人工智能在刑事审判中的局限性分析

李华莹

摘 要：近年来，人工智能在法律领域发展十分迅速，并且逐渐与刑事诉讼相融合。随着人工智能的不断发展，其在刑事司法领域的局限性逐渐显现，主要表现为人工智能判案带来的刑事错案以及削弱司法自主权的风险。目前刑事审判法律规则还存在着空白、模糊与冲突，单依靠人工智能判案过于证据法定主义，这更体现了法官的审判地位与自由裁量的重要性。

关键词：人工智能;刑事审判;局限性

中图分类号：TP181;D925.2  文献标识码：A  文章编号：1673-2596（2021）05-0080-05

前言

人工智能的发展经历了漫长的过程，迄今已有70多年的历史[1]，这个过程中伴随着很多的争议。“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”这个概念首次提出是在1956年，由明斯基、麦卡锡等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”时首次提出。这一概念的提出，标志着人工智能学科的诞生[2]。

人工智能这一概念自1956年提出以后，至20世纪60年代初，人们先后取得了机器定理论证、跳棋程序等多项显著研究成果，掀起了第一个人工智能的研究热潮;20世纪60年代后期，前期发展得到的成果让研究者迷失了方向，开始了更“高”的挑战，提出了很多已经脱离实际的研究目标，期望过高与硬件不足的冲突愈发明显，人工智能的研发持续以失败告终，使得人工智能技术陷入了发展低迷期[3];20世纪70年代初至20世纪80年代，计算机技术的迅速发展为人工智能的崛起奠定了基础，使得人工智能在各个领域飞速发展，相关领域的专家数量也开始增长，人才基础也得到了保证，二者结合将人工智能推向了新的发展高潮。到了20世纪90年代，人工智能应用范围不断扩大，信息存储量低、应用领域狭窄、常用知识匮乏、推理方法单一等问题逐渐显现，使得人工智能的发展再一次陷入低谷。

1997年，深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫这一轰动性的大事件，使世界的目光再次聚焦到了人工智能领域，使得更多的不可能得以实现。21世纪的头十年，移动互联网等领域的发展为人工智能带来了更多的应用场景。对于人工智能的创新研究不断加快，使其逐渐变得实用化。2011年至今，大数据、互联网、物联网、深度神经网络等信息技术以及感知数据、图形处理器等无处不在的计算平台共同推动了人工智能的快速发展，大大地弥补了科学与应用之间的冲突与不足。例如2012年深度学习算法在语音和视觉识别上实现的突破以及Siri、科大迅飞等语音输入服务的广泛使用。在日常生活中，地图和网络汽车等应用可以收集旅行和路况等数据，便于在人工智能培训和进一步数据挖掘中的应用。作为计算机科学的一个分支，自20世纪70世纪年代以来人工智能逐渐发展并成为世界三大顶尖技术。

一、人工智能的研究现状

我国对于人工智能的研究始于20世纪50年代，但是当时并没有很多人进行深入的研究。2005年之前，中国研究人工智能的学者数量非常少，相关的论文数量更少。2006年以后，关于人工智能的研究逐渐增多，据统计，2006年由华人作者发表的关于人工智能的论文数量占全部人工智能论文数量的比例23.2%，并呈现出逐年递增的趋势，2015年这一比例达到了42.8%。与此同时，关于人工智能的文章的被引用次数逐年递增，我国人工智能的论文数量占世界人工智能论文数量的比例，从2006年的25.5%递增到了2015年的55.8%。尤其在2017年到2019年，中国知网上关于人工智能的论文数量高达114，981篇。显然，人工智能无疑是当前一个不可回避的热点话题。

人工智能在司法实践中的应用问题也引起了国外的广泛关注，早在20世纪80年代以前人工智能就已经进入了美国的法律体系，现在机器人律师已经出现在美国。虽然人工智能与传统律师相比有很多的缺陷和不足，还存在着不小的差距，但它是人工智能迈入司法領域的重要一步。随着法律实践的不断深入，许多国外学者开始关注人工智能的法律应用。通过研究探讨计算机在法律推理方面的应用问题，得出人工智能在法律领域会有很大的发展空间的结论。同时，他们指出，计算机科学有助于人工智能更好地理解律师的工作和思维[4]，从而加以运用。

纵观现有的文献，国内外大多数学者都强调人工智能在法律实践中的重要性。应该在接受并积极对待人工智能技术带来的正面效应的同时，预测可能的负面效应并提出相应的对策，冷静地思考人工智能在司法活动中的应用以及发展趋势，慎重地考虑人工智能的发展方向，探索和构建一种更好的司法实践模式。

二、人工智能的重要性

人工智能作为人类智慧的重要成果与最新结晶，逐渐在社会生活的方方面面中占据重要的地位。倘若人工智能能更好地被应用在立法、执法与司法过程中，会使法律更好地造福社会，因此将人工智能纳入法律的调整范围是立法者刻不容缓的责任。当前，随着大数据、面部识别等新技术开始推广并应用于执法工作中，人工智能技术在司法领域的应用潜力也逐渐被发掘出来。当前人工智能在司法实践中的应用主要表现为立体化的诉讼服务体系、在线纠纷解决平台以及对具体案件实体裁判结果进行的预测与监督。以上几方面的应用对于法院提高诉讼审判的效率、改善信息存储条件、为案件当事人提供便利等均有着一定程度的帮助。

人工智能正以超乎想象的速度追赶人类。英国伦敦大学研制出了一款智能机器人，能够评估法律证据，同时考虑伦理问题，然后决定案件应当如何判决。科学家们表示，这台计算机预测案件的准确率达到了79%，其针对的是欧洲人权法庭584个关于折磨、侮辱、公平审判和隐私的案件。2015年11月，智能辅助办案系统在上海市第二中级人民法院用于庭审，设计者认为这是“机器人法官”的雏形。2016年末，南京市中级人民法院引入机器人辅助判案系统，并形象地将该系统称为“阿尔法法官”。将司法大数据运用到司法辅助、办案参谋、智能咨询及决策分析等环节，法官输入案由、情节等案件事实，机器人自动弹出应适用的法条，并显示量刑建议，在法官确认后，判决书便一键生成。

然而当前人工智能仍然面对着不少的质疑与顾虑，这些质疑大多来自于一线的法律工作者。许多案件由于其本身的复杂性与独特性，使得人工智能并不能通过大数据对其做出合理的判断与分析。因此许多法官认为，相比于将案情分析交于没有情感的人工智能，更应该通过法官的主观能动性和丰富的经验来处理案件。人工智能应用于司法领域，很大程度上是为了提高司法工作的效率，但司法审判的最终目的是为了推进法治社会的建设，确保社会的公平正义。因此，将人工智能应用在司法领域也必须符合这一要求，这是社会发展的大势所趋也是未来司法审判工作的必然要求。

三、人工智能在审判中的价值

目前，人工智能正处于弱人工智能阶段，还需人类进行控制，但其所体现出来的正面价值还是非常明显的。在审判中，人工智能的应用大大提高了审判的效率与准确性，也解决了很多繁琐复杂的专业化技术问题，可以说是非常优秀的辅助工具。比如，随着科技的迅速发展，犯罪的手段也越来越高级，法官在判案的时候经常会遇到超出自己专业知识领域的问题。作为高效率的数据处理分析系统，人工智能能迅速地在广阔的数据库中搜索到有关的专业知识，为法官提供准确专业的导向性信息，弥补了专业性人才匮乏、知识储存量赶不上犯罪的劣势。IBM公司（International Business Machines Corporation，简称IBM）就推出了名为高级案件管理（Advanced Case Management）的司法辅助系统。该系统能够在包含数据存储和流程管理的基础上，通过综合分析，自动生成最优判决结果。也就是说，IBM推出的系统更类似于一个机器人法官，能够在数据支持下自动判案。

人工智能的价值远远不止于此，我国有着成文的法典，绝大多数的判案都有法可依，而大多数欧美国家采用英美判例法判案，但是判例和案卷数量之多难以想象，可以说是浩如烟海。而在人工智能技术引进之后，可以通过电脑快速地识别和判断来进行编纂、分类和查询工作，并在案卷中寻找到合适的判例，从而降低法官的工作量，减少犯错的几率。人脑的记忆容量和搜索分析的能力都是有限的，检索的速度和正确率与人工智能相比明显处于下风。人工智能对于新制定的法律文件有着最快速准确的学习能力，可以预防性地进行审查，减少潜藏的纰漏，使法官能够分配更多的精力投入到法律推理活动之中，减少大量繁琐的基础性工作[5]。

除了信息的整理分析检索，人工智能的应用价值还在于通过其强大的计算推导能力进行自主判断，帮助法官解决争议不大的纠纷，节约司法资源与时间，发挥司法辅助工具功能。例如在线纠纷解决平台，可以通过整合全社会的纠纷解决资源和法院的审判调解资源，开通线上线下各种渠道，灵活地进行调解。此外，在线纠纷解决平台还可以制作在线调解协议、进行在线司法确认，大大提高了调解效率。浙江省在线纠纷解决ODR平台是我国第一个也是唯一一個在线纠纷解决集成平台，具有法律咨询、评估、在线调解、在线仲裁和在线诉讼五大功能。只需有一台手机或电脑并登录ODR在线争议解决平台，双方就可以在不离家的情况下进行在线争议调解。据统计，在温州市瓯海区，当事人利用该平台共申请调解案件数量为223件，其中成功调解案件数量为193件，矛盾纠纷化解率高达88.88%[6]。

此外，人工智能的纠错和监督价值也是不可忽视的，其出色的数据整理与计算能力可以在已有的数据中推算出精准的结果，能够为法官审判提供参考，也可以检查出已作出的判决中是否存在法律或程序上的错误，大大降低了司法错案出现的几率。人工智能以公检法所有的规定与标准为基础，监督司法工作人员按照相同的规定来处理案件，使办案变得更加标准化。通过对案件相关信息进行建模计算，筛选出有用的信息，对案件的走向进行预判，检查过程中出现的问题，从而督促公安执法人员统一标准，按照法定程序办理刑事案件。在案件快要办结时，可以凭借其强大的记忆、检索和识别能力，通过类案推送、偏离度预警、量刑预测等功能，最大限度地为审判人员处理刑事案件提供相对统一的评价标准，尽可能地避免同案不同判、案件判决过轻或过重等情况的出现。

四、人工智能在刑事审判中的局限性

从人工智能的生成和累积方式可以看出，人工智能高度依赖以下两个因素：其一，设计者提供的逻辑推理框架——演绎推理、归纳推理、类比推理的数学模型、符号运算法则和神经网络算法模型。这个框架不完善，后续推理出错的可能性非常高。其二，对以往数据的学习、记忆和理解，并在此基础上形成一定的自组织和自适应能力。获得什么样的数据将决定机器人能学到什么。无论多么复杂高深的人工智能，总会带有设计者某种程度的偏好，甚至歧见。同时，每一次“质变”都依赖于足够多的“量变”，没有足够多的“量变”，人工智能可能会“弱智”。机器人的“质变”则取决于用于学习的数据质量，有了足够多的“量变”，数据的质量越好，人工智能审判案件就越公正。显而易见，人工智能的成长和应用，必然对现行的司法审判实践带来严峻的挑战。

通过整理总结人工智能目前在司法领域的应用实践，可以发现，人工智能在前期多应用于民事与行政领域，后期技术逐渐成熟，开始进入刑事司法领域。国家的大力支持使得较晚起步的刑事审判人工智能得以迅速发展，在如此快速的发展中，人工智能的局限性逐步显现出来，这种局限性使得它只能成为一种辅助工具。刑事案件相对民事和行政纠纷更加严格，应用也需更加谨慎小心，其局限性也体现的更加明显。

目前应用于法律的人工智能仍属于弱人工智能，大多为经验统计型、文字模板型、材料准备型，且多用于对已有数据进行分析、整理和计算，效率低、适用范围窄、易为人类掌控[7]。对于案件中出现的法律未有规定的内容时，人工智能就发挥不了解决案件、纠错等等一系列的作用，这时法官自由裁量的作用就显得尤为重要。法律规则空白，是指法官在审理具体案件时没有法律规则来调整社会关系的情况。由于社会生活的多变性和法律规则的相对稳定性，现行法律的发展往往滞后于现有事实的发展。因此，当法官处理现实生活中的具体案件时，往往会出现立法者无法预见的新情况和新问题。任何案件都不可避免的涉及法官的价值判断[8]，法官可以根据法律精神和法律原则作出判决，以此来弥补法律规则的空白。法官的自由裁量权既可以满足司法审判中对效率的需求又能确保实现公平正义，这是人工智能无法学习、复制与替代的。

仅仅利用人工智能判案会导致判案过于法定主义，因为每个案件都有自己的独特性，无论是行政裁判、民事裁判还是刑事裁判都可能不仅有一个处理结果。一个裁判仅仅意味着其可能是最后的处理决定，而不代表是唯一的处理结果。没有法官对具体案情的分析，依靠已有的法律和案件是不能做到具体案件具体分析的，刑事案件涉及的人身财产问题往往比较重大，容不得模糊地进行对照判断。而现在人工智能技术越来越发达，习惯了科技带来的便利，相关工作人员自主工作的意愿就会变得越来越低，对人工智能的依赖程度越高，对其得出的判断、决策结果就越可能习惯性的服从，从而导致“算法霸权”的出现。

科技越发达，新出现的犯罪就越可能会涉及法律还没有规定的领域，甚至出现从未有过的新的概念。当下，犯罪形式已经发生了二元裂变，越来越多的犯罪从传统的接触性犯罪转向非接触性犯罪，即人们所说的“高智商犯罪”。这类犯罪与传统的接触性犯罪相比，没有传统的犯罪现场，没有有迹可循的痕迹物证。犯罪分子多借助互联网、物联网甚至卫星信号进行犯罪，有的只有数字代码、音轨、录像。与瞬息万变的犯罪形势相比，立法者的预见能力是有限的，社会关系和社会生活也在不断变化。由于语言作为法律规则的载体，具有模糊性，一些社会关系是否需要运用法律规则进行调整，人工智能目前很难独立作出判断。不论是法条竞合还是想象竞合，单纯的数据分析都很难作出判断，法律规则的局限性使得其难以通过立法活动克服，只能在司法审判中，依靠法官的能动性。在具体的社会关系中，由于立法者立法目的和立法角度的不同，可能存在两种及以上的法律规则对其进行改善，这充分体现出法官自由裁量的不可替代性。人工智能只能处于司法审判活动的辅助地位，而且是永久性的，这是基于人工智能的局限性以及法理的要求。

五、人工智能在刑事审判中未来发展分析

人工智能在司法领域可以大有作为，也应该大有作为。作为人类法官的得力助手，在司法事务处理方面，可以给人类法官提供尽可能多的支援、便利和多种判决参考。在这些方面，我们推进的步伐应该更快一些。应当记取的是，我们可以借助“机器人法官”提高审判效率，但不一定能节省人力、物力，至少在统一的、完善的法治大数据系统建立之前是如此。我们应该积极运用人工智能辅助建立现代化的法治体系，提升法治能力，但也要警惕过分依赖冷数据和机器智能造成新的司法不公;我们既要造就一大批善于运用人工智能的新型法官，又要在引进“机器人法官”的同时，坚守人类法官的人性、人道和法治精神。

目前法律还没有有关人工智能的规定，对于其快速的发展要持一个谨慎的态度。笔者认为需要以健全的相关法律法规为基础，在此基础上允许其继续发展，即人工智能要处于司法工作人员可控的范围内充分发展。由于不完整和不真实的数据会影响人工智能的准确性，因此有必要通过建立一个完整的法律数据库来为人工智能的发展打下扎实的基础[9]。除了录入一般性的法律法规、规章，还可以将大量的判例录入，扩大数据库的知识存储量，指导性案例对于法律空白的填补十分重要，案例库可以在丰富资源的基础上，分析总结各类案件，大大提高司法实践的水平。

相对其他领域，人工智能在刑事审判中的使用率还是偏低，所以为了使其得到更好的发展，首先要对法官进行培训，只有法官真正接受人工智能，人工智能才有可能在刑事审判中逐渐地得到推广应用。此外我国相关领域的技术人才不足，陷入了懂法的不懂技术，技术通的法律知识不达标的僵局。其中较为可行的路径就是加强对法官的培训，通过加强对法官的培训与考核，普及使用的基本操作与流程，提高法官对人工智能技术的熟悉度，强化人工智能技术的应用。

同时，逐步推行网上办公、网上备案、网上管理等新型办公模式，提高工作效率，使人们更好地接受与应用人工智能。人工智能作为人类法官的得力助手，可以在司法重复事务的处理等方面，给法官提供更多的便利与支持。这就要求法官改变原有的工作模式，根据新的人工智能技术建立新的工作模式，确定好人工智能的辅助性地位，将繁杂庞大的基础性工作简化，使人工智能在刑事审判领域融入的更加和谐[10]，最大可能地降低人工智能在刑事审判中的局限性，充分发挥科技带来的优势。

参考文献：

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〔6〕陈禹衡.浅析人工智能在司法审判中的应用——以空白罪状为试点[J].鄂州大学学报，2018（05）：36-41.

〔7〕马啸，狄小华.人工智能背景下刑事错案悖论及消解[J].湖湘论坛，2019（02）：37-48.

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〔9〕刘渺.人工智能在司法领域的运用现状及未来发展方向[J].法制与社会，2019（01）：92-93.

〔10〕Rodríguez-González Alejandro， Zanin Massimiliano， Menasalvas-Ruiz Ernestina. Public Health and Epidemiology Informatics： Can Artificial Intelligence Help Future Global Challenges？ An Overview of Antimicrobial Resistance and Impact of Climate Change in Disease Epidemiology[J]. Yearbook of Medical Informatics， 2019（01）.

（责任编辑 曹彩霞）