AI法官參與司法職能的困境和進路

　　論文提要：

　　ChatGPT的橫空出世給包括法律行業(yè)在內(nèi)的智力創(chuàng)造性勞動行業(yè)帶來了極大沖擊，根據(jù)每股歐《VICE》雜志報道，哥倫比亞一位法官使用ChatGPT做出判決，該案是法院首次承認(rèn)在法律裁決中使用了人工智能文本生成器的答案法官。AI法官能否代替人類法官的討論重新熱絡(luò)。數(shù)字背景下，法院裁判結(jié)果的數(shù)字化更加規(guī)范和科學(xué)，具有高人工智能的ChatGPT類軟件是否可以作為AI法官重塑司法職能，成為社會日益關(guān)注的問題。

　　基于現(xiàn)實層面的需求度和技術(shù)層面的可能性，AI法官進入法院將成為數(shù)字背景下的必然趨勢。理論上說，AI法官依托數(shù)據(jù)、算法和算力進行司法活動，不受利益驅(qū)使和情感鉗制，能夠在一定程度上擺脫司法任意性,減少司法腐敗、權(quán)力尋租的現(xiàn)象。但司法審判不是單一的判斷，它包含了法官對法律規(guī)定、形勢政策、社會輿論等方面的思考和平衡，難以完全被替代。

　　學(xué)術(shù)界和理論界均認(rèn)同AI法官在司法活動中僅能起到輔助作用，但其界限和范圍值得進一步研究。本文將對該問題進行探究，以期劃定AI法官參與司法職能的邊界，進一步提升司法質(zhì)效。

　　以下正文：

　　引言

　　《人民法院在線訴訟規(guī)則》明確規(guī)定了人民法院可以運用人工人工智能等信息技術(shù)支持審判執(zhí)行活動。“人工智能”指一個注重創(chuàng)造智能的科學(xué)工程和技術(shù)領(lǐng)域，它是一個總稱，包括科學(xué)和技術(shù)的許多分支，通常涉及復(fù)雜的算法以便能夠確定結(jié)果。人工智能可以包括機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、專家系統(tǒng)、視覺、語音、規(guī)劃和機器人技術(shù)。筆者認(rèn)為，本文所稱的人工智能可以被定義為，它是計算機科學(xué)的一個分支，企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)處一種新的能以人類智能相似的方式做出的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

　　一、AI法官的實踐應(yīng)用

　　筆者檢索發(fā)現(xiàn)，世界各地法院對AI法官（人工智能工具）已經(jīng)存在一定的實踐應(yīng)用。在歐洲，愛沙尼亞的AI法官適用于標(biāo)的低于7000歐元的小額索賠訴訟裁判，AI法官根據(jù)雙方將相關(guān)材料輸入數(shù)據(jù)庫之后進行分析并做出判決，并可上訴至人類法官。法國司法系統(tǒng)于2017年在雷恩和杜埃兩家上訴法院進行了司法人工智能判決結(jié)果預(yù)測軟件Predictice的試點。在美洲，美國1981年即有學(xué)者開發(fā)了民事法律判決輔助系統(tǒng)（LDS），對美國侵權(quán)法中責(zé)任歸屬和賠償價值方面的具體步驟；COMPAS系統(tǒng)的應(yīng)用覆蓋了刑事訴訟中保釋、量刑、假釋等多個階段。加拿大大不列顛哥倫比亞省司法體制改革計劃中提出了一種為消費者處理糾紛的ODR在線協(xié)商工具，這一工具的應(yīng)用以期在未來將ODR引入行政法庭。

　　亞洲方面，印度最高法院推出了 AI 工具系統(tǒng) SUPACE，試圖借助機器學(xué)習(xí)技術(shù)，高效處理案件提交時同步上交的大量數(shù)據(jù)。2018年以來，中國法院以杭州、北京、廣州三家互聯(lián)網(wǎng)法院成立為契機，開始打造新的互聯(lián)網(wǎng)審判模式。2019年6月27日，北京互聯(lián)網(wǎng)法院發(fā)布AI虛擬法官，旨在為民眾提供更為便捷、高效的線上訴訟服務(wù)。但僅為AI形象，只能協(xié)助人類法官完成線上訴訟的庭審紀(jì)律宣讀、簡單訴訟問題回復(fù)等前端重復(fù)性的基礎(chǔ)工作。

　　二、AI法官的限制

　　目前，AI法官未得到廣泛應(yīng)用，特別是難以在關(guān)鍵性裁判決策中應(yīng)用，究其原因，是因為AI法官仍然存在種種限制。

　　人工智能依托海量數(shù)據(jù)和重復(fù)訓(xùn)練形成答案，相對于人類法官裁判而言，“思維”方式較為單一。算法、算力和數(shù)據(jù)都成其基本運算邏輯。作為AI法官技術(shù)基礎(chǔ)的算法，是基于過去行為的判斷從而做出預(yù)測，似乎并不能充分保障結(jié)果的公正性。實際上，數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法可能會強化和惡化社會中業(yè)已存在的不平等。例如美國COMPAS系統(tǒng)的應(yīng)用覆蓋了刑事訴訟中保釋、量刑、假釋等多個階段，根據(jù)根據(jù)已有的違法記錄對被告再次被拘捕的可能性進行評分。但根據(jù)ProPublica剖析了18000多人的COMPAS分?jǐn)?shù)和違法記載，黑人被告得到更高COMPAS分?jǐn)?shù)的概率高于白人被告45%。

　　很多技術(shù)性、重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化程度較高的工作，交給人工智能處理完全是可行的，它甚至可以做到不被情緒影響，絕對無所偏私。但關(guān)鍵在于復(fù)雜案件中，它不會理解情感，也不會理解何為正義感。即使它有強大的學(xué)習(xí)能力和大數(shù)據(jù)支撐，難以有人類的“靈機一動”。案結(jié)事了服判息訴，依靠的不僅是專業(yè)法律知識和最終判決結(jié)果的公正準(zhǔn)確，更要依靠法官在審判過程中體現(xiàn)的人文關(guān)懷、公正可靠甚至人格魅力。這一點都是法官必備的品質(zhì)，而人工智能很難做到。在這個意義上，人工智能可能是一個勉強湊活的功能型法官，但絕非一個優(yōu)秀的決策型法官。

　　三、AI法官在互聯(lián)網(wǎng)審判情境中的優(yōu)勢作用

　?。ㄒ唬┨岣邔徟行?/span>

　　人類裁判者的速率與AI法官存在較大的差距?；跈C器學(xué)習(xí)的人工智能進行審判時，通過輸入或識別案件事實、認(rèn)定證據(jù)、比對過往判例和現(xiàn)有法律而自主得出判決意見，耗時只在分秒之內(nèi)。“通過大數(shù)據(jù)技術(shù)輔助提升司法能力、促進司法公正，使司法系統(tǒng)擁有和展現(xiàn)基于司法能力和司法公正的自信和力量。”可見，人工智能審判可以顯著提高司法效率，減輕法官結(jié)案壓力并最大限度滿足群眾司法需求。

　?。ǘ┍Ｕ蠈嶓w正義

　　同案不同判一直是我國司法實踐中的重要問題，而AI法官審判有助于解決這一問題。其一，人工智能審判基于過往案例的數(shù)據(jù)庫，而該數(shù)據(jù)可以覆蓋至全國各地法院，再人工智能法官審理中，便可以通過對比分析以往案例，從而實現(xiàn)同案同判。人工智能一秒鐘可以閱讀100萬頁判例，能夠輕易統(tǒng)計出過往類案判決結(jié)果的一般模式；如果以人類速度檢索、閱讀相似案件，只能涵蓋所有類案的冰山一角，可以避免因為人的差異性而導(dǎo)致認(rèn)定事實、適用法律標(biāo)準(zhǔn)的不同，從而保障裁判尺度的統(tǒng)一。

　　四、綜合進路：人工智能法官司法職能的建議

　　（一）基本立場:尊重司法價值功效，司法邏輯主導(dǎo)算法邏輯

　　作為現(xiàn)代司法的價值導(dǎo)向，公平正義不僅是司法裁判具有公信力的正當(dāng)性基礎(chǔ)，還是司法人工智能獲得約束力的應(yīng)然要求，并且，于個案之中實現(xiàn)公平正義乃現(xiàn)代司法的內(nèi)在邏輯。故此，人工智能技術(shù)應(yīng)用于司法領(lǐng)域基于司法數(shù)據(jù)編寫算法應(yīng)以司法邏輯——追求公平正義為主導(dǎo)。當(dāng)務(wù)之急是如何找到好的方法，方便機器識別、學(xué)習(xí)法律數(shù)據(jù)。

　　(二)路徑選擇:智能輔助人類，強調(diào)司法工作人員的主體地位

　　人工智能適用要實現(xiàn)情感價值與法律價值的二元分割，將情感的問題交給人，將法律的問題交給機器人，準(zhǔn)確地劃分人工智能的適用空間；事實認(rèn)定與法律適用的二元分割，案件事實認(rèn)定的部分主要由人來解決，涉及法律適用的問題則主要由機器人來解決；新型案例與常規(guī)案例的二元分割，常規(guī)案件更多依賴機器人解決，以期發(fā)揮機器人基于以往案例的學(xué)習(xí)經(jīng)驗，新型案件更多依賴人來解決，以期在缺乏基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的情況下，更多發(fā)揮人的價值判斷。

　　(三)技術(shù)保障:以算法和數(shù)據(jù)為著力點，改良司法人工智能整體生態(tài)

　　就其本質(zhì)而言，人工智能是通過算法所搭建的預(yù)測模型。因此，人工智能的本質(zhì)問題是圍繞著數(shù)據(jù)、算法、模型而展開的技術(shù)問題，人工智能科學(xué)更多地應(yīng)歸入到以統(tǒng)計學(xué)方法為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)科學(xué)中。應(yīng)當(dāng)首先解決裁判智能產(chǎn)品的前提—數(shù)據(jù)問題，海量數(shù)據(jù)庫縱然全面，但參與數(shù)據(jù)訓(xùn)練的司法數(shù)據(jù)必須經(jīng)過嚴(yán)格選控，比如選取歷年來優(yōu)秀裁判文書、指導(dǎo)性案例等作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行算法訓(xùn)練，如此才能夠盡量減少裁判偏差。

　　其一，在現(xiàn)有本地法律資源數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，開拓全國法院文書數(shù)據(jù)庫，使用包括結(jié)合局部數(shù)據(jù)形成整體性結(jié)論，印證大數(shù)據(jù)研究的結(jié)論。

　　其二，透過法律數(shù)據(jù)具有的“表象性”，發(fā)現(xiàn)實質(zhì)性的關(guān)鍵所在。在數(shù)據(jù)之外，通過社會調(diào)查等方式，把握司法決策的要害所在，并將之嵌入裁判模式，用實踐數(shù)據(jù)來評估、調(diào)整其權(quán)重，最終打造真實、有效的裁判產(chǎn)品。

　　其三，正確處理法律數(shù)據(jù)的主觀性、復(fù)雜化問題。工程師在編寫算法、訓(xùn)練模型時所使用的數(shù)據(jù)集，不可避免地會攜帶社會文化中固有的性別、種族、金錢主義等偏見，導(dǎo)致司法裁決難以避免地具有意識形態(tài)色彩。而通過數(shù)據(jù)處理，盡量使得判決存在足夠的客觀性。

　　責(zé)任編輯：廣漢