01AI法官已成现实
可能对于多数法律人来说，人工智能的世界还遥不可及，仍旧停留在畅想中，只是在相关话题热议时，跟风调侃地发布一条朋友圈，“担心”未来会失业。事实却是，人工智能技术已经在法律领域广泛应用，AI法官不是将来时，而是进行时。如果你在四川，因道路交通纠纷诉至法院，那么，审理你案件的很有可能就是一位AI法官。
四川省高院技术室主任曾学原、四川大学法学院教授王竹，于年发表了《道路交通纠纷要素式审判探索》一文，集中展示四川法院在道路交通纠纷案件智能审判上做的探索。根据该文，年，道路交通事故要素式审判信息化系统已在成都市龙泉驿区人民法院投入试用，“在一起6车先后发生3起交通事故、9人死伤的复杂案例中，该系统使得以前需要花费两个小时以上的人工计算过程只需要一键点击就可以实现”，并且裁判文书已经能够90%以上自动生成。
文章发布后，四川法院的智能审判工作仍在推进，上述道路交通事故要素式审判信息化系统逐步推广至全省范围内的法院。年，四川大学牵头的“高质高效的审判支撑关键技术及装备研究”国家重点研发计划项目也开始启动。四川，地处西南一隅，却走在了法律人工智能发展的前列。
除四川外，浙江、湖南、广东等地法院也都开启了在智能审判上的探索。道路交通纠纷案件是这些地区法院涉足人工智能领域时的首选。其中原因主要在于：一方面，道路交通纠纷案件数量巨大，涉及赔偿数额的计算复杂，基层法官确实需要智能化工具帮助提高审判效率；另一方面，道路交通案件的计算虽然复杂，却正好是计算机的强项，通常情况下，道路交通纠纷案件的证据材料、法律关系等也较为固定，便于计算机发挥作用，技术可能性较高。
正在进行的国家重点研发计划相关项目，已经把智能审判案件的类型扩展到更多的领域，包括了民间借贷、家事、知识产权、海事、破产等领域。不难预见，在未来几年内，我国法院将全面推广智能审判系统，乃至最终形成全国、全案件统一使用的智能审判集成平台。
但是，我们经常开玩笑说“人工智障”，AI法官既然已经在“审判”案件，它们到底是“智能”还是“智障”？
02“智能”还是“智障”
同样是人工智能，自动驾驶汽车已经有了较为统一的分级标准。美国机动车工程师学会提出，自动驾驶汽车一共可分为5个等级，L1至L5随着等级增加，自动驾驶汽车的自动化程度也增加，L5等级意味着自动驾驶汽车能够完全自主地行使并对紧急情况做出判断。类似地，我们也可以提出一个智能审判系统的分级标准：
不得不承认，根据上述分级标准，我国已经研发完成或正在研发的智能审判系统大致还处在L1至L2的阶段，仍旧是较低水准的智能化程度。或许难免被嘲笑“人工智障”，但这已经比纯粹的“专家系统”多了不少机器的“智慧”。
简单来说，架构一个审判辅助系统大概有两个路径：专家系统与机器学习。前者是人类的智慧，后者才真正蕴藏了机器的“主体性”。专家系统意味着由法律学者构建出细致的知识图谱，将案情与判决结果一一对应，将该图谱输入机器，由机器根据图谱做出判断，机器仅仅进行是与否的判断；机器学习则是机器自主地学习海量数据（裁判文书等），再自主做出判断，这一过程完全是一个“黑箱”，即便是程序员也无法知晓机器究竟如何做出判断，可解释性始终是困扰机器学习的一个难题。
人工设计的知识图谱仍旧在智能审判系统中发挥着重要作用，“有多少人工就有多少智能”确实还是个颠扑不破的真理。但各研发单位明显都已经不满足于纯粹的专家系统，而是希望把机器学习更好地放置于系统中，从而让智能审判系统适用于更多的案件，并且获得更高的准确率。当然，智能审判系统是一个系统工程，包括了阅读理解、要素识别、类案匹配等一系列的问题，以上仅仅是一个简单的概述。
如果说，真正L4级以上的AI法官确实离我们还有一定距离，或许还需要一段时间才可能实现，那么，人工智能技术在另一场域的应用，可能就会让广大法学生“瑟瑟发抖”。年“法研杯”司法人工智能挑战赛的题目之一是对司法考试的客观题进行答案预测：“要求选手们的模型对司法考试的客观题进行答案预测，当且仅当给定的答案与标准答案完全一致时才认为是准确的。本项任务的训练与验证集为道司法考试题目和专业人士新出的司法考试题，最终的测试集为年的司法考试题。”这意味着，机器将会与年法考的考生们一同进行客观题的测试。或许，机器的最终成绩会高于绝大部分同学。
作者：陈安