內(nèi)容提要：人工智能時(shí)代，在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與上層建筑的交互作用下，人工智能輔助審判逐漸具備了理論、政治、民意等可行性支持，但不可忽略的是倫理、道德、正義三要素?fù)碛幸黄狈駴Q權(quán)，基于此否定“機(jī)器法槌”合理性。但是，人工智能在司法領(lǐng)域的價(jià)值不在決策而在輔助，因此，未來的挑戰(zhàn)不是規(guī)避而是合理利用。法學(xué)研究和司法實(shí)踐一直有“前瞻性”和“穩(wěn)定性”兩個(gè)特點(diǎn)，首先要厘清發(fā)展與紅線，理解桎梏與齟齬后，一并解決算法黑箱、歸責(zé)困惑、技術(shù)限制等問題，對(duì)癥提出技術(shù)加持、邊界限定、程序完善、責(zé)任法定四個(gè)方向，以求發(fā)展技術(shù)的同時(shí)守住底線。

關(guān)鍵詞：未來審判 人工智能 定罪量刑

隨著物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能等顛覆性技術(shù)的涌現(xiàn)，我國法院意識(shí)到“司法+信息化”的前瞻性，于2016年提出智慧法院概念，主動(dòng)牽手人工智能等新興技術(shù)，并逐步突破了從內(nèi)部建設(shè)1.0到外網(wǎng)互聯(lián)的2.0格局，現(xiàn)已正式進(jìn)入嵌入式“數(shù)字化+互聯(lián)網(wǎng)”的3.0階段。參見《人民法院信息化建設(shè)五年發(fā)展規(guī)劃（2016—2020）》。與此同時(shí)，人工智能在司法領(lǐng)域中的小試牛刀，每每引發(fā)熱議。司法機(jī)關(guān)要想進(jìn)一步擘畫世界司法文明之藍(lán)圖，勢(shì)必要將大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)和全面深化司法體制改革緊密結(jié)合；而法律人“欲有所明，終有所蔽，不應(yīng)畏懼”，要避免盲目跟風(fēng)而應(yīng)回歸學(xué)術(shù)研究的理性軌道。參見劉艷紅：《人工智能法學(xué)研究的反智化批判》，載《東方法學(xué)》2019年第5期。

一、情勢(shì)必然：“司法+AI”是法院迎接第四次革命之必然

觀往知來，人工智能進(jìn)入司法界的發(fā)展走向可能形似一條S曲線向前推進(jìn)，自1956年出現(xiàn)人工智能概念，到1981年在司法領(lǐng)域初步嘗試，直至2016年如火如荼加入智慧法院建設(shè)中，不過60余年，傳統(tǒng)的司法正義正逐步被數(shù)字正義重塑。參見馬明亮：《區(qū)塊鏈司法的生發(fā)邏輯與中國前景》，載《比較法研究》2022年第2期。人工智能等新技術(shù)有望成為司法改革的內(nèi)生變量，且以累進(jìn)疊加方式賦能司法公開、公正、高效、權(quán)威。

（一）突破司法發(fā)展掣肘

近些年，我國逐步推進(jìn)類案及關(guān)聯(lián)案件強(qiáng)制檢索制度，并開創(chuàng)性適用指導(dǎo)性案例這一新的法律制度，雖說類案尚不屬于我國法的正式淵源，卻也被廣泛接受，成為法官定罪量刑的參照。

隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代技術(shù)進(jìn)入司法領(lǐng)域，決策支持系統(tǒng)被賦予了智慧法院建設(shè)新期待，人工智能也不再局限于綜合行政事務(wù)和程序性審判輔助工作，有望成為協(xié)助員額法官定罪量刑的“助理法官”。推本溯源，筆者發(fā)現(xiàn)，不論是上述的類案強(qiáng)制檢索制度，還是近些年其他司法改革，均大多集中于制度完善、理論更新、價(jià)值重塑等方面，包括了“免除訴訟手續(xù)費(fèi)”等傳統(tǒng)變革，也有終身責(zé)任制、員額制、以審判為中心的刑事訴訟制度改革等新路徑探索?？傮w來說，司法體系建設(shè)步履仍在前進(jìn)。以刑事審判效率來說，社會(huì)新型犯罪與有利于被告人原則間的博弈，疑難復(fù)雜案件和疑罪從無間的博弈，個(gè)案正義與罪刑法定原則間的博弈，程序正義與實(shí)體正義間的博弈，每一個(gè)司法案件的正義與司法高效間的博弈，均是司法發(fā)展之掣肘。

“茍周于事，不必循舊?！碑?dāng)頂層設(shè)計(jì)趨于穩(wěn)定，人力支出與司法輸入不平衡，司法改革就要找新出路。今日，要想司法改革實(shí)現(xiàn)再次蝶變，就要考慮在新情況下增加驅(qū)動(dòng)力?；貧w本文，就是將“技術(shù)鯰魚”加入“司法池塘”。以浙江省刑事審判為例，2020年全省法院審結(jié)一審刑事案件近6萬件，基層法院人均辦案量近200件，遠(yuǎn)超全國平均辦案量，一味地增加審判勞動(dòng)力似乎只能與案件激增維持相對(duì)平衡。為避免“零和博弈”，浙江省各級(jí)法院大力推進(jìn)智慧法院建設(shè)，隨之，“機(jī)器”書記員、“機(jī)器”法官助理應(yīng)運(yùn)而生，也極大提高了辦案質(zhì)效。

（二）加持智慧法院建設(shè)

智慧法院是人工智能時(shí)代司法體制改革的必然趨勢(shì)。頂層政府的設(shè)計(jì)、法院系統(tǒng)的需求與技術(shù)市場(chǎng)的利益驅(qū)動(dòng)共同形成了中國智慧法院建設(shè)的邏輯體系。參見李毅：《智慧法院建設(shè)的邏輯生成、現(xiàn)狀描摹與路徑優(yōu)化》，載《安慶師范大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》2022年第2期。智慧法院意在借助現(xiàn)代人工智能技術(shù)，圍繞司法為民、公正司法，融技術(shù)變革于司法實(shí)務(wù)中，以高度信息化支持司法審判、訴訟服務(wù)和司法管理，實(shí)現(xiàn)全業(yè)務(wù)網(wǎng)上辦理、全流程依法公開、全方位智能服務(wù)的人民法院組織、建設(shè)、運(yùn)行和管理形態(tài)。自此，各級(jí)法院全力推進(jìn)智慧法院建設(shè)，人工智能在綜合性事務(wù)中得到了深度應(yīng)用，另外，法官找法、定罪量刑等環(huán)節(jié)更是讓人工智能真正走進(jìn)了裁判環(huán)節(jié)，意味著人工智能不再局限于統(tǒng)計(jì)、收集、校對(duì)、記錄等非深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，而是發(fā)揮學(xué)習(xí)能力，深刻推進(jìn)審判體系建設(shè)與訴訟服務(wù)能力提升。

2016年，智慧法院正式納入《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，為合理配置審判資源、降低邊際成本、深化分工與合作以提高審判質(zhì)效起到頂層指導(dǎo)作用。具體而言就是司法公開、公正、高效、權(quán)威的全面提升。這一國家發(fā)展戰(zhàn)略的形成與實(shí)施，既深刻影響了未來審判之走向，也進(jìn)一步奠定了智慧法院建設(shè)的戰(zhàn)略底氣、發(fā)展自信。

（三）回歸民意本位

法治是社會(huì)發(fā)展的重要推動(dòng)力?？ǘ嘧舸蠓ü偬岢鏊痉毮軋?jiān)持回應(yīng)人的需求，正是這種需求才使司法職能繁榮起來并堅(jiān)持下去。［美］本杰明·卡多佐：《司法過程的性質(zhì)》，蘇力譯，商務(wù)印書館2005年版，第5頁。與社會(huì)發(fā)展更相適應(yīng)的司法局面來源于司法需求。從增加編制配額到建設(shè)智慧法院，回應(yīng)了民眾對(duì)司法高效的期待；推進(jìn)類案強(qiáng)制檢索、智能量刑輔助、大數(shù)據(jù)分析，回應(yīng)了對(duì)司法公正的期待；強(qiáng)化互聯(lián)網(wǎng)庭審直播與裁判文書上網(wǎng)工作，回應(yīng)了司法公開的期待；在司法公開的基礎(chǔ)上完善司法監(jiān)督，回應(yīng)了司法權(quán)威的期待。換一個(gè)角度來說，如今的智慧法院是更理解、也更能滿足用戶需求的法院。參見蔡立東：《智慧法院建設(shè)：實(shí)施原則與制度支撐》，載《中國應(yīng)用法學(xué)》2017年第2期。一言以蔽之，讓人工智能加入司法審判的正當(dāng)性其實(shí)來自社會(huì)共識(shí)，說到底是民眾的選擇。

毋庸置疑，不管是否認(rèn)可人工智能涉刑，未來法治必然有它濃墨重彩的一筆，只要在其不損害、削弱法律共同體所秉持的以及法律系統(tǒng)所堅(jiān)持的主流價(jià)值，就應(yīng)當(dāng)接受這個(gè)解放生產(chǎn)力、創(chuàng)造力的理性工具。目前來說，民眾對(duì)人工智能進(jìn)入司法領(lǐng)域總體持歡迎態(tài)度，司法界呼聲也很高，不過態(tài)度更顯理性、客觀，雖然人工智能對(duì)建立現(xiàn)代化法治體系和提升法治能力有諸多優(yōu)勢(shì)，但就未來審判之如何，不能斷言，亦不能臆想，更不能盲目期待，要警醒地堅(jiān)定紅線思維，把決策權(quán)牢牢把握在人類手里，維持人類與公平正義及其倫理道德的最穩(wěn)定結(jié)構(gòu)。

二、關(guān)山難越：人工智能成為“法官助理”的具體道路是曲折的

人工智能自身存在的算法所需數(shù)據(jù)提取的困難、潛在的算法歧視和偏見以及算法缺乏透明度等潛在風(fēng)險(xiǎn)，需要通過建立統(tǒng)一的司法數(shù)據(jù)庫、完善《個(gè)人信息保護(hù)法》和算法司法審查制度、構(gòu)建完備的算法監(jiān)管與公開機(jī)制等路徑加以規(guī)避和應(yīng)對(duì)，以確保人工智能輔助量刑系統(tǒng)安全、有序地健康發(fā)展。參見齊偉：《智慧法院視野下人工智能輔助量刑的價(jià)值、定位及風(fēng)險(xiǎn)防控》，載《遼寧公安司法管理干部學(xué)院學(xué)報(bào)》2022年第2期。

（一）算法黑箱偏生“刑不可知”

法官作為裁判文書的“出品方”決定了裁判文書的品質(zhì)，因?yàn)榫驼x的實(shí)現(xiàn)而言，操作法律的人的質(zhì)量比其操作的法律的內(nèi)容更為重要。參見王利明：《司法改革研究》，法律出版社2000年版，第2頁。

通過法官釋法明理促進(jìn)服判息訴是以審判為中心的刑事訴訟制度改革的重要內(nèi)容之一，《最高人民法院關(guān)于加強(qiáng)和規(guī)范裁判文書釋法說理的指導(dǎo)意見》中也明確提出了闡明事理、釋明法理、講明情理、講究文理的要求。實(shí)際上，過去、現(xiàn)在乃至未來很長(zhǎng)一段時(shí)間，法官仍主要依靠法官釋理、文書說理等方式傳達(dá)判案理由。作為“司法公正”最終載體的裁判文書，就是通過對(duì)如何認(rèn)定事實(shí)、如何援引法條、如何進(jìn)行法律推理、如何定罪量刑發(fā)表見解，搭建法官與群眾溝通的橋梁。而這個(gè)說理過程就相當(dāng)于人工智能機(jī)器算法“進(jìn)出之間”的過程。

對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)，主要的研發(fā)目的是高效，如快速進(jìn)行π的數(shù)據(jù)計(jì)算，而依靠算法加之其他程序進(jìn)行的司法行為深度學(xué)習(xí)，已不再是簡(jiǎn)單地提取數(shù)據(jù)、邏輯推算，而是對(duì)集合性參數(shù)篩選提取、自動(dòng)學(xué)習(xí)和高級(jí)推算?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)、向量運(yùn)算，進(jìn)出之間就可以將復(fù)雜的事實(shí)、證據(jù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，那些“罪輕”“罪重”的判斷化成代碼，人們借此可以快速知道計(jì)算結(jié)果。但問題在于算法的分析論證過程不可見，“數(shù)據(jù)繭房”里的運(yùn)行參數(shù)、輸出原理、決策機(jī)制均一概不知，算法不透明度與法律的可預(yù)測(cè)性和確定性相悖。參見陶盈：《機(jī)器學(xué)習(xí)的法律審視》，載《法學(xué)雜志》2018年第9期。

深度學(xué)習(xí)的可解釋性是公正輸出、有效息疑的前提。或許現(xiàn)在的人們很難認(rèn)知到“代碼法官”的危機(jī)性，尚未意識(shí)到缺失算法可解釋性的危害性，可試想，如果法官的裁判僅僅包括開庭與宣判，省略與當(dāng)事人、公訴人相通情的辨法析理，那司法信息嚴(yán)重?cái)鄬拥淖罱K是絕對(duì)不對(duì)稱后果。再進(jìn)一步，如果人工智能本原就有設(shè)計(jì)缺陷，算法程序在“隱層”就有偏狹，那么如何守好這個(gè)“法外之地”？撥開人工智能神秘的萬象及人類追趕潮流的熱望，上述問題沒解決之前，高效和公正之間沒有博弈價(jià)值。因?yàn)椴门行实奶嵘荒芤誀奚秸x為前提。

（二）肯定“智慧法官”人格催生規(guī)則困惑

無論是弱人工智能，還是具備深度學(xué)習(xí)能力的強(qiáng)人工智能，都不能否定其工具性價(jià)值，學(xué)界提出對(duì)其擬制人格在法理上值得商榷。但至少，“機(jī)器法官”的審判責(zé)任可以首先排除物的本身——算法程序，它至多成為法庭里的證據(jù)。

在“智慧法官”運(yùn)行過程中，尚不能保證準(zhǔn)確率，也不能排除風(fēng)險(xiǎn)性，因此，需要提前配備審判監(jiān)督及糾錯(cuò)制度，對(duì)內(nèi)對(duì)外的歸責(zé)也必不可少。即便是疑難、復(fù)雜的因果事由，也必須有準(zhǔn)確、公正的歸責(zé)對(duì)象，這是法律應(yīng)有之要義。以世界第一臺(tái)計(jì)算機(jī)ENIAC為例，在其問世后操作時(shí)，工作人員發(fā)現(xiàn)機(jī)器運(yùn)行時(shí)常出現(xiàn)故障、程序錯(cuò)誤，反復(fù)進(jìn)行代碼檢查卻一無所獲，直到發(fā)現(xiàn)機(jī)器零件中誤入一小飛蟲。是否能將錯(cuò)誤的輸出結(jié)果歸責(zé)于產(chǎn)品的使用方、生產(chǎn)商，是適用過錯(cuò)推定還是無過錯(cuò)責(zé)任，又該如何明確對(duì)內(nèi)責(zé)任承擔(dān)與對(duì)外責(zé)任承擔(dān)，都是運(yùn)行過程中需要解決的問題。

2016年，我國深入推進(jìn)司法責(zé)任制等綜合性改革，全面實(shí)行法官員額制，落實(shí)“讓審判者裁判，由裁判者負(fù)責(zé)”的新型審判權(quán)運(yùn)行機(jī)制內(nèi)在要求，以主審法官責(zé)任制為核心，以“員額法官—法官助理—書記員”團(tuán)隊(duì)管理為形式，促進(jìn)權(quán)責(zé)一致。而如今，人工智能輔刑將深刻變革傳統(tǒng)審判模式，事實(shí)形成程序員、軟件工程師、數(shù)據(jù)處理商等都有可能參與并影響司法。那么，誰來承擔(dān)辦案質(zhì)量及錯(cuò)案責(zé)任？如果幾十年后審判資源再分配，例如，從當(dāng)下的“1+1+1”審判模式到“法官—智能機(jī)器人”這一審判團(tuán)隊(duì)，那現(xiàn)今對(duì)于未來之追責(zé)困惑，不在于確定主體之難，而在于如何理解錯(cuò)誤裁判的運(yùn)行原理，繼而進(jìn)行法律適用與歸責(zé)。

（三）抽象的法律要素轉(zhuǎn)化為字符的技術(shù)限制

人工智能有三大要素，即數(shù)據(jù)資源、學(xué)習(xí)算法、執(zhí)行算力，對(duì)人工智能司法而言，難點(diǎn)集中在算法區(qū)。以混合算法為例，人工智能的智能高度是以知識(shí)庫和事例庫的庫存量為上限，以算法的框架設(shè)計(jì)完善度為限制。單從技術(shù)層面來講，人工智能對(duì)判例法國家似乎更為友好，因?yàn)橹恍枰獜?qiáng)化檢索功能，配備大容量硬盤，就可以基本上實(shí)現(xiàn)“輸入—檢索—配對(duì)—輸出”的大部分環(huán)節(jié)。但是我國屬于大陸法系，法律體系包括法典、單行法、具有法律效力的立法、司法解釋。在成文法背景下，法官?zèng)]有主動(dòng)創(chuàng)造法律的權(quán)力，只能通過解釋法律填補(bǔ)法律空白等情形。隨著國際交流的不斷深入，我國出現(xiàn)了“有法者以法行，無法者以類舉”的主張。

因此，我國人工智能輔助定罪量刑時(shí)，需要考慮兩大方面：一是規(guī)則，二是類案。當(dāng)然規(guī)則還會(huì)有公序良俗等原則性要求。拆解當(dāng)前的成文法，以《刑法》為例，我國刑法有6個(gè)層次，分則中的60余條空白罪狀須對(duì)應(yīng)其他法律法規(guī)，較輕、嚴(yán)重、巨大等模糊性描述詞匯更是對(duì)應(yīng)著各個(gè)省份不同的標(biāo)準(zhǔn)。就連輸出的罪名也高達(dá)483個(gè)，絕對(duì)罪名有700多個(gè)，單單按照條款計(jì)算條、款、項(xiàng)，就至少有1400個(gè)情形，在款項(xiàng)中的主刑、附加刑適用與罪名一一對(duì)應(yīng)，且是模糊性區(qū)間，尚不包括總則普遍使用的要素原則。這是人工智能對(duì)數(shù)據(jù)庫及案例庫最基本的基數(shù)要求所面臨的數(shù)據(jù)龐雜困境。

當(dāng)然，當(dāng)前還面臨著法律界和人工智能等多學(xué)科交叉的復(fù)合型中堅(jiān)力量不足，參見左衛(wèi)民：《關(guān)于法律人工智能在中國運(yùn)用前景的若干思考》，載《清華法學(xué)》2018年第2期?；鶖?shù)儲(chǔ)備完備性、案例轉(zhuǎn)化參數(shù)、檢索匹配能力等基本功能落后等問題，不過這些已不再是最大的阻礙，現(xiàn)在面臨的是權(quán)值的博弈、數(shù)據(jù)庫的篩選、參數(shù)的退出、公民個(gè)人信息保護(hù)、自然語言轉(zhuǎn)化等難題。比如，有以下問題尚待商討：規(guī)則、案例兩大要素庫賦值中是遵從法典第一位、案例為補(bǔ)充，還是按照比例輸出；數(shù)據(jù)輸入時(shí)如何防止有罪推定，是以輸入公訴書關(guān)鍵詞為主還是證據(jù)為主，或按照比例原則；檢索功能中有“數(shù)據(jù)庫退出難題”，比如，已經(jīng)廢止的規(guī)則或錯(cuò)案是全部廢止，還是建庫備存，以供從舊兼從輕；要素庫中的本原中大量存在模糊法條，其較輕、嚴(yán)重、巨大等描述性詞匯如何轉(zhuǎn)換為代碼；邏輯演算時(shí)如何防止場(chǎng)域弱化問題，繼續(xù)保持算法證明的“控辯審”三方平等狀態(tài)。

三、憂患叢生：蠡測(cè)風(fēng)險(xiǎn)正視技術(shù)對(duì)人之為人的挑戰(zhàn)

我們?cè)谙硎艽髷?shù)據(jù)帶來的便捷的同時(shí)，也要警惕數(shù)據(jù)信息利用與安全隱患的防控問題。參見張素敏：《智慧法院建設(shè)背景下數(shù)據(jù)信息利用與安全的隱患及防控——以H省F縣人民法院數(shù)據(jù)信息利用與安全保護(hù)的實(shí)踐為樣本》，載《西華大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》2021年第3期。

（一）舍本逐末犧牲個(gè)案正義

我國自古就有德主刑輔、明德慎罰的慎刑思想。但基于一般規(guī)則設(shè)計(jì)出來的應(yīng)用系統(tǒng)潛在有罪推定之風(fēng)險(xiǎn)，更何況，這些幾無類案，本無成文規(guī)定的特殊案件，往往被大數(shù)據(jù)拋棄成為科技進(jìn)步的替代品。下面用兩個(gè)案例闡述其個(gè)案不公的風(fēng)險(xiǎn)憂患。

1.個(gè)案之情理是機(jī)器判斷之極地。

廣東惠陽區(qū)人民法院審理的一起盜竊案中，公訴人指控被告人于德水在ATM機(jī)上存款時(shí)，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金回退但賬戶余額會(huì)增加的漏洞。其便通過利用系統(tǒng)故障共惡意存款17次，總共竊取到90000元。案件事實(shí)清楚、證據(jù)充分，本可以列明事實(shí)、證據(jù)后簡(jiǎn)要論理，但其判決書卻有24頁A4，說理篇幅長(zhǎng)達(dá)14頁。主要由于法官結(jié)合法律精神、價(jià)值導(dǎo)向、社會(huì)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行了有效心證。最動(dòng)人之處在說理：被告人父母早亡，生活困苦，對(duì)于一個(gè)窮孩子來說，幾乎是從天而降的錢財(cái)對(duì)他意味著什么！我們不能苛求每一個(gè)公民都具有同等的道德水平和覺悟?！v觀本案前行為合法后行為違法的全過程……被告人取了錢帶回老家，除了給弟弟一些錢，剩下的也一直不敢亂花，這說明他對(duì)社會(huì)管理秩序還是心存畏懼，被抓獲后，被告人隨即全部清退所有款項(xiàng)，我們認(rèn)為這孩子心存良知。我們也不能確認(rèn)和保證本判決是唯一正確的，我們唯一能保證的是，合議庭三名法官作出這一細(xì)致和認(rèn)真的判斷是基于我們的良知和獨(dú)立判斷，是基于我們對(duì)全案事實(shí)的整體把握和分析，是基于我們對(duì)大陸及法律精神的理解，是基于我們對(duì)實(shí)現(xiàn)看得見的司法正義的追求。最后，法院認(rèn)為被告人犯盜竊罪，被判處有期徒刑三年，緩刑三年，并處罰金人民幣三萬元。

2.個(gè)案之正義是機(jī)器判斷之盲區(qū)。

有一部電影《十二怒漢》，講述的是一名年近18歲的男孩被指控午夜殺父，法庭提供了以下證據(jù)：被告人曾經(jīng)購買過同款作案工具；對(duì)面居住樓婦女恰巧透過飛馳而過的火車窗戶目睹到其殺人；樓下老人聽到“我要?dú)⒘四恪奔吧眢w倒地聲、被告人跑下樓聲。被告人供述其午夜11點(diǎn)至凌晨3點(diǎn)在看電影，四個(gè)小時(shí)時(shí)長(zhǎng)電影卻不知影名。最后十二名陪審員中唯一一名質(zhì)疑者，在爭(zhēng)辯中逐漸揭示矛盾：工具是種類物；戴眼鏡的婦女不可能在床上清楚地看清案發(fā)過程；列車經(jīng)過的分貝會(huì)蓋過“我要?dú)⒘四恪钡娜寺暎挥洸蛔‰娪懊⒎遣环铣＠?。陪審團(tuán)反復(fù)辯論后在第六次表決中，將認(rèn)定有罪及無罪比從11：1變?yōu)?：11。

這兩個(gè)案件的相通處在于均需要發(fā)揮法官的法治信仰、科學(xué)理性、價(jià)值評(píng)價(jià)與經(jīng)驗(yàn)法則，是需要通過自由心證的權(quán)衡、考量定罪量刑。類似案件尚需要依靠有資歷的法官秉持著法治信仰與人道主義精神，反復(fù)揣摩、掂量后才能達(dá)到相對(duì)公平正義。雖然人工智能輔助定罪量刑確實(shí)可以促進(jìn)社會(huì)法治與人類文明的進(jìn)步，但是，目前我們的技術(shù)局限是不能完全依賴數(shù)據(jù)來完工。這個(gè)問題是發(fā)展掣肘與憂患，較難解決，當(dāng)然，未來的技術(shù)也并非沒有突破可能性。

（一）法律的經(jīng)驗(yàn)主義

刑罰扎根于社會(huì)，是社會(huì)秩序范疇。與刑罰思維相關(guān)的理論很早就有情理、法理之爭(zhēng)，德治、法治之爭(zhēng)，禮樂、法制之爭(zhēng)。其中最典型的要數(shù)法家、儒家爭(zhēng)鳴，法家主張教條主義，儒家則更注重教化，漢時(shí)儒學(xué)最為鼎盛，全面推行春秋決獄，司法機(jī)關(guān)在審理案件中可以直接引用《春秋》《詩》等儒家經(jīng)義分析案情、認(rèn)定犯罪，并按照經(jīng)義精神解釋或適用法律，儒學(xué)影響了政治、司法、文化幾千年。

從該背景逐漸剝離衍生出的法官具有明顯的社會(huì)屬性，除了需要具備一定的法律基礎(chǔ)，更重要的是掌握理解社會(huì)秩序、散發(fā)抽象思維的能力，需要掌握衡量社會(huì)利益、公序良俗、頂層設(shè)計(jì)、情理法理的技能。令公眾信服的裁判是符合民眾樸素的道德期待的。法官通過融會(huì)生動(dòng)的事實(shí)和鮮活的生活經(jīng)驗(yàn)貫通于法律，找到“德法合治”與“出禮入刑”的黃金分割點(diǎn)，讓刑法適用達(dá)到“禮法合一”的強(qiáng)平衡狀態(tài)。

我國的“禮”在西方法律實(shí)用主義眼里被統(tǒng)稱為“經(jīng)驗(yàn)”。推崇實(shí)用主義的美國霍姆斯大法官，指出“法律的生命始終在于經(jīng)驗(yàn)而不是邏輯……真正的法律不是一般性的抽象規(guī)則，也不是固定的邏輯推理，而是社會(huì)的實(shí)際一系列的事實(shí)”。法律實(shí)用主義嚴(yán)肅批判了抱令守律的法律現(xiàn)實(shí)主義，并全面總結(jié)了法律適用應(yīng)通過對(duì)具體個(gè)案產(chǎn)生的法律關(guān)系所涵射的人文、社會(huì)、政治、道德等系統(tǒng)性后果的關(guān)心，尋求利益平衡切入點(diǎn)，再在此基礎(chǔ)上找到適合的法律規(guī)則，作出合乎情理的判決。司法不是單純的理論知識(shí)和冷冰冰的理智，法之動(dòng)力應(yīng)當(dāng)有情有理，不能全權(quán)訴諸純粹的邏輯架構(gòu)。楊仁壽先生提出：“法官在闡述法律時(shí)需要擺脫機(jī)械規(guī)則對(duì)其之束縛，轉(zhuǎn)而探求立法者初制定法時(shí)對(duì)各種利益的衡量取舍，則法意甚明。”參見楊仁壽：《法學(xué)方法論》，中國政法大學(xué)出版社2016年版，第234～235頁。

隨著人類活動(dòng)被逐漸符號(hào)化、數(shù)字化，人工智能涉入領(lǐng)域大增，在篩選、存儲(chǔ)、計(jì)算數(shù)據(jù)方面，人類難以望其項(xiàng)背，似乎變得無所不能。但是，司法工作不同于只需進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的流水線技能，其核心是司法公正，是通過規(guī)則的解釋、類案的檢索、主流價(jià)值觀的檢驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)。囿于技術(shù)局面，目前人工智能的數(shù)學(xué)邏輯并不獨(dú)立，尚依賴于人類，因此是智能而非智慧，是人工而非自主。就是說，法律人有人之基本價(jià)值取向與法之衍生法治追求，并以努力實(shí)現(xiàn)每一個(gè)案件的公平正義為目標(biāo)。然而，機(jī)器是算法的標(biāo)準(zhǔn)答案，換句話說，是前人集合案例的最佳答案。所以即便竭力追求最完美的技術(shù)，如探索涵蓋目前刑事審判兩大線——規(guī)則和類案的混合算法，其情理判斷能力仍是一大瑕玷。

此外，無論是盛行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的翻譯程序，抑或基于量子計(jì)算理論的各種模型，均應(yīng)當(dāng)堅(jiān)定人類本身的存在價(jià)值。其實(shí)，從人本主義理論上說，技術(shù)的壟斷可能會(huì)導(dǎo)致人們盲目追求功用、效率而忽略價(jià)值。自主性衰落易物化降格為對(duì)象，陷入主體性邊緣，而真正失去經(jīng)驗(yàn)價(jià)值。毋庸置疑，人工智能是未來審判的左膀右臂，但以人類為中心的司法案件必然還有類似于英烈保護(hù)公益訴訟、私自上樹摘楊梅墜亡案、冰面遛狗溺亡索賠案等案件，這些案件需要個(gè)體運(yùn)用情感的能力，需要一個(gè)具備法律和生活經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)法官，而不能依賴一臺(tái)高效的智能機(jī)器。

（二）人工智能和人類意識(shí)間的倫理博弈

智能算法是否可能隱藏惡意裁判與量刑操控？人工智能定罪系統(tǒng)對(duì)權(quán)利的剝奪是否有法理的依據(jù)？機(jī)器人助理法官的出現(xiàn)是否改變了人類自然情感？“人工智能+司法”的爭(zhēng)議向來有之，且愈見激烈。這些爭(zhēng)議性的倫理問題為人工智能的研究帶來了全新的視角。

人工智能打破了傳統(tǒng)的司法結(jié)構(gòu)，為公平正義的最后一公里提速增效。但值得注意的是，人工智能越發(fā)影響到定罪量刑的決策，司法界的爭(zhēng)論就越發(fā)激烈。這是因?yàn)閷儆诜ü賹?duì)主客觀要素交叉融合的定罪量刑權(quán)，是決斷人類人身與財(cái)產(chǎn)實(shí)體權(quán)利的專有權(quán)，也是法官進(jìn)行價(jià)值判斷的神圣領(lǐng)土，人工智能的介入很可能會(huì)打開潘多拉魔盒，帶來一系列異化價(jià)值觀、沖擊倫理性的風(fēng)險(xiǎn)。

基于此，司法界現(xiàn)在有兩個(gè)矛盾斗爭(zhēng)，很多人一方面無法想象“機(jī)器審判”；另一方面，雖未至，又心向往之，仿佛是對(duì)“洛勒賴的歌聲”充滿好奇一樣。但要知道，任何先進(jìn)性思想與技術(shù)都不能凌駕于人類尊嚴(yán)之上，這是世界公認(rèn)的普遍價(jià)值觀。尤瓦爾·赫拉利在《未來簡(jiǎn)史》中提出了“智能和意識(shí)，究竟哪個(gè)才更有價(jià)值？”之問赫拉利：《未來簡(jiǎn)史》，林俊宏譯，北京中信出版社2017年版，第359頁。。關(guān)于“未來審判”也有一問：“什么東西值得用犧牲人類尊嚴(yán)？”。試想，機(jī)器手持法錘，剝奪政治權(quán)利與人身權(quán)、財(cái)產(chǎn)權(quán)甚至是生命權(quán)，技術(shù)進(jìn)步失了邊界是人格倒退，是尊嚴(yán)屈膝，是成為工具的工具。同時(shí)它完全顛覆“人之為人”，侵犯馬斯洛五大需求中的自我實(shí)現(xiàn)與尊重需求，亦與人類中心主義、近代人文主義的“人”相悖。正如張保生教授之觀點(diǎn)：“機(jī)器人不能擔(dān)任法官，堅(jiān)守司法應(yīng)該是人類爭(zhēng)端解決的最后一道防線?！?018年3月23日，在清華大學(xué)“智匯司法、相得益彰”清華RONG系列論壇之司法大數(shù)據(jù)專場(chǎng)討論會(huì)上，中國政法大學(xué)法學(xué)教授張保生如是說。參見《大數(shù)據(jù)如何賦能司法新發(fā)展？專家：人工智能永遠(yuǎn)只是工具不能代替法官》，載新華社新媒體公眾號(hào)，2018年3月24日上傳。對(duì)于這個(gè)防線的中心的唯一主體，或許更適合用最具爭(zhēng)議的人類中心主義解釋：自然人—人格—主體邏輯結(jié)構(gòu)決定了人類路徑末端目的性，“類人”不能超越“人類”，“人類”不能被“工具”審判，無論是自然主體還是法律主體概不例外。這是法的終極尊嚴(yán)，也是人類的終極尊嚴(yán)。

四、綢繆未知：探索人工智能輔助定罪量刑裁判規(guī)則

也有科學(xué)家認(rèn)為強(qiáng)人工智能時(shí)代或超級(jí)智能短期內(nèi)甚至永遠(yuǎn)不會(huì)出現(xiàn)，參見李開復(fù)：《AI·未來》，浙江人民出版社2018年版，第169頁。馬克斯·韋伯對(duì)于未來的態(tài)度更顯客觀，不是虛無主義的否定論，也不是理性主義的理想化，而是認(rèn)為“問題在以后可以解決，但是最重要的當(dāng)屬現(xiàn)在就去解決他的前提”。這就是說，欲有所明，終有所蔽，不應(yīng)畏懼。

（一）RBR+CBR算法賦能定罪量刑

“欲致其高，必豐其基?！惫P者認(rèn)為，否定“機(jī)械法槌”不代表禁止“機(jī)械助理”，比如，完全可以利用“RBR+CBR”算法研發(fā)驗(yàn)證系統(tǒng)，RBR決策系統(tǒng)是基于規(guī)則推理的系統(tǒng)，反復(fù)從規(guī)則數(shù)據(jù)庫中選用合適的規(guī)則并執(zhí)行規(guī)則；CBR決策系統(tǒng)是基于案例推理的系統(tǒng)，通過利用過去的事例和經(jīng)驗(yàn)來解決當(dāng)前的問題。先由機(jī)器估算區(qū)間，再糾正明顯的量刑偏差，例外情況由法官自行解釋，包括情理與法理。當(dāng)然，在浮動(dòng)范圍的結(jié)果則應(yīng)當(dāng)賦予自由裁量權(quán)。此外，還可以打造一系列關(guān)于類案檢索、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等輔助系統(tǒng)。下面主要介紹混合算法的理論可行性、程序可行性。

過去，普遍認(rèn)為基于大陸法系本原的“法典主義”，更適用于基于規(guī)則的推理算法（RBR）；而英美法系則由于“判例主義”淵源，在司法決策系統(tǒng)中配置事例的推理算法（CBR）?；谝詫徟袨橹行牡摹邦惏割惻小弊非螅蛇m用統(tǒng)一和類案強(qiáng)制檢索成為提升司法公信力的左膀右臂，過去的規(guī)則推理算法與事例的推理算法似乎也開始相互接納。筆者認(rèn)為，可以考慮通過建立刑事規(guī)則知識(shí)庫，再在決策樹結(jié)點(diǎn)存放案例案卷庫，通過“RBR+CBR”算法對(duì)法律研究和推理進(jìn)行建模。

理論上說，有一種基于法條與案例的RBR與CBR混合推算法，只要系統(tǒng)庫有充足的數(shù)據(jù)儲(chǔ)備，深度學(xué)習(xí)可以推算出越來越接近完美的標(biāo)準(zhǔn)答案。雖然對(duì)于新型案件與感性案件，機(jī)器很難實(shí)現(xiàn)個(gè)案正義，但其很可能在普遍正義上超過人類判斷。個(gè)案正義與普遍公正之間、意識(shí)能動(dòng)與現(xiàn)實(shí)可能性的博弈較為激烈，主要在于二者之間均有討論價(jià)值。

RBR與CBR決策系統(tǒng)在定罪量刑上的檢索、匹配、重讀、輸出，同樣基于案件事實(shí)與證據(jù)基礎(chǔ)。機(jī)器進(jìn)行零樣本學(xué)習(xí)時(shí)，一些隱空間的語義需要解釋，可將現(xiàn)成的特征編輯成向量，當(dāng)零樣本狀態(tài)時(shí)，機(jī)器編碼為向量，找到質(zhì)點(diǎn)推演出特征，經(jīng)過RBR規(guī)則適用后進(jìn)行CBR。總的推理框架可以分為樹狀與并列形式：一個(gè)是通過RBR系統(tǒng)分析情節(jié)進(jìn)行規(guī)則適用，再在決策樹下階通過CBR進(jìn)行類案檢索，在篩選好的規(guī)則庫結(jié)論中比對(duì)案例，直到兩個(gè)結(jié)論的值穩(wěn)定在合理區(qū)間；另一個(gè)是通過RBR與CBR雙端口并列推理，區(qū)間內(nèi)則輸出結(jié)論。兩個(gè)模型中的樹狀更符合當(dāng)下的“有法者以法行，無法者以類舉”現(xiàn)實(shí)。

（二）技術(shù)應(yīng)用固守社會(huì)秩序與倫理規(guī)范

過去，司法系統(tǒng)為了確保司法公正，一直以保守、獨(dú)立著稱，隨著法院案多人少矛盾限制了人民群眾司法需求的進(jìn)一步滿足，司法開始以開放的姿態(tài)擁抱技術(shù)進(jìn)步，并積極利用人工智能推進(jìn)現(xiàn)代化法治建設(shè)。如IBM公司曾推出自動(dòng)判案的輔助系統(tǒng)；美國部分法院已經(jīng)利用COMPAS評(píng)估工具進(jìn)行輔助量刑；上海刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)（206系統(tǒng)）將統(tǒng)一證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)作為核心目標(biāo)；貴州省高級(jí)人民法院曾研發(fā)故意傷害罪案件智能判案模型，這些均是改革成果。

人們憂慮人工智能的運(yùn)用是否與法官依法獨(dú)立行使審判權(quán)的原則相悖？參見鄭戈：《算法的法律與法律的算法》，載《中國法律評(píng)論》2018年第2期。是否造成訴訟結(jié)構(gòu)新的不平等？出于審判權(quán)的特殊性，以及不可調(diào)和的憂患風(fēng)險(xiǎn)，可以確定三大參與原則，以規(guī)范人工智能應(yīng)用定罪量刑的框架，即程序性事項(xiàng)全自由、實(shí)體性事項(xiàng)可參與、決策性事項(xiàng)全禁止。程序性事項(xiàng)指的是電子送達(dá)、遠(yuǎn)程視頻、隨講隨翻、左查右看、庭審記錄、電子掃描、自動(dòng)歸目等，其特征可以比照書記員的工作職責(zé)；實(shí)體性事項(xiàng)，主要包括可參與部分的部分調(diào)解、類案推送、證據(jù)校驗(yàn)、機(jī)器找法、計(jì)算工具等；全禁止決策性事項(xiàng)則指定罪、量刑部分，局限于法官專職。

這就意味著人工智能在定罪量刑上的能力延伸只能輔助，對(duì)應(yīng)著司法實(shí)踐的決定、裁定，紅線止于判決前?？梢赃@么理解，人工智能可以解放書記員、法官助理的重復(fù)性的勞動(dòng)力輸入，但不能單單由冷數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)敲槌定音，法官的最終職能不能被替代。比如，在證據(jù)的認(rèn)定上，人工智能就無法全自由，《刑事訴訟法》對(duì)公訴及有罪判決均有“證據(jù)確實(shí)、充分”之要求，這個(gè)“確實(shí)、充分”就需要法官進(jìn)行證據(jù)能力的實(shí)質(zhì)判斷。就未成年人及特殊關(guān)系人的證人證言、雷同筆錄、陷阱取證等非法證據(jù)，均是人工智能難以自主判斷的地帶，而對(duì)復(fù)雜案件其也只能發(fā)揮檢索作用，需要法官甚至是審判委員會(huì)把關(guān)。

（三）堅(jiān)持程序本位，逐步完善人工智能輔助程序

1.試點(diǎn)漸進(jìn)：打造“試點(diǎn)先行→典型示范→以點(diǎn)促面→推廣復(fù)制”模式

人工智能輔助裁判自設(shè)想走進(jìn)現(xiàn)實(shí)，始終飽受爭(zhēng)議，竊以為，不妨遴選一批試點(diǎn)開展應(yīng)用試點(diǎn)，把握“立法先行、充分授權(quán)、分步推進(jìn)”的總思路，以問題為導(dǎo)向分權(quán)試驗(yàn)，建立起一套合理的機(jī)制體系，待經(jīng)驗(yàn)、時(shí)機(jī)成熟時(shí)全面推進(jìn)也不遲。如此一來，逐步化阻力為動(dòng)力，化教訓(xùn)為經(jīng)驗(yàn)，化梗阻為跳板。比如，試點(diǎn)法院在初期階段，可以先將適用范圍限制在簡(jiǎn)單案情、認(rèn)罪認(rèn)罰等案件，排除疑難復(fù)雜、新類型、未成年人、涉隱私類案件，等到程序更具可操作性、制度更健全時(shí)，再全面推廣復(fù)制。

2.知情同意：程序的使用以被告人無異議適用為前提

基于倫理審慎及情理不能，適用規(guī)則時(shí)按照人工智能獨(dú)裁的絕對(duì)禁止、輔助定罪量刑的相對(duì)禁止的一般性標(biāo)準(zhǔn)。部分程序，如再犯的危險(xiǎn)性、緩刑可適用性評(píng)估、審查逮捕必要性等事項(xiàng)，雖然不屬于全禁止范圍，但因涉及當(dāng)事人實(shí)體權(quán)利，建議在評(píng)估程序前置知情同意流程，輔助決策以被告人的知情同意為必備前提，同時(shí)允許公訴人、被害人提出異議。

在美國威斯康星州訴盧米斯案中，州懲教署根據(jù)COMPAS（全稱“罪犯矯正替代性制裁分析管理系統(tǒng)”）分析再犯風(fēng)險(xiǎn)，法官據(jù)此確認(rèn)其為社區(qū)高風(fēng)險(xiǎn)人群，并判處刑罰和五年延期監(jiān)督。被告人請(qǐng)求解釋及提出侵犯其程序權(quán)利，被法院駁回。或許裁判結(jié)果真如法院聲明的“綜合法官+人工智能”的認(rèn)定，但只要是不可解釋的決策就不能排除合理懷疑。因?yàn)?，被剝奪的“算法解釋請(qǐng)求權(quán)”弱化了自動(dòng)化決策透明機(jī)制；被壟斷的系統(tǒng)算法代碼導(dǎo)致審判的平等權(quán)傾斜；被忽略的算法解釋擴(kuò)張裁判黑箱。

“暗箱操作”的算法可預(yù)見性存在偏見卻又無法向辯方公開接受審查，或即便向辯方公開，辯方也無審查算法之能力，使得人們對(duì)于其侵害公民正當(dāng)程序之憲法性權(quán)利，并最終損害司法公開的可能性產(chǎn)生懷疑。參見李本：《美國司法實(shí)踐中的人工智能：?jiǎn)栴}與挑戰(zhàn)》，載《中國法律評(píng)論》2018年第2期。類似決策系統(tǒng)的使用，應(yīng)當(dāng)規(guī)范流程，經(jīng)法院審查認(rèn)定后，以被告人的同意或無異議為前置條件，再進(jìn)行評(píng)估預(yù)判，如果公訴人、被害人、被告人對(duì)結(jié)果有異議，也可以依法提起異議。

3.程序解釋：引入專家輔助人制度

決策的正當(dāng)性條件是保證算法代碼可被解釋與動(dòng)態(tài)算法能夠留痕，這是司法公開、透明的首要條件，是法律結(jié)果被認(rèn)同的前提，也是訴訟參與人知情權(quán)的保障。現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)能夠支持全方位留痕，筆者認(rèn)為，目前有必要引入專家輔助人制度，將新型訴訟法律關(guān)系的“案外人”技術(shù)工程師納入解釋說明主體，由其對(duì)海量信息或算法程序進(jìn)行說明。當(dāng)然，其解釋責(zé)任將由行業(yè)協(xié)會(huì)負(fù)責(zé)。

（四）法院對(duì)外承擔(dān)“嚴(yán)格責(zé)任”，對(duì)內(nèi)承擔(dān)“過錯(cuò)責(zé)任”

人工智能問題屬于科技領(lǐng)域問題，人工智能的法律責(zé)任問題則屬于法學(xué)領(lǐng)域的問題。參見劉艷紅：《人工智能的可解釋性與AI的法律責(zé)任問題研究》，載《法制與社會(huì)發(fā)展》2022年第1期。歸責(zé)原則在算法領(lǐng)域的適用，一般需要算法工程師先進(jìn)行深度解釋，再根據(jù)解釋背后的不同原因進(jìn)行追究。因?yàn)槎ㄗ锪啃痰奶厥庑裕壳捌毡檎J(rèn)為人工智能司法的責(zé)任承擔(dān)不可能“技術(shù)外包”，而應(yīng)當(dāng)保守采取“技術(shù)內(nèi)包”形式。思考未來之法治，可發(fā)現(xiàn)人工智能之錯(cuò)案，難以確定追責(zé)主體、賠償方式，對(duì)罪名選擇也是眾有說辭。對(duì)可預(yù)判的憂患進(jìn)行初步歸責(zé)，先行探索人工智能介入審判發(fā)生司法錯(cuò)誤之侵權(quán)責(zé)任，一方面是泯法律了解之分歧的目的，另一方面也可側(cè)面倒推人工智能絕對(duì)審判的不可行性。下面以輔助裁判的幾種錯(cuò)案情形舉例。

非人為因素的錯(cuò)案爭(zhēng)議較少。如果失誤裁判的緣由是非人為因素的機(jī)器故障、算法熵增等缺陷，認(rèn)定為產(chǎn)品問題后，則直接對(duì)制造者、銷售者主張嚴(yán)格責(zé)任，構(gòu)成犯罪的，以過失犯罪論處。如果是程序片段（病毒）或獨(dú)立程序（蠕蟲、細(xì)菌）使然，仍然是法院對(duì)外負(fù)嚴(yán)格責(zé)任，對(duì)內(nèi)將程序維護(hù)人員及承辦法官按過錯(cuò)追責(zé)。另外，如果是機(jī)器運(yùn)行過程中，自然因素導(dǎo)致的隱錯(cuò)，比如，上文提到的非人類生物體昆蟲進(jìn)入機(jī)器導(dǎo)致的“Bug”，是不可抗力對(duì)抗免責(zé)？還是無過錯(cuò)地歸責(zé)于法院，再啟動(dòng)國家賠償程序？這就需要考慮到法院的對(duì)外無過錯(cuò)責(zé)任，在對(duì)外承擔(dān)后，再確定可否認(rèn)定為意外事件。

復(fù)雜的是人為因素導(dǎo)致的瑕疵裁判。如果人為因素僅僅是新手錯(cuò)誤、缺乏標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤、疏忽錯(cuò)誤，要按情節(jié)輕重追責(zé)，構(gòu)罪也是以過失犯罪論。其中，王利明教授認(rèn)為，算法問題不能以偏概全，程序問題不能模仿產(chǎn)品責(zé)任追蹤生產(chǎn)商，因?yàn)槌绦蛲潜娙斯餐_發(fā)，程序的產(chǎn)生可能無法追蹤到某個(gè)具體的個(gè)人或組織，不能一概認(rèn)定為適用產(chǎn)品責(zé)任相關(guān)規(guī)則，需要具體問題具體分析。參見王利明：《中國法律評(píng)論》2018年第2期。若情節(jié)較輕，只需依靠行業(yè)自律，提高冗余、倒計(jì)數(shù)、失效安全裝置等提升，那就沒必要科以刑罰。要注意風(fēng)險(xiǎn)防范先于懲戒追責(zé)，應(yīng)當(dāng)對(duì)人工智能研發(fā)階段研發(fā)人員的行為進(jìn)行嚴(yán)格規(guī)制，將研發(fā)以犯罪為目的的或者嚴(yán)重違背倫理道德，以及嚴(yán)重危及人類安危的人工智能的行為予以犯罪化。參見黃云波：《論人工智能時(shí)代的刑法機(jī)能》，載《人民法治》2018年第6期。

如果是司法工作人員的故意行為，則以情節(jié)追究，重則科以徇私枉法罪，其他身份人共同犯罪的則成立身份罪名共犯。爭(zhēng)議較多的是其他身份的制作者、生產(chǎn)商主觀故意，有目的地設(shè)置錯(cuò)誤參數(shù)，從而影響法官定罪量刑的情況。有學(xué)者提出以詐騙罪論，但問題是間接失誤裁判的目的不是非法占有，客觀表現(xiàn)也不是讓對(duì)方產(chǎn)生錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)處分財(cái)物，可以明顯地排除定性詐騙；也有觀點(diǎn)認(rèn)為定性生產(chǎn)、銷售偽劣產(chǎn)品罪，雖然在一定程度上對(duì)應(yīng)四要件，但是在失誤裁判的主觀目的上，將其劃入破壞社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)秩序罪章節(jié)多少有些牽強(qiáng)；還有提出直接對(duì)應(yīng)行為目的將其定性為徇私枉法罪，將生產(chǎn)商或程序員列為司法工作人員，這明顯超過了普通大眾的預(yù)測(cè)可能性，有類推解釋傾向，同樣，濫用職權(quán)罪、玩忽職守罪均是真正身份犯也有同樣問題。上述定罪論處均脫離可被期待性，為適應(yīng)社會(huì)發(fā)展，未來必然也會(huì)出臺(tái)相對(duì)應(yīng)的罪名。目前來說，司法人員以外的群體構(gòu)成犯罪的，以誣告陷害罪、偽證罪論處更為合適。

總體來說，對(duì)內(nèi)的過錯(cuò)責(zé)任雖然是按過錯(cuò)認(rèn)定，但是特殊主體承辦人仍適用無過錯(cuò)責(zé)任。因?yàn)闊o論人工智能的輔助作用占多大比例，終歸是法官自主決策，對(duì)外（當(dāng)事人）都必須對(duì)智慧法官的決策與其他共同責(zé)任人一同承擔(dān)共同責(zé)任，這也是員額法官終身責(zé)任制的要義。承擔(dān)責(zé)任的形式可以參照國家賠償?shù)纫?guī)定，以金錢賠償、返還財(cái)產(chǎn)、恢復(fù)原狀為主。另外，造成受害人名譽(yù)權(quán)、榮譽(yù)權(quán)損害的，應(yīng)當(dāng)在侵權(quán)行為影響的范圍內(nèi)，為受害人消除影響、恢復(fù)名譽(yù)、賠禮道歉。

Abstract： With interaction between the economic foundation and the superstructure， artificial intelligence assisted trial has gradually gained theoretical， political， and public opinion support on its feasibility in the era of artificial intelligence. However， it cannot be ignored that the three elements of ethics， morality， and justice have the veto power， which can deny the rationality of the “machine gavel”. The value of artificial intelligence in the judicial field does not lie in decision-making but in its assistance role， so the challenge for judicial AI application in the future is mainly about making reasonable use instead of avoiding it totally. Legal research and judicial practice have the characteristics of being “predictive” and “stable” respectively. We should first distinguish between development and the red line， understand constraints and disagreements before solving problems such as algorithmic black box， confusion on criterion of liability， and technical limitations altogether. Specifically， four directions of technical support， boundary setting， procedural improvement， and statutory liability are proposed to stick to the bottom line while developing technology.

［責(zé)任編輯 郭 粹］