用人工智能判决案件：法律职业会被AI替代吗？

随着人工智能技术的深入发展，各行各业，包括法律职业，都将受到颠覆性的影响。2023年1月30日，哥伦比亚卡塔赫纳区巡回法院第一劳工法庭在正式的裁判文书中引用人工智能的问答结果，并指出人工智能增添了裁判文书的说理理由，节约了裁判文书起草的时间成本。本份判决书的关键之处在于，这是在全球范围内首次将人工智能模型引入正式的司法判决。由于哥伦比亚法院遵循先例的司法传统，未来这种引用可能会成为更普遍的实践。那么，人工智能模型究竟在裁判文书的起草中充当何种角色？人工智能是否良好地完成了其法律任务？为什么要将人工智能技术引入法律职业？人工智能在法律职业中已经或者将能发挥何种作用？对这些问题的回应，都蕴含在判决书的讲理逻辑以及对其的扩展思考中。接下来，就让我们走进这份跨时代的、具有重要意义的判决书，重新思考与展望人工智能与司法的关系。

讲理的背景：查韦斯诉EPS公司案基本事实

本份判决书是哥伦比亚卡塔赫纳区巡回法院第一劳工法庭作出的。案件事实及法律关系相对清晰，原告母亲以监护人的身份代替原告萨尔瓦多·埃斯皮蒂亚·查韦斯（以下简称“查韦斯”）起诉EPS公司，要求EPS公司免除查韦斯自闭症的治疗费、共付费，并支付交通费或者提供必要的交通工具，以便其从居住地转移到治疗地。

要充分理解本案，需要对哥伦比亚的基本医疗体系及有关基本权利的法律体系等背景资料有一定的了解。EPS是哥伦比亚政府公共卫生系统的一部分。EPS代表“健康促进实体”，是哥伦比亚提供的一种政府赞助的健康保险，但这种保险与普通的商业保险不同，具有强制性。即使选择购买私人健康保险，也必须注册并购买EPS，除非像本案中的原告一样，符合针对低收入和无家可归者的“社会保障潜在受益人识别系统”的标准。加入该保险计划需要支付月总收入的12.5%，在哥伦比亚公司工作的人将由雇主支付一部分费用，个人自费的数额降至约4%。EPS由多家当地保险公司管理运营，确保所有合法居民都能享受公立医院的医疗服务。目前，该公司提供的基础医疗保障覆盖了大部分公立医院和绝大多数常见疾病，在高端私立医院接受治疗则通常需要缴纳额外的费用或者购买商业保险。

而要求EPS提供治疗所需的交通费、治疗费及共付费，在哥伦比亚的法律体系中属于基本权利下健康权保障的一部分。根据哥伦比亚的法律规定，公民在其基本宪法权利（如生命、健康、教育、人格自由发展、言论自由、宗教信仰等）受到威胁时，可向国内任何一家法院提起宪法诉讼。一方面，哥伦比亚存在明确的健康权规范，健康权能够直接构成诉讼请求的法律渊源；另一方面，宪法法院可以直接为这种权利提供司法救济，即宪法法院具有受理健康权诉讼的制度资格。例如，2018年25名青少年原告曾提起宪法诉讼，称气候变化势必会影响到家乡和城市的生活质量，其未来享有健康环境和生活的基本权利遭到了侵犯，而最高法院最终支持了原告诉求，并首次提出哥伦比亚亚马孙雨林有权受到国家和地方机构的保护、保存、维持和修复。本案涉及的是更为典型的健康权诉讼，当原告查韦斯不具有支付自闭症治疗相关费用的能力时，其健康权受到了损害，根据哥伦比亚宪法及程序法的规定，其向法院提起了宪法诉讼，要求EPS公司支付这一费用。且由于原告属于“社会保障潜在受益人识别系统”中度贫困的一类，其无须支付相应的费用，就可以享受EPS公司提供的基本医疗保障服务，即免除治疗费、共付费，并支付交通费或者提供必要的交通工具。

本案争议相对清晰，原告及被告都未曾否认原告具有依据健康权向宪法法院起诉的请求权基础、EPS公司具有履行基本医疗保障服务的法律义务等基本法律命题。法院裁判的关键问题与本案的核心争点是，原告是否符合免除相关费用的主体要求，即原告是否具有自主支付治疗费、共付费及交通费的能力。法院认为，由于原告属于“社会保障潜在受益人识别系统”中度贫困的一类，且被告没能提供相应证据证明原告已经具有支付上述费用的能力，因此法院裁决被告应当为原告免除或支付相应费用。但本案值得我们关注的地方不限于此。理解本案的案件事实、请求权基础固然很重要，透过本案了解、认知相关国家的制度体系及法律传统也很有价值。但相比于分析这些传统语境下的问题，本案更为关键且更值得关注的是，人工智能技术如何在法院裁判过程中发挥作用，这种作用将如何影响其他国家关于法律与人工智能的交叉研究及司法实践。

讲理的基点：人工智能技术在本案中的作用

本案中，法官在裁判中引用了生成式人工智能（ChatGPT）的问答结果，对提问内容和回答作出了充分披露，并指出这种文本“绝不是取代法官的裁决”，使用人工智能主要是为了“增加案件裁决的理由”，并“减少起草判决书的时间”。即便如此，该案在哥伦比亚国内仍然受到一些反对者的质疑，例如罗萨里奥大学古铁雷斯教授指责，此种行为是不负责任和不道德的，因为它有提供“不正确、不准确和错误结果”的倾向，法官并不了解人工智能工具是如何建立的以及带来了何种风险，盲目地将其引入对公民具有重要影响的司法裁决之中的做法很不可取。

在讨论这一争议之前，首先需要回顾生成式人工智能这一技术的发展历程，结合目前人工智能通用技术的发展状况及其在法律这一专业领域中的实践表现，理解人工智能技术已经或者将要在法律实务中发挥何种作用。在法律实务中发挥作用的人工智能技术可以分为两类：通用人工智能技术和专用人工智能技术。本案中所援引的、最广为大众所熟知的生成式人工智能技术为典型的通用人工智能技术。通用人工智能以通用大模型对人工智能展开预训练，训练出的模型能够解决所有类似问题，此类模型的典型特点为：能解决相类似的一系列问题，且模型性能随着解码器层数增加、数据量的增大而不断提升。

2018年6月，人工智能研究实验室OpenAI发布了首款生成式预训练模型GPT，利用大量无监督数据开展预训练，所训练的数据集文本大小约5GB。2019年2月，OpenAI推出GPT2，通过爬取、清洗大量网页数据，模型学习的数据量扩大为原先的8倍。2020年5月，OpenAI推出了新一代语言模型——GPT3，原始未处理数据达到了45TB，同时对该数据集做了额外的数据清洗工作并加入了其他模型训练使用过的高质量数据集，最终数据集大小为570GB。2023年3月，OpenAI推出了GPT4，并宣布此模型更可靠、更有创意，识别更多的文字及图片，输出更具准确性、多样性的文本。在通用任务上表现的提升也带来了在法律任务上实践能力的提升。从2019年起，OpenAI就不断用GPT模型挑战美国统一律师资格考试，只不过早期的几代模型如GPT1、GPT2、GPT3都成绩不佳，甚至难以达到平均分。直到2023年初，GPT4以平均分75分的成绩通过了美国统一律师资格考试，且超过了90%的人类考生。

另一条技术路线为专用人工智能进路，即利用特定的专门模型训练人工智能，令其具有解决特定问题的能力。在法律问题的处理上，这一进路同样表现出色。2024年8月，中国国内法律垂直领域大模型“法观”，宣布以客观题182分及主观题优秀表现，通过国家统一法律职业资格考试，成为全球首个通过中国法考的AI。

以上这些优秀的表现，证明了人工智能技术实际上是能够处理法律问题的，至少是能够达到人类对普通案件处理的平均水平。因此，本案中援引人工智能的行为至少是有技术支持的。而人工智能的回答基本上实现了法院援引其的目的——增加裁判理由和节约文书写作时间。后一任务是否实际完成其实难以通过判决直接观察，但可以从两点间接证据中推断得出。第一，生成式人工智能的数据集更加广泛，且使用者无须重新训练模型，直接输入问题就能获得相应回答，生成答案的过程相比法官查找相关资料并写作的速度要快。第二，法院选择引入人工智能技术，并将其结果写在司法裁判当中，且这种结果与法官本身的判断相一致。

本案中，法官审查宪法法院的有关判例，认为T6742016号裁定中原告缺乏支付能力以至于损害健康权的情形与本案相似，因此EPS公司应当同样免除共付费和治疗费，打破原告获得医疗服务的障碍。而人工智能的回答明确表示宪法法院判例有过对自闭症患者免除治疗费用的先例，同时提醒法院：这种先例在哥伦比亚的法律体系中对所有行政机关和公共实体都具有拘束力。这两种判断的结果基本一致。如果人工智能技术不是在效率上或者其他方面具有优势的话，法院完全没必要多此一举再援引这一问题的答案。

从裁判理由的种类和数量来说，人工智能技术的确丰富了裁判结果，但从实质性的裁判理由看，由于跟法官原有的判断基本一致，也可以说是并没有增加裁判理由。不过，这也不构成什么太大问题，毕竟普遍认为判决说理的目的主要是增进原被告对于裁决结果的理解，因此实际理由的多少也并不构成对判决书好坏的唯一评价标准。当然，也有观点认为，当事人对判决结果的接受程度更多取决于法官是否支持其诉讼请求、判决结果是否对其有利。从这个角度来说，判决说理的丰富程度就更不重要了，毕竟无论说理如何充分，都难以说服“利益受到法院反驳”的当事人。因此，基本可以判断，至少在本案中，生成式人工智能的确完成了法院为其设置的任务目标。

以上这种判断仍然存在一定的问题，古铁雷斯教授的指责其实不无道理。制约生成式人工智能在法律领域发展的一个重要问题是“造假”问题。有研究表明，GPT4生成的造假数据集不仅能创造出看似合理的数据，甚至还能用来准确地支撑错误的论文观点。而这一造假的结果除非请来业内专家仔细评估，否则还真不容易发现。一旦发现了这些不合时宜的点，GPT下次造假的时候可能会避免犯这些错误，生成更具说服力的材料，让此种造假更难被发现。同样的乌龙也发生在法律领域。2023年5月，美国纽约的一名律师施瓦茨所提交的十页书面辩护意见书中共援引了6个先例，但所有案例的判决结果、引语均是捏造的。且在施瓦茨的追问中，GPT不仅称所有的案例均“千真万确”，甚至还列举出了所谓的信息出处。英国、加拿大等国也同样报道过类似的AI“造假”情况。在这种背景下，美国、英国、加拿大、新西兰等国法院及律师协会制定了一系列指导意见及指南，要求负责任地使用人工智能，以及禁止人工智能在特定领域中的应用。

讲理的展望：智慧法院与未来司法

本份判决书反映出另一个问题：人工智能既产生了收益，又带来了风险，司法应当如何面对人工智能技术？一个听起来有点“和稀泥”但相对客观的答案是，既不能因噎废食，高估人工智能的风险、低估人工智能的收益，也不能步子迈得太大，盲目地将人工智能技术引入司法领域，而应当审慎、客观地评价人工智能产生的收益与风险，针对具体的司法问题，具体分析是否应当引入特定的人工智能技术。在这个问题上，法学本身是一门重视稳定性与确定性的学科，具有保守主义的色彩，容易对风险产生更多的敏感性理解，更容易强调风险而忽视收益。特别是在部分民众对于司法存在厌恶和不信任态度的时候，更加重了司法趋向于保守的态度。审慎固然没错，但过于保守未必是对社会整体有利的选择。在技术相对成熟之后，法院及法官增进对人工智能技术的理解，推动人工智能技术的运用，或许在实践中可以增进当事人对人工智能技术的接纳，部分消解当事人对人工智能技术的不信任感，而这可能是更符合社会整体利益和时代发展潮流的。

中国司法已经给出的实践回答是将信息化列为重要发展战略，并审慎对待人工智能技术在司法中的应用。一方面，积极推动人工智能技术在司法中的应用。2016年《国家信息化发展战略纲要》将建设“智慧法院”列为国家信息化发展战略。2017年，《最高人民法院关于加快建设智慧法院的意见》指出，以信息化促进审判体系与审判能力现代化，努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义。2021年5月，《最高人民法院办公厅关于推进司法数据中台和智慧法院大脑建设的通知》指出，要积极开展司法领域区块链建设，加快构建全国统一司法区块链平台。2022年12月，《最高人民法院关于规范和加强人工智能司法应用的意见》指出，要推动人工智能同司法工作深度融合，全面深化智慧法院建设，努力创造更高水平的数字正义。另一方面，法院审判过程仍强调坚持人工智能在司法裁判过程中占次要地位，要求在决策过程中以法官决策为主导、以人工智能为辅助，预防人工智能技术的一系列风险。

未来司法可能的进一步回应是将人工智能引入公共法律服务领域，降低获得法律服务的费用，增进公众对于法律的理解，弥补城乡、地区之间的法律认知差距，促进社会整体公平。这一回应已经变成实践，不过尚未发挥出其应有的作用。自2018年以来，司法部已通过其公共网站“12348中国法网”提供人工智能互动咨询。截至2024年5月25日，官方网站已生成了4 766 562份意见。这一网站的意见尚未经过详细的研究和评估，但仍然优于普通的搜索引擎结果，如果引入大模型的生成式人工智能技术，将可能获得更准确的回答。

除此之外，这一系统的利用率不高，目前搜索引擎仍是多数人遇到法律问题时的首要求助对象。生成式人工智能可以在这一领域造福更多公民，特别是对于一些缺乏渠道与资金购买律师服务的当事人来说，相比于高昂的律师顾问费和代理费，只需要支付少量的人工智能会员费，就可以获得比搜索引擎准确很多、有效很多的法律服务，甚至可以获得相应的法律文书，不失为一项划算的交易。即便人工智能的生成结果可能存在一定的偏误，但这种问题在求助于搜索引擎时同样会发生，且通过更广泛的数据收集，人工智能已经极大地降低了生成结果的不准确性，利用人工智能仍然是可行的。

在这些司法人工智能实践之外，更值得我们思考的是，未来司法将通向何处？按照本案判决所呈现的内容，人工智能目前的功能只是对已生效、已确定的判决作出进一步注解，即便本案听起来十分轰动，被称为“全球首份使用ChatGPT作出的生效判决书”，也不过是为裁判文书说理提供一种权威性有待考证、说服力有待证明的不充分的注脚。未来的智慧法院是否会止步于此？还是说在未来，人工智能将在法官、检察官、律师、政府官员等多种职业中发挥重要作用，不仅可以承担重复性的、行政性的工作，而且可以参与实质性的法官裁判、法律顾问等工作，甚至可以部分乃至全部替代人类决策？

这是一个有些宏大、需要一点天马行空想象力来解答的问题，毕竟依照目前的技术发展情况，在未经系统检验及评估之前，人工智能对司法更大的贡献在于从事一些行政性、辅助性司法工作，可以减轻司法人员的行政负担，以便其将更多精力放在司法案件，特别是疑难案件的审判上，以提高司法裁判的效率。未来，随着“奇点”的临近和人工智能技术的不断迭代，是不是有可能出现更准确、更高效的司法人工智能，重塑整个司法审判的过程？关于这个问题，不同的人有不同的预测，最终只能交由时间去回答，毕竟在司法人工智能真正问世之前，所有关于这个问题的想象都可能成为事实，也都可能变为谬误。但不管怎么样，与未来司法有关的思考，至少对我们自己是有价值的，这就足够了。

（本文摘自向同等编著《讲理的艺术：世界知名法律文书评析》，中国人民大学出版社，2026年5月，澎湃新闻经授权发布。）