人工智能與法治關系辨析

摘要：人工智能這一科技驅動下的經濟增長點能否成為法治增長點，是一個值得認真思考的問題。人工智能的本質是一套程序，它是由算法和數據結構組成，不能導致良法的出現，因為良法是一個社會實踐問題，離不開人類的價值評判，而算法作為人類物質條件束集，無論在哲學層面還是在現實層面都缺乏實踐的能力;人工智能體現的是策略化思維，強調程序的預測控制功能，而審判是規范思維，強調程序的表達功能，法官依靠對法律的信仰而非記憶來裁判案件，這種非博弈化的行為是人工智能所無法效仿的;人工智能能夠儲存、分析海量的數據，但司法需要的是經驗，而經驗是人類生活的綿延內化并非數據的符碼化排列，二者不可通約，更不可替代;毋庸諱言，人工智能在司法改革中發揮了積極作用，但為了進一步深化改革，也要看到其不足之處。法治的實現更應注重制度建設，人工智能應在這一基礎上發揮自身優勢。

關鍵詞：人工智能;司法改革;互聯網;信息化

中圖分類號：D9200;TP18 " 文獻標志碼：A " 文章編號：1008-5831（2021）03-0160-09

隨著科技的進步，人工智能發展進入了新的階段。新時代人工智能呈現出深度學習、跨界融合、人機協同等特征，而司法人工智能就是人工智能深入發展的一個重要領域。2016年出臺的《國家信息化發展戰略綱要》提出了建設智慧法院的要求，要提高案件受理、審判、執行、監督等各環節信息化水平，推動執法司法信息公開，促進司法公平正義;《人民法院信息化建設五年發展規劃（2016—2020）》則更為具體地從“全面覆蓋、移動互聯、跨界融合、深度應用、透明便民、安全可控”等幾個方面對建設人民法院信息化3.0版提出了要求;2017年出臺的《新一代人工智能發展規劃》則更為全面地提出了要建設集審判、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，通過司法人工智能建設，實現法院審判體系和審判能力智能化。2019年出臺的《最高人民法院關于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）》深入提出，要全面推進智慧法院建設;推動建立跨部門大數據辦案平臺，促進語音識別、遠程視頻、智能輔助、電子卷宗等科技創新手段深度運用，有序擴大電子訴訟覆蓋范圍，推動實現審判方式、訴訟制度與互聯網技術深度融合，構建中國特色社會主義現代化智慧法院應用體系。然而，人工智能在什么情況下會促進法治的實現，這是一個值得認真思考的問題。這種問題的提出不僅反映了人們對法治社會的向往，還反映出人們對構建法治社會方法創新的迫切希望。但是，人工智能能否堪此大任？它有哪些局限性不應忽視？本文將對此展開分析。

一、良法并非算法

公正是法治社會的體現，而什么是法治，最經典的回答就是亞里士多德在《政治學》中的表述，即“已成立的法律獲得普遍的服從，而大家所服從的法律又應該本身是制訂得良好的法律”[1]。法律是否獲得普遍服從是個事實層面的問題，法律本身是否是良法則涉及價值層面的問題。那么，如果人工智能能夠解決良法的問題，才能說它很有可能實現法治，但事實并非當然如此。因為人工智能的本質就是一套計算機科學中的程序，所謂程序，瑞士計算機科學家尼古拉斯·沃斯于1976年提出了一個著名的定義，即程序=算法+數據結構。而算法則是程序的關鍵，數據結構為算法服務。所謂算法（Algorithm），美國計算機科學家、算法和程序設計技術的先驅者唐納德·克努特認為，它就是一個有窮規則的集合，這些規則給出求解特定類型問題的運算序列[2]4。那么這種有窮性的運算序列集合能解決良法問題進而實現公正嗎？筆者認為不能，原因如下。

（一）良法是個實踐問題

法律是否良善不只是一個形而上的思辨問題，更是一個實踐問題。法律內容如何規定才適當，這與社會發展密切相關，雖然無論在形式層面還是宏觀層面上，法律應當具備哪些要素，應當遵循哪些原則，法學界已基本達成共識：前者如法律應當公開，不應當溯及既往等，后者如法律要限制權力濫用、保障人權等;但這些還只是良法的必要條件，如果要真正實現良法，良法的充分條件也是應當探究的，而這就涉及到實踐的哲學。正如歷史唯物主義認為的那樣，全部社會生活在本質上是實踐的，問題不在于解釋世界而在于改變世界。人類的社會生活不是一個脫離感性生活的精神的自我運動，而是一種具有對象性（gegenstndliche）的活動，馬克思深刻指出：“人的思維是否具有客觀的真理性，這不是一個理論的問題，而是一個實踐的問題。”[3]實踐就是人們在一定客觀條件制約的基礎上，不斷完善改進的活動，是人類主體與客觀世界的內在與外在的辯證運動，既是內在性的外化也是外在性的內化，既是認識也是行動[4]。然而，這并不意味著原地打轉，而是既是重復也是創造，人不斷地自我重復同時也通過自我創造本身而不停地革新[5]。人類的實踐是一種帶有總體性的意識與物質相互影響的一個未完成的、不斷超越的活動。

然而，算法這種有窮規則的集合只不過是一個已完成的人類經驗的累積，只不過采用了新型的處理模式而記錄得更加全面。但從哲學層面看，這仍只不過是人類已經創造出的物質條件的束集，而這種物質性的因素本身并不能決定人類的發展方向，否則這就無異于18世紀的機械唯物主義決定論了。然而，馬克思主義的實踐哲學不是庸俗的物質決定論，在面臨如何制定良法的問題時，現有物質條件并不能當然地給出結論，仍需要人類主觀的探索，雖然這種探索是在一定的現有條件的框架下進行的，但并不因此就喪失重要性。所以，算法這種新型的物質條件并不因為其采取了電子化的形式而改變其本質，它無法代替人類在歷史中的主體地位，公正與否是一個應當在實踐中解決的問題，美國法學家波斯納認為，實踐理性就像一個雜貨箱，里面有掌故、內省、想象、常識、設身處地、動機考察、言說者的權威、隱喻、類推、先例、習慣、記憶、經理、直覺以及歸納，就法律而言，實踐理性的特殊意義在于，它可以高度肯定地回答一些倫理問題[6]。所以，面對社會條件的變化，算法無法作出恰當的判斷。因為物質條件本身并不會自動地產生實踐，它僅僅是作為實踐的一個場域，在人類對象化的過程中作為約束條件，既促進又阻礙地與人類社會的發展發生聯系。即便從積極方面來講，外部物質條件對人的助力也不是有目的的操控，而只是在宏觀層面為人的對象化創造了條件。從歷史唯物主義角度看，算法這種人類社會發展一定時期的科技產物，其本身無法脫離開人類而獨自決定歷史的發展。那么，就作為物質條件而言，算法本身無法成為實踐的主體，進而無法實現良法的制定。

（二）良法需要價值評判

良法的制定從哲學的層面看是實踐問題，但在實踐過程中，良法與人類在面對選擇時需要做的價值評判分不開。也可以進一步說，良法的制定是人類價值評判的結果。法律是一種社會科學，而社會科學與自然科學有著不同的邏輯基礎。二者在認知對象、使用工具、研究方法上均有各自獨特之處。大體而言，社會科學強調對意義的探尋，強調對“善”的認識及其實現，而這就無可避免地涉及價值判斷。甚至韋伯更為激進地認為，正是因為人們相信終極價值觀念的超驗性，經驗知識才得以獲得范疇上的整理進而為人類把握[7]。雖然超驗性的價值觀并不存在，但韋伯表達出的相對于自然科學的研究，社會科學研究的獨特性在于其與價值判斷存在密切聯系的觀點還是很中肯的。而在與價值判斷關聯更為密切的人文科學，相關研究也不是只停留在對象層面的分析觀察，而是一種心智活動的發生，這不是一個簡單的流水賬，而是一種不斷更新開始而又從來不能達到確定目標的行動[8]173-174。簡言之，人文科學的邏輯就是去詮釋符號，揭示出隱藏于其中的意義，把源自符號中的生命展現出來，教導人類[8]138。法律是人類文化特有的符號，如何將法律制定好，這是自然科學追求“真”的研究方法所不能涵蓋的，而是需要與之不同的認知方式來確定。價值判斷得以發生就是人類思維獨特運作的結果。但算法并不能實現這一人腦特有的功能，這可以從兩個角度分析，一個是從算法的本質角度分析，一個是從算法分析角度分析。

就第一個角度而言，算法的本質是一種人工語言。而關于人工語言能否完全反映世界的問題，20世紀興起的邏輯經驗主義、邏輯實證主義在對邏輯與世界關系的探討中就曾涉及過。邏輯實證主義認為人類之前討論的哲學問題主要是自然語言不嚴密，如果能設計出一種人工語言，哲學上的難題便迎刃而解。羅素就曾提出過要設計出一種人工語言來代替自然語言的構想，卡爾納普的《世界的邏輯構造》更是雄心勃勃地要以邏輯來統構世界。但后期的日常語言哲學家指出，人類的交流不僅僅是一個以言表意的過程，還是一個以言取效和以言行事的過程[9]。而正是人類語言的這種超越邏輯層面的多維度意義為包括目的解釋在內的法律解釋提供了理論基礎。人工語言卻忽略了自然語言的這個層面，邏輯實證主義的人工語言構造世界的想法過于簡單。而且人工語言無法處理價值問題，卡爾納普就認為價值判斷僅僅是一種情感的表達而沒有太多意義。但實際上，后期邏輯實證主義哲學家克拉夫特認為，價值判斷也具有事實內容和認知意義，對象的特性和主體的態度之間的關系不應忽視[10]。所以，算法這種人工語言的變種由于缺乏價值判斷的能力，所以無法實現良法的制定。按照克努特的解釋，從算法運作的角度看，算法實際是一個“輸入”與“輸出”的過程[2]5。但實際上“輸出”其實是這樣一種結果：它是僅對“輸入”而言的“輸出”結果，并非針對“輸入之前的被計算對象”的結果，嚴格地說，輸入結果和被計算對象只有“擬像”的關系，輸出結果實際上與被計算對象毫無關聯。它們之間如果有關聯的話，也只是外在于被計算對象對這個結果的“詮釋”[11]。

就第二個角度而言，算法分析就是對算法優劣的分析，是“對一個算法所需要的資源進行預測”[12]，眾多算法中哪一個會被認為是最優的，也就是算法的價值觀問題。算法的判斷標準可以分為以下幾個類型：（1）運算時間的長短;（2）算法本身是否簡單;（3）與計算機硬件是否適應[2]6。然而這些判斷標準總體上是效率導向型的，強調算法要設計得速度最快，成本最低，效率最高，這在某種程度上看依舊是功利主義模式。而這與法律所追求的公正的目標背道而馳。因為在提升算法性能時，那些從效率角度看認為可以被節約掉的因素，很有可能從法律角度看恰恰是不應當節約的。比如，程序公正就無法從效率角度得以證成。

綜上，算法這種作為人類物質條件束集的人工語言，無論在哲學層面還是在現實層面都缺乏獨自實現公正的能力，這也是人工智能的主要局限所在。

二、審判不是博弈

審判的本質是裁判者在中立地位上，對當事人爭議依照法律作出裁判的過程。人工智能能否比人更能勝任這份工作，不僅不會枉法裁判，而且還會作出恰當的判決呢，這應當從審判與人工智能各自遵循原理分析。

（一）規范思維不同于策略思維

法官的審判思維是一種規范思維，這是由審判架構所決定的，在審判中，法官應保持中立、居中裁判，這是司法的基本原理。這種中立地位要求法官在裁判時不僅不能有任何偏私，而且不能站在雙方任何一方的立場上進行審判，也不需要預知審判結果的未來影響來決定當下應當如何判決，法官只需遵照法律規定來對案件進行裁判，正所謂法官除了法律就沒有別的上司。這種思維就是一種適用規范的思維，它的特點就是地位中立，不為任何一方謀取利益，即便結果對某些人有利，但這也是規范適用的結果，而非法官故意為其謀利所致。而人工智能的思維卻與此不同，它不是一種規范思維，而是一種策略思維。人工智能的智能從表面上說，是具有一定的推理、學習并實踐的能力;從根本上說，人工智能的這些能力是在大量過往數據基礎上對未來情況的種種假設，然后決定如何行動，并在行動時繼續收取相關信息來決定下一步行動計劃的能力，這歸根結底是對數學、博弈論和邏輯跨學科的綜合[13]18。基于這種理論，人工智能是一種策略化的智能，其主要是預先計算出各種不同的后果，進而按照有利于目標實現的方式為當下采取的行動提供決策依據。正因如此，人工智能主要應用于物聯網服務領域、醫療領域、網絡安全領域、智能戰爭領域、金融領域等單向利益最大化的領域之中[13]2-4。因為這些領域都是主體通過完成目標化的客體達到一定要求的高度策略化結果的領域。與規范思維不同，策略思維排斥中立者，它為一方主體在其與其他主體相互競逐的過程中獲取優勢而出謀劃策，這不過屬于博弈論的變種而已。這種方式更適合當事人預測自己的訴訟結果，而非法官審判案件。

進一步說，兩種思維不同的原因是經濟理性與法律理性不同的結果。策略思維是經濟理性應有的思維，規范思維是法律理性應有的思維。二者最為抵牾之處在于，經濟理性是結果導向的，希望通過最有效的方式實現自身利益的最大化，它對待規則持工具主義立場，即遵守規則是不得已的，如果每個人都不遵守，社會將陷入混亂;而法律理性是價值導向的，它希望通過對權利的保護來維護正義，對待規則持目的主義的立場，規則需要遵守，并非不遵守會就會導致社會解體，而是其本身值得遵守。即便是實用主義法學，其仍然強調合乎情理的判決，否認機械式的法官，波斯納認為實用主義審判的最終標準是合乎情理，“沒有什么運算法則可以在法治與個案后果、連續性與創造性、長期與短期、系統性與個別性、規則與標準之間達到正確的平衡。實際上，對于想成為實用主義者的法官，并沒有什么太多可以講的;我只能說你要在考慮所有因素后盡量作出最為合乎情理的判決” [14]。所以，人工智能這種隸屬于經濟理性的策略思維無法代替法律理性下的規范思維，二者實乃大相徑庭。

（二）程序的表達功能不同于程序的控制功能

無論在審判中還是人工智能運算中，程序都很重要，這似乎成為二者可以通約的橋梁。但是，僅憑形式上遵循程序的表現而認定二者有某種內在相似性這種觀點過于樂觀，它忽視了程序本身具有的不同層面的含義。有兩種對待程序的觀點，一種是工具主義的程序觀，一種是規范主義的程序觀。前者強調程序的結果，后者強調程序本身[15]10-11。有人認為人工智能會嚴格遵守程序，不會出現程序錯誤，進而認為其可以法治。這種觀點只是片面注意到了工具主義程序觀的控制功能，而忽略了規范主義程序觀的表達功能。法律程序從形式上看是對審判過程的控制，既要防止權力濫用，又要維護當事人權益，但這并不是法律程序的主要功能。法律程序作為人類解決糾紛的過程不同于物理意義上的操作程序，法律程序與審判的公正結果密切相連，而審判結果公正與否在程序上看也并不是程序是否得到機械遵守這么簡單，而是涉及程序是否發揮了使當事人意見得以表達的功能。從社會學層面看，公正的體現在于裁判結果的接納，而人們對裁判結果是否接納，并不只是一個結果是否對自己有利的問題，它在一定程度上還是看自己是否在審判程序中獲得了尊重。社會學研究顯示，人們之所以認為自己是有價值的，是由于他們獲得了社會群體的認同。如果司法機關愿意聽取自己的陳述并且考慮他們的意見，就表明其社會地位的認可。即便審判結果對他不利，他也會接受。所以“人們非常在意他們是否受到了裁決者的禮貌對待，也非常在意裁決者是否像對他人那樣對待自己，以及是否對他們的權利表現出應有的尊重”[15]282。這也是審判程序表達功能的作用，而這種程序的表達功能不是單憑程序的周密設計、機械實施就能實現，它的實現體現在程序運行中主體之間的多方位溝通。而人類之間的溝通是不能通過智能程序代替的，一方面因為人類語言不同于人工語言，它還具有其他層面的意義。甚至有些從邏輯角度看屬于重復、冗余的部分卻在審判中具有非常重要的意義。比如，最高法二巡堅持的“最后一問”程序就取得了良好效果“最后一問”是指不再像以往那樣在法庭最后陳述環節詢問當事人及代理人有無補充，而是在審判的每一個環節都做類似詢問。 ;另一方面人類的交流除語言交流外，還有包括眼神交流在內的其他交流形式，這些實現程序表達功能的要求都是人工智能那種操控性程序所不能替代的。總之，不同于物理世界，人類生活的世界需要規范的調節。然而，規范行為遠非目的行為，規范行為是一種能夠體現主體間共識的行為，這種行為對待規范的態度就是把手段與價值區分開來[16]。人工智能作為計算機科學中的人造程序難以實現審判程序所需要的表達功能。

（三）法律需要信仰而非記憶

人工智能的一大優勢就是其能夠準確、快速地執行純數學任務，并建立多種子集作為選項，進而在記憶、計算等邏輯計算層面超出人類的能力[13]21。雖然這可以解決法條記憶、案例查詢方面的困難，但這并不意味著它們能作出公正的判決。公正的審判離不開人們對待法律的態度，法官作出公正判決，不是靠對法條的記憶，而是靠對法律的信仰。古希臘哲學家柏拉圖早在《法律篇》中就指出，如果人沒有義憤的能力，那么他的靈魂就不會與不公正斗爭了[17]。這種義憤的能力其實就內在地包含著對法律的信仰、對正義的追求。正所謂“行審判不憑眼見，斷是非也不憑耳聞，卻要以公義審判窮人，以正直判斷世上的謙卑人”判決的公正作出離不開對規則的信仰，雖然中世紀西方被神學籠罩，但那種信仰的作用被美國法學家伯爾曼敏銳地發現了，他認為，“法律必須被信仰，否則它將形同虛設。它不僅包含有人的理性和意志，而且還包含了他的情感，他的直覺和獻身，以及他的信仰”[18]3，“正是靠了宗教的激情，信仰的一躍，我們才使法律的理想與原則具有普遍性” [25]30。何以法官對法律的信仰是公正審判所必備的條件呢？生物學家史蒂芬·哈定經研究指出：“科學家總是企圖回避感情和直覺，但恰恰是感情和直覺給予他們概念和思想。”[19]225也就是說，雖然客觀冷靜的分析至關重要，但對某事物懷有強烈的感情，才是激發人們進行深入研究的動力。正是信仰，這種對法律強烈的情感，才會使法官在審判時超越法條字面意思，探究法律精髓，作出情、理、法相統一的判決。而這個包含對法律信仰的審判過程是“理論和實踐、認識性和創造性、創作和再創作、科學性和超科學性、客觀和主觀各種因素不可分割的混合。而它在很大程度上是實踐的、創造性的、創作的、超科學性的” [20]。對法律的信仰是人工智能無法形成的，雖然它會將法律條文一字不落地記住。信仰這種人類特有的情感是不可以被數字化、不可以被編譯的，人工智能這種以算法為基礎的程序，其運行方式是邏輯式的，無法發揮人類的情感所特有的機能。人工智能的司法更適合于孟德斯鳩所描述的自動售貨機式的司法，而這種類型的司法已經被證明在現實中是不存在的。正如法諺所云：“認識法律不意味著摳法律字眼，而是把握法律的意義和效果。”[21]

綜上，人工智能這種博弈論式的思維方式在審判活動中是難以全面適用的。二者雖然在遵守程序這樣的外觀上相似，但其實是貌合神離的。

三、經驗不同于數據

美國法學家霍姆斯有句名言：法律的生命不是邏輯而是經驗。司法確實需要經驗，但經驗并非數據。司法需要的經驗可以從兩個層面加以分析：一是指法官在成長過程中積累的生活、社會經驗，這種經驗可以加深他對事實及法律的理解。柏拉圖就曾指出，法官必須是老年人，因為不正義是后知后覺的，只有豐富的經驗才能使人識別[22]。二是強調普通法系的遵循先例的司法傳統是一種經驗式的司法，而非三段論式的邏輯演繹，這其中體現著一個國家歷史發展的敘事，法律的形式和機理都極大地依賴于過去（經驗）[23]。但無論哪一個層面的經驗均無法被數據所代替。

人工智能的特點就是其擁有強大的數據儲存和數據運算的能力。而數據并不能等同于上述兩種經驗中的任何一種，就第一種而言，法官個體的經驗并不相同，其對事實認定及法律適用的觀點也不盡相同，正因如此，在正式的審判程序中，法官都是3位以上，可能是5位，甚至9位，判決結果也是少數服從多數而定，但并不能因此就認定少數派的觀點是不正確的，每位法官基于自身經驗而產生的對法律的認知都具有意義，甚至正是少數派的觀點在后來的實踐中被認為是正確的。而數據化的特點就是齊一化，只能出現一種結果，除非輸入不同的數據或設定不同的程序。然而，不同種經驗是無法事先預測的，它是一個發生學意義上的過程，生命主義哲學認為，生命就是綿延，任何生動的經驗現實不可能被歸結為各種概念和概念的知識[24]。法官的個體經驗形成也是相異質的，正是在不同經驗相互沖突中，一個審慎的但卻是開放的結果才被作出。美國法學家卡多佐對此有過形象描述：遺傳本能、傳統信仰、后天確信所導致的對生活的看法，一種是對社會需要的理解，一種是對宇宙整體逼迫和壓力的感受[25]3。而這種經驗并不是符碼的排列組合可以得出的，數據本身就是一個已完成的、柵格化的集合，它不具有人類對經驗的主動闡釋能力，這也就決定了數據無法代替第一種意義上的經驗。

那么就第二種層面的經驗而言，數據似乎可以作為對以往案件的編碼而為當下審判提供可供參考的經驗，但這其中也存在問題。且不論我國有編纂成文法典的傳統，即便是英美法系國家，以往的案例也并沒有被當作真理來使用，而只是作為可資利用的假說。它們在那些重大的法律實驗室中被不斷地重復檢測，甚至那些一度被認為是例外的才是規則，而那一度被認為是規則的只是例外，沒有哪個信條不受震動，沒有哪個曾飽受稱贊的教條沒有顯露出疑點，沒有哪個繼受的傳統沒有瓦解的威脅[25]10-12。也就是說判例法的規則和原則從來也沒有被當作終極真理。數據化的案例僅可以作為一種可以利用的假說來使用，而非能夠作為規范化標準來決定當下案件的裁判。數據作為對以往事實的整理僅僅是一種實然的情況，這種數據即便數量再多，數據結構再復雜，其本質依然是對事實的排列組合。計算機科學家J.R.塞爾認為，人工智能的程序是純形式的，不具有人腦的意向性，“沒有一個程序憑借自身而對意向性來說是充分的”[26] 。正所謂我們計算得越精確，所計算出的數字越不可靠;我們計算得越多，理解得就越少[19]46-53。這種數據無論其結構如何嚴謹都無法產生一種闡釋性的法律觀。而基于對經驗的吸收、理解、創造形成的對法律闡釋性理解才是司法的真諦所在。

所以，作為人工智能肉體的數據是一種質料性的物質堆積，而人類的經驗是帶有意志在內的綿延性敘事，前者只是直觀性的外在形式，后者則是領悟性的闡釋，二者不可貿然等同。

四、人工智能嵌入司法改革的思考

十八大以來，我國司法改革進行得如火如荼，其中一個亮點就是利用包括司法大數據在內的人工智能來助力公平正義的實現。在2019年9月10日召開的全國法院第六次網絡安全和信息化工作會議上，最高人民法院院長周強強調，要加快推進“智審、智執、智服、智管”建設，不斷提高全面深化智慧法院建設水平;加強人工智能、5G、區塊鏈、大數據等現代技術研究應用[27]。當前，以“智慧法院”建設為代表的智慧司法建設，在訴訟服務、審判管理、司法公開和判決執行等方面均已起到了提高司法效能的作用，在很大程度上體現了治理能力現代化的要求。但是，為了進一步深化改革，人工智能在司法改革中的局限性也不應忽視。

人工智能在審判系統中的一個應用就是對審限進行有效管理，限制超審限的情況出現，而且通過互聯網，當事人可以查詢到自己案件的審判流程。雖然司法公信力不足的一個主要原因是司法不公開，不透明，這并不是僅指審判流程那種形式化的外觀，而是指開庭之后，法官有無受到權力或人情的干擾。從制度層面看，現存的正、副卷制度沒有被取消，無論領導的批示還是代表的督辦，相關材料依然存放于不公開的副卷中，這才是司法不透明的主要原因。審判流程公開產生的實際效果主要有兩點：一是提醒法官要提高工作效率，不要拖延辦案;二是結案要規范，不要突擊報結。就前者而言，司法改革后，法官數量相對減少，而法院收案數量逐年攀升，在這個矛盾尚未得到根本解決的情況下，案件審理周期變長難以避免，但這并非法官有意為之。就后者而言，結案規范的前提是真正取消結案率考核，這樣就不會突擊報結。以上問題的產生都是深層次的制度性因素所致，這些問題的解決不能僅僅依靠技術。

人工智能在審判系統中的另外一個應用就是協助裁判文書的制作。現行系統的主要功能是幫助糾正裁判文書中的文字差錯，提供一些簡單模板，目的是減輕法官工作量。雖然這的確為校對文書提供了方便，但這并不能從根本上緩解裁判文書撰寫占用法官大量時間的局面。法官撰寫裁判文書耗時費力的主要原因在于裁判文書樣式不夠科學，缺乏實質意義的裁判文書繁簡分流機制。最高法2016年通過的《民事裁判文書制作規范》《民事訴訟文書樣式》對現行裁判文書樣式規范有余，但簡潔不足。裁判文書的結構性減負仍有提升空間，尤其是對某些二級、三級案由案件的裁判文書簡化值得進一步細化研究。對此，應當進一步加強裁判文書樣式改革，對于案情簡單的案件、不同級別類型案由的案件可以進一步簡化裁判文書的格式和內容要素，減輕基層法院法官撰寫文書的繁復。對于爭議不大的上訴案件，也應簡化裁判文書的格式。也就是說，為了提升裁判文書的制作效率，不能僅靠電子模板，還應當進一步對裁判文書進行繁簡分類，同時，在案件報結制度上、案卷評查制度上出臺配套保障措施，使裁判文書簡化具備可行性，不與其他制度相沖突，以免出現報結不暢或案件評查有瑕疵等問題，這樣才會進一步提升審判效率。

人工智能在審判系統中還有一個應用就是案例智能檢索，目的是統一裁判尺度，防止同案不同判的現象出現。但這里存在幾個問題：（1）最高法發布的具有約束力的指導性案例并非是檢索出來并對外公布的。我國并非判例法國家，案例并不當然地成為判例。具有對未來約束作用的案例發布主體目前只有最高人民法院。然而，備選指導性案例是靠下級法院層層推送遴選出來的，而非檢索出來的。（2）司法實踐中，同案不同判一般實際適用于各級法院內部及市區兩級法院之間，尚未形成跨市級以上行政區法院之間對裁判尺度的統一，其他省市的案例最多作為參考。所以案例檢索在后一種情況下發揮約束力的作用十分有限。（3）即便在各級法院內部，法院為了統一裁判尺度，往往也會注意以往的裁判思路。司法實踐中，這種尺度統一往往是以法院會議紀要的形式出現，隨著法院會議紀要的逐步公開，具體裁判尺度亦變得可以預期，并非一定要通過檢索。所以，案例智能檢索在防止同案不同判的問題上，如果沒有相應制度作為基礎，其發揮的統一裁判尺度作用仍有較大局限。

總體而言，人工智能在我國法院的應用確實在一定程度上助力了我國法治建設，但也不應忽視其局限性。法治建設的關鍵還是要在制度上著力。如果沒有制度構建作為基礎，人工智能的應用則有可能流于形式。所以，人工智能，這種“生前心已碎，死后性空靈”的計算程序，要與作為“靈魂”的法治制度建設密切結合才能更有效地在我國法治事業建設中發揮重要作用。

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Abstract： It is a question worthy of serious consideration that whether AI， which is an economic growth point driven by technology， would become the growth point of the rule of law. The essence of AI is a set of programs， which are composed of algorithms and data structures. It does not lead to the emergence of good law， because good law is a social practice problem and is inseparable from value judgment. As a set of human material conditions， the algorithm lacks the ability to practice both at philosophical and actual level. AI reflects strategic thinking that emphasizes predictive control of procedure， but the trial is a normative thinking that emphasizes the expressive function of the procedure. The judges rely on their faith of the law rather than their memories to judge the cases. This non-gaming behavior cannot be followed by AI. AI can store and analyze massive amounts of data， but what the justice needs is experience. The experience is the internalization of human life rather the coded arrangement of data. Both are incommensurable and irreplaceable. Needless to say， AI has played an active role in judicial reform， but in order to further deepen reforms， we must also see its shortcomings. The realization of the rule of law should pay more attention to system construction， and AI should exert its own advantages on this basis.

Key words： artificial intelligence; judicial reform; internet; informatization

（責任編輯 胡志平）