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司法自动化决策的纾困原理与算法解释权路径展开
网络安全与数据治理
陈镜霖
西南民族大学法学院
摘要: 当前,司法自动化决策可以满足司法预防目的、提高案件信息整合进程,故具有一定的正当性和可行性。然而,司法自动化决策的适用仍面临诸多阻碍:在程序层面,算法黑箱导致决策逻辑无法被公众所理解;在实体层面,算法过度参与则易诱发责任不当偏移风险。鉴于此,应基于欧盟GDPR以及我国《个人信息保护法》中的算法解释权,以满足司法问责的理论要求,实现事前、事中、事后的全过程救济,破除黑箱型司法决策的固有不足。具体而言,需完善司法算法解释权的主、客体以及行为要件,规范司法自动化决策的程序机制,并形塑司法自动化决策的责任机制。通过明确司法自动化决策中算法解释权的权属与运作方式,为司法权力向算法的部分转移提供制度保障。
中图分类号:D922.16文献标识码:ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.04.013
引用格式:陈镜霖. 司法自动化决策的纾困原理与算法解释权路径展开[J].网络安全与数据治理,2025,44(4):84-90.
The principle of risk mitigation in judicial automated decision-making and the path of algorithmic explainability
Chen Jinglin
Law School, Southwest Minzu University
Abstract: The application of judicial automation decision-making can meet the purpose of judicial prevention, and improve the integration process of case information,so it has certain legitimacy and feasibility. However, the current application of judicial automation decision-making still faces many obstacles: at the procedural level, algorithmic black boxes lead to decision-making logic that cannot be understood by the public; At the entity level, excessive involvement of algorithms can easily trigger the risk of improper liability deviation. Therefore, legal frameworks should ground judicial accountability in the GDPR′s and China′s Personal Information Protection Law′s right to algorithmic explanation. This enables comprehensive remedies across pre-decision, ongoing, and post-decision phases while the inherent shortcomings of black box judicial decision-making should be eliminated.These measures collectively clarify ownership structures and operational protocols for algorithmic interpretation, thereby institutionalizing the partial transfer of judicial authority to automated systems.Concretely,it is necessary to improve the subject,object,and behavioral requirements of judicial algorithm interpretation power.Procedural mechanisms for automated judicial decisions must be standardized, while the responsibility mechanism of judicial automation decision-making should be developed.By clarifying the ownership and operation mode of algorithm interpretation power in judicial automation decision-making, institutional guarantees are provided for the partial transfer of judicial power to algorithms.
Key words : judicial automated decision-making; algorithmic explainability; algorithmic black box; accountability mechanism

引言

随着大数据和人工智能技术的飞速发展,算法在处理和分析大规模数据方面展现出巨大优势,这使得算法在决策过程中能够更准确、更快速地进行预测和推断。算法自动化决策相比于人工决策具有效率上的优越性,将逐渐取代人类决策成为社会决策的主流形态。司法自动化决策场景中,上述优势更为明显。但是,司法活动是司法权的行使过程,以算法为基础的司法自动化决策实质上是司法权力的部分移转,可能会形成算法权力[1]。然而,算法具有黑箱效应,其决策过程和推理依据难以被直观观测。在缺乏透明度的决策逻辑下,出现问题后难以追踪其发生的原因,该缺憾反馈到社会层面,将诱发民众对判决结果合理性的质疑,损害司法体系的权威性和可信度。

审视当下,智慧司法的技术局限性与现有制度的强约束力,易导致其在个案裁判中丢失伦理要素,从而引发法官与公众的司法公正观之间处于异化状态的伦理风险,折损司法公信力,产生技术应用悖论[2]。探讨司法自动化的可能与限度存在必要性,工具主义限度则强调将法律视为达到特定目标工具的同时,要时刻关注法律的价值属性,尤其重视法律人及其反思在控制算法思维泛滥中的重要作用[3]。在具体应用层面,司法自动化决策在刑事领域亦存在潜在风险。自动化决策在刑事司法中的应用可能带来准确性不足、公正性偏离和机械性三方面的风险[4]。人工智能技术集中于整体层面研究司法自动化决策的问题能够有效明确其发展方向,但克服司法人工智能的弊端仍需要明晰的制度体系化解其算法“黑箱”、算法歧视等具体问题。申言之,算法解释的过程是对算法客观机制的阐释说明,既不违背司法算法的工具属性,也是主客观相统一的理想场景体现。因此,亟需从算法解释权出发,明确其归属和运作方式。通过建立有效的算法解释机制,以确保算法决策的透明度和可解释性,增强公众对司法系统的信任,维护司法公正和社会正义。


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作者信息:

陈镜霖

(西南民族大学法学院,四川成都610041)


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