人工智能在刑事裁判領域應用限度研究

(南開大學法學院，天津 300350)

一、問題的提出

近年來，隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，人類社會的生產和生活方式發(fā)生了巨大的變化。2017年，國務院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，在社會治理現(xiàn)代化方面提出了“建設集審判、人員、數(shù)據應用、司法公開和動態(tài)監(jiān)控于一體的智慧法庭數(shù)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(xiàn)法院審判體系和審判能力智能化”的國家層面戰(zhàn)略部署。工業(yè)和信息化部緊隨其后制定并實施了《促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018－2020年)》，進一步明確了人工智能各項工作具體的內容與進程推進計劃，要求各部門加緊開拓應用與發(fā)展。在國家政策的主導之下，刑事司法智能化改革加速推進。北京市高級人民法院研發(fā)推出的“睿法官”［1］系統(tǒng)通過大數(shù)據技術模擬法官辦案思維，采用體系化檢索方式，便于法官快速精確地找到目標案例，進行定制化分級推送；2017年，“上海刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)”(206系統(tǒng))［2］誕生，它在對上海幾份刑事案件的卷宗、文書數(shù)據進行學習后，已具備初步的證據信息抓取、校驗和邏輯分析的能力；2018年，人民法院“智慧法院導航系統(tǒng)”和“類案智能推送系統(tǒng)”正式上線運行［3］，實現(xiàn)了類案快速查詢和智能推送，充分發(fā)揮系統(tǒng)在輔助量刑決策、規(guī)范裁判尺度、統(tǒng)一法律適用等方面的重要作用，緩解了法院、檢察院工作人員的辦案壓力，提升了司法實務部門的辦事效率。在從中央到地方各級司法機關的司法智慧化改革大趨勢下，司法系統(tǒng)自上而下紛紛搭建人工智能大數(shù)據與司法裁判體系改革的連接點，啟動“數(shù)據法院”“智慧法院”“智慧檢務”等創(chuàng)新實踐，成為新一輪信息革命正在深刻影響我國司法改革的最佳注腳［4］。

這些全方位的探索為人工智能司法勾畫了美好未來，但同時也凸顯出人工智能在司法裁判過程中所表現(xiàn)出來的短板和不足。刑事裁判是人與人之間打交道的一種司法活動，對于犯罪的判斷、案件的裁決不僅要作事實判決，而且要在事實判斷的基礎上進行大量的價值評價。而作為司法活動參與者的法官、律師，他們的主要工作任務是處理復雜社會關系中出現(xiàn)的矛盾與糾紛，這些摻雜個人感情色彩的人類活動很難轉化為代碼輸入計算機供人工智能機器去“深度學習”。再聰明的智能機器人或軟件程序，也很難像人一樣能夠置身于錯綜復雜的關系之中運籌帷幄，決勝于朝堂之上［5］。由此可見，刑事司法領域的人工智能恰恰在最關鍵之處最難發(fā)揮有效作用。刑事裁判對大數(shù)據、人工智能技術的運用廣度和深度都是有限的，必須正視人工智能在刑事裁判領域的局限性。筆者將從刑事司法裁判的基本原理切入，審視司法人工智能的自身特點，揭示人工智能的應用在刑事裁判領域所面臨的困難，以期還原現(xiàn)階段人工智能司法裁判系統(tǒng)的真實面相，避免刑事司法裁判在大數(shù)據人工智能時代迷失自我。

二、人工智能的應用領域解析：刑事司法裁判運作機制

刑事司法裁判是司法人工智能應用的領域之一，從法律適用的理論來看，刑事司法裁判是一個規(guī)則與法官共同作用的過程。裁判形成的基本框架為司法三段論的演繹推理模型，但實際上裁判的形成過程卻具有多層的復雜結構［6］。刑事案件是由社會結構和法律結構組成，基于這兩種案件結構又衍生出與其相對應的社會學裁判模式和法理學裁判模式，這兩種裁判模式相互交織，共同推進刑事司法裁判的運行。

（一）法理學裁判模式與社會學裁判模式的并存

刑事司法裁判是一個定罪與量刑的過程，是刑法規(guī)范從文本規(guī)范到裁判規(guī)范驚鴻轉身的過程。法理學裁判模式是基于案件的法律結構而進行的裁判模式，是事實與規(guī)范互相建構的過程，可以說法理學裁判模式是邏輯推理下的形式法治，實現(xiàn)的是“同案同判”的價值目標。由于司法裁判的兩種裁判模式是形式理性與實質理性的有機融合，作為依附于法理學裁判模式而存在的社會學裁判模式是具有特殊的邏輯規(guī)則和理論內涵的。法律文本規(guī)范以相同的方式作用于案件事實類似的案件，進而得出類似的裁判結論。而組成案件社會結構的各種因素在任何案件中都是唯一存在的，不可能存在具有相同社會結構的案件。案件社會結構的構成要素具有隱性、范圍廣、組成復雜等特點，刑事案件的社會結構在規(guī)范與事實的等置匹配過程中，會通過各種途徑參與到案件事實的建構過程中，對裁判結果的形成產生潛移默化的影響，最終可能會影響案件的裁量結論［7］。

案件的社會結構因素對案件裁判過程甚至是最終走向都會產生不同程度的影響。司法人工智能機器可能經過“深度學習”，對刑法文本規(guī)范與具體案件事實進行邏輯涵攝，會得出一個法律意義上的裁判結論，但其畢竟是機器，只會冷靜、理性地照搬法律條文而不會感知周圍社會環(huán)境的變化，也不會考慮被害人的情緒的起伏，其所作出的裁判結果很可能會導致法律效果與社會效果的失衡，從而引發(fā)更多的社會糾紛和矛盾。

大數(shù)據時代下的人工智能技術在追求形式理性的法理學裁判模式之中獲得了廣闊的發(fā)展舞臺，司法人工智能機器通過“深度學習”能夠對囤積的海量司法數(shù)據進行整合分析，深度挖掘和提煉司法數(shù)據之中的規(guī)律性和普遍性內容。司法人工智能服務平臺就是充分利用智能機器強大的數(shù)據分析、數(shù)據提取、數(shù)據整合等優(yōu)勢，開發(fā)出“類案推送”“類案檢索”“文書代寫”“數(shù)據分析”等智能服務來提升司法部門的工作效率。然而，這可能會導致人工智能的運用與刑事司法裁判所追求的價值目標背道而馳，刑事司法裁判數(shù)據的消費者不同，拋出的問題不同，人工智能機器所受的影響也就不一樣，這可能會導致新的同案不同判。從我國既往的長期司法實踐來看，事實相同的案件在不同法院甚至同一個法院的不同法官中可能出現(xiàn)大相徑庭的判決，由此導致的裁判不統(tǒng)一現(xiàn)象嚴重損害了法律權威，成為當代中國司法實踐亟待解決的重要問題［8］。人工智能機器人進入到刑事司法領域，可能會給裁判者檢索、推送完全矛盾的類似案例，使得裁判者面臨完全抵牾的裁量標準，此種情形下，人工智能機器人為裁判者提供的裁量標準的可靠性就無法得到保障。

刑事案件的裁判不只是追求形式理性，而是要達到形式理性與實質理性的統(tǒng)一。司法裁判不只是宣布一個刑事司法判決書這么簡單，而是希望達到“定紛止爭”“案結事了”的裁判效果。在刑事裁判過程中，法官不只是作出一個最終的裁判結論，其還要向訴訟參與人說明裁判的理由，從法律和法理上向當事人作出解釋。除此之外，法官還需要去安撫被害人及其家屬的情緒，這些工作人工智能機器人幾乎無法完成。司法人工智能機器人也許會大聲宣讀案件的最終判決，但是它無法向原被告雙方告知案件裁判的邏輯推理過程以及量刑的理由，其不具有向原被告雙方說理的技能。司法正義不僅要實現(xiàn)，更要以一種看得見的方式來實現(xiàn)，然而人工智能司法裁判系統(tǒng)的運作過程卻是人類無法感知的，操作人工智能機器的管理者不可能向當事人解釋：機器就是這么認為的。

社會學裁判模式相較于法理學裁判模式而言是隱性的，其體現(xiàn)的是司法裁判的實用主義價值理念。社會學裁判模式以案件的社會結構為基礎，基于司法裁判追求法律效果與社會效果的統(tǒng)一，因此法官在裁判過程中不可能不考慮社會結構因素。社會結構是任何案件本身所固有的特征，特別是社會關系和地位的復雜結構，這些社會結構都可能會影響到整個案件最終的處理結果［9］，而這些社會結構因素是司法人工智能機器人在裁判過程中所無法觸及的。

（二）裁判過程中社會結構因素權重難以量化

社會結構因素作為社會學裁判模式的組成要素進入到刑事案件的裁量過程，并悄無聲息地影響案件的最終裁判結果，這已經成為一種客觀的司法現(xiàn)象，但社會結構因素在案件的裁判過程中的權重大小卻是很難量化的。案件的社會結構因素復雜多樣，通過對近年來社會上發(fā)生的熱點刑事案件的分析，可以發(fā)現(xiàn)諸如原被告身份地位、被害人家屬態(tài)度、刑事政策、社會輿論以及法官的個人經歷與價值觀都會在一定程度上影響案件的裁判過程甚至是最終的裁判結果。在轉型期的中國社會結構語境下，社會結構因素的內容相對來說更為豐富，在此僅以法官這一種社會結構因素作為視角進行說明：一流的判決書只能依靠一流的法官寫出來，機器永遠是機器。

刑法文本規(guī)范和案件具體事實是司法人員在刑事裁判過程中必須予以考慮的基本要素，但是在司法實踐中，法官所要考慮的遠遠不止這兩個因素。法官定罪量刑、出罪入罪的裁量過程是內心情感與大腦中樞互動交流的過程，是理性與感性碰撞、調和的過程。在此過程中，法官的個人情感因素發(fā)揮著舉足輕重的作用。法官的情感特指法官在適用刑法、獲得刑事判決活動中對與審理案件相關的因素作出的諸如喜怒哀樂等的心理反應［10］。但人工智能卻沒有那么感性，機器難以模仿和量化人類基于內心情感所作出的判斷和選擇。

刑事司法裁判過程是法官將刑法文本規(guī)范與具體的案件事實進行邏輯涵攝比對，然后再考慮案件的社會結構因素，作出一個實質理性與形式理性高度統(tǒng)一的司法判決的過程。法官這一社會結構因素進入到刑事案件的裁判過程，決定著案件的最終走向。在刑事司法裁判過程中，這些社會結構因素隱藏在案件的法律結構之下，被刑法文本規(guī)范所遮蔽，其裁判價值依附于刑法條文。刑事案件裁判規(guī)范是具體案件事實所對應的靜態(tài)刑法文本規(guī)范與這些隱性社會結構因素有機融合而成的動態(tài)裁判規(guī)范。在這些案件的裁判過程中，不僅法律結構因素與社會結構因素二者所占裁判權重的大小很難被量化，同一種社會結構因素在不同案件裁判過程中所占權重的大小也很難被量化。如上所述，法官的個人經歷、個人價值觀、政治立場等對于案件的裁量過程所產生的影響是無法被量化的，但最終的裁判結果會反映出這一社會結構因素確確實實在一定程度上對刑事裁量過程產生了影響。對于沒有感情的人工智能機器人來說，它不可能在案件的裁判過程之中去考慮這些復雜案件的社會結構因素，進一步來說，對于那些難以量化的社會結構因素的權重大小則是根本無法觸及。

三、人工智能在刑事裁判領域的應用困境：“內憂”與“外患”

人工智能的發(fā)展應用給司法改革和法學研究都帶來了前所未有的活力，但是在認識到司法人工智能具有廣闊的發(fā)展前景的同時，必須正視人工智能在刑事司法裁判領域所面臨的應用困境，對人工智能在司法裁判領域的發(fā)展保持一種審慎的態(tài)度。

（一）人工智能無法實現(xiàn)實質正義

刑事裁判是對犯罪嫌疑人進行定罪量刑的一種司法活動，僅僅依靠一系列的事實判斷無法完成對被告人犯罪行為的評價，以及確定該行為是否需要接受刑法意義上的制裁。人工智能在進行數(shù)據分析的時候能夠借助于大數(shù)據提供的多維度海量信息，憑借其超強的數(shù)據挖掘能力和智能決策機制去學習人類的思想，進而做出外在的行為，但人工智能畢竟是機器，難以模仿和量化人類基于內心情感所作出的判斷和選擇。人類不管做什么事情，一定程度上都會受情感支配。此外，人類在一起交流或者談論某個話題的時候會涉及到審美或者常識性問題，比如，在一起喝咖啡的時候會對周圍出現(xiàn)的人或事作出外在意義上的個人審美判斷，或者在交流生活上的問題時會涉及到某些常識性問題。與人類相比，現(xiàn)階段的人工智能在這些領域還顯得頗為“稚嫩”。人工智能機器人在經過不斷升級和改造之后也許會掌握很多技能，但是學習不僅是一個“知其然”的過程，更是一個“知其所以然”的過程，這也是人工智能相較于人類來說所存在的短板和不足。

刑事裁判作為解決社會糾紛的一種方式，其所要面對的是發(fā)生在現(xiàn)實生活中復雜多樣的刑事案件，擔負著“定紛止爭”的重任，甚至關系到被告人的“生殺予奪”，因此案件的處理不僅要考慮刑法文本規(guī)范與具體案件事實的邏輯涵攝關系，更要考量影響裁判結果的社會結構。不同案件的社會結構是不可能相同的，案件的社會結構因素稍有不同，其處理結果就可能大相徑庭。作為一個有血有肉有思想的人——法官，其在司法裁判過程中所要考慮的問題是人工智能機器人所無法解決的，而且這種思考中一定有無限接近于常識、充分考慮民意的合理成分。

不可否認的是，人工智能確實在很多領域表現(xiàn)得非常出色，比如電子商務、醫(yī)療衛(wèi)生、經濟金融、城市管理改革等領域，但是無論人工智能如何提升和發(fā)展，其在刑事司法領域的局限性都是顯而易見的。比如，在故意殺人可能會被判處死刑的案件中，除應依據“罪行極其嚴重”以及“如果不是必須立即執(zhí)行”等刑法相關死刑條文規(guī)定外，還應將諸如刑事政策、文化傳統(tǒng)、道德習慣、公眾輿論、司法經驗、專家意見、加害與被害方等非刑法規(guī)范因素，納入具體死刑案件裁判考量的范圍［11］。這是一項極其復雜的判斷，而不應簡單地通過找尋先前類似案件的大數(shù)據來予以判定。再比如近年來出現(xiàn)的大量民事欺詐、非法吸收公眾存款、詐騙等相互混雜在一起的復雜案件，在裁判過程中很難對其作出行為定性，更不要說該如何處罰了，遇到這類刑事與民事交叉的案件，司法人工智能機器人可能很難對此類違法犯罪行為作出準確判斷。

數(shù)據精確量化分析能力是人工智能機器人的最大優(yōu)勢，這也許對刑事司法領域中經濟財產犯罪的裁量會有幫助，但是不能回避的一點是，即便是財產犯罪也會涉及到一些非財產問題，刑事裁判所面臨的是最為復雜的社會難題。在可量化的財產犯罪、貪污賄賂犯罪案件之中，每一個具體案件的犯罪情節(jié)都是不一樣的。根據罪刑相均衡原則，在一般情況下，即便是兩個犯罪數(shù)額相同的案件，在具體量刑上的懸殊也是存在的。比如，受賄罪的刑罰程度是由受賄的具體數(shù)額衡量的，在司法實踐中，只要受賄數(shù)額在入罪標準數(shù)額以上的，通常是受賄數(shù)額每增加一定額度，刑期就增加相對應的刑期。但是，有些貪污受賄案件的社會結構相對來說就會出現(xiàn)不同之處。比如行為人貪污受賄后拿這筆錢去做慈善，或者是為家人治療疾病，在這種情況下，如果將其與貪污受賄數(shù)額相同但是將這筆錢用于吸毒、賭博或者進行其他違法犯罪活動的罪犯處以相同強度的刑罰，則未必符合刑法罪刑均衡的基本原則。從這一方面也可以看出，即使司法人工智能機器人的數(shù)據精準量化分析能力很強，但這并不是刑事司法裁判所真正需要的，因為刑事司法裁判并不是一味地追求精確性。刑罰論的問題與功利主義、報應主義等哲學上的問題相聯(lián)系，其確定性也只能是相對的。就具體的量刑活動而言，刑期在一定幅度內上下浮動完全是正常的，人工智能偏重于精細化的運算而缺少理性的判斷與分析，容易陷入機械化量刑的桎梏之中［12］。刑事司法裁判要解決的是現(xiàn)實社會中最為極端的糾紛，其終極目標是維護整個社會的公平正義。

（二）匱乏且低質的司法數(shù)據無法滿足人工智能的需要

毋庸置疑，近年來多維度、海量的大數(shù)據為人工智能的蓬勃發(fā)展提供了資源支撐和源源不斷的動力。法律領域中的人工智能無論基于何種算法，其基礎都是大量數(shù)據尤其是大量優(yōu)質數(shù)據的投喂［13］。在司法裁判領域，由最高人民法院構建并在2014年正式推出的“中國裁判文書網”，為人工智能在司法裁判領域的發(fā)展奠定了良好的基礎。然而，并非只要配備了海量司法數(shù)據，法律人工智能就隨之實現(xiàn)了［14］，司法數(shù)據的數(shù)量多并不一定代表質量高。如果要將這些司法數(shù)據提供給機器人去學習，至少存在以下問題：（1）司法數(shù)據不充分?，F(xiàn)階段供人工智能服務系統(tǒng)平臺研發(fā)的原始司法大數(shù)據主要來源于中國裁判文書網上發(fā)布的裁判文書，然而發(fā)布到裁判文書網上的裁判文書數(shù)量可能僅占全國各級人民法院完成審理案件的二分之一［15］，也就是說，還有將近一半左右的裁判文書并未出現(xiàn)在裁判文書網。（2）司法數(shù)據并不一定值得學習。以近年來在社會上不斷引起熱議的正當防衛(wèi)制度為例，我國《刑法》規(guī)定的正當防衛(wèi)制度過去長期被虛置，很難得到認定，被稱作“僵尸條款”，很多案件原本就應該宣告為正當防衛(wèi)，但是迫于受害者一方的壓力，司法實踐中不乏將正當防衛(wèi)人為地認定成故意傷害犯罪的案例。這些上傳到裁判文書網上的刑事司法判決書的參考價值是值得懷疑的。換句話說，人工智能機器人學習的對象出現(xiàn)了偏差，模仿它的人工智能機器人同樣會延續(xù)其所犯下的錯誤，甚至在錯誤的道路上越走越遠。（3）司法數(shù)據體量大不等于質量高，“大”并不代表“準”。相類似的案件，法官可能有各種各樣的判決，其中一定比例的判決結果類似，但不能說這一部分的判決結果就能夠代表其他部分的判決。在司法實務中，對于具體事實大體上一致的案件，判決結果懸殊甚至是相互沖突的情形經常出現(xiàn)，在此種情況之下，到底該去學習哪一種判決？可能會讓人工智能機器人“迷?！卑?！(4）司法數(shù)據會出現(xiàn)過時問題。隨著時代的進步和發(fā)展，立法者會對法律進行適當?shù)男薷暮屯晟啤＝陙硇淌铝⒎ɑ顒颖容^頻繁，刑法修正案不斷推出，兩高發(fā)布的司法解釋更是讓人應接不暇。相關刑法修正案或司法解釋一旦發(fā)布實施，裁判文書網發(fā)布的相對應的判決書中定罪量刑結論的參考價值將大打折扣。也許人工智能機器人經過新一輪的“司法考試”依舊能夠“合法上崗”，但是人工智能機器人到底能不能追得上立法者的步伐？這一點是存在疑問的。（5）司法數(shù)據未必是客觀的。有的地區(qū)，刑事司法裁判往往會考慮地域保護、領導意志、社會輿論等因素，這會導致案件的處理方向和結果直接偏離法治軌道。這類裁判文書的合理性本身就已經欠缺，那么其作為人工智能機器人“深度學習”對象的可靠性則更令人堪憂。

另外，由于算法很重要，不同機構的算法不一樣，最后會導致司法裁判結論不同，由此可能形成“工程師判案”的局面。還有一點，技術的運用最終要追求確定性，“算法”的結果是告訴法律人一個結論，但是，司法的魅力或者規(guī)律就是不確定，需要在對抗中商談、達成共識。大致相同的案件，參與辯護的律師不同，檢察官的興奮程度和對抗性不同，法官處理案件的結論也就可能不一樣，這些情形機器都不可能算得出來。

四、人工智能在刑事裁判領域應用的優(yōu)化路徑：原則與應對

人工智能在刑事司法裁判過程中應用的局限性并非意味著人工智能沒有價值、沒有發(fā)展的空間，而是在現(xiàn)如今司法人工智能狂熱的大背景下，應對人工智能是否可以替代裁判者展開思考。人工智能技術確實已經在司法領域的一些方面發(fā)揮了基礎輔助作用，一定程度上緩解了辦案人員的壓力，提升了司法機關的辦案效率，但是不可否認，人工智能在刑事司法裁判領域的應用具有上述的局限性，因此，必須要對人工智能在刑事司法裁判領域中的應用進行路徑優(yōu)化，明確人工智能在刑事司法領域應用的地位并針對上述局限性提出相應的解決辦法。

（一）人工智能在刑事裁判中的輔助性地位限定

“法院是法律帝國的首都，法官是法律帝國的王侯”，這是美國著名法學家德沃金在《法律帝國》一書中對司法權力地位進行論述的經典名言。對犯罪嫌疑人定罪量刑的審判權只能由法院來行使，而在法官責任制的背景之下，案件的審判權是專屬于法官的，所以必須要堅持以法官為中心的原則，法官在案件的審判過程之中居于主導地位。人工智能在刑事審判過程之中扮演著裁判官輔助者的角色，在案件的定罪量刑過程之中提供輔助性的工作。因此，在刑事裁判過程之中，整個案件的裁判思路必須以法官為主線，切不可依賴于人工智能，否則一旦人工智能成為案件實質意義上的裁判者，將會違背司法獨立的基本原則，影響司法裁判的自治性。所以，必須明確人工智能在刑事裁判中的輔助性地位，既要警惕司法機關主觀意義上對人工智能的過度依賴，也要防止客觀意義上人工智能對司法裁判的過度滲透。

（二）兼顧案件裁判結果的實質正義與形式正義

由于人工智能自身的局限性，其無法在裁判過程中考慮到案件的社會結構因素，進而會導致案件的實質正義難以實現(xiàn)，因此，在案件的社會結構較為復雜的情況下，由于人工智能現(xiàn)階段的技術缺陷，司法者應積極發(fā)揮自己的主觀能動性，對于國法、天理、人情等各種復雜因素相互交織在一起的利益瓜葛予以精準認識以及合理處置。在疑難案件之中，人工智能是很難發(fā)揮作用的，更不要指望處于弱人工智能時代下的機器成為刑事司法裁判領域的獨立主體。未來人工智能可以繼續(xù)升級改造，但人類并不一定非要成為“甩手掌柜”，換句話說，如果人工智能真的發(fā)展成為強人工智能時代下那種超越人類的裁判產品，那么律師、法官還有什么發(fā)展空間嗎？因此，在實際的司法裁判過程之中應該具體問題具體分析，對于那些社會結構比較簡單的案件可以允許人工智能介入到裁判進程，而對于那些法律結構和社會結構復雜的疑難案件，應該是人工智能介入的禁區(qū)，法官應該果斷放棄借助人工智能裁判的路徑，充分參與到案件的裁判過程中，保證案件裁判的法律效果和社會效果的統(tǒng)一。

（三）完善數(shù)據的收集和復合型人才的培養(yǎng)機制

人工智能發(fā)展的好壞取決于數(shù)據，數(shù)據的質量和數(shù)量決定人工智能的發(fā)展程度。由于我國目前司法人工智能獲取的數(shù)據基本來源于裁判文書網，所以應大力完善裁判文書網中的數(shù)據。司法機關應該貫徹公開透明的原則，除了一些涉及國家安全等極端因素的案件可以不入裁判文書網外，必須保證推送其他裁判文書進入到裁判文書網中，給人工智能在司法領域創(chuàng)造一個數(shù)據完整的基礎環(huán)境。此外各個部門也要積極地進行數(shù)據共享，打破各個部門之間的數(shù)據壁壘，破除數(shù)據孤島效應，才能真正實現(xiàn)數(shù)據的流通，讓人工智能能夠吸收充分的養(yǎng)分。要想真正發(fā)揮人工智能在刑事司法裁判領域的作用，除了要擁有體量與質量優(yōu)良的司法數(shù)據庫，更為關鍵的一點是，需要真正精通法律與人工智能這兩方面知識的研發(fā)者不斷升級和改良人工智能，同時使用這一人工智能機器的法官或者是律師也應同時具備法律與人工智能兩個領域的理論知識背景。只有當法律人與技術人密切合作、相互理解，充分獲知對方的需求與期待并實際解決法律與技術運用中的實踐難題時，才是法律人工智能在法律界大展拳腳的時刻。