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人工智能构建“智慧法院”的问题研究

人机结合系统的探索

  发布时间:2017-10-24 15:41:46


摘要:

当前全国各地法院正在积极落实“智慧法院”的建设工程,也取得了不少令人欣喜的成果,但我们对人工智能的认识还非常初步。审判实务具有很强的规律性和操作性,尽管人工智能可以缓解法院面临的案多人少的局面,但法治现代化毕竟不在于法治技术的现代化,而是最终归结于人的现代化和人的理性发展。人工智能运用到审判实践中会出现这样或那样的问题,笔者认为目前情况下,甚至很长一段时间内,人工智能只能扮演审判工作的辅助角色。就司法活动而言,提高效率无疑是重要的,但是更为重要的终极目标是实现司法公正。笔者通过对人工智能在服务审判中产生的负效作用进行分析,探索人机结合模式的可能性,以现代科技为引领,谱写信息化时代“智慧法院”新篇章。

关键词:人工智能  服务审判  人机结合

以下正文:

2016年7月底,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《国家信息化发展战略纲要》,将建设“智慧法院”列入国家信息化发展战略,充分体现了党中央对人民法院信息化建设的重视、关心和支持。2017年,智慧法院建设初具规模,在全业务网络办理、全流程司法公开、全方位智能服务三个方面取得显著成绩。全国3520个法院、9239个人民法庭和38个海事派出法庭通过法院专网实现互联互通、业务支持、为民服务、数据汇聚、安全监管的全覆盖。[ 《法治蓝皮书·中国法院信息化发展报告No.1(2017)》。

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一、人工智能与法律的关系

法律多年来一直陷于“技艺学”和“社会科学”之争,尽管法的科学性的争论早已尘埃落定,成为不争的事实,然而法律仍存在模糊性、滞后性问题。从表面上看,法律不是以个人意志转移的客观存在,事实上,法律是人们习惯和信仰的产物,是权衡各种利益的结果。人工智能作为计算机科学技术的研究分支,模仿的是人类的认知过程——观察、学习、组织语言、处理数据、得出结论,即“像人类一样思考”,自1956年诞生以来,其研究成果已广泛渗透到经济学、心理学、社会学等诸多社会学科之中。事实上,法律某种程度上恰恰与人工智能的基础需求不谋而合。但人工智能涉及使用智能算法来模拟人类思维,法律关注于逻辑和经验,立法和司法语言的模糊性、司法自由裁量权的确定标准,都使司法结果充满不确定性,人工智能能够模仿人类思维进行相关判断吗?人工智能在智慧法院建设中可以满足什么需求?

(一)、效率需求。诉讼案例的大量积累,法律条文的纷繁复杂,对于主要依靠经验和对法律条款的熟悉程度的法官来说,迫切需要人工智能来提高办事规范化和工作效率。人工智能强大的记忆和检索功能,可以弥补一些人类智能的局限性,帮助法官从事相对简单的法律检索工作,从而极大地解放了法官的脑力劳动,使其专注于更复杂的法律推理活动。过去法官根据自己对事实和法律问题的理解就可以作出判断,但现在可以借助人工智能,对类似案件的判决进行检索、比对和推演,进而强化自己的内心确认。从司法工作人员的角度来看,无论是信息检索、卷宗处理还是案件预判,人工智能的介入无疑将节约大量的人力资源,避免重复劳动,减省司法成本。

(二)、公平需求。法律语言不精确、不同法官对法律精神和法律规定的理解不一致、受个人成长经历和心理素质的影响,使得司法裁量缺乏统一性。往往法官的裁判结果差异较大,易使普通老百姓受到不公正的待遇。从案件当事人的角度来看,利用互联网和大数据技术,人工智能可以安全地做到类似案件相似处理,能促进同案同判和司法公正,不仅满足了人们对某一案件事实能够获得相对稳定判决结论的期待,也能够监督法官秉持公正、同案同判,解决了人们对法官作出公正裁判的好奇与怀疑,从技术上让人们在每一个司法案件中感受到公平正义。

(三)、便民需求。浙江法院系统利用大数据平台,不但可以突破空间限制实现电子商务纠纷从起诉到举证、庭审、判决、执行全流程在线解决,还能通过数据分析精确锁定被告常用的收货电话和地址,帮助司法文书顺利送达。[《高院牵手阿里,“智慧法院”充满魅力》。《浙江法制报》2015年11月25日第001 版。]从司法活动社会效果来看,人工智能的参与有望帮助双方当事人相对准确地预测判决结果,并产生对法律的确定性预期,从而引导人们理性处理利益纠纷,避免争讼,达至无讼社会的理想境界。

二、人工智能引入审判流程可能引发的负效作用

(一)、道德伦理风险。如果说一种事物拥有道德地位,人类就应该对之具有相应的道德义务。如果我们否定智能机器的道德地位,我们就可以以任何我们自己喜欢的方式来对待他们,不管是仁慈的还是残酷的。若将来有一天这些机器人拥有同样的人权,那么我们对这些有情感的机器人任意地指使、召唤或谩骂殴打,就是绝对不能被道德所接受的。道德的概念注定了我们不能随心所欲地对待具有道德地位的人或机器。另一方面,在司法实践中,法官审理案件需要引入伦理情感因素,所以如果要求人工智能来判案,机器的伦理标准如何制定?

(二)、机器不易掌握推理能力。法律需要推理和解释,虽然司法推理具有相对统一的标准,但法官是具有主观能动性的个体,因此在统一标准的实施上会产生一些差异的结果。司法解释具有辩证性、建构性和创造性的特征,更进一步加剧了这种差异。对于人工智能来说,真正困难的工作可能在于大量现实中的法律问题并不存在标准答案,对于法律问题的解答需要在利益、人情、机会等各方面的权衡,需要具有真正理解现实社会的能力,这对经验丰富的法官来说都未必是简单的工作。人工智能法律系统可以为司法审判提供相对统一的推理标准和评价标准,帮助法官获得具有一贯性的判决,但仅限于不需推理的简单案件。

(三)、无法发挥法官的自由裁量权。以计算机量刑为例:计算机量刑的弊端在于它的机械性有余而适应性不足,不能适应复杂多变的社会生活,不符合案件裁判的客观规律。研究计算机量刑的初衷是通过细化各种量刑情节以限制法官的自由裁量权从而实现量刑公正的意图,但现实生活的千姿百态和具体案件的形形色色又需要赋予法官自由裁量权。量刑是根据刑法规定,在认定犯罪的基础上,对犯罪人是否判处刑罚,判处何种刑罚以及判处多重刑罚的确定与裁量。只有法官才是这一审判活动的主体,法官只有根据职业理性,将具体案件与法律规定联系起来,才能作出适当的判决。计算机量刑是建立在对法官不信任的基础上,它不仅限制了法官的主观能动性,同时也剥夺了法官的理性和意志。

(四)、不能做出相应的价值判断。法律包含人的价值判断,此类价值判断是检察官、法官个人基于对整个社会的政治、经济、文化和法律的理解,这些参数是无法被人工智能量化的。譬如婚姻案中最基本的“感情破裂”就包含了现今人工智能根本不能理解的复杂性。因此“对于需要价值判断的具体事宜,不应当交给人工智能”。法官是生活在现实社会中的人,他们从事的法律活动不可能排除社会经验和思维结构的影响。在实际的审判实践中,法官并不是机械地遵循规则,特别是面对复杂案件时,往往需要作出某种价值选择。霍姆斯法官明确提出“法律的生命并不在于逻辑而在于经验”[(美)博登海默著:《法理学——法哲学及其方法》,邓正来、姬敬武译,华夏出版社1987年12月版,第478页。]的格言,这里所谓的逻辑,就是指法律形式主义的三段论演绎逻辑;所谓的经验,则包括一定的道德、政治理论和公共政策,甚至还包括法官的偏见。

(五)、二审和再审制度可能失去意义。伟大的思想家马克斯·韦伯百年前曾预言:“现代的法官是自动售货机,投进去的是诉状和诉讼费,吐出来的是判决和从法典上抄下的理由”。“法律推理应该依据客观事实、明确的规则以及逻辑去解决一切为法律所要求的具体行为。假如法律能如此运作,那么无论谁作裁决,法律推理都会导向同样的裁决。”[ (美)史蒂文·J·伯顿著:《法律和法律推理导论》,张志铭、解兴权译,中国政法大学出版社1998年9月版,第3页。]换言之,计算机只要遵守法律推理的逻辑,也会得出和法官一样的判决结果。在分析法学家看来,“所谓‘法治’就是要求结论必须是大前提与小前提逻辑必然结果。”[朱景文主编:《对西方法律传统的挑战》,中国检察出版社1996年2月版,第292页。]如果法官违反三段论推理的逻辑,就等于破坏法治。由此可以试想一下,人工智能的程序一旦固定,全国的法院使用同一套系统,系统中设定的数据和算法均一致,那么对同一案件的事实认定、法律适用、判决结果也一定是相同的。这样,二审程序和再审程序将失去意义,除非有新证据的出现,否则不管经过几次审理,案件的结果都是一样的。

(六)、司法公开与保密义务间的界限需要划清。很多法律类的人工智能都是由第三方提供的,而非公检法或者律所自己研发,通常以服务的形式购买过来。基于计算机的学习功能,样本和数据越多越大,人工智能分析的质量就越高,而且技术还会不断提高和优化。人工智能技术提供者可能将各个客户的数据汇总到一个数据库系统中。因此,从保护审判秘密义务的角度出发,使用者必须考虑:什么数据可以提供,以及如何保护、存储这些数据。

三、如何解决负效作用

(一)、机器只能作为辅助,人才是判案的关键

南京市中级人民法院于2017年1月2日发布声明称,近年来,我院一直持续加强信息化建设,充分发挥信息化建设服务人民群众、服务审判执行、服务司法管理的重要作用,但是我们也深刻认识到,司法是具有经验和价值判断性质的工作,再聪明的机器或软件都不能完全替代法官的工作,只能为法官提供办案支持与辅助。[中国新闻网 http://www.chinanews.com/gn/2017/01-02/8111563.shtml 。]

随着计算机技术在法院系统中的广泛应用,我们积累了海量的案件审理数据。面对这些海量数据,如何快速高效地挖掘和分析这些数据背后的价值是“智慧法院”建设的重要任务之一。通过相关分析系统分析出大数据之间的关联信息,进而预测未知的变化趋势,的确可以帮助我们更有效、更高质量地审理案件。然而,数据分析是重相关轻因果的,审理案件更多地需要作出精准的因果判断。在中国,司法政策时常在变,难有规律可循,设计者如何给人工智能确定一套固定算法呢?

笔者的结论是,司法审判的主体只能是人,是高素质的法官,计算机永远不能取代人脑。以刑事审判为例,正确量刑的前提是定罪准确。如果定罪不准,量刑就失去了意义。而准确地认定是否构成犯罪,构成何种犯罪,是否应当追究刑事责任等需要法官根据案件不同情况,运用法律思维方法作出适当的判断。若法官没有受过专门的法律职业培训,没有掌握法律职业技能,就不能正确判断案件的性质,无论计算机的功能多么完善,都不可能保证量刑的公正性。人类选择法律作为社会控制和实现正义的工具,体现了对文明和进步的不懈追求。但是,“徒法不能自行。”法官在执行法律的过程中,发挥着举足轻重的作用。

(二)、人机系统解决方案

“人工智能+法院 ”的探索要坚持周强院长强调的两项原则:一是要方便人民群众 ,便民利民,通过信息化建设努力为群众提供便捷高效的诉讼服务,最大限度保障人民群众的知情权、参与权、表达权、监督权。二是要服务法官,尊重司法规律,从纷繁复杂的海量司法数据中正确认识和把握审判规律,提高司法水平,防范冤假错案。具备了大数据运算后的法律人工智能在解决法律问题时至少有两个技术障碍需要解决:一是机器对自然语言的理解和处理能力,二是法律人积累的经验、思维方式如何被转化为算法。

人和机器在解决法律问题时各有所长。人的优点在于能够进行价值推理,使法律问题的解决与社会的变化发展相适应,从而具有灵活性。而机器的优点是具有强大的记忆和检索功能,能使法律问题的解决具有一贯性。法律要解决不仅仅是量的问题,不仅要考虑案件的情节对法条的适用,还要超出法律规范本身,包括当事人的诉求,案件在一定范围内的影响,甚至于我们国家特殊的国情。法官传统断案模式具有更多的人情味在里面。法院审理案件并不是非黑即白,法律还存在很多人工智能不能体会的细微精妙之处。

我们可以探索一套立足于人与机器功能互补的人机系统,完善司法改革对人工智能的各项要求,该方案的实施可以分为两个阶段:第一阶段以人为主,机器为人收集信息并作初步分析,为人的决策提供参考。当法官接触一个新案件,或者一个新法官刚刚接触审判工作,他可以先参考一下“智能法官”的判决建议或审判意见。法院的监督部门也可以根据机器法官的判决意见,对法官的审判活动进行监督,如果二者的判决结果差别太大,可以对法官判决的理由进行审查。这样可能在一定程度上制约司法腐败。到第二阶段,越来越多的简单案件的判决结论会与计算机推理结果是相同的,这样,一些简单案件就可以计算机为主进行审判。比如,美国小额法庭的一些案件和我国基层法庭可用简易程序来审理的一些案件。作为“产品检验员”,法官可以监督和修订机器的判决结果。这样,大大提高了法官的工作效率,法官队伍也可借此“消肿”,有可能大幅度提高法官薪水,吸引高素质法律人才进入法官队伍。

以人工智能手段促进司法改革落实工作,目前只是刚刚起步。未来的计算机不会完全替代法官,然而,法官与智能机器统一体的出现则可能具有无限光明的前景。[Smith,J.C,Machine Intelligence and Legal Reasoning,Chicago-Kent LawReview,1998,Vol.73,No.1,p277.]可以预见,人工智能将为法律工作的自动化提供越来越强有力的外脑支持。就像网络的出现打破了少数人对计算机信息的垄断一样,人工智能法律系统的问世,将打破法官、律师等少数人对法律知识的垄断,大大促进法律知识的普及,使法律真正变为人民群众手中的利器。从信心方面说,“不容质疑的是,能够执行复杂计划和法律推理的计算机系统肯定是未来几十年法律实践的一场革命。”[Garry S,Grossman and Lewis D.Solomon,Computers and LegalReasoning,American Bar Association Journal,V69 Jan,1983.pp.66-70.]

司法改革还需不断巩固深化,特别是面对经济社会快速发展、矛盾纠纷迅速增长的形势,必须深刻把握、主动顺应大数据、人工智能时代新机遇、新趋势,促进体制机制改革与现代科技深度融合,推动司法工作跨越式发展。人工智能作为辅助理性的科技手段,并不能代替公民自身的理性培育。法治建设不能对人工智能期望过高,尤其是对于一个正处于社会转型与制度改革期的发展中国家来说,面对改革与法治的复杂关系,我们需要的是一批更懂社会的法官,而不是一台更懂法律的机器。

参考文献:

1、《法治蓝皮书·中国法院信息化发展报告No.1(2017)》。

2、(美)博登海默著:《法理学——法哲学及其方法》,邓正来、姬敬武译,华夏出版社1987年12月版。

3、(美)史蒂文·J·伯顿著:《法律和法律推理导论》,张志铭、解兴权译,中国政法大学出版社1998年9月版。


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