郑戈：在法律与科技之间——智慧法院与未来司法

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郑戈

上海交通大学凯原法学院教授

本文原载《中国社会科学评价》2021年第1期，转载对注释与参考文献进行了省略。

摘要：尽管在线争端解决机制（ODR）和在线法院已成为一种全球现象，但中国在构建“智慧法院”系统方面却独具特色。中国的智慧法院是我国实现信息化和国家治理现代化的总体战略的一部分。法院采用先进的信息通信技术（ICT）并不是法院自身采取的主动行动，而是党和政府在政策上大力推动的结果。就中国智慧法院的性质而言，一方面，包括人工智能在内的信息技术并未改变我国法院的科层化管理方式，而是通过精准配置司法资源和优化绩效考核而强化了法院内部的科层化管理。另一方面，智能技术通过高效精准的类案检索、类案推送和案件比对强化了司法判决的形式品质，但并不是在法律论证的意义上，而是在统计学规律的意义上。从总体上说，中国智慧法院建设的经验显示了法律与科技之间的深刻互动。科技将把法律带往何方，取决于我们对一些法学根本问题的思考以及基于这种思考而做出的选择。

关键词：智慧法院 信息通信技术 在线纠纷解决 人工智能

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导论

在1955年的短篇科幻小说《赛博与霍姆斯大法官》中，主人公瓦尔弗雷德·安德森（Wahlfred Anderson）法官与现实世界的大多数法官一样墨守成规，对地区检察官正在推动的用计算机取代所有法官的竞选造势活动嗤之以鼻。不过，在主审了人民诉纽施塔特一案后，他的态度发生了转变。纽施塔特是一位数学教授，他公开宣称自己可以打败计算机，并且在公共场所现场表演，因此被地区检察官以人民的名义提起诈骗罪检控。庭审时，他要求当庭测试，与检察官指定的任意一台电脑展开对决，以证明自己所言不虚。在成功打败了当时最先进的机型赛博九号之后，被告向它提出了一个问题：“梦有多大？”经过一连串的嗡嗡作响后，赛博九号表示认输，显示屏上跳出一行字：“问题无法解决”。随后，纽施塔特教授在法庭上发表了一番演讲，指出自己的超强计算能力是付出了巨大的代价（人性的代价）后获得的：“我击败了赛博九号，是因为我浪费了一个人的生命——我自己的生命！你们都知道，小时候我是个背诵机器，或者用你们的话来说，是个神童。我是个文件柜，一个防火的文件柜，里面整齐地堆满了各种事实，没有给梦想留下任何空间。我一直在往这个文件柜里填东西，六十年了，不断往里面塞啊塞。”他指出，我们不应将机器智能视为威胁，它可以省却人类把自己变成机器的劳作，把人类解放出来，去想象、创造和做梦。听到这里，安德森法官松了一口气：机器将取代的只是让人类变成机器的那部分工作，它可以把人类法官解放出来，应用同理心、正义感、直觉和想象力来做出判断。

近年来，随着人工智能技术的突飞猛进，这篇科幻小说中的场景已经变成了现实。我们已经进入遍布式计算时代，各种智能设备连接到互联网，每一个瞬间都会生成数以拍字节计的海量数据。计算机采集这些数据，从中进行“学习”，找到隐藏的规律和范式，借以预测未来，自动执行以前需要人类运用智能来完成的决策和操作。正如第一代机器在许多类型的体力劳动中取代了人类一样，新一代机器也在许多类型的“脑力劳动”（包括与法律实践有关的工作）中取代人类。在美国联邦第二巡回上诉法院的罗拉诉世达国际律师事务所案中，法院认为：“在审阅法律文件的过程中，一个人承担的任务本来可以完全由机器来执行，这种工作不构成法律业务（practice of law）。”这表明，在法官看来，法律业务与非法律业务之间的界限应当根据一项工作是否可以由机器完成来判断。如果这一标准得到普遍适用，人们将看到法律业务的疆域不断缩小。从合同审查到法律意见起草，智能机器已经可以胜任许多过去只能由人类律师完成的工作，而这些工作以前被视为法律业务和法律判断的重要组成部分。问题已经不是机器是否有一天会取代人类法官，而是我们人类是否应当让机器来取代人类法官。

在这样的大背景下，中国的“智慧法院”建设不仅具有实践意义，而且还有深刻的学术反思价值。由于没有强大的法律人治理国家的传统以及地位稳固的“法律显贵”（马克斯·韦伯所说的legal honoratiories）阶层，将尖端技术应用于司法工作在我国受到的阻力很小。全国各地的法院正在建立专家系统来将法官的知识进行代码化和算法化。类案推送系统会自动将类似案件推给审理特定案件的法官。偏离度提醒系统会提示主审法官和法院领导某一草拟的判决书与类似案件的判决严重偏离，电子证据开示和在线审判已变得司空见惯，其中三个互联网法院的大多数庭审都是在线进行。但是，我国法院的主要制度特征，包括司法组织的科层结构和法院的政策执行功能，并没有丝毫被颠覆的迹象。技术可以在给定目的的前提下寻找实现该目的的最优方法，但不能替代人类来设定目的。技术在法律中的应用受制于制度化的人类目的。了解中国智慧法院建设的战略目的及其制度背景是预测其发展方向的前提。

智慧法院建设是我国更大的信息化战略的一部分，该战略包括旨在推动信息通信技术(ICT)发展的产业政策以及旨在促进ICT在包括法院在内的整个政府系统中的应用的政治设计。与许多其他国家的情况不同，在我国，企业是前沿信息技术的主要研发者、生产者和服务提供者，而政府则是这些产品和服务的主要投资者和消费者。因此，全面了解智慧法院的第一步是勾画整个方案背后的政策推动力。然后，我们需要将智慧法院建设置于当前司法改革的大背景中。智慧法院建设是司法改革的组成部分，服务于去地方化和去行政化的司法改革目标。改革的理想结果是让法官可以有更多的时间和精力来履行其基本职责，即审判。ICT在这方面非常有帮助。理想情况下，如果大多数琐细的案件管理、表格填写、文件整理工作可以由机器代劳，法官们肯定会变得更加轻松和清醒，从而能够明智而公正地进行判决。此外，具有“推理”能力的机器比人类更接近于亚里士多德的“法律作为摒除了激情的理性”这一理想。尽管如此，智慧法院在我国并没有完全朝着这个方向发展。智能技术一方面使法官从众多重复性的琐细工作中解放出来，但与此同时，它也强化了对法官的科层式控制和绩效评估。正如所有的人类事业一样，整个发展不是线性的而是具有多重面向的。

一个特定法域的司法构型始终由国家权力的性质和司法组织的结构来界定。基于达玛什卡教授的国家和司法组织类型学，笔者将在本文中指出，中国智慧法院建设是更大的国家现代化（包括国家治理现代化）战略的一部分。达玛什卡的模型特别有用，因为它可以将司法组织置于其政治语境中，并为我们提供一种强有力的分析方法，以帮助我们理解司法组织结构与司法决策行为模式之间的相互作用。该模型从两种类型的国家开始：能动型的国家和被动回应型的国家，前者基于社会主义、进步主义或平等主义的治国理念，后者基于自由主义的政治观念。国家的性质在宪法层面决定了司法在该国的职能。能动型的国家将其司法机构纳入政策实施的总体安排之中，而被动回应型的国家则使司法机构独立于政策实施过程，成为中立的纠纷解决机构。司法机构有两种组织形式：科层式或平行协作式。虽然司法组织的形式并不由司法机构的功能决定，但科层式组织的司法机构更适合实施国家政策。透过这种理想类型的视角来观察，我国的司法机构可以被描述为能动型的社会主义国家中具有科层式组织结构的政策实施机构。

关注技术对法律之影响的学者们常说，就其对现状的影响而言，技术可以粗略地分为促进型、变革型和破坏型，但他们通常很少关注技术应用的制度约束。正如科技法专家朱莉·科恩（Julie E. Cohen）深刻指出的那样：“信息技术是具有高度可塑性的，其可塑性为利益攸关和资源丰富的各方塑造他们的发展提供了许多介入点。”她主张：“我们必须了解各种商业模式中的网络信息技术设计如何反映和再现经济和政治力量”，以便理解法律的未来，因为法律本身正是市场化社会中秩序生成的基本语法。但是，商业模式并不是我们思考中国问题时需要关注的主要问题。智慧法院建设是国家推动的司法改革和国家治理现代化战略的一部分，公共部门和私营部门都在国家政策的动员下参与这一战略。它不是用一个扁平化的在线纠纷解决平台来取代具有严格的科层式组织结构的、执行政策实施功能的司法机关。它既是“国家治理现代化”总体战略的组成部分，又是国家创造的商业模式，旨在为中国的科技公司提供新的机会来发展利润可期的法律技术。

在这个导论部分之后，本文将在第一节描述智慧法院建设背后的政策推动，在第二节中讨论信息通信技术如何增强中国法院的层次控制，第三节分析中国法院如何利用数字化带来的机会来提高司法的形式品质，并解释互联网法院在中国的作用。

一、政策推动

中国是一个能动型社会主义国家，实现工业、农业、国防和科学技术现代化是宪法赋予国家的根本任务。自改革开放以来，一批具有工程学学位或工程学思维方式的领导干部在国家的重大决策中发挥着主导作用。早在1983年，现任总理、当时在北京大学法律系任讲师的李克强与龚祥瑞教授合写了一篇题为《法律工作的计算机化》的文章，其中明确指出：“一场计算机化运动正在逐步遍及几乎所有的行业。法律是社会生活的一个重要方面，法律工作的实践性很强，它所涉及的大量的资料和情报都可以由电子计算机进行数据处理，无疑具有运用计算机技术的现实可能性。”1986年初，时任最高人民法院院长的郑天翔在向全国人民代表大会所作的工作报告中说：“法院管理方式的现代化问题已经提到日程上来。我们强调要加强信息传递,加强统计工作，加强综合分析，以改变信息不灵的落后状况。对应用电子计算机进行管理并辅助审判工作等问题，最高人民法院和有的高级人民法院已着手进行研究，提出规划，准备根据国家财力情况逐步实现。”从20世纪90年代开始，我国法院的信息化建设便开始落地。1995年8月，南京市中级人民法院建成了测试版的计算机内网系统。此后，上海市和北京市的法院系统也先后完成了计算机网络建设。我国法院信息化建设从一开始就提出了“统一代码，统一数据结构和统一应用软件”的要求，为进入大数据时代之后的技术升级换代提供了较好的关键基础设施条件。

2001年国家成立了信息化领导小组，以指导和协调各部门在建设信息基础设施、发展ICT和部署ICT产品方面的共同努力。近年来，我国颁布了许多重要的政策文件，推动整个国家在日益数字化的世界中实现经济和社会的全面转型。国务院发布的《中国制造2025》（2015年5月）和《新一代人工智能发展规划》（2017年7月）只是其中的两个例子。这些政策文件提出了一个三步走的路线图：到2020年实现总体上与全球领先的人工智能技术以及应用保持同步；到2025年实现人工智能技术及应用的突破；最终到2030年成为人工智能技术的世界领导者。用李开复的话来说，中国正在成为“人工智能超级大国”（AI Superpower）。这一战略规划并不是白日梦，而是从基础设施建设到应用程序开发的有条不紊逐步推进的方案。这里只举一个例子：西方媒体普遍观察到，中国政府一直致力于向本国公民提供普惠式的高速网络连接，而美国电信商只会把光纤铺到富人区。用哈佛法学院的苏珊·克劳馥德教授的话来说，“中国每天要安装两万个最后一英里的光纤连接”，从数字社会和数字经济的关键基础设施上看，美国已经失败了。根据中国互联网信息中心（CNNIC）的最新报告，到2020年6月，我国有9.40亿互联网日常用户（网民），其中9.32亿网民日常通过智能手机访问互联网，互联网普及率已达到67％。但数字鸿沟仍然存在，在城乡人口基本上各占一半的情况下，我国城镇网民规模达到6.54亿，占网民总数的69.6%，只有30.4%的网民生活在农村，总人数为2.85亿。在这样的背景下，我国智慧法院建设一直采取渐进主义的方式，大城市在智慧法院建设中先行一步，而农村地区的司法服务仍主要采取线下方式。同时也应当看到，我国农村地区网民增加的速度远远超过城市，数字鸿沟正在迅速收窄，智慧法院的逐步普及也是势在必行。

智慧法院建设是我国利用政策推动来实现工业化和现代化所做的不懈努力的一个例证。 在发展经济学中，这种策略被称为“大推动”（Big Push），指的是政府对各个领域的配套投入，从而使一个领域的发展可以带动其他领域的同步协调发展，扩大整个市场规模。这样的过程需要强有力、高效能的政府来推行产业政策。中国所采取的“大推动”政策又与日韩等国不同，不止限定在经济领域，而且关联于国家治理体系的改革。信息产业的发展与国家治理现代化同步推进，政府成为ICT产品的最大投资者和最大消费者。政府从私营部门采购云服务、算法和ICT设备，使它们参与智能治理基础架构的建设。

（一）打造司法技术的关键基础设施

如前所述，自20世纪90年代以来，我国政府便着手进行政府（包括法院）信息化建设。政府的信息化建设目前已走出了这样几步：第一步是建设包括电子法庭在内的电子政务基础设施。我国法院在信息化建设的早期就普遍配备了计算机，并且这些计算机都是联网的。 第二步是数字化政府信息，包括法院判决。曾经神秘而难以接近的判决书如今以令人惊叹的数量出现在包括中国裁判文书网、北大法宝等网络平台上。第三步是设计算法来收集、存档、摘要、集成和分析这些数字化的政府数据，包括法院文件。 第四步是将政府（包括司法）程序中的各个点联系起来，形成政务和司法的“物联网”。 第五步是利用所有可用的尖端技术（从人工智能到区块链）使这个物联网变得更加智能。

在已经打造好的网络关键基础设施的基础上，近年来中国法院开始建立可靠的数据基础设施。司法数据化的进展与当前的司法改革紧密相关，提升司法透明度和司法便民是其中的重要目标。为此，最高人民法院发布了一系列规范性文件，包括2018年的《最高人民法院关于人民法院通过互联网公开审判流程信息的规定》。在最高人民法院的统一部署下，一系列用于公开司法程序和法院管理相关信息的网络平台先后建立起来，包括中国审判流程信息公开网、中国裁判文书网、中国执行信息网、中国庭审公开网、中国司法大数据服务网、法信（中国法律应用数字网络服务平台)。截至目前，单是中国裁判文书网便公布了超过1亿份司法文书（包括但不限于判决书）。除了这些全国性的数据库外，许多地方法院也在打造本地的司法数据库。这些在线平台同时服务于三个目的：首先，它们是实现司法透明目标的工具，向公众提供司法信息，包括实时同步的公开审判。其次，它们也是简化司法管理和提高司法效率的工具。最后，它们是司法大数据的汇集地，是智慧公安、智慧检务和智慧法院的数据基础设施，为机器学习和司法大数据分析提供着源源不断的原材料。实际上，上述平台中有些就已经整合了汇流数据和加工处理数据的功能，比如中国司法大数据服务网和法信就不是简单的数据库和数据发布平台，它们是司法数据服务提供者，使用人工智能来分析数据并提供统计和预测报告。它们的产品和服务包括类案智能检索、类案智能推送、智能诉讼评估和司法统计等。法信所开发的法信大纲和法信码，深度融合了法律知识与案例大数据，提供了“法律知识导航”，被律师和法官认为是对他们的日常工作极有帮助的智能化工具。

（二）司法技术创新中的公私合作

由于智慧法院是信息化这一国家战略的组成部分，国家在其中发挥着社会总动员的作用，不仅法院在此过程中呈现出鲜明的政策实施特征，而且公私之间的边界也被打破了，公共部门与私营企业之间并非基于合同关系的合作成为一种非常普遍的模式。据亲自主持和参与了上海“206工程”的上海市高级人民法院原院长崔亚东先生回忆说：“根据研发工作需要，上海高院会同市检察院、市公安局、市司法局、科大讯飞合作，在上海高院建立了‘206工程’研发基地”。科大讯飞派出了300余位技术人员全力参与“206工程”建设，其中集中在上海法院基地的技术人员79人，在公司本部后台的技术人员226人。在这种密切合作关系中，法官告诉技术人员他们的需求，技术人员寻找算法方案来解决司法问题。在一个资本主义的自由市场社会中，这种类型的公私伙伴关系是不可能存在的，因为它无法保证资本家的获利机会，最终能产生什么样的产品不确定，也没有明确的合同来界定合作双方的权利和义务。因为它并非完全基于契约关系。最终产品不确定，并且无法保证成功。不过，智慧法院业务的确给科大讯飞带来了巨大的利润，实现了双方合作的共赢。根据科大讯飞公布的2019年财报，该公司的智慧政法业务部2019年营业收入达到13多亿元，占公司营业收入的13.21%。

目前，我国已涌现出了一大批专门提供智慧法院服务的科技公司，比如华宇软件的子公司华宇元典。平台经济领域的各大巨头企业也都有专门的法院服务部门，比如，阿里巴巴有专门的部门为浙江省法院系统开发和提供“司法云”和“司法链”服务。 腾讯开发了一个司法云平台，为中国各地的法院提供云存储、云计算和人工智能服务。百度也为全国各地的法院提供AI增强型云服务。

公私合作是中国智慧法院的构建和维护方式。 尽管法院有自己的技术支持人员，但这少量的技术人员只能帮助法院和法官解决电脑问题，他们没有资源和技能来设置网络、设计算法和进行大数据分析。此类先进的技术产品和服务大多由公司提供。这些科技公司与法院深度合作，为法院量身定制产品和服务，并确保持续的技术支持。这种合作模式在奉行自由市场原则的国家是不可能存在的，在这些国家，政府和法院只能到市场上去购买企业提供的产品和服务，而这些产品和服务限定着法院信息化的方向和可能性。

（三）全体总动员

实际上，这种“大推动”动员起了社会的各个部门，共同实现科技进步、产业升级和国家治理现代化的目标。这方面的另一个例子是科技部近两年的法院“技术和装备”科研招标项目。过去，法学院要申请科研经费，只能申报哲学社会科学类的项目，这类项目的经费充其量只能达到数十万人民币。仅在2018年一年，科技部就向我国的三所法学院拨付了总额过亿的科研经费，其中东南大学法学院获得了7124万元，从事“面向诉讼全流程的一体化便民服务技术及装备研究”，清华大学法学院获得3698万元，研究“司法公正与司法为民关键技术与应用示范”，四川大学法学院获得3418万元，研究“高质高效的审判支撑关键技术与装备”。它们都分别与所在地的法院和科技公司合作，研究和开发相关的技术和装备，其成果可以直接落地，变成智慧法院基础构件的一部分。

前面提到的这些例子说明了我国政府如何运用国家政策（包括产业政策和政府机构改革政策）动员起全社会的力量来参与智慧法院建设。在自由主义的消极和“中立”的国家，政府不能也无法动员起如此多元的力量来实现其政策目标。比如，英国政府也在积极推进信息化战略。自2015年2月发布“小额民事索偿在线纠纷解决方案”以来，英国政府也启动了在线法院建设计划。2015年11月，英国财政部《度支审核》报告宣布，英国政府将“投资超过7亿英镑用于法院的现代化和全面数字化”。在英国，法院的后勤服务由“女王陛下的法院和法庭服务局”（Her Majesty’s Courts & Tribunal’s Service）来加以保障，它也是负责推行法院数字化政策的主要机构。但是，由于政府与市场之间明确的界分，英国法院的数字化只能达到市场所能提供的程度。它无法将公司、大学和法院力量汇集到一起，为法院量身定制专用的数字服务和产品。在英国，很少有私人公司设有专门的法院服务部门。正如自1998年以来一直担任英格兰和威尔士首席大法官的技术顾问的理查德·萨斯金德（Richard Susskind）所提到的那样：英国的在线法院有两个发展方向，一是在线审判，“法官在线审案，当事人不需要聚集在物理性的法院建筑中”；另一个是扩展法院，“通过数字技术使我们能够提供比传统法院更广泛的服务”。但目前的进展大体是在第一个方向上。英国司法服务的数字化在很大程度上意味着通过技术支持使法官能够在互联网上而不是在实体法庭中进行他们通常的工作，而不是改变他们工作的实质内容和方法。就像是在网上演《哈姆雷特》而不是在剧院里演一样。与此相反，我国的智慧法院建设不仅涉及连接，还涉及转型。

二、法院科层式管理的智能强化

司法机构的组织形式要么是科层式的，要么是协作式的。科层式的司法组织的特点是强调集体目标、系统内部的协调一致、上下级之间的命令—服从关系、目标责任制、卷宗的分步制作和精细管理、绩效评估和集体责任。根据图灵奖和诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙（Herbert Simon）的说法，当我们说“组织具有目标”时，我们暗示着决策层级结构的概念：决策层级中的每一层次都旨在实现上一层次所设定的目标。科层式组织中每一个体的行为都具有目的性，这体现为每一具体行为都受到总体目标或目的的指引，所有替代方案的选择都是为了实现这个总目标。西蒙从决策论的角度所得出的结论与达玛什卡从比较司法制度理论的角度所观察到的现象高度吻合：在科层式的司法组织中，“把权力的要素粘合到一起的是一种强烈的秩序感和一种对一致性的欲求：理想的状态是，所有的人都踩着同样的鼓点齐步向前。”在达玛什卡的类型学框架中，我国司法机构是按照典型的科层化原则组织起来的。智能化的信息技术强化而不是削弱了系统内部的科层控制。这里也举几个例子来说明。

（一）审判资源的精准配置

员额制改革使我国法官人数减少了43％。到2017年，全国只有120138名员额法官，每年要审理2000万以上的案件，因此每位法官的案件负荷都非常之重。如今，我国多数法院都使用智能系统来管理案件的精准分配，不仅考虑案件数量，还考虑案件复杂程度、审理各类案件的平均时间以及每位法官的业务能力。典型的人工智能案件分配模型包括四个模块：案件模块、审判模块、比较模块和输出模块。

案件模块考虑三类因素：案件类型、审理不同类型案例所需的预期时间以及案件的复杂程度。这些因素的初步评估通常由有经验的法官来进行，随后由技术人员编写为算法，智能系统此后自动为每个案件赋予一个分值。审判模块由两个参数组成：工作量和业务能力。法官的工作量是根据其在特定时期内完成的工作和正在进行的工作来计算的，而其业务能力则取决于其教育背景、专业经验和过去的法院工作绩效。这些都是动态参数，可适时调整。比较模块将先前的模块放在参考框架中，比较同一法院或同一管辖区中的案件和法官。输出模块处理先前模块生成的数据，并生成有关如何为每个法官分配案件的建议。取决于人为设定，该模块可以完全实现自动化，即建议也可以直接变成决定并自动执行。

（二）绩效考核

绩效考核是科层式组织系统中确保目标责任的一种典型措施。尽管最高人民法院在2014年决定取消对全国高级人民法院的考核排名，并要求取消“不合理的评估指标”，但此后，全国各地的法院一直在开发“更科学”的指标。例如，尽管结案数量仍然是关键因素，但法院目前普遍采用精算模型来计算法官的案件量。它将实际结案量除以“法官工作饱和度”。饱和度是根据几个因素计算的，包括案件因素（涉及多少诉由，有多少争点，适用法律的性质等），法官因素（考虑到每个法官的教育背景和业务能力、担任法官的年数、对司法技艺的掌握程度等）以及时间因素（法官在审判、阅读案卷、非司法工作上所花费的工作时间百分比）。据此，每位法官的工作量和工作绩效都会得到个性化的计算和考量，而整个考核过程都会在线上进行，由算法进行精准的测度。

（三）司法责任制

司法责任制是最近一轮司法改革的关键词之一，其政策表述是“让审理者裁判，由裁判者负责”。我国法官的司法责任以前取决于许多法律外的因素，比如判决的社会效果，如今正朝着法律内在标准的方向迈进。在智慧法院的背景下，法官避免判决结果对自己产生不利影响的主要机制之一是减少自己的判决与类似案件的偏离度，将判决稳妥地安置在类案的参照系之中。为此，最高人民法院于2020年7月专门发布了《关于统一法律适用、加强类案检索的指导意见（试行）》，作为深化司法责任制配套改革的一部分。

这个“意见”实际上是对最高人民法院2017年7月31日发布的《最高人民法院司法责任制实施意见（试行）》相关内容的细化和完善。2017年的“意见”第39条要求：“承办法官在审理案件时，均应依托办案平台、档案系统、中国裁判文书网、法信、智审等，对本院已审结或正在审理的类案和关联案件进行全面检索，制作类案与关联案件检索报告。检索类案与关联案件有困难的，可交由审判管理办公室协同有关审判业务庭室、研究室及信息中心共同研究提出建议”。由此可见，法官使用这些智能化平台不是一种选择，而是一种责任。另一方面，使用这些平台进行类案检索并使用智能系统进行偏离度检测是使法官免受外部标准评判的保障。正如笔者稍后将会明确指出的那样，这种基于信息技术的类案类判机制是使判例法因素进入中国制度的强大力量，其影响之深远远远超过为数很少的指导性案例。

三、算法强化的法律形式品质

基于机器学习的类案推送系统是智慧法院的关键组件之一。我们可以将其视为一种平行先例系统。虽然指导性案例机制已将某些案例法要素纳入中国法律体系，但朝着该方向发展的重大变化是通过法院中算法的普遍使用而实现的。但是，这并不是说我国正在采取普通法所特有的遵循先例原则（stare decisis）。智慧法院通过智能算法来检索、推送和比对类案的做法，实际上是在寻找并遵循统计学意义上的规律，而不是寻找对类似案件有约束力的判决理由（ratio decidendi）。在机器学习的帮助下，我国法院的司法决策正朝着一种形式主义迈进，但这并非基于三段论的形式主义（早期的用计算机编程来再现法律知识的专家系统体现的是这种形式主义，即逻辑—符号主义）。新一代的计算机编程技术（人工智能），使得机器可以学习数据化的人类经验，从中找出以前未被发现的规律或范式。这使得一位作者指出：“在未来的某个时刻，对案件的正确处理或许不再取决于对法律的理解，而在于用以解释一个案件的原始数据的算法”。

（一）类案类判的理由

“同案同判，异案异判”具有独立于普通法制度的价值，法理学家对此多有论述。第一，这是“法律面前人人平等”的要求： “在道德上，处境相似的当事人应被一视同仁；因此，随着时间的推移，当出现两个类似案件时，后一法院的判决应与前一法院的判决一致。”第二，这是法律的一般性的要求：“如果我们要赋予法律一种最低限度的意义，它显然应当由一般性的规则构成。一般性体现在两个方面：一是规则所涉及的必须是一类行为，而不是某一具体的行为；二是它必须能够适用于很多人，而不是某个具体的人。法律的这一意义蕴含着类案类判的原则，就连判断什么样的案件是类案的标准也是由规则中的一般性要素决定的。”第三是整全性（integrity），“整全性要求共同体的公共准则被制定得并被看成是表达着某种正当关系中的特定的、一以贯之的公平正义观。”第四，类似案件类似处理也有助于实现可预测性和稳定性。根据尼古拉斯·卢曼（Niklas Luhmann）的说法，法律的基本功能是社会交往中向人们提供稳定的预期：“具体而言，法律通过规制人们的规范预期如何在其时间、事实和社会维度中被一般化来实现稳定规范预期的功能。”第五，类案类判还有助于约束裁判者的主观任意性，使裁判者的判断至少看起来像是基于某种客观上成立的原因。这种客观性或确定性无法单纯由法律规则本身来提供，因为抽象的规则无法确定具体案件的结果。它还必须由某种能够约束规则解释以及将规则适用于具体事实的推理过程的外在于裁判者内心的因素来提供。这种因素可以来自两方面。一是法律共同体内部，如一位英国资深法官和法学家所言：“法律推理是在一个限定的框架内进行，它要求法律论证必须有能够表明其合法性的‘血统’（pedigree）”。这个能够证明某一法律论证不是“私生子”的“血统”，就是柯克法官所说的法律人共同体经过法律技艺的训练而形成的、所有其他法律人一眼就能鉴别出的“技艺理性”（artificial reason）。在这个意义上，类案之所以对当下的案件有约束力或说服力，并不在于其外观相似性，而在于其推理上的可参考性。二是法律共同体外部，是一种严格意义上的科学性。如果能够让法律人小圈子之外的任何普通人看到并相信法律推理是一个发现并遵循客观规律的过程，那么法律判断的客观性和确定性就具有了更加坚实的基础。

人工智能恰恰为实现上述最后一个意义上的法律决策科学性提供了有力的工具。深度学习算法可以帮助法院以更精准的方式处理一个人所做的与其所应得到的之间的关系。它不会产生新的原则，而是从“外部视角”出发来观察司法决策者如何将特定的法律后果施加给特定的行为。它可以有效地实现类案类判的目标，同时也不会陷入讨论“何谓类似”以及“如何类判”之类终极哲学问题的泥沼。

（二）从要素式审判到类案识别

实际上，我国法院系统中早已推行的“要素式审判”方法为智慧法院建设中使用的算法提供了一个知识论基础。根据要素式审判的积极推动者、已故的上海市高级人民法院前副院长邹碧华法官的说法，要素式审判应当包含九个步骤：（1）确定当事人的权利主张；（2）确定权利主张的法律依据；（3）确定辩护（或反诉）的法律依据；（4）分析适用于本案的法律规范中的关键要素；（5）审查当事人主张的合理性；（6）厘清争议的关键问题；（7）检查每项主张所依据的关键事实的相应证据；（8）确认关键事实；（9）将每个关键事实摄入适用法律规范中的每个关键要素。这种高度形式化的法律思维和司法判断过程描述为机器学习提供了一个很好的基础。

要素式审判是最高人民法院积极推广的审判方式，它也是智慧法院系统所采用的核心算法中体现的理念。它先将事实和规范都化整为零，在确定了事实要素和规范要素之间的一一对应关系后再化零为整，体现的正是人工智能技术背后的认识论基础，即整体主义的还原论假设：一切认知和智能活动的复杂系统都可以通过各个组成部分的动态行为和整体交互作用来解释。

通过将法律上相关的事实分解为要素，并将每个事实要素套入法律规范中的关键要素，要素式审判为事实清楚、法律适用问题不太复杂的简单案件的自动化决策提供了一个进一步算法化和自动化的起步点。深度学习算法非常善于从大量数据中提取要素及其关系。实际上，司法实体（法院在判决中经常使用的概念或术语）的识别、实体关系分析以及司法关键要素的自动提取已成为中国智慧法院算法不可或缺的组成部分。而类案的识别和推送，也正是基于对案件中事实和规范要素的提取和对照而实现的。

取决于反馈循环机制的设计，机器学习可以分成三种。在无监督学习中，“即使没有提供明确的反馈，智能算法也会学习输入数据中的范式。”最常见的无监督学习任务是归类：找出数据中具有同质性或相似性的内容，将其归入一类，从而完成对海量数据的有序化处理。在强化学习中，智能算法通过人为设定的奖励和惩罚来按照人类设定的规则学习解决问题的方法，寻找给定问题的最优解。在监督学习中，智能算法通过示例进行学习：通过观察一些示例性的输入—输出对，智能算法可以学会从输入数据映射到所需输出的函数。法律工作中使用的人工智能通常采用监督学习的方法。为机器学习提供训练数据集需要大量的人力。只有在法官和技术人员之间密切合作下，才能产生适当的司法知识示例并将其提供给机器。在法律知识工程师的圈子里，有一种流行的说法：“有多少人工，就有多少智能。”对法律思维过程进行形式化表述的过程，也迫使法官澄清自己的思路，增强自己的分析能力，明确表述出自己判断证据证明力的标准以及判断哪些法律解释有效、哪些法律解释无效的依据。也就是说，参与智慧法院建设的法官们需要对司法决策中发生的思维过程进行详细描述。但是，参与开发人工智能司法辅助系统的只是少数法官和司法人员。当系统投入使用后，便可以节省数以万计的法官的时间和精力。这是一项收益—成本比率极为划算的工作。

法律适用不是一个简单的三段论式推理过程，这已经是一个法律界普遍接受的观点。对于任何看似正确的法律陈述，经验丰富的律师总是可以用同样具有说服力的方式提出针锋相对的对立表述。这就是为什么美国联邦最高法院历史上著名的大法官罗伯特·杰克逊（Robert Jackson）说：“我们的决定是最终的，不是因为我们不会犯错；恰恰相反，我们不会犯错，因为我们是终审法院。”而霍姆斯（Oliver Wendell Holmes）大法官则有一句名言：“一般性命题无法决定具体案件。”由于法律文义的“开放性”，任何法律体系都需要有赋予解释权的宪法规则，而霍布斯的格言则简洁地抓住了这种规则的重要性：“权威，而不是真理，创造法律（Auctoritas non veritas facit legem）。”在中国智慧法院的背景下，人工智能辅助审判系统是在政治权威的支持下引入的，它由于具有科学的外观和内核而有助于强化司法权威。它被认为是一种可信赖的方法，可以统一法律适用并减少司法判断的主观任意性。而且，人工智能在智慧法院中的角色定位是辅助性的，最终的决定权仍然掌握在人类法官手中。

（三）繁简分流与简单案件中自动化决策的可能性

人工智能在我国法院中的应用前景还涉及司法改革的另一项重要举措，即繁简分流。2016年9月12日，最高人民法院发布了《关于进一步做好区分复杂案件优化司法资源配置的若干意见》。这项新举措背后的理由是，大多数案件（超过70％）都是简单案件，具有无可争辩的事实和明确适用的法律规则。对于这些案件，司法决策可以变得标准化、算法化甚至自动化。因此可以节省大量的司法资源，以便法官可以对少数疑难案件和复杂案件进行认真仔细的斟酌，做出体现人类价值判断的决策。对于简单案件，智能算法通过对大量类似案件处理方式的分析处理后发现的统计学规律一方面可以满足形式品质的要求，另一方面也有助于真正解决纠纷。毕竟，人的朴素正义观习惯于接受别人已经获得过的解决方案。

结论

本文提出并论证了以下观点：（1）尽管许多其他国家通过发展在线纠纷解决工具和平台来消解正式的纠纷解决机制，以解决诉讼成本过高、穷人无法享受司法服务的问题，而中国却正在利用人工智能技术来提升司法的形式品质。（2）在中国形成了一个以审判为中心的智慧法院系统，该系统利用智能算法工具来辅助和规范审判工作。 （3）中国正在朝着算法强化的判例法体系迈进，这种判例法并不奉行英美法中的遵循先例原则，但遵从统计学意义上的类案规律性。一个多世纪前，霍姆斯大法官告诉法学院学生：“对于理性地研究法律而言，现在的主流可能是死抠字眼儿的人，而未来则属于精通统计学和经济学的人。”这句话如今在中国的智慧法院系统中应验了，只不过精通统计学和经济学的不是人，而是计算机程序（算法）。此外，他当然并没有意识到，借助“机器学习”的帮助，精通统计学的算法也可以强化白纸黑字的法律，提升法律适用的逻辑品质。换句话说，经验可以丰富逻辑。（4）信息通信技术的使用强化了中国司法系统的科层式控制，而不是削弱了它，法院领导和上级法院如今可以借助“类案推送和偏离度提醒”软件来约束和控制法官的审判工作。

尽管本文在很大程度上是对我国智慧法院建设经验的正面总结，但最后还是应该发出一些审慎的提醒。首先，随着技术变得越来越“智能”，法律的日益技术化将使其容易被技术取代。 而且，如果两者都侧重于没有价值的工具理性，那么人类将走向一个不可知的未来，这种未来很可能是不可逆转的灾难。所以，在司法领域，智能技术的使用应当被限定在无需人类价值判断的领域。

其次，人工智能中体现的工具理性具有明显的还原论倾向。尽管我们可以使用它来提高效率，并取代不需要创造性和价值判断的部分司法工作，但是它不能用于做出有关人类价值的最终决定。法律不应被技术牵着鼻子走并服从技术本身的逻辑，而应当以价值理性制衡技术理性，以便使技术对人类社会的影响朝着善和正义的方向发展。我们不应该让人类的自我认知被技术所左右；我们应该抵制对技术的过度依赖，就像我们抵制任何导致人类尊严和主体性丧失的异化力量一样。因此，尽管人工智能技术的现有发展水平已经可以支撑自动决策系统，但是此类系统只能用于处理在事实和价值方面没有争议的简单事项，例如闯红灯罚款，但不能用于在涉及复杂事实和价值选择的情况下做出自动决策。人工智能只能用于辅助人类智能，从而使人类法官可以做出最终的选择和决策。

最后，大数据分析技术和人工智能正在改变社会的治理结构和秩序生成机制。掌握数据的人可以引导和控制人类行为。从选举到日常购物，基于对海量人类行为数据的智能化处理的行为引导机制正发挥着越来越大的作用，而背后的操纵者通常不再是政府。新技术的发明者、投资者和拥护者倾向于夸大技术带来的“解放”效果，声称诸如人工智能和区块链之类的技术将使所有中心和中介都不必要，从而使人类社会的金字塔瓦解。分布式结构使等级化的人际关系越来越扁平化和契约化。每个人都是中心，任何人都不可能控制整个网络。但是，金字塔仍然存在，基底仍然是大多数普通百姓。而它的顶端分化为政府、资本和技术权力。这三种力量有时会融合在一起，有时彼此对立，但它们之间的关系受基底影响的程度越来越小。鄙视政治权威的技术人员（黑客）不会解放全人类，只会破坏已建立的法律秩序。与政府谈判的商业力量不会“制衡”公共权力，而只会追逐利润。对算力的迷信并不比对暴力的信仰更好，两者都不能被当然地视为实现社会正义的工具。“剑桥分析”丑闻表明，大数据掌控者不仅使用数据分析来进行预测，而且还具有将某些预测转变为自我实现的预言的能力。为了维持不同权力相互制约和平衡以造福人民的宪法结构，应重新确立公共权力与私人权力、政治权力和商业权力之间的法律边界。一方面，应使用公共权力来驯服算力，并使其服务于公共利益。另一方面，应该赋予公民新的数据权利，以抵御无限扩张的数据操纵。在我国智慧法院建设的过程中，企业为法院提供着算法设计和技术支持。法院如何避免在这种过于紧密的合作和依赖关系中丧失公正裁判的能力，是值得我们进一步思考的问题。

回到开篇那个“赛博法官”的故事，笔者非常赞同“纽施塔特教授”的观点，即人与智能化机器并不是非此即彼，而是一种共生关系，也是一种一起变得不同的方式。但是，这种新的关系是否有利于人类的利益，取决于我们现在的选择，包括法律选择。

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