1. 引言
随着科技的飞速发展，人工智能正深度融入司法裁判领域，引发了司法模式的重大变革。在我国司法体制改革持续推进的当下，人工智能辅助司法裁判成为提升司法效能、实现司法公正的重要探索方向。从法社会学视角来看，这一融合不仅涉及技术层面的创新，更与社会秩序、公众认知、行业规范等诸多社会因素紧密相连。因此，本文以法社会学为理论透镜，重点关注人工智能技术引发的司法系统与社会环境的结构性互动，剖析其面临的风险、探寻有效的规制路径，对推动司法现代化建设、满足社会对司法公正高效的需求具有重要的现实意义。这不仅有助于解决当前司法实践中的实际问题，还能为未来司法发展提供理论支持和方向指引。
2. 法社会学视角下人工智能辅助司法裁判的理论基础
2.1. 人工智能辅助司法裁判的法社会学分析
2019年12月4日，最高人民法院发布的《中国法院的互联网司法》白皮书显示，近年来人工智能技术取得重大进展，并与我国法院倡导的互联网法院理念深度融合，推动我国司法审判流程迈入新阶段。互联网和大数据技术蓬勃兴起，为我国司法信息化和现代化带来机遇，也带来挑战。在此形势下，智慧法院建设应运而生，这是国家顺应时代发展的明智之举，对优化司法服务意义重大。人工智能审判辅助系统是司法现代化进程的焦点。该系统基于人工智能学习模式，提取案件关键信息、构建审判模型，进而预测裁判结果。从技术层面看，目前系统处于“弱”人工智能阶段，虽不能强力约束法官决策，但已在一定程度上影响法官裁判思路。从司法裁判层面看，它为司法裁判带来新视角。传统司法裁判是在不同审理价值与法律规范性假设间抉择，而审判辅助系统通过深度学习和经验分析，用算法逻辑对裁判中的陈述、论据、理由与假设进行处理得出结果，这不同于传统审判过程，可视为对司法裁判模式及程序的再构建与技术标准化[1]。
从法社会学视角来看，人工智能介入司法裁判实质上是技术理性与法律理性的碰撞。在社会结构层面，人工智能技术的引入使得司法运作机制发生改变，传统司法中人与人之间的交互模式部分被人与技术的交互所取代；从价值观念层面看，人工智能辅助司法裁判挑战了传统司法中一些固有的价值判断和决策逻辑，传统司法裁判基于人的经验、道德伦理以及法律条文的综合考量，而人工智能审判辅助系统基于数据和算法，其决策过程更侧重于数据驱动，这可能引发关于司法公正、价值判断等法社会学层面的讨论。
2.2. 人工智能辅助司法裁判的法社会学需求
1) 公众对司法效率的需求
随着社会的不断发展以及“立法制度改革”、“法官员额制”等司法改革措施的提出，司法服务需求越来越大，诉讼效率却没有明显的提高，司法案件的数量亦呈指数型增长趋势，仅以2023年度最高人民法院工作报告为例：2023年度最高人民法院收案21,081件，结案17,855件，同比分别增长54.6%、29.5%。全国各级法院收案4557.4万件，结案4526.8万件，同比分别增长15.6%、13.4%1，面对这种增长态势，传统的司法审判方式难以满足日益增长的司法需求，面对庞大的案件数量，各级法院的司法工作人员在司法裁判中陷入无法兼顾案件质量和司法效率的困境，案多人少的状况很大程度上阻碍了司法工作的运行造成大量案件积压，引发社会矛盾无法及时处理，也阻碍了各级法院的发展。
在这种形势之下，在司法审判中运用人工智能技术提升法院的审判效率就显得尤为迫切。首先，人工智能稳定性和持续性的特征决定了其可以根据既定的电子化数据持续性工作，对司法工作人员而言，可以使其从低效、重复的事务性工作中解放出来，使其有更多的精力投入到司法裁判的核心工作中去，提高司法审判的效率，实现司法资源的优化配置；对诉讼参与人而言，在线立案、在线诉讼等诉讼流程的智能化、在线化，在一定程度上降低了诉讼活动的参与门槛，使诉讼参与人能够足不出户就参与诉讼活动，使诉讼的便捷性得到了有效提高。其次，人工智能系统作为一个拥有海量数据库和强大算力的审核器，其可以有效地检查司法错误，且其同时具有类案推送、法律文书自动生成、法律检索等多样化的功能，能够极大地协助司法工作人员，高效地完成程序化工作[2]。
2) 公众对公平正义的价值追求
习近平总书记曾强调，“努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义2”，法院公正司法是提升司法公信力和法律权威的重要途径，也是衡量我国司法工作水平的重要指标，我国法治现代化建设的推进，促使公众法治意识不断增强，司法工作人员的法治素养也在稳步提升，普通民众与司法从业者对司法公正理念有了更深刻的理解，并对其结果充满期待。然而，在传统司法实践中，仍存在一些影响司法公正的因素，首先在司法领域，存在着部分事实认定不清与证据不足导致案件裁判错误的情况发生，严重损害司法公正，同时面对繁杂的法律条文与司法解释，法官受精力和认知局限，在案件办理过程中难免产生偏差。其次，法官的专业水平和认知差异，使得同案不同判的现象屡见不鲜。这种不均衡的裁判结果，极大地损害了司法公正性与司法权威，成为社会关注的焦点。
人工智能技术的兴起，为解决这些问题带来了新的契机。由于人工智能背后的算法技术是以法律形式主义的“三段论”为基础，形成了顶层为普遍性法律概念，中层为具体规则，底层为个案事实的金字塔式体系结构，强调明确的规则和程序，其客观性与中立性有效避免了法官裁判的肆意性，减少了法官在适用法律和检索法律规范时的偏差。同时，量刑辅助和预警系统的应用，推动了法官量刑的均衡化。在公众对司法公正高度关注的背景下，人工智能技术凭借减少裁判偏差、提升司法公信力和公正性的显著优势，成为司法裁判领域大力推进人工智能应用的重要动力。
3) 公众对司法公开的需求
“刑不可知，则威不可测”的时代早已远去，如今，人们追求的是“正义不仅要实现，更要以看得见的方式实现”。在现代法治社会，司法审判工作的公开透明至关重要，这能让人民群众全面了解法院工作，增强对司法体系的信任。倘若司法工作的公开度与透明度欠佳，将会引发一系列严重问题。一方面，民众会对法官工作的公正性产生怀疑，削弱司法公信力；另一方面，缺乏监督的司法活动容易滋生腐败行为，损害司法的权威性与公正性。传统的司法公开模式存在诸多弊端，信息传播方式单一，既无法及时将司法信息传递给公众，也难以与公众形成有效的司法互动。随着科技的发展，人工智能为司法公开带来了新的契机。借助人工智能技术，司法公开的形式变得更加多元化，公众获取信息的路径也更加丰富多样。这不仅极大地方便了人民群众及时、全面地了解司法动态，还增强了司法与公众之间的互动，促进了司法工作在阳光下运行[3]。
现如今，我国已建立多个司法信息公开网站，为公众获取司法信息提供了便利途径。首先，中国裁判文书网的上线，使得海量裁判文书得以集中展示，在此基础上，此外，中国裁判流程信息公开网的正式上线，为公众打造了又一便捷高效的司法信息查询平台。公众只需登录该网站，就能实时查询案件的最新进展、详细的审判流程等关键信息，进而全方位、深层次地洞悉司法运作的各个环节。在这个过程中，人工智能技术深度赋能，凭借智能检索与精准分类功能，让公众能更快速定位所需信息，极大地提升了信息获取的效率与体验。同时，法院始终秉持积极负责的态度，主动回应社会关切，针对公众提出的疑问及时给予专业且详尽的解答，持续增强司法公信力，全方位推动构建公正、透明、高效的法治社会。
3. 人工智能辅助司法裁判的技术原理与应用现状
3.1. 人工智能辅助司法裁判的技术原理
人工智能技术在司法裁判领域的应用，是信息科技与法律深度融合的重要体现。为司法裁判工作带来了前所未有的变革与助力。从技术原理来看，人工智能依托大数据、机器学习、自然语言处理等核心技术，构建起模拟人类思维与判断的智能系统。大数据为人工智能提供了海量的司法案例、法律法规以及相关裁判文书等数据资源，使其能够在庞大的信息库中进行学习与分析。机器学习算法则是人工智能的“智慧引擎”，它使系统能够从数据中自动挖掘模式、规律和关联关系，进而实现对新案件的预测和判断。自然语言处理技术让人工智能具备理解和处理人类语言的能力，能够将法律文本、庭审记录、证据描述等转化为机器可理解的形式，为后续的分析和推理奠定基础。在辅助办公方面，人工智能充分发挥基于Transformer架构的语言大模型(如ChatGPT、Kimi、文心一言等)、视觉大模型(如StableDiffusion、SAM等)和语音大模型(如星火、Whisper等)在资源转化方面的独特优势，将庭审语音、被告人供述等各种形式的内容数据迅速电子化，极大地提升了文字转化效率；并在此基础上进一步实现了各类案件资料的自动分类归目和电子卷宗的自动归档等功能，从而减少了司法人员在办公过程中的机械性工作[4]。
综上所述，人工智能司法裁判的技术原理是基于大数据、机器学习和自然语言处理等先进技术，通过类案检索、庭审辅助等实现方式，为司法裁判工作提供了有力的支持。然而，我们也应清醒地认识到，人工智能在司法领域的应用仍面临诸多挑战，如数据隐私问题、算法的可解释性和公正性等，需要我们在未来的发展中不断探索和完善。
3.2. 人工智能辅助司法裁判的应用现状
近年来，人工智能技术与司法决策的紧密结合，推动了具有中国特色的智能辅助司法决策系统在全国各级法院的广泛应用。在我国，北京市的“睿法官”系统与上海市的“206系统”作为智能辅助司法决策领域的典型实践案例，展现了人工智能技术在提升司法效率和优化裁判流程等方面的重要作用。
北京高院先试先行，推出了“睿法官”系统，案件受理时，其语音识别技术可快速将当事人诉求转为文字录入系统，图像识别技术则自动识别和分类诉讼材料，提高立案效率和准确性。庭审中，系统能实时记录发言并转化为文字，还可分析庭审画面，辅助法官观察细节。案件讨论阶段，系统整合信息，为法官提供参考，提升讨论效率。文书制作时，系统生成初步裁判文书框架，减轻法官负担，是一个基于集中司法裁判信息库的智能辅助裁判工具3。“206系统”是由上海高院主导开发，联合上海市公安局、检察院及多家企业和科研机构共同建设，是一款专注于刑事案件的人工智能辅助系统。它依据法定标准，全面审查证据，快速判断其合法性，及时发现瑕疵，防止非法证据进入审判环节，保障司法公正。系统还具备跨部门证据验证功能，综合分析不同部门提交的证据，判断其关联性和一致性，确保证据链条完整合理。例如，在复杂刑事案件中，它可整合公安机关的物证、检察院的证人证言等，排查矛盾和漏洞，帮助司法人员梳理案件事实，提升办案效率和准确性4。
我国其他地区的各级法院也纷纷引入了各具特色的人工智能辅助司法裁判系统，以提升审判工作的智能化水平。譬如，苏州中院开发的“未来法官助手”系统，在推进数字化执行转型方面取得了显著进展，建立了一体化的案件管理平台，实现了全市法院执行工作的统一管理，显著提升了执行事务的效率；长春中院推出的“民间借贷智能司法计算器”，其依托人工智能技术，对民间借贷案件中的本金、利息、还款期限等关键数据进行快速精准计算，为法官提供标准化参考，减少人工计算失误，提升审判效率，辅助法官做出更客观公正的裁判，以及内蒙古高院推出了“法信智推”，这是一款专门为法官服务的集成型平台，该平台汇聚了数以亿计的公开裁判文书、法律文献、案件信息，可以针对电子卷宗进行关键词自动检索和案情解析，进而为法官推送相似案例，同时生成检索报告。这些系统的成功应用，不仅为智慧法院建设提供了强有力的技术支撑，还为探索人工智能与司法深度融合提供了宝贵的经验样本，为未来智慧司法的发展奠定了基础。
4. 人工智能辅助司法裁判的风险识别
人工智能在司法裁判中的应用凸显了其技术的特殊性，同时也伴随着多方面的风险与挑战。从技术层面来看，人工智能依赖于高质量的数据和安全可靠的算法，但现实中数据质量的参差不齐、数据安全保障机制的不足，以及算法编写与运行中的潜在问题，可能导致裁判结果偏离司法公正的原则，进而对裁判公信力产生不利影响。此外，新兴智能技术在司法领域的应用不可避免地对传统司法裁判模式产生冲击，从而引发裁判制度层面的风险。具体而言，这些风险与挑战主要体现在以下几个方面。
4.1. 数据泄露侵犯公民个人信息权
人工智能辅助司法裁判的运行高度依赖于大量数据的支持，这些数据通常涉及当事人的个人隐私、商业秘密及案件的敏感信息。在大数据时代，数据已成为重要的竞争资源，掌握更多数据的主体不仅能够在市场上占据优势地位，同时也可能对当事人的隐私权、生活安宁权等合法权益造成侵害，甚至削弱司法裁判的公信力。例如，在金融案件中，涉及银行账户信息、交易记录等敏感数据，一旦泄露将导致当事人遭受经济损失，甚至引发社会不稳定因素[5]。
此外，在数据存储、传输和使用的过程中，也存在被篡改或滥用的风险。尽管我国司法机关已通过技术手段建立了一定的数据保护屏障，但不法分子仍可能通过爬取等非法方式窃取或修改数据。此类行为不仅严重威胁当事人的数据安全性与秘密性，侵犯其个人信息权，还可能干扰人工智能系统的判断，导致裁判结果偏离公正的原则。数据的安全性与完整性是人工智能辅助司法裁判系统运行的核心保障，若不能有效解决上述问题，将对司法效率与公正性产生深远影响。
4.2. 算法歧视扰乱司法公正
所谓算法歧视，是指基于大数据库分析的算法，由于设计者的主观意识及程序编写的驱动，在运行过程中可能对特定群体产生差异化、不公正的结果。这种现象对司法裁判的公正性构成了显著威胁，其产生原因主要包括以下两个方面：
首先，训练数据的质量与代表性不足。人工智能算法依赖于海量司法大数据作为训练基础，若训练数据仅来源于某一特定地区或针对特定群体，往往会导致数据分布存在明显偏倚或缺陷性，使得算法对这些地区或群体的人群产生刻板印象，影响司法裁判的公正性和客观性，破坏社会公平正义的基本原则。其次，算法设计过程中的主观偏见。由于算法的复杂性与高度专业性，其设计和开发通常需要技术人员的深度参与。然而，在法院系统的实际操作中，算法设计往往依赖外包技术团队完成。在这一过程中，设计者的主观偏见可能无意间嵌入算法，使得在实际应用中可能导致量刑建议不合理等问题，对当事人权益产生直接侵害，进一步削弱公众对司法裁判公正性的信任。
4.3. 冲击法官主体性地位
人民法院作为我国唯一的审判机关，依法独立行使审判权，不受任何行政机关、社会团体或个人的干涉，法官作为具体执行审判权的主体，在案件审理的全过程中享有充分的裁量权。然而，人工智能技术的介入使这一权力结构面临潜在冲击，有研究指出：“人工智能与司法改革的联姻，使得专业技术人员以合理的方式进入并牵引新形势下的司法运作，这也在一定程度上重塑了当代中国司法权力之分布”[6]。依据埃利希的“活法”理论，法官裁判本质上是将社会规范与法律规范进行创造性衔接的过程。人工智能系统对裁判模式的标准化重构，可能导致司法实践与社会现实之间的“规范鸿沟”。当算法系统将复杂的社会关系简化为数据参数时，法官作为“规范发现者”的主体性功能被削弱，可能造成法律系统与社会系统的衔接障碍[7]。
尽管人工智能辅助司法裁判能够显著提升案件处理效率，但它缺乏法官多年积累的裁判经验、法律素养以及对案件背景中人情与民意的平衡能力。此外，过度依赖人工智能的推理结果，可能导致法官逐渐丧失主动分析和独立判断的能力，甚至形成职业惰性，随之而来的是逐渐侵蚀司法公正，从而使司法系统内出现“当事人不敬畏法律而敬畏数据、不接受法官指引”的现象[8]。
4.4. 引发司法裁判责任争议
司法责任制是法官在充分行使独立司法裁判权的前提下的责任担当和责任追究[9]。在司法裁判中，人工智能通过深度学习处理数据并生成裁判建议或判决书，但这一过程可能出现错误或瑕疵，导致裁判结果不公正，而法官可能会采纳这些错误结果。目前，我国尚未明确司法智能系统研发的问责机制，使得错误责任归责陷入困境。一方面，司法人工智能系统研发涉及众多专业技术人员，他们的个人理解可能使系统在研发阶段就出现偏差。在司法应用时，若法官依据存在技术风险的系统分析结果做出错误判决，由于问责机制不明确，让法官独自承担全部责任并不合理，但也可能出现无人担责的情况。另一方面，确定人工智能设计责任人员难度较大。系统研发设计过程复杂，参与人员众多，不仅难以确定具体责任人，即便确定了也难以明确各参与人员的责任比例[10]。
学界对于该问题也持有不同的观点，一种观点认为，法官作为裁判主体，掌握着人工智能系统的适用主动权，应承担错误裁判的责任，另一种观点则主张，另一种观点则主张，人工智能设计者应承担错误裁判的责任或部分责任，因为他们是系统的设计人，且法官难以察觉系统运行中的专业瑕疵。还有观点提出，可将人工智能拟制为法律责任主体来承担裁判责任，其资格与法人部分相似，也即独立承担责任，因为其在未来可能具备较高的独立性和智能性[11]。
5. 人工智能辅助司法裁判风险的法社会学成因分析
5.1. 法律规制缺失与行业自律不足
目前我国各地法院所推行的“智慧法院”尚处于初步阶段，从实践角度出发，法律工作者目前不具备数据分析等计算机领域的专业技能，在大数据时代独木难支。“法律人并不精通大数据，在面对海量数据时，要依靠企业的数据专家才能找到所需的证据”[12]。由于人工智能技术具有极强的专业性特征，人工智能与司法裁判的融合也并非法律人群体所能独立操作与完成的，这就不得不借助外部力量的帮助。由于当前针对算法设计和应用的法律制度并不完善，这使得算法在开发和使用过程中缺乏有效的约束，开发者的行为得不到充分的监管和规范。
同时由于这些人工智能科技公司天然具有逐利性，其行业的自律机制并不健全，没有形成有效的标准和规范来引导算法的设计和开发。在这种情况下，算法的随意性较大，容易出现算法开发者在追求技术效果和商业利益时，忽视了算法的公正性和安全性，从而导致数据安全危机。
5.2. 社会观念对算法设计的渗透
在人工智能技术介入司法裁判的时代背景下，算法的公正性成为确保司法公正的关键因素。然而社会中广泛存在的各种观念，尤其是偏见和刻板印象，算法开发者作为社会中的一员，无可避免地沉浸于特定的社会文化环境之中，其价值观和思维方式深受所处环境的影响，因此这种偏见正以一种隐蔽的方式渗透到算法设计过程中，对裁判的公正性构成了潜在威胁。
譬如，对于从事某些职业的人员，可能存在着过度简化或者片面的认知，这些刻板印象在社会传播过程中逐渐根深蒂固，当算法开发者接触并处理与这些特定职业或身份人群相关的案件数据时，他们的潜意识可能会被激活，并在不经意间融入算法设计之中，在司法裁判场景之下，算法会基于这些规则对相关案件进行评估和分析，对于此类特定人群给出不合理的结果，导致这一人群在司法裁判中受到不公正的对待，进而严重影响公众对于司法裁判的信任感[13]。
5.3. 人工智能技术缺乏人情与民意
在“智慧司法”时代，人工智能司法裁判系统使人与人之间的互动过程转变为技术性的、虚拟化的人机交互过程，在这种无法进行情感交互的领域内所完成的司法裁判过程，无法让当事人建立起具备情感基础的司法信任。当面对家族内部情感纠纷时，人工智能系统可能仅仅依据既定的算法和输入的数据进行判断，对于每个案件当事人之间的情理与利益纠纷，难以像法官一样全面、深入地考量情感因素，也无法像真法官那样灵活做出兼顾法律效果与社会效果的裁判。因此，即使人工智能辅助司法裁判的算法再精妙，民众也很难摒弃其一直以来所习惯的司法样貌以及对司法的理解。想要实现具有温度且人性化的司法正义，需要价值判断的支撑，而欠缺情感要素与生活要素的人工智能司法裁判，却无法实现天理国法人情三要素的有机统一[14]。
5.4. 社会需求与技术能力的错位
正如前文所述，随着我国公民法治水平的不断提高，渴望通过司法程序能够更加高效便捷地解决纠纷，期待每一个案件都能毫无偏差、绝对公正地裁决，因此人们对于人工智能技术这一新型科技赋能司法体系有着强烈的期待感与依赖感。
然而现实情况是人工智能技术尽管在一定程度上为司法领域带来了革新，但仍存在诸多局限，甚至会引发责任承担上的难题，无法充分满足复杂多变的司法实践需求，人工智能本质上是基于算法和数据运行的技术，而“法官的义务是将信念、哲学等时代追求客观化并使之进入法律，并不存在任何完全取代主观理性的方法和程序。真正对判决结果起到决定作用的是政治、经济、个人偏好、情感等大量的法外因素”[15]。由此可见，当面对复杂案件时，人工智能辅助系统想保证客观与精准并不容易，相较于实现形式正义，其更难以实现的是实质正义，司法裁判除了要运用逻辑推理过程外，更需要注意的是进行价值判断，而价值判断又恰恰是人类法官与人工智能辅助司法裁判系统相比所独有的司法裁判的重要技能[16]。
6. 法社会学人工智能辅助司法裁判的规制路径
6.1. 完善法律规制与强化行业自律
在法社会学的理论框架中，法律规制是维护社会秩序稳定、保障社会公平正义的重要手段，科技是一把双刃剑，带来福利的同时，其潜在的破坏性也不容忽视，因此必须积极构建一套引导并规范人工智能技术应用的标准与政策，将未来司法人工智能在安全和责任等方面可能面临的风险，纳入法律的框架内加以管控，而非仅仅针对已暴露的漏洞进行修补。在《规划》所提出的战略目标中，特别强调了在2025年初步建立起人工智能相关的法律法规、伦理规范及政策体系，以形成对人工智能技术的有效评估和管控能力，确保科技发展的健康与可持续5。
除了完善法律规制，强化行业自律也是推动人工智能在司法领域健康发展的重要举措，行业自律是社会自我调节的重要方式，在法律规制尚未完善的情况下，行业自律可以发挥灵活、及时的规范作用。科技公司应当倡导公平、公正、无歧视的设计理念，鼓励开发者采用科学的方法和严谨的流程进行算法开发。在数据管理方面，行业准则应强调数据安全和隐私保护的重要性，建立健全数据管理制度，加强对数据的分类管理和安全保护。采用加密技术、访问控制等手段，确保数据的安全性。同时，要明确数据的所有权和使用权，规范数据的共享和交易行为，防止数据的非法流转和滥用。
6.2. 培养“法学–人工智能”复合型法治人才
我国司法改革不断向前推进，对新时代法学教育提出了更高的要求，对于上文所提到的数据泄露与算法歧视等问题，都是由法院的技术外包所带来的危机，因此“法学–人工智能”的复合型法治人才的培养成了高校培养的重要方向。对此，首先，要完善高校跨学科培养体系，高等教育机构作为人才培养核心阵地，为了深化“法学–人工智能”的学科教育，强化师资队伍建设是最为重要的环节，政府应当加大投入，营造优质教学科研环境，以吸引人工智能法学领域的优秀人才任教。其次，要推进法官与科技人员的职业再教育，在司法智慧化趋势下，法官和科技人员都需要拓宽知识领域，法官要在巩固法律专业知识的基础上，掌握计算机技能；科技人员也应学习法律知识，实现法学理论到代码的有效转化。高校输送人才的同时，法院和人工智能科技公司应共同承担起对在职法官和科技人员的再教育、再培训责任，并适时邀请资深法官、科技专家和人工智能法学领域的杰出人士，围绕司法实践需求，开展专题培训和深度研讨会[17]。最后，各法院需要提高复合型人才待遇，以高薪、高待遇引进复合型人才助力智慧法院建设，这样他们既能带动法院内部人员学习人工智能技术，又能满足当下人才需求，有力推动智慧法院建设进程。
6.3. 提升人工智能辅助司法裁判的情理兼容性
在司法裁判中，人类法官具备价值判断能力，而人工智能辅助司法裁判在面对复杂案件时，通常缺乏情感因素和价值判断，对此实现这一目标的可行途径是价值数据化，即将代表价值的专有词汇，如正义、平等、自由等，通过穷尽式列举，描述其特征并转化为计算机语言，经标记形成价值数据集合库。这一集合库不仅能区分不同价值，还能衡量价值间的位阶关系，价值与情感的建立，能 够让人工智能辅助司法裁判系统“活起来”，成为助力新时代司法裁判方式转型与建设、助推智慧法治与智慧司法发展的“数据发动机”。
除此之外，人与人之间的互动和情感表达对于了解案件全貌至关重要，情感因素影响巨大。“情感计算技术使机器人能够理解和响应人类的情感，它能感觉到一个人的心理状况并提供提升他情绪的视频”。已有越来越多的智能机器能够表达诸如笑声、生气、愤怒等情感，通过程序来表达情感并非不可能[18]。对此应当继续用大量的案例数据进行“喂养”，使人工智能辅助司法裁判系统更好地模拟法官和当事人的情感状态，能让裁判更加贴合真实场景，体现司法的人性特点。当人工智能辅助司法裁判系统能够吸收和采纳人类的情感与价值判断时，它便具备了司法的合理性与正当性，有助于推动司法裁判方式的现代化转型。
6.4. 平衡社会需求与技术能力
在人工智能辅助司法裁判的发展进程中，社会需求与技术能力之间的矛盾日益凸显。为有效应对这一矛盾，加大技术研发投入、推动人工智能技术在司法领域的创新发展迫在眉睫。为了实现人工智能系统从“逻辑模拟”转向“思维建模”，司法人工智能可据此构建思维模型、设计运行框架，模拟审判逻辑。首先可以通过运用自然语言分析技术和深度学习模型的方式，获取价值信息并分析和理解价值观念，人工智能设计人员也可以在设计过程通过构建法律价值知识图谱，使得人工智能在进行深度学习时捕捉该法律价值在司法语境中的语意邻近词(如“公平”与“合理补偿”)，促进价值判断的不断完善。其次，构建价值优先级数据库，众所周知法律价值之间也是存在竞争关系的，运用何种法律价值来判断、衡量他人的行为，是需要权衡与考量的，人工智能通过整合价值相关司法案例、法律原则、社会伦理等经验知识，模拟法官的价值权衡过程，保证法律价值能够得到合理的评估，对此司法人工智能裁判时，在法律价值认定应用算法的基础上，要修正应用算法，保证人工智能不受不合理偏见的约束[19]。最后，建立数据库的动态更新机制，通过持续学习新型案例和社会价值观的演变，不断优化价值特征的表达精度，使数据库具备自我进化能力。
除了提升技术能力，引导社会公众对人工智能辅助司法裁判形成合理预期同样重要。由于公众对人工智能技术的了解有限，容易对其产生过高的期望。当人工智能辅助司法裁判的结果与预期不符时，可能会引发公众对司法公正的质疑，影响司法的权威性和公信力。因此，需要通过加强宣传和教育，帮助公众全面了解人工智能的优势与不足。只有让公众形成合理的预期，才能避免因过度期待而产生的失望和质疑，促进社会对司法裁判结果的理解与接受，维护司法的权威性和公信力，推动人工智能辅助司法裁判在合理的预期环境中健康发展。
7. 结语
人工智能与司法的融合不仅是技术应用问题，更是法律系统回应社会变迁的现代化转型。通过法社会学视角的系统考察，揭示了技术理性扩张对法律实践理性的潜在威胁，以及司法系统在保持专业自治与回应社会期待之间的平衡难题。其在提升司法效率、促进司法公正等方面展现出一定潜力，但也面临着诸多风险。法社会学的理论发展通过完善法律规制、强化行业自律、培养复合型人才、提升情理兼容性以及平衡社会需求与技术能力等一系列措施，为数字时代的司法变革提供了新的维度，也为构建技术时代的法治范式奠定了理论基础。未来的发展中，需持续关注技术发展动态和社会需求变化，不断优化人工智能辅助司法裁判体系，使其更好地服务于司法现代化建设，保障司法公正，维护社会公平正义。
基金项目
西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金优秀学生培养工程项目。项目名称：智慧法院建设的实践困境与路径优化——以成都市武侯区人民法院为例。项目编号：2024SYJSCX36。
NOTES
1《最高人民法院工作报告——2024年3月8日在第十四届全国人民代表大会第二次会议上》，载新华网2024年03月15日，
http://politics.people.com.cn/n1/2024/0315/c1001-40196636.html。
2《习近平：努力让人民在每一个司法案件中都能感受到公平正义》，载人民网2023年1月8日，
http://cpc.people.com.cn/n/2013/0108/c64094-20125182.html。
3《北京法院依托“睿法官”系统推进同案同判》，载环球网2017年2月24日，https://china.huanqiu.com/article/9CaKrnK0Lmo。
4《“206”系统是个什么系统？其如何成为上海有效防范冤假错案的“利器”》，载中国长安网2021年2月17日，
https://news.qq.com/rain/a/20210217A09CAB00。
5《新一代人工智能发展规划》，载中华人民共和国中央人民政府网，www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content-5211996.htm.