人工智能在司法裁判领域中的应用

卢 宇,郑依婧

(华东交通大学 人文与社会科学学院，江西 南昌 330013)

2017年7月，《新一代人工智能发展规划》由国务院出台，其主要内容就是指出了国家准备把人工智能的应用发展提高到战略层面，深化智能技术在司法领域的改革，加强建设智慧化的法律知识平台，使审判、司法人员和数据处于公开和监控的状态，促进审判现代化的建设。目前杭州、广州和北京已经建成了互联网智慧法院，在与智慧法院相关的表述中，“智能化”“信息化”“大数据”等都是热门词汇，当前的信息化审判可以被概括为电子文书—智能语音—智能服务的模式。

通过对人工智能在法学领域应用的研究进行分析可以得出，在人工智能是否具有法律人格、对其创造的物品是否享有知识产权，是否享有法律上的权利，是否承担法律上的义务，以及为法律职业所带来的机遇和挑战[1]，在建设智慧法院中的应用等方面研究得比较广泛。本文在上述研究的基础上，聚焦人工智能在司法裁判过程中的应用，尤其是在法官裁判方法嵌入人工智能、人工智能在证据运用以及通过人工智能实现类案类判等方面的应用[2]48，并探讨其面临的挑战，从而提出解决方案助力电子化审判模式的建立。

一、人工智能在司法裁判领域的应用发展历程

人工智能实际上就是一种理论方法和应用系统，去模拟和扩展人类智能的一门科学技术。所涉及的领域涵盖识别语音、图像，以及处理自然语言，还有机器人等。[2]6720世纪中期图灵认为机器完全可以像人类一样有自己的想法，到了1956年约翰·麦卡锡第一次提出“人工智能”这一概念，初衷是为了模拟人脑的智能，尽可能地避免人为的错误。经过科学家们几十年的研究，人工智能已经告别了符号式的时代，进入了“人工神经网络”时期，完全颠覆了符号化时代的程式[3]，通过计算机对数据进行联结式的深度学习，将一些抽象的特征提取出来，经过测试之后输出。人工智能现在可以自己通过对大量数据的读取建立符号与逻辑公式供思维过程的使用。

2015年7月“智慧法院”这一名词首先由最高人民法院(以下简称“最高法”)提出。2016年，智慧法院的建设又被列入信息化发展的国家战略和“十三五”信息规划。2017年2月，最高法又出台了《最高人民法院信息化建设工作领导小组2016年工作报告及2017年工作重点》等多个文件。为了响应国家战略和规划，实现网上办理业务、工作流程全公开、智能化服务渗透至各个环节，各级法院目前都在加快智慧法院建设的步伐，比如北京市高院的智能化研判系统“睿法官”，重庆市高院的“云中心”数据库，还有上海市二中院的“Court to Judge”智能办案系统，等等。上海市高院在人工智能助力法治建设的大背景之下，将科学技术运用与机制改革的融合作为主要手段，努力推进以审判为中心的诉讼制度的改革，并研发出了相关的改革软件——“刑事206”系统，将证据判断标准通过模型引入智能办案系统。可以说，上海市高院的做法开创了司法审判智能化的先河。在研发推出智能化的刑事审判系统之后，上海市高院也准备在民事和行政诉讼领域开展办案系统的研发。

现阶段关于智慧法院的研究也是非常热门，从中国知网上的数据来看，在2016年以前，人工智能和法学领域的交叉研究增长得十分缓慢，而在2017年之后则是突飞猛进，特别是在2018年有许多文献是研究审判智能化的理论问题的。[4]

从现阶段来看，人工智能运用在整个诉讼过程中，包括立案阶段、分流案件、庭审过程和执行过程。立案时，智能辅助系统可以帮助法官对材料进行预审，将案件进行分流，对数据进行运算，对巨大差异进行预警，还可以将一些纸质版的材料转换为电子档，根据材料中的信息确定是否能够立案受理，确定管辖法院等；依据证据的种类和数量、法律关系的复杂程度对案件进行分流；通过智能系统完成自助缴费、电子送达等诉讼活动。在分案过程中，利用协助分案系统，使案件的分配机会均等、随机，避免人为因素的影响，使案件流转速度加快。审判时，人工智能系统的主要功用就是对证据进行初步核查、采集数据、检索法律条文，以及对材料进行归纳整理，还能够语音识别庭审对话，自动生成笔录，借助编程技术对案件辅助审阅、形成预判，为法官查询相关法律规定、参考案例等，还可以对案情简单的案件直接进行网上审理。在作出裁判时，推理的标准和方法统一化是智能系统的主要特征，系统通过推送一些相似案件的判决为法官提供裁判指引，避免裁判结果之间出现较大的差异，进而促进司法裁判公正性的实现。在执行过程中，对信用评估系统进一步完善，制定惩戒机制，同时对大数据进行汇总分析，实时共享信息，与社会中的其他机构相互配合，共同规范诚信体系。[5]

二、人工智能在司法裁判过程中的具体应用

现阶段，人工智能辅助系统在各地法院都有不同程度的推广应用，下面就以具有代表性的应用案例来展现人工智能在法院审判中的应用。

(一)法官裁判方法植入人工智能辅助办案的路径

作为一种智能化的辅助审判工具，人工智能办案系统要满足审判者的切实需求，就必须将裁判方法引入智能系统，实现其真正的“智能”。

首先，裁判方法和标准的统一化为智能系统提供建模的前提基础。在实践中，司法裁判的方法是通过审判经验和法学理论的总结而共同作用产生出来的，这种方法是经过实践的检验并经过特定系统的数据分析而存在的经验规律，将这种裁判的方法植入到智能系统中，对智慧法院中的智能审判建设大有裨益。虽然有关裁判方法和适用法律的研究较少，但在一些领域仍有一套完备的裁判标准，例如民事审判中的九步要件审判方法，具体来说就是以演绎推理的内在逻辑为基础，根据裁判的逻辑结构，将本身具有抽象性的三段论具体化，对抽象的法律规定具化为可度量的要件，这种裁判的方法经过长期的实践检验，可以作为一个重要条件供系统去识别法言法语。

此外，研发智能化的辅助办案系统可以具有代表性的类型化案件为着手点，像民事案件中的债务纠纷、合同纠纷、离婚案件等，刑事案件中的盗窃、抢劫、故意杀人等，可以对这些不同类别的案件的特征、裁判要旨及方法、构成要件进行归纳总结，并通过机器的深度学习对民事和刑事案件裁判的统一方法进行总结，以此为基础逐渐促进智能系统在裁判方法方面的深度学习。

其次，裁判文书中有关裁判方法的表述规范化有助于为深度学习提供参考识别的样本。作为裁判方法的具体呈现方式，裁判文书为深度学习提供直接的来源范本，如果要增加识别度，就必须使裁判文书表达的方式和内容足够的清晰规范。比如在民事案件中，裁判方法以九步要件审判方法为主，而其判决书的程式也是与这种方法的逻辑具有内在一致性。该方法中的第一步为确定诉讼请求，这也是起诉状、判决书最先明确的内容，因为诉讼请求是确定法律关系的出发点，所以将诉讼请求放在文书的第一项中，从而有助于引出下边的论证。总之，将法律文书的格式统一规范化，可以帮助智能系统更准确地识别裁判要件。

最后，建立人工智能办案系统的途径要以裁判方法的深度学习为主。现阶段，深度学习是所有机器学习中最为先进的一种方法，并以神经网络为其核心模型，李开复曾对深度学习的运行机制进行解释，深度学习是一种数学模型，主要用于解决生活中特定的某一类问题，具体来说，就是将计算机要学习的一堆数据放入一个数据处理网络中去，之后经过这个处理网络计算，检验其是否满足要求，如果满足，就将这个数据处理网络作为最终模型来使用，但是如果不满足，就要不断地调整各种参数直到符合要求，是一种理论和经验共同作用的建模方式。人工智能在司法领域的应用是以深度学习成熟的裁判方法为基础的，这也是人工智能司法化的捷径。具体的做法就是，对一些法律文书或者案例之类的数据进行分析，然后经过人工神经网络对这些数据进行核验，最后得出可以应用在相似问题处理上的模型。现在的司法智能辅助系统虽然具备专业的数据库并且可以对数据进行分析归纳和检索，但是对于如何将法官的裁判方法植入进智能系统仍然是一项难题。所以，如何让机器利用自身处理自然语言的能力进一步去识别文书内容并以此为基础总结出裁判的规律方法是至关重要的。

在处理信息的过程中，智能系统的设计者应该把计算机调整到可以辨别个案具体信息的模型上，来满足信息的处理要求，然后通过对程序的设定完成输入和输出数据时的知识问题展现。如果完成了以上工作，就可以很顺利地运用语法结构来处理接下来的任务了。分析识别案件并对信息进行处理需要以特定的裁判规律和方法作为裁判的模型，而这种裁判方法需要体现出法学的方法论思想，所以选取专业科学的方法论就很关键了。目前深度学习的技术发展得比较成熟，模型也是多种多样，可以较好地解决司法智能化的相关问题，甚至还可以对存在的难题提出解决的模型。例如，在某些任务中，对自然语言的处理需要先进行分词的处理，被使用的主要有词袋、FastTest等模型，但这些模型也存在一些难以避免的缺点，比如只考虑了词出现的频率，没有注意到语法、句式等特征，这些缺点应该参考进行裁判时的思维过程进行改进。

(二)人工智能在证据运用方面的应用

在2016年，贵州省制定了全国首项关于证据标准的指引，方便公、检、法三机构办案，并将要件化和逻辑化的证据标准植入到智能系统中，统一证据的运用，以防止冤错案件的发生。还有，在2017年，上海市高院也将统一的、法定的证据标准引入到办案辅助系统中，从而有利于实现统一证据适用标准的目标。

人工智能的发展阶段经历了求解问题、专业人员辅助系统、机器学习、人工神经网络，以及对模式的识别和人工生命等阶段，即使这些尝试可以在一定程度上模拟人的思维过程，但在识别自然语言和直觉方面、非确定性和形象思维方面仍有欠缺，不能够完全达到人类思维的水平。审查证据的时候，人工智能系统可以运用数学运算等逻辑推理的方式进行，但如果遇到比较复杂的形象思维时，比如，想象类比之类的对图像进行直接感知的判断在认定证据时运用得更为广泛，而人工智能此时还未达到这种形象思维的水平，还有一些关于价值的判断、政策的考量也难以通过智能化系统实现。据此，人工智能很难独自完成复杂案件的证据运用的工作，只能起到一些辅助性的帮助作用。

此外，人工智能并不是可以解决所有的证据判断问题。人的思维其实是多种多样的，包括抽象与形象思维，还有社会性思维、灵感等，值得一提的是，逻辑思维是被研究得最为广泛的，计算机的发展就是以数理逻辑学为基础的，但是其他方面的思维研究仍然缺乏。人工智能是算法中的一种类型，人的思维中不仅包含了算法，还有社会性思维、灵感等，而在思维方面的运行机理连人类自己都没有弄明白，又怎么能够要求人工智能很好地进行思维的模拟呢？尽管计算机的计算水平可以超越人脑，但是算法属于演绎推理的范畴，是不会完成人们形象与抽象思维、灵感思维等之类的活动，因为思维无法准确地用语言表述出来，所以算法也就只能解决有限范围内的问题了。

在现阶段，使用人工智能完成证据的审查工作，方法主要是先输入数据，进行机器学习，然后通过大数据技术将证据的具体要素转化为数学模型供系统使用，进而完成证据是否具备证据资格、证明力等判断工作。但在判断证据资格、证明力以及证明责任承担和证明标准的认定方面，人工智能只能够在很狭窄的范围内运用，因为这些方面的判断不仅仅要参考法律规定，还要有价值判断、直觉、逻辑判断等方面的辅助，是一项复杂艰巨的工作。所以，人工智能在不善于模拟人类思维过程的条件下，就只能在特定范围内进行判断，比如，通过计算机可以计算个别证据的似真概率，核验各个证据之间是否存在逻辑上的矛盾，然而在需要运用想象、直觉、灵感思维等方面时，人工智能就力不从心了。

虽然在证据的运用方面，人工智能不能够按照设想完美地完成各项任务，但其在诉讼过程中对证据的认定所起到的作用仍然是至关重要的。

在庭审准备或者是庭前会议时，审判人员可以运用智能辅助办案系统对证据进行预先的判断，为明确争论点和庭审做出充分的准备，但在这个阶段并不能把对实体事实的认定作为根本目的，因为这样很可能会导致庭审被架空，因此，需要对辅助系统中关于证据判断这一功能在庭审前运用进行一定程度的限制，比如说仅仅在证据的规格、瑕疵、是否矛盾这些方面可以使用智能系统，而在证明力以及案件所有证据的判断中不能够使用辅助办案系统。到了庭审时，法官需要通过庭审过程形成自由心证，这是庭审实质化的要求，而且要遵循直接言词的原则，保证证据的调查和裁判的形成都是在法庭中完成的，如果在庭审中使用人工智能系统，一定会对法官在证据判断方面产生影响，因此在庭审阶段不应该使用人工智能系统。但是如果某一案件的证据繁杂，法官难以当庭形成自由心证，此时可以在庭审之后，借助于智能辅助系统完成自由心证。因为庭审已经进行完毕，原告和被告也都进行过举证、质证的活动，所以在这个阶段可以对辅助办案系统的所有功能进行运用，就证据判断方面来说，像全案证据证明标准的判断、单个证据的证明力的判断等都可以在庭审之后进行使用。此外，还可以把各个证据和原被告双方的举证、质证情况输入智能办案系统中，防止必要信息的遗漏。

(三)通过人工智能实现类案类判

人工智能和法律大数据的结合引发了司法领域的技术性革命，类案类判系统的研发可以提高法官的审判效率，极大地满足了一线审判人员的需求。所谓类案类判，就是指对类似的案件类似处理，通过特定的方式寻找与正在审理的案件相似的案件，为法官提供参考指引。

但是在类案类判方面还是存在许多问题，比如说，有一些推送案件的系统不能够准确推送所需案件，所检索出来的案件出处不明确，级别混乱，系统本身的实践差异也很大，等等。这些问题出现的原因是多方面的，包括技术难题未被攻破、数据来源狭窄、法律体系不完善等。此外，类案类判系统是不是可以替代指导案例或者司法解释，这还是未知的，值得进行探讨。所以，很有必要仔细考量法律与算法的结合程度。从微观角度来看，智能辅助办案系统可以帮助法官扩展思路，提供裁判参考；从宏观层面来看，类案类判系统有很大的发展空间，对类似系统的研发可以统一裁判标准，有利于对裁判的监督和司法公正目标的实现。但是，由于通晓类案类判技术的人才较少，物力、财力投入也不够多，人工智能时代未完全到来，类案类判系统还未普遍适用，所以要从下面几个方面来对智能化的类案类判系统进行改进。

第一，提高技术水平。对于数量庞杂的案件，如果仅仅依靠传统检索案件的方式搜寻案例会增加时间和人力成本，所以，现阶段改革需要由主动搜索案件向系统推送案例进行转变，从而使审判人员能够高效准确地得到他们所需要的案件。这就要求智能化辅助系统的算法要有质的飞跃，还要考虑法律领域的特殊性，找到算法与法学的特征完美结合的平衡点，在不久的将来，类案类判系统有赖于不同算法的结合，尤其是类案推送功能的发展，所以说，不能仅仅只研究某一算法。

第二，建立真正的法律数据库迫在眉睫。没有强大的案例数据库作为基础，类案类判系统的发展就无异于纸上谈兵，因此，要将各地法院关于历史裁判的档案统一进行整理、归纳、汇总这项任务作为重中之重，对现阶段的法律文书也要加强公开力度，进一步加快信息基础化的工作完成。

第三，促进类案本身的规范统一化。具体来说有两个方面需要改善，首先，对案件的标签化做进一步的细化工作。吸纳更多的法律专业人员或者具有经验的法律实务人员加入对法律事实“标签化”的工作中。其次，进一步明确智能化系统中的案件来源、层级，清晰划分案件是属于指导性的案例，还是属于公报或者典型性的案例，根据案件来自哪一个地区、判决的效力如何、是否经过了二审程序等进行区分归纳。

第四，建立国家统一的类案类判管理标准和机制。虽然最高法已经研发出了一套智能化的类案推送系统，但目前只是在个别法院进行试点，其他法院也有自己开发的类案类判系统，如果这些系统中的类案都不相同的话，就很难达成裁判尺度和标准的统一，因此，要加快类案系统的统一标准化管理。

第五，应尽快构建出一套国家标准实现检索和推送相似案件，推动相似案件相似处理的智能化辅助办案系统的普遍适用。通过智能技术辨别数据库中的案件的质量高低、权威性高低，同时还要建立一套监督提醒机制，如果法官对案件的裁判结果与推送的案件中的大多数案件判决结果差距过大，系统要及时提醒法官注意。

三、人工智能应用在司法裁判中存在的问题

诉讼法规范的仅是传统的诉讼活动，而对智能化和电子化的诉讼活动并无具体规定，所以法律不具有针对性是非常明显的，也正是如此，人工智能在诉讼过程中的应用问题也是很突出的。

(一)人工智能运用于刑事诉讼所存在的问题

就刑事诉讼来说，作为诉讼的起点，立案这一行为在司法实践中存在不少的问题，比如说应当立案而未予立案，或者虽然立案了，但是没有进行侦查活动等等。这些问题不断积累而未得到有效的解决，最终会导致对绝大多数的案件没能够很好地处理。追根溯源，一是因为刑事案件的立案权限属于公安系统，具有封闭性，社会中的其他机构和组织不易进行监督核查，检察机关如果想深入对公安部门的立案权进行监督十分困难；二是由于案件数量的激增导致公安、检察机关的工作人员压力越来越大，矛盾也越来越凸显。基于此种状况，人工智能系统进入到刑事案件的立案环节不仅仅能使上述矛盾有所缓和，还可以在防止隐私被故意泄露的前提下发挥大数据的优势进而提高案件侦查的效率。

(二)人工智能应用于证据审查所存在的问题

人工智能在实际运用过程中仍然存在一些问题，比如说，人工智能是不是可以承担起刑事案件的检察工作？是否可以代替审判人员对证据进行审查，或者是担任公诉人这一角色？这些问题都还未形成定论。一些学者的观点是，对证据的合法性以及证明力的判断，人工智能尚未形成一套有效的辨别审查机制。也就是说，对证据的审查，人工智能不能单独完成，还需要检察机关和审判机关对事实进一步调查核实。而其他学者却认为，人工智能虽然只相当于人类的中级智力水平，但对证据进行审查判断应当是游刃有余的。在管辖方面，目前来看，即使人工智能在司法实践中已普遍应用，但是仅仅只将其作为建议意见进行使用。智能化的管辖建议可以为诉讼主体减轻诉讼压力，也使各个法院之间相互“踢皮球”的问题有所缓解。其实，人工智能在管辖方面的运用应以保障原被告双方的诉讼权利为前提，然后通过自身智能化的优势解决诉讼过程中的难题，并且还要遵循多维度全面开展实行的原则。但从另一层面来说，当事人申请回避属于其基本诉讼权利的范畴，如果开发人工智能在回避警示提醒方面的功能，是否违背了当事人的诉讼权利应由本人行使的原则，这还需要学界进一步探讨论证。

(三)人工智能针对现行司法模式所产生的影响

首先，宏观的法律规范体系亟待完善。各级法院都希望通过智能化的技术来使审判的效率大幅提升，而互联网法院也会朝着深化改革审判模式的方向不断努力，在这个过程中，不仅需要司法工作人员和民众认可人工智能在审判中的运用，还要考虑程序以及地域间的差别，先通过试点，从容易的地方着手，层层推进智能化在裁判领域的广泛应用。然而，如果在司法领域中没有对改革做出法律体系的构架，那么当前的规范可能无法应对一些新情况的出现，这就会对智能化在纠纷的解决和审判的进行中产生发展的阻力。

其次，对证明标准的适用全部由人工智能来进行也不太可能。因为模拟或者植入人们的经验，现阶段的技术还无法达到，即使智能化的机器可以通过深度学习或者对大数据进行分析来学习一些人类经验，但这仅仅是冰山一角，远远不能满足审判的需要，而人们的经验由于种族、地域、风俗、思维方式等的不同也是多种多样，所以通常也难以统计归类。同时，人类经验是不是可以在审判活动中被认可，这也具有特定的判断准则，人工智能都是很难掌控的。此外，构建并模拟审判中的推理过程也是一项难点。在使用证据认定案件事实时，似真推理运用得较为广泛，这种推理方法是通过一种模糊的刻度“确信值”进行测量的，而这种“确信值”看似有很强的决定力，但实际上又与概率值不同。这种推理方式的经验很难被学习，也就不容易通过智能算法实现。

最后，实践中对类案类判的适用不是很普遍，法官们也没有特别乐意使用此类系统。现实中存在许多问题，比如推送的案例并不是十分精确，对法官的参考价值不大，检索时往往会出现成千上万个案件，尽管改变检索条件也还是有上百个案件，有过量的案件供参考对法官来说也是一项庞大的工程。此外，推送的案件大多数范围狭窄，来自何处，属于哪一级审判机关作出的等问题还有待进一步明确。通常情况是相似的案件集中在某些年份，在其他年份就寥寥无几了，还有就是大多数类案推送的案件来源不明晰，甚至一审裁判在二审中发生了改变也未注明，总之通过类案类判系统推送的案件比较混乱，参考价值具有不确定性。

在上述几个方面之外，人工智能在审判程序中仍存在许多其他的问题，这些问题的出现不仅仅是因为法律体系的不完善、技术难关未被攻破，还有法官固有的思维等诸多原因导致的。这些问题有待于专业技术人员和法学领域的专家进一步攻克。

四、人工智能应用于司法裁判针对存在问题之解决方法

目前最为重要的就是将人工智能与审判相结合的改革思路梳理清楚。以民事审判为例，随着智慧法院的推广试点，智能化司法已经是大势所趋，关于智能化审判的相关法律规定也要及时提上立法的日程安排。人工智能与法学的结合就是要重点在简单的案件中加以运用，因为这些案件都是事实证据较为清晰，较为客观的案件，在民事案件中，往往这些案件的信息量较大，准确性较高，也较为充分具体，特别在原被告双方相互质证、相互对抗反驳的情况下，与案件事实有关的信息会进一步展现出来，将来人工智能在法学领域的应用可能会更侧重于民事案件的纠纷。比如有关婚姻家庭纠纷、继承类的案件、劳动争议、道路交通案件等，事实都是比较简单易梳理，证据也充分具体、客观性很强，人工智能在这些案件中的使用会更加受欢迎，运用空间也很大。但是，法律是由人创造的，而人又是理性受到限制的动物，相应地，法律的内容实际上就体现了人的思维和理性的局限性。现行的民事诉讼法只对传统的民事法律关系进行调整，而智能化的审判程序是以前从未出现过的一种新的情况，因此基于人工智能审判实践的需要对程序法做出相应调整是未来无法绕开的必要举措。虽然说就目前来看，制定新型的诉讼法所具备的各项条件、时机等还不是太成熟，但是我们可以先确立一些制度性和结构性的内容，随后在实践中逐渐填充细节性的东西，使智能化和信息化的诉讼改革合法化，然后在改革深化的过程中进一步总结具体的内容。此外，提高技术水平，攻克技术壁垒，对机器的深度学习进一步探索，完善并细化使用人工智能系统进行证据判断的相关标准，建立健全法律数据库等都是解决相关问题的有效手段。在法律数据库建立之后，统一全国类案类判的管理标准和机制也是刻不容缓的。

现在与法律有关的职业，比如法官、检察官和律师等，他们都不仅要有专业的法律知识，还必须具备丰富的经验和较高的道德水准。目前，人工智能仅处于中级智力水平，与上述法律职业的要求还有一些距离，但一些辅助类的工作，比如书记员，这一类的工作是可以被替代的。智能化的辅助办案系统被引入审判阶段，可以运用其进行一些资料的收集整理，以及庭审情况的记录或者法律文书的送达等工作，这样可以使审判人员腾出充足的时间去钻研适用法律的问题。所以，伴随着员额制的推行，法官的工作压力巨大，智能化办案系统的研发有助于解决这些难题。而我们此时需要做的就是摆正自己的态度，以开放包容的心态接受人工智能在司法领域的使用，并对人工智能在法学领域的地位进行明确，同时对法官进行相关的技术或使用方法的培训，使人工智能很好地辅助于审判。通过努力实施以上措施，既可以使人工智能的价值充分地发挥出来，又可以真正地实现司法公正，使法律与科学技术完美融合。