法律人工智能對法律職業的挑戰與應對*
——以我國法科人才培養為視角

課題組

四川師范大學，四川 成都 610066

一、法律人工智能

2017年，谷歌公司研發的人工智能程序AlphaGo以3：0的比分完勝了目前世界排名第一的圍棋世界冠軍柯潔之后，“人工智能”一詞再次占領了大眾的視野。在人工智能的研究領域中，專家們根據人工智能的智慧程度將其劃分出了三種形態：弱人工智能、強人工智能和超人工智能[1]。弱人工智能是由約翰·麥卡錫(John McCarthy|)在1956年的達特矛斯會議(Dartmouth Conference)上提出：人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智能行為一樣，而弱人工智能只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。強人工智能的概念最早由哲學家John Searle提出，其認為，當人工智能系統隨著自我學習能力的高度成熟具備了自主意識，即可視為具有了獨立人格的強人工智能，當前大多數人所熱議的“人工智能能否取代人類”的話題正是在強人工智能這一形態的輻射范圍下展開討論的。關于超人工智能，牛津大學哲學家、未來學家Nick Bostrom在他的《超級智能》一書中，將超人工智能定義為“在科學創造力、智慧和社交能力等每一方面都比最強的人類大腦聰明很多的智能”。但是，當前強人工智能或者超人工智能，我們只能試圖從哲學或科幻的角度加以解析。本文所探討的人工智能是基于弱人工智能這一形態而展開的。

目前，人工智能越來越廣泛地參與到全面依法治國的建設之中[2]。例如，2016年9月，最高檢印發了《“十三五”科技強檢規劃綱要》，綱要指出，要積極采用科技手段提高檢察工作效率，降低司法成本，大力推進檢務云和國家檢察大數據中心建設，研究基于檢務大數據的智能化服務，打造數據驅動的智能化檢務知識服務體系。這一綱要以科技強檢為指導理念，為檢察機關發展智能化檢務提供了綱領。又如，2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，提出將推進“智慧法庭”建設，建設集審判、人員數據應用、司法公開和動態監控于一體的智慧法庭數據平臺，促進人工智能在證據收集、案例分析、法律文件閱讀與分析中的應用，實現法院審判體系和審判能力的智能化[3]。公正和效率是我國司法活動的兩大主題。然而，在長期的司法實踐中，我國逐漸暴露出了因“案多人少”的矛盾激化導致司法效率低下問題，以及因證據、事實認定標準不統一而導致“同案不同判”的司法不公問題。這種情況下，將人工智能技術拓展應用在司法領域，將在很大程度上幫助司法人員完成大量可重復的機械性工作環節，彌補我國辦案輔助人員數量缺失對辦案速度的制約，助力提高司法審判的工作效率。探索將人工智能和司法實踐深度融合，將憑借人工智能所基于的大數據容量，為司法審判提供相對統一的推理和審查評價標準，緩解司法任意性問題的泛濫，有效促進司法公正。事實上，不僅在于司法領域，在立法、行政執法與全面守法等法治建設全領域法律人工智能都將更廣泛地參與其中，法律人工智能將深刻改變中國社會法治化的進程。

二、法律人工智能在中國傳統法律職業領域的現實圖景

法律人工智能在中國當下有著極為廣闊的運用空間，特別是在傳統的法律職業領域，包括法官、檢察官、律師等傳統法律職業領域對法律人工智能的應用廣泛。

(一)法官類職業

總體來說，當前在弱人工智能的自然語言處理、語音識別、計算機視覺分析技術、機器人交互等五大領域里，全國法院已經相應地進行了初步的試點建設和應用，但是大多數發展成果只能稱得上是一些“帶有人工智能元素或人工智能概念的產品”，尚不能認定為嚴格意義上的法院人工智能應用。在法官類職業領域，法律人工智能主要涉及三個方面：

1.智能審判

智能審判指借助互聯網平臺，以大數據、人工智能作為支持，通過一系列手段方式實現網上立案批量化、審理裁判智能化。在立案時，錄入相關信息及材料，即可自動生成標準的起訴狀，并在線提交法院。對符合立案條件的案件，智能一鍵生成案件受理通知書、應訴通知書、答辯通知書、舉證通知書和送達回證等文書材料，并自動生成打印郵政專遞的填錄信息[4]。同時，該平臺將裁判規則嵌入案件管理系統，實現審理裁判智能化、標準化、規范化。在開庭階段，自動圍繞雙方當事人是否存在法律關系、是否存在約定條款等事項進行要素化整理，并生成法官庭審指引，實現庭審過程的智能化。在裁判文書撰寫階段，運用裁判文書智能生成系統收集、整理案件庭審階段的所有確認信息，自動生成令狀式裁判文書稿同時，自動向法官推送相似度較高的案例，并對法官擬做出的裁判進行智能評析，有效統一裁判尺度，實現類案同判。特別值得關注的是，蘇州中級法院率先探索了智慧審判新模式——以“電子卷宗隨案同步生成及深度應用+庭審及辦公語音識別系統”為核心，構建智慧審判一體化集成解決方案。在新模式的構建中，蘇州中級法院打破了傳統法院利用人力或簡單信息化的工作方式，通過人工智能中的語音識別、語音合成、語音轉換等技術，使得智能審判成為可能[5]。

2.證據分析

證據分析是指對證據標準指引、單一證據合法、合規性校驗以及證據鏈完整性的審查判斷。隨著司法改革中“以審判為中心的刑事訴訟制度改革”的推進，2017年，上海高院研發出一套“推進以審判為中心的訴訟制度改革軟件”，名為“上海刑事案件智能輔助辦案系統”，簡稱“206”。“206”代表了人工智能在證據分析領域的最高水平。它從統一證據標準、制定證據規則、構建證據模型三方面入手，根據證據“三性”要求克服辦案人員個人判斷的差異性、局限性、主觀性，提高證據審查判斷的科學性、準確性。目前，“206”系統已經初步實現了智能識別和自動校驗的功能，未來，“206”還將具備證據標準指引、單一證據校驗、逮捕條件審查、社會危險性評估、證據鏈和全案證據審查判斷、非法言詞證據排除等20項功能。“206”的應用，首先能夠解決刑事案件辦案中存在的證據標準適用不統一、辦案程序不規范等問題。其次，由于該系統具有校驗、檢察、監督功能，可以及時發現證據中的瑕疵與矛盾，及時提示辦案人補正或作出說明，確保提請逮捕、移送審查起訴的案件符合法律規定的標準，提升辦案質量和效率，防止冤假錯案，減少司法任意性。

3.輔助量刑

輔助量刑是指法官在認定被告人構成犯罪后，只需將被告人的犯罪情節輸入電腦程序中，計算機就會根據儲存的法律條文，對被告人做出適當的量刑。早在2006年，山東淄博市淄川區法院研制了一套“電腦量刑”軟件系統，據其介紹，結果可以精確到日，從而實現量刑的數字化、精確化。但大眾對該軟件系統存在較大爭議，其在實踐中的準確度和精確度仍有待考量。有專家提出，人工智能理論中新近出現的機器學習的支持向量機理論(Support Vector Machine，SVM)可用于量刑方法中，并提出了支持向量機量刑模型(簡稱 SVM量刑模型)。示意圖如下：但由于我國目前的量刑模式基本類似于大陸法系的量刑模式，法院貫徹“以事實為根據，以法律為準繩”的原則，定罪量刑均根據刑事法律，做到“有法必依，執法必嚴，違法必究”，判例沒有法律上的效力。因此SVM的量刑算法未在我國得到探索嘗試，但不能否認人工智能對于量刑精確化的廣闊作用空間。

(二)檢察類職業

從宏觀角度來看，人工智能在我國檢察領域的應用現狀主要呈現為發展程度上由淺入深，發展空間上由點及面、由個別帶動到全面推廣的發展過程，全國檢察機關正在從不同程度上建設“智慧檢務”[6]。重點在如下方面：

1.檢務智能語音系統

隨著計算機領域語音識別技術的發展，我國檢務智能語音系統呈現出較快發展的局面。具備了語音識別能力的人工智能系統能夠自動、同步地將聲音形態的信息轉化為電子文本的形式，并且隨著系統的升級，語音轉換文字的準確率和完成方言識別的能力將逐漸提升。我國檢務智能語音系統的建設由國家部署展開，經歷了由部分省份試點到全國推廣應用的發展過程[7]。最初，2016年3月，最高檢加強和科大訊飛等科技公司的戰略合作，將安徽省人民檢察院作為智能語音試點首家單位啟動試點。隨后，在取得試點成果的基礎上，選取新疆、浙江、江蘇、貴州等地檢察機關作為首批智能語音試點單位，開始探索智能語音技術與檢察工作的融合。以今年暑假筆者和團隊成員在杭州市檢察院的簡單調研情況為例，杭州檢察機關推廣應用智能語音轉換系統進行輔助辦案之后，效果十分顯著，尤其在當事人認罪的輕刑快審案件中，原來需要12小時左右完結案件現在被縮短到了一至兩個小時，這極大地緩解了檢察人員案多人少的壓力，提高了司法效率。

2.公訴輔助辦案系統

公訴輔助辦案系統是我國推進以審判為中心的訴訟制度改革的背景下最為迫切和重點發展的一項檢察人工智能應用。例如杭州市江干區檢察院開發的“危險駕駛案件智慧公訴辦案輔助系統”自今年5月上線運行以來，一起案件的辦理從閱卷到完成文書制作僅需要20分鐘，提審只需要10分鐘，開庭僅需5分鐘，危險駕駛罪的速裁案件辦理時長從一天縮短了到一個小時，大大提高了辦理此類認罪認罰案件的效率。該系統運用階段如表1所示。

3.案管機器人

由于案管機器人綜合性、復雜性的特點，我國案管機器人在檢察領域的應用尚處雛形階段，只由個別省份優先發展。案管機器人主要包括案管大數據應用平臺、偵監公訴和執檢智能輔助平臺、績效考核等多個子系統，它在“智慧公訴辦案輔助系統”和提供法律咨詢的實體機器人之外，擴展建成了檢察機關案件辦理、對外監督和內部管理各項工作的全覆蓋、全留痕和數字化、規范化、智能化軟件平臺，貫穿整個司法辦案活動。這一應用主要建立在機器人技術的發展成熟之上。具備了機器人技術的人工智能系統能夠在一般人工智能系統只能提供單方面智能輔助之外，通過展開對話、身體指引等擬人行為實現人機交互的雙向互動，為人類提供更加全面和智能的服務。目前，案管機器人在我國檢察領域的應用情況主要是江蘇省“一枝獨秀”的單調面貌。2016年9月，江蘇省在部分區縣檢察院率先展開試點，研發并初步運行案管機器人輔助檢察工作。在取得試點成果的基礎上，2017年8月，江蘇省在全省檢察機關范圍內全面啟用了案管機器人。該系統能夠在多方面輔助檢察官辦案，除了上文提到的審閱卷宗、甄別疑點、推送類案、提出量刑意見、自動生成批準逮捕意見外，也能監督檢察官辦案，系統能自動對檢察機關辦理的每一件案件、每一個辦案節點、每一份法律文書進行全流程、全留痕式監管；還能主動推送信息，依法保障當事人訴訟權利，確保案件辦理公開透明。

表1

(三)律師類職業

從總體來說，人工智能在我國律所的應用現狀主要是通過商業大數據分析和智能法律服務的結合，從而簡化律師工作、提高律所管理效率、增加客戶滿意度[8]。

1.智能咨詢問答

2.合約審核定制

合約審核定制指通過人機交互的方式，基于大數據法律信息庫，根據不同案件的特點，審查合同文件并生成特定的法律文書。2017年，北京新橙有限公司推出了一款的律師合同條款庫可以實現合同模板的生成。例如制作一份股權轉讓合同需要從合同描述、定義、轉讓標的、轉讓價款、股權交割、經營安排、紕漏義務、聲明與承諾等條款進行書寫，該系統在眾多條款后面有相對應的條款提供選擇，律師可以根據自身的需要進行選擇，同時可以通過合同分析的詳情查詢主體的相關信息，最后生成與受委托案例相關的合同文件。律師還可以運用專門的辦公軟件實現文書的高效書寫，例如Alpha-Word-Writer-Helper，利用這款辦公軟件，不光可以實現一般Word的文字編輯功能，還可以通過審查錯別字、提示失效或未生效的法規、智能排版，通過這些實現法律文書的書寫。打破傳統Word文檔的局限性，新設的功能更好地服務于律師；還可以依據生成的法律文書，制作訴訟策略分析報告，同時增設新聞欄目還可以為律師提供及時的資訊。

3.智能檢索服務

智能檢索系統指根據律師的不同要求，在法律信息庫中快速分類檢索到相關信息，從而為制作法律文書、分析合同文本、制定訴訟策略等方面提供信息支持。目前，市面上流傳較為普遍的律師工具有聚法案例、訴訟案例、威科先行法律信息庫等，該類工具主要提供案例、裁判文書的法律信息檢索服務，并針對內容涉及外國法領域的案件，根據雙語系統支持中英文對照。此外還有Alpha系統能提供包括法律檢索服務，還能提供更多律所管理、項目管理、客戶管理、文書寫作、客戶溝通等多種功能，律師利用Alpha基礎數據庫實現檢索裁判文書、專業文章、實務指南、庭審直播的工作；并且律師利用大數據案例庫來檢索指導性案例和公報案例，這些案例可以按照不同的案由(法院層級、地域、年份、標的)不斷細化找到相對應的案例。

事實上，目前人工智能對傳統法律職業的介入雖然已經較為廣泛，但是還遠遠沒有達到深入、系統的地步，在不同職業領域具體的行動路線與展開方式不盡相同，預示著傳統法律職業的危機又不甚清晰。

三、法律人工智能對法律職業的挑戰與應對

(一)法律人工智能對法律職業的挑戰

目前來看傳統法律職業面臨著法律人工智能帶來的重大挑戰：一是，重復性、機械化法律事務性工作將被取代。英國大法官首席信息技術顧問Richard Susskind在2017年“法律+科技”領軍者國際峰會上指出，“機器之所以能夠超越人類，是因為它們處理問題的能力、處理數據的規模，比所謂專家要大得多，也深刻得多。”以法官類職業為例，法院“案多人少”的現狀要求法官必須完全從行政事務中抽離出來，專注辦案，提高司法效率，有效行使審判權。但繁雜的行政性工作與少量的司法輔助人員形成了顯著矛盾，加之法律人對于職業的要求日益增加，很少再有法律專業人士愿意從事司法輔助工作，法律人工智能的作用得到了很好體現。由于司法輔助工作多為重復性強、機械化的工作，例如宣布法庭紀律、整理、裝訂、歸檔案卷材料、記錄庭審內容等，均可以通過算法編程，交給法律人工智能完成。由此，書記員則可以從自己的龐雜的工作中脫身，輔助法官助理完成部分工作，以減輕法官的工作壓力。同樣，在其他傳統法律職業領域，法律事務性、輔助性工作的需求將被大大壓縮。二是，客觀性、模式化法律工作將被壓縮。上海刑事案件智能輔助辦案系統帶來了很好的啟發，令人意識到對于固定化、模式化、客觀性強的工作，法律人工智能已經可以完成。例如法律文書的撰寫、證據的審查、基本法律問題的解答等，都可以將其模式化，由專家團隊根據自己的經驗和數據庫中的數據為法律人工智能提供所需材料和樣本，使其完成上述工作。未來，隨著人工智能技術的不斷發展，法律人工智能自我學習的能力也將不斷完善，對于無需法律人價值判斷和創造力的工作，均可以交由法律人工智能完成。因此，傳統法律職業領域正遭遇著嚴重的危機。德勤最近的一項研究表明，技術進步已導致法律業減少了約3.1萬個工作崗位(包括法務秘書)，而且還有39%的工作崗位在未來20年將面臨被機器淘汰的“高風險”。

但是，法律人工智能并不是萬能的，至少在強人工智能到來之前，法律職業并不會消失。因為，法律的作用是調節社會矛盾、維護人與人之間的和諧與社會的公正，正因此，在運用法律解決問題的同時還應當考慮人之常情、道德觀念、價值精神等因素。基于司法穩定和社會安全性的需要，對司法的保障作用基于其職業本身的能動性和所掌握的權利的權威性，這是法律人工智能所無法取代的。正如全國人大代表周喜玲所說，在現階段，人工智能幫助我們處理大量數據排查、統計分析和儲存記錄，但是“替代不了司法人員的自由心證、偵查判斷、庭上智辯”。也就是說，盡管人工智能在固定化、有確定標準性的事務中存在優于人類的客觀優勢，但結合司法活動的復雜特性來看，“對于法律問題的解答需要在利益、人情、機會等各方面上進行權衡，需要具有真正理解現實社會的能力。”

(二)法律人工智能的積極應對——以法科人才培養為視角

在人工智能時代即將來臨的背景之下，面對人工智能對法律職業的挑戰，以高等法學教育的法科人才培養為視角，對法律人工智能背景下高等法學教育的調整和變革提出建議。

第一，創新教學理念并能在教學實踐中切實貫徹該理念。將人工智能時代下高等法學教育的目標定位于：培養一批能夠適應信息化核心能力要求的復合型、應用型、現代化的優秀法科人才。惟其如此，才能夠順應人工智能時代的要求。

第二，適應法律人工智能的發展需要調整專業和課程設計。人工智能與法律融合的頂層思維在于科技與法律的跨界，這便對高校提出了培養同時具備技術理論與法學知識的人才的要求[10]。雖然當前各主要高校法學專業都設置有“計算機基礎應用”、“數據庫技術與應用”等網絡技術常識方面的必修課程，但實際上此類課程與法學專業課彼此分離，法科生并未考慮將兩者結合起來學習，前者甚至成為“虛設”。因此高校法科教育應當做出如下調整：依照我國《新一代人工智能發展規劃》的部署，“在原有基礎上拓寬人工智能專業教育內容”，在專業設置增加一類上“法律人工智能專業”，重視人工智能和法學專業教育的交叉融合，形成“人工智能+法律”復合專業培養新模式。在傳統法學專業內部，在課程設置中部增加一門“法律信息學”，即主要以人工智能和法律為核心，進行法律、信息學、智能技術、邏輯和哲學等跨學科領域的學習[11]。鑒于智能語音同步轉錄等技術的推廣對書記員等記錄人員的解放，法學專業可以考慮在課程設計中簡化甚至刪除“庭審速錄”等漸趨落后的課程。

第三，創新教學方法。在法律與人工智能融合的時代下，高校法學教育應當在理論聯系實際總方針的指導下，著重在實踐性教學中探索以下變革：借鑒“卓越法律人才培養計劃”中與法律實務平臺合作的教學方法，探索將課堂理論教學與走進已成功運用法律人工智能系統的單位相結合，培養法科生對法律智能化深入學習鉆研的興趣[12]。這一點也契合了《規劃》提出的“加強產學研合作，鼓勵高校、科研院所與企業等機構合作開展人工智能學科建設”的意見。借鑒武漢大學等高校建立類似“法學實驗教學中心”等的平臺或者專門籌建類似于西南政法大學的“人工智能法學院”，注重法科生對法律智能系統的操作體驗和自主研究與創新設計能力等。

[ 參 考 文 獻 ]

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