陳 曦

（華東政法大學(xué) 法律學(xué)院，上海 200050）

一、問題的提出

人工智能并非一個嶄新的概念，早在上個世紀(jì)50年代美國計算機界就已提出這一設(shè)想。作為計算機領(lǐng)域的專有名詞，人工智能卻是在近幾年的時間才進入普羅大眾的視野，卻以迅雷不及掩耳之勢席卷了各個學(xué)科，不同領(lǐng)域開始積極探索與人工智能的結(jié)合發(fā)展。黨的十八大以來，我國的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展得到黨和國家的極大重視，一系列有關(guān)人工智能的國家級文件紛紛出臺，進一步為人工智能技術(shù)在司法領(lǐng)域的應(yīng)用作出了頂層設(shè)計①。針對這一技術(shù)行進方向，在審判為中心的刑事訴訟改革的潮流中，如何利用好人工智能這一技術(shù)紅利，加快推進在證據(jù)裁判、防范冤假錯案、提高訴訟效率等方面的技術(shù)優(yōu)勢，成為細化這些國家政策工作中的重中之重。就此，2017年中央政法委作出研發(fā)“推進審判為中心的訴訟制度改革軟件”的戰(zhàn)略部署，并強調(diào)將統(tǒng)一的證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)鑲嵌到數(shù)據(jù)化的程序中。2018年7月25日，最高院在其召開的貫徹落實全面深化司法體制改革推進會上也明確指出，法院應(yīng)“不斷完善常見刑事案件基本證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)指引”，“積極運用大數(shù)據(jù)對量大面廣的刑事案件證明標(biāo)準(zhǔn)進行集中攻關(guān)”，從而將科技轉(zhuǎn)化為司法進步的“核心競爭力”。

毋庸置疑，未來若干年內(nèi)人工智能驅(qū)動的“智慧司法”建設(shè)將成為全面深化以審判為中心的刑事訴訟改革的重要推手，而同時全國各地就司法裁判結(jié)合人工智能的探索正在如火如荼地進行。例如，貴州省高院將大數(shù)據(jù)技術(shù)融入辦案系統(tǒng)，針對故意傷害、搶劫、盜竊等常見刑事案件進行試點化數(shù)據(jù)建模，并嘗試將刑事案件基本證據(jù)要求融合審判實踐經(jīng)驗總結(jié)，將其數(shù)據(jù)化、模塊化，嵌入貴州法院案件管理信息系統(tǒng)中，為偵查、審查起訴、審判等各階段提供證據(jù)指引，從證據(jù)裁判的角度規(guī)范刑事訴訟運行。無獨有偶，2017年掛牌成立的杭州互聯(lián)網(wǎng)法院也充分利用人工智能，積極推廣網(wǎng)上立案、電子送達、遠程庭審、語音識別、案件卷宗電子化等新技術(shù)的應(yīng)用，在技術(shù)創(chuàng)新與司法體制改革融合的道路上走在前列，而北京市也投入運行了的“睿法官”系統(tǒng)［1］。于2016年啟動的上?！?06”刑事案件智能輔助系統(tǒng)（下簡稱“206”系統(tǒng)）則率先完成了公檢法司四機關(guān)統(tǒng)一辦案平臺，借助于人工智能技術(shù)在證據(jù)裁判方面實現(xiàn)了刑事司法全過程的有效輔助，極大地提高了司法效率。同樣，域外利用人工智能技術(shù)協(xié)助司法也在不斷地探索之中。例如，在刑事司法方面美國主要利用人工智能技術(shù)進行輔助性初查、社會危險性評估以及預(yù)測案件審理結(jié)果。在對科學(xué)證據(jù)的可采性方面人工智能技術(shù)也有所建樹［2］。

總之，就上述各地試點而言，人工智能在我國司法實踐中還處于一種試探性的階段，并未形成完整的功能體系，目前只是為司法工作者和部分律師提供數(shù)據(jù)檢索、材料審核、文字模板的技術(shù)支撐，并不能獨立于“人”之外，它所得出的結(jié)果也需要經(jīng)過辦案人員的確認才能獲得效力。人工智能在司法裁判領(lǐng)域的應(yīng)用畢竟才方興未艾，隨著人工智能技術(shù)的不斷完善，可以預(yù)見的是這兩者的融合將逐漸邁入縱深化、一體化。因此，在享受人工智能發(fā)展帶來的技術(shù)紅利的同時，如何防范法律機械適用的風(fēng)險、破除技術(shù)絕對主義以及怎樣審視技術(shù)對司法權(quán)的滲透就成為現(xiàn)在面臨的一個重大研究課題。

二、人工智能對刑事訴訟制度改革的推進

正因為人工智能企圖最大程度的接近人腦，人工智能與刑事司法裁判的結(jié)合發(fā)展顯得異常迅猛。以“206”系統(tǒng)為例，自2017年5月3日上線試運行開始至2019年年初，短短一年半的時間其已匯集2800萬條司法數(shù)據(jù)，具備26項辦案輔助功能，71個罪名的證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)指引，實現(xiàn)了上海常涉案件罪名全覆蓋，試點范圍也從上海市拓展到七省八市［3］。作為人工智能與司法裁判融合的初步探索，“206”系統(tǒng)是由司法業(yè)務(wù)專家、核心技術(shù)、司法大數(shù)據(jù)三要素組成，其運作方式以9個大數(shù)據(jù)資源庫為基礎(chǔ)②，借助于光學(xué)字符識別、自然語言理解、智能語音識別、要素提取以及機器學(xué)習(xí)等核心技術(shù)，建立連通公檢法司各機關(guān)的辦案統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)，并開發(fā)了鑲嵌26項功能的辦案應(yīng)用軟件③。在如此短的時間內(nèi)，人工智能與刑事司法裁判已經(jīng)完成了初步的融合，并在偵查、審查起訴、審判等階段均投入使用，輔助司法人員處理案件，取得了一定的成效，其背后的合理性與運行肌理值得思考。

（一）人工智能與司法裁判融合的合理性

由上述可見，人工智能適用于司法裁判領(lǐng)域還是比較順利的，這在于兩者之間存在很多相同之處，支撐兩者進行跨學(xué)科合作。首先，從司法的基本范式來看，常規(guī)模式就是以法律規(guī)范為大前提、以案件事實為小前提，在此基礎(chǔ)上得出判斷的演繹推理模式，其本身就蘊含著強邏輯性，這與人工智能的邏輯運算不謀而合。例如，在“206”系統(tǒng)智能量刑模型中對輸入的案件數(shù)據(jù)先進行分解，提取決策信息，運用由量刑情節(jié)的專業(yè)知識和經(jīng)驗歸納出的計算機規(guī)則，進行決策運算，全面分體案件事實中有關(guān)量刑的因素，進而提出量刑建議。實質(zhì)上，這也是典型的演繹推理模式。其次，司法裁判對事實的認定是一個規(guī)范的推理判斷過程，通過證據(jù)裁判、證明責(zé)任承擔(dān)等手段確定某項事實存在或不存在，不允許模棱兩可的案件狀態(tài)。而人工智能是以二進制的計算機技術(shù)為支撐的，僅存在“0”和“1”，換言之在人工智能的運算中也僅存在是或否的判斷，不存在第三種可能，但它可以通過大規(guī)模運算，無窮列舉進行比較，最后得出最優(yōu)解。因此，在司法實踐中適用人工智能在結(jié)果上存在一致性。最后，而人工智能的適用必須經(jīng)由大量數(shù)據(jù)的收集后進行深度學(xué)習(xí)，因此需要一個極大且相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫。而無論是已相對成系統(tǒng)的規(guī)范，還是司法實踐中積累的大量案例，均為人工智能的機器學(xué)習(xí)提供了大量的素材源。因此，從人工智能的本身學(xué)習(xí)起點來說，它在司法領(lǐng)域就擁有了在其他學(xué)科很難企及的數(shù)據(jù)庫。人工智能在前期的深度學(xué)習(xí)中將擁有大批量的材料進行積累，從而加速人工智能與司法的耦合。

（二）人工智能下的證據(jù)裁判優(yōu)勢

我國在2012年修改后的刑訴法中引入了“排除合理懷疑”的主觀化證明標(biāo)準(zhǔn)，這在一定程度上與“證據(jù)確實、充分”的客觀化評價標(biāo)準(zhǔn)形成了互補，運用裁判者自由心證，調(diào)整以往過于僵化的證明標(biāo)準(zhǔn)，以保障事實認定的準(zhǔn)確性。鑒于我國地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平不平衡、司法人員素質(zhì)參差不齊、案件數(shù)量龐大、各地實務(wù)操作不一等司法大環(huán)境，司法裁判結(jié)果要求對外能經(jīng)得起人民群眾的評價與審問，對內(nèi)能耐得住形式與實質(zhì)上的檢視與懷疑。在這一邏輯下，為與法官所具有的內(nèi)心確信相協(xié)調(diào)，基于心證客觀化的需要，仍應(yīng)當(dāng)從某些方面對裁判者的自由評價權(quán)進行限制，實現(xiàn)程序上的完善［4］。而司法裁判依賴證據(jù)，對證據(jù)的收集、審查認定的水平?jīng)Q定了司法裁判的質(zhì)量。在最高人民法院等五院部聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于推進以審判為中心的刑事訴訟制度改革的意見》中，進一步明確了證據(jù)裁判的原則，特別要求“建立健全符合裁判要求、適應(yīng)各類案件特點的證據(jù)收集指引”。人工智能除去電子卷宗、文書自動生成、類案推送以及知識索引等數(shù)據(jù)化辦公的輔助功能，還對證據(jù)的審查判斷方面具有創(chuàng)造性的突破潛質(zhì)。

基于此類背景，各地開始探索運用人工智能等最新技術(shù)，實現(xiàn)機器輔助下對證據(jù)進行審查判斷的功能。以“206”系統(tǒng)為例，其完成了以證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)指引、證據(jù)規(guī)則指引、證據(jù)模型等軟件功能的開發(fā)，極大地推動了人工智能在輔助證據(jù)裁判方面的創(chuàng)新。首先，這種探索有助于統(tǒng)一裁判尺度，樹立司法權(quán)威?！巴竿小弊鳛樗痉ú门兄械狞S金準(zhǔn)則，在我國司法實踐中常常被忽視，嚴重影響了司法公信力。在“206”系統(tǒng)的證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)指引中，采用“分層”“分類”“分段”指引的方法④，提示必須要查證的事實、需要收集證據(jù)，構(gòu)建不同案件類型的證據(jù)鏈條，并對相關(guān)證據(jù)的印證性、邏輯性、矛盾性進行綜合分析。在這一功能的指引下，相同類型的案件從證據(jù)的收集、審查、判斷都實現(xiàn)了規(guī)范化、統(tǒng)一化。就故意殺人這一類案而言，分成了現(xiàn)場目擊型、現(xiàn)場留痕型、口供印證型和拒不認罪型四種形態(tài)，根據(jù)不同的形態(tài)案件的證據(jù)特點設(shè)計模型框架，提示基本的案件架構(gòu)，設(shè)定必要的基本證據(jù)庫，極大地提高了類案化水平。此外，“206”系統(tǒng)通過機器學(xué)習(xí)的方法根據(jù)案由、證據(jù)組成情況進行類案推送，以供辦案人員參考。

其次，人工智能在證據(jù)裁判領(lǐng)域的探索可以有利于進行程序規(guī)制，規(guī)范辦案過程?！俺绦蛞?guī)制”是一直是司法審判中不可忽略的圭臬，程序?qū)τ谒痉ㄖ匾槐刭樠裕ㄟ^程序一方面規(guī)避了司法裁判中可能發(fā)生的錯誤，另一方面也為司法裁判的成果提供了公信力的基礎(chǔ)。以“206”系統(tǒng)的證據(jù)規(guī)則指引為例，其將《上海刑事證據(jù)規(guī)則》的內(nèi)容轉(zhuǎn)譯成“校驗規(guī)則”，對進入系統(tǒng)的證據(jù)進行形式要件與程序要件的審查。具體而言，當(dāng)一份現(xiàn)場勘驗筆錄被傳送入系統(tǒng)，系統(tǒng)對此自動進行分類識別，自動適用相應(yīng)規(guī)則，檢驗筆錄是否完整，如是否有簽名、現(xiàn)場圖、見證人等以及與《物證登記表》進行比對，是否有入出。這迫使辦案人員在具體的辦案環(huán)節(jié)中嚴格遵守法律規(guī)則和程序，確保證據(jù)資格與證明力。

最后，這種探索極大提高了司法效率。在目前司法員額制改革下，一方面法官編制被嚴格限制，另一方面“以審判為中心”的理念要求案件庭審實質(zhì)化，這就意味著有限的辦案人員與日益增長的案件數(shù)量之間存在嚴重的供需矛盾。以“206”系統(tǒng)為例，據(jù)統(tǒng)計，截止到2018年10月底，累計錄入證據(jù)材料969924頁，提供證據(jù)指引282362次，發(fā)現(xiàn)證據(jù)瑕疵點6179個，提供知識索引查詢5737次［3］181。這極大地為司法辦案人員節(jié)約了在案件檢索與證據(jù)梳理方面的時間與精力。

三、人工智能參與下司法裁判的可能風(fēng)險與局限

人工智能技術(shù)并非萬能鑰匙，由于技術(shù)的局限性在司法裁判方面目前并不能達到人類思維的水平，它更多的是一種機械地學(xué)習(xí)與運用。同時，刑事訴訟的過程并非一種流水線式的作業(yè)，其越來越呈現(xiàn)出一種對抗性的姿態(tài)。在此過程中是控辯雙方的動態(tài)博弈，存在眾多不可估計的變量，以及案件本身的復(fù)雜性，智能算法模型可能無法細致地被設(shè)計出。因此，人工智能技術(shù)下的刑事司法裁判仍然存在一定的風(fēng)險和局限。

（一）“黑箱”效應(yīng)下的證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、證據(jù)規(guī)則指引的生成風(fēng)險

與人類學(xué)習(xí)一樣，人工智能也需要從“大數(shù)據(jù)”中汲取養(yǎng)分，通過分析海量數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)算法，達到自主判斷運行的水平。正如上述所言，“206”系統(tǒng)也建立包含2800萬條數(shù)據(jù)的九大數(shù)據(jù)庫，然而據(jù)現(xiàn)有調(diào)研顯示，在當(dāng)前中國推進的法律人工智能項目，主要是以“中國裁判文書網(wǎng)”的數(shù)據(jù)庫及各地方的內(nèi)部裁判文書庫進行深度學(xué)習(xí)［5］。這就是意味著人工智能學(xué)習(xí)的樣本存在巨大的差異性，畢竟在現(xiàn)實中案件看似相近實則大相徑庭的情況十分常見，自由裁量權(quán)的尺度因不同的裁判者上下浮動以及由于現(xiàn)實的復(fù)雜多變，法律規(guī)范雖有一定的穩(wěn)定性也是處于不斷調(diào)整之中的，甚至不同地區(qū)的法律文書內(nèi)在格式都不相一致，因此如何對樣本進行篩選、把控，以保持其內(nèi)在統(tǒng)一性便值得深究。其次，由于裁判文書只是法官自由心證的外部表征化，人工智能對證據(jù)的正確指引還需要司法過程中的各項初始信息，如訊問或詢問筆錄、勘驗報告、庭審筆錄等等。這些正如左衛(wèi)民教授指出的那樣，“當(dāng)前司法大數(shù)據(jù)‘匱乏且低質(zhì)’，在法律決策中扮演關(guān)鍵角色的如庭審筆錄、內(nèi)部討論記錄、程序過程等沒有‘公開的、正式或非正式’的文字記錄，影響了數(shù)據(jù)來源的質(zhì)量［6］”。最后，人工智能的學(xué)習(xí)對象只能是現(xiàn)有的知識模板，而現(xiàn)代社會日新月異，司法裁判需要結(jié)合規(guī)則目的或者利益衡量等解釋工具對于先前無法遇見的諸多問題進行處理。基于固有模板的證據(jù)指引無法妥善應(yīng)對錯綜復(fù)雜又不斷翻新的現(xiàn)實案件，難以產(chǎn)生有效的輔助性說明，甚至還有可能混淆了案件的本質(zhì)信息。

此外，參差不齊的“樣本”亦需要預(yù)處理，即對原始的案件數(shù)據(jù)進行人工“標(biāo)注”，需要從自然語境下的“陳述事實”剝離出來計算機語境下的“法律事實”。在“206”系統(tǒng)的推進中，“基于中文語義的模糊性以及語言的多義性，司法知識專家與數(shù)據(jù)標(biāo)注人員在做文書標(biāo)注時，根據(jù)業(yè)務(wù)人員不同對文本知識理解有所不同，數(shù)據(jù)標(biāo)注結(jié)果個體差異較大” ，而在機器學(xué)習(xí)的初始階段完全依賴于這些人工標(biāo)注，在此過程中，自然語言到計算機語言的轉(zhuǎn)化是否等價，法律規(guī)則到計算機算法的跳躍能否成功，這些都依賴于技術(shù)人員的法律素養(yǎng)。大多數(shù)裁判者對機器算法是一無所知的，機器算法對各類因素權(quán)重框架也是普通人難以涉及的領(lǐng)域，因此人工智能下的結(jié)果可能只具有統(tǒng)計學(xué)上的“相關(guān)性”，而非法律上的“因果關(guān)系”。

高質(zhì)量、大數(shù)量的優(yōu)質(zhì)樣本及其精準(zhǔn)標(biāo)識是人工智能深度學(xué)習(xí)的保證，然而就現(xiàn)有的情況很難對大規(guī)模樣本進行有效的“控制”，標(biāo)識的精準(zhǔn)與統(tǒng)一程度又因人而異，而自然語言到法律語言再到計算機語言的跨越顯得岌岌可危。在這樣的狀況下，人工智能與司法裁判的結(jié)合如同處于一個無法洞悉和還原內(nèi)部肌理的“黑箱子”之中，它的證據(jù)指引功能存在著內(nèi)源性缺陷，離真正意義上從原始材料中自然撿取證據(jù)邏輯還有很大的發(fā)展空間。

（二）技術(shù)桎梏下的證據(jù)模型與“確信”“說服”之矛盾

如果說證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)或證據(jù)規(guī)則指引就證據(jù)采納在某種程度上完成了司法與人工智能的融合，那么一旦涉及司法裁判中最核心的問題——證據(jù)采信以及證明，人工智能往往顯現(xiàn)出束手無策的態(tài)勢。

一方面，“司法自身的規(guī)律性即親歷性、經(jīng)驗性、判斷性、程序性等使人工智能根本不可能取代法官”［7］，直接言辭原則決定了法官無法僅憑材料式的證據(jù)獲得支撐，脫離真實法庭來對案件事實進行分析判斷往往如空中樓閣，搖搖欲墜。而對于證據(jù)背后所投射出的種種可能，也是一層層如抽絲剝繭般慢慢清晰于眾人眼中?！坝稍跏聦嵉讲门惺聦崳瑥牧可峡疾焓侵鹨豢s小的過程，從認知深度考量是逐步深入的過程［8］”。因此，證據(jù)指引從某種意義上來說，只能是形式上的指引，并非能達到揭開案件事實真相的程度?，F(xiàn)實社會紛繁復(fù)雜，證據(jù)模型則是類型化的產(chǎn)物，是從具體提純到抽象的過程，在形成過程中必然省卻了某些細節(jié)和特殊要點，從而才能產(chǎn)生框架式的輸出。標(biāo)準(zhǔn)化模式的證據(jù)模型其運作必然是層層套嵌，將案件分割成塊，各個部分如何建立“內(nèi)心”聯(lián)系則成為條塊化結(jié)構(gòu)不能回答的問題。同時，被省卻的細節(jié)，被忽略的要點，往往在一些特殊案件發(fā)揮著獨特的作用。證據(jù)模型如“菜譜”一樣，指引著事實前進的主要路徑，但是案件證據(jù)本身是種可期而不可求的事物，強行要求每個案件達到相似的證據(jù)水平，往往適得其反，在長期的模型桎梏下忽視了重要細節(jié)，產(chǎn)生“制造”證據(jù)之法律風(fēng)險。換個角度，社會公眾在法庭之上看到控辯雙方的激烈對抗實質(zhì)上是將案件事實的顯露過程剖析于大眾之下，相比于裁判者搜尋證據(jù)以及直接基于此項證據(jù)作出的事實判斷更令大眾具有“信賴感”。而相較于司法運行中對敘事及親歷性的要求，人工智能完成了證據(jù)裁判在技術(shù)層面上依靠對于文本學(xué)習(xí)進行“相關(guān)性”分析，這種分析正如上文所言是一種“黑箱”下的運算，無法獲得證據(jù)與證據(jù)、證據(jù)與事實、事實與確信之間的可視性，從而使案件處理結(jié)果缺乏廣泛認同感。這也意味著就當(dāng)前情況下，人工智能將裁判者在對證明力問題中良心與理性的碰撞被轉(zhuǎn)移到法庭之外，以一種極度客觀的量化標(biāo)準(zhǔn)呈現(xiàn)出來，不可否認這會給大眾帶來極其深刻的“陌生感”。以“206”系統(tǒng)為例，從偵查階段起即對證據(jù)錄入進行規(guī)制，提示程序性瑕疵；甚至在審查起訴階段系統(tǒng)可以生成案件證據(jù)鏈條，并移送法院參考，這顯現(xiàn)出公檢法流程式作業(yè)的傾向。而作為兩造訴訟結(jié)構(gòu)的辯方則難以加入人工智能系統(tǒng)的運作之中，控辯雙方之間的不平等對抗將進一步加深。這均與“以審判為中心”的刑事訴訟改革有所出入。

另一方面，在自由心證的證據(jù)制度下，“對于證據(jù)的證明力或證據(jù)價值問題，法律不做任何限制性的規(guī)定，而由法官、陪審員根據(jù)經(jīng)驗、理性和良心，進行自由評價和判斷［9］”。而不可否認的是“法官在案件事實的認定及進行法律適用時，不可避免地受到直覺、權(quán)威、默悟等推理方法的影響［10］”。然而，在理論中完美地闡述這些標(biāo)準(zhǔn)幾乎是難以企及的目標(biāo)。針對英美法系的“排除合理懷疑”的標(biāo)準(zhǔn)，自誕生以來就有紛繁多樣的解釋不絕于耳，從一開始的“道德確信”到之后的“確保個人生活中作出重要決定時的信念”，“合理懷疑是指那種會使一個謹慎細心的人在行動時產(chǎn)生猶豫的懷疑”，“對罪行的堅定信念”等等，眾說紛紜，以至于在實踐中產(chǎn)生了“必須告知陪審員，認定犯罪必須要達到排除合理懷疑的確信，卻不必告知排除合理懷疑是什么，甚至在陪審員請求解釋時，也不必告知排除合理懷疑的含義”釋而不明這樣的困局［11］。如果把這種困境歸結(jié)于主觀化因素較多，難以尋求到切合的詮釋，那么同樣在人工智能的學(xué)習(xí)中也將遇到“無法言說”的共識怎樣轉(zhuǎn)化成計算機運算規(guī)則的難題。

因此，有些學(xué)者提出在目前的我國司法大環(huán)境下，盲目套用西方自由心證的證據(jù)制度并不合適［12］。因此有學(xué)者提出就我國的司法實踐現(xiàn)實在刑事訴訟證明模式方面形成了“印證證明模式”，認為這一證明模式仍然屬于自由心證體系，屬于自由心證的一種亞類型。但與自由心證不同的是，這一模式注重證據(jù)之間的相互印證，強調(diào)對犯罪事實的證明需要達到最高的證明標(biāo)準(zhǔn)［13］。落實整個案件上，就要求綜合全案能形成能相互印證的證據(jù)且能證明案件事實的證據(jù)鏈。對此，“206”系統(tǒng)設(shè)計出了證據(jù)模型這一功能，旨在針對證據(jù)鏈條進行數(shù)據(jù)化分析，梳理每個查證事項下的證據(jù)，確保環(huán)節(jié)內(nèi)部也能形成相互印證的關(guān)系，特別強調(diào)關(guān)聯(lián)證據(jù)之間的印證性分析。然而過度客觀化的證明標(biāo)準(zhǔn)亦存在不可避免的缺陷。無論是要求“唯一結(jié)論”、“相互印證”或者“要求證據(jù)的全面化、充分化”，不僅超越了當(dāng)前審判實踐中證據(jù)往往不充分的現(xiàn)實狀況，亦存在“過往矯正”之嫌疑［14］。而將這種苛刻的關(guān)于證明力的經(jīng)驗法則強行鑲嵌進系統(tǒng)中所有案件并轉(zhuǎn)化為普遍的規(guī)范固然有一定合理性，但是其缺陷也是不可低估的。正如陳瑞華教授指出的那樣，“針對言詞證據(jù)的證明力所確立的印證規(guī)則……，但在確認某一言詞證據(jù)的證明力方面，卻帶有明顯的局限性［15］”。

總而言之，從證據(jù)裁判的視角下，案件事實的認定在證據(jù)能力之外更多的是需要作為裁判者認知的不斷流通，目光逡巡于平等的控方與辯方之間，是信息不斷流動與反饋的交互過程。而證據(jù)的審查判斷更是逐漸揭開面紗的過程，“案情和故事講述是事實判定的中心問題。一個理由充分的案情，對于組織和提出一個有說服力的論證是至關(guān)重要的［16］”，是游離于法律、邏輯、常識、想象之間的一場混戰(zhàn)，就此人工智能很難完成“最后一步”的跨越。

（三）“數(shù)據(jù)壓制”與自由裁量、法官獨立之間的沖突

正如前述，目前人工智能與司法的結(jié)合將證據(jù)裁判實踐往越加客觀的一端推進，這對案件事實的有效認定的確所有裨益，這也是在我國“新法定證據(jù)主義”背景下的一場跨學(xué)科探索。正如陳瑞華教授所言“這種建立在限制法官自由裁量權(quán)基礎(chǔ)上的證據(jù)理念，在那種行政化的司法審批機制、書面化的法庭審理方式以及以口供為中心的事實認定模式下，確實有其存在的現(xiàn)實基礎(chǔ)［14］”，然而人工智能作為人類科技發(fā)展的最前沿，似乎未能突破現(xiàn)有的窠臼，將目前的籬笆在無形中又加固了一層。在這種證據(jù)規(guī)則指引、證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)指引、證據(jù)模型等功能的層層疊壓下，證據(jù)裁判似乎在向單純的數(shù)字運算上慢慢演進。當(dāng)案件尚未被提交法庭，它指向犯罪嫌疑人有罪的證據(jù)鏈就被具體而客觀呈現(xiàn)在辦案系統(tǒng)之中，當(dāng)每項證據(jù)的證明力在法庭之外都已經(jīng)歷了一番斟酌，“當(dāng)力圖運用訴訟大數(shù)據(jù)實現(xiàn)證明標(biāo)準(zhǔn)的可操作性時，其帶來的必然結(jié)果是證明標(biāo)準(zhǔn)客觀性的增強［17］”。這種帶著精確指向的技術(shù)滲入了每個裁判者的先見之中，無論是針對案件事實的“抽絲剝繭”還是“高度確信”都帶有著超脫以往的“客觀性”。技術(shù)創(chuàng)新對原有證據(jù)裁判帶來的碾壓，往往帶著“法定證據(jù)主義”的色彩，知識霸權(quán)被牢牢掌控在數(shù)據(jù)運算之下。那么人工智能與司法裁判的探索就會陷入一個進退兩難的困境，一方面系統(tǒng)在盡可能將案件的處理過程進行數(shù)據(jù)量化、標(biāo)準(zhǔn)化；另一方面又不斷強調(diào)自身輔助性的定位，要求系統(tǒng)使用者發(fā)揮著自身的能動性，對自由裁量的控制與宣揚使得人工智能的適用進退維谷。

然而，正如波斯納指出的那樣，“法官閱歷越多，就越容易相信自己的直覺反應(yīng)，并更少可能為某種系統(tǒng)決策方法所吸引”，不僅利用這些系統(tǒng)的存在嚴格適用條件，很難起到普遍適用的作用，學(xué)習(xí)這些系統(tǒng)化知識的難度也遠超于直覺決策，而且司法決策很多時候是在不確定條件下作出，難以進行量化［18］。人工智能一方面似乎一定程度上規(guī)制了裁判的自由判斷，另一方面目前卻又難以企及到人類認知的高度。這種從過程到結(jié)果層面對于自由裁量的壓抑被深深鑲嵌在辦案系統(tǒng)之中，那么以自由意志為前提的法官獨立性此刻就顯得十分尷尬，畢竟“有了所有看似客觀的數(shù)據(jù)，對我們的決策過程去情緒化和去特殊化，以運算法則取代審判員和評價者的主觀評價，不再以追究責(zé)任的形式表明我們的決策的嚴肅性［19］”。從這個角度出發(fā)，自由裁量背后意味著的“裁判者獨立”面對的不再是行政化的司法痼疾，而是來自龐大數(shù)據(jù)構(gòu)成的“技術(shù)權(quán)威”，可以想象隨著科技權(quán)威化這種狀態(tài)會一步步蠶食著裁判者作為“個體”的能動性，以制度的客觀化來規(guī)避個人自由裁量所帶來的風(fēng)險，最后陷入技術(shù)主導(dǎo)行為的陷阱。

四、反思與展望——技術(shù)猶有邊界

正如上述所言，人工智能在功能上追求無限接近于人類思維，但其始終基于數(shù)據(jù)分析與邏輯運算，難以真正擺脫自然科學(xué)技術(shù)的窠臼。法學(xué)作為一門社會科學(xué)，它絕不是通過各種因素疊加的計算公式可以簡單詮釋的。而西方啟蒙運動以降，隨著自然科學(xué)的崛起，自然法學(xué)也逐漸式微。然而，法學(xué)畢竟是探討人與人之間的關(guān)系，司法終究也是在處理人與人之間的問題。自然法學(xué)關(guān)于公平正義存在于人的內(nèi)心中，而非國家制定的各種規(guī)范之中的論述自希臘時代始便日久彌新，這種重視人的價值、探求人內(nèi)心的精神也應(yīng)當(dāng)值得肯定。從這個意義上來說，公平正義不是虛妄的、依附于代碼數(shù)字的，它應(yīng)當(dāng)存在于每個人的內(nèi)心當(dāng)中，這也是“讓人民群眾在每一個司法案件中感受到公平正義”的出發(fā)點。因此，人工智能技術(shù)或許能在形式上對證據(jù)裁判原則進行有效的構(gòu)造，但是在更深層面上，由于司法裁判的復(fù)雜性，人工智能難以對其作出嚴格而精確的量化標(biāo)準(zhǔn)。在涉及證據(jù)證明力的方面，人工智能恐怕難以支撐整個審判結(jié)果，其也無需涉足。

從另一個意義上來說，技術(shù)層層套嵌在制度之中從而對司法行為的規(guī)制，又何嘗不啻為一種技術(shù)對自主權(quán)的滲透？長遠來看，當(dāng)司法場域中法律語言被切換成一個個數(shù)字代碼，我們司法所維系的法律規(guī)則被轉(zhuǎn)譯為運算法則，這種語境下司法者是否存在著被“技術(shù)”綁架的風(fēng)險，換言之現(xiàn)實能夠忍受何種程度上技術(shù)對于裁量權(quán)的僭越，而承載著期待的人工智能又是否能夠更加貼近“公平正義”這一永恒追求。具體而言，司法人員如何應(yīng)對陌生的數(shù)字代碼，這些代碼又是否與法律規(guī)則所等價，人工智能作出的運算結(jié)果如何去審查，怎樣去解釋。這些問題都會在人工智能在司法領(lǐng)域的深入過程中不斷出現(xiàn)，也需要在不斷的實踐過程中完善它。

總之，正如康德所說：“人是生活在目的之王國中。人是自身目的，不是工具。人是自己立法自己遵守的自由人［20］”。就目前而言，人工智能本身在司法領(lǐng)域是無法從本質(zhì)上模擬人的“想象”“認知”“邏輯”“態(tài)度”等要素，而長久來看也應(yīng)當(dāng)認識到“人”在司法中的地位永遠是不可動搖的。

注釋：

①2016年中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》和國務(wù)院印發(fā)的《“十三五”國家信息化規(guī)劃》，明確將建設(shè)“智慧法院”“智慧檢務(wù)”等列入國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略。2017年國務(wù)院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中也將建設(shè)智慧法院列入推進社會治理智能化的重大任務(wù)，并具體指出“建設(shè)集審判、人員、數(shù)據(jù)應(yīng)用、司法公開和動態(tài)監(jiān)控于一體的智慧法庭數(shù)據(jù)平臺，促進人工智能在證據(jù)收集、案例分析、法律文件閱讀與分析中的應(yīng)用?！?/p>

②大數(shù)據(jù)資源庫包括：證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)庫、罪名要件庫、案件信息庫、案件特征庫、電子卷宗庫、裁判文書庫、案例庫、法律法規(guī)司法解釋庫、辦案業(yè)務(wù)文件庫。

③26項辦案應(yīng)用軟件功能包括：證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則指引、單一證據(jù)校驗、逮捕條件審查、證據(jù)鏈和全案證據(jù)審查判斷、社會危險性評估、電子卷宗移送、庭前會議、類案推送、量刑參考、知識索引、文書生成、辦案程序監(jiān)督、非法言詞證據(jù)排除、庭審實質(zhì)化、案件評議、減刑假釋案件辦理、批注共享、全程錄音錄像、要素式訊問、刑罰執(zhí)行銜接、刑罰執(zhí)行狀況監(jiān)督、簡易速裁案件辦理、贓款贓物管理、法律服務(wù)辦案輔助、特殊人群銜接、嫌疑人前科劣跡查詢。

④分層：如何構(gòu)建完整閉合證據(jù)鏈條，需查證哪些事實，收集哪些證據(jù)；分類：根據(jù)具體案件證據(jù)結(jié)構(gòu)特點及查證犯罪事實的繁簡程度不同繼續(xù)分類；分段：根據(jù)不同訴訟階段進行指引。