論證型式:司法人工智能的希冀

朱赫夫

人工智能與司法的聯姻是近年來學界之興趣所在。我們身處在一個各方面都蓬勃發展的年代,一方面是人工智能的“奇點”不斷逼近;另一方面是法典化運動結成碩果。將兩項激動人心的時代要素聯結到一起,這是自然而然的想法。在浪漫暢想之余,不應只停留在描繪藍圖的階段,還是有值得嚴肅探討的問題:《中華人民共和國民法典》(以下簡稱《民法典》) 公布后,對司法人工智能是否有益?在當今的科技水平下是否可行?若有不足,那么現階段我們能做什么?

一、冷與熱:司法人工智能在中國

(一) 司法人工智能的肇始

首先應當區分兩個容易混淆的概念:“人工智能與法律”和“法律人工智能”。人工智能與法律(Artificial Intelligence and law) 是一個學科概念,泛指研究法律中人工智能問題的學問,新興于20 世紀90 年代,是計算科學與法學的交叉學科,有同名旗艦刊物《人工智能與法律》;而法律人工智能(Legal Artificial Intelligence) 是一項技術概念,指各種處理法律問題的人工智能技術。法律人工智能是人工智能與法律下轄的一個研究分支,兩者之關系可類比于民法與法學。法律人工智能的應用領域很寬,包括立法、執法、司法、法律服務等方面。其中最重要、最著名的是“司法人工智能”(Judicial Artificial Intelligence),即由人工智能進行法律推理和裁判的技術,俗稱“人工智能法官”。

法律界正式開始關注司法人工智能,起源于1970 年布坎南(B.Buchanan)和亨德里克(T.Headrick) 發表的《關于人工智能與法律推理的思考》。文中首次探討了人工智能作為法官的可能性?！?〕See B.G.Buchanan &T.E.Headrick,Some Speculation about Artificial Intelligence and Legal Reasoning,23 Stanford Law Review (1970).1977 年麥卡錫(T.McCathy) 設計了人類歷史上第一個自動法律系統TAXMAN?！?〕See L.Thorne McCarty,Reflections on TAXMAN:An Experiment in Artificial Intelligence and Legal Reasoning,5 Harvard Law Review,837-893 (1977).隨后學者們開創了人工智能與法律(artificial intelligence and law) 這一領域,1987 年召開了第一屆“國際人工智能與法律大會(ICAIL)”,迄今已召開了29 屆。人工智能與法律領域雖然有很多議題,比如人工智能的人格、權責等,但是“自動法律推理”一直享有重要地位?！?〕參見鄭戈:《人工智能與法律的未來》,載《探索與爭鳴》2017 年第10 期,第78～84 頁。此方向的開創者是梅德曼(Meldman) 和加德納(Gardner)。理士蘭(Rissland) 和阿什莉(Ashley) 構建了第一個自動推理系統“海珀(HYPO)”。在其基礎上理士蘭和斯卡拉克(Skalak) 開發了“卡巴萊特系統(CABARET)”?！?〕參見[荷] 亨利·帕肯:《建模法律論證的邏輯工具——法律可廢止推理研究》,熊明輝譯,中國政法大學出版社2015 年版,第2 頁。此領域現已有豐富的理論與實踐成果,涌現出了一大批世界知名學者,如戈登 (Gordon)、帕肯 (Prakken)、薩托爾(Sator)、維赫雅(Verheij) 等。

(二) 冷:理論界的抵制

盡管“司法人工智能”這一論題在西方已蔚為大觀,但國內的研究起步較晚。真正引起國人學術興趣的是2016 年AlphaGo 橫空出世,之后國內關于司法人工智能的討論突然繁榮?！?〕相關討論參見賈章范:《司法人工智能的話語沖突、化解路徑與規范適用》,載《科技與法律》2019 年第6 期,第59～67 頁。司法人工智能的討論可以劃分為實然與應然兩塊。應然是理論界探討“應不應發展司法人工智能”;實然是實務界關心“怎么發展司法人工智能”。

司法人工智能在國內理論界受到了一定的抵制。除少數“變革派”學者支持外,大部分法學家都屬于“謹慎派”,認為司法人工智能的前景并不樂觀?！?〕參見馬長山:《AI 法律、法律AI 及“第三道路”》,載《浙江社會科學》2019 年第12 期,第5 頁。主要理由與西方知識界相似:其一,司法系人民主權之產物,不得為非公民(非人類) 所掌控,技術黑箱可能帶來倫理問題;〔4〕參見[美] 盧克·多梅爾:《算法時代:新經濟的新引擎》,胡小銳等譯,中信出版社2016年版,第213 頁。其二,司法系復雜之權衡藝術,AI 難探幽微人心,終究只能學得皮毛;其三,司法在于定紛止爭,事關人與人的溝通,這是AI 無法替代的?！?〕參見季衛東:《人工智能時代的司法權之變》,載《東方法學》2018 年第1 期,第131 頁。

(三) 熱:實務界的期望

司法人工智能在實務界卻獲得了非常高的期望,甚至可能有點急迫。西方對司法人工智能的研究存在倫理枷鎖,技術先進而實踐受限;我國則是實踐追捧,而技術水平尚為不足?！?〕參見左衛民:《熱與冷:中國法律人工智能的再思考》,載《環球法律評論》2019 年第2 期,第53～64 頁。

司法實務部門有客觀需要。一是法院“訴訟爆炸”?，F在一線城市的法官一年判案數可達到數百件?；鶎臃ㄔ翰豢霸A累,此時司法人工智能似乎成了一條破解之道?！?〕參見程金華:《人工智能與法院大轉型》,載《上海交通大學學報(哲學社會科學版)》2019年第6 期,第33～48 頁。二是法律人也排斥勞動異化。最高人民法院、最高人民檢察院的司法解釋、各部委的規章辦法,總量令人生畏,任何一個法律人也不能全部掌握。這導致法律實務中,查閱、整理、搜集、文書等的機械工作占用了法律人的大量時間。對于勞動異化之抵觸,也是催生司法人工智能的動力?！?〕參見季若望:《法律的再生:人工智能時代的鳳凰涅槃》,載《上海對外經貿大學學報》2020年第4 期,第119～121 頁。三是人工智能也許能更好地維護公平正義?？朔诵灾脚c惡是永恒的難題,我國文化支持“圣人獨斷”。因而在未來,人工智能進行審判或者監督司法可能會成為常態?！?〕參見潘庸魯:《人工智能介入司法領域的價值與定位》,載《探索與爭鳴》2017 年第10 期,第101～106 頁。

國家層面予以最高優先重視。國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中指出:“建設集審判、人員、數據應用、司法公開和動態監控于一體的智慧法庭數據平臺,促進人工智能在證據收集、案例分析、法律文件閱讀與分析中的應用,實現法院審判體系和審判能力智能化?！彪S后最高人民法院、最高人民檢察院都提出了各自的“智慧方案”,最高人民法院提出“智慧法院”,最高人民檢察院則深化“智慧檢務”。

各地實踐如火如荼。在東部地區,法院已經形成了智慧審判、智慧執行、智慧服務、智慧管理的“四智格局”?！?〕參見袁春杰等:《人工智能技術在智慧法院建設中的應用》,載《人工智能》2020 年第4 期,第56～65 頁。庭審階段基本上已實現了記錄電子化,“科大訊飛”開發的語音識別能達到一般書記員的水平。裁判環節出現了類案推薦、偏差預警、摘要提取、自動生成判決等技術?！?〕參見帥奕男:《人工智能輔助司法裁判的現實可能與必要限度》,載《山東大學學報(哲學社會科學版)》2020 年第4 期,第101～110 頁。比如最高人民法院的“類案推送系統”、上海市第二中級人民法院推出的“C2J 法官智能輔助辦案系統”,浙江省高級人民法院的“人民法院信息管理系統”,江蘇省高級人民法院的“江蘇法務云”,北京市高級人民法院的“睿法官”?！?〕參見徐駿:《智慧法院的法理審思》,載《法學》2017 年第3 期,第55 頁。那么,司法人工智能是否已經在地平線上了?

二、“電子赫拉克勒斯”來了嗎?

德沃金將完美法官稱為“赫拉克勒斯”,那么司法人工智能就是“電子赫拉克勒斯”,它來了嗎?很遺憾,司法人工智能在現階段還不是一個現實問題。迄今聲稱成功者,要么是偶然的,要么適用條件苛刻。根據人工智能的技術定義:人工智能要能自主完成學習、判斷、決策等人類行為?！?〕參見楊正洪、郭良越、劉瑋:《人工智能與大數據技術導論》,清華大學出版社2019 年版,第1～2 頁。以此觀之,現階段之“司法人工智能”大多只是噱頭。

人工智能可分類為弱人工智能、強人工智能和超人工智能(完全人工智能)?！?〕參見李開復、王詠剛:《人工智能》,文化發展出版社2017 年版,第26～37 頁。司法人工智能是否能達到弱人工智能呢?司法人工智能的關鍵在于自動推理(automatic reasoning),推理有四種:演繹(deduce)、歸納 (induce)、類比(analogy) 和溯因(abduction)。其中演繹推理最為簡單,因為具有封閉性與必然性。那么司法人工智能能否做到演繹推理?我國各地的審判輔助軟件和智能司法系統,以演繹推理為主,類比推理為輔,處理一些民事關系較為簡單、事實清楚的案件。[14]要使司法人工智能通過演繹法實現自動推理,至少(且不限于) 要滿足以下條件:法律規定足夠細致和完備;人工智能能夠準確識別語言;人工智能能夠合理地匹配法律規范。

(一) 法律規定仍不夠細致與完備

《民法典》的公布,毫無疑問離司法人工智能更近了一步,但和能作為人工智能使用的細致完備的需求仍有距離。

條文數量可以作為衡量法律完備的指標,《法國民法典》有2281 條,《德國民法典》有2385 條,即便是德法兩國,靠2000 多條的民法典仍不足以應付法律實踐,還會配套以汗牛充棟的“法典評注”(Kommentar),如著名的《施陶丁格(Staudinger) 民法典評注》共有44 卷之巨?！?〕參見賀劍:《法教義學的巔峰——德國法律評注文化及其中國前景考察》,載《中外法學》2017 年第2 期,第381 頁。德法之法律規定尚不足以支撐其司法人工智能化,即便竭盡立法者之心智,也會有法律漏洞,總會有法律沒有予以規定的案件?！?〕參見[奧] 恩斯特·A.克萊默:《法律方法論》,周萬里譯,法律出版社2019 年版,第153～156 頁。若允許司法人工智能進行法律續造,且不說合法性問題,在技術上就超出了現有之技術水平?！?〕參見王爍:《論人工智能深度介入司法的態度、途徑和階段——以輕微刑事案件為契機的分析》,載《科技與法律》2020 年第3 期,第65 頁。

(二) 法律語言識別還不可行

當代人工智能在識別自然語言上已經有了一些進展,已能識別一些相對復雜的自然語言。但是要對法律語言的識別,還顯不足。

法律語言的識別進路與自然語言不同。自然語言的識別,關鍵在于謂詞(predicate)。通過識別謂詞可以把握句子的結構,就能解析句子的主要信息元,現階段的語言識別技術都集中于此?！?〕參見邱德鈞:《人工智能中一階邏輯的現代表達方法》,載《蘭州大學學報(社會科學版)》2016 年第6 期,第354～357 頁。但對于法律文本而言作用有限,因為法規的關鍵信息在于概念,而謂詞所含信息量較少,不足以把握法律語句的核心意思。

法律語言是裁剪性的。司法分為法的發現(discovery of law) 與法的證成(justification of law)。前者是推理出結果的過程,后者將結果進行充分說明。真正有經驗的法官,都是在衡量是非之后,謹慎地“裁剪”事實,而得出法律語句組合?！?〕參見方樂:《能動司法的模式與方法》,載《法學》2011 年第1 期,第30～39 頁。通過對司法裁判書的自動學習,無法還原司法推理(發現)之過程。

(三) 人工智能無法合理匹配法律規范

如果上述兩個條件都不能滿足,那么合理匹配法律規范就是更加遙遠的事情了。

司法人工智能的多解沖突是最大問題。立法過程中往往會設想規范對應的特定場景,然而實務案件可能并不如立法者想象得那樣分明。因而很多案件會出現交叉特征,導致分類沖突,案件可以歸攝到不同之法條下,且都是正確的?！?〕參見雷磊:《法律規范沖突的邏輯性質》,載《法律科學(西北政法大學學報)》2016 年第6期,第3～18 頁。問題在于法律結果是不同的,這就意味著在系統輸入單一信息,卻會輸出多解。即便可以設定沖突規則,但也面對同等效力位階的多解?！?〕See Leenes R.&Lucivero F.,Laws on Robots, Laws by Robots, Laws in Robots: Regulating Robot Behaviour by Design, 6 Law,Innovation and Technology,pp.193-220 (2014).

司法人工智能也難以處理價值與利益。法律是承載價值與利益的,有的在原則中出現,但更多是非文字的,存在于社會觀念中?，F行的“人工智能法官”之預測,建立在指定信息庫之上,但關于社會價值之考量還完全做不到?！?〕參見白建軍:《法律大數據時代裁判預測的可能與限度》,載《探索與爭鳴》2017 年第10 期,第95～100 頁。若人工智能設定特殊的算法,凌駕于一般規則算法之上,就可能會造成兩種算法的混亂和規則的架空?！?〕參見季衛東:《人工智能時代的法律議論》,載《法學研究》2019 年第6 期,第32～49 頁。

而且司法人工智能所運用的“涵攝模式”本身就受到了挑戰。與“涵攝模式”針鋒相對的是“等置模式”,即司法審判并非只是將案件事實涵攝入法條之下如此簡單,而是在“事實與規范之間眼光流轉”,事實的定性與規范的選取是相互擾動的。在法律實踐中,判決是通過反復權衡達致的,還需要進行詳盡說理,也無怪于有人認為法律是“藝術”?！?〕參見鄭永流:《法律判斷形成的模式》,載《法學研究》2004 年第1 期,第140～149 頁?，F階段人工智能也許能做到人類的封閉性的技術,但對于開放性創造還捉襟見肘。

三、三條進路:司法自動推理如何可行

現階段與其糾結于司法人工智能會怎么樣?該怎么樣?不如務實一些,討論在現今之技術條件下,我們能做哪些工作?目前司法人工智能的主要工作集中于司法自動推理,有三條進路:完全自主學習、限定干預學習和個案實踐學習。

(一) 完全自主學習

完全自主學習又稱法律自動推理機(legal autonomous reasoning machine)。這是司法人工智能的完全形態,所有法律問題只需通過一個系統或就可解決。這要求自動推理機獨自完成全部工作,如解讀原始資料、選定參考類別,證成結果等功能?！?〕參見鄭戈:《算法的法律與法律的算法》,載《中國法律評論》2018 年第2 期,第66～85 頁。這種方法的優點自不必說,畢其功于一役,徹底解決全部問題。這樣官員只需要進行最低限度的訓練便可使用,大幅度提高司法效率,即使邊遠地區也能享受到現代的公正司法;缺點是,制作這樣一個機器或系統幾乎是不可能的,遠超現在技術的能力。制作這樣一個自動推理機,所投入的人力與物力也是天文數字?，F實問題之外,還有封閉邏輯系統的噩夢——哥德爾定理 (G?del's Completeness Theorem),宣判了自動推理機的死刑。

(二) 限定干預學習

限定干預學習(constraint autonomous learning) 需要人為選定數據庫與設定標準,在個別情況下還需要對算法進行修改。人工智能需要在人為設定的界限與框架內進行學習,通過一定量的訓練,從而逐漸接近人工處理的準確率。在很多領域中都使用限定干預學習,比如醫療、社會管理等,Alphago 也是限定干預學習?！?〕參見何清等:《大數據下的機器學習算法綜述》,載《模式識別與人工智能》2014 年第4 期,第327～336 頁。優點是:相對完全自主學習而言,需求的資源要更少。理論上只要學習量提高,AI 可以無限制地逼近人類法官;缺點也很明顯:“過擬合”(overfitting) 現象,在樣本不足或偏差的情況下,很容易出現“垃圾進,垃圾出(garbage in,garbage out)”現象,瑕疵樣本生產出無用數據。還有法律是“開放文本”(open-texture),不是限定的,這直接推翻了限定干預學習的預設前提?！?〕參見徐娟、杜家明:《智慧司法實施的風險及其法律規制》,載《河北法學》2020 年第8 期,第188～200 頁。

(三) 個案實踐學習

個案實踐學習是通過實踐案件進行學習,而逐漸接近人類法官的判決。前兩者都采取外在視角觀察法律,將判決書和數據庫檢索視為法的本質。這是當代科學主義的傲慢與偏見,即便是研究法律這種悠久與復雜的學科,也不關心其自身的特質,依然秉持外觀主義。傳統方法都是基于弗雷格的數理邏輯(形式邏輯) 之上的,然而數理邏輯只具有“保真性(truth-preservation)”,即前提為真,結論必為真。這是否能適用于法律是存在問題的,因為案件事實也許有真偽,但是法律結果(司法判決) 不具有真偽性。對于判決而言,更重要的是合法性與可接受性。這兩個性質的傳遞被稱為“保權性(entitlement-preservation)”,這意味著需要數理邏輯之外的邏輯工具,才能適用于司法人工智能。

法律本身系實踐之產物,自然也要回歸到實踐中才能認識到法律之特質。這是尊重科學態度,也才有可能達成目標。當然實踐非常復雜,需要法學家清理出“道路”,為司法人工智能提供一個適宜學習的“窗口”。這個“窗口”應最接近法律本質,同時又能降低人工智能的學習難度。

四、實踐轉向——論證型式

近年來,西方司法人工智能的研究也出現了實踐轉向,論證型式(argumentation scheme) 因為貼合法律本質,又易于人工智能學習,成為重要的新進路。論證型式又稱論辯方案,它不同于邏輯學按照形式分類,而是依據論證的實質內容進行分類。論證型式是由不同論辯在某一原則作為共同項而形成的集合,并附帶了一系列必須回答的關鍵問題(critical question),以評估在特定案件中的應用是可以被允許的?！?〕See Henry Prakken,AI & law,Logic and Argument schemes,19 Argumention,pp.303-320(2005).針對關鍵問題的回答,是檢驗論證是否能成立的關鍵?！?〕See G.C.Goddu.Walton on Argument Structure,1 Informal Logic,pp.5-25 (2007).

論證型式符合真實的法律,節省資源,又不會遭遇技術黑箱與賽博極權的質疑。首先,論證型式最為貼合法律,符合法庭的真實過程。在實踐中,法官的時間和精力都是有限的。為了效率起見,法官往往會歸納“爭點”,使得雙方集中于討論幾個關鍵問題,而雙方對于這幾個問題的回答才是影響案件勝負之要目。其次,論證型式最節省資源。法官是考量到法律中的要件規定,結合案情而總結出關鍵問題?！?〕參見紀格非:《“爭點”法律效力的西方樣本與中國路徑》,載《中國法學》2013 年第3 期,第109～120 頁。既然司法中是通過此種方法可以降低工作量,那么人工智能同樣可以通過這種方法節省算力,開發難度也會大大降低。法官實踐使用論證型式,人工智能通過論證型式來進入實踐。多余的內容不需要再耗費資源分析,而只有合乎關鍵問題的內容才被采納。從原先機器進行檢索和挖掘,轉由機器學習評價。最后,論證型式可減少合法性的阻力。論證型式從人的思維結構和文化背景中來,這意味著法官和普通人都能進行核驗?！?〕See Henry Prakken,On the nature of Argument Schemes,in Dialectics,Dialogue and Argumentation:An Examination of Douglas Walton's Theories of Reasoning and Argument,pp.167-185 (C.A Reed and C.Tingdale eds.,College Publications 2010).對于關鍵問題之回答是當事人自主的,人工智能并不會越俎代庖。

(一) 法學的實踐轉向

法律的本位在法庭,庭審之靈魂在論辯。司法的本質是“判斷權”,由法官裁斷雙方論辯孰為合理。古希臘時期,法學還未形成,法庭論辯已然發達了,因此產生了修辭學?！?〕參見劉兵:《作為修辭的法律——法律的修辭性質與方法研究》,中國政法大學2011 年博士學位論文,第39～62 頁。修辭學要求演講者掌握道德性(ethos)、情感性(pathos) 和邏輯性(logos),這些組合形成的固定模式,被亞里士多德稱為恩梯墨瑪(Enthymeme)。這種技術曾被人稱之為“修辭三段論”,也被稱為“常識論式”,此為論證型式之濫觴?！?〕參見舒國瀅:《西方古代修辭學:辭源、主旨與技術》,載《中國政法大學學報》2011 年第4期,第33～52 頁。隨著法律實踐的積累,形成如何處理論辯的實用手冊,這被稱為“論題”(loci)?！?〕參見舒國瀅:《論題學:修辭學抑或辯證法?》,載《政法論叢》2013 年第2 期,第3～11 頁。

近代法典化運動,使得法學約同于“立法學”,逐漸忽視了論辯。二戰后,法律的實踐性開始受到重視。法律不是純粹客觀或主觀,而是依托于法律之論辯形成的“主體間的客觀共識”。論證型式由佩雷爾曼(Cha?m Perelman) 在《新修辭學》中首倡復興,他認為論證型式是聽眾在其文化背景中形成的定式認知模式。論證者只需給出前提,聽眾自動推演出結論?！?〕See Cha?m Perelman &L.Olbrechts-Tyteca,The New Rhetoric:A treatise on Argumentation,pp.26-30 (J.Wilkinson and P.Weaver eds.,Notre Dame University Press 1969).隨后圖爾敏(Stephen Toulmin) 提出了著名的論證圖示(argument diagram),數據(data) 通過憑證 (Warrant) 而成為假設 (qualifer),而憑證需要支援(Backing) 予以支撐,假設需要經受反駁 (rebuttal) 之檢驗而成為結論(Claim)?！?〕See Stephen Toulmin,Richard Rieke,Allan Janik,An Introduction to Reasoning,pp.349-368 (2nd ed.,Macmillan Publishing Co.,Inc.,1984).數據、憑證、支援等內容組成了論證型式,反駁作為關鍵性問題,因而圖爾敏模式可以算作是論證型式的一般模型。菲韋格(Theodor Viehweg) 證明法學問題的處理是按照特定論題模式,而并非簡單的演繹或歸納推理。菲韋格稱這些法律運行模式為“論題學法學”(topical jurisprudence),誠為司法論證型式之先聲?！?〕參見[德] 特奧多爾·菲韋格:《論題學與法學——論法學的基礎研究》,舒國瀅譯,法律出版社2012 年版,第75～79 頁。

(二) 司法人工智能中的論證型式

自20 世紀80 年代起,人工智能與法律被當作計算科學的一個分支。這一定性在21 世紀后,發生了“論證型式轉向”。非形式邏輯與形式邏輯終于結合起來,而不再是對抗?！?〕See Johan van Benthem,One Logician's Perspective on Argumentation,2 Cogency,pp.13 -26(2009).在現代學者看來,論證型式似乎是用以開發計算機來分析、評估甚至構建自然語言論證的最佳方法?！?〕See Anthony Blair,Groundword in the Theory of Argumentation:Selected Papers of J.Anthony Blair,p.121 (Springer 2012).

沃爾頓(Douglas Walton) 為論證型式的發展做出了最重要的貢獻。他認為,論證型式是非演繹推理的類型集合,由一組前提和假定以及推出的結論組成,評價者根據型式上的一組關鍵問題以考量其使用。在論辯中,使用者只要添加一個實例,就會自動產生一個支持推論。同時,也會為反對者提供一套關鍵問題,要求對方承擔說明責任。若無法進行說明,則假定會被推翻,若成功則被賦予有效性?！?〕See T.Gordon &D.Walton,Legal Reasoning with Argumentation Schemes,Proceedings of the Twelfth International Conference on Artificial Intelligence and Law,137-146 (ACM Press 2009).沃爾頓在《假定推理的論證型式》中識別了29個基礎論證型式,在隨后的《論證型式》中細化為96 種論證型式。

董番明(Dung Fanming) 開創的抽象論證框架,從洛倫岑的《對話邏輯》(DialogischeLogik) 中獲得啟發,使法律人工智能從純粹算法轉向語用博弈。此框架的原理是這樣的:論證框架(AF) 被定義為一對集合〈Args,Def〉,其中Args 是論證集合,Def?Args×Args 是雙重論證交疊而成的子集。論證之間輪流攻擊,經受不住攻擊的被排除,最后仍站住的視為成立?！?〕See Dung,P,On the Acceptability of Arguments and its Fundamental Role in Non-monotonic Reasoning,Logic Programming,and N-person Games,77 Artificial Intelligence,pp.321-357 (1995).與此類似的還有戈登(Gordon) 提出的“訴答博弈”(Pleadings Game),他的模型是基于阿列克西的“法律商談理論”創設的。亞普·哈格(Jaap Hage) 將“法律融貫論”作為新的評價標準,提出了“基于理由的邏輯”?！?〕See J.C.Hage,Formalizing Legal Coherence,ICAIL'01:Proceedings of the 8th International Conference on Artificial Intelligence and Law,pp.22-31 (2001).

亨利·帕肯(Henry Prakken) 的重大貢獻是將“論證型式”引進了人工智能與法律領域。他受沃爾頓的啟發,認識到法律不是碎片的法條庫,而是塊狀的論證型式。換言之,法律的核心不是法條規定,而是圍繞著法律案件形成的實質型式,以及雙方對于關鍵問題的回應。[32]他認為論證型式的本質是可廢止推理(defeasible reasoning) 的規則,而關鍵問題是反論(counterargument) 的指示器?！?〕See F.Bex,H.,Prakken,C.Reed,D.Walton,Towards a formal Account of Reasoning about Evidence:Argumentation Schemes and Generalisations,12 Artificial Intelligence and Law,pp.125-165 (2003).于波洛克(John Pollock) 將反論分為兩種,一種稱為反駁(rebutting),即直接針對論點提出否定意見;另一種稱為底切(undercutting),并非直接針對論點,而是切斷前提與結論間的連接?！?〕See John L.Pollock,Knowledge and Justification,pp.42-43 (Princeton University Press 1974).論證型式的關鍵問題,要么是針對前提的反駁,要么是針對前提間的聯系(結構) 的底切,如此論證型式便可以進行建模。這樣,實踐至算法之間的橋梁就被架設起來?，F代論證軟件的原理均基于此原理之上,如ArguMed、Dialaw、Ararcaria、Rationale、Carneades?！?〕參見武宏志:《論證型式》,中國社會科學出版社2013 年版,第200 頁。

五、司法論證型式之構建

我國的司法人工智能研究起步較晚,有些不健康的研究趨向,比如憑空構建,或者一味排斥。法學學者現階段能做的,不應直接自行著手技術工作(對于少數有跨學科背景的學者可行),而應考慮在當前技術條件下,能做到的又有前瞻性的工作?？梢詫φ撟C型式進行研究,尤其是庭審論辯中的論證型式。

(一) 司法論證型式之作用場域

首先,確定司法論證型式的構建原則。理論上司法論證型式可以適用于整個法律階段,從律師咨詢至審判監督。但是這樣從頭至尾的構建沒有必要,既耗費精力,作用亦有限。司法人工智能的構建應當遵循三個原則:一是以緩解訟累為主。發展人工智能是為了幫助法律人,而不是消滅法律人。二是以法律論辯為主。法律是“語言游戲”的一種,要尊重人的主體性。三是以專家解釋為主。法律專家對法律過程的闡釋,優先于概率性統計。

其次,司法人工智能的適用范圍應嚴格限定在法官工作領域。律師、檢察官與法務工作者并不受訴訟爆炸之影響,只有法院才有此困境。另外,論證型式只作用于庭審環節。因為偵查階段和審查起訴階段等并不存在司法論證的訴訟構造。庭審環節可以分為五個階段:〔2〕參見段文波:《我國民事庭審階段化構造再認識》,載《中國法學》2015 年第2 期,第87～107 頁。起訴階段,各方在法庭辯論開始前提交訴狀與證據清單;質證階段,當事人對案件所涉之證據進行舉證,并發表質證意見;事實推理,各方依據之前質證的證據,在證據的基礎上,進行事實的推理與敘說;法律適用,關于案件的定性,法律的適用與不適用,以及案件判決結果的意見;最終陳詞。

最后,論證型式作用于質證階段、事實推理和法律適用。之所以排除起訴階段與最終陳詞,是因為在這兩個階段論證結構是殘缺的,而且幾乎不存在對關鍵問題的回應,而且這兩個階段的主張在質證階段、事實推理和法律適用會有重復。

筆者對建構有以下聲明:其一,由于筆者之能力有限,只能進行粗略建構以拋磚引玉;其二,本文建構以法律要素為核心,偏離較遠的論證不予考慮;其三,此研究仍屬于非形式邏輯,僅有探討之目的,投諸實踐還不可行。

(二) 一般型式

前文已然提及,圖爾敏論證圖示作為一般論證型式,在庭審中也是有效的?？梢苑譃閮蓚€層面:其一,庭審的每個環節,細化而言都可以在圖爾敏模式上有所對應,甚至每個單一論證都可以重構為此模式;其二,整個庭審過程也可視為圖爾敏模式,質證與事實推理階段為數據,法律適用階段為憑證與支撐,而雙方觀點與爭執為資格與反駁,最終判決為結論。在此先建構一般型式,但由于每一步重構為三段論過于煩瑣,直接重建為關鍵問題序列。本節所有的型式構建,其原型可在沃爾頓等著《論證型式》中找到?！?〕See Douglas Walton,Chris Reed,Farizio Macagno,Argumentation Schemes (Cambridge University Press 2008).一般型式如下:

CQ1:數據是否可靠?

CQ2:憑證是否有依據?

CQ3:支撐是否能成立?

CQ4:數據是否有憑證做依據?

CQ5:憑證是否有支撐為支持?

CQ6:數據推出資格是否能成立?

CQ7:資格是否經受住反駁?

CQ8:反駁是否能有作用?

CQ9:資格是否能獲得確證而成為結論?

大部分的關鍵問題都可以在上述9 個問題中找到原型。

(三) 質證型式

質證階段一般都圍繞著證據的真實性、關聯性與合法性展開。在我國,證據一般是在庭前提交的,質證環節由于證據眾多,大多是一并質證的。我國質證環節的原則是,對方當事人或者法官沒有異議,則證據視為通過質證。因而質證型式以“默認”為主,推定具有真實性、關聯性與合法性。但在特殊情況下會不適用一般型式,比如需要作證、間接關聯與非法證據排除等情況。

1.關于證據真實性的論證

(1) 一般真實論證(物證、書證、視聽資料、電子證據)。

大前提:一般情況下,A 提出證據a,在未經他人質疑或質疑不能成立,視為真的;

小前提:他人未進行質疑,或質疑未能成立;

結論:a 是真的。

CQ1:他人是否可以質疑?

CQ2:若他人質疑,質疑是否合理?

CQ3:提出的質疑是否有證據支撐?

(2) 特殊真偽論證(當事人陳述、證人、鑒定意見)。

大前提:A 處于了解S 領域的地位,該領域包括證據a;

小前提:A 斷定證據a 真的(假的);

結論:a 是真的(假的)。

CQ1:A 真的了解S 領域嗎?

CQ2:A 是一個誠實的(值得信賴的、可靠的) 來源嗎?

CQ3:A 領域確實包括證據a 嗎?

2.關于證據關聯性的論證

(1) 一般關聯論證(直接關聯)。

大前提:對于案件G 而言,含有性質F;

小前提:證據a 有性質F;

結論:a 與案件G 具有關聯性。

CQ1:是否可以切實證明a 有性質F?

CQ2:性質F 是否是基于個別性或偶然性?

CQ3:證據a 確實具有性質F 嗎?

(2) 特殊關聯論證(特殊關聯)。

大前提1:對于案件G 而言,含有性質F;

大前提2:性質F 包括有F1、F2、F3等內容;

小前提:證據a 有性質F1;

結論:a 與案件G 具有關聯性。

CQ1:是否可以切實證明案件G 包含性質F?

CQ2:性質F 是否包括有F1、F2、F3等內容?

CQ3:證據a 確實具有性質F1嗎?

CQ4:F1與案件G 有關聯性可言嗎?

3.關于證據合法性的論證

(1) 一般合法論證。

大前提:如果證據a 未受合法性質疑,則證據a 應視為合法;

小前提:證據a 未受質疑;

結論:證據a 合法。

CQ1:他人是否可以提出合法性質疑?

CQ2:他人提出的質疑能否成立?

CQ3:證據a 是否達到形式要件合法?

(2) 特殊合法論證(非法證據排除)。

大前提:如果A 的情況是非法的,那么與A 直接相關或獲取的證據a 應不予采信;

小前提:A 是非法的;

結論:證據a 應當被排除。

CQ1:他人是否得提出合法性質疑?

CQ2:A 情況是否有明確法律依據為非法?

CQ3:A 情況是否有證據予以支撐,或線索予以開示?

CQ4:證據或線索是否可靠與有意義?

CQ5:法官是否對情況A 予以了審慎之考慮?

(四) 事實推理型式

事實推理一般先整理材料,材料有三種:質證后的證據、常識和慣習。質證后的證據可以直接用以推理,慣習需要進行證明,常識則默認適用。在材料齊備后進行推理,在我國認可的推理關系只有一種:因果關系。但實踐中因果關系未必如此清楚,還會出現正相關(類比) 與溯因推理,后兩者要重建為因果關系模式才能起作用。

1.關于推理材料的論證

(1) 證據假說論證。

大前提:假說認為,如果A 事件是真的,那么證據a 將會被觀察到;

小前提:在質證環節中,證據a 被證明是真的;

結論:A 事件是真的。

CQ1:在此情形下,若A 事件是真則就會出現證據a 嗎?

CQ2:證據a 被是否通過了質證環節?

CQ3:是否可能存在某種情況,不是由于事件A 的發生而導致證據a出現?

(2) 常識論證。

大前提:如果人們普遍接受某事為常識,無須出示證據或舉證,即可視為真;

小前提:人們普遍接受事件A;

結論:A 應視為真。

CQ1:普遍接受為何可以作為豁免舉證之理由?普遍接受與真之間有關系?

CQ2:有什么證據支持“人們普遍接受事件A”這一主張?

CQ3:即使普遍將A 當作真的加以接受,存在懷疑它為真的任何好理由嗎?

(3) 慣習論證。

大前提:如果在某地,一種做法或實踐是通行的,那么就應認為是可接受的;

小前提:在法律關系發生所在地而言,A 是一種通行的做法或實踐;

結論:在此情形中,A 是可接受的。

CQ1:有什么證據或其他方式表明法律關系發生所在地的大多數人接受A?

CQ2:即使絕大多數人將A 當作真的加以接受,A 是否也是正當合理的?

CQ3:慣習做法是否違反法律基本原則?

2.關于推理形式的論證

(1) 因果論證。

大前提:一般地,若事件A 發生,那么事件B 將(可能) 發生;

小前提:在此證據下,事件A 發生(可能發生);

結論:在此情形下,事件B 將(可能) 發生。

CQ1:為什么事件A 發生會導致事件B 發生?

CQ2:證據是否能證明事件A 發生?

CQ3:存在其他會干預或抵消的因素嗎?

(2) 正相關論證。

大前提:一般情況下,正相關關系可等同于因果關系;

小前提:A 和B 之間存在正相關關系;

結論:A 與B 有因果關系。

CQ1:憑什么說正相關關系可等同于因果關系?

CQ2:在A 和B 之間真的存在正相關嗎?

CQ3:可能存在某個既引起A 又引起B 的第三因素C 嗎?

(3) 溯因論證。

前提1:D 是本案待證之事實或要件;

前提2:事件A1,A2,…,An都能合理說明D 的發生。

前提3:A1最能成功地說明D。

結論:A1與D 有因果關系。

CQ1:為什么A1最能成功地說明D?

CQ2:是否有其他備選事件比A1還好?

CQ3:最能成功說明,就能得出因果關系嗎?

CQ4:是否進一步探索起因會更好嗎?

(五) 法律適用型式

法律適用階段,大體上可以歸納為一句話:是否適用X 法第X 條之規定?但是實踐中又并非如此簡單,法律之難點在于填補事實與規范間的落差,即當事人須將事實推理階段之所證事實,歸攝入法條規定之下。有的只需簡單進行詞義歸類,有的要通過解釋進行“歸攝之含糊論證”。更有甚者,無法通過解釋手段處理,則需要訴諸法條之外的手段(外部論證),比如先例論證(最近“同案同判”原則在我國被確認)、價值論證(訴諸原則) 和例外論證。

1.適用法條的論證(內部論證)

(1) 一般規則論證。

大前提:法律有規定,如果發生a 情形,則會導致A 法律后果;

小前提:本案屬于情形a;

結論:本案將發生A 法律后果。

CQ1:規則要求A 這種情況作為要采取這類行動的事例嗎?

CQ2:是否有其他規則與該規則沖突或會推翻它嗎?

CQ3:本案是否是例外,是否有減輕的情況或不服從的理由?

(2) 歸攝論證。

大前提:對所有x,如果x 符合要件D,那么x 可被歸類為概念G;

小前提:a 符合要件D;

結論:a 屬概念G 項下。

CQ1:存在D 是一個恰當要件的證據,按照其他要件可能排除a 屬于概念G 嗎?

CQ2:a 符合要件D 是合理的嗎?

(3) 歸攝的含混論證(解釋方法)。

前提1:對于概念G,其構成要件為D;

前提2:要件D 通過操作方案F 進行解釋,達至含義A;

前提3:事實推理所證之事實a,符合含義A;

結論:a 屬于概念G 項下。

CQ1:操作方案F 是否是公認之解釋,是否有更具有公信力之解釋?

CQ2:通過操作方案F 解釋,是否能達至含義A?

CQ3:事實a 是否符合含義A,是否能擴展至要件D?

2.超越法條的論證(外部論證)

(1) 價值論證(原則論證)。

前提1:在本案中價值V 被認為是更重要的;

前提2:價值V 在本法中屬于原則P;

前提3:存在一個重要理由R,直接適用原則P;

結論:本案直接適用原則P。

CQ1:本案中的價值V 是否是最重要的?

CQ2:價值V 是否是被廣泛公認的價值?

CQ3:這個理由R 是否足夠重要,以至于需要直接適用原則P?

(2) 先例論證。

大前提:對于本案a 的情況,有類似先例判決E,E 與規則R 不同;

小前提:有恰當之理由R,本案應適用于先例E,而不是規則R;

結論:本案a 適用先例E。

CQ1:遵循先例在本國是否被官方公認為應遵循之法律原則?

CQ2:判決E 是否是有效的官方判決,是否類似于本案a?

CQ3:這個理由R 是否足夠重要,以至于需要直接適用先例E?

(3) 例外論證。

大前提:一般地,按照已確立的規則,如果x 有性質F,則x 也有性質G;

小前提:在這個恰當的情形中,a 有F 但沒有G;

結論:該規則的一個例外必須被承認,而且該規則必須適當修改或限制。

CQ1:已確立的規則真的適用這種情形嗎?

CQ2:所引用案例是合乎慣例的或能被解釋為只是表面上違反該規則嗎?