强化交叉人才培养：司法人工智能应用之路

如前分析，目前存在的普遍问题是司法和技术缺乏互通互促。一方面，司法工作人员并不了解司法人工智能技术的原理和其对司法需求的激发、支撑及实现，也缺乏司法人工智能应用的技术思维和具体的技术知识，特别是系统思维和法统计学方面的知识。另一方面，技术人员又对司法需求缺乏应有的敏感、对司法场景缺少必要的理解，从而容易在有意无意中偏离司法人工智能应用的“初心”，甚至产生司法异化的风险。尽管笔者认为，应强化司法需求的技术导入和技术应用的司法支撑，并提出了相应的对策和建议，但这在很大程度上是短期性的考量，而且切换成本非常高——特别是在人案失衡的巨大工作压力下，广大司法工作人员还要腾挪出宝贵的司法资源去直接或间接地参与司法人工智能的研发、审核和测试评估等事务，这不得不说是一种艰辛的付出。而且，这种付出的可持续性也不无疑问。首先，它在某种程度（哪怕是最低的程度）上牺牲了当下的司法审判职责，尽管发展司法人工智能从长远看是为了能够更好、更有效地促进执法办案。其次，司法专业和技术知识和能力的积累，都有一个长期的过程，而要实现两种知识和能力的融会贯通也并非一朝一夕之功。

故为了更好地应对司法人工智能的挑战，就必须立足长远，在交叉人才的培养教育上未雨绸缪。一方面，应开拓和发展司法人工智能的基础法学教育。在目前的法学院课程设置中仍旧是传统的部门法，学科壁垒森严，这固然有专业化发展的优势，但专业发展的另一面则是视野的窄化。在大数据和人工智能时代，越来越需要系统论的视野和学科的交叉融合。如张吉豫认为：“传统的法学研究工作较普遍地表现为单独个体的活动，而大数据时代的海量数据常常无法由单个个体完成收集、整理和分析。目前，许多应用大数据的研究都采用了较大规模的分工协作方式。在结合大数据技术进行法学研究和司法实践的过程中，倚靠个体或者单一部门来开展工作，在一些问题上难以取得突破，必须加强跨学科和跨部门的协作。”^[8]从法学基础教育角度讲，就有必要设置司法人工智能等专门法学课程，吸引具有应用大数据技术去解决司法问题的经验丰富的研究者或实务工作先锋人员来参与系统的人才培养计划的设计，重点突出法学的应用性和司法的主导性，让法科生有基本的理工素养，使其能够在日后的学习工作中，懂得运用大数据和人工智能技术支持法学研究和相应的司法实践的发展。需要强调的是，这种培养和课程设置要避免传统的单一学科模式，即虽然引入了多学科背景人才和相关技术专业课程，但并没有凸显法律与科技的紧密融合。另一方面，在司法制度特别是组织机构和法官遴选制度方面，要为将来的变革预留相应的制度空间，或在条件允许的情况下，积极开展相关试点工作。如要提前谋划和考虑法院人工智能审查委员会、信息化管理部门的设置和人员构成；司法辅助人员的范围是否有必要扩充到司法人工智能技术人员，并让其作为合议庭组成成员；或者，直接优先遴选具有交叉学科背景的法官、法官助理等。对于这些问题，可能需要在试点工作或相关实践经验成熟的基础上，通过《人民法院组织法》《法官法》的修改或解释予以最终回应。但在具体工作中，不妨按照现有的法律原则和框架，秉持开放和前瞻的态度，鼓励各地法院和研究机构创造性地开展相关工作。根据《人民法院组织法》第58条的规定：“人民法院应当加强信息化建设，运用现代信息技术，促进司法公开，提高工作效率。”各法院可据此招录、使用有技术背景的法律人才，并以多样化的方式（如以直接的法官身份或聘用制的技术辅助工作人员）充实到合议庭的运行当中。在此基础上，可以更好地思考此类人才的梯队建设和基本定位，更好地满足和落实《人民法院组织法》第45条规定的要求——人民法院的法官、审判辅助人员和司法行政人员实行分类管理；或在充分调研论证的基础上，针对既有条文提出有针对性的修改完善意见，如将司法人工智能的技术人员作为司法辅助人员直接纳入合议庭中，或作为司法行政人员纳入法院专门的职能部门中予以管理。

【注释】

[1]华宇元典法律人工智能研究院编著：《让法律人读懂人工智能》，法律出版社2018年版，第8页。

[2]蒋惠岭研究员系统地梳理了司法大数据的六大载体，也即司法基本数据、审判流程数据、裁判文书数据、庭审活动数据、执行案件数据和诉讼服务信息，这种载体思维对于司法大数据的支撑颇具理论上的启发意义。事实上，以发展的眼光看，载体还可以进一步拓展，如笔者即将要论述的合议笔录的特定合理公开的问题。参见蒋惠岭：“司法大数据能为我们带来什么”，载《人民论坛》2017年第36期，第75页。

[3]参见钱锋、高翔：“审判管理制度转型研究”，载《中国法学》2014年第4期，第99～100页。(www.xing528.com)

[4]参见曾学原、王竹：“道路交通纠纷要素式审判探索——从四川高院的改革实践出发”，载《中国应用法学》2018年第2期，第97～106页。

[5]参见华宇元典法律人工智能研究院编著：《让法律人读懂人工智能》，法律出版社2018年版，第223页。

[6]个中道理，正如汪庆华所言：“算法的燃料就是大数据。当对数据进行严格保护的时候，其实就在源头对人工智能进行了规制。”汪庆华：“人工智能的法律规制路径：一个框架性讨论”，载《现代法学》2019年第2期，第62页。

[7]刘品新：“法律与科技的融合及其限度”，载《中国检察官》2018年第15期。

[8]张吉豫：“大数据时代中国司法面临的主要挑战与机遇——兼论大数据时代司法对法学研究及人才培养的需求”，载《法制与社会发展》2016年第6期，第61页。