不同于自动驾驶汽车、家居机器人等智能产品，智慧司法的技术支持系统不能简单采取产品责任。

构建国防军事法律部门，其主旨是为了从全局上整体上统筹规范国防军事法律法规，将其纳入中国特色社会主义法律体系，促进社会主义法治理论、原则、方法等的普遍适用，保证国防军事法律、军事行政法规、军事法规不同宪法相抵触，保证军事行政法规、军事法规不同法律相抵触，保证军事规章不同法律、军事行政法规、军事法规相抵触，保证国防军事法律法规的规定之间衔接协调、不相互矛盾，进一步增强国防军事法律法规的公开性、公平性、操作性，充分发挥法律法规对国防军队建设的规范、引导、保障和促进作用，推动依法治军落实，促进军事法学理论研究的繁荣发展。中国共产党自组建人民军队之日起，即强调军队的革命性和人民性，将坚持党对军队的绝对领导放到至关重要的位置。

国防军事立法要聚焦强军目标，用强军目标审视和引领军事立法，加强顶层设计，准确把握世界军事发展新趋势、信息化条件下现代战争新特点和深化国防和军队改革后的新要求，加强重点领域立法，进一步完善法律体系，不断提高立法质量，做到与国防和军队现代化相适应，与国家法律体系相衔接，提高国防军事法律法规的针对性、系统性、操作性。此外，数量众多的军事法规、军事规章目前游离于确定的法律部门之外，应当包容在社会主义法律体系之中，纳入相关的部门法。当前，国防军事法律法规存在渊源不一、规范分散、公开程度不够、体系性完整性欠缺甚至上下位阶的内容冲突等问题。十二届全国人大常委会先后修改了《军事设施保护法》、通过了《国防交通法》，进一步加强军事设施保护、规范国防交通建设，并将军民融合发展战略有关要求上升为法律规定。军事法规的备案审查，与行政法规、司法解释报送全国人大常委会备案不同，是由军队部门负责，这受到学界的关注和质疑。

宪法是国家根本大法，是国防军事立法依法立法的最高法律依据。近些年，为保卫国家安全和发展利益，军队出国执行国际维和、国际救援、护航任务、联合军演和海外保障基地建设等涉外行动增多，相关立法保障也应及时跟上，解决军队执行海外任务的法律依据、程序规范、使用武力规则和法律责任等问题。如果说人工智能时代到来之前，技术长期退隐在时代幕布之中，那么如今则走到了舞台的中央。

正如贝尼格指出，标准化的发明是官僚主义的构建，它摧毁情景中的一切细枝末节，它需要我们检查方格、填充空格，只允许数量有限的正式、客观、非个性化的信息。国家层面应尽快完善智慧司法的技术支持系统的标准化管理制度和工作机制，建立健全人民法院信息化标准体系，推进标准制定、修订工作和标准的贯彻实施。因此，避免司法决策中的技术依赖，应从信息收集、技术系统设计理念、技术系统的架构与更新等路径展开。区块链证据的真实性审查很难得到传统规则的明确指引。

机器作出的司法决策则与法官的判断渐行渐远。国外就出现了类似的情况：2017年12月，美国伊利诺伊州儿童和家庭服务部宣布，终止一种评估儿童安全和风险的预测系统，因为算法预测的不准确造成了父母与子女错误分离的后果。

例如，美国有四十多项政府政策要求人类监督或者参与各种算法的决策过程。高童非：《数字时代司法责任伦理之守正》，《法制与社会发展》2022年第1期，第151页。这在我国被称为智慧司法平台化建设，主要支撑方式是将司法业务全流程网络化与平台化，对功能整合和系统集成提出较高要求。[6]学者们从不同角度讨论了人工智能技术运用与不同领域的法律运行逻辑内在机理存在的冲突及其应对的问题。

有些联邦法院的指引性文件直接说明，不发表的判决不得作为先例引用，而不发表的判决的比例通常超过半数。其三，不宜将类案检索设为强制性标准。[34]这会导致智慧司法制度建设落地后与制度目标形成偏差：过于重视技术是否上马而忽视了技术是否得到了合理应用。张凌寒，中国政法大学数据法治研究院教授。

[60]一是司法公开应遵循司法伦理。司法公开不得影响法官独立、公正行使审判权，也不得过分暴露当事人的隐私及个人信息。

学界的研究集中于以下两个方面：第一是人工智能与法律推理的冲突与互动关系。[36] 技术能力缺失和忽视技术塑造作用的理念进一步导致了技术依赖。

技术系统的质量标准是企业的市场准入门槛，明确和可预期的质量标准能够为参与竞争的技术企业提供指引。其次，从证据存证上来看，传统证据认定规则受到冲击。我国则偏重第二类的信息处理技术，因此，国家积极推进智慧检务、智慧司法等涉及司法实务各个流程的制度建设，提出了全流程网上办案并积极研发数据+算法的司法辅助系统。过于强调任何决策辅助系统都不会对法官产生实质性影响，或者要求法官在使用决策辅助系统之前明确知晓前述影响，这无异于认为点击同意的网络服务用户确实知晓用户协议的详细内容。[16]上海206刑事案件智能辅助办案系统，其全名是推进以审判为中心的诉讼制度改革软件，该软件旨在积极运用大数据、人工智能等现代科技破解司法工作难题，努力让司法变得更智能、更精准、更高效。法官在判断证据的真实性问题上遇到了障碍，既要判断载体的真实性，也要判断数据的真实性和内容的真实性。

人类法官在与专家系统互动的时候，可能会接受其暗示、建议与限制，因为决策的模型与种类已被技术建构。[68]See Nicholas Carr., The Glass Cage: Where Automation is Taking Us, Random House,2015, p.43. [69]参见季卫东：《人工智能时代的司法权之变》，《东方法学》2018年第1期，第132页。

美国一项针对政府工作人员的调查显示：联邦政府工作人员没有足够的数据分析技能将复杂的数据集转化为决策者所需要的信息……高达96%的受访者认为他们所在部门存在数据技能短板。第二，司法信息公开的底线是尊重司法伦理与保护当事人权益。

在智慧司法建设中，我们需厘清私营公司与司法机关之间的边界，保证核心的司法决策内容有司法人员的实质性参与。在人工智能技术嵌入司法实践的制度落地方式中，欧洲各国和美国偏重于第一类的信息收集与管理技术，目标在于实现人工智能技术对司法审判的支撑协助。

司法责任制 一、问题的提出 技术创新驱动了社会生产与生活方式的变革，也给司法领域带来了革命性改变。在世界范围内，监管机构不约而同采取的措施是通过保留算法决策中参与的人，来回应社会对于自动化决策的担忧。同样也有学者担忧，在受理案件数量激增和法定审理期限刚性规定的双重压力下，法官迟早会过度依赖技术系统提供的参考判决处理案件。加强司法系统中技术部门的建设，能保证司法机关具有基本的技术能力，以及对于智慧司法一般系统的识别与评估能力，能够对司法系统与技术公司的合作关系事宜作出合理判断，并适时调整与技术公司的合作策略与方式，避免智慧司法系统建设被算法绑架、被技术公司控制。

二是智慧司法的技术系统必须强制更新。如果智慧司法建设的重要价值是提高司法效率，这一制度追求必然不鼓励人的参与。

[25] 综上所述，在智慧司法中本为辅助司法流程开发的技术应用，最终却导向了技术主导下的司法制度变革。[8]See Tania Sourdin,Judge v Robot?: Artificial Intelligence and Judicial Decision-making, University of New South Wales Law Journal, Vol.41, No.4(2018), p.1114. [9]参见裴炜：《信息革命下犯罪的多主体协同治理——以节点治理理论为框架》，《暨南学报（哲学社会科学版）》2019年第6期，第86-87页。

【摘要】技术被广泛应用于司法裁判相关信息的收集处理、支持具体的司法决策、支撑智慧司法系统建设。[38]技术应用与司法实践呈现一定程度的脱节现象。

即使质疑和改变机器决策仅仅要经过一个固定的程序，也会由于其并不符合追求效率的制度目标，而被人类法官自觉或不自觉地规避。司法机关一般通过购买或者外包的形式向科技公司寻求帮助，主要由于目前司法机关的技术能力不足以自主创立一套与司法运行流程完全匹配的技术系统。[47]国际标准化组织（International Organization for Standardization，ISO）与国际电工技术委员会（International Electronical Commission，IEC）联合制定并持续更新ISO27k，统一电子数据的实践操作和司法鉴定程序。更重要的是，如果没有信息的节制与摧毁制度，面对海量的信息，人类法官只能将司法决策的权力交给机器来处理，法庭将如自动驾驶、股票交易、电商平台一样成为只追求效率而缺失人类价值与情感考量的场所。

审判责任分配可能存在两种极端。[75] 第二，在人机混合决策中分配责任，明确技术系统与人类共同的司法问责，还应避免动因迁移（agentic shift）使技术成为人类推卸责任的对象。

[15]在目前各地的实践中，四川省高级人民法院主导开发了道路交通事故纠纷要素式审判信息系统，通过该系统对道路交通事故案件进行要素分类整理，包括庭审笔录信息的抓取和自动识别、统一裁判规则、一键计算损失数额、自动生成裁判文书等。[70]但法律责任的设置反而阻止了人类有效参与算法的自动化决策过程。

[4]参见钱学森：《现代科学技术与法学研究和法制建设》，《政法论坛》1985年第3期，第1页。证据法有庞杂的制度来甄别和筛选各种信息，例如对信息质的控制，不将传闻或者个人意见作为证据，除非伴有严格的受控条件。