隨著繁簡分流改革的推進(jìn)，人工智能在該領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，并逐漸建立了完善的配套設(shè)施與專業(yè)人員隊伍，其研究成果和實踐經(jīng)驗也逐漸受到關(guān)注。但是，在保障繁簡分流的公正性上并未達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，仍然存在運行不透明、結(jié)果難以檢驗和推廣等不足。為了在繁簡分流中有效利用人工智能，我們應(yīng)當(dāng)優(yōu)化人工智能繁簡分流程序，建立人工智能的監(jiān)督機(jī)制與制裁措施，并且設(shè)立全國統(tǒng)一的分流數(shù)據(jù)庫與甄別關(guān)鍵詞，以實現(xiàn)人工智能應(yīng)用于繁簡分流中提高效率與保證公正的雙重目的。

一、基于人工智能的民事訴訟繁簡

分流改革意義

（一）我國繁簡分流改革路徑

我國民事訴訟繁簡分流的探索已有40余年的歷史，關(guān)于繁簡分流的立法與規(guī)定從無到有，再到逐漸健全。2020年，最高人民法院發(fā)布了《民事訴訟程序繁簡分流改革試點方案》，提出要將人工智能等現(xiàn)代科技手段融入繁簡分流改革的全過程。這表示我國從國家層面提出要應(yīng)用科技手段推動繁簡分流改革。在實踐中，各地法院陸續(xù)開展試點工作，打造了獨具特色的改革地方做法。

以上海市第一中級人民法院為例，該院建立了案件繁簡分流處置平臺。這一平臺通過要素庫、繁簡規(guī)則，程序分流員將案件精準(zhǔn)分類為繁案、普案、簡案，系統(tǒng)自動解構(gòu)案件類別并匹配相應(yīng)分案規(guī)則。此外，這一平臺結(jié)合文本光學(xué)字符識別技術(shù)、自然語言處理技術(shù)，對提交的文本和圖片材料進(jìn)行數(shù)據(jù)提取和信息分類，并通過人工智能技術(shù)為案件匹配合適的審判團(tuán)隊。這種技術(shù)的應(yīng)用，顯著提升了案件甄別的效率，減輕了法院工作人員的負(fù)擔(dān)。

（二）將人工智能應(yīng)用于繁簡分流的必要性

一是法院面臨“案多人少”的現(xiàn)實問題。繁簡分流改革是最高人民法院主導(dǎo)的一項改革，其初衷是緩解法院“案多人少”的困境。如今，法院受案數(shù)量持續(xù)攀升，從1978年的50萬余件上升到2023年的4500萬余件，與人員增長3倍相比，案件數(shù)增長了90倍?！吨腥A人民共和國最高人民法院公報》中的《2023年全同法院司法統(tǒng)計公報》顯示，2023年民商事一審收案數(shù)為1753萬余件，民事案件數(shù)量龐大。盡管繁簡分流改革在各地法院已開展了幾年，但民事案件增多。與此同時，我國法院正在推進(jìn)員額制改革，擁有審判權(quán)的法官數(shù)量已有所減少。在快速增長的案件數(shù)量與審判隊伍精簡化的矛盾下，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于繁簡分流改革是解決這一問題的重要舉措之一。

二是公正裁判的現(xiàn)實需求。早期繁簡分流的方式為人工人流，法院工作人員根據(jù)案件事實、權(quán)利關(guān)系、事實爭議進(jìn)行繁簡判斷，從而決定適用的訴訟程序。但是，在這一過程中會出現(xiàn)當(dāng)事人挑選法官的情形。人工智能在法律領(lǐng)域的應(yīng)用具有高客觀性的特點，注重數(shù)據(jù)之間的“相關(guān)關(guān)系”。傳統(tǒng)的“因果關(guān)系”分析模式要求我們要探求事物背后的原因，即“為什么”。而“相關(guān)關(guān)系”只需要知道“是什么”即可。將人工智能應(yīng)用于繁簡分流中，改變了以往由人工分案的模式，從源頭上堵住“人情案”“關(guān)系案”，從而保障司法過程透明、公正。

二、人工智能應(yīng)用于繁簡分流

存在的不足

（一）人工智能的運行不透明

由于人工智能在處理數(shù)據(jù)時是基于數(shù)據(jù)庫與既定算法，最終根據(jù)所需的關(guān)鍵信息輸出繁簡分流的最終結(jié)果，故其分析方法和分析過程并不公開透明，這導(dǎo)致了人工智能有一定的局限性。首先，人工智能是根據(jù)算法對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，并按照關(guān)鍵要素輸出最終結(jié)果。這種“算法黑箱”很難為人所知。一旦算法在分析過程中被惡意篡改，將會導(dǎo)致與正確算法的分析結(jié)論大相徑庭的后果。其次，不同于傳統(tǒng)的人工分流程序，人工智能采取的是非結(jié)構(gòu)化的儲存方式。司法工作人員只能得到最終的分流結(jié)果，而看不到分析過程。最后，因人工智能算法與數(shù)據(jù)庫都受到《中華人民共和國知識產(chǎn)權(quán)法》的保護(hù)，故司法工作人員也很難了解繁簡分流運行的全過程。人工智能在繁簡分流中的隱秘性與司法公開制度相違背，其輸出的分流結(jié)果的公正性也會受到影響。

（二）人工智能的準(zhǔn)確性難以檢驗

人工智能對繁簡分流的應(yīng)用基于數(shù)量龐大且質(zhì)量優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)庫，但各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異與政策的不同導(dǎo)致法院信息化建設(shè)存在不平衡性。因此，繁簡分流的數(shù)據(jù)在時間和空間上都缺乏廣度。大數(shù)據(jù)無法同時聚集各地不同的經(jīng)驗，難以全面總結(jié)繁簡分流的要素，導(dǎo)致人工智能在繁簡分類方面的應(yīng)用缺乏準(zhǔn)確性。

在傳統(tǒng)的人工分流中，司法工作人員可以根據(jù)分流結(jié)果倒推，檢驗分流的準(zhǔn)確性。由于人工智能的分析方式為相關(guān)關(guān)系分析，且分析過程完全不可見，所以司法工作人員無法進(jìn)行反推驗證。這種方式既不能滿足后續(xù)司法裁判解釋與說理的需求，也無法讓司法工作人員進(jìn)行檢驗，其結(jié)果具有不確定性。

（三）人工智能的結(jié)果難以推廣

建立人工智能的法律思維，需要提供海量高質(zhì)的司法數(shù)據(jù)讓其分析，從而使繁簡分流的信息要素化。當(dāng)下作為人工智能開發(fā)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)來源于中國裁判文書網(wǎng)上的裁判文書，但這些裁判文書僅占審結(jié)案件的50%。各地法院數(shù)據(jù)庫還存在數(shù)量與質(zhì)量發(fā)展不平衡的問題，這導(dǎo)致各地人工智能學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)不均衡。如果僅依賴有限、不平衡的數(shù)據(jù)作為人工智能深度學(xué)習(xí)的依據(jù)，那么形成的算法作用比較有限。另外，人工智能的深度學(xué)習(xí)還依賴與司法領(lǐng)域相適配的算法，不同算法產(chǎn)生的分析結(jié)果不盡相同。如果無法使用統(tǒng)一的算法，那么，亦難以在全國形成統(tǒng)一的分流結(jié)果，不利于人工智能在繁簡分流中推廣使用。

三、人工智能應(yīng)用于繁簡分流的

對策建議

（一）公開人工智能繁簡分流程序

人工智能在繁簡分流中的應(yīng)用存在一定隱秘性，這不僅導(dǎo)致了檢驗困境，而且有違司法公開制度。由于分流程序難以監(jiān)督，加之公眾對人工智能的不信任，如果完全依賴算法進(jìn)行分流，可能會引起案件當(dāng)事人對分流結(jié)果產(chǎn)生質(zhì)疑。人工智能應(yīng)嚴(yán)格遵守公開原則，確保分流過程的透明性。2023年，歐盟在《關(guān)于人工智能在司法系統(tǒng)及其政策環(huán)境應(yīng)用的歐洲道德憲章》提出了五條道德規(guī)則，其中第四條強(qiáng)調(diào)了透明、公正和公平原則，要求數(shù)據(jù)處理應(yīng)易于理解和審計。

我國在引入人工智能進(jìn)行繁簡分流時，應(yīng)盡可能公開人工智能的分析過程。以確保運算過程的公開透明，減少外部干擾。此外，相關(guān)部門還應(yīng)公示算法的錯誤率，并在必要時對錯誤率高的算法進(jìn)行淘汰。

（二）建立人工智能的監(jiān)督機(jī)制與制裁措施

技術(shù)的健康發(fā)展離不開法律的規(guī)制，在推進(jìn)人工智能進(jìn)入繁簡分流程序時，我們更應(yīng)重視制度對技術(shù)的約束。由于人工智能的分析結(jié)果為一體式打包呈現(xiàn)，所以我們迫切需要對分析結(jié)果進(jìn)行檢驗。但是，如果檢驗過程交由法院承擔(dān)，會給原本超負(fù)荷工作的司法工作人員增加負(fù)擔(dān)。因此，相關(guān)部門需要建立人工智能自動檢驗機(jī)制，對于不公正的算法應(yīng)當(dāng)予以修正或排除。這樣不僅能夠保證信息的準(zhǔn)確性和完整性，也能保證算法的公正性。

除了內(nèi)部監(jiān)督之外，管理部門還可以設(shè)置外部監(jiān)督措施。當(dāng)發(fā)生分流過程不透明、算法錯誤率過高等分流不公正的情況時，當(dāng)事人有權(quán)在案件進(jìn)入庭審階段之前對分流結(jié)果提出異議，要求相關(guān)部門更改算法模型或轉(zhuǎn)入人工分流程序。雖然人工智能能夠高效地處理一些法律事務(wù)，但并未在法律領(lǐng)域體現(xiàn)出明顯高于人類的能力。因此，相關(guān)部門要視人工智能為輔助性工作，當(dāng)人工分流結(jié)果與人工智能分流結(jié)果不一樣時，要將人工分流意見放在第一優(yōu)先級。

管理部門在對人工智能進(jìn)行法律規(guī)制的同時，也需要設(shè)立必要的程序性制裁措施，即對人工智能的排除規(guī)則。對于人工智能的程序性制裁，管理部門應(yīng)當(dāng)著眼于其賴以存在的基礎(chǔ)——算法與數(shù)據(jù)庫。在對其進(jìn)行制裁之前，管理部門需要進(jìn)行檢驗。檢驗方式包含人工智能的自動檢驗程序和司法工作人員人工檢驗兩種途徑。當(dāng)該算法被檢驗出錯誤率達(dá)到一定的比例時，系統(tǒng)或司法工作人員可以采取程序性制裁措施，對錯誤的算法和結(jié)論一并排除?；跀?shù)據(jù)之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性特點，與此相關(guān)的數(shù)據(jù)也應(yīng)當(dāng)在被排除之列。

（三）設(shè)立全國統(tǒng)一的分流數(shù)據(jù)庫與甄別關(guān)鍵詞

人工智能的深度學(xué)習(xí)建立在數(shù)據(jù)庫與算法的基礎(chǔ)之上。要想在全國范圍推廣人工智能與繁簡分流的融合，需要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫。今年2月，最高人民法院司法案例庫面向全國正式上線，這給人工智能與繁簡分流的融合提供了客觀支持。近年來，部分法院開始建設(shè)并對外公開裁判文書全數(shù)據(jù)庫，為人工智能的深度學(xué)習(xí)提供了差異化的數(shù)據(jù)支撐。此外，要甄別數(shù)據(jù)的來源是否可靠，應(yīng)避免數(shù)據(jù)源頭的污染。人工智能將不同種類的判決書分類學(xué)習(xí)，提取不同種類案件的關(guān)鍵信息、案由以及當(dāng)事人信息等，未來遇到類似案件便可以直接分流。

要使人工智能與繁簡分流的融合在全國推廣，還需要全國統(tǒng)一的算法，這體現(xiàn)在各地法院使用人工智能版本的一致性上?，F(xiàn)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展迅速，人工智能不同版本更迭的時間不斷縮短。因此，要達(dá)到全國推廣并且穩(wěn)定使用的效果，需要采用成熟的技術(shù)版本，由最高人民法院統(tǒng)一指定，收集實踐中出現(xiàn)的問題并及時更新，使用人工智能進(jìn)行繁簡分流的案件均需要在法律文書中標(biāo)注當(dāng)前版本，當(dāng)算法被檢測出公平性問題能夠及時被發(fā)現(xiàn)并修改。

結(jié)語

在繁簡分流改革的不斷深化中，人工智能的引入為司法審判的效率帶來了較大的提升。這不僅提高了辦案的速度，也逐步構(gòu)建起了一套更加完善的司法輔助體系。然而，在這一過程中也存在運行的透明度、結(jié)果的可檢驗性以及推廣的可行性等問題。因此，相關(guān)部門需要公開人工智能繁簡分流程序、建立有效的監(jiān)督機(jī)制與制裁措施，并設(shè)立全國統(tǒng)一的分流數(shù)據(jù)庫和甄別關(guān)鍵詞等方式。相關(guān)部門通過這些措施的實施，可以在公平和效率兩方面提升分流效果，提高人工智能技術(shù)在繁簡分流程序中的專用化程度。