□ 崔永存
法律領域的數字化是不言而喻的發展趨勢，大數據時代的來臨以及計算機學習算法和運算能力的極大改善助推人工智能進入司法領域，誕生了服務於司法業務的法律人工智能系統。近年來，各地在法律人工智能的研發和應用上突飛猛進，湧現了一批包括上海“206”系統、北京“睿法官”系統等在內的人工智能法律系統。在數字時代，司法的目標將不再侷限於實體正義和程序正義的價值平衡，還要考慮如何實現“數字正義”。在以智慧司法建設為口號的司法技術革命進程中，無論是法律人還是技術員都需要對人工智能技術和相關法律理論的邊界有一個基礎性的認識，並在技術上限和法律理論的底線之間尋找和把握法律人工智能應用的業務範圍。
一、法律人工智能的技術邊界
法律人要想理性認知這一命題，首先要對法律領域人工智能的發展現狀與應用前景有一個清醒的判斷，要尊重它的複雜性和階段性。雖然人工智能技術的發展速度令人驚歎，但是理論上的可能性和技術上的可行性之間依然存在巨大鴻溝。
根據智能機器與人類自主意識的對比關係為標準來劃分，人工智能的發展分為三個階段：“弱人工智能”（Artificial Narrow Intelligence，ANI）、“強人工智能”（Artificial General Intelligence，AGI）和“超人工智能”（Artificial Super Intelligence，ASI）。從世界範圍內看，智能機器的研究和應用基本上處於“弱人工智能”階段，其主要功能是進行信息的高效處理，在法律領域的應用主要是法律信息檢索系統（Retrieval System）和法律專家系統（Legal Expert System）。“強人工智能”是智能機器下一步的發展方向，它的出現意味着對人類思維的模擬和再現，得以運用認知和推理等通用功能來分析問題、判斷價值和學習創作。而在“超人工智能”階段，智能機器的智能高度將超越人類水平，智能機器得以在自我複製和提升智識。但是，後兩個階段的“奇點”來臨還只是未能證實的科學猜想，盲目的擔心或者過分的期待都是一種不嚴謹的技術認知。立足於“弱人工智能”的階段，我們所要關注的應當是在技術上限的允許範圍內，挖掘智能技術在司法應用領域的應然價值，避免技術認知錯誤將司法業務引向歧途。
“弱人工智能”的特徵是“有多少人工，才有多少智能”，法律行業應用人工智能的時候，應當正視技術本身的優勢以及它當下的侷限。由於計算機對錶徵極為依賴，所以它不能具有人的非表徵與非形式化智能（比如直覺性或經驗性知識），只能根據設定的程序機械化進行，無法兼顧其他因素，邏輯性強但是過於平面化，感應、認知、反應和創造的能力尤為欠缺。可以説，非形式化的、不可表徵的智能活動，不僅是阿爾法狗、深度學習以至人工神經網絡的應用禁區，也是可預見的“弱人工智能”發展的應用邊界。當下人工智能的技術侷限在司法領域還有着特殊的表現形式。人工智能技術的三大核心要件是“數據集合、智能算法和運算能力”，硬件性能的不斷提升對於保證機器智能的運行速度已不成問題，但是在數據和算法方面機器智能還存在諸多技術應用上的爭議。
二、法律人工智能的理論邊界
法律人工智能的研發和應用涉及很多複雜問題，這不僅有工程技術上的原因，更有深層次上的理論原因，即人工智能所依賴的理論假設的問題。法律人工智能以形式理性主義為理論基礎，它把法律規則和法律邏輯均推定為明確的、可數據化和可表達的對象。人工智能法律系統的基本推理程式是輸入已知事實和檢察官、辯護人提出的證據，通過檢索數據庫中存在的關鍵詞，並運用算法規則，在所有信息明確的情況下，運用形式邏輯的方式推導出結論。
而司法的實質理性強調司法的能動性，要求司法官在遵循基本程序性規範的基礎上綜合考慮與案件有關的主客觀因素，發揮其在價值選擇、理論研判、經驗總結乃至直覺判斷上的主觀作用，這一點在疑難複雜案件的推理程序中有直觀體現，即處理司法核心事項應當遵循直接言詞原則。機器對人的輔助是為了讓司法決策成為一個穩定的理性決斷，“人機協同模式”就是為了預防機械裁判使得形式理性主義極端化。當機器沒有思維或者缺乏實質理性時，它在司法領域的應用都將是人機互動的協同模式。當下的人工智能尚不能有目的地審查證據，發現證據疑點，而且輸入的證據材料都是被形式化、數據化的“二手材料”，這和傳統的書面化審理方式極為相似，很可能構成對直接審理原則的背離。司法官的主觀能動性是司法理性永遠不可或缺的內容。然而，人工智能法律系統的標準化、形式化程度越高，法官的自由裁量權就越小。雖然為了防止裁量權濫用而採取一定製約手段是有必要的，但是法官為了發揮主觀能動性來綜合考慮各種因素的自由空間是不能被強勢擠壓的，這一點可以由“自由心證”對“證據法定主義”的否定和超越來佐證。
據此，以形式理性為依託的法律人工智能，在簡單刑事案件的推理工作和所有案件的事務性工作中“縱橫捭闔”的同時，不能突破自身的業務範疇對司法的實質理性造成侵害，尤其是不能以追求效率為代價犧牲直接言詞原則在複雜案件中的應有價值。
三、法律人工智能的業務邊界
通過上述對法律人工智能的技術現狀和理論問題的分析，可以得知，目前法律人工智能可以應用的業務範圍包括兩部分，即所有案件的司法事務性工作和簡單案件的法律推理工作。
1．司法事務性工作
司法工作大體可以分為三個層次：第一層是大量基礎性、程序性工作，如文書的送達、卷宗的整理和傳遞、法律和案例的檢索、證據的交換與展示等，這些工作曾佔據司法人員的主要精力；第二層是需要依靠經驗判斷和邏輯思維來處理的事項；第三層是需要運用正義論和法哲學來分析的問題。與人工智能發展的第一階段相適應，目前的法律人工智能所要解決的應當是第一層的事務性工作，其核心任務是搭建好信息化基礎設施，實現數據流轉的聯動與通暢，以機器智能代替大量的重複性、低附加值的繁瑣工作，通過科技與法律的融合來釋放整個法律行業的生產力。
在中國，審判中心的制度改革是整個刑事司法改革的基點，要求對於複雜的、有爭議的案件應當發揮審判職能的核心作用，以貫徹直接言詞原則的方式確保庭審的實質化。這就要求法官集中精力在法庭上來審理關鍵性的司法事項，避免被事務性工作纏身。而法律人工智能的出現恰恰提供了一種提升司法效率和豐富庭審內容的工具，輔助法官來做好司法審判工作。例如，智能示證系統可以通過語音指令，對與待證事實相關的證據以電子化的形式進行靈活的調取和多維度展示，並且輔助法官根據時間線對現有證據進行整理和補充，從而有效地提升法庭質證的效率和透明度，使得庭審內容更為豐富。
2．簡單案件的法律推理工作
我國認罪認罰從寬制度的改革和以審判為中心的改革是同時推進的，目的是對案件進行繁簡分流。在此情形下，對於認罪認罰的案件尤其是適用簡易程序和速裁程序的案件，由於事實清楚、證據充分，而且法庭調查和法庭辯論的環節被極大簡化甚至省略，法律適用的規則邏輯較為清晰，所以人工智能法律系統在形式理性方面的優勢將有很大的發揮空間。我國各地推行的“智慧法院系統”，在系統模擬時應謹慎涉足證據推理和法律解釋領域。對於簡易、速裁案件或小額案件可以適當探索推理應用，直接把案件事實當作法律推理小前提，用三段論演繹推理方法得出裁判結論，以此減輕法官耗費在簡單案件上的腦力勞動，從而集中精力處理複雜疑難案件。
概言之，在“弱人工智能”階段，包括量刑輔助系統和文書自動生成系統等涉及法律推理的法律人工智能系統，都屬於邏輯規則比較簡單的智能系統，只能適用於處理那些程序相對機械化或高度類型化的簡單案件，如果將這類系統普遍應用於所有司法案件，則會架空法官對於核心事項的審理，很可能導致為了追求司法效率而犧牲司法公正的情況。
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來源:法治日報——法制網