人工智能司法裁判的邏輯檢視與學理反思

吳宇琴

摘要：智能司法裁判作為人工智能司法新的研究方向，在司法領域引起了廣泛關注。但就裁判結果預測科學性而言，這一方向存在的正當性爭議框定了研究使用的可能空間。為此，從技術邏輯與法律邏輯的差異性入手，反思人工智能技術介入司法運行背后的邏輯是否正當。依賴算法技術生成裁判結果的邏輯進路引發的法律關系能否被數據描述、法律推理能否用相關性解釋、裁判結果能否作出精準預測等問題的討論，尋求司法裁判在規范性基礎上的科學化路徑，明確人工智能在司法運用中的分界線，提出明確智能裁判在庭審中的使用限度，融合算法強化因果關系論證，規范適用裁判系統等建議，促進學界客觀、全面把握人工智能司法研究方向的實際價值和發展前景。

關鍵詞：人工智能司法裁判;技術邏輯;法律邏輯;價值判斷;因果關系

中圖分類號：D9? ?文獻標志碼：A? ? 文章編號：1004-3160（2022）03-0067-09

一、問題的提出

智能機器的思想最初由17世紀巴斯卡和萊布尼茨提出。1956年Dartmouth大學召開的會議上，人工智能作為一門學科正式提出。我國人工智能與法律問題的研究始于上世紀70年代末，2017年7月《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》明確將人工智能發展目標放在國家戰略層面加以規劃，力圖打造國際競爭新優勢，開拓人類發展新空間。[1]目前，在人工智能有力推動審判體系和審判能力現代化建設背景下，人工智能司法領域已得到初步應用。法學領域對“人工智能+司法”應用問題的討論主要集中在兩個方面，一是人工智能司法引發的法律風險，如算法黑箱、算法偏見等問題。二是人工智能司法的規范適用，即人工智能應用的法律規制問題。這兩個問題的背后，都涉及到一個根本性的問題——技術邏輯與法律邏輯之間的緊張與協調，如何看待和處理這一問題暫未形成統一的認識。智能司法裁判將法律推理和法律論證全部交由計算機系統處理，前提必須明確司法實踐中的論證結構能否直接應用于人工智能。因此，厘清技術邏輯與法律邏輯之間的差異及其根源，才能進一步討論應用過程中可能引發的法律風險與法律規制問題。對邏輯論證問題反思之后，如何規范運用以及運用限度的問題也更加明晰。

二、價值論基礎上的問題展開

技術賦能司法，提升司法效率的同時，可能因語言形式化、思維決策缺失價值評價等無法被公眾監督和理解引發算法歧視和算法偏見等問題。[2]當前人工智能司法試圖用數據計算取代論證說理，統一裁判取代正確裁判，結果預測取代規則實踐，[3]將糾紛解決演化為算法問題，裁判過程中的常識性判斷、法官經驗等人文因素被忽視。[4]算法不公開透明，存在暗箱操作的隱患，司法判決不可預測的風險性，無疑與人工智能引進司法系統的初衷相背離。

（一）語言上：形式化算法語言缺乏實質性

司法實踐中，語言是法律表達最簡潔、最清晰的傳輸模式，自然語言存在不可避免的模糊性和一定的語境依賴。語義理解之上對要素提取的自然語言識別技術（NLP）[5]94-95從法律文書的法律語言中提取相應情節，將庭審時的人類語言直接轉化為文本。智能裁判系統使用大數據和AI模型對案件標準化要件提取和標注，[6]運用不同于人類自然語言的算法語言，重新組合對法律的理解與判斷。[7]裁判過程中，法律規則和法律條文使用法律術語輸入系統，將口語化表達轉換為法律語言，再將法律語言還原成自然語言，同時將收集到的文字類、語音類信息轉化為相應的數據。例如，庭審語音自動識別系統，將自然語言技術化處理，轉化為相應的數據和文字。[8]即便如此，系統運行過程中，自然語言語義多變、句式復雜，評價性概念、可爭議性詞匯等難以準確表達，處理個案時對語言和詞匯的精確理解也存在困難，如“所有權”“公共安全”“其他嚴重后果”等這些抽像概念就無法標簽庫量化給系統。[9]另外，雖然庭審中的程序性語言可以通過機器形式化來完成，但法庭場景、當事人身份、情緒以及語言的非常規運用等實質性語言，由于機器缺乏靈活性，無法掌控也不能真正理解它所生產的形式化語言中的實質性內容。

（二）思維上：價值判斷的缺失

法律依賴法官的理性思維，通過文本和語言的形式生成判決，使用說理和論辯的方式構建法律運行的邏輯框架，以此獲得對法律的理解與認同。司法裁判以事實為依據，以法律為準繩，法官裁判不會因為獨立的見解而脫離現行法的相關規定。人工智能司法系統猶如一個現行法的嚴格執行者，但也可能因此陷入概念法學和機械主義。一個案件能否獲得合乎情理的司法裁判結果，并不局限于案件的事實和法律原則。同一個案件，不同法官也可能因為職業訓練、知識背景的不同對法律的理解和適用會有所差異。[10]從這個意義上說，判決取決于一種認識，即一種論點的力量來源于它所推進的社會價值觀，而一種論點能否成功說服其他論點，取決于該論點提出的價值觀的相對強度。[11]雖然法律沒有明文規定法律條文發生沖突時需要價值判斷，但司法裁判本身就是帶有價值立場的文書。在具體司法案例中，同一行為可能面臨不同的價值評價，此時需要對不同的價值進行比較得出裁判結果。

司法裁判具有評價性和價值性，離開了價值判斷的糾紛解決難以被合理地稱之為司法裁判。裁判系統孤立、僵化的適用法條，簡化裁判過程將其還原為單一的模型、數據或算法，將復雜的裁判過程簡單程式化并不能理解法條背后的實質性價值判斷。不論程序設計得如何精密，算法思維始終無法擁有獨立的價值判斷，評價性工作也無法通過大數據分析展開。因此，完全被動機械的司法是不存在的，司法三段論推理離開了價值判斷，不可能直接產生判決。

（三）決策上：法官自由裁量受到限制

任何制度里，自由裁量都是存在的。制定一部法律，執行的時候，每次都會不一樣，因為執行的人存在自由裁量權。自由裁量權時常受原則的限制，但原則并不像規則那樣具體，可以將其量化。因此，如何運用自由裁量權，取決于法官內心的良心和道德。法律存在空白或漏洞的時候，法官憑借其審判經驗和思維理性，行使自由裁量權作出自主判斷。拉倫茨認為，當法律不以一定數量的方式來劃定界限時，法律因欠缺精確的界限而留有中間地帶，于此間作此種或彼種裁判均無不可。中間的界限充滿著模糊性與不確定性，司法裁判不可避免地遇到許多不確定性因素，法官只須窮盡法律性考量提供的所有具體化手段，并借此取得正當性決定。自由裁量雖然偶爾武斷、不受理性控制，但裁量的不確定性也不全是負面的，有時恰好能借此在合法性空間中注入新鮮內容以實現法律內容的更新，協調法律條文的僵硬性與滯后性。人工智能司法裁判以數據中的客觀規律消除法官的自由裁量空間，但由于現實情境的復雜性、多變性，裁量結果的合法性、正當性無法得到保證。[12]62CAE233-6526-4D6C-858B-F617F1CA0ED8

裁判行為具有規范性和經驗性，是技術和經驗的有機整體。智能司法系統運用算法研究邏輯推理，可以獲得技術性，卻無法擁有法官裁判的經驗性。社會處于一直發展狀態，沒有任何一部法律是完美的，總會出現現有法律規范所不能涵蓋的行為，需要法官對以往案件經驗進行梳理，對新事物、新行為進行解釋。無論是現代司法廣泛的管轄范圍需要法官經驗的司法調解，還是未來社會不斷發展所產生新的法律規范需要司法經驗的指導，都離不開法官的裁判經驗。

三、正當性基礎上的邏輯檢視

主流研究從反思性和批判性角度探討了許多人工智能輔助司法裁判的應用問題。這些問題為人工智能司法理論、技術和應用的科學性與可行性提供法理解釋，其背后的法理構筑了人工智能司法研究和應用的基礎。目前，人工智能司法裁判的正當性和公正與否的結論尚未確定，本文先對智能司法裁判系統背后的邏輯進行深入檢視，并就人工智能賦能司法實踐引起沖突的原因進一步剖析和反思。

（一）一對緊張關系：技術邏輯與法律邏輯

法學領域是一個規范領域。規范不同于自然科學的公理、定理，前者是一種應然，后者是實然。自然科學描述事實真假問題，法律規范研究事實有效無效的問題。霍姆斯認為，法律的“生命”從來不在于邏輯，但并不排斥將邏輯的原則與方法作為法律生命的重要條件和手段。邏輯作為人類認識的工具，它服務于法律適用本身，是必要條件不是充要條件。因此，合理構建的邏輯并不違背法律的性質。需要理清的是，法律邏輯與技術邏輯之間的差異性，以及能否單純依靠邏輯推理的形式提煉出模型模擬司法裁判？技術邏輯是判定真偽的邏輯命題，例如，“鋼鐵為何會導電？因為金屬材料具有導電性質，而鋼鐵屬于金屬材料”。按照這樣的科學邏輯推理，可以得出唯一的相同結論。然而，相較于法律邏輯，類似案件相同事實同一個法律規范體系也可以得出唯一且相同的結論嗎？上述關于鋼鐵導電的技術邏輯推理，大前提和小前提都是事實判斷，并不涉及任何價值判斷，且大前提和小前提作出的事實判斷還具有直接同一性。但在法律邏輯中，小前提是事實判斷，大前提是法律規范體系中的法律規則、原則，原則本身就是基本價值的法律化，法官依據法律條文運用司法解釋作出司法判決，不僅僅從事實判斷的大小前提中推理出唯一結論，還需要在案件事實和法律規范之間往返流轉，使其認定的案件事實與客觀事實相符，作出的司法判決還要求與法律體系的整體法價值相吻合。技術邏輯推導法律適用呈現出一個閉環的表現形式，所有的裁判邏輯最終以裁判文書的形式呈現。智能司法裁判就是嘗試建構這樣一個完美的法律體系，借助這個體系，讓每個案件事實都對應著一個唯一正確的答案，裁判者只需依據形式邏輯法則輸入原則、規則和證據即可根據規范和事實推導出正確答案，但這樣一個閉環推理邏輯卻忽略了法律的實效，經濟、社會、政治、道德甚至裁判者的主觀偏好等現實因素的影響。司法裁判是一個復雜的判斷、決策過程，不僅需要處理事實、規范與價值之間關系，還會涉及復雜的利益衡量和價值判斷，受到外部政治和社會環境的制約。

（二）緊張關系之內在形態：形式邏輯與實質邏輯之爭

無論是技術邏輯，還是法律邏輯，在法律論證、法律推理中展現的不同性質，均是通過其內在的形式邏輯和實質邏輯展現出來的。換句話說，技術邏輯和司法邏輯之間的緊張關系，是建立在形式邏輯與實質邏輯內在的邏輯概念基礎之上的。因此，厘清兩者之間的關系首先要對形式邏輯與實質邏輯這組概念進行區分，隨后再分析其具體原因。

智能司法裁判和傳統司法裁判雖然進行同類型的思維運算，但技術邏輯更趨向于實現邏輯的形式化。形式邏輯具有精確化論證和提供必要標準的作用，無法決定某個意志活動發不發生，只為判斷這個意志活動結果的正確與否提供標準。與此相反，法律邏輯提供的“標準”是在決定性方向上借助三段論推理，將前提中暗含的結論挖掘出來。法律邏輯用目的論或價值論來限定，減少邏輯層面的或然性，構成法律適用的出發點，是實質邏輯與形式邏輯的結合。法官適用法律時，將確認的法律事實歸屬于特定的法律規范，援引相關法律條款，獲得裁判結果，實質是從一個或幾個已知的前提推導出未知法律結論的邏輯推理過程。法律推理適用的方法包含形式邏輯和實質邏輯，形式邏輯依據法律條款的形式結構進行推理。當出現法律漏洞時，實質邏輯在合法性與合理性之間辯證客觀的進行權衡。形式邏輯側重于法律現象的邏輯結構，強調精確性與客觀性，排除法律科學的任意性。在法律推理和法律論證中，實質邏輯是形成于形式邏輯基礎之上的。[13]為彌補具體規則的漏洞，解決法律與社會發展之間的矛盾，對實質邏輯提出了新的要求。當實質邏輯將法律本身之外的價值目標引入法律推理論證時，與形式邏輯發生了沖突。[14]因為以形式邏輯為基礎的實質邏輯并不強調形式本身，而是強調法律本身的價值性和產生的符合期待價值的結果。它不再將法律局限于一個封閉的狀態，而是考慮法律之外的其他價值因素作為評判標準，以限制形式邏輯的機械性所產生的司法非正義。

（三）緊張關系之原因分析

1.技術理性與司法理性的沖突

法律與理性密不可分，人工智能司法追求形式理性，一旦理性遭到破壞，司法的信任也會消失。司法理性既包含形式理性，又涉及實質理性。形式理性通過邏輯抽象法律規則的解釋使之合理化，實質理性則強調道德、價值選擇等。[15]法律推理和法律論證都離不開形式理性，裁判結論的作出也是數學演算的形式化處理。人工智能司法裁判是形式理性通過技術方式的顯現，可以轉化為數理化工具表達的技術理性。[5]146-153同時，人工智能司法發揮作用的也是理性思維部分，對證據材料的質證、對案件事實的認定、對法律法規的適用以及裁判結果的生成都離不開司法理性。一方面，司法規則數學公理化，數理邏輯的運行讓技術理性更好的發揮作用。另一方面，數理形式工具的運用讓經驗帶來的不理性因素盡可能降低，司法理性通過技術理性的形式被操作和檢驗，以此來獲得認同和接受。

2.規范性與實踐性的側重點異同62CAE233-6526-4D6C-858B-F617F1CA0ED8

司法由規范和規則所維系的思維占主導機制構成，它并不是固步自封的，本身還具有創造性實踐特征以避免其停滯不前。[16]法律只有回歸實踐，規則才不至于淪落為脫離實踐構想的形而上學，才能在批判性反思中獲得新的進步。法律規則是具體的，法律又是一個開放的體系，能夠不斷把新的實踐納入研究視野，補充新的血液。作為一門實踐性學科，它需要建立理論與具體司法實踐之間的真實關系。個案是具體化的，具體化的規則也必然或多或少需要作出特定解釋。沒有適用于所有個案的法律規則，作為現成公式，套用于每個具體個案是不理性的。人工智能司法的知識生產著眼于整理過往司法決定中變量的相關性來預見未來。然而，司法實踐是復雜多變的，規范概念是簡化、穩定的。人工智能司法裁判側重于法律的規范性，而司法裁判作為實踐性概念，需要在具體實踐中才能運用和發展。

四、規范性基礎上的反思與路徑

技術融入司法過程中呈現的系列問題，檢視了人工智能司法與傳統司法裁判在邏輯上的異同。在輸入大前提法律規則、小前提案件事實作出裁判預測的過程中，對法律關系的闡述、解釋、預測形成客觀判斷是一項復雜的流程。現從學理視域進一步反思，為探求針對性解決思路和方案提供理論依據。

（一）法律關系能否被算法表示

以算法方式表示法律關系，讀取法官思維的數據來反映裁判過程。將法官產生的腦電波轉化為計算機可讀的數字信號，然后，通過“編碼——解碼”的大腦信號刻畫法官的思維過程。實踐中法官對案件復雜的分析能夠完全以算法的形式數據化嗎？法律關系能否被算法表示？語言本身的不確定性、模糊性會不會引起理解上的歧義？明確的法律概念，其內涵與外延并不那么清晰。當個案需要擴大解釋或限制解釋時，裁判系統無法完全把控。案件事實的認定還需要證據證明，雖然有證據規則，但在具體案件篩選、認定過程中，也會因為經驗等理解上的差異得出不同的審查判斷。智能司法裁判以技術邏輯為基礎構建，法律論證能否被接受，推理是否合乎邏輯，法律關系能否被算法表示，對裁判結果的一致性、合理性和可預測性有著重要的意義。法律規則是邏輯推理的前置依據，其抽象性規范不能直接適用具體個案，案件事實表述的復雜性有其內在特征，無法完全進行司法歸類，推導出的裁判結論也缺乏正當性。

（二）法律推理能否被相關性解釋

司法裁判不能完全實現算法的可計算性，訴訟中存在的不可計算元素，[17]人工智能技術獲取的相關關系作為大數據分析的重要特征，比因果關系更寬泛。相關性描述事物之間的表層關系，[18]從相關性中尋求因果性，挖掘出案件內在的因果關系，是人工智能司法裁判突破的方向。司法實踐中，從法律存在的多種相關關系中找到應重點考慮直接作用于結果的因果關系，以此來確定責任的分配是一項非常復雜的工程。[19]算法天然的不透明性在自動化決策過程中，我們只能觀察到輸入與輸出，卻無法解釋輸入是如何變成輸出的。[20]在數據化的科學表征中，法官可以通過自身的理解作出符合人類語言規則的解釋，但算法結構并不能對所有的法律要素計算化，導致人類在認知層面不能完全透明，智能系統將決策傳達給法官時，產生了解釋性認知差距。從某種意義上說，“因果性和相關性”的問題可以視為人類思維與機器思維的差異。盡管相關關系可以改進認知偏差，導向因果關系，甚至生成具有法律意義的統計性因果關系，但法學建立在不違背科學規律的基礎之上，要求按照自身目標認定因果關系。

（三）裁判結果能否被精準預測

相較于自然科學的結果預測，社會科學預測是較為困難的。智能司法裁判研究使用的模擬方式不僅需要給出裁判預測結果，還需要解釋裁判結果為什么能夠被預測以及是如何被預測的？司法裁判不是尋找簡單的因果關系，而是從法律推理中預測裁判結果是否精準。同案同判是多年來司法裁判追求的目標。實踐中“同案不同判”的現象給司法不公正造成了困擾。智能系統劃分同案時，將兩個案件的關鍵要素進行比較，以算法輸入的形式規則化標準，去除中間的價值判斷等不確定性因素帶來高度統一化的判決結果，與同案同判追求的目標并不相同。對復雜案件而言，許多法律中的重要信息并不能被量化，標準意義上的同案是很難實現的。個案需要依據對其特征區別處理，一旦算法區分的同案體系出現偏差，如果沒有作出準確識別，容易引發異案同判。雖然從整體上看，所有案件的判決似乎是有著統一的裁判模型，但實踐中裁判結論并不被某一模型所支配。科學結論通常存在一定的預測價值，但司法裁判受到的不可控因素太多，對規則和案件的不同解讀加入了不確定性元素，思維的差異性導致難以預測出完全統一的結論。

（四）路徑完善

從上述反思可以看到，智能司法裁判運行的科學性準確性合理性尚待提高。結合實際個案，認識其使用限度、強化因果關系論證，裁判結果將更加準確。裁判系統將技術與法律結合，是法律實踐需求與科學技術理性雙向驅動的融合，是司法吸收技術優勢在原有傳統基礎上演化出的新方式。科技的進步為法律提供動力，法律吸收技術優勢公理化，讓司法更具實用性。

1.明確智能裁判在庭審中的使用限度

人工智能司法只能在有限的場域發揮作用，任何數理工具都不可能形成普遍適用的裁判公式。法律規則無法適用于每個個案，適用范圍、合法性、有效性等都可能受到爭議。智能司法裁判在法庭審判中有其使用限度，對于不同的案件類型可以作出區分。智能算法提供的數據信息作為一般性借鑒，可以根據不同案件的不同需求，制定靈活分析策略，哪些可以直接適用智能司法裁判？哪些需要由法官最終審判？研究發現，針對標的額較小的簡單案件，如道路交通、民間借貸等可以直接適用智能司法裁判，對于涉及價值因素的疑難復雜案件，為避免裁判結果高度一致帶來的“異案同判”，仍然只能由法官最終審判。因此，可以設計案件篩選機制，結果預測之前對案件進行風險評估，并在此基礎上設置分流機制。

2.融合算法強化因果關系論證

智能司法裁判依靠相關性分析邏輯可以為法官提供可供參考的建議，但如何提高對案件法律關系的本質認識，需要從多向維度中尋找直接作用于裁判結果的因果關系，從個案數據的精細化研究中探索審判規律。針對性挖掘案件法律關系間的信息關聯，確證因果關系。智能司法裁判作為輔助意義的呈現，可以讓價值判斷、道德情感等進入到數據決策中，讓裁判的價值考量與數據事實之間建立橋梁，使價值理性和工具理性都能得到彰顯。在一定程度上，緩和技術與司法之間的摩擦，讓技術更好的融入司法，裁判結果更能被理解和接受。裁判系統的關鍵是如何將算法轉化為接近法官的推理思維，實現透明性和可解釋性。因此，人工智能司法也可以朝著可解釋算法的方向努力。建議使用可計算化的實現方式重構法律推理模型，建構機器處理可計算模型實現智能司法裁判。62CAE233-6526-4D6C-858B-F617F1CA0ED8

3.嚴格智能司法裁判的法律規范

隨著智能司法裁判的試行，基于系統運行中對算法數據的不理解，司法實踐中對裁判結果的生成存在許多質疑。因此，無論從理論研究還是實踐應用層面，嚴格智能裁判系統運行的法律規范尤為重要。具體而言，理論研究中要深化理解人工智能司法裁判的邏輯與學理基礎，規范運行系統。在學理內涵上，厘清智能司法裁判的根本優勢，從計算機系統、社會系統、心理學系統等不同類型的系統中深挖學理依據，讓智能司法裁判在司法實踐中獲得有效的學理支撐，形成人工智能司法方法論上的系統素養。實踐運行上，加強自動化決策機制的設計與整合，如類案推送、裁量基準建議、自動化生成判決書等。[21]同時，將人工智能技術與現有審判管理流程有機結合，確保審判獨立、公正運行，避免機制設計不合理影響案件裁判質量。最后，警惕使用技術代替傳統司法，將司法裁判盲目技術化、工具化，忽略其價值屬性。

五、結論

智能司法裁判作為一種新的裁判方式，并不是完美無缺的。它具有不可比擬的效率優勢，卻也無法避免價值判斷上的缺陷以及由此引發裁判結果科學性上的爭議。目前我國人工智能司法的爭議主要集中在兩方面，一是對其正當性與合理性的質疑，二是對其不可預測的風險性的擔憂。邏輯性、學理性的問題尚未梳理清楚，是人工智能介入司法裁判領域存在爭議的根本原因。如果因為缺陷和爭議而質疑甚至推翻人工智能司法裁判研究的整套邏輯體系，并不是理性科學的態度。因此，如何理解和應對這些爭議，實現法律關系的算法表示、解釋技術邏輯的推理過程、規范智能裁判系統的科學化發展，修正對人工智能司法裁判的認知，決定人工智能司法裁判的意義評價和方向選擇。

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責任編輯：楊 煉62CAE233-6526-4D6C-858B-F617F1CA0ED8