經開區法院：法官應該向人工智慧學習什麼？

2017年7月10日，中央政法委召開了全國司法體制改革推進電視電話會議，人工智慧及「互聯網+」思維的有效利用貫穿會議的始終。由此，我想到了2016年3月份，谷歌公司的人工智慧AlphaGo打敗了圍棋頂尖高手李世石，事後，分析家們指出，人工智慧機器之所以能贏，原因諸多：其計算能力強大，非常勤奮不會累不需要休息，每天和自己下幾萬盤，善於學習，將李世石以前的比賽全部學習了一遍。但其中，最重要的一點，就是其掌握了一種概率演算法，即每下一步棋，都會計算自己當前局面下贏棋的概率，從而作出判斷。

人工智慧下圍棋，每下一手，都只計算自己在當下局面的贏棋概率，其每一步決策都是獨立作出的，這一步跟以前那些棋沒有什麼關係，它只是計算當下這一步的獲勝概率，從不糾結，也不感情用事，也不對未來過度憂慮或者心存僥倖。

這一點對於我們人類來說，尤其是對我們法官來說，太難了。美國大法官霍姆斯曾經說過，法律的生命在於經驗而不在於邏輯。從霍姆斯的話中，我們不難看出，法律本身就是一門經驗學科，我們曾經辦過的案件學習過的案例都對我們有巨大的指引作用。

但是，我們很多時候都過多的依賴於經驗。毋庸諱言，我們大多數人都或多或少的存在地域歧視，我們曾經吃過某個地方人的虧，以後但凡遇到這個地方來的人，我們就儘可能迴避和他們打交道，有時候還要添油加醋放大他們的缺點。我們在某次辦案過程中，某個律師事務所的律師作了虛假陳述，我們可能會給這個律所貼上不誠信的標籤。

這些是我們不同於機器的思維模式，因為機器從來不考慮之前發生了什麼。我們大腦的這種思維模式與我們大腦的運行機制有關係，人類大腦的運行是建立在經驗的基礎上的。我們之前的記憶經歷的事情，對我們當下作出的決策具有很大的影響，這種機制的正面意義是它提高了我們決策的速度，降低了大腦的負擔，但其負面意義就是此種大腦的運行模式，讓我們成為了機器的奴隸，讓過去發生的事情綁架了我們，無法全面客觀判斷當下的形勢，從而作出正確的判斷。

當然，更加麻煩的是，人類還有另外一種能力，就是將基於經驗得到的錯誤偏見形成不容置喙的觀點，並自我催眠各種合理化的解釋，讓它顯得冠冕堂皇。

叔本華曾說，阻礙人們發現真理的障礙，並非事物的虛幻假象，也不是人們推理能力的缺陷，而是人們此前積累的錯誤經驗。但是人工智慧不會，他們每一步決策都是基於當下的客觀世界作出的。目前，全國法院系統都利用人工智慧提高辦事效率，但是，我覺得作為法官，人工智慧這種基於當下客觀世界的形勢作出決策的思維更值得我們學習。