引 言
近年来，通过类案同判统一法律适用成为法律界日益关注的问题。2020年最高法院《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《类案检索意见》）要求各级法院推进类案检索，而人工智能技术为实现这一目标提供了技术支撑。从2018年最高法院上线“类案智能推送系统”到地方高院的智能审判系统，AI为解决“案多人少”“统一法律适用”的问题提供了契机的同时，也面临算法逻辑与司法经验的冲突。若算法逻辑过度介入司法裁判，很有可能侵蚀司法过程的独特领域。面对这一情况，有必要研究人工智能技术适用于类案同判的可能与限度、实践与挑战。
一、类案同判的内涵与要求
（一）表面属性的相关性判决
类案之“类”即说明其是一个关系性的概念，判断“是否为判例”主要聚焦于既定判决与后续判决的关联。因此，类案实质就是相关性判决，在适用类案进行裁判时，需要找到与待决案件具有高度相关性的先例。“相关性判决”实际上是一种“表面上的相似”。在法律方法论中，经常运用的类比推理即是如此：若A事物具备a、b、c、d属性，同时B事物具备a、b、c属性，那么类比可推知，B事物也应当具备d属性。法律适用当中的遵从前例实际上就运用了这样的类比推理。当待决案例与先例有足够多的相同点，那就可以将这两个案件看作具有高度相关性，应当适用相同的判决。
（二）实质意义上的结构性相似
《类案检索意见》指出“本意见所称类案，是指与待决案件在基本事实、争议焦点、法律适用问题等方面具有相似性”。依此，我们可以将案件的结构性相似分为三个层面。
第一层面是司法认定的案件事实，也就是《类案检索意见》所称“基本事实”的相似性。社会生活中的纠纷事实只有经司法认定的证明与整理才能成为案件类比的可靠要素，基于此开展类案判断，才能够确保待决案件与前例在事实层面具备相同属性，从而为类案判断奠定事实基础。
第二层面是争议焦点，法律争点能让类案判断集中于待决案件需求。在使用规范性案例时，待决案件法官只能基于规范性案例的争点判断两案是否构成类案，不能自行变换法律争点来进行对比。
第三层面是法律适用，法律适用的最终目标是要达到价值衡量的一致性。即使待决案与先例法律适用具有一致性，法官也需要考量每个案件独有的必要问题。现代司法的社会功能决定了法官的价值判断成为常有之事，故有必要将必要问题进行价值衡量，作为案件结构性相似的对比要素。
二、人工智能在类案同判中的应用
（一）基于人工智能的类案同判系统架构
人工智能类案同判系统主要由基础应用系统和学习改进系统两大核心部分构成。基础应用系统中，数据层通过对海量裁判文书、法律法规等司法数据的收集整合，为系统运行提供“原料”；算法层借助自然语言处理技术，对案件事实、争议焦点等内容进行智能提取与分析，将复杂的文本信息转化为计算机可识别的数据；应用层则直接面向法官，通过简洁的交互界面实现类案智能推送、裁判结果预测、风险预警等功能。在法官办案过程中，系统根据输入的案件信息，自动推送相似案例及裁判结果，为法官提供参考，辅助法官作出裁判。
学习改进系统依靠人类对机器类案裁判活动监督评估，通过调整改进机器学习。借助深度神经网络等机器学习技术，人工智能系统可不断从先前处理活动中优化数据结构与算法运用路径，进而提升日后辅助类案裁判活动的效率与精准度；同时，借助人机反馈机制，系统可以及时发现自身不足，修正技术缺陷，提升类案判断的精准度和可靠性。
（二）人工智能应用于类案同判的司法功能
人工智能凭借其强大的数据存储和处理能力，能够快速、高效地对信息进行分析、归类与处理，可分为以下四种功能。
一是类案检索功能。在类案同判的司法实践情境下，人工智能依托其强大的数据存储及处理功能，可以在海量的司法案例数据库中迅捷且高效地实施检索操作。相较于传统的人工检索方式，人工智能极大地节省了时间和精力。法官输入检索需求后，系统能够迅速筛选出与之高度相关的既往案例，提高司法工作的效率。
二是案例对比分析功能。系统可自动提取案件的基本事实、争议焦点、法律适用等关键要素，通过算法模型对这些要素进行分析，以可视化图表等形式直观呈现待决案件与先例的相似度。这种精准的要素对比，能够帮助法官快速判断案件之间的关联性，避免因主观认知偏差导致的误判。
三是裁判规则提取与归纳功能。人工智能通过对大量类案裁判文书的结构化分析，能够深度挖掘其中蕴含的裁判规则和司法逻辑。不过，这一过程仍需依赖人工对数据进行标注和校准，比如对案件情节进行准确标签提取，确保规则归纳的准确性和适用性。
四是裁判风险预警功能。系统能够实时监测法官的裁判思路与类案裁判结果之间的偏离度，当发现法律适用存在争议，或裁判结果可能引发较大社会风险时，及时发出预警提示，为法官的决策提供反向校验，助力统一法律适用标准。
三、问题与挑战：技术能否替代法官司法？
（一）数据质量与隐私问题
类案检索与分析高度依赖裁判文书、案例库等数据，这些数据都是经由人制作的，那就不可避免地会出现质量瑕疵。历史裁判文书常出现关键要素记录缺失的问题，降低了人工智能分析的效率和准确性。收集数据后的存储阶段，数据面临被黑客攻击、泄露的风险，一旦存储司法数据的服务器被攻破，当事人的敏感信息，如个人身份、家庭住址、财产状况等可能被非法获取，给当事人带来安全隐患。
（二）算法偏见与算法黑箱难题
算法结构的局限性会导致其无法准确捕捉案件之间复杂的逻辑关系和潜在规律，使得类案判断和裁判规则推荐出现偏差。若某类常见案件的数据量远多于其他案件，算法在判断小众案件时可能出现误判。司法透明度会受算法黑箱的影响，法官在面对算法生成的裁判建议时，由于无法深入了解算法的决策依据，难以判断其合理性，公众更是难以了解司法裁判背后的算法逻辑，长此以往会削弱对司法公正的信任。
四、完善人工智能辅助类案同判的路径
（一）数据治理与质量提升对策
其一，要建立严格的数据审核机制。2022年12月，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，提出数据要素需做到安全可信流通。人工智能工作的基础是人为输入的数据，那么就需要对数据来源进行合法性审查，明确规定数据收集必须遵循合法程序，确保数据来源符合法律法规要求，杜绝通过非法手段获取数据。
其二，拓展多元数据来源，丰富数据维度。在类案同判的人工智能辅助系统中，裁判文书是数据的主要来源。但部分裁判文书未上网公开，且裁判文书中对裁判过程的决策信息记录有限，故除裁判文书外，还可以引入司法调研数据，其可以反映一线法官在审判实践中遇到的实际问题、困惑以及对法律适用的理解和建议，有助于人工智能更好地贴近司法实践需求。
其三，强化数据隐私保护。2021年个人信息保护法出台，但在司法活动领域，还需制定专门针对司法数据的隐私保护法规，明确司法数据的隐私保护范围，详细规定哪些当事人信息属于严格保护范畴，哪些信息在特定条件下可以有限使用，并设定严格的使用条件和审批程序。
（二）算法优化方案
其一，开发无偏算法模型。上文提到，司法透明度会受到算法黑箱的影响，因此，最大程度减少算法偏见才能提高公众对司法公正的信任度。研究开发针对司法类案判断的无偏算法模型，首先需要改进训练算法。采用对抗训练技术，通过构建两个相互对抗的模型，一个生成模型负责生成类案判断结果，另一个判别模型负责判断生成结果是否存在偏差。在训练过程中，两个模型相互博弈，促使生成模型不断优化，减少偏差。
其二，推进跨学科合作。鼓励计算机科学、法学和逻辑学等领域专家开展跨学科合作，共同研发和优化适用于类案同判的人工智能算法，通过跨学科团队的紧密协作，实现算法在技术先进性和法律合理性方面的平衡，更好地服务于类案同判。