陳 娜

近年來(lái)，現(xiàn)代法學(xué)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、超級(jí)計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新理念的驅(qū)動(dòng)下逐漸呈現(xiàn)出深度研究、跨界融合的趨勢(shì)，人工智能法學(xué)在其推進(jìn)下空前發(fā)展。計(jì)算邏輯和法學(xué)的融合發(fā)展是法學(xué)領(lǐng)域研究視覺(jué)的轉(zhuǎn)換。

從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，法是模糊的，從立法文本到司法量刑實(shí)踐，從客觀現(xiàn)象被轉(zhuǎn)化為法律論證信息文本，在模糊與確定的交界點(diǎn)，法官起著不可忽視的作用。如何既保持法官的裁判自由又限定法官的隨意主觀擅斷？如何在重視大量案件反映的裁量規(guī)律的同時(shí)兼顧個(gè)案的價(jià)值？如何在立法與司法之間架起一座更為直接的轉(zhuǎn)換橋梁？計(jì)算法學(xué)在對(duì)雙方分析的基礎(chǔ)上，在對(duì)法學(xué)模糊性的科學(xué)理解下，用計(jì)算法學(xué)的基本理念，擬用模糊優(yōu)化邏輯改變非此即彼線性法學(xué)理念，以多樣化法律模式適應(yīng)生活多元化，讓法律規(guī)定更為明確地呈現(xiàn)出來(lái)，并始終以公平正義為核心價(jià)值，保障量刑中各方利益均衡[1]。

法學(xué)是特殊的人文社會(huì)學(xué)科，法律現(xiàn)象具有數(shù)量和數(shù)理變化關(guān)系，將計(jì)算定量方法引入量刑研究領(lǐng)域，是量刑規(guī)范化制度改革背景下現(xiàn)代法學(xué)發(fā)展的必然趨勢(shì)。

一、計(jì)算法學(xué)簡(jiǎn)述

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展，精確化概念被引入法學(xué)領(lǐng)域，法學(xué)的正義價(jià)值理念與精確化的碰撞，將量化研究方法引入了法學(xué)的研究領(lǐng)域。從法學(xué)的定性研究到法學(xué)的定量研究，催生了計(jì)算法學(xué)的產(chǎn)生。

以一定的法學(xué)理論和統(tǒng)計(jì)資料為基礎(chǔ)，綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，以建立數(shù)學(xué)模型為主要手段，研究具有數(shù)量關(guān)系的法律現(xiàn)象，就是用定量的計(jì)算研究方法用于研究法律和法律現(xiàn)象[2]。法律和法律現(xiàn)象是可量化的，我們?cè)谘芯糠▽W(xué)時(shí)不必忌憚提起法學(xué)的量化、計(jì)算問(wèn)題，新的方法論只是一種研究方法，定量研究法以往只存在于信息數(shù)據(jù)密集的學(xué)科領(lǐng)域，但將計(jì)量方法引入法學(xué)研究領(lǐng)域是十分有必要的，如同我們無(wú)法停止探知真實(shí)一般，法律學(xué)者在爆炸的信息時(shí)代下，無(wú)法停止更深層次和更精確化的法學(xué)研究。

在法學(xué)中采用計(jì)量的研究方法目的在于發(fā)現(xiàn)數(shù)字背后的規(guī)律，讓法律更趨近于精確和合理，計(jì)算法學(xué)是以具有數(shù)量關(guān)系的法律現(xiàn)象作為研究的出發(fā)點(diǎn)，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)、現(xiàn)代數(shù)學(xué)、計(jì)算智能等技術(shù)方法對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，旨在通過(guò)實(shí)證研究評(píng)估司法的實(shí)際效果，反思法律規(guī)范的合理性，探究法律規(guī)范與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的內(nèi)在關(guān)系。當(dāng)前，計(jì)算法學(xué)在我國(guó)的發(fā)展還處在初級(jí)階段，人工智能和法學(xué)的結(jié)合研究成果較少，法律大數(shù)據(jù)的運(yùn)用還不夠充分，這和我國(guó)數(shù)據(jù)歧視的背景是分不開(kāi)的，相較于國(guó)外計(jì)算法學(xué)的發(fā)展現(xiàn)狀，無(wú)論從理論和方法探究還是實(shí)踐運(yùn)用中的具體問(wèn)題，都展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的明顯特征。借鑒國(guó)內(nèi)外發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，加強(qiáng)法學(xué)和計(jì)算科學(xué)的深度融合，在法律大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)之下，計(jì)算法學(xué)將擁有更廣闊的發(fā)展空間。

二、定量研究方法引入量刑之理?yè)?jù)

將定量研究方法引入量刑之中是實(shí)證法學(xué)研究發(fā)展的必然趨勢(shì)：

第一，法是模糊的，法律的不確定性意味著法律帶有地域性和實(shí)效性，法律不同于自然學(xué)科擁有超越民族和文化的一致性和確定性，法律的模糊性和不確定性特征為法官的自由裁量提供了生存土壤。

法律語(yǔ)言的模糊性是天生的，或者說(shuō)語(yǔ)言本身的多樣性導(dǎo)致自然語(yǔ)言并不能精確轉(zhuǎn)化為法律語(yǔ)言，特別是在中國(guó)這樣的一個(gè)文化底蘊(yùn)十分深厚的國(guó)家，法律語(yǔ)言呈現(xiàn)出多樣包容的特征。法律語(yǔ)言的此種特征使法律規(guī)則中存在大量的“模糊地帶”，譬如刑法典法條中就存在大量的“泛定”模糊語(yǔ)句，《刑法》第二百二十七條：“偽造或者倒賣偽造的車票、船票、郵票或者其他有價(jià)票證，數(shù)額較大的……”此規(guī)定中的“其他”和“較大”就是高度模糊的概念。這個(gè)其他指的是什么呢？法律并沒(méi)有明說(shuō)，更有意思的是刑法條文中大量運(yùn)用了這類“其他”的兜底性規(guī)定，這和我們刑法法定原則要求的犯罪行為定義的明確性相符嗎？法律語(yǔ)言是模糊的，法律規(guī)定本身?yè)碛幸粋€(gè)內(nèi)在的矛盾，即形式上罪刑法定原則要求限制法官擅斷，所以，必須有一個(gè)明確的形式，這種明確的形式不僅限制司法官員的擅斷，而且限制模糊的立法。

第二，司法中的處罰機(jī)制是開(kāi)放的，由于我國(guó)特殊的司法文化環(huán)境，司法裁判量刑承擔(dān)著一定的社會(huì)引導(dǎo)責(zé)任。法律語(yǔ)言的模糊性和特殊的司法文化環(huán)境使法官在量刑裁判中不自覺(jué)地會(huì)適用模糊的量刑方法來(lái)使處罰結(jié)果向社會(huì)所期望的方向引導(dǎo)，于是，模糊的司法量刑又反哺了模糊立法風(fēng)氣。

第三，量刑的精細(xì)化要求采用定量分析方法，量刑領(lǐng)域?qū)Χ糠治龃嬖谥烊坏男枨?。量刑是法律?shí)施效果最為直接的體現(xiàn)，同案同判體現(xiàn)了人們對(duì)量刑裁判公正、公平的渴望。在我國(guó)的司法裁判體制中法官的自由裁量權(quán)不容忽視，法官的裁量權(quán)既是確保公平正義的有效手段，也是“破壞”法制的雙刃劍，量刑裁判中人為因素不可避免地會(huì)致使同案不同判的情形出現(xiàn)，甚至在同案不同判之下模糊量刑比比皆是。量刑程序中，法律信息的轉(zhuǎn)化過(guò)程一定程度上直接體現(xiàn)立法旨意，量刑的模糊與差異是司法不公的體現(xiàn)。量刑需要精確明晰，就必須依靠更為精確復(fù)雜的測(cè)量和檢驗(yàn)技術(shù)。法學(xué)實(shí)證研究主義認(rèn)為法律實(shí)效的實(shí)現(xiàn)需要定量研究方法，定量計(jì)算是修正法律模糊性，清晰量刑程序必然應(yīng)采取的手段。量刑公正對(duì)定量分析有著天然的需求，量刑是復(fù)雜的信息運(yùn)算過(guò)程，是對(duì)客觀現(xiàn)象進(jìn)行解釋，然后進(jìn)行信息計(jì)算加工處理的過(guò)程，量刑是可以進(jìn)行客觀度量的，為了減少法官人為因素的較大干預(yù)還原量刑的客觀過(guò)程，采用定量研究計(jì)算的方法更為直接地彌合由立法文本到司法實(shí)踐的法律信息通信差，是縮小量刑的模糊性和差異性，增強(qiáng)法律實(shí)效性的有效辦法。

第四，現(xiàn)代法學(xué)和其他學(xué)科交接發(fā)展成為必然趨勢(shì)，定量分析成為法學(xué)學(xué)科不可或缺的研究方法。當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代之下，人工智能興起，法學(xué)應(yīng)當(dāng)積極順應(yīng)時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)轉(zhuǎn)換研究視角，跨學(xué)科發(fā)展能夠促進(jìn)學(xué)科細(xì)化加深學(xué)科縱橫發(fā)展，拓寬學(xué)科研究范圍，展望新的學(xué)科前景。社會(huì)學(xué)科也積極從自然學(xué)科研究中汲取方法精粹，就如霍姆斯所說(shuō)：“一個(gè)理想的法律體系應(yīng)當(dāng)從科學(xué)中汲取原理和正當(dāng)性，而當(dāng)我們使用邏輯或者是科學(xué)這類詞語(yǔ)的時(shí)候，一般都意味著用定量的方法來(lái)代替定性的判斷[3]。”用計(jì)量的方法研究法學(xué)問(wèn)題，是對(duì)傳統(tǒng)法學(xué)研究的一種補(bǔ)充。因此，法學(xué)與其他學(xué)科的對(duì)接研究，需要打破法學(xué)與其他學(xué)科之間的高墻壁壘，吸收自然學(xué)科中的研究方法，樹(shù)立“開(kāi)放的社會(huì)科學(xué)”心態(tài)，通過(guò)各學(xué)科知識(shí)的重新整合，以實(shí)現(xiàn)刑法理論的新去向和新構(gòu)造[4]。

三、量刑規(guī)范化之價(jià)值

黨的十九大報(bào)告中指出，中國(guó)特色社會(huì)主義進(jìn)入新時(shí)代，我國(guó)社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。這一矛盾也反映在人民群眾期待量刑公正的日益精細(xì)化、精確化、透明化的要求，與當(dāng)前裁判說(shuō)理性不足、類案不同判的量刑實(shí)踐反差上[5]。

量刑偏差是“全球性現(xiàn)象”，量刑活動(dòng)帶有的偶然性和不可預(yù)測(cè)性，致使量刑結(jié)果和人們的心理預(yù)期及公正標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生了一定的差距，實(shí)踐生活中，同案不同判和模糊量刑普遍存在，這也是量刑中存在的全球難題。正如美國(guó)聯(lián)邦地方法官馬文·富蘭科尓所說(shuō)：“在量刑的領(lǐng)域，我們給予法官幾乎完全不受拘束而全面性的權(quán)力，對(duì)于宣稱法治社會(huì)的我們而言，是令人震驚而且無(wú)法忍受的事[6]。”當(dāng)前我國(guó)的法治化改革，對(duì)量刑規(guī)范化提出更為嚴(yán)苛的要求，確保量刑充分體現(xiàn)正義原則，已是當(dāng)前實(shí)踐和理論的重要課題。

我國(guó)當(dāng)前量刑模糊性和失衡性主要體現(xiàn)在地域量刑偏差、時(shí)間性的量刑偏差和個(gè)案之間的量刑失衡。這些“偏差”的存在，使得人們無(wú)從對(duì)法律結(jié)果進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)和判斷，量刑的活動(dòng)變得無(wú)規(guī)律可循，甚至捉摸不透，司法的公信力正在流失。當(dāng)法律預(yù)期變得無(wú)法琢磨，民眾不能根據(jù)法律的可預(yù)測(cè)性來(lái)判斷自己的行為在法律上的危害性和行為后果，法律本身的價(jià)值也將會(huì)受到質(zhì)疑。而法律量刑規(guī)范化必然將求助于定量分析研究方法。實(shí)踐中的犯罪行為，最終都將轉(zhuǎn)化為刑罰量，犯罪人的主觀危險(xiǎn)性最終也將轉(zhuǎn)化為刑罰量，在量與量的轉(zhuǎn)化中，定量分析不可或缺。

法律大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，精準(zhǔn)量刑成為發(fā)展的必然趨勢(shì)。在量刑規(guī)范化改革的推動(dòng)下，法律學(xué)者應(yīng)當(dāng)大膽地進(jìn)行量刑理論創(chuàng)新，不斷探索，積極嘗試。目前，量刑規(guī)范化改革的法律文件不斷完善，面對(duì)以往量刑規(guī)范化改革所積累的大量司法判例，我們要抽出其中的共性，找到更為高效便捷且符合公正價(jià)值的量刑方法。為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的量刑，依照嚴(yán)格規(guī)范的現(xiàn)行法律技術(shù)，借助大數(shù)據(jù)構(gòu)建精準(zhǔn)透明的量刑模型是目前精準(zhǔn)量刑發(fā)展的主流方法。

四、計(jì)算法學(xué)下人工智能量刑的發(fā)展

人工智能和法律大數(shù)據(jù)的發(fā)展及其應(yīng)用，促進(jìn)了“智慧網(wǎng)法院”“智慧檢務(wù)”等信息化司法工具興起。在量刑中運(yùn)用人工智能技術(shù)對(duì)提高量刑精確性和量刑效率有著顯著的作用，但人工智能量刑也有其價(jià)值局限，妥善處理人工智能量刑和法官量刑權(quán)之間的價(jià)值關(guān)系，嚴(yán)格保障當(dāng)事人正當(dāng)?shù)某绦驒?quán)利，兼顧各方利益平衡是人工智能量刑運(yùn)用的難題。

人工智能最早的嘗試是用電腦幫助法官量刑，將抽象數(shù)據(jù)輸入電腦，電腦會(huì)自動(dòng)打出判決書(shū)，但這個(gè)嘗試并不成熟且遭受到大量的反對(duì)，較多的學(xué)者認(rèn)為，電腦量刑將審判活動(dòng)機(jī)械化了，傳統(tǒng)的法律學(xué)者認(rèn)為法律審判活動(dòng)應(yīng)當(dāng)是能動(dòng)的，但筆者認(rèn)為這其實(shí)并不矛盾。人工智能量刑只是一個(gè)輔助作用，人工智能量刑并沒(méi)有忽視法官集體的實(shí)踐性，法官的實(shí)踐理性仍然是量刑的基準(zhǔn)，在人工智能量刑之下，法官的量刑權(quán)仍然存在，只是將會(huì)受到更多的限制。拋開(kāi)人工智能量刑和傳統(tǒng)法官量刑之間的價(jià)值比對(duì)困境，由于當(dāng)前法學(xué)實(shí)證研究的理論供給不足，人工智能在司法領(lǐng)域也無(wú)法達(dá)到預(yù)期的效果[7]。如排除技術(shù)上的難度，我國(guó)法學(xué)實(shí)證研究還不成熟，實(shí)證研究成果極少，而以大數(shù)據(jù)分析為根基的量刑人工智能恰是以實(shí)證法學(xué)研究為基礎(chǔ)的。大數(shù)據(jù)分析運(yùn)用的是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)原理，而我國(guó)傳統(tǒng)的法學(xué)研究極少結(jié)合自然科學(xué)研究方法，更不談法學(xué)量化研究成果。精細(xì)化量刑需要對(duì)量刑數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)分析，即使在量刑規(guī)范化改革背景下，我國(guó)已經(jīng)積累了大量的法學(xué)判例，但分析判例轉(zhuǎn)換信息構(gòu)建智能量刑模型仍然是一個(gè)陌生的領(lǐng)域，在第一步分析數(shù)據(jù)階段，就會(huì)讓大量的學(xué)者望而止步。

一直以來(lái)，我們也有一個(gè)錯(cuò)誤的觀念，即人工智能是人工智能專家的事情，不懂?dāng)?shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)和人工智能技術(shù)的法學(xué)研究者在此領(lǐng)域所能發(fā)揮的作用甚小，導(dǎo)致當(dāng)下人工智能和司法實(shí)踐存在一定的脫節(jié)。但筆者比較認(rèn)同一個(gè)觀點(diǎn)，在人工智能法學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展中，對(duì)于我們法律學(xué)者而言，研究的重點(diǎn)不在于計(jì)算方法和電腦語(yǔ)言轉(zhuǎn)化，而是結(jié)合法學(xué)的特點(diǎn)，如何在理論上論證其可行性，并且運(yùn)用此工具為法學(xué)服務(wù)。人工智能量刑發(fā)展仍舊是以實(shí)踐需求為導(dǎo)向的，而人工智能專家對(duì)此了解是存在局限的，如果智能量刑僅僅是對(duì)現(xiàn)存的數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)械式的抓取，然后進(jìn)行智能運(yùn)算，那這個(gè)過(guò)程甚至可以脫離法學(xué)發(fā)展的土壤進(jìn)行。沒(méi)有量刑理論的指引，沒(méi)有實(shí)踐需求作為智能量刑的導(dǎo)向，得出的智能量刑運(yùn)算結(jié)果只是冰冷的參考數(shù)值，而無(wú)實(shí)際的社會(huì)意義。因此，人工智能量刑是法學(xué)專業(yè)知識(shí)和人工智能技術(shù)的深度融合，是法學(xué)領(lǐng)域和人工智能技術(shù)領(lǐng)域的雙向?qū)υ?，而不是單方的添加運(yùn)用，且法學(xué)專家深入人工智能量刑領(lǐng)域應(yīng)起主導(dǎo)作用，以法學(xué)理論引導(dǎo)法學(xué)智能量刑技術(shù)的發(fā)展。

人工智能發(fā)展至今，仍然只是呈現(xiàn)出一種發(fā)展的規(guī)格化趨勢(shì)，在大量分析法官的審判案例下，要想將人工智能量刑廣泛投入使用，仍然存在大量的理論和技術(shù)難題。但是科學(xué)就是一點(diǎn)一點(diǎn)進(jìn)步的，我們不能拿著鞋子找腳，那科學(xué)可能只能永遠(yuǎn)在原地踏步。即便當(dāng)前計(jì)算法學(xué)和人工智能量刑研究存在大量的反復(fù)，我們也要承認(rèn)，科學(xué)是存在重復(fù)的。站在前人的肩膀上，學(xué)者之間的研究成果總會(huì)產(chǎn)生一些變化，而科學(xué)的探討就是這些真正學(xué)者之間的對(duì)話，大家都是做一類事情，都是去尋找真理，接近真理，而真理不可能只會(huì)由一個(gè)人發(fā)現(xiàn)，真理的發(fā)現(xiàn)是一個(gè)很漫長(zhǎng)的過(guò)程，不斷有學(xué)者提出新的證據(jù)，然后其他學(xué)者來(lái)完善，就如同目前人工智能法學(xué)的發(fā)展，不可能一蹴而就得到一個(gè)可以廣泛運(yùn)用的研究成果，但走在路上，我們總會(huì)離那個(gè)目標(biāo)越來(lái)越接近。