【作者】赵泽睿
【内容提要】
人工智能辅助法律论证的信息结构分析
赵泽睿，上海交通大学中国法与社会研究院助理研究员，凯原法学院助理研究员
摘要：司法人工智能的应用场景之一是辅助多元议论主体进行法律论证，这需要从信息结构视角重新构建法律论证的认知模型、反思司法人工智能的建设目标与路径，并细化人机协同的风险类型与治理规则。在认知基础层面，法律论证生成的信息内容之所以是正当的，是因为司法程序塑造了由语法、语义和语用三个维度组成的法律信息内容生成结构，并协调了法律信息流动网络结构中的对话式网络与话语式网络，使得法律论证的信息结构具有以重复容纳差异的递归性。据此，司法人工智能的建设规划不应局限于法官的效率提升和统一裁判标准，还应着眼于多元议论主体的表达自由与议论对等，进而优化法律论证的信息结构递归性。此外，司法人工智能除了本身的技术性风险外，其不当嵌入也可能引发法律信息内容生成与流动网络的结构异化，进而破坏法律论证的信息结构递归性。因此，人机协同的风险治理除了针对技术性风险设计治理规则外，还需针对人机交互构建旨在保障法律论证信息结构递归性的司法程序规则。
关键词：司法人工智能；法律论证；信息结构；递归性；人机协同
一、引言
2022年《最高人民法院关于规范和加强人工智能司法应用的意见》（以下简称《意见》）明确提出“推动人工智能同司法工作深度融合，全面深化智慧法院建设，努力创造更高水平的数字正义”的目标。在此背景下，我国法学界对司法人工智能是否应当应用、是否能够应用以及如何进行应用等问题展开了激烈探讨。目前，法学界已就司法人工智能的辅助定位达成基本共识，现有研究普遍认同司法人工智能具有推广使用的应然性，其可提升审判效率、统一裁判尺度；承认其实然可行性，如类案推送、证据校验等技术应用。但法学界也指出当前人工智能存在数据孤岛、算法黑箱、场景泛化等技术性风险，主张通过人类主导、技术辅助的角色分工方式规制其技术内在风险。
然而，现有研究大多秉持着一种将人工智能视为独立技术对象进行风险治理的单向规制思路，即从“人工智能是什么”的技术对象介绍开始，然后分析人工智能能够做什么与不能做什么的司法应用，最后讨论司法人工智能的风险识别及治理。这种以程序正义、审判独立等传统法学观念为圭臬，将人工智能视为被动适配的工具，聚焦于数据歧视、算法黑箱等技术性风险的识别与治理的法律规制研究范式，虽然厘清了司法人工智能的技术应用边界，但是忽视了法学同信息与计算科学的知识耦合潜能以及人机交互给司法审判带来的结构性影响。此种研究范式把司法人工智能视为法官的替代性工具，将建设目标局限于替代法官裁决简易案件或统一裁判标准，并过度聚焦于人工智能本身的技术性风险，而未注意到人机交互嵌入司法沟通网络所带来的系统性风险。为了摆脱工具主义与人机对立的狭隘视角，本文尝试跳出既有的法律规制研究范式，从法学和信息与计算科学的学科交叉视角，提供司法人工智能作为人工沟通网络辅助法律群体在司法审判中进行法律议论（本文简称为“人机协同”）的建设规划与风险治理方案。
当然，这种人机协同视角需要重新构建司法人工智能的认知基础。一方面，司法审判并非由法官独自完成，而是由多元议论主体共同推进，这意味着需要走出将司法人工智能当作法官替代性工具的单一视角，转向如何辅助不同议论主体进行法律论证的多元视角，即本文所称的“多元议论”。另一方面，司法人工智能建设还需要区分司法审判中的符号关系与表达关系。符号关系指的是法律概念与它们所指称的对象之间的关系，包含形式逻辑；而表达关系则指的是议论主体与其所使用法律概念之间的关系，还包含了价值判断。对这两种关系的界分有利于跳出符号主义技术思维所引发的法官替代性认知陷阱，有助于放松技术研发思路对智慧法院建设的认知性捆绑，使得法学理论能够从人文性的沟通网络视角反思、重塑智慧法院中的人机交互模式。
综上，司法人工智能的建设思路，应当从作为替代性工具的人机对立视角走向作为多元议论平台的人机协同，本文以法律论证问题而非技术应用问题作为切入点，以信息理论而非司法原理为理论资源，讨论人机协同的认知基础、建设规划与风险治理。在此过程中，本文也会与现有主流的司法人工智能研究展开对话，并提出司法人工智能建设应转向人机协同的三个论点。首先，在认知基础层面，本文认为人机协同不仅需要法律人认知技术原理，而且需要让技术人员认知法律论证，这就需要从信息结构视角构建法律论证的认知模型，即法律论证的递归性信息结构。其次，在建设规划层面，本文认为司法人工智能辅助的建设目标不应当停留于面向法官的提升效率与统一裁判标准，还应当致力于辅助多元议论主体利用人机交互实现表达自由与议论对等，进而优化法律论证的信息结构，增强法律论证的递归性。最后，在风险识别及治理层面，本文认为司法人工智能的风险并不局限于技术性风险，因而对风险的治理也不能仅局限于限制应用范围与规制技术性风险，更应当注意到人机交互的不当嵌入对法律信息结构的异化风险（即法律信息结构的递归性削减），基于此人机协同的风险治理也应当着眼于塑造法律信息结构的人机交互正当程序。
二、人机协同的认知基础：法律论证的递归性信息结构
当代人工智能最受关注的技术创新在于其信息生成能力，而具有此种能力的人工智能在应用到司法领域时面临的首要实践问题就是“如何保障人机交互所生成的法律信息内容是正确或正当的”？若把这一问题中的“人机交互”换为“人类交互”，该问题便还原为法学理论中经典的法律论证问题。因此，以信息结构视角来解析法律论证问题，能够为人机协同建设提供认知起点。
（一）法律论证的既有认知模型概述
对于法律论证，法学界存在诸多不同的定义方式，但所有对法律论证的定义及讨论都针对同一个问题展开，即“如何通过法律议论使人们确信某一法律决定是正确或正当的”。因此，所有法律论证研究都有一个基本共识，即法律决定既非对法律文本的先验性解释，也非法官的任意性价值判断，而是一种理性可证立的沟通决定。
对于那些认为法律决定是完全被法律文本明确规定的法律确定主义者来说，法律论证是毫无意义的研究，因为法律文本已经包含所有的有关法律决定所需要的信息，所以只需要能够保证法官正确认识法律文本内容的法律方法论即可；而对于那些将法律决定理解为法官意志行为的法律决断主义者来说，法律论证则会被当作一种用于遮掩法官价值判断的表面功夫，进而引发法律论证是一种表面证立的质疑，即法律论证仅仅是法官用于说服当事人并掩盖其真实价值判断的一种粉饰技巧。因此，法律论证作为法律确定主义与法律决断主义的中道，其对论证生成内容的正当性讨论，并不试图以排除多元价值的偶然性来追求绝对客观的形式理性，而是尝试用形式理性引导并规范法律议论中的多元价值判断。
在法律论证理论的历史发展中，相继存在形式逻辑、语言修辞和理性商谈这三种进路来构建法律论证生成信息内容的正当化机制，但均存在无法调和的二元对立。首先，以三段论为基础的形式逻辑模型，存在形式逻辑与价值判断的二元对立：一方面，三段论的循环论证结构掩盖了法律规范与案件事实之间的诠释学循环，将价值判断伪装为事实提取的机械性计算过程；另一方面，形式逻辑的封闭性排斥了裁判的偶然性与创造性，使司法实践沦为法律概念的机械性演绎。形式逻辑模型虽然凸显了法律论证所必需的逻辑理性要素，但是因否定主体能动性而无法回应多元价值的司法现实。其次，图尔敏论证模型尽管成功消解了唯一正解预设并反映了司法的主体间性本质，却因过度依赖语境合理性而使得法律论证沦为说服技巧而非理性信服，从而削弱了法律论证生成内容的可普遍化效力。最后，商谈模型尝试以程序正义统合多元价值，将法律论证生成内容的正当性锚定于商谈过程而非预设结论，在维护程序性正义的同时避免了价值绝对主义，但其程序性规则过于理想化而脱离具体司法实践，且因过度侧重语用维度而导致论证内容实体的理论空洞化，难以解答“程序规则如何生成实体正义”这一根本诘难。
这三种既有进路虽然各有缺陷，但也分别突出了法律论证生成信息内容的正当化机制所必须包含的三项核心要素——逻辑性、主体间性和程序性。接下来本文将从信息结构的视角去解析法律论证生成信息内容的逻辑性（信息内容生成结构的形式逻辑约束）、主体间性（信息流动的网络结构特性）和程序性（确保递归性的信息操作规则）是如何相互关联的。
（二）法律论证中的信息生成结构与信息流动结构
“信息的概念来源于传播理论和数学，所以它首先是一个技术性概念，现实地体现在技术对象之中。一个承载信息的技术对象能够使各主观个体建立起跨个体的主体间关系，而信息在这些主体间关系中既是递归的也是偶然的。”在法律系统中，承载法律信息的技术对象便是议论主体进行法律议论时的论证行为。为了更详尽地分析法律论证中的信息结构，需要从法律信息生成时的内容结构和法律信息流动时的网络结构两个角度展开，以便澄清法律论证是如何通过信息结构来联结法律议论中的符号关系、表达关系与主体间关系。
在法律论证中，法律信息的内容生成结构是指议论主体在生成法律信息内容时，调用法律符号间关系来涵摄事实间关系时所呈现出的表达性结构，其具体可拆解为三个互相关联的层面：法律符号间关系结构的语法层面、法律符号涵摄对应事实要素的语义层面，以及议论主体所意图表达应然结构的语用层面。
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图1 法律论证中法律信息的内容生成结构
语法、语义和语用这三个层面展示了议论主体进行法律议论时的信息内容生产过程：首先，议论主体要依据法律文本来厘清法律概念间的符号形式逻辑，如法条中“行为人”“过错”“侵害他人民事权益”“侵权责任”之间的基本逻辑结构；其次，议论主体为了表达其自身的价值诉求，需要选用特定的法律概念来涵摄特定的案件事实，以此实现法律文本与案件事实的联结，如甲认为乙是“行为人”、乙拿起身旁的酒瓶打击甲的行为具有“过错”、乙造成了甲的轻伤是“侵害他人民事权益”；最后，议论主体在法庭论辩（特定的语境）中依据其主观调用的法律概念间符号形式结构（语法结构）和法律概念向事实要素的涵摄结构（语义结构）来表达具有价值判断的应然性主张，即案件事实间的应然性逻辑结构（语用结构），如乙基于其行为应当向甲赔偿损失。综上，法律论证的信息内容生成结构展现了司法审判中议论主体如何调用法言法语来表达其多元价值诉求。
而法律论证中信息流动的网络结构是指议论主体间传递法律信息时发挥不同功能的结构性网络，其具体分为追求法律信息增殖性的对话式网络结构与追求法律信息忠实性的话语式网络结构两种类型，这两种类型紧密关联、互为基础。在对话式网络结构中，法律信息基于法律议论在不同主体间来回流动；而在话语式网络结构中，法律信息则是单向地从某个主体流向其他主体。两者的不同之处在于：在话语式网络结构中，法律信息包含在议论主体的记忆中并传递给其他议论主体，此时法律信息先于论证行为而得到确定；但在对话式网络结构中，每一个议论主体的法律信息都会被论证行为整合为全局法律信息，此时的法律信息内容只有在论证行为之后才能被确定。因此，对话式网络结构的功能在于将法律信息带入新的历史语境，并在多方主体的法律议论过程中充分发挥法律信息涵摄社会事实的创新潜力，进而实现法律信息随着社会发展而不断丰富的增殖性。而话语式网络结构的功能则在于阻止噪声对法律信息流动的干扰，避免法律信息流动过程中因噪声而被扭曲，进而保障法律信息的忠实性。这两种结构的平衡构成递归式的循环，即每一个对话式网络结构都可以看作是一系列话语式网络结构的复合，每一个话语式网络结构也可以看作是对话式网络结构的统合。
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图2法律论证中法律信息的流动网络结构
以法官作出的司法判决书为例，单独来看司法判决书是一个为了保障议论主体间能忠实传递法律信息内容的话语式网络结构，其信息内容由法官这个中心单向流动至其他议论主体，但若将这个判决书与其他同类案件判决书放到未来庭审的当事人引用论辩网络中，则会形成针对该法律问题的对话式网络结构，而这些对话式论辩最后也会形成一个话语式判决，两者相互嵌套。
在法律论证的信息流动网络中，对话式网络结构能够保障双方当事人基于自身的差异化价值诉求不断丰富特定时空语境下的法律信息内容，使得法律信息得以通过司法实践的论辩对话而不断增殖，但是会带来信息结构的复杂化；而话语式网络结构则要求法官在接收到基于法庭诉辩博弈产生的、贴合特定审判语境的丰富法律信息后，提炼出可普遍化的法律信息结构并化简其复杂性，进而让法律信息在利用多元价值差异增殖的同时维持其忠实性与可重复调用性，并将其作为未来议论主体在进行法律议论时论证其价值诉求的话语基础。
对话式网络结构与话语式网络结构的协调共同实现了法律信息随着司法实践的螺旋式增长，即法律信息的递归性计算。在这种递归性的信息网络结构中，公开的法院判决既是历史特定语境的议论主体利用差异化事实信息来丰富“何为法律”的论证终点，也是未来特定语境的议论主体在议论“何为法律”的信息内容生成时保障噪声排除与法律信息可普遍性的论证起点。
（三）法律论证中信息结构的递归性
人工智能的信息结构视角为法学界重新认知法律论证提供了全新范式，其通过递归性的信息内容生成与流动网络结构实现了理性逻辑与价值判断、客观性与偶然性、法学理论与实践经验的有机统合，并打破了法律论证所面临的“明希豪森三重困境”。
1.关于法律论证中理性逻辑与价值判断的关系问题
法律议论的递归性信息结构将议论主体的具体价值表达转化为一种基于形式结构选择的论证操作，使理性逻辑成为价值判断的表达规则，而价值判断则是理性逻辑进行重构与推演的动力源泉，此时的“逻辑”并非机械的形式逻辑，而是一种有机的反身逻辑。
具体来讲，在法律信息的内容生成结构上，差异化的议论主体为了在法律议论中论证其特定的价值诉求，会主动在大量潜在的法律符号间关系结构中选择特定结构去表达案件事实间的因果关系。因此，在议论主体向他人论证其价值诉求合理性时，其选择的法律概念逻辑结构就蕴含了其针对具体案情的实体性价值判断。此时，法律符号间的理性逻辑成为议论主体论证其价值判断的表达规则，而差异化的价值判断则成为理性逻辑结构不断有机重组并分化自身结构的动力来源。议论主体的实体性价值表达与法律概念的形式性符号逻辑以互为条件的方式融入法律论证的信息内容生成结构之中。因此，在特定案件场景的语用层面上，如何选择语法层面的符号间逻辑关系以及语义层面的符号与事实间的涵摄关系来表达自身价值诉求或判断的法律论证内容生成过程，就是一个实体性的法律价值判断过程，只是这个价值判断的过程受到作为表达规则之理性逻辑的约束，但并未被理性逻辑先验预设。
2.关于法律论证中客观性与偶然性的关系问题
法律论证的递归性信息结构使得法律信息在具有主体间性的同时也具备了时间维度，进而区别于理想商谈的绝对客观正确性，达成了实践商谈的相对客观正确性。而相对客观正确性则是通过可议论性包容偶然性的，即任何司法实践中经过法律议论所得出的法律决定，仅仅是一种相对于特定主体间、特定时间维度下客观正确的决定，司法判决中的法律信息内容虽然对后续的法律议论会产生影响，但并非绝对性的影响，而只是可供进一步议论和商榷的影响。
若以法律信息的流动网络结构进行解释，则任何以话语式网络结构出现的法律决定都必须以对话式网络结构为前提，即法官只能依照特定历史场景下当事人间的论辩信息内容进行司法裁判，而不能超出当事人间的法律论证信息内容。这种对话式网络结构使法律信息内容得以通过可普遍性的重复操作（即同案同判的裁判表达要求）吸纳特定语境和时间维度下的差异性与偶然性，但这也意味着由此得出的话语式裁判文书在未来作为新的对话式法律议论的起点与基础时，必须通过新一轮的对话式网络结构才能适应新的语境和时间维度。因此，这种包容偶然性的相对客观正确性必须以对话式网络结构与话语式网络结构的平衡交融为基础，即以重复容纳差异的递归性信息结构为基础，以此区别于仅由话语式网络结构组成的绝对客观正确性与仅由对话式网络结构组成的完全任意偶然性。
3.关于商谈理论中理论与实践的关系问题
商谈理论中被批判最多的法学理论与司法实践相脱节的问题。这些批判要么将司法实践中的价值判断视为一个无法被理性解析与约束的黑匣子，要么混淆了法律论证学与法学方法论在司法实践中的互动关系，即混淆了两者分别作为法律议论理论与法律认知理论之间的相互作用。从信息网络结构的递归性视角来看，法学方法论作为一种对法律的认知理论，需要整合法律信息内容中的普遍性语法与语义知识；而法律论证学作为一种如何用法律表达自身价值的议论理论，需要为人们在具体语境下讨论何为法律提供操作规范，两者在法律信息的内容生成与流动中形成了互构关系。此时，法学理论是作为司法实践的成问题者出现的，即其会引导议论主体产生法律议论的具体问题，而非为司法实践提供先验性的解决方案。
4.关于法律论证理论的“明希豪森三重困境”问题
信息结构视角下的法律论证无须寻找某个绝对的正当性来源来判定法律决定的正当性，而是依赖于法律议论的递归性，即纵然用于法律议论的法律文本及其解释规则并不完备与精准，但随着每一次合理的法律议论对法律文本含义进行反思与微调，就能得出更为完备且于当下而言更为精准的法律文本解释。
此时，法律文本及其解释规则作为法律论证的起点仅仅起到了一个启动议论循环的作用，就像机器学习算法中预设的算法初始值一样，这个初始值刚开始或许不够准确，但随着模型在应用实践中的不断递归，机器学习算法会不断提高其准确性与完备性。这种递归循环，被法学家称为套套逻辑，是一种回到自身以作用于自身的因果关系；被控制论学者称作系统内部共振的“反馈”，也被英国经济学家宾默尔与美国哲学家罗尔斯称为“反思均衡”，其是一种利用理论模型与实证数据之间的互动发展科学知识的基本方式。此处的反思均衡无须依赖先验正当性作为论证起点，其正当性依赖于法律议论的反思过程。“例如，罗尔斯将林肯关于奴隶制的判断作为一个不动点。这并不是说林肯的判断就是绝对正确的，而是说，该判断目前被人们内心所坚信，因此不妨在开始反思均衡时视之为正确判断的起点。当然，无论对于起点本身我们有多大的信心，随后的反思过程都有其必要性。在这个意义上，反思均衡并不依赖一个不证自明的起点，也就是说它是一种非基础主义的论证。”
三、从工具主义转向多元议论的人机协同建设规划
在从信息结构视角重新认识了法律论证是如何通过信息结构的递归性来保障其生成内容的正当性之后，本文也就能够摆脱工具主义的提升法官效率与统一裁判标准的建设目标，重新审视司法人工智能的建设意义，并从人机协同的角度探讨司法人工智能的建设路径。
（一）工具主义的司法人工智能建设规划及反思
法学界对司法人工智能的讨论最早并非源于技术实践，而是对于“人工智能能否替代法官”这一假说议题的担忧与思辨。尽管将司法审判视为“自动售货机”的机械性构想早已饱受批判并在理论层面被证伪，但伴随信息技术（特别是人工智能）的突破性进展，“机器能否取代法官”的争论再度引发。在此种“人机替代竞争”的话语背景下，我国法学界已形成普遍共识：反对由人工智能系统实质替代法官的核心裁判职能。然而，这一立场并未如同《欧盟人工智能法案》那样，走向全面禁止司法人工智能应用的极端。相反，我国在否定替代可能性的同时，鲜明地支持人工智能在司法审判中发挥辅助功能，如文书生成、信息检索、流程管理、类案推送等。
正是在“法官辅助性工具”的功能定位共识之下，关于为何仍需要推进司法人工智能建设的主要论证逻辑，学界多集中于其作为法官提升审判效率与统一裁判标准的工具性价值（如缓解“案多人少”压力），以及发挥辅助监督功能（如促进同案同判、减少裁量恣意）。但法学界也明确了此种作为法官个人工具的辅助工具范式必须确保法官能从多个维度对司法人工智能生成的法律信息内容进行人工干预，并对最终生成的审判结果承担最终责任，以此维系司法责任制这一制度信任的根基。上海法院的“206系统”、深圳法院的“司法审判垂直大模型”均在此种定位共识下为实现给法官减负与统一法官裁判标准的功能目标进行建设，目前已在减少法官机械性劳动、法条检索、类案比对、偏离预警等方面产生了显著成果。此种将司法人工智能作为辅助工具的角色定位，也已通过《意见》等规范性文件得以制度化。
然而，此种将司法人工智能作为法官辅助性工具的建设目标存在着人机对立的误解，这导致人工智能赋能司法系统止步于效率提升和裁判标准统一，而忽视了人机交互对法律信息生成与流动网络的结构性优化。因此，有必要从法律信息结构视角反思当前的司法人工智能建设规划。
1.作为功能性替代工具的建设困境
在探讨司法人工智能的建设规划时，需要摒弃将人工智能视为法官功能性替代工具的思维定势，这种思维定势很容易引发技术理性与价值判断、法学人文与智慧司法相互排斥的二元对立。一方面，单一工具主义的认知会迫使学者不断将司法人工智能与法官进行孤立式的功能比较，并倾向于强调法官具有价值判断优越性和人工智能作为机械体存在价值判断方面的局限性，进而忽略了在法律信息生成与流动中价值判断与理性逻辑是一体两面的，法官与人工智能也并非功能对立，而是存在着人机协同审判的建设可能。另一方面，人机对立的视角会随着人工智能技术的不断发展而持续加剧法官对被人工智能替代的担忧与恐慌，进而衍生为法学界对“人工智能不能做什么”的过度关注和技术界对“人工智能还能做什么”的盲目发展与竞争。
例如，有学者认为司法人工智能的辅助定位源于人工智能技术尚无法完整复现司法裁判所需的复合型认知能力，其算法模型难以有效处理法律实践中动态的价值权衡与道德判断，尤其在涉及社会伦理的复杂案件中缺乏情感共鸣与情境化推理能力。但在法律论证的信息结构视角下，价值判断并非只能由法官或司法人工智能独自作出，而是可以由多元议论主体协同人工智能共同推动进行，司法人工智能的研究不应当止步于否定技术的替代可行性或探究人类法官的优越性，而是应当探寻人机交互的结构性潜力。这恰恰反映了工具主义的技术认知与建设目标将会遮蔽以下两方面问题：一是掩盖司法人工智能建设所需要真正关注的问题，即如何用司法人工智能系统性地优化司法审判体系中的法律信息结构；二是忽略法律的规范能力与技术能力并非对立冲突而是相辅相成的，技术能力若想增强法律的规范能力，不能单纯依靠技术发展，还要依赖学科交叉下的法学理论指引。
2.聚焦法官单一主体的建设局限
在探讨司法人工智能的建设规划时，需要将局限于法官辅助工具的单一主体视角扩展至当事人、律师与法官等不同议论主体利用人工智能进行法律论证的多元主体视角。当前聚焦于提升效率和统一裁判标准的司法人工智能建设，将法律信息的内容生成简单地理解为基于法律文本与案件信息的归纳演绎，并让司法人工智能成为提高法官效率与统一裁判标准的辅助性工具。但法律信息内容的生成并非仅由法官独自进行，当事人、律师等多元议论主体也应当被纳入司法人工智能的建设视野中。并且，只有将当事人与律师的视角纳入其中，才能看清人机协同对法律信息结构的积极意义，即有利于对法律信息的内容生成与流动网络进行结构性优化。
因此，法律论证的信息结构分析能够为当前局限于法官单一主体的司法人工智能建设规划提供一个吸纳多元议论主体的广泛视野，让法律信息的内容生成摆脱法官独自归纳演绎的教条思维。具体来说，法律论证保障其生成的法律信息内容具有正当性的基本原理在于法律信息结构的递归性，即法律信息在法律议论中生成与流动的递归性结构中，既保持了可重复调用的信息忠实性，又具有可持续容纳不同语境差异的信息增殖性。因此，司法人工智能建设的核心目标应当转向通过人机交互优化多元主体议论中法律信息的生成与流动结构，从而系统性地提升法律论证的递归性。例如，有学者主张用当事人可接受性与说服性的标准评估人工智能在司法辅助中的效果，而不能以人工智能生成的司法裁判结果是否正确或统一去进行评估，因为司法裁判本身并不存在所谓的唯一正确性标准。
综上，为了摆脱当前工具主义的司法人工智能建设规划所带来的人机对立与单一主体视角问题，本文将借助法律论证的信息结构认知模型，从多元议论主体的法律议论视角而非单一主体的法官解释视角重新探讨司法人工智能的建设目标。此种视角的转换意味着我们需要跳出符号主义的人工智能技术路径及其对法教义学的技术捆绑，将司法理解为基于不同主体的有序论证作出司法审判的多元议论过程，而非由法官独自对法律概念进行归纳演绎的解释过程。通过此种认知视角转换，司法人工智能建设能够摆脱替代法官进行法律概念计算的技术异化，并让司法人工智能服务于“想事而不是想词”的论证实践，避免司法人工智能沦为禁锢价值判断与法律议论的数字化囚笼。
（二）多元议论主义的人机协同建设目标
在信息科学的视角下，经过法律论证的决定之所以是正当的，是因为司法程序规范了由语法、语义和语用组成的法律信息生成结构，平衡了法律信息流动结构中的对话式网络与话语式网络，使得法律论证能够在司法议论的信息网络结构中保持以重复容纳差异的递归性。此种递归性的信息网络结构，使得法律论证在司法实践的时间长河中兼具了提供社会预期的可重复调用性与吸纳价值差异的可持续修正性。据此认知，基于人工智能对法律信息内容的结构提取高效性与全面性、形式表达规范性与准确性，未来的人机协同有望提升法律议论主体生成法律信息内容时的结构选择自由度与表达准确性，增强法律信息流动网络中的对话平等性与话语规范性，进而实现系统性优化法律信息结构的递归性。概括来说，人机协同的建设思路不是取代或监督法官审判，而是通过人机交互扩展法律议论中的表达自由与对话平等，从而实现更加民主的审判范式升级。
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图 3 司法人工智能对法律论证中的信息生成结构影响
1.在人机交互中拓展表达自由
司法人工智能能够扩展法律论证信息生成结构中语法和语义结构的选择范围，进而提高法律议论中的语用自由度。在法律信息结构视角下，司法人工智能的优势在于其对数据中结构的高效提取与分析能力，这意味着当事人、律师和法官在司法人工智能的辅助下能够更便捷、精准地搜索、调用和选择法律符号间的形式逻辑关系，以更好地表达自身的多元价值诉求。例如，司法人工智能可以快速检索相关案例库，为当事人和律师提供对同一法律概念的多种解释路径，从而丰富其诉讼策略的选择。这使得议论主体在表达其实体性价值判断时，拥有更广泛的信息生成结构选项与更自由的价值表达空间。
具体来说，在语法层面，司法人工智能可以在日益繁杂冗长的法律文本中精准、高效地找到可供议论主体调用的法律概念结构；在语义层面，司法人工智能可以基于大量的过往案例为议论主体提供多样化的法律概念涵摄方案；在语用层面，司法人工智能则支持议论主体灵活地调整其价值诉求的法律表达方式，方便议论主体找到更贴切的法律论证模式。这大幅降低了公众进入法律议论的门槛与成本，并消除了以往因信息获取能力不平等而引发的法律信息鸿沟问题。
2.在人机交互中促进议论对等
司法人工智能的辅助对每一个议论主体信息处理能力的均衡性增强也能够消除法律议论中因信息处理能力差异而造成的对话不平等问题。人们在法律议论的对话式网络中也能基于人机交互进行更加充分、对等的论辩，进而可以提升法律信息流动结构中对话式网络的信息内容增殖性。在传统司法中，律师间的语言博弈可能因能力不对称而失衡，当事人也会因为对法律信息的掌握不完全、过时等问题而导致议论不充分。但司法人工智能可以提供实时辅助，确保双方都能基于完整信息进行论辩，从而增强议论的公平性与对等性。这种增强不仅体现在个案中，而且体现为通过积累来形成更丰富的法律信息库，为后续议论提供更多可供调用的资源。因此，司法人工智能还可以通过人机交互促进法律议论的对话平等来提升法律信息流动结构的递归性，进而使得法律论证更加充分地反映社会多元价值的动态变迁，推动司法系统向更加包容和民主的方向发展。
3.在人机交互中加强法律的信息忠实性
司法人工智能的辅助能够增强法律信息生成结构的语法结构一致性和法律信息流动网络中的话语传播精准性，进而促进法律议论中的信息忠实性。除了高效、快捷的信息处理优势以外，计算机对庞大法律语法信息的准确存储和实时更新能够让法律议论的多元主体基于同一个最新、完整、权威的法律符号结构信息库进行表达与交流，避免因当事人掌握的法律信息不一致等问题而引发法律解释冲突，增强法律信息的语法结构一致性。例如，人工智能系统可以整合最新立法和司法解释，确保所有参与者在议论中引用统一的法律条文版本，减少因语法信息不一致而导致的误解。此外，司法人工智能辅助在增强议论主体利用法律符号逻辑结构表达自身价值诉求的沟通能力的同时，也能够更加高效地过滤那些非法律话语的沟通行为或是不符合法律符号逻辑结构的话语表达，进而使得法律议论的论证行为在更加自由的同时也能够保持话语传播的精准性，减少法律信息流动时的噪声干扰。因此，司法人工智能辅助有望通过标准化的话语式信息流动网络，确保法律信息流动网络中法律信息的忠实性和可重复调用性，进而实现法律沟通的递归性增强。例如，在庭审中，司法人工智能可以辅助法官整合辩论内容，生成规范化的判决书稿，同时保留法律议论中的关键争议点，以及标准化地生成这些争议点背后的差异性法律解释路径。这种信息忠实性的提升不仅能够增强法律的可预测性，还可以保障法律信息的流动性不被社会舆论的噪声干扰。
（三）多元议论主义的人机协同建设方案
在法律论证的信息结构视角下，司法人工智能的建设目标不应局限于成为法官提高审判效率与统一裁判标准的辅助性工具，而应致力于构建能优化法律信息生成与流动网络结构的多元议论平台。这意味着司法人工智能的辅助对象、辅助目标和辅助手段也需要相应转变。
1.人机协同的辅助对象多元化
信息结构视角下的人机协同建设路径需要扩展现有司法人工智能的辅助对象，即从辅助法官这一单一主体转向辅助法律议论的多元主体。传统的智慧法院建设往往将人工智能仅仅定位为法官的辅助工具，聚焦于提升审判效率和统一裁判尺度，如类案推送和文书生成等功能。然而，这种法官单一主体视角忽视了司法审判的本质是一种多元议论主体参与的法律论证过程，涉及当事人、律师等议论主体的价值表达与论辩博弈，法官作出司法裁决的过程需要建立在庭审博弈产生的法律信息内容之上。
这意味着不区分议论对象、不服务于议论效果、单纯以裁判文书作为训练数据开发出来的司法大模型，非但难以真正替代法官审判和减轻法官审判压力，反而有可能在统一法官裁判标准与加速法官审判的过程中异化法律信息结构，致使司法沦为机械的数字计算。将当事人与律师纳入司法人工智能的建设视野，不仅仅是为了使当事人能够更加自由地表达价值与更加平等地展开法庭论辩，更重要的是保证智慧法院建设不脱离其民主根基，防止其通过对法律信息结构潜移默化地重塑来异化司法审判。转变司法人工智能的辅助对象将使得司法人工智能不再仅仅是法官的增效工具，而是优化整个法律议论生态的数字平台，促进司法系统的民主性与包容性。
2.聚焦法律信息结构的辅助目标
人机协同建设需要转变司法人工智能的辅助目标，即从提升审判效率和统一裁判标准，转为优化法律信息的结构递归性，以此实现多元议论主体的表达自由与议论对等。单纯将司法人工智能作为法官审判提效工具的建设目标，除了会导致相关研究陷入人机对立的替代性竞争研究陷阱，以及将司法系统异化为法律概念的机械性计算外，还会导致法学研究难以引导、规范、塑造司法人工智能的技术研发与应用部署。因为工具主义范式实则放弃了对工具本身的指引与塑造，秉持从外部认知工具并识别其风险的思路而不打算改变工具本身。
但实际上，司法人工智能的建设是一种数字沟通网络与法律沟通网络的双向耦合过程，而非单向的工具使用，作为数字沟通网络的人工智能本身也会随着法律议论的推进而不断优化与完善。因此，聚焦于信息结构的人机协同视角，有助于让司法人工智能建设摆脱盲目的技术崇拜或技术抵制，而是让数字系统与司法系统能够实现适配互调。当然，数字系统与司法系统的耦合需要以人工智能技术的信息理论视角向技术人员阐明司法系统的运转原理与结构特征，以此实现法学与信息和计算科学的真正交叉，使得法律群体不再是单纯被动地接受人工智能，而是能够主动地引领人工智能的发展。
3.服务法律议论的辅助工具
在辅助手段上，司法人工智能建设需要从裁判文书自动生成与裁判偏离预警等替代性或监管性的人工智能技术研发与应用部署，转向服务于表达自由与议论对等的人机交互界面设计与应用部署。司法人工智能的优势在于其具有对数据结构进行高效提取与分析的能力，但作为法官工具的机械化应用往往仅停留在表面的裁判文书数据处理，而未能深入司法审判的核心，即法律议论。司法人工智能的辅助手段应聚焦于对法律信息内容生成与流动网络的结构优化，如将司法人工智能用于辅助律师识别并提炼案件事实与法律符号的涵摄关系，以此为法庭论辩提供更清晰的逻辑结构图，并为法官提供结构化的争议焦点，增强法律议论的规范性与效率。例如，研发用于服务当事人表达价值诉求的法言法语转译技术和交互界面，以及基于庭审实时论辩数据的法律论证策略辅助制定技术与策略选择的交互界面等。目前，汤森路透公司已将Watson系统用于学习法律文件，使其能够辅助当事人和律师更便捷地识别日益纷繁复杂的法律文本，并在大量不同法律文本中提取出与当事人诉求相关的法条。
综上，司法人工智能辅助有望通过提升法律信息结构的内容差异性和操作规范性，显著优化法律论证的信息结构递归性，从而为人机协同描绘出以表达自由与议论对等为核心的建设规划。这种人机协同的建设思路不再追求人类对司法人工智能的绝对控制，而是转向追求通过人机协同使法律议论更自由、更平等，从而使得司法系统能够更加敏捷、灵活地吸纳社会多元价值，而非用信息技术禁锢人类的价值判断。法律论证的信息结构的递归性在此发挥了桥梁作用，推动司法人工智能建设从封闭的技术工具研发走向开放、动态的交叉学科生态。
四、从限制应用范围走向规范信息结构的人机协同风险治理
司法人工智能的建设规划一旦摆脱了工具主义的提升效率与统一裁判标准并转向人机协同的表达自由与议论对等，其所蕴含的系统性风险也就不再局限于人机对立视野下的技术性风险，而是涉及更深层次的法律信息结构性风险，针对人机协同的风险治理也据此从人机对立视野下的应用范围限制转向塑造法律信息结构的人机交互正当程序。
（一）对人机对立视角下风险识别与治理的反思
针对司法人工智能建设的风险识别，现有研究大多聚焦于技术性风险以及由这些技术引发的应用风险。在技术性风险层面，现有研究提出，法律语言的模糊性与案件事实的多元性导致人工智能对自然语言的理解存在难以突破的瓶颈，机器学习对非结构化司法文本的解析精度不足，证据链构建与自由心证形成机制也难以被算法逻辑完全映射。此外，人工智能在司法领域的数据质量参差不齐、数据孤岛、算法黑箱与算法歧视等技术问题的存在也导致实质正义难以实现。
在技术引发的应用风险层面，模型幻觉风险首当其冲。为保障司法的灵活性，用自然语言表达的法律规范中存在较多的模糊概念，但这些模糊概念在进行形式化的机器语言转译时很容易产生幻觉问题，尤其是大模型为了使表达模糊的法律规范符合特定形式逻辑而捏造法条或编造案例。律师与法官为了应对大模型的幻觉而不得不对生成信息中的法条与案例逐一进行核查，技术赋能此时沦为“技术负能”，反而增加了律师与法官的工作负担。同时，司法人工智能的决策隐蔽性可能侵蚀程序正义原则，削弱当事人对审判过程的信任感与参与感，当事人面对无法质证的算法决策易产生司法专断的感知，这会动摇裁判结果的心理认同基础，最终消解公民对司法的信任基石。此外，系统性偏见风险则因训练数据的历史歧视而被算法放大，类案推送可能固化区域裁判差异，量刑辅助或将强化特定群体面临的结构性不公。而更根本的威胁在于人工智能对司法权力的异化，即当法官过度依赖智能系统时，其法律解释能力与心证形成空间就会被压缩，司法活动将退化为数据驱动的技术流程。
然而，此种聚焦于技术及其应用的风险识别除了会忽略由人机交互不当嵌入而产生的信息结构系统性风险，更会将司法人工智能的风险治理思路局限于限定人工智能工具的使用范围之上，进而呈现出人机对立的限制应用趋势。例如，实践中广泛采用的方案是在简易案件中运用司法人工智能。但对于该如何明确区分可用司法人工智能的简易案件与不可用司法人工智能的复杂案件，现有研究也难以从技术领域寻求进一步推进。要回答这些问题，就必须回归法学基本问题。此外，这种限制应用范围的风险治理也会导致司法人工智能建设陷入“用”或“不用”的一刀切困境，这对必须依靠广泛应用反馈来不断挖掘技术潜能的人工智能来说，并不利于其发展。因此，更加全面的风险识别应当着眼于人机交互对法律信息结构的影响，而更加合理的风险治理也应当转向构建合理的人机交互程序。正如已有研究指出，随着机器学习算法的兴起，人机协同决策的合法性保障需要从法律单向规制的风险评估与技术标准，转向法学同信息和计算科学交叉的人机交互程序与验证机制。
（二）人机协同的信息结构风险类型化
人机协同的潜在风险并不局限于技术性风险，法律信息结构层面的系统性风险更应该受到关注。除了算法偏差或数据瑕疵，更容易被我们忽视的恰恰是人机交互被嵌入诉讼流程后以效率之名重塑法律信息的内容生成结构与流动网络结构，并削减法律信息的结构递归性，进而使法律系统丧失反思均衡的差异整合能力。法律的信息结构递归性作为法律论证生成正当法律信息内容的基础，依赖于内容生成结构的规范合理与流动网络结构的动态平衡，一旦人工智能的介入异化了法律信息结构的递归性特征，就可能引发法律决定正当性的危机。而一旦法律信息结构的递归性断裂，个案正义与规范预期之间的有机联结就被切断，智慧司法因而沦为无根之木。
因此，识别人机协同风险的首要任务是把关注点从技术风险扩展到信息结构，以司法程序为“手术刀”，精准切除那些隐蔽在代码与界面背后的异化交互节点。唯有通过学科交叉，在法律信息结构层面完成诊断、分类和矫治的治理闭环，方能确保人机交互始终服务于法律议论的结构优化而非结构异化。从法律信息结构的递归性视角出发，人机协同的风险类型化可从内容生成结构与流动网络结构两个维度以及法律信息结构的可持续修正性与可重复调用性两个特征展开。
在法律信息的内容生成结构层面，主要存在以下两类风险：（1）人机协同对法律信息内容差异性的消解。主要表现为在人机交互过程中限制或排除法律信息内容的可选择范围，削弱了法律议论的多元价值包容性，如司法人工智能辅助系统以推荐、排序、隐藏或高亮的方式，把原本开放的法律论证结构选项压缩为唯一的“最优”法律解释，当事人在面对被剪裁的法律信息内容时，其价值判断被提前锁定，法律论证的信息内容生成结构异化为对算法建议的确认程序。换句话说，当司法人工智能过度标准化或预设法律论证的路径时，它就可能干涉或操纵议论主体基于自身价值判断对信息内容结构的选择，从而削弱议论内容的差异性。此时，人工智能提供的有限法律解释选项或预设的特定法律解释路径或过度简化的论证选项，均会抑制议论主体论证时的创造性表达，法律论证从人类主导的表达行为异化为人工智能操控的机械过程。此类风险的核心在于，人工智能的应用可能剥夺议论主体的自主选择权，使法律论证失去可以重复容纳多元价值差异的反思均衡。这种风险在法国智慧司法实践中已有显现，科技公司试图以司法人工智能的普遍应用来消除审判不确定性，进而实现所谓的统一裁判标准，却反而因压制信息内容的差异性来源而破坏了法律信息结构的递归性。（2）削弱法律的可重复调用性。表现为人机协同引入非法律规则的符号逻辑，侵蚀法律系统的自治性。当司法人工智能辅助系统把道德考量、社会情绪或舆情热度直接写入或间接接入裁判辅助的编码逻辑时，法律符号的可普遍化属性将被局部知识切割，递归式的法律论证就陷入一事一议的碎片化状态。例如，人工智能若在裁判建议中融入社会舆论指标，则可能使人机协同生成的法律信息内容被社会舆论绑架。此类风险凸显了维护法律信息操作规范性的重要性，即确保所有论证内容严格遵循法律符号间的逻辑结构，避免递归性因外部干扰而瓦解。美国COMPASS系统便是例证，该系统将非法律系统的社会再犯可能性指标纳入法律量刑模型，进而破坏了司法量刑的自洽性与量刑标准的可重复调用性。
在法律信息的流动网络结构层面，主要存在以下两类风险：（1）人机协同可能过度强化话语式网络而侵蚀对话式网络的空间。此时，内容差异性在法律信息流动过程中被提前消解，法律的可持续修正性丧失其源动力。此种风险表现为司法人工智能辅助系统为了强调裁判标准统一性赋予特定议论主体过高的信息内容权重，且忽略庭审辩论对法律决定信息内容的约束作用，这会加剧法律议论中的地位不对等，使法律论证从平等对话退化为单方决定。这不仅将削弱议论的民主基础，而且可能使司法权威异化为技术威权。具体而言，由于司法人工智能系统的训练数据中有许多权威法官或著名律师参与的案件，人工智能对这些当事人的言论会暗增权重，或把法官终局裁决简化为对强势话语的盖章认证，因此法律议论的平等攻防将被单向灌输取代，法律论证的信息结构递归性因对话与话语的失衡而被打破，无法实现法律信息中差异的整合与创新。（2）对话式网络无序膨胀，挤压话语式网络，以多元之名淹没话语式网络的终局整合功能，导致法律信息的可重复调用性丧失。当司法人工智能辅助系统把社交媒体热搜或类案评分直接推送给法官并诱导其随时开启横向对话时，裁判论证就将被碎片化观点干涉，终局性被稀释为永无止境的协商。例如，人机协同的交互界面若允许社会舆论或政治压力通过技术渠道影响庭审，或将法官裁决置于跨部门评分体系下，便会瓦解司法独立性，使法律论证沦为无序的自由论坛，导致法律决定失去理性约束。
（三）人机协同结构性风险的程序性治理
信息结构视角使得人机协同的风险识别从单纯的技术性风险扩展至法律信息的结构性风险。这意味着人机协同的风险治理也需要从技术评估与规制转向人机交互的正当程序构建。此种人机交互正当程序的构建目标在于确保人机交互所生成并流动的法律信息符合法律论证的递归性要求，即法律当事人的价值诉求表达是自由且规范的，法律当事人之间的议论沟通是充分且对等的，法官基于法律议论的案件信息所作出的法律决定是容纳个案差异且具有可重复调用性的。因此，需要针对每一类信息结构异化风险进行司法程序设计。
在法律信息的内容生成结构层面，（1）针对人机协同产生的信息内容差异性消解的风险，司法程序应保障议论主体在人工智能辅助下的信息结构选择权，要求系统提供全面且中立的选项，并禁止任何形式的引导或干涉，并规定人工智能必须展示多种法律解释路径，且不得预设优先次序，以保障议论主体的表达自由与议论充分。例如，可以针对人机交互设立强制性差异保留义务，要求司法人工智能在每一次交互中基于议论内容呈现出多元且互斥的结构方案，并不得通过默认值、视觉权重或时间压力等方式隐蔽引导；同时赋予当事人即时异议权与回溯权，确保结构选择权在实质意义上被议论主体行使而非被劫持。只要差异生成的闸门仍由人类意志而非代码权重掌控，法律系统的自我更新就保有源头活水。（2）针对人机协同削减法律信息可重复调用性的结构风险，司法程序应严格规范人机交互生成法律信息内容的语法来源，确保所有论证材料均受法律符号逻辑约束，从而维护法律系统操作上的纯粹性与可重复调用性。对此，可以设置语法过滤机制：任何进入法律论证模块的外部规则都必须先在规范接口层完成符号转译，通过合法性、相关性、可证伪性三重检验，并以可审计的代码形态留痕；法官与其他议论主体有权随时调取转译记录，对非法律符号的混入提出排除动议。只有确保每一次法律议论都在同一套法律语法下展开，系统输出的决定才具备被后续案件重复调用与再差异化的资格，法律的递归演化才不会退化为无序堆叠。
在法律信息流动的网络结构层面，（1）针对人机协同可能造成对话式网络结构被话语式网络侵蚀的结构性风险，司法程序需要着眼于从人机交互的信息能力层面保障对话主体的平等地位。应当确立平等放大原则：司法人工智能对法律议论主体的信息能力增益必须采用同一套量化基准，且增益算法与原始权重须向全体议论主体开源。并且，司法程序还必须要求法官在法律议论的最后裁决阶段负有差异再呈现义务，必须以对话式网络中经过平等攻防检验的争点为核心组织裁判理由，不得引入未经双方质证的新材料。如此，话语式网络因被强制回溯至对话式网络的差异土壤，故其整合功能得以正当化。（2）针对人机协同引发对话式网络的无序膨胀风险，司法程序应限制人工智能辅助系统的数据来源，过滤非法言法语的外部干扰，并强化法官在整合信息与作出判决时的自主性，确保话语式网络的权威不受侵蚀。例如，司法程序应当构建审判的“数字终局围栏”：一方面，应当构建法定来源清单，正面列举法官整合信息时的可接入数据库，任何超出清单的数据流都必须在庭前经过双方听证与异议程序方可准入；另一方面，建立话语独立保障机制，禁止任何机关、平台或算法对法官裁判进行实时评分、排名或提示，确保法官在形成终局理由时只受法律与庭审对话的约束。只要话语式网络的终局性被刚性维护，对话式网络的差异输出就能被稳定吸纳，法律议论中递归性信息结构的“开放—封闭”节奏就可保持动态平衡。
综上，面对人机协同的信息结构异化风险，司法程序需要针对人机交互构建结构保留与结构净化的双轨程序机制。在法律信息的生成结构层面，以强制性差异选项与语法过滤确保法律信息的多样性及可运算性；在法律信息的流动结构层面，以平等放大与“数字终局围栏”保障法律信息在传输与整合中不被权力或情绪扭曲。面向人机协同的司法程序，需要为法律信息结构的生成与流动分别配备司法救济机制，使得当事人能够在程序违法之诉中请求宣告基于异化结构所为之裁决无效，从而将技术治理与诉讼治理无缝衔接。在此意义上，人机协同的建设目标并非由机器判案，而是借助机器的运算能力与人类的反思均衡，共同维护一个可持续递归的法律信息内容生态。
五、结语
未来，多元的法律论证主体应当能够在人工智能的辅助下进行更加自由的价值表达与更加充分的对等议论，此种聚焦于人机协同的司法人工智能建设图景不能单纯依靠技术的自我发展与法律的单向规制，而必须依赖法学同信息和计算科学的学科交叉来稳步推动。或许，在法学界热衷于以法学原理分析技术应用并试图规制技术的当下，反过来以技术理论分析法学问题、重新认知法律理论的尝试，能给数字法学的研究带来新的活力与视角。这种不同于主流法学研究范式的交叉研究方法，目标并不在于颠覆法学主流的文本解释范式，而仅仅是为了从其他学科视角反思主流法学研究观点并与之形成平等对话。
在从交叉学科视角对传统法学理论进行反思性研究的过程中，信息理论的递归性是研究的着眼点，其有助于人们观察到一种不同于法国哲学家笛卡尔认知图示的知识涌现现象。笛卡尔式的认知图示是机械的，它预设了线性因果关系，即长长的原因链实现了从前提到结论的线性传递。而源于控制论反馈概念的递归理念引入了一种新的时间结构，它不再是线性的，而更像是一种随时间流动而不断扩展的螺旋循环。在这个螺旋循环中，通往终极目的的道路不再是静态的，而是一个持续的自我调节过程，即一种对自发终极性的积极适应。
这种递归理念的提出化解了机械论与生机论之间有关重复和差异的历史争辩，这也解释了为何递归性的计算理念会发展为人工智能的哲学基础。因为递归的运作就像一个灵魂，它回到自身以了解自身，且在与外界的每一次接触中与偶然性相遇。本文便是参考了信息与计算科学的递归理念，从法律论证的信息网络结构，包括三层内容生成结构（语法、语义、语用）和两类流动网络结构（对话式网络结构与话语式网络结构），揭示了法律系统是如何通过不断回归自身走向未来的反思均衡。而此种源于信息理论的法律论证认知模型能够为我们对话传统法律论证理论提供一个有趣的视角，并得以反思当前主流的司法人工智能研究，摆脱这些研究因符号主义的技术认知、单一主体的工具性建设规划和人机对立的应用限制型风险治理而产生的局限性。
人工智能给法学界带来的不应当仅是作为“钉子”的治理难题，或许奠基人工智能高速发展的信息理论本身也能够为法学重塑其“锤子”提供些许助益。
注：原文刊载于《法商研究》2026年第2期，感谢“ZUEL法商研究”微信公众号授权转载！