裁判人工智能化的实践需求及其中国式任务
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摘要
计算机科学在与法学结合的道路上,一直试图将司法流程中的裁判环节以计算机模型化的方式表述出来。只是已有的不成功模型说明了将法官的推理裁判过程降格为简单、可重复、固定、先验但同时又需包罗万象的逻辑模型,可能是个片面误导性的做法。因此,在司法裁判人工智能化的研发进程中,需要斟酌的不仅是技术上的障碍,还应考虑法官的接受度和实际效用。这虽是一个极其复杂而困难的问题,但却是裁判人工智能化应用研究的起点。
引文
[1]2016年2月25日最高人民法院院长周强在最高院信息化专题讲座上清晰地提出“智慧法院”宏伟蓝图,发布了人民法院信息化3.0版的建设规划;2016年11月在浙江乌镇召开的第三届世界互联网大会上,最高院牵头组织了“智慧法院暨网络法治论坛”,周强等最高法院的主要负责人以及北京、浙江、上海、江苏、河北等省市的高级法院院长出席论坛并作主题发言,发布了《乌镇共识》。
[2]2016年12月30日,某新闻网刊发题为《南京法院拟引入机器人辅助判案:“阿尔法”是替身还是帮工?》的报道称,南京市中级法院决定于2017年引入智能机器人,“以提高办案质量和办案效率”:法官输入案由、情节等案件事实,机器人自动弹出适用法条,并显示量刑建议。在法官确认后,判决书便“一键生成”。这则带有宣传甚至广告色彩的报道,迅速引发公众关于“机器人替代法官”的担忧。南京中级法院随后发文指称该报道失实,并澄清该院未引入有关机器人项目。http://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1590536,2017年7月29日。
[3]参见吴习彧:《司法裁判人工智能化的可能性及问题》,《浙江社会科学》2017年第4期。
[4]自2013年以来,在最高法院报告中已不再使用“社会效果”字眼,并强调“在法律之内寻求社会效果”,虽然反映出最高法院对其司法政策的反思与修正,但这些问题必然还会在司法实践中存在,如何将政策判断问题转化为一种可言说、可论证、可检验的司法技术问题,仍然有待于中国特色审判经验的积极尝试。
[5]参见袁承东(贵州省黔南布依族苗族自治州中级人民法院副院长)在关于“坚持法律效果与社会效果有机统一,切实履行司法工作职能”一文中所提出的几个疑问。http://old.chinacourt.org/public/detail.php?id=332002&k_author,2017年7月29日。
[6]这是孙斯坦在对次级决策研究模式的分析结果之一,参见Cass R.Sunstein and Edna Ullmann-Margalit,Second-order decisions,in Behavioral Law and Economics(Cass R.Sunstein eds,.2000).
[7]参见Amos Tversky,Shmuel Sattash,and Paul Slovic,Contingent Weighting in Judgment and Choice,95 Psychol.Rev.371(1988).p186.
[8]钱卫清:《法官决策论——影响司法过程的力量》,北京大学出版社2008年版,第5页。
[9]参见张伟仁:《中国传统的司法和法学》,《现代法学》2006年第5期。
[10]清末,正当中国法制变革之际,有人指出了传统司法体制的弊端之一即为“层层节制,顾忌良多,未免曲徇人情,无独立不挠之志。”参见《御史吴钫奏请厘定外省官制请将行政司法严定区别折》,《清末筹备立宪档案史料(下册)》,中华书局1979年版,第823页。任喜荣教授说所谓“顾忌良多”、“曲徇人情”、“无独立不挠之志”,不过意味着上下级之间因循苟且,以至互相包庇,最终造成整个社会的司法黑暗。从法官个人的角度看,要避免司法风险,是否提高个人的道德修养并不重要,重要的是在掌握基本的法律知识的前提下,加强与上下级之间的沟通以及了解辖区的风土人情。参见任喜荣:《刑官的世界——中国法律人职业的历史透视》,法律出版社2007年第1版。
[11]有一项研究表明,上层人物的建议,甚至是不正确的建议,能够以不成比例的数字被接受,而下层人物的建议,甚至是正确的建议,也会以不成比例的数字被否定。参见[美]E·保尔·托伦斯:《权力差异对三人群体的长期和短期决策的某些影响》,收录于[美]A·保尔·海尔、爱德加·F·博加塔和罗伯特·F·贝尔斯编的《小群体》一书中,美国诺普夫出版社公司1955年版,第482—492页。
[12]因为案件的发回重审、改判率一直是衡量一名法官办案水平和能力的主要指标,为了减少办“错案”的几率,下级法院不得不通过请示汇报来与上级法院保持“步调一致”。
[13]钱卫清:《法官决策论——影响司法过程的力量》,北京大学出版社2008年版,第35页。
[14]Michele Taruffo,Judicial Decisions and Artificial Intelligence,Artificial Intelligence and Law 6:311—324,1998.
[15]Philip Leith,The Judge and the Computer:How Best'Decision Support'?,Artificial Intelligence and Law 6:289—309,1998.
[16]这块领域主要表现为“同案同判预警系统”,在江苏省高级法院与东南大学合作的“人民法院司法大数据研究基地”,把同案同判预警系统作为主要开发研究的方向之一。其主要设计思路是期望通过人工智能技术对数据库中的裁判文书进行深度分析,形成预测模型,再将新判决的结果与预测模型结果进行比对,从而计算出新判决案件的“偏离度”,进而给法官裁判提供智能辅助。http://news.xinhuanet.com/legal/2016-09/23/c_129294865.htm,2017年7月30日。
[17]关于强弱裁量权的分类及阐述,参见Michele Taruffo,Judicial Decisions and Artificial Intelligence,Artificial Intelligence and Law 6:311—324,1998。
[18]这方面的研发工作代表如上海市高级法院开发的“上海刑事案件智能辅助办案系统”。这套系统目的在于统一公检法三机关的证据标准适用。“智能办案系统除了让我们的办案活动数据化、智能化之外,还通过留痕的方式使之可视化,如果无视这些瑕疵选择通过,那么下次追责的时候就无处遁形了。”(具体办案干警的评论)。参见:http://legal.people.com.cn/n1/2017/0711/c42510-29396419.html,2017年8月2日。
[19][美]米尔伊安·R.达玛什卡:《司法和国家权力的多种面孔——比较视野中的法律程序》,郑戈译,中国政法大学出版社2007年版,第76页。
[20]当然,意义的本身来自于体制的设定。
[21]以中国裁判文书网为例,目前文书的上传总量已超过3000万篇,虽然互联网可以使裁判者快速地检索到案件,但是“检索到”并不意味着对裁判者有意义。根据该网显示,文书总量为30278657篇,日均新增文书近6万篇。http://wenshu.court.gov.cn/,2017年6月26日。
[22]参见:http://sh.eastday.com/m/20170710/u1a13106244.html,2017年8月3日。
[2]2016年12月30日,某新闻网刊发题为《南京法院拟引入机器人辅助判案:“阿尔法”是替身还是帮工?》的报道称,南京市中级法院决定于2017年引入智能机器人,“以提高办案质量和办案效率”:法官输入案由、情节等案件事实,机器人自动弹出适用法条,并显示量刑建议。在法官确认后,判决书便“一键生成”。这则带有宣传甚至广告色彩的报道,迅速引发公众关于“机器人替代法官”的担忧。南京中级法院随后发文指称该报道失实,并澄清该院未引入有关机器人项目。http://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1590536,2017年7月29日。
[3]参见吴习彧:《司法裁判人工智能化的可能性及问题》,《浙江社会科学》2017年第4期。
[4]自2013年以来,在最高法院报告中已不再使用“社会效果”字眼,并强调“在法律之内寻求社会效果”,虽然反映出最高法院对其司法政策的反思与修正,但这些问题必然还会在司法实践中存在,如何将政策判断问题转化为一种可言说、可论证、可检验的司法技术问题,仍然有待于中国特色审判经验的积极尝试。
[5]参见袁承东(贵州省黔南布依族苗族自治州中级人民法院副院长)在关于“坚持法律效果与社会效果有机统一,切实履行司法工作职能”一文中所提出的几个疑问。http://old.chinacourt.org/public/detail.php?id=332002&k_author,2017年7月29日。
[6]这是孙斯坦在对次级决策研究模式的分析结果之一,参见Cass R.Sunstein and Edna Ullmann-Margalit,Second-order decisions,in Behavioral Law and Economics(Cass R.Sunstein eds,.2000).
[7]参见Amos Tversky,Shmuel Sattash,and Paul Slovic,Contingent Weighting in Judgment and Choice,95 Psychol.Rev.371(1988).p186.
[8]钱卫清:《法官决策论——影响司法过程的力量》,北京大学出版社2008年版,第5页。
[9]参见张伟仁:《中国传统的司法和法学》,《现代法学》2006年第5期。
[10]清末,正当中国法制变革之际,有人指出了传统司法体制的弊端之一即为“层层节制,顾忌良多,未免曲徇人情,无独立不挠之志。”参见《御史吴钫奏请厘定外省官制请将行政司法严定区别折》,《清末筹备立宪档案史料(下册)》,中华书局1979年版,第823页。任喜荣教授说所谓“顾忌良多”、“曲徇人情”、“无独立不挠之志”,不过意味着上下级之间因循苟且,以至互相包庇,最终造成整个社会的司法黑暗。从法官个人的角度看,要避免司法风险,是否提高个人的道德修养并不重要,重要的是在掌握基本的法律知识的前提下,加强与上下级之间的沟通以及了解辖区的风土人情。参见任喜荣:《刑官的世界——中国法律人职业的历史透视》,法律出版社2007年第1版。
[11]有一项研究表明,上层人物的建议,甚至是不正确的建议,能够以不成比例的数字被接受,而下层人物的建议,甚至是正确的建议,也会以不成比例的数字被否定。参见[美]E·保尔·托伦斯:《权力差异对三人群体的长期和短期决策的某些影响》,收录于[美]A·保尔·海尔、爱德加·F·博加塔和罗伯特·F·贝尔斯编的《小群体》一书中,美国诺普夫出版社公司1955年版,第482—492页。
[12]因为案件的发回重审、改判率一直是衡量一名法官办案水平和能力的主要指标,为了减少办“错案”的几率,下级法院不得不通过请示汇报来与上级法院保持“步调一致”。
[13]钱卫清:《法官决策论——影响司法过程的力量》,北京大学出版社2008年版,第35页。
[14]Michele Taruffo,Judicial Decisions and Artificial Intelligence,Artificial Intelligence and Law 6:311—324,1998.
[15]Philip Leith,The Judge and the Computer:How Best'Decision Support'?,Artificial Intelligence and Law 6:289—309,1998.
[16]这块领域主要表现为“同案同判预警系统”,在江苏省高级法院与东南大学合作的“人民法院司法大数据研究基地”,把同案同判预警系统作为主要开发研究的方向之一。其主要设计思路是期望通过人工智能技术对数据库中的裁判文书进行深度分析,形成预测模型,再将新判决的结果与预测模型结果进行比对,从而计算出新判决案件的“偏离度”,进而给法官裁判提供智能辅助。http://news.xinhuanet.com/legal/2016-09/23/c_129294865.htm,2017年7月30日。
[17]关于强弱裁量权的分类及阐述,参见Michele Taruffo,Judicial Decisions and Artificial Intelligence,Artificial Intelligence and Law 6:311—324,1998。
[18]这方面的研发工作代表如上海市高级法院开发的“上海刑事案件智能辅助办案系统”。这套系统目的在于统一公检法三机关的证据标准适用。“智能办案系统除了让我们的办案活动数据化、智能化之外,还通过留痕的方式使之可视化,如果无视这些瑕疵选择通过,那么下次追责的时候就无处遁形了。”(具体办案干警的评论)。参见:http://legal.people.com.cn/n1/2017/0711/c42510-29396419.html,2017年8月2日。
[19][美]米尔伊安·R.达玛什卡:《司法和国家权力的多种面孔——比较视野中的法律程序》,郑戈译,中国政法大学出版社2007年版,第76页。
[20]当然,意义的本身来自于体制的设定。
[21]以中国裁判文书网为例,目前文书的上传总量已超过3000万篇,虽然互联网可以使裁判者快速地检索到案件,但是“检索到”并不意味着对裁判者有意义。根据该网显示,文书总量为30278657篇,日均新增文书近6万篇。http://wenshu.court.gov.cn/,2017年6月26日。
[22]参见:http://sh.eastday.com/m/20170710/u1a13106244.html,2017年8月3日。