《机器能取代法官吗？——人工智能、数据科学与法律》

　　在法律人工智能飞速发展、逐渐走入法律界的今天，我们逐渐形成了一种惯性思维：需要检索类案，找AI；需要撰写法律文书，找AI；甚至遇到法律难题，也可以找AI……然而，需要我们深入思考的问题是：对于法律人工智能，我们到底能期待什么？对此，我们既不能闭目塞听，不了解这一领域令人兴奋的前沿进展，也不能听风就是雨，盲目相信。带领读者了解这个领域，维持大家心态的谨慎乐观，或许就是香港大学学者刘庄、浙江大学学者卢圣华联合所著的《机器能取代法官吗？——人工智能、数据科学与法律》一书的目的吧。

　　作为国内首部系统介绍人工智能和数据科学在法律实践和法学研究中应用的书籍，该书整合了国内外前沿的业界实践和学术研究，是对该领域知识进行系统整理和提炼的最新成果，为读者呈现了一幅人工智能与数据科学在法律领域应用的全面图景。

　　现实生活中，数据无处不在。以法律场景为例，合同文本、证据材料、判决书、庭审记录等，都可以以数据的形式记录和呈现。具体到数据的表现形式，可以分为结构性数据和非结构性数据，前者如刑事案件中犯罪嫌疑人涉及的案件情况，包括案件号、公诉机关、被告人、犯罪类型等，后者如文本、语音、图像、视频等。而我们所称的大数据，则必须具备“4V”特征，即大规模性、高速性、多样性与高价值性。在大数据时代，人们如何管理和利用数据是一种重要能力，这就涉及数据分析——运用数据驱动的决策方式，收集和分析数据以提取有价值的信息，甚至为决策提供参考和依据，就是数据科学的重要目标。

　　只有了解了数据，才能讨论人工智能。所谓人工智能，就是利用计算机或计算机控制的机器来模仿人类完成理解、思考、推理、解决问题等高级行为。这里其实指明了人工智能的研究方向，具体来说就是机器学习和专家系统。这两大类人工智能，对应了两类人类智慧——归纳和演绎，即从经验中总结规律及从大前提推导出结论的两类能力。谈到机器学习，它是人工智能的核心。如自动化刑事判决，这里我们可以以约法三章（“杀人者死、伤人及盗抵罪”）为依据，建立一个量刑系统：张三杀了人，我们将这一案件事实输入系统，系统将自动给出判决结果——死刑。

　　就人工智能本身而言，数据和算法构成了核心内容，其中数据是基础，算法是关键。该书介绍了如下算法：第一种算法是决策树模型。所谓决策树模型，是一种最基本的树模型，它的任务是对类别进行预测。为了检验决策树模型的应用效果，作者以预测美国最高法院判决为例，先收集某自然任期内的628个判决，选取六个要素如案件起诉地、申诉人类型等作为特征，选择格鲁特诉布林格案为具体例子，结果显示，决策树模型对法官的预测，准确率与法律专家相近。可见对于法律从业者和案件当事人，机器在速度、效率、成本等方面，比人类决策有一定优势。

　　第二种算法是回归模型。具体来说，线性回归模型可以实现对连续变量的预测，而逻辑回归模型则可以对类别变量进行预测。前者类似于线性方程，被广泛应用于各个领域的数据分析和预测中，后者应用于如何解决分类问题，如日常生活中的垃圾分类、根据案件信息预测被告人是否会被定罪等。比如以预测盗窃案件中的刑期（连续变量）和缓刑（类别变量）为例，先从中国裁判文书网收集2014年至2020年全国330286个盗窃案件的裁判文书，然后提取案件的关键要素，确定盗窃金额、是否为入室盗窃、是否为累犯等自变量，再以上述因素为自变量构建线性回归模型。构建模型时，通过测算回归系数、p值等即可预测结果，即盗窃金额和入室盗窃这两个因素与刑期有着显著的正向关系，也就是说，盗窃金额越多、案件具有入室盗窃情节，那么刑期就越长。

　　与前两种算法以确定的变量信息为基础构建模型不同，聚类算法要对数据进行分组但并没有确定的结果变量，此时需要让模型学习训练数据中的特征，即通过计算数据点之间的某种距离来度量相似性，进而挖掘数据中的结构。以法系的再分类为例，作者介绍的是张永健等人的研究成果。研究的内容是，先收集129个国家法域的财产法（物权法）条文，并据此整理各国物权法律规定的九大方面，包括财产形式、土地登记、共有、善意取得、动产、不动产等；随后，使用平均链接聚类的方法，对这些国家进行分类，即将相似的对象归为一类，将差异较大的对象归入不同类别。结果显示，如果两个国家在较低的高度值就已经发生合并，表明两者在物权法规定上较为相近，如果在较高的高度值才开始合并，则表明两者在物权法律上相似度低。

　　从文字识别到人脸识别，从谷歌翻译到特斯拉自动驾驶，从智能作画到智能问答，都离不开神经网络模型。探究其中的原理，神经网络模型是将一层层的神经元堆叠，每一层神经元都对输入的信息进行计算和加工，再将结果作为信息输入到下一层神经元，最后作出决策和判断。为减少预测误差，神经网络模型需要不断训练和优化，就是通过不断计算，寻找更优的参数，以使模型的误差最小化。这一重复计算的过程称为“迭代”。以预测我国行政征收案件的判决结果为例，先从中国裁判文书网收集2014年至2020年全国46355份行政征收案件的裁判文书，从中提取案件的关键信息，将其中的80%案件随机分配至训练集，用于模型训练；20%案件分配至测试集，用于模型评价。结果显示，在这样一起案件中，被告行政机关为乡镇一级，行政机关负责人作为被告出庭，没有聘请律师；原告人数总计20人，并非企业法人，聘请了律师，无论是单隐藏层神经网络模型，还是双隐藏层神经网络模型，均预测该案件原告胜诉。

　　文本是法律的表达方式，生成文本是法律领域的核心工作。自ChatGPT面世以来，人们都期待着大语言模型在法律领域的应用，都希望大语言模型可以回答法律问题，完成法律检索和帮助撰写判决书等。然而，现有ChatGPT等通用型大语言模型都没有针对法律领域进行优化，导致给出的回答十分笼统，缺乏专业性，模型所生成的内容有时是在“一本正经地胡说八道”，但是大语言模型的发展方兴未艾，其在法律领域具有广阔的发展空间。

　　作为总结，作者对“机器能不能取代法官”这一问题给出了答案：使用人工智能和数据科学，机器虽然能学习并模拟法官的法律决策，但法律决策涉及复杂的事实判断、规则判断和价值判断，同时还需要不时根据社会经验和实践理性来创造规则、填补漏洞，因此在众多法律实践中，机器还无法取代人类智慧。当然，机器也并非毫无作为，尤其是在科学立法、法律决策辅助、降低工作成本并提升工作效率等方面可以给法律人作出贡献。

　　讲故事——叙事、理解叙事，不仅是人类的核心能力，也是法律工作的核心任务。说到底，法律程序就是在重新构建一个过去发生的事件，也就是“故事”。虽然人工智能在判断一个故事的真假方面，还难以与法律实践背后的人类智慧相提并论，但是该书的尝试让我们看到了更多的前景曙光。书中所介绍的具体案例，如基于大数据的判决预测、法系分类，基于大语言模型的法律问答、文书生成等，都形象地展示了法律人工智能的丰富应用场景，帮助读者创造性地思考AI时代法律行业的挑战与机遇，让我们对人工智能洞悉人性，穿越话语和矫饰，明辨发生于过往的事实，有了更大的信心和期盼。