从司法公正这一维度来看，规范或限制法官自由裁量权、努力做到裁判尺度的统一一直是司法的难题，它反映了人们根深蒂固的心理习惯和期盼。“如果有一组案件所涉及的要点相同，那么各方当事人就会期待有同样的决定……如果不同，我胸中就会升起一种愤怒和不公的感觉；那将是对我的实质性权利和道德权利的侵犯。”[6]而反映这种期待的思考和努力也由来已久。培根饶有深意地提出“擅动界碑者必受诅咒”和“污染水源”的警示[7]，孟德斯鸠则更形象地形容，“判决是法律的精确复写，法官只需要眼睛，他只不过是宣告和说出法律的嘴巴”。[8]他们的思考源自政治权力分权制衡的理念和实践，内含着政治架构层面的技术方案。拉伦茨则从法学方法论角度提出了他的方案：“使法官的决定空间（于此范围内，他只需要作决定）尽量缩小，这也是法学的任务之一。”[9]申言之，经过严格的方法论训练，按照特定方法对实在法进行思想的诠释和领悟，法官能够在很大程度上摒弃个性、避免恣意，确保裁判的客观性。[10]
在人工智能时代，这种期盼似乎落在了“机器人法官”身上。这是因为，相较于人，机器不具备情感、意志，因而有望被用于克服人的偏见和情绪，严丝合缝地按规矩和程序办事，从而满足法律稳定性、可预期性的要求，彰显司法公正。早在2006年，山东省淄博市淄川区人民法院就有关于“电脑量刑”的相关司法实践。据称，只需将被告人的犯罪情节输入电脑程序，计算机就会根据储存的法律条文，对被告人作出适当的量刑，量刑结果可以精确到天，从而实现量刑的数字化、精确化。刑事审判庭时任庭长王红梅直言道：“我们搞这套系统的目的就是防止出现量刑畸轻畸重的情况。”[11]按照工具论的逻辑，“机器人法官”并不现实，且目前官方和学界也仅仅将人工智能定位为“辅助裁判或量刑”。尽管如此，司法人工智能还是开辟了实现司法公正的另一条路径。如上所述，人工智能是基于大数据、算法、算力的机器智能，其根本在于大数据。从海量（Vast）、多样（Variety）、高速（Velocity）的大数据中发掘出来的信息，既可以让法官摆脱小数据的局限经验和认知上的盲点，更可以让当事人、公众在最大样本范围内评判司法裁判，进而将司法与社会紧密地勾连在一起。如果说培根、孟德斯鸠从分权制衡的宏观政治理念、原理论证了法官裁判的规范性、公正性，拉伦茨从法学方法论这一中观角度来对法官做出指引和规训的话，不妨说，司法人工智能将基于司法大数据（体现在法律规则、各种案例、审判流程、社会评价等各方面），从微观角度提示、敦促落实裁判的具体过程和细节，进一步丰富和实现宏观的理念原理和中观的法学方法论。另一方面，这也可以反过来助力法院的科学化、精细化管理，提升法官被问责监督的可能性，让司法责任制的落实有更有力的“抓手”，这就可以从另外一个层面间接地促进司法公正。(www.xing528.com)
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