【作者】王福華，上海交通大學凱原法學院教授、博導，中國法學會民事訴訟法學研究會副會長。
隨着技術的迅猛發展與普及，人工智能已突進司法領域，具備了進行司法判斷的能力。「算法+數據」的決策支持功能，開始在訴訟結果預測、法律文書生成、裁判尺度統一方面發揮更大作用。人工智能的司法應用已呈現一幅全球圖景：在國外，Premonition算法模型可以在分析法庭判決先例文檔的基礎上預測判決結果；TAX-I算法模型可根據過往案例的最終裁決結果預測案件結果；DoNotPay則具備了起草法律和其他商業信函的功能。在我國，DeepSeek通過自然語言處理、知識圖譜和深度學習技術，支持案件要素抽取、矛盾檢測、證據導圖生成及文書生成等功能，已能輔助法官裁判決策，提升辦案效率。
迄今為止，人工智能在國內外司法場域中的運用可被分為三種演進類型：
第一種是「協作型」司法人工智能。我國最高人民法院2022年制定的《關於規範和加強人工智能司法應用的意見》明確了這一類司法人工智能。「意見」規劃，今年將基本建成較為完備的司法人工智能技術應用體系，提供全方位的智能輔助支持，顯著減輕法官的事務性工作負擔，保障廉潔司法，提高司法管理水平，創新服務社會治理。「協作型」人工智能參與司法實踐的路徑，是將人工智能技術作為輔助工具嵌入辦案系統，進行案件分析、證據評估、自動分析、數據篩查、自動推送，甚至可用於爭點歸納整理、類案偏離提示、再審案件裁判偏離度預警、終本案件核查、不規範司法行為自動巡查、廉潔司法風險防控等方面，通過人工智能系統在司法領域中的互動與合作，共同完成任務或解決問題。
第二種是「取代型」司法人工智能，其特點是替代性和自動化，在簡易程序或簡單司法判斷中減少甚至取代人類法官的參與，節約司法資源。「取代型」人工智能在全球範圍已有若干成功實踐，特別是在簡易程序或小額程序、督促程序中運用人工智能技術，開啟了「自動化裁判」時代。例如，愛沙尼亞開發「機械人法官」，用於處理訴訟標的金額低於7000歐元的小額索賠案件，巴西已使用算法識別重複訴訟及消費者群體訴訟中的原告資格，這些實例都展示出人工智能在簡化司法程序方面的潛力，也顯露出一些輔助性司法職業將被取代的趨勢。
第三種是「顛覆型」司法人工智能。這類人工智能的特點是能夠在常規司法案件中發揮司法判斷的作用，藉助於自然語言程序、深度學習、知識推理、區塊鏈技術、圖神經網絡（GNN）等人工智能的應用，使人工智能成為雙方當事人及法官之外的虛擬「第四方訴訟主體」，與人類法官一樣甚至比人類法官更好地完成司法決策工作。與上述兩種類型不同，「顛覆型」人工智能會在根本上改變法官工作方式，重塑司法角色。目前，這類司法人工智能在域外已被獨立應用於醫學圖像鑑定、刑事被告再次犯罪風險評估等司法事項的判斷。隨着人工智能技術的進一步應用，甚至可以展望藉助腦機接口（BMI）實現人類法官與人工智能的信息雙向交互，提高人類法官的智力、記憶力以及管理和處理信息的能力，減少人類法官的疲勞感，提升司法質效。
然而，人工智能技術賦能司法應用帶來的制度倫理問題亦不可迴避。應否將其佈置於司法場景，尚需接受進一步的倫理性考量。
首先必須審視的，是人工智能裁判的程序公正問題。人工智能司法是基於歷史案例數據的算法模型，這就需要對輸入的數據進行敏感性分析，選擇最類似案例，保證案件信息的準確性。信息輸入至裁判輸出的司法過程也應透明、公開，以適應封閉及程序垂直化的裁判結構。同時，對人工智能裁判系統可能出現的法律解釋及事實認定錯誤，人類法官應進行干預，允許當事人提出異議，修改人工智能錯誤，消除人類法官與人工智能的決策差異。再者，為保持司法制度和訴訟程序的完整性，當事人的上訴救濟或再審救濟請求不能利用人工智能判斷，防止上訴制度和再審制度被人工智能技術僭越。
另一方面，人工智能司法的責任歸屬問題亦不容忽視。人工智能雖可複製人類法官司法的「外觀」，但無法復刻人類智慧與人類的共情能力，因此人工智能的司法正義本質上仍是人類司法的正義。人工智能本身並不能對其判斷結果和過程負責，必須受人類法官規制，保證算法裁判的準確、透明和公平。有鑑於此，有必要保留甚至強化人類法官的司法責任追究制度，保持法官的自主性，並承擔多元的司法責任，諸如法律解釋、案件管理、糾紛解決、法制教育等等，釐清人工智能裁判與人類法官責任的界限。
人工智能與司法的深度融合或許已勢不可擋，但仍須確保人類法官的有效控制與司法自動化的平衡，調和技術與倫理之間的矛盾。如此，公平正義與司法效率的兩全其美，才有可能實現。