作者：高尚，中国政法大学法学院教授，法学博士。
来源：《比较法研究》2026年第3期。
摘要：人工智能助力司法实践提质增效，在司法裁判说理领域具备广阔的应用价值。数字时代下，司法裁判说理的范式发生了深刻转变，呈现出说理渊源扩张、法律与事实融合趋于精细化、传统法律解释规则与位阶冲突被隐蔽算法替代的特征，进而引发出难以决断、难以诚实以及难以说服等问题。数字时代司法裁判说理的方法论重构，需坚守效率、安全与公正动态平衡原则：法源说理层面适配形式逻辑，回应说理资源扩张问题；事实说理层面兼顾个案事实阐释与先例事实规则梳理；价值说理层面调和机械司法与后果考量的矛盾，明确法官在裁判说理中的主体责任，以增进司法裁判说理的说服力和公信力。
关键词：数字时代；裁判说理；说理范式；说理渊源；蒙眼的正义
英国司法系统的官方网站自2023年开始陆续发布人工智能官方使用指南，该指南以“独立”“中立”和“融贯”为指导原则，详细描述了ChatGPT在司法场景下的推荐使用方法、潜在危险以及示例，旨在支持司法机构使用生成式人工智能。在中国，由深圳市两级人民法院研发的“智审系统”是国内司法机关尝试利用大语言模型来辅助完成判决书说理的最新尝试。该系统推出后，有法官认为系统自动生成的说理部分“基本上可用”，尽管可能有些重复，但这已“超乎想象”；另有法官高度评价了人工智能在记忆案件材料方面的准确性。这些来自一线实践者的反馈点燃了人们对人工智能在司法审判中发挥更大作用的憧憬，也带来了对人工智能赋能司法裁判和说理各个核心环节的美好期许。
当下数字时代的新业态和新模式竞相涌现，数字法治成为流行的法学概念和公共话语，数字科技更是成为法治现代化的重要引擎。这种便捷性优势和特点能够有效地简化法官的工作，并且优化裁判说理的各个环节，但也需要回应两个根本性问题：其一，数字化发展对于司法裁判说理意味着哪些改变？即如何平衡更多的比较参照（如类案）、更多的声音（如法律渊源、认知渊源），以及更多的要求（如社会主义核心价值观、后果考量、类案异判的说理等）之间的张力。其二，数字化时代的裁判范式变化，对于裁判说理而言提出了哪些要求？即人工智能如何助力法官的决策才能在优化裁判说理的同时实现对人工智能的约束和限制。
一、传统裁判说理的固有要求与现实困境
（一）裁判说理的固有要求
传统裁判说理的方法与司法裁判的方法密切相关。司法裁判是依据法律、结合案件事实作出裁判结论的过程。我国法律人青睐演绎推理的方法，传统的说理方法主要围绕法律的含义和案件事实证据等要素展开，先后经历了从不说理，到进行简单的法律解释和围绕证据的“真实性、合法性、关联性”进行说理，再到更高阶的法律论证等阶段。传统的裁判说理方法呈现如下特点：
第一，法律与事实的对比嵌套。在传统的成文法国家，法律推理主要采取三段论（Syllogismus）模式，即对大前提（法律构成）和小前提（事实中的关键信息）进行涵摄。所谓涵摄（Subsumtion）意指将特殊归于一般，是一种旨在发现或者创造事实与规范之间关联的思维过程。因此，说理的核心就是审查所指称的案件事实是否满足某一规范所有的构成要件要素，从而将法律和事实对应起来。司法三段论的基本形式可以表述为“if-then”，具体如下：
大前提（P）→ 小前提（M）→ 结论（S）
（1）对于所有的x而言，如果x满足构成要件T，那么法律后果R就应当适用于x。
（2）a满足构成要件T。
（3）法律后果R应当适用于a。
传统的裁判说理活动主要围绕法律解释和法律续造展开。在阐明法律所赖以依凭的言语、价值和原则前提下，围绕案件事实进行论证，实现法律规范与案件事实的对应，并证成裁判结论。
第二，传统说理以解释作为基本方法。法律是一种解释框架，法教义学的基本作用方式包括意义阐释（法律解释和续造）和法学构建（概念构造和事实归入），后者不仅包含对法律规范或其所包含语词的含义确认，也包括对它们的意义确证。而在案件说理中选择不同的解释准据，很有可能会得出迥然不同的结论。因此，在传统的裁判说理活动中，解释方法的位阶是一个极富理论争议的问题：经典理论认为有些论证模型强制性地优先于其他解释规则，如文义解释当然优先，历史解释和体系解释并列，目的解释最次；晚近也有学者主张解释方法不存在位阶关系，解释方法之间是一种互相竞争的关系，造成司法裁判存在“多个可容忍的答案”。由于这种理论分歧的存在，在传统的说理中对法律解释准据的选择及其理由构成了法官详尽说理的主体内容。
第三，典型个案的类推适用作为正确性保障。类推是普通法国家的传统说理方式，“类推”方法在成文法国家法律实践中的运用则是一种相对晚近的说理和论证方法。法律文本对现实生活的难以穷尽，以及人们对于形式平等的本能追求，都使得各国在法治建设中试图通过类似的先例进行规则的重塑与再造，并将之作为司法资源来指导和反哺司法工作。在普通法的传统中，针对先例的裁判说理主要体现为对类推适用的说理和对不同点的“区分”（distinguishing）说理，即需要说明两类案件在事实特征上的相似性和不同，并将适用于其中一类案件的法律规则在适用于另一类案件的过程中加以解释。由此形成一条以两类案件为构成要件的新规则。其说理结构为：
（1）案件类型T1与案件类型T2相类似。
（2）法律对T1规定有法律后果R，对T2则没有规定。
（3）基于T1与T2之相似性，将法律后果R转用于T2。
类推适用的说理关键在于证明两种案件类型之间具有相似性。基本的比较点是争议问题和关键事实。其中的说理方法在普通法国家经历了漫长的发展过程。但限于早期先例制度的发展较为缓慢，即便在普通法系国家，先例的绝对数量较少、说理难度上较低，围绕先例进行的类比说理活动仍主要是对少量典型案件的重点参考，其“区分”活动也有目标和针对性，并没有大量矛盾先例同时存在的问题。
总之，传统的裁判说理方式是近代科学传统和理性主义思潮下的产物。恰如萨拜因对那个年代的评价：17世纪的整个科学都被几何学给迷住了，而几何学的奥秘则在于，它首先处理最简单的事物，而当它向比较复杂的问题推进时，只运用它在此前业已证明了的东西，由此使之建立在一个稳固的基础上。
这种以演绎说理为逻辑框架的说理模式，其突出特点和优势在于使我们以最可靠的方式来审查推论各环节的准确性，并可以据此作出有根据的批判。具体而言：首先，说理的简单性或单一性。大陆法系国家在裁判说理中最主要的任务是证成裁判符合制定法规定。其次，说理或论证的封闭性、机械性。传统的说理方法以演绎说理为主，辅之以简单的类比推理作为说理的补充，主要面向法律的既有规定和极少数的典型个案，并不需要直接面对不断增长的各类法律渊源。最后，缺乏对话性。裁判说理的宗旨是证明裁判符合法律的要求，无需以取得他者的理解和认同为目标。
（二）传统裁判说理的现实困境
与上述传统说理方式的特点相对应，传统裁判说理面临的主要困境表现在以下方面：
第一是说理简单化，难以满足人们对裁判正确性的追求。具体表现为对法律和事实的说理不足或说理苟简，譬如将说理简单化约为“事实清楚，证据确凿”，弱化其中的论证过程和对关键争议的分析。正因如此，早期裁判文书说理改革的主要任务是面向和解决说理敷衍、回避核心法律争议的裁判说理方式。
第二是不说理或虚假说理，违反裁判诚信原则。由于对法律解释的位阶存在理论争议以及实践中各种后果考量的存在，导致法官出于职业安全而回避对真实理由的阐释。尤其表现在运用文义解释和目的解释造成的判决结果可能冲突，以及需要运用后果考量和法感等“不正当思维”可能带来裁判结果的争议时，法官倾向于回避说理。
第三是个案的类推适用带来的方法焦虑。随着案例在大陆法系国家发挥愈发重要的作用，传统以演绎推理为主要推理方法的法官，需要为参照类案作出必要的心理调适和方法准备。20世纪考夫曼在分析评价费肯杰个案规范理论时，提到即便是个案规范理论也“必须强调涵摄的重要性”。案件数量的剧增叠加司法需求的多元化与纠纷形态的网络化，使得司法资源供给面临困境，传统司法运作模式已经难以应对。如何弥合演绎和类比这两种推理方法，是传统时代法学方法论的关注焦点。
在数字时代，法官拒斥说理，说理动力不足的问题依然深刻存在，但产生原因和表现形态都发生了新的变化。人无法穷尽对知识的认识，也无法实现对未来的全部预测，数字时代大模型法律解释正经历从形式理性向算法理性的范式转型，这不仅是技术层面的革新，更是法律解释方法论与认识论的变革。数字时代裁判说理面临着深刻的范式转换，而这种转换势必带来或强化“难以决断”“难以诚实”以及“难以说服”等现实问题，对重构司法裁判的方法论提出了更高要求。
二、数字时代下裁判说理的范式转换及其挑战
（一）数字时代裁判说理的范式转换
数字时代，以人工智能为代表的新质生产力正驱动人类社会加速转型。法律人正在迎接一场根本性的范式转换。2024年11月15日，最高人民法院在新闻发布会上发布了一种利用大量数据和算力，通过深度学习技术训练出来的“法信法律基座大模型”。该模型具有理解、生成、处理与规划各类型司法数据的能力，目前的规模和能力已经达到千亿乃至万亿参数级别。作为一种新质生产力，其不仅为人类提供智能化的服务和解决方案，而且能实现对多个法律大数据平台的全量数据资源运用。在算力跃升的时代背景下，数字时代的法律人需要在裁判说理的方法上作出必要的基于司法逻辑同时适应数字时代特点的准备。
人工智能的本质就是算法，任何算法必然建立在对某项事物认识的共性与常识之上。用一种更极简的方式来描述就是，数字化背后的底层逻辑就是“归类”，用“因素”简化维度表示，用相应的二进制因素替换每个维度，最终将万千世界的复杂问题拆分细解为以0与1的二进制语言中。通过数字化来助力说理甚至替代审判，核心的难点也在于对生活世界的万千变化进行归类与计算。然而，可计算性理论（computability theory）表明，世界上只有一部分问题，并且是一小部分问题，才能通过计算找到答案。在这种范式转换下，裁判说理的要求、困难和解决思路都在因为底层逻辑的变化而随之变化。唯一不变的就是裁判应当说理、当事人和公众有权获知理由的法律要求和社会治理逻辑。数字时代司法裁判的方法和逻辑都发生了变化，随之而来的是数字时代所需要面对的前所未有的新特点和新问题。
1.法律渊源的边界在发生变化
法律渊源是法律适用过程中裁判依据的来源。传统的法律渊源通常指法的效力渊源，然而，随着社会发展，法律渊源除了效力渊源，还包括内容来源。在司法实践中，法官会将狭义的法律渊源作为裁判依据，而将广义的内容来源理解为一种可供论证使用的说理渊源。在传统时代，法官在裁判中除了要对正当的法律渊源进行说理外，还要对解释法律渊源的方法进行正当性说理。数字时代，由于算力支持和数据可得性（availability）的发展，法律渊源的边界发生了进一步的变化。
第一，裁判依据和说理渊源的类型变得丰富，加剧不确定性的存在。正如卡尔·卢埃林所说，由于法律中存在彼此冲突但同样有效的制定法解释准则，因而存在不确定性。在数字时代，随着法律基座大模型的快速发展，法官可以更全面地掌握数据平台的全量数据资源；为了实现说理方法的透明和真实，法官在传统的裁判依据以外，还会使用学理、专家观点，甚至外国先例，导致了法律渊源范围和种类的变化。这一点在数据检索和生成式人工智能的助力下会更加显见，由此造成“集合不足以证成特定案件只有一个结果”的“理性不确定”。可以说，尽管人工智能司法的底层逻辑立基于传统逻辑推理，但是在其发展的过程中，以大数据为代表的新兴网络信息技术带来了巨大的挑战，集中体现在对数据及数据分析结果的证明力的评价和判断上。这些数据不仅包括原始数据，还包括基于原始数据分析所形成的推论。
第二，类案数量呈指数级增加。在人类法治发展的早期，案例的获取难度大、生成速度快，导致案例数量整体较少。相应的判例制度立基于案例汇编，并依赖人脑的理解和处理，进而成为普通法的组成部分，这就决定了判例的总体量相对可控。但在数字时代，这一景象发生了颠覆性的变化，我国的案例制度似乎见证了这一发展历程。从2011年最高人民法院和最高人民检察院开始发布第一批指导性案例，到2018年开始推进类案指导制度，再到中国裁判文书网和人民法院案例库等多个平台的建设，直至2024年底法律基座大模型的训练打磨，数据信息的体量在指数级增长已经是不可改变的事实。截止到2025年3月31日，人民法院案例库上线运行一年来，案例库的浏览量突破2200万，已有120多个国家的用户访问过案例库，入库案例数量超过4700件，实现了对常见罪名、多发案由的“全覆盖”。随着案例数量的爆炸式增长和数据库的快速发展，类案检索可以实现全样本展示，但海量的类似案件给真实说理，特别是针对不同案件的区分说理带来极大困难，由此加剧了“无法在因果关系上充分决定唯一结果”的“因果不确定”。
2.法律与事实的分野愈发模糊
托马斯·库恩曾将科学范式描述为像是一个先例或“被接受的司法判决”，因为范式不可避免地有其局限性，当一个范式面临着足够多的无法解决的问题时，一个与其竞争的新范式将可能随之产生。司法判决中发生的累积性过程，以及必需的破坏性过程近似于常规科学的革命。迈入人工智能后，司法说理的变化体现在法官借助先例制度，特别是先例中包含的事实性要素的法律规则进行说理，打破了既往的法律与事实之分野，从而推动法律与社会的快速、爆炸式交汇融合。
这突出体现在法律问题和事实问题的区分上。传统德国程序法中会慎重区分法律问题与事实问题。其中，“法律问题”是指有关法律的解释和适用问题，具体包括对法律概念的进一步解释，以及对一般经验条款（Erfahrungssatz）内容和范畴的确定。当法律中规定符合提交要求的必须是“法律问题”（Rechtsfrage）时，其用意是将“事实问题”（Tatfrage）排除在需要衡平的情况之外。区分法律问题和事实问题有助于下级法院在上诉审查程序和对偏离的判例进行报告的程序中做出恰当选择，这一区分构成诉讼制度的基石。
在数字时代，随着案例制度的快速发展，类案数量的增加使得依托案件事实的裁判规则在迅速膨胀，引发了两个发展趋势：一是事实和法律的分野在模糊；二是人工智能和法律向更细粒度呈现。由此，裁判规则的表现形式从纯粹的法律规范，转变为事实和法律的不断凝结聚合，从而成为一种“内容取向的认知法源”。如果说早期的上诉法官还是严格意义上的“规则回应型”，那么数字时代的法官必须在案例的参照和运用中“回应事实刺激”。譬如，早期的规则制定者通过描述职业，如“工人”，来制定法律规则，后来的法官通过在具体案件中论证“法官”“司机”是否属于该法律规则中的“工人”等具体化说理将规则与事实细密交织来制定先例性规则，实现对新业态经济和数字平台类型法律的演进和“迭代”。数字时代的算法逻辑瞬息变化，这种快速发展势必要求原本的“法律—事实”截然二分的立法和司法范式进行同步的自我革新。
3.算法偏见代替解释位阶
传统解释准据和位阶冲突被更为隐蔽的算法偏见和算法黑箱所代替。智能社会中，算法已逐步发展为接管、替代人类作出部分决策的“准权力”。特别是面对生成合成类等新型算法应用场景下的算法纠纷，其审理和说理都存在极大的困难。模糊逻辑的广泛存在导致了一个核心的难题，即传统的解释位阶问题化约为算法逻辑。数字时代，算法代替了人类理性，掌握了对偏好的决定权。究竟给予个体还是集体以优先权？究竟给予汽车企业还是个体消费者以同情和偏护？这些需要法律决定的问题被统统交给了算法。不仅如此，前文所述的法律本身的快速变化也推动算法的快速迭代。在新的混合智能技术路径下，混合智能系统要取得用户的信赖并被用户接受，就必须有易解释、多层次、相兼容的解释器或解释系统。此时用户希望以一种可理解、友好型的方式为其提供有益的信息。以算法为核心的数据推论更易于嵌入案件证明的链条之中，而这种嵌入由于算法可解释性的欠缺而难以进行单独评价。这种对算法的不可解释、不可掌握、难以论证、难以突破的状态，决定了裁判说理逻辑和要求的变革。因此，对数据及数据分析结果的证明和评判，构成了数字时代裁判说理的核心难点。
（二）数字时代对裁判说理活动提出的挑战
数字时代新兴的社会关系和经济样态，给法律制度带来了颠覆式的变革与挑战。数字时代的裁判说理挑战归根结底就是如何在依法裁判的基础上实现个案正义，并为此提供充足的理由和根据。英国司法部门于2023年发布的《司法人员人工智能使用指南》提示了以下几种风险：一是逻辑问题。生成式人工智能聊天机器人生成的输出，是模型基于其持有的文档和数据作为源信息所预测的最有可能的词语组合，并非通过演绎推理得出的结论，因此其并非一定是准确的答案。二是安全问题。AI智能可以记住每一个问题和输入的每一个信息，并可能将输入其中的任何内容公之于众。三是幻觉问题。常见幻觉如事实错误，提供关于法律的错误信息，编造虚假案例、法条、引用或文献，甚至给英国法院提供美国法，即便AI声称其属于英国法内容等。四是偏见问题。训练数据时可能存在偏见等。将这些风险置入中国的司法背景和裁判说理的问题中，主要挑战可以归纳为三个方面，以下分别展开。
1.难以决断：依据多种渊源作出决断的困难
裁判依据和说理渊源的边界变化导致范围模糊，在裁判中作出决断的困难更大。说理来源的多样性变化是司法改革的一种趋势，恰如佩策尼克（Peczenik）所说的，“就我目前的了解，法的渊源的情况越来越复杂是一种国际现象”。对这种复杂性趋势的一个合理解释是，现代社会愈发复杂的变化与公民要求法律具有高度的确定性和可接受性之间的张力。伴随着这种多样性变化，各种论据（说理渊源）之间存在竞争，极易导致理由不确定和说理的困难：从中国古代的春秋决狱到围绕社会主义核心价值观进行说理，从类案数量的膨胀让人无所适从，到欧盟多样化的说理依据引起方法论的革新，说理依据扩张这一趋势不仅在数字智能的“幻觉”问题上带来更多困扰，而且对于法官如何作出决断、如何对这种决断（算法）进行解释也带来方法论的难题。
2.难以诚实：说明真实裁判理由的困难
为了实现理性化的说理，法学方法论中形成了关于方法论的“诚实性要求”与“透明性要求”：前者强调通过详述相关的论据而实现真正有强度的论证，确保法律前提（法律、原则、规则）与法官结论之间应当存在可验证的推导过程；后者要求避免出现专断、说理不明的裁判。
在数字时代，因深度学习技术而不断发展的AI展示出了超过人类的智能的能力。但可解释性问题变得更为复杂，AI研发人员常常无法说明为什么以及如何得到这样的结果。这种算法解释或算法决策的不透明性（即AI判断的黑箱化），使得理由不再能够简单地界定结论。与此同时，算法纠纷本身难以确定。作为一种技术，算法广泛应用于生产生活中，因算法导致侵权、违约等情况普遍存在。司法裁判本身就包含着主观性的决断。一方面，司法裁判中的价值由于存在不可通约性，其说理就更为困难；另一方面，法学不单纯是一种认识，还是一种感受。由于决断的过程和依据本身就难以说理，说理“难以诚实”的现象在数字时代被放大。恰如论题学在方法论中遭受的困境——对由不同观点杂糅而成的大杂烩式的裁判说理，根本无法批评。
3.难以说服：突破类案束缚发展法律的困难
裁判说理难以说服的原因还在于法官试图冲破类案束缚进而发展法律的难度很大。裁判的智能化、自动化会导致裁判说理的标准化、数字化甚或代码化。这种刻板的千篇一律不符合客观司法规律，而人类在数字时代想要突破类案的束缚发展法律，往往需要面临更大的制度困难、数据捆绑和技术掣肘。这具体体现为数字时代通过归类进行区分的困难。在确定案件相似性的判断标准时，需要在说理的正当性论证中融入权威性论证。先例在两个规则之间建立了优先或偏好关系，但“这种解释依赖一种任意偏好的引入”。如尼尔·达克斯伯里教授举出的例子：大女儿11岁生日礼物这一“先例”是否一定适用于小女儿11岁的生日？作出区分应当依据何种理由？先例的理由重要还是先例的权威本身重要？数字时代的案例论证系统在作出区分时，需要将当前事实情境与支持原告案例进行类比论证；从当前事实情境中区分被引案例的论证；以及从当前事实情境和假设的建议事实中区分反例案例的反驳。然而，无论是海波系统、案例论证系统和基于范例的解释生成器等程序，都没有考虑法律规则背后的目的和价值，无法进行目的论推理。
数字时代的裁判说理需要同时处理好对算法偏好和合理推断的论证。前者牵涉到诸多非法律因素，是法官不愿说理的部分；后者的核心在于基于数据分析的推断合理性，而对于“合理性”的理解需要同时结合数据和法律的双重视角。
三、数字时代司法说理的方法论重构
生成式人工智能的高歌猛进大大冲破了人们的想象极限，它不仅可以根据使用者的多样化要求创作诗歌，甚至可以自动生成视频，在新闻写作甚至学术创作方面也有突出的表现。人们可以想象甚至合理期待大数据和人工智能在未来会大大助力司法审判，甚至助力法官的说理。面对前文阐述的数字时代的助力、赋能与挑战，数字时代的裁判说理仍然要回答两个问题：人们如何“正确地”解决案件，以及人们为什么如此解决案件。
（一）以效率、安全与公正的动态平衡为原则
构建数字时代的裁判说理的方法需要重点处理两组关系：第一组是个案公正与通过类案实现高效裁判之间的关系；第二组是数据安全和法律发展之间的关系。
1.效率与公正的平衡
数字正义是社会正义原则和正义实现机制在数字领域的体现，是正义体系的重要组成部分。破除司法体制机制中的公平、效率障碍是满足中国式现代化司法需求的关键。数字时代将追求公平正义作为不变的核心理念，致力于实现裁量正义与数字正义的深度融合。提升司法效率不仅是数字时代法院建设的持续和内在驱动力，也是实践探索的重要价值目标。然而，与此同时，追求个案正义意味着最大限度的区别对待，包括要求对法律规定的理解要结合个案。因此，数字时代要在说理中平衡对效率和正义的需求，对法官专业能力提出更高要求。
2.数据安全的考量
人工智能的技术特征使其既具有互联网的广泛性、赋能性，又对国家安全产生重要影响，这就意味着其法律治理路径的设计需要兼顾发展与安全目标。一方面，信息就其自身的产生过程而言，既是投入又是产出。人们为了创作学术文章或新闻需要阅读遗忘的文章和报道，为了创作小说、电影或歌曲需要使用和改编已有的文化创作形式，这一现象或特征被称为“站在巨人肩膀上”效应。数字时代的司法工作者作为数据的使用者，同时也是生产者，需要妥善处理案件当事人隐私及因为个案裁判造成的逻辑滑坡等数据安全问题。法律应用程序不仅会以人类要求的方式来呈现和汇总信息，还会“探索信息并以前所未有的新方式与数据互动”。因此，法官在使用人工智能时需要通过多种方式，如在语料来源合法性、标注规范性、输出合规性、内容安全性上进行严格的监管并以设置安全阀等方式确保信息安全。另一方面，这种对信息安全的技术处理又与大数据发展的内在驱动力紧密关联。司法大数据发展有赖于高质量的数据对其进行训练，只有如此方能取得更好发展。因此，在借助人工智能赋能裁判说理的制度设计中需对主体责任、作用机制、逻辑框架、类案的区分技术等作出建构，兼顾和平衡公正、效率和安全这三种价值。
（二）数字时代的法源说理
司法裁判是建立在恰当的法律规范和被正确陈述的案件事实（亦即证据事实）之上。公共的生成式人工智能（public generative AI）所输出的是一种由模型基于其持有的文档和数据作为源信息所预测的最有可能的词语组合，并非从权威的数据库中生成的答案。因此，其中存在很大的逻辑漏洞和风险。司法裁判说理，需要回归演绎推理的形式逻辑框架，在此基础上认真对待说理渊源的扩张，尤其是其中类案的膨胀和事实性规则的产生。
1.形式逻辑框架下的说理渊源扩张
大陆法系法官都有某种形式主义的预设，而涵摄就是其典型的思维模式。即便人们如今已经在理论上摒弃了形式主义观念，但绝不意味着形式逻辑对于法律推理不重要。因为它“某种层面上诉诸了我们关于法律的最深的直觉”。特别是在成文法国家，演绎推理作为逻辑上闭合但内容上开放的论证框架，在内部证成中解决了权威性问题；在外部证成中则试图回答正确性问题。进入数字时代，坚持演绎推理的逻辑框架可以确保法的安定性，使人们能以最可靠的方式来审查推论各环节的准确性。
在形式逻辑的演绎推理中，法律渊源构成大前提。哈特将其区分为正式法律渊源和素材式法律渊源。前者是指法官在论证中明确（即正式）运用的法律渊源；后者是指有效（即素材意义上）推动司法裁判的法律渊源。新近的德国法理论称之为基础性法源与次级法源（或法认知源）。我国实务界习惯将其区分为裁判依据和说理渊源。无论如何命名和分类，其功能都分别服务于权威论证和正当性论证，共同构成法律渊源不可或缺的组成部分。在传统司法实践中，裁判说理中所运用的说理渊源已然在快速扩张，各类解释性论据（如正义、衡平、后果导向、日常语言、专业语言、某个规范的起源、判例等说理依据）层出不穷，而且其中经常存在“相互矛盾的合理论证”。随着数字时代的发展，这些说理依据变得更加易得，其发展对法官的说理工作提出了更大挑战。
2.应对说理渊源的竞争
数字时代，法律大基座模型的规模和能力已经达到千亿甚至万亿级别，这种技术的进步为法官提供更多说理渊源。以法信法律基座大模型为例，其信息来源就包括多个法律大数据平台经过高质量专业标注的3.2亿篇共计3.67万字的法律文献、裁判、案例、观点等数据语料。法官在运用这些素材进行说理时需要处理各类法律渊源的运用和说理，这些渊源之间由于“不存在理性的排序”会发生竞争。一方面，这些相互竞争的规则、原则和类推所带来的开放领域之中存在真正的说理困难；另一方面，在运用人工智能辅助司法裁判说理时极易产生关于法律渊源的幻觉。
相较于传统时代对法律解释方法的选取和论证，数字时代要求在对数字进行开示的过程中对数据推论进行解释。由于仅开示分析结果本身不足以形成有效的信息交流和沟通。因此，数字开示的内容有必要扩展到对算法和基础数据的解释。而这一任务需要法律人和技术人员的共同探索，通过引入承认规范帮助法官综合运用权威论证与正当性论证，实现数字时代裁判说理的可解释性。
3.对类案的说理
数字时代的挑战归根结底就是如何在依法裁判的基础上实现个案正义，不仅要处理平等对待的可欲性与可得性，还要在回答程式化的同时设法避免简化和庸化。这就涉及到数字时代类案制度的变革趋势。
一方面，类案的参照价值对于司法裁判说理将更加重要。从司法效率的角度来看，若不能直接从法律或已有的判例中为争议的法律问题找到答案，寻求法的解决方案势必会成为一项艰辛的工作。在普通法的历史中，先例常被法官用来证明其判决的正当性，而且这种说理形式对法官的听众很有分量。在人工智能时代，AI的活用在法的适用领域更加值得期待。通过对大量的法适用例子进行学习从而提出与先例具有整合性的结论，正是人工智能所擅长的领域。事实上，作为人工智能的一个重要分支和实现方法，机器学习的核心原理就是“从实际例子中学习”，这一点非常类似于人类倾向于通过模仿他人行为进行学习的过程。因此，在数字时代，类案的参照无论是对于人工智能端向人类学习法律规则，还是对于人类自身从先前的类案中更快更全面地接收信息，都有更为广阔的前景。
另一方面，对类案的区分将更加困难而关键。由于具有更高的可得性，数字时代下几乎每个案例的解释都会被索引为具有开放结构的法律概念的正面或负面的例子。然而，类案极易引发“默认效应”（default effect），就像我们很少怀疑谷歌的天气预报一样，即使是受过专业训练的人通常也不会怀疑威科先行提供的法律报告。在数字时代，我们可以利用类案推送系统预测法官将作出什么判决，但不能让这种类案构成法官说理的束缚和包袱。其背后更深层次的法理在于，对类案的参照绝不是一个“少数服从多数”或者“后者机械服从前者”的过程。正如尼尔·达克斯伯里教授所说的，“我们可能尊重和钦佩我们祖先的成就，却不觉得有义务追随他们的脚步”。如果法官机械地服从类案的决定，甚至放任人工智能代替法官作出裁判与说理，势必会导致法律人群体的庸化，让人类逃避提出自己的思考；而且这种不科学的同判观只看重案件在裁判结果上的相似和趋同，在现实中有异化的可能及风险。要摆脱类案裁判的束缚，法官需要有独立的认知能力和批判精神，发挥人的能动性来识别每个案件背后所渗透的复杂的、彼此交织的案件要素。
（三）数字时代的事实说理
事实是与本体论对象相关的认识论概念，是受人的认识兴趣性推动而经过认识形成的、通过人的认识获取和把握的事态。我国诉讼法中“以事实为根据，以法律为准绳”展开的过程构造，决定了司法裁判中的三个核心因素分别是案件事实发现、法律规范解释以及裁判后果考量。对案件事实进行说理是裁判说理的核心组成部分。然而，在数字时代，法律与事实的结合更加紧密，呈现出向更细颗粒度发展的趋势，对事实的说理提出了新的要求。
1.对案件事实的说理
正确地认定案件事实是司法裁判说理的本命所在。在说理生成中，运用人工智能有助于更好地描述事实和润色语言，由于人工智能能够提供对案件事实要素的分析拆解和说理模版，生成式人工智能在撰写判决书的过程中对于事实要素的抓取具有高速和全面的优势。但人们不能依赖人工智能对案件事实进行说理，甚至直接生成判决。一是因为生成式人工智能在对证据的认识和把握方面存在天然和本质上的不足，这是由司法规律决定的；二是对事实的说理需要对法律概念进行阐述。通过将目光“在事实与规范之间流转往复”这一过程赋予某个纯粹的事实以法律意义，因而对事实的认定和说理需由法官主导。
第一，人工智能只能辅助人类对案件事实进行判定和说理。实际上，司法裁判中的事实认定一直以来属于职业技能的领域。尽管“要式—结果”模式的事实认定过程属于一种数字化的思维，但现实中这种数字性很难被彻底贯彻。一方面，法的解释会受到事实性质的左右，并不存在超越于事实的普遍化不变原理；另一方面，事实的认定不是单纯的有或无的判断，而是需要裁量。由此，数字时代借助人工智能技术对案件事实进行说理时的重点在于，确保法律推理的计算模型能够准确表示案件中的法律信息，与此同时推进法律推理的计算模型对规则、案例和潜在价值的整合，并由法律专家设置安全阀，通过长期预训练、优化训练、监督微调和多轮测评等方式加强人工智能对法官进行案件说理的辅助程度。
第二，通过原型和变型实现案件事实要素的类型化。由于法律规则包含模糊的具有开放结构的术语和概念，因此，使用案例推理的计算模型有助于实现对案件事实的类型化。这种案例推理计算模型的基本方法之一是原型和变型，即通过对正面案例示例进行类比，并区分负面案例，最终通过类比过去的案例来模拟论证。如在艾斯纳诉康伯案（Eisner v. Macomber）中，争议焦点在于与股票分割相关的“按比例股票股息”是否构成根据相关法律中“应纳税所得额”的问题。此时机器的说理需要对两个先前案例和一个假设案例的对比，来对股息的各类“附属概念”，如“分配”“股票”“债券”“普通股”和“优先股”进行逻辑表达，从而输出有关股息是否属于收入的正当性论证。这种基于事实要素的具体化说理在数字时代具有更为关键性的意义。
2.对类案中事实性规则的说理
数字时代，为了因应案例制度的发展和大数据算力的不断提升，司法裁判说理将需要更多结合法律规定和案件事实的具体化说理。这一趋势必然催生大量事实性规则的出现。早在20世纪后期，德国法学家费肯杰教授就通过“个案规范”（Fallnorm）试图从先前先例中提炼和归纳出一种具有裁判规则性质的，但通过具体案件事实展现出来的法律规则。这一理论反映出成文法制度与判例制度融合的趋势在数字时代得到了加强。随着法律的发展，那些塑造个案规范的法律人会在未来进一步修订这些个案规范。比如在对围墙的高度、犯罪准备对犯罪成功率的影响等事实的了解，可以进一步细化或者修改这一个案规范。费肯杰曾说，在几乎所有的方向，甚至更远的意义上，个案规范都会进一步分化，即所谓的“向更细颗粒度发展”。
以加拿大的罗萨斯诉托卡案（Rosas v. Toca）为例，该案件中的事实要素不符合加拿大普通法一般规则（即为了使合同的变动具有可执行性，需要有对价）。一方面，如果坚持这条古老规则将导致原告无法收回贷款，但这实际上非常不利于善意的原告；另一方面，废除对价则意味着从合同类型中移除一项至少存在了四百多年的合同法要素。该案的裁判催生了基于特定事实因素的判例规则。区别于传统时代直接修改法律规则的模式，数字时代法官的裁判说理是基于更细颗粒度的事实要素进行的，由此能够产生事实性规则的规范性判断。
四、数字时代司法说理的价值面向
（一）智能司法难以处理价值判断问题
人们在探讨传统的法律适用方法和数字时代的裁判技术时都不能回避司法裁判的价值判断问题。法律推理从来不是对法律规则的机械适用，而是融合逻辑推理与价值判断的思维过程。从形式上来看，司法裁判通常表现为法官通过运用形式逻辑推导出裁判结论，并标榜案件的结论是如何从法律中得出的。从实质上看，法律的适用，尤其是案件事实与法律规定之间的对应，几乎在绝大多数时候都表现为一种价值判断。如学者所言，“法的应用不能简单地理解为归纳，而是一种有的放矢的意志活动的过程，在这个过程中，取自于法律的各种价值评判”。因此，价值判断构成了司法最重要的特质。
价值判断是泛在的，并非仅仅存在于形式逻辑不足以解决的疑难案件中。事实上，简单案件的处理也离不开价值判断。“即使法官是在制定法中寻找案件的解决方案，但是对他来说，获得一个伦理上可以被视为正当的结论才是重要的。”因此，法律的适用总是伴随着价值判断，只不过在简单案件中，价值判断是隐匿于法律适用的背后，并不存在实质性的价值分歧或争议。此时，立法者的价值判断和法官的价值判断高度一致，不需要重新开启对价值的讨论。
裁判说理是直接围绕法律适用活动而言的，其中最典型的价值难题体现为道德争议问题。在一个价值多元和道德多元的社会里，道德分歧时常出现。数字化裁判是否能够应对价值难题或道德难题，是非常令人生疑的。数字化司法对价值问题有两种处理策略：第一种采取化约论。将价值通过计算机语言化约为一定的事实进行价值偏好排序，将价值判断优先级的权衡转化为可判定的关系结构，但这种排序是基于听众偏好进行的，体现了价值判断的语境依赖性和听众取向性。 这种做法实际上在消解甚至摧毁法律的规范性，因而在方法论上存在着难以跨越的问题。第二种采取回避策略。通过独特的算法设计，巧妙地回避对价值问题或道德问题作答。数字化司法采取的这两种处理价值的方式，都是不尽人意的。因此，我们很难指望数字化司法说理模式能够将“情、理、法”在法律适用的过程中有机统一。
（二）“蒙眼的正义”与后果考量
在运用人工智能辅助说理时，需要在机械司法导致的“蒙眼的正义”与后果考量之间寻求微妙的平衡。
1.机械司法只能带来“蒙眼的正义”
道义论通过诉诸某种规则来证明其正当性，这是数字时代法律推理的特性之所在。而过度依赖程序自动化的道义论说理，其结果就是引向被称为“蒙眼的正义”的机械司法，进而提高社会成本。人工智能若要成为一种能够支配生活的力量，就必须要与生活的诸多条件接轨，必须将法律带进一个更能与生活的要求相对应的形态中，但这实际上首先会带来自动化执法的成本。因为这种对法学灵活性的意识需求不仅仅是我们法律遗产的有机组成部分，而且已经深深地交织在我们的文化结构中。我们需要的不是“自动贩售机”式的法官，而是活生生的管理者。
2.对后果考量的说理
与道义论相对，裁判后果考量根据对裁判后果的预测来选择具体适用的法律规范，从而实现司法裁判的目标。作为矫正手段，后果考量以公平性审查作为正确性保障。在数字时代如何平衡个案正义，在挑战既有法律规则的基础上运用情理、同理心、政策考量等衡平手段对法律后果作出正当性解释是裁判说理的重要问题。在法学方法论中，这些说理方法被戏谑地称为对“不正当思维”的说理。以下具体从说理框架和说理方法分别展开。
第一，法律和道德的“单系统视角”。德沃金在《刺猬的正义》一书中反对将法律和道德视为分离的领域的“双系统视角”，主张“要理解法律问题，就必须把它们框定为道德问题”。“双系统”和“单系统”模式选择不仅关系到司法裁判过程中对价值判断的频繁程度，也关系到法官和机器在进行裁判和说理时的工作特点与分工。进入到数字时代，由于法律与事实的融合趋近，法官进行后果考量势必要在单系统的视域下以人类的道德判断为基础，继而借助人工智能进行说理。
第二，对“不正当思维”进行说理。法学本质上是一种论证科学。司法裁判只有经过充分说理并产生说服力，才能为人们所接受。但在裁判说理中，又存在正当的思维和不正当的思维，后者包括法感、公平正义、事物本质，这种“不正当”思维的说服难度更大。在司法的开放领域中，法官往往要诉诸意识形态、道德、宗教价值、个人特点（譬如种族、性别、族群、个人其他固有识别标志、气质）等。在处理这些“不正当”的思维时需要价值判断的后果考量。例如，在轰动全球的由J. K.罗琳资助的“苏格兰妇女”组织提起的案件中，关于《平等法》中女性定义是否应限于生理女性的问题就极为典型。女性究竟是限定于生理女性和生理性别（biological sex），还是也包含持有性别承认证书（gender recognition certificate, GRCs）的跨性别女性，在苏格兰法院和英国最高法院裁定中有不同的理解。这类判决的说理就需要基于复杂的价值判断的后果考量，渗透其中的是包含政治、经济、文化、社会风潮、社会需要等一系列社会因素和价值观。在数字时代，简单案件的裁判说理会因技术的赋能而更加容易，而疑难案件背后的价值判断更成为法官的首要职责，使得法官的角色逐渐趋向于立法型法官。
（三）以法官为主体的理解、共情与说服
人工智能带来的并非只是“新来的他者”的问题，而是一种深层次的伦理问题：我们如何理解自身和他者，哪一部分是自我，哪一部分是扩张的自我，抑或是机器人？隐藏在这种司法裁判智能化背后的核心焦虑在于，我们并不愿意将我们的命运和纠纷交给机器。
坚持法官在裁判说理中的主体地位，根本原因是法律在乎法官作为人的感受。法官作为人的情感从来就不是一种客观的存在，它取决于教育、习惯、职业、禀性等，是一种充满偶然性的产物。数字时代的裁判更应坚持法官负责制，珍视法官作为人的理解、决断和共情，以及以公众为听众的沟通能力。
1.法官作为人的理解和决断
司法过程的本质是一种意志活动，即任何一个法院的裁判都包含某种非源于规范内容的、纯粹只是决断范畴的因素。真正的判断似乎“总是在判决之前，逻辑的、表面是逻辑的证立只是随后发生，在证立中存在着一个将去如何证明的正确的思维”。因此，菲特丽斯认为司法裁判本质上是一个心理过程。是法官而非人工智能享有裁判的专有决断权，因为作出决断是一种资格，而非可以与人工智能分享或共享的能力。
AI的发展和应用正在动摇人的自我决定，但司法裁判的说理最终依赖法官作为人的独有思维，包括以下层面：第一，理解法律的目的和利益。同一个法律可以有很多种解释方法，在传统说理方法中，目的解释是最重要的方法之一，特别是在仅依靠逻辑结构不能令人满意地处理生活的需要时。法官恰是基于对法律目的的理解成为立法者的思想助手来“考虑立法者的意图，并亲自检查有关的利益，表达法律的价值”。但这种目的和利益是人工智能难以理解的，实践中人工智能无法理解累犯和重犯的区别，即便工程师“喂”给它很多案例进行训练，仍然无法精准作出区分，而且极易陷入滑坡论证，或产生无意识地操作与统制。第二，理解事实。就像现代法治不能理解秋菊的“说法”，人工智能也无法理解“于欢案”中的“辱母”情节以及于欢的愤怒。因此，对于事实和证据，仍然需要法官结合事实、证据甚至当事人的质证中的诸多要素进行综合式评判。第三，理解政策导向。不同时代的法官有不同的历史任务。例如，是鼓励知假买假的职业打假人还是容忍一定程度的适度违法从而实现对小微企业创业的支持，是基于立法的保守倾向严格反对代孕还是要在具体的案件中考虑到当事人境况从而满足其对社会救济的迫切渴望，都依赖法官作为人的决断。
2.法官作为人的共情
法官并非自动贩售机，而是且必须是有利益追求、兴趣爱好、性格特点和能动性的人。正如无论计算机客服发展如何智能，人们在投诉或提出建议时总是倾向于寻求与人工客服进行交流，因为人们在司法中所寻求的不仅仅是案件的正确处理。数字时代的司法裁判更加需要法官以对正义富有义务感、对制定法持批判态度的法官人格，取代无感情的涵摄机器，因为共情、共鸣这些情感和感受是人类所独有的。
法律的运用与发展都需要人类情感。运用生成式人工智能进行裁判说理确有其优势，但其致命缺陷在于：第一，缺少温情和同理心。电影《流浪地球》中的MOSS和男主人公之所以会作出迥然不同的选择，是因为MOSS可以机械地执行既定的目标，而男主却会受到情感的牵扯，他无法对地球上几十亿同胞的命运置若罔闻。第二，难以满足情绪的疏导。正义女神的蒙眼布确保的不是高尚的客观性，而是怜悯的中立。纠纷调解作为一种社会治理方式，从来都不只是居中裁决，而是纠纷和矛盾发生时为社会公众提供一些情绪出口。
3.以公众为听众的说服
法律推理作为一种说服的艺术，尤其要在不可能讲理的情况下讲理，与不讲理的人讲理。数字时代下司法公开成为一种时代的必然，此时裁判文书的对话性质要求法官更重视针对受众的说理，即法官不仅要与当事人和律师对话、与法律同行对话，还要有与社会公众进行对话的意识。一方面，司法裁判的对话性，要求法官要与当事人律师进行对话，要求法官之间进行对话；另一方面，要实现让民众在每个司法案件中感受到公平正义，就意味着法官在每个案件的说理中对社会公众进行说理。这就要求裁判法官应当诉诸理性和逻辑、诉诸言说者的人格或可信度，以及诉诸听者的情感。为了保证法律解释的有效性，需要考虑用户的特殊性，考虑其知识水平、交流目标、对话历史和爱好等，以满足不同用户的解释需求，从而提供具有实际意义的解释。这些是必须以法官作为裁判说理的主体来开展的。数字时代的司法裁判需要法律人真正参与到人工智能的训练中，实现法学学者、实务专家和技术专家的密切合作。
五、结语
究竟如何正确运用人工智能推动司法创新是现代化视阈下的重要话题，也是现代性的基本母题。它不仅以工具理性的方式影响着司法运行的逻辑，也作为一种宏大的时代叙事决定着社会的发展方向。为此，法律人需要迎接司法裁判说理层面的多重变化。作为一种方法论准备，法官应顺应如何在人工智能的便利下高效地给出裁判说理，并基于立法目的、政策导向和事实真相作出勇敢甚至伟大的判决，在形塑法律和定分止争的过程中创造未来。
