陳 亮 徐 明

引 言

現(xiàn)代信息技術(shù)為司法場景繪就了不無浪漫的智能化遐想，以數(shù)據(jù)與算法為驅(qū)動(dòng)的人工智能在法律實(shí)踐中方興未艾，并開啟了由感知智能到?jīng)Q策智能的跨越式發(fā)展。在撲面而來的信息化浪潮下，我國的司法機(jī)關(guān)也非抗拒技術(shù)進(jìn)步的“新勒德主義者”，自2017年最高人民法院發(fā)布《關(guān)于加快建設(shè)智慧法院的意見》以來，北京“睿法官”、上海“206”與江蘇“法務(wù)云”等智能化系統(tǒng)層出迭生，其試圖為司法活動(dòng)提供全面的輔助支撐。(1)參見崔亞東： 《人工智能與司法現(xiàn)代化》，上海人民出版社2019年版，第88—105頁。但與之理想目標(biāo)有所落差的是，此類應(yīng)用系統(tǒng)的智能化程度尚不如人意，其所能實(shí)現(xiàn)的輔助性功能較為有限，并呈現(xiàn)出“重程序而輕實(shí)體”的失衡狀態(tài)： 具體而言，大多系統(tǒng)僅聚焦于對(duì)流程化事務(wù)的輔助工作，主要功能包括線上立案、庭審書記與判決管理等程序性的事項(xiàng)，且功能與功能之間的同質(zhì)化程度頗為明顯；相反，對(duì)于案件事實(shí)分析、裁判結(jié)果預(yù)測(cè)等具有實(shí)質(zhì)性決策意義的功能，目前只可見于極少數(shù)的專用智能系統(tǒng)之中，而其功能的覆蓋率與準(zhǔn)確率也并不理想。如此種種皆反映了國內(nèi)智能司法發(fā)展的現(xiàn)實(shí)瓶頸，人工智能對(duì)司法審判的輔助程度與介入空間均顯不足，尤其是未能觸及核心的實(shí)體性法律關(guān)系問題，致使其難以在廣袤的司法場域下發(fā)揮應(yīng)有的決策支持價(jià)值。

究其原因，我國智能司法發(fā)展緩慢的癥結(jié)正是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的孱弱。任何智能系統(tǒng)均需特定類型的基礎(chǔ)設(shè)施作為“燃料”，其一般可通過大數(shù)據(jù)或其他信息資源的形式加以實(shí)現(xiàn)，從而驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)整體的運(yùn)行與輸出。然就國內(nèi)智能司法建設(shè)現(xiàn)狀而言，相關(guān)主體對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)注程度相對(duì)淺?。?其中，司法人員在該問題上基本處于混沌狀態(tài)，其既未就基礎(chǔ)設(shè)施本身形成充分的靜態(tài)認(rèn)知，也未為基礎(chǔ)設(shè)施之建設(shè)路徑提供必要的動(dòng)態(tài)規(guī)劃；而技術(shù)開發(fā)人員的工作重心多落于頂層的應(yīng)用設(shè)計(jì)之上，其雖知曉底層基礎(chǔ)設(shè)施的存在，但并不在意基礎(chǔ)設(shè)施背后的具體機(jī)理與邏輯，因而難免產(chǎn)生漠視基本法理或違背司法規(guī)律之舉。(2)參見程金華： 《人工、智能與法院大轉(zhuǎn)型》，載《上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》2019年第6期，第33—48頁。據(jù)此，《人民法院第五個(gè)五年改革綱要(2019—2023)》提出了“深入推進(jìn)智慧法院基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”的專項(xiàng)要求，并將其建設(shè)目標(biāo)界定為“全要素”與“一體化”兩項(xiàng)具體標(biāo)準(zhǔn)。故著眼于現(xiàn)實(shí)需求與未來發(fā)展之視閾，理論研究與司法實(shí)踐均有必要重新審視此類基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)議題，其不僅具有構(gòu)建智能司法整體圖景的宏觀意義，同時(shí)亦是實(shí)現(xiàn)司法輔助決策的微觀驅(qū)動(dòng)與邏輯依歸。

有鑒于茲，本文將立足我國智能司法發(fā)展的現(xiàn)實(shí)方位，對(duì)其基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)問題予以反思。首先，通過系統(tǒng)梳理當(dāng)前主流智能司法系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路與運(yùn)行狀況，發(fā)現(xiàn)其基礎(chǔ)設(shè)施所面臨的具體困境癥結(jié)。爾后，從法學(xué)理論維度厘清該基礎(chǔ)設(shè)施的應(yīng)然本質(zhì)，將其與上述實(shí)然困境進(jìn)行對(duì)照及辨析，指出既有的基礎(chǔ)設(shè)施形態(tài)不適合我國智能司法的發(fā)展需要。而在此反思之基礎(chǔ)上，本文也將圍繞兩方面議題做出必要回應(yīng)： 一是“基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)當(dāng)是什么”的本體論問題，即明確我國智能司法的基礎(chǔ)設(shè)施需轉(zhuǎn)向何種更理想的形態(tài)，并進(jìn)一步剖析其靜態(tài)的框架結(jié)構(gòu)與動(dòng)態(tài)的演繹模式；二是“基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)當(dāng)如何建設(shè)”的運(yùn)行論問題，即確立相關(guān)主體建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施的整體秩序與方法，以期為智能司法的未來發(fā)展提供合理的路徑參考。

一、 數(shù)據(jù)迷思： 智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)困境

所謂智能司法的“基礎(chǔ)設(shè)施”，是指司法人工智能系統(tǒng)運(yùn)行所依賴的驅(qū)動(dòng)要素，其以信息資源作為最核心的表現(xiàn)形式。(3)參見楊建軍： 《司法數(shù)據(jù)公開及其程序規(guī)制》，載《廣東社會(huì)科學(xué)》2019年第6期，第216—225頁。從世界范圍內(nèi)觀之，各國智能司法系統(tǒng)依據(jù)信息資源的結(jié)構(gòu)性差異，目前已形成兩類典型的基礎(chǔ)設(shè)施傳統(tǒng)： 一類是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)型信息，如英美國家采用判例文書構(gòu)造大規(guī)模的法律數(shù)據(jù)庫，作為信息要素的文書文本相對(duì)獨(dú)立且相互分離，其不受任何關(guān)聯(lián)性框架的約束；(4)See Henry Prakken, A New Use Case for Argumentation Support Tools: Supporting Discussions of Bayesian Analyses of Complex Criminal Cases, 28 Artificial Intelligence and Law 27 (2020).另一類則是結(jié)構(gòu)化的知識(shí)型信息，如日本學(xué)者依據(jù)實(shí)證法條文構(gòu)建法律關(guān)系知識(shí)圖譜，其信息要素與要素之間通過符號(hào)建立聯(lián)系，以此表示特定的相關(guān)性邏輯。(5)See Hajime Yoshino, Logical Structure of Contract Law System: For Constructing a Knowledge Base of the United Nations Convention on Contracts for the International Sale of Goods, 2 Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 2 (1998).正是由于兩類基礎(chǔ)設(shè)施形態(tài)的存在，既有的智能司法系統(tǒng)才產(chǎn)生了不同的應(yīng)用導(dǎo)向： 其中，數(shù)據(jù)型基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)應(yīng)聯(lián)結(jié)主義之智能技術(shù)，其擅長從分離的信息要素中自主習(xí)得聯(lián)結(jié)性規(guī)律，此即形成會(huì)預(yù)測(cè)與創(chuàng)造的虛擬“法律智者”；而知識(shí)型基礎(chǔ)設(shè)施則指向符號(hào)主義之人工智能，其借助顯式編碼與封閉規(guī)則的知識(shí)表示方法，為司法場景提供了無所不知的自動(dòng)化“裁判專家”。(6)參見宋旭光： 《論司法裁判的人工智能化及其限度》，載《比較法研究》2020年第5期，第80—92頁。據(jù)此可以認(rèn)為，由信息資源構(gòu)成的基礎(chǔ)設(shè)施乃是智能機(jī)器的“智識(shí)”來源，故在對(duì)智能司法系統(tǒng)實(shí)施具體開發(fā)之前，有必要從源頭上為其鋪就合理且適法的基礎(chǔ)設(shè)施，從而方可在應(yīng)用過程中契合司法規(guī)律的理性要求。

當(dāng)前，我國的智能司法系統(tǒng)主要采用數(shù)據(jù)型信息作為基礎(chǔ)設(shè)施。相較于結(jié)構(gòu)化的知識(shí)型信息而言，國內(nèi)司法場景對(duì)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)積累規(guī)模較大，其中最為核心的即是由司法裁判文書形成的文本數(shù)據(jù)，此外亦包括少量的司法統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或派生數(shù)據(jù)。面對(duì)此類基礎(chǔ)設(shè)施，智能司法系統(tǒng)將依據(jù)特定算法而學(xué)習(xí)其中的司法規(guī)律，從而得出由若干要素加權(quán)聯(lián)結(jié)的概率模型，并最終應(yīng)用于特定的功能情景之中。然而，由于文字性的裁判文書不具有天然的可計(jì)算性，其他相關(guān)數(shù)據(jù)也多以語言文字作為形式表征，系統(tǒng)在將其轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)模型的過程中勢(shì)必造成信息的失真與損耗。(7)參見[美] 馬克·布爾金： 《信息論： 本質(zhì)·多樣性·統(tǒng)一》，王恒君、嵇立安、王宏勇譯，知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社2015年版，第104—126頁。也正是受到此番影響，我國司法機(jī)關(guān)雖已應(yīng)用了一定數(shù)量的智能系統(tǒng)作為庭審輔助，但目前仍未普及所有省市或基層人民法院，且其系統(tǒng)尚存在智能程度不高的“雞肋”現(xiàn)象。經(jīng)筆者調(diào)研與分析，可將國內(nèi)智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的既有不足歸結(jié)為三方面之“數(shù)據(jù)困境”：

其一，司法數(shù)據(jù)的來源性困境?？晒┤斯ぶ悄軐W(xué)習(xí)與訓(xùn)練的資源不僅要求是數(shù)據(jù)，而且應(yīng)當(dāng)是以量著稱的“大數(shù)據(jù)”，由于司法活動(dòng)所涉領(lǐng)域遍及社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活的各行各業(yè)與各方各面，其嚴(yán)格意義上對(duì)數(shù)據(jù)的需求應(yīng)是接近于無窮大的，幾乎所有領(lǐng)域的數(shù)據(jù)都有成為智能司法系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)的可能性。但是，與該需求形成明顯對(duì)比的即是當(dāng)前司法領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)資源現(xiàn)狀，無論是信息技術(shù)側(cè)的智能系統(tǒng)開發(fā)者，還是法律側(cè)的實(shí)證法學(xué)研究者，各方所掌握的基礎(chǔ)資源均依賴于司法活動(dòng)與司法結(jié)果本身的數(shù)據(jù)公開，其形式基本無法脫離司法裁判文書之范疇。(8)參見左衛(wèi)民、王嬋媛： 《基于裁判文書網(wǎng)的大數(shù)據(jù)法律研究： 反思與前瞻》，載《華東政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2020年第2期，第64—76頁。雖然近年來我國每年公開的裁判文書數(shù)量占結(jié)案總量的比例已大幅提升，但其規(guī)模仍不能稱為“大數(shù)據(jù)”。事實(shí)上，造成此困境的原因并非是司法數(shù)據(jù)公開程度不高，而是來源過于單一，以至于將其訓(xùn)練成為智能司法基礎(chǔ)設(shè)施后，極易產(chǎn)生“因?yàn)樗痉?，所以司法”的明希豪森陷阱，即?以司法結(jié)果作為智能司法系統(tǒng)決策的學(xué)習(xí)資料與邏輯模型，并再度依據(jù)該模型產(chǎn)生預(yù)判的司法結(jié)果，以此形成自我復(fù)制的無限死循環(huán)。由于這一做法總是以既往裁判作為思維基礎(chǔ)，其既忽視了法律本身的歷史性與進(jìn)步性，同時(shí)也弱化了法律適用的價(jià)值邏輯，故最終致使社會(huì)影響與利益衡量等個(gè)案因素均被排除在裁判之外。

其二，司法數(shù)據(jù)的模糊性困境。以裁判文書作為智能司法系統(tǒng)的主要基礎(chǔ)設(shè)施，不僅具有數(shù)據(jù)來源單一的不足，在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度方面更是存在較大的模糊性短板。裁判文書本身系通過文字形式串聯(lián)而得的文本，其中用以描述法律與事實(shí)的文字在人工智能實(shí)現(xiàn)過程中均被歸為“名義量”(9)名義量(nominal data)系與順序量、區(qū)間量及比率量相并列的數(shù)據(jù)類型，是指無法直接參與數(shù)值運(yùn)算或比較的字符型數(shù)值。參見[美] 杰弗瑞·希頓： 《人工智能算法》，李爾超譯，人民郵電出版社2020年版，第30頁。，故需通過文本挖掘才可轉(zhuǎn)化為供機(jī)器學(xué)習(xí)理解的數(shù)據(jù)。較為成熟的做法是對(duì)裁判文書進(jìn)行文本降噪后，再錨定特定信息的具體位置，并采自然語言處理技術(shù)對(duì)文字內(nèi)容進(jìn)行拆分處理，最終依據(jù)深度學(xué)習(xí)模型輸出各分詞的概率。(10)參見王祿生： 《論法律大數(shù)據(jù)“領(lǐng)域理論”的構(gòu)建》，載《中國法學(xué)》2020年第2期，第256—279頁。此項(xiàng)計(jì)算過程看似符合嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)數(shù)理，但在面對(duì)靈活的司法實(shí)踐場景時(shí)難免不盡人意。由于法律語言本身就具有明顯的模糊性，“同詞但不同義”及“不同詞但同義”等差異性現(xiàn)象頗為常見，如“占有”或“所有”等用詞在刑法語境下與民法語境下會(huì)被界定為不同內(nèi)涵，對(duì)此若采同一概率模型則可能與真實(shí)情況相差甚遠(yuǎn)。而即使在單一法律部門的前提下，同一用詞也可能會(huì)顯現(xiàn)出迥然意蘊(yùn)，如民商法理論中的“惡意”一語，既可以表征“故意”之主觀狀態(tài)，也可以用以描述行為人“知情”的客觀事實(shí)，在司法實(shí)踐中斷不可一語以蔽之。且不論司法活動(dòng)可能涉及復(fù)雜且廣泛的社會(huì)準(zhǔn)則，僅僅在法律語義多元化解釋的場域下，若智能司法系統(tǒng)僅單純以分詞的詞頻作為概率模型的產(chǎn)生基礎(chǔ)，而不區(qū)分其對(duì)應(yīng)的法律效果，將會(huì)大幅增加司法數(shù)據(jù)的模糊性與不確定性。

其三，司法數(shù)據(jù)的孤立性困境。與來源性和模糊性等數(shù)據(jù)內(nèi)部內(nèi)容的困境有所不同，既有司法數(shù)據(jù)的孤立性系其外部形式上的不足。我國智能司法發(fā)展正經(jīng)歷著縱深期的精細(xì)化推進(jìn)，(11)參見彭輝： 《大數(shù)據(jù)背景下智慧法院發(fā)展的回顧與展望》，載高晉康、楊繼文編： 《迎接智能法學(xué)的到來》，法律出版社2019年版，第108頁。法律大數(shù)據(jù)不僅用以完成特定應(yīng)用之工程任務(wù)，亦需要在多個(gè)業(yè)務(wù)部門或領(lǐng)域形成聯(lián)通效應(yīng)，以服務(wù)其他應(yīng)用或工程的開發(fā)設(shè)計(jì)。然而現(xiàn)實(shí)情況與之相反，我國司法的信息化、智能化進(jìn)程卻陷入了“數(shù)據(jù)孤島”的尷尬處境。由于各級(jí)人民法院等司法機(jī)關(guān)均自主開發(fā)信息平臺(tái)或智能系統(tǒng)，各自形成的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)均分屬于不同的存儲(chǔ)載體之中，其形式上的數(shù)據(jù)格式、通信接口與依賴平臺(tái)等方面亦無法統(tǒng)一。雖然每一獨(dú)立的系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)上下游聯(lián)通與基本一體化，但系統(tǒng)與系統(tǒng)之間的司法數(shù)據(jù)卻面臨著壁壘重重、難以流通之障礙。(12)參見趙龍、劉艷紅： 《司法大數(shù)據(jù)一體化共享的實(shí)踐探微——以破除“數(shù)據(jù)孤島”為切入點(diǎn)的邏輯證成》，載《安徽大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》2019年第6期，第130—138頁。故在此視閾下，作為智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的法律大數(shù)據(jù)在形式上應(yīng)具有可兼容性之聯(lián)通特征，如此不只是要打通人民法院端與當(dāng)事人端、律師端等多方面主體之間的數(shù)據(jù)通道，也需要打通各級(jí)人民法院之間的數(shù)據(jù)上下游鏈路。這不僅僅是破解數(shù)據(jù)孤立性的必然的要求，亦可便于從多項(xiàng)端口同時(shí)收集智能基礎(chǔ)資料，以滿足“司法大數(shù)據(jù)”的數(shù)量儲(chǔ)備。

然需予指出的是，上述三重司法數(shù)據(jù)困境皆難以在短期之內(nèi)得到妥善解決。其中，數(shù)據(jù)的來源性與孤立性問題受到技術(shù)成熟度的制約，司法大數(shù)據(jù)的規(guī)模不可能一蹴而就，數(shù)據(jù)互通接口也不可能一日即達(dá)成，只有經(jīng)過長期司法實(shí)踐積累形成互聯(lián)互通的法律數(shù)據(jù)庫才可解決；而數(shù)據(jù)模糊性問題更是難上加難，其不僅有賴于語言學(xué)研究者建立準(zhǔn)確的法律用語語料庫，也有待理論與實(shí)務(wù)研究者逐一梳理法律用語的含義，而后方能形成相對(duì)清晰的語義數(shù)據(jù)模型。在此意義上，克服當(dāng)前數(shù)據(jù)困境的唯一方法便是“把一切交給時(shí)間”，但伴隨著時(shí)間的推移與數(shù)據(jù)的積累，此類基礎(chǔ)設(shè)施又會(huì)落入新的悖論之中： 一方面，長期的數(shù)據(jù)積累可擴(kuò)大訓(xùn)練樣本集中的記錄規(guī)模，從而使智能司法系統(tǒng)習(xí)得更準(zhǔn)確的概率模型；另一方面，數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大也將使得模型的內(nèi)容不斷改變，在強(qiáng)調(diào)一致性的司法場景下反而突顯了不確定性，如此難免背離了法律“深度不學(xué)習(xí)”的本源特征。(13)參見余成峰： 《法律的“死亡”： 人工智能時(shí)代的法律功能危機(jī)》，載《華東政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2018年第2期，第5—20頁。于是，國內(nèi)智能司法基礎(chǔ)設(shè)施面臨著既需優(yōu)化又無法優(yōu)化的兩難式僵局，在當(dāng)前形成了一道無法逾越的“數(shù)據(jù)鴻溝”。

故由此造成的不利后果，便是智能司法系統(tǒng)在實(shí)體性輔助決策上的障礙。在國內(nèi)外法律理論研究者與實(shí)務(wù)工作者的共識(shí)中，智能司法系統(tǒng)的核心要義在于輔助裁判者進(jìn)行法律決策，(14)See Jack M. Balkin, The Three Laws of Robotics in the Age of Big Data, 78 Ohio State Law Journal 1217 (2017).實(shí)踐中的裁判者也對(duì)智能化輔助決策的功能有強(qiáng)烈的需求；對(duì)比之下，我國當(dāng)前主流的智能司法系統(tǒng)僅停留于對(duì)機(jī)械的程序性工作之輔助，未能深入作為司法內(nèi)核的實(shí)體性法律關(guān)系，究其原因正是數(shù)據(jù)型基礎(chǔ)設(shè)施的固有不足，從而難以支撐智能系統(tǒng)的整體運(yùn)行。但即使退一步而論，假設(shè)既有的智能司法系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)決策輔助之功能，由于上述三重?cái)?shù)據(jù)困境的存在，其也將在一定程度上有損當(dāng)事人的程序權(quán)利。對(duì)于當(dāng)事人主體而言，其在自動(dòng)化決策做出前無法了解其中數(shù)據(jù)的來源與精準(zhǔn)度，故不論其主張或抗辯的事實(shí)與理由為何者，人工智能始終依據(jù)其訓(xùn)練模型給予最終決策結(jié)果，(15)參見馬靖云： 《智慧司法的難題及其破解》，載《華東政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2019年第4期，第110—117頁。此即是由數(shù)據(jù)信息的不均衡造成的訴權(quán)行使不能。此外，法律實(shí)踐方法的本質(zhì)是基于人類理性而對(duì)行為的合法性做出評(píng)價(jià)，(16)參見[奧] 恩斯特·A. 克萊默： 《法律方法論》，周萬里譯，法律出版社2019年版，第14—17頁。若單一地采用概率數(shù)值作為定奪結(jié)論，不免有落入“禿頭悖論”或“谷堆悖論”之嫌。如此在司法層面上，非感性的“數(shù)據(jù)鴻溝”會(huì)使公民主體的“法律與事實(shí)之較量”，不斷異化為機(jī)械的“技術(shù)之較量”。

二、 法律獲?。?智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的本質(zhì)溯源

面對(duì)當(dāng)前難以逾越的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)困境，國內(nèi)的智能司法發(fā)展若欲實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)步，則必須從理論層面回溯其基礎(chǔ)設(shè)施的本源內(nèi)涵。從根本意義而言，人工智能的運(yùn)行機(jī)制乃是對(duì)人類主體的思維效仿，人類主體的裁判思維構(gòu)成了司法決策的“應(yīng)然”，而智能機(jī)器的輔助決策僅屬于“實(shí)然”之地位。由該“人機(jī)對(duì)應(yīng)”關(guān)系可知，智能司法系統(tǒng)所需遵循的準(zhǔn)則均取決于人類的思維過程，故對(duì)其基礎(chǔ)設(shè)施的本質(zhì)判斷也需圍繞“是否符合人類思維”而展開。對(duì)此，首先需要厘清基礎(chǔ)設(shè)施在智能司法系統(tǒng)中的定位，明確其應(yīng)當(dāng)對(duì)應(yīng)人類在決策思維中的何種過程，這便是其基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的外在意義；爾后，根據(jù)人類在該思維過程中的具體要求，確立智能司法系統(tǒng)所需達(dá)到的細(xì)化標(biāo)準(zhǔn)，以此作為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的內(nèi)在邏輯。在此基礎(chǔ)上，通過將這一邏輯路徑與國內(nèi)智能司法基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)現(xiàn)狀加以比較，便可推知既有的裁判文書數(shù)據(jù)型信息是否適格，以及未來的基礎(chǔ)設(shè)施需作何種必要調(diào)整。

(一) 為何獲取法律——基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的外在意義

從技術(shù)角度而言，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的作用在于為司法輔助決策提供依據(jù)。與通用人工智能的“資源—邏輯—表現(xiàn)”三層結(jié)構(gòu)相似，智能司法系統(tǒng)一般也包含信息資源子系統(tǒng)、服務(wù)支撐子系統(tǒng)與應(yīng)用子系統(tǒng)三項(xiàng)具體組分，基礎(chǔ)設(shè)施即對(duì)應(yīng)正是最底部的信息資源層次，其旨在解決“如何驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行”的原子能力問題。(17)參見[美] 戴維·克倫克、蘭德爾·博伊爾： 《管理信息系統(tǒng)》，馮玉強(qiáng)等譯，中國人民大學(xué)出版社2019年版，第240—242頁。而系統(tǒng)整體的運(yùn)行機(jī)制正是自底向上的層層抽象，其過程恰好是對(duì)人類決策思維的模仿： 具言之，人類的決策思維系“根據(jù)規(guī)范做出選擇”，其一般先依主觀意愿或客觀條件確立特定的規(guī)范，爾后再將此規(guī)范作為決策行動(dòng)的準(zhǔn)則，最終在若干可能性選項(xiàng)中做出抉擇；(18)參見賓凱： 《從決策的觀點(diǎn)看司法裁判活動(dòng)》，載《清華法學(xué)》2011年第6期，第94—108頁。智能機(jī)器的運(yùn)行模式也與之類似，其先從底層基礎(chǔ)設(shè)施中生成特定的邏輯模型，再根據(jù)該邏輯模型實(shí)施特定的操作行為，進(jìn)而將操作之結(jié)果展示在可視化的界面上。從中不難歸納的是，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施所對(duì)應(yīng)的正是人類決策的規(guī)范化思維，其在整體應(yīng)用系統(tǒng)中的定位應(yīng)具有準(zhǔn)則性意義，即為系統(tǒng)的輔助決策尋找合理的支撐依據(jù)。

故從法理角度對(duì)應(yīng)觀之，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的本質(zhì)乃是實(shí)現(xiàn)“法律獲取”。德國法哲學(xué)巨擘考夫曼曾基于詮釋學(xué)進(jìn)路，系統(tǒng)地構(gòu)建了實(shí)質(zhì)推理模式下的法律獲取理論，雖然以類推為中心的等置模式在近年受到些許質(zhì)疑，(19)此類觀點(diǎn)認(rèn)為考夫曼所持立場為不徹底的詮釋學(xué)，致使類推理論在形式推理與實(shí)質(zhì)推理的斷裂局面之間徘徊，無法確認(rèn)其理性或非理性之狀態(tài)。參見陳輝： 《從詮釋學(xué)立場對(duì)考夫曼推理體系的分析和完善》，載《法制與社會(huì)發(fā)展》2014年第1期，第136—146頁。但其中關(guān)于“法律發(fā)現(xiàn)—法律適用”(20)參見[德] 阿圖爾·考夫曼： 《法律獲取的程序： 一種理性分析》，雷磊譯，中國政法大學(xué)出版社2015年版，第27頁。的二元視角仍對(duì)智能司法發(fā)展具有啟發(fā)式意義。不難理解，此類法律獲取過程與法律人工智能的實(shí)體性決策過程別無二致： 一方面，法律發(fā)現(xiàn)技術(shù)可用于消解法律疑義、法律漏洞或法律沖突等疑難問題，(21)參見王洪： 《制定法推理與判例法推理》，中國政法大學(xué)出版社2016年版，第162頁。并通過法律解釋與法律論證方法填補(bǔ)缺省規(guī)范，而這一過程的實(shí)質(zhì)即與人工智能的訓(xùn)練或?qū)W習(xí)過程同理，二者均是從未知或無聯(lián)系的要素之間建立事實(shí)與法律上的可能聯(lián)系；另一方面，無論是人類裁判者或是機(jī)器智能，其均可在梳理所得的完整法律規(guī)范鏈條面前，依據(jù)涵攝或等置推理模式完成法律適用項(xiàng)下的任務(wù)?；谠撊藱C(jī)決策的思維對(duì)照可知，由法律發(fā)現(xiàn)與適用兩環(huán)節(jié)共同構(gòu)成的法律獲取之作用，就是要求決策主體的法律推理是沿著法律規(guī)范的正軌而行進(jìn)，從而形成早于事實(shí)出現(xiàn)的先驗(yàn)性判準(zhǔn)。依此對(duì)照邏輯可知，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的目的也應(yīng)當(dāng)是獲取法律，即獲取可供其運(yùn)行運(yùn)算的準(zhǔn)確規(guī)范依據(jù)，而該命題可從以下三個(gè)維度加以把握：

首先，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的內(nèi)容，應(yīng)是作為法律獲取對(duì)象的“法律規(guī)范”。在法律獲取的理論中，法律規(guī)范是以“應(yīng)然性”作為基本特征的，其與“實(shí)然性”的案件事實(shí)存在著復(fù)雜的張力關(guān)系： 從異質(zhì)性的角度而言，規(guī)范與事實(shí)之間存在著無法跨越的隔閡，法律獲取的目光僅能在二者外部進(jìn)行往復(fù)流轉(zhuǎn)，但永遠(yuǎn)無法突破障礙而在內(nèi)部加以調(diào)和，此即是“休謨問題”所揭示的因果鴻溝；(22)參見[美] 撒穆爾·伊諾克·斯通普夫、詹姆斯·菲澤： 《西方哲學(xué)史》，鄧曉芒、匡宏等譯，北京聯(lián)合出版公司2019年版，第279—280頁。而從同化性的角度言之，應(yīng)然性的法律規(guī)范也具有向?qū)嵢皇聦?shí)開放的可能性，法律規(guī)范依據(jù)案件被劃分為“構(gòu)成要件”，案件本身亦依據(jù)法律規(guī)范形成“案件事實(shí)”，二者在涵攝發(fā)生前處于相互塑造之狀態(tài)。(23)參見[德] 阿圖爾·考夫曼： 《法律獲取的程序： 一種理性分析》，雷磊譯，中國政法大學(xué)出版社2015年版，第157—158頁。據(jù)此不妨認(rèn)為，法律規(guī)范是在時(shí)間之流中的動(dòng)態(tài)對(duì)象，其在決策進(jìn)行前可由特定事實(shí)等置而來，在決策進(jìn)行時(shí)其便是應(yīng)然性的大前提，而在決策后又將成為未來決策的可能依據(jù)。在此意義上，由于基礎(chǔ)設(shè)施在智能司法系統(tǒng)運(yùn)行前即需建設(shè)完畢，目的在于為系統(tǒng)提供在“決策時(shí)”可遵循的準(zhǔn)則，故無論是基于符號(hào)主義抑或是聯(lián)結(jié)主義的技術(shù)立場，其系統(tǒng)底層的基礎(chǔ)設(shè)施均應(yīng)恒具應(yīng)然性。

其次，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的來源，應(yīng)是作為法律獲取場所的“法律淵源”。法律獲取的過程不僅需要獲取法律規(guī)范，更需要在特定的場所中開展獲取活動(dòng)，這就要求智能司法基礎(chǔ)設(shè)施不得超出一國法律淵源的范疇。由于法律淵源一般是指“有效力的法律表現(xiàn)形式”，其強(qiáng)調(diào)法對(duì)特定社會(huì)事實(shí)的拘束力，(24)參見劉作翔： 《“法源”的誤用——關(guān)于法律淵源的理性思考》，載《法律科學(xué)(西北政法大學(xué)學(xué)報(bào))》2019年第3期，第3—12頁。故對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)容應(yīng)主要圍繞立法規(guī)范而展開；當(dāng)然，考慮到司法解釋或指導(dǎo)案例等非立法規(guī)范也可為司法裁判提供依據(jù)，此類法律淵源的概念范疇也可作適當(dāng)擴(kuò)張，然則無論采用何種理解，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施均需具備最低程度的裁判效力。不僅如此，法律淵源亦是決定該基礎(chǔ)設(shè)施形態(tài)與結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵要素： 具體而言，制定法規(guī)范具有相對(duì)清晰的邏輯，不僅在規(guī)范內(nèi)部各要件之間具有微觀聯(lián)系，在規(guī)范與規(guī)范之間也有宏觀的體系化聯(lián)系，其即對(duì)應(yīng)為知識(shí)型基礎(chǔ)設(shè)施；相比之下，判例法規(guī)范的獨(dú)立性相對(duì)較強(qiáng)，盡管各判例內(nèi)部具有一定程度的邏輯牽連，但判例與判例之間的體系性明顯不足，因而其基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)采用離散的數(shù)據(jù)型信息加以表示。由此可見，在建設(shè)智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的過程中，開發(fā)者需先行尋找在該國具有裁判效力的淵源依據(jù)，爾后進(jìn)一步確定信息資料的具體呈現(xiàn)形態(tài)，如此方能作為人工智能系統(tǒng)的合理驅(qū)動(dòng)。

最后，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的功能，應(yīng)是通過法律獲取而補(bǔ)強(qiáng)決策過程的“可解釋性”。如前所述，基礎(chǔ)設(shè)施需為智能司法系統(tǒng)生成特定的邏輯模型，應(yīng)用系統(tǒng)正是依據(jù)此類模型才能做出相應(yīng)的決策。但猶如國內(nèi)外學(xué)者所指出的那般，任何人工智能應(yīng)用的決策模型均是一類不確定的“黑盒”，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)或運(yùn)行結(jié)果之歸因皆無法被外界解釋，甚至難以為系統(tǒng)開發(fā)者所解釋，致使智能司法輔助決策僅有結(jié)論而無過程，從而極易誘發(fā)不合理、不公正的判決出現(xiàn)。(25)See Reuben Binns, Algorithmic Accountability and Public Reason, 31 Philosophy and Technology 543 (2017).對(duì)此，筆者反倒認(rèn)為不必過于悲觀，決策過程的不可解釋性乃是司法場域下的常規(guī)現(xiàn)象，即使是由人類主體所擔(dān)任的司法裁判者，其目光在事實(shí)與規(guī)范之間往返流轉(zhuǎn)的機(jī)制也無法被完全清晰地認(rèn)知或描述，這便是實(shí)踐中對(duì)相似案情得出差異化裁判的根本緣由。而如此裁判之所以能被社會(huì)所接受，原因正是在于法律獲取理論之支持，即： 不論司法決策的過程呈現(xiàn)出何種復(fù)雜性，只須裁判者的決策依據(jù)系準(zhǔn)確的法律規(guī)范，其所得之決策結(jié)論就是符合司法理性的產(chǎn)物。因此對(duì)智能司法系統(tǒng)而言，開發(fā)者并不需要過多關(guān)注決策模型本身的構(gòu)造，只要采用法律規(guī)范作為系統(tǒng)的“心智”起點(diǎn)，其便可有效控制決策模型在暗默空間下的恣意生長。故正似信息論奠基人香儂所語，信息具有“消除隨機(jī)不確定性”(26)See Claude E. Shannon, The Mathematical Theory of Communication, 27 Bell System Technical Journal 379 (1948).的作用，由信息資料構(gòu)成的智能司法基礎(chǔ)設(shè)施也應(yīng)具備確定性之特征，其在司法輔助決策中的角色擔(dān)當(dāng)至少有二： 一是解釋真實(shí)且準(zhǔn)確的法律規(guī)范，作為后續(xù)運(yùn)算或決策的邏輯準(zhǔn)繩，該過程即與法律獲取的“發(fā)現(xiàn)”視角相對(duì)應(yīng)；二是解釋規(guī)范與事實(shí)之間的涵攝或等置機(jī)制，使外界可以觀測(cè)法律推理的展開情況，此則與法律獲取中的“適用”過程形成對(duì)應(yīng)。

(二) 如何獲取法律——基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的內(nèi)在邏輯

毋庸諱言，我國當(dāng)前智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)邏輯，主要是參考了英美法系國家的法律獲取進(jìn)路。就世界范圍內(nèi)的智能發(fā)展進(jìn)程而言，較為發(fā)達(dá)的智能司法系統(tǒng)主要集中在以判例為法律淵源的英美國家，(27)早在1991年加拿大就開發(fā)了以司法案例文本數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)的專家輔助裁判系統(tǒng)，而后至今美國的COMPAS、HYPO等法律風(fēng)險(xiǎn)衡量與評(píng)估應(yīng)用亦沿用了這一算法。參見[美] 凱文·D. 阿什利： 《人工智能與法律解析： 數(shù)字時(shí)代法律實(shí)踐的新工具》，邱昭繼譯，商務(wù)印書館2020年版，第101—104頁。其大多借助類比先例之推理模式對(duì)未知的案件事實(shí)做出判斷或評(píng)價(jià)。正如美國大法官霍姆斯有關(guān)“普通法生命”的經(jīng)典論述，(28)參見[美] 小奧利弗·溫德爾·霍姆斯： 《普通法》，冉昊、姚中秋譯，中國政法大學(xué)出版社2006年版，第1頁。判例在英美國家是闡釋立法規(guī)則與填補(bǔ)法律漏洞的實(shí)證手段，其不僅包含司法適用的實(shí)體規(guī)則與程序規(guī)則，亦同時(shí)涵蓋了規(guī)范邏輯與價(jià)值判斷。事實(shí)上，此類以聯(lián)結(jié)主義為主導(dǎo)的智能司法系統(tǒng)也存在人機(jī)思維的對(duì)應(yīng)關(guān)系： 其中，英美法官的法律獲取過程是將待判事實(shí)與既往案例在形式上加以比較，從而檢索得相同或最為相似之先例，并受其判決結(jié)果之參照約束；受此影響，智能司法系統(tǒng)普遍采用判決文本數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)設(shè)施，通過生成的經(jīng)驗(yàn)性概率模型，使未決的案件事實(shí)受其約束。(29)See Marcello D. Bello & Bart Verheij, Evidence and Decision Making in the Law: Theoretical, Computational and Empirical Approaches, 28 Artificial Intelligence and Law 1 (2020).不難理解，此類基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)邏輯雖是實(shí)現(xiàn)司法輔助決策的合理行徑，但由于驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)應(yīng)用的“智識(shí)”來源系海量的數(shù)據(jù)型法律信息，故其適用條件僅限于具有大量判例積累的英美法系國家。相比之下，我國借鑒該模式而實(shí)現(xiàn)的智能司法系統(tǒng)并不理想，且其存在著兩方面的邏輯錯(cuò)位：

一方面，我國的裁判文書數(shù)據(jù)未觸及法律規(guī)范本身，難以解決法律發(fā)現(xiàn)之問題。就法律發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)而言，無論是遵循法律形式主義或現(xiàn)實(shí)主義的立場，司法過程均需將探明具體的法律規(guī)范作為后續(xù)適用之基點(diǎn)，其旨在達(dá)到抑制非理性裁判的目的。然頗為遺憾的是，我國智能司法系統(tǒng)尚未實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，盡管其與英美國家相關(guān)系統(tǒng)均采用裁判文書作為基礎(chǔ)設(shè)施，但此類文書數(shù)據(jù)在不同場域下的規(guī)范性意義并不相同： 其中，英美法系國家的裁判文書系作為法律淵源的“判例”，其文本數(shù)據(jù)是對(duì)既有事實(shí)的“實(shí)然評(píng)價(jià)”，故可在后驗(yàn)案件中得到直接適用；而在國內(nèi)司法場景下，裁判文書僅是“案例”的作用，其難以實(shí)現(xiàn)對(duì)規(guī)范本身的“應(yīng)然解釋”，其法律的適用效力主要來源于制定法規(guī)范。換言之，我國智能司法系統(tǒng)所依賴的裁判文書并非是一類“法律規(guī)范”，其僅是一項(xiàng)經(jīng)驗(yàn)性的“社會(huì)事實(shí)”，從而難以逾越休謨問題所揭示的因果鴻溝。即使是可作為裁判依據(jù)的最高人民法院指導(dǎo)案例，其在我國司法體系下的適用地位也僅及于“參照”而非“約束”，(30)參見孫躍： 《指導(dǎo)性案例跨類型適用的限度與進(jìn)路》，載《交大法學(xué)》2020年第1期，第166—178頁。況且審判人員適用指導(dǎo)案例的本質(zhì)乃是參考案例背后的法理邏輯，亦非如聯(lián)結(jié)主義智能一般對(duì)裁判文本的相似度進(jìn)行比較。在此意義下，由裁判文書數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的法律發(fā)現(xiàn)過程未效仿人類的“找法”邏輯，此類將特定的實(shí)然結(jié)果映射至另一結(jié)果上的機(jī)械推演，終究不足以跳脫法律適用中的語義模糊性窘境。

另一方面，國內(nèi)裁判文書積累相對(duì)匱乏且存在分歧，也難以實(shí)現(xiàn)法律適用之目的。英美法系國家的司法判決均受先驗(yàn)判例之約束，因而類案事實(shí)均可得相同或相近之裁決。然而，我國司法場域下的案例是對(duì)特定事實(shí)的實(shí)然詮釋或評(píng)價(jià)，其中勢(shì)必包含著裁判者對(duì)不同規(guī)范的主觀認(rèn)知與選擇，更何況對(duì)同一規(guī)范亦可能呈現(xiàn)多元化、非確定的解讀，故司法實(shí)踐中“同案不同判”的現(xiàn)象尤為明顯。(31)參見阮堂輝、陳俊宇： 《“同案不同判”現(xiàn)象的內(nèi)在邏輯與治理路徑》，載《學(xué)習(xí)與實(shí)踐》2018年第7期，第71—77頁。而此番情形反映在智能司法輔助決策上的痛點(diǎn)即是，若將純粹的裁判文書數(shù)據(jù)直接列為基礎(chǔ)設(shè)施，則法律獲取的對(duì)象本身就存在著嚴(yán)重的自我沖突，這不僅在司法價(jià)值上有違裁判的確定性要求，在實(shí)現(xiàn)效果上亦會(huì)大幅降低決策的可信效度。但對(duì)于這一決策信度的不足，國內(nèi)部分觀點(diǎn)仍以普通法的法律獲取路徑為指南，(32)參見涂釩： 《美國司法數(shù)據(jù)應(yīng)用的過去、現(xiàn)實(shí)及爭議——兼論對(duì)我國司法大數(shù)據(jù)應(yīng)用的啟示》，載《科技與法律》2020年第1期，第57—67頁。其尚未意識(shí)到問題的本質(zhì)與核心，而將關(guān)鍵癥結(jié)歸于裁判文書數(shù)量或質(zhì)量的短板，并試圖通過強(qiáng)化數(shù)據(jù)庫記錄的方式提升決策的精準(zhǔn)度。殊不知統(tǒng)計(jì)學(xué)上的“安斯庫姆四重奏”(33)安斯庫姆四重奏(Anscombe’s quartet)是指由四組統(tǒng)計(jì)特性基本一致的數(shù)據(jù)，繪制出具有顯著差異性的圖像，其體現(xiàn)了用數(shù)據(jù)與算法模擬真實(shí)事件時(shí)的機(jī)制缺陷，用以證明離群值對(duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的影響之大。參見[美] 杰弗瑞·希頓： 《人工智能算法》，李爾超譯，人民郵電出版社2020年版，第149—151頁。模型已揭示了其可能的反例，如此不但未能達(dá)到縮減誤差的預(yù)期效果，反而加劇了前述三重困境的迭生。

依此邏輯，我國智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的內(nèi)容應(yīng)轉(zhuǎn)向制定法規(guī)范，其基礎(chǔ)設(shè)施的形式也需轉(zhuǎn)向知識(shí)型法律信息。與裁判文書數(shù)據(jù)的聯(lián)結(jié)主義立場相對(duì)應(yīng)，制定法規(guī)范因關(guān)聯(lián)了不同的構(gòu)成要件元素，故其形式上屬于符號(hào)主義學(xué)派語境下的“知識(shí)結(jié)構(gòu)”。(34)See Michael A. Gilbert, Informal Logic, Argumentation Theory and Artificial Intelligence, 22 Informal Logic 12 (2002).在功能定位上，該結(jié)構(gòu)以知識(shí)的表示與推理為核心，其中“表示”功能在司法場景下即對(duì)應(yīng)法律發(fā)現(xiàn)之過程，而“推理”則指向法律適用的程序。因此，相比裁判文書數(shù)據(jù)在前述兩方面的不足，此類制定法規(guī)范知識(shí)與法律獲取過程的基本要求高度契合： 一方面，我國將制定法規(guī)范作為主要的正式法律淵源，且其內(nèi)涵與外延可通過法律解釋的方法得以厘定，從而為智能系統(tǒng)提供“找法”依據(jù)；另一方面，制定法規(guī)范具有權(quán)威性與穩(wěn)定性，以其為核心的實(shí)證法律信息可消除法律實(shí)踐中的機(jī)會(huì)主義現(xiàn)象，(35)參見[德] 古斯塔夫·拉德布魯赫： 《法哲學(xué)入門》，雷磊譯，商務(wù)印書館2019年版，第35頁。而這正是作為智能系統(tǒng)的“用法”邏輯。不僅如此，在我國智能司法基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的目標(biāo)層面上，依據(jù)制定法規(guī)范及其解釋構(gòu)造的知識(shí)型法律信息，也有超越裁判文書數(shù)據(jù)型信息的現(xiàn)實(shí)意義。個(gè)中理由如下：

其一，基于制定法的法律規(guī)范知識(shí)可覆蓋法律“全要素”領(lǐng)域。以智能司法系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)輔助決策的基本意義，是使法律評(píng)價(jià)自動(dòng)地投射至紛繁復(fù)雜的社會(huì)事實(shí)之上，其必然要求作為“心智”來源的基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)盡可能地覆蓋全面。倘若抽象地將社會(huì)生活事實(shí)視作一個(gè)平面，成文的制定法規(guī)范依據(jù)其知識(shí)結(jié)構(gòu)，即可在平面上形成稠密的“法律關(guān)系網(wǎng)”。這一網(wǎng)絡(luò)由不同的法律構(gòu)成要件連接而成，網(wǎng)絡(luò)上的每一結(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一類確定的法律關(guān)系模型，且結(jié)點(diǎn)模型之間依據(jù)規(guī)范解釋的方法而聯(lián)系緊密，特定的社會(huì)事實(shí)若不符合其中的某一模型，也必定可對(duì)應(yīng)至另一確定的模型。相比之下，裁判文書數(shù)據(jù)型法律信息在此平面上的表征僅是若干離散的點(diǎn)陣，各份文書對(duì)應(yīng)的司法案例之間的分界相對(duì)清晰，較少存在法律關(guān)系交叉或過渡地帶。事實(shí)上，真實(shí)的社會(huì)場景并非是如數(shù)據(jù)型信息般“非此即彼”的離散模式，其涉及的法律問題往往是“此中有彼”的復(fù)雜形態(tài)，這便要求基礎(chǔ)設(shè)施提供一體化的網(wǎng)絡(luò)式支撐信息。故就未來智能司法系統(tǒng)的輔助決策需求而言，其基礎(chǔ)設(shè)施更宜回歸法律獲取對(duì)象的規(guī)范本身，依據(jù)客觀制定法及其主觀解釋，編織社會(huì)法律關(guān)系的全景地圖。

其二，基于制定法的法律規(guī)范知識(shí)可達(dá)到功能“一體化”標(biāo)準(zhǔn)?！耙惑w化”是要求智能司法系統(tǒng)應(yīng)覆蓋“發(fā)現(xiàn)—適用”的法律獲取全過程，且可能同時(shí)輻射至法律適用決策之后的影響與社會(huì)效應(yīng)。(36)參見胡銘、張傳璽： 《人工智能裁判與審判中心主義的沖突及其消解》，載《東南學(xué)術(shù)》2020年第1期，第213—221頁。就此意義而言，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施不僅需要深入剖析規(guī)范本身的內(nèi)容要件與形式結(jié)構(gòu)，亦有必要根據(jù)法律價(jià)值的導(dǎo)向指引而自我更新，最終呈現(xiàn)為法律規(guī)范之完善或解釋論上的優(yōu)化。盡管裁判文書數(shù)據(jù)型信息也對(duì)法律價(jià)值的判斷有所涉及，(37)參見朱暉、劉晨暉： 《大數(shù)據(jù)在同案審判中的應(yīng)用研究》，載《法律適用》2019年第20期，第47—54頁。但其效果也僅限于“個(gè)案正義”，而無法在相異的司法場景下普遍適用。況且數(shù)據(jù)型法律信息知識(shí)的迭代難度較高，當(dāng)法律規(guī)范因修訂或廢止而更新時(shí)，原有的文書數(shù)據(jù)將失去法律獲取的參照意義，致使其相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施只得重新積累。對(duì)此，以制定法為中心的知識(shí)信息只需調(diào)整內(nèi)部要件的組成結(jié)構(gòu)，即可直接實(shí)現(xiàn)法律規(guī)范之跟進(jìn)。更為重要的是，法律智能系統(tǒng)的“一體化”目標(biāo)也不局限于司法場景，基礎(chǔ)設(shè)施之效用也應(yīng)貫穿立法、行政與監(jiān)察等社會(huì)治理的立體過程，(38)參見雷磊： 《中國特色社會(huì)主義智慧法治建設(shè)論綱》，載《中共中央黨校(國家行政學(xué)院)學(xué)報(bào)》2020年第1期，第99—110頁。而其均將制定法規(guī)范作為“依法”治理的基石。故從法律活動(dòng)的融通性角度加以考量，此類知識(shí)型基礎(chǔ)設(shè)施具有串聯(lián)法律制定及實(shí)施等工作的啟迪意義，其未來實(shí)踐或可突破當(dāng)前司法數(shù)據(jù)之孤立性困境。

當(dāng)然，倡導(dǎo)建設(shè)以制定法知識(shí)為核心的基礎(chǔ)設(shè)施，并不意味著裁判文書數(shù)據(jù)被我國智能司法系統(tǒng)完全舍棄，而是應(yīng)明確此二者的主次邏輯。雖然如前所述，單純的數(shù)據(jù)型信息無法完成法律獲取的艱巨任務(wù)，唯有制定法及其解釋才是法律規(guī)范的形式構(gòu)成；但不可否認(rèn)的是，經(jīng)驗(yàn)式的案例裁判文書也涵蓋了法律的目的理性與開放邏輯，(39)參見王祿生： 《司法大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)及倫理規(guī)制》，載《法商研究》2019年第2期，第101—112頁。其可輔助特定事實(shí)上的價(jià)值推導(dǎo)。易言之，制定法規(guī)范與既有案例均在人類裁判者的司法思維中有所側(cè)重，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)即可結(jié)合兩類法律信息的優(yōu)勢(shì)，使之在不同的技術(shù)層次上展開。當(dāng)前國內(nèi)外部分司法人工智能系統(tǒng)已有類似實(shí)踐，(40)See Rohan Nanda, Giovanni Siragusa, Luigi Di Caro, Guido Boella, Lorenzo Grossio, Marco Gerbaudo & Francesco Costamagna, Unsupervised and Supervised Text Similarity Systems for Automated Identification of National Implementing Measures of European Directives, 27 Artificial Intelligence and Law 199 (2019).其將成文的制定法作為應(yīng)用系統(tǒng)的主要法律獲取對(duì)象，旨在為人工智能解決“依據(jù)何法律”的基礎(chǔ)問題；至于法律發(fā)現(xiàn)與適用后的效果命題，應(yīng)用系統(tǒng)則試圖從裁判文書數(shù)據(jù)信息中獲取校驗(yàn)規(guī)則，從而作為智能司法輔助決策的價(jià)值判斷。具體而言，由于既往案例對(duì)相似的特定事實(shí)可能給予不同的法律評(píng)價(jià)，且此類結(jié)果的差異性程度一般較弱，故可認(rèn)為類案判決提供了一段“價(jià)值區(qū)間”，若依據(jù)制定法推理所得的結(jié)論落入該合理范疇之內(nèi)，其即為契合社會(huì)價(jià)值導(dǎo)向的司法裁判。在此意義下，規(guī)范的知識(shí)適用與裁判文書的數(shù)據(jù)校驗(yàn)存在主次之別，驅(qū)動(dòng)智能司法系統(tǒng)的核心基礎(chǔ)仍需深入法律規(guī)范條文本身，通過梳理全面的法律知識(shí)信息聯(lián)通網(wǎng)絡(luò)，以達(dá)到使機(jī)器智能獲取法律的目的。

三、 要件知識(shí)： 智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的理想形態(tài)

在本體論之層面上，我國的智能司法基礎(chǔ)設(shè)施需從數(shù)據(jù)型信息嬗變?yōu)橹R(shí)型信息。盡管國內(nèi)已有部分學(xué)者認(rèn)識(shí)到此項(xiàng)邏輯轉(zhuǎn)型的重要性，并建議以法律關(guān)系構(gòu)成要件構(gòu)建司法人工智能的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，(41)此類觀點(diǎn)基于人工智能的符號(hào)主義學(xué)派立場，證成了以形式邏輯與數(shù)理邏輯為驅(qū)動(dòng)的機(jī)械唯物智能參與司法活動(dòng)的可行性。參見高翔： 《人工智能民事司法應(yīng)用的法律知識(shí)圖譜構(gòu)建——以要件事實(shí)型民事裁判論為基礎(chǔ)》，載《法制與社會(huì)發(fā)展》2018年第6期，第66—80頁。但在實(shí)操層面上仍需進(jìn)一步明確具體的要件知識(shí)抽取與組合方法。具體而言，法律獲取可拆解為法律發(fā)現(xiàn)與法律適用兩項(xiàng)既相對(duì)分離又互相關(guān)聯(lián)的過程，其對(duì)于要件知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的搭建亦具有啟發(fā)意義： 一方面，借助法律發(fā)現(xiàn)理論可剖析法律規(guī)范之具體結(jié)構(gòu)，解決基礎(chǔ)設(shè)施的知識(shí)形態(tài)“應(yīng)當(dāng)如何構(gòu)成”的靜態(tài)問題；另一方面，法律適用則可實(shí)現(xiàn)從法律規(guī)范向案件事實(shí)的映射，解決此類知識(shí)“應(yīng)當(dāng)如何演繹”的動(dòng)態(tài)問題。

(一) 要件知識(shí)的法理結(jié)構(gòu)——以法律發(fā)現(xiàn)為視角

從人機(jī)思維對(duì)應(yīng)的角度而言，我國的智能司法基礎(chǔ)設(shè)施需以“要件知識(shí)”作為基本結(jié)構(gòu)。要件知識(shí)是在“要件事實(shí)型民事裁判論”(42)要件事實(shí)型民事裁判論是指以實(shí)體法律規(guī)范的要件結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，將案件事實(shí)對(duì)應(yīng)地拆解為相關(guān)的構(gòu)成要件，以此作為民事訴訟審理依據(jù)的民事裁判方法。參見許可： 《民事審判方法： 要件事實(shí)引論》，法律出版社2009年版，第2頁。視角下，根據(jù)各法律關(guān)系的不同構(gòu)成要件，相互關(guān)聯(lián)組合成為特定法律事實(shí)的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。與人類司法裁判者所采用的“要件審判”(43)參見鄒碧華： 《要件審判九步法》，法律出版社2010年版，第92—108頁。思維一致，人工智能在判斷案件事實(shí)是否構(gòu)成特定法律關(guān)系時(shí)，亦需逐一判斷法律關(guān)系的各構(gòu)成要件成立與否。因此，梳理要件知識(shí)不僅需要遍歷全域法律關(guān)系的各構(gòu)成要件，亦需要從構(gòu)建體系化的法律規(guī)范“知識(shí)庫”的角度出發(fā)，明確要件之間的排列組合及其與不同法律關(guān)系的對(duì)應(yīng)模型，進(jìn)而滿足本體表示、信息生成、交互輸出等多方面技術(shù)的集成化要求。(44)參見周佑勇： 《智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的訴訟服務(wù)問題及其應(yīng)對(duì)之策》，載《東方法學(xué)》2019年第5期，第14—19頁。這一基于要件“本體”與要件之間“聯(lián)系”的路徑，即與以笛卡爾為代表的理性主義哲學(xué)家所提倡之“知識(shí)組合方法論”(45)參見[日] 野中郁次郎、紺野登： 《創(chuàng)造知識(shí)的方法論》，馬奈譯，人民郵電出版社2019年版，第45頁。同源，而當(dāng)前國內(nèi)外智能應(yīng)用設(shè)計(jì)所用之知識(shí)表示方法亦是以該描述邏輯為主流。(46)See Georgios Kourtis, Evangelia Kavakli & Rizos Sakellariou, A Rule-Based Approach Founded on Description Logics for Industry 4.0 Smart Factories, 99 IEEE Transactions on Industrial Informatics 1 (2019).在此借鑒意義下，對(duì)作為司法人工智能基礎(chǔ)的法律規(guī)范信息進(jìn)行解構(gòu)時(shí)，也需要從內(nèi)部結(jié)構(gòu)與外部聯(lián)系加以把握。

首先，“法律要件”是法律規(guī)范作為知識(shí)型信息的內(nèi)部最小單元。拉倫茨將法律規(guī)范的核心聚焦于“構(gòu)成要件”及其對(duì)應(yīng)法律關(guān)系的“法效果”，立法者通過權(quán)利與義務(wù)的設(shè)置而引導(dǎo)主體可為、應(yīng)為或不為某類行為，(47)參見[德] 卡爾·拉倫茨： 《法學(xué)方法論》，黃家鎮(zhèn)譯，商務(wù)印書館2020年版，第319—322頁。該邏輯下的法效果之歸因即是特定構(gòu)成要件的組合與事實(shí)相該當(dāng)。因此，智能司法系統(tǒng)若欲從法效果角度做出合法或非法之決策選擇，其判斷依據(jù)正是案件事實(shí)是否同時(shí)符合特定法律關(guān)系的所有構(gòu)成要件，而通常做法便是羅列出可能與糾紛案件相關(guān)的一切法律關(guān)系模型，并逐一拆解至最小單位的構(gòu)成要件與事實(shí)進(jìn)行比對(duì)。不難理解，該過程中的關(guān)鍵問題在于如何盡可能細(xì)致地獲取法律構(gòu)成要件，對(duì)此建議參照數(shù)理邏輯上之“原子命題”建立法律規(guī)范的“原子要件”列表，即： 將特定法律規(guī)范條文等來源中的表述進(jìn)行簡化分解，直至作為最終呈現(xiàn)結(jié)果的各要件不能再被分解為更簡單的要件，甚至不包含各類表示否定、并列、選擇等連接詞，從而逐一編號(hào)便可形成完整的要件列表。如表1所示，就是依據(jù)我國《商標(biāo)法》第13條關(guān)于復(fù)制、摹仿、翻譯他人馳名商標(biāo)的法律規(guī)范所建之原子法律要件列表。需要指出的是，原子要件的“發(fā)現(xiàn)”來源并非局限于制定法條文，包括司法解釋、法規(guī)政策等，甚至特定情形下的學(xué)理解釋亦是此類法律要件的重要來源。刑法中的“犯罪構(gòu)成”問題即是一則典例，我國刑法典及其司法解釋未明文規(guī)定“犯罪”概念的構(gòu)成要件，而在司法實(shí)踐中無論是采“要件論”抑或“階層論”，均不可否認(rèn)其是依據(jù)學(xué)理解釋之通說進(jìn)行的判斷。

表1 我國馳名商標(biāo)保護(hù)規(guī)范涉及的原子法律要件

巧合的是，這一可供智能司法系統(tǒng)直接理解的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，與法律規(guī)則的“假定—處理—制裁”三要素結(jié)構(gòu)具有高度相似性。假定要素為法律規(guī)則的適用框定了必要的條件，其與一階邏輯上之量詞表示具有同理；而處理要素與制裁要素實(shí)質(zhì)上分別對(duì)應(yīng)法律規(guī)范中的行為要求與效果，可類比至邏輯式蘊(yùn)含符號(hào)兩側(cè)的組成部分。之所以選擇上述一階謂詞邏輯或霍恩邏輯的表達(dá)式作為要件知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)組成，原因乃是基于其結(jié)構(gòu)嚴(yán)密性與穩(wěn)定性之考量，以此體現(xiàn)智能司法系統(tǒng)“深度不學(xué)習(xí)”的本質(zhì)要求。盡管該基礎(chǔ)設(shè)施可能存在無法表示不確定性知識(shí)的缺陷，(48)See Cozman F. Gagliardi & Maua D. Deratani, The Finite Model Theory of Bayesian Network Specifications: Descriptive Complexity and Zero/One Laws, 110 International Journal of Approximate Reasoning 107 (2019).但其并不影響法律獲取過程之實(shí)現(xiàn)，可供智能司法系統(tǒng)學(xué)習(xí)的知識(shí)型信息本身即是穩(wěn)定的法律規(guī)則，而這也恰恰印證了法律規(guī)范的準(zhǔn)確性追求。因此，借鑒一階邏輯中的“前束范式”(49)前束范式(prenex normal form)是使用謂詞邏輯所描述形式語言的標(biāo)準(zhǔn)范式，其表達(dá)式中之量詞均位于式首，以約束延伸到表達(dá)式末端的全部作用域。參見左孝凌、李為鑑、劉永才編著： 《離散數(shù)學(xué)》，上?？茖W(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社1982年版，第73—75頁。，實(shí)然法背景下的法律要件知識(shí)網(wǎng)絡(luò)可統(tǒng)一地表述為以下邏輯式之形式，原子要件也就據(jù)此建立了相互之間的聯(lián)系，其對(duì)應(yīng)的法律規(guī)則之意義即為“針對(duì)當(dāng)然的或可能的行為x，若符合法律關(guān)系F(x)的所有構(gòu)成要件，則得到G(x)的法律效果”。

□x[F(x)→G(x)]

最后，法律要件的內(nèi)涵與外延需通過非要件知識(shí)的其他信息予以確定。無論是作為整體的法律規(guī)則，還是作為最小單元的法律要件，其在法律規(guī)范等效力來源中的文字表述往往是模糊而抽象的，如表1中要件i有關(guān)“誤導(dǎo)”的判定就難以通過文字本身進(jìn)行簡單描述。故對(duì)于人類主體或機(jī)器智能而言，其司法決策活動(dòng)必然需要結(jié)合一定的社會(huì)現(xiàn)實(shí)加以理解，這就需要明確界定各要件的內(nèi)在意義與外部范疇。據(jù)此建議通過兩種方法予以完善： 一是法律解釋的方法，即對(duì)各原子要件的意義以及各要件之間的邏輯進(jìn)行解釋，使得卷帙浩繁的法律規(guī)范在面對(duì)多元化的社會(huì)糾紛時(shí)，可通過語義、體系與目的等多類解釋方法回答“要件可能映射至何類社會(huì)事實(shí)”的知識(shí)本體問題，以及“要件之間應(yīng)通過何類連接詞組合”的知識(shí)關(guān)聯(lián)問題，并逐一選擇其中之“最佳解釋”(50)參見孔祥俊： 《法律解釋與適用方法》，中國法制出版社2017年版，第207—210頁。；二是經(jīng)驗(yàn)參照的方法，即將既往的司法案例視為法律規(guī)范在社會(huì)生活中的秩序指引，在歸納不同經(jīng)驗(yàn)事實(shí)之法律共性的同時(shí)，通過梳理復(fù)雜而多元的判例內(nèi)容與細(xì)節(jié)，用以填充各法律規(guī)范要件可能的映射范圍。需予指出的是，此兩類方法正是同一問題的雙重面向，司法審判經(jīng)驗(yàn)本身就是法律解釋的另一類表現(xiàn)形式，裁判文書數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能而言，其作用并非構(gòu)造作為判準(zhǔn)的法律規(guī)則，而是基于實(shí)然經(jīng)驗(yàn)對(duì)規(guī)則本體進(jìn)行解釋。因此，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的核心尚未脫離規(guī)范之范疇，其仍是以要件知識(shí)為表現(xiàn)形式的法律規(guī)則。

(二) 要件知識(shí)的演繹模式——以法律適用為視角

關(guān)于法律適用的演繹推理與人工智能思維過程的同源性問題，國內(nèi)外學(xué)者已有長久之討論。(51)See Bruce G. Buchanan & Thomas E. Headrick, Some Speculation about Artificial Intelligence and Legal Reasoning, 23 Stanford Law Review 40 (1970).而在以要件知識(shí)網(wǎng)絡(luò)作為智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的背景下，不難發(fā)現(xiàn)前述之一階邏輯的前束范式與演繹推理的“三段論”模式高度相似： 大前提正是前束范式規(guī)則本身，當(dāng)待判案件事實(shí)符合其小前提“□xF(x)”時(shí)，便可經(jīng)涵攝推出G(x)之結(jié)論。事實(shí)上，這一涵攝過程更宜對(duì)應(yīng)地理解為智能司法輔助決策的“分類”算法，(52)參見陳亮、郭佳雯、武建功、王占全、史令： 《基于法計(jì)算學(xué)理論的人工智能輔助決策算法研究》，載《華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2019年第5期，第85—99頁。即利用給定預(yù)期法效果的輸出規(guī)則，對(duì)未知社會(huì)生活事實(shí)的法效果加以預(yù)測(cè)的“監(jiān)督學(xué)習(xí)”方法。(53)See Neda Sakhaee & Mark C. Wilson, Information Extraction Framework to Build Legislation Network, 29 Artificial Intelligence and Law 35 (2020).基于此視角，智能司法系統(tǒng)的法律適用模式也就自然地同時(shí)包含了應(yīng)用與積累基礎(chǔ)設(shè)施的兩項(xiàng)功用，以下具言之：

其一，智能司法系統(tǒng)的法律適用是對(duì)知識(shí)型基礎(chǔ)設(shè)施的應(yīng)用過程，其實(shí)質(zhì)是實(shí)踐法律規(guī)則的邏輯。出于對(duì)形式正義的價(jià)值追求，法律適用就應(yīng)是由事實(shí)認(rèn)定與實(shí)質(zhì)推理所構(gòu)成的結(jié)合體。(54)參見[英] 尼爾·麥考密克： 《法律推理與法律理論》，姜峰譯，法律出版社2018年版，第103頁。當(dāng)以符號(hào)主義為主要立場的人工智能進(jìn)行輔助性的法律適用時(shí)，其所關(guān)注的是如何依據(jù)確定的知識(shí)要件網(wǎng)絡(luò)規(guī)則推理得出確定的法效果結(jié)論，即智能司法基礎(chǔ)設(shè)施在社會(huì)實(shí)踐中的延展性問題，而非基礎(chǔ)設(shè)施的內(nèi)部構(gòu)造問題之本身。抽象地概括該適用過程便是，事先根據(jù)法律規(guī)則確定F(x)構(gòu)成要件的組合，且每一組合均對(duì)應(yīng)一項(xiàng)法律效果的“分類模型”G(x)，最終將輸入的事實(shí)與F(x)組合的列表進(jìn)行比對(duì)，尋求相等或最為近似的一項(xiàng)組合記錄，以輸出其對(duì)應(yīng)的G(x)模型。在此過程中，法律適用需要基于要件知識(shí)的邏輯結(jié)構(gòu)展開三輪涵攝： 其中，第一輪是量詞之涵攝，解決法律規(guī)范中“可能”“應(yīng)當(dāng)”或“可以”等多元量詞與單一案件事實(shí)之間的對(duì)應(yīng)問題，證成法律規(guī)則的假定部分□x；第二輪是構(gòu)成要件之涵攝，解決法律邏輯規(guī)則中以合取符并聯(lián)的各構(gòu)成要件與案件事實(shí)各要素之間的對(duì)應(yīng)問題，證成法律規(guī)則的處理部分F(x)；第三輪是法律規(guī)范之涵攝，即最終依據(jù)前兩輪涵攝之結(jié)果，決定是否推理得出預(yù)設(shè)的制裁部分G(x)，從而環(huán)環(huán)相扣地得出輔助決策之結(jié)論。由此可見，若將要件知識(shí)作為智能司法基礎(chǔ)設(shè)施，應(yīng)用系統(tǒng)的法律適用行動(dòng)便能充分體現(xiàn)法律推理的確定性；同時(shí)，由于法律適用仍是以法律發(fā)現(xiàn)的知識(shí)結(jié)構(gòu)為展開，此類一以貫之的邏輯模式也從側(cè)面證實(shí)，基礎(chǔ)設(shè)施由數(shù)據(jù)型到知識(shí)型的轉(zhuǎn)型具有顯然的可行性與實(shí)踐價(jià)值。

其二，智能司法系統(tǒng)的法律適用是對(duì)數(shù)據(jù)型基礎(chǔ)設(shè)施的積累過程，其實(shí)質(zhì)是解釋法律規(guī)則的要件。人工智能系統(tǒng)在進(jìn)行每一次法律適用的運(yùn)算時(shí)，均會(huì)對(duì)輸入的案件事實(shí)信息加以記錄，并作為一條新的數(shù)據(jù)條目加入既有的基礎(chǔ)設(shè)施之中。盡管前文已提及，數(shù)據(jù)型信息不宜作為我國智能司法系統(tǒng)的主要智識(shí)來源，然其不意味著數(shù)據(jù)條目的積累在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中不具有任何價(jià)值。相反，該舉措之意義有二： 一者，不同社會(huì)生活情境下的法律與事實(shí)數(shù)據(jù)，本質(zhì)上就是通過既往案例解釋法律規(guī)則的各項(xiàng)構(gòu)成要件，雖然此積累過程不觸及要件知識(shí)本身，但仍可通過“經(jīng)驗(yàn)”的方式深化對(duì)知識(shí)本體與聯(lián)系的理解；二者，利用積累所得的數(shù)據(jù)型信息，可實(shí)現(xiàn)對(duì)司法裁判“全要素”的分析與統(tǒng)計(jì)，如此既能便于人民法院等主體直觀地了解案件的具體情況，也有助于從結(jié)果角度回溯審查該決策結(jié)論的合理性。因此，智能司法系統(tǒng)有必要按“□xF(x)”的形式分別記錄各法律構(gòu)成要件該當(dāng)與否，其不僅是供人工智能再度學(xué)習(xí)與優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)參考，更是抑制法律適用不當(dāng)情形的校驗(yàn)規(guī)則。

由此可見，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施具有動(dòng)態(tài)性之特征。盡管由要件知識(shí)規(guī)則構(gòu)成的基礎(chǔ)設(shè)施具有相對(duì)穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，但穩(wěn)定性并不等同于絕對(duì)的靜止性，尤其是就法律適用的意義而言，此類基礎(chǔ)設(shè)施至少具有兩方面的動(dòng)態(tài)表征： 一方面，要件知識(shí)網(wǎng)絡(luò)需因制定法的改變而變化。無論是作為法律效力淵源的立法規(guī)范，抑或是指導(dǎo)性案例、司法解釋等裁判依據(jù)，其本身必然伴隨著規(guī)則的新設(shè)、修改與廢止，而該規(guī)則內(nèi)容的變化也將致使□x、F(x)或G(x)部分的結(jié)構(gòu)變動(dòng)，為此需要在智能司法基礎(chǔ)設(shè)施中生成新的規(guī)則。另一方面，要件知識(shí)網(wǎng)絡(luò)也需要根據(jù)社會(huì)情勢(shì)的變遷而做出必要調(diào)整。正如法律獲取理論所揭示的那般，應(yīng)然性的法律規(guī)范需向?qū)嵢坏陌讣聦?shí)開放，(55)參見[德] 阿圖爾·考夫曼： 《法律獲取的程序： 一種理性分析》，雷磊譯，中國政法大學(xué)出版社2015年版，第185—187頁。當(dāng)上述數(shù)據(jù)型的基礎(chǔ)設(shè)施積累至一定規(guī)?；蚱鹾咸囟ǔ绦蛞髸r(shí)，其也需要被人為地固定為結(jié)構(gòu)化的要件規(guī)則知識(shí)。在此意義上，對(duì)智能司法基礎(chǔ)的設(shè)施建設(shè)既需要協(xié)調(diào)體系內(nèi)部的法律規(guī)則結(jié)構(gòu)與沖突，同時(shí)也需要協(xié)調(diào)體系在外部實(shí)踐運(yùn)行的社會(huì)效應(yīng)，這便是通過基礎(chǔ)設(shè)施自身的不斷迭代與升級(jí)，促使智能司法輔助決策真正深入公平與正義的內(nèi)核。

四、 知識(shí)范式： 智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)秩序

伴隨著智能司法基礎(chǔ)設(shè)施之本體轉(zhuǎn)向知識(shí)型信息，其基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)秩序也需升級(jí)為對(duì)應(yīng)的“知識(shí)范式”。在既往之“數(shù)據(jù)范式”下，以裁判文書文本為主的數(shù)據(jù)型基礎(chǔ)設(shè)施面臨著三重建設(shè)困境，且擺脫困境的唯一方法僅是通過時(shí)間推移而不斷積累數(shù)據(jù)，此即致使智能司法系統(tǒng)在短期之內(nèi)難以發(fā)展。與之有所不同的是，知識(shí)型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)要義并非是尋求浩如煙海的司法素材，其重心在于構(gòu)建一套成體系化的“要件知識(shí)”標(biāo)準(zhǔn)，這既是基于法律發(fā)現(xiàn)的規(guī)則構(gòu)成之標(biāo)準(zhǔn)，也是基于法律適用的事實(shí)解構(gòu)之標(biāo)準(zhǔn)。易言之，未來的智能司法基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不應(yīng)有賴于時(shí)間的被動(dòng)演化，其應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)向主體能動(dòng)性之范疇，即由人類主體主動(dòng)構(gòu)造作為基礎(chǔ)設(shè)施的要件知識(shí)。但需予指出的是，由于法律規(guī)范所涉范圍極度廣泛，單一主體難以完成如此龐大的構(gòu)造任務(wù)，其不得不由多元化的主體進(jìn)行分工構(gòu)建；而倘若由不同主體進(jìn)行共同設(shè)施，考慮到各方對(duì)法律規(guī)范可能存在不同理解，由其生成的基礎(chǔ)設(shè)施也必然存在分歧。故在此番知識(shí)范式下，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)所面臨的關(guān)鍵問題便是主體層面之“秩序”，其不僅需協(xié)調(diào)不同主體之間的認(rèn)知差異，也需明確各主體之間的相互協(xié)作關(guān)系，從而使所得的基礎(chǔ)設(shè)施可貫穿智能司法系統(tǒng)的全域應(yīng)用場景。

事實(shí)上，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施在知識(shí)范式下的建設(shè)秩序問題，可從法教義學(xué)的方法論層面尋得線索。不難理解，法教義學(xué)方法與知識(shí)型基礎(chǔ)設(shè)施具有天然親緣性，前者系法律形式主義立場下的產(chǎn)物，而后者乃是符號(hào)主義人工智能的驅(qū)動(dòng)基礎(chǔ)，二者均以確定性推理與緊密性邏輯作為核心要素。就此邏輯觀之，法教義學(xué)的知識(shí)生產(chǎn)機(jī)制或可為智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)秩序提供啟示，即： 各方應(yīng)通過法律條文或相關(guān)的法理梳理教義化的法律規(guī)則，并再度依據(jù)規(guī)則教義而實(shí)現(xiàn)其知識(shí)本體的生成與發(fā)展。(56)參見紀(jì)海龍： 《法教義學(xué)： 力量與弱點(diǎn)》，載《交大法學(xué)》2015年第2期，第90—104頁。不僅如此，依法教義學(xué)進(jìn)路構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施更有兩方面的可行性基礎(chǔ)： 一是從國內(nèi)現(xiàn)實(shí)考慮，法教義學(xué)乃是學(xué)術(shù)研究與司法適用的主流方法，特別是在當(dāng)前國內(nèi)部門法體系愈臻強(qiáng)化的前提下，法教義學(xué)在司法場景下相當(dāng)普遍的指導(dǎo)價(jià)值；(57)參見卜元石： 《法教義學(xué)的顯性化與作為方法的法教義學(xué)》，載《南大法學(xué)》2020年第1期，第49—80頁。二是從域外經(jīng)驗(yàn)的角度言之，以制定法為法律淵源的國家皆強(qiáng)調(diào)法教義學(xué)對(duì)司法智能化的意義，如日本智能司法系統(tǒng)的開發(fā)始終遵循法律規(guī)范分析的進(jìn)路，從而在社會(huì)層面形成了規(guī)模化的學(xué)術(shù)與技術(shù)團(tuán)體。(58)See Katsumi Nitta & Ken Satoh, AI Applications to the Law Domain in Japan, 7 Asian Journal of Law and Society 471 (2020).對(duì)此，筆者根據(jù)法教義學(xué)方法論的運(yùn)行要求，為我國智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)問題提供四方面之優(yōu)化建議：

第一，明確法律知識(shí)的主地位。智能司法系統(tǒng)以輔助法律決策為本位，其基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也應(yīng)以法律要件知識(shí)為本體，而非依賴于純粹的智能科學(xué)技術(shù)?，F(xiàn)有不少司法人工智能的理論模型或?qū)嵺`應(yīng)用主張法律與計(jì)算技術(shù)的交叉，(59)參見馬長山： 《AI法律、法律AI及“第三道路”》，載《浙江社會(huì)科學(xué)》2019年第12期，第4—11頁；洪冬英： 《司法如何面向“互聯(lián)網(wǎng)+”與人工智能等技術(shù)革新》，載《法學(xué)》2018年第11期，第169—180頁。指出應(yīng)將法學(xué)知識(shí)與技術(shù)能力置于同等重要之地位，并就此提倡大力培養(yǎng)具有復(fù)合學(xué)科背景的應(yīng)用型人才。(60)參見張妮、徐靜村： 《計(jì)算法學(xué)： 法律與人工智能的交叉研究》，載《現(xiàn)代法學(xué)》2019年第6期，第77—90頁；高魯嘉： 《人工智能時(shí)代我國司法智慧化的機(jī)遇、挑戰(zhàn)及發(fā)展路徑》，載《山東大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》2019年第3期，第115—123頁。筆者認(rèn)為該路徑雖具有一定的合理性，但也不可避免地因錯(cuò)置主次而忽視了法律知識(shí)的本位性： 從應(yīng)然目標(biāo)的角度而言，智能司法系統(tǒng)的應(yīng)用意義在于輔助審判人員發(fā)現(xiàn)法律、適用法律，縱使在此決策過程中有智能算法與技術(shù)參與，其核心要義仍是圍繞法律規(guī)范所展開的司法活動(dòng)；而從實(shí)然內(nèi)容的角度觀之，法律與技術(shù)的銜接或交叉工作相對(duì)較少，相比于龐大且復(fù)雜的法律規(guī)范詮釋工作而言，其在基礎(chǔ)設(shè)施中所占的比例并不足道。質(zhì)言之，法律與技術(shù)的復(fù)合知識(shí)雖對(duì)智能司法發(fā)展有剛需性，然其所承擔(dān)的角色僅是溝通兩類知識(shí)群體的“橋梁”，基礎(chǔ)建設(shè)的主要內(nèi)容依舊是“法律獲取”的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，即： 需要建筑溝通之橋梁，而不需要在橋梁上砌造房屋。在此意義上，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需秉持“讓專業(yè)的人做專業(yè)的事”的理念，使法學(xué)理論研究者與法律實(shí)踐工作者不斷完善對(duì)法律規(guī)范的理解，切不可因技術(shù)的交叉性而顛覆了法律知識(shí)在其中的本位。

第二，深植法律規(guī)范的解釋論。法律解釋素來是法律職業(yè)人員的傳統(tǒng)技藝，目前隨著國內(nèi)法律規(guī)范的體系化發(fā)展，尤其是隨著各部門法教義學(xué)的形成與分化，此類解釋論在各類法律場景下的顯要地位自無需多言。然與之同時(shí)，部分學(xué)者在解釋論之外亦形成了諸多相關(guān)或相對(duì)的法律研究范式，(61)參見左衛(wèi)民： 《實(shí)證研究： 中國法學(xué)的范式轉(zhuǎn)型》，法律出版社2019年版，第30—31頁。盡管其或可為智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)秩序提供一定思路，但也易使法律解釋論本身的指向有所模糊。就本質(zhì)含義而言，法律解釋論的內(nèi)涵在于對(duì)先驗(yàn)的“法律規(guī)范”進(jìn)行先驗(yàn)的“詮釋研究”，其外延在于與后驗(yàn)對(duì)象“社會(huì)事實(shí)”及后驗(yàn)方法“實(shí)證研究”相區(qū)別。(62)參見張永健、程金華： 《法律實(shí)證研究的方法坐標(biāo)》，載《中國法律評(píng)論》2018年第6期，第73—89頁。故在構(gòu)建智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的過程中，各方有必要妥善處理此兩項(xiàng)外部關(guān)系： 其一，明確規(guī)范對(duì)象與事實(shí)對(duì)象之間的對(duì)立關(guān)系，雖然其二者存在等置意義且可使目光在其間流轉(zhuǎn)往復(fù)，但畢竟其內(nèi)部存在著難以逾越的因果鴻溝，這便是基礎(chǔ)設(shè)施由數(shù)據(jù)型轉(zhuǎn)向知識(shí)型的根本基點(diǎn)；其二，協(xié)調(diào)詮釋方法與實(shí)證方法的互補(bǔ)關(guān)系，實(shí)證立場下的離散數(shù)學(xué)方法可為法律規(guī)范的邏輯推演提供量化的計(jì)算手段，而該手段實(shí)質(zhì)上是以數(shù)理理性填補(bǔ)解釋論的語言模糊性，由此形成的基礎(chǔ)設(shè)施也是對(duì)人工構(gòu)造要件知識(shí)的有力補(bǔ)充。就此綜合意義觀之，在法律解釋論的總體立場下對(duì)法律規(guī)則進(jìn)行深入剖析，并輔以實(shí)證手段梳理其內(nèi)部要件之間的邏輯聯(lián)系，必然是智能司法基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的優(yōu)化進(jìn)路。

第三，整合法律規(guī)則的體系性?！绑w系性”要求作為基礎(chǔ)設(shè)施的法律規(guī)則知識(shí)應(yīng)形成結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而可使智能司法系統(tǒng)有效地理解具體規(guī)范的涵義，并明確其在體系中的準(zhǔn)確定位。一方面，體系內(nèi)的各項(xiàng)法律規(guī)則本身需以邏輯符號(hào)進(jìn)行表示，以盡可能減少法律規(guī)范的不確定性。雖然法律規(guī)范之語文表述可能或多或少地顯現(xiàn)模糊性，但其欲體現(xiàn)的假定、條件與制裁規(guī)則必然是確定的，特別是以前束范式的邏輯符號(hào)予以歸納表征時(shí)，更應(yīng)在形式上脫離不確定性的窠臼。因此，體系視閾下的法律要件知識(shí)規(guī)則應(yīng)以精準(zhǔn)化、精細(xì)化為目標(biāo)，使基礎(chǔ)設(shè)施之優(yōu)化建設(shè)不斷向縱深方向發(fā)展。另一方面，體系內(nèi)的不同法律規(guī)則之間也需要進(jìn)行交叉比較與校驗(yàn)，以避免或消解其中可能存在的相互沖突。顯而易見的是，若同一案件事實(shí)同時(shí)對(duì)應(yīng)多個(gè)法律規(guī)則的適用條件，而在制裁層面卻被賦予了相互排斥的法律效果，(63)見前注〔63〕，拉倫茨書，第341—343頁。則其在法律規(guī)則的體系中難免形成沖突之張力。即使是人類司法裁判者，其在面臨此類同位法沖突、異位法沖突或是新舊法沖突時(shí)，亦會(huì)產(chǎn)生兩難之困境，更勿論本身不具內(nèi)源性思維能力的機(jī)器智能。故對(duì)于智能司法基礎(chǔ)設(shè)施而言，其建設(shè)過程中必然需要消弭體系規(guī)則的矛盾情形，為此需要梳理不同法律規(guī)范對(duì)同一調(diào)整對(duì)象的相似規(guī)定與共性要素，并推究其最大的適用范圍及其可能的邊界，從而厘定法律規(guī)則的完整邏輯體系。

第四，構(gòu)建法律解釋的共同體。社會(huì)原本期望人工智能技術(shù)可襄助司法審判人員減少主觀裁量因素，進(jìn)而強(qiáng)化其對(duì)法律規(guī)則本身的理解與適用，但當(dāng)前我國司法系統(tǒng)在全面信息化的浪潮下往往急于實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用，以至于采用裁判文書數(shù)據(jù)型信息的模式而“將法律規(guī)范本身排除了”(64)參見季衛(wèi)東： 《人工智能時(shí)代的法律議論》，載《法學(xué)研究》2019年第6期，第32—49頁。。對(duì)此應(yīng)當(dāng)斧正法律人工智能的定位，其不應(yīng)機(jī)械地使社會(huì)生活與法律事實(shí)強(qiáng)行依附于數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型；相反，智能化的理想意義應(yīng)是“倒逼”法律解釋之發(fā)展，通過不斷完善法律規(guī)則本身的理解與詮釋，為未來智能司法系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)提供法律思維的“心智”。據(jù)此可見，國內(nèi)的智能司法基礎(chǔ)設(shè)施有待法學(xué)理論與法律實(shí)務(wù)界一同填補(bǔ)，其不僅需要進(jìn)一步開拓法律規(guī)范解釋的局面，更需要逐步形成法律解釋的職業(yè)共同體。其中，構(gòu)建“共同體”的目的即是統(tǒng)一立法、司法與執(zhí)法等多方主體對(duì)法律規(guī)則的理解，從人工智能模仿人類主體的角度來看，該詮釋過程的成果正是確定了其基礎(chǔ)設(shè)施的長期記憶?？梢郧逦仡A(yù)見，不同的解釋主體對(duì)同一法律規(guī)范之涵義解讀可能莫衷一是，然其中勢(shì)必存在相對(duì)合理的一則。在此基礎(chǔ)上，通過職業(yè)共同體內(nèi)部的不斷議論與說服，最終便可析出相對(duì)統(tǒng)一的公認(rèn)見解，(65)參見季衛(wèi)東： 《法律議論的社會(huì)科學(xué)研究新范式》，載《中國法學(xué)》2015年第6期，第25—41頁。若能將其作為特定法律規(guī)則的穩(wěn)定教義，智能司法基礎(chǔ)設(shè)施的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)則不難構(gòu)成。

進(jìn)一步地，由該法律解釋共同體形成的智能基礎(chǔ)設(shè)施，其未來的實(shí)踐意義也不局限于司法領(lǐng)域，更可為立法、執(zhí)法、法律研究等諸方面應(yīng)用所共享。首先，立法為基礎(chǔ)設(shè)施提供了規(guī)范內(nèi)容的基本遵循，并締造了知識(shí)型法律信息的要件組成結(jié)構(gòu)，從根本意義上而論，也唯有立法者有權(quán)設(shè)計(jì)或改變這一知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的邏輯構(gòu)造。其次，司法與執(zhí)法場景則為其他領(lǐng)域筑造了相互聯(lián)通的橋梁與渠道： 具體而言，兩大場景通過運(yùn)用立法所得智能基礎(chǔ)設(shè)施，可從實(shí)踐中發(fā)掘既有知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的不足之處；同時(shí)，針對(duì)實(shí)踐中的爭議焦點(diǎn)問題，司法人員與執(zhí)法人員也可交由立法者與法學(xué)研究者共同商討，從而使法律解釋共同體內(nèi)部再度進(jìn)行商談與辨析。最終，立法者將其析出的規(guī)則設(shè)置為穩(wěn)定的法律規(guī)范，以實(shí)現(xiàn)法律知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，并促進(jìn)智能基礎(chǔ)設(shè)施的更新迭代。但實(shí)現(xiàn)此類共享共建機(jī)制的前提，應(yīng)是對(duì)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)等設(shè)施形成“立法—司法—執(zhí)法”的建設(shè)共識(shí)，這不僅需要強(qiáng)調(diào)與推動(dòng)各法律活動(dòng)環(huán)節(jié)的溝通，亦需要在合作對(duì)話的基礎(chǔ)上保持職能獨(dú)立。對(duì)此，在未來智能司法發(fā)展的進(jìn)程中，有必要將前述共識(shí)機(jī)制及各方權(quán)限予以明確，以保障法律解釋共同體在溝通上的對(duì)等性與民主性。

結(jié) 語

無論是否以人類社會(huì)的主觀意愿為轉(zhuǎn)移，信息化浪潮均已為司法染上了“圖靈藍(lán)”，擁抱人工智能、構(gòu)建智慧法院體系不僅是法治現(xiàn)代化的發(fā)展圖景，也必然是可付諸實(shí)踐的未來戰(zhàn)略。現(xiàn)如今，當(dāng)人工智能應(yīng)用在司法場景中弊端迭生時(shí)，若欲使之及時(shí)走出窘然困境，則必須對(duì)其背后的深層要素做出優(yōu)化。一方面，人工智能永遠(yuǎn)無法脫離基礎(chǔ)設(shè)施而存在，既有的數(shù)據(jù)型基礎(chǔ)設(shè)施難以實(shí)現(xiàn)法律獲取的過程，其需要回溯至法律規(guī)范的本源層面，進(jìn)而以知識(shí)型基礎(chǔ)設(shè)施作為智能司法系統(tǒng)的本體支撐。另一方面，基礎(chǔ)設(shè)施也永遠(yuǎn)有賴于人類主體而生成，不論知識(shí)型基礎(chǔ)設(shè)施在當(dāng)下如何接近完美，其仍無法在法律規(guī)范與社會(huì)事實(shí)的動(dòng)態(tài)演化之外保持靜止，此即有賴于人類主體為智能司法系統(tǒng)提供運(yùn)行支撐。考慮到法律本身存在的語義模糊與規(guī)范沖突等問題，為了使人工智能可準(zhǔn)確理解其中之意涵，人類對(duì)法律的發(fā)現(xiàn)與適用就必然先于機(jī)器而抵達(dá)。恰如學(xué)界所期待的那般，技術(shù)的意義在于走近法律而非排除法律，對(duì)智能司法基礎(chǔ)的建設(shè)也將推動(dòng)人類不斷發(fā)現(xiàn)法律、詮釋法律。故在未來可預(yù)見的一段時(shí)間內(nèi)，法律解釋共同體內(nèi)的研究者與職業(yè)者有必要逐步深入社會(huì)生活事實(shí)、逐步梳理各法律規(guī)范的準(zhǔn)確教義，以此完善作為基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)則體系。事實(shí)上，該過程誠然揭示了人工智能的本質(zhì)——機(jī)器的心智并非來源于經(jīng)驗(yàn)之?dāng)?shù)據(jù)，而是來源于人類的心智本身。