人工智能，如何讓審判更智慧

潘睿

2016年是人工智能元年，各個著名IT 跨國企業(yè)都已經(jīng)認識到人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?jié)摿Γ瑥娏ι孀阍擃I域。而在人工智能的浪潮中，法律職業(yè)當然無法置身事外。在我國，在最高院的領導下，人工智能與司法的結(jié)合已經(jīng)成為司法改革的最強音。隨著最高院試點建設工作的展開，北京、上海、江蘇、河南、浙江等地都已各自進行人工智能應用，并取得了一定的經(jīng)驗。本文從對比國內(nèi)外人工智能法院應用領域的研究出發(fā)，分析國內(nèi)與國外應用研究存在的差距，以及國內(nèi)法院人工智能系統(tǒng)應用上存在的不足，提出了建設法院人工智能系統(tǒng)需要解決的諸多問題。

1 法院人工智能系統(tǒng)的應用范圍

隨著社會生活和法律關系的復雜化，法官無法承受法律文獻和法律案件均不斷增長的重負，法律實踐的自身要求催生了法院人工智能系統(tǒng)。在筆者看來，人工智能在法院系統(tǒng)的應用，并非僅僅用智能化將法院審判披上看似華美的外衣，也不能止步于大量囤積數(shù)據(jù)的設備安置，更不是用智能化形式與傳統(tǒng)的紙質(zhì)辦公形式進行簡單轉(zhuǎn)換，而是在人工智能的平臺上充分挖掘其各項潛力，從而實現(xiàn)法院審判系統(tǒng)智能化的全面升級。因此人工智能在法院的應用范圍應包括以下四個方面：

1、信息收集。法院人工智能系統(tǒng)的信息收集服務是指從法律法規(guī)司法解釋庫、案例庫、裁判文書庫等大數(shù)據(jù)中，通過法官關鍵字檢索進行匹配搜索，甚至能根據(jù)案件類型自動對信息進行篩選分析匯總，為法官辦案提供豐富的數(shù)據(jù)資源。對于主要依靠辦案經(jīng)驗和對法律條文的熟練掌握的法官來說，人工智能的信息收集服務能省卻法官在檢索相關法律、法規(guī)、司法解釋和相關案例上耗費的大量精力和時間，并且彌補法官因檢索不全面、記憶不準確的局限性，為法官減輕負擔，使法官能夠集中精力從事更加復雜的法律推理活動，從而提高辦案效率。

2、語音識別和圖像識別。語音識別技術能夠讓計算機把語音信號轉(zhuǎn)換為文本或命令，法院可以引入智能語音識別技術進行庭審記錄、法官合議記錄和審委會討論記錄，同時可以利用人工智能機器的深度學習技術，根據(jù)不同類型的案件設置相應的語音庫，以提高文本轉(zhuǎn)換的準確性。語音識別技術的引入不僅能夠避免因書記員質(zhì)量參差不齊導致的庭審節(jié)奏緩慢或庭審記錄遺漏等不利后果，而且能將書記員從記錄的重擔中抽離出來，大大節(jié)省了法院有限的人力資源。

3、文書撰寫。人工智能在文書撰寫的應用即基于專有法律語義分析技術和積累的裁判文書大數(shù)據(jù)，對案件的起訴書、答辯狀、證據(jù)等前置數(shù)據(jù)和庭審筆錄的內(nèi)容進行智能判斷分析后自動搜索最相似的文書，按照最高法院文書格式要求，一鍵式自動生成案件各類文書。該項應用，為法官文書制作提供便利，同時能夠提高類案審理效率，進一步緩解案多人少矛盾，助推審判工作繁簡分流。

4、輔助決策。輔助決策系統(tǒng)其實就是構建法律專家系統(tǒng)，它通過類型化案件提煉裁判規(guī)則和審判經(jīng)驗，組成推理系統(tǒng)，以便能對輸入的案件事實等法律信息進行處理，在推理系統(tǒng)的控制下模仿法官的思維對案件作出決策和判斷，為法官裁判提供參考，不僅減輕法官的工作強度和難度，而且為審判提供了類似案例的審判參考以及相對統(tǒng)一的推理標準和評價標準，輔助法官取得具有一貫性的判決，促進同案同判的實現(xiàn)，從而提高審判工作的效率和質(zhì)量。

2 我國法院人工智能應用存在的不足

法院人工智能系統(tǒng)的靈活運用建立在司法數(shù)據(jù)庫的可測量、可收集、可分析之上，但大數(shù)據(jù)并不意味著大量數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)的幾個核心特征來看，我國目前司法大數(shù)據(jù)的基礎較為薄弱。

1、缺乏大數(shù)據(jù)的完備性。以中國裁判文書網(wǎng)為例，中國裁判文書網(wǎng)自2013年7月1日正式開通以來，截止2017年5月31日，已公開裁判文書超過2900萬篇，不僅方便了大數(shù)據(jù)的采集和分析研究，而且為法院人工智能的建立提供了便利。但是，根據(jù)《2017年最高人民法院工作報告》，僅2016年全年，地方各級人民法院審結(jié)、執(zhí)結(jié)案件1671.4萬件，也就是說，目前中國裁判文書網(wǎng)公布的裁判文書還不到地方各級法院兩年的結(jié)案總量。而可采集數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)的過大差距，必然會導致人工智能在讀取可采集數(shù)據(jù)庫后，分析后的結(jié)果與預判將與實際有所偏離，嚴重影響人工智能作出的司法決策的有效性和準確性。

2、缺乏大數(shù)據(jù)的多維性。仍以中國裁判文書網(wǎng)為例，中國裁判文書網(wǎng)公布僅為各法院的結(jié)案裁判文書，而裁判文書未必能完全反映整個案件的信息及辦案過程、邏輯推理等。例如無法得知哪些維持原判的上訴案件是在一審宣判前已經(jīng)向二審法院請示過的；二審法院經(jīng)常裁定“撤銷原判、發(fā)回重審”，理由一般是“事實不清、證據(jù)不足”，但無法確切知道“事實清楚、證據(jù)確實充分”仍以這一理由被撤銷的判決比例。司法大數(shù)據(jù)庫無法從多維角度反映案件審判情況，人工智能就不能根據(jù)數(shù)據(jù)庫全面、多角度地分析問題得出最終結(jié)論。

3、缺乏大數(shù)據(jù)的共享性。由于最高院并未在信息化建設上規(guī)定統(tǒng)一的技術標準，因此各法院根據(jù)自身需要，分別與各大信息技術公司展開合作，研發(fā)法院辦案系統(tǒng)和辦公系統(tǒng)。這就導致法院與法院之間出現(xiàn)信息系統(tǒng)互不兼容，系統(tǒng)間融合共享度差的情況，影響了人工智能的分析成效。信息技術建設各自為政的局面，形成了大量的信息孤島，已經(jīng)嚴重制約了法院人工智能系統(tǒng)建設，成為構建“智慧法院”的瓶頸。

3 法院人工智能系統(tǒng)的開發(fā)策略

（一）實現(xiàn)司法數(shù)據(jù)一體化。大數(shù)據(jù)基本的運作原理是數(shù)據(jù)驅(qū)動，即先獲取全面、完備且非常具有代表性的數(shù)據(jù)，然后用很多簡單的模型去契合數(shù)據(jù)。在誤差允許的范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)驅(qū)動的結(jié)果與精確的模型是等效的。（1）這就要求我們構建打通法院系統(tǒng)內(nèi)部上下層級、跨省的完整數(shù)據(jù)體系，破除信息孤島，并達成與其他政府部門間數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。且在數(shù)據(jù)的采集過程中，除了要采集案件立審執(zhí)各個環(huán)節(jié)各個節(jié)點的數(shù)據(jù)信息，還要注重收集判決的公眾認同度、司法熱點、不同社會群體司法需求、社會經(jīng)濟發(fā)展的形勢與政策信息等。（2）如此才能建立完備的數(shù)據(jù)庫，促進法院人工智能系統(tǒng)的有效性和準確性。

（二）實現(xiàn)研發(fā)主體擴大化。現(xiàn)應用于法院的人工智能的稚嫩，暴露了僅靠計算機專家從事人工智能研發(fā)工作的局限性。法院的人工智能最終是為了能夠模擬法官的法律推理過程，其任務之艱巨可見一斑。因為對法院人工智能系統(tǒng)的研發(fā)必定需要掌握精深計算機技術的專家，而計算機專家又很難在短時間內(nèi)掌握豐富的法學理論知識，這就需要法學家、計算機學家等具有豐富的專業(yè)知識群體進行廣泛地合作與交流，并在研發(fā)過程中不斷聽取法官群體的意見，以便將開發(fā)群體和用戶群體的智慧結(jié)合起來，相互啟發(fā)，群策群力，使法院的人工智能系統(tǒng)得到發(fā)展和完善。

（三）實現(xiàn)推理模型多樣化。立足于審判實際和司法規(guī)律，針對不同類型案件特點，分析、歸納、提煉出不同類型案件的推理模式，設計多樣化的法律推理模型，并結(jié)合不同的司法實踐目的，生成不同的人工智能系統(tǒng)。而隨著不斷的嘗試和研究，法律推理模型將進一步完善，且貼合司法實踐的要求。

參考文獻

[1]吳軍：《智能時代：大數(shù)據(jù)與智能革命重新定義未來》，中信出版社2016年版，第33頁。

[2]齊奇：《大數(shù)據(jù)時代司法統(tǒng)計在審判管理中的應用與發(fā)展》，載人民法院報2013年8月19日。endprint