□刁生富 劉 芳

一、人工智能在司法實踐中的價值

在智能時代，司法實踐智能化已成為司法發(fā)展的客觀趨勢，人工智能已經(jīng)在證據(jù)收集、輔助審判、輔助立法、司法鑒定等方面發(fā)揮著重要的作用。怎樣更好地讓司法智能化為體現(xiàn)社會公平正義的司法實踐助力，值得我們深入研究。人工智能在司法實踐中的價值體現(xiàn)在以下四個方面。

（一）證據(jù)收集

在司法實踐中，一切訴訟須以司法證據(jù)為前提，案件證據(jù)的真實有效對于查清嫌疑人犯罪事實、準確定罪量刑至關(guān)重要。在辦案過程中，面對海量而繁雜的數(shù)據(jù)，僅僅依靠人力對其進行分類整理后再提取出有用的信息是十分困難的，特別是遇到疑難案件時，單純依靠人工梳理證據(jù)，不僅效率較低，而且不免有錯漏的地方。在證據(jù)的初步篩查和判斷階段引入人工智能，就能在初篩海量證據(jù)時及時捕捉對司法實踐有用的信息，這對于后續(xù)步驟的順利開展十分有利。人工智能輔助證據(jù)系統(tǒng)旨在對案件證據(jù)進行篩選、審查，可以在海量的證據(jù)數(shù)據(jù)中及時抓取有用信息并加以呈現(xiàn)，交予法官判定[1]。特別是在被告人對案件相關(guān)事實進行否認時，證據(jù)的關(guān)鍵作用就得以凸顯，而人工智能證據(jù)收集系統(tǒng)可以按照對相關(guān)證據(jù)設(shè)定的標準如證據(jù)是否存在瑕疵、證據(jù)是否矛盾等，進行快速篩查、整理與判斷，這恰成為它與人工篩選證據(jù)不可比擬的優(yōu)勢之一。

（二）輔助審判

人工智能融入司法實踐將在輔助審判方面具有重要作用，主要體現(xiàn)在如下幾個方面。

其一，人工智能助力案件量刑。人工智能輔助量刑系統(tǒng)已具體運用在司法實踐中。例如，2017年上海高院研發(fā)出“206系統(tǒng)”的智能輔助辦案系統(tǒng)并已投入使用。其在智慧法院的使用中可以通過發(fā)揮系統(tǒng)自身的核驗、檢查和監(jiān)督功能，確保案件審判質(zhì)量進而促進司法公正。在人工智能融入輔助司法實踐的過程中，智能量刑系統(tǒng)的作用主要體現(xiàn)為解決“類案不類判”和提升司法審判效率。在解決“類案不類判”方面，人工智能系統(tǒng)根據(jù)案件相關(guān)數(shù)據(jù)的輸入，在系統(tǒng)中自動抓取與本案件相類似的審判過程和審判結(jié)果為法官呈現(xiàn)。通過此功能，法官可以根據(jù)本案件事實與系統(tǒng)中類似的案件事實進行有效比對，并對量刑輔助系統(tǒng)中展示的類案量刑結(jié)果與推送的量刑基準依據(jù)加以適當考慮。此舉可對司法實踐中存在的“類案不類判”的情況進行有效緩解，提升法官主導(dǎo)下審判結(jié)果的公正性，進而增強社會公眾的可接受度。在提升司法審判效率方面，面對案件處理“人少量大”的矛盾，借助人工智能輔助量刑系統(tǒng)，可以提高量刑的準確性及合法性，從而達到有效緩和人案矛盾、提高司法效率之目的。

其二，人工智能助力類案推送。人工智能助力類案推送的優(yōu)越之處在于其能夠運用大數(shù)據(jù)計算系統(tǒng)，對案件所涉及的證據(jù)進行逐一比對，排除帶有瑕疵的證據(jù)，并及時抓取對案件裁判產(chǎn)生關(guān)鍵作用的量刑因素進行分析。同時，該系統(tǒng)可在司法系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中對全國范圍內(nèi)類似案件的案情進行統(tǒng)計分析，匹配出與本案件相似度較高的案例裁判結(jié)果并輸出案例對比分析報告，并對法官提供適恰的量刑參考建議[2]。譬如，貴州刑事司法大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對151起試點案件進行智能輔助分析，試行半年后案件便已全部審結(jié)，其運行結(jié)果顯示法官裁判偏離度均在合理數(shù)值區(qū)間甚至為零，很大程度上保證同案同判，實現(xiàn)了刑罰適當，且一審服判率達到93.38%，與同期審結(jié)未納入試點范圍的其他案件服判率相比高出8.15%[3]。顯然，人工智能所具有的獨特優(yōu)勢在一定程度上彌補了法官對案例檢索的弱勢。

（三）輔助立法

在立法領(lǐng)域,人工智能決策輔助系統(tǒng)在立法準備階段、法律形成階段和立法修繕階段等方面能夠發(fā)揮重要作用。當下人工智能依靠專家系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)以及自然語言處理系統(tǒng)給傳統(tǒng)立法工作帶來了極大便利[4]。

首先，立法準備階段。立法預(yù)測是指運用科學(xué)合理的技術(shù)手段對立法趨勢及未來法律發(fā)展狀況進行及時考察合理預(yù)測的一項宏觀的立法技術(shù)[5]。正式立法活動意味著一項法律將從無到有，在開始前必須做好充足準備才能確保立法活動順利開展，因此立法準備須嚴謹、科學(xué)。這不僅關(guān)乎社會公眾對法律的認可度，且切實關(guān)乎司法實踐的公平正義。因此，在立法準備階段，一定的立法預(yù)測是必要的。實際上，不僅立法預(yù)測，整個立法準備階段，人工智能都能發(fā)揮重要作用：一是立法者在人工智能立法系統(tǒng)的協(xié)助下，在對海量數(shù)據(jù)進行歸類、收集、整理、分析的基礎(chǔ)上，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對司法數(shù)據(jù)庫中的特定立法信息進行快速查找，以協(xié)助立法者節(jié)約數(shù)據(jù)搜集時間，提升立法效率。二是人工智能輔助立法系統(tǒng)可在對大量案例進行分析的基礎(chǔ)上，對案例數(shù)據(jù)的相關(guān)性進行揭示，將不同類型的文檔進行歸類，為立法者在此類型相關(guān)的立法活動上提供一定的參考，從而便于立法者選擇立法依據(jù)。三是人工智能還可以解決法律草案起草過程中人力不足的問題。以“北大法寶”開發(fā)的智能輔助草案生成系統(tǒng)為例，立法工作者只需將立法調(diào)研信息提交給機器，再輸入所需立法的主題、標準、要求，人工智能系統(tǒng)便可以自動生成一部可供參考的法律草案文本。

其次，法律形成階段。法律形成階段是指專門的立法機關(guān)從立法草案開始直至法律形成的過程中，其作為立法機關(guān)進行的專門性活動，主要涵蓋有法律草案的提出、審議、表決、通過、公布等環(huán)節(jié)。法律形成階段是一項系統(tǒng)且復(fù)雜的浩大工程。其中，立法草案的提出標志著立法活動正式開始，之后每一環(huán)節(jié)在立法草案的基礎(chǔ)上進行相應(yīng)的活動，且均有詳細的步驟，直至最終法律的完全形成[6](P65)。人工智能在法律完成階段發(fā)揮的積極作用如下：一是有助于立法民主。傳統(tǒng)立法模式之下，公眾的意見傳遞渠道存在一定阻礙，難以做到精準傳遞。人工智能之下每個人、每個組織均有表達意見的機會，權(quán)利結(jié)構(gòu)存在去中心化的特征[7]，從而確保所立之法為民意之體現(xiàn)。二是處理立法意見。立法機關(guān)在人工智能輔助立法系統(tǒng)之下，可將民眾的立法意見進行收集整理，將其與立法數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)聯(lián)性、邏輯性以及適用性等進行自動分析并輸出立法意見報告，為立法機關(guān)提供清晰的立法參考，從而輔助立法者進行立法活動。以2020年6月22日公開的《退役軍人保障法（草案）》征集意見稿為例，一個月時間內(nèi)共收到來自13萬民眾提出的82萬余條意見。傳統(tǒng)人工操作難以在短時間內(nèi)有效處理眾多的立法意見，采用立法建議智能篩選系統(tǒng)對這些意見進行整理、分析和反饋，將極大地提高收集的效率。其三，校對立法文本。立法文本的校對工作量巨大，單純依靠人工進行校對十分耗時。人工智能引入立法文本校對，將極大地改善地方立法存在的法律條文表述不規(guī)范、立法重復(fù)、立法相互抵觸等問題[8]。

最后，立法修繕階段。立法修繕階段通常分為正式立法行為及非正式立法行為。其中，正式立法行為涵蓋立法解釋、法的修改、補充和廢止等過程，也就是法律上常說的“立改廢”。非正式立法行為則包括法律清理、立法后評估及備案審查等。傳統(tǒng)立法模式之下，立法機關(guān)僅依靠人工對相關(guān)立法文件進行收集整理，不僅消耗大量的時間和精力，而且效果也無法得到保障。人工智能輔助立法修繕將有效化解這一難題。一是法律清理。法律清理是指通過根據(jù)新立之法規(guī)在投入社會實施后所形成的社會效應(yīng)，查找其缺陷并適時加以完善的立法活動。在人工智能參與立法清理之時，立法機關(guān)也通過形成以法規(guī)數(shù)據(jù)庫、機關(guān)職責目錄為基準的法規(guī)知識圖譜，實現(xiàn)了不同機關(guān)立法規(guī)則間的知識聯(lián)系。在每一個新的法規(guī)出臺之時，通過新一代人工智能的輔助立法修繕系統(tǒng)可以自動識別并查找與其密切相關(guān)的其他法規(guī)，從而為立法者給出相應(yīng)的立法修繕提示，做到精準便捷。二是立法后評估。立法后評估是指在法律實施之后，立法機關(guān)按照一定的程序標準，對法律的相關(guān)要素進行評估的法律行為。譬如法律經(jīng)濟效益、法律規(guī)范實施效果等。在人工智能輔助之下，能夠減少對評價主體的單一化和主觀化，進而確保評價結(jié)果的客觀真實。三是備案與審核。備案要求提出規(guī)范性文件的部門必須依照法定時限和程序報請上一部門審批，由受理備案的部門對已上報備案的規(guī)范性文件實施技術(shù)審核，并依法作出處理。在人工智能介入備案技術(shù)審核后，能夠深度使用語義理解、實體間關(guān)聯(lián)辨識技術(shù)、動態(tài)增量更新技術(shù)，對所有的規(guī)范性文件進行實時、動態(tài)、追溯審查，使備案審查工作在動態(tài)過程中不斷更新，確保國家法制統(tǒng)一和尊嚴[9]。

（四）司法鑒定

司法鑒定作為司法審判的前置程序，其鑒定結(jié)果的真實可靠性對司法審判起著至關(guān)重要的作用。其鑒定的內(nèi)容從法醫(yī)類鑒定到影像資料鑒定甚至實物鑒定均有，且在司法實踐中積累多年的經(jīng)典鑒定案例于司法鑒定機構(gòu)而言是一筆極為寶貴的財富，有利于日后鑒定工作順利開展[10]。人工智能司法在鑒定領(lǐng)域的關(guān)鍵作用表現(xiàn)在如下三個方面。

首先，有利于司法鑒定案例數(shù)據(jù)庫的建立與使用。將司法鑒定實踐中涉及的相關(guān)環(huán)節(jié)，譬如鑒定標準、鑒定流程、鑒定結(jié)果、鑒定報告和典型案例上傳至大數(shù)據(jù)庫，從而構(gòu)建司法鑒定案例數(shù)據(jù)庫，為日后司法鑒定人員在平時的鑒定活動中提供便捷。

其次，有利于標準規(guī)范庫的建立。鑒于司法鑒定在司法活動中扮演著的關(guān)鍵角色，國家對專門司法鑒定活動所需要恪守的規(guī)范、格式標準等進行了詳細的規(guī)定，且鑒定工作的規(guī)范標準也會隨著時代變化而更新。因此，建立標準規(guī)范庫，將上述規(guī)范、原則、標準納入其中并不斷更新，為司法鑒定人員在司法實踐活動中提供規(guī)范提示，確保鑒定活動規(guī)范化開展具有重要意義。

最后，有利于建立“一站式”在線鑒定。我國《司法鑒定程序通則》中對案件司法鑒定相關(guān)事宜做出規(guī)定，其中對時間進行了要求：司法鑒定機構(gòu)自司法鑒定委托書生效之日起，應(yīng)當在三十個工作日內(nèi)完成司法鑒定，但就現(xiàn)實情況而言，司法鑒定工作在某些情況下會受到相關(guān)因素的影響從而導(dǎo)致鑒定工作需損耗大量時間,使得鑒定工作不能如期完成，譬如鑒定事項難度較大、需鑒定機構(gòu)補充或重新提供鑒定材料等等。因此，“一站式”在線鑒定的建立將傳統(tǒng)訴訟中的“人在路上跑”轉(zhuǎn)向“案在網(wǎng)上傳”，對加快案件的辦理速度、提高訴訟效率起到了極為關(guān)鍵的作用[11]。

二、人工智能在司法實踐中的局限性

同任何技術(shù)一樣，人工智能運用于司法實踐中也是具有一定的局限性。在司法智能化時代，充分認識人工智能的局限性，做到揚長避短，才能更好地發(fā)揮其在司法實踐中的應(yīng)用價值。

（一）法律數(shù)據(jù)匱乏、低質(zhì)且結(jié)構(gòu)化不足

人工智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的出現(xiàn)正是因為大數(shù)據(jù)的急劇膨脹。換言之，充足且優(yōu)質(zhì)的大數(shù)據(jù)是人工智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)存在的價值。但就現(xiàn)實情況而言，目前我國司法領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)還存在著匱乏、低質(zhì)且結(jié)構(gòu)化不足的狀況。

首先，法律數(shù)據(jù)存在匱乏問題。人工智能融入司法實踐時日尚短，部分司法部門僅處于起步階段或暫未對外公開本部門的司法數(shù)據(jù)庫，因此許多數(shù)據(jù)還無法完全上傳數(shù)據(jù)庫。只有通過持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)“投喂”，才有助于開展全面且有效的數(shù)據(jù)分析。并且，司法實踐中的某些數(shù)據(jù)并不對外公開。法律決策過程中某些關(guān)鍵行為，譬如形成決策前的內(nèi)部討論往往是非文字化、非數(shù)據(jù)化且高度保密的。不僅如此，中國的司法決策運行賴以存在的程序過程信息也不充分。一方面，“庭審筆錄并非是一種公開的法律證明文書”[12]，充分的數(shù)據(jù)化亦無法實現(xiàn)。另一方面，司法機關(guān)在處理案件時，某些執(zhí)行程序過程是需要內(nèi)部保密的，如公安機關(guān)的偵查過程、檢察院的起訴過程、法院庭審前后的過程及相關(guān)的正式或非正式的文字記錄等。因此，要想充分實現(xiàn)司法大數(shù)據(jù)化尚需時日。

其次，司法數(shù)據(jù)存在低質(zhì)問題。輸出的信息是否真實可靠取決于其輸入的信息質(zhì)量，正所謂“Rubbish in,rubbish out”。因此，如果輸入的司法數(shù)據(jù)的真實性不高或者質(zhì)量低下，其輸出信息亦將難以令人滿意。就目前司法領(lǐng)域而言，“有目共睹”的司法信息極可能是司法機關(guān)在處理案件后經(jīng)二次轉(zhuǎn)換后所輸出的“實質(zhì)信息”。例如，公開在網(wǎng)上的法律文書裁決理由因司法要求而與實際裁決理由存在部分差異，因而我們需要對文本表面的法律信息與司法實踐中實質(zhì)法律信息之間的差異有明晰認知，進而審慎對待法律數(shù)據(jù)。因此，人工智能所分析得出的結(jié)論、所發(fā)現(xiàn)的裁判模式也極有可能與現(xiàn)實情況大相徑庭甚至是虛假的，這與法律所持的公平正義理念相違背。

最后，司法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化不足問題。數(shù)據(jù)能為機器識別的重要前提在于其具備一定的結(jié)構(gòu)化特征，否則數(shù)據(jù)將無法得到充分利用。法律術(shù)語與自然語言不同，相比而言其更加專業(yè)、復(fù)雜，要想直接輸入相關(guān)法律數(shù)據(jù)機器便可直接進行識別似乎難以企及。譬如，在法律文書中，“賠償”可能會稱為“賠款”“賠錢”等詞匯；“縱火”可能會稱為“放火”“燒火”等。諸如此類的不同表達還有很多。此種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)于機器而言存在著極大的學(xué)習障礙。人工智能要想精準識別、篩選、分類諸如此類的法律數(shù)據(jù)仍需時日。這意味著如果沒有人為數(shù)據(jù)的干預(yù)，機器將無法主動而精確地識別非結(jié)構(gòu)化的法律數(shù)據(jù)從而能達到公眾想要達到的效果。

（二）自身技術(shù)障礙與信息安全風險

盡管人工智能技術(shù)發(fā)展已久，但在某些技術(shù)方面仍然存在著難以避免的風險與缺陷，這也是目前人工智能融入司法實踐時亟待解決的問題。

其一，人工智能存在“低智能”障礙。無論技術(shù)發(fā)展如何迅猛，也必然存在著自身的局限性。到目前為止，人工智能技術(shù)還不足以替代人類理性思考的模式，更不必說對法官裁判職能的取代?？梢哉f，目前人工智能仍體現(xiàn)出“低智能”的一面?！暗椭悄堋边@一弊端使得公眾對其產(chǎn)生不完全信任，這不僅意味著公民的個人隱私、財產(chǎn)等存在著安全隱患，而且司法公平與正義也遭受一定威脅。正如有學(xué)者所言，人工智能技術(shù)開發(fā)在某些技術(shù)性方面仍存有一定不足，譬如案件情節(jié)提取、圖譜構(gòu)建等，為此我們更應(yīng)該理性對待當前的司法技術(shù)主義熱潮[13]。

其二，人工智能存在信息安全風險。網(wǎng)絡(luò)雖不是法外之地，但網(wǎng)絡(luò)卻始終無法保障所有網(wǎng)民的隱私不被泄露。公民的網(wǎng)絡(luò)活動在一定程度上都將“雁過留痕”，網(wǎng)絡(luò)時代個人信息安全難以得到充分的保障。根據(jù)中國社會科學(xué)院進行的關(guān)于“公眾最關(guān)心的網(wǎng)絡(luò)治理議題”調(diào)查顯示：位列前三的分別是：網(wǎng)絡(luò)安全（70.3%）、個人隱私保護（62.4%）和網(wǎng)絡(luò)犯罪（54.1%）；“公眾認為網(wǎng)絡(luò)治理中應(yīng)當解決的首要問題”位列前三的分別是網(wǎng)絡(luò)安全（25.8%）、個人信息安全（21.7%）、信息犯罪（19.8%）[14]。由于司法實踐具有特殊性，往往會對相關(guān)要素進行特殊規(guī)定，其中包括商業(yè)秘密、國家秘密、個人隱私等，不便于向公眾公開，司法有必要保留其合理的封閉性。因此，人工智能司法實踐應(yīng)用中存在的信息安全風險是一個無法回避的重大問題。

（三）法官主體地位弱化

人工智能與司法實踐的結(jié)合要想最大程度地發(fā)揮效用，就應(yīng)當正確處理人工智能與司法過程的互動，否則容易導(dǎo)致人工智能下法官主體能動性逐漸弱化。譬如人過度依賴機器工作和思考等不恰當使用，并將這種不當運用貫穿于司法領(lǐng)域的各個領(lǐng)域和環(huán)節(jié)中。實際上，法官作為審判人，其經(jīng)長期訓(xùn)練而形成的獨特審判思維是機器所難以企及的[15]。

其一，人工智能與司法實踐的結(jié)合將在一定程度上致使司法實踐本身所具有的公開透明性、親歷性、集中性、中介性受到威脅[16]。譬如，將算法運用于司法裁判時，算法歧視或?qū)撾[其中，司法的中立性逐漸被侵蝕。長此以往，社會公眾對司法裁判的信任度就會降低，司法公信力隨之下降。另外，司法審判活動的公開透明性要求與算法黑箱的不可解釋性相違背，長期將算法介入司法裁判后，一方面，法官的主體能動性可能遭到削弱，另一方面，司法訴訟各方的參與積極性也將逐漸降低，使民眾因為算法的不可解釋性而對司法正義產(chǎn)生信任危機。在現(xiàn)實中，法官在參與網(wǎng)上審理案件或異步審理案件的過程中會面臨許多棘手問題。譬如，法官對案件證據(jù)并未直接接觸，而是經(jīng)過信息化處理后傳來的證據(jù)，在證據(jù)的可信度方面對于法官的審理就存在較大障礙。同時，網(wǎng)絡(luò)審理屬于非同一物理空間，非現(xiàn)場性將極大削減訴訟雙方的對抗性，一方面背離了裁判者的親歷性原則，另一方面也違背了當事人的直接言辭原則。

其二，人機的交互使用，在一定程度上會造成法官、書記員、陪審員等司法工作人員缺乏溝通互動，審級制度的必要性和價值也將被撼動[17]。若使人工智能替代司法人工介入判案，無論是案前、案中還是案件最后的裁判結(jié)果，于公眾和案件當事人而言都不可避免地會質(zhì)疑司法程序的合理性、合法性以及司法的終結(jié)性，不利于維護一直以來社會公眾對法官的信任。

（四）形式正義與實質(zhì)正義難以彌合

人工智能與司法實踐的結(jié)合讓民眾看到了“可視正義”和“數(shù)字正義”的希望，但仔細研究會發(fā)現(xiàn)，無論是“可視正義”還是“數(shù)字正義”，看似近在咫尺，卻又難以觸及。

其一，實質(zhì)正義無法建模計算。法律所具備的核心價值決定了人類社會追求的是實質(zhì)正義而非形式正義。盡管人工智能技術(shù)介入司法實踐可以幫助加快實現(xiàn)實質(zhì)正義，但面臨諸多疑難案件，要想實現(xiàn)實質(zhì)正義而非形式正義，單純依靠機器建模計算或?qū)㈦y以實現(xiàn)。究其原因：一是正義沒有統(tǒng)一標準。人工智能助力司法實踐不可避免產(chǎn)生情與法之間的糾纏，譬如“刻章救妻案”和“入獄養(yǎng)老案”等。面對此類案件，于情于法，法院均難以做出完全符合實質(zhì)正義的判決結(jié)果，只能以重疊共識的方式來獲得公眾認同。而機器與人類不同，它們?nèi)狈θ祟愃碛械牡赖掠^，只是程序員為達到特定目的而輸出的程序代碼[18]（P22)。二是實現(xiàn)正義依靠實質(zhì)判斷而非概率計算。人工智能融入司法實踐后，人腦決策與算法決策之間的博弈就開始出現(xiàn)了。英國曾開展一項將“機器律師”與當?shù)匕倜蓭熯M行保險合同判斷比賽，比賽結(jié)果顯示，“機器律師”準確率達86.6%，而百名律師僅為66.3%，機器律師最終勝出[19](P261)。此比賽結(jié)果似乎彰顯出算法決策比人腦決策更優(yōu)越，但準確地說，機器人的“思考”不同于人類的“思考”，僅是依據(jù)邏輯算法處理數(shù)據(jù)罷了[20](P96)。對于某些簡單案件，也許概率計算能接近實質(zhì)正義，但對于復(fù)雜案件來說，單純依靠概率計算還遠遠不夠，更多需要因果分析與邏輯分析。正義的司法裁判單純依靠計算機的概率計算來實現(xiàn)似乎要求過低，也不夠嚴謹，其更需要通過考量各種因素的實質(zhì)性判斷來實現(xiàn)真正的實質(zhì)正義。

其二，實質(zhì)正義重視人性。正義的實現(xiàn)過程具有鮮明的人文關(guān)懷特點，絕非單純依靠機械般的規(guī)則適用就能實現(xiàn)。惟有追求重視人性的司法正義過程，才是真正實現(xiàn)社會公平正義的過程。值得一提的是，在此過程中法官獨有的“自由裁量權(quán)”對于彰顯司法的人文關(guān)懷、維護司法的公信力起著極為關(guān)鍵的作用。相比而言，司法人工智能固然能做出更加高效一致的司法裁判，但卻難以做出具有人文關(guān)懷的裁判。機器執(zhí)法和裁斷如同一項冷冰冰的機械運作過程，無法像法官裁判中與案件當事人進行情感交互和語言交流。因此，在通過機器算法輔助司法決策實現(xiàn)實質(zhì)正義的過程中，人類“為系統(tǒng)提供必要的人文關(guān)懷”必不可少[21](P239)。從人工智能輔助決策的過程看，目前大多數(shù)國家將司法實踐人員置于主導(dǎo)地位，算法決策定位為輔助系統(tǒng)，嚴防算法決策致使人文關(guān)懷逐漸流失[22]。由此可見，司法人工智能下的“可視正義”和“數(shù)字正義”均有限度，即使法律人工智能在司法實踐中運用廣泛，但在追求司法實質(zhì)正義的過程中，機器永遠無法對“法律人的‘情懷’和‘匠心’”進行簡單復(fù)制和替代。

三、人工智能司法實踐局限性之超越

不難發(fā)現(xiàn)，人工智能助力司法實踐的大門已經(jīng)敞開。在此背景下，既要超越人工智能在司法實踐中的局限性使之更好地為司法實踐服務(wù)，又要堅定地將目光移向構(gòu)建全面、高效且不失公平正義的智慧司法，怎樣平衡二者的關(guān)系，使人工智能更好發(fā)揮其在司法實踐中的價值，這是人工智能時代一個需要技術(shù)和司法協(xié)同研究的具有重大意義的問題。

（一）引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，強化法律數(shù)據(jù)管理

區(qū)塊鏈被認為是重塑世界的新技術(shù)，司法實踐與之結(jié)合將助推司法改革、彰顯司法公正、提高司法效能、提升司法公信力，踐行“努力讓人民群眾在每一個司法案件中感受到公平正義”[23]。司法部門通過引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，用以整合司法實踐中產(chǎn)生的法律數(shù)據(jù)，從而為司法實踐活動帶來新的生產(chǎn)力。

首先，利用區(qū)塊鏈容量龐大、共享效率優(yōu)的特性。區(qū)塊鏈技術(shù)采用的是P2P網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)儲存數(shù)據(jù)信息，可以將司法實踐中產(chǎn)生的大量法律數(shù)據(jù)信息進行上鏈儲存。區(qū)塊鏈可以儲存大量數(shù)據(jù)信息的特性，能夠?qū)⑺痉▽嵺`中涉及到海量的司法數(shù)據(jù)儲存在鏈式結(jié)構(gòu)中，同時向全網(wǎng)廣播和備份，在備份的過程中完成共享，且不需要中介方完成證書驗證，任何司法機關(guān)都可以訪問該文檔，從而打通了司法實踐中的資源壁壘[24]。“數(shù)據(jù)上鏈”將當事人、司法數(shù)據(jù)、司法部門等司法參與者之間加以緊密聯(lián)系，形成司法資源使用的效率最優(yōu)化。利用區(qū)塊鏈容量龐大、共享效率高的這一特性，就可將司法資源為全國各地的司法相關(guān)人員所獲取，提高了司法資源共享效率，為進一步構(gòu)建更加合理的資源共享體系奠定了堅實基礎(chǔ)。

其次，利用區(qū)塊鏈上鏈數(shù)據(jù)不可篡改的特性。在區(qū)塊鏈技術(shù)的諸多特性中，上鏈數(shù)據(jù)不可篡改這一特性為司法實踐中法律數(shù)據(jù)的處理提供了極為重要的便利。司法大數(shù)據(jù)的處理與保存是一項浩繁的工程，為了確保其在存儲和流通過程中的真實性，法律數(shù)據(jù)“上鏈”就顯得尤為必要。在區(qū)塊鏈上進行數(shù)據(jù)修改是一項極為復(fù)雜的工程。其一，修改者對區(qū)塊鏈上任一區(qū)塊的操作都需要經(jīng)過一定規(guī)模節(jié)點的認證，否則數(shù)據(jù)修改請求便不能通過，數(shù)據(jù)也無法“上鏈”。其二，區(qū)塊鏈上的每一區(qū)塊都相互制約，修改某一區(qū)塊就意味著其區(qū)塊后序的所有區(qū)塊都將進行修改，因為每個區(qū)塊上都帶有用以驗證全部前序區(qū)塊的數(shù)據(jù)，區(qū)塊鏈技術(shù)的這一特性使得操作者對區(qū)塊鏈上數(shù)據(jù)的修改將耗費極大的人力物力；并且在區(qū)塊鏈數(shù)量越多、區(qū)塊鏈節(jié)點越多的情況下，產(chǎn)生的篡改工作就越發(fā)困難，這也就意味著“上鏈”數(shù)據(jù)更加值得信賴。因此，在司法實踐中利用其“上鏈”數(shù)據(jù)不可篡改的特性，“上鏈”的司法數(shù)據(jù)難以修改，將極大地增加司法數(shù)據(jù)的可信度，提升司法公信力，進而促進司法效率提升。

最后，利用區(qū)塊鏈查找數(shù)據(jù)高效的特性。司法機關(guān)所花費司法資源的多寡，包括人力、物力和時間等，不僅關(guān)系到司法效率的高低，而且直接關(guān)系司法機關(guān)最終所獲得司法成果的多寡。人工智能輔助司法實踐旨在達到司法高效之目的，而司法高效，就是投入盡可能少的司法資源而轉(zhuǎn)化為盡可能多的司法成果，實現(xiàn)司法資源利用的最大化。具體表現(xiàn)在訴訟時間的加快、訴訟環(huán)節(jié)的減少、訴訟費用的降低、案件流通速度的加快等?！罢x遲到就是非正義”，在訴訟案件滿足程序要求的前提下提升司法效率，是現(xiàn)代社會司法活動發(fā)揮定紛止爭功能的前提[25]。鑒于區(qū)塊鏈技術(shù)天然的去中心化特性，與司法數(shù)據(jù)的結(jié)合就使得區(qū)塊鏈連接的每一司法機關(guān)端口，在想要獲取所需的司法數(shù)據(jù)時就能及時獲取，這將極大提高司法數(shù)據(jù)查找的效率，促進司法資源的整合，進而提升司法效率。

（二）推動智能技術(shù)研發(fā)，加強智能人才培養(yǎng)

推動智能技術(shù)研發(fā)，加強智能人才培養(yǎng)，將助推法律人工智能在司法實踐中的深度運用。當機器學(xué)習者對相關(guān)數(shù)據(jù)進行歸納總結(jié)后必然會帶來一定的歸納偏差，即機器學(xué)習者在“清洗”數(shù)據(jù)時，所采用的假設(shè)或驗證方法都必然產(chǎn)生一定誤差。人工處理數(shù)據(jù)在很大程度上可以改變此種狀況，但前提是專門的法律人員和專門的計算機人員要結(jié)合起來。所以，未來要進一步推進法律人才與人工智能人才的深度融合，不但要從法律人工智能的視角培訓(xùn)專業(yè)技能人員，還必須全面整合法律人和科技人之間的認知框架，力求實現(xiàn)二者的深度融合。

（三）確立相應(yīng)機制，規(guī)范算法決策

智慧司法下堅守司法規(guī)律，有序穩(wěn)妥地推進算法的優(yōu)化，需要盡可能確立相應(yīng)規(guī)則機制，規(guī)范算法決策。

首先，確立算法事前評估機制。算法投入司法實踐之前應(yīng)當對數(shù)據(jù)收集、信息挖掘、算法編程等一系列程序制定嚴格規(guī)范，以保障算法規(guī)則的合理性與合法性。譬如，建立評估委員會，其組成應(yīng)包含技術(shù)專家、法學(xué)專家、社會公眾代表等相關(guān)人員。委員會應(yīng)在仔細研究算法規(guī)則后進行公示以增加算法規(guī)則的透明度與合理性，并有助于社會各界詳細了解算法決策的運作機制，也更容易接受算法的計算規(guī)則，進而維護司法權(quán)威。

其次，建立算法決策審查機制和檢驗機制。算法決策產(chǎn)生后還應(yīng)當建立相應(yīng)的算法檢驗機制對算法進行審查，保障算法決策機制的高度合理性以及關(guān)鍵流程的公開透明性。算法在司法實踐中的運用應(yīng)該經(jīng)過相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜疫M行反復(fù)論證、持續(xù)審查、檢驗，確保其有效更新，使算法決策盡可能不受偏見和無意識歧視的干擾，以保障其符合司法價值的內(nèi)涵。

最后，完善與確立算法的解釋規(guī)則。法律賦予了公民監(jiān)督司法機關(guān)的行為以推動程序正義。但在算法“黑箱”的制約之下，算法決策的不透明性，在一定程度上侵害了公民的知情權(quán)，抗辯權(quán)更無從談起。因此，亟待完善與確立算法的解釋規(guī)則，從制度上防止人工智能融入司法實踐而帶來的不確定性風險。譬如，對司法實踐中出現(xiàn)的某些特定事項、特定主體、特定刑罰等設(shè)置限定相應(yīng)的應(yīng)用范圍；算法決策系統(tǒng)不宜適用疑難復(fù)雜案件的審理；當事人不愿使用算法決策系統(tǒng)的，應(yīng)當尊重當事人意見；被告人獲刑較重且明確提出上訴的案件等等，這些都是需要研究解決的問題。