经过六十多年的演进,人类在互联网、大数据和超级计算等高新技术方面获得了不断的发展,尤其是人工智能逐渐呈现出深度学习和跨界融合的趋势。近年来,人工智能技术与司法裁判领域的关系越来越密切,例如智能化的法律检索,法律资料搜集整理和基于深度学习的证据等人工智能在法律领域发挥的功能,都对司法运行机制造成了很大的影响。本文旨在通过分析人工智能系统在司法裁判领域的运行机制,探究司法裁判中人工智能适用的优越性以及所遭遇的问题。文章正文共分为五个部分。第一部分是本文的绪论,分别对本文问题的提出、文献综述、创新与不足之处以及研究思路和研究方法进行了介绍。第二部分叙述的是人工智能的历史进程。国外人工智能技术法律运用始于20世纪50年代末,我国关于法律与人工智能的研究始于20世纪90年代;进入21世纪,各地方法院大力推进人工智能建设,人工智能在司法运行领域的运用甚至超过学术理论研究。第三部分叙述的是司法裁判中人工智能的运行机理。本章先对人工智能一般的运作方式进行介绍,它由信息输入的人机接口、信息整理的知识库、结论推导的推理机、结论输出的人机接口这四部分构成。然后通过人工智能的一般运作方式来引出对人工智能在司法裁判中的运作方式的介绍。人工智能在司法裁判中的运作方式通过法定推理建模、基于案例的法律推理建模、预测法律结果的模型以及法律论证的计算模型这四种类型来进行。法定推理的模型是基于规则进行推理的,需要建立大量的知识规则,然后利用存储起来的知识来分析问题,根据前提的输入然后按照规则推理出结果。而基于案例的法律推理模型不同,它是按照类比推理,把过去以往的案例转化为经验储存到案例数据库。每当有新的案情时,它通过案例的检索和匹配,筛选出与新案情最类似的案例,最后形成新案情的裁判结果。预测法律结果的模型是以基于案例的法律推理模型为基础,再融合机器自我学习更新技术以及考虑众多的法律因素到其中的一种预测法官判决结果的法律推理模型。法律论证的计算模型是当前法律推理的计算模型中最成熟的一种,它将逻辑推理与法律规则相结合,同时加入非单调推理,生成法律论据。本章还另外介绍了人工智能专家系统在判案中的具体应用。第四部分叙述了司法裁判中人工智能的优越性与不足。法定推理模型使得法庭所使用的推理标准化。同时,它和基于案例的法律推理模型以及法律论证的计算模型对司法推理结构进行了重构。预测法律结果的计算模型中,计算机程序使用一个用一组特征和结果表示的案例数据库来预测新问题的结果,以此来理性化法官的自由裁量。人工智能系统可以辅助司法人员办理案件,提高司法效率,节约司法资源。在促进司法公正方面,人工智能法律系统可以帮助法官避免冤假错案的发生,对增加司法公信力,维护司法权威具有重大意义。而且人工智能系统还能确保法律适用的统一。人工智能可以依靠大数据分析,对全国的案件类型化。当审理一件案件时,人工智能可以自动检索信息并推送相关案例和判决预测。但是,人工智能技术在审判实践领域的发展和运用,还存在着较多问题,例如个案正义面临威胁、存在适用上的盲区、技术支撑仍然薄弱等等。第五部分是结论。借助于先进的信息技术和独特的运行机理,人工智能给司法裁判带来了一系列积极的影响。但是,人工智能在我国的司法裁判中还存在着个案正义面临威胁、存在适用上的盲区和技术支撑要求较高等瓶颈。这意味着,我们对于司法裁判中人工智能的运用,应有理性、冷静的态度,并实施有针对性的制度建设方案。我们应理性认识人工智能在司法裁判中的作用以及合理界定人工智能系统的适用范围,加强数据储备和人才培养等。最后是文章的结语。借助于独特的运行机理和显著的技术优势,这一技术必将拥有广阔的发展前景,在司法裁判活动中引入人工智能,是我国司法制度建设和运行实践中的一次具有积极意义的尝试。但是,人工智能适用所需要的社会基础和技术条件还很薄弱,其在司法裁判中的运用,应当采取稳妥的推进步伐。