中國司法人工智能面臨的挑戰及應對

［摘要］人工智能在法律生活中發揮著越來越重要的作用，司法的現代化也離不開科學技術的進步。近年來，中國智慧司法加速發展，人工智能在一定程度上重塑了司法，不僅協助法官實現審判的智能化、大幅拓展了司法場域、提供了法院與當事人之間網上溝通的途徑，實現了審判管理的自動化，而且還在一定程度上為克服“同案同判”難題提供了解決思路。即便如此，由于法律規范具有不確定性，案件事實具有多樣性，而且司法裁判不是簡單的邏輯推理、離不開價值判斷等因素，現階段人工智能替代法官還只是一種幻想。未來我們應當在更多領域開發專用型司法人工智能技能，讓其在輔助法官決策、替代事務性工作以及預測裁判結果等方面，為法官提供更多幫助，提升司法能力和公信力。

［關鍵詞］司法人工智能；司法輔助；裁判預測；工具理性

［中圖分類號］D926 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1003-7608（2025）02-0128-09

當今世界正在經歷一場信息化革命。大數據、人工智能、云計算、5G應用、生成式人工智能等已經出現的技術正逐步改變著人們的生產生活方式，亦不可避免地影響法律發展和糾紛裁決。對于人工智能如何影響司法的論題，學者從不同角度出發，探討了大數據、人工智能在司法中的應用場景^［1］ ，以及對人工智能干預司法的限度和風險提出了警告^［2］ 。這些文章旁征博引，但是對人工智能在中國司法裁判環境下的特殊問題的討論稍顯薄弱。本文擬對此加以補充探討，以加強理論研究對司法實務的關照。

一、司法人工智能的中國語境

不同學者往往從不同角度出發理解司法人工智能的內涵。有學者認為，司法人工智能是指不需要人類法官介入的、具有獨立審案能力的智能機器系統^［3］ 。而本文認為，司法人工智能是一個涵攝面更廣、包容性更強的概念 ，主要指司法領域中以網絡化、數字化和智能化融合驅動為基礎的人工智能技術應用，其核心是法官的裁判決斷，但也涵蓋有助于提升司法質效的各種信息化手段，包括各種審判、執行的輔助系統，裁判文書自動生成和庭審記錄系統、審判流程監督系統以及與當事人溝通的智能平臺等。之所以從廣義上理解司法人工智能，原因在于以下幾個方面。

首先，人工智能概念本身比較寬泛。由于對“智能”認識的分歧，到目前為止，學術界對人工智能還沒有一個被廣泛接受的定義。常見的幾種對人工智能的定義本身都比較寬泛，如有學者認為，人工智能是研究、開發、設計能夠模擬、延伸、 擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學，包括機器的聽（語音識別、機器翻譯）、說（語音合成、人機對話等）、想（人機對弈、定理證明等）、學（機器學習、知識表示等）、動（機器人、自動駕駛等）等能力。還有些定義更具有概括性，認為人工智能是利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統。作為司法人工智能上位概念的人工智能本身十分寬泛，司法人工智能也就不應僅局限于狹義的審和判。

其次，由于目前人工智能技術尚處于弱人工智能時代，人工智能還不能理解人類情感，更無法滿足人類司法倫理方面的需求。雖然人工智能在裁判預測方面有了長足的進步，但整體而言，法律人工智能仍屬一種統計型、經驗型、材料準備型、文字模板型的弱人工智能，低效且適用范圍窄^［4］ 。不需要人類法官介入的司法人工智能，目前仍然停留在想象階段。所以對狹義司法人工智能的討論也僅僅停留在理論層面。

再次，在不同的司法制度中，法官的職責和工作并非完全一致。雖然法官的核心工作是審理與裁判，但是中國司法任務更為多樣化，法官的職能更加寬泛，司法輔助人員整體配備不足，大量事務性、管理性工作需要法官親力親為。中國法官的工作大體由三部分組成，分別是審判工作（開庭、合議、制作裁判文書）、指導審判事務工作（閱卷、保全、庭前會議、庭前調查、庭前調解、送達、結案歸檔）和必要的審判外工作（法官參加的會議、活動、培訓、出差、調研等），而領導型的法官還兼有司法行政管理工作。既然中國法官職能本身更加寬泛，狹義的司法人工智能就無法涵蓋法官的全部工作內容，不適合中國司法實踐。

綜上所述，本文從比較寬泛的意義上去理解司法人工智能。

二、人工智能對司法的重塑

近年來，中國智慧司法發展走上了快車道，人工智能在引領審判體系和審判能力現代化方面發揮了積極作用，并在一定程度上重塑了司法。

（一）協助法官審判智能化

協助法官審判是近年來司法人工智能應用發展最快的領域之一。一是輔助法官撰寫裁判文書。各地法院利用人工智能技術研發了一系列文書輔助生成系統，這些系統一方面能夠自動生成簡單案由的裁判文書，另一方面能夠自動發現和糾正裁判文書中的書寫錯誤、邏輯錯誤、事實證據遺漏、法條引用錯誤等，減輕了法官工作負擔。二是實現全業務網上辦理。通過電子卷宗自動生成、電子檔案自動編目等保證每起案件從立案到分案、庭審、合議、決定、制作裁判文書等各個環節均在網上運行。蘇州等地法院的電子卷宗智能編目系統運用圖文識別、機器學習等技術，對掃描文件進行自動拆分、標注和編目，可為法官提供材料實時調取展示、內容全文檢索、引用統計分析等支持，讓法官使用電子卷宗更加得心應手^［5］ 。三是為智能庭審提供更多可能性。各地法院在語音識別基礎上開發了“智慧質證”功能，通過程序性界面共享、語音識別等技術，實現電子證據當庭便捷靈活調用和共享展示，實現證據“隨講隨翻”、實時出示、質證。四是通過類案推送提供裁判數據。利用人工智能和大數據，最高人民法院繪制了類案系統人工智能技術機理圖，上線了類案推送系統，不斷提升類案推送的精確性，為法官直接推送與案件相關的法律法規、司法解釋等法律條文，案由搜索準確率已經超過95%^［6］ 。五是提高法官對案件事實、證據采信的認知水平。特別是最近橫空出世的文生視頻大模型Sora，通過對人類語言與物理世界邏輯的理解，完整準確地還原案件證據所表現的案發事實，可發現法官所忽視的案件細節與線索，因此可以在事實認定方面幫助法官接近案件的客觀真實^［7］ 。

（二）拓展司法時空多元化

在互聯網、5G普及之前，法庭局限在“廣場上”或者“劇場內”，線上法庭是不可想象的^［8］ 。然而，新興科技和數字經濟的發展，改變了社會的“時空體制”^［9］ 。薩斯坎德認為，線上法院可以改善法院和法律服務的觸達，并憧憬其成為“未來司法”的重要樣態^［10］ 。在中國，移動微法院等各種在線訴訟模式，為拓展司法時空提供了便利條件。利用在線訴訟手段，訴訟參與人無論身處何地，只要有網絡，通過一臺電腦甚至一部智能手機，即便未離開家半步，也可以在網絡上完成從立案、舉證、開庭到最后執行的整個訴訟過程，甚至當事人還可以利用“碎片化”時間，靈活選擇場所，以非同步的方式完成訴訟，實現異時空的“錯時審理”^［11］。這使得司法場域得以無限拓寬，為訴訟當事人和法官都提供了最大限度的便利，特別是杭州、北京、廣州三家互聯網法院的成立為世界線上法院提供了樣板。

（三）提供溝通路徑網絡化

法院與訴訟參與人之間的無障礙溝通是保障訴訟順暢的前提條件。不管是法院進行司法送達、勘驗、通知，委托鑒定，聯系證人出庭，還是當事人及其委托代理人遞交申請、訴訟材料、了解辦案進度，都離不開雙方的信息互通。以往電話和面對面的溝通模式，往往面臨法官與訴訟參與人時間不匹配、溝通不順暢的困境。在采用智能應用后，雙方的溝通途徑更加多元，溝通方式更加便捷。當事人可以隨時隨地在中國審判流程信息網、中國移動微法院中了解案件進度、與法官點對點交換訴訟相關信息；法官也可以通過網絡、手機App、微信小程序、在線ODR等多種途徑約談當事人、完成庭前準備工作、進行司法調解。人工智能為法官和當事人之間架設了一座溝通的橋梁，拉近了彼此的心理距離和時空距離。

（四）實現審判管理自動化

司法管理是人工智能介入司法最早的領域之一。網絡化、數字化和智能化技術在司法管理領域的廣泛應用，有助于提高審判質效、提升司法管理水平，乃至提高每一個案件的裁判質量。孟建柱提出，要把科技創新與司法體制改革融合起來，通過強化大數據深度應用，“減少司法任意性，既提高審判效率，又促進司法公正”^［12］ 。近年來，各級法院在審判管理智慧化方面做了大量努力。全國各地均建成統一的審判流程信息公開平臺，并實現與中國審判流程信息公開網的聯通。全國所有地方法院均建成或接入上級法院政務網站等互聯網發布、公開平臺^［13］ 。最高人民法院數據集中管理平臺已經實現從全國31家高級人民法院自動提取案件數據，頻率為每5分鐘自動提取一次，可動態展現收案情況^［14］ ，匯聚上億件案件信息數據。為了加強司法巡查，法院還開發了自動巡查系統，以便有效發現法官在法庭中出現的各類不合法、不合規行為，并及時向相關部門發出預警。目前，20家高院可以實現庭審自動巡查。

（五）克服“同案異判”難題

同案同判是法治統一的必然要求。但是，是否“同案”，是否“同判”本身標準難以統一，因此，要克服法官自由裁量中的先入之見、價值偏好等主觀因素的影響并非易事。司法人工智能為人們克服這一難題帶來了希望^［15］ ，利用人工智能和大數據分析技術建立的應用系統沒有情感和意識，更沒有先入之見、價值偏好等因素的干擾，有助于克服同案異判難題。例如，江蘇等地法院開發了“同案不同判預警系統”，為審判管理人員提供智能監督管理工具，在南京等地試用的準確率達到92%。對全國法院的一項信息化建設的評估則顯示，2019年，全國法院支持刑事案件量刑規范化輔助功能的比例不斷提升，支持大數據分析提供量刑參考的法院2556家，占73.66%^［16］ 。2024年6月，全國首個垂直領域的審判大模型在深圳市法院上線運行，系統利用大數據與智能算法，可以匹配相似案例、適用法條及權威法律觀點。這能夠確保裁判標準的統一，助力實現“類案同判”，讓每一次判決都能體現法律的嚴謹與公正^［17］ 。

三、司法人工智能面臨的挑戰

人工智能技術在司法領域的應用十分廣泛，在一定程度上重塑了傳統的司法模式和訴訟流程。人們或許會問，沿著這條道路前行，隨著科技的發展，未來是否會創造出能夠離開法官獨立運行，甚至替代人類坐堂問案的AI法官？然而，正如霍姆斯大法官所說的，“法律的生命不在于邏輯而在于經驗”^［18］ 。法律不是非黑即白的規范，法官不僅需要具有人類的共同情感、價值體系，也需要在此基礎上去理解法條、判斷事實、做出裁決。人與機器在這些方面的天然差異，構成了司法人工智能替代人類法官最大的障礙。

（一）法律規范的不確定性

司法裁判最重要的任務是將抽象的法條與具體的案件事實相結合，這就要求法官依據案件事實對法律加以具體化^［19］ 。然而，法律條文并非如數字計算那般精確無誤。

第一，法律規范具有抽象性和概括性。法律“不是為特別保護個別人的利益而制定，也不是為特別約束個別人的行為而設立”^［20］ ，它是針對一類行為的規范，需要在同樣的情況下，可以反復適用。因此，法律必然具有抽象性和概括性。法律的這一特性使之能夠普遍適用的同時也導致其本身無法具化到每一種行為。受中國“宜粗不宜細”立法指導思想的影響，這一特征尤為突出。以《中華人民共和國刑法》第二百六十四條盜竊罪的條文為例，“財物”的概念是什么？數額“較大”“巨大”和“多次”盜竊具體是指多少金額？甚至在特定的情況下，“盜竊”本身也需要進一步闡釋。如在許霆案中，許霆利用ATM機故障漏洞取出17.5萬元，該行為是否屬于盜竊，是否屬于盜竊金融機構，法條中不可能一一加以規定。此外，在每一個刑事罪名背后，都隱藏著千百種“適用場景”，對應著各類成文或不成文的規則。這其中，既有法律適用規則、量刑操作規則，也有程序規則、證據審核規則。如果沒有法律專業人士去提煉、分類、整合，并作標準化處理，將之轉化為算法嵌入系統，機器就只能回答一些簡單的問題^［21］ ，無法針對具體案件的復雜案情做出真正獨立判斷。而在民商法中，法律條文的理解分歧也很常見。例如，《中華人民共和國消費者權益保護法》中“消費者”的范圍是否包括“知假買假者”，學者、法官的理解有顯著差異。至于什么是情勢變更、什么是乘人之危、什么是無因管理、什么行為構成了欺詐，也需要依據個案情況進一步解釋。然而，目前的人工智能只擅長歸納，并不具備演繹推理的能力，因此無法對法條加以解釋和具化。

第二，法律語言文字具有模糊性。魏德士說，許多詞語的含義都是不確定的。這種不確定性是由于日常語言習慣注重廣泛的可用性而放棄定義的明確性所致^［22］ 。德國法學家基爾希曼早在150多年前就看到，即使像羅馬法這種形式化程度很高的法律體系也“始終貫穿著矛盾和沖突，貫穿著僵化的形式與變動的現實之間、嚴苛的文字與不受之約束的公正理念之間的不可調和的對立”^［23］ 。哈特認為，當詞語存在意思中心時，不會發生有關法律具體內容或法律整體概念的爭論；這些爭論僅與“開放結構”有關^［24］ 。假設法律規定，公園內禁止車輛停放和通行，在這一規則的意思中心，如普通的四輪汽車、卡車等，不會出現爭議，但是在規則的“開放結構”地帶，如電動三輪車、四輪手推車是否屬于規則所禁止的車輛，以及救護車、消防車能否進入公園，則人們會產生爭論^［25］ 。正是由于語言的模糊性難以避免，法律條文中所用詞語本身無疑也會出現歧義、模糊和漏洞，使得法官在適用法律過程中不可避免地要使用文義、體系、目的、歷史等法學方法解釋法律。而何時選擇何種方法，如何解釋法律，在一定程度上有賴于裁判者在日常生活和裁判經驗的基礎上理解立法者的意圖，進而做出判斷。然而，自然語言的多義性、語境化、模糊化等特征使通過詞向量轉化和分詞技術等抓取核心語素和語義為基礎的機器語言很難全面、準確地識別和理解案件中的復雜語義^［26］ 。因此，語言文字的模糊性給司法人工智能應用提出了莫大的挑戰。

（二）案件事實具有多樣性

在糾紛裁判過程中，作為法律適用基礎的事實認定，對于裁判的結果至關重要。但是，與法條的不確定性相比，案件事實更加紛繁復雜，人工智能在事實認定過程中將面臨更加嚴峻的挑戰。有學者認為：“人工智能的專長即是善于進行事實的拆解和標簽化，對這個層面的爭議似乎很少能夠給人工智能制造根本難題。”^［27］ 其實未必如此。眾所周知，由于案件客觀事實無法再現，法官所認定的事實是由各方當事人圍繞案件提供的證據來推斷的法律事實，在這里，證據是認定事實至關重要的依據。不僅每個認定案件事實的證據需要經過出示、質證、辯論等程序，更加重要的是，裁判者只有對每份證據的合法性、真實性和相關性進行判斷，對于相互沖突的證據進行驗證、權衡和綜合判斷，才能決定其能否被采信。多份證據只有在證明力大小比較之后，才能形成法官的內心確認，形成案件的法律事實。此外，裁判者在查明事實時還要負責舉證責任分配，判斷哪些案件需要適用特別舉證規則，哪些是無須舉證的事實，哪些是非法證據需要排除以及案件的舉證期限等。這一組合證據以生成事實的過程，是事實認定的精髓 ，也是裁判的關鍵所在。事實上，大量冤案都是因為事實認定錯誤而導致的。呼格吉勒圖案、張氏叔侄強奸案、聶樹斌案的被告人都是在刑訊逼供下給出了與客觀事實相悖的“口供”，法官依據錯誤的事實得出了錯誤的裁判結果。在民事案件中事實認定同樣困難。在“李某狀告張某夫婦借款糾紛案”中，法官判令張某夫婦等人償還欠款萬元及利息。判決后，張某喝農藥自殺身亡。后經公安機關介入偵查，才查明李某起訴書所依據的借條確系脅迫張某所寫。Sora等文生視頻大模型雖然有助于法官重現案發現場，但是，面對紛繁復雜的證據，面對刑訊逼供得出的口供以及不夠完整的證據，人工智能如何能夠穿透當事人的“謊言”？

以目前的人工智能水平，在其認定案件事實時，要么需要大量的專業人士將案件事實中的相關證據和陳述打上標簽，轉化為機器人能夠識別的機器語言——如此操作，必將耗費巨量的人力成本；要么用事先設定的數理邏輯去裁剪豐富多彩的客觀事實，這樣極有可能面臨斷章取義、“機械審判”的風險，甚至可能完全偏離司法公正。

（三）法官不是“自動售貨機”

判斷機器能夠替代人類法官進行裁判是基于將法官裁判過程視為“自動售貨機”的一種想象，即法官是一臺機器，只需要將當事人的訴訟要求和訴訟費一起塞進機器，便可以根據法典中推演出來的理由得到相關的答復^［28］ 。如果裁判過程果真如此，那么人工智能不僅足以替代法官，而且由于其不會被人類的情感所左右，能夠最大限度克服人類法官的前見和偏見，限縮裁判者的自由裁量權，減輕甚至消除法官的任意性裁決，真正實現同案同判，實現司法公平正義的美好圖景。

然而，實踐中，裁判過程并非完美的邏輯推演，而是充滿了各種不確定的因素，“自動售貨機”式的裁判，不過是法學家的一廂情愿，真實世界的司法裁判不會是一加一等于二這么簡單。決定裁判結果的因素不僅有法律，還有法律外的社會、政策、文化，甚至包括輿情、法官的個人好惡等。就連最常見的罪名，也可能面臨各種法外因素的影響。在中國，有學者發現，盜竊次數、手段，被告人是初犯還是慣犯、臨時起意還是預謀犯罪，是否羈押^［29］ 、賠償、取得諒解，造成被害人損失大小，盜竊的對象、物品是否特殊（如孤寡老人、親戚朋友、救災款、救濟金等），被告人是否因為生活所迫而盜竊，乃至于被告人的身份特征^［30］ 、法官的經歷、被害人本身是否有過錯等，都有可能成為法官的考量因素。而人工智能的不足在于設計時無法窮盡所有的因素。哪怕是兩個法定情節“一模一樣”的案件，被告人的主觀惡性可能存在顯著差異，做出的判決也應當有所區別。

（四）機器人難以勝任庭審

與裁判相比，審理案件，包括主持庭審、主持調解或者證據交換等環節對人工智能的挑戰更大。在庭審過程中，主持庭審者能夠對當事人的陳述做出準確及時的判斷和反饋，并進行下一步的提問和決策。阿爾法狗（AlphaGo）之所以能夠在與人類的圍棋比賽中取得勝利，原因在于在圍棋的場域中規則清楚、邊界明確、信息充分。而訴訟是一個開放的過程，信息眾多繁雜且真假難辨，呈現于法庭之上的案件事實只是真實客觀事實的一角，法官需要通過殘缺的信息做出判斷、決策^［31］ 。在這樣的條件下進行決策和判斷就要困難得多，人工智能難以充分施展其拳腳。在中國古代有五聽斷獄的審判技巧，需要法官通過表情、氣色、聲音等方面來綜合定案；在“兩母爭子案”中，所羅門王通過提出將孩子一分為二，然后僅僅憑借兩個婦女的不同反應來判斷誰是孩子的生母。這些裁判的技巧，人工智能很難通過“深度學習”去理解和領悟，就如同科幻小說《三體》展示的那樣，高級智能的三體人可以監控人類的一切，但唯獨無法識別人的“思想”。如果人工智能不能像經驗豐富的法官那樣察言觀色，無法判別真實與謊言，那么，很可能會在審判中遺漏大量影響裁判結果的細節，從而導致案件事實無法查清，裁判結果出現偏誤。

此外，人工智能也無法替代法官在庭審中的情感需求。在真實的庭審中，有的原告提起訴訟就是為了出一口氣，在法官面前數落一下被告“背信棄義”的行為。想想《秋菊打官司》中的秋菊的訴求 ，我們就能明白法官“加入一場特別的對話中，去傾聽所有的訴怨，考慮所有利害關系人的意見并為其判決陳明理由”^［32］ 的主張有多么重要。訴訟不僅只有定分止爭功能，也有吸納社會不滿情緒的現實需要。

（五）裁判離不開價值判斷

在司法裁判過程中，無論是判斷遺產的歸屬，還是判斷一個人是否應當判刑，一個違法行為的罪輕罪重，都無法回避價值判斷問題。人工智能的優勢在于通過其可計算性、可預測性、可重復性和可置換性，構建以普遍性、非人格性為特征的工具理性的品格，從而提升了司法的效率^［33］。然而，這種工具理性的裁判模型，無法兼容對價值理性的追問。 特別是在疑難案件中，價值和倫理判斷往往是裁判的核心。例如，在“陸勇案”中凸顯的藥品的知識產權保護與患者基本生存權的保障之間的倫理沖突；在“于歡案”中，二審法院之所以將于歡由無期徒刑改判為有期徒刑五年，就是基于查明了被害人具有“脫褲暴露下體在被告人母親面前擺動侮辱等嚴重侵害人格尊嚴的行為”，認定被害人的“辱母行為嚴重違法、褻瀆人倫，應當受到懲罰和譴責”。對于人工智能而言，通過深度學習，可以理解規則化詞語的含義，如“毆打”“侮辱”等，但算法絕不可能告訴機器人“暴露下體”等特殊詞語的含義，特別是這些詞語的倫理含義，其對于一個血氣方剛的青年意味著什么樣的侮辱，以及為什么構成了受害方的嚴重過錯、刑罰裁量上應當如何考量。面對千差萬別的司法實踐，我們無法一一設計“辱母”“辱父”“辱姐”等情節，人工智能也就無法真正理解人類的這種情感，以往的案例也不可能積累足夠多的“判例”供人工智能學習。

因此，在這些案件中，人工智能無論在程序上設計得多么精妙，也總是很難甚至無法解決價值判斷的問題^［34］。實際上，價值判斷上的不明確乃至相互矛盾在司法實踐中司空見慣。例如，在“里格斯訴帕爾默案”中，擁有合法繼承權的帕爾默在用毒藥殺死了自己的祖父后，法官最終判決剝奪其繼承祖父遺產的權利。如果法官嚴格依照法律條文，沒有從價值角度去思考和判決，那么將會留下一個非常惡劣的先例，造成巨大的道德風險。因此，司法者在適用法律的過程中，時刻面臨著實質的價值判斷或利益衡量的需要^［35］ 。如果在裁判中排除了價值判斷，我相信人工智能做出的裁判必然是“非傻即壞”，甚至可能造成人類世界的倫理災難！如果在“里格斯訴帕爾默”案中，人工智能根據當時紐約州的法律判決毒害了自己祖父的帕爾默仍然能夠繼承遺產，后果將不堪設想。

綜上所述，雖然科技發展日新月異，人工智能在輔助司法方面具有更為廣闊的前景，但是，即使拋開技術不談，人工智能要想替代人類法官仍然存在倫理、情感和道德方面的重重障礙。

四、如何應對司法人工智能挑戰

人工智能技術在司法領域進一步發揮作用面臨一系列挑戰，但是隨著ChatGPT和Deepseek等生成式人工智能技術的開發、成熟以及審判大模型的建設，人工智能參與司法的前景更加廣闊，有許多未知的領域亟待人工智能以輔助者的角色深度參與，提升司法的能力和可信度。未來，人工智能在以下領域更有可能與司法深度融合，為實現司法的公平和高效提供可能性。

（一）提升AI的審判輔助能力

人工智能雖然無法替代法官進行決策，但是可以為法官決策提供參謀，成為司法裁判的助手。法官在審判過程中，經常會遇到疑難復雜案件或者新類型案件，而且中國近年來的法律法規更新頻繁，即便資深法官也無法在第一時間完全掌握所有這些法律法規。在這些領域，法官亟須尋求外腦的幫助，人工智能在此應當大顯身手，根據自動抓取的案情，為法官提供有助于糾紛解決的最新的法律條文，以及既往的裁判案例作為參考。這些法條和判例要能夠起到輔助法官的效果，就必須實現兩個方向的智能化：一是通過現有法律文書，如起訴狀、答辯意見、庭審筆錄等自動分析和抓取案情；二是精確匹配，即推送的案例和法條必須精確匹配訴爭案件的爭議焦點。如果人工智能給法官推送的法條不精確，案例范圍過窄、來源不明、層級不清，就無法解決法官實際需要，這種人工智能就是低智能的，甚至是無效的。人工智能在參與司法的決策輔助角色時，應當類似于各種檢測儀器、化驗之于醫生，現代化的各種檢測儀器如B超、X光、核磁共振等生化檢查，都是在醫生的診斷下進行的，并為醫生判斷某種疾病決策提供信息輔助，提高醫生決策效率，更重要的是減少醫生出現誤診的機會。在未來，人工智能也應定位于做好輔助法官決策的助手，通過其強大的數據庫和計算能力為法官裁判提供“參謀”，并有助于大幅提升司法的效率和公正性。

（二）開發專用型司法技能

有學者云，目前發揮較大作用的司法人工智能運用，如人臉識別技術、語音識別等感知智能技術，本質上都是通用技術在司法領域的直接復制^［36］ 。科技公司很少關注司法專用型技術的開發和應用，這一方面與司法專用領域技術開發涉及司法核心裁判、審理領域，研發難度相對較大有關；另一方面，則是因司法專用領域的技術應用場景有限、司法機關購買力不強，國家、社會和企業對于司法專用領域技術的資金和人力資源投入不足。由于目前對司法專用型應用開發欠缺，人工智能始終圍繞著司法外圍業務開展工作，對司法助益作用的發揮受到較大限制，未來司法人工智能技術應當“立足于司法活動的專業特性，尤其是要著眼于審判等核心活動的技術需求進行深耕，挖掘司法實踐對于人工智能的真正需求點”^［37］ 。比如，開發智能水平更高的語音識別功能，通過庭審中發言人的語音、語調、語速，識別當事人陳述的真實性，解決訴訟中法官判別當事人虛假陳述難的痛點；根據現有法律文書和法官的裁判意見，撰寫裁判文書初稿等。這些都需要加大對于司法人工智能的投入力度，特別是通過國家層面的統一規劃，將有限的資源優先投入專用型司法人工智能領域的研發中^［38］ 。

（三）審判事務性工作替代

未來，在司法裁判等核心領域之外，司法人工智能可以在司法事務性、輔助性領域中發揮更加重要的作用。雖然在目之所及的將來，人工智能還不能替代法官，但有可能減少乃至在一定程度上勝任審判事務性工作，甚至替代書記員和法官助理等司法輔助人員。由于中國法院始終面臨著“案多人少”的困擾，法官人手不足，司法輔助人員更是人員短缺。研究顯示，司法改革前，中國有95.64%的法官沒有配備法官助理，38.91%的法官沒有書記員^［39］ 。即使按照司法改革法官與司法輔助人員39%與46%的比例，法官與司法輔助人員的比例也僅為11.18。近幾年，不少地方法院還面臨法官助理招錄難的困境。而人工智能一旦能夠大范圍、智能化地使用，能夠大量用于司法事務性工作、管理工作，必將大幅降低法官的工作強度。未來，人工智能在司法輔助領域的應用將十分廣泛，如在訴訟材料送達、傳喚當事人、庭審記錄、合議筆錄、案件排期、案卷存檔、審判信息公開、案件保全、查封等領域，未來人工智能不僅可以替代司法輔助人員從事司法輔助工作，而且必將會比人工效率更高、差錯率更低，從而大幅降低司法成本。又如，在司法送達過程中，通過大數據追蹤當事人的經常居住地，從而實現送達的智能化；在執行案件中根據大數據調查的情況查人、找物，甚至在法官的指令下實施查封、扣押等。在這些領域，司法人工智能在倫理、技術上都沒有太多壁壘。因此，一旦司法人工智能在法官的指揮下能夠大規模、智能化地使用，必將大量節約人力成本，在未來的司法中人工智能將替代由書記員和法官助理承擔的大量審判事務性工作，在司法中扮演更加重要的角色。

（四）有望提供裁判結果預測

與形式主義的裁判立場相對，法律現實主義認為，法律并不是裁判的唯一正當化依據，法律之外的經濟、社會、政治以及結果上的考量等因素，必須同法律規定一起權衡，以便獲得妥當的判決。基于法律現實主義的進路，司法裁判智能化的關注點就“從模擬法律推理的外在邏輯形式進一步轉向探求法官的內在思維結構”^［40］ ，其理論的出發點就成為基于大數據技術應用，以“概率”為中心，建構一種能夠實現對裁判進行預測的算法模型^［41］ 。

法律現實主義的這種裁判預測立場，其實在霍姆斯的《法律之道》中早有論斷，他指出，“法律正是對法院將會采取的實際舉措作出的預測，而不是什么故作高深的東西”^［42］ 。雖然從目前看，在大數據獲取和標注過程中，人工智能在“數據喂養”過程中本身不可避免會產生主觀性^［43］ ，但是，相較于替代法官審判，人工智能在大數據的幫助下模擬法官司法裁判的思路和尺度，從而對未來的裁判進行一定范圍的預測還是可行的。實際上，為特定法官的裁判預測的工作在國外一直在開展，并取得了頗為有效的成果。在美國，芝加哥的伊利諾理工大學與南得克薩斯法學院利用1791年至2015年的美國最高法院數據庫，合作開發了一種算法，該算法再現了從1816年到2015年美國最高法院法官的28000項決定和240000次投票，正確率分別達到70．2%和71．9%，這高于法學家們66%的預測準確率^［44］ 。只是我們在基于大數據進行裁判預測時，要實時看到人工智能的局限，它可能無法處理個案適用中極端不正義或不合目的的情況，而且，算法模型背后反映的是數據之間的相關關系，而非因果關系，它可能會以因果關系或者客觀規律的面孔掩蓋其背后的許多價值預設甚至偏見^［45］ 。因此，我們可能只能將其限制在一個狹窄的領域：作為一個庭長或者上級法院進行司法監督的一個參考指標，當法官裁判與人工智能預測結果不一致時，不宜用人工智能預測結果來直接評判，乃至批評法官的裁判，否則就會極大地影響法官的自由裁量權和司法權威。

五、結語

我們一方面不應過分夸大司法人工智能的作用，承認人工智能替代人類法官并不現實；另一方面，也應看到人工智能在司法領域的廣闊應用空間，特別是在中國的語境下，可能發揮更加重要的作用，甚至會改變司法的傳統模式和人力資源配置。我們期待人工智能不斷提升服務司法、服務法官的水平。在未來的法院中，我們或許不需要書記員和法官助理，也不需要監督者，而法官也只需要專注于開庭和裁判，這才是司法人工智能應當探索的正確方向，也是我們可以接受的智慧法院。

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［責任編輯：向長艷］