第三节 法国的法律人工智能
一、法国法律人工智能的发展背景
目前，法国是欧洲人工智能生态系统最强的国家之一，法国与德国、英国三国的人工智能公司总数，占欧洲人工智能公司总数的一半以上。1 2016年法国国家信息和自由委员会( the Commission Nationale de l'Informatique et desLibertés，简称CNIL)着手研究与新数字科技相关的社会和道德风险。随后，CNIL于2017年12月发布关于算法和人工智能的道德风险的报告《 Com-ment Permettre À L'homme De Garder La Main?》 。报告指出了围绕人工智能的六大的风险：其一，如果决策权逐渐下放至机器和软件，人类的自由意志和责任是否会受侵蚀？其二，如何应对人工智能中或故意制造或意外隐含的偏见和歧视？其三，随着人工智能细分、定制个体解决方案，这将如何影响某些社会基本要素中的集体逻辑，如民主多元和风险共担理念？其四，如何平衡大数据带来的好处与保护个人隐私的必要性？其五，如何选择用于人工智能机器学习的数据，以平衡质量、数量和所追求目标的相关性？其六，自动化人工智能的发展以及人与机器之间界限的模糊，将如何质疑人类身份的原有含义？2同时，CNIL也于2022年发布“关于人工智能的指南”，加大了人工智能重视的力度。
为应对这些风险，报告提出两项一般原则和6项具体建议。两项一般原则分别是忠诚( loyauté)原则和警惕性/反省性( vigilance/reflexivity)原则。忠诚原则是指算法不应背叛其用户的利益，这里的“用户”不仅包括消费者，还包括公民、社区成员或利益可能受到算法影响的其他组织。警惕性/反省性原则，是指人工智能的不断发展和不可预测性要求所有利益相关者有条理、保持谨慎并定期重新审查。6项具体建议包括：人工智能参与开发者和使用者接受道德教育；进一步努力让用户理解算法；设计算法以服务于人类自由并抵消“黑箱”效应；建立相关国家机构专门审计算法；鼓励对道德的人工智能的研究，并启动面向大众利益的重大国家研究项目；加强公司内部的道德合规机构建设。3
在此基础上，法国国家力量进一步明确推动人工智能发展。 2018年3月，法国总统埃马纽埃尔·马克龙在巴黎举行的“ AI for Humanity”峰会结束时，公布法国人工智能发展战略计划。4 该战略计划基于法国副总统赛德里克·维拉尼( Cédric Villani)所作的政策报告《有意义的人工智能：走向法国和欧洲战略》5，其目标在于推动法国成为人工智能领域的全球领导者。6法国人工智能战略计划提出3项主要目标：其一，完善人工智能教育和培训系统，培养和吸引最优秀的人工智能人才；其二，为人工智能程序的应用和相关资产的集合而制定数据开放政策；其三，为能够透明并公平地使用人工智能应用程序而制定相应道德伦理框架。为此，法国政府将在2022年年底前投入15亿欧元用于开发人工智能，其中7亿欧元将专门投入研究。7
二、法国法律人工智能的应用争议
(一)第2019-222号法律内容
人工智能的政策建构版图已然铺开，法律人工智能的实践发展如火如荼，然而这一态势却未顺利地进入正式的立法领域。法律规范构建上的趋势甚至与之相反，背道而驰。这一趋势体现在法国2019年3月23日关于2018—2022年方案拟订和司法改革的第2019-222号法律( 《司法改革法》 )中，该法第33条规定：“不得为了评估、分析、比较或预测法官和书记官处工作人员的专业行为而重复使用其身份数据，违反这项禁令将受到《刑法典》第226-18226-24条和第226-31条规定的处罚，但不妨碍1978年1月6日关于信息技术、档案和自由的第78-17号法律规定的措施和处罚。”8
《司法改革法》一经出台，便引发诸多争议。虽然第33条在具体适用条件的规范上语焉不详且缺乏判例，但作为当前世界上唯一明确推行、钳制法律人工智能数据分析并附带严厉后果的立法范式，迅速引起了各国关注：《司法改革法》缘何出台？其出台的背后又如何反映法国国内各方博弈情形？
(二)立法先声：法国司法部的测试项目与反馈
2017年4月至6月，在法国司法部的倡议下，Rennes和Douai地区的两个上诉法院中的十几名地方法官参与了一项测试项目，在案件审判中试用法国Predictice公司的司法预测软件。该软件通过扫描收集所有法国上诉法院的民事、社会和商业裁决，基于算法从中获取数据并进行分析，继而确定案件胜诉的机会，并评估离婚、解雇等情况下的经济补偿金额。软件具体的使用和运行过程为：在法官需要对一个案件做出裁决时，先在软件搜索引擎中选择裁判的主要标准。随后，软件将在数秒之内分析判例法(软件数据库中包含除刑事案件外的大量法庭判决)，并向法官提供类似案件的裁判结果。最终，终局的裁判决定仍然由法官斟酌作出。9 具体运行流程，如图2-3-1所示。
从测试的反馈来看，软件的使用结果并不尽如人意。根据司法部与Rennes地区上诉法院的一份公报来看，司法部和地方上诉法院认为该软件需要大幅度改进。而且，对于那些已经拥有高质量分析搜索工具的最高上诉法院和上诉法院的法官，该软件并没有任何增益之处。10
除此之外，Rennes地区上诉法院院长泽维尔·罗享( Xavier Ronsin)指出此类软件存在算法偏差问题。他指出，法院的裁判是一项全面的、需要复杂知识的工作，尽管软件可以很好地确认判决中的一部分内容，但是软件只关心法院判决的执行，算法不会阅读动机和所有的细节，例如哪些证据得到确认，以及如何确认等，尤其在决定复杂的情况下软件的偏差更大。他认为，这项试验的结果表明，律师的咨询作用是不可替代的，而审理具体案件的法官的作用也是一样不可替代的。这些新产品应被视为对决策的补充。11
图2-3-1 司法预测软件运行示例
对此，Predictice公司则回应认为，公司所推出的软件，只是简化了对律师的法律信息的搜索和分析，从来没有尝试建立一个能够预测诉讼结果的工具。该项司法实验是在公司成立之初，软件尚未商业化的阶段，与公司的开发软件的测试版本同时启动的，其目的是更好地了解法官的需求。并且，相关报道中认为软件只关注法院判决的执行情况这一说法是不准确的，事实上，软件搜索引擎不仅检索法院判决，并且还允许查阅法律文本和理论。
司法部的测试项目成为法国立法的先声，尽管司法部进行了明确表态，但未能平息人工智能发展客观需要的浪潮。在测试项目之后，各方争议的序幕由此拉开，讨论更加激烈。
(三)立法背景：各方博弈与实然结果
1．立法目的与考量：留白与解读
对于法国为何在法案中禁止人工智能进行判决分析预测，并没有官方解释或普遍共识。《司法改革法》本身对此进行了留白。即便跳出《司法改革法》本身、从整体体系架构的角度探求其中立法目的，《司法改革法》对法律人工智能的态度亦也未进一步处理如何统筹这一禁止规定与现行政策“法国人工智能发展战略计划”之间的张力关系。
相关立法背景或许能为立法目的的解释提供落脚点。据此，法国国内提出了各种解读。有观点认为部分原因是法律人工智能企业取得了巨大成功，这些企业的产品现在能够相对轻松地模拟司法决策者的决策倾向，让法国法官们误入歧途。12也有观点认为，此项法律的出台是来自法官群体的压力所致。13 法官群体担心预测分析暴露其决策模式，甚至会显示出司法裁判与法律规范之间的差异，最终导致司法权威受损。
2．立法过程中的争议：司法数据能否公开
根据《欧洲人权公约》第6条第1款规定的公开审判原则，目的在于确保法官(必须是可识别的且被合法任命履职的)的客观公正性以及遵守程序规则(如公开和合议) 。14 又考虑到数据是人工智能发展的必要前提，AI技术唯基于对大量数据的分析方能改进其模型、提高分析预测能力。因此，开放司法裁决数据是专门从事搜索引擎或预测分析的法律技术公司发展的先决条件。然而，从另一维度考察，在衡量公开数据对司法效率和质量的影响方面存在困难，并且公开数据又带来了对个人隐私保护的威胁。因此，是否应当开放司法数据引起了争议，这一争议影响着相关领域的法律规定。
具体而言，2016年前，《司法组织法》第R433-3条规定，如果司法、行政法院和法庭的裁决“具有特殊利益”，则应将其公开。15 而在2016年，法国颁布《数字共和国法》 ( La loi pour une République numérique)，修订了《司法组织法》并重新规定了法院公开裁决数据传播的法律框架。该法第20条和第21条规定，在不影响关于诉诸和公布法院裁决的特别规定的情况下，法院判决应在尊重有关个人隐私的情况下免费提供给公众，即以公开为原则；但是，在向公众公布司法裁决前，应先分析重新确定涉案人员身份的风险。16 同年，法国政府还制定了“ Open data” (开放数字)执行时间表，明确了一系列的政府数据公开措施及其法令的制定或生效时间。
上述试图调和争议的努力与第2019-222号法律似乎是一脉相承，但就规定本身而言，其钟摆已然通过例外条款的填充而偏向了保护隐私一端。具言之，第33条1款、2款规定重申了2016年修订的内容“在不违反关于诉诸和公布法院裁决的特别规定的情况下，判决应以电子形式免费提供给公众”。与此同时，又增加了关于例外情况的规定，“作为第1款的例外情况，判决书中提到的当事方或第三方的自然人的姓名在向公众提供之前被隐瞒。如果披露信息会影响这些人或其家属的安全或隐私，则也应隐瞒任何能够确定当事方、第三方、法官和书记官处成员身份的资料”17。
应然层面规范的博弈亦影响了实然层面法律人工智能运行与实践的进程。目前在法国政府网站Légifrance. fr是主要的认证公共信息在线来源，其中不仅包含立法和法规文本，还包括判例法和公共职位任命信息，如图2-3-2所示。但是，这种单一的信息获取完全不同于直接访问后台数据库18，更精细的信息由于规范层面的收紧始终没有放开，使运用Légifrance. fr获取信息的能力与效率大打折扣，徒增法律人工智能的运行成本。
正因受到如上限制，人工智能运营商期望能够自由地获得所有法院裁决数据。但是，这一愿望持续落空。 2019年3月20日，法国律师协会理事会与最高上诉法院共同起草了一份“联合声明”，其内容包括设立一个“为利用判例法数据库而设立的管理机构”。但是，这一声明没有任何约束力，仅仅代表了实务领域的愿望与呼吁；而法国司法部态度明确，直接表示没有必要设立一个专门的机构。19 旋即《司法改革法》出台，为现阶段上述争议画上句号。
图2-3-2 Légifrance.fr网站上的司法判例查询页面20
三、法国法律人工智能的学术研究
(一)法国法律人工智能立法后评估
1．法国国家律师协会( Conseil National des Barreaux)的立场
尽管法官群体可能更倾向于支持该立法禁令，但法学界、律师界中质疑该禁令的声音。 Artificial Lawyer期刊中有文章发表观点认为，如果案件信息已经向公众公开，进入公共领域，那么，任何人都应当有权对源自该案例的数据进行统计分析，以显示或揭示他们所希望的内容。21 而在法国推出禁止分析预测法官数据的禁令后，法国国家律师协会( Conseil National desBarreaux，简称CNB)要求将律师身份资料也排除在法庭上对其行为的统计分析之外。此前，法国国家律师协会一直重申其支持透明度和公开司法的立场，并反对将法官和律师姓名匿名化，法国国家律师协会此项举措显示其立场上的根本转变。
但是，协会这一立场似乎也与大多数法国律师的立场和利益存在冲突。由Doctrine 委托进行的 IFOP 民意调查显示，87%的法国律师反对法官匿名，63%的年轻律师希望提高他们在网上的知名度。法国国家律师协会是代表法国所有执业律师的公共利益机构，所有律师均在其161个地方律师协会中注册，对于法国律师监管有着相当大的影响力。对于律师而言，对司法判例数据进行分析，是提高效率、创造经济利益的一个重要手段。人工智能软件可以帮助律师根据先例调整其诉讼策略，拒绝那些风险过大的案件，这些帮助最终会影响他们的收费和费率。22 从这一角度来看，该立法禁令对律师群体也造成了负面影响。
2. 《司法改革法》第33条合法性的争鸣
(1)言论自由与维护司法权威的权衡
《司法改革法》第33条出台后受到批评，被称为法国民主的“彻底耻辱”23。而在各方观点争鸣之外，通过合法性框架审视《司法改革法》的出台的做法，是否又存在瑕疵？从整体上看，其合法性有待考虑。 《欧洲人权公约》第10条从法理层面奠定了对言论自由的认可，基于《欧洲人权公约》，法国必须表明，第33条禁令在比例原则的架构下是符合要求的。
法国可以辩称这项法律的目的是正当的。欧洲人权法院在 Prager v.Austria一案中指出，为保护司法“声誉”和“维护司法权威”而限制对个别法官的批评的措施是合法的，尤其是需要保护司法机构“免受基本上毫无根据的破坏性攻击” 。24英国媒体对2017年英国第一次脱欧判决的反应就是一个很好的例子，英国高等法院法官的照片被刊登在《每日邮报》头版，标题是“人民的敌人”。这种对法官的肆意批判，被广泛批评为对司法独立的攻击。在这种情况下，法国推出《司法改革法》可能落入寻求保护“司法机关的权威”。25
然而，法国对司法行为研究的限制也可以被视为非法目的——它代表着破坏法治的企图。禁令限制了司法判决的透明度，从长期来看，这将最终削弱法院的权威和司法声誉。法院认识到，言论自由在“激发关于司法系统运作的辩论”中发挥着重要作用( Prager v. Austria)26，它可以构成“能够促进人类事务进展的公开辩论” ( Giniewski v France) 。27进一步来看，如果不公开是为了维持一个内在矛盾的判例法和有偏见的法官的法律制度，本身就是不正当的。几个世纪以来，法律学者一直把批评损害法律统一的判决视为一种职业义务。
尽管有着上述解释路径，法国法律还需要回答的问题是对侵犯言论自由的测试的其他内容。假设法律的目的是合法的，下一个问题是：它是否可以被证明是合理的，是否“在民主社会中是必要的”？回到修法内容本身，其最引人注目的，是该条款对法官身份的可惩罚使用的定义非常宽泛。如前所述，“评估、分析、比较或预测”个别法官的行为是应受惩罚的。换言之，禁止对法官个人资料的任何评估性使用，并将其定为犯罪。法律中的定义似乎创造了一个全新的犯罪情形。其措辞不仅包括商业目的的算法分析，如预测案例结果或在实际案例中的使用，甚至还包括各种其他研究，采取极为宽泛的解释模式。由上述分析来看，该法违反了斯特拉斯堡经典判例( Strasbourg)中的一项附加要求：任何授权干涉言论自由权的法律必须起草得足够清楚和详细，以使其不会导致“不受限制的权力”，并以不可预见和任意的方式运作，即符合典型的法治原则(Glas Nadezhda Eood and Elenkov v. Bulgaria)。28 特别值得注意的，是许多国家的法官其实几十年来一直“容忍”相关研究的推进。从20世纪40年代开始，美国学术界对司法行为展开了专门的研究，新闻媒体经常将司法行为列为重要的公开信息。相比之下，在欧洲很少能看到这样的学术成果，而法国又尤为强调作为一个整体说话、希望追求没有不同意见的存在。人类学家布鲁诺·拉图尔( Bruno Latour)认为，法国司法程序的模糊性是其基本原则之一，坚持让法院用同一个声音说话，这是法国早期强大影响力的结果。29
尽管这一解释可以为《司法改革法》的出台提供制度背景说明，但在法律的审阅下，该法并不满足比例原则的规范要求。最后，虽然这项法律是针对法国法律体系，但其效力范围尚不清楚。例如，该法律是否具有域外效力，即它是否也会禁止对法国国际法官的研究？从法律安全的角度而言，如果想让法官匿名，需要采取什么措施？相关问题都为人工智能在司法领域的应用发展带来不确定性。
(2)GDPR下的合法性审视
在《司法改革法》第33条的框架下，一条主流的解读路径是：判决信息将继续可用，用户可以查阅判决资料，其中自然包括法官的姓名。但人工智能不能汇总关于特定法官及其行为模式的数据。如果人工智能做任何分析，都被禁止做出任何带有识别性的判断，这意味着任何基于数据的比较或预测都变得毫无意义。30
两项集中讨论的内容为：其一，法官姓名是否属于“个人数据”而应触发GDPR的规制？其二，人工智能是否可能在GDPR的合规框架下对相关数据进行大数据挖掘？根据GDPR第4. 1条的规定，“个人数据”是一个已识别或可识别自然人的所有相关信息。出现在判决书之上的法官署名似乎径直落入第4条的辖摄范畴。然而，值得追问的是：(1)判决公开的要求是否足以作为第4条的例外或豁免？(2)法官身份及其履行职务的关联性是否能够避免触发第4条的规制？GDPR对此语焉不详，导致相关技术分析无法开展。同时，GDPR合规通常采取的“数据脱敏路径”似乎于此也处于适用受阻的尴尬之中，31出于分析具体法官偏好态度的需要，“脱敏”的逻辑与人工智能在司法领域的应用并不完全匹配。基于个人保护的考虑，法国法官坚持不住……
而就法国法官坚持不让自己的身份受到算法审查而言，更多地可能基于个人保护的理由。一个实例即为，2019年5月，一对夫妇因为骚扰一位家庭法官而被判入狱[Hilson v McCarthy (2019) EWHC 1110 ( Admin) ]，他们通过社交媒体获取了法官的个人信息并借此对法官及其家人发出威胁。32 也有观点指出，这个问题的根源在于民众对案件裁判结果存在的普遍不满，因此，反而应当进一步提高法院的透明度，通过提高判决的可接受性来解决问题，而非一味地强调对法官的信息保护。33
在GDPR的现行法框架之外，相关的讨论还促使媒体在报道法庭上发生的事情时，从更一般的意义上考虑使用匿名。当事人匿名在民法领域没有争议(现在欧洲法院在要求自然人作出初步裁决的请求中规定了这一点)，但除此之外，证人或专业人员的姓名是否可以公开？如果公开，他们在案件中的作为或不作为可能会受到批评(当然，也许是不公平的指摘)。而地方当局或其他组织的姓名又是否可以公开？这些问题都在进一步叩问《司法改革法》第33条如何落地。
(二)司法预测与自由心证之间的张力
跳出新法本身，从法律人工智能的发展自身来看，司法预测与自由心证之间的张力是更为本质的争议问题。司法预测活动有的建立在法官职业整体的判断之上，有的则建立在特定法官在长期工作历史中所表现出的持续倾向上。从某种角度而言，预测结果是对裁判理性在各空间和时间维度上的概括和凝练。但是，在传统司法实践中，法官所秉持的裁判准则是自由心证，即法官在裁判时需要凭借自己诚实与善良之本心，形成自己的内心确信。由此可见，司法预测同自由心证规则之间存在着冲突。在自由心证规则的指引下，法官个人同整体的意见可能存在差异，法官此时的裁判同自己过往一般的裁判也有可能会不同。在司法预测上，就表现出法官的实际判决同预测的优势结果不相吻合。
对此，有观点认为司法预测有助于纠正法官个体的认知偏差，补足其经验上的匮乏，防止这些不足之处在自由心证规则的庇护下损害裁判的一致性。布鲁诺·皮雷( Bruno Pireyre)质疑“这些手段，特别是所谓的预测性司法工具，通过模仿、恐吓、智力一致性等手段，限制法官的裁判自由……”34安托瓦内特·鲁罗伊 ( Antoinette Rouvroy) 进一步指出，仅仅依靠算法的预测值，那些看似会败诉的原因有时值得商讨。“解决办法是在司法中引入更多的手段和更好地培训法官，而不是想用机器人取代他们。判决不是可优化的，当事人不仅是当事人，也是公民。”这就提出了另一个问题，即如何设定以往判例的规范性权重。因为预测性的司法工具依赖于既往法院判决来预告胜诉机会和可获得的赔偿。安托瓦内特·鲁罗伊指出：“在像法国这样的大陆法系国家，情况就更加微妙了，因为法律优先(民法典)，而不是判例法。法官可以以判例为依据，也可以背离它。” 35
反对意见则认为，不同案件之间必然存在差异，尽管可能是细微的，但也可能是有意义的，因此，不能随意将案件类型化，自由心证规则使法官可以积极地探求和准确地把握这些差别，从而做出更恰当的判决。同时，自由心证为司法者保留了价值判断的空间。随现实情境的变迁，裁判在不同时期和地区当然会有所不同，司法预测极可能会抹杀这些精致巧妙且意义深远的思考。36
四、法国法律人工智能的实践发展
尽管所出台的法律并非全然利好，但总体来看，在2019年之前，法国的法律人工智能已然有了优良的发展表现，并在新法出台后持续探索合法空间。
(一)法律人工智能实践概况
法国有关法律人工智能的实践与思考由来已久。迈入现代，作为其开放数据政策的一部分，法国已经提供了超过35万个司法判决的信息。37 又鉴于文本的数量，传统研究工具往往不足以支撑起对海量判决信息的分析。正因如此，科技界(大学、研究中心、研究公司)通过人工智能的发展大大改进了专门用于理解人类语言的预测算法，并将其应用至司法领域之上。法国较为成熟的法律人工智能应用包括Doctrine. fr, Prédictice, Case Law Analytics以及JurisData Analytics ( LexisNexis)，如图表2-3-1所示。
表2-3-1 法律人工智能现有应用及开发表项
其中，Doctrine. fr是一个利用大数据和人工智能的法律搜索引擎，该搜索引擎可将大量的非结构化数据转化为可利用的信息，以发现零散信息之间的内在联系。以此帮助用户便利地查找法国和欧洲判例法等法律信息，推动法律研究，优化法律服务，如图2-3-3所示。
图2-3-3 Doctrine.fr网站页面38
就Predictice 而言，作为法国最大的法律人工智能公司之一，其专注于诉讼预测和分析，后来也在探索知识管理( KM)领域，因为它希望更广泛地利用其广阔的 NLP(自然语言处理)能力。 Prédictice于2016年创立，公司致力于借助算法收集、阅读并研究分析法律信息。根据公司介绍，巴黎100家最大的律师事务所中，有56家使用Prédictice的服务，在法国各地共有2000多名律师使用其服务。39 在数据来源方面，Predictice 表示与 Wolters Kluwer 合作，可以分析和查询所有法院判决。而在具体效用上，该分析工具可以用于估算诉讼成功率、优化诉讼策略，并传递关键信息。从而，律师可以计算计划的诉讼行动的成功率，并量化与此相关的请求。成熟阶段的Prédictice为分享其预测性司法工具的经验，进一步出版指南《 Guide de la justiceprédictive》40，又一次带来广泛影响。
同时，为尊重律师职业道德、公正地研究预测性司法的运作条件、目的和限制，处理好预测性司法所涉及的伦理问题，公司加入了预测司法伦理和科学委员会( Comité éthique et scientifique de la justice prédictive)，该委员会负责监督其行动并制定一些约束规则。41 在实践运用中，Predictice奉行如下原则：(1)忠诚原则。预测性司法工具的设计者必须尊重忠诚和客观的原则。(2)数据库完整性原则。不得为了修改结果而对用于预测性司法工具的数据进行删除或更改，除非告知用户并明确征得其同意。数据库必须依法收集和处理数据。 (3)透明原则。每个人都应该能够知道用于构建服务的技术的名称，尤其是要区分他人的技术和自己开发的技术。 (4)可理解性原则。设计人员必须以简洁明了的教育方式来解释用于构建预测性司法工具的技术模块的功能，以便所有人，甚至是非专业人员也可以理解。 (5)控制原则。可以由指定的机构定期对工具的功能进行控制，尤其是为了验证是否符合本章程的原则，以保证控制程序运行过程中有关信息的机密性，并尊重企业保密原则。 (6)时效原则。如果法院判决涉及不尊重自然人的隐私部分，则必须将其从数据库中排除并从分析中撤回，而本条不与本章程的第二项原则冲突。 (7)文件编制原则。预测性司法工具的设计者必须记录其执行的工作和发展，以便可以对代码的质量进行检查。 (8)合作原则。预测性司法工具的设计者致力于实施协作方法，尤其是与学术界和法律专业人士合作。
Case Law Analytics同样是一款提供法律分析服务的软件。 Case Law An-alytics基于判例法和历史交易信息的收集分析，形成一个司法裁决过程的模型，帮助快速量化评估客户的法律风险，高效获取相关司法信息，为法律专业人员提供法律分析、诉讼策略和决策支持，帮助律师和客户之间、法律部门和其他部门之间建立起沟通的桥梁，42如图2-3-4所示。
图2-3-4 Case Law Analytics的部分合作企业与支持企业
有如前述，Case Law Analytics的特色恰在于强烈的实务色彩及其广泛的覆盖面。其官网页面显示：(1)其与律师事务所合作，能够从第一次会议开始量化对客户的风险，并提供司法管辖区的司法信息；(2)与公司合作，能够组建一支可靠敬业的“虚拟律师”团队，能够为当前和将来的案件提供法律风险；(3)与保险公司合作，在首次通话时以高精确度向投保人提供信息；能够建议采用其他解决方法，加快案件解决速度；(4)与会计师合作，能够高度可靠地审查和验证客户的法律规定；快速评估潜在的法律风险并进行精确估算。
而JurisData Analytics ( LexisNexis)的主要业务在于提供法律信息搜索引擎和预测分析服务。该软件以创新的图形数据操作技术为基础，检索类似判例并对判例中的量化数据进行收集和分析，评估人身伤害、离婚补助金、因个人原因解雇等诉讼中的货币赔偿或其他福利的数额，如图2-3-5所示。
图2-3-5 JurisData Analytics (LexisNexis)网页的预测分析服务介绍43
2019年3月，一个来自法国的新法律技术市场平台Legal Tech Store正式推出。该平台为用户提供从合同管理、数据分析到隐私工具等一系列的法律应用程序。平台对每个应用程序的信息系统安全性进行审核，并评估各应用程序对GDPR与第三方知识产权的遵守情况。44 用户可以在平台上集中获取包括产品概述、价格在内的各种法律应用程序的信息，对各类应用产品的性能进行比较，还可以在虚拟助理的帮助下，为自己设置一套合适的法律技术解决方案，并便利购买应用程序。
2019年10月，法国领先的商业律师事务所之一De Pardieu Brocas Maffei与全球法律和生命科学行业文档管理的领先软件供应商Litera达成合作协议，Litera将为De Pardieu Brocas Maffei提供交易管理平台解决方案，帮助法律团队对交易的每个步骤进行安全的组织、跟进和协作。平台允许用户创建清单对所需的所有版本文件进行跟进，并获取最新的交易进度的状态等。
(二)典型
1．离婚诉讼结果预测软件在司法中的适用
在人工智能在司法领域的应用中，尤其是在一些法官容易受个人情绪影响的案件中，如离婚诉讼，法官可能受到自身性别、婚姻状况、子女情况等因素的影响而作出偏离常情常理甚至法律的判决。相比而言，人工智能则不受任何个人情绪因素影响，可客观、理性地作出判决，由此成为业界关注的又一重点。
2017年，路易·拉海·查内设计了一款离婚诉讼结果预测软件，受到了雷恩上诉法院、杜埃上诉法院及里尔律师公会的关注，并引发了各界的讨论。45 该软件立足于已公开的250余万份司法判决，并对此进行大数据处理，能够较为准确地演算出法国各地不同类型离婚案件诉讼结果的概率，包括子女抚养权、离婚补偿金数额等不同类型的案件纠纷。例如，在雷恩，如果女方当事人存在通奸行为，有孩子需要抚养，那么，有34%的概率获得离婚补偿金，赔偿金的数额在0. 8万欧元到3. 2万欧元之间。所提供的情况越详细，演算的结果就越精确、越接近司法实务的现实状况。46
2．离开法国领土系列案件中的应用( OQTF)
法国人工智能又一个集中应用，涉及离开法国领土的义务的请求( Obli-gation to Leave the French Territory,OQTF) 。
OQTF是在导致驱逐出境的非正常情况下可能对外国人实施的驱逐措施。如果申请被拒绝，就意味着外国人必须离开法国领土。这一系列案件极受关注，而某些法官在OQTF问题上的偏袒是一个敏感的话题。 2015年一位司法助理抨击：在OQTF的撤销申请中，一些分庭庭长将在案件独立于法律和事实背景审查之前系统地要求起草驳回判决草案，即使这与该案的定罪相悖，而且案件存在有利于外国人的有力证据。在法国，司法助理受法官兼报告员的委托处理档案，负责分析文件的交换和在法庭上出示的文件；地方法官有最后的决定权，但在简单的案件中，他往往会听从助理的工作。
由于法国没有披露相关文件，现阶段人工智能无法通过仔细阅读每个案件的支持文件来判断每个决定的是非曲直。然而，算法的结论中仍有非常重要的统计数字表明一些行政上诉法官存在明显的偏见(见表2-3-2) 。为了体现上述结果的一致性，Supralegem. fr又通过反向实验(其他选择标准与之前使用的相同)进行验证，结果如表2-3-3所示。
表2-3-2 证明行政上诉法官偏见存在的正向实验法国Supralegem.fr在此得到了应用47
表2-3-3 证明行政上诉法官偏见存在的反向实验
最终结论发现，有一些OQTF法官偏向于支持行政管理方，而其他法官则更偏向于被告。由于法官并非毫无感情的机器人，对于案件的决定难免存在主观的考虑倾向。同时，Supralegem. fr引用了关于Légifrance的行政法研究，并在其自动化分析的基础上提出了研究和分析工具。该算法相应的搜索引擎又允许使用者为每个行政法官创建统计数据，以揭示新的规律。因此，使用者可以知道法官在相关问题上采取的立场，这种知识从而可以减少与诉讼实践相关的风险。与此同时，该网站还可以根据提取的数据使用不同的关键词进行法理搜索，如法律条文的性质或判决的类别，如图2-3-6所示。这个算法项目在法国是首次尝试——无论是根据应用算法的决策数量，还是根据所使用算法的复杂程度和所发现结果的质量。48
图2-3-6 Supralegrem非盈利网站界面服务49
对此，法国司法部门反应迅速，行政部门也随之发表批评文章，媒体在很大程度上站在法官一边，将这一算法定性为激进的商业法律技术。
(三)小结
综合来看，从法律人工智能实务界出发，其分析预测的出发点之一在于法官的行为可能存在个人偏见，而借助对信息的分析人工智能技术能够找出可能存在的个人偏见。因此，对法官信息颁布的禁令自然会引起法律人工智能实务界的震惊。
但无论如何，禁令之下法律人工智能的发展受到了约束，此类人工智能公司显然必须停止对法国法官进行统计分析，禁令表述上的模糊抽象性也给法律人工智能的发展带来困扰。然而，判例法中仍有大量信息可以分析，法律人工智能行业仍有可能继续发展的空间。50
1 SeeTheLawLibraryofCongress,RegulationofArtificialIntelligenceinSelectedJurisdictions, Global Legal Research Directorate, 2019, p.79.
2 See CNII, CommentPermettre ÀL'homme De GarderLa Main? Rapportsurhesenjeuxéthiques des algorithmeset deI'intelligence artificielle, www.cnil.fr/enlnode/24008,lass access: May30, 2020.
3 Commission Nationale De L'informatique Et Des Libertés (CNIL), Comment Permettre À L'homme De Garder La Main?, https://_la_main_web.pdf,last access: May, 24, 2020.www.cnil.fr/sites/default/files/atoms/files/cnil_rapport_garder
4 DATAIA, National Research Networkin ArtificialIntelligence: withthe DATAIAInstitute "France does not startfrom scratch", http:/--intelligencedataia-institute-france-does-not-start./dataia.eu/en/news/nationalresearch-network-artificial-
5 See Cédric Villani, For A Meaningful Artificial Intelligence:Towards A French And EuropeanStrategy,https://www.aiforhumanity.-fr/pdfs/MissionVillani_Report_ENGVF.pdf,lastaccess:May, 24, 2020.
6 See DATAIA, National Research Networkin Artificial Intelligence: withthe DATAIA Institute"France does notstartfromscratch", http:/--cialintelligence-dataia-institute-france-does-not-start./dataia.eu/en/news/nationalresearch-network-artifi-
7 SeeEuropeanCommission,FranceAIStrategyReport,https://ec.europa.eu/-knowledge4policy/aiwatch/france-ai-strategy-report_en,last access: May, 24, 2020.
8 -Art 33 (1) LOI n° 2019222 du 23 mars 2019 de programmation 2018-2022 et deréformepourlajustice.
9 LeParisien, Desrobotstestésàlaplacedesjugesdanslescoursd'appelde Renneset- Douai, LeParisien, http://www.leparisien.fr/faitsdivers/des-robots-testes-a-la-place-des-juges--dansles-cours-d-appel-de-rennes-et-douai-30-10-2017-7362198.php.
10 See Artificial Lawyer, French Magistrates See ‘No Additional Value'in Predictive LegalAI, Artificial Lawyer, https:/--noadditional-value-in-predictive-legal-ai/,/www.artificiallawyer.com/2017/10/13/frenchjustice-ministry-sees-last access: May 30, 2020.
11 DALLOZ, L'utilisation de l'outil Predictice déçoit la cour d'appel de Rennes, https://www. dalloz-actualite. fr/interview/l-utilisation-de-l-outil-predictice-decoit-cour-d-appel-de-rennes#. XskVNS9Y69Z.
12 DALLOZ, La réalité derrière le fantasme de la justice robot, https://www. dalloz-actualite.fr/flash/realite-derriere-fantasme-de-justice-robot#. XskJ6i9Y69Y.
13 DALLOZ, La réalité derrière le fantasme de la justice robot, https://www. dalloz-actualite.fr/flash/realite-derriere-fantasme-de-justice-robot#. XskJ6i9Y69Y.
14 European Convention on Human Rights (1953) Art.6.
15 European Commissionfor The Efficiency ofJustice (CEPEJ), European Ethical Charter onThe Use of ArtificialIntelligencein Judicial Systems and Their Environment (2018), p.22.
16 该法的通过是为了使法国法律与2013年6月26日欧洲议会和欧洲理事会第2013/37/EU号指令(Directive 2013/37/EU of the European Parliament and of the European Council of 26 June 2013)保持一致，该指令修订了2003年11月17日关于重新利用公共部门信息的理事会指令(“PSI指令”)(the Council Directive of 17 November 2003 on the reuse of public sector information (the "PSI Directive"))。
17 -Art 33 LOI n° 2019222 du 23 mars 2019 de programmation 2018-2022 et de réforme pourlajustice (1).
18 European Commissionfor The Efficiency ofJustice (CEPEJ), European Ethical Charter onThe Use of ArtificialIntelligencein Judicial Systems and Their Environment (2018), p.22.
19 DALLOZ, Open datajudiciaire:le CNB etla Cour de cassationréclamentla création d'une- instance de régulation, https://www.dallozactualite. -fr/flash/opendata-judiciaire-cnb-et-cour--decassation-reclament-creation-d-une-instance-de-regulation#.XskM_S9Y69Y, last access: May 30, 2020.
20 Artificial Lawyer, France Bans Judge Analytics, 5 Yearsin Prison For Rule Breakers, Artifi-cial Lawyer, https:/--inprison-for-rule-breakers/,/www.artificiallawyer.com/2019/06/04/francebans-judge-analytics-5-years-last access: May 30, 2020.
21 Artificial Lawyer, France Bans Judge Analytics, 5 Yearsin Prison For Rule Breakers, Artifi-cial Lawyer, https:/--inprison-for-rule-breakers/,/www.artificiallawyer.com/2019/06/04/francebans-judge-analytics-5-years-last access: May 30, 2020.
22 See Malcolm Langford, Mikael Rask Madsen, France Criminalises Research on Judges, Ver-fassungsblog, https:/-/verfassungsblog.de/francecriminalises-research-on-judges/,last access: May30, 2020.
23 Jon Kleinberg, Himabindu Lakkaraju,Jure Leskovec,Jens Ludwig,and Sendhil Mullain-athan, Human Decisions and Machine Predictions, Working Paper 23180.
24 Gündüz v.Turkey, no.35071/97,§ - 37, ECHR 2003XI.
25 European Convention on Human Rights Art 10.
26 Pragor and Oberschlick v. Austria, APP No.15974/90, ECHR 26 April 1995.
27 Giniwski v.France, APP No.64016/00, ECHR 31 April 2006.
28 Glas Nadezhda Eood and Elenkov v. Bulgaria, APP No.14134/02, ECHR 11 Oct.2007.
29 See Malcolm Langford, Mikael Rask Madsen, France Criminalises Research on Judges, Ver-fassungsblog, https:/-/verfassungsblog.de/francecriminalises-research-on-judges/.
30 See Paul Magrath, Reviews Weekly Notes:legal newsfrom- ICLR17June 2019, https://-www.iclr.co.uk/blog/weeklynotes/weekly-notes-17-june-2019/,last access: May.30, 2020.
31 See AhmedBaladi, Gibson, Dunn & CrutcherLlp, WithPracticalLaw DataPrivacy- Advisor, French Implementation of the GDPR, https://www.gibsondunn.com/wpcontent/uploads/-2019/05/BaladiFrench-Implementation-of-the-GDPR-Practical-Law-03-2019.pdf, last access: May 30, 2020.
32 See Nick Hilborne, High Courtrejects appeal by couplejailedfor harassingjudge, https://-www.legalfutures.co.uk/latestnews/high-court-rejects-appeal-by-couple-jailed-for-harassing-judge, last access: May 30, 2020.
33 Jon Kleinberg, Himabindu Lakkaraju,Jure Leskovec,Jens Ludwig,and Sendhil Mullain-athan, Human Decisions and Machine Predictions, Working Paper 23180.
34 Jon Kleinberg, Himabindu Lakkaraju,Jure Leskovec,Jens Ludwig,and Sendhil Mullain-athan, Human Decisions and Machine Predictions, Working Paper 23180.
35 Jon Kleinberg, Himabindu Lakkaraju,Jure Leskovec,Jens Ludwig,and Sendhil Mullain-athan, Human Decisions and Machine Predictions, Working Paper 23180.
36 Jon Kleinberg, Himabindu Lakkaraju,Jure Leskovec,Jens Ludwig,and Sendhil Mullain-athan, Human Decisions and Machine Predictions, Working Paper 23180.
37 Supra Legem, Michael Benesty, Theimpartiality ofsome Frenchjudges undermined by ma-chinelearning, https:/--byartificial-intelligence-c54cac85c4c4,/medium.com/@supralegem/theimpartiality-of-some-judges-undermined-last access: May 30, 2020.
38 See Doctrine, Toute l'information juridique, https://www. doctrine. fr/? source=nav last ac-cess: July, 1, 2020.
39 See Predictice, Comité éthique etscientifique delajustice predictive, https://blog.predic--tice.com/offrepredictice-barreau-paris,last access: July, 1, 2020.
40 See Predictice, Comité éthique etscientifique delajustice predictive, https://blog.predic--tice.com/offrepredictice-barreau-paris,last access: July, 1, 2020.
41 See Predictice, Comité éthique etscientifique delajustice predictive, https://blog.predic--tice.com/offrepredictice-barreau-paris,last access: July, 1, 2020.
42 See Caselawanalytics, https://www. caselawanalytics. com, last access: July, 1, 2020.
43 See Artificial Lawyer, ‘Legal Tech Store' Opens In France-An Application Marketplace, Ar-tificial Lawyer, https://www. artificiallawyer. com/2019/03/13/legal-tech-store-opens-in-france-an-application-marketplace/last access: May 13, 2019.
44 See Artificial Lawyer, ‘Legal Tech Store' Opens In France-An Application Marketplace, Ar-tificial Lawyer, https://www. artificiallawyer. com/2019/03/13/legal-tech-store-opens-in-france-an-application-marketplace/last access: May 13, 2019.
45 参见施鹏鹏：《法国缘何禁止人工智能指引裁判》，载《检察日报》2019年10月30日，第3版。
46 参见施鹏鹏：《法国缘何禁止人工智能指引裁判》，载《检察日报》2019年10月30日，第3版；施鹏鹏：《裁判可通过大数据预测？》，载搜狐网(https://www.sohu.com/a/219847942_118060)，最后访问日期：2022年11月4日。
47 See Langford, Malcolm; Madsen, Mikael Rask: France Criminalises Research on Judges, Verfassungsblog, https://verfassungsblog. de/france-criminalises-research-on-judges/, last access: May 30, 2020.
48L sungsblog, https:/angford, Malcolm; Madsen, Mikael Rask: France Criminalises Research on Judges, Verfas--/verfassungsblog.de/francecriminalises-research-on-judges/.,last access: Nov.7, 2022.
49 图片来源：Découvrez nosenvironnments(http://www.dalloz.fr.),lastaccess: Nov.7,2022.
50 See Artificial Lawyer, France's Controversial Judge Data Ban-The Reaction, ArtificialLawyer, https://www. artificiallawyer. com/2019/06/05/frances-controversial-judge-data-ban-the-reaction/, last access: Aug. 22, 2020.