近年来,随着大数据与机器学习技术的成熟与广泛应用,司法人工智能逐渐走向现实。在这样的背景下,人工智能司法决策也获得了相当的认知与技术可能。本文旨在对这种可能性与现实性进行探讨,主要涉及三个紧密相关的主题:一是人工智能司法决策的正当性问题,主要探讨应否允许人工智能从事司法决策。这涉及到一些与道德、伦理相关的法哲学问题,充分讨论这些问题是进行下一步研究的基础与前提。二是人工智能司法决策的方法论问题,涉及人工智能司法决策的技术可行性问题。首先介绍已有的人工智能法律推理的逻辑框架与技术方案,然后在已有方案的基础上,做出适度的推进。这是人工智能司法决策的核心问题。三是与人工智能司法决策相关的制度配套问题,主要涉及如何将人工智能与司法以及二者背后不同的运行逻辑结合起来。技术逻辑与司法逻辑既有一致性,也有冲突的一面。因此,在发挥司法人工智能作用的同时,要确保人工智能司法决策能满足司法实践的需要,符合我国基本的司法体制。这要求人工智能与司法实践能相互塑造,因此,一方面需要调适相关的技术,另一后面还需要进行必要的制度调整,后者正是本文重点探讨的第三个问题。为充分展现上述各问题之间的逻辑关系,实现研究的目的,文章拟从三个主要方面展开,讨论上述三个紧密相关的问题。本文共分五章。第1章是绪论,主要的功能是引出问题并界定一些重要的概念。众所周知,在人工智能司法决策这一主题之下,有两个基本的问题:一是人工智能司法决策是否应当?即“应否”的问题;二是人工智能司法决策能否进行下去?即“能否”的问题。“应否”的问题涉及人工智能司法决策的正当性问题,“能否”的问题涉及人工智能司法决策的技术可行性问题。因此,人工智能司法决策的问题既包括认识论方面,又包括方法论方面。在回答这两个基本问题之后,我们还需要考虑人工智能司法决策“如何可能”的问题。本文试图从两个方面进行回答:一是人工智能司法决策的可能性技术路径;二是人工智能司法决策的必要性制度建构。从总体上看,本文是按照人工智能司法决策的“应否”、“能否”再到“如何”这一思路而展开的。在引出上述问题之后,文章还对司法人工智能、智慧司法与人工智能司法决策等几个重要的概念进行了初步界定与澄清,以便为下文的讨论做一些准备。第2章主要讨论人工智能司法决策的正当性问题。该讨论主要是针对一种比较流行的观点展开的,即若允许人工智能进行司法决策,不仅会否定人类的主体性地位,而且可能引发一系列与正当性有关的问题,因此,不应由人工智能补充或替代人类法官进行司法决策,必须将人工智能框限在一定范围内,用它来从事一些辅助性的司法工作。这一论断又由以下四个分论断或论证构成:第一,人工智能司法决策会危及人类法官的主体地位,进而引发主体性危机;第二,人工智能司法决策不具备公共授权的基础,因而可能危及司法权的独立运行,并引发权力合法性的危机;第三,人工智能司法决策必然会产生司法错误,如此会引发司法责任的真空,这是无论如何都不应被允许的;第四,人工智能司法决策会损害司法的程序正义及司法固有的一些属性,进而在根本上动摇司法的本质。通过对上述论证进行具体分析,会发现,上述论断并不成立,或有夸大其事之嫌。因为人工智能司法决策本质上是一个工程实现的问题,其遵循的是有限理性框架下的实践哲学。因此,人工智能司法决策只会强化而非削弱人类法官的主体性,且不会改变司法权力的公共属性与独立运行。就避免司法错误而言,人工智能可能比人类法官做得更好,我们不应苛求人工智能司法决策的绝对正确;至于司法错误的归责问题,则可以通过在法官、法院以及国家之间进行合理的责任分配而有效地解决该问题;最后,透明的人工智能司法决策可以保障而非损害程序正义。因此,人工智能司法决策并不存在先验的正当性障碍。第3章主要讨论人工智能司法决策的方法论,即人工智能司法决策的技术可行性及进路问题。对于该类问题,学界已有许多研究,形成了三种主要的技术进路,包括经典规则进路、经典案例进路与数据进路。然而,上述三种技术进路都存在不同程度的问题,无法满足司法决策的要求。经典规则进路采取符号主义方法,将现实的规则系统理解为一个完备的逻辑系统,但因无法对法律知识进行充分的逻辑表达,而难以实现基于逻辑的规则推理;经典案例进路同样因知识表示问题而难以有效地展开类比推理。数据进路则通过大数据的统计分析,极大地提高了司法人工智能的实用性,展现了其方法论革新的一面,但神经网络推理的隐蔽性则使基于数据进路的法律推理难以进行规范性解释。尽管后来的学者基于论证理论方案对数据进路进行了改造,但其以案例为主导的技术特点决定了其在决策依据方面缺乏制度性权威。为解决上述问题,本文拟提出一个以规则为主导的混合性技术进路,它整合了规则、案例与神经网络推理方法,形成了一个连接主义框架下的、以规则为主、以案例为辅的人工智能法律推理机制。具体说来就是:在规则推理阶段,试图将符号规则表示为神经规则,通过规则条件要素与案件事实要素的匹配来进行法律推理;在案例推理阶段,它将当下日益成熟的法律文本解析技术与法律论证结合起来,通过机器学习挖掘案例中的论点及其论证结构,并将裁判结果及其论证运用到待决案件。从总体上看,这种混合性的技术进路可满足实用性、权威性与可解释性等技术与法律要求,能更好地契合类似于我国这种以制定法为主的司法体制。第4章探讨人工智能司法决策的制度构建。本部分主要讨论与上述两个问题相关的制度配套问题,以便在制度层面确保人工智能司法决策的实施,其核心在于确定如何在制度层面协调人工智能与司法的关系。对此,我们的基本判断是:人工智能与司法可相互塑造,而非如一些人所想象的那样只是司法对人工智能的单向度规制,亦非人工智能对司法单方面的变革。这意味着,在将人工智能融入司法的过程中,既要求人工智能技术具有司法上的实用性,从而在司法决策中发挥人工智能的作用,又要确保司法制度与人工智能的兼容性。本部分将系统探讨人工智能参与司法决策这一事实对司法制度的冲击、塑造、调整与重构,以确保人工智能司法决策的实践有效性、制度合法性与社会可接受性。在当前的技术条件下,人工智能司法决策是可能的,但需要必要的制度调整与制度建构,包括公开制度、解释制度、责任制度、数据管理制度,以及与司法人工智能运行相关的制度。第5章是结论,主要对人工智能司法决策的正当性论证、技术路径与制度建构等问题进行总结。就正当性而言,司法人工智能应被理解为满足司法实践需求的技术工程,对之进行评价应以其在司法实践中的功用为标准,而非其它的先验标准。只要其能达到良好的实践效果,便不应以正当性为由一味地加以拒斥。在技术可行性方面,我们认为,当前的数据进路实现了对原有技术进路的方法论革新,从而使得司法人工智能具有明显的技术可行性,但也存在缺乏可解释性与权威性的缺陷。为此,我们提出了一种以规则为主导的混合法律推理方案,以期通过整合规则、案例与神经网络来弥补当前数据进路的缺陷,从而更好地适应我国的司法体制。在制度建构方面,文章针对人工智能司法决策的工具定位、运行原则、程序要求、数据管理等问题,提出了相应的制度设计,并就人工智能司法决策的司法责任问题提出了“混合责任制”这一解决方案。总之,人工智能司法决策具备相当的正当性与技术可行性,尽管其尚存在诸多问题,但这些问题并非先验的,只要通过必要的技术革新与制度调整,是完全可以解决的。总之,人工智能在司法领域的广泛应用具有光明的前景,在触手可及的未来即将成为现实。人工智能在司法领域的广泛应用,并非是对人类法官的否定与淘汰,相反,它是对人类法官的一种解放:将众多的法官从“案多人少”的窘境中解放出来,以便他们有更多的时间解决疑难案件。从这一意义上讲,我们不应为人工智能司法决策而纠结、抑郁,而应为之欢呼!