黄京平

   在人工智能迅猛发展和广泛应用的今天，社会正发生着前所未有的变革。法律人尤其是法律实务工作者已真切地感受到法律人工智能触手可及，或早已置身其中享受着人工智能带来的便利。国务院《新一代人工智能发展规划》作为科技、产业政策，对人工智能发展的不确定性带来新挑战，强调“加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险，确保人工智能安全、可靠、可控发展”。对于刑事司法领域的智能辅助办案系统而言，其定位应该是：为公检法相互配合、相互制约提供新载体，为线下办案活动规范化提供助推器，为司法人员依法独立判断提供好助手。这就意味着运用智能辅助办案系统，不会替代线下刑事诉讼活动和司法人员独立判断。 

　　然而，当前刑事司法领域人工智能的特点表现为：一是几乎涉及刑事诉讼的所有阶段，不仅有特定司法机关研制的仅限于本机关法定职权行使的专用人工智能，还有适用于刑事诉讼主要阶段的通用人工智能。二是从指导理念、研发趋势和运行状况看，几乎没有禁区设置措施，人工智能可以介入任何层次、任何环节的刑事司法判断。此外，人工智能中的大数据运用，其普遍特征是追求效率而非绝对精确；追求相关性而非因果性。这显然与刑事法律程序正义、实体正义的基本价值追求有所不符、有所偏离。在此基础上研发的智能辅助办案系统，尽管定位只是辅助办案，但实际已经开始改变司法官的传统办案流程。问题的关键是，智能辅助办案系统不只是形式上、程序上改变了既有的办案流程，而是对刑事司法裁量性判断的决策模式也可能造成负面影响。因此，面对刑事法律适用领域的人工智能技术，不应考虑或过度考虑刑事法律存在哪些局限，而应防范人工智能技术逾越规范红线进入法律禁区，同时应在实践中探索刑事司法人工智能的科学化、标准化。 

　　首先，应当严格区分刑事司法判断的不同类型，禁止人工智能技术在规则调整领域的应用。刑事司法的常态，包括两类有所区别的司法判断活动。准确适用既有刑事规则判断案件相关问题，或者严格依据实体性和程序性规则对具体案件作出判断，是最为常见、占比最高的第一类刑事司法类型。其重要特征是，所适用的全部规则是既有的对案件作出司法裁判的依据，均具有超稳定的属性。第二类常态的刑事司法活动，是以较低位阶规则的调整为特征的。此种类型的刑事实体性判断，必须符合罪刑法定原则，所依据的基本规则即立法规范明确，通常还有司法解释、规范文件、指导性案例作为裁判依据，但其所依据的是最直接、最细化、位阶最低的规则。换言之，这种刑事司法判断，既是生成新的细化规则的过程，也是以新的细化规则作为裁判依据的结果。因此，人工智能在刑事司法领域的应用，只能以前一类司法判断为范围，应当禁止人工智能在后一类司法活动中的应用。 

　　其次，应当着手制定规范文件或出台政策指引，明确人工智能技术在刑事司法领域应用的限制性规则、禁止性规则，以降低或避免可能给刑事司法造成的风险。刑事司法的良性运行，不仅必须以坚实的正式制度为基础，还需要非正式制度参与其中。其中，正式制度又可分为刑事立法确定的制度和司法解释、规范文件确定的制度。在刑事法律制度初步形成、相对完备的条件下，正式制度通常源自于非正式制度，但非正式制度也可能长期存在于司法操作层面，并非必然或者一律最终转化为正式制度。与刑事司法有关的非正式制度，主要包括刑事政策、改革试验和地方规范。这些非正式制度除共有属性、相同特点外，也有各自的独有特征，它们决定了人工智能应用范围的边际。 

　　再次，刑事司法智能型标准化的实现，必须以有效的措施作为基本保障。从案件质量管理的角度看，人工智能技术的司法应用，一方面，会改变法官、检察官的判断和决策模式，改变刑事诉讼流程，改变司法机关的人员配置模式和设置模式等；另一方面，它作为一种新的方法，是要在将司法判断权还给员额法官、员额检察官的同时，“确保类似案件的裁判尺度尽量相同”。换言之，“刑事司法新模式”就是能够确保“类案同判”效果的智能控制模式。作为案件质量分散保障机制的重要手段或参与要素，智能型标准化在刑事司法领域总体具有可行性，但涉及刑事实体法的适用，须注意以下问题： 

　　一是相对性，即区域间实体法适用的合理差异。之所以允许实体法适用存在区域差异，是因为与刑事程序法、刑事证据法的刚性规定不同，刑事实体法的适用依法存在必要的裁量空间，更具有合理的适用弹性。应当禁止或者尽量避免使用全国通用的智能辅助办案系统，至少应当对技术成熟的智能系统，在嵌入能够适应区域性标准化控制的功能之后，再实际应用于刑事司法领域。 

　　二是可靠性，即杜绝没有可靠性的数据。注重刑事裁判文书的说理性，将在事实和证据方面，缺少对形成心证过程和理由的阐述；在裁判理由方面，对适用法律的论证过于简单、概括，说理不够、不透、缺乏针对性；在诉讼过程方面，未能完全展现案件审理全过程的裁判文书，难以保证基础数据的严谨可靠。 

　　三是适度性，即着重在于提示刑事司法智能系统的应用，不要有过度的强制性标准。司法判断有指令性判断与裁量性判断的区分，对于这两种不同类型的司法判断，智能系统的设计和应用，必须在严格区分的基础上有不同的实现方式。凡属于裁量性判断的事项，智能系统可以采取“适用指引”的方式，实现案件质量的标准化控制，也就是说，可以由系统给出自由裁量的合理区间，供司法官参考，但理应禁止出现绝对化的、意图统一裁量性判断的质量控制标准。 

　　四是独立性，即确保侦查权、检察权、审判权专属原则的落实，实现实体判断与证据指引的对接，保障审判权与检察权依法独立公正行使的正常关系。总之，重构刑事案件的办案流程，甚至出现类似“在线指导办案”的迹象，是通用智能系统带来的可能后果。所以，建议有关方面对通用智能系统的研发依据、应用影响等，作出审慎判断，或者在积累必要经验的基础上调整实施方案。 

　　五是可控性，即数据更新的严格控制。当人工智能技术高度发达，也即高级智能技术、超级智能技术发展到可以生成新规则的阶段，应当制定并实行有效的制度，对规则生成、经验积累、技能传承等方面的数据予以严格控制，确保数据源于司法官的判断，而非纯粹来自智能系统。简言之，凡是与裁量性判断有关的数据，特别是既有智能系统的数据更新，提供主体必须保持唯一性——司法官和司法机关。 

　　概而论之，即便未来的人工智能极其发达、高超，与人类智慧可以比肩，甚至比人类还聪明；即便始终坚持人工智能处于辅助办案的地位，人工智能在刑事司法领域必须设有明确的禁区与标准，除非人类法治文明对刑事法治的要求或相应标准发生了颠覆性改变。