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上政学报 | 韩振文:智能时代法官预判确定性的功用、契机及其困境

上海政法学院学报 上海政法学院学报
2024-09-16


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数字时代的认知法学


智能时代法官预判确定性的功用、契机及其困境


本文刊登于《上海政法学院学报》2023年第2期


作者简介 

韩振文,法学博士,浙江工商大学法学院副教授,厦门大学党内法规研究中心研究人员。

内容摘要

法官预判的相对确定性体现出司法决策背后的思维认知具有相对的稳定化、持续化特性,这对于穿越错综复杂的司法决策发挥着特定的功用。智慧法院建设下智能技术在司法审判领域中深度融合应用,使法官的智能预判具有相对确定性的同时,也显现出更加精准高效的附加特质,当然也应警惕预判确定性契机中潜在的可能风险。法官确定性预判具有可废止性,其结论可得到复验改进,但试图改变预判背后的思维认知过程却是它遭遇的“虚假”困境。法官把确定性预判变得绝对彻底化,而智能预判更是直接转变为最终的裁判结论,这才是它遭遇的真正现实困境。真正的困境表征出法官“预判—证实”思维的单向推论特质,以及庭审程序一定程度上的虚化现象。困境生成的认知根源在于过度依赖卷宗笔录的审判认知结构,相应的纾解之道是重塑审判认知结构,渐进推动由侦查中心到审判中心的转变,发挥预判确定性的正向功用,从而逐步达致庭审证明过程的实质化。


关键词

法官预判确定性;智慧法院建设;“预判—证实”思维;庭审实质化


引用格式

韩振文:《智能时代法官预判确定性的功用、契机及其困境》,《上海政法学院学报》(法治论丛)2023年第2期。


目次

一、法官预判确定性问题的提出

二、法官预判确定性的功用发挥

三、法官预判确定性的契机与隐忧

(一)智能时代法官预判确定性的契机

(二)契机中存在的可能隐忧

四、揭秘法官预判确定性遭遇的“虚假”困境

(一)法官预判的可废止性与论证负担

(二)预判结论可进行检验改进,但其思维无优劣之分

五、法官预判确定性遭遇的真正困境

(一)“预判—证实”的单向性思维特质

(二)智能预判径自变为终局性裁判结论

(三)确定性预判对裁判结果的实质决定性作用

六、结 语




一、法官预判确定性问题的提出


中外法学理论界讨论法律确定性的文献可谓汗牛充栋,且形成较多反思性均衡。这种法理学界探讨的法律确定性命题转换到司法实践场域,就具体体现为法官对案件裁判结果的预测判断是否具有确定性,以及何种程度上的确定性,对此探究却相对阙如。所谓法官预判,通常指的就是法官在审前阶段大致了解过案情后,对裁判结果作出的初步预测评估。这种预判无法自主隔离且具有相对的确定性。法官预判的确定性表现为一种暂定的假设结论,代表着法官对裁判最终结果的心理预期与思路方向。白建军教授曾以32万刑事判决为样本进行实证分析表明,有关定罪的预判结论是相对确定的,主要来自证据信息不对称、实体性暗示、控辩力量对比悬殊、控方对案件的初选等四类背景信息,表现为法官对案件是否有罪的最终结果早有心理准备与预期;同时,他基于法官集体经验也具体分析了量刑结果的预判确定性。在我国全面推进法治社会建设中,尤其在逐步迈入的智能时代,全面审视法官预判确定性具有重要的现实意义,也是司法决策研究中一个亟待开拓的领域。


基于此,笔者首先阐述法官预判确定性的具体功用,指出智能时代给其功用发挥带来了何种契机,以及契机之中伴随的可能隐忧,继而揭秘其遭遇的“虚假”困境,最后阐释真正的现实困境又是什么,并尝试探求其困境生成的认知根源与相应的纾解之道。这样,对法官预判确定性的系统论追问,或许能够管窥到我国庭审实质化改革的阻力与动因所在。


二、法官预判确定性的功用发挥


法官预判确定性体现出司法决策背后的思维认知具有相对的稳定化、持续化特性。这种特性为其功用的发挥提供了基础性保障。在我国案卷移送制度与传统职权主义审判方式下,法官的预判不可避免,其确定性发挥的功用在庭审阶段主要体现为:法官据此可以更好地指挥庭审过程与集中庭审重点审理的内容,整理明确案件争议焦点,以及指引证据的审查评价与推理方向等,进而有效引导案件有计划地持续审理,提高庭审乃至整个诉讼的效率。应当看到,在目前热议的协商性(也有称之为“合意性或协同性”)诉讼模式中,更注重确定性预判的塑造、控制与维持,在整体上把控案件走向,以此避免双方当事人在某些枝节问题上发生纠缠。比如,在诉讼调解、速裁等司法程序中,法官的预判甚至左右着当事人的选择与解纷方向。在我国民事审判程序中,有学者主张从“庭审必备”转向“庭审后备”,并提出民事预判决制度及其功用价值。法官对简单案件可直接根据当事人提供的信息作出实体预判,如果当事人对其没有实质异议,则预判决发生效力;如果法院认为有庭审必要,则进一步组织开庭审理。这种制度的建构,有助于扭转庭审的泛化与节约公共资源。可见,无论在中观审判阶段还是在宏观诉讼模式层面,法官预判确定性都发挥着一定的功用。法官预判的确定性可以反映出司法实践的一般规律,在一定程度上满足新时代人民群众对纠纷解决的公正期待,相应地也有利于提升民众对司法的信任度与自身的守法意识。


在浓厚的科层制压力型审判管理体制下,下级法院法官受到各种制度性、情境性约束,其预判确定性能够事先尽量确保与上级法院的类案裁判结果保持一致,以至于不被改判或发回重审,否则有可能被确认为错判,进而追究相应的司法责任。法官往往出于准确性动机,用法条式、演绎式来修饰包装自己,也就是想方设法在外观形式上做到受依法裁判的拘束,因为越密切遵循法教义的决策行为,越能使预判与上级决策保持一致,这样背负的包袱更少、风险更小。有学者则从部门法方法论的微观角度深入考察了确定性预判的功用意义,认为刑法条文与规范的解释者致力于探求其在当下的整体法秩序中的意义,在采用各种解释方法、使用不同的解释技巧之前,就对解释结论有了一种预先判断,这种预判引导着其对具体案例事实的理解与解释方法的价值选择,乃至对整个刑法教义学的考量。这里的解释方法更多关注的是目的解释与社会学解释,在这两种解释方法的运用中,法官确定性预判功用有比较大的发挥空间。但从卢曼的系统论视角审视,认为预判能够引导整个刑法教义学的考量,显然这种说法有夸大的嫌疑。无论如何,法官预判考虑的诸多法外影响因素,以及还未进行法律的“符码”转化,都是对教义学体系的“激扰”,而不是直接侵入乃至引导,否则会严重冲击法律系统的自治性与安定性。


三、法官预判确定性的契机与隐忧


(一)智能时代法官预判确定性的契机


1. 智能预判更具相对确定性


“法官适用现成法律时,都应当对裁判结果进行预测,进而再以结果来反思案件之间的匹配性。”在如今逐步迈入数据驱动、算法泛在的智能数字时代,应用大数据统计分析模型对全案证据信息进行数字模型化改造,在一定范围内量化预测和获取个案裁判结果,并提供简要理由加以论证,这种机器人法官作出的预判更具有相对的确定性。智能预判更具相对确定性的趋势符合基于法律与技术融合治理的“计算法学”新范式,其内容包括利用科学的计算方法围绕动态法律大数据开展的概率建模与预测分析。在正在进入的普适智能治理时代,依靠大数据分析训练可以实现预判,而且随着算力的指数级优化,这种算法预判在现实中是可行的,因为它不再是单纯仰赖法官个体或集体的经验性预测,而是可复制的类型化、标准化预测提取与固定,依靠的是规模化的海量数据信息处理能力。智能预判更具相对确定性,其背后的技术支撑主要是法律文本解析技术、知识图谱构建技术、用户画像建模技术以及风险评估技术等。基于这些技术支撑,有学者指出:“机器能替代法官做事,大致包括五类:法律文献检索、法务文书代拟系统、法律咨询与预判、类案推送与咨询、大小前提相对固定的自动判决。”例如,2016年上线的北京“睿法官”智能研判系统,经过分析能够预测出裁判结果;再如,浙江省法院通过整合全省法院丰富的案例资源,结合互联网大数据的优势和阿里巴巴不断提升的多维度分析、数据可视化、深度机器学习、人工智能等方面的技术沉淀,开发和实现了诉讼结果预判等智能化辅助的办案平台。而且,从实现公平正义的辅助工具意义上,智能预判具备一定的可靠性与信赖度,可以统一法律适用并减少司法判断主观任意性,这样可以逐渐获得法官、律师、检察官等法律职业共同体成员的接受与认可。


2. 智能预判更加精准高效


《最高人民法院关于深化人民法院司法体制综合配套改革的意见——人民法院第五个五年改革纲要(2019—2023)》(以下简称“《五五改革纲要》”)指出,要贯彻实施网络强国战略,全面建设智慧法院。当前,正如火如荼地进行的智慧法院建设主要依赖于人工智能信息技术的智治治理,实现智能化、信息化和网络化的“全业务、全流程、全方位”覆盖。智能技术在司法审判领域中的深度融合应用,从微观场域为法官预判的确定性提供了新的契机与可能。


在智慧法院建设中利用大数据平台建立的计算模型,在法律本体库中对海量的同类案件案情卷宗信息进行全样本的深度挖掘、解析、提取及整合处理,归纳出规范的构成要件与裁判的一般规则并转译成数字代码,从而对待决案件进行实体裁判的模拟,自动生成并智能输出待决类案判决的预测结果。不仅预测判决结果,甚至整个判决书也可以无人工干预地自动生成。比如,浙江省高级人民法院牵头研发的“凤凰金融智审”系统,实现了对民间借贷、网络购物、公安交通行政处罚等三类案件全流程智能化审判。智能化裁判的核心要素在于建构一种能够实现对判决结果进行预测的算法模型,也就是建立一种或多种用于预测或预见案件胜诉或败诉可能性的模型。这样利用人工智能法律专家系统提前预估可能获得的裁判结果,不仅预判确定性程度增加,而且显得更加精准高效。域外的例子如弗吉尼亚理工大学发现,分析中心的研究人员通过数据驱动结构的机器学习,对美国联邦最高法院的历史裁判进行分析,以此预测联邦最高法院的未来判决,AI由此预判的准确率达到了79.46%。此外,愈发精准的智能预判能更好地为法官类案裁判统一尺度并提供参考信息,减轻法官在类案审判上的压力和负担,从而确保“同案同判、类案类判”的形式平等正义。


针对智能辅助等智慧法院实施体系,《五五改革纲要》特别指出,要全面推进智慧法院建设,推动实现审判方式、诉讼制度与互联网技术深度融合,构建中国特色社会主义现代化智慧法院应用体系。《最高人民法院关于加快建设智慧法院的意见》(法发〔2017〕12号)第15条具体提到,挖掘利用海量司法案件资源,提供面向各类诉讼需求的相似案例推送、诉讼风险分析、诉讼结果预判、诉前调解建议等服务,为减少不必要诉讼和降低当事人诉累提供了有力的支持。科技部会同最高人民法院、最高人民检察院、司法部等制定了国家重点研究的名为“公正司法与司法为民关键技术研究与应用示范”的专题,其中第一批指南就包括“研究面向多方证据关联分析的诉讼风险智能分析和结果预测技术”等内容,也在极力推动司法场景中智能预判的研发。


以刑事认罪认罚案件为例,借助人工智能辅助科学且精准预测量刑系统的实施应用,可以较充分地展现智能预判确定性的孕育契机。研发与设计认罪认罚案件的精准预测量刑系统,可以建立理论预测与数据预测并轨的应用模型,同时配置必要的人工干预机制,确保输出精准预测量刑,提高量刑建议质量。同样,以上文提到的民事预判决制度为例,法官面对简单案件也可以利用智能化辅助办案平台来预测推荐判决结果,如果双方当事人同意智能预判的实体结果则不需要开庭审理,预判决生效法院保障其执行,可更有助于高效实质地化解纠纷,扭转庭审的泛化现象。由此可见,智能预判在保有相对确定性的同时,也显现出更加精准高效的附加特质。


(二)契机中存在的可能隐忧


智能时代算法治理的远大抱负就在于预测一切。过往的实践也证明,算法预测因有着超越人脑的优势往往更加可靠。反映在国际学术研究上,关注最前沿的人工智能技术应用,其中就包括司法决策中智能预判这项模拟任务。通过挖掘法庭辩论环节中的对话文本数据获取案件关键要素,进而预测判决结果。我国全案卷宗数据的存在为智能预判提供了充足的前提条件。当然,也应看到,在大数据计算模型或人工智能算法模型带来预判更具确定性、精密化的同时,更应谨慎地对待法官预判人工智能化的作用限度与一些难以化解实践需求的困局,而不应在学理上过度夸大甚至神化智能预判的功能作用。比如,有学者指出,法官判断和决策的模式从“单一人脑决策转向聚合智脑决策”,可以使可预测的判决结果更符合法律精神和裁判规律。笔者对此不敢苟同,并提出以下智能预判契机中存在可能隐忧的理由。


首先,司法大数据计算模型产生的智能预判,是智能化机器系统根据裁判历史数据的拟合,通过学习算法来预测法官未来的裁判结果,并不是法官作为内在参与者自身对待决案件裁判结果的实际预测。这种智能预判既可以被法官拿来参照进行二阶预判,以防止过度偏离“同案同判”,也可能被外在观察者如当事人及代理律师利用。比如,购买商业公司推出的智能预判产品来评估预测法官对自己案件的裁判行为与判决结果,这样就可以提前识别分析出诉讼风险,以便更好地安排自己的诉讼行为。后一种情况在现实中的需求动机非常强烈,因为为当事人提供法律服务的诉讼律师,每天都在琢磨法官的所作所为,预测法官将来如何作出判决,以便准备好诉讼应对策略,以争取当事人合法利益的最大化。但智能预判为当事人及代理律师所用,可能导致管辖兜售、择地诉讼等投机诉讼行为,由此给法官隐私、司法权独立行使、司法公正与诉讼权利保障等带来负面后果。在欧洲隐私治理传统中,这种基于个人特征的完全自动化预测评估,已对人性尊严造成了数字化贬损,而自主独立的个体享有免受自动化决策和用户画像结果约束的权利。有学者已审慎地观察到,很多国家均建有此类的大数据预测平台,甚至有商业公司推出了基于法官“画像”的大数据应用产品,这种做法一方面已滑向了更为彻底的事实怀疑论,另一方面无疑有违司法伦理,会与法官隐私、司法权威等产生冲突。事实上,法国立法机关已颁布了“法官画像”禁令,禁止凭借法官身份特征的数据来评估预测其判决结果。


其次,深度学习算法固有的不透明、难解释等“黑箱”及程式化的算法演绎,存在归化、歧视及错误等失范问题,使大数据计算模型可能不受实践理性限制而机械化地预测推演裁判结果。这种结果表现力带有数据化、神秘化色彩,其实本质上难以胜任事实认定工作。因为事实认定需要法官运用隐性知识来把握层次性的证据属性、抽象的证明标准与证据规则等,而缺乏经验的计算机化证据推理过程,不仅自身无法利用隐性知识,而且消解或抽空了庭审中事实敏感因素的综合平衡,以及一系列复杂的实质争辩、价值评判。法律推理除了三段论与涵摄技术外,还有疑难案件等例外事项,以及涉及常识库贫匮的框架问题等实践智慧,都很难通过人工智能系统进行处理;复杂的法律议论仍构成智慧法律服务的巨大障碍。以上这些庭审必备处理要素的缺位,导致预判看似符合形式公正实际上却偏离事实真相,扭曲个案裁判意欲追求的实质正义与合目的性,甚至误入其对立面,可能会制造大量的误判错判而冤枉无辜或放纵罪犯。


再次,由于易习得的底层数据可能夹杂着劣质数据,甚至隐藏着“数据偏见”或谬误(如以有罪判决的大样本为基础建立的数据库),会使这些错误数据训练的算法模型得出有违公正的预判。算法模型将审判程序中事实与规范的匹配联结过程简化还原为数据的相关关系来处理,但事实上计算机软件程序具有技术上诸多难以克服的现实障碍以及暂时难以跨越的认知门槛。即使可以通过编码语言和参数设计来表达法官的价值判断或解释,也很难模拟普通常识推理、道德推理、复杂的心智感知与意志情感,并给出预判翔实的理由说明。对法律解释和证据能力的实质性评价、自由心证及经验法则的运用、内心确信的形成等主观性较强的事项,智能司法则存在难以回避的认知障碍及作用局限,无法代替法官作出判断。这样使得本来“可视化”呈现的智能预判变成只是概率性计算得到的一种预测选项。实际上,这种带有随机意味的参考结果更加难以控制,进而遮蔽或贬损现代法治的许多预设价值目标(比如程序性、民主性、公开性、透明性),冲击司法技术以外的职业活动规律与人文关怀意蕴,特别是数字弱势群体诉讼权利的平衡保障,会陷入更加数字化困难的境地。有学者特别指出,对科技手段的推崇追求不能忽视程序正义的初衷,并不是说先进的技术应用就会使诸多司法症结迎刃而解,相对于单纯的技术应用,对当事人诉讼权利的保护更为重要。


复次,法官预判人工智能化体现出法律人工智能中以大数据驱动的连接主义进路。然而,依靠人工神经网络的连接机制与学习算法进行裁判结果的预测估计,根本无法消除预判的可废止属性。对于连接主义路径而言,要避免因预测结果的高准确率和召回率而推崇“机械归纳主义”,机器学习的模型泛化能力再优也无法保证预判必然为真,这是由归纳推理自身的特点所决定的。同时,在人工神经网络编织方面,通过概率测算、模糊推理机器对案件事实作出初步认定的前提是具有一个确定的判断标准,但这种高度盖然性或盖然性优势等证明标准是不确定的,难以为机器设置适当的连接权系数。此外,通过大数据连接机制检索的类案结果与报告,仍避免不了法官将其与待决案件相比照匹配的环节,须认真分辨其异同。因为类案检索的结果容易忽略个案的特殊情况,它只是在统计和概率意义上帮助法官进行类案的形式性判断,并不是帮助法官寻找到对待决案件有约束力的判决理由,因而不能直接取代或接管法官对类案的实质性识别比对论证,否则就会引发法官形成过度依赖类案检索的自然惯性,其现实判决也会出现刻意迎合类案检索结果的倾向。对于特殊案件,尤其与其他类案看似高度相似但有特异性要素的复杂疑难案件而言,通过机器学习辅助系统来预判,极有可能忽视该案件的特有属性。仅根据与类案相似的共性特征,极有可能导致“异案同判”的不公正结果。因此,法官应避免机械地采纳类案的判决结果,而应当根据案件的特有属性,认真分辨与类案的异同,独立思考并作出判断。如果不对简单、疑难等案件类型作出区分,一味要求强制类案检索并制作报告,那么这种强行压迫带来的采纳预判惯性会产生强大的“魔力”,制造出裁判尺度统一的司法公正假象,实则掉入“同案异判”甚或“异案同判”的错误决策怪圈。


最后,智能预判体现出强烈的技术/工具理性刻画与表达,具有标准模型化的全新思维特征;而法官预判表现出鲜明的实践理性品格,具有主观化的判断权属性。这两者之间可否实现良好的融贯衔接是存在疑虑的。毕竟内含价值判断与自由裁量的司法决策更多的是一门实践技艺而不是价值无涉的技术科学。即使能够有效衔接,会不会呈现审判主体的双重结构?解构法官职业身份与司法权力运作机制,引发审判权的嬗变,造成审判责任分配的混乱,并滋生技术主义吞噬裁判思维的伦理性风险,都是值得深入警醒的。有学者对这种本质上凭借技术优势的形式预测活动可能改变现代司法裁判事业内在性质(蕴含着类型思维、利益权衡、对话论辩、自由裁量的纠纷解决活动)与结构功能,表示深深的担忧与质疑。通过机器把法庭内外的对话和沟通加以格式化、固定化,很可能会阻碍法律解释学、推理技术、专业化教育以及审判者伦理人格的发展和提高,使司法流于一种检索和推测的简单智力游戏。一旦让法官们根据系统软件形成判决甚至自动生成判决,难免会遗患无穷。然而,这些看似过于宽泛的未来文学式担忧绝非危言耸听,智能预判引发的“颠覆性”革新重塑,给司法裁判事业造成的可能负面影响,须提前进行制度性防控与规制审查。


四、揭秘法官预判确定性遭遇的“虚假”困境


在法治社会建设中法官预判虽具有相对确定性,但不是绝对的确定或确信。相对确定的预判毕竟为一种假定的初始结论,本身具有可辩驳、可废止性。换言之,随着新增案情知识信息的综合掌握,并非绝对确定封闭的预判可以被修正,乃至被击败或推翻。


(一)法官预判的可废止性与论证负担


诉讼的常态就是在诉讼两造对抗博弈辩驳过程中,法官经过动态的多元证据关联分析、经验推论,不断废止原论证结论,然后得出新结论。即使最后获取的结论也不可能达到完美的确定性,致力于追求哲学终极意义上的客观真实与“唯一正解”,早已超脱裁判者的主观认知能力与场域依赖,且不符合一般的证明机理和证明规律。从设证推理或最佳解释推理来看,潜在的假定结论具有主观似真性即“接近真相的程度”的故事结构,而且可能呈现出不同的故事版本。随着全案证据校验、审查判断的不断深入,法官会运用经验法则对故事整体以及故事情节进行检验审查,选择建构出证据支持度最高、最具合理性叙事的故事版本,通常也是自己最满意的、最具说服力的接近客观真实的版本。对此,有学者从司法证明角度洞察到,应当始终对不同的假说保持开放心态,并随时根据案件的证据状况修正先前判断,在作出最终裁判时,应当检验证据与不同事实假说之间的解释关系,选取最能为全案证据所支持的最佳假说。


从法律方法区分为法律发现与法律论证的逻辑顺序来看,法官一般庭审之前先或然性发现假定结论,然后庭审再进行充分的内、外部证立与辩证检验修正,而不会贸然地不加区分。从认知心理学的双加工系统来看,无论是在对抗性司法程序还是协商性司法程序中,法官先经过“经验—直觉”加工机制逻辑自动化地得出案件盖然的表层结论,然后再经过“理性—分析”机制对预判进行实质监督、调试与矫治。从证据分析的论证方法来看,法官通常都会预设倾向性的结论,通过单个证据推理链条构建过程中不断的调适,最终所有证据的推理应当通过若干中间结论而指向同一最终结论。长年累月从事审判实践的一线法官,利用“经验—直觉”加工机制获得的预判结论会更加迅速准确,但这并不能成为其放弃对判决结果进行说理论证的理由,归根结底还在于预判本身的可废止属性与法官应负担的论证义务。


(二)预判结论可进行检验改进,但其思维无优劣之分


法官预判具有确定性的一面。同时,对预判结论可能会作出一定的复验改进,尤其对须经过合议庭评议的案件,法官们会围绕证据信息的审查进行商谈交流,对案情的认识会随诉讼进程逐步深入,乃至改变个人预判而形成新的事实心证,但很难说预判的必要改变是自身遭遇的真正困境,因为法官预判所体现的初步结论可得到复验改进,但背后的裁判思维无法作出好坏优劣的评价。从认知心理学范畴来看,任何人接触外界信息材料的刺激都会“身临其境”本能地作出初步反应,形成对外界事物的初步印象,也就是个体主观的或然性认知判断。法律现实主义者大多认为,“快捷地预判在先,合理化包装在后”的逆向推理才是裁判的本质。但很显然,这种论调过于拔高了直觉、感觉、情绪等非理性因素与预判的地位,忽视了预判要审慎验证(特别是否证)的必要性,这样很容易忽视各种认知偏见而酿成冤假错案,如张氏叔侄案从心理学层面进行的成因分析。


五、法官预判确定性遭遇的真正困境


在法治社会建设中真正遭遇的现实困境是法官把预判确定性变得绝对彻底化,把对裁判结果的合情预判变成了终局性判决结果,而完全忽视了它理应要经过偏差控制与理性验证,并在特定情形下存在可能被证伪废止的可能性。


(一)“预判—证实”的单向性思维特质


以我国刑事公诉案件为例,在全案移送主义下,法官在开庭前就已直接接触与审阅研读公诉机关移送的全部卷证材料,对案情有了“整体式”的判断把握。这样,法官在庭前就会以“整体主义”的视角审阅所有案卷材料,难以消除以上已知的证据材料及其信息的影响,并以印证结果回溯性判断证据的证据能力与证明力,从而将目光流转于实体罪责的实体性裁判与程序性裁判之间,特别是非法证据对心证的“污染”,对被追诉者很容易陷入有罪预判“先入为主”的印象误区。全案移送制度虽符合我国的司法传统与诉讼模式,有助于法官对案件形成整体把握,并做好充分的庭审准备,使庭审快速集中地查明案件事实,但在庭前给法官带来不合理的预断,难以保障其心证形成于庭审之中,与审判中心主义的公平裁判理念相背离,不利于庭审的实质化改革。当然,也有学者认为,在我国全案移送制度语境下案卷作为组织证据审查的信息生命线,实际承担着辅助法官查明事实与正确适用法律的作用。笔者并不否认法官庭前阅卷形成预判的积极影响,对此在上文详细阐述过确定性预判在庭审阶段发挥的功用,但同样不能忽视的是,在我国控辩力量相对失衡的境遇下,法官阅卷预判所带来的危害影响与负面效果可能高于案卷所承载信息的作用。案卷所承载的信息一开始就带有“偏见”,因为这些案卷的信息本质上都是官方的单方主体的追诉意见。为此,有学者指出,审理刑事案件的法官通过审阅案卷所了解到的并不是事实,仅仅是关于事实和法律的单方意见,只有充分听取和吸收辩护意见,充分发挥辩护方在诉讼中的作用,才能抵御控诉意见对法官造成的先入为主的影响。


在接下来的庭审阶段,由于受到禀赋效应、首因效应、期望效应、框架效应、确定效应、信念固着效应与隧道视野等一系列启发式(“捷思法”)认知偏见的指引影响,法官更多的是在力求寻找证据来证实确认预判的问题。查明事实的“印证证明”惯习,甚至这种惯习在规范层面从证据分析方法提升到了以口供为中心的证明模式,无须获取即时、动态的证据信息,不过是卷宗笔录内所记载的证据信息之间在整体静态上的相互形式佐证、补强,缺乏从情理和常识角度对证据的证据能力、证明力的实质性审查与综观式验证,以至于认为庭前预判就达到了法定证明标准形成了内心确信,就直接把预判当作最终所谓“公正”的裁判结论。


因而,庭审法官在“印证”环节往往会重点关注接受与审前预判一致的有罪、罪重证据,本能地排斥与有罪相反的信息,这样的“预判—证实”思维显然具有明显的单向推论特征。从案件事实认定的心理过程来看,由于我国刑事法官在审判前普遍会根据控方指控事实产生锚定效应,形成被告人有罪的“预设值”,虽然在审判过程中会对“预设值”进行验证,但具有明显的单向性地验证被告人有罪的思维特征。产生这种现象的原因,一方面在于法官心理惰性,另一方面在于实践中普遍的被告人有罪假设,导致心理定势难以突破。尤其在法院“案多人少”的绩效考核高压态势下,更可能会增加疲惫的法官追求证实有罪预判的风险,加重司法证明过程中法官的流畅度失衡与认知偏差。为有效防止庭审法官在庭前形成不合理的预判、偏见,使案件心证真正形成于法庭审理之中,日本《刑事诉讼法》第256条第6款确立了案卷移送的“起诉状一本主义”,即禁止起诉时移送案卷和证据,起诉书中不得添附可能使法官对案件产生预断之虞的证据及书类文件,也不得引用该证据及书类文件的内容。意大利则设立了由专门预审法官主持的由控辩双方共同参与的对控方的指控进行全面、实体性审查的预审程序。


(二)智能预判径自变为终局性裁判结论


智能预判的输出离不开法律大数据的“投喂”输入。程序员用海量数据来编写算法,但数据内容可能具有结构性缺陷,对其选择有可能早就包含着不公正的残余。利用大数据预测平台建立的计算模型来智能预判刑事案件,如果是以有罪判决的大样本为基础建立的数据库,那么很难想象计算模型会作出无罪的预判。况且,机器学习算法模型存在不可解释性、过拟合等技术瓶颈或壁垒,得到的预判不能够轻易被认定为具有权威效力的结论,更不能替代法官的最终裁决,只是一种辅助性的参考建议。比如,量刑算法模型输出的量刑预判,只是作为量刑结果的均值估计,用来评价法官量刑行为的决策参考。然而,从遭遇的真正困境来看,法官极有可能机械盲从,即把相对确定的智能预判变成最终具有权威效力的裁判结论。这也就出现了人们担忧的大数据算法支配操控个案审判结果而架空庭审的事态,酿成“个案审判取决于既定的智能预判,法庭辩论、司法证明算不了什么”的局面。这样的局面完全忽视了智能预判中可能具有的不合人情事理之处,预测活动本身也失去了仅提供模糊性参考选项的意义。从认知心理学来看,法官有可能是“认知吝啬者”,也存在天生的懈怠心理。这样会对智能预判产生自动化偏见,即一味地凭直觉盲目偏信计算机系统自动生成的预测结论是正确的,而不去启动认知加工系统来检验反思智能预判。更为严重的是,智能预判直接被法官确认为最终裁判结果,接下来法官只是为特定判决的真实原因即预判做好寻找法律规范与教义论证工作而已。以法律规范为主体的裁判理由降格为粉饰预判的工具,从职业伦理上违背了应奉行的诚信裁判原则,法官成了名副其实的“说谎者”,因为裁判结果早已确定,事后法官却在判决书的裁判理由中用修辞虚饰的手段将其伪装掩盖起来,让人们误以为最终裁判结果是严格按照司法三段论理性逻辑地推导出来的。


从上文分析的“虚假”困境来看,智能技术给出的预判最多只能作为说服性论据与参考性建议,无论如何不能径自作为裁判的最终正确答案。然而,问题恰恰在于,把相对确定的智能预判径自转变为最终的裁判结论具有一定的刻板“架构优势”。这不仅恰好符合司法大数据背后的逻辑运作机理,而且法官可以尽早认知闭合达成“叙事融贯”作出裁判,帮助减轻其审案的负荷压力。按照司法大数据中隐藏的共性规律和特征范式形成算法模型,据此基于案例的类比推理而自动推送的预测结果,因存在以上“优势”依赖与精准操控力,法官对此易产生执迷信赖甚至臣服,往往忽视了它的参考性与可错性,不加或无法审视,甚至不敢审查质疑而直接当作裁判结论。有学者深刻洞察到这种困境后指出,由于机器学习算法只能根据从大数据中学到的规律建构模型并给出结果,那么将这一结果当作裁判结论就不是依法裁判,而是依照客观规律进行裁判。而且,算法模型可能会以相关关系的面孔掩盖其背后的许多价值预设。因此,预测分析学即使可以捍卫法的安定性,也可能与实质正义相冲突。不难看出,法官将智能预判径自当作裁判结论的困境会连锁引发危及法治的境况,这确实值得警惕与防范。


(三)确定性预判对裁判结果的实质决定性作用


以上法官预判确定性遭遇的真正困境,反映出庭审实质化改革的关键性顽疾在于“卷宗笔录中心主义”的审判认知结构,而结构的认知源头来自在控辩力量相对失衡的诉讼制度中构造出的以侦查为中心的流水化案情信息加工工序。换言之,不是审判机关而是侦查机关提前篡取了事实认定与证据评价的权力,造成庭审程序特别是举证、质证及认证的证明过程具有普遍的非实质化特征。“刑事程序的流转及司法裁决的作出,都以各种书面证据和文书材料构成的案卷为主要依据。”总之,法官接触案卷笔录形成的确定性预判对裁判结果具有实质的决定性作用,因而造成庭审程序的虚化,使之沦为对卷宗内容和侦查结论的公开核查与确认程序。根据上文分析,智能预判径自转变为最终的裁判结论,法官对此的依赖度将会更大,必然会进一步加剧庭审程序的虚置化。只有洞察到法官预判确定性困境的认知根源,方能找到纾解困境的“对症药方”。


六、结 语


法学对司法决策提出公正要求,必然尽量提高审判的可预测程度,这种努力涉及对规范解释预测与对事实认知预测这两个系列之间存在的相互作用及不断递进、无限选择的互动关系。法官目光往返穿梭于事实与规范之间,必然在不断拉近对应的过程中尽量使审判结果的可预测程度变得愈加确定。法官预判确定性体现出司法决策背后的思维认知具有相对的稳定化、持续化特性。无论从微观方法论、中观审判阶段还是宏观诉讼模式角度,它并非只是单纯想象的阻碍司法公正的绊脚石。相反,它对穿越错综复杂的司法决策发挥着一定的功用。在以智能化为核心的智慧法院建设背景下审视数字化信息技术赋能司法实践,法官的智能预判在保有相对确定性的同时,也显现出更加精准高效的附加特质,可以相应地促进庭审效率的提升。当然,也应看到智能时代预判确定性契机中存在的可能隐忧。因此,不应奢望甚至神化智能预判的功用,实践中展开的智能预判似乎只展示了一个简单的参考结论,而非一个有论证过程的理性证明。因此,对法官来说,智能预判只是一种辅助性的参考建议,根本无法全面诠释确定事实与规范匹配中的法律意义。现实生活中有很多决策领域可以如此预测,机器在模仿人类的意思上也许会愈来愈进步,因而能更准确地预测人类的行为,但模仿与表现意义以及产生意义是不同的,那是人类的判断永远会占据的一个空间。法官预判确定性遭遇的“虚假”困境在于,预判具有可废止性,其结论可得到复验改进,但其背后的思维认知无好坏优劣之分。法官预判确定性真正遭遇的现实困境在于把预判确定性变得绝对彻底化,智能预判更是径自变成终局性裁判结论。这呈现出法官“预判—证实”的单向性思维特质,以及确定性预判对裁判结果的实质决定性作用。真正困境的认知源头在于以侦查为中心的审判认知结构,相应地纾解困局的关键应对之道是渐进推动由侦查卷宗中心到审判中心的转变,重塑审判认知结构,正确引导控制法官预判的方向,发挥预判确定性的良性功用,在重大、复杂案件上有效确保庭审证明环节证据的动态运用,从而逐步实现庭审实质化与司法正向循环。当然,这些纾解困境的策略方案主要是针对法官自身预判确定性的问题,而对于智能预判引发法官预判更具确定性的问题则需要更深层地探析其应对方案,如对算法进行程序控制、伦理审查合规监管等。这种类型化的方案构想也反映出当今智能时代司法治理的法律性与技术性的二元协同共振。



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