摘要：随着大数据与人工智能技术在司法领域的应用，功能主义方法论与规范主义方法论之间的张力日益凸显。功能主义秉持工具主义法律观和结果导向的评价标准，将司法定位为社会治理活动；而规范主义将司法定位为法律适用活动，秉持依法裁判论的立场和权利本位的法律观。数字司法实践中两种方法论立场的张力，在法认识论层面呈现为数据计算与论证说理的认知分歧，在法价值论层面表现为效率与公正这一经典难题的数字化再现，在法政治学层面则展现为技术赋能与权力异化的双重可能。单纯的二元对立无法适应复杂司法实践。未来的数字司法应走出非此即彼的选择，基于“规范主义为基，功能主义为器”的立场，迈向一种负责任的数字司法创新范式，牢牢捍卫法治的核心价值。
作者：雷磊，中国政法大学钱端升讲座教授。
本文载于《学术月刊》2026年第1期。
一、背景与问题
在数字化浪潮席卷全球的背景下，司法系统面临现代化转型的历史性机遇。作为数字中国建设的重要组成部分，数字司法通过全流程网上办案体系、人工智能辅助办案、在线诉讼服务等创新实践，实现了审判执行、诉讼服务、司法管理等多维度升级。例如，杭州互联网法院通过构建“数字司法先锋队”，将人工智能、大数据等技术与司法流程深度融合，建立起一套“因案制宜、数智赋能”的智慧管理机制，显著提升了办案效率与质量。在国家治理体系和治理能力现代化转型背景下，数字司法天然具有社会治理属性，呈现司法裁判功能与社会治理功能的交织状态。同时，数字司法变革不仅意味着体制重塑和治理模式的转型，更意味着对司法思维的重塑，即要“学会在法治思维和数字思维的结合上对治理模式进行重新审视和反思，推动治理模式现代化”。
目前，国内关于数字司法的研究大体沿着两条路径展开：一是宏观路径，包括数字司法的治理方案、模式与路径等；二是微观路径，即研究数字司法背景下的具体问题，如审判权问题、个人信息保护问题、价值的数据化问题等。前一条路径偏重于整体路径规划与（中国）方案建构，后一条路径则聚焦于个别主题在数字化时代的因应与调整。相比而言，对于“数字司法”本身的理论反思有所不足。尤其是，现有研究对数字技术应用“是非成败”的具体讨论偏多，而对数字司法底层方法论哲学的反思不足。尽管有一些研究已然涉及这一主题，但要么只是侧向论及，要么偏重于一个面向，在主题的聚焦度和阐述的系统性上均有待加强。
本文拟从方法论哲学出发，探究数字司法实践背后的观念冲突与融合路径。具体而言，目前数字司法实践中出现两种不同思路，一是追求“一键办案”“智能预判”的效率革新思路，二是强调“权利保障”“程序透明”的审慎推进思路。本文将隐藏在这两条思路背后的方法论立场分别称为“功能主义”与“规范主义”。本文关注的核心问题是：驱动数字司法发展的根本方法论（应当）是什么？是功能主义还是规范主义？抑或两者某种方式的结合？为此，需要首先明确两者的内涵及其司法镜像（第二部分），接着阐明它们在数字司法实践中的现实张力（第三部分），最后证立一种作者所捍卫的负责任的创新范式来超越二元对立（第四部分）。
二、功能主义与规范主义的内涵及其司法镜像
（一）功能主义方法论的内涵及其司法镜像
功能主义方法论是一种以实际效能和结果为导向的研究范式，其在法学领域的应用强调法律作为解决社会问题的工具性。功能主义方法论的哲学基础可追溯至实用主义。实用主义主张，理论与实践是一个相互联系的统一体，理论的意义、真假和价值要靠实践中的效用来评判。简言之，“有用就是真理”。实用主义的基本准则可表述为：“当我们设想概念的对象时，请考虑其对实践会产生什么可设想的结果。”因此，真正的知识对象是指导之下的行动所产生的后果。社会学领域的功能主义则源于社会系统理论。该理论认为，社会系统通过功能分化维持稳定，作为社会子系统的法律，其功能在于“使规范性期望稳定化”，“使人们能够知道哪些期望得到社会的支持”。这些理论共同塑造了法学领域功能主义的核心主张：在对具体制度进行分析时，要看到其目的或所要发挥的功能。而法律的核心功能在于实现社会目标，法律制度的合理性取决于其对社会需求的响应能力。功能主义方法论在司法领域的具体体现是：
一是工具主义法律观。功能主义主张法律是达成社会目标的工具，其价值体现在实际效果上。在霍姆斯（Holmes）的眼中，法律“不是黑格尔式的幻梦，而是人类生活的一部分”，“法律规则的真正证成理由（如果确实存在的话）在于促进我们所谋求的社会目的”。这一论断奠定了功能主义对法律本质的理解，即法律是解决社会问题的工具集合，其价值不取决于内在结构的完备性，而取决于其对外部社会系统的适应性调节功能。司法就是发挥法律这种社会调控之工具作用的典型场合。
二是结果导向的评价标准。功能主义主张法律的正当性不依赖于抽象原则，而在于其能否有效解决问题或促进社会福利。例如，刑事诉讼中的“辩诉交易”制度虽突破成文法规定，但因能解决90%以上的刑事案件，在功能主义视角下就可获得正当性。因此，效率成为一个重要的法律价值。波斯纳（Posner）就认为，可以将经济效率的概念作为解释法律制度的结构，甚至将法律理解为一种能造成有效率的资源配置的定价机制。所以，只要能产生好的（通常是符合效率的）结论，就是好的司法裁判。
三是司法作为社会治理活动的定位。功能主义主张法律需随社会变迁调整功能。塞尔兹尼克（Selznick）指出：“法律机构必须被理解为‘有目的的体系’，其存在意义在于持续调整以实现社会目标”。这使得（数字）司法更易于融入社会治理，也即聚焦于法院如何在社会治理中发挥积极作用。这种司法理念强调司法与外部社会性因素的关联，在弱化司法权职业专属性的同时强化其工具属性，要求司法机关以审判外方式参与社会治理，对社会机制形成促进效应。在这种理念中，法院只是社会数字化管理的一个“功能单元”，也即解决纠纷的功能单元，通过司法裁判来解决纠纷本身只是数字社会的一个运行环节而已。法院只是算法社会的一个并不那么独特的组成部分，甚至法院本身也可以从“场所”被虚体化为一种“服务”。
（二）规范主义方法论的内涵及其司法镜像
规范主义作为法学方法论的核心立场之一，强调法律自治性、稳定性和可预期性，主张法律（规范）对司法裁判的约束作用。换言之，主张以规范为解决问题的出发点和证立裁判的依据，注重对权利的保护和程序公正的维护，在此基础上对外部价值或政策考量保持开放。规范主义方法论的形成与发展深受哲学与法学理论的影响，其中康德哲学和法律论证理论为其提供了重要的思想基础。康德（Kant）的哲学体系对规范主义产生了深远影响，尤其是其关于“人的主体性”和“道德自律”的论述。康德认为，人作为理性主体，应当遵循普遍化的道德法则（绝对命令），而非受制于外在的功利或偏好。绝对命令的两个版本是“个人应当按照所有理性主体都愿意其成为普遍法则的道德规范而行动”和“应当始终把人（不论自己或他人）视为目的，而非当作手段”。这一思想在法律领域体现为，强调法律的普遍性和形式理性，倡导对人的尊严以及以此为基础的人权的保障。20世纪中后期，法律论证理论进一步丰富了规范主义的内涵。该理论强调司法裁判的论证属性和法律程序的重要价值，突出对参与者基本权利的保障。这些理论共同塑造了规范主义的核心特征，即维护法律的自治性、程序正义的优先性和权利保障的有效性。规范主义方法论在司法领域体现为：
一是司法作为法律适用活动的定位。规范主义认为司法是一项专门的法律适用活动，它不能仅依赖权威或直觉，而应通过逻辑推理和理性辩论证成。因为司法裁判在性质上是一种以说理来解决纠纷的活动，它不仅要告诉当事人和社会公众，法院对于特定的纠纷给出的判断是什么，而且要告诉他们，为什么给出了这一判断。给出理由就是在进行推理或论证，有效的判决必须建立在充分的法律依据与事实理由的基础之上，并通过合乎逻辑与情理的方式展现出从法律与事实推导到裁判结论的过程。司法裁判的“正确性”意味着合理的、由良好的理由所支持的可接受性。故而法官的判决必须清晰阐明推理过程，使其可被公众审查和批判。
法律说理和论证始终是遵循法律程序展开的活动，因而程序正义成为规范主义方法论的重要面向。它认为裁判的合法性不仅取决于结果是否正确，更取决于其是否符合法律论证的规则（如一致性、可普遍化、无矛盾性）。程序正义要求以程序规则来评判法律论证活动中提出的理由：符合程序规则的理由是有效的，而不符合规则的理由是无效的。因此，规范主义司法观的核心原则在于论证，而论证的核心要素在于程序。程序不仅为合意提供了可能与限制，也对理由的有效运用施加了规制。理性商谈程序及其规则最终为司法裁判提供了正确性标准。
二是依法裁判论的立场。规范主义认为，司法之为司“法”，最重要的特征即在于“依法裁判”，或者说通过事先制定的一般性法律规范来解决纠纷。这也是司法裁判与其他纠纷解决机制在运作方式上的重要区别。当然，依法裁判并不意味着将法律视作封闭的体系，将法律适用视作在此一封闭体系中进行逻辑推演的过程。司法裁判不可避免地会渗入法外因素（政治的、经济的、社会的、文化的等），运用到其他规范性资料（典型如道德规范）。但是这些因素/规范与法律在司法裁判中的地位并不等同：前者仅为裁判理由，后者则属于裁判依据；前者为实质理由，后者为权威理由；前者仅涉及“社会效果”，后者展现“法律效果”。所以，规范主义立场强调司法裁判以法律规范为出发点和落脚点，法律规范在裁判活动中的地位无法被其他因素和规范所取代。
三是权利本位的法律观。规范主义对公民权利的保障体现在两方面：一是实体权利。德沃金曾将实用主义的核心特征界定为法律权利的怀疑论，而他则旗帜鲜明地在疑难案件中提出了一种权利命题，即主张司法判决要实施现存的政治权利。据此，司法裁判的根本任务就在于落实政治共同体事先所承认的权利。另一个是程序权利，即“参与”诉讼和裁判过程的权利。而“参与”成为可能的前提是，承认每个社会成员拥有“政治自由”或“自治”。同时，司法裁判是一种论证说理的过程，意味着所有参与者都彼此视为平等的“对话伙伴”，这就蕴含着“平等”的权利。进而，如果将自由、平等与自治视为尊严的不同面向的话，那么程序最终也将会显现人的“尊严”。
三、数字司法实践中两种方法论立场的张力表现
数字时代并不是功能主义与规范主义对立的根源，但数字司法的确使得这两种方法论在实践要求上呈现出极大张力。可以说，当下关于数字司法许多具体议题方面得失成败的争议，很大程度上都可以回溯到这两种方法论的分歧。虽然两者并非绝对互斥，但在资源有限和价值排序不同的情境下，冲突成为主要表现形式。以下从法认识论、法伦理学与法政治学三个层面予以展开。
（一）法认识论层面：数据计算与论证说理的认知分歧
数字司法为功能主义方法论提供了前所未有的实践场域，也带来了司法面目的巨大改变，这尤其体现为司法认知模式的革命。司法人工智能运行的基本原理是，将开放的司法数据通过自然语言处理后，输入机器学习的算法之中，然后得出一种或多种用于预测或预见案件胜诉或败诉可能性的模型。这个算法的目标并非复现法律推理，而是寻找判决中各个参数间的相关性。相比于预训练语言模型，大语言模型包含数百亿或更多的参数，因而大幅扩展了模型体量、预训练数据量和总计算量，可以更好地根据上下文理解自然语言并生成高质量文本。它基于神经网络模型而产生，具有小模型不具有的“涌现能力”。但无论何种类型的人工智能，其底层原理都是一致的。大语言模型或生成式人工智能的优势在于，不需要进行人工标注就能够拿既有资料进行训练，只需不断增加参数量和文本量就能够有效提升算法的能力，从而输出看起来具有“创造性”的成果。因为人工智能在本质上是一套运算程式，即根据输入值（历史数据）来预测或生成输出值。可见，司法人工智能的思维实质是基于数据和算法的数字解决主义。
在此功能主义方法论的导向下，司法裁判开始从基于理由的裁判转向基于数据的决策。传统司法依赖法官的推理这种“制艺”，而功能主义推动司法认知向数据驱动转型。一方面，大数据技术促使事实认定发生数据化转型。例如，上海市公检法机关联合科大讯飞公司研发的“刑事案件智能辅助办案系统”（“206系统”），不仅通过大数据技术制定了类案证据标准指引，而且还实现了单一证据自动校检与证据链的审查判断。另一方面，自然语言处理（NLP）技术使法律推理从围绕法律规范之文义—目的为中心的人为推导转向特征权重计算。例如，Lex Machina平台通过分析10万份专利判决，量化“等同侵权”判断中的技术特征相似度阈值，使预测准确率达82%。
与此不同，规范主义方法论尽管并不否认数字技术对于司法裁判的重要辅助作用，但依然恪守司法裁判作为论证说理之活动的特性。在规范主义看来，司法裁判的核心工作是法律推理，而法律推理就是为司法裁判的结论提供理由，或者说证明结论之正当性的过程。司法裁判不仅要告诉当事人和社会公众，对于特定的纠纷，法院给出的判断是什么，也要告诉他们，为什么给出了这一判断。由于法律推理的“双核”是法律问题与事实问题，所以司法裁判中的说理就包括了“基于法律的说理”与“围绕法律的说理”两个部分。为此，裁判者一方面要证明裁判所认定的事实和引用的法律都必须是真实存在的，另一方面要结合事实和法律得出裁判结论或主张是正确的。前者是“真实性宣称”，而后者是“正确性宣称”。满足了这两条条件，司法裁判就实现了“负责任的正义”。因此，在规范主义的视角下，司法裁判在本质上是一种以追求正确性为目标的规范性论证说理活动。数字技术可以辅助裁判进行说理（尤其是在事实认定方面），但无法消解或取代论证说理本身。
综上，在数字司法时代，功能主义立场导向下的司法裁判存在着以数据计算取代论证说理的数字解决主义倾向，而规范主义立场则反对“功能至上”的态度，坚决维护司法裁判作为追求正确性目标之论证说理活动的特性。
（二）法价值论层面：效率与公正经典难题的数字化再现
认识论层面数据计算与论证说理的分歧，在价值论层面就是效率与公正这一经典难题在数字化时代的再现。从功能主义的角度看，数字司法核心优势无疑在于显著提升司法效率。算法可自动分析类案，减少法官工作量，这种技术应用符合功能主义对“结果最优”的追求。例如，在线纠纷解决（ODR）突破了“在场原则”：荷兰Rechtwijzer系统使离婚纠纷平均处理时间从11个月缩短至53天，欧盟e-Justice通过线上调解降低诉讼成本，体现了功能主义对“司法可及性”的重视。再如，区块链存证被直接推定为真实（中国《人民法院在线诉讼规则》第16条），实质上修改了传统举证责任分配模式，也极大提高了审判效率。例如，北京互联网法院审理蓝牛仔诉华创汇才著作权案中，原告通过“天平链”提交侵权证据，法院自动验证哈希值一致性后当庭采信，审理周期缩短60%。由此，传统司法中“迟来的正义非正义”的意蕴在数字时代被极大放大。同时，法律大语言模型在大规模提升司法效率的同时也大大节约了司法成本，这可以有效化解我国法院长期存在的“案多人少”的矛盾，从而为我国司法机关所追求。
但是，算法效率可能侵蚀个案公正，也会损害公民的法律权利，侵蚀程序正义。其一，数字司法会导致“错误裁判”的效果固化。基于历史裁判数据的司法人工智能从表面看会带来“同案同判”的效果，而同案同判是司法公正的表征，故而会产生“数字司法带来司法公正”的表象。但是，智能化司法的正当性的前提之一，是所依据的历史裁判数据本身是正确的。问题在于，即便历史数据库（案例库）全面真实反映了先前判决的情况，也不能保证这些判决本身都是正确的。而且吊诡的是，如果历史数据或先前判决是错误的，那么遵循同案同判的逻辑，运用人工智能裁判会使得错误的结果一次次在后来的判决中复现，就会出现越错误的反而越正确这种荒谬的情形。这就是算法固化风险。
其二，数字司法会导致对公民法律权利的损害。“算法”属于技术，但它并非绝对“中立”的，在算法形成的过程中，设计者的价值观通过代码转嫁到了算法当中。这在“算法歧视”中体现得特别明显，典型情形有二：一是特征选择的算法歧视。这种算法歧视直接将性别、种族等敏感属性输入系统，从而构成一种歧视性的看法。这种歧视性看法一旦进入算法系统，反馈回路就可能会进一步强化这种偏见。这其实是传统歧视模式在数字社会中的一种反映（“偏见进，偏见出”模式）。另一种是偏见代理的算法歧视。在这类歧视中，算法决策者虽然使用了客观中立的基础数据，但这些合法的客观中立的数据组合在一起产生了歧视性的后果（“关联歧视”）。例如，美国在刑事私法领域中应用于人身危险性评估的COMPAS系统，在威斯康星州对埃里克·洛米斯（Eric Lommis）的量刑案中就暴露出其性别歧视的缺陷。量刑辅助系统还可能导致刑罚的“去人性化”和“数字鸿沟”，加剧司法不平等。这两种算法歧视出现在数字司法过程中，就会对公民的平等权或正当程序权利造成损害。
其三，数字司法会导致对程序正义的侵蚀。数字司法对司法裁判的过程作了扁平化处理，用算法的二维程序去取代司法的三维程序。一方面，在智能化司法中，纠纷案件本身属性特征变化和技术驱动治理效能的发挥，使得庭审中“两造对抗”必要性不断弱化。由此使得司法活动丧失其对抗性，从而也就丧失了其确保发现事实真相和进行主体间的规范性论证的功能。另一方面，司法的技术化路线也使得诉讼程序的亲历性、直接言词性大打折扣。双方当事人及其代理人丧失了当面质证和交锋的机会，法官也丧失了接收当事人和证人直接言词的信号并当面作出判断的机会。如此，司法会变成一百年前就被诟病的“自动售货机”式的司法，甚至司法会沦为大数据和算法底下的一场机器化的侥幸赌博。“让审理者裁判、让裁判者负责”原则也就无法得到贯彻。更重要的是，在法定程序中让当事人及其代理人提供理由为自己的观点辩护是对其主体性的认可，剥夺了他们说理和辩护的机会，也就在某种意义上否定了其主体资格。
有鉴于此，规范主义始终坚持权利本位和程序正义的立场，反对在数字司法活动中因追求效率而牺牲公正。首先，是对算法透明性的坚持。一方面，规范主义要求算法必须具备解释性。算法可解释性要求尽力还原自动化决策的内容全貌，以使得司法决策过程公开、可检验。因此，人工智能辅助裁判系统必须提供清晰的推理路径，避免“黑箱操作”。另一方面，规范主义要求算法必须接受法律审查。算法的设计必须符合法律的逻辑，必须将歧视审查嵌入技术标准（如差别性影响标准或不同待遇审查标准），基于禁止歧视或平等保护之目的建立对人工智能算法的伦理审查标准体系。其次，是对数据隐私的严格保护。规范主义立场要求贯彻“个人信息最小化原则”，也即司法数据的收集与使用必须遵循比例原则（“采取对个人权益影响最小的方式”），避免过度采集司法过程中获得的公民隐私数据。另外也要保障数据安全，努力消除复杂数据处理局面的风险“盲维”，兼顾数据价值挖掘的效用需求，确保数据合规科技安全合规。尤其是当区块链、加密技术等应用于司法数据管理时，必须符合《个人信息保护法》等法律法规，防止数据滥用。再次，是对当事人程序性权利的保障。一方面，要维护当事人的质证权。即使采用人工智能技术分析证据，仍应赋予当事人权利来质疑电子证据的真实性、合法性，并要求人工复核。另一方面，要通过技术来实现当事人的申诉权。数字司法系统必须确保当事人能便捷地行使上诉、申诉等救济权利，避免算法决策成为“终局裁决”。
从根本上说，功能主义与规范主义在价值论层面的冲突，是工具理性与价值理性的对撞。在以追求司法效率为优先考虑的背景下，功能主义推崇的工具理性（计算、控制）可能会压倒司法中固有的价值理性（公平、正义）。而在以司法公正为根本宗旨的前提下，规范主义方法论则力主价值理性的独立、优先和不可替代。
（三）法政治学层面：技术赋能与权力异化的双重可能
规范主义与功能主义的张力还体现在法政治学的层面。从功能主义立场看，数字技术深度赋能司法，看起来使得法官一跃成为“奥林匹斯山上的赫拉克勒斯”。生成式人工智能开始扮演“法官同伴”的角色，“人机协作”或“人机共融”成为数字司法的趋势。法院可以凭借生成式人工智能强大的数据分析能力和反应速度，实现审理过程、办案程序、决策输出方面的指引和监督。即，在案件审理过程中，不同功能模块共同完成审理过程的数据化、清单式指引，提高司法供给能力；通过依托法院网络及终端设备，实现审判流程的智能监督；将类案裁判经验、证据规则经验转化为智力支持，促进司法决策的优化输出。同时，生成式人工智能借助通用化的大语言模型技术架构，极大改善了碎片化、零散化的司法成果产生路径，提升了数字科技在司法裁判中的嵌入能力，实现了从司法数据共建共享、司法资源共通共享到司法知识共学共享的转变。
但规范主义立场却提醒人们，数字技术可能导致新的“权力利维坦”。算法正逐步演变成为一种“准公权力”。不仅算法决策者所掌握的权力与公民个人的权利之间会出现严重的不平衡，而且人工智能系统的设计者/运营者与使用者之间也会出现权力的转移。案件不再是由作为系统使用者的法官来裁判，而是由算法、最终是由设计该系统的科技公司来裁判。此外，数字时代的司法人工智能不仅基于历史数据来进行计算，而且可以用来“预测”法官未来的行为，因为其核心要素便在于建构一种能够实现对判决进行预测的算法模型。此时，掌握了历史裁判数据的科技公司就可以据此来对法官进行“画像”。这种“画像”可被作为针对法官个人的算法系统的建模基础，用来预测法官在未来同类案件中的行为。甚至法官自己也未必能意识到自己“画像”的模样，因为人工智能时代的算法可能要比行为人自己更了解自己。就会在一定程度上出现司法权这种公权力从法官之手向科技公司的转移。进而，如果科技公司将这种“大数据画像”用于有偿诉讼服务，就会助长“择地诉讼”和“挑选法官”的诉讼投机行为，用“买卖法官”的商业偏好逻辑消解司法的公共权力属性。可见，算法黑箱、数据偏见可能导致对法官独立审判权的隐形侵蚀，并造成权力异化。
在规范主义的观点中，法官的最终裁决权不可替代。一方面，人工智能能，也仅能作为法官的辅助工具。智能系统可提供量刑建议或类案推送，但最终裁判必须由法官作出，并承担法律责任。能在法律上为机器人的行为负责、因而为确保它们在法律的界限内活动负责的总是人类自己。司法是我们人类互欠的责任，这种责任不容推给机器。另一方面，法官要积极履行“批判性审查”职责。法官需具备审查算法偏差的能力，并在判决书中说明为何采纳或拒绝人工智能建议，以维护司法权威。
四、超越二元对立：构建数字司法的负责任创新范式
必须承认，上述关于规范主义、功能主义及其张力的描述多少带有“两极化”色彩。但无论如何，它们描绘出了数字司法背后两种潜在不同的观念类型，尽管现实中很少有论者会完全站在其中某一极点上。本文同样认为，未来的数字司法应走出非此即彼的立场。进而在基础上，建构一种“规范主义为基，功能主义为器”的负责任创新范式。
（一）走出非此即彼的立场
面对数字司法的汹涌来势，或许在功能主义与规范主义偏执任何一端都是有问题的。纯功能主义立场可能导致“数字利维坦”，使司法沦为技术的奴隶，丧失法治的内核。数字技术的核心意识形态是，一切事物都可以计算化、模拟化、数据化，让信息成为理解、阐释、处理和支配世界的通用概念。所以，功能主义基本不关心算法的可解释性或人工智能体是否具有像人类那般的意识或理解能力这类问题。它关心的是，基于生成式人工智能的司法活动自动生成的司法产品（各类司法文书），是否能与人工法官运用传统推理生成的司法产品具有较高的相似度。例如，早在2016年，由伦敦大学学院、谢菲尔德大学和宾夕法尼亚大学的科学家联合研发的深度学习人工智能程序，对欧洲人权法院584个已决案件进行分析，结果显示机器作出的裁决与人类法官相同的案件数量达到了79%。由此，如果数字技术大概率能达致同等的，甚至更好的“绩效”，功能主义就会对数字司法的大规模使用予以支持。
但这种观点并未深入生成式人工智能算法的本质及其与法律的区别中去。一方面，算法虽然由人类编写，但一旦部署，算法主体就成为它们所处环境的共同组成部分，不仅规制而且更微妙地通过它们创建的架构塑造人类行为。另一方面，生成式人工智能是一种基于统计学和概率的语言模型。它的输入和输出之间的关联，本质上是基于训练数据的统计分布而非逻辑规则推导，因而是一种概率性关联，这意味着相同输入可能导致不同输出。同时，生成式人工智能操作过程具有涌现性。人工智能通过海量数据训练形成万亿级参数矩阵，其决策逻辑是分布式权重计算的结果，而非预设规则的机械执行。这种涌现性使得系统行为难以预测。这两方面的结合意味着，如果完全让数字技术控制司法裁判，案件当事人的行为就将完全受到概率性的、因而也是不可预期的算法运行的控制。但是，法治的内核在于规则之治，规则最大的功能恰恰在于维系社会预期。法律最本质的特征恰恰在于“深度不学习”，它不能时刻根据外界信息、参数或标识的变化，灵活调整它的规范、原则和价值。但恰恰是这种“深度不学习”使得法律成为规范性预期的担保。法律作为特殊的人类治理技艺，将法律系统的内部学习以及对社会的不学习态度进行了特殊结合，从而最大限度维持社会规范期望的稳定。所以，当莱斯格（Lessig）认为“算法（代码）就是法律”时，他只看到了算法（代码）功能主义的方面，但忽略了，机器学习是基于统计学的随机控制，而法律则是聚焦于逻辑确定性的规范技术。通过算法的概率性结果生成，永远无法完全满足法律规则的社会功能，更遑论法治的价值。
相反，纯规范主义立场则可能陷入保守主义窠臼，拒绝一切有益的技术革新，使司法系统无法适应数字社会的发展。不可否认，数字技术赋能司法能够带来诸多益处。例如节约司法成本、提升司法效率，有效化解我国司法系统长期以来存在的“案多人少”的矛盾。自动化文书生成、智能证据分析和类案智能推送，都能使得案件处理的效率大幅度提高。再如算法能够最大化司法裁判的可计算空间。尽管算法与法律的性质不同，但不可否认，从功能的角度看，两者都具有“降低认知负担、提高认知效率的功能”。尤其是在大量不断出现的简单案件中尤其如此。在简单案件中并不存在复杂法律问题组合或出现新的法律问题，其裁判模式具有重复性。这意味着，至少在这类案件中，生成式人工智能结果生成的随机性和运行过程的涌现性问题基本不会出现。司法裁判在最低限度的意义上与机器学习算法的运行保持着一致性，即依据既定的规则“计算出”结论的理性活动。于此，依法裁判和同案同判的要求可以借由数字技术得到最大程度地满足。正因为如此，《最高人民法院关于规范和加强人工智能司法应用的意见》（法发〔2022〕33号）才要求“围绕人民法院司法活动典型业务场景，以提升智能化水平为主线，促进司法数据中台和智慧法院大脑与智慧服务、智慧审判、智慧执行和智慧管理等业务应用系统融合集成，不断提供满足司法业务需求、符合先进技术发展方向的司法人工智能产品和服务”。所以，正如有论者指出的，在未来“人工智能不会完全替代法律人，但会使用人工智能工具的法律人将替代不会使用这种工具的法律人”。这里的“法律人”尤其指向法官。
综上，规范主义的思路始终有脱离社会现实的危险，而功能主义的思路则淡忘了所有规范的方面。司法裁判理论要对不同的方法论立场、不同的理论目标、不同的角色视域保持开放，而数字司法则应兼采规范主义与功能主义的优长。
（二）规范主义为基，功能主义为器
规范主义和功能主义何者为主的问题，从某种意义上说涉及的是用“法治”统合“治理”，还是用“治理”统合“法治”的理念问题。要看到的是，司法是以“运作封闭但认识开放”的方式来呈现出其“社会”意义的，或者说通过独特的与其他系统相“区隔”的运行方式来彰显其独特的价值的。这意味着不能过于强调司法裁判的社会治理功能，而忽略了司法系统和司法裁判本身在国家治理体系中的独特定位与意义。因此，未来的数字司法应坚持“规范主义为基，功能主义为器”的立场。一方面，数字司法应将规范主义作为司法的基石（体）。裁判者应将法治的基本价值（公平、正义、人权、程序正当）视为数字司法不可逾越的底线和最终目的。任何技术应用都必须通过合宪性和合法性的审查。另一方面，数字司法也应将功能主义作为工具（用）。裁判者应将功能主义提供的方法和技术用作实现更高水平正义的强大手段，应在规范框架内，大胆利用技术破解司法难题。
之所以在数字司法时代仍应坚持以规范主义为基的立场，既有伦理方面的原因，也有技术方面的原因。就伦理方面而言，是因为只有人类法官才能为司法裁判负责。司法裁判是一种价值—道德实践，它不仅必然涉及价值判断，而且必然涉及对当事人权利、义务的分配。一方面，司法裁判活动中不可避免地留有只有人类法官才能进行的价值判断余地。人类法官的价值判断具有自主性，它不依赖于外部的“输入值”，其根本原因在于人类拥有自由意志。但由于人工智能在本质上是一套运算程式，它只能根据人类的价值表述（输入值）来生成新的价值表述（输出值）。哪怕输入的是种族主义的价值表述，人工智能也会合乎逻辑地生成符合种族主义的新表述，除非人类提前进行干预和调整。大语言模型给出的回答会不会对人有害，这完全取决于人类建立的知识库是否包含可能隐含不良后果的知识。因为价值问题始终要求对有待评价之生活事实以及复杂社会概念关联进行语义理解。而人工智能只会对句法数据进行机械加工，因而在符号层面上的运作。它具有意义盲视性（Bedeutungsblindheit）。所以，人工智能无法“理解”命题的内容，进而也无法自行根据法律进行价值判断，而至多只能对已然在训练数据中被再现的评价进行重复和延续。另一方面，司法裁判活动涉及当事人的命运，只有作为同类的人类法官才能肩负其责。人类的观点、判断和理解是在历史和社会的环境中生成的，因为人就是历史性和社会性的存在。可是人工智能不需要历史意识，也不需要历史遗产，不需要国家，甚至不需要社会，它要做的只是程序运行和结果输出。它没有思考，没有生活经历，尤其不像人类那样能够体验自己的自主性和责任感。司法人工智能的“行动”并非出于自己所支持的理由，而只是基于数据计算和语言生成的程式性运算。因此，它不为它的裁判担保，更不会为裁判理由担保。问题是，它没有法官的责任，却有法官的权力。而完全依赖于数字技术的人类法官也会有将自己的道德责任推卸给不负责任的机器的风险。由此，权利与责任相联结的法治原则在数字司法中将会有松动之虞。
就技术方面而言，目前基于大语言模型的生成式人工智能技术运用于司法裁判时尚存在无法克服的难题。一方面是裁判结果的随机性问题。前文已经论及，生成式人工智能算法运行的结果不具备逻辑必然性，而呈现非必然性与多元可能性。即同一提示词可能生成无限变体，输出具有不确定性。这是因为，生成式人工智能的核心运作机制并非基于笛卡尔式机械论世界观下的线性因果推演，而是依托深度神经网络在高维参数空间中的概率采样与分布式表征，其最终输出的内容依赖于路由机制对专家组合的瞬时选择。因此，相同的“搜索请求”并非能导致相同的结果，因为每一次输入都会改变信息存量，从而改变可能的答案。这是“生成式”人工智能的内在不可改变的特性。但关键在于，司法裁判虽然无法保证得出唯一正确答案，但同样无法容忍高度随机的结论。假如输入相同的案件事实数据每次都会导致不同的法律结论，这无论如何是不可接受的。哪怕是在疑难案件或新型案件中，裁判者也要将其裁判结论建立在事先公布的一般性法律规则或原则的基础上，并通过合乎逻辑的具体化步骤将结论与该规则或原则联系起来。这中间不能有任何的“不透明性”或“不可解释性”。因此，规范主义立场下的司法裁判必须导向某个规则“规范上可能的适用范围”，取向于法的安定性和依法裁判。但司法是一种容错率极低的活动，有着相比于一般活动更高的要求。完全放任生成式人工智能裁判案件不仅会损及司法的权威（司法沦为语词组合游戏）和法的安定性，也会给当事人之间的权利义务关系带来不确定。
另一方面是裁判前提的缺陷问题。这里又包括两种情形：一是机器幻觉问题。由于大语言模型是生成模型，它的任务是生成语言，而不是检索和调用以往的准确信息，因此，语言模型生成的文本中常会包含一些不实信息。目前无论怎样训练出来的法律大语言模型，都难以解决机器幻觉（hallucination）问题，也就是“一本正经地胡说八道”。例如，向生成式人工智能提出法律问题，它可能会编造出虚假的法条或案例作答；让它们提供答案出处，它们也经常会编造出并不存在的来源。说到底，语言模型的底层技术只是预测语言（生成即预测），而不是给出正确答案。最大程度减少幻觉现象的唯一途径是增加人工作业量，也就是集合搜索引擎，构建法律知识库，再结合生成式模型来完成法律问答。二是完美训练集问题。生成式人工智能建立在机器学习机制之上，而机器学习的第一步就是构建语料库，语料库是机器学习的训练集。机器学习的思路在于通过总结经验，归纳规律，再将规律应用到相似场景上。在理论上，只要数据量足够大（被学习的案件足够多），输入的规则足够完整，模型就能够进行类似于法官的法律适用活动。但在现有科技条件下，机器学习很难在模态众多的证据材料（文本、录音、视频、图像）中提炼出关键信息，很难理解每一个材料对于判断行为性质的意义，很难辨识证据的真伪，更难以将这些材料组成形成整体性判断。总之，能否适用正确的法律条文，参考相似的司法案例，进行准确的逻辑推理，都对目前的数字技术提出了严峻挑战。
总体而言，目前生成式人工智能只可能成为法律发现的开端，因为它只会抓取既有的、可从网上获取的和可训练的知识（闭合性场景）。它在十分简单的案件中可以提供答案，但在长期以来一直被讨论的法律问题上却无力给出详细的论证。法律始终涉及评价与观点，而非纯粹逻辑。法律不只是国际象棋，它是一个开放体系，最终向着法律框架外的伦理命令、政治准则和功利主义合目的性考量开放。在这种开放性问题未能得到有效解决之前，功能主义无法被确立为数字司法的主要立场。
（三）迈向负责任的数字司法创新范式
维护规范主义立场的主体性，并不意味着要摒弃技术进步带来的积极功能。司法是社会治理的一环，其独特性就在于其社会治理的方式，那就是法治。但面对新科技带来的助力和挑战，以规则之治为核心的传统法治观念也面临着含义重构。简言之，未来法治的范围既包括通过规则进行治理，也包括通过技术进行治理。人机协同，或者说技术与法律的融合，是数字司法对于传统司法的创新。但是，“规范主义为基，功能主义为器”的立场既支持数字司法“创新”的一面，更要求这种创新是“负责任”的，也即受到规范性控制与审查。其要点包括如下三个方面：
一是规则嵌入。首先，要通过立法明确司法裁判活动中人工智能技术的应用边界（如禁止完全自动化裁判）。原则上，司法领域中的重复性、可替代性工作均可由人工智能承担，但同时也要为司法人工智能设置进入领域的负面清单。凡是可能导致不可欲的司法风险，可能造成当事人权利减损，可能冲击既有司法正义结构的人工智能应用都应当列入负面清单。其次，要增强司法裁判活动中算法的透明性和解释权。通过算法透明度分级制度强制要求疑难案件应用场景提供可验证决策路径，如根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》第19条要求提供者披露训练数据来源及算法原理概要。通过可解释性人工智能技术生成判决书的法律推理链，将隐层激活路径转化为可视化的论证图谱，使系统性幻觉在对抗性解释中显形。再次，要在司法裁判的预训练中推行对抗性测试常态化。例如法律人工智能系统需内置模拟恶意提示词的压力测试模块，通过定向攻击检测系统抗干扰能力。这种过程导向的治理模式，本质是将法律规范转化为算法空间的约束性参数，使法理逻辑通过人机协同迭代内化为技术架构的组成部分。
二是程序补强。传统的司法救济渠道（如上诉、申诉）是针对人类法官的裁决设计的，难以应对算法带来的新挑战。因此，必须为数字司法保留最低限度的程序价值审查。美国学者曾将技术治理要遵循的方法具体细化为自主、不伤害、有利和公正四项基本原则，就为此提供了一个方向。在此基础上，应设计一套特殊的、嵌入式的程序性救济渠道，确保数字技术的应用始终服务于司法公正，而非削弱它。救济程序的设计必须以保障当事人的知情权、参与权、异议权和获得公正审判权为根本出发点。具体而言，数字司法算法应用程序性救济机制框架包括：其一，事前告知与知情同意程序。一是强制性告知义务。法院在采用算法辅助系统处理案件时，必须在立案阶段或开庭前，以通俗易懂的语言书面告知当事人，本案将采用何种人工智能系统，该系统的基本原理、功能及其在案件中的作用，算法可能使用的数据范围和类型。当事人享有对算法结论质疑和申请人工复核的权利。二是当事人同意机制。对于非强制性的深度应用（例如基于大模型的诉讼结果预测），可考虑引入选择性同意机制，当事人有权拒绝其案件被用于深度算法分析，而不应因此遭受任何不利推定。
其二，事中质疑与解释说明程序。这是最核心的救济环节。一是算法结论的同步展示与解读。法官和当事人（及其律师）应在法庭上同步看到算法生成的结论，系统应自动生成一份“算法说明文档”，内容包括：结论依据的关键证据点、所参考的法律规则、模型本身的版本号、训练数据的时间范围等。这相当于算法的“简易理由说明书”。二是异议提出与激活复核程序。当事人或律师有权当庭或在一定期限内，对算法结论的合理性、相关性或准确性提出书面或口头异议。一旦提出有效异议，应自动激活复核程序。三是分级复核机制。第一级是技术性复核：由法院内部的技术法官或司法技术官负责。他们可调用系统的解释性工具（如特征重要性分析、反事实解释等），对产生结论的过程进行审查，并向当事人和法官出具技术审查报告。第二级是人工合议庭复核：若当事人对技术复核仍不满意，或案件重大复杂，应由人类法官组成的合议庭对案件进行完全独立的重新审议。合议庭必须搁置算法结论，仅依据事实和法律进行裁决，并在裁判文书中详细说明不予采纳算法结论的理由。
其三，事后上诉与专门监督程序。一方面，当事人应有权“原审法院错误采信算法结论且未履行充分告知和救济程序”作为单独的上诉理由。上级法院应对下级法院使用算法的合规性和救济程序的履行情况进行审查，如果发现程序瑕疵可发回重审。另一方面，应建立“算法审计”制度，由独立的司法算法审计委员会（由法官和技术人员组成）定期和不定期地对法院使用的所有算法进行审计，评估其公平性、准确性、是否存在偏见，并公开发布审计报告。可建立算法错误案例库，记录因算法问题导致裁决瑕疵的案例，用于改进算法。
三是伦理审查。应贯彻人类最终控制原则，任何算法的结论都不能直接作为裁决依据，只能作为辅助参考，最终决定必须由人类法官做出，并承担全部责任。我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规范中的“人在回路”（Human-in-the-loop）原则，正是对这一原则的落实。它要求高风险人工智能系统必须为人类监管预留空间，确保人类监督者具备“必要能力、培训与权力”来理解系统运作机制并保持决策自主性。为此，应重构人机协作模式，以轻推为限度确保司法人员的决策自主性。即将人工智能定位为“初步法律意见生成器”，而专业人士则承担“终局验证者”角色。法律场景中人工智能生成的类案分析、条款解读等，必须经过法律人的批判性审查。同时，也要培养法官的“数字伦理素养”，使其既能利用工具，又能批判和监督工具。技术越是逼近人类智能，法律越需通过“人类中心验证机制”守护其规范性根基。
总之，只有将“技术理性”置于“人类理性”的监督之下，才能坚守司法公正的底线，从而迈向一种负责任的数字司法创新范式。
五、结论
数字司法的方法论立场之争，本质是司法现代化进程中工具理性与价值理性的关系问题。必须摒弃功能主义与规范主义非此即彼的二元论，转而采取一种“以规范主义为基，以功能主义为器”的综合性方法论立场。规范主义方法论在数字司法中并未过时，而应通过技术手段得到强化。然而，算法的复杂性、数据的敏感性以及自动化决策的风险，也要求规范主义在坚持法律自治性的同时，更加注重透明性、权利保障和法官的最终决策权。只有在将技术作为一种强大的辅助工具的同时，用严格的规则、程序和伦理为其套上“缰绳”，才能确保司法这一人类神圣活动的公正性和权威性不受技术的侵蚀。故而数字司法的发展，必须在“技术赋能”与“法治约束”之间寻求平衡，确保科技服务于法律，而非凌驾于法律之上。因为数字司法的未来不在于技术对价值的驯化，而在于更好地实现“技术向善”，并通过案件的处理“在细节上逐步落实‘更多的正义’”。唯有如此，数字司法才能在新科技时代真正孕育出一种负责任的创新范式，赓续而非颠覆人类的法治传统。
〔本文系2024年度国家社会科学基金重大项目“应对新一轮科技革命的法治体系完善与基本法理研究”（24&ZD133）的阶段性成果〕
