AI参与深圳超60万件案件审理，司法公正如何保障？

深圳的法院系统最近搞了个大动作——AI已经深度嵌入日常审判工作，而且这套“AI+审判”的模式，极有可能在全国铺开。听起来有些科幻，但这事确实已经在发生了。

2024年6月28日正式上线的深圳法院人工智能辅助审判系统（简称“智辅审判系统”），最近公布了一组令人瞩目的数据：它已经协助审理了超过60万件案件，而且已经被最高人民法院纳入了全国统一办案平台，在23家法院试运行之后，将进入全面推广阶段。

从这套系统研发之初，香港大学法律学院副教授刘庄就一直盯着它。系统上线后的2024年7月到11月，他跟大约二十位深圳的法官和技术开发人员聊了个遍，到现在还保持着密切沟通。

按他的说法，“深圳是在进行一个全世界都没做过的新尝试：让大语言模型全面融入法官的日常决策和说理工作。”在他看来，AI进入司法系统，这个势头已经是板上钉钉的事。但只要守住“AI辅助”的底线，这事儿其实没外人想的那么吓人。

智能辅助主要有三大功能

时间回到2024年，深圳市中级人民法院正式启动了一个项目，探索把大语言模型用到司法程序里。

为什么会有这个项目？原因很现实：“案多人少”的矛盾一直压着法院；ChatGPT在2024年横空出世，让人看到了大语言模型的潜力；再加上2024年12月，最高法发布了《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》，信号已经很明确——鼓励AI和司法工作深度融合。

刘庄了解到，从2024年开始，深圳市中级人民法院和一家专门做AI大语言模型的公司开始合作。有意思的是，法院在这过程中并不是当甩手掌柜的投资方，更像是个技术合作伙伴。

“法院除了掏钱，还直接从审判一线抽了11名法官，让他们全职扑在这个项目上。”刘庄介绍说，这些法官的角色说白了就跟科技公司的产品经理一样——他们既是用户，也是开发者，盯着大语言模型的功能必须能真正解决法官们的日常痛点。

经过一年研发攻关，智辅审判系统在2024年6月28日正式上线。它的核心是一个针对司法审判的垂直领域大语言模型，底层是当时国内最顶尖的中文大模型之一。微调的数据包罗万象：所有的现行法律、行政法规、司法解释、中国裁判文书网和人民法院案例库里的裁判文书、法学著作和论文，甚至还包括法答网的问答数据。

刘庄透露，这套系统已经在深圳中院和各个区的基层法院全面铺开。刚上线的时候，模型训练数据量大概有两万亿个汉字，参数规模和GPT-3.5差不多。后来经过多次迭代升级，底层的模型也在不断更新。最开始它只能处理民商事案件，现在已经能覆盖刑事和行政案件了。

那么，这套系统具体能做什么？刘庄总结了三大功能：

第一，它能根据案件材料——像是原告的起诉状、被告的答辩、双方提交的证据——自动归纳案件事实，然后精准找出争议焦点。

第二，针对每起案件的具体情况、诉讼类型、案件事实和争议焦点，它能自动生成法官在庭审时应该问的问题。“法院那边觉得，这个功能对经验不足的新法官特别管用，能帮他们快速熟悉庭审流程。”

第三，也是最核心的功能——协助法官撰写判决书的说理部分。法官先对案件作出初步判决，系统就能生成一份说理部分的草稿。刘庄说，今年深圳法院还把智能体（Agent）功能也加进来了，法官可以直接向AI提问，智能体会自主规划任务，结合案卷里的信息给出答案。

坚持辅助定位

最近几年，各地都在探索“科技赋能司法”的路子。上海、苏州、深圳各有各的打法。上海的“纠错式”和苏州的“要素式”都不太一样，深圳走的是让AI“辅助”法官的路线，覆盖从立案到执行的全流程。

在深圳这套模式里，关键的一点是：AI绝不做实质性的判断。刘庄解释说，在系统最核心的“辅助写判决书说理”功能里，法官和AI有一套非常固定的“三步走”互动模式：法官先对案件做个初步判决，然后让大语言模型据此拟出一份说理部分的草稿，接着法官自己去修改完善，最后写出完整的判决书。

他觉得，不管AI技术怎么翻新，大语言模型迭代多快，这个互动模式都会保持稳定。“至少未来十年内，不会有什么变化。”

原因很简单：AI还没那么强大。从技术上说，AI目前根本没有判断事实的能力，它只能帮着法官完成法律说理，而不是参与决策。想让大语言模型理解复杂证据、自主判决，那一天还远得很。

退一步说，就算AI真到了那一步，它在司法审判里的辅助定位也不会变。真正决定这个底线的是司法责任制。我国司法责任制的核心就一句话：“让审理者裁判、由裁判者负责”。法官确实可以把越来越多的工作交给AI，但最后拍板和担责任的，永远是人。

这一点，最高法《关于完善人民法院司法责任制的若干意见》说得非常清楚：法官要对自己履行审判职责的行为负责，对办案质量终身负责。今年全国两会期间发布的最高法工作报告也再次强调了：司法责任的主体只能是法官。

深圳法院自己也多次公开表态。2025年2月19日的广东省政务服务和数据管理工作会议上，深圳市中级人民法院明确指出，智辅审判系统会“全流程落实司法责任”，恪守“辅助工具”的定位，防止“机器判案”——每个环节都必须是法官自己审核、修改、决策，司法责任始终由人承担。

是否会影响司法公正

底线归底线，但公众心里的顾虑没那么容易抹掉。

对外经贸数字经济与法律创新中心发布的《2025年中国网民AI认知调研报告》显示，受访网民里，愿意信任AI大语言模型在司法领域应用的，还不到两成。学术界的态度也是谨慎的，很多人担心AI幻觉问题，还有AI对司法公正性的影响。

法院内部也有人担心：新技术赋能之后，比如用数字技术草拟判决书、提供判决意见指南，会不会不知不觉突破“辅助”的外延，实质上影响到审判组织依法独立决策？

还有一种观点认为，生成式AI的“黑箱”特性会对司法公正构成挑战。但刘庄觉得，至少在深圳这套系统里，过度担心是没必要的。

“AI幻觉确实不能100%消灭，但在深圳方案里，AI生成事实性错误内容的风险已经降到极低了。”他解释，深圳的系统用了RAG（检索增强生成）架构，可以通过实时检索权威法律数据库来降低幻觉风险。

“中国是成文法国家，判决书的说理部分不怎么能出现以往判例，这反而降低了模型的检索难度。大语言模型在检索法条时，基本不会产生幻觉问题。很多实际用过的法官反馈也证实了这一点。”

公众不信任，可能源于一种理解上的错位。智辅审判系统并不是创造了一个“输入案件、输出结果”的AI法官。用AI生成判决书的说理部分，也完全不等于“让AI作出判决”。前面已经说了，AI离理解复杂证据和法律情境、据此作出判决的水平，还差得远。

刘庄觉得，维护公众对司法工作的信任，最核心的办法是让公众能监督，也就是提高司法信息公开程度。其中一条可行路径，就是提高裁判文书上网的数量。

最近几年，裁判文书上网的事已经闹过好几轮争议。2024年最高法办公厅发布的通知说，全国法院裁判文书库只支持法院干警在内部专网查。与此同时，裁判文书网的文书量从2020年之后逐年下降，直到2024年才回升。2024年，上网公布的裁判文书量达到969万份，2025年是1097.9万份。刘庄的建议很直接：要持续提高数量，推动裁判文书全部上网。

全面推广仍面临多重考验

当然，刘庄对AI进司法系统也不是完全放心。

“AI生成的内容总是提供经过筛选的信息和结构严谨的论证，来支持法官的初始决策，这可能会强化决策中的错误或偏见，也可能降低法官通过主动反思、独立撰写判决书来纠正自身偏见的可能。”刘庄把这个假设叫做“偏见的回声”。它不是AI创造的，而是人机交互的产物——“AI在生成说理方面越熟练、越先进，就越有可能固化法官既有的偏见。”不过他也承认，这个假设还没有足够证据证实，更多是自己作为研究者的一个担忧。

总的来说，刘庄认为未来在法院推广使用AI来提升工作效率，是一件“风险很小但收益很大”的事。

“AI大潮没法阻挡，这是一条必然要走的道路。”他说，很多国内外法官其实私下已经在用商业大语言模型比如DeepSeek或ChatGPT来辅助工作，这里面确实存在AI幻觉、隐私泄露的风险。“与其放任大家私下用商业AI，还不如推广能直接嵌入法院内部的大语言模型，安全性、可控性都高得多。”

在2025年5月27日深圳市政府新闻办的新闻发布会上，深圳市中级法院副院长黄志坚透露，深圳这套系统的功能已经被最高人民法院拿过去，融入了全国法院“一张网”平台，目前已经在部分省市法院试运行。

在刘庄看来，真正的大考验是：怎么让这套系统走进更多地方的法院？

“推广的成本一定很高，这一点在系统刚在深圳上线时就体现出来了。”他说，不少深圳法官一开始很抵触用AI，毕竟学一套新工作方式需要花很多精力。不过大部分人在实际试用后，发现AI确实能提高效率，态度很快就转了。

有些法官对AI的“超强记忆力”印象深刻。一位主要处理复杂公司案件的资深法官告诉他：“有些案件事实太复杂了，我就是把所有案情都记下来，还是可能忽略一些细节，但AI不会忘。”

但也有例外。一些专门处理小额贷款诉讼案件的法官还是不太愿意用，因为这类案子本来就不需要复杂推理，系统对他们意义不大。还有一些法官觉得，AI在处理过于简单或过于复杂的案件时，实用性都不太够。不过，常年审理公司案件的法官有不同的看法，他们已经在很多复杂案件里用上了大语言模型的说理生成功能。

来自法院管理层的顾虑更深。刘庄透露，一位法院副院长曾担心，AI可能会让“强者更强”——擅长用AI的法官更快作出判决，不精通的法官效率则可能相对下降。

国内各地司法系统信息化建设的差距也是个大问题。刘庄提到，相比“案多人少”矛盾突出的法院，一些中西部城市的法院工作负担没那么重，对AI的需求也不大。而且，这些法院内部硬件设施可能也存在短板，比如无纸化、电子化程度不高。“要不要在那些法院耗费大量算力成本推广AI，这个还需要再讨论。”