论司法裁判与人工智能耦合的除魅
王志成
摘要 AI与IA，是西方专业性的技术术语，仅依凭“人工智能”或“智能增强”这一简洁的翻译转换，很难理解其内涵，这也是现今对两者混用或辨识不清的原因，因而须在西方语境下分析其所应有含义。利用内在观点，立足法律职业内部，可以更专业地分析司法裁判与技术耦合的现实情形及影响。司法对于便利、体系思维、规范化、自身属性、数据的追求是耦合的原因与动力，但智能化也引发出关于案例遗忘与清理、法官职业压力过大、腐败的另一种形式、隐私数据转移以及技术本身的非难等的隐忧，因而有必要审慎思考司法裁判与AI耦合的限度。虽技术或为全面耦合提供支撑，但有限耦合仍应是稳妥的设计。
关键词： 内在观点 司法裁判 人工智能 耦合 隐私数据
自20世纪后半叶人工智能技术与法学结合理念提出以来，司法领域便享受技术革命带来的红利，从线上互动咨询、文书生成，到线下裁判文书智能送达，到AI智能法官面世，(1) 参见央广网： 《全球首个“AI虚拟法官”上线 分身技术落地司法领域》，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1637478528788020970&wfr=spider&for=pc，最后访问日期：2019年9月16日。 司法与智能的耦合达到前所未有的深度与广度。计算机技术与应用的发展，不断为司法智能化提供源动力。中西相较而言，虽然司法与智能技术耦合理念的提出时间两者相差不大(2) Bruce Buchanan与Thomas Headrick在20世纪70年代共同发表的《关于人工智能和法律推理若干问题的考察》论文中，首次系统地提出使用人工智能技术进行法律推理，被认为是人工智能与法学交叉首次交叉的标志。See Bruce G. Buchanan， Thomas E. Headrick， “Some Speculation about Artificial Intelligence and Legal Reasoning”23(1) Stanford Law Review ,Vol .62,No .40， 1970；转引自周尚君，伍茜：《人工智能司法决策的可能与限度》，《华东政法大学学报》2019年第1期。而我国，1981 年钱学森教授也曾提出智能与法学交叉的设想。参见张保生：《人工智能法律系统的法理学思考》，《法学评论》2001年第5期。，但起初技术实体上的发展，中国远不及西方。而自最高人民法院重视智能化政策以来，我国司法智能化进程已经远超西方，这可从各地的司法智能化技术应用中窥见一斑。中国知网数据平台上，以“人工智能”为主题筛选出法学领域中文论文，在其数据可记忆范围内，最早可追溯至1995年。(3) 虽其结果显示最早1994年便有相关论文，但与人工智能关联不大予以排除。 但在这之前仍有一些学者进行过相关的研究与探讨，(4) 例如钱学森1981年就曾提出智能与法学的理念。 集中发表于近三年，数量达1400多篇，占比约为85%。(5) 中国知网，访问截止时间2019年9月9日。 这些研究既包括集中于人工智能与部门法耦合的具体问题分析，如人工智能成果的权属问题、(6) 曹博：《人工智能生成物的智力财产属性辨析》，《比较法研究》2019年第4期。 机器人犯罪的规制路径、(7) 刘宪权：《人工智能时代刑法中行为的内涵新解》，《中国刑事法杂志》2019年第4期。 自动驾驶违法的认识与处理等，(8) 许中缘：《论智能汽车侵权责任立法——以工具性人格为中心》，《法学》2019年第4期；冯珏：《自动驾驶汽车致损的民事侵权责任》，《中国法学》2018年第6期。 也有对于两者耦合的抽象层面学术研究，如人工智能对于相关责任体系的冲击、(9) 孙道萃：《我国刑事司法智能化的知识解构与应对逻辑》，《当代法学》2019年第3期；杨立新：《民事责任在人工智能发展风险管控中的作用》，《法学杂志》2019年第2期；李彦涛：《人工智能技术对专利制度的挑战与应对》，《东方法学》2019年第1期。 机器人的法律主体资格等，(10) 叶明，朱静洁：《理性本位视野下智能机器人民事法律地位的认定》，《河北法学》2019年第6期。 还涉及对于智能与司法裁判耦合的技术层面的探讨，如司法智能化的应对逻辑、伦理规制以及法律控制等。(11) 马靖云：《智慧司法的难题及其破解》，《华东政法大学学报》2019年第4期；于海防：《人工智能法律规制的价值取向与逻辑前提——在替代人类与增强人类之间》，《法学》2019年第6期；李爱君：《人工智能法律行为论》，《政法论坛》2019年第3期。 这些学术上的讨论与分析，首先以作者对于司法裁判与职能耦合的或肯定或批驳或折中的态度为前见进行论证，但殊途同归，大多数研究的结果为无限耦合的不可能，AI法官不能取代身穿法袍、有着七情六欲的真法官。
健美操动作多样且动作与动作之间可以灵活的组合，使之具有很高的观赏性，给予人健美操的特有的美感。而且健美操动作中不仅包含基本的动作，也包含高难度动作，这就需要提供安全且完善的场地设备，以保证教师与学生的安全，避免不必要的危险和伤害发生。因此河南省高校健美操课程场地设施的缺乏也是影响河南省高校健美操课程持续发展的重要因素。
从其论证上看，大多采用一种“外在观点”的视角，极少有学者从“内在观点”的视角，立足于司法之中观察司法裁判实践的智能化现象。内在观点与外在观点的视角区分是由哈特首先提出来的。其是以对于所观察和所研究之物的接受或参与度为区分标准。内在观点是一种立身于群体内部，由于理性和对于群体信念的高度认同，接受并且以规则指引行为的主观态度。外在观点则较为冷漠，以观察员的视角去分析研究对象，但无论是内心还是行为指引上都拒绝规则。(12) 参见H. L. A. 哈特：《法律的概念》，许家馨、李冠宜译，法律出版社，2011年，第82页。 很多学者在研究司法职能耦合时不自觉地使用了外在观点的视角，虽然表面上似乎客观中立，但其实早已蕴含一种偏见，他们可能出于对于技术的不熟悉，加之对AI或IA内含缺乏清晰的认识，故而论述时似乎是站在法学之外谈论技术的应用与影响，并简单地得出结论，认为AI无法独立裁判，在论证过程中忽视了司法裁判的现实与细节。不可否认的是，外部观察的结论——司法裁判与科技智能的耦合已经十分深入，智能的算法推演更体现了司法的属性，但内在观点的结合视角，更符合当今的司法趋势，体现专业性，也更能反映司法裁判的真切现实，只有参与进来才能明白和知晓裁判内部的智能现实。因此，借用哈特的内在观点和外在观点，与时俱进，以一种新的视角省视司法裁判与智能的耦合，可以反映现实，发现问题，推动司法高质量运行。
一、AI还是IA？
将司法裁判过程中所运用的高新计算机技术统称为AI，是一种认识上的混淆，这不仅影响了对现实中司法裁判智能化的认识，也影响了对于困惑所有法学学者的终极问题——智能法官能否独立裁判取代血肉法官——的回答。即便是出于对科技的尊重，也有必要对此予以澄清。
首先，提升种子的发芽率。过强光照对种子的萌发并不是百利而无一害的，适当的遮光促进种子发芽进程。针对部分品种的植物而言，种子发芽需要黑暗环境，故此降低光照对花卉生长也是一个有利条件。
随着法学领域对于人工智能法律研究的深入，一些学者关注到AI与IA，对两者进行区分与界定。(13) 如彭中礼、马长山等学者。参见彭中礼：《人工智能法律主体地位新论》，《甘肃社会科学》2019年第4期；马长山：《人工智能的社会风险及其法律规制》，《法律科学(西北政法大学学报)》2018年第6期。 正如赫克所说，法学思维也是在概念中驿动的。(14) 转引自吴从周：《从概念法学到利益法学》，博士论文，台湾大学法律研究所，2003年，第188页。 无论是AI还是IA，都是西方舶来品，“没有脱离语境的所谓‘精确的词’”，(15) 苏力：《解释的难题：对几种法律文本解释方法的追问》，《中国社会科学》1997年第4期。 所以有必要从西方语境中认识这两种专业术语。
(一)AI
AI，是Artificial Intelligence的简称。根据英文注解， “Artificial”为形容词，通常指“在自然模型上人为设计的”，由此引申的含义为“虚假的(缺乏自然或自发的品质)”；(16) 《韦氏高阶英语辞典》，https：//www.merriam-webster.com/dictionary/artificial。最后访问日期：2019年9月18日。 “Intelligence”为名词，有5种含义，第一种常用含义为“学习、理解、处理新的或困难的情况的能力，运用知识操纵环境或根据客观标准进行抽象思考的能力”；第二种常用语义为“信息情报”。(17) 《韦氏高阶英语辞典》，https：//www.merriam-webster.com/dictionary/intelligence。最后访问日期：2019年9月18日。 要之，“Intelligence”的核心语意为“能力”(ability)。两个单词连在一起，可以理解为“人类根据一种自然模型创造的能力，或能学习、理解、处理新的困难的能力，或运用知识操纵环境，或根据客观标准进行抽象思考的能力”。因其所具有的多个要素组合的多重可能性，存在多种解释方案，但一来这是最贴近现实使用的一种释义；二来这是可检验的。韦氏大词典对于“Artificial Intelligence”的释义为：(1)计算机科学的一个分支，专门研究计算机中智能行为的模拟；(2)机器模拟人类智能行为的能力。(18) 《韦氏高阶英语辞典》，https：//www.merriam-webster.com/dictionary/artificial%20intelligence。最后访问日期：2019年9月18日。 故上述的西方语境下的分析得出的翻译较为合理、可信。目前，中文语境中，因惯习将这一词组译为“人工智能”。此种翻译虽无可厚非，没有错误，也简洁明了，却缺乏西方语境中的“原汁原味”。从上述提供的翻译与惯习翻译的修辞中，可以对比出，前者的内涵更为丰富，具有四种要素：(1)Artificial Intelligence的核心要义为一种能力；(2)这种能力是人类创造的；(3)这种创造来源于自然模型；(4)这种能力包含学习、理解、处理新的困难的能力，包括运用知识操纵环境和根据客观标准进行抽象思维的能力。而人工智能该种简洁的含义则仅体现了某几种要素，无法完全涵盖Artificial Intelligence的所有内涵。
学界公认，AI理念来自1956年的一次夏季各行业人才汇聚的研讨会。(19) 周尚君，伍茜：《人工智能司法决策的可能与限度》，《华东政法大学学报》2019年第1期。 令人遗憾的是，在这次研讨会上，虽提出了AI发展计划，但并未具体提出AI的确切含义。发起人之一的麦卡锡尽管进行了数十年的研究，也依然未能明确、公开地发表自己提出的这一概念的核心含义。他早期对于AI研究方向的界定为：“远离人类行为的研究，将计算机作为解决某种难题的工具。”(20) 马尔科夫：《人工智能简史》，郭雪译，浙江人民出版社，2017年，第16页。 麦卡锡之所以未能准确而具体地界定AI，并非由于其认知或学识上的缺陷。麦卡锡提出AI之时，其一，计算机编程还未诞生，对AI的研究正如那次夏季研讨会的主题一样，是一种对于未来研究的规划与畅想，没有人可以预知其未来模样；其二，麦卡锡提出这一名词组合，从英文释义中可见，这一未来项目的命名多少已经具有浪漫主义的色彩。对麦卡锡而言，这是一种与人类行为分离的机器自主学习的能力、一种应对未知的能力。这种技术是以人为自然模型的，可人类本身在20世纪还无法认识和解决许多问题，何况是依照人类而做出的机器，所以从这两个角度讲AI具体内涵的付之阙如也并不能算是遗憾。
(二)IA
麦卡锡一再强调，Artificial Intelligence并非对人类行为的再次研究。他于2011年逝世，而彼时在人工智能史上，算是历经“人工智能之春”的阶段，(21) 《人机交互与人工智能》一书中将人工智能的发展阶段划分为孕育阶段(1956年以前)、形成时期(1956—1970年)、暗淡时期(1966—1974年)、集成发展时期(1986年至今)。参见蒋文文、陈丽红等主编：《人机交互与人工智能》，中国纺织出版社，2019年，第30-38页。 仍然未能实现脱离人的行为。现实中充斥的AI“代替人脑”的报道，多少有些不负责任，因为从麦卡锡选中的这一表述的外文语境当中以及从其方向设定来看，更多的是模仿而非替代，技术与人类所具有的功能不具有可比性。也正是在西方语境下的使用，该词的晦涩，生发出关于该词两种技术上的争论，即在人类的辅助下达到上述两种能力的现实化与麦卡锡强调的远离人类行为实现独立运作的现实化。这是麦卡锡一开始所未想到的。学者将前者称之为IA、将后者称之为AI。
对于IA的讨论远远少于AI，这一方面是因为法学学者对于计算机领域技术的陌生，另一方面则是由于IA本身的度关注也一直不温不火。还有最大的原因在于对于IA技术的低估，认为IA所引起的法律问题比较低级，不值得关注与研究，而这个原因又根源于对IA与AI的错误简单认定与区分。
IA，即Intelligent Assistant。 韦氏大词典对“Intelligent”有三种释义，词性界定为形容词。这三种释义分别为：(1)具有或显示出高度或令人满意的智力或精神能力的；(2)拥有智能的；(3)由计算机引导和控制的。(22) 《韦氏高阶英语辞典》，https://www.merriam-webster.com/dictionary/intelligent。最后访问日期：2019年9月18日。 而(1)与(2)同质，可以归为一类，故“Intelligent”仅为两种含义。“Assistant”为名词，有两层释义：(1)提供帮助的人；(2)提供帮助的设备、装置或产品。(23) 《韦氏高阶英语辞典》，https://www.merriam-webster.com/dictionary/assistant。最后访问日期：2019年9月18日。 相较于“Artificial”、“Intelligence”，“Intelligent”、“Assistant”的释义较为单一，组合后的解释方案也较少，可被理解为：(1)智能化的助手；(2)具有或显示出高度和令人满意的智力和精神能力的助手。无论是第一种释义还是第二种释义，都将这种技术定位为“助手”，这也是这个词的核心释义要素。国内通行的对于IA的翻译是“智能增强”，比英文释义更加模糊。就像赫克的“概念核”、“概念晕”以及哈特的“开放语言结构理论”一样，(24) 卡尔·恩吉施：《法律思维导论》，郑永流译，法律出版社，2013年，第133-134页；刘星：《法律是什么——二十世纪英美法理学批判阅读》，法律出版社，2009年，第86—135页。 语词所能涵盖的范围是一个射程，在射程的中心领域，语义是清晰而明确的。但在语义的边缘或非核心区域，词义变得模糊而不具体。IA的语义告诉我们其功用在于辅助或协助，暗示了必须在人类主导和监管之下才能运行，如鼠标是无争议的IA设备，必须在人手点击之后，它才能运行自身的算法和程序，实现自身功用的发挥。所以，从这一层面上讲，IA永远不可能代替人类，只能是人类的伙伴。但随着科技的发展、研究的深入，IA这一语词的含义并非单纯地如人所设想的那样确定、无争议。就像上述组合的语义解释方案一样，“智能化或具有、显示出高度或令人满意的智力或精神能力的助手”，而智能化的程度也有深有浅，使人们无法确定无疑地宣称其是否为IA设备，这也是许多学者将现实中的IA用误认为AI的原因。
如果只是利用隐私数据向我们推送可能购买的产品或可能需要的服务，所带来的问题并不怎么严重，因为我们也可以享受到一些便利。令人担心的是，这些隐私数据会被别有用心的个人、商业公司利用，通过向公众、社会或者特定方，或歪曲使用、假冒、仿造，进而损害我们的声誉与信誉。由于算法或程序还掌握在商业公司手中，被害人反而难以获得关于自己的正确数据，很难进行勘误和校正。而且信誉等具有很强的不可修复性，被破坏后将严重影响我们的生活。
因而，司法裁判过程中所应用的语音识别、立案辅助、文书生成、量刑辅助等技术，更多的应隶属于IA家族，因为这些设备从运行方式和操作模式上来看，并未具有上述AI理念中的“学习、理解、处理新的困难的能力”，而是“辅助”或“重复”。这种裁判能力如果不包含学习能力，只是简单地基于已经录入的案例、法律法规数据库计算，输出的结果是对以往裁判结果的复制，则并不具有革新意义。
二、司法裁判缘何需要与人工智能耦合
厘清现今司法领域中所应用技术的属性，首先是对于科技本身的尊重，其次也可以具体地、深入地观察技术本身，思考技术在司法领域所能带来的红利，这也是内在观点的要求。无论是AI还是IA在司法裁判过程中的运用，都反映了人们在司法领域内的某些追求，这也是促使司法裁判与人工智能不断耦合的动力与原因。
(一)便利的需求
司法过程中利用AI和IA在一定程度上便利了当事人和法院。一方面，当事人可以利用法院、政府、律师事务所或商业公司提供的在线司法裁判服务平台，生成诉状。庭审过程中，书记员也可以解放自己的双手，利用语音转文字技术实现庭审时不需要匆忙打字。另一方面，法官也可以通过在线数据库以及裁判系统实现裁判结果的科学复制。故而许多学者在论及司法裁判智能化时总会大谈特谈这种智能化所带来的便利。但这是一种典型的外在观点下的观察结果。从内在观点来看，司法的智慧化所带来的便利并非司法改革历史上多了不起的创举，原因在于比较的基点发生了错误。
例如，当事人在诉讼之前并非不会事先咨询。律师事务所对于来访想要进行诉讼前咨询的人都会予以解答，一般不会收费。当事人通常都会跑上几家律师事务所比较，三四家律师事务所走下来，基本可以得到大概的答案。除了律师事务所，还有“12345”的政府服务平台、“12306”消费者服务热线中提供的人工法律咨询等服务，服务态度比机器人丝毫不逊。随着社会教育水平的提高，普法程度的提升，人民逐渐懂法，遇到法律问题拿出手机搜索相关法条，也可以自己得出答案。有些律师事务所接待人员表示，当事人比自己还懂法。
内在观点的视角并非在否认智能科技所带来的便利，而是认为这虽然是一种便利，但在我国司法语境下这只是一种并不具有多少实质意义的便利。过分的夸耀与现实情况和大量的经费投入形成对比，智能化带来的效益究竟有多大，值得深思。
再如，在诉状生成方面，虽然现今机器人可以在线直接生成文书，但在没有应用机器人的法院也早已实现当事人撰写诉状释明，甚至有的法院对于那些无法书写的当事人，会指派值班律师AI写作。而且像诉状这类格式文书，当事人也大多可以在网上检索模板自行填写。况且当事人自己填写的过程，也是一个学习法律、普法宣传的过程，有益无害。
基于前人的经验及对Einthoven三角定律的深入解读[2-4]，我们尝试寻找一种不用记忆大量错接后心电图形特点规律，仅画图就能快速准确地判断出心电图的各类导联错接的方法，还原“犯罪现场”。
音乐教学需用到很多教学器材，往往因为学校对其课程的不重视，导致投入资源较少，产生音乐教学器材不完善的现象。这种现象限制着教师的教学水平及学生的体验水平。针对这一问题，学校应全面认识素质教育的重要性，对待音乐教学环节适量加大资源投入，确保学生的教学体验，帮助学生进行全面的素质教育建设。
(二)体系思维的增强
“解决个案的时候，法律适用并非简单地寻找答案，而是如何从法秩序出发对该个案作出评价。”(27) 魏德士：《法理学》，丁晓春、吴越译，法律出版社，2005年，第70页。 在找法时，现实矛盾的复杂化增加了体系思维的难度。体系思维具有很强的必要性，将整个民事、商事、刑法等法律规范视为一个体系，或将所有规范视为一个体系，在裁判过程中可予以旁征博引，才能实现裁判的科学性和正确性。除此之外，对于事实的认定也需要体系思维。证据不应只是一个，而应是一条证据链。但问题在于，这种体系性思维类似于网状思维，对法官的司法素养提出了很高的要求，因为法官不仅必须熟记所有层级的法律规范，同时又应当具有超强的灵活适用能力。假如是判例法系的法官，其必须检阅所有的相关判例，穷极所有先例，才可以实现司法公正，故对于判例法系法官来说压力更大、要求更高。这也是智能司法首先在西方兴起的原因，他们具有迫切的现实需求，实现类案检索的电子化、便利化。
调查显示，学生最喜欢打交道的人排序依次为品德高尚的人、兴趣广泛知识渊博的人、诚实坦率的人、虚心尊重别人的人、风趣幽默的人、聪明有才华的人、自信心强有毅力的人和乐于助人的人，其平均选择系数均超过了1。
设计意图：取校园中学生熟悉的场景为背景，把问题情境与学生的生活紧密联系起来，增加了学生的直接经验。“根的向地性和茎的背地性”用的是真实材料，更直观，使学生印象更深刻。这不仅调动了学生学习积极性，让学生体验到生活中的生物学是无处不在的，也培养了学生运用所学知，解释和说明生活中实际问题的能力。
(三)裁判的规范化
裁判的规范化具体表现在两个方面： (1)实质层面上的充分说理论证，达到说服的效果； (2)形式层面上的裁判文书的写作规范。这两个方面的改善与增强都在呼唤司法与技术的充分耦合。我国的裁判文书写作的风格与方式，具有很强的大陆法系特色。相对来说，其较为短小精悍，实现了“字字珠玑”。关于法院论证说理的“本院认为”部分有些简化，甚或是省略，因而备受指摘。
最高人民法院多次发文指出法院应当加强对于裁判结果的说理论证，(28) 如最高人民法院颁发的《关于加强和规范裁判文书释法说理的指导意见》 《最高人民法院关于裁判文书引用法律、法规等规范性法律文件的规定》等。 但一直以来，裁判文书中的说理论证部分依然相对“黯然无色”。这并非各级人民法院的法官对最高人民法院要求的漠视与阳奉阴违，而是他们工作上有困难。一方面，工作量繁杂；另一方面，撰写裁判文书的两大阐释要素为：(1)事实；(2)法律。法律一般较为简洁明了，而事实部分则较为复杂，既需摘录当事各方主张与辩驳，又应对双方提出的证据进行查验与说明，故而法官在写作判决书时会倾向性地更多着墨于事实认定部分，这其实也无可厚非。
为让蔬果在自然环境下得到充分生长，肖健时刻观察着各类蔬果的物候期。有些在雨季来临前种，有些种在凹地，有些种在垄上。何时施肥、如何浇灌、是否该进行松土……肖健常为蔬果“把脉”。
智能司法技术可以解决上述难题，解放法官，使其有时间与精力更细密地论证裁判理由。前期的为当事人提供在线诉状生成技术，方便的并非仅仅是当事人，也给法官带来了工作上的减负，因为实践中存在一些当事人书写的诉状诉讼请求错误，这就给庭审带来巨大困难。而且在立案智能化情形下，也会帮助过滤一些非法律统辖范围内的事项，进而节省司法资源。此外，诸如类案检索技术、裁判偏离预警机制，也使得法官需要更多地阐述裁判理由。其原因在于，推送案例的判决结果相符合时，可以借鉴之前的裁判说理，增强论证；在与推送的案例结果不符时，预警机制就会予以提示，而法官在裁判负责制下更会感到有压力去阐释清楚自己的裁判理由。
在裁判规范化的形式层面上，特别是裁判文书写作方面AI能发挥的作用更大。在现实中仍然存在一些法官撰写裁判文书不规范，致使通过裁判文书了解案情存在障碍。而裁判文书在线生成技术可以很简单地描摹出裁判文书的格式，大致列出裁判文书所具有的关键方面，供法官填充。这无疑会统一裁判文书写作格式，使司法裁判更加规范。
(四)司法属性的彰显
塞尔认为一台计算机只不过是一个使用了很多语法规则、速度很快的符号转换机。(29) 马尔科夫：《人工智能简史》，郭雪译，浙江人民出版社，2017年，第179页。 智能裁判的运行原理在于对所输入的案件事实进行抽象，抓取关键词，比较数据库，搜索相关案例；在有相关案例时提取结论及理由，将其应用于所输入的案件；无判例时，则是对于法律法规的检索，进行对应，得出判决。
前者是一种类比跳跃式的思维；而后者则像是演绎思维，一为判例法系的裁判思维，一为大陆法系的裁判思维。随着这种智能裁判的扩大使用，法官可以轻松掌握两大法系裁判思维，使裁判结果不仅可以兼顾到神圣而庄严的法律法规，也可以适当地参照判例，实现司法的传承与发展，达到司法公正。由于机器所设定的算法运行模式，智能裁判只能在这两种传统而典型的思维模式下运行。从这一层面上讲，机器永远不会背离司法思维，而且这种智能裁判软件或机器人的存在也是对法官的提醒。在这一意义上，机器似乎比人更能也更适合传承经验，因为人总是不安分的，正如电影《机械公敌》里的台词一样，“规则就是让人类来违反的”。所以，在智能裁判设备的思索与辅助下，裁判的类比或演绎的司法思维得到凸显。
有学者谈到AI时，认为司法裁判的智能化会消解司法的固有属性。(30) 参见王禄生：《司法大数据与人工智能技术应用的风险及伦理规制》，《法商研究》2019年第2期。 然而，笔者认为，智能与司法耦合的结果却是司法属性的增强，更加彰显司法的本质。就其本质而言，司法是一种判断权，判断要想实现公正就必须保持中立，保持对当事人的一视同仁。在这些方面，智能设备恐怕做得比人类法官要好。虚拟法官在听取双方陈词、辩护之后，根据自身所具有的法律检索、类案识别，居中判断，得出裁判答案，这似乎并未消减司法的固有属性，只是将判断权由人类交给了智能机器，因而削弱的只是人的判断权，却未减损司法本身的判断权。
(五)倒逼交出数据
在我国，法官在裁判案件时，应当依据法律、法规、司法解释，参照规章，这是原则性的规定，但有原则就会有例外。除了这些文件以外，在司法裁判实践中仍然存在一些司法指导性文件、司法解释性文件以及未能公开的文件。这些文件虽然不具有正式法律渊源地位，但其在实际裁判中发挥着作用。如果智能司法设备只是搭载、记录明面上的法律、法规、司法解释，其裁判结果则会出错，或出现法官们认为的偏差。因此，就不得不再次进行人工校正，这还不如一开始就由法官来进行司法裁判那样省事。如果法官想要机器吐出的判决准确，就不得不交出这些文件，让机器设备记住，文件则会被公开。
除了这些可以作为裁判依据、裁判说理依据的大量非公开的文件可以通过司法智能化倒逼交出以外，大量的判例也可以利用“喂养”智能机器设备的机会使法院交出。我国实行的是大陆法系的裁判方式，采取不同于判例法系的方式，判例不具有正式法源地位。然而，这仅仅是说明在大陆法系国家中，判例并不具有与法律同等的重要地位，却并非说判例不重要。随着两大法系不断融合，这一典型的分界在慢慢弱化。正如日本比较法学者大木雅夫指出，“大陆法系虽然官方并没有先例遵循的要求，但现实却是，无论是在法国还是在德国，上级法院所宣判的司法判例，都得到了下级法院的遵从，不然在存在当事人上诉制度的大陆国家，下级法院所作出的与上级法院判例结果不符的判决，必然会被上级法院所否定。”(31) 大木雅夫：《比较法》，法律出版社，1999年，第126页。 而在我国最典型的对大陆法系严守成文法的突破，就是案例指导制度。然而，这并非唯一的表现，因为“当正式渊源完全不能为案件的解决提供审判规则时，依赖非正式渊源也就理所当然地成为一种强制性的途径”(32) 博登海默：《法理学——法律哲学和法律方法》，邓正来译，中国政法大学出版社，2004年，第415页。 。最初最高人民法院的公报案例也是依循先例的一种表现。此外，审判更是一种技术上的活动，只要能够合理地解决争议，实现司法正义，在法律规定不明确时，参考上级或同级或本院以往所做出的判例也未尝不可。所以，一直以来，我国的法院对于以往的判例并非一概反对与拒绝。而现今对外公布的判例虽然数量很大，我国裁判文书网上的判例为7000多万篇，但占总判例的比例依旧很低，大量判例仍旧未予公开，这就会影响司法智能技术的准确性。(33) 裁判文书上网数量统计截至2019年9月11日。 因而，推行智能技术，提升其准确性，可以倒逼法院和政府交出未公开的文件、判例。
3.5.2饲料配方小鸡阶段：玉米58%、豆粕30%、鱼粉5%、酵母3%、油脂1%、骨粉1.5%、食盐0.5%、预混合饲料1%。中鸡阶段：玉米62%、豆粕27%、鱼粉3%、酵母3%、油脂2%、骨粉1.5%、食盐0.5%、预混合饲料1%。大鸡阶段：玉米65%、豆粕23%、鱼粉2%、酵母4%、油脂3%、骨粉1.5%、食盐0.5%、预混合饲料1%。
三、司法裁判与人工智能耦合的现实隐忧
AI之父图灵说过，“即使我们可以使机器屈服于人类，比如，可以在关键时刻关掉电源。然而作为一个物种，我们也应当感到极大的敬畏。”(34) 腾讯研究院等：《人工智能》，中国人民大学出版社，2017年，第1页。 司法对于便捷、公正、高效的追求，推动了司法智能化的建设步伐，但也将带来或正在带来种种问题，看似高效、便捷的表面下却意味着巨大的财富浪费，解放法官的同时也给法官带来职业压力以及技术上的难题等，也可能因此破坏司法的权威性。
按国家法律规定是让集体内部的人先流转，集体所在的人不流转的情况下才让外人流转。比如乙村的地先由乙村人流转，村里人不流转才接着让其他人流转。对我来说我出生在甲村，后来我家在乙村也有宅基地。这样我虽然不是农村户口，不在农村居住，但是我家在村里有地的话起码也能算上是这村的后人。……要是在其他乡镇，有农民提出来说“他就不是这村的人，凭什么包村里的地？我还想包地呢！”这时候土地流转可能就进行不下去了。现在最起码我有这村里的地，算这个集体的人。(宋某访谈资料)
智能科技技术可以解决这类现实难题。软件或机器人的思维或算法运行程序本身就是一种体系性的穷尽式的检索与回应模式，它们根据自己所有被录入的数据资料，进行相应的主题或关键字检索，从而找出相应的法律规范和相应案例，提醒法官予以适用。这是一种体系思维放大的技术，特别是在当下我国司法语境，除了数量不多的基本法律外，还有大量的司法解释、政府规章以及一些规范性文件，而且政府规章和规范性文件往往因地而异，致使司法裁判困难增加。此外，随着案例指导在我国的发展，法官在裁判时也要考虑以往的案例，所以呼唤科技与司法裁判耦合的声音很强。
(一)案例遗忘的丧失
① 分铸法的起源争议很大,郭宝均先生认为是春秋中期新出现的一种铸法,参见：郭宝均：《商周铜器群综合研究》，文物出版社,1981年版。也有学者认为在殷墟前期器物附件的铸接以及榫卯发展,为分铸法的推广奠定的基础,参见：华觉明,冯富根,王振江：《妇好墓青铜器群铸造技术的研究》，中国科学出版社,1981年版。
案例遗忘的机会，实际上起到的是一种案例清理的作用。虽然我国并未真正确立先例遵循制度，但最高人民法院推行的案例指导制度一定程度上就是对于先例的遵从。各级法院也公开了为数不少的判例，但不像英美等传统判例国家，判例制度已经非常完美，不仅有案例发布、产生机制，更有一些案例退出机制，及时清理掉无用案例。我国刚刚倡导的参照案例制度也只是处于起步阶段，不仅制度本身存在种种问题，而且无论是从全国整体的案例公开，还是最高人民法院精心遴选的指导案例，都缺乏退出与清理机制。在上传至网络上之后，案例便会被网站记住，而且受限于传统载体，失去了一种对于先前判例以及相应规范的遗忘。这种遗忘的功能不应被忽视，因为从全局上来看，其具有一种清理的功能。
近年来，实证研究的学术潮流，使得那些“沉在数据库海底”的案例发挥了一些功用。但一方面，由于案例引用的格式不统一；另一方面，由于技术的限制，无法知晓以及追踪哪些案例被关注、引用的次数，也就无法发现中国裁判文书网以及各地法院网站上的司法案例库中存在多少“僵尸判例”或毫无意义的案例。但值得追问的是，案例有意义的标准为何？这一问题目前没有固定的答案与标准。何海波认为判例清理的两个标准为：(1)过时；(2)判例本身存在效力缺陷。这种缺陷既可能为内容上的，也可能为效力上与现今法律法规之间存在冲突。(38) 孙海波：《指导性案例退出机制初探》，《中国法律评论》2019年第4期。 或许该案例对于实际生活中所发生的其他案例的指导意义也是一个标准。这种指导意义既可能因为时事异迁，也可能因为法律法规变化，案例不再具有指导作用与意义。当事人是司法活动中的主体之一，是司法案例市场中的挑选与评价主体，被当事人遗忘或废弃的案例，除个别情形，大抵就是应该清理掉的案例。在智能化时代，缺乏计算机电子案例库清理程序的情形下，一些已经无甚意义的案例仍被记住，是对司法资源的浪费。
我国学者罗维鹏撰文指出，AI智能裁判与现今的人类法官裁断的本质区别即在于，AI法官是根据系统中预设的算法程序，对所吞噬的数据进行抽象演绎而得出的结果。(35) 参见罗维鹏：《人工智能裁判的问题归纳与前瞻》，《国家检察官学院学报》2018年第5期。 为了实现结果的正确，在机器设备中必须存有足够多的数据或判例。但问题在于，足够多的具体数量是多少？模糊概念在此处成为现实障碍，而司法是“输不起的活动”，每一个个案或许对法院来说只是当天的一个业务量，而对当事人来说，却可能关系到生命、前途、财产等。如上所述，我国裁判文书网上刊载的判例已经达7000多万件，每日新增1000余件判例。从裁判文书网启用以来，仅五六年时间，就使得其成为全球最大的判例汇集网站，但问题也接踵而至。根据2019年最高人民法院工作报告，2018年全国各级法院共受理案件2800多万件，审理完结的就有2500多万件。(36) 中国法院网：“2019年最高法工作报告”，https：//www.chinacourt.org/index.php/article/detail/2019/03/id/3754119.shtml%E3%80%82。最后访问日期：2019年9月15日。 最高人民法院对于案例上网的规定是除几种例外情形外，裁判文书应当上网。(37) 《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》中第四条：“人民法院的生效裁判文书应当在互联网公布，但有下列情形之一的除外：(一)涉及国家秘密、个人隐私的；(二)涉及未成年人违法犯罪的；(三)以调解方式结案的；(四)其他不宜在互联网公布的。” 从数据中就可发现，我国裁判文书网上公开的裁判文书数量明显不足。但就是在现今公开的裁判文书数量明显不足的情形下，网站已经吞吐如此庞大数量的案例，这些电子化、数字化的判例非但不会消失，而且数量永远在增加。这就使得案例丧失了被遗忘的机会，在缺乏公开的裁判文书清理机制下，其将永远地储存在法院案例数据库里。
此外，在现今文书上网率偏低的情况下，已有判例占用了大量存储空间，而这又极大地影响了用户使用的满意度，也增加了司法成本。最高人民法院也表示，将加大投入，改善网站的流畅性，但一直效果不显著。(39) 参见最高人民法院《关于“中国裁判文书网”网站建设建议的答复》，http：//courtapp.chinacourt.org/hudong-xiangqing-144582.html。最后访问日期：2019年9月17日。 其原因在于该网站的吞吐量实在太大，访问量也是趋高不下。如此庞大的案例库需要海量的存储空间，运行过程中也需要大量的带宽，可以说每运行一次都是最高人民法院财政的巨大投入。而一些应被遗忘的案例却占据着司法资源。
(二)法官压力的放大
判例上网公开，使得判例丧失了被遗忘的机会，被记住的不仅是判例内容、裁判结论，还有做出裁判的法官的姓名。以往没有在线数据库时，判例的知晓范围有限，被讨论的机会较小，哪怕发生了错误，也不为大众所知。即使存在相应的责任追究制度，处分往往也不会太过严重，因而法官裁判压力并不太大。
智能设备、技术和司法裁判的耦合解决了技术上的难题，司法充分沐浴在了阳光中，有些法官不禁“汗流浃背”。因为裁判结果以及庭审的公开，法院的每一个裁决都必须经受得起历史与人民的检验。首先是裁判对错的问题，其次是裁判文书写作的格式、基本能力问题，还有裁判文书修辞所反映出的业务素养的问题等，都会随着每一次点击、每一次下载、每一次阅读暴露出来。可以说，AI技术给司法责任终身追究提供了技术支撑，也给员额制内的法官带来了巨大的职业压力。
此外，像在庭审直播和在线庭审技术曝光下，法官稍有不慎，说错话或行为稍有不当，便可能成为报纸新闻的头条，因而需要小心翼翼。责任追究制度虽意图是为了实现司法公正，但在缺乏与之相匹配的完善的制度时，存在种种问题，使其偏离了预定目标。AI智能技术无疑支持并放大了这一制度所具有的缺陷，扩大或加剧了法官的裁判压力。这或许也是虽然最高人民法院三令五申裁判文书上网，但各地法院响应平平的原因。
通过设计制作的电磁吸附式平台进行激光焊接工艺试验，试验结果表明，电磁场加入后，在相同焊接参数条件下，拉伸强度变化不大，激光焊缝熔深增大，熔宽减小，具有更好的接头形状，有利于激光焊接焊缝性能的提升，并应用于车体不锈钢的焊接，取得了较好的效果。
(三)腐败的另一种形式
司法智能化之后，群众可以3D般地感受司法的存在，这在很大程度上减少了司法腐败，提升司法公正。这也是大多数学者在其司法智能化论文中提及司法智能化的优势和福利时必然会论述的一个观点。但他们忽略了一个问题，即腐败转移的问题。确实，智能技术在很大程度上制约了司法腐败病症，但他们忘记了“灯下黑”，即腐败可能从法院法官转移到了技术公司，因为算法是由这些商业公司预设的。
法院的智能设备往往都是由法院与技术公司、商业公司联合打造。联合打造的意思就是说，商业公司根据法院的要求编写代码，创造出程序，然后由法院将其判例或法规输入进去。本质上，在这场联合打造过程中，法院是很被动的。商业公司交给法院什么样的程序，法院就使用什么样的程序进行辅助决策。商业公司在这场联合打造活动中掌握了充分的主动权，而且对机器有根本意义上的维护与进入权。商业公司不是慈善公司，本身带有很强的营利性，这也就使得司法裁判具有很高的而且无形的腐化可能，风险巨大，其危害程度往往比法官腐败更加难以控制。
隐私数据从法院转移到商业公司是司法智能化不可避免的缺陷，这是由商业公司对于算法的天然优越所有权与修改权所决定的。一个或许有效的途径在于法院与商业公司签署保密协议。双方约定商业公司对于当事人数据的保密义务，并且约定十分高昂的违约金。但这也难保商业公司中利欲熏心的某位程序员，为了一己私利或出于对商业公司的报复，而对外披露、公开或贩卖这些隐私数据。在现行法律对隐私数据保护不力，并且短期内无法制订新法，科技发展异常迅猛的情形下，也只能借助这种保密协议，依靠高额的违约金或赔偿金来恫吓和威胁商业公司保护隐私数据，虽然数据一旦泄露对当事人来说可能是无法弥补的伤害。
很多学者在论文中都指出了算法的黑箱以及由此而导致的偏见。(41) 参见马长山：《智能互联网时代的中国法学自主性》，《中国社会科学评价》2018年第4期；见孙光宁：《案例指导与人工智能结合的前景》，《法律方法》2018年第3期。 每论及此，学者在如何防止黑箱出现时，都必然指出要支持算法公开。这是一种法学家不计后果的单纯地一头热。算法要不要公开，并非由法院来决定，而需要根据法院与商业公司的开发协议中关于软件著作权归属的约定。如果有约定，遵从双方的协议约定；如果没有约定，则要区分是委托开发与合作开发。如果是前者，法院不拥有著作权，只拥有使用权；如果是后者，则按权属原则判断。权属可以分离的话，则法院和商业公司拥有各自开发部分的著作权。此时，很明显，算法还应当归属商业公司，法院对于是否公开算法还是没有决定权。如果非要公开算法，只能由法院与公司制定协议约定算法的归属权，但这样一来法院就必须为此付出高昂的代价。司法的预算本来就并不富裕，还要因为公开算法的目的就要重金购买法院内部几乎无人能看懂的算法，这简直就是天方夜谭。退一步讲，此时就算法院重金购买算法版权，恐怕唯利是图的商业公司也不会放弃这一利益。寄希望于商业公司公开自家的算法，其实是不现实的。对于商业公司而言，算法是核心商业秘密，保护都来不及，何谈公开？开发一款司法软件本身并不容易，前期需要投入巨大的商业成本以及因此而丧失的机会成本，商业公司必须利用该算法盈利、超过成本才能创收，并且还需为下一轮开发积蓄资本。
再退一步讲，此时法院拥有了是否公开算法的绝对决策权，那么法院是否就应当公开？公开就可以让公众检查该算法的公正性，好处在于可以消灭算法中的歧视与腐败，这可以说是公开的最大好处。但其弊端亦十分明显，即所有人都会知晓这种司法算法，特别是那些科技公司，因为公众根本就看不懂算法。在其他科技公司都可获取司法算法的情形下，社会将会产生难以预计的灾难。因为有了这种算法，科技公司或某一程序编辑工程师就可以生产出司法相关活动系统的破解版。科技公司可以凭此兜售，司法的全部面纱将会被揭开，犯罪人员和潜在的犯罪人员利用该软件就有了犯罪的“指南针”和“圣经”，可以据此软件来制定犯罪计划，实施犯罪活动，而且不会被识破；就算可以被侦破，也可以据此破解版软件或机器进行辩护，从而逃脱指控或者减轻罪责。算法公开将带来巨大的灾难。
很多学者指出，对于算法可能带来的另一种腐败，可能较好的做法就是第三方评估。(42) 廖旋：《智慧法院：人工智能介入司法的隐忧与展望》，《湖南第一师范学院学报》2019年第2期。 第三方只能是另一科技公司，这不仅可能导致商业秘密的泄露、损害开发方的利益，即使是签署了保密协议，也难保不会就此泄露出算法。另外，或许还有同行之间的缄默规则，即利益交换，联合下的欺骗以及算法隐藏等。而且在商业公司有进入的绝对权限与后门的情形下，可以随时随地修改算法，风险防不胜防。
(四)隐私数据的转移
从最高人民法院近两年工作报告中可以看出，我国每年所发生的诉讼数量惊人，每一案件至少会涉及一位当事人，而像离婚诉讼时可能涉及的是一家人。司法过程会产生大量的有关当事人的隐私数据，如手机号码、身份证号、银行卡号及记录、财产状况、婚姻状况、身体信息等。虽然这些隐私数据对一般人来说价值并不大，但对于商业公司而言则意味着巨大的商机与财富。他们可以根据当事人的具体情况定向推送其可能会购买的商品或可能需要的服务，给他们的生活带来困扰；也可能将这些数据打包卖给不同的商业公司，帮助他们喂养数据，个性化地精准推送服务。
在智能技术和设备介入司法时，我们的隐私数据将部分地从法院手中转移到商业公司的手中，智能技术或设备与司法耦合的程度越深，当事人的隐私数据就泄露得更多。如果AI法官全面普及，当事人的隐私数据将会全面泄露。因为即使软件和技术的使用者是法官，但正如上所述，商业公司一方面可以软件维护和升级为由，合法地获取所有隐私数据；另一方面商业公司也可以通过预留的后门悄无声息地进入司法数据库，获取或导出全部隐私数据，哪怕商业公司承诺已经在设备或机器上采取了加密、隐私数据隐匿技术。这只能防止第三方获取隐私数据，而不能防止该设计算法的商业公司获取隐私数据，因为它们既然掌握可以加密和隐私数据化名技术，就一定可以反向地解密及进行隐私数据还原，还是可以据此掌握隐私数据。
一般而言，学界达成一致的是，IA与AI的核心区别在于设计理念的不同，即IA是人类功能的现实或虚拟的延伸，而AI则是对人类智能的模拟，进而代替人类。(25) 于海防：《人工智能法律规制的价值取向与逻辑前提——在替代人类与增强人类之间》，《法学》2019年第6期。 这种区别，有些掩耳盗铃的意味。因为无论是协会组织还是科学互助小组，他们的章程或协定中都宣称，无论多大的智能化都不能代替人类。若如此，从逻辑上推论，他们制作的科技产品本身的制作理念也并非在于替代人类，从这一角度讲，根据学界关于两者区别达成的一致结论推论而得，现今所有的科技产品都不是AI，而是IA。可他们口口声声地称自己的产品是AI，非简单而低级的IA。此时所有的问题都可以迎刃而解，他们口中的智能产品永远也无法替代人类，因为他们只是IA(人类的助手)，这仿佛陷入了一种“明希豪森困境”。(26) 罗伯特·阿列克西：《法律论证理论——作为法律证立理论的理性论辩理论》，舒国滢译，中国法制出版社，2002年，第1-2页。
商业公司完全可能为了利益的需要，开设后门，即像在机器人中预设了三大规律一样预设涉及本公司诉讼的优势地位。这可以通过调高证据证明标准，或存在对其不利的案例时予以隐藏，或向法官更多地推送于己有利的法律法规或判例实现。由于商业公司拥有机器或程序的后门，也就可以搜集使用该机器或程序的法官、法院的司法行为习惯，根据其习惯或偏好，进行针对性策略的制定，进而可以赢得诉讼。例如前一段时间被曝光的众多科技公司微软、苹果、谷歌等的监听和收集用户信息，(40) 中国日报网： “苹果致歉Siri‘窃听’风波”，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1643259156696287512&wfr=spider&for=pc&isFailFlag=1。最后访问日期：2019年9月17日。 难保这类行为不发生在司法领域。一旦预设了对本公司有力的后门，很难说其不会预设关于该公司的友好、战略合作公司的后门，或者在这些利益相关公司涉诉时提供算法上的倾斜援助，破坏司法公正。司法就像橡皮泥，任程序员和商业公司揉捏。
四、司法裁判与人工智能耦合的限度
无论是AI还是IA，本质上都是智能技术，技术本身所具有的两面性，当然会使耦合的智能司法裁判在具有便利的同时，也引发种种隐忧。司法裁判该不该与AI技术耦合这一问题，因为现实中轰轰烈烈的耦合实践，已经给出了问题的答案，早已没有讨论的必要。
由于对技术的追捧以及对数学、符号、公式等的偏爱，学者就曾探讨过这类问题：由于法官所承担的裁判纠纷的“上帝”般职能对当事人的利益影响深远，如何防止人所具有的偏私或独断的缺陷，是否以及在何种限度内法官能够像数据计算处理设备和程序一样完全臣服于法律，使法律判决是对制定法的精准复写。从孟德斯鸠的“法官只是说出法律的扬声器(嘴巴)”(43) 孟德斯鸠：《论法的精神》上，张雁深译，商务印书馆，1961年，第156～163页。 、韦伯的“自动售货机型的司法和法官”(44) Max Weber， On Law in Economy and Society ， ed. By Max Rheinstein， trans. by Edward Shils and Max Rheinstein， Harvard University Press， 1954， p.354.，以及拿破仑的“将法简化为简单的几何公式是完全可能的”说法，(45) 张文显：《二十世纪西方法哲学研究》，法律出版社，2006年，第116页。 都是典型的代表。在技术发展不如现在的年代中，这些想象备受嘲笑，被认为是一种不切实际的异想天开。然而，在计算机技术的发明与进步以后，要求法官像机器一样裁判案件这样一个古老的看似幼稚的想法，有了另一个技术化实现的可能，即智能机器如何可以像法官一样做出判决。
法律的逻辑化、数字化实际上只能予以想象和期望，现实中很难实现。概念法学的失败，已经表明要求法官像机器设备一样适用法律、解决纠纷，严格服从制定法，抛弃七情六欲，而只以一种纯逻辑推演的方式司法裁判，原则至少是错误的、不现实的。但这并不意味着机器像法官、像律师一样思考就是不应倡导推行的。AI法官的面世提供了一个观望的机会。“谈论人工智能时代人到底应该怎样办时，有两个危险，第一个危险是你可能会低估人工智能；第二个危险是你可能会低估人。”(46) 杰夫·科尔文：《不会被机器代替的人：智能时代的生存策略》，俞婷译，中信出版社，2017年，第1-2页。 这或许就是季卫东反复提醒司法智能化需要冷静与谨慎的原因。(47) 季卫东：《人工智能开发的理念、法律以及政策》，《东方法学》2019年第5期。
出于对于人类自身存亡的考虑，所有科技领域、法学领域的学者众口一词地宣称，AI设备或机器人不应代替人类。应不应该代替人类与技术能否达成替代人类的现实是两回事。有学者指出，现今及未来许多年内科技虽然会取得突破性进步，但我们在这一段时间内仍然会处于优越于人工智能机器、设备的阶段，因而在这期间内，人类仍是安全的，智能机器人还无法取代人类，但越过这一日期之后，计算机可能完胜人类。(48) Tegmark， M. “Humanity in Jeopardy”， in Huffington Post ， 13 January 2014.技术领域专家预测，2048年是一个分水岭，将其称为奇点。(49) “‘奇点’(Singularity)是一个英文单词，表示独特的事件以及种种奇异的影响。数学家用这个词来表示一个超越了任何限制的值。……约翰·冯·诺依曼第一次提出‘奇点’，并把它表述为一种可以撕裂人类历史结构的能力。”库茨韦尔：《奇点临近》，李庆诚等译，机械工业出版社，2011年，第10页。 这一年份的计算背后有着庞大的计算量，因而看似科学、准确。这一观点也给现世人类一个暂时的定心丸。就像曾经流传的“一滴水从高空自由落体能否砸死人”的笑话一样，(50) 有人提问：一滴水从很高很高的地方自由落体下来，砸到人会不会砸伤？或砸死？各个专业的专家利用手中的工具开始计算，各种公式，各种假设，各种阻力，重力，加速度的计算，足足讨论了近一个小时。这时有人默默问了一句：你们没有淋过雨吗？ 科学家甘愿浸淫在虚拟计算中，而不愿睁开眼看看现实。现在，2019年已经出现了机器人代替人的现实，例如护理机器人的存在，已经导致有些护士下岗；自动驾驶技术的普及，不可避免地会消灭司机。
马修·阿诺德的一生注定要和整个世界联系在一起。他在世界文学史上的地位独特。一般来说，作家、思想家及哲学家都是去世后才被人们冠以“经典”称号，而他则不同，他是“唯一在世时就成为经典的英国人”[1]。其作品在去世前就引起各界广泛关注，无论学术界还是各类媒体都投以关注的目光——无论是支持还是反对。他的思想体系不仅传承了英国的精华部分，还体现出世界主义的理念：法国的圣伯夫、德国的歌德、俄国的托尔斯泰无一例外地出现在他的文学批评作品中。他两度赴美所作的系列演讲更使他和美国文化有机地联系在一起。这些正是他的思想在日后能够走出英国，迈向世界的重要原因。
尽管在其他行业已经出现了可以代替人的机器人或设备，法学领域的学者依然很淡定，即使对智能技术心怀畏惧，但内心还是相信智能技术和机器人无法独立裁判、替代法官。因为“就像在大多数决定中一样，直觉在司法决定中扮演了一个主要角色”(51) 波斯纳：《法官如何思考》，苏力译，北京大学出版社，2009年，第100页。 ， “法律适用不只而且主要也不是一种三段论法，这是众所周知的事”(52) 阿图尔·考夫曼：《法律哲学》，刘幸义等译，法律出版社，2011年，第60页。 。支撑他们信念的一个理由，就在于司法过程中的非理性因素所起的作用，这是现实主义的看法。20世纪以来，在法学领域中形成了对以往形式主义和机械主义法学的批判，这股思潮被称为现实主义法学运动，其开创者和奠基人是美国的霍姆斯大法官。现实主义法学认为，法官的司法裁决并非符合规范(N)X事实(F)=判决(D)。这些怀疑主义者认为，以往法学所描绘的现实是“不真实的”和“不现实”的，因而他们的任务是揭示出在司法领域所发生的真实东西和现实的东西。(53) See J.W.Harris， Legal Philosophies ， London Butteruorths， 1980， p.94.这一运动放大了非理性因素在司法裁判过程中的作用，主张以法律运用的效果来审视司法，将对司法裁判过程的研究中心转向了对于法官个人的心理情绪、脾气等非理性因素，认为是外部刺激结合法官的个性相互作用导致了判决的结果，即刺激(S) ×法官个性(P)=判决(D)。(54) 参见吕世伦主编：《现代西方法学流派》(上卷)，西安交通大学出版社，2016年，第316页。 就像弗兰克所说，“客观地描述初审法院所发生的一切，就是要澄清司法过程中非理性因素的本来面目，而这种不受欢迎的结果会动摇公众对‘法律’、‘理性’的信心。”(55) 杰罗姆·弗兰克：《初审法院——美国司法中的神话与现实》，赵承寿译，中国政法大学出版社，2007年，第76页。 这些非理性因素是人类所创制的制度不可避免的。
课堂教学是育人的主渠道，为贯彻“课程思政”的要求，实现从“思政课程”到“课程思政”的转变，需要进一步增强思政育人功能在思政课程外其他课程中的体现，形成育人合力，构建完善的高校思政教育课程体系。
而机器人所具有的或所被预设的最大特点就是客观理性，故他们主张机器人无法实现这种非理性衡量。但智能技术的发展足以粉碎他们的信念，机器人已经在具有情绪等非理性因素。据报道，国内首款情感交互的人形机器人PANDO拥有20种情感、24种情绪，可以实现“集语言、动作、表情于一体的情感表达”(56) 人民网：“乐聚拥有24种情绪的人形机器人亮相智博会”，https：//www.xianjichina.com/special/detail_414665.html。最后访问日期：2019年9月16日。 。识别人类情绪的机器人早已发明，而像PANDO的机器人情感表达则为前研科技。这种情感机器人在司法过程中的运用，也可以很好地弥补机器人原先所独具的理性缺陷，从而使其像人一样裁判。
另一个支撑学者们认为现今智能技术不能独立裁判案例的重要理由在于司法裁判过程中的价值衡量与判断。由于法律漏洞的存在，法官在裁判过程中往往需要在法律规范无法提供准确答案时进行价值判断与衡量，探究立法者的目的，从而做出价值上的取舍，决断当事人的利益；而机器人是无法单独做出价值衡量与判断的。这种观点也是错误的。因为机器人会不会某项技能，取决于算法的可推演性。价值判断与衡量功能的实现，可以通过对机器人内存中算法创制规则，即像内设的三大定律一样在其内存深处设置价值判断与衡量的规则，如“社会利益大于个人利益”等此类抽象出来的规则，从而很容易就实现了价值判断。而且司法过程的大多数案件，多为简单案件，对其裁决只需要形式上的演绎或对以往类案结论的创造性复制，所以进行价值判断的案件毕竟是少数。(57) 参见苏力：《送法下乡——中国基层司法制度研究》，北京大学出版社，2011年，第269页。
如上现实发展，已经反映出虽然学者们强调司法裁判与人工智能无限、全面耦合的不可能，但是现实实践已经暴露出智能司法机器人具备独立裁判的能力与现实条件，因而有必要在褪去学术热后冷静、客观地思考司法裁判与人工智能耦合的限度问题。于海防指出，人工智能法律研究的重点应当为如何更加科学、更加合理规制人工智能。(58) 于海防：《人工智能法律规制的价值取向与逻辑前提——在替代人类与增强人类之间》，《法学》2019年第6期。 这有一定的道理。
尽管现实中已经出现了司法裁判与AI的深度耦合，且有全面耦合的苗头，但笔者更为赞成的是一种有限的耦合，即限度在于法官仍然作为裁判的主导，AI法官只是作为一种辅助，最后的结果仍由法官把控，或让AI法官作为咨询的机器，面向当事人，为当事人提供线上及时的咨询。但这也许会对法官甚至是人类司法的权威造成危害，因为在某些情形下有可能存在当事人根据AI法官精确的预判满怀希望地诉至法官面前，却被法官驳回请求。AI法官提供的高概率胜诉数据以及显示出的众多胜诉的类案数据在法官那里不堪一击。而当事人更愿意相信于己有利的事情，其难保不会倾向性地认为法官收受对方好处，认同AI法官的铁面无私。久而久之，法官甚至司法的权威将会下降。
即使采取上述的设计方案，有些对于AI法官的大材小用，但这也是迫不得已的。因为司法权是判断权，具有决定当事人利益的意味，这一权柄必须掌握在人类自己的手中。而让AI法官独立裁断无疑是人为创造了一个“统治者”。回顾历史，人类历经周折、百般磨难才推翻了人类对人类的统治，如果有一天由机器人统治了人类，在智商悬殊且无法关掉机器人电源的情况下，人类很难再取得胜利。
五、结语：未完的待续
除魅，并不希望带来的是对于司法智能化的全面否定，丧失对于科学的信心，阻却司法智慧化，而是借助综合分析的方法，揭示出从职业内部所观察到的智能司法本来的样子，认清正在发生的裁判智能化进程，思考这场科技盛宴中司法裁判应当耦合的程度。智能技术的应用与发展，确实能够给司法裁判带来焕然一新的面貌，但优势机遇并不能消弭和掩盖司法智能化所引起的忧虑。无论承不承认，尽管有限耦合是无奈的相对较好地与技术便利的妥协，但人类总是不安与躁动的。AI法官的到来，已经是司法裁判与AI无限耦合的前兆。如何更好地设计与规划AI法官的“管辖权范围”、“裁判权大小”，需要更深更广的思考，毕竟这关乎未来司法权柄握在谁手中。
法学，或称人的法学，从古希腊或更早绵延至今，古老的人的智慧在接受冰凉的科技的检验，将来AI法官将“有情有泪”、“有温度”，也将发起对属于人的所剩不多的尊严——司法的管辖权——全面的冲击与挑战，波及立法、司法与执法。法学或法律必须挺住，也必然挺住，这是法学人的一场未完的事业与信仰。
〔基金项目〕 本文系教育部人文社科基金项目“裁判文书中案件事实的修辞论证问题研究” (编号：18YJC820068)的阶段性研究成果。
[收稿日期] 2019-10-09
[作者简介] 王志成，山东大学(威海)法学院硕士研究生，研究方向：法学理论。 山东威海 264100
(责任编辑：谢莲碧)