事实认定领域人工智能应用的可能性

摘要：人工智能技术在司法体系中的应用主要停留在辅助文书处理、庭审管理等程序性环节。人工智能在价值判断、自由裁量与经验推论方面的天然局限，可能带来“证明力固定化”“类法定证据化”等风险，并可能弱化人类事实认定者的主体性。而事实认定以证据分析为中心，具有符号化、结构化、语言表达相对稳定等特点，与人工智能的数据驱动与模式识别优势天然契合。因此可以率先在证据分析领域开放人工智能的深度应用，借助司法大数据、区块链、云计算等技术构建证据智能分析体系，并在保持法官最终决策权的前提下，以机器分析结果作为参考性意见。

　　关键词：人工智能；司法应用；证据分析；事实认定

　　一、事实认定领域人工智能应用实践

　　人工智能司法应用需要在实践中探索路径，同时也要从理论中抽象思路。然而当下人工智能应用的理论研究落后于实践发展确实是一大问题，[1]在涉及法律适用工作的裁判阶段，人工智能扮演的角色往往成为法官的“帮手”而非分析主体。即便目前来看人工智能在整个裁判活动中正处于辅助地位，但并不代表人工智能在司法裁判的单个决定性环节上不能发挥更大作用，在保证人工智能工作成果参考性的前提下，其也可以负责一些实质性的判断工作。人工智能在证据分析中极具价值，而证据分析是事实认定的必经过程，搭建起了案件事实与事实认定者之间的桥梁，人工智能之于证据分析的应用也绝非偶然，二者背后蕴含着诸多性格上的契合点。

　　二、人工智能之于事实认定的契合点

　　（一）人工智能与证据应用的契合点

　　随着电子证据在司法实践中广泛应用，电子诉讼平台建设推动了司法大数据的形成，为人工智能的应用奠定了基础。想让人工智能实现裁判功能，需要进行对自然语言的处理和对自然语言的分析两个过程。加之自由裁量权以及价值观的介入，使得机器很难实现这样的功能。但是这样的运作原理显示出人工智能司法运作的归纳法特征，其运作对象越是具有符合性、稳定性，就越能实现人工智能的应用。审判中的证据适用领域具有这样的特性，证据种类稳定且分类明确，人类语言对证据的表述方式也趋于稳定。很多时候人工智能在识别司法语言时会由于语义表述和语言加工的差异导致困境，而证据本身即客观事物，有固定的表述方法，也有固定的英文译法，这就降低了人工智能的识别难度。

　  （二）便于通过证据初步概括法律事实

　　基于人工智能系统在实践当中的定位，以及学理层面对人工智能地位的分析，即便是令人工智能进行这样的小前提推理工作，其工作成果也只能是作为初步的分析结果，留待法官决策。并且其在分析之后，也不影响法官独立作出分析和决策。所以只要有充足的原材料为人工智能提供数据库和深度学习的场域，其根据案件中认定为“真”的证据以及证明力数值为“高”的证据得出一个事实难度不大，甚至还可以将不同证明力数值的证据总结分析出几种不同的可能事实，帮助法官认定是否达到相应的证明标准。同时，事实认定是一个经验推论过程，从证据转变为待证事实其基础是认识主体的经验，才能根据证据碎片之间的逻辑进行归纳推理，这就需要人类的脑海中存在社会知识库。为机器建立这种社会知识库固然是困难的，这就更加表明机器不能成为最后的决策者，而只能为人类法官裁判提供初步框架依据。

　　三、人工智能应用于事实认定的疑虑

　　（一）威胁事实认定者的地位

　　裁判工作中，由人工智能技术得出初步结论后，也容易让人类裁判者产生惰性甚至受到影响。人工智能进行证据判断的过程中，会面临着难以像法官一样进行自由裁量和进行经验判断的困境。其很容易根据法律规定进行证据分类，并且对海量案例中的证据进行分析汇总，在新出现的案例中进行证据分析时又难以具有独立思维和创新性，虽然可以根据以往的数据库统计分析得出相应结论，但是却可能对个案正义构成挑战。这就使得人工智能在证据认定工作中容易出现证据的“法定化”风险，或者说是类似于历史上法定证据制度的一种证明力“固定化”风险。

　  （二）价值运用与经验运用的机器难题

　　如果由人工智能进行司法审判工作，将人类特有的价值和思维输入机器会十分困难。司法审判中进行证据分析进而得出案件事实的过程需要经验推论，事实认定本身也是一个经验推论过程。人工智能想要根据案件中的证据得出证据链，进而得出一个案件事实推论，或许只能通过对证据的智能排序，排出证据链条，并根据证据中现有的、明确的信息体现，得出一个局限于案件证据的结果，而不会像人类一样可以用经验常识加以润色填充。人类的经验常识不能被形式化，这也是人工智能应用的最大困难。

　　四、人工智能司法应用的路径探索

　　（一）人工智能司法应用辅助地位

　　在人工智能应用于司法裁判的成功案例中，几乎全部都是将人工智能置于法官审判的辅助地位。例如北京高院的“睿法官”智能研判系统，在案件进入二审程序后，法官接到案件之前，智能系统可以先行自动采集、识别和梳理案件信息，提炼定罪量刑等相关要素，在法官接到案件之后可以直接结合智能系统分析，对案情要素进行认定。实践中人工智能应用体现出谨慎态度。人工智能技术在司法领域应用必然要对其进行空间限定，司法人员始终不能脱离自主性去盲从机器判断的结果。司法裁判活动是对人的行为进行判断和定性的活动，最终的决策也理应由人来进行。这亦是为了维持法官的主体地位，坚持人工智能工具主义的功能定位，“避免唯数据主义和片面技术理性主义的误区”。[2]

　　（二）证据分析领域开放人工智能应用

　　人工智能应用的辅助地位不应该过多地表现为实际工作任务上的辅助性，而更应该体现为任务成果的参考性。很多时候以人类的角度分析人工智能的司法应用，会发现许多价值和伦理上的应用困境，但是排除这些经验和价值的体现，人工智能同样可以依据司法大数据极其完备的数据库，结合新发生的案件，分析出具有参考价值的机器结论。实践中完全可以从证据分析系统入手，借助当下审判形式电子化和案件证据电子化的发展热点，结合云计算、区块链等新技术，尝试构建起司法证据大数据系统，使得人工智能可以从中深度学习，掌握司法证据运用方式，并尝试进入证据分析领域。

　　（三）实现事实认定最大程度智能化

　　在证据分析中可以探索人工智能的分析方法，其实也就是在辅助事实认定工作。但是从证据分析到认定案件事实还要经历经验推论环节，即便是已经认定了案件中证据属性为真，证明力极高，但是将这些证据串联起来形成一个案件事实确实还需要人类经验，才能得出一个符合人类认知常理的结论。在事实认定层面，人工智能也只能达到最大限度地应用，强化辅助工作的智能化。

文章来源：《安徽科技报》https://www.zzqklm.com/w/qt/35317.html