情与信仰无法赋予机器。即便是进入了强人工智能时代，技术秉性是否能够替代人类的禀性依旧是未知的。[3](P57～65)

“人是目的而不是手段”，将康德的这一名言运用到技术与人的关系的分析上依旧适用。人类是历史发展进步的主体，这一主体地位不会因为技术进步而发生变化。至少在“弱人工智能”时代，(3)理论上一般把人工智能分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能指有知觉、有自我意识的机器，弱人工智能则指受人支配的、不具有自我意识的机器。详见王利宾《弱人工智能的刑事责任问题研究》，载《湖南社会科学》2019年第4期，第57～63页。还无法实现以机器替代人类。相关研究显示，人工智能、大数据等技术的出现最初目标是通过技术手段完成简单重复性的工作，以实现解放人类劳动，而不是以机器替代人类本身。[4]在司法领域，人工智能可以分为初级、高级两个发展阶段。[5](P16～31)对于初级阶段，人工智能起的是辅助作用，通过计算机对自然语言的处理与学习，对繁杂的法律信息进行整理与筛选，起到帮助司法工作人员进行法律检索的作用。不论是英美法系还是大陆法系，法律信息检索系统与法律专家系统均属于初级阶段的司法人工智能产品。对于高级阶段，人工智能就不仅是辅助作用，甚至可以取代人工，即计算机通过深度学习，具备自然语言的深度处理并能够对证据进行整理与分析最终做出裁判的模式。在这一阶段已经不是对信息的简单处理，而是进行整合、推理、分析的过程，也即人类大脑的运作过程。就现阶段而言，对司法人工智能的理论和实践研究均处于初级人工智能阶段，高级司法人工智能现在离我们还比较遥远，本文的探讨也均在司法人工智能的初级阶段的范围内。

(二)刑事诉讼人工智能化的基本要素

在刑事诉讼领域，人工智能化的转型主要体现在运用现代科技手段对案件办理的辅助层面上，也即人工智能的初级阶段。主要可以从侦查、公诉、辩护与审判四个领域来展开。

1.侦查领域的人工智能化转型

目前，国际上已有很多人工智能技术介入犯罪预警、社会治理领域的案例。在大数据技术的帮助下能够加强对历史信息的分析，更加准确地预测犯罪。[6](P16)因此，目前已有多个国家探索以大数据技术建设社会治安管理系统以及犯罪预警系统，如美国的CompStat System。(4)早在1990年计算机技术还未普及之时，纽约的一名警督梅普尔就通过建立犯罪地图预测犯罪趋势，通过预测犯罪趋势指导警力合理配置，仅1991年一年时间，纽约市的地铁抢劫案就降低了 27%。在计算机技术和大数据技术兴起后，compstat系统得到了进一步的升级。后来梅普尔辞去公职创办了一家咨询公司，帮助政府在美国各地实施其发明的compsat系统并取得了不错的成效。详见涂子沛《大数据》，桂林：广西师范大学出版社2015年版，第80～82页。除了社会治安和犯罪预防领域，在刑事侦查领域中，大数据以及人工智能的应用效果也非常显著。这些技术手段应用的场景涉及刑事现场证据收集、情报分析等多个方面，对侦查机关线索的获取以及证据的固定都有着重要帮助，破案效率大大提升。[7](46～54)

为积极引入人工智能等现代科技手段，打造数据化、智能化的公安工作，提升其警务能力，在2017年召开的全国公安科技信息化工作会议中明确提出，公安机关在办案过程中应当加强探索人工智能以及大数据技术的应用，将这些现代技术融合到办案过程中，提高案件侦破效率，转被动受理案件为主动预防侦查的模式。[8]同时，各地公安机关就预测警务系统展开了积极的探索。如江西省建立了专门的特殊人群大数据平台，覆盖了戒毒人员、服刑人员等特殊人群的信息。四川实施了雪亮工程，强化公共安全监控。[9]上海的 206工程成功研发出了社会危险性证据模块，假如公安机关未在侦查阶段收集标注社会危险性证明材料，则系统就会自动向公安机关发出提示通知其补正，以实现对其侦查办案过程的有效监督，提高办案效率和质量。

2.公诉领域的人工智能化转型

大数据技术在检察机关的应用起初并不深入，检察机关更多的是运用大数据技术建设数据库以及大数据平台，2010年之后才真正实现了办案电子化。2014年，统一业务系统PUCMS系统在全国检察机关中得以应用，检察工作的信息化建设步入到了新阶段。截至目前，该系统已经经过了数十次升级，整个系统已经比较成熟。[10](P33～39)其涵盖的检察业务模块包括：公诉、审查逮捕、刑事执行等。案件处理过程中，检察人员需要按照系统要求填写必填项目，以录入关键信息，保证整个检察工作实现全程留痕，同时也可帮助收集数据资源建立检察大数据库。

该系统在全国得以应用之后，检察机关的办案效率大大提升，长期的业务实践过程中，该系统积累了丰富的数据信息，有助于建设检察大数据库；同时，我国当下的检察大数据工作也主要依托该平台开展。除此之外，2015年电子检务工程开始启动，明确了五大工作平台，涵盖了检务保障、检察办公、检务公开等。《“十三五”时期科技强检规划纲要》明确指出积极构建六大平台，为“检务大数据”提供强大的数据来源。[11](P11～13)随后，在颁布实施的《检察大数据行动指南(2017—2020年)》中明确了六大平台的建设目标：“一中心四体系”。一中心指的是国家检察大数据中心；四体系则包含了应用体系、科技支撑体系、管理体系以及检察大数据标准体系；其中“一中心”又包括智能语音大数据平台资源、检察大数据共享交换平台等。[12]

3.辩护领域的人工智能化转型

律师行业积极探索人工智能以及大数据的应用，其目标是使自身与当事人的利益均能实现最大化。律师行业探索人工智能等现代技术如何在本行业实现高效应用的一大重要驱动力就是降低辩护成本。其次，那些规模较大的律所拥有的人力资源以及财力都比较充足，而且律师行业中的高端人才通常都具有超前的思维与眼光，面对高科技的发展其敏感度也较高。

2017 年 7 月，颁布实施的《“十三五”司法行政创新规划》中明确提出加快智慧司法的建设步伐，加强人工智能以及大数据等技术的应用，助推法律援助事业。与此同时，高效应用互联网技术推动律师执业保障技术的进一步发展和提升。现阶段，政府不只是高度重视法律服务大数据以及人工智能，还在积极研究律师行业的大数据平台建设问题，如Alpha平台等软件在律师行业中得到了广泛应用，成为律师事务所必备的办公软件。整体来讲，在市场驱动下大数据与人工智能在律师行业中的应用程度在逐步加深，然而，受到众多客观因素的限制，如因为政府信息公开机制不健全，官方公开的法律数据信息是基础数据库的主要数据来源等原因，(5)常见的律师检索工具包括 Alpha、无讼案例、聚法案例、北大法宝、威科先行等等，这些软件可以多维度捕捉裁判文书的各项信息，有的搜索引擎可以通过大数据分析统计律师的胜诉率、总结法官的观点以及审判习惯。但是这些数据库的数据基本都来自中国裁判文书网以及全国人大、最高人民法院、最高人民检察院以及国务院法制办等国家机关官网公布的信息，属于对官方公布数据的再加工。当今还没有属于律师行业的独立数据库。阻碍、限制了律师行业法律大数据和人工智能的探索，这些都是今后律师行业人工智能运用需要改进的地方。

4.审判领域的人工智能化转型

我国法院的信息化建设主要有三个发展阶段：第一个阶段为奠定基础的阶段，主要内容是强化法院信息基础设施建设；第二个阶段主要目标是使法院与外部能够实现互通；第三个阶段的目标是依托现代科技建设信息化基本格局。[13](108～121)法院在维护司法权威方面发挥着非常重要的作用。最高法在2017年就加快智慧法院建设问题制定了专门的意见文件，在该文件中明确提出应当加强对现代技术的应用，以提升审判工作的质效，即鼓励支持法院运用如人工智能、大数据等现代化技术手段，为审判工作提供技术支撑。

结合实践情况来看，现阶段各地法院都就审判工作中人工智能以及大数据技术的应用问题展开了积极的探索。例如，上海市设计提出了“206”刑事案件智能办案系统、苏州法院提出了“智慧审判苏州模式”等。[14](P208)由此可见，目前各地在智能办案系统的探索过程中，更加关注外部信息，即信息关注重点出现了变化。换言之，法院系统在内部信息化建设方面已经取得了一定成绩，在此基础上，进入了信息化建设的第二个阶段，也即审判机关更加注重自身与其他相关企事业单位的信息共享与互通问题。

(三)刑事诉讼人工智能化的基本特征

1.司法数据共享化

大数据分析以及人工智能的实现都必须以庞大的数据为支撑，数据库的建设起到了基本支撑作用。如果没有了海量的数据支撑，就意味着失去了支撑大数据与人工智能不断运转的强大马力。同时，仅靠一家司法机关或者某个独立的计算机软件公司建立数据库远远不够。首先，整个刑事诉讼过程涵盖了多个阶段，包括侦查、起诉、审判、执行等，而打击犯罪、保障人权就是通过整个诉讼过程实现，而非其中某一个阶段能够独立实现。诉讼活动的这一特征就决定公检司法各机关所拥有的数据都是不可或缺的。其次，大数据与人工智能的技术特性决定了需要建设覆盖公检法司多个部门的联合数据库。研究表明，算法的精确度会受到数据总量、类型等因素的影响。[6]为了提高法律人工智能应用的准确度，要求汇总分析各部门的数据，以扩大数据库总量。最后，从现实情况来看，公检法司多家联手建设数据库非常必要且十分紧迫，各机关的内网并不是完全互通，而存在物理隔离，在此情况下，信息不互通导致了很多问题，如工作增多、工作重复等。甚至一些案件中还出现了因为必要信息无法获取而对整个案件进展造成影响的现象。但是这些问题都可通过多家联手共同建设数据库来解决，如此一来，不只是能够提高数据库的总量，丰富其多样性，还可提高各机关之间的信息互通性，有助于整体工作效率的提升。

2.办案材料数据化

引入大数据以人工智能技术的一个重要目标就是将办案人员从那些简单、重复、繁重的体力劳动中解脱出来。现阶段，智能辅助软件在司法部门中的应用有助于更加高效地录入案卷信息，具体体现在：一是依托OCR文字识别技术能够实现纸质卷宗的转化，其内容可实现数字化录入。[15]如上海 206 工程所研发的办案辅助系统于2017年底能够识别95%的打印体。二是在智能语音转换系统的帮助下，可实现对对话资料信息的转换，比如庭审、讯问等转换之后得到文字记录。刑事诉讼中这套技术的应用无疑能够极大地缩减笔录工作量，基础劳动量大大减少。

律师行业同样需要办案材料的数据化以帮助其提升效率，降低办案成本。在刑事诉讼当中，一旦需要案件涉及的嫌疑人较多，律师需要处理的档案体量就会非常大。并且，对于律师而言，难以获取犯罪相关的电子信息，通常在会见时只能通过人工来进行记录而无法采取录音录像等方式，其在办案中承担着较为繁重的工作。针对于此，办案材料的数据化应用成为其工作中的有效辅助，一些软件被应用于律师日常工作中的会议、会见客户等，这些软件大部分都是由商业公司开发，如alpha note等智能语音输入系统在律师行业中的介入产生了很大影响。

3.法律决策智能化

通过大数据以及人工智能的应用能够实现法律决策智能化，具体表现为：第一，智能辅助系统能够实现对案件信息的自动分析，以向办案人员推送类似案例以及适用法规；第二，可准确识别案卷中的重要信息，生成相应法律文书。[10]在以往未引入人工智能等现代科技时，通常情况下都需要办案人员分析、确定关键字，然后通过相关软件来查询与之相关的案件以及法律法规。但是刑事诉讼人工智能化的实现将会自动推送相关案件，极大地节省了检索时间，并且检索结果更为精确，有效避免了人工检索可能会出现的疏漏问题。其所生成的相关法律文书则为办案人员的文书工作提供了模板和参考，重复劳动大大减少，决策效率相应提升。

智能辅助平台不只是能够向工作人员自动推送相关法律以及案件，通过该平台，如果自动推送的结果并不能让办案人员满意，办案人员还可通过主动检索的方式来加以完善。利用平台的自动推送技术能够实现各网站案例的结构化。通常情况下，系统将会参考案件证据形式、案由等分类来对其进行标签化处理，以建立起结构化的司法案例数据库。智能辅助平台识别待办案件关键字后，能够将其与数据库已标签化案件进行匹配，以向办案人员自动推送相关法律法规或者是与待办案件相似的案件。不过，结合我国的实际情况来看，目前我国这种人工智能技术尚未成熟，还需要进行大范围的案件整理。而且，在刚开始建设数据库时往往需要非常多的人工力量投入，将案件按照各种分类进行标签化也面临很多问题，不只是庞大的工作量，还很难避免疏漏。

二、刑事诉讼人工智能化转型的价值与困难

(一)刑事诉讼人工智能化转型的价值定位

1.人工智能有助于刑事诉讼目的的实现

根据《刑事诉讼法》第1条、第2条的规定，刑事诉讼的目的体现在两个层面：惩罚犯罪与保障人权。一方面，通过国家机关的追诉，能够使犯罪行为及时得到惩罚，维护社会公平正义；另一方面，刑事诉讼程序要求国家权力机关在法律规定的限度内行使权力，避免权力的滥用，对被追诉人的合法权利进行保障。总体而言，即让犯罪的人及时得到制裁同时不让无罪的人受到追究。人工智能的出现与发展对于刑事诉讼目的的实现是有重要意义的。基于人工智能技术，发生在过去的事实能够更大程度、更真实地呈现，使法律事实更大程度地贴合客观事实。从“查明事实”的角度上讲，人工智能技术能够起到案件办理更快、更准确的作用；从“保障人权”的角度上讲，人工智能技术能够摆脱对口供的依赖进而减少刑讯逼供等现象对被追诉人人权的侵害，同时也能够更准确地定位被追诉人从而减少冤枉无辜的现象发生，此外提高诉讼效率缩短甚至减少诉累也是对被追诉人人权保障的体现。

2.人工智能将推动诉讼效率的提高

刑事诉讼智能化建设将会提升刑事诉讼效率，无论是公安、检察还是法院或律师，在刑事诉讼中，有很多基础性工作需要耗费大量时间。通过借助大数据、人工智能等技术，可以高效、低成本地完成这些工作。例如贵阳开发的大数据办案系统投入使用之后，极大地缩短了办案时间，节省时间的幅度达到了30%。[15]由此可见，随着自动生成文书、相关条文推送等技术的日益成熟，庭审以及审前各项工作的时间将会大大缩短，能够显著提升刑事诉讼工作的效率。

3.人工智能保障诉讼质量

大数据和人工智能技术运用于刑事诉讼，不只是对刑事诉讼效率的提升有着显著帮助，还有助于提升诉讼质量。其一，在刑事诉讼过程中应用人工智能以及大数据技术，将会对刑事诉讼的方式、方法、手段等产生直接的影响。特别是在侦查阶段，这些技术的应用将会显著提升侦查结果的精准度。在审判阶段，通过利用大数据和人工智能分析技术能够帮助工作人员对案件事实与证据进行更加直观的分析，同时，如律师、检察官等还可通过对这些内容的可视化分析更好地厘清法律关系，增强辩护、控诉的针对性。其二，类似案件推送等技术手段能够规范法院的自由裁量权，裁判的可预期性增强。如同部分学者所指出的，对人工智能等技术手段的高效应用能够提供“相对统一的推理和评价标准，有助于增强判决的一贯性。”[16]而且，这种有着较强可预期性的一贯判决也就成了可对裁判尺度进行衡量的有效标尺。

4.人工智能对减少司法腐败有着积极作用

一些学者提出，人工智能辅助决策对审判结果会产生影响，能够减少法官偏见。以往在就因果关系进行推理时，更多的是由假设入手，故此，决策过程实际上就是假设证成的过程。因为假设是推理的起点，所以法官偏见很容易影响其决策。[6]但是，大数据技术则是以相关关系分析为核心。因此，运用大数据技术通过对案件情节以及结果的分析能够预测审判结果，而且与因果关系的证明相比，这种相关关系的证明成本更低。虽然很多时候人工智能在克服人的偏见上所发挥的作用并不一定能够做到完全精准，但是起码能够肯定的是感情因素不会影响人工智能的判断。如此一来，法官的主观能动性与人工智能相结合，很可能有助于减少审判者的偏见，增加判断结果的客观性。[17](P54～56)自动检验校对系统能够为司法机关提供统一的证据标准，有助于进一步规范审前证据收集工作，使控诉方更加重视证据。控诉方重视证据运用则会使整个审判过程的对抗性将会得到有效提升。这些对证据裁判制度的建立有着积极的促进作用，还将推动以审判为中心的诉讼制度改革的逐步深化。故此，通过运用人工智能等技术能够有效减少主观偏见因素，增强结果的客观性，整个诉讼过程的公正性也得到了改善，对防治腐败有着积极促进的作用。

(二)刑事诉讼人工智能化转型的理论难题

1.人工智能威胁控辩平等原则

在我国刑事诉讼活动中，为了确保当事人的权利能够得到充分保障，必须始终坚持控辩平等原则。控辩平等原则包含了平等保护以及平等武装，[18]是确保刑事诉讼公正性的重要原则，主要思想是控辩双方在整个刑事诉讼过程中始终拥有平等的权利，这种权利的平等性建立在国家权力的基础上。毫无疑问，刑事诉讼中不管是平等保护还是平等武装都十分重要，但是，伴随着刑事诉讼过程中人工智能等技术手段的应用，控辩平等原则也受到了影响，不过，必须明确的一点是互联网技术的介入并未导致司法规律被颠覆或改写。不可否认，现代科技的应用的确在一定程度上导致刑事诉讼的“外貌”或多或少的发生了一些变化，但是保障人权这一基本价值取向应当贯彻始终，这一原则也不会被忽视、废弃。

结合我国的实际情况来分析，大数据、人工智能等在刑事诉讼中的应用表现出了明显不对等的情况。首先，司法大数据的建设以国家财力为支撑，然而对于律师行业尤其是刑辩律师而言就难以实现。其次，即便是步入了人工智能时代，律师辩护所面临的个别问题依旧没有很好的解决方法，甚至于一些问题在愈演愈烈。如在会见案件当事人时，辩护律师采取的主要方式依旧是面对面的方式，且在这个过程中依旧有很多难题亟待解决，如律师在会见当事人时无法使用智能语音软件进行记录，甚至都不能录音录像。而只能靠律师在会见完之后进行整理、做笔录。再次，现阶段我国提出的多个智能辅助系统中同时涵盖了公检法部门以及行政部门的信息资源，但是律师和当事人没有进入端口。最后，伴随着人工智能等技术手段的飞速发展，在案件中，电子证据已经成了非常重要、常见的证据形式，而辩护律师获取电子证据的难度非常大。

2.统一裁判软件的应用压缩辩护空间

“自由裁量权指的是法官所拥有的自由决定权，是其厘定法律原则、规则边界的行为。”[19](P419)很多因素都会对法官的自由裁量权产生影响，包括个人的思维模式、生活阅历、情感因素、教育背景、案件的舆论导向等。显然，现实生活中并不存在能够无所不包、无任何冲突的法律，因此，刑事审判中就无法完全排除自由裁量权。统一裁判软件的应用能够在一定程度上限制法官自由裁量权的行使，削弱律师对法官自由心证的影响，但如此一来，同样会削弱律师的辩护效果。以审判为中心进行的改革提出的具体要求是：审理者裁判、裁判者负责。而如偏离预警系统这类软件的应用，可自动推送案例、生成文书，这些都会对法官心证的形成产生较大影响。而且，一旦法官认为的裁判结果和系统指导的结果存在区别，则系统就会发出预警。系统能够做到全程留痕，法官不考虑系统指导的结果而擅自按其心证改写结果也会被系统记录，致使其陷入无所适从的局面。

3.司法机关对人工智能的盲目信赖制约了司法的主观能动性

在现代刑事诉讼活动中，无罪推定属于一项基础性原则，该原则主要明确了控诉方承担着主要举证责任，以确保追诉人的程序性权利得到保障。[20](P72)按照该原则的要求，在审判机关并未明确被追诉人有罪之前，被追诉人被推定为无罪，以保障其合法权益。而伴随着人工智能等技术手段的应用，传统的公检法三机关彼此制约、互相配合的现状可能会受到影响，尤其是检察机关的法律监督职能。

随着大数据等技术手段在刑事诉讼活动中的应用，很容易弱化三机关之间互相制约的机制，还会影响检察院的法律监督职能。各地积极探索法律智能平台建设以及司法大数据的过程中，一项重要内容就是明确证据指引、统一证据标准。侦查机关在证据收集的过程中需遵循统一的证据标准以及审判要求。假如司法工作人员过度信任人工智能等技术手段，而交由算法来处理应由人工进行审查的资料，特别是目前我国多个地方所开发使用的智能辅助软件将会记录检察官以及法官的所有行为。因此，如果在案件处理的某个阶段系统并未发出偏离预警，负责案件下一个环节的审查处理的人员很少会就该问题而产生怀疑，导致出现疏漏的可能性增大。即便是司法人员怀疑前一阶段存在一些问题或者是瑕疵，也会因为系统并未明确标出而不愿意为此穷追不舍。除此之外，因为在这种情况下，对证据的收集、记录等都有固定的模式要求，很可能会出现审判扁平化的问题。借助系统，审判人员在审判之前就可了解系统中的要素，同时，系统还会自动校对，会影响庭审质证的效果。[21]即便是司法人员对机器的不足和局限性非常清楚，也很可能会因为对算法过度依赖而逐渐产生“司法潜见”，(6)司法潜见是指在审判中一些司法行为或者其他非司法行为会潜移默化影响办案人员的裁判。例如实证研究指出：在一次取样调查中，203064个审前被逮捕样本中，有0.1%的样本获得无罪判决；而61862 个审前取保候审的样本中，有0.3%的样本获得无罪判决。回归分析显示显著性水平P=0.000，说明差异十分显著，因此说明审前羁押手段的不同很有可能引起法官的司法潜见从而影响判决。参见白建军《司法潜见对定罪过程的影响》，载《中国社会科学》2013第1期，第167～185页。也即更加容易相信检察以及侦查机关的工作质量，而这种潜藏于裁判者意识深处的司法潜见其实就构成了一种有罪推定倾向，将会削弱公检法三个机关之间互相制约的制度设计目的，在一定程度上影响审判的独立性。

4.算法的不透明性与算法歧视会对司法公正性产生影响

设计算法的根本目的是解决问题，其基本原理为将实际现象以数学模型的方式来描述，以算法求解问题。这是一种以抽象数学方法对现实世界进行研究的方式。[22]算法在人工智能以及大数据技术中的作用非常突出，算法不同即便是数据完全相同得出的结果也会有差异。不过，人工智能时代机器学习的算法并不透明。导致这种不透明的主要原因为：由于国家机密或商业秘密，或者是由于对技术了解程度不同，还可能是因为算法自身十分复杂而导致。[23]

预测是大数据技术的一大重要功能，目前在刑事诉讼中，评估被告人危险性时已经开始应用该功能。以美国为例，基本上超过50%的州都引入了风险评估软件，为法官做出决策提供帮助。同时，美国还明确规定了在利用这些软件进行风险评估时，如性别、种族等因素不应当被列入考虑因素中。不过，尽管如种族等这些因素在算法设计阶段能够被排除，但是除了这些可能会导致歧视问题的直接因素外，还有很多与之相关的间接因素。[17]换言之，算法设计中无法将所有和歧视相关的因素都完全排除，因此，算法的歧视问题很难完全避免。同时，司法人员也会因为算法的这种不透明性而无法释明算法结果有无歧视。在进行危险性预测时首先需要做的就是将犯罪嫌疑人进行标签化处理，包括经济水平、家庭状况、有无犯罪前科等，而贴上这些标签之后很可能导致部分背景的作用被放大。尽管，传统的刑事诉讼中亦很难完全避免法官、检察官等的主观因素对其判断结果的影响，但是因为这些主观因素都存在于审判者的内心，通过律师的辩护以及当事人的表现是有可能动摇其偏见的。除此之外，如人民陪审制度、回避制度等制度的实施也会削弱这种主观偏见的影响。[24](P51～57)

(三)刑事诉讼人工智能化转型的实践困境

1.司法数据的公开不充分

在积极探索法律人工智能化的过程中，应当将构建数据库作为首要工作，这也是一项最基础的工作，这一点取决于大数据的技术特性。海量的数据信息是大数据技术充分发挥其作用所不可或缺的基础要素，丰富的数据能够提高算法精度，可提供的学习对象更多，甚至于从某种角度来讲，与数据的质相比，数据的量更为重要。大数据技术的应用强调数据的混杂性以及完整性，其基本逻辑是不管是哪种类型的数据都能够帮助体现事物的全面性，想要得到事实真相就必须借助海量的数据。而且，数据量的增大会使算法精准度随之提高，那些不准确的部分也可被成功识别。所以说，扩充数据库是人工智能与大数据的基本前提。[6]

在刑事诉讼活动中，人工智能大数据的应用面临的一大问题就是数据不够充分。首先，我国直到2013 年才建立中国裁判文书网，为全国性获取网上裁判文书提供了渠道。其次，2013 年以后裁判文书同样存在公开不够充分的问题。相关研究表明，2015年我国的办结案件中公开文书的案件大概只有二分之一。此外，不同地区在裁判文书公开方面的进展并不一致，如华东地区经济发展水平相对较高，相应的文书公开率也比较大，但是如西藏这类经济发展相对落后的地区来讲，其公开率也相对降低，经济发达与不发达地区之间的差距为40%～50%。[25](P195～246)再次，其他很多会对案件起决定性作用的检委会、审委会、合议庭等会议记录信息并不公布。

2.数据共享存在困难

目前，想要实现司法数据信息共享面临的主要问题包括如下几点：首先，司法机关内部的数据共享尚未实现。例如统一业务应用系统，尽管已经在全国范围内进行部署，但是因为该系统的等级为机密级，导致很多地方在系统应用的探索过程中无法导出司法数据信息。[10]其次，司法与立法、执法之间还未实现信息互通，各自的业务系统还存在物理隔离，而且各机关采取的数据保存格式、规则等都有所不同，这些都不利于数据共享的实现；如司法机关处理案件时，会查询涉案被告人的财产信息，但是往往会遇到信息渠道障碍。[26](P52～70)特别是有些案件还需要获取嫌疑人的银行信息，还需要大量人力去各银行查询。

3.缺少跨专业的复合型人员

随着法学领域内大数据、人工智能等技术的应用，形成了很多信息科学与法学交叉的领域，具体表现在算法编程、大数据分析等方面，但是二者之间由于跨度巨大，磨合起来非常困难。首先，算法工程师、程序员对算法十分精通，但是自身的法律知识比较匮乏；同时，由于其一直受到自然科学研究思维的影响和专业的法学思维也有隔阂。尽管一些程序员有着非常好的编程技术，不过在应对法律工作时可能会出现力有不逮的情况，难以准确认知、把握法律工作者的客户需求。因此，很难将一些法律理念贯彻算法始终。其次，大部分法律工作者都没有计算机专业背景，也并未学习过编程知识，因此，也无法由专业的法律工作者来负责编程工作。故此，为了实现刑事诉讼人工智能化转型就迫切要求引入具有跨学科知识的复合型人才，强化对编程人员的法学知识培训，提高其法学素养。

4.低水平系统的重复建设

各地在推进司法改革的过程中，一些地方兴起了刑事诉讼人工智能化转型的“军备竞赛”，其实有很多地区自身经济发展相对落后，也没有足够的财力支撑，且缺乏高素质的司法工作队伍，专业的信息技术人员也相对较少，如果不考虑这些因素而盲目开展司法数据库建设以及法律人工智能系统设计，更多的是复制其他地方的经验，不仅不会给司法工作带来帮助，还会浪费政府财政资源。想要在司法大数据或者是法律人工智能领域取得重大突破非常困难，甚至于一些极个别的地方大搞研发工程只是为了追求本级政府的绩效。“一些系统根本并未投入应用，仅有 DEMO 版本。”[10]不可否认，各地为此进行的积极探索能够提供丰富的经验，还可基于这些经验总结得出适用全国范围的一般性规律。然而，在探索尝试的过程中，各地遵循的标准以及操作实践都存在差异。总而言之，不管是法律人工智能的实现还是司法大数据的建立，如果不坚持顶层设计，未做到统一部署，想要在全国范围内推广面临的难度非常之大。

三、刑事诉讼人工智能化转型的原则与方案

(一)刑事诉讼人工智能化转型的基本原则

为了更好地发挥人工智能的作用，需要制定人工智能运用原则。应当认识到将人工智能技术应用于刑事审判之中主要是为了能够带来有益的智能，人工智能在刑事诉讼中的发展有着相对明确的方向。因此，需要考虑以何种原则对人工智能系统的设计和运用进行指引，以确保其被应用于刑事审判之中时期算法的鲁棒性能够得到保障；(7)鲁棒性又称健壮性，是指对非法输入的抵抗能力。当输入的数据非法时，算法不应是中断程序的执行，而应恰当地做出反应或进行相应的处理。参见周元哲等编著《程序基本算法教程》，北京：清华大学出版社，2016年版，第7页。抑或者是基于何种原则才可确保人工智能的引入对司法公正的实现有利。从整体来讲，刑事诉讼中应用人工智能等技术时应当坚持的基本原则是：工具性作用最优化原则。其主要含义是指，在应用人工智能技术时应当充分发挥其辅助刑事审判的工具性作用，该原则包含如下几项子原则。

1.辅助性原则

辅助性原则强调的是应当认识到在判断刑事证据时，人工智能起到的只是辅助作用，决策制定依旧需要法官进行审查而后决定。主要是因为对刑事证明的判断带有比较鲜明的主观色彩，同时还需要参考客观要素。其中，客观要素指的是如合法性、真实性等客观属性，而主观要素，指的是人从主观上就证据做出的判定。关于证明标准，现阶段我国颁布实施的刑事诉讼法做出了明确规定：“案件事实清楚、证据确实充分，且综合全案证据，对认定事实已排除合理怀疑”。对案件事实以及证据的要求强调的是证据的质与量，但是利用算法很难对这些做出准确的判断。譬如，“排除合理怀疑”这一标准有着较高的主观性特征，想要以相应算法来对其做出认定非常困难。

尽管人工智能技术是对人的思维的模拟，不过在很多关键问题上人工智能技术还未取得突破，还存在很多问题，利用人工智能得出的结论无法与人的思考结果完全相同。比如，在做出价值判断时，人类需要运用到不确定性思维、形象思维等，但是人工智能不具有这些思维能力，还无法胜任价值判断的工作。尽管在对证据进行审查时会需要逻辑思维以及数学计算，人工智能在这两点上有其优势，不过，审查证据时更加重要的是需要能够基于证据来完成类比与想象工作。比如，应当能够从证据之间的逻辑关系入手展开想象。此外，这一审查判断的过程中还要求综合考虑相关的司法政策，做出价值判断，这些内容利用算法是很难得出的。如有学者提出，上海所研发的“案件智能辅助办案系统”所发挥的作用应当是辅助性的，而不是由该系统替代法官行使职能，更加不是由机器来对案件定罪量刑。另有学者也提出，引入大数据只是为工作人员做出判断提供参考，最终依旧是由检察官来做出裁决，并不提倡以机器来替代人。法律条文的规定并不是僵化的，完全以过去的案件数据也无法对法律条文做出非常全面的诠释。[27]因此，人工智能起到的仅是辅助性作用，且为决策制定提供参考。

2.有限性原则

有限性原则指的是在刑事证据判断过程中，人工智能能够解决部分问题而不是所有的问题。人的思维方式可分为两种：线性与非线性思维。思维背景、教育环境不同，人分析事物时的出发点、方式都会有所不同，即面对相同的事物会有不同的思维方式。人工智能是基于算法来模拟人的思维，因此，这一过程依旧在冯·诺依曼型的范畴之中。尽管能够将人的思维过程以算法的形式表示出来，但是有很多方面的运行机制是不可知的，如灵感顿悟等，也因此，更加无法对这些内容进行模拟。换言之，由于思维所具有的不完全性决定了算法仅可以解决部分问题，即其作用是有限的。[28](P44～47)

现阶段，利用人工智能进行证据审查时，依据的主要是海量数据信息、算法以及专家经验，以数学模型的方式转化某罪名的证据要求，通过模型组合得到办案辅助系统，能够提高证据审查效率。因此，在借助人工智能技术审查证据时，审查的工作重点是证据规格，即定罪量刑所需的基本证据、取证要求以及证据类型等。[29](P119～124)证据规格和证据标准存在区别，证据规格强调的是种类数量、类型；而证据标准突出的是证据的证明程度，但是在该方面，人工智能的作用是有限的。具体来讲，证据标准审查不只是需要进行逻辑判断还要求运用各种法律方法，如法律推理、漏洞填补等，还要求运用多种思维方法，比如联想、想象等。因为人工智能并未实现对人的思维的完全模仿，将其应用于司法实践中起到的作用是有限的。

3.可推翻性原则

超强的逻辑推理能力以及计算能力，这是人工智能所具有的突出优势。但是，该技术的关键在于可高效处理那些复杂且不确定的事物。换言之，唯有人工智能技术在不确定性方面获得了重要突破，能够以自然语言而不是符号语言来进行思考、推理，方意味着该技术取得了实质性进展。[30](P683～685)事实上，日常生活有很多的因素都是不确定的，因此这些因素想要以算法全部表达出来非常困难。也正是因此才需要以可信度推理、模糊数学等多种方法来就不确定性问题展开研究。这种结论只是和人的思维相悖，而并不是其出现了错误。而证据审查与事实认定过程就存在着不确定性问题,例如排除合理怀疑的证明标准，则无法通过人工智能得到明确答案。故此，司法人员对人工智能得出的结论应当保持谨慎的态度，可对此提出合理异议。

(二)刑事诉讼人工智能化转型的实践方案

1.完善技术建设

从人工智能系统本身的角度看，要求由人工智能应用于刑事审判过程中时，所有的行动都需要做到透明、可解释。应当确保人工智能系统的所有运算轨迹都有可记录查询，即对其需要进行全面备案。站在监管视角来分析，应当设立专门的监管部门负责人工智能监管问题。同时，还可考虑增加编制内工作人员负责人工智能系统的核心工作。系统开发中遇到了临时性的问题，由外包专业人员解决时，应当明确其责任和地位。对于负责系统开发的人员来讲，应当在司法体系内部建立起有效的人工智能问责制度以及算法披露制度。相对于普通人而言，人工智能系统的使用者以及开发者对人工智能产品的把控能力更加突出。故此，明确其这类群体的责任是有必要的，还可考虑以刑法来对此做出明确规定。《中华人民共和国刑法》第285～287条就计算机犯罪作出了规定。可以这些罪名来对人工智能系统的研发与使用者进行评价，追究其刑事责任。为了确保人工智能系统的安全性，应当做好法院内部网络的安全管理，升级内网操作系统，以确保网络安全隐患能够在最大程度上得到规避。

人工智能时代的到来为相关领域的人才需求提出了规模、质量与知识结构等方面的新要求。同时，人工智能的发展也使法律职业遭遇了前所未有的挑战，为了向社会输送更多优秀的法科人才，应当结合人工智能的时代背景推进高等法学教育。一是加强教学理念的创新变革，同时确保该理念能够贯彻教学活动始终。应当明确人工智能背景下进行高等法学教育的目标，也即为社会培养可适应信息化核心能力要求的优秀法科人才，培育现代化、应用型的法学人才。二是应当顺应人工智能的发展趋势对相关学科以及课程设计作出适当调整。在法律领域中引入人工智能技术，实质上是法律与科技的跨界，同时要求相应人才不只是需要具备法学知识还必须掌握技术理论，即要求“法律—技术”复合型人才，当走法律与人工智能的融合进路。三是改革创新教学方法。在这种时代背景下，在培养高等法学人才时，高校需要始终坚持理论与实践相结合这一基本理念，在实践活动中开展教学，寻求教学方法的变革和创新，如高校可与法律事务平台展开合作教学，将理论教学与实践教学结合起来，增强理论知识的应用。同时，还可将课堂教学与已经引入法律人工智能系统的单位结合，激发学生对法律智能化的学习兴趣。为了能够搭建司法数据共享平台，要求逐步统一各地法院的刑事案件信息技术标准。假如未能建立起统一的技术标准，那么就无法真正实现司法数据共享与互通。为了进一步丰富数据库的多样性，可考虑纳入中国裁判文书网的数据，以为人工智能系统提供更加强大的数据支撑。同时，还应当加强对其他相关数据信息的挖掘和分析。此外，为了确保数据信息质量，在全国法院已经实现信息互通的前提下，实时更新、评选高质量的法律信息，加强数据沟通。这种做法不只是能够进一步完善人工智能技术，还可进一步拓展法官的知识视野，对整体裁判质量的提升有着积极的促进作用，降低各地法院之间的信息不对称问题。

2.限制人工智能介入范围

当前，我国裁判领域中引入人工智能技术更多的是为了推动司法裁判效率的提升，以达成司法裁判统一，减少裁判矛盾。在应用法律人工智能时，应当首先选择那些法律适用明确、信息客观的相对而言较为简单的案件，比如信用卡诈骗、盗窃等。主要是因为，这类案件往往有较为充分的信息，借助这些数据信息，人工智能系统能够做出更加准确的判断，即结果可靠性高。目前，人工智能除了为公检法等机关提供服务外，还被运用于服务私主体，比如诉讼代理人或是案件当事人等，提供的服务包括：法律咨询、法律建议、风险评估等。法律人工智能还可为企业法务部门提供法律风险评估与防范、合同审核等方面的服务。此外，面向律师或律所，人工智能过去起到的主要作用是文书处理以及信息检索，但是现在其功能范围在不断扩大，能够基于数据分析预测裁判结果。

3.强化人权保障

人工智能下的侦查，一旦致力于权力行为高效化的导向，很可能会侵害个人合法权利或者是对社会公平造成侵害。此外，法律应对的滞后性可能会创造出对大数据侦查的政策选择与战略推进有利的条件，不过在这一过程中同样蕴含着法律风险，而“科技快感”可能无法抵消这些消极后果。司法实践中，侦查人员、检察官、法官仍然是处于主体地位，切忌对科学技术的过度滥用，不可为了“使用而使用”，盲目地使用科学技术进行搜集、拼凑证据。对收集证据数据并非全盘接受，应设置对该类证据的合法性、合理性审查的证据机制，将不正当的证据予以排除，防止因科学技术的滥用而发生冤假错案。人工智能和区块链技术的使用也应遵循一定的司法秩序和技术秩序，设置某些司法领域的禁区，防止侵犯人权事件的发生。例如关于证据的裁量性排除的认定，需要法官的主观分析与价值判断才能形成；在刑事审判中，法官必须亲历庭审并见证控辩双方答辩、举证质证等诉讼环节的全过程。科技不受限制的替代性介入将会损害司法的权威性和公信力，人工智能与区块链技术的效率不能以牺牲个案正义来获得。[31](P72～28)司法工作人员的技术培训也是需提上日程的事项，否则刑事司法工作与技术的契合只是纸上谈兵。

4.保障律师参与

审前人工智能运用的样态，如证据校验、量刑预测等，主要作用在于强化追诉方发现犯罪线索能力、审查证据能力以及提高其追诉成功率，但不应排除辩护方在其中的作用。审判中心主义所要求的庭审实质化，最重要的表现即体现在两造的平等对抗，而这种平等对抗要建立在审前程序中律师参与权保障的基础上。因此，应赋予律师在审前人工智能运用中充分的知情权、参与权与技术回溯权，并可以对证据的校验、瑕疵补强、排除等提出意见。

在审判阶段，人工智能的运用同样应该建立在律师充分参与的基础上。在律师的帮助下，被告人才能自愿而明智地做出程序选择。同时，还可以聘请具有计算机、人工智能等技术的专家辅助人参与人工智能裁判，为被告人提供技术方面的帮助。有了律师和专家辅助人在审判中的有效参与，才能使得证据调查、质证等环节依旧可以保持两造对抗的基本构造，才能使得被告人的基本诉讼权利得到保障。

结 语

纵观人类司法制度和司法裁判的发展史，人的主体性一直牢牢把握着裁判的控制权，已经形成了一整套承载着司法规律的审判制度和法官制度，而科技与司法相结合所产生的人工智能裁判让这一切正在发生着重大改变，可以说“潘多拉的魔盒已经打开”，所产生的影响究竟有多大尚不可知。在国家顶层设计和司法机关积极试点的背景下，人工智能裁判不仅仅是一种司法辅助系统，也不仅仅是为了解决法律实务中案多人少等难题的权宜之计，而是可能颠覆传统的司法原则、司法理性和司法认知并产生深远影响的巨大变革。因此，在尝试技术革新的同时也必须平衡好法律理论与司法实践。总之，就目前而言，人工智能本身在司法领域是无法完全替代人的，因为人的“态度”“想象”“逻辑”等要素无法为人工智能所模仿。而且，即便是从长远角度来看，也需要明确认识到：司法领域中，“人”的地位不可动摇。