機(jī)器人法官何時(shí)能夠上崗？

跑道的終點(diǎn)

       7月28日，在杭州2017“法律+科技”領(lǐng)軍者國(guó)際峰會(huì)上，最高人民法院司法改革辦公室規(guī)劃處處長(zhǎng)何帆表示，中國(guó)法院一直在努力地把人工智能引入辦案系統(tǒng)，并介紹了已經(jīng)試運(yùn)行兩個(gè)月的上海刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)，即206工程，“如果一名警察破獲了一個(gè)案件，他想把這個(gè)人逮捕時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)提示有三份關(guān)鍵證據(jù)缺失，另外有兩份證據(jù)有瑕疵。在檢察官要起訴時(shí)，系統(tǒng)會(huì)提示他類似的有80%的案件是不起訴的。比如在法官?zèng)Q定判決時(shí)，寫好判決書放入系統(tǒng)里，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)提示跟本院以及上級(jí)法院有將近85%的類似情況下的判決是不一樣的，問法官是否堅(jiān)持這樣做，若堅(jiān)持該判決，那么系統(tǒng)將自動(dòng)把判決推送給庭長(zhǎng)以供討論�！� 消息有些令人意外，誰(shuí)能想到人工智能如此貼進(jìn)現(xiàn)實(shí)。機(jī)器人法官是不是真的已經(jīng)走到門口了？

要·點(diǎn)·速·讀

1、審判工作引入AI的動(dòng)力很強(qiáng)，首先是效率需求。一線城市案件數(shù)量激增，法官員額制改革后，效率問題更加突出。

2、法律并不是死的，法律的生命在于經(jīng)驗(yàn)而不是邏輯。人工智能也不是死的。和人一樣，只懂法律的人做不了法官，只有法律知識(shí)的AI也不是真正的法律AI。

3、機(jī)器人法官即將敲門。待解答的問題仍然很多，但是歷史性的改變就在眼前。

效率：人工智能進(jìn)入審判領(lǐng)域的直接動(dòng)因

當(dāng)法官，機(jī)器人的第一個(gè)優(yōu)勢(shì)就是不知疲倦。

法律是用來(lái)解決實(shí)際問題的。提高解決問題的效率，是人工智能進(jìn)軍法律審判領(lǐng)域的直接動(dòng)因。

2015年5月實(shí)行立案登記制后，國(guó)內(nèi)法院案件數(shù)量一直呈遞增狀態(tài)。最高人民法院副院長(zhǎng)李少平今年7月19日在《人民法院報(bào)》撰文介紹，“2016年上半年，全國(guó)法院受案1002.9萬(wàn)，同比2015年，上升18.94%，截至今年6月20日，地方各級(jí)人民法院受理案件已經(jīng)突破14287064件，又比去年同期高出12.84%。”

新聞資料圖：門庭若市的某區(qū)法院立案大廳

可見，如今案件數(shù)量增長(zhǎng)之迅猛。

辦案落到人均會(huì)怎么樣呢？相對(duì)應(yīng)的，法官員額制剛剛在全國(guó)完成，全國(guó)近20萬(wàn)名法官被縮減至12萬(wàn)余名。

也就是說(shuō)，以2017年上半年1400萬(wàn)收案數(shù)和法官數(shù)12萬(wàn)計(jì)算，半年人均需結(jié)案數(shù)大約為116件。但這個(gè)數(shù)據(jù)還代表不了實(shí)際情況。

從空間分布看，案件數(shù)量分布差別太大，苦樂不均。沿海及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，每個(gè)法院的案件年均在萬(wàn)件以上，2016年最多的上海浦東法院12萬(wàn)件，而西部有些欠發(fā)達(dá)地區(qū)，法院的案件在一千件左右，有些還只有幾百件。

《法制日?qǐng)?bào)》去年11月報(bào)道，2016年7月，廣東省深圳市寶安區(qū)人民法院民二庭法官賀瓊病倒了，懷著二孩的她不得不開始休息。截至她生病休息前，收案約600件，結(jié)案300多件，平均每月結(jié)案40多件，這是整個(gè)寶安法院法官的常態(tài)。據(jù)悉，2016年1月至9月，寶安法院收案5.8萬(wàn)余件，結(jié)案3.5萬(wàn)余件，全院一線法官人均收案466件，人均結(jié)案292件。

這個(gè)狀態(tài)是目前經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)法官的常態(tài)，“案多人少”矛盾非常突出。所以信息化，乃至人工智能，就是司法迫切需要提上日程的事情。

自動(dòng)售貨機(jī)般完美的理性機(jī)器：精通法律，同案同判，鐵面無(wú)私

減少司法任意性，防止人工疏失導(dǎo)致的冤假錯(cuò)案也是司法引入人工智能的動(dòng)因之一。

據(jù)何帆介紹，“206”試運(yùn)行已滿兩個(gè)月。“206”在對(duì)上海幾萬(wàn)份刑事案件的卷宗、文書數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)后，這個(gè)以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能為技術(shù)內(nèi)核的“小嬰兒”，已經(jīng)具備了初步的證據(jù)信息抓取、校驗(yàn)和邏輯分析能力。

新聞圖片：206系統(tǒng)界面

其實(shí)投入試用的司法“人工智能”不止206工程，2016年12月14日，北京市高級(jí)人民法院就將“睿法官”系統(tǒng)正式上線。

“睿法官”能對(duì)一審判決書、上訴狀等材料先期進(jìn)行分析，識(shí)別出影響案件定罪量刑的相關(guān)要素及當(dāng)事人上訴的理由。如：被害人受傷的部位為面部，受傷程度為重傷，當(dāng)事人上訴理由為認(rèn)為自己屬于正當(dāng)防衛(wèi)，認(rèn)為被害人受傷程度未達(dá)到重傷等信息。

在庭前準(zhǔn)備階段，“睿法官”會(huì)自動(dòng)梳理出待審事實(shí)，生成庭審提綱，并推送到庭審系統(tǒng)中。庭審結(jié)束后，“睿法官”會(huì)對(duì)案情要素進(jìn)行進(jìn)一步提取，根據(jù)法官進(jìn)一步認(rèn)定的內(nèi)容，向其推送更為精準(zhǔn)的相似案例、裁判尺度、法律法規(guī)等服務(wù)，最終幫助法官完成裁判文書撰寫。

人們認(rèn)為這些系統(tǒng)可以將經(jīng)驗(yàn)判斷為主轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)參照印證，能有效推進(jìn)同案同判，統(tǒng)一法律裁判尺度，提升司法權(quán)威和司法公信力。

這些系統(tǒng)正符合德國(guó)社會(huì)學(xué)家馬克斯·韋伯百年前的設(shè)想：“現(xiàn)代的法官是自動(dòng)售貨機(jī)，投進(jìn)去的是訴狀和訴訟費(fèi)，吐出來(lái)的是判決和從法典上抄下來(lái)的理由�！�

這就是韋伯的形式理性思想，形式理性在司法裁判中體現(xiàn)為“三段論”的要求，法律根據(jù)作為大前提，從生活事實(shí)中分離出的法律事實(shí)作為小前提，針對(duì)法律事實(shí)，法官尋找法律根據(jù)，繼而作出法律決定。

這個(gè)過(guò)程太適合人工智能了，法官的自由心證，也是算法。

不通人情世故，拒絕偏見，拒絕個(gè)性，看起來(lái)，完美。機(jī)器人法官，呼之欲出。

人類法官的閱歷和直覺也不是天塹：人工智能有遷移學(xué)習(xí)能力

不過(guò)事情沒有那么簡(jiǎn)單，法官?zèng)]有那么好做。比如，為了彌補(bǔ)法律的滯后性和刻板性，法律必須賦予法官自由裁量權(quán)，自由裁量權(quán)在于“確保判決符合生活智慧”。

所以你看到很多著名法官都不是小年輕，而多是有一定閱歷的人。他們需要積累足夠多的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，以便去判斷那些隨時(shí)出現(xiàn)的未知事物，“規(guī)則不清晰，邏輯不嚴(yán)謹(jǐn)，需要經(jīng)驗(yàn)積累的問題”。

美國(guó)最高法院首席大法官約翰·羅伯茨（John Roberts），今年在他兒子中學(xué)畢業(yè)典禮上所做的致辭“我祝你不幸并痛苦”，被《華盛頓郵報(bào)》評(píng)論認(rèn)為是首席大法官本年度最好的作品，哪個(gè)案子的判決書都比不上

美國(guó)大法官霍姆斯有名言：“法律的生命不在于邏輯，而在于經(jīng)驗(yàn)。對(duì)時(shí)代需要的感知，流行的道德和政治理論，對(duì)公共政策的直覺，不管你承認(rèn)與否，甚至法官和他的同胞所共有的偏見對(duì)人們決定是否遵守規(guī)則所起的作用都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于三段論�！�

“法律固然包含了一個(gè)民族經(jīng)過(guò)若干世紀(jì)邏輯演化的過(guò)程，但是我們不能僅僅將其當(dāng)作數(shù)學(xué)教科書中的公理和推論來(lái)加以研究。就現(xiàn)狀而言，在任何特定的時(shí)期，法律的本質(zhì)基本上是當(dāng)時(shí)被理解為適當(dāng)?shù)臇|西，也就是人們所說(shuō)的經(jīng)驗(yàn)。”

與大陸法系國(guó)家法官嚴(yán)格依法即是美德相比，判例法下的法官有著不一樣的要求，法官必須代表發(fā)展中的法律，法官不僅要讀萬(wàn)卷書，還必須是一個(gè)歷經(jīng)世事，善于拿捏分寸，能夠創(chuàng)新說(shuō)理的人。

所以，和人一樣，只懂法律的人不是好法官，只有法律知識(shí)的AI也不是真正的法律AI。這就涉及一個(gè)技術(shù)問題，誰(shuí)能占有那么多領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)？年紀(jì)輕輕的人工智能有沒有可能突破瓶頸？

這其實(shí)正是人工智能的本質(zhì)要求，真正意義的人工智能就是要來(lái)處理那些“規(guī)則不清晰，邏輯不嚴(yán)謹(jǐn)，需要經(jīng)驗(yàn)積累”的問題。

今天人們已經(jīng)知道了強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），人工智能可以通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行完全的自學(xué)習(xí)、自我修煉、自我改正，來(lái)迭代進(jìn)步。但是這里存在一個(gè)大數(shù)據(jù)限制問題，如果沒有足夠的學(xué)習(xí)資料，學(xué)習(xí)就難以為繼。而遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）就能讓人工智能得以擺脫對(duì)大數(shù)據(jù)的依賴，觸類旁通，把一個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)應(yīng)用于別的領(lǐng)域。就像學(xué)好了英語(yǔ)的人，也能更好的理解漢語(yǔ)本身，提升漢語(yǔ)水平。

在人工智能面前，經(jīng)驗(yàn)和閱歷恐怕也將很快不是障礙。

等待回答的問題仍有很多，但歷史轉(zhuǎn)變已經(jīng)在眼前

法律和醫(yī)學(xué)歷來(lái)被認(rèn)為是凝聚了最精深知識(shí)的兩個(gè)職業(yè)，對(duì)從業(yè)者的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)以及道德水平都要較高的要求。人工智能進(jìn)入法律領(lǐng)域，對(duì)原有觀念的沖擊將是天翻地覆式的。人工智能的引入，也有助于人們正確認(rèn)識(shí)法律這個(gè)古老的身份和職業(yè)。

法律和科技的融合是無(wú)法回避的趨勢(shì)，工程師將學(xué)習(xí)法官的思維和語(yǔ)言

今天人工智能做到的還只是為人類法官配備了一個(gè)智能助理，機(jī)器人要真正作為法官出現(xiàn)，問題還很多。

比如，人類法官有資格授予的程序和標(biāo)準(zhǔn)，機(jī)器人法官的資格該怎么判斷和授予呢？人類法官的工作有不同審級(jí)的人來(lái)監(jiān)督。誰(shuí)來(lái)監(jiān)督算法？出了問題的責(zé)任該如何承擔(dān)。人工智能的權(quán)威能獲得尊重和信服嗎？法律在機(jī)器人掌握下，權(quán)威是會(huì)增強(qiáng)還是減弱？

正如何帆所言，首先需要一部互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的訴訟法。這部訴訟法令人浮想聯(lián)翩，相信它的產(chǎn)生一定會(huì)伴隨劇烈的思想碰撞。這意味著擁有千百年歷史的舊有的法律體系、生活狀態(tài)的重建。

來(lái)源：今日話題