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【期刊名称】 《西南政法大学学报》
司法审判中人工智能的介入式演进
【英文标题】 Participatory Evolution of Artificial Intelligence in Judicial Adjudication
【作者】 涂永前于涵【作者单位】 辽宁大学法学院辽宁大学法学院
【分类】 人工智能
【中文关键词】 人工智能;司法审判;价值定位;差别审判;事后监督
【英文关键词】 artificial intelligence; judicial adjudication; value orientation; difference between the trials; post-supervision
【文章编码】 1008-4355(2018)03-0048-08
【文献标识码】 A DOI:10.3969/j.issn.1008-4355.2018.03.05
【期刊年份】 2018年【期号】 3
【页码】 48
【摘要】 在大数据驱动下的人工智能时代,由于算法、数据、算力的齐力推动,人工智能介入司法审判的正向影响力会逐步提高,这是对构建“智慧法院”的最佳诠释。尽管这一大趋势不可逆转,但就此得出可以完全由人工智能进行司法审判之结论未免过于极端。由法律适用中的三段论逻辑视角观之,传统法官相比于人工智能而言有着难以取代的优势。该议题的实质并非将两者完全孤立,而在于如何恰当地协调彼此间的关系,以扫平两者衔接的制度障碍。较为稳妥与可行的方式是将差别审判与事后监督相结合,即在明确人工智能适用范畴的同时,辅之程序性保障,以期规避实践中可能产生的种种缺陷,最大程度地发挥其价值。
【英文摘要】 In an age of artificial intelligence driven by big data, due to the cooperation of arithmetic, data and calculation ability, gradually, artificial intelligence is exercising positive influence on judicial adjudication, which can best interpret the construction of “intelligent court”. This is an inevitable trend. However, we cannot say that judicial adjudication can be completely manipulated by artificial intelligence. From the perspective of syllogism, traditional judges have irreplaceable advantages. The present study would not isolate the traditional judges and artificial intelligence, but to focus on how to coordinate their relationship and overcome the obstacles between them. Combining difference between the trails and post-supervision is a proper way, that is, after we clarify the scope of application of artificial intelligence, we afford procedural guarantee as complement to avoid the potential problems and to give full play to artificial intelligence.
【全文】法宝引证码CLI.A.1240787    
  一、人工智能介入司法审判之实践
  人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)这一概念正式提出于1956年的达特矛斯会议,随着其价值与潜力逐步彰显,各国纷纷在国家层面进行顶层设计,拟抢占战略制高点[1]。关于人工智能的概念,目前尚缺一个明确且统一的界定,笔者较为认可的定义是:人工智能是指能够执行任务(这种任务如果由人去执行,则需要其具备智慧)的机器(包括硬件和软件){1}。现阶段,人工智能已经逐渐渗透于社会生活的方方面面,在司法领域,建设智慧法院便是新时代下的因应之策。关于人工智能对于司法审判之介入,中外皆然,仅有程度不同,并无实质差别。
  (一)域外实践
  IBM公司于2016年研发了世界上第一个人工智能律师——ROSS,该平台基于IBM沃森(Watson)智能电脑,现就职于纽约Baker & Hostetler律师事务所,主要负责处理公司破产案件{2}。它可以与人类直接进行对话,对案件的关键要素进行分析,在判例法中寻找答案,并辅之法律检测、法律备忘录等功能[2]。在此之后,法院也转向应用人工智能系统,比如由伦敦大学学院、谢菲尔德大学和宾夕法尼亚大学的科学家团队所研发的人工智能系统,已成功预测数百例欧洲人权法院(European Court of Human Rights)的案件审判结果,准确率约为8成{3}。
  (二)我国的实践
  2016年杭州云栖大会上,无讼推出“法小淘”,标志着我国第一款人工智能法律机器人的诞生[3]。“法小淘”基于司法大数据,辅之语音识别技术,通过提取客户咨询的关键字来分析案由,然后根据客户提供的诉讼法院,从30万名律师信息中找到合适的律师,并提供了律师所在的律所、同类案数量、同法院案件数量、标的额区间等信息{4}。它还可以通过广泛采集、挖掘算法、综合处理、科学分析,对法院内外的海量数据进行分析和建模,探寻新形势下审判执行工作的特点和规律,提高司法决策的科学性,提高司法预测预判能力和应急响应能力,让数据为司法业务服务{5}。
  人工智能在法院内部的应用,最成功的案例当属上海“206工程”,即上海刑事案件智能辅助办案系统。这一系统旨在将专家经验、模型算法和海量数据相结合,把统一适用的证据标准嵌入数据化程序中{6}。在刑事领域取得了一定成绩之后,“206工程”逐步向民商事案件、行政案件扩展,覆盖了民事、商事、海商、金融、知产、行政全领域,其中既有案件量较大的案由,如道路交通事故人身损害赔偿纠纷、信用卡纠纷,也有体现上海特色的案由,如融资租赁合同纠纷、信息网络传播权纠纷等{7}。
  由上观之,国际上对于人工智能与司法活动之融合逐渐紧密,这些成果,散布于律师、法官等各个法律职业。其实,运用人工智能进行司法审判的模式与德国社会学家马克斯·韦伯关于现代世界官僚制的可预测属性之描述相吻合,“这是法制型统治的必然结果,在受法律制度支配的行政体制下,如果制度是公开的,那么裁决就必然可预知”{8}。诚然,司法审判是各方利益相互博弈的过程,中间涉及的众多因素或许注定使这一形式沦为象牙之塔,但笔者能否认为,成文法国家创设法律的原始目标不就是这样吗?
  二、人工智能与传统法官的互补性关系
  审判工作之系统性限制了人工智能的适用范围,但不足以完全否定人工智能在司法审判领域中的适用性。问题的核心在于,人工智能与传统法官能否结合起来,构建一种互补性关系。
  (一)传统法官的阙漏
  法官可以作为人工智能进行裁判之结果是否合法与合理的评判者,但法官的判决结果又有谁来进行认定呢?或许,最理想的人选不外乎是当事人和上级法官之结合。对于前者,尽管他们大多不具备法学背景,但怀着“朴素的法感觉”所作出的评价,或许比我们这些所谓的具备专业素养的“外人”要可靠得多。对于后者,鉴于我国各级人民法院独立行使审判权,故而无法武断地认定上一级法官对于案件的评价更符合正义,但我国实行的是两审终审制,二审制度在满足当事人最大限度地保证自身权益的同时,更体现出法院内部对一审结果的审查、监督与救济。由此观之,用案件二审结果作为评价一审判决合法性与合理性之指标还是很有说服力的。
  为了避免主观臆想,我们可以从全国性官方数据中寻找一些答案。需要额外说明的是,此处的一审案件上诉率是指二审收案量与一审判决量的比值,二审发改率是指二审中发回重审与依法改判的案件数与二审结案量的比值。本节数据均来自于《中国法律年鉴》(2013年-2016年)。
  观察图一,不难发现,近几年我国法院审理各类一审案件的上诉率维持在22%左右。显而易见,将当事人进行上诉直接等价于其质疑法官审判的结果是有失偏颇的,因为影响上诉的原因有很多,如上诉机会成本的高低、对二审能否胜诉的预判等,但不可否认的是,初审法官起到了关键性作用。诚然,司法审判中,追求上诉率为零是不科学的,也是不现实的,但该数据至少可以表明,我们的法官本身(诸如审判的公正与透明、裁判文书的说理论证程度)还有一定的提升空间。
  (图略)
  图一:全国法院审理各类一审案件上诉率
  (图略)
  图二:全国法院审理各类二审案件上诉率
  图二中,二审发改率在14.5%左右徘徊。司法实践中,若二审法官对案件法律适用(尤其适用新出台的法律)与一审法官存在差异,可能会出现发回重审或依法改判之情形,但发改率的高低确实能在一定程度上反映出一审法官的办案质量。原因在于就现有法院人事制度设计而言,上级法官的职位绝大多数都是由下级法院逐级遴选而产生的,故而我们可在一般意义上认为上级法官对于案件的评判比下级法官更加精准。此外,鉴于全国众多法院都将发改率作为法官考评的重要指标,上下级法院与法官之间的“沟通”必然随之变得愈发频繁。所以,笔者可以合理地推断,实际应该被“发改”的案件数量会比现有数据更高。
  诚然,通过上述数据作为认定当事人对案件满意程度以及初审法官素质的论证不具有相当的说服力,因为这中间涉及到太多的政治因素、考评体系、个人偏好等,是我们难以知晓的,甚至数据本身也存在一定的问题。笔者知晓,关于《中国法律年鉴》中的情况统计表,有些单位是“件”,有些单位是“人次”,鉴于同一个案件中可能会存在多个当事人,例如共同被告,因此将不同的计量单位统一计算后所得的数据难免与实际情况出现偏差。然而,种种偏差并不影响大致的趋势,也不影响笔者的论证,在此处追求绝对的精确没有实质意义,现实中也是做不到的。综上所述,将如上两组数据作为认定法官素养之依据或许是较好的一种方法,我们也有充分的理由相信,将人工智能与传统法官相结合能够为司法审判带来难以估量的正向影响。
  (二)人工智能的补正
  司法审判的很多流程是可以进行拆解并分立的,人工智能介入司法审判最简单与直接的方式,便是将各个步骤“智能化”。
  一方面,人工智能的介入可以有效提升司法审判的“质”。最直观的优势在于可以避免外界干扰,最大程度地保证司法独立。这一举措对于预防冤假错案也具有重大的意义。就刑事错案来讲,证据问题是主要原因{9}。通过大数据对频发的同类案件进行分析,制定相应的证据标准指引,对其进行校验与对比,并将出现瑕疵的证据进行拦截,可以有效排除非法证据,降低对司法公信力的损害。如若各级法院引入此类系统,实现数据互通共享,便能统一制定法律裁判的尺度,提供定罪与量刑建议,避免司法活动太过任意[4]。
  另一方面,人工智能的介入可以有效提升司法审判的“效”。借助人工智能系统,可以缩短法官对于法律法规、司法解释、同类案件等信息的检索时间,从而提高审判效率。借助语音识别与图像识别技术,可以将相关信息迅速进行电子化处理,有效缓解司法系统人力资源的紧张状态。对于特定案件来讲,人工智能系统对起诉书、要素表、庭审笔录等各类前置数据进行智能判断分析后,按照文书样式要求,可以一键式生成判决书等各类裁判文书,极大节省了法官的时间与精力{10}。
  此外,我国区域经济发展不平的现实直接导致了各地法官间的素质差别极大,在偏远地区的基层法院尤其如此[5]。中国初审司法的一个很重要的特点就是要将这些民间的不规则的行动尽量用移植过来的那些法律概念和概念系统包装起来,使它们能在这个合法的概念体系中找到自己的家园{11}。现阶段,人工智能介入司法审判的种种进步,对于素质高的法官来说或许只是简单地提升效率,但就我国区域发展不平衡的现实来看,似乎在弥合不同地区及不同级别的法官间参差不齐的素质上更具现实意义。
  (三)人工智能的补正不能完全冲淡传统法官的地位
  人工智能的诸多优势已逐步彰显,尤其在算法、数据、算力这“三驾马车”的齐力推动下,其对司法审判的准确预测程度会越来越高。鉴于我国传统的文化结构以“人情”为纽带,在此社会环境下,这种排除人际关系、枉法裁判、行贿受贿的“法官”似乎具有别样的魅力。然而,据此得出完全由人工智能进行司法审判之结论,未免太快了。从逻辑学的角度讲,法律的适用是一个三段论推理的过程。在其中,一个完全的法条构成大前提,将某具体的案件事实视为一个“事例”,而将之归属法条构成要件之下的过程,则是小前提。结论则意指:对此案件事实应赋予该法条所规定的法效果{12}。尽管近年来关于司法三段论的批评甚嚣尘上,然而,逻辑合理性始终都是我们法律推理所必须追求的一个基本目标{13}。由该视角出发,笔者认为,现阶段,至少在如下方面,人工智能就传统法官而言具有先天的劣势:
  其一,从法律条文本身来讲,文字表达具有笼统性,法律规范也是抽象的,尤其法律原则缺少明确的假定条件,行为模式也模糊不定,人工智能对立法原意的理解可能出现偏差。作为规范人们行为总和的法律制度,必然要以人性作为其存在的土壤{14}。这一点在亲属法中有更为明显的体现。例如,《中华人民共和国婚姻法》第32条关于离婚诉讼之规定:“如感情确已破裂,调解无效,应准予离婚。”尽管同时规定了感情确已破裂的几种情形,但这种列举未免过于僵化,难以应对纷繁复杂的现实生活。与人类主体的社会和文化属性不同,AI的本质属性是自然性和机械性{15}。人工智能并不具备人性,对于诸如“感情确已破裂”之理解难免出现偏差。
  其二,从案件事实的认定来讲,定性是判决的前提,为最大程度还原事实的真相,必然要求司法人员亲历,这既是心证形成的过程,也是实现程序正义之要求{16}。人工智能系统若全面介入司法程序,暂且不论准确性高低,至少面临合规等困境。庭

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【注释】                                                                                                     
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