司法裁判智能化的表達與應用     朱福勇    2021年05月31日15:15

社會經濟的發展、科技進步、法治文明和司法改革催生了司法裁判的智能化，且在實踐中產生顯性功效，這也是建構智慧法院的最佳詮釋。隨著習近平總書記關於“深化司法體制改革與現代科技結合”重要指示、十九大提出的“互聯網、大數據、人工智能與實體經濟深度融合”要求、國務院《新一代人工智能發展規劃》關於“智慧法庭”這一戰略部署、教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》關於“推動智能司法應用示范”要求，以及《最高人民法院關於加快建設智慧法院的意見》等穩步推進，深化對司法裁判智能化的研究，為審判賦能，釋放審判新活力，對提升審判質效，減少枉法裁判，實現讓民眾在個案中感受到公平正義的既定目標尤為迫切和必要。

 一、司法裁判智能化的功效

 （一）預測裁判結果

 司法裁判通常以成文法規范為大前提，以案件事實為小前提，將案件事實涵攝於成文法規范之下，隻要滿足法律規范所有要素被窮盡描述，法律事實被具有法律規范所描述要素刻畫，且保証語言、思想與現實具有相同的邏輯一致性，便推導出符合立法者旨意的裁判結論。盡管司法三段論存在缺陷，也受到諸多批駁，但是其仍表現為司法裁判的常態，從而奠定了裁判智能化的理論基礎。由此推之，在人工智能語境下，通過構建要素標簽體系、法律和案情要素的復雜網絡，針對可歸納案情要素進行挖掘關聯的案情要素，提取出主要特征，可根據對應的規則進行案情要素歸納。換言之，即基於提供的法律法規庫、証據數據庫、裁判方法庫等大數據，利用自然語音識別、圖文識別等智能技術，提取案件關鍵要素，建立要素標簽的知識圖譜，為上層提供案件的要素集，自動輸出要素分析的裁判預測結果。

 （二）達至“類案類判”

 “類案類判”是指將一個待決案件與一個先決案件（或指導性案例）從案件的關鍵事實和案件事實所涉及的主要法律關系進行對比，若兩個案件在這兩個方面同時均具有“相似性”，則應當判定屬於“類案”，對“類案”形成相同或相似的裁判結果。它既是維護司法權威和司法公信力的關鍵手段，也是“法律面前人人平等”這一憲法原則的有力彰顯﹔既是權利與義務對等和社會和諧穩定的條件，又是全方位地推進依法治國的客觀要求，更是一種形式公平，符合社會公眾對公平理念的認知。在“開放結構”理論的指導下，裁判智能化更具深度和廣度的應用，基於案情要素與法律適用要件的法律適用自動判別在司法裁判中運用，完全能夠解決常規性案件的“類案類判”問題。而對於非常規性案件，人工智能技術隻能通過深度學習，指明裁判路徑，更多的情況下，把指導性案例智能推送並加以參照適用，以求達至“類案類判”。

 （三）提升訴訟效益

　　高效、經濟達至個案公正是訴訟的終極目標。可見，成本與收益是訴訟考量的重要因素。司法裁判智能化首先需要直視的是人工智能與法官的關系問題。我國理論界與實踐界普遍認為，人工智能是法官的重要輔助力量，不能完全取代法官，無法像法官一樣對案件作出有溫情的公正判決。法院如果讓人工智能超出輔助性手段的范疇而全面應用於審判案件，甚至在很大程度上取代法官對案件作出判斷，很可能把司法權引入歧途。由此可見，司法裁判智能化並非由機器代替法官進行裁判。該智能化一方面表現為提升訴訟效益，抑制法官的恣意、妄為，使審判的公正與效率得以彰顯﹔另一方面，在司法改革背景下，智能裁判讓法官從日益繁重、簡單瑣碎和重復性的勞作中解脫出來，一定程度上，化解人案矛盾突出問題。

 二、司法裁判智能化運行的困境

　 智能裁判是新時代科技發展的必然趨勢，對預測裁判結果、實現“類案類判”和提升訴訟效益具有顯性功效。然而，成文法的非圓滿性、OCR技術的不成熟性以及相關智能裁判制度缺失等原因，一定程度上，抑制裁判智能化的運行實效。

 （一）案例數據抑制智能裁判的生成

 案例數據的充足信息是裁判智能化運行的基本前提。在英美法系國家，由於先例成為法官的判案依據，遵循先例的判決既體現對前輩經驗和智慧的尊重，又可以借助於已經確立的標准來解決新的案件，節省了大量的時間和精力，判例資源較為豐富。普通法司法推理建立在邏輯推理的基礎上，一是從以往判例中抽象出一般原則或規則，運用從特殊到一般的歸納推理方法﹔二是從一般原則或規則出發，推出適用於當前案件的具體裁判規則，適用從一般到特殊的演繹推理或類比推理方法﹔三是以推出的裁判規則（大前提）+案件事實（小前提）→個案判決結果（演繹推理的三段論）。在大陸法系國家，通常運用司法三段論推演裁判結果。由於判例屬於非正式的法律淵源，通常承認判例在事實上的拘束力，因而判例的指導性地位與作用十分有限。縱觀我國裁判文書網，公開的裁判文書數量有限，且可搜索到的裁判文書基本上均簡化了最重要的說理部分，缺乏統一標准和可參考性，有瑕疵，甚至還存在“類案異判”等情形，一定程度上，抑制智能裁判的生成。

 （二）算法“黑箱”制約智能裁判的公開

　　以符號和程式為表現形式的算法，代表著人工智能決策的邏輯結構，旨在正確認識、提煉、總結法律決策的規律，並據此歸納、預測裁判結果的法律模型尤其是成功模型。在智能裁判系統中，處於核心要素的算法應用型塑裁判模型，抑制法官恣意、妄為，釋放審判張力，使當事人最大程度的感受到司法公平與正義。目前，算法存在的算法偏見或歧視、算法不透明、算法權力嵌入審判中風險等，且其被很多科技公司作為商業秘密予以保護，難以知曉算法的實際運作過程和某個具體行動背后的邏輯，既與讓民眾在個案中感受到公平正義的法治目標有差距，也背離了司法裁判智能化的初衷。審判公開是司法公正重要組成部分，裁判原則欲達至社會民眾信服、可接受的裁判結果，須在公開裁判結果的同時，使智能裁判的過程公開、透明。

 （三）技術瓶頸限制智能裁判的應用

　　從本質上說，以芯片為核心的算力是大量高性能硬件組成的機器計算能力，是人工智能發展的技術保障，也是人工智能發展的動力和引擎，隻有把算法、算力和數據疊加，使其相互配合與協作，才能發揮裁判智能化的功效。目前，域外對裁判智能化的運用存在兩種不同觀點：一種觀點是對裁判智能化前景持樂觀的態度，認為人工智能技術與審判權運行的結合，使兩者相互促進與完善，但這取決於算法的逐步優化、計算機硬件的升級以及物美價廉的智能司法服務的出現﹔另一種觀點認為，由於目前獲取的數據可能並不可靠、算法標准模糊且未達到公開透明程度，盲目地將人工智能技術引入司法裁判之中可能會產生一系列新問題、新沖突。實踐中，通用智能技術適用於法律場景在域外得到了印証。對此，我們認為，大量應用於審判實踐的人工智能屬於弱人工智能，即通過智能輔助機器收集審判實踐中的海量案例數據，加以認知、整合、分析，找出規律，為法官提供服務。這種弱人工智能技術的核心是神經元網絡與深度學習，亟待需要解決的是諸如自然語言處理技術的精准度不高、智能語音識別技術難以分音記錄、法律推理模擬技術難題、案件要素抽取的高難性等技術瓶頸，以型塑案件的智能裁判模型。

 （四）人才匱乏制約智能裁判的推進

　　長期以來，司法界與人工智能互有疏離、隔閡。近年來，雖出現相互融合之趨勢，但短期內難以解決缺少通曉人工智能技術基礎原理的人才，對法律知識以及審判實踐精通的問題。實踐中，由於法官對人工智能技術知之甚少，且與人工智能技術人才交流與互動不足，使裁判智能化推進處於一種相互獨立、疏遠的尷尬窘境。就現實而言，各級法院推出的裁判智能化運行平台，一些法官以設備設計有缺陷、不好用等借口，固守傳統的裁判方式，將智能設備和運行平台棄置一邊，尤其是審判部門中有相當部分人員認為信息化、智能化與己無關，在行動上遲緩，甚至抵觸，難以與裁判智能化推進形成和諧、持續的連貫狀態，甚至還有一些資深法官對智能裁判持反對意見，上述情形著實制約裁判智能化的有序推進。

　　三、司法裁判智能化的優化路徑

 （一）完善案例數據庫

　　數據庫建設是人工智能建設的基礎，任何一個人工智能的發展均離不開海量數據的輔助。同樣，智能裁判重要基礎是對標准的裁判文書提煉其共性，若裁判文書不具有可參考性、代表性，則人工智能系統提煉出的案例規則將對裁判活動造成致命的打擊。為此，需要構建一個包含海量優質數據的具有標准一致、可參考性的裁判文書全數據庫，該數據庫囊括盡可能多的裁判文書，既有當下法律數據，又有歷史數據，並注意對該裁判文書的篩選、清洗，運用法律知識及統計學方法提取影響案件裁判的因素。同時，整合法院、檢察機關和律師事務所等司法領域的各類數據，不斷使裁判文書全數據庫中的數據接近於全樣本、全數據，以便為裁判智能化運行提供不竭的數據基礎。在此基礎上，借助案例數據、機器學習和自然語言處理等高科技技術，從全數據庫中挖掘出與待審案件最具有相關性的案例、証據和數據，通過對案例數據蘊含信息的分析與解構，挖掘案例數據潛在的有用價值，提煉裁判規則，為待審案件提供精准的可靠的預測與預判。

 （二）增強算法的可解釋性

　　針對確定的數據輸入和輸出無法還原黑箱的計算過程，一方面，需要由最高人民法院委托並監管智能裁判系統研發公司，將其重心從利潤轉變為公平正義，賦予其程序說明義務，使算法在智能裁判運行中處於監管之下。在庭審中，向當事人、審判組織及社會公眾公開算法是如何獲得裁判結果的運作過程，消除民眾對算法的懷疑和不信任，並感受公平正義的過程﹔另一方面，以算法的可解釋性來打開算法“黑箱”，在從數據使用、算法設計、算法目的、算法標准確定過程中，解決暗藏著算法偏見甚至算法歧視的同時，要求使用算法決策的系統和機構，將可能出現的技術漏洞及風險予以考慮並告知法官，就算法的運作過程和特定的裁判結果向當事人和社會民眾進行解釋說明——該解釋說明要有助於當事人和社會民眾對算法運行過程的了解，以及對算法推介裁決結果的可接受度。

 （三）強化智能技術的研發力度

　　基於現有的法律條款、司法解釋、規范性文件和指導案例，利用司法和自然語言理解領域專家知識，建立科學完備的要素標簽體系。依據已構建的要素標簽體系和知識規則，採用自主研發的交互式層疊注意力機制，神經網絡模型對實體短語類和連續文本類的事實要素分別建模，標注出要素的起始位置和終止位置。依據要素泛化描述的知識規則，對要素的語義內容進行歸納，根據已有知識積累進行案情要素的歸納，同時自動挖掘法律關注的要點，為要素歸納提供新的知識，建立知識規則及其對應法律的鏈接，為后續的推薦任務建立法條索引。在此基礎上，構建法律條款理解與專家知識融合的法律知識庫技術，基於歷史數據將案情事實中與引用法條中對應的適用要件進行標注，得到覆蓋當前案由法規的訓練語料，繼而構建交互式神經網絡打分模型，輸出當前要素與法律構成匹配程度。在應用階段，基於案情要素的抽取結果，對法律知識庫進行檢索，找到適用要件匹配的法條，予以推薦，同時對案情要素抽取歸納后結果所鏈指的當前集合中未包含的同案由法條推薦，防止出現法條遺漏情形的發生。

　 （四）提升智能裁判的應用水平

　　最高人民法院《關於深化人民法院司法體制綜合配套改革的意見——人民法院第五個五年改革綱要（2019—2023）》指出，“貫徹實施網絡強國戰略，全面建設智慧法院。牢牢把握新一輪科技革命歷史機遇，充分運用大數據、雲計算、人工智能等現代科技手段破解改革難題、提升司法效能，推動人民法院司法改革與智能化、信息化建設兩翼發力，為促進審判體系和審判能力現代化提供有力科技支撐”，為裁判智能化指明了方向。在今后一個時期，智能裁判的應用，一方面體現於對智能裁判系統的應用，即把案件的相應要件、要素輸入系統后，系統根據案例信息庫和法律信息庫的海量數據推薦裁判結果，把法治意識和法治規則傳遞給社會民眾，彰顯良法善治的功效。運用網上同步辦案、庭審錄像、執法記錄、電子卷宗等音視頻資料，使智能裁判管理信息系統更加完善，釋放裁判活力，凸顯其解釋法律、填補法律缺漏的能動性﹔另一方面，通過對案例數據的解析，不斷拓寬智能裁判的維度，便於揭示裁判智能化運行的實際情況和發展態勢，實現對智能裁判效果評估的同時，更好地指導未來的智能裁判與立法。此外，通過對收、結案情況的條線分析，適當調配審判團隊或者審判團隊與審判輔助部門之間的人員結構，謹防出現“忙閑不均”，訴訟遲延等非正常現象。

 習近平總書記指出，“沒有信息化就沒有現代化”。信息化、智能化和科學化是司法現代化的核心內容。人類社會正邁進人工智能與互聯網、大數據高度融合的時代。人民法院要順勢而為，積極主動擁抱大數據、人工智能新時代，努力創造更高水平的社會主義司法文明。裁判智能化是新時代科技發展的必然趨勢，人工智能介入審判權運行中能夠為審判權運行機制帶來難以估量的正向影響，如提升審判質效、實現司法正義等，同時也拓展了計算機科學的研究范圍，對於發現和推動認知科學及人工智能等理論研究意義非凡。然而，就智能裁判運行的實效而言，目前仍處於一個初步的、低水平階段。為此，既需要對實踐中出現的新情況、新問題做出准確反映，又需要不斷地推陳出新，使其煥發新的活力。中共十九屆五中全會為裁判智能化的發展進行了頂層設計，為該問題的研究注入了新鮮血液和要素。在統籌推進裁判智能化系統研究的基礎上，應當尊重審判一線的首創精神，在做好調研的基礎上進行總體規劃，借鑒域外人工智能發展的先進技術和理念，漸進推進改革，努力構建讓民眾可接受、具有世界領先水平的我國特色的智能裁判運行模式和機制。■

 （朱福勇，西南政法大學人工智能法學院教授、博士生導師/責編　劉玉霞）