在我国全案卷宗移送制度下，庭前预判是法官在对案件认知过程中的必经环节，其基于法官长期司法经验、过往案件的集体理性等理由而具有相对确定性。数字时代由于智能化裁判自动预测的广泛应用以及由于锚定效应、隧道视野、重申效果等认知捷径的存在，加之想象、性格、压力等心理因素“推波助澜”，法官在预判中可能不自觉产生认知偏差。如果没有实质化的庭审对偏差进行检验修正，则将导致与无罪推定原则、审判独立原则、庭审实质化要求等诉讼理念相冲突的后果。因此，需要通过法官内在制约和诉讼程序控制的内外双重约束，以及对智能预判中“算法偏见”的专门把控，从多重维度实现对认知偏差的控制。
引言
我国实行全案卷宗移送制度，法官在庭前阅读案卷材料的过程中，会对案件的事实情况及裁判结果形成一种或然性的推测，即法官预判。法官预判区别于法官预断，后者是法官通过阅读案卷材料并基于有罪偏见等因素作出“先入为主”的判断；而前者则是法官基于法律规范、大量典型案例以及自身审判经验，对裁判结果所作的初步预测评估，属于案件认知过程中的必经环节，可以经实质化庭审得到验证或修正。心理学家指出，人们经常被认知错觉所欺骗，这种错觉会产生系统性的判断错误。即使法官是训练有素、经验丰富、积极性高的决策者，也可能受到认知错觉的影响。这意味着法官在庭前极有可能产生认知偏差，形成不合理的预判。
理想情况下，法官的预判需要经过庭审环节的充分证立检验，对认知偏差予以纠正，得出最终的裁判结论。然而，尽管理论上我国侦、控、审三阶段“配合制约，各管一段”，当前实务中却是侦查权对审判权的单项掣肘，法官倾向于采纳公安机关与检察院提出的意见，庭审趋于形式化，其应有的纠错功能亦被弱化。庭审之功能虚化，不仅可能导致法官难以识别侦检人员等认知主体在侦查、起诉环节已然形成的认知偏差，还将造成法官的预判偏差未经庭审足够的整体论证与偏差修正，而直接演化为终局裁判。此外，随着智能数字时代的到来，借助大数据、人工智能、区块链等新兴数字技术，司法人工智能能够就刑事案件的定罪量刑等问题建立模型，为办案人员提出决策建议与参考意见，法官独立决策逐渐向智审辅助决策转变。基于算法演绎作出的智能预判在更具有相对确定性的同时，也面临着存在算法偏见的隐患。由于法官认知上遵循“吝啬法则”且人工智能具有“技术理性”等表征，法官易对智能预判的结果机械盲从，从而进一步加剧庭审程序的虚化，造成冤错案件。
在审判中心主义研究的热潮下，案卷移送制度因其先入为主的特点受到诸多学者的批判，然亦有学者认为“书面司法”属于大陆法系国家的常态做法，较长时间内仍将保留。从认知心理的多维系统性分析视角看，全案卷宗移送确实可能导致法官在庭前的预判认知上产生偏差，对此不能简单地以大陆法系常态做法为由掩盖问题。但是，相比围绕卷宗移送制度进行反复改革，更加符合现实需求的做法是对认知偏差采取有效控制。为了有效地贡献知识增量，并助力庭审实质化改革的有序推进，本文试图在传统刑事诉讼理论的基础上，充分运用新兴的认知科学理论，关注司法决策错误的来源，即认知错觉导致的系统性错误，探寻法官预判中认知偏差的控制路径，巩固司法裁判的终局和中立地位。法官预判确定性问题代表着司法决策的稳定性、可预测性问题。受中华法系法律文化传统以及近代以来本土化的大陆法系法教义学影响，当前我国司法从业者整体上始终克制地坚持严格“依法裁判”，法律现实主义提出的“规则怀疑论”与“事实怀疑论”尚不能动摇司法决策保持一定程度上的可预测性与确定性。换言之，后文提及的认知捷径、心理影响等干扰因素，以及人工智能辅助预判的影响，虽然客观存在且表现出难以捉摸的特质，但并不会消解法官预判的相对确定性。哈奇森法官曾分享自己作出判决的心理过程：“在详细审查我掌握的所有可用资料并认真思考后，我就让想象力发挥作用，等待那种预感，那种直觉上的理解的闪现——即使在司法之路最为艰难的地方，它也能在问题和决策之间建立起联系。”对此，弗兰克提出，从心理学角度探究法官的裁判过程，法官并非像普遍认为地那样通过三段论得出裁判结论，相反，其往往先依照直觉产生一个模糊的结论或猜测，这种直觉结论总体上综合地影响着最终裁判结果的诞生。从认知心理学视角看，人们在面临决策时，直觉会自动化地对信息进行处理，这种处理先于人们有意识启动的思考和推理，且直觉的处理结论为后续的理性分析提供基础。根据卡尼曼提出的双重加工模型，法官先是经过系统一（自动处理）基于直觉和感受对案件事实认定和裁判结果快速且自动化地得出初步的猜测结论，再经过系统二（受控处理）通过理性分析对先行的猜测进行监督、检验或纠正。另外，在不确定情形中的决策，理性模型可能因无法判断特定事件的概率而难以发挥作用，但直觉可以基于过往积累的大量经验对不确定事件进行相应评估，作出判断。基于此，法官在庭前阅卷环节倾向于凭借直觉作出预判。这种预判具体表现为法官在对案情信息把握不充分、不确定的状态下，对裁判结果的心理预期与大致思路，是一种盖然、可错的假设结论，比如刑事法官对定罪量刑结果的预感。预判之所以具有相对确定性，首先是基于法官通过专业训练内化而成的较精准的法感技艺。尤其是审判实践丰富的法官，经过长期实践与经验积累，表现出一种基于习惯的自动化状态，其凭借直觉感受得出的预判结论，更加迅速可靠，并且由此，预判认知功用的发挥可以提升司法决策的质量与效率。其次，法官基于对整体案件事实的理解，在个案中产生的正义感，会对类似个案作出类似的预判结果。最后是大量过往案件事实及处理结果展现出的稳定性和集中趋势，反映审判实践中的法官集体经验或“平均理性”，这种法官群体内心集体信奉的“法”能够有效预测适用后果。因此，结合认知双重加工模型分析可以得出，在系统一产生结论的基础上，只要确保法官开启了系统二对初步结论的监控校正，预判的相对确定性就不会被轻易动摇。在当今功能高度分化的复杂社会，司法决策系统处于整个法律体系的核心地带，在一直消解着法治社会中的不确定性与系统性决策风险。恰恰法官预判的确定性能够穿越错综复杂的司法决策，更好地满足新时代人民群众对纠纷解决的公正期待，有利于加强民众对司法公正性、可靠性的信任和认同，并促进法律的遵守。随着信息全球化、人工智能化的时代逐步到来，智慧司法改革正在不断深化，采用大数据、人工智能、区块链技术对案件作出的决策分析，能够辅助法官更准确高效地作出预判，这也印证了预判确定性命题的深刻。因此，与其试图将司法决策建立在“唯客观化”的逻辑分析上，不如将重心放在全面深入地认识与把握法官预判之上。要全面把握法官预判，就需要对预判中可能出现的认知偏差深入研究，分析其形成的原因，并寻求相应的控制方法。司法预判是复杂的认知活动，法官在预判过程中受各种因素影响，很可能不自觉产生认知偏差，在判断中偏离规范或理性的系统模式。这些偏见可能导致个人以偏离客观或理性标准的方式解释信息或做出决策，换言之，在政治倾向和自身利益之外，人类思维的本质会导致法官在特定情况下犯下一致的、可预见的错误。认知偏差可能源于各种因素，包括认知捷径、想象、社会影响等。正如前文所指出的，大多数决策都分两步进行，由于受控处理比自动思考需要更多的时间、注意力和精力，容易导致身体疲劳和分心，因此人们常常依赖自动处理，通过直觉来理解信息的大量涌入。大脑通常依靠“认知捷径”帮助人们有效完成任务。认知捷径，或称启发式，是一种思维捷径或经验法则，通过关注有限的线索或信息来简化复杂的任务或决策。虽然认知捷径通常有助于快速做出决策，但当它们过于简单化或偏离最佳决策策略时，也会导致错误和偏见。“锚定效应”是一种典型的认知捷径，指的是人们从一个初始值开始进行定量估计，这些初始值作为一个“锚”来约束他们的估计。在作出决定时，人们会无意识地过多关注他们的初始信息。同时研究表明，法官受锚定效应的影响并不明显低于外行者。在司法领域，数字锚的引入会使法官的判断偏向锚值的方向。在刑事案件中，最典型的即关乎量刑的锚定效应：有偏见或误导性的“锚”，即检察官或辩护律师不合理的量刑建议（包括自由刑、罚金数额和缓刑期限），对法院量刑裁判产生了显著的锚定效应，进而产生有偏见的刑事判决。心理学实验证明，与音频、视频等其他类型的刺激相比，让参与者接触简短的书面刺激会导致更大的锚定效应。在全案卷宗移送制度背景下，法官在实际接触控辩双方、倾听各方意见之前，可以全面查阅检察机关移送的案卷材料，由此放大了锚定效应的影响。不仅如此，现有的法律锚定研究还表明，启动法律程序的一方设定的“锚”对目标价值评估有相对较强的影响，相比之下，辩方提出的反驳则被认为影响较弱。无独有偶，心理学中的“首因效应”很有可能与之同时加重控方意见对法官预判的影响。首因效应，即前期获取的信息比后期信息具有更大的影响力。在社会层面上，大量研究表明，预先提供的关于一个人品质的描述期望会影响他人对该人的评估。在刑事案件中，因为对案件的量刑起着重要作用，起诉书中有必要描述被告人被采取强制措施，曾经受过何种处分或者刑事处罚的前科情况，但是这些信息都给法官留下了消极的第一印象，法官对被告人的不信任程度也自然就会增加，甚至基于此种印象先入为主地形成对被告人的有罪预判。换言之，控方指控的内容往往对法官心证产生更大的影响，进而得出被告人确有实施犯罪行为的结论。心理学中的“隧道视野”是指个人似乎置身于一个注意力的隧道中，只能狭窄地看到某个目标，而忽略了其他可能的选择和信息。受此种认知偏差影响，刑事司法系统从业者包括警察和检察官的目光会集中在现有的嫌疑人身上，潜意识搜集那些支持有罪的证据，同时过滤甚至压制指向无罪的证据。而对法官来说，这一过程使其专注于某一特定结论，通过该结论设置的隧道过滤在案证据。由此，所有与该结论一致的证据的重要性得到提升，并被视为相互印证、可采信的；而不支持所采用结论的证据则被忽视，或被视为不相关、不可采用的。在此基础上，信念坚持，或称信念持续，往往更进一步巩固了法官的认知偏差。人们天然不愿意放弃最初的结论或信念，即使这些最初信念的基础已经遭到破坏。在某些情况下，人们对于与他们信念不一致的信息的反应不是简单地忽略它，而是努力以批判的方式检查它以破坏它。这种严格审查的结果是，矛盾的信息要么被认为有太多缺陷而不相关，要么被重新定义为伤害较小的类别。与之相类似，“证实偏见”亦会使人们倾向于对支持现有信念的信息给予更大的权重，而不是与信念背道而驰的信息。因此，法官更可能认为那些支持自己观点的证据非常重要、证明力很强，而质疑那些与自己观点相冲突的证据，并且更有可能将模棱两可的证据解释为支持而非推翻他们最初倾向的结论。在这种情况下，法官事实上已不再保持应有的开放、客观心态。因此，在考虑证据时，法官有时会发现他们正在寻找的“事实”总是得到印证，即使这些“事实”实际上并不存在。“重申效果”指的是重复断言会增加人们对其真实性的信心，同时，置信度的增加与断言实际的真伪情况无关。有关研究显示，即使有所出入的断言也总是被认为是重复的，因为研究对象始终会回忆起他们最初对断言为真相的信心。因此，高频重复的信息会影响认知，只要持续不断地单向给予信息，决策者的判断力就会受到严重影响。具体到刑事司法，在移送给法院的案卷中，控方提交的卷宗包括立案、侦查等环节的诸多材料，往往存在大量的重复性信息，在重申效果的作用上体现出巨大优势。即使其真实性存疑或实际上与案件事实并不相关，仍容易使法官产生各种证据交叠、相互印证的错觉。在诉讼过程中，越频繁地重申某一观点及其证据基础，法官对该结论的认定就越根深蒂固。与重申效果的表现形式类似，“效度错觉”即使在判断者意识到存在限制其预测精确性的因素时仍会继续。输入信息的内在一致性是人们预测有信心的主要决定因素。人们在预测时所拥有的信心主要依赖于代表性的程度，亦即所选择的特征和输入信息之间匹配的质量。当输入变量是冗余的或高度相关的时候，最易观察到高度一致的输入信息。因此，在基于冗余的输入变量进行预测时，人们似乎信心更大。然而相关统计学的基本结果指出，基于输入变量进行的预测，在变量相互独立而非冗余或相关时，能获得更高的精确性。变量间的冗余性虽然提高了预测信心，但它实际上降低了预测精确性。控方案卷材料中证据与结论之间的良好吻合容易使法官产生无保证的信心，这种信心往往超出了其现实具有的能力，客观上削弱了法官预判的准确性。除认知捷径外，法官的认知过程还受到许多心理因素的影响，包括想象、性格和心理压力等。其中想象属于心理过程，性格属于个性特征，心理压力属于心理状态，三者分别对应心理形态结构中的动态、静态以及不稳定态三种类型。这些心理因素相互作用，影响着法官对在案信息的处理方式，进而对案件的决策造成影响。再造想象是指根据关于某种对象的描述（图画的、语言文字的），在头脑中再造出符合于该对象的新形象的心理过程，它能够帮助人们形象地感知不曾感知或无法感知的事物。再造想象有效形成的条件包括拥有必要素材和预防想象错误。首先，构筑想象需要表象作为基本素材，想象的水平高低取决于个体所积累的表象的数量与质量。如果拥有的表象相对匮乏，构成的想象就会流于肤浅或失真；而积累的表象如果足够充分，那么想象的内涵也就相应地更为深刻、生动逼真。此外，表象的数量与质量又与个人的生活经验息息相关。其次，要做到预防想象错误，需要满足诸多条件，例如，表述的语言文字确切，提供的模象材料具有明确的比例关系，不容易造成望文生义的简单化理解，能够真正领会具体情境下的含义，以及克服想象过程中的情绪性干扰等。在法官预判的形成过程中，想象起到了重要的作用。法官认定证据和案件事实有“构造故事”的一个心理认知过程，而其认定案件事实的证据空档往往依靠想象来填补。因此，其在阅读案卷的过程中，必须依靠想象将看似各自独立、松散的证据材料整合成一个合情合理的故事。为此，法官要凭借想象中的筛选、组合、变化、补充和改造等方式，超越时间和空间的局限，将自身经验与当事人处境联系起来，构造得出一个其本身不曾经历过的事实结论。由于许多刑事案件的现实情况很有可能超出法官自身生活经验的范畴，法官缺乏构筑案件事实的基本素材，其对事实的认定便不排除有异想天开的成分，可能与现实有所出入。同时，案卷材料的语言表述基于双方立场不同，不可避免地带有偏见导向，且双方提供的证据质量难以保障，证据合法性及真实性尚待确认，这些因素均会导致法官的再造想象出现错误，影响法官对事实的准确认定。性格在心理学上属于人格的重要组成部分，是人格的社会属性的体现，表现为人们在长期时间内稳定的行为模式、情感态度、认知方式和价值观念的总和，反映了人们在面对不同情境下的行为倾向和反应方式。性格受个体生活经历和环境的影响，会根据个体学习、成长和社会化的过程发生一定程度的变化和调整。性格的差异势必会使法官在对事实的认知判断过程中受到不同的心理影响。例如，富有同情心的法官容易对被害者抑或被告人的遭遇和经历产生同情情绪，对任何一方的同情均会影响法官在审查证据和认定事实的过程中的认知心理。有研究表明，对被告人的同情情绪会导致法官所判刑期短于无情绪涉入状态。而性格较为冷酷的法官在审查在案证据时，则很少将自身当下的情绪情感带入认知过程，会更客观地考察案件整体情况，但也可能会忽略案件当事人的现实处境导致机械决策。此外，认知风格也是个人性格在处理认知任务的方式上的一种体现，并且不容易因为训练而发生改变。认知风格是指个体在处理信息和解决问题时所倾向的特定方式或偏好，反映了个体在感知、思考和决策上的差异。认知风格可以表现为各种不同的特征，其中，根据首先会参考外在还是内在的指示物的倾向，可以将认知风格分为场依存型与场独立型。场依存型的法官在对案件进行审查时倾向于顺应环境和情境，更关注法庭氛围、双方陈述、证据呈现等因素，且容易受到社会舆论或其他权力干涉的影响，往往表现为缺乏个人主见。而场独立型的法官则更注重案件本身的法律和事实依据，倾向于坚持依靠自身独立思考形成的结论，不随意因合议庭其他成员的意见或外界的观点而动摇自己的心证。心理压力又叫心理应激，是个体与环境之间的一种特定关系，当环境被个体评估为加重或超过其应对能力并危及其存在时产生。心理压力是人对内外刺激因素的一种主观反映，是个体对刺激源和事件认知评价的产物，个体的性格、自尊、心理控制感等人格因素均会对心理压力的程度产生影响。尽管当前司法改革正持续推进，但实践中存在的某些问题尚未得到有效解决，在此背景下，法院内部考核指标、其他权力、社会公众舆论以及当事人等外部因素仍有可能给法官带来不必要的心理压力。长期积压的案件会严重影响法官的同理心和保持冷静的能力，“当工作负担不断增长时，一种本能的恐惧和无助感便会袭来，即使是最尽职尽责、工作最努力的法官也无法摆脱这种感觉。”研究表明，高度紧张的环境可能对决策不利。尤其是在重大、复杂案件中，法官在依法裁判之外，还不得不考虑案件后续可能带来的社会影响。特殊的心理压力往往使法官无法自由作出判断，而必须综合考量信访压力、原审法院以及上级意见等因素，寻求整体性的解决方案。申言之，在办理重大、复杂的案件时，法官本身就需要耗费更多的时间精力对案件材料进行细致审查，在此基础上，社会群众、媒体舆论以及司法、党政机关对案件的过分关注，会给法官增添不必要的情绪压力。这对承办案件的法官而言，毋宁说是一种官方意志的灌输，其承受的外部因素带来的心理压力相较于普通案件反而更大。当认知资源不足以应对面临的任务时，人们会自动采用消耗资源较少的启发式策略。换言之，心理压力会使法官的批评性评价能力降低，更容易被启发式判断所影响。当然，外部因素给法官带来的心理压力并非必然造成负面影响，反之，如果能够对其进行合理引导和规制，限制外部因素给法官带来的不正常心理压力，保留部分积极的心理压力，反而有利于促使法官更加谨慎地审查案件证据材料，以准确认定事实。除认知捷径、心理因素这两类传统影响因素以外，当前在司法领域迅猛发展的生成式人工智能也给法官预判带来了新的挑战。Premonition、TAX-I等软件均实现了通过分析既往案例来预测当前案件的裁判结果，人工智能在司法决策领域的认知性介入，使司法预判更具相对确定性的同时，在技术与法理维度展现出了双重适应性困境，对此学界已形成充分讨论。为集中论域，本文仅就人工智能在刑事司法应用中存在的算法偏见展开论述，从认知科学角度，分析智能预判如何导致法官认知偏差的形成。近年来，随着人工智能等技术在辅助刑事司法方面的不断深入应用，算法偏见问题也逐渐引起了关注。人工智能的介入本旨在于消除司法人员的认知偏见，以实现更公正、客观的司法决策。然而，现实情况却是，人类的认知偏见在算法开发的过程中以隐蔽的方式被保留，使人工智能在决策过程中延续甚至放大这些偏见，并以“中立”“客观”和“自动化”的姿态制定决策。算法偏见的存在意味着算法在数据处理和决策过程中可能会偏向某些群体或类型，从而导致司法不公。因此需要深入了解其形成根源和影响机制，以便采取相应的措施加以解决。算法偏见形成的原因可以分为三方面，包括算法开发者的价值偏好、数据本身携有的偏见以及数据来源的合理性与客观性。首先，在算法开发阶段，技术人员和系统部署人员的实质性参与不仅仅是技术层面，更会将其自身的价值偏好和追诉倾向融入算法的关键环节。当前，无论是筛选案例、标记数据，还是将法律规则转换为代码，算法应用前的各个环节仍然主要依赖人工，而技术与司法之间不容忽视的专业壁垒意味着在筛选、转换的过程中难免偏差与错漏，从而影响到算法的学习和决策结果。其次，数据作为社会现实的技术性反映，不可避免地承载了人类既有的偏见。历史数据中可能存有的关于性别、种族、地域等偏见，会被算法所学习和复制，固化于模型内部，从而影响到算法的决策过程。例如，域外的人工智能评估系统被认为会误导司法人员，使其在刑事司法过程中对有色人种产生偏见，一种严重歧视的社会现状在算法中重现。最后，基于生效裁判文书和审理报告建立预测模型的生成式人工智能，在很大程度上依赖历史数据，因此，数据的完整性和客观性决定了智能预判的合理性和准确性。例如，算法学习的全部数据如果仅来源于特定地区或背景，过于狭窄的数据样本可能反映地区的特定倾向，采用这类数据训练的算法将无法捕捉到司法经验的普遍性与多样性，进而导致偏见的预测。大多数人都是认知吝啬者，人们总是寻求保存认知（心理）能量并将复杂事物简单化处理的方法。我们会利用经验法则去走捷径，与此同时会忽略一些信息以减少认知负担，并过度利用一些信息以避免去寻找更多的信息。法官的认知加工同样遵循所谓的“吝啬法则”。智能预判的结果能够帮助减轻法官审案的负荷压力，满足对司法效率的追求。如此一来，法官很可能为节省心理资源，将司法人工智能作出的预测自动处理认定为准确无误，而不再有意识地启动受控处理，对预测结论进行全面细致的逻辑推理与证据审查。此外，司法人工智能所具有的“数学逻辑”与“技术理性”特质，似乎能够弥补人类有限理性所带来的决策缺陷，从而更好实现同案同判以达至公平正义的司法目标。这种表象使得法官往往不自觉地忽视了智能预判同样具有盖然性与可错性，只能作为一种参考性意见。反而不恰当地在心理上赋予其权威性，以致对智能预判结果产生过分的信赖。在此基础上，法官在随后的庭审环节中能否实现对预判的充分监控、检验便相应地值得怀疑。具体而言，法官对智能预判结果的过度重视，显著增强了特定结论的锚定效应与首因效应，很可能令法官注意不到庭审中呈现出的新情况，或是忽视了智能预判的不合情理之处，将同预判结果不一致的证据认定为不具有关联性。法官不再实质性地对案件事实进行主观判断或对法律适用进行价值衡量，其在审判中的主体性地位也由此被削弱。法官难以发现并纠正智能预判中可能存在的偏见与偏差，使得智能预判结果未经严格检验直接转变为最终的裁判结论，纵容了错案发生的概率。法官的庭前预判应当经过实质化庭审的检验，其中带有的认知偏差在理想情境下一般得以纠正，基本不会造成不良结果。因此，本部分讨论的实际上是带有偏见的预判一旦不受后续程序检验把控，甚至直接演变为终局裁判，将会导致与诉讼基本理念相冲突的后果。前已述及，在审前阅卷阶段，受锚定效应、首因效应、重申效果等认知捷径作用，控方指控的事实对法官心证产生较大影响。对此，域外进行了实证研究，通过模拟审判的方式对职业法官和陪审员的态度进行了测量，结果显示，阅读过卷宗的人员比没有阅读卷宗的人员更倾向于认为被告人有罪。其中，事先阅读过卷宗的法官中，认为被告有罪的比例高达62.46%。此外，有域外实证研究表明，受隧道视野影响，模拟陪审员们在审判之前预测有50%的机会投票定罪，这一概率大大高于陪审员对待无罪推定的情况。“毕竟，认为被告很可能有罪或者至少存在重要的有罪证据是合理且寻常的，否则为什么被告会被起诉”？此番局面完全背离了无罪推定原则的要求，无法满足人们对司法的期待。在刑事案件中，警察、检察官、辩护律师和法官正在对个人进行审判，并且向系统中的每个行为者提出的初始工作都假设被告有罪。基于便利性启发式和类别化记忆对信息提取和处理的影响，案件的事实认定呈现出从普遍经验→警察→检察官→初审法官的认知偏向性选择和传递。其中还有警察为了寻求客观、外在的证据支持而进行的刑讯逼供的保证，以及审判过程中被告口供、公诉方主张和陈述等格式化处理材料先于辩护律师进入法官认知的首因效应和法官结合自身实践的标签化、类别化理解而引发的启动效应，会把法官进一步推向某种不自觉的有罪推定。与此同时，智能预判也在进一步加剧这种有罪推定。如前所述，智能预判的结果以生效裁判为基础，而在当前无罪率趋近于零的现实背景下，收入刑事案件数据库中的案例基本为有罪判决。历史数据的悬殊比例，意味着人工智能自主作出无罪预判的概率极低。此外，开发者在设计算法时的追诉倾向，可能导致人工智能仅考虑入罪标准与指数，忽略了出罪的条件设置，将所有案件均纳入有罪的框架衡量。审判独立原则要求法官在审理案件的过程中，只根据法律的规定和良知的指引，而不受来自法院内部或外部的干预和控制。利用人工智能对裁判结果的预测，也给传统的法官独立审判带来了冲击。在一个提供行政决定的自动化系统的背景下，佩里法官提出疑问，究竟是谁在作出决定，谁拥有相应的法律权力以作出决定？是系统部署人员、技术人员、法官还是人工智能系统本身？无论认定为哪一主体的参与，都是对法官独立审判权的分化。当前，受制于技术壁垒，司法人工智能系统一般由法院外包给技术公司进行设计与维护，这给开发者留下了影响司法裁判的空间。在系统部署人员提出设置有关标准，技术人员将法条转化为代码、人工标记数据的过程中，均有可能分化法官的审判权。与此同时，不同于法官会在理性判断中融入感性的价值衡量，人工智能作出的是纯粹形式化的理性判断。两种判断在性质上的根本不同，或将导致审判权归属于双重主体。而在“科技崇拜”的当下，法官缺乏警惕智能预判风险的能力，普遍倾向于采纳智能预判的结果，则意味着人在司法审判中的主体性地位直接受到挑战。法官带着“有色眼镜”去搜寻证据材料还可能遭遇背离庭审实质化改革的诘难。庭审实质化强调让法庭成为事实证据调查、定罪量刑辩论、裁判结果形成的关键场域，法官应当根据在庭审中对控辩双方发言和举证的亲身观察和感受来形成自己的内心确信。然而，在全案卷宗移送制度下，法官通过公诉机关移送的案件卷宗了解案情、获取案件信息、建构案件事实并据此形成预判，其易导致的极端情形是案卷笔录中心主义。全案卷宗移送方便了法官在开庭前以“整体主义”的视角接触案件信息，对案件情况形成整体式的判断。但这种整体式的审查，难以辨别所移送的证据材料是否符合可采性与关联性的要求，反而会导致法官对控辩双方在庭审过程中的举证质证失去认知上的敏感度，架空庭审中控、辩、审三方之认知交互作用，使庭审程序成为走过场的形式虚置。案件最终的裁判结果往往不是建立经过庭审调查最终采纳的证据之上，而是建立在侦查和起诉阶段制作的书面卷宗之上，这严重违反了庭审实质化的基本要求。同时，法官对智能预判结果的盲从将进一步加剧庭审的虚置化。庭审实质化的实现，要求重视庭审规则，贯彻直接言词原则，保障辩护方质证权利，完善证人出庭作证制度，保障当庭裁判等。然而，当前人工智能形成裁判结论的过程并不符合上述要求，其难以保证法官的亲历性，无法通过“听与说的方式”完成举证质证，致使证人出庭作证等制度的价值荡然无存。不难想象，当强人工智能到来，实现了将证据材料直接导入算法模型即得出预判结果，举证质证环节在审理过程中的地位或将不断降低，直至落入“法定证据主义”的窠臼。一旦法官将这种智能预判结果包装成为最终的裁判结果，势必会背离庭审实质化改革的预期。对法官预判认知偏差的控制需要落实到诉讼全过程，通过对法官自身和诉讼程序的内外双重约束，以及对生成式人工智能应用的特别规制，尽可能减少认知捷径、心理因素及智能预测结果对法官预判过程的心理干预，并对已经形成的认知偏差进行及时纠正。前文虽阐述了诸多可能影响法官正确裁判的认知因素，但心理学家的研究同样表明，人们天生就有能力变得非理性和理性，认知偏见的存在是可以适应的。由于认知偏差是一种无意之错，法官内心并没有抗拒修正此种偏差的动机，所以但凡能够意识到偏差的存在，一般都愿意进行自我修正。通过了解认知捷径如何引导人们作出错误的选择，法官可以采取相应措施来加以抵消。心理学家在实验中发现，首因效应并不是不可避免的。因此，法官可以有意识地拒绝基于第一印象作出的便捷判断。法官尽可能保持开放的心态，不过早形成某人有罪的结论是非常重要的，这样可以避免其有罪偏见妨碍庭审的有效开展。法官通过对预判结论的反省质疑、竞争假设等方式充分调动受控处理机制的运行，对自身直觉结论进行反思和修正。在案件审理过程中，法官为保障理性认知，除运用证实思维外，还应运用证伪方法。法官的审查义务不仅包括对控方逻辑结论以及相应证据能否成立的判断，还必须从反面沿着辩方的思路进行审查，甚至比辩方进行得更为彻底，判断有罪证据是否存在瑕疵或矛盾之处，以至消除所有可能的疑虑。与证伪方法有异曲同工之妙的竞争性假设分析法（ACH），亦是克服隧道视野、信念坚持、重申效果等心理偏差的有效方法。法官应当通过假设—竞争—循环的步骤，仔细权衡各种可能的假设与证据之间的关系，排除不合理的假设，直至找到最可靠的结论。此外，考虑对立面法也有助于修正思维定势。法官要有意识地考虑相反观点或信念可能存在的合理之处，并主动寻找支持该相反观点的证据。比如，在听取被告人的供述时，要特别注意供述中是否有自相矛盾或是与其他在案证据相冲突的部分；在判断被告人是否有罪时，要考虑到是否存在如果其有罪就应该能收集到却没有收集到的证据；在有线索指向其他人可能作案时，要努力查清这些线索。对于法官来说，要做到审判中立，就必须在实质化的庭审中充分听取控辩双方的意见，避免检侦人员的认知偏差持续影响法官的判断。法官需要通过庭审中控辩双方的实质性举证质证、展开辩论，发现案件事实或证据中可能存在的问题。为此，要贯彻直接言词原则，法官应当通过亲眼所见、亲耳所听获取的信息，形成自身的判断。充分保障辩方在庭审中的质证及辩论权，辩方提出的质证和辩论意见都应受到尊重和回应，即使有些意见可能看似不合理，法官也应当给予足够的关注和解释。只有当这些意见经过充分的讨论和论证后，法官才能做出关于被告人是否犯罪的最终结论。尤其重要的是，法官依据控辩双方平等对抗形成心证的过程要反映在裁判文书中。在思维上，裁判结论的初步得出可以基于直觉，但直觉是缺乏言语表征的，因此，当其转化为裁判文书，必须辅之以充分的论证说理。法官对直觉判断展开说理的过程，有助于将其潜意识形成的结论引入意识层面的检验，减少误判的可能。法官在裁判文书详细展开说理部分，实际上是对自身裁判结论形成过程的又一轮检验反思。为实现这一目标，法官说理的内容除了阐明认定的事实、罗列支撑事实的证据材料、给出结论之外，还应当包含不采纳某方当事人意见的具体理由和详细解释；在案证据如何相互印证达到证明标准以支持裁判结论；在适用法律时的价值衡量；在司法人工智能参与的案件中，尤其需要承担释明责任，说明对智能预判结果的参考与采用情况，以供当事人在必要时寻求救济。心理压力的表现可能是消极有害的，使人意识狭窄、行为刻板，表现为对应激情境的无能为力；但也可能是积极肯定的，有助于提高机体活动水平，使人头脑清醒、反应迅速，动员自己的全部力量和智慧更好地适应和对付应激情境。目前，学界的讨论范畴集中于如何限制外部因素对法官裁判造成干扰，尚缺乏关于如何发挥外界压力的正面作用的详细展开。根据上述心理学结论，外部对案件的关注在法官办案过程中所带来的并不全是负面的压力，反之可能提供正面积极的推力。例如，在重大、复杂案件中，事实认定或法律适用的疏漏很可能面临社会各界以及司法系统内部的指责与追责，负担着这种压力，法官往往会对案件证据采取更细致的审查，在作出结论前反复权衡，对预判阶段形成的认知进行严格检验、校正。由此，外部因素造成的心理压力便产生了积极的作用。在实践操作方面，根据认知行为疗法的有关研究，人们可以通过“认知识别”“挑战负面认知”“替代性思考”等认知重塑方式，缓解外界压力的负面作用，发挥心理压力的积极作用。具体而言，法官需要有意识地识别压力源以及与压力相关的负面认知，确认压力来自内部考核、其他权力还是公众舆论等因素。审视和挑战其对压力的负面看法，改变过度悲观或消极的倾向，降低整体的应激水平。通过替代性思考模式更好地应对挑战，将压力视为一种挑战而非不可逾越的威胁，借此更谨慎地审查证据、认定事实，抑制随意认定事实的心理动机。波斯纳认为，“看住入口是与认知错觉作斗争的方法之一，另一方法就是对抗制程序本身”。从法治的要求看，对认知偏差的控制不仅需要法官有意识地进行自我纠正，更为重要的是对诉讼程序进行完善，通过制度设计保障法官启动受控处理系统，实现对预判结论的有效检测与修正。尽管量刑建议声称是“仅供参考”，但实质上作为检察机关公诉权中量刑请求权的具体表现形式，始终发挥着实际效用。构成了一种顽固的“锚”，对法官认知心理造成约束。尤其是在完善认罪认罚从宽制度的进程中，为避免幅度刑中被追诉人的心理预期可能是量刑下限，而法院实际判处的刑罚可能是量刑建议上限所带来的心理落差，以及在一审判决后的上诉问题，《人民检察院刑事诉讼规则》提出，“犯罪嫌疑人认罪认罚的……量刑建议一般应当为确定刑”。但根据有关荟萃研究结果，在约束性量表中评估目标值体现的锚定效应比在非约束性量表中弱。将此结论代入司法领域，意味着相较于确定刑量刑建议，幅度刑量刑建议对法官认知路径的影响会更小。因此，基于避免法官认知心理受认知偏见影响的考量，有学者提出，即使是在认罪认罚案件中，仍应以幅度刑量刑建议为原则，确定刑量刑建议为例外。根据案件种类的复杂程度，适用不同类型的量刑建议。具体而言，对于案情较为简单、影响定罪量刑情节较少，且已有较明确量刑指导意见的案件，例如盗窃罪、交通肇事罪，检察院可以提出确定刑量刑建议；对于案情相对复杂，影响定罪量刑情节较多的案件，如容留他人吸毒、寻衅滋事等，则建议较有弹性的量刑区间。这种量刑建议的类型化分类方法，还应当纳入人工智能系统的量刑辅助程序设置中。如此，可以有效减少锚定效应对法官认知的负面影响，维护定罪量刑结果的公正性。充分发挥庭前会议的意见表达平台功能，同样有利于减少法官预判中的认知偏差。2012年刑事诉讼法设立庭前会议程序，但对于其功能定位始终较为模糊，尤其难以判断庭前会议是否应具有整理证据及事实争点的功能。学界主流观点认为，庭前会议应当讨论部分实体性问题以归纳争议焦点，否则就难以达到保障庭审顺利进行的预期。从控制法官预判偏差这一目标出发，如果法官能够在庭前会议中听取控辩双方对事实及证据争议的不同意见，将有助于削弱法官阅卷过程中形成偏见的心理基础，帮助法官形成更准确地预判。原因在于，信息是认知的基础，在控辩双方同时存在的庭前会议中，法官通过归纳具有争议的证据，不仅可以接触到更为全面的证据，借助想象构筑更符合真相的案件事实，使预判偏差得到趁早发现并降低。同时，争议证据还可以促使法官对自身预判警觉，有重点地针对此方面进行法庭调查，有效降低预判偏差对庭审的不利影响。同样，法官于庭前会议中对控方非法证据进行排除，也有利于降低其预判偏差。非法证据排除作为程序性事项的一项重要内容，在正式庭审之前加以解决，能够避免不具有证据能力的证据进入法庭，对裁判者的认知造成“污染”。考虑到当前一般由“承办法官”来召集和主持庭前会议，即使承办法官在庭前已经受到非法证据对心证的干扰，将非法证据排除在庭外，仍然能够避免其影响合议庭其他成员，尤其是人民陪审员对案件事实的认定，减少整体的认知偏差。作为裁判的集体决策机构，法官组成的合议庭使专业法官共同对案件在法律层面的认定展开全面分析，法官与人民陪审员组成的合议庭则发挥了法律思维与生活经验合并的优势。多人讨论与不同思维交互的过程，有利于激发裁判者的想象，补足个人没有考虑到的可能性，从而更谨慎对待个体化的认知，修正认知偏差，防止个别法官将预判变为预断而任意裁判。然而，当前实践中合议庭“形合实独”、人民陪审员“陪而不审”的现象较为普遍，大多数案件还是由承办法官单独负责，缺乏其他成员的意见参与，难以实现组织合议庭的理想功能。针对这一实践难题，应当不断健全完善合议庭负责制，使合议庭能够成为实质性的集体裁判机构，从而将裁判者的认知思维从内部限制在合理范围之内。在调动合议庭成员积极性的基础上，还需注意避免合议庭整体预判均出现认知偏差的情况。尤其考虑到人民陪审员未经过专业的法律训练，很可能识别不出因案卷内容产生的认知偏差，甚至于对案件形成臆断。通过借鉴德国对于陪审员阅卷权的理论和实践经验，或可尝试仅允许承办法官在庭前阅卷，合议庭其他成员完全根据庭审活动捕捉案件信息并作出判断。如此一来，或能将合议庭制度的实质作用切实发挥出来，有助于裁判者在庭审中充分接收案件信息，加大内部监督的力度，拓展检验深度，调动理性分析机制在庭审活动中的运作，使认知偏差得到有效地控制。人工智能司法决策系统的运行可以分为算法开发、数据输入以及应用三个阶段，每个阶段都对应算法偏见形成的不同原因。因此，需要在各个阶段对算法偏见采取相应的抑制措施。在算法开发和数据输入阶段，需要通过技术手段尽可能抑制算法偏见，提高预判结果的准确性；在应用阶段，则需明确人工智能在司法裁判中的辅助性定位，使其为法官预判确定性提供有力支持。由于算法设计的主观性，不可能完全消除偏见，但仍应致力于提升人工智能系统的可信度与中立性，确保算法得出更公平和更准确地测算结果。根据技术性正当程序理论，在算法开发阶段，为避免在算法编程过程中渗透系统开发人员的主观偏好或者转化既存的社会偏见，首先，应当通过立法制定统一的系统开发标准。由于开发出来的算法将在很大程度上影响司法权力的运行，为防止地方保护主义的形成，也为更有效地审查管理，应当由中央组织专门的人员队伍对开发标准进行统一规划与设计。其次，需设置问责机制以规制系统开发者的行为。通过出台相关规范明确开发人员的权利义务，规定开发过程中应当遵守的职业道德和行为准则，以限制有关人员在算法中融入自身价值偏好的空间。当开发人员违规参与算法设计，能够通过有效的问责机制进行追责。最后，还需要保证算法的公开透明。“算法黑箱”使得法官和当事人均无法对预测结论的形成进行必要审查，这显然有悖于司法的公正追求，同时不利于法官在裁判文书中展开恰当说理。因此，即使算法对大多数人而言都存在理解上的障碍，对其的公开仍然势在必行，这也是为后续的解释、审查与救济提供依据。在数据输入阶段，一方面，应当尽可能筛除被既存偏见所污染的数据，对此，或可通过设置专门的数据活动负责人员以及常设的数据监管部门，对算法数据库进行监督。通过审查数据质量，实时甄别新输入的数据，淘汰劣质的数据，以排除经济文化社会中不公正的偏见进入决策程序的可能性。另一方面，为扩大历史数据的来源地区和数量，增强数据的普适性，需要司法机关打通内部信息壁垒，实现司法数据共享。对此，可以由相应部门进行统筹引导，牵头完善跨区域、跨部门的统一司法数据库建设，推动相关数据按照算法设计需求进行推送。值得注意的是，在增加数据样本来源范围的同时，有必要在后续环节对预测结果在特定适用地区的合理性进行交叉验证。在人工智能的角色定位方面，受司法审判本位要求和外部技术限制，人工智能作为司法审判的“辅助手”已成共识。人工智能系统提供的预测结果，对于法官而言应当起到辅助参照的作用，当法官自身认知结论与智能预测结果出现较大差异时，即可提示其启动受控处理并重新反思认知过程中是否融入了偏见，从而保证认知融贯性与决策准确性。为保障人工智能在合理范围内发挥辅助作用，应当在应用阶段采取提醒和警示法官的程序性保障措施，确保其认识到算法的功能限度以及可能混入错误和偏见。在Loomis案中，威斯康星州最高法院的终审法官指出，应当针对算法的开发目的、准确性、数据基础、科学性以及公开性等可能存在的风险向法官进行书面告知。通过强调算法潜在的问题，能够提醒法官对其提供的建议保持警惕，坚持独立作出自身判断，避免过度依赖算法的分析结论。然而，仅仅依靠风险警示，可能仍无法达到预期效果，还需要考量法官的评估能力、盲从心态以及职业压力。结合算法透明原则，算法应当具有可识别性和可解释性，这要求算法开发者或维护者承担相应的解释责任。通过向法官告知机器预测结果的逻辑关系和正当理由，必要时提供依据的原始数据，确保法官具备能力进行审查和评估，并及时纠正错误和偏见。在我国司法改革持续推进背景下，在错综复杂的权利和权力交织之中，法官也必须从“正义的化身”还原为受社会环境、制度、个性特征、个人阅历和职业阅历以及薪酬晋升的细节等因素影响甚而支配的人。尽管如此，认知偏差的存在并不会动摇法官预判的相对确定性。而随着数字时代到来，司法认知模式开始转型，人工智能在司法领域的融合应用正不断向法官的认知决策能力提出更高要求。除了预测裁判结果外，人工智能在证据推理、辅助说理等方面对法官认知思维带来的影响均有待进一步探究。借助认知科学的分析工具，全面深入把握法官裁判认知规律，或能为法律制度的完善路径提供启发和依据，以更科学地规制和引导法官认知决策过程。