结语：理由论证的新语境

人类最基本的智慧推动力就是寻找困难，甚或为了克服它而发明困难。

——卡尔·波普尔

当论题讨论走到最后，最恰当地莫过回头进行总结，可以帮助读者强化文章所述说的核心或者框架，清晰地再现文章的整体思想和论述中心。然而，这并非本部分主要的目的所在，还必须珍惜论说机会，在此基础上继续新信息的言说，所以，本部分并不打算对前面章节所表达的内容进行凝练。一方面，前述章节在内容安排和论述上足以让人确信整篇文章论述的中心——裁判理由的独立价值；另一方面，前述各章尽管可以形成完整的论述，但缺乏对实践问题作出回应，比如，裁判文书如何说理才是恰当的、裁判文书格式如何适应为裁判说理的要求进行改革等。在前一项任务的基础上，实践讨论或者提供某些可执行性的建议似乎更为必要，但是本书并不打算具体展开，留待今后另篇谋划。因此，在任务的实现与期待的夹缝之间，唯能检讨的就是理由论证的新语境或者新动向。

理由论证因与行为相关联，秉持着实践理性。如果不关注法治实践的新动向，那么理由论证的必要性将会弱化，因此对新动向的辨识或证伪，正是理由论证必须解决的具体任务。在法治实践不断展开的新语境下，比如司法透明指数评估实践，凭借何种方法才能更好地体现出理由论证的必要性，才能显示理由论证于推动法治实践所具有的优越性，这些是理由论证接下来必须回答的问题。(https://www.daowen.com)

尽管宏观或形式上，司法透明指数设计彰显着制度之下追求法治实践的努力，尽管它较大程度上依赖于数据来源的客观性、科学性和全面性，但宏观司法透明要受到来自经济发展、法治环境、政府态度、测查方法等因素的影响，甚至它对司法裁判所发挥的作用是外在的，是一种“倒逼”的压力，有时这种压力确实能发挥为司法裁判创造良好的运行环境的作用，然而，有时也会流于形式或者成为政治上作秀的借口。当然，这方面的缺陷是宏观司法透明指数本身无法测查（源于事后的或外在的监督），是制度设计的盲点。相比，理由论证的优势在于它是理论与实践的结合，既注重形式论证，又注重实质理由；既有客观方面的因素，又有主观方面的考量。理论层面上，理由论证作为一种认知能力，它以某种规则为根据，展现出事物之间存在着某种联系，企图在论证指向的对象和论证的基础（前提）之间建立联系。在实践层面，理由论证更多地依赖于理由与行动之间的关系（如引导、解释或者评价），旨在将规范命题作为前提，并与行动理由之间寻找联系，增加对规范命题的接受性。正是理论与实践的交织现状，使得理由论证既要考虑规范命题，又要注重行为背后的道德、宗教、习俗等价值因素的考量。为摆脱哲学层面上价值统一的理想追求，与实践多元化之间的矛盾，避免使得理论推理陷入困境，以及形式论证遭受前提是否为真的质疑，实践论证通过行为理由与制度事实相联系，避免了追求价值统一的纠缠，让行为理由与规范中的权利、义务建立联系，从而实现理由对行为或者结果的正当化，也即，行为人“应当如此行为”有了充分的理由支持。如此，相比而言，以理由论证为基础构建司法裁判过程，在法治实践层面，要比宏观司法透明指数走得更为基础、更为深远。

在司法裁判领域，理由论证还面临着一个新的动向——人工智能。自从人工智能诞生之初，它就被广泛用于各种行业。司法领域内存在颇多的固定程式，为人工智能的应用提供了恰当的场域，而人工智能的广泛使用，又为微观司法透明指数设计提供了基础。人工智能与形式逻辑、法律规范的广泛结合，存在三种优势：一是规范与逻辑的形式化；二是形式与实质的分离与结合有利于模型设计；三是人工智能的实践性强。人工智能可以说是对话、修辞与逻辑的统一，凭借逻辑的形式，将理由命题的内容形式化。当然，理由论证所强调的逻辑不是严格的标准逻辑（数学逻辑），它需要修辞统合理由的内容与形式，也需要对话实践磨砺冲突的理由，以期最终达到正当化的目的。正是人工智能对形式化的要求，使得微观上司法透明指数的设置，依据逻辑进行编程成为可能；正是因为新修辞学的出现，编程所使用的命题又必然与支持它的价值相联系；正是对话方法的使用，将两者包含其中，通过修辞提供形式的实质内容，使逻辑保持论证的统一性。另外，人工智能论证可以避开宏观司法透明指数所使用的民意调查，杜绝了人为因素的干扰造成科学性降低的可能，而且，人工智能的效率之快不是人力所能及的，可以实现大面积的测查并及时反馈，甚至可以自查，具有更高的科学性。如果人工智能使得理由论证从微观上变得简易可行，这一天的来临就是宏观司法透明指数测量的终结。因为，如果说宏观司法透明指数是从政府或法治的状态入手，那么微观司法透明指数就是从具体司法过程本身开刀。因此，它的意义将超越任何的政治体制改革，即使政治体制改革缓慢或者不改革，司法体制也会做到自检与自明。尽管理由论证在内容上随实践的丰富而不断变化，但理由论证所要达到的论证准则以及它使用方法上存在着的确定基点，以这些基点为参数形成指数评价目标，能够达到微观上的司法透明。准则与方法不仅适合人工智能的论证特点，也减少了人为因素的干扰，让微观司法透明更具科学性。