范興科

(溫州大學(xué)法學(xué)院，浙江溫州 325035)

一、司法裁判的歷史演進(jìn)

司法裁判的歷史久遠(yuǎn)綿長，歷時數(shù)千年，以裁判主體變遷為考察視角，大致可分為三個階段：“神判”（仰賴神明裁判）、“人判”（法官裁判）、“智判”（人工智能裁判）?！吧衽惺且环N古老的、世界性的法人類學(xué)現(xiàn)象”[1]112，古羅馬的西塞羅認(rèn)為，“我們同神明之間有著親族的或世系的或根源的聯(lián)系。”[2]中國古代有“獬豸決獄”的記載，東漢王充《論衡》：“皋陶之時，有獬豸者如羊而一角，青色，四足，性知曲直，識有罪，能觸不直。皋陶跪事之，治獄，罪疑者，令羊觸之，故天下無冤?！盵3]47皋陶被奉為中國古代司法之鼻祖，他治獄時所用的“道具”就是獬豸的形象。顯然，“神判”以所謂的“神物”作為表象裁判主體，以此確立司法權(quán)威與裁判的公信力，而人只是隱藏于神物之后的所謂隱形裁判主體。徐忠明教授指出，皋陶決獄理訟體現(xiàn)了中國古代的神判習(xí)慣，在審案過程中或以獬豸為助手，或自己扮成獬豸的模樣（“巫法官”），以通神意，決斷獄訟[3]48。中國古時的“灋”字，已成為這種“神判文化”的表征，換言之，古代中國的“法”理念，其實淵源于先民的“神判”實踐。早在夏代，啟的大臣孟涂便以“血跡神判”審理案件，至商代，盛行以“占卜神判”斷獄，到西周，仍保留著“盟詛神判”的司法形態(tài)[1]112?！赌印っ鞴怼份d：“昔者齊莊君之臣，有所謂王里國、中里徼者。此二子者訟三年，而獄不斷。齊君由謙殺之，恐不辜；由謙釋之，恐失其罪。乃使之人其一羊，盟齊之神社。二子許諾，于是泏血，羊而漉其血。讀王里國之辭，既已終矣，讀中里徼之辭，未半也，羊起而觸之，折其腳祧神之而槁之?！痹谌毡痉▽W(xué)界，著名學(xué)者穗積陳重專門研究了盛行古代西歐的“神判”樣態(tài)——“觸審”，穗積陳重認(rèn)為，這種裁判方式實質(zhì)上就是“血跡神判”，只是具體方法有差異，即所謂“觸尸出血”，這種方法的依據(jù)就是古代西歐人有一種“信念”，認(rèn)為當(dāng)殺害者靠近被害者的尸體時，尸身就會出血，這種“信念”在那個特定的時空廣泛存在，斯拉夫人與條頓人尤其熱衷這種做法[4]。

西周時期是中國歷史上政治和法律的大變革時代，表征為政治層面的根本轉(zhuǎn)型，由神權(quán)政治演進(jìn)為宗法政治，觀念層面從重神鬼更替為重人事。事實證明神權(quán)政治并不能幫助夏商政權(quán)維持其永續(xù)統(tǒng)治，“神判”的虛幻和不可靠逐漸被人們認(rèn)清，周公把“天命”與“民情”聯(lián)系起來，在具體案件的審判實踐中，開始以人事的全新視角，重新審視立法及司法中的一系列重要問題，突出人在案件裁判過程中的主體性功能，根本去除“神判法”的理念，案件的裁判主體從此由神更替為人，“神判法”更替為“人判法”，從而實現(xiàn)中國古代司法理念質(zhì)的躍升[5]。司法審判上由重“神判”轉(zhuǎn)折到重“人判”，“人判”遂成為接下來數(shù)千年司法的主流樣態(tài)，直至人工智能裁判的出現(xiàn)，人們又冀望智能裁判能夠克服法官裁判易受人性偏私等弱點牽制的弊端。

從“人判”到智能司法裁判的跨越源于新科技的驅(qū)動。當(dāng)下人工智能科技取得了令人驚異的進(jìn)展，在某些場域表現(xiàn)出了“超人”的非凡能力，特別是“深藍(lán)”及AlphaGo的橫空出世，前者戰(zhàn)勝了國際象棋的頂尖高手卡斯帕羅夫，后者擊敗了世界圍棋的大師級棋手李世石，人工智能的非凡表現(xiàn)點燃了世人對人工智能的激情。在司法領(lǐng)域，人工智能的運(yùn)用嘗試更是如火如荼。一方面源于政府通過頂層設(shè)計的強(qiáng)力推動。2017年，國務(wù)院制定《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將“智慧法庭建設(shè)”作為規(guī)劃智能司法發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，建設(shè)“智慧法庭數(shù)據(jù)平臺”，促進(jìn)及實現(xiàn)法院“審判能力智能化”。國家最高司法機(jī)關(guān)擬定和公布《最高人民法院關(guān)于加快建設(shè)智慧法院的意見》，明確要求提升司法的智能水平。與此同時，最高人民法院不遺余力推動人工智能在司法領(lǐng)域的應(yīng)用，這無疑是一個良好的開端。當(dāng)下的“智慧法院”定位為法院利用新的信息科技對自身信息處理能力的提質(zhì)升級，智能裁判的作用在于提升法院對案件的處理能力，智能裁判系統(tǒng)初步具備了分析案件的能力?！爸腔鄯ㄔ骸苯ㄔO(shè)“為司法人工智能搭建了基本框架”[6]17。另一方面源于科技與市場的積極動力。科技公司契合智能裁判的技術(shù)需求，積極研發(fā)支撐人工智能司法的新技術(shù)，發(fā)展完善人工智能作為智能裁判主體的獨立資格及行為能力，并與各地法院深度合作，推進(jìn)智能裁判更廣泛的應(yīng)用，同時也取得了一些進(jìn)展?？拼笥嶏w公司率先與東部數(shù)個省市高級法院簽訂《推進(jìn)長三角地區(qū)三省一市“人工智能 + 法院”深度戰(zhàn)略合作協(xié)議》，通過科技與市場的緊密鏈接，推動“人工智能+法院”的落地生根。特別值得一提的是，“上海刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)”已成為我國智能裁判的標(biāo)志性進(jìn)展及成果。國外智能裁判的起步則稍早，比如，美國一些地方法院已經(jīng)將智能裁判技術(shù)大規(guī)模地應(yīng)用于審前保釋與判后假釋的風(fēng)險評估，通過智能裁判來確定被告刑期。這種“風(fēng)險評估工具”則是基于之前大量的量刑案例所厘定的算法[7]。

盡管目前智能裁判總體上仍處于初級階段，水平還不高，但已無法否認(rèn)智能司法新時代已經(jīng)到來。智能裁判相對傳統(tǒng)法官裁判的效率與公正優(yōu)勢會不斷得到發(fā)掘，其內(nèi)在構(gòu)成機(jī)制會不斷完善與成熟，因此，其優(yōu)長及特質(zhì)展現(xiàn)一定是一個漸進(jìn)的過程。

二、智能裁判的構(gòu)成要素與特質(zhì)

1950年10月，英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家艾倫·圖靈（Alan Turing）發(fā)表題為《機(jī)器能思考嗎?》的論文，這篇劃時代之作為圖靈贏得了“人工智能之父”的桂冠。考慮到難以準(zhǔn)確界定“智能”概念的內(nèi)涵，于是有了著名的“圖靈測試”作為一個初步標(biāo)準(zhǔn)：倘若作為測試者的第三者無法分辨出人類和人工智能機(jī)器反應(yīng)的差別，便可判定該機(jī)器具備人工智能。即在一個人與一臺機(jī)器隔開的情形下，透過一些設(shè)備（比如鍵盤）向被測試者隨意提問，經(jīng)過多輪測試之后，若有超30%的人未能判定出被測試者是人還是機(jī)器，則這臺機(jī)器便通過測試，其就被認(rèn)定為具備人類智能。

1.2.3 集中學(xué)習(xí) 配置專門的學(xué)習(xí)教室，晚上集中學(xué)習(xí)理論、臨床技能，醫(yī)教科負(fù)責(zé)考勤。轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的知識本位、學(xué)科本位的住培觀，倡導(dǎo)能力本位、以人為本的培訓(xùn)理念[7]。學(xué)習(xí)形式有自習(xí)、互相交流、互相為練習(xí)對象進(jìn)行臨床技能的操作練習(xí)。請專業(yè)的培訓(xùn)老師授課，重點是進(jìn)行臨床病例分析的練習(xí)，對病例進(jìn)行全面客觀的分析，避免局限在本院產(chǎn)科、婦科和兒科的固有思維。

當(dāng)下智能裁判概念參照的模型有兩個版本，除了圖靈版本，還有塞爾版本。塞爾認(rèn)為，盡管智能設(shè)備能夠模擬人類思維的一些能力，但非形式化認(rèn)知及認(rèn)知方法是人類特有的能力，人工智能難以完全模擬。因此，人工智能不可能達(dá)到人類的智能水平，塞爾提出的“強(qiáng)人工智能”概念自然難實現(xiàn)[6]28。實現(xiàn)智能裁判，就要擬用人工智能替代法官來進(jìn)行司法裁判，其基本前提就是人工智能必須具備自然人法官擁有的法律知識和裁判能力，甚至擁有超法官的裁判能力，這也是人們對人工智能的熱切期望。

目前學(xué)界關(guān)于智能裁判還有很多問題沒有系統(tǒng)且明確的答案，具體發(fā)展路徑尚不清晰，對智能裁判的內(nèi)涵尚未有一個科學(xué)的界定，對智能裁判的認(rèn)知僅有一些初步的輪廓。智能裁判擁有與傳統(tǒng)法官完全異質(zhì)的裁判主體。一個全新的、擁有一定獨立判斷能力的法律人工智能系統(tǒng)，盡管其現(xiàn)階段尚未發(fā)育成熟，保守的觀點甚至認(rèn)為其還處于“嬰兒”階段，但我們不能漠視這個新類裁判主體的存在，從現(xiàn)有的研究進(jìn)展來看，其主要構(gòu)成要素涵括：大數(shù)據(jù)與法律知識圖譜構(gòu)建、算法與裁判模型、機(jī)器學(xué)習(xí)能力。學(xué)者尤其關(guān)注攸關(guān)智能裁判有效運(yùn)行的這些核心要素，關(guān)注人工智能技術(shù)與法律專業(yè)知識的契合。很顯然，人工智能技術(shù)的成熟程度直接決定智能裁判主體的表現(xiàn)與特質(zhì)。

（一）大數(shù)據(jù)與法律知識圖譜構(gòu)建

如何讓人工智能具備法官裁判能力？首先需要人工智能具有機(jī)器學(xué)習(xí)能力，能對以往法官裁判案件（包括裁判過程）大數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分析、判斷、處理。“基于對機(jī)器學(xué)習(xí)算法基本原理的闡釋，我們不難發(fā)現(xiàn)其對于大數(shù)據(jù)的依賴?！盵8]19司法大數(shù)據(jù)是實現(xiàn)智能裁判的基本前提條件。

大數(shù)據(jù)（big data），通常被界定為常規(guī)軟件工具在特定時間內(nèi)無法收集、管理與處理的數(shù)據(jù)集合，必須采用新處理模式，才能具有更強(qiáng)能力的海量信息資產(chǎn)。在《大數(shù)據(jù)時代》一書中，維克托·邁爾·舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶認(rèn)為大數(shù)據(jù)就是對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而有別于傳統(tǒng)的抽樣調(diào)查等隨機(jī)分析范式。IBM歸納了大數(shù)據(jù)的5V特質(zhì)（Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity），諸如，大量、高速、多樣、低價值密度、真實性等價值。法律大數(shù)據(jù)采用全新的技術(shù)模式，對法律信息進(jìn)行快速捕捉與處理，生成擁有突出優(yōu)勢的數(shù)據(jù)集成。全面、準(zhǔn)確及前瞻是這一數(shù)據(jù)集成的主要特點，其自身還擁有科學(xué)的判斷能力及優(yōu)化能力。司法大數(shù)據(jù)是生成于司法場域的海量數(shù)據(jù)，包括司法機(jī)關(guān)內(nèi)外的案件數(shù)據(jù)，以及相關(guān)視頻及音頻等數(shù)據(jù)樣態(tài)，其具有超越常規(guī)的處理能力，包括提取、存儲及分析能力，尤其是一個可以“分析及預(yù)測未來”的大數(shù)據(jù)[9]。

人類社會的不確定性與復(fù)雜性決定了“大數(shù)據(jù)集”客觀上的非完備性，采用不完整的數(shù)據(jù)導(dǎo)致算法所形成“規(guī)則集”的偏差將可能進(jìn)一步強(qiáng)化既有的社會不公現(xiàn)象。比如，類案類判是當(dāng)下司法大數(shù)據(jù)與智能裁判領(lǐng)域最為引人關(guān)注的一個嘗試。欲使類案類判這一系統(tǒng)能夠有效運(yùn)行，對裁判文書數(shù)據(jù)的規(guī)模和容量必然有一個最基本的要求。法院裁判數(shù)據(jù)在時間與結(jié)構(gòu)上的“先天不足”，諸如缺乏足夠的、歷史的“數(shù)據(jù)儲備”，上傳的文書存在較大的“數(shù)據(jù)漏洞”等，會直接造成類案類判系統(tǒng)在實踐中的推進(jìn)乏力。因此，創(chuàng)建符合要求的法律案例大數(shù)據(jù)已成為當(dāng)務(wù)之急。缺少法律案例大數(shù)據(jù)庫的支撐，類案類判系統(tǒng)無疑將成為“沙上堡壘”[10]。

其次，為了展開有效的機(jī)器學(xué)習(xí)，必須依據(jù)法律專業(yè)知識預(yù)先處理大數(shù)據(jù)，構(gòu)建法律知識圖譜，這是機(jī)器學(xué)習(xí)的前提條件?！叭斯ぶ悄芩痉☉?yīng)用的前提是法律知識圖譜的構(gòu)建以及裁判規(guī)則的類型化與要素化?！盵11]66知識圖譜（knowledge graph）又稱為科學(xué)知識圖譜，在圖書情報界被稱為知識域可視化或知識域映射地圖，它可以利用可視化技術(shù)繪制及顯示知識間的相互聯(lián)系，通過可視化的圖譜形象地展示學(xué)科的整體知識架構(gòu)，為學(xué)科研究提供切實的、有價值的參考。知識圖譜的應(yīng)用是大數(shù)據(jù)時代的一個標(biāo)志。實質(zhì)上，知識圖譜就是一個語義網(wǎng)絡(luò)，包括節(jié)點（point）與邊（edge）等元素。它將全部分散信息鏈接在一起，生成一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，擁有從“關(guān)系”角度來詮釋解決問題的能力。伴生知識圖譜興起的是人工智能場域的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)及概念，其核心要點在于通過搜集一系列大數(shù)量級的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，繼而基于領(lǐng)域?qū)I(yè)性對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模，并通過機(jī)器計算從中找出規(guī)律——通常是該領(lǐng)域的規(guī)律，最后機(jī)器可以識別該規(guī)律并進(jìn)行學(xué)習(xí)，形成之后生成相關(guān)數(shù)據(jù)的計算規(guī)則。

在法律領(lǐng)域，由于其高度的專業(yè)性、知識性和強(qiáng)邏輯性，法律知識圖譜的建構(gòu)基本還亟待發(fā)展，現(xiàn)有的技術(shù)最多僅僅是利用機(jī)器學(xué)習(xí)建構(gòu)數(shù)學(xué)模型來處理法律數(shù)據(jù)，但是這類數(shù)據(jù)通常是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，解析的也都是通用文本，靈活性較差，無法適用于法律文本訓(xùn)練。此外，現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)圖技術(shù)與算法欠缺對法律場域的適用性，主要是因為法律專業(yè)性較強(qiáng)，傳統(tǒng)方法無法實現(xiàn)法律概念、規(guī)則的認(rèn)知，只能揭示常規(guī)的實體關(guān)聯(lián)關(guān)系，在法律邏輯層面的技術(shù)處理上有較大缺陷。

構(gòu)建法律知識圖譜需要解決技術(shù)及理論上的問題。當(dāng)下業(yè)界主流的技術(shù)服務(wù)商創(chuàng)建法律知識圖譜采取“自頂向下”的運(yùn)作模式，即先依據(jù)法律規(guī)則體系，考量在具體司法案件裁判過程中各種影響法官的因素，由法律專業(yè)人員建構(gòu)起盡可能細(xì)致完備的“法律概念模型”[12]。在民事訴訟領(lǐng)域，有學(xué)者提出構(gòu)建法律知識圖譜的要件事實型民事裁判理論，“要件事實型民事裁判論與司法人工智能的生成規(guī)律具有內(nèi)生契合性，可作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)、分詞設(shè)置、知識圖譜設(shè)計的基礎(chǔ)與前端理論。具體應(yīng)用路徑是依要件事實論不斷進(jìn)行層級解構(gòu)，將案件認(rèn)事用法解構(gòu)為不同層級要素，并由法律專家分層級、分階段標(biāo)注，從而形成以要素標(biāo)注的法律知識圖譜大數(shù)據(jù)，以供機(jī)器學(xué)習(xí)?！盵11]66

（二）算法與裁判模型

算法的中文表述最早可追溯到《周髀算經(jīng)》，英文algorithm 一詞則來自波斯數(shù)學(xué)家al-Khwarizmi。al-Khwarizmi于9世紀(jì)在數(shù)學(xué)領(lǐng)域率先提出算法概念，具體指阿拉伯?dāng)?shù)字的運(yùn)算法則，算法一詞也從最初的algorism于18世紀(jì)演變?yōu)楝F(xiàn)今的algorithm。一般來說，算法就是一個策略機(jī)制，一個采取系統(tǒng)方法來解決問題的機(jī)制。換言之，算法能夠?qū)Ψ咸囟ㄒ蟮妮斎耄m時獲得所要求的輸出。一個案件的案情被輸入之后，依據(jù)運(yùn)算及推理，算法就能輸出一個具體的裁判結(jié)果，恰似一個“自動售貨機(jī)”。一個算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時間復(fù)雜度來衡量。歐幾里得算法被人們確認(rèn)為是有史以來第一個算法。關(guān)于算法的分類及類型，主要有檢索算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的算法、計算幾何的算法、加密算法、排序算法、并行算法、隨機(jī)森林算法等等。人工智能裁判包含兩個核心步驟：語言轉(zhuǎn)換和算法運(yùn)行[6]25。算法是智能裁判的核心環(huán)節(jié)，目前智能裁判特別倚重的是機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

“雖然‘算法’這一概念在現(xiàn)實生活中耳熟能詳，但其定義在學(xué)界卻并沒有形成高度共識。狹義的理解認(rèn)為算法是特殊的決策技術(shù)，而廣義的理解往往將算法視為建構(gòu)社會秩序的理性模型?！薄胺▽W(xué)聚焦算法作為法律原則外化的符號或代表的作用”[8]17，有人甚至將算法視為一個“黑洞”，比如伯格斯特教授，他強(qiáng)調(diào)指出，雖然我們能夠清晰感知其存在及影響，但對它的內(nèi)部構(gòu)成卻一無所知。因此，伯格斯特教授認(rèn)為，很難對算法進(jìn)行普適性定義，稱其為“一個不可能完成的任務(wù)”[8]18。當(dāng)下，機(jī)器學(xué)習(xí)算法存在的法律議題集中表現(xiàn)為“不可解釋隱憂”“自我強(qiáng)化困境”及“主體性難題”。“不可解釋隱憂主要關(guān)注算法因其生產(chǎn)和應(yīng)用過程不能為人所理解而可能帶來的算法黑箱、不可監(jiān)督、難以追責(zé)等治理議題”[8]19?！缎l(wèi)報》專欄作家Ben Goldacre 曾將算法形象描述為一系列的“黑盒子”，其認(rèn)為一方面數(shù)字世界是不透明的，而另一方面人類卻將財富、隱私以及其他所有東西都置于其中。自我強(qiáng)化困境聚焦算法因依賴大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過程而可能出現(xiàn)的固化、偏差、歧視等治理議題，比如，“信息繭房”①“信息繭房”概念是由哈佛大學(xué)法學(xué)院教授、奧巴馬總統(tǒng)的法律顧問凱斯·桑斯坦在其2006年出版的著作《信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識》中提出的。通過對互聯(lián)網(wǎng)的考察，桑斯坦指出，在信息傳播中，因公眾自身的信息需求并非全方位的，公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領(lǐng)域，久而久之，會將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中。“數(shù)據(jù)鴻溝”及“算法歧視”等。主體性難題涉及算法作為人類社會運(yùn)行規(guī)則而在一定應(yīng)用場景下替代人類行為所引發(fā)的治理議題。盡管將法官的一個推理流程簡化為簡單邏輯模型的做法尚不可行，但顯然，這種研究路徑仍然有價值，對于智能裁判研究來說可提供方法論之啟示意義[13]56。

（三）機(jī)器學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)是人類擁有的一種關(guān)鍵智能行為和能力，支撐人類可以成為萬物的尺度。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能核心能力，是實現(xiàn)智能裁判的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？目前學(xué)者們的觀點尚不統(tǒng)一。比如，Langley認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)是“一門人工智能的科學(xué)”（1996）[14]，特別強(qiáng)調(diào)怎樣在經(jīng)驗學(xué)習(xí)過程中完善“具體算法的性能”。Tom Mitchell強(qiáng)調(diào)，機(jī)器學(xué)習(xí)是對可以借助經(jīng)驗自動改善提升的“計算機(jī)算法的研究”（1997）①參見：Mitchell T M.機(jī)器學(xué)習(xí)（計算機(jī)科學(xué)叢書）[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2014。。Alpaydin指出，機(jī)器學(xué)習(xí)是借助數(shù)據(jù)或者過往經(jīng)驗來優(yōu)化升級“計算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)”（2004）②參見：Ethem Alpaydin.機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論[M].牛常勇，譯.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2009。。對機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行科學(xué)界定是十分必要的，盡管對它的定義有各種缺陷，但這是研究機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的一步。機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究如何使用機(jī)器來模擬人類學(xué)習(xí)活動，厘清機(jī)器怎樣獲得新的知識與技能，怎樣鑒別已有知識。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可突破人為因素所造成的局限性，依靠深度學(xué)習(xí)，借助決策樹及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等科學(xué)處理相關(guān)數(shù)據(jù)，并有效提升數(shù)據(jù)運(yùn)算速度[15]。概言之，機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）就是指計算機(jī)設(shè)備怎樣模擬及達(dá)至人類的學(xué)習(xí)能力，掌握新知識及技能，且能夠進(jìn)一步運(yùn)用自身擁有的知識不斷升級自身能力。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，使人工智能有能力和資格成為一個獨立的裁判主體。作為智能裁判的核心環(huán)節(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)是賦予計算機(jī)智能的關(guān)鍵路徑。

機(jī)器和人類是否可以具有相同的學(xué)習(xí)能力？該問題于科技層面已有重大突破。1959年，美國程序員塞繆爾（Samuel）開發(fā)了一個擁有學(xué)習(xí)能力的下棋程序，此程序可在隨后的對弈過程中不斷改進(jìn)自己的棋藝，經(jīng)過4年時間的學(xué)習(xí)就戰(zhàn)勝了設(shè)計者本人，又經(jīng)過3年，該程序又戰(zhàn)勝了一個棋藝更高的常勝冠軍，向世人生動展示了程序機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)成功突破了“波蘭尼悖論”③“波蘭尼悖論”，即邁克·波蘭尼曾指出，“人類知道的遠(yuǎn)比其能表達(dá)出來的更多”。比如，我們雖然能很容易記住一張面孔、辨別一個聲音，但卻并不能很好地闡述或解釋我們?yōu)槭裁纯梢詫崿F(xiàn)這一功能。的束縛，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠完成算法的自我生產(chǎn)過程。具體過程就是借助大數(shù)據(jù)，依靠機(jī)器自我訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，來完成調(diào)整參數(shù)和構(gòu)建模型，雖然仍有人類參與，但機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)擺脫了需要依賴人類表達(dá)能力的局限[8]18。實現(xiàn)算法的自我生產(chǎn)過程、完成算法生產(chǎn)過程及其應(yīng)用結(jié)果與人類行為本身的分離，亦即人工智能在具體決策行為中擺脫了對人的依賴，從而使人工智能替代法官成為可能，使智能裁判成為可能。

三、智能裁判的科學(xué)內(nèi)涵

伴生人工智能技術(shù)的進(jìn)展及成熟，智能裁判終從理念變?yōu)楝F(xiàn)實，并從初級繼續(xù)邁向高級。何謂智能裁判？迄今為止，學(xué)界尚未對其內(nèi)涵作一個系統(tǒng)科學(xué)的界定。有的僅將其定位為對傳統(tǒng)法官裁判的一種模仿，可概括為“對法律推理和司法裁判的模仿”[13]51，人工智能系統(tǒng)“模擬法官思維”展開法律推理及作出最終判決的審判模式。有的將人工智能裁判確定為“抽象裁判”“形式裁判”，與傳統(tǒng)的法官裁判作出界分[6]22。所謂抽象裁判，即智能裁判系統(tǒng)對于法律或者事實從一個概念推導(dǎo)出另一個概念的流程。智能裁判是依據(jù)智能算法對具備特殊意義的符號進(jìn)行的“形式裁判”，法官裁判則是依據(jù)自然語言并受制于語義與語境作用的“意義裁判”。有的將智能裁判定位成高級司法人工智能，“初級的司法人工智能屬于一種司法輔助工具，這是目前學(xué)界和實務(wù)對司法人工智能的一般定位。高級司法人工智能，即人工智能裁判?！敝劣趦烧哧P(guān)系，則強(qiáng)調(diào)“高級司法人工智能蘊(yùn)含初級司法人工智能”[6]19。

上述關(guān)于智能裁判的定義揭示了智能裁判的一些特質(zhì)，但猶如“盲人摸象”，未能全面、系統(tǒng)、精準(zhǔn)把握其本質(zhì)及內(nèi)涵，特別是智能裁判作為一個與人工智能新科技緊密相連的線性發(fā)展過程，其樣態(tài)和特質(zhì)可能是一個線性變量。應(yīng)從裁判主體、裁判客體、主客體關(guān)系等層面動態(tài)把握，精準(zhǔn)厘定其科學(xué)內(nèi)涵。

（一）裁判主體

主體是一個漢語詞匯，指事物的主要骨架結(jié)構(gòu)；在哲學(xué)層面，通常指對客體有認(rèn)知及改造能力的個體；民法領(lǐng)域主體特指承擔(dān)權(quán)利與義務(wù)的自然人或法人；刑法場域主體是指由于犯罪而承擔(dān)刑事責(zé)任的個體；而在國際法場域，主體是指行使國家主權(quán)與承擔(dān)國家義務(wù)的責(zé)任體。因此，主體呈現(xiàn)出各種不同的表現(xiàn)和樣態(tài)，比如，民事法律關(guān)系主體、犯罪主體、國際法主體。

人工智能是否可以和自然人法官一樣成為裁判主體？目前學(xué)界有兩種截然不同的觀點，一是“肯定說”，另一種是“否定說”?！翱隙ㄕf”認(rèn)為，“賦予人工智能法人人格是可行的，有利于創(chuàng)設(shè)人設(shè)立法人目的的準(zhǔn)確實現(xiàn)。”“賦予人工智能法人人格，有利于保護(hù)自然人的財產(chǎn)權(quán)利，也有助于促進(jìn)法學(xué)順應(yīng)科技和社會發(fā)展的潮流?！盵16]12單獨的一個程序或程序組合同其他無生命的社會組織一樣，可以被法律承認(rèn)和賦予其法律人格，成為一個法律主體，這種做法“在理論上是行得通的”[16]15?！胺穸ㄕf”認(rèn)為，“人工智能作為法律擬制物無法擁有生物人的專屬性”[17]。人工智能依附于人類，不具有獨立行為能力，不能作為法律主體?！翱隙ㄕf”無疑更符合科技時代的發(fā)展潮流。

目前科技已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)算法生產(chǎn)過程及其應(yīng)用結(jié)果與人類行為本身的分離，意味著人工智能可以獨立“思考”作出判斷和決定，具備單獨作出裁判的行為能力，因此，人工智能成為裁判主體，現(xiàn)實來看是可能的和可行的?！皺C(jī)器學(xué)習(xí)算法基于大規(guī)模數(shù)據(jù)集形成的‘規(guī)則集’并不依賴于人類的表達(dá)能力，這樣的技術(shù)突破不僅意味著人類行為自動化程度的又一次提升，其也反映了算法生產(chǎn)過程及其應(yīng)用結(jié)果與人類行為本身的分離?？紤]到傳統(tǒng)治理體系都是以人類行為因果關(guān)系作為制度基礎(chǔ)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的成熟與普及將不可避免地帶來算法治理的主體性難題?！盵8]20諸如，自動駕駛民事責(zé)任歸責(zé)、算法所創(chuàng)造的知識產(chǎn)品的版權(quán)保護(hù)等新議題。

傳統(tǒng)人判的裁判主體是自然人法官，是審理者裁判、裁判者負(fù)責(zé)的最佳主角，其主體性要素涵括：知識元素、思維元素、行為元素、品格元素等，從而讓法官更加理性，更有智慧，更顯超然，更為高尚[18]。塑造一個更加完美的法官主體，以此形成“法院是法律帝國的首都，法官是帝國的王侯”的圖景。人工智能替代法官成為裁判主體必將重塑法律帝國新生態(tài)。

在初級司法人工智能階段，人工智能不能完全獨立作出判斷，必須在法官的配合下才能作出裁決，是裁判能力有限制的裁判主體，因此是不完全的裁判主體。在高級司法人工智能階段，人工智能就可以獨立作出裁決，可以成為完全的真正的裁判主體，至此，智能裁判替代法官裁判才得以真正實現(xiàn)。

（二）裁判客體

客體（object）是指可以被主體感知或?qū)ο蠡乃惺挛?。既包括具體有形的物，比如電腦、汽車、手機(jī)等，也包括抽象無形之物，比如知識產(chǎn)權(quán)、正義、自由等，既包括客觀存在的事物，也涵括主觀思維拓展的事物。哲學(xué)意義上的客體是一個與主體相對存在的概念，意指主體之外的客觀存在，作為主體實踐對象和認(rèn)識對象而存在。主體的變遷自然會影響客體的范圍，裁判主體的轉(zhuǎn)型無疑也會影響裁判客體的具體范圍。裁判客體是具有法律特質(zhì)的客體，法律客體是法律主體的權(quán)利與義務(wù)所涉及的對象，實質(zhì)上是權(quán)利與義務(wù)承載的利益，通常涵括物、人身、智力成果及行為等。法律客體擁有三個共同的特質(zhì)：第一，獨立性。獨立于法律主體之外，能夠被主體感知和支配的客觀物質(zhì)存在及客觀精神現(xiàn)象，比如土地、河流、人格、制度、平等、自由等。第二，法定性。即只有得到國家法律確認(rèn)的客觀現(xiàn)象及存在才能成為法律客體。第三，社會制約性。法律客體受到一定社會歷史與科技條件的制約，因此，法律客體范圍在不同國家、不同階段或有差異，比如人工智能時代，智能裁判的客體范圍相對于法官裁判就有很大變化與拓展。裁判客體作為獨立于裁判主體之外的客觀存在，理所當(dāng)然具有法定性與社會制約性。裁判客體是適格法律主體作出裁判的對象，其范圍包括具體的訴訟案件及審理過程中需要裁決的問題。

傳統(tǒng)法官裁判的客體包括案件審理過程中所有需要判斷、裁決的事項。比如，在刑事裁判領(lǐng)域，裁判客體范圍的厘定，等于圈定“裁判主體的權(quán)力范圍”。當(dāng)下我國刑事裁判客體范圍包括對審判與執(zhí)行程序中的諸個事項作出裁判。比如對法庭調(diào)查和辯論中的問題，以及管轄、公開審判、被告刑事責(zé)任的確定等問題進(jìn)行裁判[19]。智能裁判客體就是智能裁判主體人工智能進(jìn)行裁判的對象及范圍，與傳統(tǒng)法官裁判的客體有重合的內(nèi)容，比如，對法庭調(diào)查、辯論中的問題、管轄、被告人刑事責(zé)任與民事責(zé)任的確定等問題作出裁判。但由于其具體裁判方法方式的差異，智能裁判的客體也有其特別的對象與內(nèi)容，比如對自然語言轉(zhuǎn)換的識別及判斷。概言之，智能裁判客體涵括人工智能作為裁判主體在案件審理過程中的一切需要進(jìn)行判斷的問題與內(nèi)容。

（三）主客體關(guān)系

裁判主體與裁判客體如何有效鏈接？算法是其關(guān)系的重要紐帶，當(dāng)一個具體案件的案情被輸入機(jī)器，機(jī)器依據(jù)算法展開運(yùn)算及推理，并輸出一個裁判結(jié)果。這和“自動售貨機(jī)”式的形式主義理論不謀而合。機(jī)器“認(rèn)知”的短板在于如何識別案件。如何使機(jī)器具備高效的自然語言處理能力，能夠完整準(zhǔn)確理解和評估案件文本及含義，是實現(xiàn)智能裁判的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是連接現(xiàn)實應(yīng)用與計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的核心所在[13]51。在智能裁判語境下，裁判主體必須能夠識別裁判客體，也就是其能夠準(zhǔn)確辨別當(dāng)事人用自然語言表述輸入的法律問題，能夠“進(jìn)行歸類與分析，進(jìn)而輸出裁判結(jié)論”[6]19。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)算法突破了“波蘭尼悖論”的束縛，憑借大數(shù)據(jù)的有力支撐，通過完全獨立的自我訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，自主創(chuàng)建模型和修正參數(shù)，完成算法的自我生產(chǎn)過程，實現(xiàn)算法生產(chǎn)過程及其應(yīng)用結(jié)果同人類行為本身的分離，在具體決策行為中擺脫對自然人的依賴，使人工智能可以獨立作出裁判。

四、結(jié) 語

智能裁判是智能科技與司法演進(jìn)的邏輯必然，智能裁判是由人工智能作為裁判主體（部分或完全的）認(rèn)定事實，適用法律，并對案件作出判決的過程?？蓮娜齻€維度來解析：從主體維度看，人工智能是案件裁判主體（部分或完全的）；從客體維度看，案件審理過程中所有的問題和對象都需要人工智能作出判斷；從關(guān)系維度看，算法是裁判主體與裁判客體關(guān)系的關(guān)鍵鏈接和紐帶。智能裁判是一個動態(tài)和發(fā)展的概念，在司法改革和科技創(chuàng)新的視域下，其內(nèi)涵將不斷充實與完善。