焦寶乾，趙 巖

法官思維屬于法律人思維的一種，也是其中最為典型的一種。學界對此已有諸多研究。近年來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)技術的運用及其對法學研究領域的廣泛滲透，司法人工智能問題成為學界研究的一大熱點話題。在此背景下，人工智能與法官思維的問題開始引起學界的注意。不過，這個主題只是初步引起注意，還有待于系統(tǒng)、深入的研究。本文即試圖做這種努力。本文的研究范圍限定于：圍繞人工智能對法官思維的影響予以系統(tǒng)探討，而不涉及“機器人是否會思考”這樣的問題。而且，即使是在此范圍內，鑒于法官思維本身涉及諸多議題，本文的研究依然是宏觀層面的，將會涉及法官思維類型的一些具體方面（盡管不會面面俱到）。

一、人工智能對法官思維的積極影響

目前，人工智能在我國司法領域的應用定位還屬于一種輔助性、參考性工具，只是為法官、干警、事務性輔助人員提供工作便利與行動參考，仍屬于一種材料準備型、文字模板型的人工智能。智能技術運用的領域大體涉及：電子卷宗隨案生成、智能庭審、推送法律法規(guī)類案、輔助生成法律文書、裁判偏離度預警。無論如何，在人工智能的輔助下，傳統(tǒng)審判將會發(fā)生深刻變革。在這里，算法扮演著重要角色，傳統(tǒng)的“判決”會很大程度上受制于算法決策。由此，人工智能會給傳統(tǒng)的法官思維帶來某些積極的影響與變化。

（一）豐富了法官思維研究的內涵

一般認為，法律人的職業(yè)思維是重要的職業(yè)技能之一，它不同于大眾思維，其中最典型的是法官思維。法律人思維包括多種類型。如學界研究涉及的具體法律思維有：體系思維、論題思維、涵攝思維、概念思維、類型（化）思維、論辯思維、衡平思維、順向思維、逆向思維（結果導向思維），等等。而且，法律人的思維方式包括以下特點：（1）運用法律術語進行觀察、思考和判斷；（2）通過程序進行思考，遵循向過去看的習慣，表現(xiàn)得較為穩(wěn)妥，甚至保守；（3）注重縝密的邏輯，謹慎地對待情感因素；（4）法律思維只追求程序中的“真”，不同于科學中的求“真”；（5）判斷結論總是非此即彼，不同于政治思維的“權衡”特點。

這是對法律思維比較有代表性的概括，同樣也適用于法官思維。但如今，在人工智能等高科技對法律與司法的影響下，法官思維范式和運作方式等都在發(fā)生諸多改變，由此而來的是司法范式轉型。有人認為，在互聯(lián)網(wǎng)時代的新形勢下，法官應善于將互聯(lián)網(wǎng)思維運用到審判實踐中，更好地落實司法為民、公正司法。互聯(lián)網(wǎng)思維是互聯(lián)網(wǎng)全方位滲透于人類社會各方面之后形成的一種思維特質，其包括用戶思維、簡約思維、極致思維等思維方式。其中，用戶思維強調“用戶至上”，指在價值鏈各個環(huán)節(jié)中都要“以用戶為中心”去考慮問題，只有深度理解用戶才能生存。這是智能技術影響下的法官互聯(lián)網(wǎng)思維。當然，類似的思維類型，還有“數(shù)據(jù)思維”“計算思維”等。近年來，這方面新的概念、提法令人應接不暇，但其能否真正成為法學界公認的法官思維，恐怕未必那么簡單。

但是，智能技術下的法律思維作為一個新問題，較大程度上豐富了法官思維研究的內涵。大數(shù)據(jù)時代最驚心動魄的挑戰(zhàn)，就是社會將從對因果關系的需要中解脫出來，而代之以簡單的相關關系?！皞鹘y(tǒng)的因果關系認知模式要求我們在探究事物之間的關系時，要定位到引發(fā)事物改變的確切原因，即‘為什么’；而大數(shù)據(jù)的相關分析則只需要知道二者是相關關系即可，至于二者哪個是因哪個是果則并不重要，避免了進行因果關系鏈條的無限回溯?！比绻f因果關系下，事物之間的關聯(lián)具有確定性的話，那么相關關系下則不具有此種確定性。因此，從傳統(tǒng)的因果關系認知模式到相關分析的認知模式，體現(xiàn)了思維方式的根本轉變。而人工智能的一個重要特征就在于，它關注相關關系，而不關注因果關系，這就帶來思維方式的轉變。

在數(shù)據(jù)與智能技術背景下，對事物的因果關系分析被相關性分析所取代。就法官決策來說，將開放的司法數(shù)據(jù)通過自然語言處理后，輸入機器學習的算法之中，然后得出一種或多種用于預測或預見案件勝訴或敗訴可能性的模型。這個算法的目標并非復現(xiàn)法律推理，而是尋找判決中各個參數(shù)間的相關性。事實上，機器學習算法能做的，只是通過一種自動化的方式用多種預設配置將一組觀測值（輸入值）與一組可能結果（輸出值）關聯(lián)起來。因此，大數(shù)據(jù)時代智能化司法決策所要處理的是各種相關的數(shù)據(jù)。這就給法官裁判活動帶來新的變化，并給法官思維以新的啟示。司法裁判中的相關性思維體現(xiàn)在：

第一，法官得以處理海量的案例數(shù)據(jù)來輔助裁判。在人工智能等高科技手段輔助下，司法的基本方式也為之一變。法官在職業(yè)活動中得以獲取跟待決案件相關的案例數(shù)據(jù)。讓收集的海量數(shù)據(jù)自己說話，以此可以有效緩解社會事實與法律規(guī)范之間相脫離的狀況，法律因果關系判斷中缺乏解釋力和說服力的情況就可以得到較好的解決。這也體現(xiàn)在近年來我國司法實踐中。人工智能、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代智慧科技手段的發(fā)展，不僅使得最高人民法院從海量的案例數(shù)據(jù)庫中抓取更多優(yōu)質案例成為可能，而且也使得指導性案例檢索、相似性比對與司法適用的準確度與效率的提高具備了可能性。而且，通過全量分析歸納推理有助于克服司法不確定性。當然，智慧司法在當前中國至少面臨兩個障礙：一是司法數(shù)據(jù)不完備，歸納推理的或然性大大增強；二是歷史裁決整體質量不高，這意味著智慧法院依據(jù)的數(shù)據(jù)質量不高，結論的可靠性也就大打折扣?？梢姡谀壳暗膶嵺`中，還存在一定技術上的不足。此外，基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫比對也構成大數(shù)據(jù)證據(jù)的證據(jù)方法之一。這在刑事司法中已有一定的運用。

第二，基于海量案例數(shù)據(jù)優(yōu)勢而來的其他司法實踐價值。對此，如有學者談到，相關性分析不僅能夠影響法律中因果關系的認定，還能夠對法律中的類推有所借鑒。大數(shù)據(jù)中相關性分析之所以能夠為法律因果關系認定和法律類推提供啟示，在于其建立在海量數(shù)據(jù)之上的基礎優(yōu)勢，以及數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)關聯(lián)性分析科學方法所帶來的對于事實與操作標準的有效解釋和處理。由此，相關性思維能否成為一種可能的法官思維類型？其與傳統(tǒng)上的法官思維是何種關系？對此，新近已有人認為大數(shù)據(jù)時代對于裁判思維的最大挑戰(zhàn)，就在于用相關性思維去取代理由思維。如果說建立相關性是數(shù)據(jù)計算的目標，而理由思維對應于論證說理活動的話，那么它的危險就在于試圖以數(shù)據(jù)計算取代論證說理。這種做法，將導致對司法裁判中的因果關系和歸責關系的雙重無視。隨之有學者提出較為謹慎的看法：“即使是在大數(shù)據(jù)時代，相關關系也無法取代因果關系成為裁判的基本思維模式。首先，要重新理解因果關系及其與相關關系的關系。”對這個主題還可以在實證層面去進行探討。由于事實認定要求的是強因果或完全因果關系，故大數(shù)據(jù)分析證明不應只涉及相關性的淺象，還需直擊因果性的深核。當前司法實例中，大數(shù)據(jù)分析證明大多仍停留在相關性分析的弱關聯(lián)程度，僅僅證成了一個變量的變動可能引發(fā)相關變量不特定變化，而往往沒有證成涉爭因素之間變與不變的絕對趨勢。就本文主題而言，相關性思維依然是個開放的新問題，還需要隨著以后相關實證資料的豐富，進一步予以研討。

（二）有助于提升法官的邏輯思維

邏輯是法律的內核，沒有邏輯就沒有真正意義上的法律。邏輯完全有能力在法律的核心問題的研究中發(fā)揮重要的作用。在司法中，法官裁判必須遵守邏輯。法官思維作為一種專業(yè)思維方式，本身就具有極強的邏輯性，而智能技術的運用則進一步提升了法官思維的邏輯性。

其一，人工智能工作機理本身即契合于法官邏輯思維。人工智能工作機理之一的符號主義（symbolicism）又被稱為邏輯主義（logicism），其認為：“只要給計算機建立完備的邏輯運算體系，按照演繹毆的原理就可以使計算機模擬出人類的智能。”按照人工智能符號主義工作機理發(fā)展出的專家系統(tǒng)，是當下人工智能與法律結合的主要模式。人工智能符號主義的基礎是數(shù)理邏輯，著重于演繹邏輯方法，主張“認知就是計算”，而計算必然需要符合邏輯。更重要的是，“符號主義的算法設計與法教義學的思維方式有著最明顯的表面相似性，兩者都試圖在封閉的自我指涉內實現(xiàn)融貫性與確定性?！痹缭跈C器學習出現(xiàn)之前，符號主義的編程方法就被用來開發(fā)法律專家系統(tǒng)，由法律專家提供法律概念、分類和推理方面的知識，由程序員將這些知識編寫成計算機代碼，供人們搜索法律知識，尋找法律問題的答案。我國人工智能與司法相結合的工作機理仍然是符號主義。人工智能與我國當下法院建設的全方位結合，法官進行案件審理將得到人工智能系統(tǒng)的全方位輔助，所有審判信息都被進行了數(shù)字化的處理。這種輔助超強的邏輯性也會對法官思維產生影響，并進一步增強法官思維的邏輯性。人工智能與法律邏輯的交叉發(fā)展所呈現(xiàn)出的法律智能邏輯，“深化人們對法律推理性質、要素和過程的認識”。人工智能能夠模擬法律推理，深化人們對法律推理性質、要素和過程的認識，同時，還能夠表達和刻畫法律論證中的非形式邏輯，對法律證成、法律檢索、法律解釋、法律適用等活動進行邏輯分析，從而為掌握法律推理的過程和規(guī)律，提供邏輯模型和實驗手段。

其二，人工智能技術有助于排除法官決策中的直覺與偏見，合乎邏輯地作出理性判斷。法官思維需要兼顧邏輯與經驗因素。如有學者所論：“在理想狀態(tài)下，法律是用經驗浸潤過的邏輯，也是用邏輯規(guī)整過的經驗。但現(xiàn)實的法律世界存在大量未經邏輯規(guī)整的經驗，也存在許多未經經驗浸潤的邏輯。法律的算法化其實是在倒逼法律人更加精準和體系化地表述法律知識?！比斯ぶ悄堋⒋髷?shù)據(jù)為法官思維的邏輯性提供了技術支持。“相對于個人直接經驗及個人獲取間接經驗的有限性，大數(shù)據(jù)分析為法官提供了來自互聯(lián)網(wǎng)的全量數(shù)據(jù)信息和海量‘數(shù)據(jù)經驗’歸納，讓法官對案件情況有了更精準和更客觀的認識?！贝罅繉嶒炓驯砻鳎喝斯ぶ悄芟到y(tǒng)在信息篩選、知識記憶、分析判斷、邏輯推理、高速總結歸納等方面都具有人類法官無法比擬的優(yōu)勢。人工智能系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)采集、整理、分析、綜合、推理，能夠對每個案件進行評估，總結出具有普遍性的裁判規(guī)則和標準指引，幫助司法者有效克服個案裁判過程中的各種不確定因素，依法、全面、規(guī)范收集和審查證據(jù)，統(tǒng)一司法尺度，最終得出令公眾和當事人信服的裁判結果。因此，人工智能系統(tǒng)在實現(xiàn)司法統(tǒng)一與公正、提升個案裁判的信任程度上會比人類法官做得更好。2017 年成立的上海市“刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)”在對上海市上萬份刑事案件進行“深度學習”后，已經具備初步的證據(jù)信息抓取、校驗和邏輯分析能力，海量數(shù)據(jù)經過萃取歸納分析能夠給法官提供更加客觀、確定性的指引。在審判過程中，法官需要對證據(jù)的相關性、合法性進行判斷時，辦案系統(tǒng)能夠對證據(jù)完整性及矛盾點自動審查、判斷，及時發(fā)現(xiàn)、提示證據(jù)中的瑕疵和證據(jù)之間的矛盾，從而幫助法官克服證據(jù)采信過程中的各種不確定性，提高證據(jù)審查判斷的科學性和準確性。智能技術的開發(fā)需要遵循嚴格的邏輯，而法官作為智能產品的使用者，必然需要運用嚴謹?shù)倪壿嬎季S去處理案件，其邏輯思維能力也會隨之得以提升。

（三）拓展了法官類比思維的技術運用

嚴格來說，這里的類比思維屬于如上邏輯思維的一種類型，但是鑒于這一思維在人工智能司法中的典型性與普遍性，有必要單獨予以探討。在司法中法官經常需要檢索與參考類似案件?！芭袛囝愃瓢讣且粋€理性思考的過程。類比推理作為一種理性的思考方式，是人們判斷類似案件的重要方法。”與類比思維密切相關的推理形式是類比推理。國外人工智能與法律（artificial intelligence and law）研究中，比較早開發(fā)出的成果即涉及案例之間的比對。應用于司法案例，計算機模擬法官的裁量思維，通過比對案例與之前案例在案例事實和所適用法律的異同，利用人工智能模型的自學習功能，建立裁量系統(tǒng)（decision making）或專家系統(tǒng)（expert system），預測出新案例的裁量結果。人工智能可廣泛運用于類比推理，并使相同點和不同點重要性結論可視化在判斷是否應當參照援引指導性案例時，通常需要遵循以下步驟：（1）識別一個權威的基點或判例；（2）在判例和一個問題案件間識別事實上的相同點和不同點；（3）判斷是事實上的相同點還是不同點更為重要。美國學者研發(fā)出的“海波系統(tǒng)”（HYPO）就是依據(jù)這種類比推理的理念設計的。當今人工智能法學研究中，基于案例的推理（case-based reasoning）即體現(xiàn)了類比推理思維?；陬惐人季S的智能技術已開始運用于當前的司法工作中，有如下三種：

一是類案檢索。隨著人工智能信息檢索技術的日趨完善，這一技術也被用于我國司法中。2020年《最高人民法院關于統(tǒng)一法律適用加強類案檢索的指導意見（試行）》規(guī)定，對于特定案件法官應當進行類案檢索。法官還需要對類案檢索的情況進行說明或者制作專門的類案檢索報告。按照類案檢索制度，法官應當將待決案件與檢索結果進行相似性識別和比對，確定是否屬于類案。全國各地法院大多為法官提供了類案檢索的智能輔助系統(tǒng)或技術支持，例如，天津市法院的員額法官可以通過“天津法院案件信息管理系統(tǒng)”檢索全市法院關聯(lián)案件，通過“中國裁判文書網(wǎng)”和“法信”檢索類案；蘇州市中級人民法院建設的智能研判系統(tǒng)和具體案件裁判模型，智能研判系統(tǒng)自動向法官推送案例、法條等參考資料；具體案件裁判模型是以海量司法大數(shù)據(jù)作為參照和計算依據(jù)，為法官提供類案判決結果作為參考，還具備重大偏離預警功能。當然，也要看到，在司法實踐中，法官尤其是基層法院的法官，還沒有完全形成適用指導性案例的裁判思維和習慣，類推裁判思維并非我國法官慣常的思維模式，今后這方面還需要改進。

二是類案推送。推送與檢索是兩個不同的概念：一是語義差別；二是行為差別；三是結果差別。與類案檢索技術相比，類案推送技術為案件相關人員精確地識別、查找、篩選出與待決案件相關的指導性案例提供了極大的方便，即類案推送技術不僅可以憑借事實進行相似案例查找、識別，而且還能夠通過算法系統(tǒng)主動推送相關指導性案例。近年來，我國司法中開始引入這一技術。為了更好地啟動司法人工智能研究工作，中國電科與最高人民法院信息中心等組建了中國司法大數(shù)據(jù)研究院，并與最高人民法院聯(lián)合推出類案智能推送系統(tǒng)?！邦惏钢悄芡扑拖到y(tǒng)”實現(xiàn)了類案快速查詢和智能推送。這一技術對統(tǒng)一法律適用，提升司法智能化水平具有重要意義，但該技術的推廣及有效運用還有待時日。

三是偏離度提醒系統(tǒng)。隨著法官知識的代碼化和算法化，司法中的智能系統(tǒng)在不斷被開發(fā)出來。如果說類案推送系統(tǒng)是自動將類似案件推給審理特定案件的法官，那么，偏離度提醒系統(tǒng)則會提示主審法官和法院領導某一草擬的判決書與類似案件的判決嚴重偏離。在智慧法院的背景下，法官避免判決結果對自己產生不利影響的主要機制之一是減少自己的判決與類似案件的偏離度，將判決穩(wěn)妥地安置在類案的參照系之中。這是近年來我國司法責任制中的一項重要舉措，對統(tǒng)一法律適用，保障司法公正具有重要實踐價值。

總之，如上智能系統(tǒng)及技術在司法中依托法官的類比思維原理，并在運行中都有助于強化法官的這一思維。作為一種專業(yè)性比較強的職業(yè)思維技術，也可使法官免受外部標準評判，對法官而言也是一種很好的保障。

二、人工智能對法官思維的消極影響

傳統(tǒng)上人們對司法特征的一般理解，同時也密切關乎法官裁判思維特征，比如司法的被動性、公開性、公正性、透明性、親歷性、終局性等特征，但在人工智能技術背景下，這些特征會受到諸多影響與挑戰(zhàn)。例如：“由于人工智能裁判的對象是代表計算機語言的符號，計算機算法則代表了人工智能的裁判思維。……人工智能的裁判思維（算法）實際上是預先編制好的，裁判只是在執(zhí)行既定的運算程序而已。這意味著，人工智能裁判帶有明顯的封閉性特征?！奔热徊门谢顒邮窃诩榷ǖ乃惴ㄏ逻\行，那么就是在封閉的程序中進行，因而傳統(tǒng)上司法的公開性就會明顯受到影響。此外，算法歧視會隱蔽地滲透到司法裁判中，并系統(tǒng)性、規(guī)?；剡\作起來，司法的被動性或中立性也就在無意中被銷蝕了。而且，算法黑箱與司法的程序性、公開性理念相背離，算法歧視與司法公正性理念相背離?？梢姡瑐鹘y(tǒng)上對法官思維而言很重要的一些特征，在智能技術背景下均需要重新予以思考。在司法中，算法技術確實存在契合難題。有學者提出，應用于司法實踐中的算法系統(tǒng)存在三個方面的問題：一是法律要素難以數(shù)據(jù)化；二是算法系統(tǒng)難以取代法律思維；三是規(guī)則代碼化與數(shù)據(jù)采集存在偏差。伴隨人工智能在司法中的運用，不可避免地會出現(xiàn)某些負面影響乃至可能出現(xiàn)的隱患與弊端。

（一）帶來了法官職業(yè)理性思維的減退

司法裁判強調法官的親歷性，這指司法人員應當親身經歷案件審理的全過程，直接接觸和審查各種證據(jù)，特別是直接聽取訴訟雙方的主張、理由、依據(jù)和質辯，直接聽取其他訴訟參與人的言詞陳述，并對案件作出裁判。而計算機無法直觀感知，不具有親歷性所要求的這種能力。一來計算機不會有目的地審查證據(jù)，發(fā)現(xiàn)證據(jù)疑點。二來計算機所接觸到的證據(jù)已經是被形式化了的“二手證據(jù)”，本質上還屬于傳統(tǒng)的“書面審查”。最關鍵的是，計算機只能識別符號，而無法“看見”紛繁的物證和神態(tài)各異的證人。就智能技術下的法官裁判而言，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)，而是經過信息化處理后的傳來證據(jù)，非物理空間意義上的現(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。法官借助于不具親歷性的計算機來辦案，其職業(yè)理性無形中就會大打折扣。

而且，有學者研究發(fā)現(xiàn)，隨著網(wǎng)絡媒介的司法應用程度不斷加深，法官職業(yè)理性減退現(xiàn)象時有發(fā)生。例如，自2014年裁判文書網(wǎng)上公布以來，大量判決書被發(fā)現(xiàn)、被公開指出含有錯別字和錯誤陳述。2014年10月13日，江蘇省南通市中級人民法院對46份瑕疵裁判文書予以曝光，“通中民終0327號判決書將‘不計免賠’寫成‘不計免陪’、通中民終0914號判決書將‘披露’寫成‘批露’、通中民終1305號判決書將‘脅迫’寫成‘協(xié)迫’……”，等等。當然，這里涉及的智能化程度尚低，甚至有人認為不過是法官的馬虎態(tài)度，但也不能不說：這是伴隨電腦技術而來的法官職業(yè)理性的某種減退。尤其是，在目前案多人少的形勢下，法官在繁重的工作中，很難不為這種新媒介技術引入“歧途”。何況，實踐中的司法大數(shù)據(jù)還經常存在不明確、不及時、不完整現(xiàn)象，數(shù)據(jù)質量有待提高。因此，伴隨這種有各種瑕疵的智能技術而來的是：法官職業(yè)理性能力出現(xiàn)減退，這一現(xiàn)象值得深思。

（二）加深了法官思維的價值偏見

在技術上，人工智能司法系統(tǒng)的設計者、研發(fā)者或操作者，都有可能將自身或自身認同的價值取向滲透到其所設計、研發(fā)或操作的人工智能系統(tǒng)中。在數(shù)據(jù)的選用和處理過程中，技術人員發(fā)揮著舉足輕重的作用：選擇數(shù)據(jù)集，進行數(shù)據(jù)的清洗和去噪，決定數(shù)據(jù)標記和分類方法等。無論采集、處理和分析任何一環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯誤，都可能產生無可逆轉的偏差和傷害。如亞馬遜公司在2014年開發(fā)一套“算法篩選系統(tǒng)”，由于該公司整體員工構成以男性為主，訓練該算法系統(tǒng)的“老師（簡歷數(shù)據(jù)）”因此就帶有很強的男性偏好。用臉書（Facebook）創(chuàng)辦人扎克伯格的話來說，我們正在進入“算法”而不是法律統(tǒng)治人的時代。而算法在表面上就缺乏法律的無偏私性和一般性：它毫不遮掩地服務于設計者植入其中的目的?？梢?，算法技術帶來的未必都是法律人所期待的公平與公正。在相關技術的使用上，帶來的這種弊端不可不予以警覺與防備?！八惴ㄆ缫暋币呀浽诙鄠€領域出現(xiàn)，使得人們對這種由于尖端技術導致的不公正性的救濟難度將直線上升。而且，若是人為對人工智能進行濫用，可構成刑事犯罪。對此，更應予以警惕。

當人工智能系統(tǒng)應用到司法裁判中，無形中會增加法官思維中的價值取向或者價值偏見。人工智能輔助裁判系統(tǒng)將潛移默化地塑造了法官的前見。在法官對原始材料進行研讀并形成初步判斷前，人工智能輔助裁判系統(tǒng)就已經為他提供了一個基于機器學習和分析所得出的結論。但這就有悖于法官思維的獨立性與公正性。而且，相對于法官思維中的價值偏見，人工智能中的價值偏見更加隱蔽，對案件裁判的影響更加直接，甚至能夠披著技術公正的外衣體現(xiàn)價值偏見，其背后依然會受到設計者的價值偏見影響。眾所周知，人們對任何事物的認識和研究都容易形成“路徑依賴”，這種“路徑依賴”也是一種價值的偏見。人工智能研發(fā)者在研究開發(fā)人工智能系統(tǒng)時，是以自己認為重要的維度去思考人工智能的算法，人工智能司法系統(tǒng)經過諸多條件假設并最終確定輸出數(shù)據(jù)時，已經在無形中決定了算法的走向?？梢哉f，人工智能司法系統(tǒng)以更加隱蔽的方式增加了法官思維的價值偏見。在將人工智能技術應用于司法時，對此應予警覺。

（三）助長了法官的機械思維

法官作為理性人，甚至可能在某種程度上比普通人更加“精于算計”，在司法責任制的高壓下、在社會環(huán)境對法律監(jiān)督日益深入的當下，從趨利避害的角度出發(fā)，法官更加傾向于進行機械法律形式主義思維。一些學者和法官都認為，法官必須抑制自己的情感與個性，只要輸入案件事實和法律條文就能輸出司法判決，法官的思維是機械運行，不逾雷池半步。這種機械的法律形式主義思維可能成為法官進行“自我保護”的“最優(yōu)”選擇。當下在我國智慧法院的建設中，人工智能日益介入法官的思維，通過類案推送、智能審判系統(tǒng)等得到一些運用。雖然這拓展或加深了法官思維的廣度或深度，但它又在某種程度上固化了法官的思維。當前人工智能與司法的結合中出現(xiàn)了一種趨向，即“希冀用現(xiàn)代科學技術來取代應該系統(tǒng)理性籌劃的體制性、機制性問題”，其中最為典型的就是法官績效考評智能系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過對案件評價指標、權重指標等方面進行細分、賦權和測算，并通過特定算法對法官案件審理的績效進行評定。法官績效考評智能系統(tǒng)通過精密的計算、智能的評定，將法官思維固化在了特定的指標和數(shù)據(jù)上。而法官作為精于算計的理性人，出于顯性或隱性的追求指標的排名沖動，法官也會從已經固化的指標、權重出發(fā)進行思維。法官一旦研究確立了自身在庭審過程中精致、細心的策略行動，其必然會一以貫之該項策略行動，從而使得庭審過程高度趨同，由此，庭審僅僅是流水線上的流程操作，不再針對不同案件的特異性而進行聚焦。此外，出于人的惰性，法官思維會自覺或不自覺地與人工智能的裁判結果趨同。法官思維在傾向機械法律形式主義思維的基礎上，也被人工智能裁判所“綁架”而更加的固化。

在司法中，格式化、固定化的機械思維將導致排斥法律方法及自由裁量的運用。對此，有學者認為，人工智能的功能在于保障法律論證、推理、判斷以及決定的客觀性和中立性。“原本期望通過人工智能排除主觀因素對法律解釋和法律議論的影響，結果卻很可能是把法律解釋、特別是法律議論本身給排除了，使得法律判斷成為一種基于算法的冷冰冰的機械性行為?！钡词乖谌斯ぶ悄軙r代，解釋、推理等法律方法的價值依然應予重視。與法律方法的運用相關的法官裁量權亦有繼續(xù)存在的必要。

（四）遮蔽了法官思維的獨立性

按照通常理解，法官獨立進行思維并作出判斷，是司法活動的一個基本要求。但隨著人工智能技術在司法中的滲透與擴張，法官能否進行獨立的思維與判斷，就成為一個值得探討的問題了。在相關技術可能的情況下，法官就有可能將原本需要反復權衡或者自由裁量的問題交由人工智能輔助裁判系統(tǒng)決策。一言以蔽之，法官的獨立思考和判斷即使已被人工智能所遮蔽，卻依然對此一無所知。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果異化為機器判案，那么，當事人和公眾無疑會對司法的終結性產生強烈的質疑。也就說，在智能技術下，法官的主體性會受到減損，獨立性會因為技術的使用而大打折扣。這樣就可能出現(xiàn)法官依賴甚至過度依賴人工智能裁判系統(tǒng)而怠于甚至放棄自身的思考，對技術的依賴一定程度上會遮蔽法官思維的獨立性。

而且，法官思維的獨立性還以決策體制上的獨立為前提。但在人工智能科技條件下，由于技術研發(fā)等因素帶來決策主體多元化。如季衛(wèi)東所言，“讓人工智能自動生成判決、根據(jù)大數(shù)據(jù)矯正法律決定的偏差等做法勢必形成審判主體的雙重結構甚至導致決定者的復數(shù)化，事實上將出現(xiàn)程序員、軟件工程師、數(shù)據(jù)處理商、信息技術公司與法官共同作出決定的局面?！边@一說法也體現(xiàn)于我國目前智慧法院的建設實踐中。技術研發(fā)需要法官參與，但其也只是其中之一。在多元主體參與決策格局下，法官的獨立性就需要重新反思。技術在輔助法官決策的同時，其實也在部分“侵蝕”或“分有”法官的主體性，法官思維的獨立性勢必受到挑戰(zhàn)。不僅如此，這還會給法律方法、司法倫理等帶來一系列連鎖反應。但是，至少到目前為止，人工智能在司法中的運用最終還是離不開法官。至今人工智能依然被定位為裁判的輔助。

三、人工智能助力法官思維的優(yōu)化路徑

如欲緩解甚至克服如上人工智能運用給法官思維帶來的弊端，讓這種高科技真正助力法官裁判，促進法律統(tǒng)一適用，提升司法效能，基于現(xiàn)有條件，本文提出如下對策：

（一）加強人工智能與司法的技術融合

在人工智能等高科技滲入司法決策的背景下，在相關技術研發(fā)之際，即應充分加強人工智能與司法的技術融合。一方面，法律人要積極參與人工智能科技研發(fā)?！凹夹g具有初始設定的鎖定性和后續(xù)發(fā)展的難以逆轉性，如果法律人不從一開始就參與法律技術的底層設計，參與打造體現(xiàn)司法正義價值的數(shù)字基礎設施和算法，那么未來的已然成型的技術化司法就將是難以被人類、至少難以被法律人所控制的司法?！绷硪环矫?，要實現(xiàn)如上融合，也需要人工智能科技專家充分顧及相關科技在法律領域運用的特殊性及規(guī)律性，按照司法活動的要求進行技術研發(fā)。實現(xiàn)人工智能與司法的深度融合是一項復雜的系統(tǒng)工程，需要多方合力，通盤規(guī)劃。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上，讓人工智能介入到其所擅長的理性計算領域，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)、積極轉變裁判思維，在數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的基礎上，注重大數(shù)據(jù)維度的多樣性、質量的可靠性、獲取的便利性。就當前我國智慧法院建設而言，智慧司法的技術困境之化解與人工智能的技術突破緊密相關，技術問題在多數(shù)時候還應當由技術自身來解決。為防范智慧司法引發(fā)機械決策和裁判的后果，應當避免完全按照業(yè)務需求去尋找技術，這種思路要求根據(jù)業(yè)務邏輯來定位適用的技術。因此，加強人工智能與司法的技術融合，對于克服前面提及的人工智能技術帶來的法官機械思維與價值偏見都有助益。人工智能與司法彼此進行技術融合需要一些實際舉措，比如，這一技術融合亟須解決對算法決策進行法律規(guī)制的問題。如“美國康斯威星州訴盧米斯”案（Wisconsin State v.Loomis）中，被告認為州法院使用Compas算法模型具有不可解釋性，違反了正當程序原則，其裁決不足以使人信服，于是向州最高法院上訴?？梢姡斯ぶ悄軙r代司法信任重塑，關鍵在于基于算法決策的智能系統(tǒng)如何最大程度促進司法專業(yè)性和司法公正性。另如，在我國目前案例指導制度構建與完善中，也要注重判例適用的法律技術與科學技術的深度融合。今后，案例指導制度還需要跟人工智能技術深度融合，才能打造出更加符合司法實踐需求的裁判智能輔助系統(tǒng)。

（二）注重人工智能司法中法官的主體性作用

從根本意義上，人工智能司法涉及的是人和技術之間的關系問題，而這也是抽象的人工智能哲學問題，但這里不進行哲學探討。在法律人工智能研究中，比較集中探討的是人與算法的關系?！叭吮仨毷撬惴ǖ牧⒎ㄕ吆涂刂普?，法律的算法與算法的法律不應成為一個閉環(huán)，它們中間必須有人作為起點和終點。要將社會生活的復雜事實帶入一定的法秩序，規(guī)范塑造者需要在相關事實和基于規(guī)范文本的秩序標準之間保持‘目光之往返流轉’。能夠做到這一點的只有訓練有素的法律人。”這關乎對人工智能的定位，主流看法是：輔助法官裁判。域外經驗表明，依靠法官自主裁判，而將大數(shù)據(jù)技術作為輔助工具，是彌補大數(shù)據(jù)機械裁判的有效方法。由德國人工智能技術在刑事案件辦理方面的運用模式可以看出，其將智能系統(tǒng)JURIS 定位為輔助審判，法官掌握裁量自主權，大數(shù)據(jù)作為工具聽命于法官。而英國的智能審判輔助系統(tǒng)則會提醒法官在裁判前檢視證據(jù)鏈是否已經形成，還需要補充哪些證據(jù)材料?？梢?，只有發(fā)揮智能審判的輔助作用，才能使司法裁判提質增效，實現(xiàn)公正。主流的看法強調人工智能司法中法官的主體性作用，而不是相反，這是因為：

其一，避免司法異化的需要。在人工智能司法中，所要強調的是“司法”，強調司法主導性。之所以強調司法主導性，正是基于對司法異化的擔憂，包括：技術改革簡單替代司法改革，以至于最終偏離司法改革的目標；壓抑而不是更有效地發(fā)揮法官的主體能動性。尤其是，在司法人工智能技術尚不成熟的階段或在開創(chuàng)性司法裁判的場景中，不適當?shù)貜娀痉ㄈ斯ぶ悄軐Ψü俚募s束，必將損及法官的主體能動性和更高層次的善良公正。這是我們應當著力避免的。因此，科技手段的研發(fā)需要以服務于司法為目的，以法官的主體性為前提。

其二，司法活動得以正常開展的需要。人工智能技術研發(fā)無法繞開法官的主觀性與主體性。比如，完成判決書的撰寫，實際上蘊含了非常復雜的司法裁判過程。技術手段可以幫助法官尋找法律、發(fā)現(xiàn)法律，但事實判斷和說理釋法終歸還需要作為人的法官來作出，且不可替代。只有充分發(fā)揮法官的主體性與能動性，才能避免前述智能技術可能帶來的職業(yè)理性的減退、機械思維等弊端。

（三）發(fā)揮法律方法在人工智能與法官思維結合中的作用

法律方法是法律人司法經驗總結和積累的結晶，法官思維是由法律方法來體現(xiàn)的。法官思維尤其體現(xiàn)在裁判文書中對各種法律方法的運用，作為最典型的半結構化數(shù)據(jù)——裁判文書是我國目前司法人工智能系統(tǒng)研發(fā)的數(shù)據(jù)來源，因此司法人工智能系統(tǒng)的研發(fā)本身就體現(xiàn)著對法律方法的學習和應用。人工智能法律系統(tǒng)若要在司法中發(fā)揮輔助作用，其核心問題在于如何運用各種現(xiàn)代科技手段去準確、高效地模擬法律人在處理案件時對法律方法的運用，即人工智能介入司法的主要方式是通過模擬“像法律人一樣思考”（think like a lawyer）的過程，實現(xiàn)對辦案人員的輔助。如果說法律方法是法律人依據(jù)法律和運用法律去解決各類案件的思維規(guī)則，那么人工智能法律系統(tǒng)就是模擬法律方法運行的科技手段。在人工智能條件下，法官依然需要進行價值判斷與法律方法的操作，獨立的法官思維依然不可或缺。

基于已經公開的裁判文書進行大數(shù)據(jù)分析而建立的司法人工智能系統(tǒng)，雖然本身就是對法律方法的學習，但依然缺少對法律方法的深度學習。法律方法的深度學習是司法人工智能的基礎，理解裁判文書中體現(xiàn)出來的法律方法并尋找隱含其中的法官思維，是實現(xiàn)司法人工智能化的關鍵。只有提取實用、科學、專業(yè)的法律方法，并將法律方法與人工智能有機結合起來，才能將人工智能的模型與算法應用到司法問題上來。因此，應有意識地重視法律方法在人工智能與法官思維結合中的作用，以此克服人工智能給法官思維可能帶來的某些消極影響。

結語

法官思維是個傳統(tǒng)上得到不少研究的主題，但如今在人工智能、大數(shù)據(jù)等高科技的強大影響下，法官思維的內涵、形式與模式等都在并將繼續(xù)發(fā)生某些變化。人工智能對法官思維的積極影響值得繼續(xù)發(fā)揚，并更多應用于人工智能司法中。而人工智能對法官思維可能帶來的消極影響則需要充分預估，用前瞻性的眼光盡量去減少或消除，這是目前擺在法學研究者面前一項不可回避的課題。人工智能對法官思維的影響是一個牽涉面廣且很重要的一個實際問題。本文對此做了初步探討，希望引發(fā)人們的重視及進一步探討。