普法:论法律人工智能的三重边界

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崔永存

法律行业数字化是不言而喻的迅速发展趋势，大数据时代的到来和计算机学习算法和计算能力的大幅改善促进了人工智能进入司法行业，诞生了为司法业务服务的法律人工智能系统。 近年来，各地法律人工智能的研究开发和应用取得了飞跃性的进步，出现了包括上海“206”系统、北京“和法官”系统等在内的人工智能法律系统。 在数字时代，司法的目标不仅限于实体正义和程序正义的价值平衡，而是考虑如何实现“数字正义”。 在以知识司法建设为口号的司法技术革命过程中，无论是法律人还是技术人员，都需要对人工智能技术和相关法律理论的边界有基础认知，在技术上的限制和法律理论基础之间寻找和掌握法律人工智能应用的业务范围。

一、法律人工智能的技术边界

法律人为了合理地认识这个命题首先要对法律行业人工智能的迅速发展现状和应用前景作出冷静的评价，尊重其多与杂和阶段性。 人工智能技术的迅速发展速度惊人，但理论上的可能性和技术上的可行性之间仍然存在很大差距。

以智能机器和人的自主意识的对应关系为基准，人工智能的迅速发展分为“弱人工智能”( artificial narrow intelligence，ani )、“强人工智能”( artificialgeneralinteral )三个阶段 从世界范围来看，智能机器的研究和应用基本处于“弱人工智能”阶段，其第一个功能是有效地解决新闻，在法律行业的应用首先是法律新闻检索系统( retrieval system )和法律专家系统( lee “强人工智能”是智能机器下一步的迅速发展方向，其出现意味着人类思维的模拟和再现，可以利用认识和推理等共同功能分解问题，评价价值，学习创作。 在“超人工智能”阶段，智能机器的智能高度超过了人类的水平，智能机器可以自我复制和提高智能。 但是，后面两个阶段的“奇点”的到来只是无法证实的科学推测，盲目的担心和过度的期待都是不严谨的技术认识。 立足于“弱人工智能”阶段，我们应该关注的是在技术限制的允许范围内，发掘智能技术在司法应用行业中的响应价值，避免技术认识错误导致司法业务走向错误。

“弱人工智能”的特征是“有多少人工作，有多少智能”，在法律领域应用人工智能时，必须正视技术本身的特征及其现在的界限。 因为计算机非常依赖特征，所以不能拥有人的非特征和非形式化智能(例如直观或经验知识)，只能按照设定的程序机械化进行，不能兼顾其他要素，逻辑强度太平坦。 没有形式化、无法表现的智能活动，不仅是阿尔法狗、深度学习、人工神经互联网的应用禁止区域，也是可预见的“弱人工智能”迅速发展的应用边界。 现在的人工智能技术仅限于司法行业，具有特殊的表现形式。 人工智能技术的三个核心要求是“数据集合、智能算法和运算能力”，硬件性能的提高在保证机械智能的运行速度方面没有问题，但在数据和算法方面机械智能还存在很多技术应用上的争论。

二、法律人工智能的理论边界

法律人工智能的开发和应用涉及许多复杂的问题，这不仅有工程原因，也有深层次的理论原因，即人工智能依赖的理论假设问题。 法律人工智能以形式理性主义为理论基础，将法律规则和法律逻辑推断为确定、可数据化、可表现的对象。 人工智能法系统的基本推理程序输入已知事实和检察官辩护人提出的证据，检索数据库中存在的关键词，使用算法规则，在所有新闻确定的情况下，使用形式逻辑方法导出结论。

司法的实质理性强调司法的能动性，要求司法官在遵循基本程序规范的基础上综合考虑案件相关的主客观因素，发挥其在价值选择、理论研究判断、经验总结乃至直觉评价中的主观作用，这些是多难多杂的案件 机器人的辅助是为了使司法决定成为稳定的理性决策，“人机协作模式”是为了预防机器审判使形式理性主义极端化。 在机器没有思考或缺乏实质性合理性的情况下，在司法行业的应用都是人与人之间交互的协同模式。 现在的人工智能还不能在目的地审查证据，发现证据的可疑点，而且输入的证据资料是形式化、数据化的“二手材料”，这与以前传达的书面化审理方法极为类似，对直接审理的大致背离 法律界人士官的主观能动性是司法理性不可或缺的副本。 但是，人工智能法系统的标准化、形式化程度越高，法官的自由裁量权就越小。 为了防止裁量权的滥用，需要采取一定的制约手段，但法官为了发挥主观能动性，不能强烈压迫综合考虑各种因素的自由空间，这些可以通过“自由心证”对“证据法定主义”的否定和超越来证实。

据此，基于形式理性的法律人工智能不能在简单的刑事案件推理事业和所有案件的事务性事业中“纵横开关”，另外，不能突破自己的业务范畴，侵害司法的实质性理性，特别是追求效率。

三、法律人工智能的业务边界

通过对上述法律人工智能的技术现状和理论问题的分析，发现当前法律人工智能适用的业务范围有两个部分，即所有案件的司法事务性事业和简单案件的法律推理事业。

1 .司法事务性事业

司法事业大致可以分为三个层次:第一层是大量的基础性、程序性事业，如文件送达、卷宗整理和传播、法律和实例检索、证据交换和展示等，这些事业曾经占有司法人员的第一精力。 第二层是依赖经验评价和逻辑思维需要解决的几个事项。 第三层是需要用正义论和法哲学分解的问题。 适应人工智能快速发展的第一阶段，现在法律人工智能应该处理的是第一层事务性工作，其核心任务是构建新闻化基础设施，实现数据流的联动和顺畅，用机器智能代替大量重复性、低附加值的繁杂工作

在中国，审判中心的制度改革是刑事司法改革整体的基点，对许多复杂而有争议的案件起到审判功能的核心作用，要求贯彻直接话语的大致方法确保审判的实质化。 这要求法官集中精力在法庭上审理一些重要的司法事项，不要忙于事务性工作。 法律人工智能的出现提供了提高司法效率，丰富审判副本的工具，辅助法官从事司法审判工作。 例如，智能表示证系统可以通过语音指令，以电子化的形式灵活调整和多维展示与等待证据相关的证据，同时辅助法官根据时间线整理和补充现有证据，从而比较有效地提高审判质量证书的效率和透明度

2 .简单事件的法律推理事业

我国认罪处罚以广泛的制度改革和审判为中心的改革被推进，目的是简单分流案件。 在这种情况下，对认罪处罚的案件，特别是适用简易程序和速审程序的案件，事实清楚，证据充分，而且法庭调查和法庭讨论的环节大幅度简化省略，法律适用的规则逻辑比较清楚 我国各地推行的“智力法院系统”，在系统模拟时必须慎重参与证据推理和法律解释行业。 通过对简易、速审案件或小额案件适当探索推理应用，以案件事实为直接法律推理的小前提，用三段论法演绎推理方法得出审判结论，可以集中精力减轻法官在简单案件上花费的脑力劳动，解决很多杂七杂八的案件。

概括地说，在“弱人工智能”阶段，量刑辅助系统和文件自动生成系统等与法律推理相关的法律人工智能系统是逻辑规则比较简单的智能系统，只能适用于哪个程序相对机械化或高度类型化的简单事件

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