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司法裁判智能化的表达与应用     朱福勇    2021年05月31日15:15

社会经济的发展、科技进步、法治文明和司法改革催生了司法裁判的智能化,且在实践中产生显性功效,这也是建构智慧法院的最佳诠释。随着习近平总书记关于“深化司法体制改革与现代科技结合”重要指示、十九大提出的“互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合”要求、国务院《新一代人工智能发展规划》关于“智慧法庭”这一战略部署、教育部《高等学校人工智能创新行动计划》关于“推动智能司法应用示范”要求,以及《最高人民法院关于加快建设智慧法院的意见》等稳步推进,深化对司法裁判智能化的研究,为审判赋能,释放审判新活力,对提升审判质效,减少枉法裁判,实现让民众在个案中感受到公平正义的既定目标尤为迫切和必要。

 一、司法裁判智能化的功效

 (一)预测裁判结果

 司法裁判通常以成文法规范为大前提,以案件事实为小前提,将案件事实涵摄于成文法规范之下,只要满足法律规范所有要素被穷尽描述,法律事实被具有法律规范所描述要素刻画,且保证语言、思想与现实具有相同的逻辑一致性,便推导出符合立法者旨意的裁判结论。尽管司法三段论存在缺陷,也受到诸多批驳,但是其仍表现为司法裁判的常态,从而奠定了裁判智能化的理论基础。由此推之,在人工智能语境下,通过构建要素标签体系、法律和案情要素的复杂网络,针对可归纳案情要素进行挖掘关联的案情要素,提取出主要特征,可根据对应的规则进行案情要素归纳。换言之,即基于提供的法律法规库、证据数据库、裁判方法库等大数据,利用自然语音识别、图文识别等智能技术,提取案件关键要素,建立要素标签的知识图谱,为上层提供案件的要素集,自动输出要素分析的裁判预测结果。

 (二)达至“类案类判”

 “类案类判”是指将一个待决案件与一个先决案件(或指导性案例)从案件的关键事实和案件事实所涉及的主要法律关系进行对比,若两个案件在这两个方面同时均具有“相似性”,则应当判定属于“类案”,对“类案”形成相同或相似的裁判结果。它既是维护司法权威和司法公信力的关键手段,也是“法律面前人人平等”这一宪法原则的有力彰显;既是权利与义务对等和社会和谐稳定的条件,又是全方位地推进依法治国的客观要求,更是一种形式公平,符合社会公众对公平理念的认知。在“开放结构”理论的指导下,裁判智能化更具深度和广度的应用,基于案情要素与法律适用要件的法律适用自动判别在司法裁判中运用,完全能够解决常规性案件的“类案类判”问题。而对于非常规性案件,人工智能技术只能通过深度学习,指明裁判路径,更多的情况下,把指导性案例智能推送并加以参照适用,以求达至“类案类判”。

 (三)提升诉讼效益

  高效、经济达至个案公正是诉讼的终极目标。可见,成本与收益是诉讼考量的重要因素。司法裁判智能化首先需要直视的是人工智能与法官的关系问题。我国理论界与实践界普遍认为,人工智能是法官的重要辅助力量,不能完全取代法官,无法像法官一样对案件作出有温情的公正判决。法院如果让人工智能超出辅助性手段的范畴而全面应用于审判案件,甚至在很大程度上取代法官对案件作出判断,很可能把司法权引入歧途。由此可见,司法裁判智能化并非由机器代替法官进行裁判。该智能化一方面表现为提升诉讼效益,抑制法官的恣意、妄为,使审判的公正与效率得以彰显;另一方面,在司法改革背景下,智能裁判让法官从日益繁重、简单琐碎和重复性的劳作中解脱出来,一定程度上,化解人案矛盾突出问题。

 二、司法裁判智能化运行的困境

  智能裁判是新时代科技发展的必然趋势,对预测裁判结果、实现“类案类判”和提升诉讼效益具有显性功效。然而,成文法的非圆满性、OCR技术的不成熟性以及相关智能裁判制度缺失等原因,一定程度上,抑制裁判智能化的运行实效。

 (一)案例数据抑制智能裁判的生成

 案例数据的充足信息是裁判智能化运行的基本前提。在英美法系国家,由于先例成为法官的判案依据,遵循先例的判决既体现对前辈经验和智慧的尊重,又可以借助于已经确立的标准来解决新的案件,节省了大量的时间和精力,判例资源较为丰富。普通法司法推理建立在逻辑推理的基础上,一是从以往判例中抽象出一般原则或规则,运用从特殊到一般的归纳推理方法;二是从一般原则或规则出发,推出适用于当前案件的具体裁判规则,适用从一般到特殊的演绎推理或类比推理方法;三是以推出的裁判规则(大前提)+案件事实(小前提)→个案判决结果(演绎推理的三段论)。在大陆法系国家,通常运用司法三段论推演裁判结果。由于判例属于非正式的法律渊源,通常承认判例在事实上的拘束力,因而判例的指导性地位与作用十分有限。纵观我国裁判文书网,公开的裁判文书数量有限,且可搜索到的裁判文书基本上均简化了最重要的说理部分,缺乏统一标准和可参考性,有瑕疵,甚至还存在“类案异判”等情形,一定程度上,抑制智能裁判的生成。

 (二)算法“黑箱”制约智能裁判的公开

  以符号和程式为表现形式的算法,代表着人工智能决策的逻辑结构,旨在正确认识、提炼、总结法律决策的规律,并据此归纳、预测裁判结果的法律模型尤其是成功模型。在智能裁判系统中,处于核心要素的算法应用型塑裁判模型,抑制法官恣意、妄为,释放审判张力,使当事人最大程度的感受到司法公平与正义。目前,算法存在的算法偏见或歧视、算法不透明、算法权力嵌入审判中风险等,且其被很多科技公司作为商业秘密予以保护,难以知晓算法的实际运作过程和某个具体行动背后的逻辑,既与让民众在个案中感受到公平正义的法治目标有差距,也背离了司法裁判智能化的初衷。审判公开是司法公正重要组成部分,裁判原则欲达至社会民众信服、可接受的裁判结果,须在公开裁判结果的同时,使智能裁判的过程公开、透明。

 (三)技术瓶颈限制智能裁判的应用

  从本质上说,以芯片为核心的算力是大量高性能硬件组成的机器计算能力,是人工智能发展的技术保障,也是人工智能发展的动力和引擎,只有把算法、算力和数据叠加,使其相互配合与协作,才能发挥裁判智能化的功效。目前,域外对裁判智能化的运用存在两种不同观点:一种观点是对裁判智能化前景持乐观的态度,认为人工智能技术与审判权运行的结合,使两者相互促进与完善,但这取决于算法的逐步优化、计算机硬件的升级以及物美价廉的智能司法服务的出现;另一种观点认为,由于目前获取的数据可能并不可靠、算法标准模糊且未达到公开透明程度,盲目地将人工智能技术引入司法裁判之中可能会产生一系列新问题、新冲突。实践中,通用智能技术适用于法律场景在域外得到了印证。对此,我们认为,大量应用于审判实践的人工智能属于弱人工智能,即通过智能辅助机器收集审判实践中的海量案例数据,加以认知、整合、分析,找出规律,为法官提供服务。这种弱人工智能技术的核心是神经元网络与深度学习,亟待需要解决的是诸如自然语言处理技术的精准度不高、智能语音识别技术难以分音记录、法律推理模拟技术难题、案件要素抽取的高难性等技术瓶颈,以型塑案件的智能裁判模型。

 (四)人才匮乏制约智能裁判的推进

  长期以来,司法界与人工智能互有疏离、隔阂。近年来,虽出现相互融合之趋势,但短期内难以解决缺少通晓人工智能技术基础原理的人才,对法律知识以及审判实践精通的问题。实践中,由于法官对人工智能技术知之甚少,且与人工智能技术人才交流与互动不足,使裁判智能化推进处于一种相互独立、疏远的尴尬窘境。就现实而言,各级法院推出的裁判智能化运行平台,一些法官以设备设计有缺陷、不好用等借口,固守传统的裁判方式,将智能设备和运行平台弃置一边,尤其是审判部门中有相当部分人员认为信息化、智能化与己无关,在行动上迟缓,甚至抵触,难以与裁判智能化推进形成和谐、持续的连贯状态,甚至还有一些资深法官对智能裁判持反对意见,上述情形着实制约裁判智能化的有序推进。

  三、司法裁判智能化的优化路径

 (一)完善案例数据库

  数据库建设是人工智能建设的基础,任何一个人工智能的发展均离不开海量数据的辅助。同样,智能裁判重要基础是对标准的裁判文书提炼其共性,若裁判文书不具有可参考性、代表性,则人工智能系统提炼出的案例规则将对裁判活动造成致命的打击。为此,需要构建一个包含海量优质数据的具有标准一致、可参考性的裁判文书全数据库,该数据库囊括尽可能多的裁判文书,既有当下法律数据,又有历史数据,并注意对该裁判文书的筛选、清洗,运用法律知识及统计学方法提取影响案件裁判的因素。同时,整合法院、检察机关和律师事务所等司法领域的各类数据,不断使裁判文书全数据库中的数据接近于全样本、全数据,以便为裁判智能化运行提供不竭的数据基础。在此基础上,借助案例数据、机器学习和自然语言处理等高科技技术,从全数据库中挖掘出与待审案件最具有相关性的案例、证据和数据,通过对案例数据蕴含信息的分析与解构,挖掘案例数据潜在的有用价值,提炼裁判规则,为待审案件提供精准的可靠的预测与预判。

 (二)增强算法的可解释性

  针对确定的数据输入和输出无法还原黑箱的计算过程,一方面,需要由最高人民法院委托并监管智能裁判系统研发公司,将其重心从利润转变为公平正义,赋予其程序说明义务,使算法在智能裁判运行中处于监管之下。在庭审中,向当事人、审判组织及社会公众公开算法是如何获得裁判结果的运作过程,消除民众对算法的怀疑和不信任,并感受公平正义的过程;另一方面,以算法的可解释性来打开算法“黑箱”,在从数据使用、算法设计、算法目的、算法标准确定过程中,解决暗藏着算法偏见甚至算法歧视的同时,要求使用算法决策的系统和机构,将可能出现的技术漏洞及风险予以考虑并告知法官,就算法的运作过程和特定的裁判结果向当事人和社会民众进行解释说明——该解释说明要有助于当事人和社会民众对算法运行过程的了解,以及对算法推介裁决结果的可接受度。

 (三)强化智能技术的研发力度

  基于现有的法律条款、司法解释、规范性文件和指导案例,利用司法和自然语言理解领域专家知识,建立科学完备的要素标签体系。依据已构建的要素标签体系和知识规则,采用自主研发的交互式层叠注意力机制,神经网络模型对实体短语类和连续文本类的事实要素分别建模,标注出要素的起始位置和终止位置。依据要素泛化描述的知识规则,对要素的语义内容进行归纳,根据已有知识积累进行案情要素的归纳,同时自动挖掘法律关注的要点,为要素归纳提供新的知识,建立知识规则及其对应法律的链接,为后续的推荐任务建立法条索引。在此基础上,构建法律条款理解与专家知识融合的法律知识库技术,基于历史数据将案情事实中与引用法条中对应的适用要件进行标注,得到覆盖当前案由法规的训练语料,继而构建交互式神经网络打分模型,输出当前要素与法律构成匹配程度。在应用阶段,基于案情要素的抽取结果,对法律知识库进行检索,找到适用要件匹配的法条,予以推荐,同时对案情要素抽取归纳后结果所链指的当前集合中未包含的同案由法条推荐,防止出现法条遗漏情形的发生。

  (四)提升智能裁判的应用水平

  最高人民法院《关于深化人民法院司法体制综合配套改革的意见——人民法院第五个五年改革纲要(2019—2023)》指出,“贯彻实施网络强国战略,全面建设智慧法院。牢牢把握新一轮科技革命历史机遇,充分运用大数据、云计算、人工智能等现代科技手段破解改革难题、提升司法效能,推动人民法院司法改革与智能化、信息化建设两翼发力,为促进审判体系和审判能力现代化提供有力科技支撑”,为裁判智能化指明了方向。在今后一个时期,智能裁判的应用,一方面体现于对智能裁判系统的应用,即把案件的相应要件、要素输入系统后,系统根据案例信息库和法律信息库的海量数据推荐裁判结果,把法治意识和法治规则传递给社会民众,彰显良法善治的功效。运用网上同步办案、庭审录像、执法记录、电子卷宗等音视频资料,使智能裁判管理信息系统更加完善,释放裁判活力,凸显其解释法律、填补法律缺漏的能动性;另一方面,通过对案例数据的解析,不断拓宽智能裁判的维度,便于揭示裁判智能化运行的实际情况和发展态势,实现对智能裁判效果评估的同时,更好地指导未来的智能裁判与立法。此外,通过对收、结案情况的条线分析,适当调配审判团队或者审判团队与审判辅助部门之间的人员结构,谨防出现“忙闲不均”,诉讼迟延等非正常现象。

 习近平总书记指出,“没有信息化就没有现代化”。信息化、智能化和科学化是司法现代化的核心内容。人类社会正迈进人工智能与互联网、大数据高度融合的时代。人民法院要顺势而为,积极主动拥抱大数据、人工智能新时代,努力创造更高水平的社会主义司法文明。裁判智能化是新时代科技发展的必然趋势,人工智能介入审判权运行中能够为审判权运行机制带来难以估量的正向影响,如提升审判质效、实现司法正义等,同时也拓展了计算机科学的研究范围,对于发现和推动认知科学及人工智能等理论研究意义非凡。然而,就智能裁判运行的实效而言,目前仍处于一个初步的、低水平阶段。为此,既需要对实践中出现的新情况、新问题做出准确反映,又需要不断地推陈出新,使其焕发新的活力。中共十九届五中全会为裁判智能化的发展进行了顶层设计,为该问题的研究注入了新鲜血液和要素。在统筹推进裁判智能化系统研究的基础上,应当尊重审判一线的首创精神,在做好调研的基础上进行总体规划,借鉴域外人工智能发展的先进技术和理念,渐进推进改革,努力构建让民众可接受、具有世界领先水平的我国特色的智能裁判运行模式和机制。■

 (朱福勇,西南政法大学人工智能法学院教授、博士生导师/责编 刘玉霞)

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