楊 燾,楊 寧

(1.吉林大學(xué) 法學(xué)院,吉林 長(zhǎng)春 130012;2.四川省自貢市貢井區(qū)人民檢察院,四川 自貢 643101)

引言

擁有人工智能則擁有未來(lái),法律人工智能成為近兩年中國(guó)法學(xué)理論界和實(shí)務(wù)界的熱點(diǎn)話題。理論界探討人工智能對(duì)整個(gè)法律體系、法律制度及部門(mén)法等傳統(tǒng)法學(xué)理論方面的影響①例如,李晟教授認(rèn)為人工智能的廣泛運(yùn)用將會(huì)重構(gòu)公眾認(rèn)知法律的模式,重構(gòu)法律規(guī)則本身的形態(tài)進(jìn)而重構(gòu)法律的價(jià)值導(dǎo)向,參見(jiàn)李晟:《略論人工智能語(yǔ)境下的法律轉(zhuǎn)型》,載《法學(xué)評(píng)論》2018年第1期,第98-107頁(yè)。王利民教授提出民事法律制度中的人格權(quán)制度、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定和承擔(dān)等都需要隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展而進(jìn)行必要的調(diào)整,參見(jiàn)王利民:《人工智能時(shí)代對(duì)民法學(xué)的新挑戰(zhàn)》,載《東方法學(xué)》2018年第3期,第4-9頁(yè)。馬長(zhǎng)山教授提出人工智能在帶給人類(lèi)巨大進(jìn)步與福利的同時(shí),也帶來(lái)了不可忽視的倫理風(fēng)險(xiǎn)、極化風(fēng)險(xiǎn)、異化風(fēng)險(xiǎn)、規(guī)制風(fēng)險(xiǎn)和責(zé)任風(fēng)險(xiǎn),需要塑造風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)的法律理念,參見(jiàn)馬長(zhǎng)山:《人工智能的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)及其法律規(guī)制》,載《法律科學(xué)》2018年第6期,第47-55頁(yè)。,實(shí)務(wù)中最高人民檢察院檢察長(zhǎng)張軍強(qiáng)調(diào)“要緊緊抓住信息化建設(shè)帶來(lái)的機(jī)遇,大力加強(qiáng)智慧檢務(wù)建設(shè)”,各地各級(jí)檢察機(jī)關(guān)紛紛研發(fā)種類(lèi)繁多、功能各異的人工智能系統(tǒng)。然而,理論界對(duì)于這道熱題的研究路徑仍局限在話語(yǔ)層面反復(fù)討論司法人工智能的可能性、風(fēng)險(xiǎn)性等通用、概括的問(wèn)題,對(duì)于司法人工智能的實(shí)踐運(yùn)用現(xiàn)狀及效果的考察提之甚少。實(shí)際上,基于長(zhǎng)期實(shí)證研究訓(xùn)練得以成就的統(tǒng)計(jì)分析能力,能夠成為與人工智能界跨界合作的關(guān)鍵性助手②左衛(wèi)民:《從通用化走向?qū)ｉT(mén)化:反思中國(guó)司法人工智能的運(yùn)用》,載《法學(xué)論壇》2020年第2期,第22頁(yè)。。通過(guò)對(duì)S省Z市G區(qū)檢察院人工智能具體運(yùn)用的實(shí)證分析,可以探究檢察機(jī)關(guān)的人工智能建設(shè)是否取得了實(shí)質(zhì)性突破,從而正確認(rèn)知話語(yǔ)層面轟轟烈烈的熱鬧景象背后司法人工智能的運(yùn)用實(shí)踐。

一、研究樣本的選取及試點(diǎn)實(shí)踐

為探究地方檢察機(jī)關(guān)在人工智能建設(shè)中的實(shí)際成效,本文選取了S省Z市G區(qū)檢察院的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行分析。G區(qū)檢察院位于Z市中西部,地處川南中心地帶,在全省215個(gè)檢察院中脫穎而出,被確定為全省唯一的智能語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)建設(shè)試點(diǎn)單位,成為S省檢察機(jī)關(guān)推廣人工智能系統(tǒng)建設(shè)的經(jīng)典模式,具備研究樣本選取的典型性與代表性要求。為了探究G區(qū)檢察院智能系統(tǒng)研發(fā)與運(yùn)行的實(shí)際狀況,課題組采用文獻(xiàn)收集、閱卷、訪談、實(shí)地觀察以及問(wèn)卷調(diào)查等多種調(diào)研方法,選取跨越智能系統(tǒng)適用前后的2017年1月至2019年8月為研究時(shí)間段,采用全樣本調(diào)查和隨機(jī)抽樣調(diào)查等方法,將動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與靜態(tài)數(shù)據(jù)相結(jié)合,盡量避免抽樣可能帶來(lái)的誤差,以保證數(shù)據(jù)的全面性與代表性。③通過(guò)對(duì)G區(qū)檢察院58位干警發(fā)放電子問(wèn)卷的方式進(jìn)行全樣本調(diào)研,問(wèn)卷內(nèi)容涉及智能系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率、故障解決、使用培訓(xùn)、對(duì)人工智能的態(tài)度等多個(gè)方面,調(diào)研對(duì)象包括檢察官、檢察官助理及行政人員,年齡涵蓋20歲到60歲群體,收回有效問(wèn)卷58份。第一次隨機(jī)抽取10位檢察官,通過(guò)集體訪談與個(gè)別交流的方式了解其工作內(nèi)容與時(shí)間分布,對(duì)使用智能系統(tǒng)前后的閱卷時(shí)間與訊問(wèn)時(shí)間、智能系統(tǒng)使用率及參與智能系統(tǒng)研發(fā)等方面進(jìn)行調(diào)研與訪談;第二次隨機(jī)抽取10位檢察官助理,通過(guò)集體訪談與個(gè)別交流的方式了解其工作內(nèi)容與時(shí)間分布,對(duì)使用智能系統(tǒng)錄入盜竊罪與交通肇事罪等案件的錄入與修正時(shí)間進(jìn)行訪談與統(tǒng)計(jì);第三次隨機(jī)抽取10位檢察官,觀察其2017年至2019年檢察官個(gè)人收案、結(jié)案與所屬部門(mén)收案、結(jié)案之間的關(guān)系。G區(qū)檢察院截至目前已建立智能語(yǔ)音系統(tǒng)、要素式審訊系統(tǒng)等智能系統(tǒng)并投入運(yùn)行,以機(jī)器換人力,以智能增效能。

(一)智能語(yǔ)音系統(tǒng)

智能語(yǔ)音系統(tǒng)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)聯(lián)想、語(yǔ)音識(shí)別,將輸入的語(yǔ)音實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)寫(xiě)為文字,并根據(jù)不同檢察工作場(chǎng)景生成特定化筆錄。目前已建設(shè)完成5個(gè)智能語(yǔ)音訊(詢(xún))問(wèn)室、4個(gè)智能語(yǔ)音會(huì)議室,70臺(tái)客戶(hù)端安裝智能檢務(wù)輸入法,廣泛應(yīng)用于案件信息錄入、閱卷筆錄制作、法律文書(shū)起草、文字材料撰寫(xiě)等檢務(wù)工作,快速精準(zhǔn)定位和比對(duì)錄音錄像數(shù)據(jù)材料,幫助檢察官快速審理多個(gè)案件,縮短審訊周期,提高辦案效率。

國(guó)內(nèi)使用智能語(yǔ)音系統(tǒng)的司法機(jī)關(guān)不在少數(shù),但辦案人員和犯罪嫌疑人的普通話水平差異較大,在一定程度上影響語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率,還有許多司法機(jī)關(guān)在實(shí)際工作中會(huì)大量使用方言辦公,并且在越接近群眾的基層機(jī)關(guān)使用方言辦公辦案的現(xiàn)象越普遍,例如G區(qū)檢察院88%的辦案人員在檢察業(yè)務(wù)中的第一工作語(yǔ)言為本地方言。①采用全樣本調(diào)研的方式對(duì)G區(qū)檢察院58位檢察干警發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷,調(diào)研其工作中適用的語(yǔ)言主要為自貢地區(qū)方言還是普通話或其他,51位被調(diào)查對(duì)象表示其工作中的第一語(yǔ)言為自貢地區(qū)方言。對(duì)此,G區(qū)檢察院在成功研發(fā)普通話智能識(shí)別技術(shù)的同時(shí),將智能語(yǔ)音識(shí)別與本土方言相結(jié)合,成功研發(fā)自貢地區(qū)方言語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),每分鐘識(shí)別字?jǐn)?shù)約為400字,識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)85%以上,產(chǎn)生的垃圾信息控制在15%以?xún)?nèi)。②采用全樣本調(diào)研的方式對(duì)G區(qū)檢察院58位檢察干警發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷,調(diào)研智能系統(tǒng)產(chǎn)生垃圾信息的比例,47%的被調(diào)研對(duì)象表示垃圾信息控制在1%-5%,41%的被調(diào)研對(duì)象表示垃圾信息控制在6%-15%,10%的被調(diào)研對(duì)象表示控制在16%-30%,僅有2%的被調(diào)研對(duì)象表示垃圾信息會(huì)超過(guò)30%。這種將普通話與方言雙重語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)創(chuàng)新運(yùn)用于檢察實(shí)踐的舉措,促進(jìn)了智能系統(tǒng)建設(shè)的人性化與科學(xué)化,實(shí)現(xiàn)了檢察辦公辦案智能高效化。

(二)要素式審訊系統(tǒng)

基于檢察工作審查證據(jù)、排除非法證據(jù)、合理懷疑,形成證據(jù)鏈的核心需要,G區(qū)檢察院與科技公司合作,通過(guò)與檢察統(tǒng)一業(yè)務(wù)平臺(tái)對(duì)接,自動(dòng)同步錄入5000余例盜竊類(lèi)案件材料,通過(guò)OCR自動(dòng)識(shí)別將訊問(wèn)筆錄整理成文字,并按照文書(shū)類(lèi)型、卷宗文書(shū)段落內(nèi)容等進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)與歸檔處理,把文本中無(wú)結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化處理,由人工智能專(zhuān)家對(duì)關(guān)鍵要素進(jìn)行詞法、句法、語(yǔ)義等標(biāo)注并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模型的訓(xùn)練,通過(guò)關(guān)聯(lián)分析、序列挖掘等數(shù)據(jù)挖掘算法完成要素提取模型的構(gòu)建,檢察官點(diǎn)擊鼠標(biāo)選中目標(biāo)筆錄,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別其中的作案時(shí)間、作案地點(diǎn)、共同犯罪、作案手段、作案工具、財(cái)物損失、贓物去向等核心要素,直接生成要素明確的Excel列表,整個(gè)過(guò)程僅需幾秒鐘時(shí)間,即使一位從未閱卷的檢察官也能夠依據(jù)該要素表直接對(duì)案件進(jìn)行針對(duì)性審訊。③課題組隨機(jī)抽取一份盜竊罪的六份訊問(wèn)筆錄進(jìn)行智能要素提取,整個(gè)過(guò)程耗時(shí)約5秒鐘,關(guān)鍵要素按照訊問(wèn)次數(shù)、作案時(shí)間、作案地點(diǎn)、作案手段、作案工具、贓物去向等六個(gè)要素依次排列,案情清晰明了。相較于辦案人員依賴(lài)個(gè)人能力和經(jīng)驗(yàn)對(duì)幾百頁(yè)甚至幾千頁(yè)的案卷材料手工排查證據(jù)間矛盾的傳統(tǒng)提取方式,智能要素系統(tǒng)大幅度縮短辦案時(shí)間,提高提取精準(zhǔn)性,提升訊問(wèn)針對(duì)性。目前G區(qū)檢察院研發(fā)的要素式審訊系統(tǒng)已覆蓋所有類(lèi)型的盜竊案件,并將繼續(xù)進(jìn)行案由拓展,最終實(shí)現(xiàn)覆蓋基層檢察機(jī)關(guān)常用的二十多種案件類(lèi)型的審訊工作,助力智慧檢務(wù)。

二、人工智能系統(tǒng)的效果評(píng)述

(一)檢務(wù)工作效率提升

效率是刑事司法追求的目標(biāo)之一,檢察工作效率的提高對(duì)于提升整體司法活動(dòng)的效率具有重要意義。以G區(qū)檢察院為例,目前檢察機(jī)關(guān)致力于提升檢務(wù)工作效率,通過(guò)人工智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言轉(zhuǎn)換、模板填充、要素提取等功能,大幅度縮短信息錄入時(shí)間,打破傳統(tǒng)庭審壁壘,減少因空間產(chǎn)生的非必要損耗,減少檢察人員在大量重復(fù)性、機(jī)械性事務(wù)中的時(shí)間損耗,將有限的精力集中于創(chuàng)造性與能動(dòng)性事務(wù)。

1.案件辦理時(shí)間減少

隨機(jī)抽取10位檢察官進(jìn)行訪談,了解檢察官的工作內(nèi)容一般由閱卷、訊問(wèn)、會(huì)見(jiàn)律師、匯報(bào)或討論案件、制作法律文書(shū)及出庭支持公訴等方面組成,其中閱卷、訊問(wèn)、制作法律文書(shū)耗時(shí)占比高達(dá)60%,這類(lèi)準(zhǔn)備工作量大耗時(shí)且結(jié)構(gòu)性特征明確,在這些領(lǐng)域借助人工智能語(yǔ)音識(shí)別、要素提取、模板填充等功能,能夠大幅度縮短準(zhǔn)備工作耗時(shí),縮短辦案周期。G區(qū)檢察院適用智能系統(tǒng)后,平均辦案周期縮短約20%-30%,大約縮短2-3個(gè)工作日。①課題組分別隨機(jī)抽取10位檢察官與檢察官助理進(jìn)行調(diào)研與訪談,了解其辦案周期在智能系統(tǒng)適用前后的變化,80%的被調(diào)查對(duì)象表示辦案周期平均縮短20%-30%,大約縮短2-3個(gè)工作日,15%的被調(diào)查對(duì)象表示有些簡(jiǎn)單案件能夠縮短5-7個(gè)工作日,5%的被調(diào)查對(duì)象表示縮短時(shí)間難以量化。

具體而言,交通肇事類(lèi)案件貼近日常生活且難度較低,適用智能系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確率較高,過(guò)去對(duì)交通肇事罪進(jìn)行訊問(wèn)一般需要2.5個(gè)工作日,形成2000-3000字的訊問(wèn)筆錄,而適用智能系統(tǒng)后同類(lèi)案件辦理時(shí)間相應(yīng)縮短至1.5個(gè)工作日,節(jié)省40%的工作時(shí)間。②課題組隨機(jī)抽取了辦理交通肇事罪的三位檢察官與三位檢察官助理,就適用智能系統(tǒng)前后整理提綱及訊問(wèn)時(shí)間的變化進(jìn)行訪談,被調(diào)查對(duì)象均表示通過(guò)傳統(tǒng)方式對(duì)交通肇事罪進(jìn)行訊問(wèn),需要耗費(fèi)2個(gè)工作日進(jìn)行提綱梳理,0.5個(gè)工作日用于路途往返及訊問(wèn),其中訊問(wèn)的時(shí)間僅僅2小時(shí)左右,而適用智能系統(tǒng)后僅需1.5個(gè)工作日進(jìn)行提綱整理工作,通過(guò)遠(yuǎn)程訊問(wèn)僅需1小時(shí),節(jié)省了往返路途的不必要時(shí)間耗費(fèi)。特別是針對(duì)基層檢察機(jī)關(guān)常見(jiàn)的盜竊罪研發(fā)智能要素提取模型后,將依靠工作人員手動(dòng)對(duì)幾百頁(yè)甚至上千頁(yè)的案卷材料進(jìn)行人工審查與要點(diǎn)提取的方式以系統(tǒng)自動(dòng)提取犯罪金額、贓物去向、作案手段、作案方式等要素的方式替代,將工作耗時(shí)由2-3個(gè)工作日縮短至幾秒。調(diào)研統(tǒng)計(jì)了部分檢察官就盜竊罪適用系統(tǒng)前后閱卷時(shí)間與訊問(wèn)時(shí)間的變化情況(參見(jiàn)圖一與圖二),對(duì)于簡(jiǎn)單盜竊案件,適用系統(tǒng)之前的閱卷時(shí)間一般為4-8小時(shí),訊問(wèn)時(shí)間為1-4小時(shí),適用系統(tǒng)后的相應(yīng)耗時(shí)均縮短近一半,效率提高50%左右,對(duì)于某些復(fù)雜盜竊案件而言,節(jié)省閱卷時(shí)間的效果更為明顯。對(duì)于證據(jù)材料多的案件適用要素提取系統(tǒng)之后閱卷時(shí)間由15個(gè)工作日縮短至4個(gè)工作日,效率提高近70%。案件的閱卷與訊問(wèn)耗時(shí)縮短,辦案周期縮短,效率提高。

圖一:簡(jiǎn)單盜竊案件的閱卷與訊問(wèn)時(shí)間(小時(shí))

圖二:復(fù)雜盜竊案件的閱卷與訊問(wèn)時(shí)間(工作日)

2.檢察官與檢察輔助人員比降低

檢察機(jī)關(guān)采用檢察官+檢察官助理及書(shū)記員(以下統(tǒng)稱(chēng)檢察輔助人員)的工作模式,由檢察輔助人員負(fù)責(zé)接收案件、輔助閱卷及訊問(wèn)、記錄、制作法律文書(shū)及文書(shū)送達(dá)等準(zhǔn)備工作,此類(lèi)輔助性工作量大耗時(shí),導(dǎo)致檢察機(jī)關(guān)對(duì)檢察輔助人員的需求量較大,實(shí)踐中有的檢察院通過(guò)向法學(xué)院校臨時(shí)聘用法學(xué)生作為實(shí)習(xí)助理的方式分擔(dān)檢察輔助人員的工作。①例如筆者曾經(jīng)實(shí)習(xí)過(guò)的C市某基層檢察院長(zhǎng)期與法學(xué)院校建立長(zhǎng)期的臨時(shí)實(shí)習(xí)助理合作,由法學(xué)院校派遣優(yōu)秀的法學(xué)生前往檢察院擔(dān)任為期6個(gè)月的實(shí)習(xí)助理一職。G區(qū)檢察院2017年1月至11月檢察官與檢察輔助人員的比例為1,年底突擊清案階段對(duì)檢察輔助人員的需求量驟升,比例增加至1.29。當(dāng)人工智能系統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別、模板填充等功能大范圍適用于筆錄、法律文書(shū)制作等機(jī)械性、重復(fù)性事務(wù),解放了檢察輔助人員的雙手后,2018年適用人工智能系統(tǒng)后年末突擊清案階段檢察官與檢察輔助人員比例不升反降至0.91,與2017年同期相比降低0.38個(gè)百分點(diǎn),特別是2019年要素式審訊系統(tǒng)運(yùn)行后,同年7月與8月的檢察官與檢察輔助人員比例降至0.75,與2018年同期相比降低0.36個(gè)百分點(diǎn)(參見(jiàn)圖三),這一舉措大幅度降低了檢察官對(duì)檢察輔助人員的需求和依賴(lài),提升了檢務(wù)工作效率,節(jié)省了人力資源。

圖三:檢察官與檢察輔助人員比①特別說(shuō)明:調(diào)研數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)截止至2019年8月,所以9月至12月的數(shù)據(jù)無(wú)法提供。

3.積存案件比降低

檢察院的收案數(shù)由上期未結(jié)案件數(shù)(以下簡(jiǎn)稱(chēng)積存案件)與新收案件數(shù)構(gòu)成,積存案件的數(shù)量能反映一個(gè)檢察院的辦案效率。分析G區(qū)檢察院2017年至2019年8月的存案情況,發(fā)現(xiàn)該院往期存案主要有盜竊類(lèi)、交通肇事類(lèi)、侵犯財(cái)產(chǎn)類(lèi)、妨害社會(huì)管理秩序類(lèi)等9類(lèi)案件,其中以盜竊、交通肇事及毒品犯罪等三類(lèi)為主,各類(lèi)型案件的積存案數(shù)在2017年至2019年總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì),2019年1月至8月積存案件數(shù)為148件,占總收案數(shù)的59.44%,與2017年同期相比降低9.73個(gè)百分點(diǎn),總體下降趨勢(shì)較為平緩,但是盜竊類(lèi)和交通肇事類(lèi)案件呈大幅度下降趨勢(shì)。以交通肇事類(lèi)案件為例,2017年1月至8月積存案件數(shù)為29件,占總收案數(shù)的80.56%,2018年1月至8月與2019年1月至8月的積存案件率分別比2017年同期降低20.56個(gè)百分點(diǎn)、37.7個(gè)百分點(diǎn)(參見(jiàn)圖四與圖五),經(jīng)分析,此類(lèi)大幅度下降是因?yàn)橐肓酥悄芟到y(tǒng)。②2017年至2019年8月的新收案件變化不大,分別為90件、92件及101件,交通肇事罪的新收案數(shù)分別為7件、4件、8件,且案件難度較為穩(wěn)定。通過(guò)前文的分析可知,檢察官與輔助人員的配比從1降至0.75,因此辦案人員、新收案件數(shù)及案件難度等因素對(duì)積存案件量變化的影響并不明顯,從而可以判斷這樣大幅度的下降趨勢(shì)由智能系統(tǒng)介入所引起。數(shù)據(jù)來(lái)源:G區(qū)檢察院內(nèi)部案管數(shù)據(jù)庫(kù)。

圖四:G區(qū)檢察院2017年至2019年1-8月各類(lèi)案件存案情況

圖五:G區(qū)檢察院2017年至2019年1-8月的積存案件情況

智能系統(tǒng)介入檢察業(yè)務(wù)縮短案件平均辦理時(shí)間,提升工作效率,使單位時(shí)間內(nèi)辦理更多案件成為可能,從而使收案在規(guī)定時(shí)間內(nèi)辦結(jié),正常審限內(nèi)結(jié)案率①正常審限內(nèi)結(jié)案率=正常審限內(nèi)結(jié)案數(shù)÷結(jié)案數(shù)。上升,減少了案件積存量。G區(qū)檢察院自從2018年逐步運(yùn)用智能系統(tǒng)輔助辦案后,正常審限內(nèi)結(jié)案率不斷上升,特別是2019年4月要素式審訊系統(tǒng)投入運(yùn)營(yíng)后,呈現(xiàn)智能語(yǔ)音、遠(yuǎn)程提訊與指揮系統(tǒng)三位一體輔助檢察業(yè)務(wù)的模式,正常審限內(nèi)結(jié)案率基本呈直線上升趨勢(shì),2019年5-8月的正常審限內(nèi)結(jié)案率增至72.88%,較2017年同期增長(zhǎng)24.96個(gè)百分點(diǎn)(參見(jiàn)圖六),2019年5-8月盜竊類(lèi)案件正常審限內(nèi)結(jié)案率增長(zhǎng)至95%,比2019年1-4月環(huán)比增長(zhǎng)57.5個(gè)百分點(diǎn)(參見(jiàn)圖七)。正常審限內(nèi)結(jié)案率提高,積存案件數(shù)則相應(yīng)減少,從側(cè)面反映出智能系統(tǒng)對(duì)檢務(wù)工作效率的提升。

圖六:整體審限內(nèi)結(jié)案數(shù)

圖七:盜竊罪正常審限內(nèi)結(jié)案情況

(二)檢察官規(guī)則意識(shí)增強(qiáng)

智能系統(tǒng)對(duì)所有案件統(tǒng)一按照法律規(guī)定進(jìn)行要素劃分與關(guān)鍵信息提取,從程序與實(shí)體層面保證同類(lèi)案件所運(yùn)用的標(biāo)準(zhǔn)為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),按照法律規(guī)定的審限控制案件辦理進(jìn)度,維護(hù)當(dāng)事人的時(shí)限利益,在確保程序公正的前提下追求實(shí)體正義。

1.程序預(yù)警,嚴(yán)防違規(guī)

檢察實(shí)踐中存在部分檢察官為了節(jié)約辦案時(shí)間、節(jié)省精力而忽略某一程序、遺漏某一程序的現(xiàn)象,特別是員額制改革減少了檢察官數(shù)量,案多人少矛盾愈發(fā)凸顯,某個(gè)檢察官分擔(dān)部門(mén)大部分案件甚至一個(gè)部門(mén)只有一個(gè)辦案檢察官的情況較為普遍,為了節(jié)省辦案時(shí)間而忽略對(duì)某些信息核對(duì)或忽略審限的情況常有發(fā)生。隨機(jī)抽取10名檢察官了解其2017年與2018年個(gè)人收案與對(duì)應(yīng)部門(mén)收案的情況,有兩名檢察官連續(xù)兩年的收案量占據(jù)部門(mén)收案量的一半以上,有三名檢察官連續(xù)兩年辦理整個(gè)部門(mén)的案件,案件量多時(shí)高達(dá)125件,80%的檢察官表示在案件辦理過(guò)程中曾遺漏對(duì)犯罪嫌疑人身份信息、是否委托律師、是否同意適用簡(jiǎn)易程序以及是否有前科等情況的訊問(wèn)與核對(duì),60%的檢察官表示案件量較多的情況下會(huì)對(duì)某些案件的審限發(fā)生記憶混淆,以致有的案件超過(guò)審限而得不到處理。①在調(diào)研過(guò)程中隨機(jī)抽取10位辦案檢察官,了解其2017年與2018年的收案數(shù)、辦案過(guò)程中是否有遺漏當(dāng)事人信息核對(duì)或超過(guò)審限等情形,8位檢察官表示曾遺漏對(duì)犯罪嫌疑人身份信息、前科情況、委托律師等信息的核對(duì),6位檢察官表示其在辦案過(guò)程中曾存在超過(guò)審限的情形大約為50%,兩位檢察官表示超過(guò)審限的情形約為66.67%。

適用智能系統(tǒng)后,所有案件在平臺(tái)全程管控,自動(dòng)對(duì)當(dāng)事人信息進(jìn)行核對(duì)與空缺填補(bǔ),程序之間環(huán)環(huán)相扣,缺少上一環(huán)節(jié)則無(wú)法進(jìn)入下一環(huán)節(jié),確保每一個(gè)重要信息都經(jīng)過(guò)辦案人員的核對(duì),細(xì)化辦案流程,杜絕因?yàn)榘讣?jiǎn)單、易辦而使檢察官在心理層面放松對(duì)案件關(guān)鍵信息的審查,導(dǎo)致遺漏或錯(cuò)誤識(shí)別案件重要要素的情況。如果有違反程序的操作則會(huì)收到系統(tǒng)自動(dòng)預(yù)警與提示。同時(shí)系統(tǒng)首頁(yè)顯示每個(gè)案件的辦理期限,自動(dòng)向辦案人員推送臨近審限的案件,超過(guò)審限的案件必須進(jìn)行情況說(shuō)明并報(bào)請(qǐng)部門(mén)負(fù)責(zé)人批準(zhǔn)才能延長(zhǎng)。G區(qū)檢察院適用智能系統(tǒng)后,2019年1月至8月,在結(jié)案數(shù)保持基本穩(wěn)定的情況下,審限延長(zhǎng)率②審限延長(zhǎng)率=審限延長(zhǎng)數(shù)÷結(jié)案數(shù)。降至37%,比2017年同期降低14.3個(gè)百分點(diǎn)(參見(jiàn)圖八)。因此,我們必須承認(rèn)沒(méi)有物質(zhì)欲望和感情生活的機(jī)器可以比人更少地受到外界因素的干擾③參見(jiàn)張保生:《人工智能法律系統(tǒng)的法理學(xué)思考》,載《法學(xué)評(píng)論》2001年第5期,第14頁(yè)。,從辦案基本操作層面增強(qiáng)檢察官的規(guī)則意識(shí),減少辦案過(guò)程中程序隨意省略與交叉的行為,保障程序公正。

圖八:2017年至2019年1-8月審限延長(zhǎng)情況

2.辦案質(zhì)量提升

智能系統(tǒng)介入檢察業(yè)務(wù),將檢察官與輔助人員從大量煩瑣而重復(fù)性的各類(lèi)文書(shū)制作、閱卷提取關(guān)鍵要素等工作中解放出來(lái),檢察官將更多精力集中于檢察監(jiān)督工作和提高案件質(zhì)量上,在提升辦案效率的同時(shí)也保障了個(gè)案程序公正的實(shí)現(xiàn)。G區(qū)檢察院2017年的上訴率呈現(xiàn)直線上升趨勢(shì),并在2018年1-4月達(dá)到最高值16%,2018年智能語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)、遠(yuǎn)程提訊與指揮系統(tǒng)投入運(yùn)行后上訴率開(kāi)始呈現(xiàn)下降趨勢(shì),并于2019年1-4月降至最低點(diǎn),與2018年同期相比下降16%。雖然2019年5-8月上訴率有上升趨勢(shì),但是幅度較為平緩(參見(jiàn)圖九)。尤其是盜竊類(lèi)案件,自2018年初智能語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)投入運(yùn)營(yíng)后開(kāi)始呈現(xiàn)下降趨勢(shì),并在2019年1-4月與5-8月下降至最低點(diǎn),與2017年9-12月相比降低了30.7個(gè)百分點(diǎn)(參見(jiàn)圖十)。雖然上訴率的大幅度下降難以排除其他因素的作用,但從一個(gè)側(cè)面反映了智能系統(tǒng)在提升辦案質(zhì)量方面的效用。

圖九:2017年-2019年整體上訴情況

圖十:2017-2019年盜竊案的上訴情況

三、有效但有限:當(dāng)前人工智能建設(shè)的局限及其原因

基于前文的描述與分析,發(fā)現(xiàn)當(dāng)前法律人工智能在一定程度上增強(qiáng)了司法人員的規(guī)則意識(shí),在技術(shù)性及輔助性工作中發(fā)揮了提高工作效率、節(jié)約司法資源的積極作用,但這并不意味著我國(guó)檢察領(lǐng)域的人工智能建設(shè)已取得實(shí)質(zhì)性突破,實(shí)踐中真正有用并投入常態(tài)化運(yùn)營(yíng)的智能系統(tǒng)并不多,在關(guān)涉效率與公正等司法決策的真正難題上仍是淺嘗輒止,普遍存在盲目追求智能范圍的廣度而忽略深度、忽視司法活動(dòng)的多元化與差異性、技術(shù)開(kāi)發(fā)與一線需求斷層等問(wèn)題。

(一)認(rèn)識(shí)誤區(qū):追求智能范圍的廣度而忽略深度

在我國(guó)“要緊緊抓住信息化建設(shè)帶來(lái)的機(jī)遇,大力加強(qiáng)智慧檢務(wù)建設(shè)”與“將積極推動(dòng)人工智能在司法領(lǐng)域應(yīng)用”的背景之下,各地各級(jí)檢察機(jī)關(guān)獨(dú)立與科技公司合作研發(fā)智能產(chǎn)品數(shù)量多、涉獵范圍廣,但研究深度令人擔(dān)憂。首先,對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)不足,導(dǎo)致市場(chǎng)上充斥著大量“偽人工智能”。所謂人工智能,其核心特征是能夠如人類(lèi)一般進(jìn)行自主思考的“擬人性”,人工智能的自主性不同于機(jī)械的自動(dòng)化。①參見(jiàn)劉艷紅:《人工智能法學(xué)研究的反智化批判》,載《東方法學(xué)》2019年第5期,第120頁(yè)。當(dāng)前,檢察機(jī)關(guān)的某些產(chǎn)品雖被冠以“智能”標(biāo)簽,但“人+電子化”的運(yùn)作模式揭示其僅僅是一種電子化的信息辦公方式,將辦案方式由線下轉(zhuǎn)化為線上,雖然信息化辦公方式是建立在人工智能運(yùn)用基礎(chǔ)之上,是信息化時(shí)代糾紛在線解決的一種發(fā)展方向,尤其今年特殊的疫情形勢(shì)促使全國(guó)不少法院大力開(kāi)展廣泛的在線訴訟②參見(jiàn)左衛(wèi)民:《中國(guó)在線訴訟:實(shí)證研究與發(fā)展展望》,載《比較法研究》2020年第4期,第167頁(yè)。,但這并不意味著能夠等同于人工智能本身。例如,G區(qū)檢察院研發(fā)并投入使用的遠(yuǎn)程庭審與指揮系統(tǒng),突破傳統(tǒng)庭審模式的空間局限,實(shí)現(xiàn)法官在科技法庭內(nèi)部、公訴人員在檢察院遠(yuǎn)程庭審室、被告方在看守所遠(yuǎn)程庭審室以網(wǎng)絡(luò)視頻的方式進(jìn)行提審、庭審和宣判等活動(dòng)的遠(yuǎn)程同步,將公訴人從往返法院、等候開(kāi)庭等環(huán)節(jié)中解脫出來(lái),使各類(lèi)訴訟數(shù)據(jù)流在法院、檢察院、看守所 “三點(diǎn)傳遞”實(shí)現(xiàn)跨界融合,號(hào)稱(chēng)讓出庭公訴人具備連接“外腦”③趙志剛:《智慧檢務(wù)的五個(gè)“A”》,載《中國(guó)檢察官》2018年第6期,第37頁(yè)。的能力,能夠提升重大案件的公訴質(zhì)量。但整個(gè)過(guò)程以網(wǎng)絡(luò)視頻、訴訟數(shù)據(jù)在線傳遞以節(jié)省“非必要時(shí)間損耗”為主,并未產(chǎn)生經(jīng)過(guò)計(jì)算機(jī)自主思考的“額外知識(shí)”,其實(shí)質(zhì)仍是信息化時(shí)代辦公方式的數(shù)字化或在線化。④參見(jiàn)左衛(wèi)民:《從通用化走向?qū)ｉT(mén)化:反思中國(guó)司法人工智能的運(yùn)用》,載《法學(xué)論壇》2020年第2期,第18頁(yè)。其次,個(gè)別化的投入模式使得投入產(chǎn)出率不高,甚至許多智能產(chǎn)品由于技術(shù)缺陷或違反訴訟規(guī)律而并沒(méi)有適用的土壤。例如,G區(qū)檢察院在盜竊罪智能要素提取模型投入使用并取得良好效用的情形下,進(jìn)一步規(guī)劃研發(fā)非法吸收公眾存款罪的智能要素提取模型,但數(shù)據(jù)反饋該院2014年至2018年非法吸收公眾存款罪案件數(shù)僅3例,涉案人數(shù)僅8人⑤數(shù)據(jù)來(lái)源:G區(qū)檢察院內(nèi)部案件管理系統(tǒng)。,即使耗費(fèi)高昂的人力、財(cái)力突破技術(shù)障礙研發(fā)成功,也難以得到高效適用。申言之,忽略實(shí)踐適用的土壤,盲目追求智能產(chǎn)品的數(shù)量與范圍的廣泛性,耗費(fèi)有限的人力、財(cái)力制造出無(wú)用武之地的科技產(chǎn)品,既無(wú)法充分滿(mǎn)足社會(huì)公眾對(duì)便捷化、個(gè)性化司法服務(wù)的需求,也無(wú)法有力回應(yīng)司法人員對(duì)智能化司法的期待。①左衛(wèi)民:《大數(shù)據(jù)與人工智能的司法實(shí)踐》,載《中國(guó)法律評(píng)論》2018年第2期,第25頁(yè)。

(二)直接復(fù)制通用技術(shù):忽視了司法活動(dòng)的多元化與差異性

毋庸置疑,當(dāng)前智慧檢務(wù)建設(shè)在文書(shū)制作、語(yǔ)音識(shí)別、要素提取等輔助性檢察活動(dòng)中取得了一定的成功,大幅度提升了辦案效率,但是不論智能語(yǔ)音識(shí)別還是智慧要素提取,皆是對(duì)通用技術(shù)的直接復(fù)制,而非專(zhuān)門(mén)針對(duì)檢察活動(dòng)開(kāi)發(fā)的專(zhuān)業(yè)化法律人工智能,圍繞通用技術(shù)進(jìn)行的外圍研發(fā)并未觸及檢察活動(dòng)的核心業(yè)務(wù),忽視了司法活動(dòng)的多樣性與差異性。智能要素提取系統(tǒng)基于5000份判決進(jìn)行結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化處理,通過(guò)數(shù)據(jù)獲取、模型訓(xùn)練、關(guān)聯(lián)分析、序列挖掘等數(shù)據(jù)挖掘算法完成要素提取模型的構(gòu)建,其實(shí)質(zhì)仍是對(duì)“通用技術(shù)+通用流程”的直接復(fù)制②參見(jiàn)王祿生:《論法律大數(shù)據(jù)“領(lǐng)域理論”的構(gòu)建》,載《中國(guó)法學(xué)》2020年第2期,第263頁(yè)。,強(qiáng)調(diào)從海量數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取知識(shí),追求算法的準(zhǔn)確性而忽略了法律語(yǔ)言背后的法律條文及法學(xué)理論。就智能要素提取系統(tǒng)中證據(jù)提取及校驗(yàn)審查功能而言,清單式指引雖然能夠?yàn)檗k案人員收集、固定證據(jù)提供指引,對(duì)證據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)、把關(guān)、提示與監(jiān)督,確保偵查、審查起訴的案件事實(shí)及證據(jù)經(jīng)得起法律檢驗(yàn),但不可否認(rèn),上述指引及校驗(yàn)要素皆是利用通用技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行的表面化提取,將海量數(shù)據(jù)中的高頻要素進(jìn)行瑣碎化與形式化列舉,至于這些要素在不同的犯罪構(gòu)成要件說(shuō)、不同案件程序之中的差異化表現(xiàn)則不予過(guò)問(wèn)。其實(shí),證明活動(dòng)是刑事司法的核心,而刑事訴訟中的主要證明事項(xiàng)就是構(gòu)成要件事實(shí)③參見(jiàn)[日]小野清一郎:《犯罪構(gòu)成要件理論》,王泰譯,中國(guó)人民公安大學(xué)出版社,2004年版,第241頁(yè)。,當(dāng)前智能要素提取系統(tǒng)按照“犯罪構(gòu)成——證據(jù)分布——證據(jù)收集指引”的模式指導(dǎo)證據(jù)收集④參見(jiàn)馮俊偉:《刑事證據(jù)分布理論及其運(yùn)用》,載《法學(xué)研究》2019年第4期,第182-183頁(yè)。,但是犯罪構(gòu)成在理論界一直存在四要件說(shuō)、三階層說(shuō)及兩階層說(shuō)的爭(zhēng)議,選取哪一種學(xué)說(shuō)作為證據(jù)指引與校驗(yàn)的起點(diǎn),所對(duì)應(yīng)的證據(jù)收集截然不同。側(cè)重于入罪的四要件與側(cè)重于出罪的三階層構(gòu)成要件設(shè)計(jì)決定著證明的方向、證明范圍及舉證責(zé)任的分配。兩種學(xué)說(shuō)各有利弊,在當(dāng)前刑事司法中未形成通說(shuō)認(rèn)識(shí),證據(jù)要素智能提取的制定者應(yīng)該采用哪一種學(xué)說(shuō)進(jìn)行證據(jù)清單式列舉并無(wú)定論。再者,所有刑事案件都可以粗線條地劃分為認(rèn)罪案件與不認(rèn)罪案件,根據(jù)認(rèn)罪與否決定其所要適用的訴訟程序,適用的訴訟程序不同,所要證明的程序性事實(shí)及實(shí)體性事實(shí)也不同,所對(duì)應(yīng)的證明對(duì)象亦不同。普通程序需要對(duì)指控的犯罪事實(shí)進(jìn)行嚴(yán)格證明,以法定證據(jù)形式及證據(jù)能力的證據(jù)作為證明的根據(jù),而適用簡(jiǎn)易程序的案件在證據(jù)范圍、證據(jù)調(diào)查程序及有罪證明標(biāo)準(zhǔn)等方面都出現(xiàn)了不同程度的松動(dòng),簡(jiǎn)化證據(jù)調(diào)查程序⑤參見(jiàn)閔春雷:《嚴(yán)格證明與自由證明新探》,載《中外法學(xué)》2010年第5期,第695頁(yè)。,適用不同程序所需要收集的證據(jù)及審查校驗(yàn)側(cè)重點(diǎn)顯然不同。當(dāng)前“通用技術(shù)+通用流程”在存在犯罪要件學(xué)說(shuō)爭(zhēng)議及案件程序適用多元化的情形下進(jìn)行差異化的證據(jù)提取,忽視了法律領(lǐng)域?qū)χR(shí)獲取過(guò)程因果性和可解釋性的特殊需求。

(三)雙向度障礙:技術(shù)開(kāi)發(fā)與一線需求斷層

目前,我國(guó)法律人工智能系統(tǒng)主要由檢察院等司法機(jī)關(guān)與科技公司合作研發(fā),研發(fā)人員以技術(shù)公司的專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員與檢察院內(nèi)部的技術(shù)人員為主,真正使用智能產(chǎn)品的一線辦案人員則幾乎沒(méi)有參與研發(fā)。例如,G區(qū)檢察院智能語(yǔ)音系統(tǒng)研發(fā)周期約為60天,研發(fā)人員主要為科技公司技術(shù)人員5人及檢察院內(nèi)部技術(shù)人員10人,真正使用系統(tǒng)的一線辦案人員則很少參與研發(fā),這就導(dǎo)致出現(xiàn)技術(shù)人員與法學(xué)專(zhuān)家脫節(jié)、技術(shù)開(kāi)發(fā)與一線需求斷層的現(xiàn)象。①參見(jiàn)王祿生:《論法律大數(shù)據(jù)“領(lǐng)域理論”的構(gòu)建》,載《中國(guó)法學(xué)》2020年第2期,第258頁(yè)。這種現(xiàn)象是直接復(fù)制“通用技術(shù)+通用流程”導(dǎo)致智慧檢務(wù)建設(shè)在方法論層面過(guò)度關(guān)注技術(shù)邏輯,忽視法學(xué)理論的嵌入與支撐的必然結(jié)果,技術(shù)主導(dǎo)需求,出現(xiàn)完全不考慮法學(xué)理論而進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)的危險(xiǎn)傾向,使得某些在通用領(lǐng)域取得巨大成功的技術(shù)在法律領(lǐng)域無(wú)用武之地。例如,現(xiàn)階段種類(lèi)繁多的智能系統(tǒng)幾乎都包含類(lèi)案檢索功能,通過(guò)設(shè)置關(guān)鍵詞進(jìn)行類(lèi)似案件的檢索以供司法人員參考,從而保證結(jié)果的一致性與司法的權(quán)威性,但不論是基于“詞頻—逆文本詞頻模型”(TF-IDF)②TF-IDF 模型將文本劃分為詞與詞的組合,根據(jù)不同詞出現(xiàn)的詞頻計(jì)算兩篇文本之間的相似度。進(jìn)行詞向量維度案件的相似度計(jì)算還是“基于Transformer 的雙向編碼器表示模型”(BERT)③BERT模型把法律文本轉(zhuǎn)換為向量進(jìn)行表示,關(guān)注詞、句子、段落、位置等信息,通過(guò)雙向編碼、三層嵌入等方式完成向量表示,進(jìn)而通過(guò)不同文本之間的向量計(jì)算相似度。計(jì)算不同文本向量維度的相似度,均沒(méi)有實(shí)現(xiàn)法律領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的介入,不同法律表述、法律與事實(shí)之間復(fù)雜的相互作用并未得到揭示與分析,基于此得出的“類(lèi)案”只是法律表述高度一致的相似案例,而非真正意義上的“類(lèi)案”④參見(jiàn)王祿生:《論法律大數(shù)據(jù)“領(lǐng)域理論”的構(gòu)建》,載《中國(guó)法學(xué)》2020年第2期,第264頁(yè)。。訪談過(guò)程中了解到該系統(tǒng)的實(shí)踐效果并不如預(yù)期,通過(guò)該系統(tǒng)檢索出大量法律表述相似的案例,需要耗費(fèi)大量時(shí)間與精力進(jìn)行法律角度的解讀與分析,以找到真正的類(lèi)案予以參考?？梢哉f(shuō),該智能系統(tǒng)僅發(fā)揮了從海量案例庫(kù)進(jìn)行粗略信息篩選的初步作用,其準(zhǔn)確性與可解釋性無(wú)從談起,在實(shí)踐中得到適用的機(jī)會(huì)與效果并不如預(yù)期。而脆弱性是人工智能系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵特征,人工智能系統(tǒng)能夠在非常狹窄的任務(wù)上勝過(guò)人類(lèi),也可能在看似微小的細(xì)節(jié)上轟然失?、菪芮锛t:《人工智能在刑事證明中的應(yīng)用》,載《當(dāng)代法學(xué)》2020年第3期,第88頁(yè)。,如果任由技術(shù)主導(dǎo)需求,過(guò)度關(guān)注技術(shù)邏輯而完全不考慮法學(xué)理論進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā),必然會(huì)導(dǎo)致因某個(gè)數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)干擾了其內(nèi)在邏輯的錯(cuò)誤結(jié)果卻通過(guò)人工智能的反復(fù)應(yīng)用而予以固化,造成對(duì)犯罪嫌疑人、被告人、被害人不可估量的傷害。

四、法律人工智能系統(tǒng)建設(shè)的未來(lái)展望

從某種意義上而言,法律作業(yè)方式的工業(yè)革命已經(jīng)展開(kāi),并逐步向縱深延展⑥左衛(wèi)民:《關(guān)于法律人工智能在中國(guó)運(yùn)用前景的若干思考》,載《清華法學(xué)》2018年第2期,第121頁(yè)。,可以預(yù)見(jiàn)在人工智能時(shí)代背景之下,法律領(lǐng)域人工智能化從處于輔助工具地位的“弱人工智能”階段發(fā)展至完全脫離人類(lèi)而產(chǎn)生獨(dú)立意志的“強(qiáng)人工智能階段”甚至“超人工智能階段”將是時(shí)代發(fā)展的必然趨勢(shì)。法律人工智能未來(lái)到底怎么做、朝哪個(gè)方向前進(jìn)、限度為何等問(wèn)題,需要從增強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)、推動(dòng)專(zhuān)門(mén)化技術(shù)創(chuàng)新、提升法律人的參與度等方面進(jìn)行探索。

(一)增強(qiáng)頂層設(shè)計(jì),明確法律領(lǐng)域人工智能的限度

目前,由地方獨(dú)立進(jìn)行法律智能系統(tǒng)研發(fā)的模式使智能產(chǎn)品遍地開(kāi)花,建設(shè)主體多元化、標(biāo)準(zhǔn)差異化的研發(fā)模式使得智能系統(tǒng)涉獵范圍廣度有余而深度不足,數(shù)量繁多的智能系統(tǒng)之間存在一定程度的重復(fù)性建設(shè),研發(fā)深度欠缺,使檢察系統(tǒng)政策強(qiáng)調(diào)的一體化建設(shè)預(yù)設(shè)并未落地,智慧檢務(wù)的潛能未被充分挖掘。智能產(chǎn)品貴在質(zhì)量精而非數(shù)量眾,因此,需要從地方、部門(mén)參與研發(fā)轉(zhuǎn)變?yōu)楣俜礁邔咏y(tǒng)一規(guī)劃,基于實(shí)踐需求統(tǒng)一規(guī)劃智慧檢務(wù)的發(fā)展目標(biāo),各地在頂層總體規(guī)劃的引導(dǎo)下結(jié)合本地實(shí)踐及本院辦理案件的特點(diǎn)進(jìn)行特色化的針對(duì)性研究與創(chuàng)新。同時(shí),“要緊緊抓住信息化建設(shè)帶來(lái)的機(jī)遇,大力加強(qiáng)智慧檢務(wù)建設(shè)”和“將積極推動(dòng)人工智能在司法領(lǐng)域應(yīng)用”的政策的大力支持并非意味著法律領(lǐng)域的人工智能建設(shè)不受限制。法律活動(dòng)是在嚴(yán)格的三段論邏輯框架下進(jìn)行的演繹推理,任何決定都必須在證明、推理與審議的基礎(chǔ)上作出①參見(jiàn)季衛(wèi)東:《人工智能時(shí)代的司法權(quán)之變》,載《東方法學(xué)》2018年第1期,第132頁(yè)。,介入刑事司法系統(tǒng)的人工智能技術(shù)需要進(jìn)行反復(fù)的法學(xué)理論論證,論證智能技術(shù)如何實(shí)現(xiàn)控、辯、審各方有效參與,對(duì)司法公正及人權(quán)保障的沖擊與影響,全面確保技術(shù)的穩(wěn)健性與可靠性,這也是域外人工智能研究歷時(shí)已久且成果豐碩,但在刑事司法領(lǐng)域比其他領(lǐng)域更慢地采用人工智能技術(shù)的原因之一。因此,如何在智能技術(shù)與司法活動(dòng)存在演繹思維沖突、說(shuō)理思維沖突的情形下,尊重司法領(lǐng)域邏輯性與論證說(shuō)理特殊性,明確法律領(lǐng)域人工智能化的限度,是需要法律人持續(xù)思考與探究的問(wèn)題。

(二)推動(dòng)法律領(lǐng)域?qū)ｉT(mén)化智能技術(shù)的創(chuàng)新

通用技術(shù)在其他領(lǐng)域獲得的巨大成功并不意味著其在法律領(lǐng)域也能夠大放異彩,法律尤其強(qiáng)調(diào)邏輯性與論證說(shuō)理,是一門(mén)富含主觀性與客觀性的科學(xué),既有可以量化的客觀內(nèi)容,也有無(wú)法形成統(tǒng)一認(rèn)識(shí)的主觀方面。直接復(fù)制“通用技術(shù)+通用流程”的研發(fā)方式,通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行表面化提取而將高頻要素進(jìn)行瑣碎化與形式化列舉,并未觸及司法活動(dòng)的核心,難以滿(mǎn)足社會(huì)公眾對(duì)便捷化、個(gè)性化司法服務(wù)的需求。今后,法律人工智能技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該立足于挖掘檢察活動(dòng)的專(zhuān)業(yè)特性,就證據(jù)收集及校驗(yàn)功能而言,需要遵循基本法理,承認(rèn)司法活動(dòng)的不確定性與復(fù)雜性,在“審判中心主義”與“認(rèn)罪認(rèn)罰從寬制度”二元機(jī)制的情形下,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的案件按照認(rèn)罪與不認(rèn)罪進(jìn)行抽取與分類(lèi),再根據(jù)一審程序及二審程序或者簡(jiǎn)易程序、普通程序、速裁程序、特別程序進(jìn)行二次篩選與分流,區(qū)分不同程序?qū)?yīng)的證據(jù)數(shù)量、證明對(duì)象、事實(shí)性證據(jù)和程序性證據(jù),對(duì)法律表述背后的法律條文與法學(xué)理論進(jìn)行深度挖掘,對(duì)不同法律表述背后的法律關(guān)系、法律與事實(shí)認(rèn)定的相互作用進(jìn)行剖析,從而構(gòu)建符合多元程序的差異化證據(jù)清單及校驗(yàn)審查指引模型。再者,量刑推薦作為司法大數(shù)據(jù)和人工智能開(kāi)發(fā)的核心模塊之一,實(shí)踐中已有根據(jù)罪名、情節(jié)分類(lèi)進(jìn)行智能系統(tǒng)的構(gòu)建,但在大力推進(jìn)認(rèn)罪認(rèn)罰從寬制度實(shí)施的背景之下,目前利用通用技術(shù)構(gòu)建的粗線條智能系統(tǒng)難以滿(mǎn)足認(rèn)罪案件量刑建議精準(zhǔn)化的需求。量刑是一個(gè)非常復(fù)雜的問(wèn)題,檢察院與法院之間、法官之間、檢察官之間產(chǎn)生的差異皆會(huì)影響量刑建議的精準(zhǔn)性①參見(jiàn)左衛(wèi)民:《量刑建議的實(shí)踐機(jī)制:實(shí)證研究與理論反思》,載《當(dāng)代法學(xué)》2020年第4期,第53頁(yè)。,如何通過(guò)法律領(lǐng)域?qū)ｉT(mén)化智能技術(shù)將辦案中形成的影響量刑的因素進(jìn)行收集與整理,進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析后嵌入公訴案件智能審查輔助系統(tǒng),設(shè)置統(tǒng)一的量刑建議標(biāo)準(zhǔn),應(yīng)是未來(lái)法律領(lǐng)域人工智能技術(shù)發(fā)展的重中之重。

(三)提升法律人在智能建設(shè)中的參與度

卡多佐大法官多次強(qiáng)調(diào),“法學(xué)發(fā)展的真正源泉,法律真知的真正來(lái)源,必定是法律的實(shí)踐和社會(huì)現(xiàn)實(shí)”②[美]卡多佐:《司法過(guò)程的性質(zhì)》,蘇力譯,商務(wù)印書(shū)館1997年版,第4頁(yè)。,而精通法律實(shí)踐與社會(huì)現(xiàn)實(shí)的無(wú)疑是法學(xué)專(zhuān)家、一線實(shí)務(wù)工作者。因此,應(yīng)當(dāng)注重提升法律人在智能建設(shè)中的參與度,以“需求主導(dǎo),技術(shù)統(tǒng)籌”為原則,從法律人的真正需求出發(fā),對(duì)表象數(shù)據(jù)背后的法律條文與法學(xué)理論進(jìn)行深度挖掘與分析,讓技術(shù)研發(fā)從法學(xué)家、實(shí)務(wù)工作者的專(zhuān)業(yè)角度出發(fā)健康發(fā)展。值得注意的是,雖然當(dāng)前我國(guó)檢察官的素質(zhì)不斷提高,本科學(xué)歷已成為檢察官的基本學(xué)歷要求③左衛(wèi)民,謝小劍:《檢察院內(nèi)部權(quán)力結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型:問(wèn)題與方向》,載《現(xiàn)代法學(xué)》2016年第6期,第18頁(yè)。,但是檢察人員的計(jì)算機(jī)水平差異較大,對(duì)智能系統(tǒng)幾乎是外行,缺乏對(duì)智能產(chǎn)品基礎(chǔ)知識(shí)與技術(shù)的掌握,96.55%的基層檢察人員表示人工智能系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)只能求助于專(zhuān)業(yè)的技術(shù)人員解決障礙④課題組對(duì)G區(qū)檢察院58位干警發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷,了解人工智能系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)的解決方式,收回有效問(wèn)卷58份,其中約56人表示通過(guò)求助專(zhuān)業(yè)科技人員解決,占比96.55%。,維護(hù)與更新智能系統(tǒng)只能依賴(lài)于專(zhuān)業(yè)科技人員。因此,要重視通過(guò)培訓(xùn)與宣傳等途徑增強(qiáng)法律人的大數(shù)據(jù)與人工智能意識(shí),不斷提升法律人的科技水平,使法律人才與技術(shù)人才緊密結(jié)合、相互理解,充分獲知對(duì)方的需求與期待。同時(shí),要注重革新法學(xué)研究方法,培育復(fù)合型人才。使用法律科技工具,或許未來(lái)成功的希望難以確定,但不使用法律科技工具,將永遠(yuǎn)沒(méi)有成功的希望。⑤左衛(wèi)民:《如何通過(guò)人工智能實(shí)現(xiàn)類(lèi)案類(lèi)判》,載《中國(guó)法律評(píng)論》2018年第2期,第32頁(yè)。傳統(tǒng)方式培育的法律人才缺乏人工智能及大數(shù)據(jù)知識(shí),很難符合人工智能時(shí)代對(duì)人才的需求。而法律大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),使得基于法律大數(shù)據(jù)的司法實(shí)踐與新型實(shí)證研究成為可能,并可能帶來(lái)法學(xué)研究方式的革命性變化。⑥左衛(wèi)民;《邁向大數(shù)據(jù)法律研究》,載《法學(xué)研究》2018年第4期,第139頁(yè)。法律研究者應(yīng)搭乘大數(shù)據(jù)發(fā)展的快車(chē),創(chuàng)新法學(xué)研究方式,從研究和教育的源頭培育符合新時(shí)代需求的法律與人工智能交叉的復(fù)合型人才。

結(jié)語(yǔ)

法律人工智能建設(shè)在全國(guó)如火如荼地推進(jìn),智慧檢務(wù)建設(shè)要求抓住信息化發(fā)展的機(jī)遇,將人工智能科技與檢察工作深度融合,解決依托傳統(tǒng)方式難以解決或解決不好的問(wèn)題,現(xiàn)階段檢察系統(tǒng)的智慧檢務(wù)建設(shè)與探索雖取得了一定成效,但智慧檢務(wù)建設(shè)是一項(xiàng)長(zhǎng)期性的工程,機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。通過(guò)從類(lèi)案大數(shù)據(jù)檢索、文書(shū)智能生成、程序智能預(yù)警、辦案質(zhì)效提升等方面對(duì)G區(qū)檢察院人工智能系統(tǒng)建設(shè)現(xiàn)狀進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,破解基層檢察院人工智能建設(shè)進(jìn)程中存在的盲目追求智能范圍廣度而忽略深度、忽視司法活動(dòng)的多元化與差異性、技術(shù)開(kāi)發(fā)與一線需求斷層等問(wèn)題,從加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì),明確總體的發(fā)展目標(biāo)與法律人工智能的限度,強(qiáng)化法律領(lǐng)域?qū)ｉT(mén)化技術(shù)創(chuàng)新,提升法律人參與度及人才培養(yǎng)等方面對(duì)法律人工智能未來(lái)到底怎么做、朝哪個(gè)方向前進(jìn)進(jìn)行探究,使未來(lái)法律人工智能建設(shè)更為科學(xué)化、智能化、人性化,更好地服務(wù)于基層檢察機(jī)關(guān)。