顾男飞 牛润良｜人工智能在法律适用分歧解决中的应用进路——以超龄劳动者劳动关系的认定为例
吉林大学法学院硕士研究生
牛润良
吉林大学人工智能学院博士研究生
要目
一、超龄劳动者劳动关系认定标准的抵牾二、基于文本抽取与属性分类的合格样本筛选三、法律适用分歧的识别与界分四、基于相关分析和因果发现的法官集体经验挖掘五、超龄劳动者劳动关系的认定标准明晰劳动关系的认定与否，不仅直接决定适用劳动法规范还是民法规范来进行调整，更关涉当事人的权利义务划分和受国家干预程度。当前我国的人口老龄化趋势不可阻挡，同时，超过法定退休年龄劳动者（以下简称为“超龄劳动者”）的规模庞大，2020年我国就业人员为75064万，其中男性60岁以上就业人员计4886万；女性50岁以上就业人员计9839万，按法定退休年龄，超龄劳动者占比19.62%。但法律并未及时回应，使关于超龄劳动者的劳动关系认定缺乏明确标准，致使“劳动法面临功能危机”，偏离劳动法倾斜保护的社会法定位。为更好弥合法律适用分歧，可使用人工智能技术来挖掘裁判文书中的法官集体经验，以司法实践经验回应立法规定的冲突，更好保障超龄劳动者的合法权益。
一、超龄劳动者劳动关系认定标准的抵牾
法律适用分歧的本质在于认定标准的模糊，会直接导致部分应受劳动法保护的超龄劳动者失去权利保障。在当前“实施积极应对人口老龄化国家战略”背景下，更应当充分保障超龄劳动者的合法权益。
出于立法技术与社会转型的约束，我国现行劳动法体系中并未明确规定超龄劳动者的劳动关系认定标准。劳动法仅规定劳动者的最低工作年龄，并明确劳动合同是建立劳动关系的协议，从该维度考察，可将劳动合同终止视为劳动关系的结束。劳动合同法第7条和第44条分别规定自用工之日起即建立劳动关系，同时劳动合同自劳动者开始依法享受基本养老保险待遇后终止，但并未规定退休年龄。《劳动合同法实施条例》（以下简称为《实施条例》）第21条则规定劳动合同自劳动者达到法定退休年龄就终止。在此背景下，最高人民法院通过了《关于审理劳动争议案件适用法律若干问题的解释（三）》和《关于审理劳动争议案件适用法律问题的解释（一）》（因关于该问题的规定内容一致，可进行合并，以下简称为《司法解释》）规定，指出若劳动者已经依法享受养老保险待遇或者领取退休金，则应当按劳务关系处理。经上述分析，可见我国关于超龄劳动者的劳动关系认定是存在“用工开始”“享受基本养老保险待遇”“达到法定退休年龄”及“享受养老保险待遇”四类标准，且分别关涉劳动关系和劳务关系的认定，彼此间相差较大，具体可见图1。
鉴于较模糊的立法规定，选取部分判决书进行分析可发现我国当前法院针对超龄劳动者劳动关系的认定意见也并不统一，法律适用存在较大分歧。法律分歧不仅体现在法院面对相似的基本事实会选择不同的裁判依据，也在于法院会对于相同的法律要件进行差异解释，从而得出不同的裁判结果。此外，部分省份颁布司法适用文件，引发裁判出现区域差异，分歧被进一步拉大。学界早已关注到这一问题，并进行较充分讨论，比如有学者提出“劳动关系与社会保险关系的各自独立，决定了不能以一种权利的享有去否定另一种权利的存在”，“将已达退休年龄继续就业者纳入劳动法的保护范畴”，“以享受养老保险待遇而不是达到法定退休年龄作为认定劳动关系终止的标准”，还有学者提出“在劳动合同法将退休作为独立的内容加以规定”。综合上述分析，可见学界关于超龄劳动者劳动关系认定并未达成共识，且并未对司法实践产生有效指引，司法认定标准依旧模糊。
为更好保障超龄劳动者的合法权益，应当对司法现状进行全样本分析以明确法官裁判全貌，总结并评价法官的集体经验，以司法经验选择最合适的认定标准，从而更好解决所存在的法律分歧。为实现这一目标，需要依托人工智能中的自然语言处理技术，对裁判文书进行细致分析，不仅筛选出合格样本，识别出重要要件以及裁判结果，更要通过相关性与因果关系的梳理，明确裁判路径。同时，为增强算法的可解释性，设计了两阶段的模型训练流程。第一个阶段训练文本信息抽取模型，从大规模裁判文书文本数据中抽取标签对应的关键句段，汇总为数据表格，表格中的每一行则对应一个具体判决书中提取出的文本信息和属性分类结果。第二阶段在汇总表格的基础上进行数据分析工作，其中包括统计分析、相关分析以及因果分析，最终得到系统性结论，具体可见图2。
图2 人工智能司法应用的研究径路
二、基于文本抽取与属性分类的合格样本筛选
为更好提升判决书分析的针对性，需对《关于修改〈民事案件案由规定〉的决定》（法346号）中规定的三级案由“确认劳动关系纠纷”进行进一步的细化，重点聚焦于“达到法定退休年龄”的劳动者群体。裁判文书具备的专业、规范及完整等特点为大数据分析打下坚实基础，但以人工阅读和摘取形式来处理裁判文书耗时巨大，而基于文本信息抽取和属性分类的自然语言处理技术，能高效提升针对司法现状的定量分析效率。而后，通过设计一套较为完整而且合理的标签系统，可为后续明确正确的法律适用打下良好基础。
超龄劳动者劳动关系认定的前提是劳动者需要达到法定退休年龄，即需满足退休的要求，且考虑到劳动合同法的高位阶，需要对其中提及的“基本养老保险待遇”进行研究。最后，该问题是属于实体法问题，因此仅限于判决书范围。受限于裁判文书不完全上网、检索平台不完全整理、分类标签不健全等客观条件，对于特定案由的裁判文书进行大数据分析是较困难的。但可以通过案由及全文的检索方式来扩大裁判文书的下载规模，并且在之后的文书筛选过程中确定合格的裁判文书并将之作为分析的样本，而且经过长期法律实践会趋于稳定，并就法律适用要件呈现较明确的裁判倾向，也符合大数定律。即在随机试验中，每次出现的结果不同，但在大量的观察试验中，个别的、偶然的因素影响而产生的差异将会相互抵消，从而使研究现象的必然规律性显示出来。基于北大法宝网中的高级检索进行判决书的下载，具体条件设置如下：首先，确定案由为“确认劳动关系纠纷”，全文包含“退休”进行检索；其次，在既有结果中将检索条件设为全文包含“基本养老保险”进行结果中检索；最后，文书类型选择“判决书”。截至2022年10月31日，获得679份一审简易判决书、289份一审普通判决书、883份二审判决书以及16份再审判决书。由于再审判决书数量过少，因此将其进行剔除，不纳入大数据的分析样本中，因此待分析的总样本数量为1851份。
结合最高人民法院所颁布的《人民法院民事裁判文书制作规范》（以下简称为“《制作规范》”），可将待分析的裁判文书分为六部分，对应六个一级标签，分别为案件基本信息；案件基本事实；理由；裁判依据；裁判主文；落款。而后设计对应27个的二级标签和对应属性，具体可见表1。
为了从判决书文本中找到与标签文本最为相关的表述，设计出一个抽取式的问答模型。抽取式问答模型的输入是一个与标签对应的问句和判决书全文，输出是答案在全文中的开始和结束位置。该模型是在预训练（per-trained）的Longformer模型基础上进行的行微调（fine-tuning）。抽取出的文本虽都是关于标签所指的主题有关，但表述各异，需要将其进行规范化处理。因此为特定的几个标签，如“是否认定为基本养老保险待遇”等，设置了属性分类任务，将不同表述归结到预定义的几个类别之中。本部分采用了一种基于对比学习预训练的小样本文本分类器训练方法。这一训练过程分为两步，首先构造有监督情况下的对比学习预训练任务，增强编码器对不同类别样本的判别能力，再通过常规的有监督文本分类任务，训练编码器和分类层。
对比训练（contrastive training）是一种常用的小样本（few shot）场景下训练方法，采用对比损失函数（contrastive loss function）来衡量同类样本与不同类别样本之间的差异，增加同类样本在表示空间中的聚集程度，增大异类在表示空间中的距离，以此来提高模型的泛化能力和分类准确性。根据是否有标签信息，对比训练可以分为自监督和有监督两种场景，因为有人工标注的分类标签，所以采用监督对比学习方法，这一过程可以形式化为：给定一组标记过的样本，
另外，裁判文书中存在非常明显的“多跳”关系，突出体现在“审理法院的裁判结果”和“何时达到法定退休年龄”这两个标签中。在二审甚至再审文书中，“审理法院的裁判结果”中可能不会直接表述认定结果为劳动或劳务关系，其表述有可能为“驳回前审法院判决”，那么就需从“一审法院的认定结果”中寻找。同理，判定“何时达到法定退休年龄”的属性也需“开始劳动的时间”这一标签的辅助。因此在文本分类过程中会将这几段相关的文本拼接。
综合来看，所选的基于对比训练的监督学习算法对于大部分标签的识别是较为有效的，但针对需要较复杂逻辑推理的裁判文书存在一定局限性，需要进一步的修改和调整。为更好回应监督学习算法在部分标签上存在的不足，也为进一步提升标签识别的准确率，在法学院招募部分同学来参与判决书的标注工作。经过前期培训，参与标注的同学能较好掌握标注规则。分为两轮进行标记，第一轮，在原始判决书基础上进行标记，提供人工样本，并且熟悉标注系统和标注的标准，获得了一轮标注的样本库。第二轮，在监督学习算法标记完的基础上进行修订，为算法的标注结果进行评价，主要是纠正文本抽取位置和属性分类的错误。同时，提升样本标注质量。经过两轮的人工标注及算法的十余轮训练，获得一个较准确的标注数据集，为后续合格样本筛选和数据分析打下坚实基础。
为聚焦于“达到法定退休年龄”这一法律事实对劳动者劳动关系认定的影响，需将“不符合劳动关系特征”以及“结束劳动时未达到法定退休年龄”的判决书加以排除，以实现更为精细的分析。
针对前者，经过判决书的分析，发现劳动和社会保障部颁布的《关于确立劳动关系有关事项的通知》（劳社部发12号）被主要用于劳动关系特征的判断，特别是在未签订书面劳动合同的基础上进行判断，而且分析结果大多指向于不符合劳动关系特征。在已下载的判决书中，没有或者未提到“书面合同”的判决书总量为1506份，占总样本数量的81%，可见超龄劳动者未订立书面劳动合同的比例是很高的。但是并未都适用《关于确立劳动关系有关事项的通知》，在适用的裁判文书中主要从不符合劳动者主体资格及劳动者从事的工作不属于用人单位业务组成部分两方面进行的分析。为使得研究更聚焦，将适用《关于确立劳动关系有关事项的通知》的判决书进行剔除。
针对后者，主要聚焦于“结束劳动时是否达到法定退休年龄”标签的判断，将属性为否的判决书进行剔除。这主要针对的情形为劳动者早已与原用人单位解除劳动关系或是按时退休，在达到法定退休年龄后并未继续工作，也即不属于“结束劳动时达到法定退休年龄”情形下引发的纠纷，其诉求更多是聚焦于无法办理退休手续或补办社会保险的类型，这主要是因为人事档案不全或原用人单位未按时缴纳社会保险造成的问题，不属于本文讨论范畴，因此将这部分判决书进行剔除。经统计，“结束劳动时达到法定退休年龄”的判决书在一审简易程序、一审普通程序和二审程序中占比分别为67%、58%和60%，分布较为均衡，具体可见图3。以此可见判决书的文本抽取和属性分类结果是较科学和准确的，基于双重筛选，最后得到785份合格样本，将以此作为后续分析的基础。
图3 “结束劳动时达到法定退休年龄”的判决书占比统计图
三、法律适用分歧的识别与界分
分歧的准确识别是统一法律适用标准的基础和前提，“对于维护国家法制统一、尊严、权威具有重要意义”，这在案件受理量爆炸式增长和疑难复杂案件不断涌现的当下具有更重要的意义。但诚如有学者指出的，当前最常见的大数据研究挖掘的数据大多是一些浅层性、显性数据，比如当事人有无律师、籍贯、年龄等处在裁判文书特定位置且易于抓取的数据，但在难度更大的深层数据、隐形数据比如裁判结果等信息的获取方面，尚未出现充分有效的技术手段，也尚且无研究者实现对此的大数据分析。但通过对人工智能技术的充分利用，能基于全样本分析归纳出在特定案情中不同法律适用要件的典型特征、趋势及地方差异，能好明确法律适用分歧，也能使学术研究更有针对性和依托性。
裁判结果应当仅限于法院对劳动者达到法定退休年龄之后期的劳动关系认定结果。但司法实践中会出现否定表述，即使用“不存在劳动关系”等表述；也会使用抽象表述，比如“驳回原告的诉讼请求”“驳回起诉”等表述；还存在仅认定达到法定退休年龄前的劳动关系情形，比如“自工作之日起到法定退休年龄前存在劳动关系”。为提升裁判结果的识别准确率，不仅增加了算法训练轮次，也通过人工标记与校对的方式进行了二轮修正，从而尽可能纠正算法识别的错误结果，获得尽可能准确的属性分类结果。同时，将劳动关系特殊情形、事实劳动关系都视为劳动关系，使讨论更为聚焦。
在785份合格样本中，认定为劳动关系有348份，占比44%，劳务关系有437分，占比56%，具体分布可见图4。同时，关于超龄劳动者劳动关系认定相关的判决书呈现上升趋势。说明关于这一问题的司法纠纷数量较多，且相关的劳动仲裁结果并未得到民众承认。由于裁判文书网2013年7月才上线，此前文书上传并不完整且数量较少，因此该部分文书没有被纳入统计，具体可见图5。
为了更精确地进行分析“有无享受养老保险待遇”对于超龄劳动者劳动关系认定的影响，属性除“有”和“无”外，还设置“未提到”选项，即指代那些没有对“有无享受养老保险待遇”进行认定的判决书。根据文本抽取和属性分类结果，在785份合格样本中，“没有享受养老保险待遇”的判决书共有399份，其中认定为劳动关系的判决书为259份，占比65%。“有享受养老保险待遇”的判决书共有165份，其中认定为劳动关系的判决书为35份，占比21%。“没提到有无享受养老保险待遇”的判决书共有233份，其中认定为劳动关系的判决书为54份，占比24%。而所有样本的平均劳动关系认定率为44%，具体可见图6。
通过对比可知，“有无享受养老保险待遇”对劳动关系认定的影响是很大的，法官更倾向于认定享受养老保险待遇的超龄劳动者为劳务关系，但并未取得特别显著的优势，并没有接近100%，由此可发现还存在其他影响因素。同时，发现没认定超龄劳动者是否享受养老保险待遇的法官也更倾向于认定为劳务关系，这一发现是具有较大价值的，可推断出这部分法官可能是适用《实施条例》的规定，直接从达到法定退休年龄这一认定标准来法律适用。
部分二审裁判文书并未对一审法院的认定依据和裁判结果进行回顾，因此是处于缺失状态。根据文本抽取和属性分类结果，共获得363份明确展示一审裁判结果的二审判决书，并将之作为分析的样本。其中，一审认定为劳动关系有161份，二审改判42份，维持原判共有119份，改判率为26%。一审认定为劳务关系有202份，二审改判33份，维持原判169份，改判率为16%。综合来看，二审改判率为21%。由此可见，这一问题在不同级别的法院依旧存在较大分歧，而且针对一审认定为劳动关系的改判率明显更高，具体统计可见图7。
图7 劳动关系认定的审级差异
同时，部分省份通过颁布《审理指南》《研讨会纪要》《实施办法》等文件，对于高龄劳动者的劳动关系认定进行了更细致规定，对当地的裁判结果造成显著影响。司法实践的区域差异是存在分析价值，特别是在全国司法适用标准统一的背景下。比如在2017年《江苏省劳动人事争议疑难问题研讨会纪要》颁布之后，劳动关系的认定数量有了显著增长。该文件明确地规定：“用人单位与其招用的已达到或超过法定退休年龄但未享受基本养老保险待遇或领取退休金的人员发生用工争议，双方之间用工情形符合劳动关系特征的，应按劳动关系特殊情形处理。”相较最高人民法院《关于审理劳动争议案件适用法律问题的解释（一）》第32条：“用人单位与其招用的已经依法享受养老保险待遇或者领取退休金的人员发生用工争议而提起诉讼的，人民法院应当按劳务关系处理。”规定地更为周延，虽然并不是正式的司法文件，但也会引起显著影响。根据文本抽取和属性分类结果，江苏的判决书共有206份。其中，劳动关系认定的数量为149份，劳务关系认定的数量为57份，劳动关系的认定比例为72%，相较于全国平均44%的劳动关系认定比例，提升显著，值得分析，具体可见图8。
法律适用分歧的原因在于法律条文选择与解释的差异，外显至司法中，即面对相似的案件事实，裁判结果出现了背离。在超龄劳动者的劳动关系认定中，不仅是裁判结果出现较明显的冲突，特别是就“养老保险待遇”要件的认定冲突明显，并且随着各地出台的不同司法文件，出现了裁判的区域差异。首先，面对“结束劳动时达到法定退休年龄”这一相同的案件事实，裁判结果并不一致，劳务关系占比为56%，劳动关系占比为44%，裁判出现了较大的分歧，且较倾向于认定为劳务关系。深入具体要件，关于“有无享受养老保险待遇”这一法律要件，即劳动合同法和《司法解释》中的重要标准，在司法认定中也存在较大分歧，在“没有享受养老保险待遇”时，有65%的法官认定为劳动关系，在“享受养老保险待遇”时，有21%的法官认定为劳动关系。但综合来看，都未达100%，在每一情形的事实认定中都存在较大分歧，严重制约裁判尺度的统一。同时，可发现法律适用存在较为明显的区域差异，比如在2017年《江苏省劳动人事争议疑难问题研讨会纪要》颁布后，江苏省就这一情形的劳动关系认定比例上升至72%，远超全国44%的平均水平，对全国司法统一的要求产生了一定掣肘。
四、基于相关分析和因果发现的法官集体经验挖掘
基于判决书的统计分析能挖掘出一定的司法认定表征，但无法对法官的司法裁量提供直接的指引，即趋势并不显著且也不具有较强的说服力，需要进行更为精细的分析。为了更好总结法官的集体经验，也为更好挖掘地方司法经验，需要分析各法律适用要件，即对设置的关键标签进行相关性分析，以挖掘更深层次的裁判路径。同时，为强化结论的可解释性，可以采用当前较成熟的SEM和GES因果关系发现算法，对既有的各适用要件进行评价，以更好明确裁判标准。
φK相关系数是一种同时适用于离散类别和连续数值的变量相关性评估方法，可以捕捉非线性的依赖关系，而在双变量正态分布的情况下会退化为皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）。首先计算关键标签之间的φK相关矩阵，如图9。图9左是显著性矩阵，色标表示显著性水平，其值在0到1之间，取1表示两个变量最为相关。图9右是全局相关系数，表达了一个变量与数据集中所有其他变量的总相关性，这说明一个变量可以用其他变量建模分析的程度。
图9 重要标签的φK相关矩阵结果展示
根据φK相关矩阵的计算结果可知，“是否认定为基本养老保险待遇”标签和超龄劳动者劳动关系认定结果是最相关的，其次是审理省份，具体可见图11左。一方面，可说明法院更倾向于适用法律位阶最高的劳动合同法，通过“基本养老保险待遇”标准来进行判断，应当在之后的裁判实践中加以进一步落实。但另一方面，也说明我国关于这一问题的司法认定是存在较大的区域差异，不符合我国裁判标准统一的司法要求，应当进行系统分析。
为进一步明确超龄劳动者劳动关系认定中的区域差异，计算审理省份和裁判结果之间的φK异常显著性（Outlier significance）。发现江苏的异常值是最为显著，具体可见图10，无论是劳动关系认定还是劳务关系认定都存在较大差异，进一步辅证江苏在问题认定上的区域差异。经分析，可明确是《江苏省劳动人事争议疑难问题研讨会纪要》产生的影响，该文件规定了超龄劳动者没有享受基本养老保险待遇科认定为劳动关系，规定更为相似，司法指导作用更为显著。同时，也可明确以正面列举方式规定劳动关系的认定条件，会使法官更倾向于认定为劳动关系，因为该规定使案件事实与法律要件联系更紧密，减少了歧义。
因果发现重视从观测数据中获得因果关系，传统方法主要是基于昂贵的随机对照试验，而且传统的因果发现算法在真实的数据集上表现不佳，因果关系发现不充分，且难以有效回应本文中缺失值较多的小样本数据集，因此需要改进算法来加以回应。通过既有的文献阅读和整理，选用以下改进算法来加以实践。基于SEM（Structural Equation Models）的Causica分析框架，适用基于函数的因果关系发现算法，构建一个非线性加性噪声模型（Additive Noise Models），并且假设噪声是通过加法作用于因果关系。算法中心思想可概括为：使用带有非线性加性噪声的SEM模型来描述变量之间的关系，通过拟合一个具有无环约束的自回归流来求解映射函数f和噪声分布pz。面对缺失值时，加入新参数来进行回应。而后使用微软搭建的do why框架对因果关系来进行检验，具体结果见图11。
GES算法（Greedy Equivalence Search）是由Meek开发的基于评分的等价类贪婪搜索算法，相较于基于约束的PC算法和基于函数因果模型的LINGAM算法，该算法不用进行独立性检验，加上惩罚项的存在，一方面能有效减少误差，另一方面也能防止生成的模型复杂度过高。具体而言，该算法也是基于贝叶斯网络而展开的，结合了概率论以及图论理论，能有效作用于不确定性问题的处理，在分析时还能融入专家经验，作出更准确的决策。在对文本分类结果进行数值化操作后，在算法评分中采用专门针对线性情况的BIC得分，具体公式如下：
BIC=2L- ck ln N
其中L为可能性，c为惩罚性折扣，N为样本的大小。由于假设数据集中的数据满足高斯分布，因此公式简化为：
BIC=-nlogsigma - ck ln N
其中sigma为模型中子变量回归到其所有父变量上得到的线性残差的标准差。并且为因果发现算法输入如下的先验知识，“审理法院的对应裁判结果”只能作为其余类型的结果而不能作为原因，其他标签可以换找关联。算法具体实现步骤如下：首先，根据数据集变量个数生成空图作为初始网络G1，并计算其BIC评分并记录。其次，对第一步产生的网络G1进行前向贪婪搜索，进行加边操作，直至不能增加评分为止，此时得到网络G2。最后，对第二步产生的网络G2进行后向贪婪搜索，进行减边操作，直至不能删除为止，此时得到网络G，算法终止。而后使用微软搭建的dowhy框架对因果关系来进行检验，具体结果见图12：
综合对比上述不同因果发现算法所得出的结果，可以发现，“是否认定为基本养老保险待遇”和裁判结果之间的因果关系是最强的，且“有无享受养老保险待遇”和“养老保险待遇类型”间也具有强因果关系，可见进一步认定养老保险待遇类型的价值。此外，在因果关系发现中，劳动者性别、有无书面合同等要素和裁判结果基本不存在因果关系，也证明算法分析的准确性。
法官集体经验是对司法实践的总结与归纳，是法官针对同一法律问题的彼此认同，是在长期司法实践中形成的不成文法则，在法律依据彼此冲突时，是一种较确定的裁判路径。在进行法律适用时，“法官可通过分析援引的经验法则具有习惯性，进而在社会规则与一阶行动理由的意义上证成经验法则的规范性”，而通过对经验的总结即形成了集体经验，虽然单个法官可能存在“疏忽大意的偏差，过于自信的偏差”，但针对所有法官的分析能更好归纳出裁判倾向，明确特定法律问题的法律条文和解释路径的选择，因此有学者指出，“在同案预测中，司法人工智能有助于实现司法统一”。由此观之，法官集体经验能有效回应法律条文选择与解释问题，弥合法律适用分歧。
在超龄劳动者劳动关系的认定中，应当采取劳动合同法中的“享受基本养老保险待遇”标准。一方面，这是法官集体经验的指向。通过人工智能技术进行的全样本分析发现，相关分析与因果分析皆能证明“是否认定为基本养老保险待遇”这一要件与裁判结果的关联是最为密切，而且该要件也是法律适用分歧中“有无享受养老保险待遇”要件的延伸。由此观之，在司法裁判中，法官对适用劳动合同法第44条中“享受基本养老保险待遇”认定标准的意见更为一致。另一方面，也符合立法位阶的法条选择规则。“法律规定有冲突的，要按照立法法有关规定，准确把握法律的效力级别和适用的先后顺序”，在超龄劳动者的劳动关系认定中，劳动合同法效力层次相较《劳动合同法实施条例》与《司法解释》也更高，应当采用该认定标准。此外，“我国的养老保险覆盖面窄，养老金数额也低于在职时的薪资，再加上农村超龄者这一大体量群体的存在，其往往没有养老金，使得社会保险无法保障超龄者的基本生活条件”，立法应反映现实需要，选择这一标准能更好保障超龄劳动者的合法权益，回应社会实际。
五、超龄劳动者劳动关系的认定标准明晰
面对纷繁复杂的社会实际，特别是考虑到处于社会转型期劳动关系多样性的特征，现行立法并不能完全满足统一法律适用标准的需要，法官依旧需基于既有的经验事实，并结合法律解释方法来解释法律。虽然基于人工智能中相关分析和因果发现算法的应用，能对司法表征认定进一步细化，并结合法官集体经验的总结来更好明确裁判标准，统一超龄劳动者劳动关系的认定标准，即“是否认定为基本养老保险待遇”相较“有无养老保险待遇”更重要，而且“劳动者何时达到法定退休年龄”则不应纳入认定范围。但在司法实践中依旧会存在操作性解释问题，法官会选用不同的法律解释方法对基本养老保险待遇的类型进行差异解释，特别是“城乡居民养老保险待遇”是否应被基本养老保险待遇包容评价。通过对法律解释方法的分析，可以明确基本养老保险待遇仅指职工养老保险待遇。
过于空白或残缺的规则体系会增加法官解释的难度与不确定性，不利于可预测性与稳定性等司法公正目标的达成。社会保险法及劳动合同法均提出了“基本养老保险”的概念，但均未对基本养老保险类型的内容做出具体的规定，在司法实践中也并没有达成一致，致使法官适用不同解释方法来进行解释，产生操作性解释的法律适用分歧。为解决这一分歧，需在既有经验事实的总结基础上，进行教义学层面的解释论分析。在当前既有的785份合格样本中，仅有104份判决书对于养老保险待遇类型进行认定，少于165份享受养老保险待遇的判决书数量，且其中仅2份为城镇职工基本养老保险待遇，此外皆为城乡居民养老保险、城镇居民社会养老保险以及新型农村社会养老保险。
法官在认定“基本养老保险待遇”是否包括城乡居民基本养老保险待遇时，主要是存在两种法律解释方法，分别指向目的解释与体系解释。目的解释指出，城乡居民养老保险待遇在保障目的、参保范围、缴费模式及领取条件等方面，与职工基本养老保险待遇存在较明显差异，故当前实施的城乡居民养老保险待遇不属于基本养老保险待遇类型。其中被提及最多为保障目的层面的差异，也即职工基本养老保险待遇可以使得该待遇享有者在脱离劳动关系的情况下能得到正常的生活保障。但就新型农村社会养老保险待遇看，如果不参加劳动，该待遇的享有者并不能够得到基本的生活保障，故不应否定新型农村社会养老保险待遇享有者参与劳动关系的权利。体系解释方法则指出，依照社会保险法规定，城乡居民养老保险待遇规定在我国基本养老保险专章内，不应当区别适用。鉴于2014年国务院颁布的《关于建立统一的城乡居民基本养老保险制度的意见》，将城镇居民社会养老保险及新型农村社会养老保险合并为城乡居民基本养老保险，为更好凝练讨论主题，下文皆将采用城乡居民基本养老保险表述进行分析。
为明确城乡居民养老保险待遇是否属于基本养老保险待遇，需分析这两者的构成要件是否具有一致性。依据社会保险法及相关政策实践，城乡居民养老保险待遇在构成要件层面与基本养老保险待遇存在较大差异，具体可见表4。
社会保险法关于基本养老保险的规定在参保范围、强制程度、缴费模式、缴费标准及领取条件等要求并不能直接适用于城乡居民基本养老保险。具体而言，第一，基本养老保险的参保范围为职工、个体工商户、非全日制从业人员和灵活就业人员，但并不涵盖农民以及无业人员等城乡居民基本养老保险的参保范围。第二，基本养老保险的强制程度高，但城乡居民基本养老保险强调自愿。第三，基本养老保险的缴费模式强调由用人单位、个人缴费及政府补贴等组成，但是城乡居民基本养老保险则是个人自愿。第四，基本养老保险要求用人单位及职工按照本人工资总额的比例进行缴纳，但城乡居民基本养老保险则是分档缴费，自主决定。第五，基本养老保险的领取必须满足缴费15年的要求，而城乡居民养老保险设置较苛刻的年龄要求，且在特定情况下不需缴费也能享受。
基本养老保险待遇仅指职工养老保险待遇。具体而言，根据既有规范，可以明确基本养老保险和城乡居民基本养老保险并不属于包含关系，而是并列关系。一方面，社会保险法规定参加基本养老保险的个人达到法定退休年龄时累计缴费不足十五年的，可转入新型农村社会养老保险或者城镇居民社会养老保险，并享受相应的养老保险待遇。根据条文含义，本款中的基本养老保险与新型农村社会养老保险和城镇居民社会养老保险属于并列语项，若城乡居民基本养老保险被包含于基本养老保险，则该条款中的“转入”不符合语法逻辑。另一方面，在《关于建立统一的城乡居民基本养老保险制度的意见》中关于养老保险待遇的领取条件规定：“未领取国家规定的基本养老保障待遇的，可以按月领取城乡居民养老保险待遇”，由此可见，基本养老保障待遇与城乡居民养老保险待遇同为并列语项，基本养老保险待遇并不包含城乡居民基本养老保险待遇。
人工智能技术的有效应用能挖掘出司法实践中的法律适用分歧，并且找出最重要的裁判路径。通过对法官集体经验的总结，辅以法律解释，能明确法律适用标准以实现司法统一。有学者指出“由纯粹理性设计并按照纯粹理性运行的人工智能可以学会价值判断，因此，从理论上讲，人工智能可以判决疑难案件。”在这背景下，司法实证研究应当从此前仅针对典型案例的局部分析，逐步转向针对全样本分析范式，以挖掘裁判文书所反映出的完整司法现状，并更精确地明确法律适用分歧，挖掘出法官的集体经验以及地方司法的实践经验，从而更有效地回应立法规定与司法适用的冲突。在既有法律并未周延固定的当下，出现相当多“类案异判”的结果。其中一些判决是由于没有准确把握法律内涵，忽略超龄劳动者的利益，而采取“养老保险待遇”标准和“达到法定退休年龄”标准的法官都没有落实法律位阶的形式要求。结合前文分析，在超龄劳动者劳动关系的认定中，应采取劳动合同法第44条中的“基本养老保险待遇”标准。司法实践之中，在认定劳动者符合劳动关系基本特征的基础上，不能仅限于对退休年龄和有无享受养老保险的判断。应当更进一步，判断超龄劳动者是否享受基本养老保险待遇，也即是否享受职工基本养老保险待遇，如果没有享受，那么就应认定为劳动关系，以更好保障超龄劳动者的合法权益。
在超龄劳动者劳动关系的认定中，应当充分落实法律规定和社会认知的统一。人口老龄化趋势不可逆转，在延迟退休政策还未真正落地之时，应采取有效措施来保障超龄劳动者这规模庞大的弱势劳动者。为此可明确：“用人单位与其招用的已经已达到或超过法定退休年龄但未享受基本养老保险待遇或者领取退休金的人员发生用工争议而提起诉讼的，双方之间用工情形符合劳动关系特征的，人民法院应当按劳动关系处理”，从而使得超龄劳动者劳动关系认定的标准更为周延，促成司法统一。
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