司法人工智能：对司法需求的不足

尽管顶层设计在力推司法人工智能，技术公司也在不遗余力地开发相关产品，但法院和法官层面似乎对此并不热衷，从而呈现出“外热内冷”的现象。根据笔者对高、中、基层法官和法官助理的访谈，大概有以下几种倾向：一是司法不能靠人工智能，还得根据法官的经验，没必要引进司法人工智能；二是欢迎司法人工智能，但其作用有限，可以尝试用来探索案例和参考资料、语音自动识别记录，更复杂的要素审判或量刑辅助系统恐值得怀疑；三是产品的用户体验感太差，影响使用，例如，类案推送的案例信息过于繁冗，还是要靠自己进一步过滤，费时费劲，还不如请教经验丰富的法官更有效。而针对司法管理者的访谈表明，他们更关注司法人工智能能否更公平地分案，更好地计算案件的绩效分值，更准确地预测审判态势的发展等。

可见，在实际应用层面，法官对于司法人工智能尚持不同的态度，而他们的认识也大体处于感性阶段，并没有深刻地认识到技术发展的历史趋势和司法人工智能“善假于物”的多重意义，也并未深刻理解自身的需求（认为作用有限）或者因为使用的繁琐而抵消了自身的需求（用户体验差），从而也就无法深入了解这些需求并将其上升到理性层面，特别是无法发现潜在的且意义更大的司法需求。具体而言，这些需求至少应当从以下几个方面进行具体梳理：一是有效需求与无效需求的梳理。有效需求是指司法人工智能有可能实现的，如为类案类判提供更多有效案例参考或更多角度的司法观点，而无效需求是指司法人工智能不可能实现的，如自动生成准确无误且无须监督、改正的裁判结果。二是现实需求与潜在需求的梳理。现实需求如庭审笔录的准确概括、精炼表达、司法文书样式的自动准确生成、裁判文书上网的简单便捷，潜在需求如如何发挥源头治理作用、如何解决案海战术困境和如何构建公正精确完善的绩效考评体系等。三是一般需求和场景需求的梳理。一般需求指在主要司法场景中都需要的基础需求，如自然语言抓取或语音自动识别的准确率，场景需求则指基于司法管理、审判业务、社会服务等司法活动条块以及条块内部细分场景的应用差异而产生的特定需求。(www.xing528.com)

这里尤其值得专门强调的是，作为潜在需求、一般需求的大数据思维，对司法审判而言具有十分重要的意义。在审判独立和司法责任制不断被深化的司法改革背景下，法官规范办案的要求被进一步强化，并逐渐向精细化的方向发展，以往这主要借助于更细化的司法解释、各省市自治区高院出台的规范性文件、本院内部的会议纪要、调研报告等，以及新老法官之间的传帮带教，但这毕竟也只是有限的经验主义。诚如有学者所指出的：“经验，往往只是数据的残缺形式。法学，不是一门难以精确的科学。”^[2]如果说法律实证研究将产生一种新的范式革命——基于数据的法统计学研究的话^[3]，法官也可以借助大数据思维和司法人工智能，获得比以往更丰富更全面的经验，推动司法裁判在经验判断和理性认知层面实现更高维度的升华。但从目前的实际情况来看，司法工作人员在总体上仍局限于“小数据”的环境和认知方式，对大数据暨法律技术主义的思维方式和实现路径还较为陌生，特别是对大数据相关性思维和以法统计学为基础的新型法律实证主义缺乏应有的敏感性。学界对此虽有一定涉猎，但和实务部门的对接和成果转化明显不足。^[4]而要摆脱环境条件对自身认知的限制又是相对困难的，故如何长期有效地刺激此类需求，并尽量又好又快地满足它，就成为当下应当重点解决的问题。