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【摘要】人工智能技術是當下的熱門話題，有關領域的研究也炙手可熱。然而這一項技術于法學之應用，特別是司法實務領域卻一直不溫不火。實際運用當中，也僅限于效率性信息檢索、公正性輔助審判與多元化糾紛解決等系統，未能發揮其真正之“智能”。當下困局的產生是在算法層面人工智能于實務領域推理原理所致，它先決性地為這一項技術的運用設置了固有限度，阻礙我們進一步前進。因此本文將從人工智能應用于司法實務領域的發展現狀出發，分析其推理原理，進而探尋及論證其限度產生原因，并思考破局解困之道，前瞻其發展。

【關鍵詞】人工智能;司法實務;法律思維;智慧法院;運用限度

一、導言

人工智能是一種計算機科學發展而衍生出的技術科學，它以算法為支撐，在諸領域發揮重要作用。這一概念最初在1956年達特茅斯會議上提出，在這一基礎上，1958年盧西恩（Lucien）提出要以法律文獻或案例數據信息庫為依托建立裁量模型以輔助法官。發展至今，人工智能在滲入法學領域時存在一些阻礙。這之中既有法律適用、個案平衡的差別性等涉及人類主觀情感的緣故，也有我國審判模式、法律推理中的問題，為人工智能技術運用到司法實踐設置了固有限度，使其難謂“智能”。本文將從法律思維與法律推理的角度出發，結合人工智能應用于司法實務領域的發展現狀，思考其限度及產生原因，并前瞻其發展前景。為該項技術更好地運用于我國的司法實務，本文將摒棄以往人工智能運用于審判、合同審查等方面的研究，創新性地著重從將人工智能技術與我國目前法院系統的法官“員額制”改革相適應的角度進行分析，從而有效解決我們司法實務中出現的問題，減輕法官、當事人的負擔，使我們的司法實務更好地邁向科學化與現代化。

二、人工智能技術在司法實踐中的運用現狀

基于科學技術、審判模式、社會倫理觀念及情感性之考量，目前應用于司法實務領域的人工智能技術，仍以延伸擴展人的檢索、識別、判斷、推理、證明能力為主。在實務領域則具象化為效率性信息檢索、公正性輔助審判與多元化糾紛解決等應用系統，無不呈現出補充性、輔助性的特點。（一）效率性信息檢索系統。效率性信息檢索系統是在基礎搜索引擎上發展而來，由一般性到專業化的檢索，其主要是為了提升效率，彌補紙質文本及人腦空間的不足，緩解法律職業從業人員工作負擔，通過建立的數據庫，比對關鍵詞、句、法條及案例來檢索有關法律條文及案例的系統。最早應用研究源于1960年，來自美國匹茲堡大學的約翰•霍蒂（JohnHorty）帶著他關于開發計算機檢索法律系統的可行性方案來到美國律師協會年會，將其展露于世人面前。八年后，阿斯彭公司（Aspen）創立后構建這一系統使得構想變為現實。隨后各國逐漸意識到信息檢索系統驚人的效率性，以英美國家為主的西方國家紛紛建立系統并積極擴容數據庫。受制于信息技術的發展，我國起步較晚，但呈后起之秀之態。自20世紀末以來，以“北大法寶”為首的眾多法律檢索數據庫紛紛問世。隨著中國不斷推進的司法公開，紛至沓來的裁判文書從全國各級各地的法院上傳至網上。尤其是裁判文書網的上線，更讓普通民眾以迅捷明了的方式知悉法院判決，同時也搭建了地球上最大的裁判文書資源庫。總的來說，效率性信息檢索系統以其從事盡可能完整、系統、相關化的法規案例整合工作，因其原理與操作的簡單性，已初步成熟并在語義識別與數據庫擴充方面取得了很大的進步。但其局限性在于，僅能從效率的角度提升司法實務人員的工作體驗，并不能真正成為案件審判的主體，亦或類比工業化領域中的人工智能產品設計、研發、加工出人類無法制作之產品一般，成為人類智慧的延伸而非機械重復力量的擴展，從而徹底性地提高司法實務的效率。（二）公正性輔助審判系統。公正性輔助審判系統，是指人工智能主體在一定案件中，通過檢索過往判例及法條適用，導出案情分析與審判指引，從而提供裁判參考與量刑尺度。這種系統因其彌補了人們主觀裁決案件的隨意性、一定程度上避免了司法腐敗、為實務人員提供參考等優點，廣泛地應用于國內外。美國威斯康星州早在2012年就開始將其運用于刑事案件的罪犯危險性評估上，引導法官合理量刑。我國在東部發達城市的一些法院也引進了自主研發的智能輔助辦案系統，發揮分析數據、監管預警等作用，有效地提高了裁判的公正度，一定程度上也減輕了司法系統的負擔。但是，這種系統從本質上講還是效率性信息檢索系統的升級。因其僅僅是在時間點、操作主體與部分功能上發生了轉變與提升：從立案階段擴大到立案、分案、庭審、裁判全過程；從律師、法官擴大到檢察官；發揮了部分檢察的職能。但沒有真正發揮其審判的作用，實施主體更是囿于法律從業者，普通民眾更無法直接地接觸該系統并直接于民間通過該系統定分止爭。但是，無人工參與就能使民眾更為信任其審判之公眾性了嗎？當然這一方面是一個老生常談的問題，涉及了程序正義與實體正義之爭，本文不再贅述；另一方面，英國學者弗蘭克•克羅斯（FrankCross）認為法律在某種程度上是一種意識形態。[2]那么這一源于社會存在，受思維能力、環境、信息、價值取向等因素影響的觀念集合，人工智能可以應用并為民眾所信服而認其公正嗎？顯而易見此種系統也非未來發展之導向，更準確的說是人工智能真正應用于司法實務，不應發揮公正性作用，輔助審判即可。但這可稱之為“智能”嗎？與其他領域的“智能”相較則相形見絀。（三）多元化糾紛解決系統。社會日新月異的發展，公民自身權利意識不斷提高與社會利益沖突多元化的態勢。單一傳統的訴訟方式在有限的司法資源面前顯然無法有效解決現有的井噴式糾紛，與公民迫切希望解決、伸張自己權利的訴求。而依托互聯網技術為基礎的在線糾紛解決機制突破了傳統法院的固有限制，將司法資源搬到網上平臺，類似電子商務領域的模式，人工裁決案件或計算機輔助裁判，是一種云端的“司法超市”。當然前者本身還是沒有發揮人工智能之效用，只是將互聯網充當媒介，并不能稱之為“智能”；后者的范圍則極其狹隘，僅能在特定領域對特定糾紛提供解決方案，本質與前述兩種系統相似。

三、司法輔助算法推理原理分析

盡管人工智能在司法實務領域應用較早，但是由于其局限性，始終沒有得到本質的發展。盡管如今大數據崛起，但是窮盡司法經驗是很難做到的，這也是由于人工智能的推理原理所決定的。當下，“人工智能”語境下的司法實務仍采用三段論的推理模式，即將邏輯學上“借助某一共同概念聯結兩個直言判斷（大前提和小前提）推導出另一個直言判斷（結論）”的演繹推理移植于法律裁判中，適用抽象化語言形式的既定條文所表達出的法進一步規范于各個具體案件中以得出結論。即法律規范被解釋為一般性前提，該項前提區分出一類事實情況并為該類事實的案件提供一定的法律后果。[3]無論人工智能程序代碼如何，基本思想亦如此。我們也從三段論展開。下面我將展開剖析，試圖找出在人工智能時代下暴露出特有的瑕疵之處。（一）大前提的設定。人工智能推理的過程以請求權基礎為中樞、以其結論符合大前提為目標。因此大前提的設定至關重要，通常我們通過組合法律條文及其有權解釋形成大前提。大前提表示的是，對所有的滿足構成要件的行為，采用演繹推理得出其相應應然的法律效果，而這個法律效果歸屬于該行為。[4]而設定大前提并非主要來源于人工智能技術，而是依托于法律規范之充分度與可適度，而這主要是由立法者來完成，不在本文的討論范圍內。因此在假定立法充分、解釋合理的情況下，通過編程將自然語言轉換為程序語言，并借助其自我學習、自行組織、自動適應的特征，與通用、簡單地并行處理問題之能力，大前提的設定就可以完成。（二）小前提事實的提取。在大前提設定完成后，我們則需要將“原始的”案件事實加以提取。通過關鍵詞的捕捉與整合、利用人工智能加以分析，就可以獲得對小前提事實的提取，以轉換為計算機所能讀取的程序語言。但是不可忽視的是，目前人工智能的語義識別仍傾向于邏輯—語義真值條件的匹配，而這就需要一個較為先進的自然語言處理系統，以科大訊飛自然語言處理技術為例。發展至今該系統已經能夠精確地進行斷句、分詞、析性、搭建語言模型、分析語義、語法、語用等基礎研究面向不同的應用，研發得相關技術，但終未脫離言語本意。這大概又為非實證主義上非形式邏輯搖旗吶喊。非形式邏輯背后論證活動的動態、情景性與程序性充分結合是形式邏輯所無法匹及的。非形式邏輯本身之真偽尚存爭議在所不問，假定其充分合理，即便是引入沃爾頓（D.N.Walton）所言的“新論辯術”，對話的具體分類也只是進行精細化量化的放縮而非質化的識別。[5]其遇到的困局和我們前述相同，即從語言本身之含義顯然無法捕捉當事人陳述之真實含義，這是人工智能于實務領域推理障礙之首無可置疑。（三）法律事實的導出。原始的案件事實向下則是類比所適用的法律規范，形成具有“評價可行性”的法律事實。因此我們再次假定在原始的案件事實充分合規無瑕疵的情況下，從原始案件事實中提取法律事實也具有一定難度。值得注意的是，就怎樣的關鍵詞與因素是對案件裁決有重要導向的，我們所需考慮并篩選出來的法律事實，以及其影響因子到底多少，人工智能是很難做到的。譬如“行為人出軌”這一涉及隱私、由道德而非法律調整的因素應不應當考慮呢？在大多數案件中是不需要的。但是在具有極大爭議的“瀘州遺產糾紛案”中，卻成了影響裁決之關鍵因素。這個案件的判決結果是否合法、合理本文不進行展開，但是從特殊個案的判決來看，人工智能所固有的機械、有限、閉合的缺陷難以彌合，此問題很難經過智能化學習與算法加權實現。（四）證據的提交與檢驗。在形成可評價的法律事實后，我們再次假定依然沒有出現上述的錯誤情況，便需要開始進行舉證，經當事人提交后結合檢驗與規則使法律事實加以證實，得到確認，形成得到驗證的小前提。此處證據的檢驗這一過程較為直接與刻板，人工智能在其檢驗的嚴格性與科學性上遠高于人類，因而對于物證等客觀證據的檢驗是合乎邏輯的。但是采用何種證據、何位證人是對案情有重大影響的，糅合了復雜的社會關系的主觀性證據，人工智能幾乎是難以辨識的。由于證據呈現的間隔性、碎片性；人物與案情相關的多重性、沖突性；證據與證人的內聚性甚至案情時間與證據時間的負因果性都是不斷對真相的達成產生撕扯，人工智能顯然無可定奪。

四、人工智能應用于司法實踐的路徑、限度和展望

（一）司法實務運用人工智能的路徑。前文中我們提到了“邏輯—語義真值匹配”和“自然語言處理技術”。而目前自然語言轉換技術的識別方法通常采用自然語言與程序語言對應的模式，而在司法實務當中，法學自身的特點要求并非是將自然語言轉換為可識別的程序語言，而是完成多項自然語言指向某一特定的專業術語。同時，司法實務中人工智能技術的應用并沒得到專業化地發展，而是僅僅停留在技術層面，包括大多數法律工作者在內，更多的關注點在于人工智能的分析速度和準確度，而不是司法實務當中對人工智能的具體要求。智慧法院的建設是最近司法實務當中的熱點，法院系統內部的行政管理系統、針對當事人的訴訟服務系統、用于輔助裁判的審判系統等側重點不同，不加區分的平移人工智能技術并同一發展無法適應司法活動復雜、動態的需求。科技知識與專業法學知識的相對隔離狀態使人工智能與司法活動的屬性對立表現更為顯著，并且就目前而言，司法實務其實一直在排斥人工智能的運用，只將其作為輔助和補充的作用。人工智能在使人類生活變得高效、便捷的同時，其出現本身的不確定性和技術突破現有限制和禁區也會給人類社會帶來的各種隱患。就目前智慧法院的建設，對于司法活動中有明確規則的環節，人工智能具有的高效、精確的運算能力確實遠超過人腦機能，因而能夠更加出色地完成案件分流、辦案流程管理等行政輔助事項以及語音文字轉換、案例檢索等基礎司法輔助工作。而對司法活動中與意識領域、社會文化相關的各類問題沒有標準答案，不能完全依賴人工智能的運行。[6]司法活動本質上是處理人與人之間的關系，缺少情感存在的人工智能的判斷難以滿足價值觀的要求，甚至動搖慢慢樹立起來的司法權威。（二）司法實務運用人工智能的局限性。目前智慧法院的建設如火如荼，但是我國目前法院系統所使用的人工智能系統多為司法系統內部的技術部門牽頭開發，或者招投標給司法系統外的專業科技公司進行研發的，但無論是司法系統內部的技術部門還是科技公司研發的系統，作為人工智能系統真正使用者的一線司法工作人員在司法人工智能系統的開發過程中大多只能扮演建議者的角色。同時，由于法律工作者們往往不具備專業的編程技術，即便給他們提供了參與開發的途徑，也不能給算法程序帶來實質性影響。如此就造成了科技公司、計算機技術人員對人工智能系統的影響力、控制力甚至超過司法機關的局面，更不用奢求司法工作人員對人工智能系統的開發進行監督。鑒于此，人工智能所得的判斷結果更傾向于開發人員所想要得到的，而非法律工作者們所預期的。因此，筆者認為，使用人工智能將收集的數據進行分析處理后，最終仍然應當交由法律工作者進行實質性地審核，其根據道德、經驗、邏輯推理等因素對人工智能的分析結果進行分析、并做出一定的矯正，并將審核后的分析結果又反饋給人工智能系統。這一分析、矯正、反饋的過程一方面是為了方便辦案流程的公開和監督，另一方面也是便于技術人員改進人工智能系統的分析算法，提高其智能化程度。同時，我們可以考慮培養具備人工智能科學知識和法學知識的復合型人才來突破人工智能現階段開發的封閉性，通過有效介入人工智能開發階段打破外部因素對司法人工智能的壟斷，提升司法人工智能在運行階段的安全、獨立。當下，我國已有部分高校先后成立了人工智能法學院，通過與科大訊飛、北大英華等人工智能科技公司的合作，依托司法部門的技術信息研究中心，培養復合型法治人才，以適應人工智能時代背景下的法治建設需求。（三）明確人工智能輔助性的地位。盡管人工智能技術因上文所分析存在一些固有缺陷，但其應用的發展并非到此為止。本文所研究的目的也絕非否定人工智能對于司法實務的顯著作用，而使我們停滯不前。相反，是在探其局限性后，更針對性的研究與利用這一技術。首先應該明確的是人工智能輔助性、參考性工具的角色?！拜o助”之含義，在現代漢語詞典中解釋為從旁幫助或者輔助性的、非主要的，這兩種意思核心性地將筆者關于人工智能角色的設想區別于前述當下之應用。筆者在此選取為其輔助性、非主要的含義，即人工智能可以從事輔助性的、非主要案件的審判，而非僅僅只是幫助的作用。它超越了當下僅為法官等提供檢索、類案推送、程序公正性檢驗之幫助的職能，又否決了利用人工智能來獨立裁量一切案件的可能。我們要明確，人工智能未來之發展角色是在某些特定種類案件中發揮裁決的作用。另一方面，疑難案件、具有爭議的案件還是交由司法工作者來完成，這里體現人工智能的從旁幫助性。而一些簡單的、或者說目前可以采用小額速裁程序的案件，可以試點利用人工智能較為獨立地做出判斷。而人工智能做出的判斷是否正確、合理與規則書的覆蓋廣度有密切的聯系，而健全的司法數據庫是拓寬規則書覆蓋面的必由之路。就目前來看，人工智能運行的數據基礎仍處于一個碎片化的狀態，因此有必要構建現代化的統一司法數據庫，補齊質量短板。利用互聯網突破空間限制、時間限制的同時，也要考慮信息共享、數據集中的標準化、合法化。（四）人工智能獨立判斷存在的風險。人工智能自提出之日起，便存在著較大的爭議，更有關于人工智能方面的影視題材劇將其作為毀滅文明的存在，人工智能獨立判斷必然存在極大的風險。自內而言，這既與普通民眾對司法所充當地位之期待與認知、追求和社會普遍價值觀與倫理觀相關，又與法學法律其內在學科與職業特點有關。假使人工智能可“智能地”裁量案件，“獨立地”定紛止爭，普通民眾也未必信服。即便是不具有刑事訴訟控辯雙方與民事訴訟原被告方對立性、沖突性的其他機器系統，在反饋上與設計之初也有一定偏差。如部分城市風靡的購車、買房、入學的搖號系統，即使其絕對公正、概率均等，部分群眾仍略有微詞，更何況直接對立、以強制性為核心的司法活動了。司法實務價值的實現難以為續，更是對人民主權、公共授權等核心問題的拷問。從這個意義而言，人工智能完全取代人類審判之日，即是回歸“神判”之時，或者說人工智能將是新的君主統治，從而背離人民。外在來講，人工智能技術未產生本質變革，即使是在我們引以為傲的科技領域。那么以基礎學科為支柱的，法學與科學的交叉學科研究更是難以進步。若此問題不清，一味地妄想制造出和人一樣思考甚至超越人類之有違生物學與倫理哲學的產物，非但不會促進它的發展，反倒因為空中樓閣之出現而將該技術推向不可為之不為。真正的發展建立在充分認識、自我評價的基礎上，簡言之，我們還必須不遺余力地鞏固強化我們對于基礎科學與基礎法學法律的研究與學習，當二者各自發展到一定程度，二者之有機結合才可以水到渠成。（五）人工智能新推理模式前瞻。上述人工智能所暴露出的不可避免的缺陷使我們將眼光轉向新的模式。即便學界部分學者已呼吁多年稱要“在法律思維中超越三段論”[7]，但目前呈現于我們面前的不是再論證其自恰性抑或以其有限性否認，而是超乎傳統之思維與邏輯視角，思考一套專屬于適用于人工智能系統進行輔助性司法實務的推理模式，這徘徊于現行法“空缺結構”中，[8]盲目跟風地放棄三段論，無限恣意妄為、主觀判斷。建構一種可模擬多種論證程序的非單一性邏輯的法律推理系統不失為學者和研究者們努力的方向。同時使“算法黑箱”盡可能于結構上明晰化，在關鍵領域進行不可避免的最低的人工干預、對審判責任進行擴充也是必要的。這不僅是法理學、邏輯學學者需要思考的，也是計算機科學學者需要研究的?！袄悟}太盛防腸斷，風物長宜放眼量。”中流擊水的人工智能技術已在諸多領域嶄露頭角，取得進展與突破。但仰望星空之時，我們也要認識到其限度與我們在法學、法律推理上的諸多有待研究的地方?；裟匪乖裕骸胺墒菍θ祟惿鏍顩r的深情關注，法律深植于人類的心性之中，法律的最大正當性，在于其與人類最深沉天性之契合無間?！盵9]在這樣的背景下，人類無須恐懼“法律人被人工智能所替代”，人類應擔憂的，是“我們被我們所替代”?；A學科的鞏固與交叉學科的發展盡管具有長期性與艱巨性，但我們仍要在新的視野與格局下，不斷前進，最大最充分地發揮人工智能于司法實務中，在有限角度下的無限作用。人工智能與司法的結合是不可逆的歷史發展進程，人工智能的技術屬性與司法活動的專業屬性使得兩者在結合過程中不可避免地出現沖突。理性分析人工智能進入司法領域時的沖突現象，通過人工智能系統自身的改進以適應司法活動的專業性，通過司法領域人才培養、數據庫完善以回應人工智能的技術性，推動兩者的深入結合，是實現司法信息化的必由之路。

作者:胡峻嘉 單位:甘肅政法大學