作 者：孫海波，中國政法大學比較法學研究院副教授，法學博士。
摘 要：人工智能為司法審判方式改革提供了重要的契機，智慧法院的探索、互聯網法院的建立讓司法變得更信息化、智能化和現代化。司法改革的頂層設計者也開始運用人工智能的理論和技術，來統一法律在類案裁判中的標準和尺度。然而，在變幻萬千的智能化時代，司法權的本質并未發生改變，它仍然是一種在開放性的場域中依賴人類理性進行價值爭辯和推論的活動。智能化司法采取的“簡化裁判過程”和“消解價值判斷”的雙重策略均與司法的一般性質相悖。人工智能在司法裁判中只能發揮一種有限的輔助性角色，過度夸大甚至將其神化在現實中行不通。大數據預測在簡單案件中或許能夠實現同案同判的目標，但是在大多數情形下同案同判仍然要依賴人類自己的理性判斷。因此，在智能化審判方式改革的進程中，應理性地審視人工智能的內在局限，防止司法裁判異化為僅僅以數據和符號為演算邏輯的機械司法。
前兩年谷歌旗下DeepMind公司開發的AlphaGo在人機圍棋比賽中連勝3局，最終以4∶1的成績打敗李世石，這一方面讓人們看到人工智能所蘊含的巨大潛能，另一方面也讓人們開始擔憂未來社會中人工智能或機器人是否會像科幻電影中所刻畫的那樣能戰勝、主宰乃至奴役人類。2018年底南方科技大學副教授賀建奎“基因編輯嬰兒事件”更是一石激起千層浪，讓人們再次真切地感受到并警惕基因智能科技所帶來的現實風險。一時間人工智能成為了街頭巷尾炙手可熱的話題，如果不能就人工智能談論幾句，仿佛自己已經被這個快速發展和變遷的時代遠遠拋在身后了。
就法律領域而言，無論理論界還是實務界都已積極擁抱人工智能。人工智能給法律帶來了許多新的課題，譬如人工智能的法律主體地位、數據隱私權、數據財產、人工智能作品的著作權、算法歧視等問題，與此伴隨人工智能也會帶來倫理風險、極化風險、異化風險和規制風險等現實隱憂。在人工智能給人類生活帶來巨大便利和無限可能的同時，一些學者已經開始理性地反思在智能化水平飛速發展的時代如何捍衛人的主體性地位，而不至于讓人類淪為算法和技術統治的對象。無論是法學理論研究還是司法實踐，人工智能已經全方位地進入了其中。由于人工智能對實踐的影響是更為直接和直觀的，這促使筆者選擇一個較為具體的視角，來窺探人工智能會如何影響或改變司法裁判的樣態，尤其是它在多大程度上能夠保障同案同判這一重要司法理想的實現。
一、人工智能進入司法
司法的人工智能化大體上屬于法律信息學的范疇，是伴隨著計算機的出現而產生的一個新型學科領域。人工智能與法（AI & Law）的研究起步于上個世紀七十年代，1970年Bruce G. Buchanan和Thomas E. Headrick合作發表了“一些有關人工智能與法律推理的構想”，這被認為是該領域第一篇系統闡述法律與人工智能的文章。至此之后，法律推理一直是該領域中的核心議題�？傮w來說，人工智能進入到司法中主要涉及兩塊內容：司法管理信息化和司法裁判智能化。我國當下正著力推行的智慧法院建設，其實就同時蘊含著這兩個方面的內容。近年來，借助于網絡大數據平臺，我國人民法院的信息化發展水平越來越高，不斷推進裁判文書上網公開、審判流程信息公開、執行信息公開以及部分案件庭審公開。人工智能的進入，會讓司法從形式上變得更加公正、透明，提升司法公信力和提高司法管理效率。
由于人工智能對上述第一個層面的影響更多的是積極的，因而一般并不會引發太大的爭議。相比之下，潛在風險更大、也更值得警惕的是人工智能對司法裁判過程的進入。按照人工智能在司法裁判過程中所起到的作用，通常可以將其分為輔助性功能與決定性功能。前者是指人工智能為司法裁判提供一些輔助性或補充性的手段，比如起草文件、法規檢索、審查合同、證據采信率預估、預防性偵查、保釋評估、量刑預測等。僅就其中的文件起草，就可以進一步細分為：起草新的法律文件，檢索、解釋和修改以前的法律文件，多代法律文件的保存與維護，對法律文件進行深度比較等。后者所強調的是對司法裁判所起到的決定性或支配性作用，表現為利用計算機模型來評估事實和預測判決�；蛘呷缫恍⿲W者所主張的，這個層面要求人工智能為更清晰和嚴密地呈現司法裁判活動提供新分析工具，從數據庫中歸納出規則模型，通過編程和算法為新案件提供判決預測。就進入到裁判過程中這樣兩種角色的人工智能，可能會影響乃至改變司法裁判性質的顯然是第二種。
鑒于人工智能通過將自然語言轉化為法律語言，再通過編碼技術將法律語言進一步轉化為計算機語言，在此基礎上事先編制好算法和程序，形成一種計算機的自動推理模型。恰如學者所言，“在人工智能與法領域的學者試圖以這樣的一種方式描述法律和法律推理，即生成能夠在一個計算機程序中實現的模型。建構良好的工作應用程序是人工智能與法研究的首要目標”。人工智能的研究者提出了“法律推理的計算機模型”（CMLRS），其主要工作流程是以文本形式輸入案件、分析案件中的系爭問題、為該問題預測一個結果、并提供理由為該結果加以論證。該系統所普遍面臨的一個問題是，系統的運作有賴于人工對文本語義信息的閱讀、提煉和抓取，這種情況在近年來隨著“機器自我學習”（machine learning）慢慢獲得解決。在系統深度學習的機制之下，CMLRS 會自動從先前判決以及成文法等法律文本中抽取信息，并協助人們回答法律問題，預測案件判決、提供解釋。
我國的司法信息化之路，始于上世紀八十年代“專家系統”（expert system）的開發和研究。2016年發布的《國家信息化戰略發展綱要》和《“十三五”國家信息化規劃》將建設“智慧法院”列為國家信息化發展戰略。2017年《最高人民法院關于加快建設智慧法院的意見》發布，提出智慧法院建設的整體要求和戰略部署，以信息化促進審判體系和審判能力現代化，努力讓人民群眾在每一個司法案件中感受到公平正義。2017年6月最高人民檢察院也通過了《檢察機關大數據行動指南（2017-2020年）》，提出了“智慧檢務”建設的戰略目標。2017年國務院出臺《新一代人工智能發展規劃》，提出建立智慧法庭。建設集審判、人員、數據應用、司法公開和動態監控于一體的智慧法庭數據平臺，促進人工智能在證據收集、案例分析、法律文件閱讀與分析中的應用，實現法院審判體系和審判能力智能化。
就人工智能進入司法的基礎和價值來看，學者們主要從兩個角度來展開論證，即效率和公正。首先，就效率而言，這幾乎體現在從司法管理到司法審判的每一個環節，智慧法院、互聯網法院是司法信息化建設的重要產物。在法院收案量急劇飆升和員額制改革的背景下，一定程度地加劇了“案多人少”的矛盾。無論是司法管理者還是法官個人，都希冀強大的人工智能能夠減輕司法審判負擔，提高司法效率。借助于司法大數據，能夠迅速、高效地預測和解決大量簡單的同類型案件；其次，從公正的角度來看，類似案件類似處理是司法所要追求的重要目標和價值。通過抽取和拆分案件的要素，固定和提煉同類案件的裁判規則，人工智能裁判系統（如北京法院開發的“睿法官”智能研判系統、上海法院“206”刑事案件智能輔助辦案系統等）能在類案裁判中統一法律適用標準，從而保障同案同判的實現。
人工智能在司法中運用的愿景是美好的，事實上這也成為近幾年司法審判改革的一項重要內容。在推進司法責任制改革的背景下，2018年12月5日最高人民法院印發《關于進一步全面落實司法責任制的實施意見》中，提出“各級人民法院應當在完善類案參考、裁判指引等工作機制基礎上，建立類案及關聯案件強制檢索機制，確保類案裁判標準統一、法律適用統一。存在法律適用爭議或者‘類案不同判’可能的案件，承辦法官應當制作關聯案件和類案檢索報告，并在合議庭評議或者專業法官會議討論時說明”。司法改革的頂層設計者既考慮到效率又同時兼顧了公正，然而此處這二者之間是內含沖突的，強制法官檢索和參照類案固然可以鞏固和落實形式正義價值，但是如若將類案檢索設定為一項強制性的義務，則會與改革的初衷適得其反，因為如此一來非但不會提高司法裁判效率，反而會浪費大量寶貴的司法資源，無故大大增加法官的審判壓力和負擔。
除此之外，我們不應將裁判的決定權拱手讓給機器或人工智能，司法的本質在于它是一種依靠人類理性通過爭辯和對話獲致裁判結論的過程，在其中起主導和決定作用的永遠是人。本文是司法裁判人工智能化的一個“冷思考”。筆者并不是要否定人工智能在司法裁判中的應有作用，更不是拒絕人工智能對司法過程的進入，而只是希望能夠理性地審視這一事物作用于司法裁判的內在限度。同案同判是人工智能進入司法裁判所要服務的一個重要目標，但人工智能這一功用可能會被不當地放大，以至會走進一種關于同案同判的“神化”觀。
為此，介紹完人工智能是如何進入司法過程之后，我們將重新反思司法裁判過程的性質，筆者有三個基本判斷：其一，司法在本質上是一種類推的思維活動，這為人工智能的法律推理創造了可能，無論是基于規則的推理模式還是基于案例所進行的推理均是如此；其二，司法是在一種公開的場域中進行的爭辯和對話活動，因此不能完全將其還原為一種算法和數據，更為重要的對話和爭辯的過程本身就是理性化（或證成）判決的過程；其三，無判斷不法律，同樣的道理，離開了價值判斷的糾紛解決活動也很難再被合理地稱之為司法裁判，換言之，評價或自由裁量在司法裁判中是不可避免的，人工智能無論在程序上設計得多么精密，也總是很難甚至無法應對價值判斷的問題�；诖朔N對司法之性質的描述，人工智能在一定程度上有助于同案同判，其功能形態也因案件的簡單或疑難有所不同。應認識到人工智能在推進同案同判目標的過程中僅起到輔助性作用，無論是“同案”的判斷還是“同判”的做出，歸根到底要依賴于作為法官個體的自主判斷。在司法裁判中起根本決定性作用的依然只能是“人工理性”，“智能”可以簡化裁判過程但不能完全將其還原為單一的模型、數據或算法，更不能將復雜的裁判事業加以簡化乃至“神化”。
二、司法裁判是一種怎樣的事業
討論人工智能以何種方式進入到司法之中，以及將會在多大程度上影響司法裁判，有一個基本問題需要闡明，那就是要探討司法裁判是一種怎樣的事業。這個問題上升到法理的高度，其實所指向的是司法裁判的一般性質（nature of judicial decision）。在此基礎上，再去觀察和分析人工智能在多大意義上有助于司法裁判。法官的裁判活動依賴于一種類型化的思維方式，相應地類推也就內嵌于司法裁判的一般結構之中。與此同時，法官運用法律理由進行推理和爭辯的活動，是在一個開放的法律體系中進行的。除此之外，司法裁判過程中不可避免地會牽涉價值評價和判斷。所有這三點，都與作為實踐活動主體的人密不可分，而人工智能至少不能較好地適應司法裁判實踐的后兩個屬性。
（一）類推與司法的本質
此處追問司法的一般性質是什么，實質上是在探求人們頭腦中標準式的司法是什么樣的。司法（權）本質上是一種判斷權，能夠中立地對糾紛做出終局性判斷的權力。從這個角度來看，司法的本質或目的在于定分止爭，即通過推理或論辯的方式達成關于特定爭議的解決方案。可以說，這是一種最常見的對于司法性質的描述。然而，筆者注意到陳景輝教授挑戰了這一傳統觀點。在他看來，能夠被稱之為司法性質的那個東西不僅具有一般性，而且應當是能夠為法律領域所獨有的。解決糾紛的方式有很多，司法只是其中的一種。并且從成本或效率的角度來考慮，與仲裁、調解等制度相比，它至少不是最低廉或最高效的。那么，如此一來，從解決糾紛的角度出發來界定司法的性質便很難獲得成功，或者至少可以說它并非最佳的解釋。
人們可能會進一步追問，如果說司法的功能或本質不是解決糾紛，那么又可能會是什么？確實應當看到，司法的目標是多種多樣的，這個集合中可能包含諸如適用法律、實現個案正義、解決糾紛、完結訴訟、維護法律秩序等內容。在陳景輝看來，這其中能夠最好地彰顯司法特質的莫過于“適用法律”，亦即“通過司法將法律具體化的主張”，這是因為“司法裁判最為重要的角色是指向未來的，它是以個案的方式將抽象的法律具體化，在解決特定糾紛的同時，為人們指明未來的行動標準和行為選擇的恰當方向�！焙喍灾�，司法表層目的是解決糾紛，深層次的結構或獨具特色的地方在于它還有更遠大的抱負，即通過法律的解釋和適用將抽象的規則具體化，從而為人們的行動提供具體的指南。
誠然，“將抽象法律具體化”的確能夠為司法與其他常見的糾紛解決方式劃清界限。然而，筆者認為上述這一論斷仍然不夠準確。
首先，一如前述，司法的目標是多層次和多樣化的，通過解釋和適用法律將抽象規則具體化只是這諸多目標之中的一個，如何證明這就是諸多目標中最核心的那個，陳景輝對此給出的理由并不是特別充分。具體來說，一方面，正確適用法律只是一個中間性、媒介性或工具性的目標，司法的本質所指向的應當是更深層次的、終局性的目標，就此而言司法的本質應當是通過“適用法律”來實現正當的個案裁判；另一方面，應當注意到，在司法過程中適用法律的方式也是多種多樣的，演繹、類比、等置等不同的推理方式都能實現“將抽象法律具體化”，甚至這些方法中的一種或多種亦可運用于司法之外的其他糾紛解決方式，那么司法與眾不同的地方到底是什么，需要進一步的證明或說明。
其次，如果說對于司法性質的描述不僅僅止步于糾紛解決，而是延展至這種糾紛解決方式的特殊性，那么似乎可以對“將抽象法律具體化”作進一步的修正，即司法的本質在于通過“一種特殊的法律適用方式”在特定個案中實現正當的裁判。而正是這種獨特性，才使得我們能夠將司法與其他的糾紛解決方式區分開來。在筆者看來，司法過程的獨特性就在于其會運用一種“判例式推理”（reasoning by precedent）或“范例式推理”（exemplary reasoning），通過個案推理的方式將抽象的法律與類型化的個案事實勾連起來，不僅可以將抽象的法律具體化，同時還能夠以可以看得見、被經驗察知的方式實現類似的案件類似審判。
就此，我們可以得出一個初步判斷，即“司法的本質”與“范例式推理”或“類案類判”是內在地聯系在一起的，或者借用泮偉江的話來說，就是“通過同案同判原則所標示出來的那種先例式推理的方法、程序和過程，就是司法裁判的本質性內容”。對于這個結論，筆者在這里先補充一些初步的論據。
第一，就“法”本身而言，它“原本即帶有類推的性質”，因為“‘事物本質’是指向類型的，從‘事物本質’產生的思維是類推式思維”。當我們討論法的本質時，必然也會將其與類型思維聯系在一起。它們之間形成了一種“神”與“形”的關系，離開了“事物的本質”，法律的存在之間就難以建立起價值性的連接，從而也就無法形成一種類型；同樣的道理，如果沒有“類型”，那么法這個存在之間就很難獲得直觀的載體形式，從而也就很難被現實地予以把握。借助于法所蘊含的類推力量，可以有效地消弭規范與事實之間的內在張力。在考夫曼看來，之所以如此，是因為真實的法來自于規范與具體的生活事實、當為與存在的對應，“法是一種對應，因此法的整體并非條文的復合體，并非規范的統一體，而是關系的統一性。關系統一性，對應，便意味著類推�！狈ㄗ陨硭哂械倪@種特質，在很大程度上決定著立法也以類型為基礎。對法律規范進行概念化和抽象化的活動高度依賴于“分類”或“類型思維”，立法者通過對類型特征的提取、排列和組合來建構一種類型化的法律規范體系。從這個角度講，人們對于法的認知和理解難免也要依賴類型思維。
第二，如果說立法是借助于分類來實現法律規范的抽象化，那么在法律的實現過程（亦即司法過程）中同樣也滲透著類型化或分類的思維，由此可以說現代司法思維在本質上具有一種“類推”品格。在普通法的語境下，這一論斷似乎不成問題，普通法司法的運作所依賴的是一種“范例式的推理”，亦即一種從個案到個案的推理，這對于法律實踐而言是一種必然的推理方式。伯頓亦持有類似觀點，他主張法律推理從根本上來看是一種類比式的推理，由于作為演繹推理之大前提的規則時常處于難以避免的不確定性，所以演繹推理難以占據支配性的地位。然而在奉行法條主義的民法法系國家，這一結論是否還能站得住腳？筆者認為答案是肯定的。其理由在于，首先，簡單案件中所運用的邏輯涵攝其實就是將個案事實與規范構成要件事實進行比對和歸類的過程，只不過邏輯涵攝表面上遮蔽了這種類型化思維的跡象。其次，在案件事實與法律規范不相適應的情形下，就不能直接把具體的事實行為歸納到規范的要件事實之下，此時要做的工作就是運用等置的方法不斷拉近大小前提之間的距離，從而使得新案件能夠契合于同類舊案所共同依附的規范事實。因此，在一般性意義上，法律適用的方法是高度類型化的。
（二）在開放的體系中進行論證
司法裁判不是封閉的、單向度的法律適用，而是一個開放的、對話的過程。或許，可以將這個側面描述為司法的開放性和論辯性特征。司法的開放性，意味著法律淵源體系不是封閉的而是敞開的，裁判理由不是單一的而是多元的。無論是借助于成文形式進行表達的成文法，還是以不成文形式而存在的判例法，都時常會展現出一種“彈性的空間”，筆者將其稱之為“未完成性”。在此“可能的語義范圍”內，法律適用者擁有了得以解釋的空間，這使得法律的適用是以一種開放的姿態進行的。與此相對，那種認為法官只需依靠簡單的形式邏輯在封閉的體系中進行演繹案件結論的做法，早已被證明是荒謬的。注意到法律體系的開放性，對于我們準確理解司法過程之性質意義重大。
即便是相對保守和封閉的法教義學體系，仍然也是向外伸展和開放的，絕不是完全封閉的。司法裁判所依賴的法律推理、法律解釋以及法律論證，也都應是在開放的體系中展開。一如考夫曼所言，“法是某種聯系的事物，它存在于人的相互關系之中，并面對物而存在。之于這種法思維，只能存在一種‘敞開的體系’，在敞開的體系中，只能存在‘主體間性’，此乃不可言喻。”法律思維的這種開放性特征，根源于法律體系的開放性，加之社會案件事實的復雜多變，最終使得裁判活動的核心任務就變為如何在法律規范與案件事實之間尋求一種對應關系。
在開放的體系中論證，也意味著裁判理由來源的多樣化。單從法律淵源的種類來看，不僅包括成文的法律規則和法律原則，甚至還可以將一些符合一般法秩序的道德原則也包容進來。所有這些，構成了裁判可供借鑒和利用的多元理由。法官在證成判決時，其可借鑒使用的資源是多樣化的，而不僅僅局限于成文法規則。相比之下，智能化裁判模式構建過程中，作為裁判推導基準的并被加以量化的往往主要是成文法規則，對于非成文的道德原則、情理、常理是很難被代碼化和數字化的，這恰恰也從一個側面突顯了人工智能在進入司法的過程中所必然面臨的障礙。
除此之外，司法裁判是裁判者運用法律理由通過對話和論辯來證成判決的過程。論辯或爭辯會時常貫穿于裁判的始終，法律自身的一個重要特征就在于它具有可爭辯性。有些時候，即便是對于法條主義者而言，有時他們對于同一個法條的理解或解釋也會出現分歧，“在出現不同意見的時候，幾乎可以發現‘門戶自立’的法條主義者都認為自己是在分析、剖解、表達、闡述一個‘正確’的觀點，雖然他們有時會謙虛地宣稱自己僅僅是‘可能’的正確；同樣，法律實踐者在對待一個法律概念、法律規則還有法律原則的時候，也是總會出現不同的意見，而在出現差異甚至對立意見的時候，他們幾乎也是都在認為自己的觀點、觀念是‘正確’的�！北热缭S霆案，如何理解《刑法》第264條規定的“盜竊金融機構”，學者們可能會給出彼此沖突的教義性觀點；又比如說，如何理解《消費者權益保護法》中所規定的“消費者”，職業打假人到底是否屬于真正的消費者，法官們對此也存在著較大的爭議�！搬尫ㄎ隼怼笔窃跔庌q和商談的過程中展現出來的，而機器很難勝任。
（三）司法自由裁量權不可避免
依何懷宏教授之見，最能標志出人與動物的根本差別的東西，是人之為人最特殊、也最為重要的東西，這也就是人的意識，包含了理性、感情和意志的精神意識。而就憑這一點，人就可能大大地超越于物。法本身是價值評價的產物，離開評價法將難以為法，這一點已經被許多學者意識到了：“拉倫茨談及‘要認識到：法律的應用并不僅限于（三段論的）涵攝，它在更大范圍內也需要法律應用者的評價’；繆勒的觀點是：‘一個沒有裁判和評價的法律……（似乎）既不是實踐的，也不是現實的’；埃塞爾斷言：‘評價……在差不多所有疑難裁判中，均具有核心的意義’；克里勒得出的結論是，人們絕對不可能‘逃脫那些潛伏在任何解釋中的評價性的、規范——目的論的和法律政策性的因素’；恩吉施也不得不承認：‘甚至在今天，法律部門中的法律本身仍然是按照下列方式來建構的：法官和行政官員不僅僅是通過固定的法律概念下的涵攝來發現和證立其裁判的，而且也立足于自己獨立進行評價，間或也照著立法者的樣子來作出裁判和發布命令�！睆倪@些論斷中可以看到，人們“對法理解與適用”無法脫離評價。認識法其實就是展現“對法評價”，而在實踐中適用法同樣也是運用價值判斷的過程。
如果說法律在制定之初本身就是價值判斷（協商甚至妥協）的產物，是在立法者之中所形成的一種最低限度的價值共識，那么法律的適用就離不開價值判斷，即便是在最簡單的涵攝中也蘊含著價值判斷，正如魏德士所指出的，“涵攝的過程（將某一生活事實歸入某一規定了相應法律后果的法律規范）總是包含著評價的要素。”拉倫茨提出過類似的觀點，“很多我們以往認為，只須以單純涵攝的方法，將已確定的案件事實，歸屬到先經必要解釋的法律規范之構成要件所指涉的事實時，已經帶有價值判斷的性質，或者其本身已然是一種有評價性質的歸類行為。”法的評價性，以及在理解和適用過程中所依賴的價值判斷，構成了法之存在及運行的一個重要屬性。在某種意義上，也可以說，這是以人為主體的法律實踐活動的重要特性。什么是（法所蘊含或表征的）價值？價值如何進行判斷？如何在相互競爭的價值理由之間進行選擇或取舍？所有這些都需要依靠人類的理性去權衡（weighing），依靠經驗歸納和數據法則為主要運行機制的人工智能很難完成這一艱巨的任務。
由于法律（規定或表達）的“彈性空間”，導致實踐中司法自由裁量權是不可避免的。自由裁量，從字面含義上看就是法官針對不確定的法律內容擁有一定解釋和裁量的余地。按照德沃金的說法，大致可以區分出兩個不同版本的自由裁量，一個是強版本的（strong version）自由裁量，法官設身處地地像立法者那樣創設規則；另一個是弱版本的（weak version）自由裁量，法官在不超出規范目的的前提下靈活地解釋和適用法律。就大陸法系的法官而言，其所享有的裁量權主要是弱意義上的，并且通常是通過解釋的方法來實現這一目的。這里有一個問題，自由裁量是否與法律永相伴隨，抑或只是一種有限的存在？對此是存在爭議的。有限存在論認為只有在法律不確定時，自由裁量才會存在并發揮作用。比如法實證主義者所主張的只有當法律內容落入語詞的邊緣情形中，法官才開始享有自由裁量的權利；相反，另一種觀點主張自由裁量權是普遍存在的，有法律之處便有自由裁量，案件判決也最終是通過解釋行使自由裁量權的結果。澄清這一復雜的爭論顯然遠遠超出本文的目的，這里我們關心的是這種分歧背后的基本共識：自由裁量在司法裁判中是不可避免的。
也應注意到，自由裁量權的客觀存在，并不意味著它的行使就是任意的，事實上它會受到一系列的限制。然而，智能化裁判的一個特征就是盡可能將裁判過程化約為一套精密的數據或算法，其中自由裁量的存在被抽空了。如陳景輝教授所指出的，“人工智能對于司法裁判的介入，基本上是通過建構模型的方式，將自由裁量或價值判斷這個部分排除在外。之所以出現這個結果，表面上的原因是，作為價值判斷的自由裁量是無法被人工智能以理性的方式精確模型化的，或者說它無法被弱人工智能所兼容。然而，更深層次的原因，是圍繞‘價值（道德）判斷的性質’所發生的爭議……由于弱人工智能本身并無能力作出價值判斷，因此人工智能一旦統治了審判，那么它會將價值判斷徹底驅逐出去。”智能化裁判所依賴的大概是法律現實主義的進路，通過消解評價或價值，將判斷的過程還原或化約為一種經驗、數據或事實。這種將自由裁量抽空的裁判理想并不符合司法現實，沒有辦法應對紛繁復雜的客觀實踐。尤其是面對那些具有高度道德爭議的案件時，比如代孕、安樂死、同性婚姻、孝道等倫理爭議，人工智能無法幫助法官在各種激烈沖突的價值和實質理由中做出衡量和取舍。
三、人工智能服務于同案同判的力度
通過前述對司法裁判之特性的討論，可以發現司法的某些特質為人工智能進入裁判過程創造了可能。而與此同時，司法的其他一些特質也為人工智能進入司法裁判制造了障礙。前文已述，同案同判是司法所欲追求的重要目標，而人工智能被制度設計者當成追求這一目標的重要手段。本部分所要追問的核心問題是，人工智能將能以何種方式、在多大程度上服務于同案同判這一目標的實現�？傮w而言，這一力度主要體現為類案智能化檢索與推送、一定范圍內的判決預測以及裁判偏離的預警機制三個方面。
（一）類案智能化檢索與推送
通過海量數據的存儲，以及對同類案件所進行的打標簽，再結合一定的算法規則，司法審判大數據系統會自動向裁判者推送與眼前待決案件相關或相類似的案件。當然，法官個人也可以通過自然語言或專業語言在系統中進行類案的檢索。不少學者都論及了目前司法大數據自身存在的問題，“隨著技術的不斷革新，電子數據的防偽和校驗技術不斷變化，司法工作者在面對日益增長的海量信息和不斷變化的技術時，難免力不從心。而實踐中又缺乏專門的技術團隊來確保數據的真實性，人工智能建設所依賴的數據隨時都面臨虛假的風險。除了數據本身的真實性難以得到有效保障外，人工智能運用分析數據的核心算法也可能存在暗箱操作的風險�！焙魏２ń淌谝仓赋隽四壳安门形臅_過程中存在的一些問題與隱患，比如文書公開的全面性依然不足、公開的及時性效果欠佳、公開內容規范化程度不高，甚至還存在一些書寫錯誤的現象�？梢哉f，類案檢索與推送是一種較為初級的人工智能工作，其所發揮的也只是一種輔助性作用。
但是也應注意，類案檢索有時候不靠譜，機器或智能系統的判斷可能會出問題，這表現為兩個方面：其一，“要素”索引系統可能永遠是“不夠完備的”。要素索引系統只根據事先確定的要素來進行比對以確定它們是否屬于同類案件，但可能存在著未被預先確定的共同要素。有可能出現一個新的案件，它并不具備案例庫中任何案例的預先確定的共同要素，但它可能與其中一個案例具有其他共同特征，而這一特征會被評價為具有法律關聯性；其二，更重要的是，案件的相關性不僅與共同要素的數量有關，更與對要素的法律評價有關。即便兩個案件具有很多共同要素，但如果他們都不具有法律上的決定意義，那么要素再多也無意義。相反，即便兩個案件差別很大，但只要具備一個具有法律上決定意義的共同要素，也可能進行類推。是否具備法律上的決定意義很多時候取決于對案件意義的整體性評價，而理解和評價案件的意義正是計算機的認識短板。歸納一下，也就是說，預先設定難免會出錯或出現遺漏，如果遺漏了某個或某些關鍵事實，后來真正相似的案件可能無法被檢測到或成功地實現匹配，也有可能錯誤地輸入了案件本不具有的事實信息，導致兩個本不相似的案件被錯誤地“成功”匹配。另外，案件的相似性判斷依賴于對關鍵性事實的評價，評價往往是機器無法精準做到的，相似性判斷不是簡單的描述或下決定，而是要著眼于事實與規范目的之間的考量和衡量。
因此，類案的檢索與發現只是司法裁判過程的一個前奏，真正的難題在于，當智能系統推送或自主檢索到了多個可能的類案時，到底如何判斷這些案件中哪些（或哪個）與眼前待決案件是真正類似的案件。
（二）一定范圍內的判決預測
從性質上來講，判決預測已經超出了輔助性的角色范疇，而成為決策做出的一種支配性或主導性力量。盡管最終做出決定的仍然是作為法官的人，但是這個決定有可能是人工智能系統“計算”出來的。法官所要做的一是需要檢驗這個推論本身是否正確，另一個則是要為這個推論提供理由加以支撐。人工智能或智能機器雖然能夠自我進行“深度學習”，但是其賴以運作的整套程序設計和知識輸入仍然高度依賴于人工智慧。“由于法律人工智能在算法上采取了知識圖譜的半監督學習方式，這種方式的顯著特點是‘有多少人工方有多少智能’”，可以說“多人工就多智能，少人工就少智能，沒人工就沒智能，優秀人工就有優秀智能，垃圾人工就有垃圾智能”。
司法的深層本質與類推聯系在一起，這為智能審判通過類比推理模式解決同類案件創造了條件。通過對大量同類案件的判決書內容要素的拆分、提取和整合，歸納出裁判的一般程式和規則，便可智能化、自動化地解決同類簡單案件，這便是人工智能預測判決的基本原理所在。這里筆者認為，人工智能主要能夠用來解決同類簡單案件，其預測作用的發揮也主要是針對簡單案件而言的。一些學者樂觀地認為，人工智能可以解決一部分疑難案件，剩下一部分交給人來處理。它主要是讓系統學會自動地對案件進行相似性的比對，然后得出比對判斷結果。這種觀點過于樂觀了，目前的人工智能似乎還難以完成這項工作，這項相似性的判斷工作主要還是依賴人工來完成，即便有朝一日我們的人工智能發展到可以智能化比對案件相似性的水平，其比對的精確性和靈活性依然是值得質疑的。
“但長久以來的司法經驗表明，在這一方面將人工智能適用于司法裁判時會導致問題，也會面臨限制。編程可以被執行的重要條件或者說重要限制，在于程序必須足夠簡單，并能在許多案件中被不斷重復而且沒有顯著的變化�！焙唵伟讣拇_是司法的常規情形，但是疑難案件也確實普遍存在。人工智能畢竟可能會犯錯誤，并不能保證其判斷一定是準確的。簡單案件中，法官對所要處理的那一類案件相對熟悉，對相關法律的理解和適用也拿捏的很到位，其實在這種情形下專門再使用人工智能去預測和獲取裁判結果，確實有點多此一舉。故而，預測判決通常僅限于簡單案件的范圍之內。
（三）裁判偏離的預警機制
伴隨著最高人民法院司法責任制改革的推進，類案檢索已成為法官在實踐審判中不容忽視的一項重要義務。事實上，人民法院內部辦案系統中，已經開放了類案檢索的版塊和權限，通過輸入案由、爭議焦點等關鍵詞，便可檢索出相似性程度高低不等的類案。個別地方法院將商業公司開發的類案檢索軟件嵌入辦案系統，既可以方便法官自主地根據客觀需要檢索類案，同時還會自動推送一些關聯的類案。不得不承認，大數據和智能化讓案件裁判過程變得可視化，甚至還會給人帶來一種更美麗的印象，即案件的裁判似乎是可以被數據化和模式化的。無論是從上述類案的智能化檢索與推送，還是從人工智能可以輔助法官在一定范圍內預測判決，似乎都可以直觀地體現這一點。同案同判要求類似案件應該得到類似判決，這里的“同判”并不強求判決結果完全一樣，而只需要達到大體一致或相似即可。故而，即便要求實現或做到“同判”，裁判者亦有一定的裁量幅度或空間。
比較典型的是刑事審判，刑事立法根據罪行嚴重性之不同，多數時候將刑罰劃定為輕重程度不等的刑期。這事實上賦予了法官一定的量刑空間，在此彈性空間內法官享有具體裁量的余地。為了實現同類案件的同判結果，同時也出于限制自由裁量權的考慮，不少刑法學者認為應劃定量刑基線，但“量刑基準由于受事實和法律的不確定性影響，不可能是一個精確的數值或‘點’，在很多情況下，它仍然可能是一個幅度（法定刑為絕對確定刑的除外），量刑基準的這種幅度與法定刑幅度頗為相似，只是量刑基準幅度的‘域’的范圍較為緊縮而已”。白建軍教授通過實證研究發現，確立一條固定不變的量刑基線是困難的，但是宣告刑的平均刑量在量刑實踐中仍然是有參考意義的，只要眼前的案件與相應示范性案例（樣本案件庫）沒有顯著的差異，就應該參照該組案例的平均刑量決定刑罰。正是因為此種裁量幅度或彈性空間的存在，使得刑事司法實踐中出現了一種有意思的現象，所謂“差異化判決”，也就是同案不同判，類似的案件判決結果卻有一定懸殊。學者認為這種差異化判決具有合理根據，其中刑罰均衡仍然存在，和欠缺均衡性的同案異判有著根本性區別。這種量刑構造為人工智能預測量刑結果創造了空間，同時通過司法大數據的運算也可以確立大樣本案件中的平均刑量，為實現同案同判提供參照和檢驗標準。
與刑事審判不同，民事關系的種類更加多樣，法律關系也極為復雜，審判要素的分解相對更困難一些。故而在實踐中，目前較為成熟的類案裁判系統，其適用的范圍仍然較為狹窄，主要是以刑事案件作為樣本建立起來的，而且也無法窮盡刑法中的所有罪名，通常是有限地以刑法中的一些常見罪名（比如故意傷害、故意殺人、貪污罪等）為基礎建構起來的，這些罪名的罪行和罪責要件相對確定，因而拆分和組合起來也較為容易一些。利用大數據預測刑事判決結果也容易走進一個誤區，即納入到樣本庫的基本上都是有罪判決，而中國的無罪判決事實上非常低以至于“趨零化”。以有罪判決樣本為基礎構建起來的數據庫，幾乎不可能智能化地預測出無罪判決。當然，這個不是本文要關注的問題。目前一些商業公司為法院開發的類案裁判系統中，有一個重要的功能是裁判偏離預警機制。法官在做出判決結果之后，可以將判決書的主要內容導入至系統中，系統會自動進行識別、運算、匹配，并和案例庫中類似案件確立的裁判均值（比如刑事案件中的平均刑量）進行比較，如果偏離的差額較大（畸輕或畸重），系統會自動發出警報，警示裁判者該案判決結果與案例庫中的既往案件相差較大，可以對此結果進行再斟酌。不得不承認，人工智能所擁有的偏離預警功能有助于統一裁判尺度，防止同案異判，但是同樣也會導致判決多樣化走向消亡。我們允許一定范圍內的差異化判決，這與形式正義原則并不矛盾。
四、同案同判人工智能化的限度
毋庸置疑，人工智能在實現同案同判目標的過程中發揮著十分重要的作用。但同樣值得我們警惕的是，不宜奉行技術至上主義，簡化甚至“神化”司法裁判過程，將司法化約為單純的數據和算法。這種“神化觀”認為，“把法律化約為簡單的幾何公式是可能的，如此一來，任何一個識字并能關聯思想的人都能作出法律上的裁決�！�，用公式表示就是“Rule（法律規則）×Fact（案件事實）=Decision（判決）”，美國法律現實主義的先驅弗蘭克解構了這一神化公式，他認為無論是作為推理前提的規則還是案件事實都是不確定的，司法判決毋寧與法官的個性以及其他主觀因素（subjective facts）相關。真實世界中的司法是一個內容豐富、動態的對話過程，各參與者之間通過理性地爭辯獲致正當的個案裁判。職是之故，在充分尊重和發掘智能化司法之于同案同判具有重要意義的同時，也應理性地審視司法裁判人工智能化的限度，過度夸大甚至神化人工智能司法的觀點不僅與司法裁判事業的內在性質相悖，而且還會誤導并最終有害于司法審判實踐。
（一）相似性判斷依賴于人而非機器
貫穿于本文的討論，對待司法人工智能筆者一直持有一種開放但謹慎的態度�，F代網絡科技越來越發展的社會，司法裁判系統不可能回避和拒絕人工智能，反而應科學合理地利用智能科技來推動現代司法的信息化、自動化和智能化。人工智能僅僅是一種對人工智慧的自動化延伸，通過一定的算法機制將人工智慧傳輸給機器。它在司法裁判過程中的定位是，僅僅發揮一種輔助性的作用，并不太可能取代法官進而扮演一種決定性的角色。恰如劉艷紅教授所敏銳地指出的那樣，“當前的‘司法人工智能’只是提高司法工作效率的便利工具，如語音輸入取代書記員電腦打字記錄、裁判文書上網以及自動識別搜索等，這種變化與書記員告別古老的手寫記錄沒有實質區別，其他應用如海量判例篩選、輔助量刑規范化、電子取證技術等至多屬于增強同案同判等人類司法智慧的AI�！蓖竿械暮诵模谟谌绾闻卸▋蓚�案件屬于相似案件。如果法官可以順利地通過這一環節，接下來實現結果上的同判就不再是一件難事了。
我們所討論的“同案”主要有兩種類型，一種是簡單的同案，或者說客觀呈現的同案，這類案件法律關系簡單、案件事實清楚，除了個別事實的細微差異（不相關不同點），幾乎接近于“同樣案件”（the same case）；另一種是經過評價的同案，或者經過價值判斷被解釋為“同案”。司法實踐中第二類情形更為常見和普遍，案件（事實）自己不會貼著標簽，更不會主動地告訴我們說他們之間是不是類似案件。拉倫茨也指出，在對案件事實進行處理時離不開必要的判斷，其至少有幾種不同的形式：以感知為基礎的判斷、以對人類行為的解釋為基礎的判斷、其他借助于社會經驗而取得的判斷、以人類理性為基礎的客觀價值判斷以及其他情形下留給裁判者的判斷余地。人工智能能夠勝任第一類同案的識別工作，而對于第二類經由人類價值判斷詮釋的同案的比對，人工智能似乎僅能發揮較為有限的作用。
同案同判或類案裁判依賴的類比推理思維，在經典的關于類比推理的理論中，最重要的一步就在于判斷眼前待決案件（目標案件）與先前案件（來源案件）之間是否具有相似性，即要“判斷是事實上的相同點還是不同點更為重要”，決定何者更為重要顯然要依賴于一種實質意義上的價值判斷。
在事實區分和拆解的層面上，通過人工打標簽的方式，并設定一套特定的算法規則，智能機器在海量裁判文書中進行信息抓取、分類和所謂自我深度學習，或許可以為類案相似性比較完成前提性工作。當然，針對不同類型的具體案件，其抓取和分類效果也會有所區別。對于此類案件，通過建立大樣本數據庫的方法會遇到不少困難，案件類型涉及的參數數量較多，關鍵事實中哪怕是一丁點的微妙差異，有時足以導致兩個案件完全不同。而一旦進入到實質性判斷的層面，必須結合法律規范的立法意旨或目的，通過理性的價值判斷來權衡是相同點還是不同點更重要。這一環節無法再化約為簡單的事實比對，它要求判斷者要將目光往返盼顧于規范目的與案件事實之間。對此，精專于數據運算的人工智能，無法依靠所謂的算法法則來解決價值判斷的難題。
除此之外，無論是類案裁判系統主動推送的關聯類案，還是法官自主檢索到的可能類案，在數量上都不太可能是單一的，而更可能是一個復數的“案例群”，除了那些顯明的簡單類型的同案，人工智能所能發揮的作用似乎僅止于此，眼前案件與這些案件在實質上是否屬于類案，只能依靠人通過理性的思辨來具體判斷。一言以蔽之，智能化裁判的重心其實更多地放在了結果的“同判”上，而對于如何把握“同案”它并不擁有最終發言權。
（二）智能化司法難以兼顧實質正義
如何借助法律實現正當的個案裁判，是司法裁判以及現代法學方法的核心議題。在法學發展史上，尤其是法律形式主義發展到頂峰之時，曾一度出現了所謂“機械法學”，它以自然科學化的態度來看待法律和司法，然而在一些批評者看來這種無論對社會公眾還是對法律職業和教育都是有害的。因為，就機械法學觀的建構過程來看并不科學，法學以及司法審判應當對社會化的和實用主義的目的保持開放。夏皮羅曾將這種高度形式理性化的法學觀點，提煉出四個方面的核心要素：司法自制（適用而非創造法律）、確定性（法體系完美無缺）、概念主義（概念演繹）、以及裁判的非道德性（不求助道德推理）。這種理論實質上是將法律還原為概念和經驗事實，將司法審判化約為一種簡單的規則演繹的過程。法官在裁判過程中不得關心道德和實質評價問題，如此一來司法便成了一種道德無涉的事業。
一如前述，司法裁判過程其實是一個運用法律理由進行理性爭辯的過程，這里的理由顯然既包括形式性理由也包括實質性理由，法律推理思維相應地也有形式推理和實質推理之分。由于法律與道德本身就具有內在的聯系，法律不僅注重將義務性道德轉化為法律義務，而且也開始將倫理美德的要求注入到法律之中。在此意義上，可以說司法審判不可能與道德相絕緣。法官除了受一般法律職業倫理操守的約束之外，還負有忠誠的道德義務、誠信的道德義務、批判的道德義務。值得一提的是，在司法裁判中法官還有一種“doing good”或“doing justice”的特定道德義務，當既有的法律規則存在實質性問題或缺陷時，司法應對實質性的價值判斷和解釋保持開放。在最近幾年我國司法實踐中頻發的爭議案件中，比如深圳鸚鵡案、河南大學生掏鳥窩案以及天津趙春華氣槍案等，為什么法院的判決難以為當事人及社會公眾接受，甚至個別案件的判決被認為是荒唐的，很重要的原因就在于法官（法院）只關注形式規則的演繹推導，而忽視了規則背后的立法目的和社會價值，從而最終導向了機械性司法。
從這些頻發并被公眾反復熱議的案件中，可以體現出法官在裁判中施展的（真正理性且客觀化的）價值判斷不是太多而是太少了，機械適用法律的情形不是太少而是太多了。用人工智能的語言來描述機械司法，即是“法律可以作為一種公理，法律推理就是一種純粹演繹”。當司法遭遇并積極擁抱人工智能時，我們很容易被這種熱情或激情帶入一個誤區，即司法裁判可以實現計算機化和自動化，甚至法官可以被機器人所替代，“將案件事實投入到司法的自動售貨機一端，通過運用機械邏輯另一端就會輸出判決�！边@種過分夸大人工智能之功能作用的觀點，其實是在深層次不了解司法的獨特價值評價架構。不是所有的法律語言都能還原為自然語言，尤其是那些評價性概念、本質上具有可爭議性的概念如何用自然語言來表達，又如何進一步轉化為標簽數據，都是人工智能將不得不面對的難題。
在應對價值或評價的問題上，智能司法通常采取兩個選擇：其一，回避價值判斷的問題，訴諸形式邏輯和演繹法則，這無疑又會回到機械法學的老路上來；其二，采取化約論的思路，將價值或評價的問題化約為一種事實，相應地價值判斷轉化為一種事實判斷。無論采納何種方法，最終結果都是將價值判斷加以消解，司法裁判變成了一種價值真空的狀態。司法裁判是一種實踐理性和智慧的運用，拋去那些主觀因素的考慮、法外后果的考量不說，法律條文的適用背后潛藏著法官的客觀化價值推理和判斷。正如某些研究法律人工智能的專家所指出的，“一些人可能會爭論某些案件為何最終以這種而非那種方式被裁決，這些案件的裁判會涉及到人類的一般性常識和智慧、早先的先例以及有關公正的觀念等，而這其中的大部分內容都已超越了AI的能力（capacity）�！睂嵺`中很有可能出現的問題是，某些案件判決的做出是規則之外因素實質上促成的，那么讓人工智能來還原這些評價性要素是很困難的。更進一步，當既往類案在內容上（裁判規則和判決理由）存在嚴重實質性缺陷時，智能化裁判依然會通過簡單復制過去的判決實現結果意義上的同判，然而我們應追問這樣的同案同判還是否具有可欲性（desirable）。
形式正義固然是司法所應尊重的重要價值，在具體的個案裁判中法官在道德上沒有義務去重復過去的某個錯誤性或有重要缺陷的判決。實質正義這個要求開始變得重要起來，在當下這樣一個弱人工智能司法（典型的特征是人工缺失和智能不足）的裁判局面中，它確實能夠推進簡單類案的判決統一，甚至可以提高裁判效率、節省司法資源，從效率的價值上來講它與實現“速裁”的司法裁判目標是內在一致的，當然在這一部分案件中效率和正義（形式正義）兩種價值是通常可以做到兼顧的。然而一旦遇到疑難案件，智能化裁判要么會失靈，要么會機械地推導出不合理的裁判結論。在此情形下，效率與實質正義兩種根本價值發生了沖突，要么根本無法實現同案同判，要么表面上所實現的同判其實并非是在真正實質意義上具有可欲性的同判。
簡而言之，智能化司法有助于實現簡單類案的同判，對于復雜疑難案件由于需要借助于實質性的價值衡量、解釋和判斷，人工智能往往容易導向一種機械化司法，最終可能會走向實質正義的對立面。值得一提的是，這里隱含著一個悖論：裁判者其實最期待人工智能能夠對疑難案件的裁判提供幫助，而人工智能在現實中通常只能在簡單案件的裁判中真正發揮作用。盡管如此，法官們經常處理自己領域內的簡單案件，對這類案件的裁判已經積累了較為成熟的經驗，并確立了較為穩固的裁判規則，反而倒是不需要人工智能來輔助審判。事實上，當下中國司法責任制改革，將類案檢索強制設定為一項司法義務，其實就走進了這個怪圈和誤區。如此一來，非但不會簡化裁判過程和提高司法效率，反而會加大法官的工作負擔，讓本來簡單的司法過程變得愈加復雜起來。與此同時，在追求同案同判的目標中，能在多大程度上兼顧實質正義也是一個非常令人值得懷疑的問題。
（三）無法面對理論爭議與法律的可爭辯性
以上兩點主要是圍繞司法展開的，現在我們將回到法律自身來討論。可以思考的問題是，法律自身會對智能化司法提出何種限制以及制造何種難題。在筆者看來，進入到司法層面的個案爭議可以被剖析為三個層面：第一個層面是關于案件事實的爭議，即對究竟發生了什么事件所產生的爭議，法學理論中的客觀真實與法律真實之爭就是圍繞這一點展開的。進入到訴訟中的事實或多或少都是經過解釋或評價的事實，人工智能的專長即是善于進行事實的拆解和標簽化，對這個層面的爭議似乎很少能夠給人工智能制造根本難題；第二個層面是法律爭議，主要圍繞規范的語義內涵、規范之間的內容沖突等所展開的，無論是通過解釋澄清含義還是化解沖突，都一定程度地依賴于價值的考量和判斷，這無疑會給智能化司法提出了挑戰；第三個層面是法律規范背后的價值爭議，爭議各方之間所要維護的價值發生了沖突，比如說戶籍登記機關拒絕為當事人辦理姓名登記所引發的訴訟中，表面上看是對于在法律上是否認可某個姓名發生了爭執，其實背后所展現的是戶籍登記機關的行政管理秩序與公民創設姓名的私法自治價值產生了沖突。這個層面的價值爭議，將會從根本上挑戰和限制智能化司法的作用空間。
我們先來看第二個層面的爭議，即由于語言自身的原因，比如說語義具有語境依賴性（context-dependent），同時語言不可避免具有模糊性，甚至法律在一定程度上必然是模糊的，這共同導致了法律在個案中提供的指引會出現中斷，甚至在遭遇一些新的事實或行為類型時這種指引會用盡。于此，司法中法律的適用便會呈現出程度不等的疑難。哈特曾經對這種開放性結構提出過警告：“我們把開放文本，視為人類語言的普遍特征。為了使用包含一般化分類語匯的傳播形式來傳達事實情況，邊界地帶的不確定性是我們必須要付出的代價。自然語言，不可避免地有著開放性結構。面對這樣一種現實，我們應理性地認識到，我們是人而不是神，我們生活在一個具有無限不確定的世界中，立法者無法事先預定好未來會發生的所有事實組合，生活中總是會有一些預想不到的模糊和不確定情形發生。
舉一個簡單的例子，《婚姻法》第22條規定“子女可以隨父姓，也可以隨母姓”，看似一個較為清晰的法律規定（命題），在遭遇社會事實時可能會變得模糊和復雜起來。比如，實踐中出現了在父姓和母姓之外創設第三姓的做法，這種行為是否違背了上述規定，似乎是不確定的。用AI的語言來說，“如果某個系統添加了此前不屬于該系統的新要素，那么該系統就可以被稱作是開放的。具體體現為兩種情形，存在無規范適用的案例以及法律語言出現模糊性。”無論是哪一種情形，法官所面臨的法律都呈現出了一種不確定性。通過法律解釋的方法澄清法律規范的真實含義，無疑需要依賴和借助于解釋者的價值判斷，其判斷的基礎和核心是法律規范背后的立法目的或意旨（point）。設想這樣一種情況，數個事實上相似的類案對同一個法律規范采取了數種不同的解釋，從而做出了數種不同的裁決，伴隨著類案樣本庫的擴大，智能裁判系統可能會按照不同判決的概率高低來預測待決類案的結果。如果這種經驗還原和概率判斷的方式可以看做是AI解決法律不確定的一種方式，這顯然是一種隨機正義（random justice），本質上與拋硬幣或擲骰子并沒有什么兩樣。對于落入開放性結構中法律的具體化和明確化，還原的方式會將復雜的價值問題簡單化，樣本數量的無限擴大雖能縮小誤差，但并不能保證實現真正意義上的同案同判。
其次，讓我們回到理論爭議（theoretical disagreement）上來。實踐中，人們對于某個法律命題是否為真存在爭議，這就進一步轉向對法律命題背后的理論根據進行爭論，德沃金將這種實質性的分歧稱之為理論爭議。理論爭議是最核心、最深層次的爭議，它能將實踐參與者對法律的最根本分析展現出來。而且，理論爭議本質上是一種實質爭議、價值爭議。理論爭議完美展現和詮釋了法律的“可爭辯性”（arguable），“意味著通常我們總是要基于一定的標準來進行爭辯，那么離開了統一的標準，可爭辯性也將不復存在”。法律爭辯的最高層次，便是對法律背后的根本價值存在分歧。仍以上述姓名權爭議為例，在涉及第三姓的案例類型中，實踐參與者所爭辯的是《婚姻法》第22條背后的兩種價值根據，一個是戶籍登記機關追求的行政管理和社會秩序，另一個則是姓名權人的自主決定、變更和使用姓名的自由，說到底這是秩序與自由、公權規制與私法自治之間的沖突和抗衡。解決價值爭議無法依靠經驗事實歸納和形式邏輯演繹，只能通過理性的價值爭論和判斷。為此，對于如何面對法律的可爭辯性難題，人類的有限理性和智慧都會經受不小的打擊，就更不必多提人工智能了，那將是一項難以挑戰的任務。
最后，在處理同案同判的問題上，智能化審判系統更多地是追求一致化甚至高度標準化的“同樣”判決。然而，即便將同案同判尊奉為一項不可放棄的法律義務，也必須承認差異化判決在實踐中是客觀存在的。這其中既有正當的差異化判決，也有不正當的差異化判決，對此前文曾有所提及。這里筆者關注的是，當類案庫中的“前案”在內容上存在實質性缺陷時，AI系統能否擁有一定的價值識別和道德推理能力，自動對前后案做出實質性不同的判斷，是一個頗耐人尋味的問題。與此相關的是，是法律（推理）的可廢止性（defeasible），意指“如果新增的信息被考慮，那么結論的狀態可能會發生改變。根據新增的事實、規則等知識，一個被證成的結論能夠變為一個不被證成的命題。也就說，初始結論可以被新增信息所擊敗。”規則出現沖突或例外情形是引發可廢止性的主要理由，由于缺乏實質性的判斷能力，智能化司法根本上無力面對法律的可廢止性。正如一些學者所指出的，“在推理過程中，‘開放性結構’特性的出現，其所帶來的問題通過人工智能通常難以解決，人們一般認為這類問題只有依靠人才能獲得解決�！彼羞@些不可避免會導向一種“智能司法不智能”的狀態。人工智能無法觸及法律的理論爭議，無力應對法律的可爭辯性難題。對于涉及實質爭議和價值分歧的疑難案件，實現同案同判從根本上仍然深深依賴于人類的固有理性和智慧。
結 語
在人工智能時代，司法審判事業在迎來機遇的同時也經受著不少考驗。很多論者著眼于探討人工智能可能會給法理論與司法審判實踐帶來何種挑戰，在這方面產生了不少真知灼見。對于司法中人工智能的討論，可謂喜憂參半，本文主要采取的是一種懷疑論的進路。為展示對待這一問題的基本立場，筆者嘗試將上文討論凝結為幾個簡要命題，供讀者參考和批評：
第一，以往關于司法人工智能的討論更多集中于外在層面，本文則從內在視角切入，剖析法律自身的屬性以及司法裁判的一般性質。司法裁判的特殊性，會在很大程度上限制人工智能的進入，在某些特定的議題上（比如實現同案同判）甚至會嚴重阻礙其作用的發揮。從法哲學的角度，審視法律及司法裁判的特殊性，為限制人工智能不當地進入司法、濫用乃至異化提供了一個絕佳視角。
第二，司法裁判是一項復雜的事業，人工智能的發展方向與其背道而馳�，F代司法面臨著雙重復雜性，既有內部審判過程的復雜性，又有外部政治和社會環境的復雜性。智能化司法采納了一種還原簡化的邏輯，其目標是要簡化司法裁判程序，“將司法程序簡化（為了最終使其標準化并轉譯為軟件程序、甚至算法）的一個主要危險在于會‘遺失’實際案件的相關復雜性，由于程序無法抓住或處理此種復雜性，結果導致裁判的不準確或不適當�！�
第三，司法的核心在于以人之理性為基礎的價值判斷，而人工智能的運作邏輯是消解價值判斷。司法審判是在一個開放的場域中進行價值判斷和爭辯的過程，法律自身的不確定性和未完成性常常使得司法審判呈現出一種可爭辯的結構。智能化司法更多地在一種單線性的維度內運作，不僅如此它要么徹底抽空價值判斷，要么以事實判斷替代價值判斷。就此，它從根本上扭曲了司法審判事業的整體圖像，因而難以像人們所期待的那樣在案件流水線上暢通無阻地智能化運轉。
韋伯在反思形式理性法時提出過“自動售貨機式法官”，這個隱喻時常仍在我們耳旁不斷回響。時至今日，法律的不圓滿性以及社會事實的復雜多樣性，不斷向我們證明應當以一種更加謹慎、理性的態度“認真對待司法”，“認識到人與智能機器之間存在本質區別，不論機器是否能夠獨立完成某些特定任務，這些任務也不應放手交給它們去做。”司法裁判應對法律、道德以及倫理等實踐理由保持開放，尤其在復雜、疑難案件中更是要訴諸實踐理性判斷。在實現同案同判的重要目標上，智能化審判可以發揮非常有限的作用。那種試圖通過人工智能系統強求同案同判的做法，非但不能實現真正的個案正義，反而會制造大量的錯判誤判。如此一來，最終的結果，便會走向一種不受理性限制的機械司法。