论人工智能深度介入司法的态度、途径和阶段
——以轻微刑事案件为契机的分析

王 烁

（北京化工大学文法学院，北京100029）

引言

2016年，最高人民法院周强院长提出“智慧法院”，同年纳入《国家信息化发展战略纲要》和《“十三五”国家信息化规划》，具体含义为“依托现代人工智能，围绕司法为民、公正司法，坚持司法规律、体制改革与技术变革相融合，以高度信息化方式支持司法审判、诉讼服务和司法管理，实现全业务网上办理、全流程依法公开、全方位智能服务的人民法院组织、建设、运行和管理形态”[1]。2017年，最高人民检察院检察长曹建明在十二届全国人大五次会议第三次全体会议上作最高人民检察院工作报告时表示，检察机关将强化大数据战略思维,深化“智慧检务”建设,实现四级检察机关司法办案、检务公开等“六大平台”全覆盖[2]。国务院《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）从司法管理的角度，对“智慧法院”明确规定：建设集审判、人员、数据应用、司法公开和动态监控于一体的智慧法庭数据平台，促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用，实现法院审判体系和审判能力智能化。从前述表述可以看出，现阶段人工智能在“智慧法院”、“智慧检务”的语境下主要是起着辅助性的作用。中共中央政治局委员、中央政法委书记孟建柱亦明确指出，“运用智能辅助办案系统，不会替代线下刑事诉讼活动和司法人员独立判断，而是通过推动公检法在共同的办案平台上、明确的基本证据标准指引下办案，成为推动以审判为中心的刑事诉讼制度改革落地、提升刑事司法工作水平的重要体现”[3]。

但部分学者对人工智能深度介入司法持乐观态度，如高艳东教授认为，“人工智能将成为办案的主力，法官会成为辅助者。远期的人工智能会像人一样拥有思维能力，进行价值判断。在对社会进行全方位的深入学习后，它能在主流媒体、日常生活中获取足够的社会信息，形成价值判断”[4]。更多学者的意见则认为应当谨慎，如潘庸鲁博士认为，虽然人工智能介入司法是时代的必然选择，但是人工智能与人类的本质差异，决定了人工智能只能是辅助角色，而不可能替代真正的法官[5]。白建军教授从定量分析的角度认为，人工智能进行司法裁判预测的基础或者说其深度学习的基础是海量的裁判文书，但是这种记录案件和结果的官方文本，既可能会遗失非常众多的法官在裁判时实际考虑的重要因素，也可能有众多因素未能够得到充分利用，这将导致人工智能在错误学习的基础上做出错误的司法裁判[6]。黄京平教授则明确表示，人工智能在司法介入中应当设置核心禁区，受司法规律的要求，案例规则及其调整，以及包含政策指引、改革试验和地方规范在内的非正式制度等均是人工智能不可涉足的领域。智能辅助办案系统须满足相对性（区域间实体法适用的合理差异）、可靠性（具有数据挖掘价值的信息）、适度性（不要有过度的强制性标准）、独立性（各诉讼环节的独立性）和可控性（核心数据以传统办案为基础）的要求[7]。

虽然争议较大，但毫无疑问，“人工智能介入司法领域是时代的必然选择，当前不是人工智能要不要介入司法领域的问题，而是如何介入以及介入的程度或者是如何与司法工作深度融合才是当下急需论证的主题”[5]。

一、人工智能谨慎介入司法的合理性分析

人工智能的核心在于基于过去大数据的基础进行深入学习、自我完善并脱离人类控制独立完成相关任务。人工智能在司法中的应用，基础功能在于作为司法官的辅助工具，帮助筛选、检查证据材料，提供参考资料等；高级功能则在于独立处理案件，给出实体性的处理结论。基础功能现今已在司法系统中成为现实，而高级功能意味着人工智能能够在对过去大数据案件处理结果的深入学习，整理案件处理所需要素之间的关系，计算案件裁判的要素与案件处理结果之间的联系，并在此基础之上脱离人类司法官，“实现人类对其能够自我学习、自我创造的预想”[8]，独立对案件进行高效快速处理。

人类司法官处理案件可用如下公式进行说明，即“（案件事实 +现有规则）+（过往经验+主观裁量）=案件结论”。具体而言，“案件事实+现有规则”是最基础的处理案件的逻辑推论结构，换言之，即三段论中的“大前提 +小前提”，将抽象规则适用于具体案件的事实中，这是案件处理形式逻辑的必然路径，也是实现法律效果的应用方法。但形式逻辑推演不足以彻底实现案件的最终处理，形式逻辑保障形式公正的实现，但是不足以完成实质公正的要求，法律效果的实现亦并不一定意味着社会效果的满足。对于案件事实的分析，需要首先从案件事实中提取解决案件所需的法律事实，对于解决案件无益的纯粹客观事实，或者可能误导案件处理的新闻事实必须剔除。这既需要司法官（本人和他人）的过往案件的处理经验，也需要其在面临可能出现的新问题时进行个人主观续造。而对现有规则的解读和适用亦是如此，现有规则并非绝对明确的规定，其既面向过去又适度考虑未来，在适用尺度上，同样为司法官的主观发挥留出了特定空间。如此才能实现形式正义和实质正义的结合，法律效果和社会效果的统一。

人工智能介入司法进行独立适用，本质上是模拟人类司法思维的过程。人工智能如果能够完美模拟，甚至是提升人类司法思维的整个过程，则毫无疑问应当成为司法的主导者，而非仅仅是作为辅助者。那么，人工智能能够完美模拟，并像真正的人类司法官一样思考问题吗？

（一）对“案件事实+现有规则”的模拟

1.人工智能能够实现对案件事实的有效判断

现阶段的人工智能系统已经“可以对单一证据进行校验，即人工智能对相关证据自动检验收集程序、形式要件和内容要素是否合规和合法；以及可以对证据链进行逻辑分析和判断，即人工智能可以自动抓取作案时间、作案地点和作案经过等证据判断的核心要素，并依据一定规则进行印证和逻辑比对，进而发现证据之间有无矛盾性和是否合理性”[5]。单个证据所印证的即个别案件事实，现阶段人工智能对于相对机械性的案件事实的提取和筛选、比对，较之于人类而言，具有速度和效率上的巨大优势。但是人工智能的这种操作方式仍然属于一种辅助作用，只是为法官摆脱浩瀚文书审查的困境。虽然有学者质疑人工智能不可能像人类司法官一样去完成证据的取舍、证据力大小的判断，以形成完整的证据链，证明真实有效的案件事实。但是笔者认为，随着人工智能的发展，完成前述工作并非不可能。因为证据链的完整性和准确性的判断本质上并非法官的情感判断，仍然是一种内在逻辑性的判断，单个证据需要与其他证据相互印证、前后一致、不存矛盾，与司法官的价值观判断并无关联，人工智能的逻辑推断能力显然足以满足这种要求。

2.人工智能难以掌握半正式或者非正式规则

司法官处理案件的规则依据分为以下几个层次，第一是正式规则，即法律条文的明确规定、立法解释和司法解释，这个层次的规则属于最高效力的规则，在裁判文书中可以直接引用进行适用；第二是半正式规则，即规范文件、指导性案例，这是司法层面上的规则，是司法官裁判案件的重要依据，但是并不能在裁判文书中直接援引；第三是非正式规则，即对司法官的裁判会起到指引或指导作用，但是并没有官方的强制性要求，如各级法院所发布的非指导性案例的其他案例，又如刑事政策所演化出来的应用规则。正式规则明文规定且可在裁判中进行援引，为人工智能的学习提供了丰富的规则样本。半正式规则虽然具有明确的文本形式，但是原则上不能在裁判文书中进行援引，这使得人工智能能够学习具体文本内容，但是对其在裁判中的应用和可能的作用，需要使用更深入的计算和学习方法才有可能把握。而对于第三种非正式规则，或者可以称之为隐性规则，并无明确具体的适用规则且在文书中也不可能被援引，人工智能如何能够从中习得规则适用方法会是难以克服的问题。

（二）对“过往经验+主观裁量”的模拟

1.过往案件存在着前提不全乃至错误的可能

人工智能学习的基础在于过往的经验，人工智能对未来案件的处理建立在过往案件的处理经验上，与过往案件的处理具有类似性或一致性的效果。所以，前提准确是人工智能未来案件处理正确性的基础。从现实情况来看，这种前提准确性难以保障。

存在前提不全的可能甚至是必然。一是规则不全的可能。如前文所述，对于半正式或者非正式的规则，人工智能可能存在着学习上盲区，这部分规则很有可能在未来案件处理时处于缺失状态。二是案件处理所反映出来的信息不完整。最典型的即“裁判文书不等于案例，只是记录案件处理过程和结果的官方文本，某些案外因素不可能原原本本地体现在判决书中”[6]，案外因素对案件是否有影响，影响程度如何，人工智能均无法习得，在未来案件处理时即无法体现或排除。三是案件处理错误性的存在。毫无疑问，过往案件处理中一定存在着被错误处理的案件，从大数据的样本量角度上看，这类错误案件所占比例较少，人工智能可在学习过程中识别并排除出去。但是，也可能会存在着这样一种极端情况，即过去所有的案例在处理时都发生了倾向性的错误。比如正当防卫的认定标准，随着近些年来引人关注正当防卫案件频发，原有的认定标准被认为过于严格，不适合民众保护自身的合法权益。以原有的案件认定标准为基础学习，可想而知，之后也将继续适用旧有的“偏严”标准。

2.人工智能难以实现司法中的主观续造

现代法治社会中，允许司法官享有一定范围内相对的自由裁量权已经成为了共识，司法官在案件处理过程中的主观能动性，对于案件的合理解决起着至关重要的作用。现实生活中，完全一致的案件根本不存在，每起案件都有自己的独特性，既有案件发生环境的独特性，也有行为人、被害人等主体和对象以及犯罪行为的独特性。对于这些独特性的把握，在不同案件之间进行区分，对于司法官而言，不可能仅仅通过学院式教育实现，更多需要司法官的专业复合性、社会经验性、情感体验性的综合。专业复合性是指需要包括法学在内的多学科的知识，因为刑事案件涉及到的案件类型多种多样，单纯刑法知识不足以解决；社会经验性是指具有足够的社会经验，能够对社会情势有着深刻的理解，才能应情势而动；情感体验性指的是，虽然作为职业司法官，应当以自己的专业判断（法理）为准，但是也不能彻底脱离人的情感要求（情理）。只有如此，在行使自由裁量权时，才能够做到兼顾法理和情理，实现法律效果和社会效果的有机统一。

对于人工智能而言，专业复合性的要求在人工智能巨大的数据库前自然不成问题，但是，作为冷冰冰的机器，其是否能够具有（或者从何获得）足够的社会经验性，其又能否感受一个真正的人可能的情感需求？这些社会经验、情感需要并不是简单的二进制数据，获得的途径也不可能是单纯的数据输入，而是需要在社会中与各式各样的人交往、与社会环境接触，经历岁月的洗礼，从自然人提升为社会人之后才能真正实现。所以人工智能“无疑会具有模拟人的智性、体现人的智性的功能，但很难具有源于人的心性和灵性的司法判断潜质”[7]。

综上，在现有规则学习、过往经验整理和主观续造判断上的缺陷，导致人工智能完美模仿人类司法裁判思维过程显然难以实现，对其深度介入司法理应谨慎。

二、人工智能深度介入轻微刑事案件司法的可行性

人工智能介入司法需要抱有谨慎的态度，但是否意味着人工智能针对任何类型的案件都无法做到可能的深度介入？人工智能是否永远都只能是司法官的辅助者，而无法在任何案件的处理中成为主导者？谨慎是否意味着我们对人工智能深度介入司法过度悲观？笔者认为，轻微刑事案件的特有司法特性，或许能够为人工智能的深度介入提供空间。

（一）形式性追求优于实质性追求

“案件事实+现有规则”代表着司法过程的形式性，实现的是形式正义；“过往经验+主观裁量”则代表着司法过程的实质性，实现的是实质正义。人工智能具有人类的智性，甚至是超出人类的智性，在“案件事实+现有规则”方面能够达到相当程度的要求；但因为不具有人类的心性和灵性，在“过往经验 +主观裁量”的实现方面，显然达不到人类对其的期望。也即人工智能对于人类的司法过程的模拟，形式尚可但实质不足。

本质上，人工智能是大数据和算法的结合，大数据时代的来临意味着“以数据为中心，分析数据的相关性，打破了千百年来从结果出发探究原因的科研模式，大规模的复杂数据使得新的科研模式成为可能”[9]。大数据时代，传统的数据分析思想应做三大转变：一是转变抽样思想，在大数据时代，样本就是总体，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠少量数据样本；二是转变数据测量的思想，要乐于接受数据的纷繁芜杂，不再追求精确的数据；三是不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系[10]。简而言之，“作为结合要素的大数据，特征是追求效率而不是绝对精确；追求相关性而不是因果性”[4]。即对于形式的追求远远超出了对实质的追求。这既是大数据的关键特征，亦是以大数据为基础的人工智能不能深入介入司法裁判的核心原因。但正因如此，我们似乎也发现了人工智能进行深入介入司法裁判的可能侧面，即同样是形式要求重于实质要求的轻微刑事案件处理。第一，轻微刑事案件由于数量庞大，更加重视司法效率。“司法效率从某种意义上讲是司法公正的题中之义，因为公正是对社会被破坏秩序的恢复，如果秩序能被迅速恢复也就意味着公正得到了实现。”[11]第二，轻微犯罪的设立不少是为了预防更严重犯罪行为及结果的出现，或者说现阶段轻微犯罪化除了司法化的角度，还有预防前置的因素。作为抽象危险犯的危险驾驶罪，危险驾驶行为和造成的危害公共安全的危险之间并非具有具体的关联性，或者可以说，因果性并不显著，更多的是一种发生的相关性。

在“（案件事实 +现有规则）+（过往经验 +主观裁量）”的思维公式中，未来人工智能对轻微刑事案件更为简单“案件事实”自不在话下；由于案件事实简单，所涉及的需要考虑适用“现有规则”中的半正式或者非正式规则也相对较少，容易把握；轻微刑事案件数量庞大，可供参考的过往案例数据巨大，“以往案件事实和处理结果的数量越大，稳定性越强，集中趋势越明显，可预测性就越强”[6]；而情节简单，量刑幅度较窄，需要司法官进行复杂主观裁量的余地不大。显然，人工智能深入介入轻微刑事案件的司法过程的可行性较为充分。

（二）共性司法经验多于个性司法经验

“（案件事实 +现有规则）+（过往经验 +主观裁量）”的思维公式，既代表着形式正义和实质正义的实现过程，也代表着司法过程中的经验分类，“案件事实+现有规则”代表着司法官群体的共性司法经验，或称为显性司法经验；“过往经验+主观裁量”则代表着司法官个体的个性司法经验，或称之为隐性司法经验。

具体而言，在“案件事实+现有规则”中，符合法理要求的案件事实在任何司法官的操作中均是一致的，遗漏重要的案件事实，不论是定罪事实还是量刑事实，都会造成案件的错误处理。所以对于司法官而言，“案件事实”的判断具有高度一致性。而我国是成文法国家，严格禁止通过“法官造法”等方式在立法之外设立抽象规则，司法机关所创设的较为具体的适用规则，最高司法规则也好，地方司法规则也罢，对于同一司法区域的司法官来说，都具有强制性的约束力或者近似于必须遵守的参照性约束力，即他们对“现有规则”的理解应当是一致的。因此，“案件事实 +现有规则”的思维过程应该在司法官（尤其是同一司法区域）的头脑中具有高度的一致性。这部分思维过程所形成的便是司法官群体的共性司法经验。这些高度一致的共性司法经验，可以通过书本记录进而由后来者学习传承下来。在“过往经验+主观裁量”的思维过程中，由于司法官的主观性，对过往案件的经验整理和主观上的发挥续造，与司法官个体特性存在着极大的关联性。司法官要形成这部分思维过程，“需要集合自我品格、法律修养、知识背景、生活阅历以及各学科交叉和教训与悟性，并通过岁月的积累和案件的锤炼以形成的智慧集合体，它属于私人订制”[5]。显然，这部分个性司法经验无法在书本上以固定形态体现，是一种隐性的司法经验。

司法官的思维过程，便是其学习书本或他人传授而来的共性（显性）司法经验和司法官个体长时间自我积累升级而形成的个性（隐性）司法经验共同作用之下的运转过程。人工智能可以有效深度学习共性司法经验，却无法学习人类司法官潜在意识之下的个性司法经验，这决定了人工智能无法全面深度介入司法裁判过程。但是人类司法官的思维过程毕竟是受共性司法经验和个性司法经验的共同影响，人工智能无法对个性司法经验深入学习，的确无法适用于要求个性司法经验较高的司法裁判过程，但是效率优先、案情简单的轻微刑事案件的处理更多需要的是共性司法经验，而非个性司法经验，不作区分的认为人工智能一律无法深度介入略显绝对。

（三）机械性应用大于创造性应用

反对意见认为，“人工智能无法独自面对也不可能处理如此复杂的掺杂各种利益矛盾的社会纠纷，它只能按照既定路径选择法律适用，无法将技巧、经验和平衡等隐形审判技艺有机结合，因而无法真正实现有温度的公正裁判，所得出的裁判文书几乎都是千篇一律”[11]。共性司法经验决定“案件事实 +现有规则”，因在司法官的主观上具有高度的一致性，导致输出的案件结论自然也会具有高度的一致性，也即所谓的“千篇一律”，这是司法大厦的地基；而个性司法经验决定下的“过往经验 +主观裁量”，因司法官个体差异便会可能在合理范围内“千变万化”，这是司法官根据自己的经验、能力在地基之上构建不同风格、形态的上层构造。换句话说，“千篇一律”的地基构造是一种同一性的机械性构造，而“千变万化”的上层构造则是发挥主观能动空间的创造性建设。将人工智能定位为“将办案人员从事务性或基础性工作中解放出来，将有限的司法资源运用到最需要的领域，通过规范其行为、改变其工作方式、调整精力付出对象，为司法工作注入持续高效动力”[5]的辅助者，而认为其不适合作为主导者的观点，也即认为人工智能机械性活动较为突出，但是创造性应用有显著缺陷。

案件事实简单的轻微刑事案件之间所具有的相似性远大于差异性，对轻微刑事案件的处理应当是从追求个案差异性处理转向个案格式化处理，或者说追求案件的高效率批量化处理，输出的产品自然是格式化产品，只会存在些许细微差别，而主要形态仍是一致的。这也就意味着，轻微刑事案件的处理结论很可能就是“千篇一律”的，而不可能存在着“千变万化”的余地。既然都是“千篇一律”，人工智能为何不能尝试性的深入轻微刑事案件的司法，成为案件的主导者。

三、人工智能介入轻微刑事案件司法裁判的阶段性

人工智能介入司法需要谨慎，这种谨慎可以分为两个层次：第一，人工智能是否能够深度介入司法？前文已经回答了这个问题，即人工智能可以乃至应当尝试性深度介入轻微刑事案件的司法；第二，人工智能如何慎重地深度介入轻微刑事案件的司法？解决这个问题的方法是，人工智能应当有阶段的逐步深度介入轻微刑事案件的司法中。

（一）基础阶段：专职司法官的辅助者

在这个阶段中，人工智能的角色在于辅助专职司法官办理案件，类似于徒弟和师傅的关系。在人类专职司法官办理案件的过程中，一边为其提供证据提取、筛选、比对，搜寻案例，规则查找，出具司法文书等辅助性工作，将司法官从繁琐的事务性工作中解放出来，能够将工作重点放在证据取舍、证明力大小判断、案件结论得出等重要的核心工作中，高效准确处理案件；一边进行自主学习，在诸多案件的处理过程中了解司法官的思维过程，熟悉司法官考量案件时的相关因素，逐步深入模拟乃至还原司法官的司法过程。

在本阶段需要注意以下问题：第一，必须坚持以司法官为主体，避免司法官过度依赖人工智能，从主导者变成辅助者。比如该阶段的智能司法系统已经能够为司法官根据过往案例计算并推送定罪结论和量刑建议，但这种定罪结论和量刑建议应当是司法官做出自我判断的参考意见，而非是应当直接采用的标准答案。需要避免出现司法官摒弃自己的独立思考和专业判断，进而直接采用智能系统给出的结论的情形，否则在司法官和人工智能的关系中便会出现本末倒置的风险，司法官反而成为了人工智能的辅助者。这样操作的危险性显而易见，本阶段人工智能在司法中的应用本就处于起步阶段，其对案件裁判的准确性仍然值得考察，放任由人工智能做出案件处理结论，极易导致冤假错案的出现。另外，人工智能在本阶段的关键任务在于向司法官学习，当然必须以司法官为主体，如果司法官成为了人工智能的辅助者，人工智能便无法实时进行学习司法官的思维过程，未来其所独立做出的结论，将只会是其过往案例裁判数据库运算后的公式性延续；第二，司法官需细化案件说理过程。虽然轻微刑事案件通常情况下案情简单，法律适用并不复杂，但作为“法官自由心证的书面化、公示化”[12]的说理过程，能为人工智能的学习提供更为详细的样本、更为细致的信息。此外，还有可能起到料想以外的结果，“孤立来看，判决书中许多信息没什么意义。但如果联系起来看，就会发现一些极具预测价值的信息、关系或规律”[6]，即具有较高智性的人工智能可能实现深入挖掘，甚至得出一些司法官自己并未意识到的内容。

（二）提升阶段：与非专职司法官共同办案

在人工智能作为“徒弟”在专职司法官的教授和引导之下，顺利“出师”之后，也并不意味着其就可以独当一面，仍然还需要经历一个“实习”的阶段，让其经历更为亲身的司法体验。可以将人工智能的“实习期”安排与非专职司法官①我国未来完全可以考虑设置如英国治安法官的非专职司法官制度。进行配合办案，即设计一个“人机共存”的阶段。让两者进行合作办案，使得非专职司法官制度和人工智能介入司法两者出现互相促进的局面。非专职司法官缺乏法律专业素养的长期训练，但是具备普通社会人的情感感受和社会经验；而人工智能经过专职司法官的“培训”之后，法律专业素养得到了长足的积累，但是仍然欠缺充分的人类情感感受和社会经验，两者的优势和劣势正好可以互补，毫无疑问在这种互动机制下，两种制度均能得到有益发展。

本阶段需要注意的问题是，人工智能与非专职司法官的关系是协作关系，需警惕人工智能排斥非专职司法官的情况。可以预想到的是，由于人工智能在法律专业素养上较之非专职司法官具有较为明显的优势，非专职司法官可能会选择盲从人工智能在案件上的专业判断，导致其在两者关系中处于完全的附属地位。如此的话，人工智能将失去继续学习人类的情感感受和社会经验对案件处理可能影响的机会，非专职司法官制度也将在人工智能面前失去存在的意义。所以，非专职司法官在与人工智能协同办案的过程中，仍然需要坚定自己的办案主体地位，对于人工智能给出的意见进行思考、调整，以期给出专业性和情感性兼具的司法结论。

（三）高级阶段：独立办案

人工智能介入轻微刑事案件司法的最终阶段就是人工智能脱离人的束缚进行独立的案件处理。此时的人工智能应当处于兼具专业法律素养，以及基本人类情感感受和社会经验的阶段，独立处理案情简单、处罚轻微的轻微刑事案件已完全不是问题。但是，这个社会毕竟还是需要以人为主体进行构建，而且即使是轻微刑事案件的司法公正仍然对这个社会的和谐、有序发展起着十分重要的影响作用，所以，在人工智能独立处理轻微刑事案件的情况下，仍然需要人类对其进行掌控，避免人工智能处理的案件成为司法不公的源头。

因此，以人为主的配套机制仍然应当存在：第一，过程控制机制。虽然人工智能具有高度的智性，按照程序设计几乎可以完美无瑕的执行，但是好比人类会犯错误，人工智能同样也有可能出现程序失误或者出错的时候，必须在人工智能运行过程中进行实时控制或监督，对可能出现的错误进行及时发现，防止造成错误的司法结果；第二，结果预警机制。轻微刑事案件发案量较大，也即样本数量足够庞大，其裁判结果在量刑幅度内的分布应当符合正态分布，即以某个中间刑期为顶点，向最低刑和最高刑的两侧逐步降低，当新的案件司法结果落入左右两侧极值区域时，人工智能应当能够及时发现并发出预警，通知司法官对案件进行复核，查看该裁判结果是否准确合适；第三，司法责任机制。人工智能是一套计算机系统，其并不是人，“谁办案谁负责”的司法责任制必然无法适用于人工智能。但是这并不意味着人工智能进行案件处理时不需要责任追究机制。毫无疑问，司法责任承担的主体只能是人，在人工智能独立处理案件的过程中，存在人介入的环节，包括人工智能的设计者和维护者、过程控制者、预警审核者等。作为技术人员，人工智能系统的设计者和维护者自然不能承担案件处理错误的责任，能够追究的应当是直接与司法环节相关的，即过程控制环节中未能履行监督责任，以及结果预警环节中未能及时处理预警或者过错处理的司法人员。

结语

人工智能介入司法的态度和程度，完全取决于人工智能究竟能够多大限度接近人类。从现阶段我们可能的视野来看，人工智能要成为“真实的人类”的难度很大，也即不适合全面深度介入司法。虽然需要谨慎，但是我们亦无需过度悲观，科技的发展也许在不远的未来就能够超出我们现有的想象，我们也必须为这种未来的可能性做好准备。轻微刑事案件的司法特性与人工智能的契合性，为人工智能尝试性的深度介入提供了可行性，也为未来可能的全面深度介入各类案件奠定坚实基础。