一、人工智能在法院运行的现状
人工智能已成为一种新时代发展的大趋势，国务院于 2017 年 7 月 20 日发布《新一代人工智能发展规划》，对人工智能理论、技术和应用作出前瞻性布局，鼓励社会各界对人工智能进行研发，建立相配套的法律法规、伦理规范和政策体系，进一步体现出未来人工智能的发展趋势及其重要性。实践中，人工智能 ①在法院系统的应用已初具雏形，主要包含文书自动生成、语音识别、网上诉讼、自助服务等领域，本文以四川省成都市各级人民法院为例，对人工智能在法院系统中运行的现状进行分析。
（1） 基本建立自助终端诉讼服务智能体系
目前，成都中院及全市多个基层法院依托实体诉讼服务中心，以网上自助诉讼服务为核心，构建了网上诉讼服务中心、司法公开服务平台、诉讼服务热线、诉讼服务 APP 等五位一体及多渠道、一站式、自助式的诉讼服务智能体系。
网上自助诉讼服务系统，包含 10 大类、39 小类服务项目，分为诉讼辅导、网上立案、材料移送、预约咨询、信访投诉、诉讼事务申请、当事人和律师服务通道等板块。案件立案后，当事人会获得专属案件查询密码，可以注册登录成都法院阳光司法 APP，点击“我的案件”进行案件绑定，查询案件审理进度，办理网上递交材料、留言法官、领取庭前文书或证据材料、判后释义等诉讼事务。此外，还可以通过“成都法院网上诉讼服务中心”及“成都法院司法公开网”进行案件查询及办理相关诉讼事务。同时，开通网上缴费系统，与银行进行配合，在网上诉讼服务中心立案的，可以通过网银、支付宝或微信支付等方式进行网上缴费。便于当事人办理立案、信访、查询、材料转收等大部分诉讼事务，提高司法诉讼效率，减少诉讼成本，节约人力、物力、财力，促进法院审判工作的快速高效。
成都高新区法院在诉讼服务大厅设置导诉机器人“小法”，能够根据当事人的陈述，对问题本身进行理解，从而拆解成法律问题在其自有系统内进行法律检索，在成千上万的法律条文及案例中找出与当事人咨询的情形相关的资料，再结合自己的法律知识及经验进行解答 [2]。
（2）科学管理网上办案系统，实时监控案件审理进程
成都市两级法院统一采用成都法院办案平台，使用该平台“我的案件”、“案件查询”、 “上诉移送”、“收结存统”等系统对所有案件进行统一规范化管理。首先，该平台与法院现有的数据中心进行对接，将法院在立案等阶段录入的当事人身份等基本信息直接通过数据中心导入该办案平台，避免重复录入。同时，审判信息实时生成功能能够根据庭审陈述实时自动生成案件审判信息，自动计算出赔偿金额等数据。其次，案件办理实时追踪功能每天以曲线统计表反映每个月结案、收案及未结案的案件动态，以柱状图直观反映各个审判庭及各位办案法官的案件统计，包括结案数、收案数及未结数；该法院办案平台还可以对 12 个月以上未结案数、18 个月以上未结案数、36 个月以上未结案数及一审改判数、一审被发回重审数进行统计。通过平台的数据统计，法官及审判辅助人员可以随时对某一阶段的工作进行总结。最后，案件超期办理预警功能会自动弹出窗口，推送当日开庭审理案件的相关信息，将临近审限的案件进行提醒，对违规流程操作进行自动识别，自动发出预警或催办提醒，以防止出现程序违法违规情形。此外，案件一经立案，当事人可以凭借案号在自助查询系统了解案件审理的进展情况，显示案件审理及鉴定等各个环节的天数。通过人工智能办案平台，法官及审判辅助人员能够准确监控案件审理进程，促进法院办案流程规范化，法院审判活动阳光化，法院审判工作公开化。
（3） 智能分案系统与智能文书生成系统普及化
成都高新区法院采用智能随机分案系统对案件进行分流，由电脑分案系统自动识别和区分案由，根据案件的难易程度自动进行繁简分流。简单案件分配给简易庭审理，复杂案件分配给合议庭审理，并结合每位法官的年度办案指标及当前未结案件数量，合理计算法官工作量，将案件随机分配给具体承办法官，整个分案过程仅需几秒。而传统的人工案件分流法由立案庭的法官根据个人意愿进行手动分案，不但分案效率低下，同时还极易出现某些法官承办案件数量多且复杂，某些法官承办案件数量少且简单，难以做到数量与复杂程度的平衡。由此可知，智能分案系统在提升分案效率的同时，更好地平衡了案件数量及案件难易性，节约了司法成本，提高了诉讼效率。
裁判文书有其特定的法律格式，一般包含案由、当事人信息、诉讼请求、事实与理由、事实认定、本院认为、判项等内容，除事实认定、本院认为、判项等部分外，其余部分在立案阶段已存储于法院系统之中智能文书生成系统根据前台立案时录入的信息，自动生成传票、举证通知书、应诉通知书等程序性法律文书和框架性裁判文书 [3] 。根据成都中院公开的相关数据显示，应用智能裁判文书生成系统，使法官制作裁判文书的时间缩短约 70%，审判辅助人员制作程序性法律文书的时间减少近 90% ② ，大幅度减轻了法官办案的工作量和工作强度，有效缓解了法官办案的压力。同时，系统还能通过深度学习，不断提高提取案件事实和情节、推荐法条及类案的准确性，提高裁判文书生成的质量。
（4）“大数据”提供裁判预测
自 2014 年最高人民法院要求各级人民法院将生效裁判文书在中国裁判文书公开网公布后，至 2016年，各级法院在裁判文书公开网公开的文书超过2000 万篇。面对裁判文书网生成的大数据，人工智能系统能够通过对裁判文书的辨析识别，提取相似案件基本信息，挖掘某一类相似案件中关于法律适用、裁判规则等数据规律，将这些规律按照主题进行存储，建立同案同判数据库对各类案件进行预测。特别是在刑事审判领域，基于对大数据的分析形成智能审判辅助量刑裁决系统，根据以往案例提取相似案件基本信息，分析统计影响该类案件判决的情形及所占权重，对法官输入的要素自动进行比对和运算，以数据分析和图形显示等方式帮助法官高效地从大量已裁决案例中获得精确参考，并基于数据分析给出裁判预测，提高自由裁量的准确性，减少同案不同罪、同案不同判等情况的发生。例如“法狗狗”刑案案情预测系统，仅需选定罪行分类，提供伤亡人数、案发地点等信息就能够获得预测结果及类似案例的裁判参考。目前这一预测系统已经扩展到婚姻、交通等多种领域，提供政府/机构、行业/社群、律师/律所等三个端口查询。成都中院也对近 3 年 65 万件案件进行梳理，基于海量数据建立案例库 [4] ，对法律适用、法官观点、裁判规则等因素进行分析的基础上形成数据库，只要法官输入案件关键词就会出现类似案件及数据库提供的裁判预测，如若法官录入系统的判决与大部分类似案件的判决结果偏差过大，系统会自动预警提示并询问法官是否坚持该判决结果，在法官选择坚持的情形下，系统会自动将该判决推送给法官联席会议的各位法官分析研究或者提醒院长提交审判委员会讨论 [5] 。
二、人工智能在法院运行中存在的问题
（1）人工智能的自身局限性
法律解释是法律知识表达的核心问题，包含人类特有的价值和目的考虑，具有极强的主观能动性。德沃金认为解释过程是结合了法律知识、时代信息和思维方法而形成的，能够应变的思维策略 [6] 。但是，目前的人工智能系统仅将法律条文简单码放在计算机记忆系统中，没有以知识表达为目的进行法律解释，所能发挥的作用仅限于方便检索，谈不上“智能”。首先，机器语言因其自身的特殊性，无法使用不精确的自然语言进行推理，无法对高度概括的法律法规条文进行法律解释；其次，针对现实的新情况及不同案情，裁判结果也不尽相同，对于“法无明文规定”情形下所面临的法律适用问题，法官在坚持依法审判原则的基础上，能够发挥主观能动性，针对审判实践中存在的法律漏洞进行必要而合法的修补 [7] 。而现有人工智能系统无法模拟法官思维进行灵活的法律推理，不能体现斟酌具体事实而作出裁判的弹性。
（2）应用范围狭窄，多数领域并未投入使用
智能语音识别技术能够实时将现场语音转化为文字，应用于庭审记录、法官合议记录、甚至是审委会讨论记录 [8] ，已被证明具有可行性，能够大幅度缩短庭审时间，将法官及审判辅助人员从繁琐的记录工作中解放出来。但是语音识别技术只处于初步研发阶段，仍面临较多技术瓶颈。首先，如何对多人交互发言进行分音记录。复杂案件的庭审和讨论涉及多角色的发言与讨论，在原告、被告、律师、侦查人员及证人之间不断变换，你一言我一语的讨论模式，如果不能对此进行分音记录，则仍需耗费大量人力进行后续完善，事倍功半。其次，目前的智能语音识别系统能够识别的语言局限于普通话及少数方言，但是在司法实践中，智能语音识别系统对方言的自动识别准确性较低，需要耗费大量人力进行校正，在一定程度上限制了其应用范围。目前，成都各级法院使用的网上自助诉讼服务系统支持网上立案、材料提交及电子缴费等功能，但是赋予当事人的随案密码不能用于查阅卷宗，查阅卷宗必须前往法院诉讼服务中心现场办理，向服务区窗口人员申请一个随机密码，在自助服务区电脑上输入随机密码，查阅卷宗、打印材料。此外，人工智能并未应用到电子送达、远程网络阅卷、远程视频调解、远程举证及质证、远程讯问（询问）及答辩等领域。
（3）人工智能所依托数据的不完整性
大数据的核心价值在于对海量数据进行存储和分析，从而提供具有参考意义的预测结果 [9] ，由此可见，大数据分析结果的准确与否取决于海量数据是否具有代表性及完整性，但反观目前人工智能在法院系统运行的现状可知，用于进行大数据分析的海量数据存在以下几个问题：首先，数量并不等同于质量。目前裁判文书公开网公布的海量文书存在“一份文书，多个案号”、重复或错误传送，更有“串案”套改等问题，基于此获得的数据有相当一部分是“冗余数据”[10] 。公开的文书有相当数量是简单案件的文书，并不具有数据挖掘价值。其次，数据“大”不等同于数据“准”。裁判案件并不同于简单的事实判断，法官的裁判是一个包含价值判断的过程，不同的法官就同一案由的案件有不同的判法，一定数量的相似判决不一定能够代表裁判的正确方向，司法是判断的技能，简单的数量比对并不是人工智能意义上的算法。
成都中院对最近 3 年的约 65 万件案件进行梳理与分析后建立案例库，这一举措虽能够为法官日后的裁判提供一定的参考，但是案情复杂多变，且建立这一案例库所依据的样本数量也存在一定的局限性，从而得出的预测结果有偏风险。
（4） 法官等司法人员与人工智能互动性较低
人工智能在现阶段法院系统中的价值定位仅限于辅助工具，但就其运行现状而言其辅助功能并未得到充分发挥，司法人员与人工智能之间缺乏交流与互动，二者在审判工作中处于相互独立的运行模式，司法人员习惯于传统的工作模式，将人工智能设备当做办案辅助工具，没有形成连贯的相互配合模式，有些年纪较大的法官对人工智能在审判工作中所发挥的作用持排斥观点，认为将充满丰富感情与经历的诉讼，交给冰冷的人工智能，无论是在伦理上还是在法律上，都无法使其完全信服，带着对人工智能的诸多怀疑，宁愿自己动手耗费时间书写裁判文书，也不愿相信通过人工智能语音识别技术所获得的文书。其次，现阶段的人工智能处于初步研发与推进阶段，司法审判是一个集价值判断与经验积累于一体的主观判断过程，而人工智能由于其机器的特殊性与局限性，无法对表面类似但实质不同的案件进行准确识别，较为典型的情形就是人工智能系统在归纳某些复杂案件的争议焦点时往往会出现抽取内容不准确、归纳存在较大偏差等问题，这就需要法官等司法人员的配合，对此类错误进行人工校对，并将正确的归纳方式告诉系统使之形成正确记忆，避免在以后的归纳工作中出现同样的错误。
现阶段人工智能的发展模式正处于边研发边应用，边应用边改进，边改进边推广的阶段，而法官等司法人员对人工智能的错误认识，不利于提高法官等司法人员办理案件的准确性，不利于人工智能在法院等司法领域的发展与完善。
三、完善人工智能在法院系统运行的对策
（1）立足人机功能互补，建立人机系统解决方案
现实中的案件情形复杂多变，适用法律的过程本身包含价值判断的过程，而审判工作需要实践性的法庭技术操作与复杂的逻辑思维相结合，需要长期法律实践的积累，抽丝剥茧还原事实真相。人工智能不等于智慧，不可能具有人独特的思维能力，只能对人类某些行为进行自动化模拟，即使阿尔法狗战胜了围棋冠军李世石 ③ ，也不能说明人工智能超越了人类大脑。人工智能建立在人的经验与思维的基础之上，是为人们的工作、学习、生活提供服务、帮助和便捷的现代化工具。人工智能必须借助法官及专家经验，结合人工智能的模型算法 [11] ，基于海量数据立足人机功能互补，建立人机系统才能使人工智能的功能得到最大化的发挥。在此意义上，人工智能和法官之间并不存在取代与被取代的关系。实现法院等司法领域的人工智能化，需要投入大量人力、物力、财力进行人工智能研发，需要依靠法官的经验和智慧，才能建立起新时代的智慧法院。
（2）加强人工智能技术研发，扩大其应用范围
现阶段人工智能识别系统仅支持简单的语言记录与输出，无法对合议庭及法官的交互式讨论进行分音识别，同时不支持方言识别。这一技术缺陷限制了人工智能的应用范围，对此应该大力推动人工智能技术研发，完善人工智能技术。此外，目前成都各级法院使用的网上自助诉讼服务系统并未涉及电子送达、网上调解、网上举证及质证、网上远程案件质量评查监督、网上远程卷宗调阅、网上远程讯问、询问、答辩等领域，而在这些领域应用人工智能系统将进一步提升司法审判工作的智慧性，推动智慧法院建设。因此，需要加强技术开发，将人工智能应用于送达、阅卷、调解、举证及质证、讯问、询问、答辩等领域，拓展并完善人工智能在法院等司法领域的应用。
（3）提高大数据信息完整性，构建精准化人工智能办案系统
人工智能的基础是海量数据，基于海量数据建立模拟算法 ④ ，因此人工智能的智能程度取决于数据的准确性和代表性，然而目前对数据的整理与提取，存在急功近利的粗糙现象，串案套改、重复案号、数据冗余等问题，降低了人工智能的准确性。所以当务之急不是对人工智能进行一味地批判亦或是盲目的称赞，应该采取科学的态度和手段进行大数据分析，从裁判文书公开网所公布的案例中剔除简单而不具有数据价值的案例，运用法律知识及统计学方法提取影响案件裁判的因素。同时，整合法院、检察院和律师事务所等司法领域的各类数据，在现有数据库信息管理系统的基础上运用人工智能、专家分析、数据挖掘等新技术对各类数据进行科学的分析， 提高数据信息的准确性与完整性，从而建立可靠的算法模型，构建精准化人工智能办案系统，让“阿尔法法官”不再是一种设想。
（4）建立人工智能系统应用宣传、培训与评估机制
毋庸置疑，人工智能在司法领域的前景不可估量，将进一步推动智慧法院建设，实现权力在阳光下运行，让人民在每一个案件中感受到公平正义。所以现阶段的首要任务是要扩大人工智能的应用，通过制定学习方案、举办定期培训班等方式进行人工智能的学习，正确看待人工智能与法官等司法人员之间的关系，调动广大司法人员使用人工智能进行司法工作的热情与积极性。同时以收案数、结案数、长期未结案数、涉稳案件数、案件难易程度等因素为参数，建立人工智能评估机制，利用人工智能系统对法官、司法辅助人员进行评估与考核，引导广大司法人员正确看待人工智能，秉承边研发边应用、边应用边优化、边优化边推广的原则，实现法官等司法人员与人工智能之间的良性互动。
四、人工智能在法院系统应用的发展前景
（1）法学教育与人工智能紧密结合
法院人工智能运行的实践表明司法领域人工智能化具有可行性，现实社会中从大数据到区块链，从电子支付到全面“刷脸”的发展历程，再次印证了人工智能必将带来具有终局意义的科技革命，司法领域人工智能化将是不容置疑的发展趋势，在知识收集、存储、调取等方面远远超越人类， “智能代理”、 “智能协作”、 “人机交互”将在不久的将来广泛出现，使“无机生命”逐渐取代“有机生命”变为可能，给法院等司法领域带来前所未有的挑战。清华大学法学院院长申卫星在 2017 年新生开学典礼讲话中认为，人工智能时代是一个人人都需要重新思考自己能够做什么的时代，我们无法抗拒，只能迎接新时代的到来。因此，未来法学教育要以人工智能为背景，积极实现教育观念的转变，利用人类所特有的创造力及情感认知，注重培养“智能时代的法律人”，通过开设法律见习课程、法律文学课程及现行法律核心课程，同时加强人文修养，培养法律人公平正义的法律观念及法律创造力，引导法律人形成善良、温和的法律情感。目前人工智能开发及完善工作主要由技术人员担任，法律专家的参与度极低，可以预见人工智能的发展需要法律与科技的复合型人才，促使法学教育与人工智能等前沿信息科学技术进行结合，引入操作人工智能机器人课程及开发法律人工智能课程，培养法律人驾驭、运用人工智能从事法律活动的能力，实现法律人工智能专业化 [12] ，以更加专业的姿态影响司法实务。
（2）法律人工智能职业化
法律与人工智能完全是两个不同的学科，从司法实践来看，多数法官及司法辅助人员的计算机水平较低，而法院系统内负责计算机业务的人员，其法律水平也无法和法官及司法辅助人员相提并论，但司法领域人工智能化是未来不可逆转的趋势。因此，为了实现法律与人工智能的完美结合，法律人工智能职业化将会应运而生，目前哈佛、耶鲁等名校已推出相关法律科技课程，北京大学法律人工智能实验室、法律人工智能研究中心日前已成立 [13] ，致力于为法律与人工智能行业发展提供智力支持，完善大数据时代立法，培养高端复合型法治人才。可以预见随着人工智能时代的到来，未来高校教育将推出新型的法律教育模式，学科类型中会新增法律与人工智能的交互性新型学科，随之社会实务中也会急需精通法律与人工智能的复合型人才，既精通法理、法律、法规和法条，又能够根据案件情形与司法经验进行准确的价值判断，又熟知数据编程，通过建立“数据中心”对司法领域的各类数据进行合理的统计与分析，利用算法模型将案件情形进行细化，建立灵活而准确的法律人工智能模式，建立完整独立的人工智能与司法的理论体系，推动法律人工智能职业化的出现及发展完善，提升司法效率，实现公平与正义。
（3）创新推出算法裁判下的“阿尔法法官”
随着数据分析技术的提升，各种准确的算法模型建立，算法裁判下的“阿尔法法官”必将应运而生，也许未来法院审判活动中主审大法官的席位上将是“阿尔法”，避免在判案过程中出现法官徇私舞弊、办理人情案、关系案、金钱案，实现法院审判活动的公开、公平与公正。也许“阿尔法法官”不能解决所有的案件，但在那些只需要单纯事实判断的案件中， “阿尔法”坐上审判席，成为助理法官，甚至成为主审大法官，都只是时间和科技创新的问题。
五、结语
人工智能在法院的运用是司法领域将科技与法律相结合的有益尝试和探索，成都市中院及多个基层法院构建的网上诉讼服务中心、司法公开服务平台、诉讼服务热线、诉讼服务 APP 等诉讼服务智能体系、智能分案系统、智能文书生成系统以及成都市两级法院统一采用的成都法院办案平台的运用，进一步证明司法领域人工智能化在监控案件审理进程，促进法院办案流程规范化，实现司法的公平公正与公开方面效果显著。不可否认，法院等司法领域人工智能化是新时代科技发展的必然趋势。但就目前人工智能在法院的运行而言，法院人工智能的研发与运用仍处于初步探索阶段，存在人工智能运用的局限性、范围的狭窄性、依托数据的不完整性、互动的不充足性等较多问题，需要通过建立人机互动系统、加强人工智能研发、构建精准化人工智能办案系统等措施，进一步研究相应的解决对策。因此，在推进司法领域人工智能的进程中需要保持理性思维，在享受人工智能带来便利的同时，高度警惕人工智能因自身机械局限性所带来的预测风险、数据滥用等问题，促使人工智能在健康的轨道不断进步和发展。本文原载《科技与法律》2018年第3期