人工智能起源于科學技術領域。互聯網和云計算的升級，使得人工智能得到井噴式發展，并滲透到各傳統行業。法律實踐領域也不例外，杭州西湖區法院的機器人“書記員”，南京中院的“機器人法官”之爭，廣州白云區法院的導訴機器人“小法”等現象表明，人工智能已經越來越廣泛的應用到司法實踐。較之數據化、高重復的財務和保險行業，法律領域以其有限理性的特點，具有較強的技術免疫力。然而，人工智能正以其驚人的速度強化人類能力，提高勞動效率，這使得法律領域也不得不被這股無形的力量所吸引。中央政法委前書記孟建柱指出，要更加積極主動擁抱大數據、人工智能新時代，把理念思路提升、體制機制創新、現代科技應用和法律制度完善結合起來，全面深化司法體制改革，努力創造更高水平的社會主義司法文明［1］。人工智能時代的到來是必然的，而法律與人類社會生活息息相關，如果司法實踐領域一直固步自封、閉門造車，必然會被時代所淘汰。司法實踐應與人工智能積極結合，鼓勵科技創新，但應當注意的是，由于人工智能的超前性，司法實踐發展不可避免地伴隨著諸多風險和問題，需要法律承認和彌補監管的不足，預估未來監管的需要，確定審慎的監管方式，使人工智能時代的司法實踐以更穩健的腳步前行。
一、人工智能助力我國司法實踐的現狀
（一） 彌補人力不足，擴充司法隊伍
以 2015 年和 2016 年為例，全國各級法院審結一審刑事案件分別為 109. 9 萬件和 111.6 萬件，比上年增加了 7.5% 和 1.5%，基層法院刑事法官人均年結案數量為 200 件以上，如此巨大的工作壓力是一線法官不斷流失的重要原因之一。面對這一問題，我國大力推進法官員額制改革，努力推動法官職業以及法官助理、書記員等輔助職業的專業化，但現階段及今后較長一段時間內，很難徹底改變這一人力資源匱乏的現象。2017 年 7月 20 日，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中，關于“新一代人工智能關鍵共性技術的研發部署要以算法為核心，以數據和硬件為基礎，以提升感知識別、知識計算、認知推理、運動執行、人機交互能力為重點，形成開放兼容、穩定成熟的技術體系”等一系列戰略部署，給法律人從復雜繁重的工作中解救出來帶來了曙光。2016 年 9 月13 日，浙江法院智能語音識別系統全面上線 ① ，庭審記錄方式邁入“智能書記員”時代，配合現有完善的高清數字法庭系統、庭審錄音備份系統和“審務云”，形成了“視頻+ 音頻+ 文字”的全鏈路、多層安全、同步識別的智能記錄體系。為提升當事人姓名、案件特定關鍵詞的識別率，還可以提前導入案件起訴狀等內容，讓機器進行提前學習，目前整體識別準確率可以達到 90% 以上。該智能語音識別系統有效推動了浙江法院的庭審記錄方式從“綠皮車時代”邁入“高鐵時代”［2］。
（二） 強化智能監督，促進司法公正
十八大以來人民法院糾正的 34 起重大冤假錯案，給司法權威和公信力造成極大的破壞。證據是訴訟的核心，由于事實不清、證據不足，容易使辦案人員在搜集證據、分析證據、運用證據的過程中，忽視證據瑕疵、遺漏重要證據、錯用關鍵證據，因此造成錯判誤斷。從邏輯上講，設定完備、正確的證據標準程序加上當今人工智能深度學習的能力，人工智能將該程序嵌入辦案系統，引導辦案人員依法、全面和規范的搜集、審查證據，可以避免因為人的認知局限性造成對證據認定的偏差。上海法院刑事案件智能輔助辦案系統“206”工程，在新一輪司法改革的信息革命中走在試行前列。目前，206 系統 ② 基于對 1.5 萬余份卷宗材料的學習，通過運用深度神經網絡模型和圖文識別（OCＲ）技術，初步實現了對印刷體文字、部分手寫體文字、手印等證據的職能識別、定位和信息提取，對單一證據的自動校驗。截至 2017 年 6 月底，上海刑事案件大數據資源庫匯集了 1695 萬條數據。與此同時，證據標準庫、電子卷宗庫將隨證據標準的制定及開發的案由同步更新。該系統的定位是“智能輔助辦案系統”，并不是機器定案量刑，但在未來社會信息愈加成熟的同時，人工智能運用計算法律以及算法裁判，或將可以實現自動執行，進而成為司法實踐的終極形態。
（三） 提高工作效率，提升司法服務
不只司法裁判需要人工智能，作為系統使用者的法官和律師群體也將成為人工智能的受益者。而韋伯所設想的：“現代的法官是自動售貨機，投進去的是訴狀和訴訟費，吐出來的是判決和從法典上抄下來的理由［3］。”盡管在目前階段這個目標看似有些瘋狂，但人工智能經過法律文件審閱和生成自動化兩個階段，目前可以實現“投進去的是合同文件，吐出來的是分析結果”。比如讓律師頭痛的文字多、價值低的合同分析，世界知名會計師事務所德勤借助學習合同分析系統Kira Systems，只要 15 分鐘就可以讀完，而人類律師卻需要 12 個小時才能完成這項工作。智能機器通過學習算法的軟件進行預測性編程，可以幫助律師及用戶以更低的成本、更高的效率調查取證，進行法律風險的防范工作。人工智能系統隨著算法的持續提高，未來若干年后，本應由法律人進行的諸如起草法律文件工作將由人工智能系統自動生成，實現“投進去的是合同文件，吐出來的是自動執行”，甚至很可能出現“無人律所”。
二、人工智能的超前性引發的司法實踐問題
人工智能在給司法實踐帶來諸多便利的同時，也會給司法裁判與司法服務帶來數據安全隱患以及法律職業危機等問題。雖然這些問題還沒有切實顯現出來，我們應該提前預測與應對智能時代對司法實踐帶來的沖擊。
（一） 人工智能的司法角色定位
我們國家在成為經濟大國的同時，也已經成為訴訟大國，如何高效地利用裁判機關有限的司法人力資源，保證審理和裁判的高效與公正是司法體制必須要解決的問題，職業法官的司法水平有賴于法官助理和書記員審判輔助職業和事務性、程序性工作的支撐［4］。“智能書記員”是否可以助力于此問題的解決呢？ 筆者認為不能一概而論。首先，復旦大學肖仰華教授以基于語言認知的智能驗證碼 ③ 為例來探討區分人機，他認為人工智能技術的發展使得機器感知能力達到甚至超越人類，基于感知能力的人機驗證已然失效，傳統驗證碼已經不再安全可靠，智能機器由于存在認知、推理能力方面的短板，在未來一段時間內難以企及人類水平。目前“智能書記員”是存在語速、分音技術瓶頸問題的。人工智能在計算與記憶等功能上的確強于人類，但其終究是以數據和算法進行運作，并不具有人類思考的決策和判斷能力。因此，對于“智能書記員”是替代了人類書記員的工作，還是充當了人類書記員的角色，仍需要在法律上作出明確回應。
（二） 人工智能的司法裁判限度
對于“司法裁判是否可能人工智能化”這個問題，從目前的理論與實踐來看，答案是肯定的。而“司法裁判是否需要人工智能”，有必要考慮法律智能系統使用者（法官和律師群體）的需求［5］。從智能機器作為“輔助者”角色的角度出發，當系統使用者從智能機器獲得需要的裁判信息后，這種人機配合的模式，加上法官裁量權的存在，即可達到公正裁判的效果，滿足現實司法實踐的需要。而研發的思想如果以人工智能等于“無人操作”為發展方向，期待通過高端技術供司法裁判自行運轉，就會忽視了許多實質性問題，例如，智能機器通過數據、算法之類的高端技術，就一定能使裁判公正嗎？ 智能機器不具有人類先天的情感，是否還存在自由裁量權？ 法官面對的每一個案件都是獨特的，需要結合專業知識與非專業知識經驗，抑或法理、常識和情理進行審判，于是便出現同類案件不同判決的現象。如此高深的裁判“技術”，人工智能是否可以完全勝任？ 即使智能系統的設計趨近完美，在實踐中一旦超過一定的限度，在法官看來，即是對他們獨立裁判權力的威脅。更重要的問題是，一旦機器誤判，相應的負面影響由誰來擔責？ 設計者？ 法官？ 還是機器？ 似乎都不合理。
（三）人工智能的司法數據風險
“我們正在進入算法而不是法律統治人的時代”［6］，“在網絡空間中，代碼就是法律”［7］等斷言意味著人工智能時代大數據的產生，會給世界帶來一定的極權效應。然而大數據不可避免的帶有算法“黑箱”④ 的屬性，在如此不透明的操作與管控之下，將產生對司法公信力的沖擊。人工智能正在逐步取代人類的很多勞動，這些勞動又與人類生活數據密切相關，首當其沖則是人類的隱私數據。首先，在當今世界，大數據的主權者往往不是政府，而是企業。公權力部門熱火朝天地建設全業務網上辦理、全流程依法公開和全方位智能服務的智慧法院的同時，不得不求助于掌握眾多公民數據的企業，因而企業也在一種合理化甚至默示批準的情形下“慷慨”地搜集與披露著這些數據，可見，法律領域在引入人工智能的同時，也可能會另犯一個被隱藏到合法化外衣下的錯誤，公民的個人數據處理似乎成為公民個人“自愿”接受的內容。其次，司法機關在運用人工智能導入案件信息供智能機器人處理的同時，有關當事人的法律數據與案件信息泄露風險尚沒有有效的法律規制，而基于法律對于損害后果的回應性屬性，一旦發生數據安全問題，對于案件將產生不可逆轉的沖擊。再次，由于法律的保守與滯后，一旦司法數據被應用于充滿風險與不確定性的金融市場，數據主體之間似乎在進行一場賭博式的“合作”。現在已經存在智能財務機器人、智能駕校、無人駕駛汽車等“無人市場”，近日更有武漢無人警局、無人醫療的問世，然而并沒有相關制度的出現。“無人市場”必然是擁有龐大數據信息的集大成者，對其進行及時與有效規制，才能有效防范社會風險和維持社會秩序。
（四） 人工智能的職業替代危機
雖然目前計算機還不會完全取代律師和法官，因為依賴法律人進行的人際溝通工作和法官判斷工作很難被機器取代，但這并不意味著未來某個時間點，隨著科學的進步這種取代永遠不會出現。據統計，由 IBM 研發的世界第一個人工智能律師 Ｒoss 系統，可以替代美國律師70%的法律研究工作，而且準確率高達 90% 以上，遠遠高于頂尖法學畢業生從事同類工作的準確率。不只法律行業，在其他領域，當智能時代發展的如火如荼，而眾多高校畢業生找不到工作，基層工作人員失業，隨之帶來的問題或將是科技的繁榮，人類的退步。教育工作不是一蹴而就的，它的腳步滯后于科學技術的發展，只是依賴教育工作，期待以培養高端復合人才來平衡時代發展帶來的社會需要是遠遠不夠的。
三、法律牽引智能司法時代理性前行
萬物皆有兩面性，對于人工智能對法律實踐領域的介入，有支持有反對，有樂觀有謹慎，無論人工智能時代多么先進與科學，在其發展過程中仍會出現不可預測性和潛在的風險性。英國下議院的科學和技術委員會（The House of Commons'Science and Technology Committee）在 2016 年 10月發布了一份關于人工智能和機器人技術的報告。報告認為，英國視自己為機器人技術和人工智能的道德標準研究領域的全球領導者，并且認為英國應該將這一領域的領導者地位擴展至人工智能監管領域［8］ 。盡管現在大部分機器人還停留在機械自動化或基礎智能自動化，但面對自動化系統的飛速發展，即使我們目前并無成為全球領導者的宏偉目標，然而在自我管控范圍內，是否應該學習英國的審慎態度，將自己視為人工智能的領導者？ 筆者認為將人工智能視為傳統的“提線木偶”式的存在是很有必要的。人類有智慧和能力創造出人工智能，相應地也要有理智和方法控制人工智能，始終能夠掌握手中“那根牽制的線”。法律需做這個掌握主動權的主體并抓住先機。
（一） 基于人工智能工具屬性進行“提線木偶式”定位
將人工智能定位為“提線木偶式”的存在進行論證是指智能機器擁有一定法律人格，但這種法律人格是有限的，就像動物，人類在有限范圍內殺食，又在有限法律范圍內保護。例如：飼養動物侵權，飼養人承擔無過錯責任。動物同樣具有工具屬性，但沒有承擔法律責任的主體屬性，責任最終要歸“實際控制人”。因此，人工智能的工具屬性決定了其法律地位［9］。另外，機器人不可能比人更有道德，人類是可以從內心起源發散情感的靈長類動物，人工智能將智能局限于人類為它輸入的數據。及時立法固然重要，但對智能產品設計模型的研發總是先于立法的，加強研發過程的規范標準尤為重要。比如 Graceful AI 以網絡行為學策略相關原理（SCP）③ 為基本模型，其策略相關系數的上界是圖博弈矩陣的最小特征值的倒數，下界是圖博弈矩陣的最大特征值的倒數，以在這個上界和下界之間的亞里士多德的 GoldenMean 原則和孔子的中庸之道進行親人類行為為Graceful AI 的行為標準，并在此標準范圍內，防止道德過載或道德負擔不足。這從反面論證了智能法律實踐需要明確法律規范，要求研發者堅守人類倫理及法律底線。
（二） 基于人工智能輔助屬性進行“穿透式”監管
畢竟人工智能在法律領域相比于法官來說是有所為有所不為的，讓人工智能操控法官與其說是科技的發達，倒不如是法官的惰性使然 ［10］。充分利用人工智能的智能性輔助作用。需要在司法內部對法官應用智能機器進行規制，防止法官權力濫用；外部對智能機器設計及使用范圍進行規制，以防智能機器在法律領域的過度干預。歐盟委員會致力于技術標準的國際統一，歐洲法律在對待大數據創新方面的保守立場，已經嚴重妨礙了歐洲的創新能力和經濟發展能力［11］。但法律領域的人工智能規制如果缺乏統一標準，將會帶來司法秩序的混亂。因此可借鑒金融領域的監管措施，即對行業在技術革新情境下的業務行為可能發生的變化，堅持積極引導和依法監管并舉。對復雜法律業務采取“穿透式”監管［12］，一是建設基于大數據模型的法律風險實時監測處置平臺，強化信息技術的應用，實現能夠快速響應、自動預警的智慧監管。二是運用監管沙箱等新方式監管復雜的新型法律業務，透過業務的表象究其本質，用業務的本質屬性來確定監管要求和監管分工，實現全覆蓋式監管。
（三） 基于人工智能風險屬性進行“智能監督”
數據運用必然伴隨數據安全問題，歐盟法律事務委員會呼吁成立一個專門負責機器人和人工智能的歐盟機構，以在保護數據安全的前提下又不禁止通過系統化使用這些數據來造福公眾［13］。筆者認為法律與人工智能是兩個領域的融合，若將法律凌駕于人工智能之上，及法律專門機構的干預，會阻礙技術的創新與進步，因此借鑒歐盟法律事務委員會建立一個旨在保護數據的監督機構是很有實踐意義的。這個法律行業的數據監督機構，應是由政府部門、法律行業代表、非政府學術研究機構的研究者、代表最大部分服務公民的公共利益團體以及公民代表共同組建的一種共享監督平臺。法律數據保護的最大受益者即公民隱私權，最大公信力的實現則是決策系統的透明化，算法透明度能夠提高公眾對司法職能機器的信賴程度。筆者認為可采用“智能監督”模式，即智能機器以其數據分析功能檢測本身的數據公開限度，助力于共享監督平臺，以智能化的即時、準確性監督倒逼各主體自律，更加明確責任承擔，配合上述業務“穿透式”監管，進而提高風險意識，加強監督措施，將社會秩序劃在法律保護的白線之內。
（四） 基于人工智能替代屬性進行“深度學習”創新
人工智能走在科技創新時代的前沿，法律人欣賞也好，抵觸也罷，終究不能禁止其發展的步伐，這是必然的。人與人之間的競爭尚如此激烈，況且擁有所謂過目不忘等“超強大腦”的機器與人。筆者認為應采取理性態度接受智能時代的挑戰，益則留，弊則棄。首先，這需要進行部門崗位調整工作，不但政府、法院、律所相互配合，還需要公、檢、法相互協調，滋生新興職業，為法律服務者和新型智能法律服務者之間建立平衡機制。其次，重視引進中高端人才，一些積極擁抱新技術的法律機構加強法律開發者、法律數據分析師、法律數據庫管理者的加入，建立與機器人等技術緊密相關的企業招聘崗位、專業人才求職和高素質勞動力轉崗再就業的專業信息平臺 ［14］，以應對法律市場對既懂法律又懂技術的復合型人才越來越大的需求。最后，政府部門在加強技術創新資金支持的同時，對人才教育和培養的支持才是智能法律實踐發展的制勝關鍵，例如，英國政府在高等教育層面中提倡科技教育的全額獎學金計劃。筆者認為，法律與人工智能本為跨界知識的融合，創新復合人才教育培養模式的同時，必須加強法律人的深度參與和人工智能更“深度”的學習［15］，通過組織成立跨界研討委員會、跨界人才培養機構，進行知識學習與融合以實現人工智能在法律領域的長足發展，以清醒地推進智能法律時代的穩步前進。原載《武漢交通職業學院學報》2018 年第 1 期