摘要：目前的人工智能在本質(zhì)上系基于大數(shù)據(jù)、算法和算力的機器智能，并非有機智能。針對“司法人工智能熱”，應(yīng)立足于工具主義的定位，辯證地理解司法人工智能的兩面性——“善假于物”和“審判異化”。在司法公正、效率、管理和服務(wù)公眾方面，司法人工智能可以最大限度地解放“司法生產(chǎn)力”，但與此同時，司法人工智能應(yīng)當服從于法官主體能動性、止步于司法根本屬性，避免不平等的固化和擴大。相應(yīng)地，對司法人工智能應(yīng)當持擁抱和審慎的態(tài)度，要在理論極限和現(xiàn)實基線之間探索出司法人工智能的應(yīng)用之路。

關(guān)鍵詞：人工智能;司法改革;工具主義;善假于物;審判異化;主體能動性

中圖分類號：D9162;TP18 ? 文獻標志碼：A ? 文章編號：1008-5831（2021）03-0148-12

無論我們是否愿意，大數(shù)據(jù)和人工智能等信息技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)滲透到各個行業(yè)和領(lǐng)域，也必將對法律和司法運行帶來深刻的影響和變革。鑒于中國信息技術(shù)的后發(fā)優(yōu)勢、司法公開的大力推進和與之相伴生的司法大數(shù)據(jù)的“爆發(fā)”，決策層對人工智能技術(shù)寄予厚望，希望借此來促進法院審判體系和審判能力的智能化，進一步提升司法效率和司法公正，實踐中也因此而興起了“司法人工智能熱”。從學(xué)術(shù)研究角度看，要實現(xiàn)這樣的目標和規(guī)劃，需要對人工智能本身進行深入理解和準確定位，并在此基礎(chǔ)上思考其對司法帶來的可能影響，探索司法與人工智能的契合點、風(fēng)險點。

一、工具主義：人工智能并非有機智能

根據(jù)人工智能的由來和發(fā)展情況，立足司法應(yīng)用而不是科幻創(chuàng)作的立場，應(yīng)當對人工智能進行工具主義的定位。

（一）人工智能的由來和發(fā)展

據(jù)學(xué)者的考證，人工智能這一概念系數(shù)學(xué)家約翰·麥卡錫、計算機與認知科學(xué)家馬文·明斯基、IBM系統(tǒng)設(shè)計師納薩尼爾·羅切斯特和信息論創(chuàng)始人克勞德·香農(nóng)等在舉辦“達特茅斯夏季人工智能暑期研究會議”時提出，在會議策劃書中載明：“我們提議1956年暑期在新罕布什爾州漢諾威城的達特茅斯學(xué)院舉辦一場為期兩月、十人參加的研討會。本次研討會將以這樣一個猜想為基礎(chǔ)而展開：學(xué)習(xí)的每一環(huán)節(jié)以及智力的其他方面原則上都可以得到如此準確的描述，以至于我們可以制造出一臺機器對其進行模擬。我們將嘗試發(fā)現(xiàn)如何讓機器使用語言、提出抽象命題和概念、解決某些目前留給人類去解決的難題以及實現(xiàn)自我改進。我們認為，只要一群經(jīng)過精挑細選的科學(xué)家在一起工作一個夏天，我們在這些方面就可以取得一項或多項重大進展?！盵1]隨后，圍繞著以上核心問題，人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了三次浪潮，并在技術(shù)和產(chǎn)業(yè)上逐步走向成熟。第一次浪潮發(fā)生于20世紀50年代末至20世紀80年代初，以符號主義或邏輯主義為核心，出現(xiàn)了奠基性的算法模型（如深度學(xué)習(xí)模型的雛形貝爾曼公式），用機器去證明和推理一些知識;但基于數(shù)學(xué)模型、手段的先天缺陷和計算復(fù)雜度的指數(shù)級增長，人工智能也隨之步入低谷。第二次浪潮發(fā)生于20世紀80年代初至20世紀末，以連接主義為核心，即“出自大規(guī)模連接的命令”（order emerging out of massive connections），出現(xiàn)了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1986年）和BP反向傳播算法（1986年）等數(shù)學(xué)模型，專家系統(tǒng)也得以應(yīng)用，但限于高成本、難維護，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用不足，人工智能還是歸于沉寂。第三次浪潮發(fā)生于21世紀初至今，隨著信息技術(shù)快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的快速普及，大數(shù)據(jù)資源已然成形，加之腦計算、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等一系列的技術(shù)突破，以及資本和產(chǎn)業(yè)的高度融合，人工智能最終迎來了第三次高速成長。其中，基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)可謂本輪人工智能最重要、應(yīng)用最廣泛的技術(shù)。

可見，從人工智能的提出和發(fā)展歷程來看，其核心無非是機器如何模擬可以準確表達的學(xué)習(xí)或智力的某個環(huán)節(jié)，目的在于以機器的方式實現(xiàn)人腦能夠?qū)崿F(xiàn)的作用，尚不涉及機器將來是否具有自主意識。

（二）工具主義的定位

與上述工具論意義的理解不同，有些未來學(xué)家、產(chǎn)業(yè)人士、媒體設(shè)想人工智能將經(jīng)歷弱人工智能、強人工智能和超人工智能三個發(fā)展階段。在超人工智能階段，機器將具有自主意識，從而威脅人的生存[2]。霍金認為：“如果現(xiàn)在我們不遺余力地發(fā)展人工智能，這可能導(dǎo)致人類的滅絕。”[3]科技狂人埃隆·馬斯克（Elon Musk）也堅信這一點，他甚至為此提出了解決方案——人機融合，其邏輯是：與其人類將來被人工智能消滅，不如將人類和人工智能融為一體，不分你我。為此，馬斯克專門成立了神經(jīng)科學(xué)公司，專門研究如何給大腦植入芯片等腦機對接技術(shù)，為人機融合做準備[4]。至于媒體的報道，則不乏夸大或奪人眼球的因素，諸如將人工智能在圍棋領(lǐng)域的勝出不當?shù)財U大至各個領(lǐng)域，授予機器人國籍等。

在本文看來，關(guān)于超人工智能的設(shè)想和應(yīng)對主要是未來學(xué)家的事，目前而言，可能過于遙遠。從上文關(guān)于人工智能由來和發(fā)展歷程的梳理中可以看出，人工智能仍然停留在工具層面，其主要應(yīng)用領(lǐng)域也僅限于理性計算。Alphago之所以能夠在圍棋領(lǐng)域勝出，在于機器對于可能棋局和落子勝算概率的精準計算，而并非在主體性上優(yōu)于人類。更準確地說，是人發(fā)明利用機器打敗了人，而不是機器本身打敗了人。此外，這種人工智能并不能在各個領(lǐng)域通用，如在“疊衣服”的測試中，機器人到現(xiàn)在還不能做到像人類一樣從容不迫地把衣服從洗衣機拿出來，分門別類，一件件疊好。DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人哈薩比斯（Demis Hassabis）在《經(jīng)濟學(xué)人》創(chuàng)新峰會上也談及深度學(xué)習(xí)尚不足以解決通用人工智能問題，“大腦是一個綜合系統(tǒng)，但大腦的不同部分負責不同的任務(wù)。海馬體負責情景記憶，前額葉皮質(zhì)負責控制。你可以把目前的深度學(xué)習(xí)看作是相當于大腦中的感覺皮層的一樣?xùn)|西：視覺皮質(zhì)或聽覺皮質(zhì)。但是，真正的智能遠不止于此。你必須把它重新組合成更高層次的思維和符號推理，這是20世紀80年代經(jīng)典AI試圖解決的問題”[5]。也就是說，在人類尚不能理解自身大腦和認知如何發(fā)生的情況下，過于擔憂人工智能的自主意識及其可能產(chǎn)生的威脅并無必要，將來是否會出現(xiàn)超人工智能有待于計算機科學(xué)和生命科學(xué)等學(xué)科的進一步研究和發(fā)展。

事實上，本輪人工智能之所以復(fù)興，關(guān)鍵在于大數(shù)據(jù)的突破性進展。一方面，平臺經(jīng)濟的發(fā)展融合了線上線下空間，推動了各種設(shè)備的互聯(lián)互通，使人們“嵌入”以互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)為技術(shù)基礎(chǔ)的社會網(wǎng)絡(luò)體系，時時刻刻產(chǎn)生和留存大量的可供分析和產(chǎn)品化的數(shù)據(jù)，個人在某種意義上成為“量化自我”[6]。另一方面，支撐這些海量數(shù)據(jù)存儲和運算的算力條件也不是問題。正如摩爾定律所表明的：當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數(shù)目，約每隔18—24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。也就是說，信息技術(shù)的加速度發(fā)展使得數(shù)據(jù)處理成本日益低廉，人工智能的發(fā)展基本上不存在硬件上的瓶頸。在這樣的條件下，就有可能在海量的大數(shù)據(jù)中發(fā)掘出多維度的信息，從而在知識應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)生從量變到質(zhì)變的飛躍。吳軍在《智能時代——大數(shù)據(jù)與人工智能革命重新定義未來》一書中，將人工智能的定義分為狹義和廣義兩種。狹義的人工智能專指20世紀五六十年代特定的研究機器智能的方法（也即人工智能1.0版），堅持機器人要像人一樣思考才能獲得智能，并形象地稱之為“鳥飛派”[7]46。廣義的人工智能（實際是機器智能）[8]，則還包括通過數(shù)據(jù)驅(qū)動、知識發(fā)現(xiàn)或者機器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)的機器智能。在書中，吳軍還以語音識別和智能翻譯為例，闡釋模擬人腦的傳統(tǒng)人工智能（也即人工智能1.0版）的困境和通過數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)展機器智能的歷史性突破，并指出，機器智能最重要的是能夠解決人腦所解決的問題，而不在于是否需要采用和人一樣的方法[7]46-85。事實上也如此，本輪人工智能在本質(zhì)上系以大數(shù)據(jù)、算法、算力為基礎(chǔ)和動力的機器智能，并非有機智能。其中，大數(shù)據(jù)是核心，無論是算法的開放設(shè)計、算力的提升強化都圍繞著這一“基礎(chǔ)資產(chǎn)”而展開。同時，這也意味著，本文摒棄了按照仿生學(xué)的思路來探討人工智能及相關(guān)司法應(yīng)用問題，諸如機器人人格、機器人法官之類的提法均不應(yīng)在討論之列，而是從工具論意義上審視人工智能的司法應(yīng)用。

二、善假于物：司法人工智能的內(nèi)在沖動

人類一直有借助外力或工具延伸自己的沖動。早在春秋戰(zhàn)國時期，荀子就意識到了這一點，《勸學(xué)》篇對此作了精辟的總結(jié)：“登高而招，臂非加長也，而見者遠;順風(fēng)而呼，聲非加疾也，而聞?wù)哒?。假輿馬者，非利足也，而致千里;假舟楫者，非能水也，而絕江河。君子生非異也，善假于物也?！敝徊贿^，那時生產(chǎn)力落后，人類主要依靠自然力、車馬船等工具來替代或延伸自己的體力。盡管后來也有算盤等工具來輔助人的簡單運算，但這是極為初級的，不僅局限于“加減乘除”，也談不上自動化處理。在人工智能時代，這種“善假于物”則全面擴展至腦力方面，并體現(xiàn)在法律和司法實踐的各個領(lǐng)域和層面。

（一）司法人工智能熱之呈現(xiàn)

根據(jù)學(xué)者的考證，早在20世紀50年代，國外就有將人工智能技術(shù)應(yīng)用于法律信息歸類、檢索、咨詢和裁判等領(lǐng)域的設(shè)想和嘗試。Lucien于1958年提出法律科學(xué)的信息化處理，Buchanan于1970年在《關(guān)于人工智能和法律推理若干問題的考察》一文中探討法律推理模型的可行性。此后，基于規(guī)則和案例的法律推理模型或?qū)＜蚁到y(tǒng)大量涌現(xiàn)，如用于分析公司稅務(wù)法的TAXMAM系統(tǒng)（1977年）、用于處理工人事故補償?shù)腎KBALSI系統(tǒng)（1989年）、用于處理離婚財產(chǎn)分割的Split-Up系統(tǒng)等（1995年）[9]。在本輪人工智能熱潮中，國外司法實務(wù)也在積極利用信息化手段開展網(wǎng)上立案、電子送達、在線審理等訴訟活動。如在美國紐約州，已經(jīng)有了相對健全的網(wǎng)上立案、送達系統(tǒng)，并允許在個別刑事及家庭法院的案件中，對一方當事人進行網(wǎng)上視頻溝通[10];也進一步發(fā)展出了為我們所熟知的協(xié)助處理破產(chǎn)案件的人工智能律師ROSS、輔助法官量刑的風(fēng)險評估軟件COMPAS、PSA和LSI-R。

國內(nèi)研究起步略晚。根據(jù)檢索，龔祥瑞、李克強在1983年發(fā)表《法律工作的計算機化》，前瞻性地提出要將正在興起的計算機技術(shù)全面地應(yīng)用于法律工作，克服人的偏見、沖動，并實現(xiàn)法律定性分析向定量分析的轉(zhuǎn)型[11]。錢學(xué)森將法學(xué)作為現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的一個部門，堅信現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)完全可以為法學(xué)研究和法制建設(shè)服務(wù)，在1985年全國首次法制系統(tǒng)科學(xué)討論會上，他從系統(tǒng)工程的角度闡釋了法制建設(shè)中的現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，并將主要設(shè)想歸納為六條：建立法制信息庫;在省、市、自治區(qū)一級建立法律咨詢的電子計算機處理中心;運用人工智能、知識工程和專家系統(tǒng)，把人的經(jīng)驗傳給電子計算機;系統(tǒng)辨識（其實是大數(shù)據(jù)分析）;用邏輯推理檢驗法律系統(tǒng)是否周密完善;建立法制和法治系統(tǒng)和體系[12]?，F(xiàn)在回過頭來看，實踐確實沿著他們的設(shè)想在發(fā)展。自20世紀80年代起，就陸續(xù)有了一些值得肯定的探索和實踐。例如，北大法律系留美回國教師張力行等人在1985年開發(fā)了“涉外法規(guī)查詢系統(tǒng)”，后來這一產(chǎn)品演化為著名的中國法律信息檢索系統(tǒng)“北大法寶”，此外還有上海法學(xué)研究者朱華榮、肖開權(quán)主持的“量刑綜合平衡與電腦輔助量刑專家系統(tǒng)”課題（1986）、武漢大學(xué)法學(xué)院趙廷光教授領(lǐng)銜開發(fā)的實用刑法專家系統(tǒng)（1993）[13]。至于法院方面，最早的報道可能來自山東省淄博市淄川區(qū)法院，其在2006年研制并使用“電腦量刑”軟件系統(tǒng)[14]。

近年來，隨著信息革命的深化，人工智能已經(jīng)成為新一輪信息技術(shù)革命的重心和“風(fēng)口”，加之中國在人工智能的資本、市場、技術(shù)、人才等方面的優(yōu)勢，頂層設(shè)計也希冀借此實現(xiàn)“彎道超車”。2016年7月出臺的《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》將建設(shè)“智慧法院”納入國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略，2017年4月最高人民法院隨即印發(fā)《最高人民法院關(guān)于加快建設(shè)智慧法院的意見》，周強院長更是在多個場合強調(diào)“信息化建設(shè)和司法改革是人民法院工作的車之兩輪、鳥之兩翼”。在前期信息化建設(shè)的醞釀和鋪墊下，如審判流程公開平臺、中國裁判文書網(wǎng)、執(zhí)行信息公開平臺、庭審直播平臺、訴訟服務(wù)網(wǎng)的逐步建成和開放，法院人工智能建設(shè)開始進入“爆發(fā)性增長”階段，并朝著“全業(yè)務(wù)網(wǎng)上辦理、全流程依法公開、全方位智能服務(wù)”的方向發(fā)展。其中，最全面最直接的莫過于杭州互聯(lián)網(wǎng)法院、北京互聯(lián)網(wǎng)法院、廣州互聯(lián)網(wǎng)法院的成立，將部分案件從線下審判搬到了線上，貫徹全程在線審理原則，健全和完善了互聯(lián)網(wǎng)案件審判格局，以及最高人民法院司法案例研究院、司法大數(shù)據(jù)研究院的設(shè)立運行和有中國人自己的“萬律（ Westlaw）”之稱的最大法律知識與案例應(yīng)用平臺——法信的上線。地方性的典型如江西收轉(zhuǎn)發(fā)E中心，集中于網(wǎng)上送達;北京睿法官、“上海刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)”（上海206），集中于智能裁判;蘇州中院依托語音識別、語音合成、語音轉(zhuǎn)換等技術(shù)支撐電子卷宗和數(shù)字法庭的發(fā)展，集中于庭審的同步留痕;江蘇法院12348公共服務(wù)平臺，集中于為群眾提供公共法律服務(wù)（如法律咨詢智能問答、法律服務(wù)智能導(dǎo)航、典型案例智能推送、法律風(fēng)險智能檢測、服務(wù)熱點智能感知等）;深圳市福田區(qū)法院的融平臺、以“余杭模式”為代表的道路交通事故損害賠償糾紛“網(wǎng)上數(shù)據(jù)一體化處理”，集中于多元化糾紛解決機制和社會治安的綜合治理[15]。與此相映照，各高校、科研單位也紛紛成立了相應(yīng)的研究中心，如中國人民大學(xué)的未來法治研究院、北京大學(xué)的法律人工智能實驗中心、中國政法大學(xué)的大數(shù)據(jù)和人工智能法律研究中心、西南政法大學(xué)人工智能法學(xué)院。在2020年的兩會上，最高人民法院工作報告五次提及“智慧法院”，認為智慧法院有力提升了審判質(zhì)效，強調(diào)其在疫情防控期間“大顯身手”。

（二）“善假于物”的幾個方面

按照馬克思主義的觀點，勞動或具體地說制造和使用工具是人類區(qū)別于動物的根本標志。而工具始終要和主體及其目的聯(lián)系在一起，方能獲得真正的理解。故分析司法人工智能熱，必然要觸及深層次的司法目的、價值和需求，盡管對此人們可能尚未有清晰、準確的體認。在本文看來，司法人工智能熱背后的“善假于物”既體現(xiàn)在對傳統(tǒng)司法價值旨趣和實際需要的回應(yīng)，也體現(xiàn)在全新的司法思維方式的變革和發(fā)展。

1.促進司法公正

從司法公正這一維度來看，規(guī)范或限制法官自由裁量權(quán)與努力做到裁判尺度的統(tǒng)一一直是司法的難題，它反映了人們根深蒂固的心理習(xí)慣和期盼。“如果有一組案件所涉及的要點相同，那么各方當事人就會期待有同樣的決定……如果不同，我胸中就會升起一種憤怒和不公的感覺;那將是對我的實質(zhì)性權(quán)利和道德權(quán)利的侵犯”[16]18。而反映這種期待的思考和努力也由來已久。培根饒有深意地提出“擅動界碑者必受詛咒”和“污染水源”的警示[17]，孟德斯鳩則更形象地形容“判決是法律的精確復(fù)寫，法官只需要眼睛，他只不過是宣告和說出法律的嘴巴”[18]。他們的思考源自西方政治權(quán)力分權(quán)制衡的理念和實踐，內(nèi)含政治架構(gòu)層面的技術(shù)方案。拉倫茨則從法學(xué)方法論角度提出他的方案：“使法官的決定空間（于此范圍內(nèi)，他只需要做決定）盡量縮小，這也是法學(xué)的任務(wù)之一。”[19]換言之，經(jīng)過嚴格的方法論訓(xùn)練，按照特定方法對實在法進行思想的詮釋和領(lǐng)悟，法官能夠很大程度上摒棄個性、避免恣意，確保裁判的客觀性[20]。

在人工智能時代，這種期盼似乎落在了“機器人法官”身上。這是因為，相較于人，機器不具備情感、意志，因而有望被用于克服人的偏見和情緒，嚴絲合縫地按規(guī)矩和程序辦事，從而滿足法律穩(wěn)定性、可預(yù)期性的要求，彰顯出司法公正。早在2006 年，山東省淄博市淄川區(qū)人民法院就有“電腦量刑”相關(guān)司法實踐。據(jù)稱，只需將被告人的犯罪情節(jié)輸入電腦程序中，計算機就會根據(jù)儲存的法律條文，對被告人做出適當?shù)牧啃?，量刑結(jié)果可以精確到日，從而實現(xiàn)量刑的數(shù)字化、精確化。時任刑庭庭長王紅梅直言：“我們搞這套系統(tǒng)的目的就是防止出現(xiàn)量刑畸輕畸重的情況。”[14]按照工具論的邏輯，“機器人法官”并不現(xiàn)實，且目前官方和學(xué)界也僅僅將人工智能定位為“輔助裁判或量刑”。盡管如此，司法人工智能還是開辟了實現(xiàn)司法公正的另一條路徑。如上所論，人工智能是基于大數(shù)據(jù)、算法、算力的機器智能，其根本在于大數(shù)據(jù)。從海量性（Vast）、多維性（Variety）、及時性（Velocity）的大數(shù)據(jù)所發(fā)掘出來的信息，既讓法官擺脫了小數(shù)據(jù)的局限經(jīng)驗和認知上的盲點，更讓當事人、公眾能夠在最大樣本范圍內(nèi)評判司法裁判，進而將司法與社會緊密地勾連在一起。如果說培根、孟德斯鳩從分權(quán)制衡的宏觀政治理念、原理論證了法官裁判的規(guī)范性、公正性，拉倫茨從法學(xué)方法論這一中觀角度對法官作出指引和規(guī)訓(xùn)的話，不妨說，司法人工智能將基于司法大數(shù)據(jù)（可以體現(xiàn)在法律規(guī)則、各種案例、審判流程、社會評價等各方面），從微觀角度提示、敦促落實裁判的具體過程和細節(jié)，進一步豐富和實現(xiàn)了宏觀的理念原理和中觀的法學(xué)方法論，同時反過來助力法院的科學(xué)化、精細化管理，強化法官為被問責監(jiān)督的可能性，讓司法責任制的落實有了更有力的“抓手”，這就從另外一個層面間接地促進了司法公正。

2.提升司法效率

相較于公正，司法人工智能的效率導(dǎo)向邏輯顯然更為強大。這是因為工具和效率本身就是“孿生”的，效率本身并無價值傾向，其實現(xiàn)和測量就要直接和容易得多。相反，司法公正更為復(fù)雜多元，且與社會還保持著動態(tài)的、內(nèi)在的博弈和平衡，是否可能、如何能夠?qū)⒐D(zhuǎn)化為相對精確的、可供計算的參數(shù)，法官如何作為變量參與其中，均是未解的難題。誠如有學(xué)者所言：“造成這種現(xiàn)象，顯然并不是因為法律人在價值觀上存在著高下之分，而是因為對于人工智能而言，去把握如何提高司法的效率，要比去把握如何實現(xiàn)司法的公平更容易?！盵21]

在我國目前的實踐中，司法人工智能也確實主要用來替代一些事務(wù)性工作，如法官助理或書記員訴訟材料的接收、通知的送達、身份的核驗，筆錄、卷宗的整理歸檔等，或者是在某些訴訟環(huán)節(jié)有所應(yīng)用，如網(wǎng)上立案、特定涉網(wǎng)案件的在線審理等，嚴格意義上說，這些替代只是體現(xiàn)了智能化的元素，并不涉及復(fù)雜的腦力勞動。更進一步的智能服務(wù)應(yīng)當是類案推送、智能裁判，即為法官推介相關(guān)的辦案參考或根據(jù)既往的大數(shù)據(jù)分析提供初步的裁判方案。在人案匹配失衡、法官超負荷工作的背景下，這種效率導(dǎo)向的司法人工智能應(yīng)用確實能夠有效地替代一些事務(wù)性工作或輔助一些復(fù)雜的判斷，從而讓法官的精力集中到更重要的分析和判斷中，更深入地看，因滯后于技術(shù)的傳統(tǒng)規(guī)則所帶來的效率困境也要靠技術(shù)本身予以化解，也即形成技術(shù)對技術(shù)的“降維打擊”。以消費者起訴網(wǎng)絡(luò)交易平臺經(jīng)營者的網(wǎng)絡(luò)購物糾紛的管轄權(quán)為例，如依消費者住所地確定管轄法院則將抬高網(wǎng)絡(luò)交易平臺經(jīng)營者的追償成本，如依平臺內(nèi)經(jīng)營者或網(wǎng)絡(luò)交易平臺經(jīng)營者住所地確定管轄法院，則又將抑制消費者維權(quán)、不合正義。跳出既有的管轄規(guī)則，確定涉網(wǎng)案件在線審理或許是值得探索的路徑。此外，如果我們對司法的理解不限于定分止爭層面，而是將其置于社會治理能力和治理體系中加以理解，就會獲得關(guān)于司法效率方面“善假于物”更高維度的認知。根據(jù)筆者對北京高院的調(diào)研，主管副院長和有的實務(wù)人士就認為北京地區(qū)民事法官年人均結(jié)案400余件，其中相當一部分集中在供暖合同糾紛、物業(yè)服務(wù)合同糾紛等法律關(guān)系相對簡單的案件，不堪重負。而通過大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)分析，此類糾紛集中在特定的區(qū)域，與物業(yè)管理、房屋產(chǎn)權(quán)狀況等密切相關(guān)，如能據(jù)此進一步分析成因，推動政府、法院參與協(xié)同治理和源頭治理，則可以從根源上減輕法官工作負擔，將其從“案海戰(zhàn)術(shù)”中解放出來，騰出更多更寶貴的司法資源處理其他更為重要的糾紛。不止于此，司法大數(shù)據(jù)分析和人工智能的相關(guān)推送等，也可以較為客觀中立地幫助當事人預(yù)測自己的訴訟，并尋找到最佳的利益平衡點，從而化解糾紛和減少社會運行成本。以大數(shù)據(jù)和人工智能支持的調(diào)研、新聞通報等也更好地延伸了法院的司法職能，指導(dǎo)相關(guān)行業(yè)、個人做出有利于自身和社會和諧的行為方式，如最高人民法院信息中心和最高人民法院司法案例研究院近期聯(lián)合發(fā)布的關(guān)于《網(wǎng)絡(luò)約車與傳統(tǒng)出租車服務(wù)過程中犯罪情況》的司法大數(shù)據(jù)專題報告就理性地緩解了行業(yè)和公眾的焦慮。

3.優(yōu)化法院管理

在推動法院科學(xué)化精細化管理方面，司法人工智能也可以有所作為。在以往的研究中，學(xué)界多聚焦于審判本身的公正、效率，而對于法院管理如何影響裁判等則缺乏應(yīng)用的關(guān)注，這與法院管理相對密閉、開展相關(guān)性分析的數(shù)據(jù)不足等因素密切相關(guān)。

伴隨著信息化的留痕，法院管理方面的大量實時性數(shù)據(jù)不斷生成，通過恰當?shù)乃惴?，完全有可能通過人工智能技術(shù)分析出法院管理是如何影響案件裁判效果的，從而更方便法院管理者、公眾更深切和清晰地認識其中的內(nèi)在機理。例如，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，可以科學(xué)而方便地計算出案件的成本收益。當然，這種本益分析并非經(jīng)濟學(xué)意義的，而是司法資源的投入（包括法官的辦案時間、警力物力的投入等）與社會效果（包括個案糾紛的解決、對社會的示范意義、對裁判規(guī)則的深化細化等）的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。在司法本益分析可視化可量化的基礎(chǔ)上，不僅能有助于法院管理者做出更科學(xué)有效的決策，重新優(yōu)化配置司法資源，亦有利于司法責任制的進一步落實。又如，司法本益分析可以作為法官績效考評體系設(shè)計的重要基礎(chǔ)和依據(jù)，相關(guān)具體指標（如調(diào)解撤訴率要求）與案件裁判效果的比對分析可以被管理者用來科學(xué)地設(shè)計績效考評體系。此外，基于本益分析的大數(shù)據(jù)驗證（如錯案率）也更為客觀實在，從而可以反過來促進法官提高裁判水平。正如有學(xué)者指出的：“通過實證研究對法官的裁判行為進行研究非常重要。構(gòu)建一種純粹、客觀反映法官裁判水平的評估體系，對提升法官裁判水平，具體落實司法責任制非常重要;同時，建造一個輔助系統(tǒng)，使法官裁判具有實時參照物，使同案同判可以在一個被論證了的客觀標準中進行?！盵22]

4.形成系統(tǒng)思維

需要特別指出的是，人工智能的司法應(yīng)用還具有突出的認識論意義，特別有助于法官形成系統(tǒng)思維，有機地融合以上三個層面的考量，更好地貫徹落實司法為民、公正司法的精神，努力讓人民群眾在每一個司法案件中感受到公平正義。

在馬克思看來，科學(xué)的認識過程是從“模糊的整體表象”（感性具體）到“抽象的片面規(guī)定”（理性抽象）再到“諸多規(guī)定的綜合”（理性具體）[23]。相對于個體經(jīng)驗而言，人工智能可以延展和處理更多的數(shù)據(jù)來獲得更全面、更豐富的信息，從而掃清認識的盲點、消除不確定性，其所獲得的是系統(tǒng)的認知，而不是片面的深刻。故可以說，司法人工智能是助推司法判斷從“抽象的片面規(guī)定”（理性抽象）邁向“諸多規(guī)定的綜合”（理性具體）的重要利器。借助司法人工智能有利于跳出法院自身立場進行換位思考，從而獲得更全面的認識：電子訴訟的廣泛開展以及網(wǎng)上訴訟服務(wù)中心的建設(shè)，使得當事人或者代理人在使用法院提供的各種訴訟服務(wù)的同時，其自身參與訴訟的各種信息記錄被存儲，將這些數(shù)據(jù)再一次與這個案件自身的數(shù)據(jù)相結(jié)合，將有助于我們在動態(tài)過程中去預(yù)測訴訟行為的走向，或者是從某一個方面去審視人民群眾在每一個司法案件當中是否感受到公平正義。可以合理地設(shè)想，借助于司法人工智能，司法過程的內(nèi)在機理可以展現(xiàn)得更為清晰和細致，司法的“法律正確”和司法與社會的契合度也將獲得更為精準的認知和評判，貫穿司法過程的案件審理、法院管理、公眾評判也將因此得以聚合和升華，司法功能也將獲得更高層次的質(zhì)的飛躍。

三、審判異化：司法人工智能的主要隱患

作為工具，應(yīng)用司法人工智能能夠達致以上各個層面的“善假于物”的效果。但人在用工具改造世界的同時，自身也被工具型塑，并始終存在著被異化的風(fēng)險。正如馬歇爾·麥克盧漢所言：“我們自身變成我們觀察的東西……我們塑造了工具，此后工具又塑造了我們。”[24]馬克思則從勞動角度提出異化理論，按照他的觀點：勞動是人的本質(zhì)力量對象化的一種活動，在本質(zhì)上是自由自覺的，通過勞動，人的智慧和體力都得到了發(fā)展，并由此而獲得幸福和愉悅。但異化勞動的結(jié)果卻是，人自身的工具化或由于過于依賴于工具而喪失了主體的自由自覺。而人本身的異化又必然導(dǎo)致人與人之間的異化，并加速了經(jīng)濟不平等和階級上的分化對立[25]。以上關(guān)于馬克思異化理論的兩個方面——主體性的喪失和人與人之間的異化，頗具啟發(fā)和警示意義，同樣可以適用于司法人工智能的應(yīng)用。

（一）技術(shù)主義對司法的俘獲

目前的司法人工智能熱主要是技術(shù)主義，體現(xiàn)為科技服務(wù)司法（網(wǎng)絡(luò)辦公等低層次的信息化建設(shè)）、科技支撐司法（以網(wǎng)上留痕為例的靜默監(jiān)管）、科技引領(lǐng)司法（以文書網(wǎng)上公開為例的服務(wù)大眾）、科技驅(qū)動司法（為司法改革賦能）等[26]，但如缺乏基于司法自身屬性的反思和規(guī)訓(xùn)，則易走向技術(shù)俘獲司法這一極端。

司法決策層認為，司法體制改革與法院信息化建設(shè)是并駕齊驅(qū)的，將其形象地比喻為“車之兩輪、鳥之兩翼”，并希冀通過“科技+司法”來實現(xiàn)中國模式的司法公正，如依托大數(shù)據(jù)的“類案推送”“類案類判”相當于產(chǎn)生了一種“現(xiàn)代新型判例法”，從而有可能超越西方既有的法治模式，為全球治理探索貢獻中國方案、中國經(jīng)驗[27]。這種技術(shù)主義的探索和努力值得肯定，但“并駕齊驅(qū)”式的預(yù)設(shè)，容易忽略更為根本性的命題——司法與技術(shù)的體用關(guān)系，以及由此而衍生出的一系列具體的問題。季衛(wèi)東在宏觀意義上批判指出：“各地、各機關(guān)介紹經(jīng)驗的重點其實已經(jīng)在不經(jīng)意間從司法體制革新悄然轉(zhuǎn)向司法技術(shù)革新?！盵13]從前文工具論的立場出發(fā)，人工智能技術(shù)最終要服膺于司法的根本屬性。這是因為，司法功能、司法程序的精巧設(shè)計體現(xiàn)了人類的政治文明和智慧，在相當長時期內(nèi)應(yīng)是相對穩(wěn)定的，人工智能技術(shù)只有在尊重和滿足于司法責任制的核心要求——讓審理者裁判、由裁判者負責，并在總體上契合司法程序意義上的被動性、公開性和透明性、多方參與性、親歷性、集中性、終結(jié)性時，才能發(fā)揮更大的正向作用。應(yīng)當看到，技術(shù)權(quán)力與司法權(quán)力在具體層面將存在長期的沖突和博弈，特別是片面的技術(shù)主義導(dǎo)向容易出現(xiàn)算法權(quán)力綁架司法權(quán)力、算法黑箱固化或放大司法不公等問題。如我國現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)法院主要是依托互聯(lián)網(wǎng)公司建立的訴訟平臺來運行的，在網(wǎng)上訴訟中，當事人各類信息（包括身份信息、證據(jù)信息）乃至審判秘密（如網(wǎng)上合議信息）為互聯(lián)網(wǎng)公司所監(jiān)控，不當操作或泄露就不再是危言聳聽，至少這也是理論上的風(fēng)險隱患。又如，我國法院主要依靠技術(shù)公司來合作開發(fā)司法人工智能，而技術(shù)公司的營利取向與法院的公共屬性并不完全兼容，對技術(shù)公司而言，求大求多求快消耗開發(fā)司法人工智能的公共資金反而是其正常的商業(yè)邏輯，加之法院缺乏既懂辦案又懂技術(shù)的復(fù)合人才，制約了一線法官難以將其司法需求真實、準確、有效地導(dǎo)入技術(shù)層面。幸運的是，學(xué)界對此已有所呼吁，王祿生指出：“需進一步喚醒對技術(shù)驅(qū)動型的司法現(xiàn)代化建設(shè)的危機意識，遏制不斷膨脹的片面技術(shù)理性主義，從而更加合理、謹慎地在司法場域中運用新技術(shù)，更加理智地看待和規(guī)約不斷擴張的技術(shù)權(quán)力?！盵28]而如何在實踐中對片面的技術(shù)主義導(dǎo)向進行糾偏，將是今后面臨的重要任務(wù)。

（二）對法官主體能動性的侵蝕

如果不能對人工智能和司法過程的性質(zhì)有正確而真切的認識，就容易走向“善假于物”的反面，導(dǎo)致司法人工智能對法官主體能動性的全面侵蝕。這種侵蝕源自其在應(yīng)用中的人機錯位和過度依賴，并體現(xiàn)在司法的各個領(lǐng)域和環(huán)節(jié)中。

法暨法治實踐是人類有意識的自覺活動，法的目的決定法律的生長方向，這是耶林對法學(xué)理論的重大貢獻。按照亞里士多德的“四因說”，正是居住目的本身（目的因）驅(qū)使圖紙設(shè)計（形式因）和工匠蓋房（動力因），使木料（質(zhì)料因）成為房子，而不是別的桌子或椅子[29]。如果把法律規(guī)則看作法治工程的“基本質(zhì)料”的話，包含了價值考量、政策訴求之法的目的則決定著法治工程的基本面貌。根據(jù)這一前提，承載法律適用之司法則是規(guī)范性和能動性相統(tǒng)一的過程。規(guī)范性要求法官以事實為依據(jù)、以法律為準繩進行裁判，不得隨性地“擅斷界碑”，且裁判的過程應(yīng)符合基本的程序要求、滿足邏輯一致性的要求。能動性則意味著裁判不僅僅是理性的計算，而是蘊含著一定的政策取向和價值訴求，形象地說，司法是有溫度的。兩者的統(tǒng)一性在于，司法溫度要借由法律適用得以呈現(xiàn)和保證，而在法律規(guī)范性的背后則“站著”司法予以支持和保障的政策要求、倫理道德等。相比人類而言，人工智能擅長于處理海量數(shù)據(jù)并進行理性計算，對于具體情境的代入、情感感知、價值判斷等其反而顯得“很低能”，上文關(guān)于人工智能并非有機智能的分析已對此進行了闡釋。故不能片面地聚焦于人工智能超過人類智能之處，也要認清人工智能的背后是人，而且有些事情人工智能自身或許永遠無法做到，比如情感、意志、價值、意義等。故，司法人工智能的關(guān)鍵就在于人工與智能的有效疊加，形成優(yōu)勢互補，達致“善假于物”。相應(yīng)地，類似于智能裁判的命題就非真正的命題或者說應(yīng)對其進一步加以限定，要在總體上讓其服膺于司法的根本屬性和法官的主體能動性，而在司法過程中涉及的理性計算，如新的關(guān)聯(lián)性的發(fā)現(xiàn)、關(guān)于裁判要素的分析報告等，則不妨交給司法人工智能，并由法官過濾、監(jiān)督后參考使用。

根據(jù)我國司法實踐的現(xiàn)實情況，對于司法規(guī)范性的強調(diào)要超過能動性。法官多秉持司法克制主義的一面，信奉培根的名言：“為司法官者應(yīng)當記住他們的職權(quán)是jus dicere而不是jusdare;是解釋法律而不是立法或建法……移界石者將受詛咒……一次不公的判斷比多次不平的舉動為禍尤烈。”[17]這是從立法權(quán)、司法權(quán)分權(quán)制衡意義上理解法官辦案的規(guī)范性，意在強調(diào)法官不得代替立法者擅做決斷以“污染水源”。但時代在變化，現(xiàn)代法治形態(tài)已從“法秩序的法治”“法統(tǒng)治下的法治”發(fā)展至“良序善治的法治”，且社會關(guān)系呈網(wǎng)格化、立體化之趨勢，社會連帶、社會合作之需求愈烈，法律的滯后性、不完備性等特征也日益突出。故從司法與社會互動的角度看，法官在某種情形下應(yīng)當像立法者一樣思考，以社會職責為本位，立足司法與社會互動的立場，運用司法智慧、法律原則“賦能于法律規(guī)范”以詮釋法治之“良善”，而不是局限于案件本身或“死摳”個別機械的條文[30]。早在20世紀20年代，卡多佐就在其著作《司法過程的性質(zhì)》中專辟一講——社會學(xué)方法和法官作為立法者，指出普通法系、成文法系中司法的這種相同傾向：法官在發(fā)現(xiàn)法律時必須進行的研究過程與立法者自身職責所要求的研究過程非常類似，要通過恰當?shù)囊?guī)則來滿足正義和社會效用的要求;當正式的法律淵源沉默無言或不充分時，法官應(yīng)當服從立法者自己來管制這個問題時將會有的目標，并以此來塑造他的法律判決。只不過，不同于立法的抽象性，司法過程要通過具體境況而啟動。當然，為了擺脫危險的恣意行為，法官的司法決定應(yīng)當矗立在客觀基礎(chǔ)之上[16]74-75。盡管限于政治體制、成文法傳統(tǒng)等因素，我國司法、法官的主體能動性空間有限，但這種趨勢是明顯的、相同的，而現(xiàn)代大數(shù)據(jù)、平臺經(jīng)濟、人工智能的發(fā)展則更強化了這一點，要求司法在個案裁判的基礎(chǔ)上，通過主體能動性回應(yīng)轉(zhuǎn)型期經(jīng)濟社會發(fā)展的需要，并在社會治理體系中發(fā)揮出更大的作用。法官的這種主體能動性確是時代所需，其該如何與規(guī)范性兼容也有待于司法各方面的探索和實踐。如法官審判思維要從純粹的規(guī)范法學(xué)升華到法社會學(xué)、法經(jīng)濟學(xué)層面，在大數(shù)據(jù)和人工智能時代，則還要發(fā)展和運用法統(tǒng)計學(xué)這一新型實證方法[31]去落實規(guī)范性和服務(wù)能動性。又如法官績效考評體系要從“泰羅制”“科層制”的模式中走出來，不能僅僅滿足于法院內(nèi)部管理效率的要求，而是要上升到接受社會評判和檢驗的高度，而且，這種評判和檢驗要融價值和實證于一體，避免泛化和虛無。讓不具備情感意識、尚無遷移學(xué)習(xí)能力的司法人工智能擔當此任，恐怕是不切實際的幻想。相反，它有可能進一步擠壓法官“司法勞動”所帶來的愉悅創(chuàng)意、社會認同，從而讓人驚訝于“機器的人化和人的機器化”，這是應(yīng)用司法人工智能所要著力避免的。從實體意義上看，這種人機錯位將造成法官、陪審員、法官助理、書記員關(guān)系定位的緊張，甚至也在悄然改變上下級司法機構(gòu)之間的獨立關(guān)系——既然司法人工智能導(dǎo)出來的是科學(xué)的、嚴格的客觀正義，那么，那些心存偏見和沖動的法官等又為何不能靠邊站呢？基于審判獨立的上下級法院的裁判也完全可以整齊劃一，審級制度的必要性和價值也將被撼動。從程序意義上看，司法被動性、公開性和透明性、多方參與性、親歷性、集中性、終結(jié)性等特征[32]也受到了威脅。如算法歧視會隱蔽地滲透到司法裁判中，并系統(tǒng)性、規(guī)模化地運作起來，司法的被動性或中立性也就在無意中被銷蝕了;算法的不可解釋性或算法黑箱則直接與司法的公開性和透明性相沖突，它削弱的不僅僅是法官的主體能動性，也包括訴訟各方的積極參與，從而使“看得見的正義”因為專業(yè)門檻或不可解釋性而存在被架空的風(fēng)險;在很多情況下，網(wǎng)上審理或異步審理所接觸到的證據(jù)并非原始證據(jù)，而是經(jīng)過信息化處理后的傳來證據(jù)，非物理空間上意義的現(xiàn)場性也削減了當事人之間的對抗性，從而在很大程度上背離了裁判者的親歷性或直接言詞原則;區(qū)別于法官的連續(xù)性、集中性審理，司法人工智能“分有”了法官的主體性，可能造成法官人工與機器智能的分離而不是融合，從而減損司法的集中性;基于司法人工智能的裁判如異化為機器判案，那么，當事人和公眾無疑會對司法的終結(jié)性產(chǎn)生強烈的質(zhì)疑。此外，即使是在司法的某些理性計算領(lǐng)域和規(guī)范環(huán)節(jié)，司法人工智能也未必完全可靠。基于數(shù)據(jù)取樣的偏差所得出的結(jié)論往往有一定的適用條件，對此，司法人工智能并不會自動告知，仍要依賴于法官的判斷、擇取和一定程度的加工。

（三）不平等的固化和放大

正如赫拉利所擔心和描述的，人工智能將進一步擴大主體間能力不平等，這已表現(xiàn)在輔助學(xué)習(xí)、研究、智能投顧、涉網(wǎng)行業(yè)與傳統(tǒng)行業(yè)等各個方面。人工智能的背后是人。人的主觀偏見會通過算法設(shè)計等融入和固化到人工智能中，并很難在短時間內(nèi)予以調(diào)整。從域外司法人工智能的應(yīng)用來看，這一問題已經(jīng)浮現(xiàn)。在威斯康星州發(fā)生的State v. Loomis一案中，法官使用COMPAS 作為量刑過程中的一個因素，被告和學(xué)者則批判法官本身并不真正理解和掌握此種AI和算法，而這可能導(dǎo)致種族歧視等社會問題[33]。這樣的擔憂不無道理。在法官未能真正理解人工智能的數(shù)據(jù)來源、算法設(shè)計時，其自然無從參與其中，這樣，司法權(quán)的中立判斷、平等保護職能也悄然地從法官手中轉(zhuǎn)移到了技術(shù)開發(fā)者那里。資本暨技術(shù)優(yōu)勢者也就可能利用此契機，自覺或不自覺地將有利于本群體或本階層但未必有利于整個社會的價值觀，溶解到“司法公器”中。不止于此，它還將經(jīng)由司法人工智能得以放大。與人的犯錯不同，人工智能的犯錯是大規(guī)模的、系統(tǒng)性的，而非個案的或局部的。在金融領(lǐng)域，這早有呈現(xiàn)。為確保在股市暴跌中第一時間止損，相應(yīng)的人工智能被設(shè)計出來。然而，這種不假思索地快速的自動操作往往導(dǎo)致更多的拋售，從而呈現(xiàn)出雪崩式股災(zāi)。在1987年11月的“黑色星期一”，紐約證交所就出現(xiàn)了上述情況，最后所有計算機操作都被迫改為人工操作。后來，盡管各大券商更新了智能程序，2001年“911”后的股災(zāi)、2008年金融危機的股災(zāi)、2010年金融危機后一次莫名其妙的股市暴跌，都被認為和智能炒股有很大程度的聯(lián)系[34]。對此，司法應(yīng)引以為戒，要充分意識到機器犯錯的特點，注重那些“致命的細節(jié)”，防止出現(xiàn)“失之毫厘、謬以千里”的被動局面。

這種偏見或不平等不僅僅內(nèi)嵌于司法判斷中，也體現(xiàn)在司法的具體過程中。當某方當事人利用司法人工智能主張訴訟請求、組織法律理由時，其所獲得的“庭審殺傷力”至少在外觀上要明顯強于傳統(tǒng)的另一方當事人，對其而言，司法人工智能是除法律知識之外的另一專業(yè)門檻。法官如不能在其間統(tǒng)籌衡量、平等保護，抗辯的空間將很容易被壓縮甚至于扭曲，一些原本可能憑借社會生活經(jīng)驗即能得出準確判斷的簡單問題，反而被搞成貌似復(fù)雜的專業(yè)問題，使當事人和公眾無從參與，司法民主也就被擋在這種專業(yè)門檻之外。這顯然不是我們期待的司法。作為復(fù)雜的活動，司法在總體上是專業(yè)化的，特別是裁判理路、法律適用方面的專門技能，但這絕不意味著司法是與世隔絕的“概念王國”。相反，就案件中所涉及的善良風(fēng)俗、交易習(xí)慣、社會生活常識和某些專門性、地方性知識，法官的判斷未必就優(yōu)于公眾或相關(guān)專業(yè)人士，特別是在一些家事糾紛、相鄰糾紛案件中，此時，法官恰恰要俯下身來求教論證、敏銳地捕捉“事實的原委”，并將裁判建立在這一堅實的基礎(chǔ)之上。此外，司法與生俱來的政治社會烙印又決定了法官的裁斷要契合主流正義、國家政策、價值共識乃至于抽象的人民情感，此時，不應(yīng)陷入“專業(yè)化的偏執(zhí)”，而是要以司法民主為格局和導(dǎo)向，將司法專業(yè)嫁接其中。從這個意義說，司法人工智能本身需要“去魅”并加以普及化，專業(yè)性膜拜、不當?shù)臄U大化應(yīng)用反而會妨害司法民主價值。在善假于物的大規(guī)模司法應(yīng)用中，司法人工智能實際上是公共品，自然要接受合法性審查和公眾的評判，特別是算法編程等要轉(zhuǎn)化為可以理解的自然語言。而法官也要有意識地平等地武裝當事人，讓司法人工智能的擴張理性地止步于司法民主的領(lǐng)地。

四、結(jié)語

技術(shù)和勞動工具的變革帶來經(jīng)濟基礎(chǔ)暨上層建筑的變化，是社會進步的重要因素。司法人工智能并非有機智能，在本質(zhì)上尚屬于工具，它能夠很好地滿足“善假于物”的種種內(nèi)在沖動，最大限度地解放“司法生產(chǎn)力”，這體現(xiàn)在司法公正、效率、管理和服務(wù)公眾等各個方面。但同時也要意識到司法人工智能這一工具所引發(fā)的異化風(fēng)險，特別是對法官主體能動性的侵蝕、不平等的固化和放大等。在司法人工智能這一技術(shù)“快變量”的沖擊之下，尤應(yīng)著眼于人性“慢變量”和其所延伸的司法根本屬性的反思，努力達致技術(shù)與思維的最佳耦合狀態(tài)。就總體設(shè)想而言，應(yīng)研究和厘定司法人工智能的理論極限和現(xiàn)實基線，提高基線、邁向極限。在理論極限方面，要在探索司法和人工智能契合點、全面系統(tǒng)梳理司法場景的基礎(chǔ)上，讓人工智能介入到其所擅長的理性計算領(lǐng)域，并服從于法官的主體性思考和價值判斷，消除算法歧視、算法黑箱所帶來的不平等。在現(xiàn)實基線上，則要大力發(fā)展司法大數(shù)據(jù)、積極轉(zhuǎn)變裁判思維，在數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的基礎(chǔ)上，注重大數(shù)據(jù)維度的多樣性、質(zhì)量的可靠性、獲取的便利性，讓裁判的基礎(chǔ)從有限視野、殘缺經(jīng)驗上升到更全面、更充分的新型法律實證層面，并在善良和公正的照耀下散發(fā)出新的更亮的光芒。概言之，在大數(shù)據(jù)和人工智能時代，要擁抱和審慎地對待司法人工智能，這將是法律和技術(shù)合作發(fā)展的重要課題。

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Abstract： Current artificial intelligence is essentially machine intelligence based on big data， algorithm and caculated force， not organic intelligence. Under background of the judicial artificial intelligence fever， we should stand in the position of instrumentalism and understand the two sides of judicial artificial intelligence dialectically -- good use of tools and alienation of trial. The judicial artificial intelligence can maximize the judicial productivity in terms of justice， efficiency， management and service to the public. But at the same time， it should be subject to the initiative of judges and fundamental nature of judicial systems in order to avoid the solidification and expansion of inequality. Correspondingly， we should embrace the judicial artificial intelligence but treat it with care， and explore the application road of judicial artificial intelligence between the theoretical limit and the realistic baseline.

Key words： Artificial intelligence; Judicial reform; instrumentalism; good use of tools; the alienation of trial; subjec initiative

（責任編輯 胡志平）