接着
@姜源兄的回答讨论几句,信马由缰,想到哪儿写到哪儿。
题主说,经验对于智能时代的人工智能来说已经不成问题,法律人工智能也能依靠其自我学习获得经验。
但题主忽视了一个很关键的问题,和围棋不同,法律的经验是随着社会实践而不断变迁的。围棋的规则虽然略有调整,不同国家也有差异,但整体来看仍然是保持着稳定。只要规则确定,人工智能可以通过自己与自己的对弈来提升棋艺。
而法律规则却是时时刻刻都在变化,社会对于公正的定义也在变化。两千年前刘邦说“杀人者死”,今天却有了无数种“杀人者不死”的理由,甚至在有从轻情形的情况下,要尽量让杀人者不死。这种变化,不是简单的分析法律逻辑能得出结论的。
即便是号称两百年来未易一字的美国宪法,也在杰斐逊、林肯、罗斯福等雄才大略的总统或明或暗地超越宪法,和历代大法官对宪法创造性的解释中,每个时代都展现出不同的时代特性。
在这样的条件下,学习过往的经验,对于短期内明确司法标准定纷止争,是有益的;但对于长期树立法的规则,却是无能为力的。
讲一个听来的故事。上海法院改革刑事审判体系,其中工作之一是梳理刑法的各项罪名,按照类别确立不同的证据标准。例如,把故意杀人罪分为有DNA等直接证据的,有多人现场目击的,等多个种类。针对每一种需要满足怎样的证据标准才能定罪,按照相关政策和先例,做出明确而细致的规定。
上海法院率先实践,但穷全市之力,也只做了几个罪名。于是探讨能否和其他省份分工合作,各自做几个罪名再互通有无。
另一个西南省份随后也做了几个当地高发的罪名,拿到上海一看,上海法院表示这套标准用不了。因为两地公安机关办案的习惯不同,法院对于证据认定的规则也相差很大,当地面对这类犯罪的压力也不一样。西南省份的规则草率纳入上海的司法实践,或者反过来,都会出大乱子。
同一个国家,同一套司法制度,同一个时期,对于同样的罪名的司法实践,都会出现如此巨大的差异。更遑论想用人工智能的经验,统一当代和未来中国司法实践的举措了。
苏力说司法审判两大职能:解决纠纷,和树立规则。
对于短期的、技术性的、细节性的纠纷解决,法律人工智能可能能在很大程度上替代法官。例如一年一个法院收一百件类似的民间借贷纠纷,人工智能很可能比法官判的更快更好。
但对于长期的、政治性的、全局性的规则树立,法律人工智能则很难从既有经验中生发出未来规则的变迁。例如某地因民间借贷严重扰乱了金融秩序,特定时间内需要严格整顿民间借贷,则需要法官适时调整。
但不管怎么样,这些都是未来学。现在市面上的所谓法律人工智能产品,能把案例检索好好做明白的,都已经很难得了。