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内容摘要：　无论是1997年的《中华人民共和国法官等级暂行规定》（以下简称《等级暂行规定》），还是1998年的《评定法官等级实施办法》，法官等级与行政等级都是相互独立的平行关系。

无论是1997年的《中华人民共和国法官等级暂行规定》（以下简称《等级暂行规定》），还是1998年的《评定法官等级实施办法》，法官等级与行政等级都是相互独立的平行关系。

2.基于规则的专家系统的底层逻辑：演绎推理及其他推理形式 由于基于规则的专家系统是根据if-then规则进行推理，因此，其底层逻辑属于演绎推理。当然，该领域还有许多尚待研究的问题，比如在模糊推理中建立隶属函数仍然属于比较困难的工作。

如果相似度定义得不好，检索的结果就不理想，也就谈不上应用的成功。而且，由于智能裁判过程是在极短时间内完成的，这就使得整个裁判是个一次性过程。不过，这与前述法律逻辑的特征（很多情况下属于非必然性推理）是并行不悖的。案例情境由许多属性（事实特征）组成，案例间的相似度需要根据这些属性间的相似性来衡量。以深度学习为代表的新一代机器学习技术的进步，其突出成就是大大提高了计算机分析处理数据的能力，人类社会从此迈入大数据时代。

尤其是，在法律智能系统瞬间即可作出决定，程序的时间和空间要素都被大幅度压缩的情况下，逻辑合理性就成为首当其冲的重要问题。在我们分析智能系统的逻辑之前，首先要弄清楚什么是法律逻辑。如，可以通过使用训练好的神经网络模型分析数据获得知识，进而将知识转换成产生式规则，提供给推理机在求解问题时使用。

法律智能系统的落地应用，在带来便捷和高效的同时，也不可避免地引发了某些疑虑。（三）大数据分析：基于计算模型的推理 1.新一代法律智能系统的兴起：机器学习和大数据的助力 早期，人工智能与法律的研究重点是使用人工智能方法识别出代表案件核心信息的法律构成要件，建立基于规则和基于案例的法律推理专家系统。处理不确定性的方法主要有两种：一种是概率论的方法，另一种是模糊逻辑的运用。该系统的量刑参考功能也基于同样的原理，建立量刑预测模型，为检察官提出量刑建议并为法官量刑提供参考，从而起到规范量刑、减少量刑偏差和量刑失衡的作用。

当然，框架法也有不足之处，它不善于表达过程性知识，需要与产生式方法及其他更具有灵活性的、特别是辅助自然语言理解的语义网络表示法、脚本表示法等结合起来使用，以取得互补效果。客观世界具有一致性（regularity）和重现性（reproducibility），相似条件下会产生相似结果。

只不过，它使用的知识不是既定的规则而是案例，这决定了CBR专家系统的核心组件是案例库。产生式规则是一种通用的表示世界的方式，也是人类进行问题求解的基本范式。再者，运用大数据分析方法得出的推断结果，实际上是一种预测（prediction）而并非严格意义上的逻辑推理。由于模糊逻辑是一种近似而非精确的推理方法，因此非常适合于包括法律领域在内的涉及人文因素的复杂系统。

在展开说理时，人类将情理法结合起来的能力，机器能否学习以及在何种程度上可以习得，还存在未知数。易言之，在一个多元的世界中，价值判断的准则是合理的可接受的等原则，因而，法律问题往往没有唯一正确的答案。CBR专家系统可以利用案例天然具有的作为解释基础的特性，帮助用户理解系统的推理过程。与专家系统相比，大数据分析的预测性本质决定了其更偏向于不确定性推理。

反之，则会导致求解的麻烦和低效。在4R过程中，关键的一个环节是案例检索，即发现与当前问题最相似的案例，这直接决定了最终所选择的解决方案的质量——只有找到同案才能作出同判。

知识库（knowledge base）是按照一定方式存储在计算机系统中的知识集合，它也是特定领域人类专家经验知识的集合，其中存在大量使用启发式方法（heuristics）从专家经验中提炼出来的if-then规则，这些规则被称为产生式规则（production rule）。将多种智能技术结合起来的方法，最简单的是所谓的黑盒/细线结构（Black-box/thin-wire），复杂一些的诸如神经网络的符号化机制、两院制结构（Bicameral architecture）等等。

维纳曾言：人有人的用处。法律智能系统无法处理道义逻辑问题。海量数据背后所反映的究竟是某种因果关系还是仅仅是一种相关性，就人类目前的认知能力而言，往往难以确定。由于大数据规模之大，使得大数据分析不同于传统的统计推理，而近似于以上帝视角对事件整体作全景观察。这些解释方法各有其优缺点，实践中常常结合使用。2.用户的协同解释 从理论上说，智能系统的解释是对人类交流方式的模拟，其目标是达到一种无障碍交流的自然解释，并最终实现超越人类解释的智能解释。

在法律实践中，也常常需要运用模糊判断。除了阐明法律决定是什么（what），还应当对为什么（why）以及如何作出的（how）予以解释。

试运行一年多后，该系统的9个数据库已包含2800万份数据资料。4.法律逻辑评判法律推理与论证的强度和可信度。

具体到法律智能系统，其核心问题即法律推理的逻辑表示问题。在实际应用中，如果能事先对案例库进行评估，检测其是否符合CBR基本假设（相似问题具有相似解），进而判断CBR方法的适用性，可以大大降低开发和应用的风险。

尽管机器学习从20世纪80年代才正式发展起来，但是其进步很快，特别是近些年来，有关深度神经网络（deep neural networks, DNN）的研究掀起了以深度学习（deep learning）为名的热潮。正因为如此，有些国家或地区的法律，如欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）第13条要求，自动化决策的主体必须为当事人提供决策的相关逻辑和实质性信息。目前，在解释大数据分析结果时，常引入可视化技术。由于产生式规则的一般形式是if-then，这使得其天然适合解决法律领域的问题，特别是用于处理涉及成文法规则的问题。

当然，概率论方法虽可表示和处理现实世界中的某些不确定性，在人工智能的不确定性推理方面占有重要地位，但它并没有把引发不确定性的另一更重要、更普遍的原因，即事物自身所具有的模糊性反映出来，也不能对客观存在的模糊性进行有效处理。研究表明，法律逻辑是受实践理性支配的实践逻辑（practical logic），其分析和评价的对象是法律实践中的推理与论证。

有了距离的数值，就可以确定两个案例间的相似度。因而，相比较而言已显滞后的法律逻辑研究需要迎头赶上，在相关领域进行拓展。

（二）法律智能系统的解释与方法 根据智能系统自身的解释能力以及解释过程是否需要人工介入，可以将解释分为两类：机器的智能解释和用户的协同解释。在这个将知识有效组织、关联起来从而产生机器智能的过程中，离不开法律逻辑学家的参与。

这是第一个利用案例建模法律推理的专家系统。那么，照此而言，法律智能系统作出决定时遵循什么样的逻辑？此种逻辑和普通形式逻辑（经典逻辑）相比，特别是和法律逻辑相比，究竟有无不同？这是要我们相信并接受法律智能系统的决定之前必须厘清的问题。在法律实践中，法官对事件发生概率的推断即通过其内心确信而非通过数值计算来完成。为了保证解释的有效性，需要确定合适的用户模型。

案例检索需要以相似性比较为基础，反映案例之间相似性关系的相似度定义因而十分重要。智能系统的构建需要借助法律实务专家的经验知识，由知识工程师、技术专家将其转化为产生式规则或利用大数据技术进行建模。

在此情况下，就需要由智能系统的用户参与到解释过程之中。以交通事故损害赔偿案件为例，法官需要根据交通行政执法部门认定的全责、主要责任、次要责任、同等责任、无责任五种情形之一确定具体的责任分担比例。

机器学习和大数据技术与传统的专家系统的结合，使得基于规则和基于案例的专家系统都可以通过学习而实现能力升级。也就是说，直接使用法律智能系统进行复杂案件的裁判，有违司法过程的原理。