人工智能应用于司法实务思考

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【摘要】人工智能技术是当下的热门话题，有关领域的研究也炙手可热。然而这一项技术于法学之应用，特别是司法实务领域却一直不温不火。实际运用当中，也仅限于效率性信息检索、公正性辅助审判与多元化纠纷解决等系统，未能发挥其真正之“智能”。当下困局的产生是在算法层面人工智能于实务领域推理原理所致，它先决性地为这一项技术的运用设置了固有限度，阻碍我们进一步前进。因此本文将从人工智能应用于司法实务领域的发展现状出发，分析其推理原理，进而探寻及论证其限度产生原因，并思考破局解困之道，前瞻其发展。

【关键词】人工智能;司法实务;法律思维;智慧法院;运用限度

一、导言

人工智能是一种计算机科学发展而衍生出的技术科学，它以算法为支撑，在诸领域发挥重要作用。这一概念最初在1956年达特茅斯会议上提出，在这一基础上，1958年卢西恩（Lucien）提出要以法律文献或案例数据信息库为依托建立裁量模型以辅助法官。发展至今，人工智能在渗入法学领域时存在一些阻碍。这之中既有法律适用、个案平衡的差别性等涉及人类主观情感的缘故，也有我国审判模式、法律推理中的问题，为人工智能技术运用到司法实践设置了固有限度，使其难谓“智能”。本文将从法律思维与法律推理的角度出发，结合人工智能应用于司法实务领域的发展现状，思考其限度及产生原因，并前瞻其发展前景。为该项技术更好地运用于我国的司法实务，本文将摒弃以往人工智能运用于审判、合同审查等方面的研究，创新性地着重从将人工智能技术与我国目前法院系统的法官“员额制”改革相适应的角度进行分析，从而有效解决我们司法实务中出现的问题，减轻法官、当事人的负担，使我们的司法实务更好地迈向科学化与现代化。

二、人工智能技术在司法实践中的运用现状

基于科学技术、审判模式、社会伦理观念及情感性之考量，目前应用于司法实务领域的人工智能技术，仍以延伸扩展人的检索、识别、判断、推理、证明能力为主。在实务领域则具象化为效率性信息检索、公正性辅助审判与多元化纠纷解决等应用系统，无不呈现出补充性、辅助性的特点。（一）效率性信息检索系统。效率性信息检索系统是在基础搜索引擎上发展而来，由一般性到专业化的检索，其主要是为了提升效率，弥补纸质文本及人脑空间的不足，缓解法律职业从业人员工作负担，通过建立的数据库，比对关键词、句、法条及案例来检索有关法律条文及案例的系统。最早应用研究源于1960年，来自美国匹兹堡大学的约翰•霍蒂（JohnHorty）带着他关于开发计算机检索法律系统的可行性方案来到美国律师协会年会，将其展露于世人面前。八年后，阿斯彭公司（Aspen）创立后构建这一系统使得构想变为现实。随后各国逐渐意识到信息检索系统惊人的效率性，以英美国家为主的西方国家纷纷建立系统并积极扩容数据库。受制于信息技术的发展，我国起步较晚，但呈后起之秀之态。自20世纪末以来，以“北大法宝”为首的众多法律检索数据库纷纷问世。随着中国不断推进的司法公开，纷至沓来的裁判文书从全国各级各地的法院上传至网上。尤其是裁判文书网的上线，更让普通民众以迅捷明了的方式知悉法院判决，同时也搭建了地球上最大的裁判文书资源库。总的来说，效率性信息检索系统以其从事尽可能完整、系统、相关化的法规案例整合工作，因其原理与操作的简单性，已初步成熟并在语义识别与数据库扩充方面取得了很大的进步。但其局限性在于，仅能从效率的角度提升司法实务人员的工作体验，并不能真正成为案件审判的主体，亦或类比工业化领域中的人工智能产品设计、研发、加工出人类无法制作之产品一般，成为人类智慧的延伸而非机械重复力量的扩展，从而彻底性地提高司法实务的效率。（二）公正性辅助审判系统。公正性辅助审判系统，是指人工智能主体在一定案件中，通过检索过往判例及法条适用，导出案情分析与审判指引，从而提供裁判参考与量刑尺度。这种系统因其弥补了人们主观裁决案件的随意性、一定程度上避免了司法腐败、为实务人员提供参考等优点，广泛地应用于国内外。美国威斯康星州早在2012年就开始将其运用于刑事案件的罪犯危险性评估上，引导法官合理量刑。我国在东部发达城市的一些法院也引进了自主研发的智能辅助办案系统，发挥分析数据、监管预警等作用，有效地提高了裁判的公正度，一定程度上也减轻了司法系统的负担。但是，这种系统从本质上讲还是效率性信息检索系统的升级。因其仅仅是在时间点、操作主体与部分功能上发生了转变与提升：从立案阶段扩大到立案、分案、庭审、裁判全过程；从律师、法官扩大到检察官；发挥了部分检察的职能。但没有真正发挥其审判的作用，实施主体更是囿于法律从业者，普通民众更无法直接地接触该系统并直接于民间通过该系统定分止争。但是，无人工参与就能使民众更为信任其审判之公众性了吗？当然这一方面是一个老生常谈的问题，涉及了程序正义与实体正义之争，本文不再赘述；另一方面，英国学者弗兰克•克罗斯（FrankCross）认为法律在某种程度上是一种意识形态。[2]那么这一源于社会存在，受思维能力、环境、信息、价值取向等因素影响的观念集合，人工智能可以应用并为民众所信服而认其公正吗？显而易见此种系统也非未来发展之导向，更准确的说是人工智能真正应用于司法实务，不应发挥公正性作用，辅助审判即可。但这可称之为“智能”吗？与其他领域的“智能”相较则相形见绌。（三）多元化纠纷解决系统。社会日新月异的发展，公民自身权利意识不断提高与社会利益冲突多元化的态势。单一传统的诉讼方式在有限的司法资源面前显然无法有效解决现有的井喷式纠纷，与公民迫切希望解决、伸张自己权利的诉求。而依托互联网技术为基础的在线纠纷解决机制突破了传统法院的固有限制，将司法资源搬到网上平台，类似电子商务领域的模式，人工裁决案件或计算机辅助裁判，是一种云端的“司法超市”。当然前者本身还是没有发挥人工智能之效用，只是将互联网充当媒介，并不能称之为“智能”；后者的范围则极其狭隘，仅能在特定领域对特定纠纷提供解决方案，本质与前述两种系统相似。

三、司法辅助算法推理原理分析

尽管人工智能在司法实务领域应用较早，但是由于其局限性，始终没有得到本质的发展。尽管如今大数据崛起，但是穷尽司法经验是很难做到的，这也是由于人工智能的推理原理所决定的。当下，“人工智能”语境下的司法实务仍采用三段论的推理模式，即将逻辑学上“借助某一共同概念联结两个直言判断（大前提和小前提）推导出另一个直言判断（结论）”的演绎推理移植于法律裁判中，适用抽象化语言形式的既定条文所表达出的法进一步规范于各个具体案件中以得出结论。即法律规范被解释为一般性前提，该项前提区分出一类事实情况并为该类事实的案件提供一定的法律后果。[3]无论人工智能程序代码如何，基本思想亦如此。我们也从三段论展开。下面我将展开剖析，试图找出在人工智能时代下暴露出特有的瑕疵之处。（一）大前提的设定。人工智能推理的过程以请求权基础为中枢、以其结论符合大前提为目标。因此大前提的设定至关重要，通常我们通过组合法律条文及其有权解释形成大前提。大前提表示的是，对所有的满足构成要件的行为，采用演绎推理得出其相应应然的法律效果，而这个法律效果归属于该行为。[4]而设定大前提并非主要来源于人工智能技术，而是依托于法律规范之充分度与可适度，而这主要是由立法者来完成，不在本文的讨论范围内。因此在假定立法充分、解释合理的情况下，通过编程将自然语言转换为程序语言，并借助其自我学习、自行组织、自动适应的特征，与通用、简单地并行处理问题之能力，大前提的设定就可以完成。（二）小前提事实的提取。在大前提设定完成后，我们则需要将“原始的”案件事实加以提取。通过关键词的捕捉与整合、利用人工智能加以分析，就可以获得对小前提事实的提取，以转换为计算机所能读取的程序语言。但是不可忽视的是，目前人工智能的语义识别仍倾向于逻辑—语义真值条件的匹配，而这就需要一个较为先进的自然语言处理系统，以科大讯飞自然语言处理技术为例。发展至今该系统已经能够精确地进行断句、分词、析性、搭建语言模型、分析语义、语法、语用等基础研究面向不同的应用，研发得相关技术，但终未脱离言语本意。这大概又为非实证主义上非形式逻辑摇旗呐喊。非形式逻辑背后论证活动的动态、情景性与程序性充分结合是形式逻辑所无法匹及的。非形式逻辑本身之真伪尚存争议在所不问，假定其充分合理，即便是引入沃尔顿（D.N.Walton）所言的“新论辩术”，对话的具体分类也只是进行精细化量化的放缩而非质化的识别。[5]其遇到的困局和我们前述相同，即从语言本身之含义显然无法捕捉当事人陈述之真实含义，这是人工智能于实务领域推理障碍之首无可置疑。（三）法律事实的导出。原始的案件事实向下则是类比所适用的法律规范，形成具有“评价可行性”的法律事实。因此我们再次假定在原始的案件事实充分合规无瑕疵的情况下，从原始案件事实中提取法律事实也具有一定难度。值得注意的是，就怎样的关键词与因素是对案件裁决有重要导向的，我们所需考虑并筛选出来的法律事实，以及其影响因子到底多少，人工智能是很难做到的。譬如“行为人出轨”这一涉及隐私、由道德而非法律调整的因素应不应当考虑呢？在大多数案件中是不需要的。但是在具有极大争议的“泸州遗产纠纷案”中，却成了影响裁决之关键因素。这个案件的判决结果是否合法、合理本文不进行展开，但是从特殊个案的判决来看，人工智能所固有的机械、有限、闭合的缺陷难以弥合，此问题很难经过智能化学习与算法加权实现。（四）证据的提交与检验。在形成可评价的法律事实后，我们再次假定依然没有出现上述的错误情况，便需要开始进行举证，经当事人提交后结合检验与规则使法律事实加以证实，得到确认，形成得到验证的小前提。此处证据的检验这一过程较为直接与刻板，人工智能在其检验的严格性与科学性上远高于人类，因而对于物证等客观证据的检验是合乎逻辑的。但是采用何种证据、何位证人是对案情有重大影响的，糅合了复杂的社会关系的主观性证据，人工智能几乎是难以辨识的。由于证据呈现的间隔性、碎片性；人物与案情相关的多重性、冲突性；证据与证人的内聚性甚至案情时间与证据时间的负因果性都是不断对真相的达成产生撕扯，人工智能显然无可定夺。

四、人工智能应用于司法实践的路径、限度和展望

（一）司法实务运用人工智能的路径。前文中我们提到了“逻辑—语义真值匹配”和“自然语言处理技术”。而目前自然语言转换技术的识别方法通常采用自然语言与程序语言对应的模式，而在司法实务当中，法学自身的特点要求并非是将自然语言转换为可识别的程序语言，而是完成多项自然语言指向某一特定的专业术语。同时，司法实务中人工智能技术的应用并没得到专业化地发展，而是仅仅停留在技术层面，包括大多数法律工作者在内，更多的关注点在于人工智能的分析速度和准确度，而不是司法实务当中对人工智能的具体要求。智慧法院的建设是最近司法实务当中的热点，法院系统内部的行政管理系统、针对当事人的诉讼服务系统、用于辅助裁判的审判系统等侧重点不同，不加区分的平移人工智能技术并同一发展无法适应司法活动复杂、动态的需求。科技知识与专业法学知识的相对隔离状态使人工智能与司法活动的属性对立表现更为显著，并且就目前而言，司法实务其实一直在排斥人工智能的运用，只将其作为辅助和补充的作用。人工智能在使人类生活变得高效、便捷的同时，其出现本身的不确定性和技术突破现有限制和禁区也会给人类社会带来的各种隐患。就目前智慧法院的建设，对于司法活动中有明确规则的环节，人工智能具有的高效、精确的运算能力确实远超过人脑机能，因而能够更加出色地完成案件分流、办案流程管理等行政辅助事项以及语音文字转换、案例检索等基础司法辅助工作。而对司法活动中与意识领域、社会文化相关的各类问题没有标准答案，不能完全依赖人工智能的运行。[6]司法活动本质上是处理人与人之间的关系，缺少情感存在的人工智能的判断难以满足价值观的要求，甚至动摇慢慢树立起来的司法权威。（二）司法实务运用人工智能的局限性。目前智慧法院的建设如火如荼，但是我国目前法院系统所使用的人工智能系统多为司法系统内部的技术部门牵头开发，或者招投标给司法系统外的专业科技公司进行研发的，但无论是司法系统内部的技术部门还是科技公司研发的系统，作为人工智能系统真正使用者的一线司法工作人员在司法人工智能系统的开发过程中大多只能扮演建议者的角色。同时，由于法律工作者们往往不具备专业的编程技术，即便给他们提供了参与开发的途径，也不能给算法程序带来实质性影响。如此就造成了科技公司、计算机技术人员对人工智能系统的影响力、控制力甚至超过司法机关的局面，更不用奢求司法工作人员对人工智能系统的开发进行监督。鉴于此，人工智能所得的判断结果更倾向于开发人员所想要得到的，而非法律工作者们所预期的。因此，笔者认为，使用人工智能将收集的数据进行分析处理后，最终仍然应当交由法律工作者进行实质性地审核，其根据道德、经验、逻辑推理等因素对人工智能的分析结果进行分析、并做出一定的矫正，并将审核后的分析结果又反馈给人工智能系统。这一分析、矫正、反馈的过程一方面是为了方便办案流程的公开和监督，另一方面也是便于技术人员改进人工智能系统的分析算法，提高其智能化程度。同时，我们可以考虑培养具备人工智能科学知识和法学知识的复合型人才来突破人工智能现阶段开发的封闭性，通过有效介入人工智能开发阶段打破外部因素对司法人工智能的垄断，提升司法人工智能在运行阶段的安全、独立。当下，我国已有部分高校先后成立了人工智能法学院，通过与科大讯飞、北大英华等人工智能科技公司的合作，依托司法部门的技术信息研究中心，培养复合型法治人才，以适应人工智能时代背景下的法治建设需求。（三）明确人工智能辅助性的地位。尽管人工智能技术因上文所分析存在一些固有缺陷，但其应用的发展并非到此为止。本文所研究的目的也绝非否定人工智能对于司法实务的显著作用，而使我们停滞不前。相反，是在探其局限性后，更针对性的研究与利用这一技术。首先应该明确的是人工智能辅助性、参考性工具的角色。“辅助”之含义，在现代汉语词典中解释为从旁帮助或者辅助性的、非主要的，这两种意思核心性地将笔者关于人工智能角色的设想区别于前述当下之应用。笔者在此选取为其辅助性、非主要的含义，即人工智能可以从事辅助性的、非主要案件的审判，而非仅仅只是帮助的作用。它超越了当下仅为法官等提供检索、类案推送、程序公正性检验之帮助的职能，又否决了利用人工智能来独立裁量一切案件的可能。我们要明确，人工智能未来之发展角色是在某些特定种类案件中发挥裁决的作用。另一方面，疑难案件、具有争议的案件还是交由司法工作者来完成，这里体现人工智能的从旁帮助性。而一些简单的、或者说目前可以采用小额速裁程序的案件，可以试点利用人工智能较为独立地做出判断。而人工智能做出的判断是否正确、合理与规则书的覆盖广度有密切的联系，而健全的司法数据库是拓宽规则书覆盖面的必由之路。就目前来看，人工智能运行的数据基础仍处于一个碎片化的状态，因此有必要构建现代化的统一司法数据库，补齐质量短板。利用互联网突破空间限制、时间限制的同时，也要考虑信息共享、数据集中的标准化、合法化。（四）人工智能独立判断存在的风险。人工智能自提出之日起，便存在着较大的争议，更有关于人工智能方面的影视题材剧将其作为毁灭文明的存在，人工智能独立判断必然存在极大的风险。自内而言，这既与普通民众对司法所充当地位之期待与认知、追求和社会普遍价值观与伦理观相关，又与法学法律其内在学科与职业特点有关。假使人工智能可“智能地”裁量案件，“独立地”定纷止争，普通民众也未必信服。即便是不具有刑事诉讼控辩双方与民事诉讼原被告方对立性、冲突性的其他机器系统，在反馈上与设计之初也有一定偏差。如部分城市风靡的购车、买房、入学的摇号系统，即使其绝对公正、概率均等，部分群众仍略有微词，更何况直接对立、以强制性为核心的司法活动了。司法实务价值的实现难以为续，更是对人民主权、公共授权等核心问题的拷问。从这个意义而言，人工智能完全取代人类审判之日，即是回归“神判”之时，或者说人工智能将是新的君主统治，从而背离人民。外在来讲，人工智能技术未产生本质变革，即使是在我们引以为傲的科技领域。那么以基础学科为支柱的，法学与科学的交叉学科研究更是难以进步。若此问题不清，一味地妄想制造出和人一样思考甚至超越人类之有违生物学与伦理哲学的产物，非但不会促进它的发展，反倒因为空中楼阁之出现而将该技术推向不可为之不为。真正的发展建立在充分认识、自我评价的基础上，简言之，我们还必须不遗余力地巩固强化我们对于基础科学与基础法学法律的研究与学习，当二者各自发展到一定程度，二者之有机结合才可以水到渠成。（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们将眼光转向新的模式。即便学界部分学者已呼吁多年称要“在法律思维中超越三段论”[7]，但目前呈现于我们面前的不是再论证其自恰性抑或以其有限性否认，而是超乎传统之思维与逻辑视角，思考一套专属于适用于人工智能系统进行辅助性司法实务的推理模式，这徘徊于现行法“空缺结构”中，[8]盲目跟风地放弃三段论，无限恣意妄为、主观判断。建构一种可模拟多种论证程序的非单一性逻辑的法律推理系统不失为学者和研究者们努力的方向。同时使“算法黑箱”尽可能于结构上明晰化，在关键领域进行不可避免的最低的人工干预、对审判责任进行扩充也是必要的。这不仅是法理学、逻辑学学者需要思考的，也是计算机科学学者需要研究的。“牢骚太盛防肠断，风物长宜放眼量。”中流击水的人工智能技术已在诸多领域崭露头角，取得进展与突破。但仰望星空之时，我们也要认识到其限度与我们在法学、法律推理上的诸多有待研究的地方。霍姆斯曾言：“法律是对人类生存状况的深情关注，法律深植于人类的心性之中，法律的最大正当性，在于其与人类最深沉天性之契合无间。”[9]在这样的背景下，人类无须恐惧“法律人被人工智能所替代”，人类应担忧的，是“我们被我们所替代”。基础学科的巩固与交叉学科的发展尽管具有长期性与艰巨性，但我们仍要在新的视野与格局下，不断前进，最大最充分地发挥人工智能于司法实务中，在有限角度下的无限作用。人工智能与司法的结合是不可逆的历史发展进程，人工智能的技术属性与司法活动的专业属性使得两者在结合过程中不可避免地出现冲突。理性分析人工智能进入司法领域时的冲突现象，通过人工智能系统自身的改进以适应司法活动的专业性，通过司法领域人才培养、数据库完善以回应人工智能的技术性，推动两者的深入结合，是实现司法信息化的必由之路。

作者:胡峻嘉 单位:甘肃政法大学