人工智能司法裁判的逻辑检视与学理反思

摘要：智能司法裁判作为人工智能司法新的研究方向，在司法领域引起了广泛关注。但就裁判结果预测科学性而言，这一方向存在的正当性争议框定了研究使用的可能空间。为此，从技术逻辑与法律逻辑的差异性入手，反思人工智能技术介入司法运行背后的逻辑是否正当。依赖算法技术生成裁判结果的逻辑进路引发的法律关系能否被数据描述、法律推理能否用相关性解释、裁判结果能否作出精准预测等问题的讨论，寻求司法裁判在规范性基础上的科学化路径，明确人工智能在司法运用中的分界线，提出明确智能裁判在庭审中的使用限度，融合算法强化因果关系论证，规范适用裁判系统等建议，促进学界客观、全面把握人工智能司法研究方向的实际价值和发展前景。

关键词：人工智能司法裁判;技术逻辑;法律逻辑;价值判断;因果关系

中图分类号：D9   文献标志码：A    文章编号：1004-3160（2022）03-0067-09

一、问题的提出

智能机器的思想最初由17世纪巴斯卡和莱布尼茨提出。1956年Dartmouth大学召开的会议上，人工智能作为一门学科正式提出。我国人工智能与法律问题的研究始于上世纪70年代末，2017年7月《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》明确将人工智能发展目标放在国家战略层面加以规划，力图打造国际竞争新优势，开拓人类发展新空间。[1]目前，在人工智能有力推动审判体系和审判能力现代化建设背景下，人工智能司法领域已得到初步应用。法学领域对“人工智能+司法”应用问题的讨论主要集中在两个方面，一是人工智能司法引发的法律风险，如算法黑箱、算法偏见等问题。二是人工智能司法的规范适用，即人工智能应用的法律规制问题。这两个问题的背后，都涉及到一个根本性的问题——技术逻辑与法律逻辑之间的紧张与协调，如何看待和处理这一问题暂未形成统一的认识。智能司法裁判将法律推理和法律论证全部交由计算机系统处理，前提必须明确司法实践中的论证结构能否直接应用于人工智能。因此，厘清技术逻辑与法律逻辑之间的差异及其根源，才能进一步讨论应用过程中可能引发的法律风险与法律规制问题。对逻辑论证问题反思之后，如何规范运用以及运用限度的问题也更加明晰。

二、价值论基础上的问题展开

技术赋能司法，提升司法效率的同时，可能因语言形式化、思维决策缺失价值评价等无法被公众监督和理解引发算法歧视和算法偏见等问题。[2]当前人工智能司法试图用数据计算取代论证说理，统一裁判取代正确裁判，结果预测取代规则实践，[3]将纠纷解决演化为算法问题，裁判过程中的常识性判断、法官经验等人文因素被忽视。[4]算法不公开透明，存在暗箱操作的隐患，司法判决不可预测的风险性，无疑与人工智能引进司法系统的初衷相背离。

（一）语言上：形式化算法语言缺乏实质性

司法实践中，语言是法律表达最简洁、最清晰的传输模式，自然语言存在不可避免的模糊性和一定的语境依赖。语义理解之上对要素提取的自然语言识别技术（NLP）[5]94-95从法律文书的法律语言中提取相应情节，将庭审时的人类语言直接转化为文本。智能裁判系统使用大数据和AI模型对案件标准化要件提取和标注，[6]运用不同于人类自然语言的算法语言，重新组合对法律的理解与判断。[7]裁判过程中，法律规则和法律条文使用法律术语输入系统，将口语化表达转换为法律语言，再将法律语言还原成自然语言，同时将收集到的文字类、语音类信息转化为相应的数据。例如，庭审语音自动识别系统，将自然语言技术化处理，转化为相应的数据和文字。[8]即便如此，系统运行过程中，自然语言语义多变、句式复杂，评价性概念、可争议性词汇等难以准确表达，处理个案时对语言和词汇的精确理解也存在困难，如“所有权”“公共安全”“其他严重后果”等这些抽像概念就无法标签库量化给系统。[9]另外，虽然庭审中的程序性语言可以通过机器形式化来完成，但法庭场景、当事人身份、情绪以及语言的非常规运用等实质性语言，由于机器缺乏灵活性，无法掌控也不能真正理解它所生产的形式化语言中的实质性内容。

（二）思维上：价值判断的缺失

法律依赖法官的理性思维，通过文本和语言的形式生成判决，使用说理和论辩的方式构建法律运行的逻辑框架，以此获得对法律的理解与认同。司法裁判以事实为依据，以法律为准绳，法官裁判不会因为独立的见解而脱离现行法的相关规定。人工智能司法系统犹如一个现行法的严格执行者，但也可能因此陷入概念法学和机械主义。一个案件能否获得合乎情理的司法裁判结果，并不局限于案件的事实和法律原则。同一个案件，不同法官也可能因为职业训练、知识背景的不同对法律的理解和适用会有所差异。[10]从这个意义上说，判决取决于一种认识，即一种论点的力量来源于它所推进的社会价值观，而一种论点能否成功说服其他论点，取决于该论点提出的价值观的相对强度。[11]虽然法律没有明文规定法律条文发生冲突时需要价值判断，但司法裁判本身就是带有价值立场的文书。在具体司法案例中，同一行为可能面临不同的价值评价，此时需要对不同的价值进行比较得出裁判结果。

司法裁判具有评价性和价值性，离开了价值判断的纠纷解决难以被合理地称之为司法裁判。裁判系统孤立、僵化的适用法条，简化裁判过程将其还原为单一的模型、数据或算法，将复杂的裁判过程简单程式化并不能理解法条背后的实质性价值判断。不论程序设计得如何精密，算法思维始终无法拥有独立的价值判断，评价性工作也无法通过大数据分析展开。因此，完全被动机械的司法是不存在的，司法三段论推理离开了价值判断，不可能直接产生判决。

（三）决策上：法官自由裁量受到限制

任何制度里，自由裁量都是存在的。制定一部法律，执行的时候，每次都会不一样，因为执行的人存在自由裁量权。自由裁量权时常受原则的限制，但原则并不像规则那样具体，可以将其量化。因此，如何运用自由裁量权，取决于法官内心的良心和道德。法律存在空白或漏洞的时候，法官凭借其审判经验和思维理性，行使自由裁量权作出自主判断。拉伦茨认为，当法律不以一定数量的方式来划定界限时，法律因欠缺精确的界限而留有中间地带，于此间作此种或彼种裁判均无不可。中间的界限充满着模糊性与不确定性，司法裁判不可避免地遇到许多不确定性因素，法官只须穷尽法律性考量提供的所有具体化手段，并借此取得正当性决定。自由裁量虽然偶尔武断、不受理性控制，但裁量的不确定性也不全是负面的，有时恰好能借此在合法性空间中注入新鲜内容以实现法律内容的更新，协调法律条文的僵硬性与滞后性。人工智能司法裁判以数据中的客观规律消除法官的自由裁量空间，但由于现实情境的复杂性、多变性，裁量结果的合法性、正当性无法得到保证。[12]

裁判行为具有规范性和经验性，是技术和经验的有机整体。智能司法系统运用算法研究逻辑推理，可以获得技术性，却无法拥有法官裁判的经验性。社会处于一直发展状态，没有任何一部法律是完美的，总会出现现有法律规范所不能涵盖的行为，需要法官对以往案件经验进行梳理，对新事物、新行为进行解释。无论是现代司法广泛的管辖范围需要法官经验的司法调解，还是未来社会不断发展所产生新的法律规范需要司法经验的指导，都离不开法官的裁判经验。

三、正当性基础上的逻辑检视

主流研究从反思性和批判性角度探讨了许多人工智能辅助司法裁判的应用问题。这些问题为人工智能司法理论、技术和应用的科学性与可行性提供法理解释，其背后的法理构筑了人工智能司法研究和应用的基础。目前，人工智能司法裁判的正当性和公正与否的结论尚未确定，本文先对智能司法裁判系统背后的逻辑进行深入检视，并就人工智能赋能司法实践引起冲突的原因进一步剖析和反思。

（一）一对紧张关系：技术逻辑与法律逻辑

法学领域是一个规范领域。规范不同于自然科学的公理、定理，前者是一种应然，后者是实然。自然科学描述事实真假问题，法律规范研究事实有效无效的问题。霍姆斯认为，法律的“生命”从来不在于逻辑，但并不排斥将逻辑的原则与方法作为法律生命的重要条件和手段。逻辑作为人类认识的工具，它服务于法律适用本身，是必要条件不是充要条件。因此，合理构建的逻辑并不违背法律的性质。需要理清的是，法律逻辑与技术逻辑之间的差异性，以及能否单纯依靠逻辑推理的形式提炼出模型模拟司法裁判？技术逻辑是判定真伪的逻辑命题，例如，“钢铁为何会导电？因为金属材料具有导电性质，而钢铁属于金属材料”。按照这样的科学逻辑推理，可以得出唯一的相同结论。然而，相较于法律逻辑，类似案件相同事实同一个法律规范体系也可以得出唯一且相同的结论吗？上述关于钢铁导电的技术逻辑推理，大前提和小前提都是事实判断，并不涉及任何价值判断，且大前提和小前提作出的事实判断还具有直接同一性。但在法律逻辑中，小前提是事实判断，大前提是法律规范体系中的法律规则、原则，原则本身就是基本价值的法律化，法官依据法律条文运用司法解释作出司法判决，不仅仅从事实判断的大小前提中推理出唯一结论，还需要在案件事实和法律规范之间往返流转，使其认定的案件事实与客观事实相符，作出的司法判决还要求与法律体系的整体法价值相吻合。技术逻辑推导法律适用呈现出一个闭环的表现形式，所有的裁判逻辑最终以裁判文书的形式呈现。智能司法裁判就是尝试建构这样一个完美的法律体系，借助这个体系，让每个案件事实都对应着一个唯一正确的答案，裁判者只需依据形式逻辑法则输入原则、规则和证据即可根据规范和事实推导出正确答案，但这样一个闭环推理逻辑却忽略了法律的实效，经济、社会、政治、道德甚至裁判者的主观偏好等现实因素的影响。司法裁判是一个复杂的判断、决策过程，不仅需要处理事实、规范与价值之间关系，还会涉及复杂的利益衡量和价值判断，受到外部政治和社会环境的制约。

（二）紧张关系之内在形态：形式逻辑与实质逻辑之争

无论是技术逻辑，还是法律逻辑，在法律论证、法律推理中展现的不同性质，均是通过其内在的形式逻辑和实质逻辑展现出来的。换句话说，技术逻辑和司法逻辑之间的紧张关系，是建立在形式逻辑与实质逻辑内在的逻辑概念基础之上的。因此，厘清两者之间的关系首先要对形式逻辑与实质逻辑这组概念进行区分，随后再分析其具体原因。

智能司法裁判和传统司法裁判虽然进行同类型的思维运算，但技术逻辑更趋向于实现逻辑的形式化。形式逻辑具有精确化论证和提供必要标准的作用，无法决定某个意志活动发不发生，只为判断这个意志活动结果的正确与否提供标准。与此相反，法律逻辑提供的“标准”是在决定性方向上借助三段论推理，将前提中暗含的结论挖掘出来。法律逻辑用目的论或价值论来限定，减少逻辑层面的或然性，构成法律适用的出发点，是实质逻辑与形式逻辑的结合。法官适用法律时，将确认的法律事实归属于特定的法律规范，援引相关法律条款，获得裁判结果，实质是从一个或几个已知的前提推导出未知法律结论的逻辑推理过程。法律推理适用的方法包含形式逻辑和实质逻辑，形式逻辑依据法律条款的形式结构进行推理。当出现法律漏洞时，实质逻辑在合法性与合理性之间辩证客观的进行权衡。形式逻辑侧重于法律现象的逻辑结构，强调精确性与客观性，排除法律科学的任意性。在法律推理和法律论证中，实质逻辑是形成于形式逻辑基础之上的。[13]为弥补具体规则的漏洞，解决法律与社会发展之间的矛盾，对实质逻辑提出了新的要求。当实质逻辑将法律本身之外的价值目标引入法律推理论证时，与形式逻辑发生了冲突。[14]因为以形式逻辑为基础的实质逻辑并不强调形式本身，而是强调法律本身的价值性和产生的符合期待价值的结果。它不再将法律局限于一个封闭的状态，而是考虑法律之外的其他价值因素作为评判标准，以限制形式逻辑的机械性所产生的司法非正义。

（三）紧张关系之原因分析

1.技术理性与司法理性的冲突

法律与理性密不可分，人工智能司法追求形式理性，一旦理性遭到破坏，司法的信任也会消失。司法理性既包含形式理性，又涉及实质理性。形式理性通过逻辑抽象法律规则的解释使之合理化，实质理性则强调道德、价值选择等。[15]法律推理和法律论证都离不开形式理性，裁判结论的作出也是数学演算的形式化处理。人工智能司法裁判是形式理性通过技术方式的显现，可以转化为数理化工具表达的技术理性。[5]146-153同时，人工智能司法发挥作用的也是理性思维部分，对证据材料的质证、对案件事实的认定、对法律法规的适用以及裁判结果的生成都离不开司法理性。一方面，司法规则数学公理化，数理逻辑的运行让技术理性更好的发挥作用。另一方面，数理形式工具的运用让经验带来的不理性因素尽可能降低，司法理性通过技术理性的形式被操作和检验，以此来获得认同和接受。

2.规范性与实践性的侧重点异同