譚小彤 龐麗

統(tǒng)一裁判尺度，是確保法治權威性和統(tǒng)一性的應有之義，也是司法作為社會公平正義最后一道防線的必然要求?；趯y(tǒng)一裁判尺度抱持強烈的需求與期待，各項類案檢索智能應用應運而生。①參見左衛(wèi)民：《如何通過人工智能實現類案類判》，載《中國法律評論》2018年第2期。但受通用大數據理論影響和限制，現有類案檢索系統(tǒng)存在數據真實特征模糊、脫離法學理論和法律思維、檢索供需不平衡等問題。本文從大數據理論分析視角出發(fā)，提出對智能類案檢索系統(tǒng)優(yōu)化重構，通過自然語言分析和機器學習等技術，解析裁判數據并自我學習進化以實現快速匹配同案類案的功能，為司法審判提供輔助決策信息，向社會公眾提供法律規(guī)范、裁判規(guī)則參考的系統(tǒng)化應用。

一、類案檢索低效利用之現實

（一）類案檢索應用現狀

1.類案檢索規(guī)范發(fā)展情況

2013年通過的《最高人民法院關于人民法院在互聯網公布裁判文書的規(guī)定》①法釋〔2013〕26號，該規(guī)定現已失效。目前執(zhí)行的是于2016年7月25日由最高人民法院審判委員會第1689次會議通過的法釋〔2016〕19號《最高人民法院關于人民法院在互聯網公布裁判文書的規(guī)定》。要求自2014年1月1日起,法院生效裁判文書應當統(tǒng)一在中國裁判文書網公布。自2014年起該網站的民事裁判文書年收錄量呈現飛躍式增長，為此后各類類案檢索系統(tǒng)的誕生提供了堅實基礎（見圖1）。

圖1 中國裁判文書網2011—2021年每年收錄民事案件裁判文書數量對比（數據截至2022年1月17日22時）

之后的《最高人民法院司法責任制實施意見（試行）》《最高人民法院關于進一步全面落實司法責任制的實施意見》，明確規(guī)定“類案與關聯案件檢索”機制和強制檢索機制。2020年7月發(fā)布的《關于統(tǒng)一法律適用加強類案檢索的指導意見（試行）》（以下簡稱《指導意見》），在總結人民法院類案檢索實踐經驗的基礎上，圍繞類案界定、強制檢索、檢索平臺、檢索范圍和順序、結果運用、反饋回應、法律適用分歧解決等提出了明確的指導意見，進一步規(guī)范完善了類案檢索制度，①參見劉樹德、胡繼先：《關于類案檢索制度相關問題的若干思考》，載《法律適用》2020年第18期。是目前指導類案檢索系統(tǒng)研發(fā)的重要制度依據（見圖2）。但審判實踐中難以精確檢索到貼切的類案用以裁判參考，理想與現實的矛盾急需解決。

圖2 《指導意見》規(guī)定導圖

2.四大熱門檢索系統(tǒng)比對

我國類案檢索系統(tǒng)中目前使用較多、針對性較強的有四大網站，分別是中國裁判文書網（wenshu.court.gov.cn）、法信（www.faxin.cn）、北大法寶（www.pkulaw.com）、聚法案例（www.jufaanli.com）。此外，各地法院也自主研發(fā)了不少類案檢索系統(tǒng)，例如重慶市法院的“民事類案智能專審系統(tǒng)”②重慶市高級人民法院信息技術管理處：《【成果巡禮】號外！重慶市法院民事類案智能專審系統(tǒng)開通了》，載微信公眾號“智慧法院進行時”，2018年12月29日。、浙江金華市中級人民法院與金東區(qū)人民法院的“類案大數據分析平臺”③浙江省金華市中級人民法院：《【成果巡禮】人工智能大數據助力司法審判——浙江金華中院研發(fā)類案大數據分析平臺》，載微信公眾號“智慧法院進行時”，2018年7月13日。、北京互聯網法院的“知識地圖”系統(tǒng)④參見劉玄：《上線了，北互線上首次應用！北互上線“訴訟風險分析”與“知識地圖”信息系統(tǒng)》，載微信公眾號“北京互聯網法院”，2020年11月9日。等。

前述網站中，中國裁判文書網原本僅是面向案件/文書檢索，但近年經不斷更新改版逐漸滿足用戶高級檢索需求，四大網站均設置了案件名稱、案由、法院名稱等基礎元素，同時還能直接檢索爭議焦點、本院認為、裁判結果等用戶更為關心的人性化元素。在此基礎上，每家網站支持的檢索項目又有所不同（見表1）。

表1 四大類案檢索網站高級檢索項目對比

對于無效檢索行為的自動修復功能，中國裁判文書網、法信與北大法寶會在未能精確匹配到符合用戶需求的案例時自動切換成“全文+模糊”模式，聚法案例則會提示用戶是否需要“切換成模糊檢索”。整體而言，法信與北大法寶在檢索用戶體驗方面設置更為人性化。

相比其他類型案件，民事案件更具有案由繁多、法律關系復雜、案情多變、數量巨大等典型特點，類案檢索需求量巨大，但四大檢索網站的檢索方式仍為關鍵詞檢索，檢索結果并不精準。目前尚未研發(fā)推廣一個針對民事審判工作的專業(yè)化、智能化的類案檢索系統(tǒng)，導致《指導意見》列舉要求形同虛設。

（二）現有系統(tǒng)共性問題表征

本文對G省J法院的類案檢索系統(tǒng)使用情況進行了調研（見圖3、圖4、圖5），五分之一的法官或法官助理均不進行類案檢索，大多數法官反映經常檢索不到預期的結果，尤其是承辦疑難案件較多的資深法官檢索需求很大但對檢索系統(tǒng)滿意度偏低，普遍反映關鍵詞檢索不精確，檢索到大量不相關的簡案文書或檢索不到相關裁判要旨，久而久之放棄使用檢索系統(tǒng)。

圖3 類案檢索使用頻率

圖4 類案檢索系統(tǒng)使用感受

圖5 類案檢索系統(tǒng)存在的問題

雖然不少學者在技術、制度改進上提出了方案，①參見王祿生：《司法大數據與人工智能的技術障礙》，載《中國法律評論》2018年第2期；周佑勇：《智能技術驅動下的訴訟服務問題及其應對之策》，載《東方法學》2019年第5期。近兩年四大網站也在提升用戶體驗感上進行優(yōu)化，但仍表現出共性問題：第一，檢索數據不夠精準，關鍵詞檢索容易導致檢索結果范圍過大、過小或誤篩正確類案，且需求量小的簡案數量反而較多；第二，檢索出的類案往往只是文本形式或用詞用句相似的案件，法官最關心的類案裁判規(guī)則呈現較少；第三，檢索結果受限于數據來源限制，文書之外案件信息體現不足；第四，審判與技術復合型人才較少，檢索系統(tǒng)設計忽視審判實踐需求，《指導意見》實施現狀與設想仍有差距。

二、類案檢索低效利用之成因

（一）本體論：數據通說特性難以適用

普遍認為大數據具有“4V”特性——海量性（volume）、高速性（velocity）、多樣性（variety）、價值性（value）。②參見王祿生：《論法律大數據“領域理論”的構建》，載《中國法學》2020年第2期。即認為數據應具備樣本量大而全面、體量及處理速度顯著增長、多結構數據自動高效處理和整體樣本價值性等特性，但是否完全符合裁判大數據真實特征值得商榷。

第一，數據規(guī)模體量并非根本特性。若海量簡案裁判數據背后所指向的裁判規(guī)則一致，則法官僅需一個簡案類案即可，因此更應關注數據分析、加工、利用的可處理性，如何在龐大體量的裁判數據中準確檢索到所需裁判理由和依據是法官更關心的問題。

第二，數據處理速率并非核心需求。給予類案信息識別、提取、篩選、訓練、反饋的時間相對充裕，對于實時計算的需求在所有領域中并非最高。在大數據領域發(fā)展大背景下，當前裁判數據處理速度足以滿足類案檢索需求，不“圖快”而“圖精”才是用戶核心需求。

第三，數據內容類型并非僅限文書。裁判數據載體多為裁判文書，其在結構上具有相對固定、規(guī)律的表達，各部分位置大致相同且均有明顯標識，因此數據技術處理更集中于自然語言表達分析。庭審視頻、證據音頻、圖片等重要數據資源也承載大量案件信息，可受限于技術障礙和開發(fā)成本未能得到重視，利用程度有限。

第四，數據價值密度并非整體利用。大數據“價值性”是基于深度學習海量數據以實現未來行為預判，當個體數據樣本集成一定量整體才具有利用價值。但判例價值均在于個案示范效應，即便是我國作為非判例法國家，最高人民法院發(fā)布的指導性案例也具有極高的個案價值。如果疑難案件、新類型案件的裁判規(guī)則庫存一成不變，則無法適應司法領域的“創(chuàng)造性演變”。①參見王祿生：《論法律大數據“領域理論”的構建》，載《中國法學》2020年第2期。因此，在單個指導性案例或典型案例中提取的知識價值要高于歸納海量簡案裁判共性規(guī)則價值。

明確裁判數據的核心數據特征是類案檢索系統(tǒng)的構建基礎，在數據本體論構建出現模糊數據特征的情形下，盲目追求數量規(guī)模、處理速度、樣本形式、數據價值，導致類案檢索系統(tǒng)成效不佳。

（二）認識論：知識發(fā)掘邏輯存在問題

當前大數據研究在認識論上強調依靠已有數據、技術工具和集中變量相關性。因此法律思維推導、裁判規(guī)則歸納、檢索結果表達與檢索數據的演算過程存在巨大差異，導致裁判數據基礎龐大，但輸出利用率低下。

1.法理構建的思維差異

大數據分析強調從現有數據推導行為，即“追求相關、放棄因果”②[英]維克托·邁爾·舍恩伯格、肯尼思·庫克耶：《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》，盛楊燕、周濤譯，浙江人民出版社2014年版，第68頁。。類案檢索系統(tǒng)正是在這一認識論基礎上，借助數據挖掘技術從海量裁判文書、卷宗材料等非結構化、半結構化數據中發(fā)現法律適用規(guī)律并加以應用。③參見王祿生：《論法律大數據“領域理論”的構建》，載《中國法學》2020年第2期。然而經典三段論的法律思維是“在規(guī)范與事實之間循環(huán)往復，建立案件事實和法律規(guī)則之間的涵攝關系，進而推導出結論”④楊先德、陳禹橦：《類案檢索運用場景與規(guī)則方法》，載《檢察日報》2020年2月22日，第3版。，將結論共識凝結的過程即為司法行為。⑤參見馬長山：《面向智慧社會的法學轉型》，載《中國大學教育》2018年第9期。兩者思維模式差異導致類案的因果關系和說理解釋并不充分。

2.內容獲取的數據壁壘

類案檢索的根本目的在于利用生效案件裁判內容為待決案件提供已經檢驗和凝練的規(guī)則或標準。法官通常情況下看到的是裁判要旨，但更希望看到由此表現出的裁判規(guī)則。⑥參見張騏：《指導性案例中具有指導性部分的確定與適用》，載《法學》2008年第10期。因此，類案檢索不是單純尋找類似案件裁判結果的過程，更是尋找提煉出的法律規(guī)則的過程。且往往疑難復雜案件、新型案件才需要案例進行指導、約束。目前系統(tǒng)中只有數量占比極小的指導性案例、公報案例附帶裁判要旨，而其他案件并無直接體現裁判規(guī)則，即便法官能夠檢索出一定數量這樣的類案，對待決案也用益不大。此外，當前系統(tǒng)所收錄的裁判文書效力一般不予標明，導致檢索出大量相關文書后還需要逐一復核。

3.結果表達的技術阻礙

檢索系統(tǒng)一般從定性和定量兩方面對裁判數據進行分類解析。定性是指按照案由、法律關系進行宏觀標注分類；定量是指“要素式分解”，即依照預設關鍵詞解構具體案情。最后使用了文本詞頻統(tǒng)計方法和語義層次結構方法計算相似度，①參見王君澤、馬洪晶、張毅、楊蘭蓉：《裁判文書類案推送中的案情相似度計算模型研究》，載《計算機工程與科學》2019年第12期。將案件信息轉化為代碼、符號等程序語言。目前關鍵詞檢索不能給予用戶精準檢索結果，其因有三：第一，經關鍵詞檢索出的數據過大，即使用戶輸入關鍵詞縮小范圍，也仍需人工逐一查閱篩選；第二，由于用戶與系統(tǒng)間擬定關鍵詞的差異，“在結果中檢索”新的關鍵詞容易錯誤篩除檢索結果；第三，檢索結果呈現不夠簡潔精準，無論是裁判文書標題還是裁判要旨的呈現均不夠明晰。

（三）方法論：檢索機制矛盾尚未解決

類案檢索如果不能正視現有矛盾，則必然脫離實踐，致使研究軌道偏離。

1.法官檢索需求與研發(fā)技術門檻之間的矛盾

長期以來，法律大數據的研發(fā)奉行技術主義，類案檢索系統(tǒng)研發(fā)與應用過程中也出現了技術人員與法學專家脫節(jié)、技術開發(fā)與審判一線需求分離的現象。學者約翰·梅利曼早前曾指出類案檢索之內在動因——前案判決權威、不愿獨立思考、不甘冒險被上訴撤銷。②參見[德]約翰·梅利曼：《大陸法系》，顧培東、祿正平譯，法律出版社2004年版，第47頁。基于前述三種原因法官自發(fā)進行檢索。然而必須與數據打交道成為法官參與類案檢索系統(tǒng)研發(fā)的先天技術門檻，薄弱的數據運用能力可能導致系統(tǒng)開發(fā)程度流于淺層甚至產生謬誤。反之，如果單純依靠大數據技術研究人員，則很難把握裁判文書的用詞、語義以及更深層次的關聯。目前常用的“詞頻—逆文本詞頻模型”（TFIDF），將文本按照詞匯劃分，根據詞匯出現頻率來計算兩篇文書的相似度。但由于法官表述差異，采用TF-IDF模型計算分析出的類案只能說是兩篇寫法高度相似的文書。

2.簡案供過于求與難案供不應求之間的矛盾

類案檢索存在一條供需悖論：能被大量檢索到的都是簡案類案，法官所需要參照的典型疑難類案又沒有數據或極難檢索。這導致“降低了法官的用戶體驗和使用意愿”③魏新璋、方帥：《類案檢索機制的檢視與完善》，載《中國應用法學》2018年第5期。。一方面，大多數簡案的檢索意義不大。首先，大部分法官基于自身經驗和知識積累，對于某類反復出現的案件自然而然形成了裁判規(guī)則，無需參考類案；其次，當前法院案多人少，如果簡案也進行類案檢索勢必使法官不堪重負。另一方面，《指導意見》規(guī)定的強制檢索情形也是針對疑難復雜案件而設計。目前各大系統(tǒng)大量收錄簡案裁判文書，往往因文書撰寫較為簡練沒有體現裁判規(guī)則，能夠提供給待決案件解決疑難問題的裁判思路有限。

3.類案沖突處理與裁判統(tǒng)一尺度之間的矛盾

類案檢索的最終目標是實現裁判尺度統(tǒng)一，然而目前的系統(tǒng)大多還停留在發(fā)現類案的層面。類案類判、同案同判的關鍵是統(tǒng)一的裁判思路和規(guī)則，理想狀態(tài)就是法官只需通過檢索出類似案件并參照類似案件的裁判規(guī)則完成法律適用。但審判實踐的情況要復雜得多，檢索出的類案群所蘊含的裁判規(guī)則往往也是多元的，①參見孫海波：《類案檢索在何種意義上有助于同案同判？》，載《清華法學》2021年第1期。當類案群所提供的裁判思路和規(guī)則不一致甚至相互對立時，法官又需要解決規(guī)則適用問題。

三、智能類案檢索系統(tǒng)之規(guī)制設想

（一）求同存異：集成“3C”特性數據樣本

為解決前述本體論問題，智能類案檢索系統(tǒng)的數據應在汲取“4V”特性合理性的基礎上明確“3C”特性。

1.準確性（correctness）：類案標準的界定

要檢索出適合的類案，前提必須明確類案數據的標準，即何以判斷案件是否“類似”。根據《指導意見》，案例之間“類似”的標準至少包含基本事實類似、爭議焦點類似、法律適用類似。事實類似是案件類似的首要標準，但客觀上并不存在完全一致的案情，如果將檢索關鍵詞設定過窄則可能導致無效檢索。因此事實“類似”只需限定為指向爭議焦點而影響裁判的關鍵法律事實一致即可。例如，盲人因盲道設計缺陷摔倒受傷和路人因道路井蓋損壞墜落受傷兩起案件，看似個體情況、受傷原因均不相同，卻可提取“當事人因為市政工程不完善而受到人身損害”的共性。②參見黃凱柯：《如何檢索“類案”？詳細方法來啦！》，載微信公眾號“最高人民法院司法案例研究院”，2020年12月1日。但目前系統(tǒng)預設的案情要素卻往往難以提取共性信息。并且僅關鍵事實一致仍不足解決部分復雜案件時就需要系統(tǒng)提供爭議焦點和法律適用具有一致性的案例。

2.兼容性（compatibility）：數據處理的適配

智能類案檢索系統(tǒng)應更強調數據兼容性，不過分追求數據海量性，而要追求類案檢索所需數據。裁判文書本身就是一種不完全的記載形式，因此需要系統(tǒng)整合庭審視頻、音頻、圖片等多個數據資源，以達到數據間的查漏補缺。另外，全國各地案件裁判受地域文化差異、經濟發(fā)展水平等影響，全國數據訓練效果勢必無法適應各地審判實務的多樣性，因此要對數據進行本土化處理，在總體相似度閾值基礎上設定細化閾值。同時針對各類型案件裁判的主題需求形成類案檢索指標、收集適配樣本。

3.可變性（changeability）：法律適用的更新

通用領域的數據價值相對穩(wěn)定，可以反復挖掘深度利用；而裁判尤其是民事裁判的部分數據具有易變性，情境一經調整，原有數據將失去挖掘價值。當前類案檢索缺乏有效的時間指引，在法律規(guī)定不斷推陳出、不斷涌現的新類型、新案情的背景下，不加時間范圍限制、新舊法律銜接的類案檢索顯然不合時宜，需要推動類案檢索的法律知識庫自動更新，并根據最新的法律規(guī)定向用戶優(yōu)先顯示最新的案例，對于沒有適用最新法律的檢索結果應注明法律適用建議。

（二）不破不立：破解法律數據知識壁壘

“法律＋大數據”應用發(fā)展需要攻克將法律領域的理論結構映射到法律大數據的知識發(fā)現過程并指導法律大數據應用的問題，①王祿生提出法律大數據領域認識論的更新需要引入當前科學界提出的“輕量級理論驅動”（lightweighttheory-driven）。參見王祿生：《論法律大數據“領域理論”的構建》，載《中國法學》2020年第2期。同理改進類案檢索系統(tǒng)亦必須完成將法學理論結構映射到裁判大數據的知識發(fā)現過程，對符合“3C”特性的數據進行知識表示、提取、導出的數據挖掘。

1.建立案情要素識別模型

要素表示的基礎是明確案件中需要描述的對象，而這些要素之間相互關聯又各自有不同的表現維度。例如，合同無效“要素”有“無民事行為能力人”“虛假的意思表示”“違反法律、行政法規(guī)的強制性規(guī)定”“違背公序良俗”“惡意串通損害他人合法權益”“超越經營范圍訂立”，而僅就“無民事行為能力人”這一要素中即有多種表現維度，包括“不滿8周歲的未成年人”、因智力、精神健康原因所致“不能辨認自己行為的成年人”以及“不能辨認自己行為的8周歲以上的未成年人”，以上要素在具體案件中又可能有多種語言表示。由于沒有專用法律詞庫，實踐中連篇章結構劃分都無法達到100%的精確性，還需要大量人工識別標注。②參見王祿生：《論法律大數據“領域理論”的構建》，載《中國法學》2020年第2期。故而需建立明確法律知識要素與表現維度的專用法律詞庫，才可采用深度學習算法優(yōu)化形成具有可解釋性的案例數據挖掘過程。

同時，還需進一步探索裁判文書改革。應當規(guī)范裁判文書數據生成和上網，重視裁判文書說理，必要時增加“裁判要旨”撰寫和裁判規(guī)則凝煉，既推動裁判文書說理的實質性提升，③參見梁平：《基于裁判文書大數據應用的區(qū)域法治化治理進路——以京津冀類案檢索機制的構建為例》，載《法學雜志》2020年第12期。又為類案檢索規(guī)范化、系統(tǒng)化供給原始數據。

2.深化NLP與OCR技術應用

法律知識要素并不是法律知識本身，還需要在諸多的個案中提取出滿足法律知識要素的數據裝載到數據庫中，因此類案數據的收集過程又可以歸納為案件原始信息獲取、信息標注、識別訓練和結果生成。其中信息標注不是簡單的“貼標簽”，這一關鍵環(huán)節(jié)需要將大量非結構化、半結構化的裁判數據轉換為類案檢索需要的知識要素變量。首先需要自動識別判決書的篇章結構并準確分割“首、正、尾”三部分；在識別篇章結構后，進一步根據符號進行句子分割；最后按照法律專有詞匯進行分類，進而識別、抽取個案關鍵信息。因此，勢必要在匯編專用法律詞典的基礎上充分借助自然語言處理技術（NLP），將目標案件的屬性標簽與原有法律大數據庫中所有案例的屬性標簽進行比對，計算相似度之后反饋給用戶。

同時，要推進司法領域光學字符識別技術（OCR）的研發(fā)，對卷宗材料中的圖片進行準確OCR識別以進一步實現由非結構化、半結構化數據向結構化數據轉換的關鍵一步，最終滿足裁判大數據多樣性與兼容性。①參見王祿生：《論法律大數據“領域理論”的構建》，載《中國法學》2020年第2期。

3.智能顯示類案檢索成效

優(yōu)化最終顯示的檢索內容是提升用戶滿意度的關鍵，因此在類案檢索結果生成上應當遵循精準簡明的原則，除案例名稱、案號、案由、案例效力級別等基礎信息外，還要根據用戶特點有側重點地優(yōu)先顯示其最需要的內容。比如，法官更關心關鍵詞、爭議焦點、查明事實、裁判要旨、適用法條等內容；當事人更關心證據證明力和裁判結果，代理人更關心訴辯意見、爭議焦點、裁判要旨等內容。在此基礎上智能生成檢索報告或有側重點推薦其他類案。

（三）對立統(tǒng)一：化解類案檢索三組矛盾

1.建立JEC復合型人才結構研發(fā)團隊

要強化法官在類案系統(tǒng)研發(fā)中的角色，加強復合型人才培育?？山梃b深圳市鹽田區(qū)人民法院創(chuàng)立的“鷹眼查控網JEC模式”，建立“法官+工程師+外包公司”JEC研發(fā)維護團隊。②參見胡志光、王芳：《智慧法院建設的思維導圖——以深圳法院“鷹眼查控網”建設為案例》，載《中國應用法學》2018年第2期。其中，法官和法學專家需要在類案檢索需求分析、裁判數據本體論構建、適配數據訓練集確定、法律知識要素標注、類案檢索模型校驗的研發(fā)維護全環(huán)節(jié)中結合專業(yè)知識積極發(fā)揮作用。在法官的指導下，法院工程師先行繪制知識地圖并向外包公司技術人員轉譯法律術語和協作開發(fā)系統(tǒng)。

2.難案收錄擴大化與裁判規(guī)則抽象化

海量簡案文書雖一定程度上提高了法官處理待決案件的效率，但審判活動的根本目的是實現公平正義，類案檢索的落腳點亦應是提供正確的裁判思路與規(guī)則。一些新型案件的案情要素甚至前所未聞，例如無錫冷凍胚胎案，該案爭議焦點是如何認定人工冷凍胚胎的法律性質以及是否能作為遺產以供繼承，在法律沒有明文規(guī)定的情形下，二審主辦法官在國外的相似案例中找到裁判思路，支持失獨老人獲得已故兒子夫婦冷凍胚胎的監(jiān)管權和處置權。①美國有高度相似的案件：亡故夫妻留下11枚冷凍胚胎和一個2歲的孩子，最終法院判決由醫(yī)院保管冷凍胚胎，等小孩成年以后由其決定如何具體處置這些胚胎。參見張圣斌、范莉、莊緒龍：《人體冷凍胚胎監(jiān)管、處置權歸屬的認識》，載《法律適用》2014年第11期。這類疑難案件或新型案件為后來此類案件的處理提供了重要裁判指引。因此，類案檢索系統(tǒng)的發(fā)展應當在提高難案數量的基礎上，朝著提煉共性裁判規(guī)則的抽象化發(fā)展方向前進。

3.明確類案效力等級與沖突處理規(guī)則

追求裁判尺度統(tǒng)一則不可避免要面對類案裁判沖突的問題?！吨笇б庖姟穼︻惏柑峁┝艘环N建議性排序。首先，當檢索到的裁判規(guī)則包含指導性案例并且發(fā)生沖突時，指導性案例提供的裁判規(guī)則具有準法源之效力，如無特殊情況，具有排他效力；其次，由于其他案例非未做強制性的效力排序，此時法官對類案裁判規(guī)則的取舍與協調更多依靠其自身對案件的通盤考慮作出判斷。為使人工智能更好服務于類案檢索乃至裁判實務，提供明確的類案篩選規(guī)則和效力等級，盡可能減少類案檢索的算法缺陷，在用戶進行檢索的極短時間內滿足用戶的檢索需求，實現更有效的類案數據輸出。今后還需要根據法律適用分歧解決原則繼續(xù)細化類案的效力標準，以實現裁判規(guī)則統(tǒng)一。