人工智能技术的发展，为实现类案同判提供了良好的数据平台和技术支撑。在人工智能和大数据背景下，实现类案同判，主要是通过对先前案例有选择性地进行数据收集和导入，并通过大数据的预处理、统计与分析和对大数据的进一步深度挖掘，从而得出结果。通过对案件的证据、法律事实、依据及判决结果等进行检索，经过系统对数据库中案例相似性的加权计算，为法官推送相似度较高的案例，为待决案件提供裁判依据。其本质是通过运用前述案例来约束法官之后的判决，从而在事实与法律规范不能完全相适应的情况下保证法律确定性的实现。

　　早在1958年，法国人卢西恩·梅尔就提出将人工智能技术应用于法律信息归类、检索和法律咨询。

　　1970年，美国学者布坎南和海德里克发表了《关于人工智能和法律推理若干问题的考察》一文，拉开了对人工智能和法律推理研究的序幕。

　　法学专业研究者与人工智能专家对智慧司法领域的关注，促使人工智能技术在司法领域得到广泛运用，而最明显的就是实现了法律信息的自动化、智能化检索。

　　智能判例检索系统

　　美国的智能判例检索系统的发展是比较完备的，其中Westlaw系统是被广泛使用的法律检索系统之一，通过对关键词进行编码和对法律关系类别细分进行综合，以实现系统的检索功能。该系统整合了所有在线的判例法和成文法，包含了美国、英国和加拿大等国家的判例法与全球海量法律资料与期刊。

　　Westlaw系统独创了智能检索方式。比如以钥匙码来限制主题范围，通过提炼概括每个判例中的主要争议点和法律适用，以精简的标题名称指明与之对应的钥匙码，而相关判例及其适用的法律随之得到系统的编排与分类。也就是说，它对类案能进行专业化、精准化识别和智能化推送，便于用户检索与查询。通过智能化的检索系统，法官能够更高效、更准确地检索到所需的法律信息，为司法实践带来便利，节约法官检索时间。目前该系统将所有法律判例的关键词划分为414个钥匙码，每个一级钥匙码之下又按照法律关系的构成要件详细地分成二级、三级钥匙码。

　　审判员量刑检索系统

　　日本的信息研究所也在使用包括实体法和程序法及其相互关系在内的检索软件。日本从2009年5月起，在刑事审判中使用审判员量刑检索系统，目的在于，“通过录入并检索与犯罪情节有关的基本量刑因素，使刑事裁判员在裁判时能够从视觉上把握同种类先例的量刑倾向”。

　　该系统以案件的概要、凶器种类、被害程度、共犯有无、反省程度和被害人处罚感情等为数据基础，存储了2008年4月以来一审中所有的犯罪嫌疑人被宣告有罪的案件。为寻找适合案例，在系统中输入相应项目，就可依数值和量刑分布图来区别显示不同量刑的件数。不过，该系统分析出的量刑分布图仅能作为法官裁判的参考。

　　法律专家系统推理模式

　　智能司法作为司法裁判的新分析工具，具有辅助裁判功能。而对智能司法的推理理论研究，是实现人工智能在司法裁判实践中的辅助功能的核心。大陆法系与普通法系基于各自法律传统分别形成基于规则、案例的法律专家系统。法律专家系统由法律知识库和推理机组成，法律知识库用于存储法律专家知识，推理机则用于记忆所采用的规则和控制决策的程序，对知识进行调度、运用，并在此基础上推理出结果，是对法律专家推理的一种模拟。

　　基于规则的法律专家系统，如由被誉为“人工智能与法之父”的麦卡迪所创建的TAXMAN系统，法概念、法律规则和事实均是初始元，逻辑推理采演绎推理模式。用专家系统模拟与规则相关的法律、司法解释、地方法规等内容，建立复数的规则与相应权重的连接，从而预测裁判结果。

　　基于案例的法律专家系统，是英美法系遵循判例原则与人工智能结合发展的成果，也是对上述基于规则法律专家系统中不足的补充，即法律知识库不仅仅是对法律规则的简单选择，而应提取要素结合案例予以表达。

　　另外，域外一些国家研究开发出具有更高智能水平的法律人工智能系统，通过自我学习，能够模拟法律专业思维，进行分析推理，将判例的法律适用规则、裁判方法等导入待决案件之中，作出裁判结果的预测，为法官、检察官等办案提供指引或参考。如爱沙尼亚司法部设计了一种机器人法官，可用于判决金额低于7000欧元的小额纠纷案件。

　　人工智能司法的理论预设可简单归纳为：基于充分数据，通过科学算法，确保结果公正。域外人工智能技术在裁判运用中具有以下特点：

　　建立完备的数据库。运用大数据实现类案同判，数据的充分性是前提，人工智能需要在以往大量的数据上归纳出相关性，并以此来构建计算推理模型，运用于未来。

　　表现在司法实践中，则要求判例样本要足够大，并具有较客观的要素标记及较高的质量，从而形成法律概念、法律规制、各法律规制构成要件、证据规制构成的动态关系库。而该数据库的构建需要依赖法学学者的智识，由法律专家根据法律逻辑构建法律知识图谱，采用要件事实论厘清各法律概念、各法律要素之间的关系，使数据库数据由非结构化转化为结构化。以要件事实为基础，建立概念法学体系与智能司法辅助裁判之间的关联，从而塑造层级清晰的人工智能法律数据库。

　　建立科学算法。算法是司法人工智能的核心，它将问题转化为限定条件，将问题要点抽象为计算变量，将整个问题通过建立数学模型，运用一定的公式运算得出答案。在域外检索及法律专家系统理论上，建立科学的算法，引入诉讼法哲学理论，将实体法规范适用于具体，便于使用者高效、准确地检索出相似案件，为实现类案同判提供技术支持。

　　（作者单位：江西省南昌市青云谱区人民法院）