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□王福华
随着技术的迅猛发展与普及，人工智能已突进司法领域，具备了进行司法判断的能力。“算法+数据”的决策支持功能，开始在诉讼结果预测、法律文书生成、裁判尺度统一方面发挥更大作用。人工智能的司法应用已呈现一幅全球图景：在国外，Premonition算法模型可以在分析法庭判决先例文档的基础上预测判决结果；TAX-I算法模型可根据过往案例的最终裁决结果预测案件结果；DoNotPay则具备了起草法律和其他商业信函的功能。在我国，DeepSeek通过自然语言处理、知识图谱和深度学习技术，支持案件要素抽取、矛盾检测、证据导图生成及文书生成等功能，已能辅助法官裁判决策，提升办案效率。
迄今为止，人工智能在国内外司法场域中的运用可被分为三种演进类型：
第一种是“协作型”司法人工智能。我国最高人民法院2022年制定的《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》明确了这一类司法人工智能。“意见”规划，今年将基本建成较为完备的司法人工智能技术应用体系，提供全方位的智能辅助支持，显著减轻法官的事务性工作负担，保障廉洁司法，提高司法管理水平，创新服务社会治理。“协作型”人工智能参与司法实践的路径，是将人工智能技术作为辅助工具嵌入办案系统，进行案件分析、证据评估、自动分析、数据筛查、自动推送，甚至可用于争点归纳整理、类案偏离提示、再审案件裁判偏离度预警、终本案件核查、不规范司法行为自动巡查、廉洁司法风险防控等方面，通过人工智能系统在司法领域中的互动与合作，共同完成任务或解决问题。
第二种是“取代型”司法人工智能，其特点是替代性和自动化，在简易程序或简单司法判断中减少甚至取代人类法官的参与，节约司法资源。“取代型”人工智能在全球范围已有若干成功实践，特别是在简易程序或小额程序、督促程序中运用人工智能技术，开启了“自动化裁判”时代。例如，爱沙尼亚开发“机器人法官”，用于处理诉讼标的金额低于7000欧元的小额索赔案件，巴西已使用算法识别重复诉讼及消费者群体诉讼中的原告资格，这些实例都展示出人工智能在简化司法程序方面的潜力，也显露出一些辅助性司法职业将被取代的趋势。
第三种是“颠覆型”司法人工智能。这类人工智能的特点是能够在常规司法案件中发挥司法判断的作用，借助于自然语言程序、深度学习、知识推理、区块链技术、图神经网络（GNN）等人工智能的应用，使人工智能成为双方当事人及法官之外的虚拟“第四方诉讼主体”，与人类法官一样甚至比人类法官更好地完成司法决策工作。与上述两种类型不同，“颠覆型”人工智能会在根本上改变法官工作方式，重塑司法角色。目前，这类司法人工智能在域外已被独立应用于医学图像鉴定、刑事被告再次犯罪风险评估等司法事项的判断。随着人工智能技术的进一步应用，甚至可以展望借助脑机接口（BMI）实现人类法官与人工智能的信息双向交互，提高人类法官的智力、记忆力以及管理和处理信息的能力，减少人类法官的疲劳感，提升司法质效。
然而，人工智能技术赋能司法应用带来的制度伦理问题亦不可回避。应否将其布置于司法场景，尚需接受进一步的伦理性考量。
首先必须审视的，是人工智能裁判的程序公正问题。人工智能司法是基于历史案例数据的算法模型，这就需要对输入的数据进行敏感性分析，选择最类似案例，保证案件信息的准确性。信息输入至裁判输出的司法过程也应透明、公开，以适应封闭及程序垂直化的裁判结构。同时，对人工智能裁判系统可能出现的法律解释及事实认定错误，人类法官应进行干预，允许当事人提出异议，修改人工智能错误，消除人类法官与人工智能的决策差异。再者，为保持司法制度和诉讼程序的完整性，当事人的上诉救济或再审救济请求不能利用人工智能判断，防止上诉制度和再审制度被人工智能技术僭越。
另一方面，人工智能司法的责任归属问题亦不容忽视。人工智能虽可复制人类法官司法的“外观”，但无法复刻人类智慧与人类的共情能力，因此人工智能的司法正义本质上仍是人类司法的正义。人工智能本身并不能对其判断结果和过程负责，必须受人类法官规制，保证算法裁判的准确、透明和公平。有鉴于此，有必要保留甚至强化人类法官的司法责任追究制度，保持法官的自主性，并承担多元的司法责任，诸如法律解释、案件管理、纠纷解决、法制教育等等，厘清人工智能裁判与人类法官责任的界限。
人工智能与司法的深度融合或许已势不可挡，但仍须确保人类法官的有效控制与司法自动化的平衡，调和技术与伦理之间的矛盾。如此，公平正义与司法效率的两全其美，才有可能实现。
（作者系上海交通大学凯原法学院教授、博导，中国法学会民事诉讼法学研究会副会长）
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