论信息时代“AI法官”的生存空间

赵汉清　刘娜

摘要：随着法律人工智能产业逐渐发展，强人工智能下的刑事审判庭AI人工智能法官或有机会登上时代舞台，而这一变革，将会带来包括受众信服度、法官接受度等在内的多个外部衔接问题。同时由于AI法官的技术不成熟，也存在着数据孤岛、刑事责任主体认定在内的多个内部漏洞。推动法律人工智能产业的发展并对其合理规制，既要建立数据共享平台，也要加强法律人群体实力，共同助力AI法官平稳发展。

关键词：人工智能;智慧审判;大数据

中图分类号：D926 文献标识码：A  文章编号：1003-9082（2020）07-0-02

一、现状与背景

人工智能在社会生活的应用早已不是空谈，而已经渗透进我们生活的方方面面，但有一个领域对人工智能却仿佛持有不同的态度，那就是——司法领域。这个领域的从事者一方面期待人工智能可以带给他们便捷，减轻他们的压力，另一方面却对人工智能持有一种顾虑和不信任，以至于形成了现在人工智能在司法领域的这种不温不火的状态。

当今时代，通过“智慧法院”建设，依靠大数据、人工智能与云计算为技术依托，对法律法规不断进行机器学习，通过对现有已决案件进行深入挖掘，借助电子语音识别系统参与庭审，并运用云计算与大数据分析，独立自主给出定罪结果与量刑建议的刑事审判庭AI人工智能法官（以下简称“AI法官”），其到来可谓指日可待。这究竟是信息技术革命的浪潮所带来的一次丰收，还是对于传统司法领域的一场浩劫？AI法官的掣肘之处何在，又应该怎样解决这些难题？这或许值得我们每个人

考虑。

二、AI法官外部衔接障碍

一般而言，人们将人工智能的发展整体分为两个阶段，即弱人工智能时代与强人工智能时代。在人工智能发展的不同阶段，如何在办案平台上，通过人工智能把证据标准、证据合法性检测、证据规则、证据链逻辑性判断范例、智能化裁判文书核心内容、裁判重点说理共享，真正使人工智能成为司法办案人员的朋友，让当事人心悦诚服，并与人们普遍现有的司法认知相衔接，是当今亟待解决的问题。

1.时代衔接——电脑、人脑如何“相看两不厌”

在弱人工智能时代，法官对人工智能的接受度堪忧。一方面，在当今司法实务中，由于政策原因或时代因素，部分法官并未受过高等法学教育，只经过简单的任职培训就从助理审判员或书记员上任，但是其判下的冤假错案并不见多，其原因在于其积累了丰厚的实务经验，能够灵活应对各种司法实务问题。他们中的有些人，对智慧审判模式还缺乏起码的感性认知，对比较成熟的技术成果“弃之不用”，甚至还对智慧审判建设提出质疑，认为不接地气[1];另一方面，近些年来，虽然经历了法官员额制改革，但是基于我国现实因素，公务员队伍整体数量有一定要求，这就使得一些基层法院不得不接受一些法学学科并不占优的非名校学生。而这些学校由于师资力量等原因，实训课程开设不足，教学内容更新换代慢，学生的知识学习与司法前沿出现脱钩。

而在强人工智能時代，如何避免使其成为对于人类的威胁则是最大的难题。司法领域不同于其他领域，其乃是保障公民人身财产安全的最后一道防线，而刑事审判又因关系到犯罪嫌疑人的财产、自由甚至生命权，法官具有更大的自由裁量权，因此更应审慎对待。倘若强人工智能具有了独立思维方式，在人类制度尚未健全之时，便运用了人类现有知识水平无法察觉到的方式突破了罪刑法定等刑法学基本原则，到那时人类真的会手足无措。雪崩之下，没有一片雪花是无辜的，强人工智能对于人类的分权，也应使其在人类可控范围之内。

2.受众衔接——如何保证民众接受度

司法，归根到底就是对于社会纠纷进行的终局性判定，如何既能维护法益、惩罚犯罪，又能保障人权，践行比例原则，使法官不再是“孤独的贵族，戴枷的舞者”[2]，而是使人信服、公正裁决的正义执行官，是刑法学和刑诉学长久的难题。与传统法官不同，AI法官是借助机器学习，运用云计算与大数据分析案情与数据，基于数据之间的关联性构建法律关系，看起来更加客观与科学。然而，正如深蓝胜柯洁， AlphaGo战胜李世石之时，尚有怀疑的声音，而当一个看起来冷冰冰的机器人，碰上自古以来本身便对法官寄予厚望的群众，如果真的涉及他们的核心利益，其判决结果能否让其信服，结果是可想而知的。

3.同业衔接——如何应对法官裁员愈发严重

尽管法律人工智能目前仍属一种经验型、统计型、材料准备型、文字模板型的弱人工智能，效率低下，且适用范围狭窄，甚至有多少人工就有多少智能。但是当独立思考并独立给出超出人类思考逻辑的判决的AI法官出现之时、强人工时代来临之际，我们大多没有计算机理工科背景、不懂得人工智能技术的法官和法科学子又将如何独善其身？未来进入人工智能时代后传统司法体制又将何去何从？作为人类历史上最古老的职业之一——法官，是否面临着被人工智能机器人取代的可能性[3]？

三、AI法官的内部漏洞尚存

1.AI法官能否突破数据孤岛问题？

无论是公检法之间的外部交流，还是法院系统内部的数据共享，都存在着各自为营、难以实现一体化等问题，极大限制了人工智能进行大数据分析的数据来源，形成了所谓“数据孤岛”。

1.1裁判文书网存在弊端

当今我国正在大力推进智慧法院建设，其数据支撑最大的方面便是建立于2013年的中国裁判文书网。然而，裁判文书网数据库的建设时间较晚，系统并未收录早期的裁判文书;同时，上网的裁判文书数量仅有半数，部分法院落实时很大程度上存在偏差、各自为营，使得裁判文书网上的数据更像是一种抽样调查而非普查;况且，判决书中涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私等判决文书也法定不公开，无法为法律人工智能进行数据投喂。[4]

1.2电子卷宗普及率不高

据统计，全国范围内有 2591 家法院可以实现电子卷宗随案同步生成，占比75. 21% 。但由于地方发展程度的不平衡以及信息化观念的差别，各地法院在落实上存在较大差别。因此，在电子卷宗的落实层面存在的地域性差别，也注定会影响这部分数据在法律人工智能领域的运用。

1.3欠缺统一协调机制

对于刑事案件中最多的公诉案件，从侦查机关立案侦查，到检察机关审查起诉，最后才是人民法院审理和宣判，案件几经周折到达法院之时，已经产生大量的数据。倘若AI法官在给出定罪量刑意见之时，能参考到公检法的第一手数据，而不是仅仅依靠较为杂乱的电子卷宗，无疑其数据库的扩充和大数据分析的能力将更高一筹。

2.AI法官的刑事责任问题难以认定

人工智能并非生命，其仅仅是一种数据代码性质的存在。而现行刑法中的五类主刑，即管制、拘役、有期徒刑、无期徒刑和死刑，三类附加刑包括罚金、剥夺政治权利和没收财产，均出于剥夺自然人财产权、自由权或生命权的立法目的。显然人工智能并不具有上述权利，现行立法的空白造成了刑事主体资格成为认定刑事责任的最大问题。

笔者认为，虽然将人工智能纳入刑事责任主体资格短期内不太现实，但是强人工时代注定会到来，如果我们不提前进行相关的思考与准备，等到人工智能具有独立意志和意识，并实施违法犯罪问题时再进行规制，恐怕会造成难以预计的损失。这并不违反刑法的谦抑性，更不涉及超前立法，而是对于社会稳定法的秩序价值的体现，是对预防犯罪的落实。

现阶段人工智能尚且出于不具有独立思考能力和独立意志的弱人工只能阶段，在法律人工智能领域更是以经验、统计、文书撰写、材料模板等为主的机械性辅助工作，并不需要在刑法层面予以规制，如果出现相应追责问题，将其视为犯罪工具处罚正犯即可;但是一旦倘若进入强人工智能时代，人工智能在大量领域具有了具有模仿超越人类的能力，AI法官也能够独立定罪量刑进行思考时，对于违法犯罪的AI法官也要予以定罪，变传统的量刑手段为机械报废或者清除其数据的手段，并按照教唆犯或者共同犯罪的理论，对于产生该问题的原因进行深究，追责到人：如果造成枉法裁判由于非人为因素的机器内部故障，则可以看作编程的问题，对于产品的研发者、销售者按照其责任处以相应过失犯罪处罚;如果制作者或者销售者任意一环查明具有主观上的故意，则按照其责任，以诈骗罪，生产、销售伪劣产品罪等罪定罪量刑。

四、解决思路探讨

1.加强实训教育，培养跨界复合型人才

为了打破法律人工智能发展的僵局，同时激励法律人多方面发展，笔者认为可以采用法学高等教育纳入高等数学、计算机编程等基础学科，从起点处锻炼培养法律人的定量分析能力，培养一批了解大数据与云计算的法律人才，兼顾海量数据和繁杂案情，打通法律人工智能的最后一公里。同时也可借鉴政府CIO组织设置，推动审判管理部门转型成为法院系统内的CIO，建立需要具备敏锐的信息捕捉能力和一定的法学背景，对于案件信息的产生、分析、存储过程进行搜集整合与周期化管理，从而激励形成“人工智能+法律”的复合人才培养机制的首席信息官[6]。

2.打破数据孤岛，强化数据交互

AI法官核心的技术即为云计算和大数据分析，只有实现优秀的数据“投喂”，打破数据孤岛，才能塑造出更为优秀的法律人工智能。随着对大数据信息化潜能的充分挖掘和利用，其在提高司法效能、促进司法公正、优化司法资源，以及推动司法监督等方面的工具理性主义价值备受关注[7]。因此，应当建立起一张通過连接法院内网、移动互联网、裁判文书网、诉讼服务大厅、移动诉讼服务App、自助服务终端等数据网络，助推自上而下的司法共同体大数据共享一体化运行机制的建设。这里的司法应做广义解释，即包括公安机关、检察机关和审判机关在内的“司法共同体”，除涉及国家秘密、个人隐私、商业秘密或者离婚等法定不公开或申请不公开的信息外，均应予以公开共享。只有这样，才能实现对于法律人工智能最全面的数据输入，其产生合法合理的判决的可能性才能进一步增大。

3.加强立法，规范法律人工智能产业的活动

我国科学家钱学森认为，法治系统工程=系统科学+马克思主义法学+数学+法+电子计算机技术[8]。这里的法治系统工程，跟我们大力推进的智慧法院建设以及法律人工智能行业的发展大同小异。当今正值人工智能发展的第三次繁荣期，而包括法律人工智能在内的人工智能产业的运营和管理还处于相对空白阶段，缺少了监管的市场便会变得一发而不可收。因此，笔者建议参照《计算机网络安全法》制订一部《人工智能网络安全法》，进一步科学预判与管控人工智能的法律风险，以促进其平稳有序发展。

结语

人工智能的飞速发展引领了一个新的时代，在人工智能技术主导的司法创新，是科学规律与司法实践的有机结合，也是科学技术与司法智慧的综合运用。人类创造了人工智能，人工智能又改造了我们的生活方式，包括司法审判活动在内的任何活动，均无法置身其外。纵然法律人工智能的发展是好是坏仍有争论，但技术方面的发展依然是如火如荼。科技使审判更加智慧，使法官更为便捷，对于AI法官，人们既要坚决地发展，又要合理地规制。AI法官并非冷冰冰的机器，智慧司法也绝非机械司法，因其背后承载的，是无数法官的集体智慧，更是人民对于司法公正高效的殷切希望。而作为新一代法律人的我们，也要努力提升自我，让自己成为复合型法律人，以一己之力推动法律人工智能与司法改革并驾齐驱，协力发展;为社会主义法治中国的构建，添砖加瓦！

参考文献

[1]薛忠勋.江苏省苏州市中级人民法院：提升法官科学素养助力智慧审判发展[N]，人民法院报，2019-12-5（008）.

[2]刘义柱.“法官的孤独”，齐鲁法制网，http：//www.qlfz365.cn/Article/wxbl/201411/20141121160740.html，2020-05-23.

[3]郭富民.人工智能无法取代法官的审慎艺术[N]，人民法院报，2017-05-12（005）.

[4]左卫民.关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考[J].清华法学，2018，（2）：115.

[6]井西晓.我国政府CIO组织结构及其完善路径探讨[J].新疆财经大学学报，2015，（2）：38.

[7]张吉豫.大数据时代中国司法面临的主要挑战与机遇———兼论大数据时代司法对法学研究及人才培养的需求[J].法制与社会发展，2016，（6）：58.

[8]钱学森.钱学森同志论法治系统工程与方法[J].科技管理研究，1981，（08）：35.

作者简介：赵汉清（2000—）男，汉族，山东聊城人，本科，研究方向为法学。

指导老师：刘娜，山东师范大学法学院讲师，法学博士。