人工智能技术受到大数据、算法、算力等自身条件，尤其是数据完备性这一核心条件的限制。我国在法院信息化建设、司法公开工作方面取得了长足的进步，但以真正意义的大数据来审视，还存有不足。以裁判文书上网为例，在外在形式上存在公开不全面、选择性公开[23]，中西部法院上网率不高[24]，缺乏全国范围内、长历史跨度的裁判文书等问题[25]。在实体内容上，公开体量的巨大并不能弥补数据失真、维度单一等不足。少数裁判文书说理“简单粗暴”、表达模糊不清，其实已是本体意义上的“数据失真”了，而一些重要和关键的信息则“隐藏”在庭审笔录、合议笔录中，不能公开或不应公开。此外，司法过程的复杂性也决定了大量非电子化信息的存在，如大量手写的案件记录、副卷、实物证据、辩论信息难以电子化等。这些缺陷削弱了形成大数据的全样本基础。近年来出台的《最高人民法院关于加强和规范裁判文书释法说理的指导意见》（2018年6月）强化文书说理、公开法官会议纪要，部分法院尝试将合议庭少数意见写入裁判文书[26]，这些实践做法既呼应了司法公正的需求，也为人工智能的司法应用提供了有力支撑。
准确地说，全样本问题更多地属于“困难”范畴，通过上述条件的创造和持续的努力，至少能够在理论上解决。但更要害的“极限”问题是，裁判文书的背后是诉讼活动，从信息论角度看，这种活动是动态的、博弈的，有着不断输入输出的信息流，至于如何把控信息流的“开关”，则取决于法官对诉讼活动的感知、理解和判断。具体地说，法官居间裁判，而控辩双方则不断地搜集证据、举证质证，罗列和阐释法律上的根据，试图说服法官并作出对自己有利的裁判。随着控、辩、裁各方的不断博弈，越来越多与案件相关的信息将不断汇聚。从理论上看，这将越来越逼近“案件真相”，也完全符合利用信息的认识论原理——利用更大量、更丰富的信息来消除信息的不对称性。但问题在于，控辩双方很可能基于自身的立场、利益整合出两套逻辑自洽的论证体系，并选择性地提供信息、隐匿相关案件信息或增加若干干扰信息，且随着审判进程的发展，各种不同价值或不同干扰度的信息都会继续“膨胀”。基于此，如何对不断输入的信息进行有效判断，并在恰当的时点“关闭”信息的继续“流入”成了裁判的关键所在。人工智能对此无能为力，因为其仅适用于信息相对确定、封闭、静态的领域。以围棋为例，从表面上看，棋手间的对弈似乎也是动态博弈的，实则处于封闭、静态的边界内。围棋的规则是完全确定的（不会受到新信息流的干扰），棋盘布局也内在地划定了可能的落子范围及其相应的获胜概率（信息流虽大，却是完整和封闭的），人工智能完全可以据此计算出“最优落子可能”。但在诉讼活动中，诉、辩、裁各方对法律规则的前置理解、事实调查或陈述技艺的运用都会影响干扰信息的排除、新信息流的纳入，从而使司法场景的边界处于变动不居的状态。这颇有些“人工智能不能两次跨入同一条河流”的哲学意味，一旦存在干扰信息或新的信息，人工智能的既有决策便将失之毫厘、谬之千里。[27]换言之，我们不可犯类推思维的错误，简单地将人工智能在围棋领域的应用复制到司法场景中，对司法场景变化、确定的掌控只能仰仗于法官的智慧和经验。这种掌控表面看来是对信息输入输出的分析和判断，实则是对人性、具体社会关系、生活经验的体察和把握，作为机器的人工智能无法以人的方式理解人，其应用也应止步于此。(www.xing528.com)
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
