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我国刑事司法智能化的知识解构与应对逻辑

【中文关键词】 刑事司法;智能化;司法知识;智能量刑

【摘要】 人工智能+法律的时代交融与裂变已悄然上演,刑事司法体系的智能化变革已在不同端口有所呈现,宣示自上而下启动的史无前例的司法知识转型的启程。但司法权的独立命运、司法主体的地位取舍、司法裁判行为的可替代危机、对定罪活动的“染指”边界、司法标准化与个别正义的博弈、司法裁判知识的重述等法治隐忧有待疏解。刑事司法智能化搭上人工智能技术的“快车道”,可以有效释放案多人少的正效应,持续放大支持司法改革的技术红利,发挥人工智能应用的司法方法论意义,司法风险与安全处于“可视化”的控制效度。多方推动探索的智能量刑,正成为刑事司法智能化的重要试验田,其与自由裁量的协调性、量刑的公正性以及地位、功能等问题尚需澄清。刑事司法的智能化改革呈现出“遍地开花”的态势,但其实际意义、功能定位仍有待理性揭开。

【全文】

一、问题的提出

人工智能技术的迅猛发展,正在迅速改变人类社会的生产生活方式,法律体系亦不能幸免。近现代法律体系是当代人类文明的瑰宝,能否成功应对人工智能技术裹挟的新风险和不确定性因素并谋求持续发展,是必须面对的紧迫重大问题。而且,从司法效率的改革导向看,人工智能技术的法律应用具有广阔的前景。

2017年是人工智能技术发展与应用的“元年”。国务院发布《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号),“初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系”作为重点任务,彰显了依法治理的前瞻思维。为了促进证据收集、法律文件适用、案例分析等的智能化应用,要积极建设“智慧法庭”及数据平台,融合数据应用、审判人员、司法公开与动态监控等因素,实现法院审判体系和审判能力的智能化。这不仅描绘我国智能技术的应用愿景,也勾勒人工智能时代+法律变革的未来图景。随后,工业与信息化部制定《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》(2017),进一步明确了具体的任务与时间表,要求各方加速开发与拓展应用。

在此政策红利下,刑事司法智能化改革加速推进。2016年10月,“第四次百万政法干警学习讲座”指出,智能技术已经开始改变人类的生产生活方式,法律及其运行的思想观念要做出改变。[1]2017年7月,“全国司法体制改革推进会”强调,应充分结合大数据、人工智能等新兴技术,探索法律与智能技术的深度融合,推广庭审语音识别等智能辅助系统应用。[2]同月,“大检察官研讨班”指出,要积极运用大数据、人工智能,推进建设跨部门的大数据办案平台、智能辅助系统等检察智能辅助办案系统,实现证据标准的数据化、模型化认定,科学把握智能评判与司法判断的关系。[3]《上海市高级人民法院“数据法院”建设规划(2017-2019)》的制定,加速了“智能+法律”时代的来临;[4]贵州法院政法大数据系统和上海法院刑事案件智能辅助办案系统已走在试行前列,成为各界透视“智能+法律”的前端试点样本。在自上而下的“司法智能化”改革推动下,各级司法机关纷纷打通大数据、人工智能与司法体制改革的“嫁接”通道,因地制宜启动“数据法院”“智慧法院”“智慧检务”等创新实践,成为新一轮信息革命正在深刻影响我国司法改革的最佳注脚。

这些探索立体地勾勒了“智能技术+法律”的美好前景,也揭示了人工智能技术将给传统法律运行模式、法律职业群体等带来重大的机遇与挑战。不仅冲击法律职业共同体的存在感,更预示智能技术对具体法律制度及其运行机制的侵蚀、渗透以及改变,正在逐步增量和演变,未来的辐射面与纵深度将不断增量。基于此,刑事法治体系的人工智能化动向亟待前瞻性的探索和定位。

二、刑事司法智能化的法理挑战与发展机遇

刑事司法活动不仅高度专业化、专属化,而且尤为严肃并具有重大利害性,是我国司法体制改革的难点与重点。人工智能技术因其“智能化”技术优势,或将为刑事司法改革更好地平衡“公正与效率”提供新的通道而备受关注。但这场充满不确定性的技术变革,也为刑事司法知识体系注入挑战与机遇。

(一)刑事司法智能化的法理隐疾

对于人工智能技术及应用,理论界以及实务界既要看到技术福利的积极层面,也要看到传统刑事司法体系经受的重大冲击,全面厘清这场变革的真实面貌。

1.司法权的独立命运

从国家权力结构的分布看,司法权是与立法权、行政权相互分离且独立存在的权力类型。司法权是末端权力,是“分配正义”的官方权威机制。司法权的中立性、被动性、独立性和终局性特征,彰显其对国家治理体系与功能的不可替代性作用,权力制约、权利保护是当代司法权的构成与运行的核心要素。

对于刑事司法而言,司法权还有更独特的内容:(1)核心内容是裁判权。[5]事关惩治犯罪与人权保障这一国计民生的重大问题。不仅决定公民的生死、自由以及财产,也左右社会稳定与发展。(2)刑事司法权需要妥善解决国家、被追诉者、被害人以及社会等多重的交替复杂关系,司法权的精英化与大众化、集中化与民主化、专业化与社会性等矛盾相互交织,对抗性强、协商性偏弱。(3)刑事司法权的运行具有显著的法定性、强制性、单一性、组织性等内外特征,具体表现为司法权的运行程序具有法定性、司法权的内容与结果具有最强效力、司法参与的非对等性、司法仪式的严肃性等。相比于其他法律领域,刑事领域的司法权是最稳定的形态,国家主导下的公权力色彩尤为浓厚,司法的协商性、司法程序的简化、司法的非亲历性等问题都需审慎解封”。

刑事司法的智能化应用,不免引发以下颠覆效应:(1)司法权的官方性、法定性、仪式性被严重削弱。司法权的程序运行,不仅是对个人行为的法治“规训”,也是对公众的宣示,并依赖机关与人员的官方性、过程与方式的法定性、时空的仪式性等实现。智能化变革“侵蚀”了传统司法的运作根基。从智能技术的智能化程度看,即使司法智能系统运行正常,优势明显,其形成和强化审判权威性的能力仍有待提高。单纯试图通过智能系统规范法官的裁量行为,可能威胁法官专享的独立权力,并隐藏着误导和空想的危险。刑事司法的智能化可能逐步“稀释”并使司法权的“底裤”丧失殆尽,司法权的运作方式完全面目全非。(2)司法过程与结果形成的信息不对称性、诉讼风险的不确定性、不公正性。司法权威与信任首先源自于“良法”,但也需“人”的善用。法官正是被公众认同的“唯一法定角色”。如果习以为常的刑事司法活动部分或全部交由智能主体来操作,难免导致诉讼参与方都缺乏对等的信息共享机制、充分交流与合作。诉讼风险的分配与承担最终是由智能技术随机确定,而智能处理的“算法”逻辑与结果是否公正令人担忧,对司法公正的实现无疑是负面因素。(3)司法权的主动性转向技术的统治性,司法权由“目的”转为“手段”的迹象显现。司法权是国家权力,刑事司法活动是国家行为,是主动干预社会和打击犯罪的官方仪式。司法权的运行是在实现刑事法治体系目标之际,一并巩固司法权威。由智能主体部分或全部取代人的司法活动,司法权则成为智能司法活动的“物化”依据,成为智能司法运行体系的“对象”,难谈司法权的主动性、主导性,甚至意味着传统司法的消亡。

目前,人工智能技术及其应用水平相对有限,在司法领域的应用主要处于初级阶段,无法与现代司法审判制度的成熟度相媲美;司法权具有终局性和局限性,在很大程度上仍决定诉讼主体的广泛参与具有必要性,对结论的可接受性具有决定意义。目前,人工智能技术是实现合法正义的新辅助手段,智能化系统主要用于辅助法官决策判断。[6]然而,一旦出现“阿尔法法官”,则可能真正取代“人是法官”的传统形态。[7]易言之,刑事司法智能化一旦发生革命性的变化,司法权的彻底沦陷以及习以为常的刑事司法体系遭受淘汰并非毫无可能之事。

2.“人”的司法主体地位取舍

人工智能研究的创始人之一的明斯基(Marvin Minsky)在1968年集中概括人工智能研究的实质:“让机器从事需要人的智能的工作的科学”。[8]这种“替代性”特征,意味着人的主体地位及其作用是可以被“取代”。刑事司法的智能化实践,首先冲击由“人”统治司法主体的格局及所形成的司法运行体系等内容。人工智能的核心是算法,人工智能的司法化主要是算法的司法化,也即智能主体可以完全模拟人进行学习、思考和判断等。人工智能技术的应用效果是司法活动的“智能化操作”,原有司法主体逐渐“退居二线”,不继续真正完全负责司法活动。这使司法活动的专属性与高度分工性、司法主体的独立地位、司法行为的特定性等问题必然遭受瓦解。尽管算法裁判具有模拟人的智性、体现人的智性功能等特质,但暂时并不能真正替代人,其最终是否完全具有“类人”的心性和灵性的司法判断潜质尚且无从得知。

关于智能主体的法律资格问题,实践已经走在理论的前面。2016年,美国国家公路安全交通管理局认定,“谷歌”智能驾驶汽车的智能系统,可以被视为“司机”。[9]智能产品在一定程度上被赋予拟制的“法律主体资格”,但以“司机”的名义接受法律制裁,实际是变相替代承担智能产品提供者的法律责任。而俄罗斯的“格里申法案”认为,“机器人”可以视作与动物一样具有特定相似性的财产,但根据发展趋势,也可能成为人类的一种自主代理人。可以借用对动物和法人的调整规则的理念,也即对法人予以登记和规制的方式,调整“机器人”问题。[10]这种类型化与递进性并存的立法思路,更符合智能技术发展的规律,可以有限地认可智能机器人的主体性。而国内有观点认为,人工智能具有独立自主的行为能力,有资格享有法律权利并承担责任,因此应当具备限制的法律人格,承担行为的能力与后果有限,可以适用侵权责任法律规范。[11]根据《产品质量法》43条的规定,人工智能产品只能被视为“物”或“产品”,而并非法律意义上的“人”,智能产品等并无独立的法律主体资格。

尽管“智能主体”获得真正主体身份与地位仍需时日,但这种快速变革的趋势,客观上冲击“人的主体性”地位,也波及司法主体的地位与身份。“人”不再主导刑事司法活动,刑事司法的定罪量刑活动则缺乏立命根基,裁判主体的合法性地位、裁判活动的可视化及其结果的正当性、认同性等都将丧失殆尽。这对传统刑事司法活动的专属性、严肃性等形成潜移默化的稀释效果。

3.司法裁判行为的可替代危机

司法裁判是人类社会高度分工后的专属法律活动,具有非常明显的社会属性与裁判者的主观能动性,包括司法机关的法定性与权威性、司法主体的独立性与专业性、司法裁判行为的主体参与性及主客观一致性等内容。按照人工智能技术进入刑事司法实践的发展前景,司法裁判活动可以由智能主体全面具体操作。这无疑弱化传统司法裁判活动的品格,也削弱司法人员的裁判地位。

目前,关于智能系统的司法裁判地位,学界主要持审慎的态度。因为司法裁判具有系统性、职业性和经验性等特殊性,智能技术与功能存在一定的技术局限性,智能系统不可能取代或代替法官办案,只能辅助法官办案。[12]客观而言,初级的智能系统,在理解案情上存在“认知”短板,裁判能力尚有缺陷。不仅难以完美应对法律的复杂性,也难以周全地应付法律的社会因素。官方层面也持相似立场。“全国司法体制改革推进会”(2017年)指出,智能辅助办案系统不直接替代正常的刑事诉讼活动和司法人员的独立判断,而是推动公检法参与协同办案平台,共同明确基本证据标准并指引办案。[13]地方的试点单位也指出,智能技术更擅长证据的形式“筛选”,但法官最终决定证据缺失、证明标准等问题。智能系统可以为法官提供同案、类案的量刑参考,但法官最终决定量刑。智能系统不能直接决定判案。法官处于主导地位,并真正决定案件结果与裁判质量。当前是推进法院信息化建设的重要审判辅助手段。[14]在刑事司法智能化的初期阶段,智能技术的司法应用及其产品,主要被当作优化法律制度运行的“术”,而非直接替代传统刑事司法体系的“本”,并未动摇以“人”为中心确立的司法裁判地位。借此,解放司法裁判人员的生产力,提高司法效率与裁判质量。

尽管在现有的技术条件下,初级阶段的智能技术及其应用的发展水平远未达到成熟状态,不可能真正有效取代传统“人”作为司法主体的地位,发挥完全主导的控制作用。但随着智能时代的发展,仅被单纯作为“技术手段”并成为刑事司法活动的辅助手段,可能是其发展的特定阶段,未来可能完全独立运行。一旦在智能技术应用层面获得认识论的肯定,价值论与本体论的争议也将随之减少。

4.对定罪活动的“染指”边界

尽管当代刑事司法裁判由定罪裁判、量刑裁判和程序性裁判的相对分离为特征。[15]但在报应性刑事司法模式中,定罪活动最为重要,恢复性司法理念中的定罪仍然重要,只是更新了表达载体与法律形式。[16]在传统刑法理论体系中,定罪是决定人的最基本权利、甚至生死的最严肃活动,不再是由法官暨“人”而是“机器”定罪,由此引发的不确定性因素无法预测。而且,智能技术的不可控性、未知的“算法”裁判逻辑、无法获得相应的救济等负面因素,也可能引发“司法混乱”的公众恐慌。这不仅颠覆传统认识,也极大地动摇定罪活动的存在根基。

通常认为,“以事实为依据,以法律为准绳”是主要的定罪理念。司法裁判的核心是事实,偏离案件事实与证据,司法公正很可能塌陷。目前,智能技术仍无法高度“类人”思维,深度学习仍不足以综合解决“事实认定”“证据审查”“法律适用”等核心问题,也无法真正有效地“类人”裁判。例如,在证据审查与应用方面,智能系统尚不具备实质审查证据的能力,无法独立完成证明力的判断,也无法独立“确证”是否达到证明标准。但可以从形式上对证据能力进行划分,智能辅助地解决证明力、证明标准等问题。这是智能定罪面临的根本性的制度难题,也是刑事司法智能化系统工程的“最后一公里”难题。

当前,应当分阶段看待定罪活动的智能化问题:一是人机互联在司法审判领域的应用,意味着人工智能的标准化程度不断升高,客观上提高了智能审判的高效性和客观性,将人类从繁重的事务性工作和复杂的案外因素中解放出来;二是在智能化定罪中,虽然缺少人文因素等传统的审判要素,但智能系统并非最终的决定性因素,而是致力于丰富和深化传统定罪要素。当进入智能时代的最高阶段后,真正出现可以与人完全媲美的“智能法官(主体)”时,传统定罪活动已经完全实质智能化,也许不再是“离经叛道”或“天方夜谭”。

5.司法标准化与个别正义的博弈

智能技术的发展及其应用具有显著的不确定性与风险的不可预测性,既可以是正义的化身,也可能是邪恶的“帮凶”,因此必须用法律守护好人工智能技术正义的刻度尺。在传统法律体系中,司法裁判追求同案同判,是法律平等原则的体现。不同案件适用的规则具有差异性与个体化,个案细节差异的认知并非易事。智能系统的深度学习能力拥有强大的自主性,可能将训练样本的某些细节特点视为一般规律予以学习。这是常见且难克服的“过拟合”(overfitting)技术问题。[17]人工智能在提炼一般规律时可能出现过拟合现象,导致个案信息异化为一般特征。这正是智能应用在“标准化司法建设目标”与“案件个别正义”的之间不合拍。

智能系统想要代替法官裁判,首先需通过算法将法官的裁判活动进行程序化。然而,即便是基于客观事实并根据法定程序做出判断,也很难实现真正的公正。例如,智能系统无法在情与法中进行合理的权衡。[18]个案发生的背景和结果不相同,司法的审判过程不是司法公式,要综合考虑价值判断、人类情感、国家政策等因素,对情与法等利益加以权衡。而且,法官围绕个案裁判的推理过程十分复杂,涉及证据的真实性、证明力度、法律条文的含义与相关司法解释的目的等基本裁判要素。由此可知,法律适用有别于纯粹的数学公式,刑事司法活动更涉及人与人、人与社会、人与国家等多重复杂关系,裁判主体必须在客观事实的基础上发挥一定的主观能动性,否则,可能是机械性司法。智能系统介入定罪活动后,完全确立智能系统独立判案的做法,可能是机械性司法。

作为案件质量的重要保障手段,智能化、标准化的技术优势,对传统刑事司法活动的积极意义客观存在。当然,涉及刑事实体法的智能化适用,应坚持相对性、可靠性、适度性、独立性、可控性等要求。[19]当前,刑事司法智能裁判系统的应用,既要坚持内容与方法的开放性,也要在智能标准化的框架下谋求个别性、特定性的生存空间,防止智能标准化、流程化引发个案不公。而且,要确保智能应用依赖的司法数据的真实与客观,正确处理实体法适用时的区域差异及其合理度,避免不切实际或过度的强制性智能标准,确保智能系统及其运行结果能够有效隔绝于非案件因素的干扰。在此基础上,审慎推进智能定罪的探索。

6.司法裁判知识的重述

在以审判为中心的诉讼制度改革中,审判权作为末端机制,与审前阶段的侦查权、检察权,共同组成更优化的司法权结构与功能体系,也筑起我国司法裁判知识的基础。司法裁判是司法权运行的核心。智能技术应用下的司法裁判,需要通过算法比较、分析、重构当事人与法官等的陈述、论据、理由、假设,基于算法的逻辑,智能推出最佳的结论或建议。因此,人工智能加速嵌入司法运作体系后,必然冲击传统的司法规则、司法经验、司法逻辑等一套“规范内容”,也对司法权”形成包围态势,势必引发司法裁判知识的“蜕变”。

智能量刑、智慧法院等探索,都相继“冲洗”传统刑事司法制度的知识体系。在这场辞旧迎新的司法质变过程中,司法知识的“碎片化”效应加剧:既表现为司法制度及其运行体系的局部智能化动向,甚至出现“不伦不类”的做法;也表现为变革受制于智能技术及其应用水平,难有超越性发展,但又孕育值得期待的内部潜力。这导致对刑事司法知识智能化动向之“观察”并非易事,也使建立稳定性与持续性的价值评判与功能选择的标准很困难。而且,刑事司法的知识结构是以人类语言为基础建立的,人类语言与智能机器所使用的自然语言不尽相同,刑事司法智能化的知识结构及其语言基础截然不同。这对长期积累的刑事司法经验形成摧枯拉朽之力。但建构一套成熟可操作的智能司法知识结构并非易事。

借助“人工智能+司法”的热潮,毫无节制并大幅度甚至全盘推翻近现代社会确立和完善的司法制度、尤其是审判制度,势必极大动摇法官的地位与定位,甚至造成审判系统乃至司法权的全面坍塌。例如,人工智能自动输出判决,直接导致裁判的决定者出现分离化、非专业问题,研发者、设计者、运营者以及企业等,与法官共同裁判,严重模糊司法权力的专属边界,司法责任制容易流于形式。又如智慧法院的设想如果流于片面并走向极端,由算法自动生成判决机制的普及化,势必导致“算法”支配审判的事态。这种不可控的技术“滥用优势”风险及其所引发的司法不公,对司法权威的侵蚀更严重。(二)刑事司法智能化的积极效能

刑事司法智能化是当代以人工智能为核心的互联网信息技术与法律运行交互后的必然产物,刑事司法体系无法绝缘于人工智能时代的渗透。刑事司法体系的智能化改革不可逆转,实践应用发挥独特的作用,可以服务于司法改革。

1.有效释放“案多人少与提高效率”的正效应

智能技术具有提高司法效率的显著作用。例如,广州法院利用司法大数据的优势,以智能技术为抓手,开发并启用智慧庭审系统与智审裁判系统等智能办案系统,有效破解“案多人少”的难题。[20]又如,上海法院已经初步实现法官的智能化办案,自动推送类案等功能运行良好,有利于解决裁判标准不统一、同案不同判,提高了效率,2016年的人均办案量为228件。[21]再如,杭州市人民检察院开发并试运行智能侦监、智能民行检察监督等辅助办案系统,切实提高办案效率。[22]此外,“苏州模式”构建OCR识别、智能语音转写、文书智能生成、智能推送、同案不同判的自动监测预警等应用系统,有效减少书记员事务性工作50%,剥离法官的事务性工作40%,案件平均审判效率提高30%。[23]这些刑事司法智能化的探索,都展示了“司法效率”导向层面的明显优势。

借助智能技术的优势,可以整合学术成果、法律规范、类型化的适法经验、裁判逻辑等网络资源,内化为案件裁判的新型知识力量,最大限度实现审判资源共享,逐步改变传统的办案思维、办案模式,使法官更理性、裁判更公正,直接服务于以审判为中心的诉讼制度改革,更好地提高案件的审判质量。概言之,其优势在于:一是通过信息化手段为法官“减负”,大量的审判辅助事务被智能化处理与集约化管理,法官专心庭审与裁判,显著提高审判效率。二是借助信息化与智能化系统,对案件类型进行繁简分流,实现“简案快审、难案精审”,推进审判中心改革与庭审实质化。三是司法业务的智能流程化。通过远程提讯、远程调解、电子卷宗、数字法庭、远程审判等应用的高度普及,减少无关程序与环节,极大地推动程序进程,极大提高司法效率。四是司法经验的“集约化”与“标准化”,促进司法的“流程化”,加深司法裁判结果的“统一性”。

2.持续供给司法改革享用技术红利

智能技术走进刑事司法活动,将成为推动刑事司法改革的重要动力。例如,上海司法系统充分挖掘司法大数据的智能预测潜能,先后建成与试行智能化的审判辅助体系等,为办案人员提供更简便易行的办案指引,增强证据、程序与司法责任意识。[24]目前,各界对刑事司法智能化改革都抱以厚望,也正是对智能技术优势的充分认可与无限应用价值充满积极期待的结果。

举例而言:(1)保障司法人权。可以更好地实现司法便民,有效满足群众的知情权、参与权、监督权等,进一步强化司法公开与社会监督,有利于“让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义”。[25]同时,有助于降低司法裁判的不当外部干扰,保障裁判主体的独立性与裁判结果的公正性。(2)定罪量刑可以更具有中立性与客观性。例如,在美国,卢米斯因偷窃枪击者抛弃的汽车,而被警察误当作枪击者予以逮捕。根据智能技术形成的“COMPAS”测试,卢米斯的再犯风险极高,法官最终裁决服刑6年。被告人以程序不正当等上诉。但威斯康星州最高法院驳回并重申裁定理由:“COMPAS”的风险评估及其功能,是借助独立的子项和复杂的算法完成的,最终得出的1-10的级别评定,具有中立性和客观性。[26]又如,对于路边假借手机打电话后却卷走手机逃跑的类案,各地定罪量刑标准不一。广州市中院运用大数据技术,分析300多万份同类案件,形成“智审辅助量刑裁决系统”。[27]该系统抽取生效判决涉及的20多类因素及其权重比例。承办法官输入关键要素后,系统即推送相似案例,自动进行比对和运算,出具量刑意见并附上图形分析和数据参照,显著防止“类案不同判”问题,一审服判息诉率达84.6%。(3)司法活动的“智能预测”功能日渐凸显。基于司法大数据的前提,类案推送等做法日渐成熟,不断提高司法的可预测性。例如,在域外,法官根据智能化程序,复审已经生效的裁判,获取系统的推荐意见;智能系统协助法官进行判决时,可以评估犯罪记录、犯罪的严重性与频繁度等重要因素,提示应考虑其他因素;智能系统会主动评价案件的全部情况,为法官推理与裁判提供参考,或自动提供相关建议性的咨询与参考。[28](4)优化诉讼证明问题。在传统司法模式中,专家证人发挥相当积极的作用。基于智能技术的先天优势与便捷效应,智能系统在为法官提供诉讼证明的辅助功能上,往往更直接且低廉。

这些探索进一步提升法律制度的专业性与职业化程度等。智能司法系统的相继出现与改进升级,可以弥补司法人员的专业空白、经验短板等,是非常重要的司法辅助方式。智能技术的无限红利,是刑事司法智能化被高度重视的基本前提与内因所在,成为各界加紧推进的重要动力。

3.激活人工智能应用的司法方法论意义

在司法实践中,法定的司法主体在专业性上独占鳌头。但案件事实纷繁复杂,与社会因素交错,案件并非孤立。司法活动不能完全成为“少数人”的专业判断,而应适度引入外部因素。这正是司法辅助力量体系的来源所在。智能技术的优势决定,其完全胜任新的司法辅助工具,以弥补“人的智力”的盲区。

当前,智能技术首先是更科学、更优化、更理想的“技术优势”或“技术手段”,成为弥补“人脑智力不足”的高效方式。这奠定了智能技术的“技术作为方法论的意义”,是对“人及其智能”的强力“辅助”。延伸到刑事司法领域,刑事司法智能化不可避免地延续其“司法方法论”的基本属性与意义,发挥支持刑事司法改革的技术保障力量,撑起司法改革的节能提效功能,见证司法改革在人权保障上的进步。例如,虽然智能技术在取代法官裁量推理领域的技术潜力非常可观,但目前不能完全实现与“人主导”司法裁判的“无差别”模拟。但司法裁判导入智能技术因素后,可以基于大数据分析等能力来强化裁判的经验性、客观性、中立性,加强标准化管理与裁判的一致性。由此,智能技术与刑事司法裁判活动的深度“结合”,是其司法方法论的内涵之反映,并释放相当大的司法潜能。

进言之,基于传统司法裁判活动的本质及其规律,人工智能导入司法裁判后,力图寻找和实现更适宜的纠纷解决机制与裁判支持功能。[29]目前,人工智能的司法裁判方法论意义,主要集中表现为对裁判系统的高度标准化、裁判程序的集约化、司法推理的技术化、裁判规则的统一化、法官自由裁量的理性化等内容予以“重述”。例如,人作为裁判主体,裁判主体相对独立、具体且个体化,但裁判系统的标准、推理规则、证明规则、裁判规则等往往无法真正实现高度的统一标准化,证明标准是更接近于“主观”的认识,裁判主体的裁量权限具有一定的不可控性与自由度,裁判程序的实际运行情况不尽相同等。但智能技术通过对裁判主体及其所主导的裁判体系进行“重构”,提倡通过智能技术更好进行裁判,颠覆以“人的智力与经验”为核心的传统司法技巧与方法的印象。

特别是在智能时代远未到来,智能+法律仍处在初步的磨合期,刑事司法智能化尚在初期探索阶段,谈及“刑事司法智能化哲学”等为时尚早。人工智能对接刑事司法的“方法论意义”,无疑是对这场技术变革的客观反映,可以暂时搁置更深层次的价值纠葛,而聚焦到人工智能技术的“积极效能”。

4.司法风险与安全系数的“可视化”控制属性

人工智能导入刑事司法体系后,既有“技术福利”,也有潜在的法治风险。主要有:(1)人工智能技术及其运用仍存在局限性与功能瓶颈。智能技术高度依赖算法,而司法大数据是最基本的元素。实际上,刑事司法的智能化,在很大程度上取决于大数据的真实、客观性以及算法的公正有效性。但是,优质且海量的法律数据资源建设仍在起步,大数据算法的科学性、精准性等仍有待提高,法律人才的储备明显不足。[30]这隐藏着功能局限与重构的重大风险。(2)保障现行法律体系的价值基础的能力不足。公平正义是司法的价值追求,人工智能介入司法,应当充分体现司法公平。从技术上看,技术的中立性既是优势,可以屏蔽一些主观因素;但也是劣势,无法通盘考虑案件的内外因素。人工智能应用必须更好地实现公正,否则,在改革功能与价值上处于负值状态。(3)与整个法律体系的兼容性不强。当前,智能技术对正式法律外的因素,仍存在“介入不足”问题;对司法改革、刑事政策、地方主义等复合性的司法环节或司法因素,仍缺乏足够的应对“智能”。而且,刑事智能裁判系统对证据审查、证明标准等问题,仍存在技术不过关、系统不成熟、结论不可靠等试点风险,影响裁判结果的有效性。(4)与现有裁判主体的协同性偏差。在现有技术条件下,“人(法官)”作为裁判主体,仍在刑事司法智能化进程中扮演重要的角色,既是研发者,也是使用者。司法裁判流程、规律、经验以及体系的高度智能模拟化,虽然可以形成先验的固化、可重复性、标准化与包容性的知识体系,但也可能因接受度偏低而“不好用”、甚至是“人”作为使用者无法有效掌控的“工具”,[31]进而直接影响实际效果。智能革命的“可视化”风险,是指立足智能技术水平,可以向外显现的不确定性风险,往往表现为技术的滥用、技术的过度依赖、技术的不稳定以及应用系统的非科学性等情形。对此,一方面,绝不能因噎废食,刻意回避人工智能技术应用的正面功能。合理控制人工智能技术的潜在风险,有特殊的“技术监督”意义。另一方面,技术的潜在风险是变动和无形的,往往是由使用主体等外部因素所决定的。不能奢望可以控制所有的潜在风险,而应转向通过“可视化”的方式,合理控制内外部风险。对人类可以认识或预见的技术风险加以必要或事前的防控,才是秉持“技术中立”与“安全与发展并重”的应然立场。在刑事司法智能化的过程中,应围绕技术制衡来优化防控风险。既要立足“算法”与“深度学习”,确保智能研发、设计、应用的正当性与合法性;也要对不同的刑事司法智能化应用进行类型化的监管,建立“强力”的监管体系。

三、智能量刑探索的司法品格与功能审视

智能量刑是信息网络技术不断升级换代的表现,也成为人工智能在刑事司法应用环节的首要体现,并已经展露令人期待的发展前景。但是,仍应当理性看待智能量刑的技术优势及其潜在的司法风险。

(一)人工智能正在改变传统量刑格局

在智能时代,借助大数据的基础流量,通过精密的算法,“用鼠标点击自动化判决”,正在成为解决量刑规范化的技术难题的方式,也成为超越法律经验与人脑智力的可能途径。算法的“认知的可计算”功能,具有显著的商业价值,尤其在案件重复率较高的领域,可以提供更精准的预测。为大规模、重复性的司法活动提供更可靠的高效解决方案,弥补人类智能的物理短板。

2016年,欧洲一些专家以“算法”为基础,打造了智能计算机“法官”。[32]据介绍,能够评估法律与证据,考虑伦理问题,决定案件的判决方向;可以自动审查新案件的信息,独立做出决定;智能做出的决定,与欧洲高水平法官的判决基本相符,案件预测准确度达到79%。但计算机“法官”暂时无法取代人类法官,主要发挥辅助和识别等功能,而非独立裁判。尽管如此,量刑活动的智能化”嫁接于相当成熟的智能技术,“智能量刑”的未来前景值得期待。

在我国,2016年,北京市高级人民法院试运行智能研判系统(“睿法官”),通过提供办案规范和量刑分析等精准信息,提高适用法律的精准度,强化裁判标准的统一。2017年,“国双”检察院线产品推出定罪量刑辅助系统。办案人员输入关键词,智能系统结合法律法规、既往案例,自动推送定罪量刑建议。[33]2017年,海南省试运行量刑规范化智能辅助办案系统。该系统智能识别、提取犯罪事实和量刑情节,自动推送关联法条和类案,自动根据历史量刑数据提出量刑建议。具备深度学习能力,可以不断提高提取案件事实情节、推荐法条及类案的准确性。在试运行期间,显著减少同案不同判情况。[34]2017年9月,最高人民法院召开“推进量刑规范化智能辅助系统建设”座谈会,要求力争3年内建立全国性的法院量刑智能辅助系统,辅助法官办案,实现量刑的现代化。[35]

由上可见,目前对智能量刑系统的推崇,源自于量刑规范化因技术短板等制约因素而出现的信息化建设相对滞后,量刑规范化办案辅助系统明显脱离工作实际需要,优化并提高智能化水平迫在眉睫。智能技术为大规模、可复制、模型化以及更中立、科学的量刑活动提供技术便利与可能,也为量刑规范化、精准化与公正化提供更令人期待的新平台。深入推进司法改革、“智慧法院”“数据法院”等方面的建设,为量刑规范化改革提供新的机遇。探索表明,我国智能量刑探索在实用性层面具有可观的超前能力与前景,市场需求非常旺盛。特别是随着“智能犯罪”形态的覆盖面递增,智能主体甚至可能成为犯罪主体,量刑活动的规范化逐渐转向“智能化”趋势,“智能量刑”时代也可能到来,“智能化”甚至将取代“规范化”命题,成为左右司法(量刑)公正评价标准。但类案推送功能的类同化、智能水平不高、“算法”缺乏透明性等问题也很突出,是亟待完善的地方。

(二)智能量刑的潜在风险与因应策略

智能量刑是解放人类智能的有益探索,但不能脱离司法正义的底线要求,更应与社会发展、人类需要保持高度一致。

1.智能量刑与自由裁量的证伪性

传统量刑活动充分尊重法官的自由裁量权。但是,按照智能量刑的基本原理,必然要更换原有的量刑主体、量刑方法,通过智能量刑系统的“智能化计算”获取更科学的结果,裁判主体的“自由裁量”被极度压缩或取代。但其可行性、地位及发展前景等问题仍有待验证和完善。目前,智能技术的司法应用,仍然无法根本上改变传统司法活动的本质特征及其运行机制。[36]智能量刑系统作为更先进的辅助系统,可以提高量刑的预测性与标准化,但不能完全取代法官量刑。这引发智能量刑的技术短板与智能预测量刑的功能证伪性问题。

对于智能技术应用下的新型量刑裁判预测问题,应当全面看到其可行性与技术壁垒,也即:(1)智能预测的变量相互交织。智能技术的优势是可以基于大数据等展开更精准的裁判预测。[37]基于法律规定、大量生效案件信息、司法裁判规律等因素及其内部的逻辑关系,对未决的类似案件的裁判结果展开或然性推测。但刑事司法活动的裁判预测毕竟有特殊性,特别是司法大数据的不足。大数据的“量”无法确定,是不可预测的模糊概念;大数据样本的不完整性问题始终存在,导致样本的“非中立性”与“非完整性”。目前,公开的裁判文书是主要数据来源,是智能预测的前提。但在海量的生效案件中,对案件处理具有显著影响的因素,未必都体现在判决书的文字中,裁判文书可能遗漏有效信息或者未能充分利用已有的信息,引发“小样本局限”“大样本不客观”等问题。除非不同意义上的事实类型、法律信息、司法规律、司法经验、裁判规则等所有变量,都被客观的全面记录、深度的实证分析等,否则,始终存在大规模下智能预测的不准确性问题。(2)裁判结论的一致性与统一性。绝对的同案同判并不存在,司法裁判具有个别性与差异性。基于智能技术的案件预测具有相对性而非绝对性,只能确保相似案件的处理结果趋于高度接近,以消弭相似案件不同判背后裹挟的法治不统一与司法不公。智能量刑暂时仍难以完全模仿人的思维进行裁判,也难以有效并全面考虑必要的案外因素。由此,“既定的计算答案”可能千篇一律,变成非个别化或类型化的“裁判结论”。(3)智能裁判语言的限制。在智能量刑中,法律知识通过网络技术的特殊语言结构,实现科学的模型化,适当而准确地解码、转译成计算机语言并进行自动化运算。但此乃需要攻克的技术难题。当前,应将人类语言、思维、经验等信息,转换成可以计算的电子信息,作为“算法”运行的依据。运用可视化、可操作的方式,将传统司法信息予以标准化,用于裁判预测。

2.智能量刑的裁判公正问题

算法是人工智能的核心,由于深度学习能力相对不足,算法升级的过程漫长而且复杂。算法不可能自主升级,仍需要人的指导。机器学习取决于算法的不断更新以及对海量数据的输入、优化等,是典型的人推动下的“数据驱动”。例如,智能量刑需要运用算法,对可能的法定或酌定情节进行类型化评价,充分权衡行为的社会危害性以及人身危险性,将大量的量刑情节转化成算法可以公开呈现的具体“维度”,但目前效果不佳。这从内外都隐藏了裁判不公正的现实危险。智能量刑系统在技术上主要依赖“算法”,但算法的公开透明问题始终存在,更遑论依靠不真实数据而展开的算法及其结论更可能偏离公正。这是“算法”的不确定性风险与“垄断性技术优势”,甚至可能异化为“人无法控制”的“技术独裁”形态,侵蚀正义的基础。例如,尽管大数据支持下的智能系统辅助“法官”作出的“司法判决”,可以屏蔽人情、关系等案外压力,更可能符合逻辑与法条本意。但也无法考虑案外的情况、法外的现实需要,可能导致“智能化量刑”结论更为“干枯”,导致裁判缺乏足够的外部接受性。

一旦脱离“人”的裁判,人工智能依赖的算法可能成为“暗箱”。片面或过度强调,可能使“算法”及其结果继承原有司法实践的弊端和偏见。继而,智能化刑事司法系统可能被“唯算法论”倾向支配,甚至出现被“算法”干扰、被数据处理商绑架的危险。应当警惕并竭力杜绝“算法”的偏见性,否则,不仅可能误导和阻碍智能办案辅助系统对具体案件的事实认定和法律适用,引发个案司法决策的不公;也使“深度学习”的源头被污染,引发整个算法系统的恶性循环。

此外,智能量刑体系的确立与普及适用,“人”作为法定的量刑主体成为过去式,不再真正独立决定刑罚裁量问题,使司法改革被委以重任的司法责任制受到冲击,“机器法官”的监管与司法责任问题亦随之产生。

3.智能量刑的地位与功能

我国重定罪轻量刑的问题,因量刑规范化改革的深入而显著改观,但并未被彻底消除。量刑是较薄弱的环节,容易成为司法公正的“沦陷区”。量刑规范化改革不尽人意,依靠传统“人的智慧”为基础的量刑规范化改革路径相对有限,量刑规范化改革效果难以获得实质性进展;同时,由于办案质量参差不齐,审理主体滥用裁量权时有发生,司法腐败难于遏制,冤假错案时有发生,极大动摇公众对人脑判断的惯习认可与司法信任,无疑顺理成章地助推对智能技术引导量刑的客观性、中立性、确定性、科学性等多重期待。智能量刑无疑是对现实诉求的积极回应,积极功能的合成效应,不仅与量刑规范化的目标完全契合,也与公众注重“量刑结果”并视其为司法裁判核心内容的诉求完全同拍,孕育了智能量刑的市场动能。这是量刑智能化获得官方支持、社会认同、体系兼容的基础和前提。

但智能量刑系统,在认识论上存在“人类给定”的预设逻辑问题。从数据输入与深度学习的对象看,仍是人类的理性预设,除非智能技术依赖的算法具备独立自主的深度学习能力。而且,智能量刑系统的标准化与规范化虽是其独特的技术优势,但在个别正义的需要下,可能无法与人一样“灵活而不机械地裁判”,对刑法的地方性知识、立法原意、社会因素等具有“法律意义”的判断与评估,出现不同程度的“忽视”和“弱化”。同时,考虑到刑法立法、司法裁判知识体系、司法知识数据库等要素不尽完备的情况下,在现阶段应保持审慎的态度,辩证地看待智能化系统的应用效果,不应过快推进智能量刑的适用,法官心证和自由裁量仍应保留。易言之,在智能技术的发展过程中,由于智能程度的不确定性、不充分性,司法应用系统目前仍主要扮演辅助办案工具而非取代法官。[38]而且,智能量刑在技术上仍有需要克服的难题,也遭遇来自传统司法模式的“阻力”。在深入推进量刑规范化改革与智能量刑探索上,应坚持符合实际、自成一体、规则有序、功能齐备与自主升级完善等原则,优化与升级应用系统及产品。

而且,再成熟的智能量刑系统,作为“人造工具”,仍需解决“监管”与“被监管”问题。对智能量刑系统的有效监管,是为了防止系统风险的外泄,减少算法歧视与错误的连锁反应,防止“人”失去主体性地位与法官控制力下降后,出现“技术垄断与独裁”。同时,法官作为开发者与使用者,也是管理者,承担更专业的管理责任,不能滥用技术优势与纵容“技术不公”。但监管是为了给智能系统“赋能”,不能变成“做减法”的因噎废食之举。

结 语

十九大报告强调,中国特色社会主义进入新时代,我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。人工智能加速进入刑事司法运行体系,是法律供需矛盾自主调和的时代体现。得益于司法数据公开等得天独厚的优势条件,智能技术正在有序渗透到刑法体系的运作过程,传统由“人”主导的运行体系,开始步入“智能(辅助)化”轨道。这是智能刑法体系的基本面貌与发展动态。应当充分根据司法体制改革的要求,审慎思考和妥当应对“刑事司法智能化”的正负效应。当前,刑事司法智能化探索仍需解决好以下挑战:1.进一步完善司法大数据建设,确保司法数据的完整性、真实性,为算法规则的制定与运算奠定前提与保障。2.语言转换与数据解码处理技术是关键,应实现计算机语言与人类语言的无缝对接,优化算法的透明性、程序正当性。3.法律适用基本不存在唯一的“标准答案”,智能系统设定或通过学习得出的“标准答案”,存在机械性司法的覆辙之风险,应予以控制。4.应对智能技术及其应用进行必要、有效且可靠的伦理监管,使技术应用具有可视化与可知性、程序正当性,避免“技术暴力”演化为具体危害与危险。5.应对智能系统控制的数据、信息等进行保密,规范数据的采集、提供、存储、使用等方面的行为。6.前瞻地讨论智能法律体系的“法律职业人资质”问题,包括法律职业资格考试、职业等级认定、司法责任制等的调试。

责任编辑:王 勇

【注释】 [1]参见蔡长春:《树立战略眼光增强机遇意识创造性运用大数据提高政法工作智能化水平》,《法制日报》2016年10月22日,第01版。

[2]参见孙春英、蔡长春:《主动拥抱新一轮科技革命全面深化司法体制改革努力创造更高水平的社会主义司法文明》,《法制日报》2017年7月12日,第01版。

[3]参见庄永廉:《攻坚克难确保司法体制改革落地生根提高政治站位坚持稳中求进推进工作——大检察官研讨班会议综述》,《人民检察》2017年第14期,第20页。

[4]参见严剑漪:《从“互联网+”迈入“人工智能+”新时代——上海法院加快智慧法院建设纪实》,《人民法院报》2017年5月21日,第01版。

[5]参见陈瑞华:《司法权的性质——以刑事司法为范例的分析》,《法学研究》2000第5期,第30页。

[6]参见季卫东:《人工智能时代的司法权之变》,《东方法学》2018年第1期,第125页。

[7]参见何帆:《我们离“阿尔法法官”还有多远?》,《浙江人大》2017年第5期,第47页。

[8]於兴中:《当法律遇上人工智能》,《法制日报》2016年3月28日,第07版。

[9]参见张艳:《人工智能给法律带来四大挑战》,《社会科学报》2016年8月4日,第04版。

[10]参见张建文:《格里申法案的贡献与局限——俄罗斯首部机器人法草案述评》,《华东政法大学学报》2018年第2期,第33页。

[11]参见袁曾:《人工智能有限法律人格审视》,《东方法学》2017年第5期,第50页。

[12]参见潘庸鲁:《人工智能介入司法领域的价值与定位》,《探索与争鸣》2017年第10期,第101页。

[13]参见前引[2],孙春英、蔡长春文,第01版。

[14]参见严剑漪:《揭秘“206工程”:法院未来的人工智能图景》,《上海人大》2017年第8期,第41页。

[15]参见陈瑞华:《刑事司法裁判的三种形态》,《中外法学》2012年第6期,第1105页。

[16]参见孙道萃:《罪责刑关系论》,法律出版社2015年版,第225-228页。

[17]参见周志华:《机器学习》,清华大学出版社2016年版,第23-24页。

[18]参见金泽刚:《用人工智能判案程序正义怎么算》,《新京报》2017年8月4日,第A4版。

[19]参见黄京平:《刑事司法人工智能的负面清单》,《探索与争鸣》2017年第10期,第91-94页。

[20]参见祁雷:《人工智能助办案“鹰眼”神器盯老赖》,《南方日报》2017年7月10日,第A4版。

[21]参见前引[4],严剑漪文,第01版。

[22]参见陈东升、王春:《人工智能应用司法办案提高工作效率》,《法制日报》2018年1月22日,第06版。

[23]参见丁国锋:《八种“机器人”助力苏州法官判案》,《法制日报》2017年4月15日,第03版。

[24]参见辛红:《大数据人工智能助力司法改革》,《法制日报》2017年9月18日,第02版。

[25]孙海龙:《以制度、科技、文化推动人民法院科学发展》,《人民法院报》2017年8月9日,第05版。

[26]参见刘振宇:《人工智能时代的司法建设》,《中国社会科学报》2017年8月16日,第05版。

[27]参见陈听雨:《人工智能走进法院“判案子”》,《经济日报》2017年07月14日,第11版。

[28]参见[美] Pamela S. Katz:《专家机器人:利用人工智能协助法官采纳科学性专家证言》,邓桐、刘鑫译,载《证据科学》2017年第5期,第506页。

[29]参见冯洁:《人工智能对司法裁判理论的挑战:回应及其限度》,《华东政法大学学报》2018年第2期,第25-29页。

[30]参见左卫民:《关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考》,《清华法学》2018年第2期,第114-120页。

[31]参见吴习彧:《裁判人工智能化的实践需求及其中国式任务》,《东方法学》2018年第2期,第110页。

[32]参见李迪晗:《机器人法官来了:AI计算机预测案件的准确率达79%》, http: www.robot - china.comzhuantishow-2686.html,2017年7月17日访问。

[33]参见徐日丹:《2017全国检察机关科技装备展开展》,《检察日报》2017年07月20日,第01版。

[34]参见方茜:《海南法院大数据人工智能助力司法改革》,《人民法院报》2017年07月27日,第01版。

[35]参见陈学勇:《最高人民法院立项开发建设量刑智能辅助系统》,《人民法院报》2017年9月27日,第01版。

[36]参见陈兴良、张明楷、车浩:《立法、司法与学术——中国刑法二十年回顾与展望》,《中国法律评论》2017年第5期,第24-25页。

[37]参见白建军:《法律大数据时代裁判预测的可能与限度》,《探索与争鸣》2017年第10期,第95页。

[38]参见潘庸鲁:《人工智能介入司法领域路径分析》,《东方法学》2018年第3期,第109页。

【期刊名称】《当代法学》【期刊年份】 2019年 【期号】3