賀譯葶

得益于大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，人工智能技術(shù)在國內(nèi)外司法實踐的多個層面皆取得了突破性進(jìn)展。如美國法院通過COMPAS(犯罪預(yù)測系統(tǒng))預(yù)測嫌疑人未來犯罪概率，為法官處理相關(guān)案件提供參考；加拿大和澳大利亞部分法院利用SIS(審判信息系統(tǒng))對案件歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并提供裁判預(yù)測；(1)劉艷紅：《大數(shù)據(jù)時代審判體系和審判能力現(xiàn)代化的理論基礎(chǔ)與實踐展開》，《安徽大學(xué)學(xué)報》2019年第3期，第96-107頁。我國法院通過機(jī)器學(xué)習(xí)、多維數(shù)據(jù)支持等技術(shù)為法官判案提供審理支持或以“電子卷宗+全景語音+智能服務(wù)”為主要內(nèi)容，建立覆蓋訴訟全流程的辦案一體化集成解決方案，包括電子卷宗隨案生成、材料流轉(zhuǎn)云柜互聯(lián)、庭審語音智能轉(zhuǎn)換、案例文獻(xiàn)自動推送、簡易判決一鍵生成、同案同判數(shù)據(jù)監(jiān)測等多種功能。(2)徐清宇：《智慧審判蘇州模式的實踐探索》，《人民法院報》2017年9月13日，第8版。司法人工智能通過優(yōu)化智力資源的配置提升司法審判過程中法律方法的運用效率；通過改變司法庭審活動的方式與情境使司法審判活動從場域化走上了場景化；通過法律規(guī)則的代碼化及司法過程的精確拆解實現(xiàn)司法程序運行的自動化。(3)馬長山：《司法人工智能的重塑效應(yīng)及其限度》，《法學(xué)研究》2020年第4期，第23-40頁。如果說司法自動化是可能的，即便這種可行性被認(rèn)為僅存在于處理標(biāo)準(zhǔn)文件和常規(guī)程序的框架內(nèi)，(4)Alexey I. Ovchinnikov，Alexey Yu. Mamychev，Tatiana S. Yatsenko，Artur Kravchenko，and Yuri A. Kolesnikov，“Artificial Intelligence in Enforcement：Epistemological Analysis，” Journal of Politics and Law，Vol.13，2020，pp.75-78.亦足以令自動化技術(shù)在案件執(zhí)行階段受到青睞。一則司法執(zhí)行困局需融合新興技術(shù)手段建立新的執(zhí)行模式來破解；二則司法執(zhí)行壓力需融合人工智能技術(shù)優(yōu)化司法執(zhí)行流程來緩和。不過，要讓人工智能更好地服務(wù)于人類，必須承認(rèn)機(jī)器智能與人腦智能的差異，理性審視司法人工智能的內(nèi)在限度及人工智能技術(shù)深度嵌入司法執(zhí)行的可能風(fēng)險，采取具有前瞻性的應(yīng)對措施。

一、人工智能技術(shù)嵌入司法執(zhí)行的場景與功用

執(zhí)行案件的增長是一個長期趨勢，要破解執(zhí)行力量不足的瓶頸，必須大力開展執(zhí)行智能化建設(shè)。(5)李世寅：《打造精準(zhǔn)高效的智慧執(zhí)行機(jī)制》，《人民法院報》2019年12月6日，第2版。傳統(tǒng)執(zhí)行模式中存在的各種問題既是促使司法執(zhí)行智能化轉(zhuǎn)型的直接動因，也是藉由大數(shù)據(jù)、云計算及人工智能技術(shù)探索建立“智慧執(zhí)行”新模式的重點突破方向。

(一)智能辦公：簡化司法執(zhí)行工作流程

消除重復(fù)的，不必要的人工勞動的自動化一直是人工智能的目標(biāo)之一，(6)Maria Dymitruk，“Artificial Intelligence as a Tool to Improve the Administration of Justice?” Acta Universitatis Sapientiae：Legal Studies，Vol.8，No.2，2019，pp.179-190.這種自動化工具并不會干擾法律應(yīng)用的正當(dāng)程序，卻有益于減輕法律從業(yè)者的工作負(fù)擔(dān)。它可以按照合乎程序規(guī)定的方式將司法工作流程進(jìn)行拆解，完成原本由人力承擔(dān)的事務(wù)性工作，但卻沒有人力勞動的天然局限。如果由機(jī)器代替人力完成司法執(zhí)行中碎片化事務(wù)性工作的效率要遠(yuǎn)高于人的效率，而人工智能又有與執(zhí)行工作融合的技術(shù)條件，那么其理應(yīng)成為改進(jìn)執(zhí)行工作質(zhì)量的新選擇。因此，無錫市中級人民法院聯(lián)合阿里巴巴集團(tuán)，首創(chuàng)了智慧執(zhí)行智能辦公系統(tǒng)，該系統(tǒng)可實現(xiàn)執(zhí)行立案、文書生成、執(zhí)行啟動、司法掛拍、執(zhí)行結(jié)案等工作流程的自動化。其依靠人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)深度模擬人工操作電腦，實現(xiàn)電腦上各類軟件系統(tǒng)的自動聯(lián)結(jié)，從而代替人工精準(zhǔn)、高效地處理各項事務(wù)性工作。智能辦公系統(tǒng)投入使用之后執(zhí)行立案時間由原來的30分鐘縮短至2分鐘，執(zhí)行過程中的所有法律文書均能在兩分鐘內(nèi)自動生成，且能確保各項數(shù)據(jù)錄入的準(zhǔn)確性，免去工作人員反復(fù)校對的負(fù)累。(7)《江蘇無錫中院打造“智慧執(zhí)行系統(tǒng)”決戰(zhàn)基本解決執(zhí)行難》，《人民法院報》2018年11月6日，第4版。2019年長沙市中院啟動智慧執(zhí)行系統(tǒng)，通過自動進(jìn)行擬人化操作完成從執(zhí)行立案到案件完結(jié)整個過程中的通知、審批、拍賣等多個環(huán)節(jié)的文書自動生成工作，將法官、書記員等從大量重復(fù)的、瑣碎的事務(wù)性工作中解放出來。

(二)智能查控：深度追蹤被執(zhí)行人財產(chǎn)與行跡

伴隨市場經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，被執(zhí)行人的財產(chǎn)形式較之過去更為豐富，除各種動產(chǎn)及不動產(chǎn)財產(chǎn)形式外，還包括各種新型金融資產(chǎn)、虛擬資產(chǎn)及投資權(quán)益等財產(chǎn)形式，執(zhí)行標(biāo)的種類繁多，客觀上加大了查證核實被執(zhí)行人財產(chǎn)狀況及履行能力的難度。而在傳統(tǒng)執(zhí)行模式當(dāng)中，法院對被執(zhí)行人財產(chǎn)信息的獲取主要依靠被執(zhí)行人主動報告財產(chǎn)狀況或者由申請人提供線索以及法院通過金融機(jī)構(gòu)查詢等，對于被執(zhí)行人隱匿保險類理賠款、投資收益型保險或商業(yè)保險等規(guī)避執(zhí)行的行為往往束手無策。(8)姚頡靖、張志軍：《法院智慧執(zhí)行的制約及其紓解路徑》，《上海交通大學(xué)學(xué)報》2020年第2期，第27-34頁。為應(yīng)對被執(zhí)行人財產(chǎn)查控遺漏問題，最高人民法院聯(lián)網(wǎng)公安部、民政部、人民銀行等16家單位和3000多家銀行金融機(jī)構(gòu)建立了網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行查控系統(tǒng)，通過信息化、網(wǎng)絡(luò)化、自動化手段查控被執(zhí)行人在全國范圍內(nèi)的財產(chǎn)信息，既包括不動產(chǎn)、存款、車輛等財產(chǎn)信息，也包括證券、網(wǎng)絡(luò)資金等財產(chǎn)信息。(9)《最高法網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行查控系統(tǒng)讓“老賴”財產(chǎn)無處可藏》，https：∥baijiahao.baidu.com/s?id=1606700101190633573&wfr=spider&for=pc，2020年9月2日。網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行查控系統(tǒng)的應(yīng)用一定程度上避免了執(zhí)行法官“勞師遠(yuǎn)征”的麻煩，借助人工智能工具即可實現(xiàn)對多種形式的財產(chǎn)的深度追蹤，并自動完成總對總查詢申請發(fā)起及銀行資產(chǎn)凍結(jié)申請的填寫和提交工作。此外，為應(yīng)對被執(zhí)行人逃避執(zhí)行的問題，地方法院聯(lián)合公安機(jī)關(guān)建立失信被執(zhí)行人查控工作機(jī)制，通過公安機(jī)關(guān)的查控系統(tǒng)對被執(zhí)行人進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)布控，在一定范圍內(nèi)自動捕獲被執(zhí)行人活動蹤跡，(10)《江蘇蘇州：聯(lián)動布控助力被執(zhí)行人查找難》，http：∥jszx.court.gov.cn/main/LocalCourt/100065.jhtml，2020年9月2日。并運用圖像清晰化處理、視頻結(jié)構(gòu)化描述等技術(shù)實現(xiàn)人臉數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)查控信息化數(shù)據(jù)有效關(guān)聯(lián)，依托人臉識別、比對技術(shù)及公共場合的視頻監(jiān)控設(shè)備，織密被執(zhí)行人行蹤查控網(wǎng)。(11)《“人臉識別”讓失信被執(zhí)行人栽在廟會現(xiàn)場》，https：∥www.sohu.com/a/270211738_99934064，2020年9月20日。

(三)智能評估：精準(zhǔn)評判被執(zhí)行人履行能力及財產(chǎn)價值

執(zhí)行中評估工作的智能化體現(xiàn)在兩個方面：一是對被執(zhí)行人履行能力的智能評估；二是對被執(zhí)行人財產(chǎn)價值的智能評估。被執(zhí)行人具有履行能力卻拒不履行裁判文書確定的義務(wù)，是對其采取各項強(qiáng)制執(zhí)行措施的重要依據(jù)。為實現(xiàn)精準(zhǔn)評估，部分地方法院探索建立“被執(zhí)行人履行能力大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)”，海量搜集分析被執(zhí)行人活動信息，以數(shù)據(jù)可視化動態(tài)描述被執(zhí)行人的消費習(xí)慣、行為規(guī)律、社會關(guān)系、資金往來等情況，并自動計算分析形成“全景式”履行能力報告，為執(zhí)行決策提供參考。為提升執(zhí)行財產(chǎn)處置效率，揚州法院采用智能化批量估值技術(shù)對涉案房產(chǎn)、車輛等財產(chǎn)進(jìn)行評估，并自動生成評估報告，使財產(chǎn)評估擺脫了評估人員技術(shù)水平、個人偏好等因素的影響。北京四中院執(zhí)行財產(chǎn)處置輔助系統(tǒng)不僅可以根據(jù)財產(chǎn)特點、歷史成交量、財產(chǎn)市場價等因素對之進(jìn)行實時評估，基于NLP識別方法解析執(zhí)行財產(chǎn)信息，還可自動進(jìn)行稅費計算及購買風(fēng)險識別，自動關(guān)聯(lián)相關(guān)或相近案件及判案資料，為處置財產(chǎn)提供相關(guān)參考。(12)《北京四中院：智能評估房屋拍賣價僅需幾秒鐘》，http：∥news.sina.com.cn/sf/publicity/fy/2017-11-22/doc-ifypacti6722758.shtml，2020年9月4日。此外，淘寶拍賣正探索將人工云服務(wù)及智能機(jī)器人24小時服務(wù)更多地應(yīng)用到執(zhí)行財產(chǎn)評估與司法網(wǎng)拍領(lǐng)域，逐步實現(xiàn)司法拍賣“去人化”。

(四)智能管理：促進(jìn)司法執(zhí)行便民化與公開化

各國司法改革的重點都強(qiáng)調(diào)為社會大眾提供便民化的司法運作機(jī)制，并紛紛采取諸如簡化程序、降低成本、人性化司法等一系列改革措施，形成司法便民化的一股潮流，(13)劉樹德：《司法改革：小問題與大方向》，北京：法律出版社，2012年，第234-235頁。而大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的發(fā)展則為司法便民化提供了技術(shù)支持。如江蘇無錫中級人民法院將語音識別引擎內(nèi)嵌執(zhí)行視頻談話系統(tǒng)，實時轉(zhuǎn)換執(zhí)行法官與當(dāng)事人的談話內(nèi)容并自動整理成執(zhí)行筆錄，使執(zhí)行工作突破了時間、地域及空間限制。在拍賣環(huán)節(jié)利用阿里云嘉的“法務(wù)云盤系統(tǒng)”對本地數(shù)十家司法拍賣服務(wù)外包公司進(jìn)行統(tǒng)一管理，服務(wù)外包公司將標(biāo)的物的視頻、照片及調(diào)查情況上傳至內(nèi)部局域網(wǎng)審核合格后，運用智能辦公系統(tǒng)即可實現(xiàn)一鍵上拍。(14)閔仕君：《人工智能技術(shù)與法院執(zhí)行領(lǐng)域的融合發(fā)展與和完善》，《法律適用》2019年第23期，第89-102頁?！盀榇蛟臁瓣柟鈭?zhí)行”，部分地方法院運行智慧執(zhí)行系統(tǒng)，實施執(zhí)行案件全程網(wǎng)上流轉(zhuǎn)、公開，案件當(dāng)事人借助該系統(tǒng)可隨時查詢執(zhí)行案件執(zhí)行節(jié)點信息，并跟蹤督促執(zhí)行工作進(jìn)展。河南省靈寶市人民法院的“靈寶微執(zhí)行”小程序引入人臉識別模塊，當(dāng)事人一經(jīng)掃描人臉圖像確認(rèn)身份，即可進(jìn)行查詢、互動、交費等操作。(15)《河南靈寶：智能服務(wù)全方位 執(zhí)行公開零距離》，http：∥jszx.court.gov.cn/2050/ExecuteNewsletter/128815.jhtml，2020年9月4日。執(zhí)行法官亦可借助該小程序第一時間反饋執(zhí)行案件的進(jìn)展情況，并將現(xiàn)場圖片及定位信息實時發(fā)送給當(dāng)事人，有效保障當(dāng)事人的知情權(quán)與監(jiān)督權(quán)。

(五)智能懲戒：織密被執(zhí)行人失信聯(lián)合懲戒網(wǎng)

失信成本過低是導(dǎo)致被執(zhí)行人規(guī)避執(zhí)行的主要誘因，在傳統(tǒng)執(zhí)行模式中，法院執(zhí)行案件信息管理系統(tǒng)與多部門未實現(xiàn)有效連接，司法執(zhí)行信息化建設(shè)缺乏統(tǒng)一規(guī)劃，信息共享平臺之間缺乏有效聯(lián)結(jié)，降低了失信受懲戒的概率，導(dǎo)致失信聯(lián)合懲戒機(jī)制運行不暢。因此，福建、海南等地積極搭建失信被執(zhí)行人智能化聯(lián)合懲戒平臺，法院將失信被執(zhí)行人信息嵌入省級各部門業(yè)務(wù)系統(tǒng)，參與聯(lián)合懲戒的企事業(yè)單位通過業(yè)務(wù)系統(tǒng)對接聯(lián)合懲戒平臺，實現(xiàn)失信被執(zhí)行人自動查詢、自動比對、自動識別、自動攔截、自動懲戒、自動反饋等功能。(16)《福建失信聯(lián)合懲戒平臺取得突破性進(jìn)展》，《人民法院報》2018年10月8日，第1版。2015年芝麻信用和最高人民法院簽署信用聯(lián)合懲戒備忘錄，開創(chuàng)了第三方商業(yè)征信機(jī)構(gòu)通過法院官方授權(quán)聯(lián)合開展信用懲戒的先例，借助云計算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)將被執(zhí)行人失信信息納入綜合信用評價體系，降低失信被執(zhí)行人信用評分，并間接影響失信被執(zhí)行人享受各類信用服務(wù)的權(quán)利。此外，人工智能設(shè)備的普及有效拓寬了失信被執(zhí)行人聯(lián)合懲戒的參與者，每一個擁有移動智能設(shè)備的公眾皆可成為聯(lián)合懲戒的實施者與反饋者，因為手機(jī)APP在自動推送信用信息、信用名單、信用獎懲結(jié)果時，既賦予了公眾參與聯(lián)合懲戒的便利性，也賦予了公眾實時反饋信用獎懲執(zhí)行情況的途徑。

二、司法執(zhí)行人工智能化的內(nèi)在限度

計算機(jī)處理能力的提高和大數(shù)據(jù)的積累，使人工智能技術(shù)得到了長足發(fā)展，但現(xiàn)階段人工智能技術(shù)的成果仍然局限于特定的智能領(lǐng)域，如圖像識別、語音識別和對話響應(yīng)等。(17)Huimin Lu，Yujie Li，Min Chen，Hyoungseop Kim，and Seiichi Serikawa，“Brain Intelligence：Go beyond Artificial Intelligence，” Mobile Networks & Applications，Vol.23，No.2，2018，pp.368-375.換言之，人工智能還不具備全腦功能，這也決定了其在促進(jìn)“智慧執(zhí)行”模式建構(gòu)中的作用是有限的。

(一)數(shù)據(jù)與算法的雙重依賴

大多數(shù)人工智能信息通信技術(shù)過度依賴大數(shù)據(jù)，計算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等在司法領(lǐng)域的突破性進(jìn)展皆離不開大數(shù)據(jù)的驅(qū)動，但數(shù)據(jù)本身不能產(chǎn)生價值，數(shù)據(jù)挖掘就是通過算法從海量數(shù)據(jù)中搜索隱藏其間的信息的過程。算法和算力皆仰賴于“數(shù)據(jù)喂養(yǎng)”，(18)馬長山：《司法人工智能的重塑效應(yīng)及其限度》，《法學(xué)研究》2020年第4期，第23-40頁。自動化系統(tǒng)通過算法“從以往的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并在分析這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上自主地做出決策”。(19)Ariel Ezrachi and Maurice E. Stucke，“Artificial Intelligence & Collusion：When Computers Inhibit Competition，” University of Illinois Law Review，Vol.2017，No.5，2017，pp.1775-1810.機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和算法之所以成為人工智能的發(fā)展動力，即是因為其能夠自主學(xué)習(xí)如何在海量數(shù)據(jù)中檢測有用的模式，并以產(chǎn)生非常準(zhǔn)確的預(yù)測或估算的方式將信息組合在一起。(20)Cary Coglianese and David Lehr，“Transparency and Algorithmic Governance，” 71 Admin. L. Rev.1，6 (2019).無論是執(zhí)行過程中對自動化工具的利用還是對被執(zhí)行人財產(chǎn)與行跡的追蹤，抑或被執(zhí)行人財產(chǎn)價值的精準(zhǔn)評估皆是建立在數(shù)據(jù)挖掘與算法技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上的。人工智能技術(shù)推動司法執(zhí)行模式智能轉(zhuǎn)型的過程，亦是通過建立基于海量數(shù)據(jù)挖掘的認(rèn)知范式使人工智能可能在特定任務(wù)，如自動生成法律文書、自動抓取語言、數(shù)據(jù)信息及圖片等事項中發(fā)展出勝于人類之技能的過程。以“全景式”履行能力報告自動生成及被執(zhí)行人財產(chǎn)自動估值為例，二者皆建立在海量信息搜集分析的基礎(chǔ)上，前者以數(shù)據(jù)可視化動態(tài)描述被執(zhí)行人的消費習(xí)慣、行為規(guī)律、社會關(guān)系及資金往來情況；后者則將目標(biāo)物品與司法拍賣大數(shù)據(jù)倉庫中所有同類財產(chǎn)自動關(guān)聯(lián)比對，并將相關(guān)信息反饋給用戶。因而，對被執(zhí)行人履行能力或財產(chǎn)價值的精準(zhǔn)評判既取決于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)或信息挖掘的全面性與準(zhǔn)確性，也取決于算法的科學(xué)性與客觀性，雖然目前人工智能算法在預(yù)測準(zhǔn)確性上已有大幅度提升，但在面對復(fù)雜的現(xiàn)實情境時仍不免出現(xiàn)函射不周延的現(xiàn)象，因此，人工智能還難以替代法官作出裁判，而只是提供案件執(zhí)行之輔助參考。

(二)機(jī)器智能技術(shù)與人類理解技藝的實然鴻溝

如果機(jī)器能夠像人一樣思考和工作，那么就可以代替人類從事在通常情況下需要人類智慧才能完成的工作?！白寵C(jī)器達(dá)到這樣的行為，即與人類做同樣的行為”被稱之為人工智能。(21)騰訊研究院等：《人工智能——國家人工智能戰(zhàn)略行動抓手》，北京：中國人民大學(xué)出版社，2017年，第4頁。而司法的過程則主要體現(xiàn)為法律人運用以法律方法為主的技術(shù)和手段，針對特定的法律文本和法律事實來實現(xiàn)對法律的正確適用，以保障司法的科學(xué)性、合理性和權(quán)威性。(22)胡玉鴻：《法律方法及其在實現(xiàn)司法公正中的意義》，《中山大學(xué)學(xué)報》2011年第5期，第135-142頁。法律人的大腦及神經(jīng)系統(tǒng)在司法過程中發(fā)揮著重要作用，因此，司法活動亦通常被視為需嚴(yán)重依賴人的思維的活動。人工智能技術(shù)在司法領(lǐng)域的應(yīng)用則致力于挖掘如何使機(jī)器勝任需要人類智慧才能完成的復(fù)雜工作的一系列科技手段。

然而，機(jī)器學(xué)習(xí)工具雖有可能根據(jù)比人類處理和操縱的數(shù)據(jù)量大得多的數(shù)據(jù)做出更準(zhǔn)確、更快的決策，(23)Ashley Deeks，“The Judicial Demand for Explainable Artificial Intelligence，” Columbia Law Review，Vol.119，No.7，November 2019，pp.1829-1850.但卻不具備全腦功能。換言之，大腦的一個部分并不像整個大腦那么聰明。(24)Lu，Li，Chen，Kim，and Serikawa，“Brain Intelligence，” pp.368-375.人工智能技術(shù)依賴于大規(guī)模的數(shù)據(jù)，通過數(shù)值得到相應(yīng)結(jié)果，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和算法之所以有價值亦是因為它能夠自己學(xué)習(xí)如何在海量數(shù)據(jù)集中檢測有用的信息。但在面對司法實踐這樣一個有著價值判斷的領(lǐng)域，人工智能是否具備與人同樣的理解技藝是值得懷疑的，何況技術(shù)的發(fā)展尚處于較為初級的階段。將人工智能工具創(chuàng)建為一個支持系統(tǒng)用于輔助法官查找相關(guān)事實、分析歷史案例或?qū)彶榉晌墨I(xiàn)比將之創(chuàng)建為一個可以獨立辦理案件的系統(tǒng)代替法官工作更易為人們所接受。(25)Dymitruk，“Artificial Intelligence as a Tool to Improve the Administration of Justice?”pp.179-190.因為，法律人的大腦及神經(jīng)系統(tǒng)在司法活動過程中表現(xiàn)出的人類理解技藝是人工智能在現(xiàn)階段難以模仿與超越的。

以被執(zhí)行人查控系統(tǒng)為例，其通過圖像清晰化處理、視頻結(jié)構(gòu)化描述等技術(shù)實現(xiàn)人臉數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)查控信息化數(shù)據(jù)的有效關(guān)聯(lián)，將公共場合視頻監(jiān)控設(shè)備抓取到的人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中的人臉分別比對。然而如同將人臉識別技術(shù)應(yīng)用于違法抓拍中會發(fā)生“董小姐”闖紅燈的烏龍事件一樣，(26)《董明珠闖紅燈了？》南方都市報：https：∥www.sohu.com/a/277102589_161795?_f=index_pagerecom_11，2020年9月20日。在將其應(yīng)用于失信被執(zhí)行人的網(wǎng)絡(luò)查控或司法拍賣中時亦可能出錯。人工智能依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像識別技術(shù)建構(gòu)起來的初步學(xué)習(xí)能力是通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及算法優(yōu)化來實現(xiàn)的，其在面對突發(fā)的、不確定的或特殊的案件事實或?qū)ο髸r欠缺如同人類一樣利用自身經(jīng)驗知識及大腦智能做出恰當(dāng)應(yīng)對的技能?，F(xiàn)階段人工智能對執(zhí)行案件的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化編碼使其可以自動地完成一些簡單和可重復(fù)的事務(wù)性工作，但這不足以支撐人工智能營建與人類媲美的理解技藝。

(三)執(zhí)行形式正義與實質(zhì)正義的彌合難題

正義不僅應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)在每一個案件的審判當(dāng)中，也應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)在案件的執(zhí)行當(dāng)中。執(zhí)行正義不僅要求每一個生效法律文書中確定的義務(wù)得以履行，且應(yīng)當(dāng)以符合形式正義與實質(zhì)正義的方式確保義務(wù)的履行。司法執(zhí)行人工智能化帶來了執(zhí)行工作高效運轉(zhuǎn)及助力執(zhí)行形式正義落實的誘人前景，但司法執(zhí)行過程當(dāng)中的被執(zhí)行人如同司法審判過程中的每一個被告一樣都是微觀具體和個性化的，利用人工智能技術(shù)輔助甚至替代法官實現(xiàn)所有案件執(zhí)行的實質(zhì)正義似乎并不容易。

其一，人工智能難以模仿執(zhí)行法官進(jìn)行經(jīng)驗判斷。在人工智能與執(zhí)行工作融合應(yīng)用的過程中，研發(fā)人員一直試圖將執(zhí)行流程中的所有環(huán)節(jié)，尤其是將法官的推理判斷過程都以計算機(jī)模型化的方式表述出來，但實踐證明難以實現(xiàn)。因為任何信息技術(shù)都不能替代法官在感知判斷經(jīng)驗等復(fù)雜過程中的自主性和工作空間。(27)閔仕君：《人工智能技術(shù)與法院執(zhí)行領(lǐng)域的融合發(fā)展與和完善》，《法律適用》2019年第23期，第89-102頁。譬如，失信被執(zhí)行人名單公布措施的應(yīng)用多針對“有履行能力而拒不履行生效法律文書確定義務(wù)”的被執(zhí)行人做出，而判斷被執(zhí)行人是否具有履行能力往往既需要根據(jù)當(dāng)事人財產(chǎn)情況進(jìn)行認(rèn)定，也需要結(jié)合特殊案情靈活判斷。如被執(zhí)行人為自然人的，應(yīng)當(dāng)根據(jù)其生活條件、收入狀況及財產(chǎn)情況等考慮履行義務(wù)是否會嚴(yán)重影響其正常生活，這需要執(zhí)行法官根據(jù)生活經(jīng)驗做出合理判斷，而依靠計算機(jī)程序和數(shù)據(jù)運作的人工智能系統(tǒng)則難以發(fā)展出類似法官的隱形經(jīng)驗判斷技能。雖然人工智能可輔助執(zhí)行法官精準(zhǔn)評判被執(zhí)行人履行能力，但它卻難以替代法官做出被執(zhí)行人具有履行能力而拒不履行生效法律文書的失信認(rèn)定，因為在現(xiàn)實當(dāng)中，有相當(dāng)一部分財產(chǎn)難以通過人工智能技術(shù)全面查控，如五證不全的房產(chǎn)、尚未進(jìn)行過戶的汽車或者掛靠在其他人名下的財產(chǎn)等。但執(zhí)行法官卻可以根據(jù)其豐富的執(zhí)行經(jīng)驗、深刻的洞察力甚或申請人提供的新線索對被執(zhí)行人履行能力做出更為精準(zhǔn)的評判，彰顯法官在執(zhí)行案件中對社會正義與個案正義的衡平智慧。

其二，人工智能難以替代執(zhí)行法官進(jìn)行個案裁斷。人工智能主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及圖文語音識別技術(shù)發(fā)展學(xué)習(xí)能力，只能提供一般、機(jī)械和毫無情感的正義。(28)潘庸魯：《人工智能介入司法領(lǐng)域路徑分析》，《東方法學(xué)》2018年第3期，第109-118頁。其對案件事實的分析和處理只能按照事先輸入的指令來進(jìn)行，無法照顧案件的多樣性與特殊案件的復(fù)雜性，或者說其對類案識別的情節(jié)提取即便再全方位化，也難以做到完備無缺。(29)沈寨：《個案正義視角下司法人工智能的功能與限度》，《濟(jì)南大學(xué)學(xué)報》2019年第4期，第54-61、158頁。因而，司法執(zhí)行領(lǐng)域的智能化主要體現(xiàn)在信息收集、事務(wù)集約處理、數(shù)據(jù)分析等方面，而少有直接應(yīng)用于執(zhí)行決斷環(huán)節(jié)。一則現(xiàn)階段人工智能技術(shù)本身發(fā)展尚不成熟，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、計算機(jī)模型、實現(xiàn)技術(shù)、智能化方法與途徑等方面的局限性都可能引發(fā)人工智能在相應(yīng)應(yīng)用中的偏差與失誤。譬如通過人工智能自動計算分析形成的“全景式”履行能力報告高度依賴其所挖掘的數(shù)據(jù)的真實性和完整性，然而無論是數(shù)據(jù)的真實性還是完整性，目前都存在實現(xiàn)難度。二則在司法執(zhí)行的多個環(huán)節(jié)仍需借助法官修養(yǎng)、法官對專業(yè)知識的領(lǐng)悟及對實際案情的把握來進(jìn)行個案裁斷。無論是對不同主體作為被執(zhí)行人的履行能力認(rèn)定，還是對不同類型案件履行能力的認(rèn)定，抑或在具體案件中履行能力的利益衡量方法都需要執(zhí)行法官結(jié)合實際情況靈活做出判斷。在具體執(zhí)行過程中需全面保護(hù)當(dāng)事人的利益，但也要照顧被執(zhí)行人之利益，判斷執(zhí)行是否會導(dǎo)致新的悲劇或擾亂經(jīng)濟(jì)秩序，這都需要法官秉持公正合理的法律思維酌情處理，而人工智能法律系統(tǒng)尚不具備類似法官的在執(zhí)行過程中做出符合生活智慧的裁量的能力。

三、人工智能技術(shù)深度嵌入司法執(zhí)行的潛在風(fēng)險

人工智能技術(shù)的發(fā)展為司法執(zhí)行模式的智能化轉(zhuǎn)型提供了技術(shù)支撐，使司法執(zhí)行工作得以擺脫傳統(tǒng)執(zhí)行模式當(dāng)中的諸多限囿。但人工智能并不是全能的，它不具備人腦那樣的關(guān)聯(lián)功能，并且機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果很容易被濫用。(30)Lu，Li，Chen，Kim，and Serikawa，“Brain Intelligence，” pp.368-375.這也預(yù)示著人工智能在優(yōu)化司法執(zhí)行工作的同時亦可能因技術(shù)缺陷或技術(shù)異化而潛藏風(fēng)險。

(一)算法缺陷的隱匿與執(zhí)行客觀性失卻

客觀性與公正性是司法執(zhí)行活動必須恪守的價值遵循。越來越多的人工智能工具被應(yīng)用于影響人們?nèi)粘Ｉ畹母鞣N決策當(dāng)中，蓋因偏見被視為困擾人類決策的主要原因，人工智能系統(tǒng)則承諾算法是公正、公平和無偏見的決策者。然而這一承諾并未實現(xiàn)，因為研究人員發(fā)現(xiàn)算法不成比例地使弱勢群體處于不利地位。(31)Ignacio N. Cofone，“Algorithmic Discrimination Is an Information Problem，” Hastings Law Journal，Vol.70，No.6，August 2019，pp.1389-1444.從數(shù)據(jù)的收集、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的搭建到算法設(shè)計整個過程都可能隱匿著算法歧視與偏見，并滋生影響執(zhí)行客觀性之反向力量。

其一，數(shù)據(jù)并不必然反映客觀事實。數(shù)據(jù)處理過程通常被劃分為“從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分級、數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用分析過程和可視化等階段”。(32)塔迪歐、弗洛里迪：《何為數(shù)據(jù)倫理學(xué)》，閆宏秀譯，《洛陽師范學(xué)院學(xué)報》2018年第4期，第1-4、98頁。數(shù)據(jù)處理的每一個環(huán)節(jié)皆可能滲透人類偏見，如根據(jù)某種利益或目的進(jìn)行的數(shù)據(jù)采集，提供給機(jī)器學(xué)習(xí)怎樣的數(shù)據(jù)，設(shè)計怎樣的采集對象皆可能受到人類自身偏見的影響。(33)楊慶峰：《數(shù)據(jù)偏見是否可以消除？》，《自然辯證法研究》2019年第8期，第109-113頁。曾有學(xué)者指出，中國現(xiàn)有法律行業(yè)的數(shù)據(jù)缺乏代表性，在結(jié)構(gòu)上存在嚴(yán)重缺陷，(34)左衛(wèi)民：《邁向大數(shù)據(jù)法律研究》，《法學(xué)研究》2018年第4期，第139-150頁。一旦人工智能基于存在缺陷的數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，則很可能輸出局限且?guī)в衅姷姆治鼋Y(jié)果。即便數(shù)據(jù)的收集與規(guī)整完美剔除了人類偏見，也不必然反映客觀事實。譬如某被執(zhí)行人因幫人代購而產(chǎn)生了大量消費記錄或資金流水記錄，但未必就具有充分的履行能力，此種情形下經(jīng)由數(shù)據(jù)可視化動態(tài)描述被執(zhí)行人的消費習(xí)慣與行為規(guī)律，并自動計算分析形成的履行能力報告則很可能不具有參考性。

其二，算法本身可能潛藏缺陷。即便數(shù)據(jù)是客觀的，其在算法輸出階段也可能出現(xiàn)偏見或謬誤。亞馬遜開發(fā)的用來對求職者進(jìn)行排名的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)就一度顯示出對女性求職者的嚴(yán)重偏見。開發(fā)該機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的原本意圖是期望通過智能工具選擇更合適的員工，然而其輸出的結(jié)果卻呈現(xiàn)性別歧視。(35)James Cook，“Amazon Scraps ‘Sexist AI’ Recruiting Tool that Showed Bias Against Women，” The Telegraph，Oct.10，2018.這說明機(jī)器學(xué)習(xí)模型不可避免地受到人類認(rèn)知的影響。相應(yīng)地，法院采用智能化批量估值技術(shù)對被執(zhí)行人財產(chǎn)進(jìn)行評估的初衷雖是為了避免評估人員的技術(shù)水平及個人偏好等因素影響評估的結(jié)果，但人類偏見仍可能經(jīng)由算法研發(fā)者融入代碼編寫中，經(jīng)由算法程序輸出欠客觀性的結(jié)果。并且，嵌入機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的算法歧視或偏見一旦被固化下來，還可能生成持續(xù)影響執(zhí)行客觀性之反向力量。此外，當(dāng)應(yīng)用執(zhí)行財產(chǎn)處置輔助系統(tǒng)對被執(zhí)行人財產(chǎn)進(jìn)行自動估值時，如果算法僅在財產(chǎn)特點、歷史成交量及財產(chǎn)市場價值等數(shù)據(jù)集的某個部分進(jìn)行挖掘，而該數(shù)據(jù)集由于某種原因不具有代表性，那么最終將產(chǎn)生一個非代表性的輸出。雖然現(xiàn)階段人工智能并未直接進(jìn)行執(zhí)行裁斷，但其在所有可能便利法官及減輕執(zhí)行法官工作量的環(huán)節(jié)，皆有左右執(zhí)行裁量的可能性。

(二)技術(shù)依賴深重與法官主體地位弱化

目前人工智能在司法執(zhí)行領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在由機(jī)器執(zhí)行的效率及準(zhǔn)確率更高的事務(wù)性工作及部分以語音圖片識別、數(shù)據(jù)挖掘及深度學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ)的輔助性工作上。但隨著技術(shù)的不斷發(fā)展成熟，人工智能將可能更深層次地介入司法執(zhí)行工作，實然弱化法官在執(zhí)行過程中的主體地位。

一方面，大數(shù)據(jù)、自然語言處理、專家系統(tǒng)及機(jī)器人技術(shù)等方面的進(jìn)步將進(jìn)一步觸發(fā)法官的技術(shù)依賴心理。對于面臨大量案件積壓和資源短缺壓力的司法機(jī)構(gòu)來說，Al的確帶來了廉價、一致和快速決策的誘人前景。(36)Francesco Contini，“Artificial Intelligence and the Transformation of Humans，Law and Technology Interactions in Judicial Proceedings，” Law，Technology and Humans，Vol.2，No.1，2020，pp.4-18.AI技術(shù)的進(jìn)步意味著計算機(jī)程序和系統(tǒng)將變得更有能力執(zhí)行任務(wù)和功能，甚至在不久的將來可能出現(xiàn)情感處理的發(fā)展，人工智能將更多代替人類完成過去被認(rèn)為不可能由機(jī)器完成的工作。不過，人工智能對司法活動所產(chǎn)生的影響已經(jīng)引起一些高級司法評論員的擔(dān)憂。(37)Tania Sourdin，“Judge v. Robot：Artificial Intelligence and Judicial Decision-Making，” University of New South Wales Law Journal，Vol.41，No.4，2018，pp.1114-1133.因為人們使用計算機(jī)很多時候不是為了提高決策的質(zhì)量，而是為了逃避決策過程。(38)Dymitruk，“Artificial Intelligence as a Tool to Improve the Administration of Justice?” pp.179-190.對于執(zhí)行法官而言，則有可能是為了逃避執(zhí)行負(fù)擔(dān)或減輕工作負(fù)累，尤其當(dāng)法官認(rèn)為人工智能對案件進(jìn)行邏輯比對和校驗的正確率遠(yuǎn)高于人力勞動時，這種傾向性將愈發(fā)明顯。

另一方面，司法機(jī)構(gòu)應(yīng)用人工智能生成的支持或輔助功能，并不會必然改善司法裁決的質(zhì)量。曾有實驗表明，人類在評估人工智能系統(tǒng)自動生成的建議的優(yōu)劣時存在困難，因為他們專注于系統(tǒng)輸出的方案或者結(jié)論，而忽視了其他方案的可能性。即便系統(tǒng)提供的建議或結(jié)論存在錯誤，也會出于對系統(tǒng)的信任而下意識地接受。(39)Dymitruk，“Artificial Intelligence as a Tool to Improve the Administration of Justice?” pp.179-190.一旦執(zhí)行法官過度依賴人工智能系統(tǒng)做出判斷，將人工智能系統(tǒng)給出的標(biāo)準(zhǔn)化答案視為最為穩(wěn)妥的執(zhí)行方案，那么法官在執(zhí)行活動中的主體地位將在技術(shù)依賴心理的影響下逐漸弱化。眾所周知，當(dāng)法官將法律規(guī)范適用于案件事實時，需要大量實踐性和非專業(yè)性的知識譜系，結(jié)合法理常識和行為進(jìn)行有益的修正及必要的創(chuàng)新，(40)潘庸魯：《人工智能介入司法領(lǐng)域的價值與定位》，《探索與爭鳴》2017年第10期，第101-106頁。并可能涉及對政策、民意、道德、習(xí)慣等各種實質(zhì)性內(nèi)容的判斷和處理。(41)孔祥俊：《司法哲學(xué)》，北京：中國法制出版社，2017年，第216-221頁。而司法過程通常被視為嚴(yán)重依賴人的思維的活動，沒有一種簡單的規(guī)則鏈或模式匹配算法能夠準(zhǔn)確地模擬司法決策，它是一個極其復(fù)雜的領(lǐng)域，需要高度復(fù)雜的法律專業(yè)知識與認(rèn)知和情感能力相結(jié)合，(42)Sartor and Branting，“Introduction：Judicial Applications of Artificial Intelligence，” p.1.一旦執(zhí)行法官的自由裁量權(quán)被僵硬的計算機(jī)模型束縛，其危險性可想而知。

(三)難以解釋的隱憂與執(zhí)行行為可責(zé)性稀釋

“沒有公開就沒有正義，公開是正義的靈魂。它是對努力工作的最有力的鞭策，是對不當(dāng)行為最有效的抵制”。(43)宋冰：《程序、正義與現(xiàn)代化》，北京：中國政法大學(xué)出版社，1998年，第28頁。為保障及促進(jìn)執(zhí)行權(quán)的規(guī)范應(yīng)用，各地方法院著力借助大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)推進(jìn)司法執(zhí)行全流程公開。然而，人工智能算法本質(zhì)上是不透明的，非專業(yè)人士對算法存在認(rèn)知障礙，算法決策標(biāo)準(zhǔn)隱藏在大多數(shù)人都不易閱讀和理解的代碼后面，并且算法具有根據(jù)其所依據(jù)的數(shù)據(jù)模式動態(tài)進(jìn)化的能力，這使得它變得更加不可預(yù)測。(44)Maayan Perel and Niva Elkin-Koren，“Black Box Tinkering：Beyond Disclosure in Algorithmic Enforcement，” Florida Law Review，Vol.69，No.1，January 2017，pp.181-222.這也意味著，人工智能技術(shù)在賦予司法執(zhí)行公開新的方式與路徑的同時也一定程度地加大了司法執(zhí)行活動過程的解釋難度及執(zhí)行責(zé)任的追究難度。

其一，人工智能算法存在人為設(shè)置或認(rèn)知阻隔的黑箱。“法律人工智能行業(yè)中的算法是作為一項商業(yè)秘密而存在的，外人無從知曉，只有算法的設(shè)計者才掌握具體細(xì)節(jié)”。(45)洪凌嘯：《誤區(qū)與正道：法律人工智能算法問題的困境、成因與改進(jìn)》，《四川師范大學(xué)學(xué)報》2020年第1期，第58-70頁。算法黑箱的存在實際上是商業(yè)資本操控下的必然結(jié)果，即以商業(yè)秘密為由，拒絕公開算法設(shè)計程序。這使得除專業(yè)技術(shù)人員之外的公眾乃至作為司法人工智能應(yīng)用者的法官都無從知曉算法的具體細(xì)節(jié)。即便法律人工智能的應(yīng)用者能明確知曉算法的代碼規(guī)則、程序及算法運行的結(jié)果，但也會因自身算法素養(yǎng)和專業(yè)知識水平的限制而無從知曉算法的過程理路及算法驅(qū)動司法執(zhí)行模式智能化轉(zhuǎn)型的所有邏輯?；诖耍斯ぶ悄茉谒痉▓?zhí)行領(lǐng)域的應(yīng)用不可避免地存在技術(shù)黑箱。算法設(shè)計和研發(fā)者可較為隱秘地將自身利益偏好植入算法，并借助人工智能平臺的運行實現(xiàn)其所期待的利益目標(biāo)。無論是借助大數(shù)據(jù)算法匹配精準(zhǔn)捕獲潛在買受人，還是將人工云服務(wù)及智能機(jī)器人應(yīng)用到執(zhí)行財產(chǎn)評估與司法網(wǎng)拍領(lǐng)域都可能滲透著算法設(shè)計和研發(fā)者的利益偏好或價值追求，因為第三方服務(wù)平臺具有藉由看似不受外界干擾的人工智能算法實現(xiàn)利潤最大化的潛在動機(jī)。

其二，人工智能的介入加大了執(zhí)行責(zé)任的切割與追究難度。人工智能在司法執(zhí)行工作中的深度介入，令技術(shù)對司法執(zhí)行權(quán)力運行的影響愈益顯現(xiàn)，新的技術(shù)力量逐漸滲透到司法執(zhí)行過程當(dāng)中，觸發(fā)司法執(zhí)行權(quán)力發(fā)生裂變，隱匿在智能機(jī)器背后的技術(shù)力量衍生為新的權(quán)力主體。具體表現(xiàn)為：人工智能算法既可以藉由不同的數(shù)據(jù)分析模型或算法規(guī)則波動特定被執(zhí)行人履行能力評價的結(jié)果，并因之影響法官對被執(zhí)行人履行能力之判斷，也可以藉由智能機(jī)器人動態(tài)分析財產(chǎn)價值及其市場需求情況，并操控執(zhí)行財產(chǎn)評估與司法拍賣的結(jié)果。原本由執(zhí)行人員負(fù)責(zé)實施的財產(chǎn)查控、財產(chǎn)處置及拍賣等執(zhí)行事項中皆將不同程度地嵌入第三方技術(shù)權(quán)力主體的作用，這固然可一定程度地實現(xiàn)龐雜的司法執(zhí)行工作的分流，但在算法黑箱難以打破的情形下，執(zhí)行人員與第三方技術(shù)服務(wù)供應(yīng)商在執(zhí)行過程中的責(zé)任范圍將變得更為模糊。如將智能機(jī)器人應(yīng)用到執(zhí)行財產(chǎn)評估與司法網(wǎng)拍領(lǐng)域后，不僅故意提高標(biāo)的評估價值的做法將在大數(shù)據(jù)與人工智能算法的掩飾下變得隱性合理化，原本在審計、鑒定、評估、拍賣等環(huán)節(jié)可能出現(xiàn)的徇私舞弊問題在經(jīng)人工智能技術(shù)修飾后，其責(zé)任追究亦受到一定限制。

四、司法執(zhí)行人工智能化的未來進(jìn)路

技術(shù)的發(fā)展必然使人工智能在精準(zhǔn)性上遠(yuǎn)超人類，即在任何情境下輸入同樣的初始條件，都能得到完全一致的答案。但是任何對標(biāo)準(zhǔn)化的極端追求都將導(dǎo)致價值觀的一元化。(46)姜萌萌：《人工智能進(jìn)法院的可能風(fēng)險探討》，《數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用》2020年第3期，第222-223、225頁。人工智能的技術(shù)缺陷及人工智能技術(shù)深度嵌入司法執(zhí)行的可能風(fēng)險皆表明應(yīng)當(dāng)審慎推進(jìn)司法執(zhí)行的智能化轉(zhuǎn)型。

(一)區(qū)分司法執(zhí)行人工智能化的可能性與必要性

司法執(zhí)行是否可能人工智能化與司法執(zhí)行是否需要人工智能化是兩個層面的問題。前者需要解決的是人工智能與司法執(zhí)行工作的融合問題，通過不斷完善人工智能對法律語言的深度學(xué)習(xí)；對法律論證方法的探尋乃至對經(jīng)驗性知識的獲取功能來實現(xiàn)裁判程序的標(biāo)準(zhǔn)化運行、司法決策的模型化推理及司法執(zhí)行的智慧化管理等，這實際上是一種技術(shù)研究導(dǎo)向的人工智能化路線。而后者側(cè)重思考的是人工智能如何介入以及在司法執(zhí)行領(lǐng)域的介入程度問題，或者說人工智能技術(shù)如何與司法執(zhí)行工作進(jìn)行融合才是既順應(yīng)現(xiàn)實需求又符合成本考量的。已有學(xué)者明確論斷司法領(lǐng)域的人工智能絕不會取代法官辦案，而是在法官辦案過程中提供實質(zhì)性幫助。(47)潘庸魯：《人工智能介入司法領(lǐng)域路徑分析》，《東方法學(xué)》2018年第3期，第109-118頁。暫且不論技術(shù)的未來發(fā)展是否能夠縮減乃至徹底消除機(jī)器智能技術(shù)與人類理解技藝間的鴻溝。當(dāng)專家系統(tǒng)基于足夠數(shù)量的案例進(jìn)行“訓(xùn)練”時，其的確可以發(fā)展出高度可靠的追蹤人類判斷的能力。(48)W. Bradley Wendel，“The Promise and Limitations of Artificial Intelligence in the Practice of Law，” Oklahoma Law Review，Vol.72，No.1，Autumn 2019，pp.21-50.但在目前可視的技術(shù)條件下，案件執(zhí)行中法官必須具備的對復(fù)雜案件事實的敏銳捕獲、對法律規(guī)則的智慧解讀及對執(zhí)行方案的針對性選擇能力皆是智能機(jī)器尚不具備且不易獲得的。司法人工智能的開發(fā)與應(yīng)用并非為了追求智能技術(shù)與法學(xué)的極致融合，而應(yīng)是在所有可能及必要的且由機(jī)器代替人工完成的效率及質(zhì)量皆更佳的事項上做出更多的技術(shù)嘗試，一般而言，只有當(dāng)機(jī)器的工作效率高于人的效率時，人工智能才會被接納。(49)Pablo Bravo-Hurtado，“Automatization of Administration of Justice：Towards Three Incorrect Ideas on Artificial Intellect，” Herald of Civil Procedure，Vol.2018，No.1，2018，pp.182-200.因此，司法人工智能的應(yīng)用必須考量其是否符合司法規(guī)則，是否有利于案件形式正義與實質(zhì)正義的共同實現(xiàn)，是否符合司法體制改革的基本要求，是否符合成本效益的基本考量，在司法執(zhí)行人工智能化的可能性及必要性間作出合理選擇。

(二)秉持“有限介入”觀審慎推進(jìn)司法執(zhí)行人工智能化

人工智能最有價值的貢獻(xiàn)是對現(xiàn)實中潛在問題的分析及其信息處理需求的回應(yīng)，因為這彌合了應(yīng)用領(lǐng)域的專業(yè)知識和計算機(jī)科學(xué)技術(shù)之間的差距。并且這種分析與回應(yīng)在開發(fā)一個解決復(fù)雜司法問題的自動化系統(tǒng)時尤其重要。(50)Sartor and Branting，“Introduction：Judicial Applications of Artificial Intelligence，” p.2.亦因此，人工智能在緩解執(zhí)行人員工作壓力，解決事務(wù)性工作集約處理及緩解財產(chǎn)評估周期長、網(wǎng)拍工作量大等問題上的確頗有助益。但人工智能的所有操作都必須基于執(zhí)行法官的工作意圖，反映執(zhí)行法官的實踐理性。而實踐理性是一個雜貨箱，它包含了常識、思想、動機(jī)、先例、記憶、直覺與歸納等多種元素，(51)查理德·A.波斯納：《法理學(xué)問題》，蘇力譯，北京：中國政法大學(xué)出版社，2002年，第92頁。人工智能系統(tǒng)難以依托自然語言識別技術(shù)完成對諸多司法要素的抽取或藉由深度學(xué)習(xí)高度模擬法官理性思維全部過程。由于司法大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)可能導(dǎo)致法官主體地位被削弱，其技術(shù)倫理應(yīng)以強(qiáng)化法官主體地位為出發(fā)點，(52)王祿生：《司法大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)應(yīng)用的風(fēng)險及倫理規(guī)制》，《法商研究》2019年第2期，第101-112頁。審慎控制人工智能介入司法執(zhí)行的場景與程度。

司法執(zhí)行中存在執(zhí)行裁決權(quán)、執(zhí)行實施權(quán)及執(zhí)行異議審查權(quán)三種不同的權(quán)能，分別對應(yīng)執(zhí)行裁決性事項、執(zhí)行實施性事項與異議審查事項。人工智能技術(shù)在未來階段的發(fā)展成熟，或許可能令其在涉及司法執(zhí)行的所有事項中發(fā)揮功用。但就現(xiàn)階段而言，更令執(zhí)行法官感到焦灼的是如何有效減輕司法執(zhí)行工作負(fù)累、如何破除被執(zhí)行人規(guī)避執(zhí)行行為及如何實現(xiàn)被執(zhí)行人財產(chǎn)與行跡的精準(zhǔn)查控等問題。而人工智能的確在知識的收集、存儲、調(diào)取、數(shù)據(jù)處理及事務(wù)集約處理方面具有較之人類勞動更高的精準(zhǔn)性及效率。因此，司法執(zhí)行領(lǐng)域人工智能產(chǎn)品的研發(fā)可在事務(wù)性工作自動化集約處理及執(zhí)行工作移動化、智能化應(yīng)用方面做出更多的嘗試。而對于依靠人工智能做出裁判可能引發(fā)爭議或影響個案正義的執(zhí)行性裁決事項則應(yīng)持謹(jǐn)慎態(tài)度，高度警惕數(shù)據(jù)及算法自身的局限性所帶來的預(yù)測風(fēng)險。換言之，應(yīng)根據(jù)人工智能技術(shù)在司法執(zhí)行中應(yīng)用的不同場景合理地發(fā)揮其工具價值。

(三)鞏固司法執(zhí)行人工智能化的數(shù)據(jù)與技術(shù)基礎(chǔ)

目前，智慧執(zhí)行系統(tǒng)的功用尚未充分彰顯，這與人工智能技術(shù)在現(xiàn)階段發(fā)展尚不成熟及司法大數(shù)據(jù)建設(shè)缺乏統(tǒng)一規(guī)劃有關(guān)。優(yōu)化人工智能在司法執(zhí)行領(lǐng)域的應(yīng)用，需從以下幾方面做出努力：

其一，完善法院執(zhí)行信息化系統(tǒng)建設(shè)。法院執(zhí)行化信息系統(tǒng)未徹底實現(xiàn)互通共聯(lián)及被執(zhí)行人行為軌跡大數(shù)據(jù)與財產(chǎn)流動大數(shù)據(jù)收集不全是導(dǎo)致人工智能輔助財產(chǎn)查控及被執(zhí)行人履行能力評估時算法函射不周延或有所欠缺的重要原因。司法人工智能需在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上確立算法，通過不斷優(yōu)化算法來提高數(shù)據(jù)處理能力。要提高人工智能接管執(zhí)行事務(wù)性工作及輔助法官辦案的能力，必須為人工智能算法的運行提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，消除信息與數(shù)據(jù)壁壘，在有效整合各級法院現(xiàn)階段的工作平臺的基礎(chǔ)上，構(gòu)筑互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，提升司法大數(shù)據(jù)的挖掘力度與深度。

其二，破除人工智能司法應(yīng)用中的技術(shù)壁壘。智能技術(shù)發(fā)展不成熟是導(dǎo)致將其應(yīng)用于司法執(zhí)行領(lǐng)域時受到限制的直接原因。如自然語言識別技術(shù)在將模糊的法律語言轉(zhuǎn)化為規(guī)范的數(shù)字代碼時尚存在困難；人工智能對圖片及視頻圖像的辨識度不盡如人意，只能夠識別數(shù)量，而無法識別同類圖片或者在同類圖片識別時易出現(xiàn)錯誤。諸如此類技術(shù)缺陷都將可能導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)在自動運行的過程中出現(xiàn)謬誤，因此，與之相關(guān)的技術(shù)研發(fā)有待進(jìn)一步深化與提升。

其三，以法官需求驅(qū)動執(zhí)行智能輔助系統(tǒng)的優(yōu)化升級。司法執(zhí)行人工智能化的目的并非為了削弱執(zhí)行法官的主體性地位，而應(yīng)有利于強(qiáng)化執(zhí)行法官的主體地位，充分發(fā)揮執(zhí)行法官在復(fù)雜案件當(dāng)中的能動性?，F(xiàn)階段，人工智能在司法執(zhí)行領(lǐng)域的基本定位是輔助法官辦案，而非替代法官，因此在規(guī)劃及設(shè)計適用于司法執(zhí)行領(lǐng)域的人工智能系統(tǒng)時應(yīng)當(dāng)充分重視法官的工作需求，人工智能系統(tǒng)的創(chuàng)建、應(yīng)用、完善及迭代都應(yīng)當(dāng)重視執(zhí)行法官或其他司法工作人員的參與，將法言法語翻譯成外包公司技術(shù)研發(fā)可以聽懂的科技語言，從而順利實現(xiàn)法官需求與外包工程師供給有效對接，(53)姚頡靖、張志軍：《法院智慧執(zhí)行的制約及其紓解路徑》，《上海交通大學(xué)學(xué)報》2020年第2期，第27-34頁。提升司法人工智能產(chǎn)品的工具效用。

(四)制度規(guī)避司法執(zhí)行人工智能化的潛在風(fēng)險

對于人工智能深度嵌入司法執(zhí)行可能產(chǎn)生的風(fēng)險，可采用技術(shù)控制與制度、法律控制相結(jié)合的方式來予以應(yīng)對。一方面，可通過設(shè)置相關(guān)程序與制度來緩解算法歧視或算法黑箱導(dǎo)致的執(zhí)行失范風(fēng)險。如果不能清晰地知曉并理解人工智能算法的作用邏輯，則無法克服技術(shù)鴻溝解決隱匿在算法背后的偏見、歧視及缺陷問題。雖然人工智能算法運用的算法模型具有高度的專業(yè)性，但可以通過算法解釋來降低非專業(yè)人士對算法運行過程的認(rèn)知難度。通過設(shè)置算法論證程序及完善算法解釋規(guī)則，來防范和化解智能技術(shù)的復(fù)雜性、機(jī)械性、隱匿性與不確定性風(fēng)險。(54)馬靖云：《智慧司法的難題及其破解》，《華東政法大學(xué)學(xué)報》2019年第4期，第110-117頁。譬如，在將人工智能算法應(yīng)用到被執(zhí)行人履行能力及財產(chǎn)價值評估當(dāng)中時，應(yīng)當(dāng)以嚴(yán)格的程序規(guī)范數(shù)據(jù)的收集與信息的挖掘，確保公眾充分了解數(shù)據(jù)的來源、數(shù)據(jù)類項、數(shù)據(jù)在算法中的權(quán)重以及數(shù)據(jù)被使用或排除的緣由等，通過數(shù)據(jù)集與算法模式的公開來降低乃至消除公眾對算法隱匿偏見或算法黑箱的擔(dān)憂。在將人工云服務(wù)及智能機(jī)器人應(yīng)用到司法拍賣中時，設(shè)計者或系統(tǒng)開發(fā)商應(yīng)當(dāng)就智能機(jī)器人模擬人類行為的指令過程及其利用批量估值技術(shù)對涉案房產(chǎn)、車輛等財產(chǎn)價值及風(fēng)險進(jìn)行評估的算法邏輯等做出解釋。

另一方面，可通過人工智能司法應(yīng)用的規(guī)范化及相關(guān)責(zé)任的明晰化來實現(xiàn)對多主體權(quán)力的控制。人工智能算法決策流程通常是由一大批程序員進(jìn)行編程的，每個程序員貢獻(xiàn)一定數(shù)量的代碼行，而沒有一個人能夠“看到整個圖景”并能夠預(yù)測每個給定系統(tǒng)的選擇方案。不過，程序員可以設(shè)置算法永遠(yuǎn)不會越過的邊界(例如指示機(jī)器人律師永遠(yuǎn)不要使用欺騙性信息)，或者指令算法完全丟棄某些參數(shù)。(55)Karni Chagal-Feferkorn，“The Reasonable Algorithm，” University of Illinois Journal of Law，Technology & Policy，Vol.2018，No.1，Spring 2018，pp.111-148.既然程序員可通過設(shè)置算法來影響人工智能決策的結(jié)果，那么其他人亦可通過規(guī)約算法智能技術(shù)來保障算法模型的合法性與合理性。而相關(guān)立法需要付諸的是為人工智能司法應(yīng)用中可能產(chǎn)生的爭議性問題提供裁判依據(jù)。譬如當(dāng)應(yīng)用財產(chǎn)處置輔助系統(tǒng)對被執(zhí)行人財產(chǎn)進(jìn)行自動估值時，如果算法僅在數(shù)據(jù)集的某個部分進(jìn)行挖掘產(chǎn)生一個非代表性的輸出，實際影響執(zhí)行法官對案件的判斷并對當(dāng)事人產(chǎn)生不利影響時，該如何確立相關(guān)責(zé)任以及責(zé)任主體；當(dāng)利用聯(lián)合智能懲戒平臺自動推送失信被執(zhí)行人信息或自動實施懲戒出現(xiàn)謬誤而導(dǎo)致被懲戒對象一系列權(quán)益受損時，如何劃分第三方服務(wù)提供平臺與被執(zhí)行人信息提供者與聯(lián)合懲戒參與者間的責(zé)任范圍與責(zé)任大小，諸如此類的問題皆需通過立法之完善來予以明確。一如某學(xué)者所言，法官試圖利用計算機(jī)電子設(shè)備和其他現(xiàn)代技術(shù)為司法執(zhí)行工作提供便利，而從事法律經(jīng)濟(jì)學(xué)和司法人工智能化的科學(xué)家們的目標(biāo)則應(yīng)調(diào)整法律以適應(yīng)不斷變化的技術(shù)環(huán)境，并創(chuàng)造法律解決方案，以滿足現(xiàn)代社會的需要。(56)Dymitruk，“Artificial Intelligence as a Tool to Improve the Administration of Justice?” pp.179-190.