从法律发现的路径看
针对具体案件“找法”的法律发现是一个逐步限缩的过程。[19]其中,“阅读案件事实” 是进行法律发现的起点,实践中法官对案件事实的“阅读”既是法官了解、认知案件事实的过程,也是一个“法律”和“事实”互动的过程。法官在“阅读案件事实”的过程中,不是简单地听当事人“讲故事”,而是呼应着法律规定、至少是“模糊地”呼应着法律规定,会结合其对法律规范的认知赋予案件事实以“法律意义”。法官阅读案件事实,关涉案件的每一个“情节”及其构成要素都会作为信息单元输入阅读者的大脑,阅读者会结合已有的法律认知,初步的作出法律判断,省却掉不具有法律意义的案件事实要素,建构起具有法律意义的案件事实,形成案件的“故事梗概”。对于简单的案件,法官可以一次性的“阅读案件事实”,形成可以指导法官进行法律发现的“故事模型”;对于复杂、疑难的案件,法官可能需要二次、三次,甚至多次地“阅读案件事实”,直至建构起可以指导法官进行法律发现的“故事模型”。甚至,法官构建起的故事模型可能不止一个,就需要从彼此竞争的故事模型中选择一个最佳的故事模型,这个最佳的故事模型,应尽可能地符合“全面性”“一致性”“独特性”和“适合性”,[20]其中,全面性和一致性起着决定性的作用,独特性和适合性起补充性作用,符合全面性和一致性要求的故事模型,不仅要最大程度地涵盖对所陈述案件事实证据的可能解释,还要保证对案件事实证据的各种解释没有矛盾,且与一般人的认知不会发生冲突。需要说明的是,从法律发现的角度看,法官建构起的故事模型的“真实性”与案件事实本身的“真实性”并不存在必然的联系,即故事模型的真实性是法律上的“真实性”,而不是客观上的真实性。[21]
通过“阅读案件事实”,可以“概括出案件事由”,从而为下一步进行“部门法的识别”指明了方向。案由是具体诉讼案件的性质、内容的概括提要,任何案件,无论其性质、内容如何,都可以通过案由得到最基本的反映。如在刑事案件中,以暴力、胁迫或者其他手段违背妇女意志与之发生性关系的,案由即为“强奸”;在民事案件中,因家庭共有财产之分割发生纠纷的,案由即为“析产”。案由是以案件事实为基础,依照法律对案件的定性概括出的,可以为司法机关和诉讼参加人的诉讼活动明确基本的方向,顺利地进行事实和证据的调查并正确地适用法律。[22]最高人民法院向来重视民事案由的制定,于2000年10月30日印发《民事案件案由规定(试行)》(法发[2000]26号),于2008年2月1日印发《民事案件案由规定》(法发[2008]11号),于2011年、2020年两次进行修正。[23]最高人民法院于2004年1月14日印发《关于规范行政案件案由的通知》 (法发[2004]2号),2020年12月31日印发《关于行政案件案由的暂行规定》(法发[2020]44号)。实务中最高人民法院确实没有发布规范刑事案件案由的规定,但这不意味着刑事案件没有案由,而是因为刑事案件正如学界和实务界所认知的——刑事案件案由,即为罪名。
明确了案件案由,可以说就极大地方便了针对案件的“部门法识别”。从法律发现的角度看,部门法并不是构成法律体系的最小概念,还可以做进一步的划分,如民商法律部门可进一步区分为民法和商法两个亚部门法,其中,民法这一亚部门法还可以进一步区分为民法典、知识产权法、其他民事法规等更小的子部门法,在民法典子部门法内,又可分为民法总则、物权法、合同法、人格权法、婚姻家庭法、继承法、侵权责任法等更小的子子法律部门,这样的细分可以继续下去,直至到具体的法律条文、法律规范,然后就是由“法律规范”建构“裁判规范”的过程。所以,法律发现的路径大致可描述为:从“阅读案件事实”到“概括案件事由”;从“概括案件事由”到“部门法识别”;从“部门法识别”到找到相应的“法律规范”,由此进一步建构“裁判规范”。这其中,从人工智能应用于法律发现来看,“概括案件事由”是联系从“案件事实”到“法律规范”的关键一步,也是开发人工智能应用于法律发现的关键一环,将人工智能用于建构从“案件事实” 到“法律规范”的法律发现,其逻辑工作原理可用下图表示:(https://www.daowen.com)
其中,工作原理图形左半部分大致属于“案件事实”部分,图形右半部分大致归入“法律规范”部分,建构两者之间联系的是“案件事由”,两部分之间从一开始就应建立在案件事实与法律规范“目光之往返流转”之中(如图中三个“双箭头”所示)。即,从全部案件事实材料,逐步形成“故事梗概”“故事模型”,进而概括出“案件事由”,都应建立在基于法律渊源的正式法源数据库Ⅰ(或Ⅱ)之上。这其中,左边“案件事实”部分,如何从叙述案件事实的自然语言,逐步地变成被人工智能识读的计算机语言;右边的“法律规范”语言,也变成能被人工智能识读的计算机语言,两边共同借助“概括案件事由”的计算机语言,便可实现基于人工智能的从“案件事实”到“法律规范”的法律发现。这其中,尝试建构基于案件事实的计算机语言和基于法律规范的计算机语言,并将两者通过计算机语言链接起来至为关键。对自然人而言,从读取案件事实到找到法律规范可以借助人的智慧力、思维力来实现,但对人工智能计算机而言,它既不能读懂案件事实的意义,也不能完全理解法律规范的意义,但人工智能计算机却可以通过深度学习建构起两者间的“联系”,而这正式人工智能用于法律发现、法律信息检索的意义所在。[24]