从经验理性到数字理性——以嵌入式类案智能推送平台推进适法统一的路径优化
内容提要：嵌入式类案智能推送平台脱胎于类案检索机制，是案件指导制度项下的一种实现工具，逻辑基础在于通过类比推理实现类案适用法律统一。作为一种司法人工智能的发展成果，其兼具公正价值、效率价值及治理价值。目前我国的嵌入式类案智能推送平台面临基础设施困境、信息处理困境、算法治理困境及参照援引困境等多重难题。为纾解前述困境、进一步优化嵌入式类案智能推送平台的运行效果和用户体验，可以从完善以人民法院案例库为核心的基础数据建构、创建以类案要素信息图谱为核心的检索算法模型、补充以应用场景建模为核心的裁判偏离预警体系等多个维度予以突破。
关键词：类案智能推送 司法人工智能 同案同判 适法统一
一、因循与意旨：嵌入式类案智能推送的概念涵摄及制度基础
(一)嵌入式类案智能推送的概念涵摄
从修辞学的角度，“嵌入式类案智能推送”当属直白、具象的表达，其意涵较为丰富。根据文义解释，“嵌入式类案智能推送”意味着在司法审判中利用人工智能技术，将类案数据库及推送平台嵌入人民法院审判辅助决策系统，将与待决案件具有相似性及参照价值的已决案件推荐给裁判主体。
该种机制推送的具体内容为“类案”。何为“类案”，学界素有争论。主流观点认为，多个参照维度中，争议焦点是判断类案特征的核心要素。自2020年7月31日起施行的《最高人民法院关于统一法律适用加强类案检索的指导意见(试行)》(以下简称《指导意见》)在综合考虑各种观点的基础上，采用便于司法实践且相对客观的标注，对此作出了明确的司法界定。在类案的本质特征层面，以案件基本事实、争议焦点和法律适用等方面具有实质相似性作为判断标准；在类案的可参考性和检索的可操作性层面，将类案的范围限定为已生效案件。人民法院开展司法活动的语境下，裁判主体对于类案的界定应以此为框架，至于框架之下对于实质相似性的具体判断，则由法官进行自由裁量。
该种机制的工作样态为“智能化”和“嵌入式”。“智能化”意味着将云计算、大数据、区块链等先进技术应用于推送系统，在识别待决案件审理要素、发起类案检索、生成检索报告、推送检索结论等环节中模拟法官思维，具备高度的人机协同性和系统交互性。智能推送与传统检索的核心进化在于由人工主动发起搜索升级为系统自动推送与主动检索相结合。“嵌入式”则意味着将类案智能推送机制应用于人民法院内部的审判辅助决策系统之中，与审判案例数据库、电子卷宗随案生成、智能文书撰写系统、审判监督管理体系等功能一体建设、一体运行。该系统面向的使用对象是司法人员，区分于由社会资本运作、面向法律共同体的其他类案智能推送平台。
(二)嵌入式类案智能推送的制度基础
1．逻辑基础
类案智能推送脱胎于类案检索机制，是案件指导制度项下的一种实现工具。其逻辑起点在于类比推理的法律方法论，逻辑终点在于通过类比推理实现类案的适用法律统一。
在我国这样一个成文法国家，司法裁判的核心要求是“依法裁判”。“同案同判”与“依法裁判”是司法裁判中两种不同的规范性要求，其背后分别对应着类比推理和演绎推理两种并列的法律方法论。“同案同判”意味着在司法裁判中需对法律要素相似的前后案件进行比对，“依法裁判”则是将抽象的法律规则涵摄于具体案件事实之上的演绎过程。根据传统法律方法论的逻辑，类比与涵摄属于泾渭分明、互不重叠的推理方法，但“同案同判”与“依法裁判”在司法裁判中却是缺一不可。尤其是在信息时代，“同案同判”更加契合人民群众朴素的正义观念，为了充分实现法律的预测功能，类比推理在司法裁判中必将更加广泛地用于填补法律漏洞或进行法律续造。
在全流程司法公开的改革图景之下，适法统一的逻辑内涵更加丰富，不仅限于裁判结论与裁判尺度的统一，还包括裁判路径与裁判流程的一致。据此，嵌入式类案智能推送机制作为一种法律方法论的实践形式和效用工具，其法哲学基础不仅在于一种结果意义上的类案裁判理论，还在于一种过程意义上的类案监督理论。具体而言，对于案由相同、法律关系相同、请求权基础相同、案件事实相似、诉辩意见相似、适法导向相似的案件，其在审判流程中也必然遵循相似的范式与路径。除了裁判结论的导出，该种范式与路径还鲜明地体现于诉请固定、证据采信、争点归纳、心证公开、法律解释、文书说理等各个裁判环节，以及主管与管辖、保全与执行、期间与送达等各类程序事项中。智能类案推送系统的适法统一价值不仅体现于辅助决策，还体现于当裁判路径发生偏移时，通过类似案件审理过程中可供参照的处理经验予以实时预警和及时纠偏。
2．法律基础
从立法沿革来看，以类案智能推送机制推进人民法院适法统一的法源基础在于最高人民法院通过一系列司法解释及其他规范性法律文件所确立的以指导性案例为塔尖的案例体系及指导制度、以类案检索报告机制为抓手的类案裁判方法及类案监督方法，以及以司法人工智能技术应用为核心的智慧法院建设与发展方案。
2010年11月最高人民法院出台的《关于案例指导工作的规定》(法发〔2010〕51号)(以下简称《案例指导规定》)意味着案例指导制度在我国正式确立。其承载了展示审判成果、宣传司法理念、总结审判经验、传递司法导向、提高司法能力等多个功能，是人民法院推进适用法律统一、规范自由裁量权的有效手段。2015年5月19日正式施行的《最高人民法院〈关于案例指导工作的规定〉实施细则》就指导性案例的参照适用问题作出了更为详尽的规定，尤其是明确了应否参照、如何参照、如何援引等一系列实操问题，提出指导性案例并非我国正式法律渊源，不应援引为裁判文书判决部分的法律依据，但可作为裁判理由予以引述。《案例指导规定》具有较高的效力层级，据此建立的案例指导制度规则体系以及不断充实的指导性案例库为后续类案检索报告工作机制、类案智能推送工作机制的建立与发展奠定了制度基础。
2015年9月21日最高人民法院印发《关于完善人民法院司法责任制的若干意见》，首次提出通过类案参考、案例评析等方式统一裁判尺度。此后，最高人民法院结合工作实际，先后出台一系列关于完善司法责任制、加强审判监督管理工作的规范性文件，不断重申类案参考及类案检索的重要意义。2017年7月8日国务院《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中提出围绕行政管理、司法管理、城市管理、环境管理等有关社会治理的热点难点问题，促进人工智能技术应用，推动社会治理现代化，并专门就智慧法庭的建设指出要建设集审判、人员、数据应用、司法公开和动态监控于一体的智慧法庭数据平台，加强人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用。该文件为智慧法庭的未来发展绘制了清晰的理想图景，并专门强调了人工智能在审判案例数据管理与应用方面的规划。
自2020年7月31日起实施的《指导意见》明确了类案检索的目的在于“统一法律适用”，并就类案强制检索情形、类案检索的范围与顺序、类案检索报告的提交与回应、类案检索的结果应用及分歧解决等一系列具体问题予以回应。同时，《指导意见》第12条规定：“各级人民法院应当积极推进类案检索工作，加强技术研发和应用培训，提升类案推送的智能化、精准化水平。”这是最高人民法院在规范性法律文件中首次提出“类案推送”的概念，并明确了类案推送的智能化要求。据此，全国各级法院就类案推送智能平台建设开展了如火如荼的应用研发工作。《指导意见》被视为类案智能推送机制建设和发展的纲领性文件。
3．技术基础
从学科属性看，司法人工智能属于法律信息学，准确地说，属于决策法律信息学，主要涉及法律专家系统、决策辅助软件和法律咨询软件。结合目前的类案智能推送平台工作机制来看，笔者认为，传统类案检索到智能类案推送的转化主要从五个工作步骤进行流程重塑，即“建立生效案例数据库—待决案件类案信息识别标注—关联类案标签并筛选类案数据—生成类案检索及辅助决策结论—完成类案报告自动链接与推送”。其中，智能化手段和技术难点集中体现于自动抓取法律文本信息以识别类案要素、建立类似案件关联度识别机制以筛选目标案件两个方面。
自动抓取法律文本信息的技术核心是自然语言处理技术(NaturalLanguageProcessing，简称NLP)。正如比尔·盖茨所言，“语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠”。司法领域亦不例外，其早已成为连接法律语言与机器语言的桥梁，被广泛应用于司法活动中。NLP几乎是一切司法人工智能的工作基础，其技术环节可拆解为自然语言理解与自然语言生成。目前的自然语言理解技术已经基本可以适应司法场景的运用需求，能够通过语法分析、句法分析、语义分析、语用分析及篇章分析等多种基础技术分别实现面向人类认知及机器认知的人机对话系统，未来的技术突破口在于自然语言生成技术。
标注类案信息要素以及建立类案关联度识别机制的技术核心是法律知识图谱构建。知识图谱(KnowledgeGraph)最早由Google公司提出，目的在于提升搜索引擎的智能程度，提高搜索精度及用户体验。该技术是从信息样本中获得数据，并将其输出为结构化知识的抽取与表达技术，其全生命周期包括知识抽取、知识融合、知识推理、知识应用等阶段。具体到类案智能推送平台的建设，知识图谱构建最为关键的阶段在于知识抽取，包括“实体抽取”“属性抽取”与“关系抽取”。其中，知识抽取的算法模型将直接影响类案推送结论的精准度。
实现类案推送平台由弱智能化向强智能化发展的关键技术在于深度学习(DeepLearning)。特征选择是机器学习和数据挖掘中的核心步骤，用于从原始特征中选择出最具有代表性和预测功能的子集。随着算力的蓬勃发展，深度学习技术在近期取得了显著进展，尤其是GPT(GenerativePre－trainedTransformer)和OpenAISora在人机交互领域的表现举世瞩目。智能类案推送系统作为一种辅助决策机制和认知推理模型，其技术特征的本质在于模拟法官思考，其算法素养即来自深度学习，用以实现更加精准的自然语言处理及知识图谱构建。
二、表达与澄清：嵌入式类案智能推送的价值目标与作用机理
(一)价值目标
1．以适法统一为目标的公正价值
个案法律适用在事实与规范之间实现“相同案件相同对待”是形式正义的可视化，同案同判更加直观地契合人民群众朴素的正义观念。同时，类案智能推送工作机制所追求的适法统一价值可以有效彰显司法裁判的可预期性。通过生动直观的“摆事实”而非抽象晦涩的“讲道理”，更加有利于发挥法律的预测功能以及对社会的教化作用。
对于司法机关而言，案件的实体处理结果是检查司法裁判正当性的首要表征。作为司法裁判的初步性义务，“类似案件类似对待”也蕴含着对司法机关及法官群体进行自我约束的伦理要求。类案推送机制的公正价值不仅体现在辅助决策，还体现在司法责任制的落实与审判监督机制的运行。
2．以辅助决策为目标的效率价值
司法人工智能应用的开发应围绕法官群体的核心需求展开。长期以来，案多人少一直是困扰我国司法机关运行的现实困境，而各类信息化手段在司法运用中的首要需求便是缓解人案矛盾、提升司法效率。结合目前的司法实践来看，人工智能技术对于司法效率的提升主要体现在三个方面：一是审判事务辅助方面，借助大数据、云计算和区块链等技术建立智能审判辅助工作平台，辅助完成文书送达、庭审记录、卷宗生成等一系列司法事务性工作，将司法工作人员从浩如烟海的辅助事务中解放出来；二是审判决策辅助方面，通过算法模型生成智能辅助决策平台，以现行有效的法律规则和海量的生效案件为基础，将前人前案的经验理性转化为数字理性，以类案检索报告、裁判偏离预警等形式为法官提供建议和参照；三是审判监督管理辅助方面，通过预设各类应用场景或指标系数建立智能审判监督管理平台，借助数据统计分析、系统预警反馈、人工干预纠偏等多个步骤实现审判事务监督自动化和审判数据管理可视化。
智能推送机制提升司法效率的作用机理集中体现于审判决策辅助方面，通过将经验理性转化为数字理性，缩短法官的决策过程，增强法官的内心确信，以减轻案多人少的压力。值得强调的是，虽然在弱人工智能时代，司法人工智能追求效率价值的效用可能更加突出，但在公正与效率的价值位阶上，两者均应兼顾，不可偏废，通过司法人工智能的广泛应用不仅要努力做到让公正不迟到，还要实现“看得见的正义”。
3．以人机协同为目标的治理价值
加强人工智能在司法领域的深度应用是推进社会治理智能化的重要内涵。2016年《国家信息化发展战略纲要》正式将智慧法院建设纳入其中，提出“提高案件受理、审判、执行、监督等各环节信息化水平，推动执法司法信息公开”。多极化发展的全球背景下，科技竞争的面向已然向人工智能的研发与应用倾斜。通过人工智能的应用更好实现与平衡司法的公正与效率价值，是法治政府与智慧法院建设的应有之义，是推进和实现国家治理体系与治理能力现代化的重要表征。
世界银行在新推出的营商环境评估体系(BusinessEnablingEnvironment)中，分别从公共服务可及性、监管框架完备性和企业办事便利性三个方面对“宜商环境”予以评价。新指标体系中全程贯穿着推广数字应用的理念。与司法机关审判工作最相关联的争议解决指标(DisputeResolution)，将互联网审案、电子通知及案件电子追踪的相关议题予以纳入。数字化解纷已然成为优质纠纷解决机制的一个基本特征。解纷过程中，优质高效的类案推送结果对于裁判主体的反哺以及诉讼参与人的启发将是智慧司法建设的一个重要抓手，人机协同良好、交互体验完善的智能化司法治理体系将有效增加国家市场经济环境对于域外主体的吸引力，提升国家司法环境的公信力。
(二)关于作用机理的几点澄清
1．基于成文法而非判例法
鉴于法律滞后于社会发展的固有属性，现行有效的法律规则难以调整国家、社会发展中的全部争议。法律漏洞的填补具有即时性及紧迫性特征。当某种社会矛盾较为突出、纠纷较为高发时，司法部门往往可以基于法官的自由裁量权，先于立法部门作出调整与反应。理想状态下，司法导向可以与社会发展及政策变动同频共振，利用案例指导机制填补法律漏洞，弥合制定法滞后于社会发展的罅隙。但毋庸置疑的是，案例并非我国法律的效力渊源，即使是最高人民法院发布的指导性案例，亦不具有法源属性。我国历来遵循以制定法为主导、以案例法为补充的司法传统。建立案例指导制度是中国特色社会主义法治体系形成之后的一项创新司法制度，并非对成文法传统的颠覆或重构。
成文法体系中，案例参照制度作用机理的本质仍然在于推动制定法在司法适用过程中的协调统一，而非发起“遵循先例”的动议、直接作为司法机关调整社会关系的工具或方法论。换言之，司法机关对于类案的“参照”权力，并非源于法院的“造法”权能，仅隶属于法院的“适法”权能。这也是类案智能推送机制建设中必须厘清的前提性概念。
2．基于辅助决策而非AI法官
一方面，人工智能本质上具有算法思维的局限性。有观点认为，智能手段尤其是生成式人工智能在司法裁判领域中的运用将颠覆法官的职责与角色，导致裁判推理规则的重构，以致发生司法正当性危机。以上说法固然值得商榷，但对于固定算法可能挤压法法官自由裁量空间的隐忧不无道理，尤其是在中国特色社会主义法治体系的治理结构之下，司法裁判应当兼顾“天理”“国法”“人情”，资深法官的智慧往往在于面对个案的不同情况时“因地制宜、因时制宜、因事制宜”的实践经验、权宜考量及共情能力。
另一方面，言辞性、亲历性是诉讼活动的重要属性。“感知正义”不仅来自裁判结论，更多来自审理程序。我国诉讼活动中“听讼”与“纠问”相结合的传统模式及诉讼文化，使得当事人不仅期待裁判结论符合自己的预期，也期待裁判过程中能够得到正向的情感反馈。为了实现“让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义”的目标，法官不仅要客观地解释法律，也要共情朴素的正义观念。相较于结果正义，对于过程正义的感知更有利于当事人服判息诉。故包括类案推送平台在内的一切人工智能裁判手段在现有的弱人工智能时代仅应作为裁判辅助手段，而不能主导裁判过程乃至裁判结论。
3．基于自动推送而非手动检索
检索精度及推送质量与类案关联信息的规范性、全面性、准确性呈正相关。传统的检索模式之下，欲取得数据充实、针对性强、关联度高的类案检索报告，往往需要录入复杂的类案要素信息。且录入大量的检索信息未必能够导出理想的类案样本，往往还需要耗费精力去进行二次筛选及分析，繁杂的信息样本和冗长的导出程序可能被视为对办案时间的浪费。
智能类案推送平台与传统类案检索平台的核心差异在于信息处理机制。法官在应用两种平台时发挥的主观能动性显著不同，平台据此产生的辅助效果也有所差异。智能类案推送平台的智能化特征不仅体现于推送结果精准度的提升，更体现为其自动性与嵌入性。传统的类案检索是法官用户借助检索工具从类案信息集合中筛选目标案件的查找过程，而智能推送则是计算机利用算法设定自动识别和预测法官用户的兴趣偏好，在特定时间、空间内向法官主动推送类案信息的综合过程。
三、窠臼与桎梏：嵌入式类案智能推送平台的实践反馈与现实困境
随着信息化技术的更新迭代以及智慧法院建设的不断推进，人工智能与法律信息检索平台不断融合，在近十年间经历了从粗放到精细、从人工到智能、从外接到嵌入的发展历程。2013年7月，首个由官方主体运作的全国生效案例库——中国裁判文书网正式上线运行。之后，以法信、北大法宝司法案例检索系统、威科先行法律信息库等为代表，以裁判文书网为基础运营的各类案例数据库蓬勃发展，各具特点。类案推送平台进入1.0时代，形成了以官方数据库为核心、社会数据库为补充的案例检索平台体系。
随着人工智能技术的发展以及与智慧法院建设的融合，类案检索工作平台也开始从主动搜索逐渐向智能推送的方向进化。2018年1月，最高人民法院正式上线运行“类案智能推送系统”。这是全国首个以“类案智能推送”命名的官方数据处理平台。同时，各省市法院迅速寻找切入点和突破口，就人工智能类案推送系统的研发应用开展了如火如荼的探索，最具代表性的是上海市高级人民法院研发的“206系统”以及北京市高级人民法院研发的“睿法官系统”。据此，以中央平台为统领、嵌入式地方法院平台交相辉映的类案智能推送2.0体系形成。
从类案智能推送平台运行的实际效果及各地法官的用户反馈来看，除“206系统”“睿法官系统”在智能量刑辅助及裁判文书自动生成等方面发挥了较好作用之外，其他平台的适用及推广效果还有较大提升空间。嵌入式类案智能推送平台的建设仍面临多重现实困境。
(一)基础设施困境
大数据基本的运用原理是数据驱动，以获取完整、准确的数据为前提，然后用算法模型去契合数据。在误差允许的范围内，数据驱动的结果与数据样本的质量呈正相关。算法和算力依赖于“数据喂养”。具体到司法人工智能领域，其“基础设施”即司法人工智能系统运行所依赖的驱动要素，以信息资源作为最核心的表现形式。而我国智能司法发展缓慢的症结恰恰在于基础设施建设的不足。在类案智能推送平台建设的语境下，推送结论的精准度取决于检索样本的充实性、关联性与规范性。类案智能推送系统以裁判文书库为数据基础，由于我国裁判文书目前仍存在规范性不足、时效性不强和样本不足等问题，制约了智能类案推送系统功能的发挥。具体而言，表现为以下三种限制：
一是我国裁判文书样本数量虽然庞大，但囿于文书质量、隐私保护政策等因素，可供参考的有效样本数量不足；
二是各地作出的裁判文书之修辞、体例、表述等尚未遵循统一范式，尤其是人案矛盾之下，论证说理不充分、证据认定不全面、法律解释不准确、判决主文不规范的裁判文书并不鲜见，导致类案智能推送系统难以抓取有效信息或抓取错误信息，严重影响系统输出精准度；
三是近年来法律法规更新频繁，裁判文书网未设计不宜参照的案例退出机制或自动标注裁判依据发生变化，既影响辅助决策的精准度和针对性，亦容易导致文书差错和裁判偏倚。
(二)信息处理困境
法官在决策时需要处理大量信息，其中一些信息属于信号，一些信息则属于噪音。人类有限的信息处理能力在面临超负荷信息时常常无所适从，难以从大量信息中甄别出正确的信号，最终导致非理性决策。如何模拟法官思维建立理性的信息处理模型实现冗杂数据的筛除和关联数据的析出，是类案智能推送平台面临的核心难题。虽然各个类案检索及推送平台纷纷将其算法模型冠以“智慧”之名，创设了各种名词来描述类案检索维度和信息关联机制，但本质上主要采用的仍是关键词检索，检索结果得出之后无一例外地需要法官进行二次筛选，对关键词再次进行限缩。检索要素的录入是得出理想推送结论的前提，录入内容的规范性、全面性、准确性将决定推送结果与待决案件的契合度，追求高契合度意味着法官录入的工作量变大，录入标准降低则意味着推送信息质量下降。在人案矛盾不断激化的背景下，耗费大量精力去录入检索信息以得到有效的辅助决策结论对于法官而言显然并不经济。
除了检索机制的固化，信息处理困境还体现在人机协同不畅。强人工智能之下，信息可能通过脑机接口(BrainMachineInterface)完成采集、处理与执行。当前的类案智能推送平台运用的数字技术仍属弱人工智能体系，主要依赖于法官在预设的算法模型之下按照既定的流程人工输入检索要素后导出结果。应用实践中，涉及“自动”推送的案件信息一般为审判监督管理信息，多限于审限预警、四类案件提示、排期送达等程序事项，尚未较好地体现于辅助决策方面。在理想的人机协同情形下，类案智能推送系统应基于深度学习获取的技能对审判系统中的待决案件予以自动识别标注，通过电子卷宗等诉讼材料析出诉讼主体、请求权基础、法律依据、事实与理由等要素，并关联案例数据库，自动推送或由法官一键生成类案检索报告，并由法官自主决定是否进一步录入限缩信息进行二次检索和精细分析。而目前的类案智能推送平台，在人机协同方面尚需要强化。
(三)算法治理困境
在公信力层面，算法黑箱是司法人工智能应用不可回避的治理难题。算法决策所形成的闭合回路，其封闭性是一把双刃剑，一方面意味着保持中立，与司法的中立性相契合；另一方面，也意味着不可解释与不可争辩，与司法程序的言辞性与公开性相悖。面对算法的决策结果，人们缺乏的并非“结果正义”而是“感知正义”，算法决策带来的非人性化体验必将引发消极情绪，导致更低的公平感和可信度。算法的不可解释性根源不仅在于算法霸权，还在于统计数据显示的特征并没有体现当前案件与先例特征之间的逻辑关联，而只是统计和概率意义上的特征拟合，这也与法官基于经验和常识通过逻辑推理等方法得到判决结论的方式完全不同。
在安保性层面，不少先进算力及数据平台由私人资本或大型科技公司开发，随着非公有制信息产业技术的蓬勃发展，包括政府在内的行政主体也会借助这些先进算力或数据平台完成社会治理。而平台固有的设计模型瑕疵、数据处理瑕疵、安全保障瑕疵等极易以难以感知的隐性方式造成负面影响，在信息治理领域可能引发数据垄断风险，在私权保护领域可能引发隐私侵犯风险，在国家安全领域可能引发意识形态渗透风险。毋庸置疑的是，算法决策在一定程度上继承了人类社会的偏见，算法权力也会受价值偏好的影响。一旦算法决策出现偏见、不公乃至有意的“暗算”，就会诱发严重的社会危机。据此，人工智能在司法领域应用的治理隐忧将更加突出。
(四)参照援引困境
类案智能推送的首要目的在于辅助法官决策，合理的参照援引在程序上意味着待决案件的承办法官在裁判过程中对类案推送结论予以吸收借鉴；实体上则意味着类似已决案件对待决案件在裁判结论上的拘束力及影响力。类案智能推送平台的运行效果不能单以类案检索报告中自我标注的关联度与准确性为表征，更应以法官的参照援引率及参照援引效果为判断标准。案例指导制度中，参照援引难题始终困扰着司法实践，主要体现在判断案件相似性难、确定具体参照内容难、充分说理论证难、明示参照援引难等方面。以上援引参照难题直接导致了裁判文书中援引率低、隐性援引与不当援引的现象。
仅以指导性案例的参照援引情况分析，从北大法律信息网每年发布的《最高人民法院指导性案例年度司法应用报告》中公布的数据看，截至2022年，指导性案例累计应用案例达10343例，数量首度破万。从参照援引数据来看，10343例应用指导性案例的司法案件中，法官隐性援引案件数量为5860例，占比56.7%。参照援引难题出现的根本原因在于我国案例指导制度中对应否参照、如何参照、如何援引缺乏更为周延的制度供给，在案例层级上仅有指导性案例具有明示援引的法源依据。而《指导意见》中所明确的类案检索范围远不止指导性案例，根据《指导意见》第四条，还包括最高人民法院发布的典型案例及生效案例、本省(直辖市、自治区)高院发布的参考性案例及生效案例、上一级法院及本院裁判生效的案件，并明确了除指导性案例之外，其他层级的案例亦可作为裁判参考。参照援引反馈是检验和校正类案检索及智能推送平台运行效果的“金标准”，指导性案例位于案例体系的塔尖位置，对于指导性案例的参照援引尚且面临多重困境，其他层级案例的应用难题恐更为突出。
四、纾解与破局：优化类案智能推送机制的几个维度
(一)数据建构之维——以人民法院案例库与裁判文书网一体化建设为基础
2024年2月27日，最高人民法院召开新闻发布会，宣布人民法院案例库正式上线，同时明确继续加大裁判文书的上网力度，有效纾解了法律共同体对于类案检索的资源焦虑，充分回应了人民群众对裁判文书公开的司法需求，预示着我国司法大数据平台正由裁判文书网的粗放型公开向人民法院案例库与裁判文书网相结合的精细型公开转变。向全社会公众开放的人民法院案例库是最高人民法院在裁判文书网的基础上推出的新的“公共法律服务产品”，此举旨在最大限度发挥案例的实用效能，通过权威、规范的案例促进适法统一，抓实诉源治理，深化司法公开，提升司法能力。
结合人民法院案例库的入库标准、编纂体例、检索机制、操作体验等，以其作为全国类案智能推送统一平台的基础数据库更具科学性、合理性和安全性。首先，严格的入库标准可以保证检索样本的案例质量，类案推送结论能够为法官提供正向权威的参考价值。其次，以“主标题、副标题、关键词、基本案情、裁判理由、裁判要旨以及关联索引”七部分组成的统一编纂体例，为类似案件自动关联以及主动搜索提供了丰富维度和统一范式，有助于系统迅速抓取有效资源，过滤冗余信息。再次，人民法院案例库的上线可以针对性解决法官的参照援引难题，克服因指导性案例数量较少导致的不参照、隐性援引以及不当援引问题。我国有望完善案例参照援引的制度供给，将应当参照的范围扩充至整个人民法院案例库，并建章立制解决隐性援引难题。最后，人民法院案例库建立的审核复核机制、清理更新机制、隐名处理机制等，可以有效阻绝传统粗放型公开模式可能引发的隐私保护风险、异化裁判风险与意识形态风险。
为提升人民法院案例库对于法官群体办案需求的契合度，完善案例数据库、法律适用分歧解决平台、类案智能推送平台的一体化协同建设，本文认为，人民法院案例库可在以下几个方面进行功能优化：
1．构建案例层级体系
目前，人民法院案例库引入的权威案例数量不断扩充，案例种类不断丰富，但在案例分类方式上，主要以业务条线，案由，适法问题等为主，尚未建立参照案例层级体系。为满足类案推送需求、契合《指导意见》中的案件参照范围，人民法院案例库在扩充案例数量的同时，亟须构建与《指导意见》及《案例指导规定》相对应的层级结构，完善以指导性案例为引领的一元多维的金字塔体系，弥合因指导性案例数量供给不足而导致的参照援引困境。
2．优化案例检索要素
人民法院案例库作为官方数据库及全国统一平台，统一以裁判要旨为统领的案例编纂体例是区别于其他案例平台的一大突破。但目前该数据库尚未开发更加多维、智能的检索机制。未来，通过人民法院案例库的功能优化，以争议焦点及关联法条为主导的类案识别及检索方式有望转变为以裁判要旨为主导、以信息要素为补充的类案识别及检索方式。类案智能推送系统可通过算法设定在裁判要旨中直接析出案例的法律关系、争议焦点、关联法条等关键特征，缩短系统的识别时间，提高系统的识别精度。
3．嵌入智能办案平台
为实现类案智能推送系统的人机协同性和自动推送功能，其与案例数据库应当一道嵌入智能审判辅助系统。人民法院案例库上线之前，能与法官智能审判辅助系统一体运行的数据库多限于地方平台，且推送的案例多限于地方案例。人民法院案例库作为全国统一数据库，具有嵌入全国各地智能审判辅助系统的正当性和合理性。数据库的嵌入是类案智能推送系统与法官使用的审判辅助系统一体化运行的前提和基础，也是全国法院统一裁判尺度的重要抓手。否则，嵌入式类案智能推送机制的“自动化”与“智能化”将沦为伪概念。目前，由最高人民法院立项开发、人民法院出版社承建的“法信”平台所开发的法信智推系统，在检索算法模型中已经实现与人民法院案例库相融合，在功能上可结合个案卷宗，优先推送案例库案例并生成检索报告，不失为嵌入式智能类案推送平台与人民法院案例库协同建设的有益探索。
(二)算法建构之维——以植入要素式审判信息图谱为突破
要素式审判是对案件的事实、法律等基本要素进行提炼，就各要素是否存在争议进行归纳，并重点围绕争议要素进行审理的一种新型审理方式。其运行逻辑在于通过预先设计的要素表抽象出个案争议要素，并将法律规范中所包含的法律要素向事实要素涵摄。与要素式审判相关联的基础概念是要件式审判，要件式审判方法遵循着“固定诉讼请求→确定请求权基础→确定抗辩权基础→解构分析要件→诉讼主张检索→梳理争议焦点→证明要件事实→认定要件事实→要件归入及作出裁判”的思维路径。要素式审判与要件式审判一脉相承，核心发展在于将构成要件具体为法律要素、事实要素、现实要素等构成要素。
类案智能推送系统在技术原理上所依赖的信息基础是结构化的知识型信息，技术基础的核心是知识图谱与深度学习，其信息要素之间通过自然语言符号建立联系，以表示特定的相关性。本文认为，基于类案智能推送系统的技术逻辑，在算法模型中植入要素式审判信息图谱以提升信息录入与推送结论之间的耦合性，克服系统学习的拟合障碍，是目前优化检索机制的最优解之一。根本原因在于目前的关键词检索、法条检索等检索方式较为粗放，而要素式审判信息图谱引入之后所生成的要素式检索需要将待决案件的事实要素、证据要素、法律要素、现实要素等多维度、图谱化地与检索样本链接碰撞，以汇聚成待决案件的精准画像。
要素式审判信息的录入相较于要件式审判中“请求权基础、案件事实、争议焦点、关联法条、诉辩意见”等要件式审判信息的录入更加具备全面性、微观性、现实性特征。尤其是在传统的法律及事实要素之外，对于可能影响案件裁判的政治、经济、文化、社会等“现实要素”的植入，使得审判流程更加贴切地符合法官的思维方式与经验理性。通过要素式审判信息图谱优化类案检索平台算法机制的内在逻辑在于通过“事理描述”模拟法官思考过程。知识图谱行业最新研究表明，如果要模拟人类思维向认知智能演化，需要将知识图谱从“实体”的维度上升到“事件”的维度，反映更高层次的语义信息，模拟人类社会“事理”的运行方式，业内称之为“事理图谱”。通过法官、诉辩双方填写要素表生成的要素式审判信息图谱比传统的审判要件信息集合显然更能胜任“事理描述”。
根据前述逻辑，为优化类案智能推送的导出结论，要素式审判信息图谱可以遵循“法律要素(常理)—事实要素(常识)—现实要素(常情)”的范式。其创新性在于现实要素的植入而建立“事理描述”模型，现实要素具体表现为司法裁判中可能影响法官心证与自由裁量的主体因素、特殊地域、时间节点、情势变更、政策导向、信访情况等一系列现实问题或案件背景。以公司解散纠纷为例，本文结合法院近期审理的一件公司司法解散案例，将要素式审判信息图谱绘制如下：
要素式审判信息图谱植入类案智能推送系统之后，案件的检索机制将由关键词关联模式转化为要素信息关联模式，类案之间的特征及连接点极大丰富，检索机制由“照猫画虎”转变为“按图索骥”，可以有效缩短检索时间、提升检索精度。在最高人民法院倡导的要素式审判改革之下，类案智能推送系统嵌入审判辅助系统之后，可以直接链接要素式审判信息表，共享要素式审判改革成果，而无须法官基于类案检索的目的专门录入要素信息，从而有效杜绝因类案检索准备工作烦琐而给法官造成“反向激励”。
(三)完整建构之维——以应用场景建模推动全流程裁判偏离预警为补充
如前所述，嵌入式类案智能推送系统所蕴含的类比推理逻辑不仅体现为一种类案裁判方法，还体现为一种类案监督方法。类案监督管理机制是法律适用纠偏的重要举措，也是类案类判工作机制的重要组成部分，其意味着对类案裁判全流程的程序管理、方法管理和价值管理，需要在对案件进行科学分类的基础上，对类案的裁判方法、审理思路、价值选择进行系统总结，为类案裁判提供规范化、制度化、体系化的依据。而裁判偏离度预警是类案监督方法的重要内涵，也是类案智能推送的重要延展性应用。类案智能推送平台完整的算法逻辑体系之中，偏离度预警算法是重要一环。其利用深度学习技术，通过法律专家系统的审判要素知识图谱，比对类似案件、关联案件中的裁判结论、裁判流程，合理预测评估审判过程中存在错判风险的节点信息，并及时向法官发出预警信号及纠偏方案。
结合目前的司法实践，裁判偏离预警算法与类案智能推送系统最佳的连接方式是类案场景应用建模。司法领域中的裁判偏离应用场景最早开发应用于检察监督中，检察机关通过检察监督案例大数据形成“个案线索特征发现—潜在共性要素研判—类案监督方案构建—类案监督信息推送”的工作机制，分别建立了“指向类案的数据碰撞模型”“指向类案的数据挖掘模型”“指向类案的数据画像模型”，通过类案智能监测与智能推送平台实现解决类案问题的精准、高效监督。2023年11月起，上海法院以应用场景建设作为数字法院建设崭新体系的重要突破口，探索建立了“场景申报、数字建模、推广评查、嵌入测试、核验反馈、优化完善”六个步骤的全闭环工作模式，搭建了“数助办案、数助监督、数助便民、数助治理、数助政务”五大板块的体系架构。通过海量场景应用建立的裁判偏离预警型类案智能推送机制推动了审判监督管理模式由“碎片化个案纠错”到“全流程全面评查”的转变。截至2024年第一季度，上海法院场景应用系统已解构300多万份裁判文书及诉状，唤醒海量沉睡数据，形成7.8亿个数据点，申报近4000个应用场景，近130个应用场景嵌入办案系统，取得了令人瞩目的实践效果。
以场景应用建模为主线的类案监督机制使得类案智能推送平台的功能体系更加完整周延，形成了类案裁判过程偏离预警与裁判结论辅助决策的二元体系。作为类案智能推送系统的新兴功能，场景应用建模方兴未艾。为进一步优化类案智能推送平台在类案监督层面的积极作用，结合应用场景申报及建模过程中的用户反馈，本文认为，可从以下几个角度进行优化：
1．设定裁判偏离度合理阈值
类案智能推送平台在发挥预警功能时，所谓的偏离度是测量裁判结果与预测结果之间的可容性区间。目前的场景应用反馈机制仅涉及是否偏离，未涉及偏离度。对于特定的场景描述，用户反馈“符合”或“不符合”之后，应用模型将自动跳转至纠偏功能或申辩功能。预警系统若机械地将裁判过程、裁判结论与大数据预测的过程和结果进行量化比对，极易忽略个案的特殊情况，挤压法官的裁量空间。故在场景应用反馈中有必要设置偏离度阈值，对于可自由裁量的实体或程序事项给予合理的偏离度区间，避免对法官的裁量权造成不当限制。
2．形成类案偏离预警及纠偏反馈报告机制
目前的类案监督场景应用与待决案件之间呈现点对点的关联机制，类案智能推送系统根据待决案件的案件特征及裁判走向，在不同的程序节点将预警信息即时切入并予以实时纠偏，或由审判监督管理部门就已决案件进行集中评查反馈；尚未开发面向法官群体的事前偏离预警报告及事后纠偏反馈报告功能，案件裁判过程偏离及纠偏记录仅在审判监督管理系统中留痕，无法纳入电子卷宗随案生成系统。为进一步加强类案智能推送平台的事前预防及事后监督作用，有必要建立裁判偏离预警及纠偏反馈报告机制，并将报告内容嵌入个案电子卷宗副卷。
3．加强类案裁判偏离预警大场景建模
从目前检察系统及法院系统的智能类案监督场景建模现状来看，完成申报及嵌入系统的应用仍以小场景、小线索、小切入点为主，大场景数量比例较低，尤其是裁判偏离预警类应用场景，仍不同程度地呈现微观、具体、分散的点状特征。海量场景已经织就紧密的裁判风险预警网络，但过于微观的切入点、过于频繁的提示反馈并不利于提升法官群体的使用积极性。为此，有必要将点状的裁判偏离应用场景串联统筹为体系化的类案监督大应用场景。可以借助“类案裁判要旨集成”“类案改发裁判要点”“类案办案要件指南”等信息集合，通过多场景集合信息与案例数据的对比碰撞，生成一类案件的大应用场景，由“治理一点”转化为“治理一片”，为法官、检察官提供一站式裁判决策辅助方案。
五、结语
人工智能的狂飙已经深度影响人类文明发展历程，未来的星辰终将照耀我们每一个人。借助深度学习、知识图谱等先进技术构建自动化、嵌入式的类案推送平台是以司法人工智能推进人民法院适用法律统一建设的重要抓手，持续精进类案智能推送平台的算法模式、不断提升平台与用户的人机协同体验，助力实现公平与效率的价值衡平，是司法人工智能建设者和法律人共同的理想图景。
（为方便阅读，省却注释，全文参见《数字法治》2024年第3期）