编者按
为落实*共中**中央宣传部、教育部、科技部印发《关于推动学术期刊繁荣发展的意见》精神，顺应媒体融合发展趋势，积极适应移动化、智能化发展方向，《法律适用》推出网络优先出版等新型出版模式。目前，已于“中国知网”上线最新一期《法律适用》知网全部首发文章，并于微信公众平台同步推出，敬请关注！
课题组成员：
李玉柱 ，江苏省高级人民法院审判委员会专职委员；
潘军锋 ，江苏省高级人民法院审管信息处处长；
许欢欢 ，江苏省高级人民法院审管信息处数据管理科科长；
张立伟 ，江苏省高级人民法院审管信息处规划科副科长；
李叶 ，江苏省南京市秦淮区人民法院审管办法官助理。
摘 要
随着数字经济的蓬勃发展和人工智能的快速兴起，人工智能与司法业务相互融合已是大势所趋。司法实践中不断探索人工智能在诉讼服务、审判执行、司法管理等方面的创新应用，研发智能化辅助系统，实现了诉讼服务自动办理、语音识别转录、案件数字画像、类案智能推送等能力，但也存在审判智能辅助应用建设水平不足、案情智能分析能力不够、人工智能研发司法人才不足等现实问题。*党**的二十大强调加快建设网络强国与数字中国，在此背景下，要准确把握人工智能发展现状，推动人工智能在司法领域的深度应用，提升智慧法院建设水平，有效推动法院工作现代化，实现更高水平的数字正义。
关键词
数字经济 人工智能 司法应用 算法
近年来，数字经济快速发展，ChatGPT等新一代人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）凭借其对数据的高效挖掘与高速的运算能力，对各行各业带来了新挑战。国务院《新一代人工智能发展规划》提出促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用，努力实现法院审判体系和审判能力智能化。加强人工智能与司法融合已成为现实所需、大势所趋。2023年*共中**中央、国务院《数字中国整体规划布局》提出，到2025年要实现政务数字化智能化水平明显提升。人工智能技术与司法工作的融合，是缓解案多人少矛盾、规范司法行为、促进公平与效率提升的有效路径。*党**的*八大十**以来，全国各级法院高度重视人工智能技术在法院信息化建设中的运用，不断加强人工智能与审判执行工作的融合，大力推进全流程网上办案，研发各类智能化办案辅助平台，实现诉讼服务自动化办理、语音识别转录、案件数字画像、类案智能检索等能力。*党**的二十大强调要加快建设网络强国与数字中国，加快发展数字经济，在此背景下，因势利导地发挥人工智能效用，把握智能化浪潮带来的技术红利，不断推动审判体系和审判能力现代化、创造更高水平的数字正义意义重大。
一、人工智能司法应用的现状
自“图灵测试”以来，人工智能的研究方兴未艾，但何为人工智能尚无定论。多数意见认为人工智能是计算机科学的一个分支，运用计算机程序使机器感知、推理、学习、通过环境交互执行要求、解决问题或者实现创造。随着研究的突飞猛进与技术的迭代升级，当下的人工智能已取得机器视觉、自动规划、智能搜索、语言图像理解等多项能力，在特定领域展现出较强的能力，被广泛运用于社交、教育、工业、医疗等各个领域，发挥重大作用。近年来，随着智慧法院的深入推进，人工智能与司法工作不断融合，应用场景不断丰富，成效逐步显现。
一是人工智能的客观性有利于提升类案处理的统一性。司法决定存在“恣意”的风险，为克服这一危险倾向，司法决定应当立于客观基础之上。人工智能依靠数据计算得出结论的过程剔除了人的情绪、愿望等主观意识。江苏法院通过“人工智能+要素”开启全链条要素式审判新形态，该系统以案由要素、裁判规则、裁判文书为基础服务支撑，以辅助诉讼、案情梳理、法官阅卷、案件裁判、文书生成等为应用场景，面向案件审理全流程提供案情智能分析、证据智能关联、争议焦点自动归纳、庭审笔录智能生成、裁判规则智能推荐等全链条伴随式辅助功能，形成可共享的要素知识库和系统能力，实现繁简分流，有效提升人民群众的司法获得感。宁波海事法院通过对大量海事法律条文、裁判文书、裁判要旨进行分类聚合、多维串联，实现海事类案智推，便于法官高效获取专业性裁判观点、权威性海事类案。
二是人工智能的全面性有利于弥补认知判断的局限性。计算机存储容量远大于人脑的记忆容量，信息的联通有助于更好保障司法工作。江苏法院特殊代理人风险预警系统通过风险类别维护、风险人员维护、风险自动预警等功能，对违规代理案件等情形，在立案、审理等环节进行自动检测、实时提醒，有效防范法院离职退休干警、在职法官*亲近**属等特殊人员违规代理案件。杭州互联网法院对法官数据进行归集细化，从个人信息、调研、案例、收结案情况、办案质效、案件预警等维度对法官进行完整画像和能力分析。基于画像和能力的分析，通过算法模型构建，打造“千人千面”的法官工作台，帮助法官解决办案过程中遇到的难点与堵点。
三是人工智能的即时性有利于减轻辅助事务的耗时性。传统模式存在大量人员“亲力亲为”的情形，智能辅助参与可以有效节约人力资源。受最高人民法院委托，江苏高院承建中国环境资源审判信息平台，运用卫星遥感技术，自动抓取比对污染修复前后状态，节约法官前往现场调查的时间，为环资审判提供全流程智能化辅助。苏州中院类案智推系统将机械性的资源查找工作转换为机器自动识别案情，实现一站式查询主动推送，检索时间缩短至几分钟，司法辅助集约化程度明显提升。丽水中院以智能化手段打造数字法官合议室，对合议人员发言实时转写，对全部电子卷宗进行OCR识别，利用语音分析技术通过语音唤醒方式，迅速精准定位对应卷宗位置及法律条文，并在合议结束后当场智能生成裁判文书，有效提升庭审效率。
四是人工智能的挖掘力有利于促进判断决策的可预测性。机器学习等智能训练可在大规模的数据中发现隐含的规律，放大数据的价值。江苏高院研发“套路贷”虚假诉讼智能预警系统，通过运用云计算、大数据、自然语言处理和智能算法技术，以民间借贷纠纷等八类案由为主，以风险人员为中心，从“人”向“案”进行关联扩展，对风险人员、风险案件进行智能识别，实现对“套路贷”虚假诉讼的自动预警、科学认定、准确打击和源头防范。江苏高院研发司法大数据智能分析平台，运用大数据分析、自然语言处理等技术，建设裁判文书全文分段检索、态势分析生成器、报告引擎、内网新闻数据查询、数据多维比对、数据大屏等功能，运用大数据助力提升司法调研和管理决策能力。
人工智能在司法领域的应用涵盖诉讼服务、审判执行、司法管理与社会治理，成效取得与发展潜力主要来源于以下三方面：一是顶层设计的牵引力。2016年智慧法院建设被纳入《国家信息化发展战略纲要》。2017年国务院《新一代人工智能发展规划》提出加强人工智能司法应用，实现智能化审判。2022年12月，最高人民法院下发《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》，为人工智能在司法领域的应用指明了方向。人工智能司法应用的顶层设计树立了鼓励创新的导向，持续牵引智慧法院研发应用前进发展。二是司法大数据的支撑力。大数据是智能计算的基础资源，数据资源的丰富程度决定了机器学习的样本库是否充足。2022年，全国法院受理案件3千余万件，其中涵盖民事、刑事、行政等多领域各类信息。全国法院通过专网实现互联互通，最高人民法院建立的大数据管理和服务平台自动汇聚各类案件，海量的数据中蕴含着司法经验、裁判规律等重要价值，为智能应用的发展带来机遇与支持。三是智能技术的驱动力。近年来人工智能技术呈现加速发展态势，发展水平达到前所未有高度，从依靠海量能力的强计算弱智能，到依靠深度学习大数据、云计算的网络协同强智能，人工智能技术和发展模式正在发生深刻的转变。算法和算力的提升使智能机器对数据处理能力增强，输出结果更加高效、精准，驱动人工智能司法应用建设，促进司法服务提质增效。
二、人工智能司法应用的挑战
公正与效率是司法永恒的命题，人案矛盾制约司法资源以最合理高效的分配方式实现公平正义，通过引入智能科技将人力从重复机械的事务性工作中解脱出来，投入需要更多精力的案件实质化审理中，是人工智能司法应用承载的理想功能。当前，人工智能司法应用虽然取得一定成效，但仍存在诸多挑战。
（一）效率层面：节约人力尚显不足
一是智能技术有待提升。智能技术决定着智能化程度，智能化程度影响对人力资源的节约程度。目前在司法应用领域仍存在诸多提升空间，例如全景语音转写应用在法言法语的识别上，不准确现象时有出现，仍需人工修正；OCR图文识别应用，对于复杂版面如表格、插图、框线、手写、字体大小不均匀的材料还原准确率低，达不到还原即可利用，仍需二次编辑；类案智推应用虽然样本库数量较大，但对于案件特征的解析仍显粗糙，推送结果的精准性尚需提升。
二是应用场景仍需拓展。人工智能的司法应用应当充分考虑司法机关特点及多元需求，感知人民群众和司法人员的切实需要，聚焦痛点、堵点等“小切口”，探索实现“大成效”。当下人工智能的应用场景主要存在两大问题：一是从广度上看，应用场景不够创新。各地应用较为雷同，特色鲜明的重大智慧应用成果不够丰富。二是从深度上看，现有应用的实效不够显著。一些应用与司法实践真实需求的契合度不够，服务能力和水平尚显不足，用户体验满意度低阻碍效用充分发挥。
三是人机配合不够流畅。人工智能对目标的执行离不开人的操作，人对机器的使用能力影响机器发挥的效果。当前，人工智能应用操作尚不便捷，阻碍司法人员使用的意愿。部分司法人员智能化应用意识与能力尚有不足，对于智能技术不想用、不会用，无法让机器最大程度发挥辅助效用，制约了智能应用对审判质效的提升作用。
四是算法安全亟待重视。智能和风险是算法的一体两面，美国密歇根州运用一款名为MiDAS的失业预警软件，由于算法错误，导致34000多起虚假的失业欺诈指控，加剧了对弱势群体的权益损害与司法系统的运行负担。人工智能应用于司法，如果出现算法安全事故，将严重波及使用者及使用对象，安全事故成本不仅难以控制，且有损司法的公信力，沉没成本更大。
（二）公正层面：多重风险存在隐患
一是算法设计的歧视性违背司法裁判的公平性。公平是司法的重要价值目标，对司法审判对象无差别对待是维持公正的基本条件。美国司法系统使用了一款COMPAS智能量刑软件，对不同人群作不同的风险评分，区别对待的正当性受到质疑。除了设计者的主观认识，数据本身的样本如果存在局限性也可能产生偏见性的结果，假设以往累积的历史数据隐藏着裁决不当的数据污染，若将过去的样本作为学习的“起点”，则会导致“偏见叠加”。
二是算法运行的黑箱性违背司*论法**证的公开性。现代司法具有公信力的重要原因之一在于裁判结果产生于充分的论证、公开的说理。哥伦比亚一名法官在决定一名自闭症儿童应否用医疗保险支付所有医疗费用时，使用ChatGPT帮助裁决引发争议。公众无法知道法官在多大程度上依赖不能确保公平性的算法，这在一定程度上形成了对法官暗箱操作的质疑。算法运行的黑箱性来源于两大原因：一是算法本身的不可解释；二是算法设计的不公开。当下人工智能的机器思维主要分为两种：一种是基于符号主义的演绎推理，一种是基于联结主义的归纳推理即机器深度学习。前者虽然有明确的规则路径可寻，但算法的设计程序往往不对外界公开；后者通过大量样本训练调整各计算单元间的联系权重得出结论，不同于线性公式的推导过程，很难在人类语言上被“解释说理”，此种说不清的非透明性将降低输出结果的说服力与可信度。
三是算法结果的均值化影响个案结果的公正性。“类案同判”是当下司法实践评判量刑是否公正的衡量标准之一，故司法机关希望能够通过足够的样本，让机器智能获取“类案”并计算出类案的判决结果以供参照，然而案件事实的多样性导致了严格意义上的类案很难获寻。一些实现个案正义的裁判结果恰恰表现为有别于平均值的异常数，异常数在计算过程中的消解排除反而阻碍个案实质性正义的实现。智能算法能够根据标签化的案例数据库以固定的识别方式搜索匹配情节的案例，计算出一个平均的类似案件裁判结果，但机器语言无法对“社会一般人理解”等因素进行量化分析，机器的深度学习只能对大多数情况下的大多数判决进行“平均化”。基于大数据挖掘所产生的最优判决的压力，潜在地形成对法官向历史平均判决结果靠拢的压力，以程序化的技术判断代替了鲜活的个案价值判断，无法真正实现政治效果、法律效果和社会效果的统一。
四是算法语言的贫乏性制约司法活动的创造性。正如德国哲学家拉德布鲁赫（Radbruch）所言，法律的意义在于在实然中实现应然，在现实中体现价值。算法制约司法创造性主要体现在两个方面：一是基于历史数据库训练的算法模型无法应对新型案例。在全国首例短视频平台领域网络“爬虫”案中，司法机关对“爬虫”技术的机理特质、应用场景、伴随要素等深入分析，研判可能侵害的法益内容及相应的风险类型，最终以新罪名侵入计算机信息系统程序作出判决，而人工智能依照既往数据库计算将会因匹配不到相似案例而得出相反的结果。二是基于数据训练的人工智能无法理解不同语境下价值的变化，适应性不足。法律的适用不仅是司法机关的一项工作，也是一种社会科学的运用，其对象包含着价值与意义。法律被适用的前提在于被“理解”，使用者知道如何在不同语境中以灵活的方式执行规范内容。在全国首例微信数据权益认定案件中，法院坚持促进经济创新发展的司法理念，确立分类保护原则，提出判断数据抓取及使用行为正当性评判的方法，为促进数字经济创新发展提供了可借鉴的司法判决。而人工智能的基础是算法语言程序，是以计算机科学中“0”和“1”以及真值“True”和假值“False”为边界的逻辑，可以高效进行“逻辑关联”，却无法跳脱出既有案例数据的束缚，很难在理论中进行抉择与思考，创造性地进行法律漏洞填补。我国司法实践注重将社会主义核心价值观融入裁判说理，传统文化与时代发展共同滋养着司法的创造力，当智能算法介入裁判，需警惕其机械司法制约司法活动创造性的风险。
（三）“公正与效率”关系层面：“计算正义”的异化风险
基于智能化的急剧变革，不同于过去的评价工具和评价依据也应运而生。各种精准、科学的计量思维乘智能应用之势渗透于评价、管理的方方面面，是否能通过智能机器的数字检验逐步成为一种新的规范力量。从应然的视角看，一份裁判文书的合格与否取决于事实认定与法律适用是否正确、适当，而引入人工智能后可能要经过智能算法偏离度的检验。“同案不同判”预警系统设置了一定比例的偏离常用值，但为何确定该比例并无依据。这种设置机理的可视度与正当性未得到充分的论证，却在实然层面形成了一种将数值与裁判质量挂钩的暗示，无法排除影响法官决策的风险。智能化的高效可以更加直观呈现量化关系，并能排除人为因素干扰，致使司法管理也更乐于适用智能工具来考评法院和法官的工作绩效，由此也驱动司法人员更有动力展现美观的数据。具有复杂性和特殊性的判决可能蕴藏着隐性超前价值，但无法在短期内因获得智能数字化处理而显现，从而失去及时的重视与肯定。管理决策的主要意义在于为利益分配和合作提供方案，引导人们追求共同的善的价值目标，智能计算既冲击了传统价值实践方式，也重塑了价值的呈现形态。长此以往，追求和迎合智能分析可测指标的导向将会带来“求量”的司法工作态度，最终降低司法人员对“质”的追求的积极性。合乎算法逻辑的计算冲淡了法的情感因素，裁判的温度淹没在代码的理性中。
三、人工智能司法应用的完善路径
数字经济的快速发展为人工智能的应用升级、场景拓展、规则探索等方面创造了良好的环境，人工智能作为新型科技力量也为数字化发展提供了强劲动力。法院作为服务社会经济发展的重要组成部分，需进一步强化人工智能司法应用，加快构建数字时代司法工作新模式，促进公平与效率双提升。
（一）精准把握人工智能司法应用的理念
一是明确人工智能司法应用的定位。目前，理论与实务界主流观点均强调人工智能在司法应用中的“辅助性”地位，对于司法人工智能辅助性地位的认识，多是基于技术中立理论形成的。客观而言，在“人机合作”模式下，机器虽然未能达到与人具有同等法律地位的程度，但其作用已远远超过了传统“工具论”的工具范畴，如果说传统科技属于“辅助性”力量，智能科技则具备“替代性”力量。人工智能在诸多方面有着人类不可比拟的“高效”却又无法具备人类思维的“高级”，因此，人工智能的司法应用的定位应当进一步细分，围绕“公平”与“效率”两个维度展开。在效率维度上，对于不涉及价值判断、可重复、可量化的机械性事务，应当大力发挥AI的作用，以“成本-效益”为衡量标准，不断升级应用，让人工智能发挥“替代性”作用；在公平维度上，应牢牢把握“以人为本，以机器为用”的定位，发挥AI的“辅助性”作用，达到提升公平性的目的。同时，在人工智能解放人力的基础上，在质效层面进一步强调对“质”的追求。
二是划定人工智能司法应用的边界。司法工作大体可以分为事务处理、事实认定、法律适用三个模块。事务处理包含大量基础性、程序性的工作，如文书送达、笔录记录、卷宗整理等。事实认定需要依靠经验判断和逻辑思维，法律适用需要运用逻辑思维与价值判断综合分析。目前的人工智能尚属“狭义人工智能”，在下棋、解方程式、识别手写输入等方面做的较好，但无法像人类一样理解含义、语境，具备自己的意图。即便目前以ChatGPT为代表的生成式AI智能化程度进一步提升，仍旧依赖海量数据库训练，无法跳脱“搜索-整合-生成”的框架进行自主理解与创造。基于此，人工智能司法应用首要目标是以机器智能代替大量的重复性、机械性、低附加值的工作，在事务处理模块实现人力的释放。当涉及审理裁判时，则需进一步区分。在事实认定层面，人工智能可以更好辅助法官完成认定，如通过人工智能与区块链技术的结合防止电子证据被篡改，增强证据标准效能，减少事实认定偏差。技术之本质在真理之本有中现身，在涉及价值判断的法律适用层面，要突出和强化人的主体地位，结合我国人工智能司法应用现状，应当限制其仅能在有限领域完成初级的推理任务，如要件事实型民事案件。在需要慎重作出价值判断的重大、疑难和复杂案件的裁判中，应当谨慎适用司法人工智能进行辅助决策，避免对公正造成负面影响。
三是把握人工智能司法应用的原则。随着人工智能的发展，对人工智能的应用原则产生诸多讨论，结合司法工作的特色，人工智能的司法应用应把握以下原则：一是数据客观原则。数据存在明显的波及效应，每一个数据在代码化、整合、加工、计算的过程中都可能产生蝴蝶效应，如果数据本身存在错误或者存在不客观，将会引发后续问题。二是价值无涉原则。司法以追求公正为目标，公正的实现有赖于对特定价值的衡量，由此需要法官将价值衡量的过程以充分的说理显现，如果重要的价值被隐藏在一个客观的外套下，如涉及到性别、种族、财富等因素的算法中隐藏着价值的导向，却被当作完全客观的，将会造成更大的公正危机。三是风险可控原则。2021年欧盟委员会发布《人工智能法案》，人工智能系统被分为不可接受的风险、高风险、有限风险和极低风险四种类型。其中，执法部门和法院系统对人工智能的运用被认为具有“高风险”，因为它可能危及人们的人身安全或基本权利。人工智能的应用必然带来数据与信息安全等方面风险的提升，面对现状不仅要从技术层面解决，更应重视不同利益背后的价值选择。司法是实现公平正义的最后一道防线，对于存在无法避免的重大技术风险或伦理道德争议的人工智能系统，应当谨慎适用。
（二）不断拓展人工智能司法应用的场景
一是强化文书智能生成应用。升级电子卷宗加工处理能力，案卷材料通过OCR、语义分析等技术，通过人机耦合的方式进行信息挖掘抽取，将文本信息结构化，为文书制作及要素提取提供技术支撑。根据材料中的关键要素信息，自动生成裁判文书内容，减轻法官工作量。英国在线诉讼推行电子智能表格，当事人通过勾选选项将会获得更为全面的案件信息提示，不断细化填写后，系统将自动生成一份较为全面的文书，如施工合同纠纷中类似索赔详情的文件，极大提高效率。
二是优化案例智能推送应用。充分评估人工智能在语义分析理解方面的发展水平，借鉴新一代生成式AI技术，自动提取并深度挖掘卷宗中案情的摘要及基本事实依据，智能识别匹配个案案由，根据在办案件和类案之间的案情特征，自动归纳争议焦点相似数量、偏离情况，优化案件特征的展示与排序，优化文书推送。在个案办理、网上阅卷、文书编写等业务场景，为法官提供相似案例推送、相关法条智推、司法观点推荐、关联案件提示、串案分析、检索报告自动生成、当事人画像等功能，促进案卷智能化应用，为统一法律适用标准提供保障。
三是实现证据的全息展示。积极推进证据的数字化呈现，确保涉案证据展示形态与实物一致化、可视化、全景化，将人工智能与证据保管、存取、展示深度融合，逐步实现数字化存取，通过还原现场增强“亲历性”，减少司法机关人力物力消耗与证据污染风险。
四是搭建自动监测办案风险预警平台。提升全流程跨类型案件的综合识别能力，随案监测相关办案风险，实时推送重点案件安全风险预警，包括案件风险类型与风险等级。同时，根据需求智能生成重点案件办案风险大数据分析报告，辅助审判管理决策。
五是引入AI法官搭建元宇宙法庭。加拿大在民事诉讼中使用了一款集优化算法、多变量视觉投标方法和谈判支持系统的应用Smart settle，该款调解机器人接受双方告知的价格底限，采用智能算法并参考双方的竞标策略推动谈判，代替人工调解，首次调解于一小时内完成。法院未来可进一步探索构建AI法官，向其导入司法数据库，运用智能手段将程序性事务处理能力与简单案件裁决能力赋予AI法官，由AI法官模拟审判，供当事人参考。积极探索元宇宙审判法庭，通过智能技术对线下庭审虚拟化、数字化，实现身临其境般的庭审参与，为诉讼参与人无法集中到庭的情况提供新通道，提高解纷效率。
六是提升自动化审判质效评价与监督能力。积极推进案件质量智能监管，审查案件数据的完整性、准确性，避免出现遗漏、错误和延迟。积极利用人工智能技术自动检查案件信息录入质量，减少人工审核的工作量，提高案件结案审查效率和案件数据质量。深入推进法官画像可视化系统，使司法管理者对案件办理情况、法官综合质效“一目了然”，构建科学智能的审判质效管理指标体系，赋能审判管理效果的提升。
（三）全面强化人工智能的基础能力
一是夯实数据中台底层能力。数据中台不同层子集的复用度影响人工智能能否执行更全面的任务。大力提升数据治理能力，建设多源多态数据融合库，形成数据服务主体即司法数据中台，制定完善满足法院需求的数据汇聚标准，持续汇聚法院审判、执行、司法政务、政工人事等全方位法院数据。数据汇聚重点由案件结果数据向案件办理过程数据延伸，由结构化数据、半结构化文书数据向非结构化电子卷宗、电子档案、庭审音视频扩展，由业务案件数据向司法政务、政工人事数据全方位拓展。
二是建立司法数据共享应用机制。丰富的司法大数据资源能够为提供多元智能的数据和知识服务打牢基础。积极对接最高人民法院统一数据共享开放平台，建立法院核心数据资源目录和共享交换服务目录，支持数据资源共享和数据精准推送。以政法大数据平台为切入点，全面推进与政法各部门的数据和知识共享与业务协同，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务统一共享交换。稳步推进司法大数据跨部门共享应用，为跨域诉讼服务、数字庭审、电子送达、无纸化执行、数据产权交易、社会信用体系建设等提供数据支撑。
三是构建具有特色的知识模型和知识库。不同类型的知识图谱通过机器训练有利于更多纠纷智能化解决。积极探索面向态势规律、办案规则、实体关系、基础描述等各类知识应用，构建人机结合的知识生成机制，形成法律知识图谱。探索利用自然语言处理等人工智能技术，建设司法人工智能综合引擎，形成包含多种来源和知识类型的司法知识模型与知识库，推进法院知识积累与深度应用。
（四）巩固优化人工智能司法应用的保障
一是推动人工智能规则体系建立。立足司法实践，深入研究人工智能司法应用中的新情况、新问题，有针对性地提出司法对策，为立法机关提供符合法治规律、反映法治需求的高质量建议。积极探索涉算法案件裁判规则，及时发布典型案例，强化裁判规则对人工智能应用的规范引领作用。
二是加强人工智能司法应用监管。积极保障数据安全，建设数据规范管理工具，支持数据录入规范管控、对比校验等功能，建立全生命周期管控的主数据管理机制、细化完善数据质检规则。加强算法安全评估，针对算法设计、部署和使用等环节的缺陷和漏洞，研判算法应用过程中产生的安全风险，开展代码审计，强化人工智能算法的合法性和伦理性审查，实现算法分配和承认的正义，防范算法歧视。强化对司法供应链的监督检查，提高算法设计公司网络安全和数据安全风险意识，防范和排除潜在风险。
三是提升人工智能司法应用专业素质。新加坡于2016年成立了未来法院特别工作小组，专门制定了人工智能使用与ODR计划。专业人才是提升应用水平的前提，要积极培育法院内生力量，探索建立专门的智能裁判研究队伍和工作机制，培养基础理论研究水平扎实、核心技术攻关能力强的“人工智能+法律”复合型、领军型人才。建立科学的人才培养机制，丰富与高等院校沟通交流渠道，紧盯前沿科技问题，加强国际交流与合作，为人工智能创新应用成果的产出创造良好条件。
结语
在数字经济的潮流中，面对人工智能的兴起与带来的改变，接纳与创新应用是不二之选。随着我国法治建设的不断推进、科技水平的不断提升和数字经济的不断发展，人工智能在司法领域的成效不断显现。充分发挥人工智能优势，有效控制风险与异化，保障其在规范的框架内运行，是司法机关长期探索的课题。总体方向上，应积极建立具有中国特色的人工智能司法应用理论、规范、规则和标准，明确人工智能介入司法的可能、限度、方式与风险，坚持守正创新，回应司法实践需求，强化场景研判，拓展应用空间，赋能高质量司法，提升人民群众对数字正义的司法获得感，助力法院工作的现代化。
责任编辑：李国慧
文章来源：《法律适用》2023年第5期