周燦

(三峽大學(xué) 法學(xué)與公共管理學(xué)院, 湖北 宜昌 443002)

智慧法院建設(shè)是本輪司法改革的重點工作之一,電子卷宗、庭審語音識別、數(shù)字化辦公系統(tǒng)已普遍運用于司法機關(guān)的日常工作?！邦７ü佟敝悄苎信邢到y(tǒng)、“206”刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)、“類案智能推送系統(tǒng)”等智能輔助辦案系統(tǒng)也逐漸進入人們的視野。目前,司法裁判智能化的基本步驟為:首先,將海量司法數(shù)據(jù)進行自然語言處理;其次,選擇與司法智能裁判相匹配的機器學(xué)習(xí)算法;再次,通過算法得出一種或多種能夠預(yù)測訴訟案件結(jié)果的模型。機器學(xué)習(xí)算法的工作原理并非法律推理,而是通過搜索并匹配裁判文書中各個參數(shù)來完成裁判模型的構(gòu)建工作[1],因此,情節(jié)特征自動提取和判決結(jié)果自動關(guān)聯(lián)是目前司法人工智能系統(tǒng)的基本工作原理,其實質(zhì)是通過自動化程序?qū)⒂^測值(輸入值)與一組可能結(jié)果(輸出值)自動匹配。關(guān)鍵詞的勾選和事實情節(jié)的概括描述直接決定了自動匹配的過程和結(jié)果,而這一工作目前依賴于人工完成,也就是說人工智能裁判的起點還是人工而非人工智能[2]。司法人工智能雖然能夠高效解決許多基礎(chǔ)性的簡單問題,但本質(zhì)上,它仍然是個“嗷嗷待哺的嬰兒”,需要“人工”對其進行“知識投喂”,而現(xiàn)階段“知識投喂”也正處在試驗性階段。未來,誰都無法準(zhǔn)確預(yù)測司法人工智能的發(fā)展軌跡,司法人工智能的發(fā)展存在著各種困難以及不確定性。

一、人工智能融入司法裁判的現(xiàn)實困境

(一)法官獨立性、親歷性及司法莊嚴(yán)將受到嚴(yán)峻挑戰(zhàn)

司法裁判的形成依賴于規(guī)則與法官的共同作用。通過審判,法官運用法律推理技術(shù)將抽象性的法律規(guī)范與具體性、經(jīng)驗性的生活事實相連接,最后得出終局性的裁判結(jié)果[3]。其形成過程被司法制度解釋為“以事實為依據(jù),以法律為準(zhǔn)繩”,被法學(xué)理論定義為“法律涵攝”。不論司法制度如何復(fù)雜,法學(xué)理論如何抽象,司法裁判最初的出發(fā)點還是具體的、經(jīng)驗性的生活事實。沒有事實就沒有審判依據(jù),沒有事實,審判就沒有任何意義。因此,在傳統(tǒng)的司法裁判過程中,審判程序的起點,即法庭調(diào)查,受到法官相當(dāng)程度的關(guān)注。案件事實是司法裁判的邏輯起點,任何類型的裁判都必須將案件事實的認定作為中心任務(wù),進而實現(xiàn)司法正義。值得注意的是,事實認定的復(fù)雜程度遠遠超越法律適用。研究顯示,導(dǎo)致案件被改判或撤銷的因素中,事實認定不當(dāng)導(dǎo)致改判或撤銷的案件數(shù)量遠大于法律適用錯誤[4]。一般而言,事實存在客觀事實和法律事實兩種形式,客觀事實本質(zhì)上是一種生活經(jīng)歷,呈現(xiàn)為一種可感知的具體過程[5],而司法程序中的事實則呈現(xiàn)為法律事實,它是各方主體在法律意義上再現(xiàn)具體生活經(jīng)歷的過程,該過程以生活事實為基礎(chǔ),同時,也體現(xiàn)了不同主體對生活事實的感受、理解和評價。因此,不論是事實發(fā)現(xiàn)還是事實論證都不可避免地依賴法官的自由心證,證明邏輯除了依賴邏輯規(guī)則,很大程度上還依賴于經(jīng)驗。正如霍姆斯所言,“法律的生命從來都不是邏輯,而是經(jīng)驗”。然而,人工智能介入司法審判將直接導(dǎo)致法官主體地位受到威脅,法官的獨立性和親歷性都將受到巨大挑戰(zhàn),如果毫無節(jié)制地在司法裁判中使用人工智能技術(shù),法官地位將不可逆轉(zhuǎn)地發(fā)生極大動搖,司法的權(quán)威性、莊嚴(yán)性將受到極大損害。

當(dāng)前,智審系統(tǒng)在道路交通事故糾紛、金融借貸、民間借貸等簡易案件的裁判中開始獨立發(fā)揮裁判作用。浙江省高級人民法院組織研發(fā)的“鳳凰金融智審”系統(tǒng)已經(jīng)能夠在真實訴訟環(huán)境下實現(xiàn)對金融借款案件的全流程獨立審判。不可否認,智能審判系統(tǒng)的功能提升確實有助于提升司法效率及司法社會效能,法院及法官也越來越傾向于將智能審判系統(tǒng)應(yīng)用于真實法庭審判情境,但智能審判與法官審判結(jié)合的背后卻暗含了審判權(quán)的雙軌模式[6]。如果法官依據(jù)人工智能的審判結(jié)果作出司法裁決而不是依據(jù)自身的裁判邏輯,那么很可能產(chǎn)生司法責(zé)任制被架空的風(fēng)險。法官過度依賴人工智能作出裁決必將導(dǎo)致審判行為責(zé)任難以判定。其中的主要問題在于,當(dāng)法官依據(jù)人工智能輔助意見作出錯誤決策時,是否需要對該案承擔(dān)責(zé)任?如果法官參考或直接采納人工智能輔助意見作出司法裁決,那么最終決策混合了機器決策和法官決策,當(dāng)這種決策導(dǎo)致裁判錯誤時,如何判定裁判主體是否具有重大過失進而導(dǎo)致裁判錯誤就變得十分復(fù)雜?！皩徟姓咄ǔｋy以審查機器算法的正當(dāng)性,即便獲得計算機專家的幫助,也有可能受制于當(dāng)時科技水平而不能及時查證”[7]。

(二)“機器人法官”的判決難以獲得社會大眾的理解與認可

司法裁判的本質(zhì)是一種判斷權(quán),更是一種釋法說理活動,法官在處理案件時不僅必須依法得出公平正義的裁判結(jié)果,而且更要為自己所得出的裁判結(jié)果承擔(dān)論證責(zé)任[8]。這種論證既包括事實論證,也包括法律適用論證。論證的受眾首先是訴訟參與人,其次是司法職業(yè)共同體,最后是社會公眾。法官必須以事實論證和法律適用論證來接受司法機關(guān)內(nèi)部的制度性檢驗以及法律人和社會公眾的非制度性檢驗。檢驗結(jié)果直接關(guān)系到法官本人、法院組織的公信力以及司法權(quán)威。在此前提下,任何法官都必將竭盡全力得出其本人認為最公平、正義的判決結(jié)果。然而,當(dāng)前人工智能的主要工作機制是機器數(shù)據(jù)分析,其決策模式為通過關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的搜索、匹配,實現(xiàn)“分析過去的數(shù)據(jù),作出當(dāng)下的裁判”[9],該決策模式的具體表現(xiàn)——“算法”,對此,社會大眾難以理解,更難以發(fā)自內(nèi)心的認同。且“算法”作出決策的依據(jù)及過程都無法以可視化的方式展現(xiàn),使得裁判結(jié)果對于社會大眾來講變得“玄之又玄”。如果直接將人工智能裁判結(jié)果作為實際案件的判決結(jié)果,大眾將面臨“法不可知則威不可測”的恐慌。同時,人工智能裁判本身是計算機程序裁判,如果發(fā)生冤假錯案,如何追責(zé)也會成為一個需要制度明確的重大問題。因此,司法人工智能無疑將在未來很長一段時間內(nèi)主要致力于司法裁判內(nèi)在規(guī)律的發(fā)現(xiàn),并為法官、檢察官、律師等法律人提供司法決策選項[10]。

(三)價值判斷和道德推理難以納入算法程序

司法裁判在本質(zhì)上是一種判斷權(quán),判斷權(quán)行使的前提是“以事實為依據(jù),以法律為準(zhǔn)繩”,行使的結(jié)果應(yīng)當(dāng)“讓人民群眾感受到公平正義”[11],這意味著司法判斷權(quán)的行使必須合法,同時也必須合理,不僅要追求形式正義,更要追求實質(zhì)正義。這就意味著裁判過程中不僅要有邏輯推理,而且要有價值判斷。但目前的算法程序基本工作原理是依靠數(shù)據(jù)喂養(yǎng)發(fā)現(xiàn)和總結(jié)相關(guān)關(guān)系或者規(guī)律,無法進行價值判斷和道德推理[12]。而道德推理、價值判斷恰恰是最應(yīng)為裁判者所珍視的司法技能。法律作為一種行為規(guī)范,“應(yīng)當(dāng)效力”具有無條件和普遍義務(wù)的絕對含義,特定情形中是否適當(dāng),有必要通過考慮案件情形的各個方面與所有潛在的可選規(guī)范來做出裁決[13]。這似乎與人工智能的工作原理相悖。相比于綜合考慮案件情形的各個方面,人工智能更擅長的是用符號表達語言,并基于符號的固定性精準(zhǔn)定位關(guān)鍵詞并尋找與之相關(guān)的情節(jié),但是,缺乏人類法官在裁判案件過程中的推理和論證能力。從現(xiàn)有技術(shù)的實踐來看,司法人工智能無法完成法官裁判思維模擬,而更重要的方面是,法官獨立性、親歷性及司法莊嚴(yán)將受到嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在當(dāng)前的司法人文環(huán)境下,大眾更難以從心理上接受“機器人法官”所作出的裁判結(jié)果。因此,不論關(guān)鍵性的具有強大推理論證能力的算法是否被突破,社會公眾及法律職業(yè)群體都無法放棄其一直以來對司法裁判的理解及價值實踐。但不能否認和回避的是,科技創(chuàng)新帶給法律行業(yè)的沖擊已經(jīng)現(xiàn)實發(fā)生,人工智能融入司法裁判引發(fā)的革命性變革也將如期而至。

二、人工智能融入司法裁判的實踐路徑

目前,法院系統(tǒng)案多人少已成為全國性的現(xiàn)象,甚至已經(jīng)上升為我國司法領(lǐng)域內(nèi)的一對基本矛盾[14]。僅僅依靠傳統(tǒng)的手段工具、方式方法、體制機制已經(jīng)難以根本性解決案多人少、審判監(jiān)督這類基本難題。因此,要全面提升法院系統(tǒng)現(xiàn)代化能力,數(shù)字化、人工智能化改革勢在必行[15]。有觀點認為,在人工智能輔助審判的定位之下,法官角色很可能由“裁判者”演變?yōu)椤安门薪Y(jié)果的確認者”,且在人工智能做出的“裁判結(jié)果”約束之下,如果法官不具有很強的自主性,很難挑戰(zhàn)人工智能做出的“裁判結(jié)果”[16]。也有觀點認為,如果僅以現(xiàn)有案件的司法裁判結(jié)果作為人工智能的學(xué)習(xí)范本,那么,再度依據(jù)該范本形成的模型所做出的裁判結(jié)果無異于對以往裁判結(jié)果的自我復(fù)制[17]。這不僅不利于司法裁判技術(shù)的革新,而且,更可能產(chǎn)生架空二審及再審程序的惡果。盡管存在負面的聲音,但毋庸置疑的是,任何工具都有其自身的優(yōu)勢和局限性,其使用都會產(chǎn)生正、負兩方面的效果,司法人工智能也不例外。效果預(yù)測、評價的價值在于斧正司法人工智能的定位及發(fā)展進路,明確建設(shè)的正確架構(gòu)?？陀^認識并理性對待是探尋司法人工智能合理發(fā)展進路的基礎(chǔ)和前提。

(一)以平臺化整合及無紙化改革為出發(fā)點

隨著數(shù)字賦能的不斷深入,算法的改進和迭代將推動人工智能技術(shù)在司法領(lǐng)域不斷拓展,越來越多的司法輔助事務(wù)、類核心事務(wù)甚至是核心事務(wù)將被司法人工智能所輔助或替代。未來法官的主要工作可能由個案審理轉(zhuǎn)變?yōu)橥愋桶讣门幸?guī)則的提煉以及法律知識圖譜的構(gòu)建。未來的司法運行模式也將發(fā)生深刻變革,這不僅體現(xiàn)在辦案流程上,也體現(xiàn)在案件監(jiān)督管理上[18]。這意味著,在一定程度上,司法人工智能不僅將重塑司法運行模式,而且將重塑司法組織架構(gòu)。實現(xiàn)司法人工智能化不僅需要技術(shù)支撐,而且需要具備人工智能化運行的特定條件。技術(shù)支持的完備需要時間,運行機制及司法組織架構(gòu)的準(zhǔn)備和調(diào)整也需要時間,公眾接受司法人工智能深度參與具體司法活動更需要時間,因此,做好近期的分階段實施計劃比展望遠期的規(guī)劃圖景顯得更加重要和富有意義。只有走好當(dāng)下的路,才有機會走未來的路,實現(xiàn)了“司法信息化”才有機會挑戰(zhàn)“司法人工智能化”。法院平臺化整合、無紙化改革不僅是為了便利群眾參與訴訟打破物理空間的束縛,也不僅是為了便利法官審理案件打破紙質(zhì)卷宗的束縛,而且更是為了將來“司法人工智能化”積累數(shù)據(jù)和知識能力。只有當(dāng)數(shù)據(jù)積累達到一定數(shù)量及質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)時,才有可能驅(qū)動司法人工智能算法模型的形成,而只有構(gòu)建出可靠的算法模型,司法人工智能化的大門才能被真正打開。這一切的邏輯起點無疑就是數(shù)據(jù)本身,獲取海量司法活動數(shù)據(jù),獲取真實有效的海量司法活動數(shù)據(jù),是打開司法人工智能化大門的鑰匙。而真實有效司法活動數(shù)據(jù)的獲得必須以平臺化整合及無紙化改革為出發(fā)點。但需要注意的是,雖然,足量可靠數(shù)據(jù)疊加靈活自然語言處理能力能夠賦予司法人工智能準(zhǔn)確、高效處理各種復(fù)雜法律事務(wù)的基本能力,但是,司法人工智能直接應(yīng)用于司法裁判領(lǐng)域仍存在很大的不確定性,仍然需要人類法官在事實認定及法律適用方面嚴(yán)格把關(guān)。

(二)以法律規(guī)范作為司法人工智能的底層架構(gòu)

司法人工智能系統(tǒng)應(yīng)用于具體案件的前提是在“資源-邏輯-表現(xiàn)”三個層次上與制定法保持一致。目前的司法裁判智能化系統(tǒng)主要建立在裁判文書之上,不論是機器學(xué)習(xí)還是算法模型生成均以裁判文書為基礎(chǔ),一方面,裁判文書作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存在來源單一、數(shù)據(jù)量不足的問題;另一方面,電子化裁判文書來自于不同歷史時期,在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)方面可能出現(xiàn)不同時期的文書對同類社會事實做出不同法律判斷的情形,且文書本身以文字呈現(xiàn),通過文本轉(zhuǎn)化挖掘后的數(shù)據(jù)精確性極易折損,為完成文本降噪而進行的數(shù)據(jù)清洗會不可避免地再次降低數(shù)據(jù)精確性,由此,看似嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠嬎闾幚磉^程也會由于一次次的數(shù)據(jù)處理而變得缺乏準(zhǔn)確性。除上述兩方面問題之外,更值得重視的一點是,裁判文書在我國并非法律淵源之一,即使是最高人民法院發(fā)布的指導(dǎo)性案例,在司法審判過程中也屬于“參照適用”,而不同于法律規(guī)范的“必須適用”[19]。相關(guān)細則明確規(guī)定,在審理類似案件的過程中,應(yīng)當(dāng)參照指導(dǎo)性案例的裁判要點作出裁判,應(yīng)當(dāng)將指導(dǎo)性案例作為裁判理由引述,但不作為裁判依據(jù)引用。由此可見,在法律適用方面,法律規(guī)范的適用應(yīng)優(yōu)先于裁判文書所記載的指導(dǎo)性案例。與此相沖突的是,司法人工智能需要海量案例作為學(xué)習(xí)材料,指導(dǎo)性案例的數(shù)量遠遠不能滿足機器學(xué)習(xí)及模型構(gòu)建的需要,故供司法人工智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)、建模的案例絕大部分為普通案例,并非最高人民法院所發(fā)布的指導(dǎo)性案例。由于裁判文書所記載的非指導(dǎo)性案例不屬于“有效力的法律表現(xiàn)形式”[20],既不能被同類案件參照適用,更不能視作法律規(guī)范被直接適用。因此,以裁判文書為基礎(chǔ)構(gòu)造的司法人工智能系統(tǒng)直接應(yīng)用于司法裁判領(lǐng)域似乎缺乏合法性支持。

法律規(guī)范本身作為司法裁判法律依據(jù),具有基礎(chǔ)性和決定性的作用,構(gòu)建法律規(guī)范本身的算法模型對于司法人工智能的發(fā)展或許具有更為重大的意義。原因在于,我國屬于成文法國家,法律幾乎都體現(xiàn)在制定法及規(guī)范當(dāng)中,以法律規(guī)范作為司法人工智能的底層架構(gòu)不僅與我國現(xiàn)有的法律制度體系的相符合,而且也與法教義學(xué)的方法論相契合。法律作為規(guī)則,不僅可以邏輯的表達,而且可以演繹的推理,因此,用計算機構(gòu)建制定法算法模型具有更大價值。屆時,人們只需要將事實情況輸入計算機程序,程序即可識別相關(guān)規(guī)則并決定規(guī)則的條件是否得到滿足,最后根據(jù)適用或不適用的規(guī)則得出法律適用推理的結(jié)果[21]。但法律規(guī)范本身屬于復(fù)雜文本,具有模糊性、語義歧義、句法歧義,以及解釋的復(fù)雜性。語義的模糊性和歧義作為法律不確定性的來源之一,在法律規(guī)范數(shù)據(jù)化過程中將造成極大障礙。目前,解決這一問題的思路通常是通過知識圖譜技術(shù)獲取詞語之間的邏輯關(guān)聯(lián)來解決語言層面上的模糊性及歧義問題[22]。而解釋的復(fù)雜性作為法律不確定性的另一個來源,在算法處理上更為復(fù)雜。“為了將制定法解釋的法理模型應(yīng)用于具體情形,人們不得不將基于規(guī)則、案例和潛在社會價值的推理與立法目的相結(jié)合”。而這還不夠,“至關(guān)重要的是,推理者需要提出或考慮支持和反對一種解釋的論證。解釋過程的每一步都涉及做出和評估各種類型的論證”[23]。

(三)以法律知識圖譜構(gòu)建及法律解釋為主要任務(wù)

以法律規(guī)范作為司法人工智能的底層架構(gòu),需要以知識為中心[24]。因此,法律規(guī)則體系的整合,構(gòu)建法律知識圖譜是人工智能應(yīng)用于司法領(lǐng)域的先決條件。知識圖譜是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫,以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系,“實體-關(guān)系-實體”是其基本組成單位[25]?！皩嶓w”與“關(guān)系”相互聯(lián)結(jié)所構(gòu)成的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)則是其表現(xiàn)形式。因此,不論何種類型的知識圖譜均表現(xiàn)為“實體”與“關(guān)系”的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),法律知識圖譜也不例外。雖然法律條文已全面電子化,裁判文書網(wǎng)、庭審直播網(wǎng)已經(jīng)儲存了具備海量特征的司法大數(shù)據(jù),圖文及語音識別技術(shù)也具備了一定的分析解讀能力,但是,司法大數(shù)據(jù)的堆積并不能直接生成以“實體”和“關(guān)系”為內(nèi)容的法律知識圖譜。法律知識圖譜的構(gòu)建必須經(jīng)歷信息抽取——知識融合——知識加工的過程,而這一過程也需要遵循既定規(guī)則。在以法律規(guī)范為底層架構(gòu)的司法人工智能系統(tǒng)建設(shè)中,知識圖譜的形成應(yīng)依據(jù)實體法規(guī)范的結(jié)構(gòu)以及訴訟審理結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)形成。以民事法律為例,應(yīng)按照請求權(quán)基礎(chǔ)、要件事實、證明責(zé)任、抗辯為核心要素進行層層解構(gòu)[26],而這一過程不僅需要人工智能的參與,更需要司法專業(yè)人員長期、穩(wěn)定的知識及智慧投入。

法律解釋的復(fù)雜性在一定程度上也會影響法律規(guī)范算法模型的形成。為減弱法律解釋復(fù)雜性對算法模型的影響,麥考密克和薩默斯曾經(jīng)試圖確定制定法解釋論證的層級,以達到統(tǒng)一法律解釋的目的。其將制定法解釋論證的層級分為四層:第一層建立在語言學(xué)之上,來自法規(guī)的普通含義或技術(shù)含義論證;第二層建立在系統(tǒng)性之上,來自語境協(xié)調(diào)、先例和類比論證;第三層建立于目的或評價之上,來自目的和實質(zhì)理由的論證;第四層是跨類別式的,包括來自意圖的論證。作為一種釋疑活動的法律解釋與作為一種規(guī)范性活動的法律解釋,其直接目的都是明確法律文本的意義。盡管法律解釋還具有實現(xiàn)個案公正等間接目的,但就構(gòu)建法律規(guī)范的算法模型而言,法律解釋的目的不僅是明確法律文本的意義,更重要的價值在于發(fā)揮價值填補的功能[27]。這意味著,在知識圖譜構(gòu)建過程中,需要法官窮盡畢生所學(xué),在專業(yè)精神和極致理性引導(dǎo)下對司法人工智能的社會合意性及有效性進行解釋與整合,其間,法官不僅需要人工矯正數(shù)據(jù)偏差,而且需要通過法律解釋技術(shù)對案例數(shù)據(jù)參照加以權(quán)衡,甚至還需要將具體裁判解釋與算法檢驗相關(guān)聯(lián)[28]。

法律知識圖譜的構(gòu)建與法律解釋在司法人工智能領(lǐng)域應(yīng)用的主要目的是使人工智能揚棄人類語言的模糊性、歧義性。通過對法律規(guī)范本身以及已判決案例的識別、歸類、匹配,從而降低甚至無限接近地消除算法模型中的不確定因素。這項工作的意義還不止于此,司法人工智能通過數(shù)據(jù)標(biāo)注識別、案件要素抽取、知識圖譜構(gòu)建而完成的算法模型,使“人工智能法官”能夠突破法官個體的有限能力與經(jīng)驗,擁有超越歷史上任何一位法官或法學(xué)專家的法律研究力、法律解釋力以及司法裁判力[29]。

三、結(jié)語

“司法判決之所以是正義的,不僅在于它是法官依法作出的,還在于它以適當(dāng)?shù)姆绞匠尸F(xiàn)出背后的理由?！盵30]裁判作為一種復(fù)雜的思維活動,通過事實論證和法律適用論證承載著實現(xiàn)公平正義的厚重理想。這種理想之所以厚重,是因為它具有的終局性和權(quán)威性,可能改變當(dāng)事人的生活狀態(tài),甚至是一生的命運。因此,審慎的態(tài)度和求“真”的精神應(yīng)貫穿于司法裁判活動的整個過程。人類面對司法裁判的態(tài)度和精神決定了不論未來司法人工智能發(fā)展到何種水平,法律事實認定的司法權(quán)應(yīng)當(dāng)牢牢掌握在人類法官手中,這不僅關(guān)乎于促進法官對證據(jù)的自覺審慎思考,而且關(guān)乎于司法公信力和神圣感。同樣,在法律適用論證過程中,不能因為司法人工智能只能識別相關(guān)關(guān)系,不能推理因果關(guān)系就忽視其在促進統(tǒng)一法律適用標(biāo)準(zhǔn)、實現(xiàn)司法公正方面的巨大價值,更不能因為司法人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)便利化的裁判就放棄作為法官自主思考、獨立裁判的權(quán)利。人類法官與司法人工智能之間似乎天生存在緊張關(guān)系,但他們之間不是非此即彼的關(guān)系,而是共生和相互促進的關(guān)系。

人工智能的出現(xiàn)對傳統(tǒng)法律主體制度、權(quán)利制度和責(zé)任制度都帶來了極大的沖擊[31],實現(xiàn)人工智能融入司法裁判作為一個重大問題,需要在理論研究和司法實踐中不斷探索,這一探索需要制度層面、實踐層面和社會層面的深度交互、配合。因此,給予相關(guān)部門研究、討論、探索、實踐的時間,給予社會大眾認知、了解、理解、接受的時間具有獨特的價值和意義。