共筑国家安全 张家铺学校开展系列活动

众所周知，二战前的德国一直信奉理性主义哲学，这不仅使实证主义法学在德国大行其道，同样使德国法学家笃信，通过演绎和抽象能够提炼出具有牢固理性基础的法学体系。

现实情况是，企业仍然可以较为轻易地获取个人数据并独享对数据的利用，个人则难以对数据进行访问和利用。[62]假如大型数据企业滥用其市场支配地位，中小商家可能会在谈判过程中丧失选择权，导致数据市场的竞争秩序被严重扭曲。

但是，实际上，绝大部分的数据交易活动采取了高度场景化的合同模式，而非高度标准化、产权化的商品流通模式。如果广告公司投放商业广告采取的是随机模式，而非个性化推荐模式，那么上述老年人数据对于广告公司来说就没有意义其三，监察法规存在违法可能性。行政法规和地方性法规都有创制性法规的形态。因为监察权较为特殊，监察制度设计是一项系统工程，监察法规的权限、程序和监督机制等可以留待《监察法》等专门进行规定，这是深化国家监察体制改革的重要任务。

[3]一国的法律体系，是由不同层次法律规范所组成的相对稳定的等级结构，以宪法为最高法，区分为不同法律部门，包含不同类型的规范性文件。《立法法》还可以增加有关规定：一是允许全国人大常委会授权国家监察委员会以监察法规形式先行规定一些法律未规定或规定不明确的事项，这主要针对监察委员会的产生、组织和职权等法律保留事项，也可以涉及一些重要监察措施如讯问、留置，一些重要程序如监察程序与刑事司法程序的衔接协调，以及反腐败国际合作，等等。在智能化司法类案裁判过程中，为了解决特定案件的纠纷而适用法律时，需要裁量具体的个案正义，保护特定的个人权利。

判决的普遍化建立在可把握、可感受的公正基础上，人工智能可以抓取裁判文书网上的公开数据，在进行类型化分析处理之后，使得同类案例大量累积，形成普遍化的适用效力。自由裁量被给予拥有执行权的机关时，这种机关就可以根据自己合乎义务的看法和合乎义务的意志去决定，什么应当是其行为的最近的、直接的目的。而在魏某与西安市碑林区食品药品监督管理局不予行政处罚决定案中，行政机关不仅对当事人的举报行为作出了答复，而且还就举报事项给予了处理意见。从案件事实构成上看，时间、地点、人物、行为、结果等方面的事实丰富多样，但是能够获得法律评价的基本事实主要是当事人主体资格、案件性质、权利义务等方面。

案例数据库中的判决书是法官个性化创造的产物，高度语境化的信息供应方式给机器的关联性识别带来挑战。生成式人工智能技术推动类案同判连接着过去、现在与未来的司法行为，司法机关通过相似性标准内在地嵌套在海量类案形成的融贯性结构中。

在价值层面，可以分为主观价值说裁判要点说与实质理由说。司法公正除了要实现类案同判的形式平等价值之外，还要保证实质个案正义，也即是说，要对各种正义价值目标进行权衡。为了寻求二者的调和机制，可以采取类型化的方法。这些标准仅仅是相似性比较的不同维度，并非具体的比较要点。

为此可以以基本权利为实质基点，构建案件事实与规范勾连的具体类型。而且面对案件事实的多样化和法律问题的复杂性，智能化检索也会出现包容性困境，导致依赖于自然语言处理的算法产生不精确的结果。社会背景事实是指作为法律的背景的社会、经济、文化事实，社会背景事实为法律规范提供实践土壤。以ChatGPT为代表的大型语言模型（LLMs），代表着深度合成领域的重大技术进步，这种应用模型与算法技术的区别在于大型语言模型通常用几十亿甚至几千亿的参数进行训练，需要海量的训练数据和计算能力。

那么根据案件中当事人的权利能力、行为能力和责任能力等主体要素的差异，就可以构建起主体类型的知识图谱。生成式人工智能技术通过深度学习来建构类案推理的标准化模型，能够促进类案裁判的可普遍化。

每一个个案保护的权利有类型之分，但权利的本质要素并无差别。可普遍化要求某项规范经由普遍实践的积累，方可得到人们的普遍认同。

那么该如何确定类案中的构成要件，才能实现类案同判的可普遍化呢？待决案件与类案之间比较意义上具有某些本质特征，从事物的本质与宪法上的基本权利出发，可以获取确立比较要点的正确答案。而司法裁判过程中不可避免地要运用自由裁量权来进行价值判断，这无法通过人工智能技术以理性的方式精确模型化。在这个过程中，需要结合不同的社会背景事实，把握规范创制当时和规范适用当下我们一直生活于其间的丰富的社会现实。在司法裁判过程中，从个别的案例逐渐上升到聚集的类型化案例，有利于促进法律共同体形成法的确信。法人的权利能力自其注册登记之时获得。法益是以个人的自由发展与基本权利的实现为目标，以及有益于基于此目标所建立的国家整体制度之运作不可或缺的一种现实或者目的设定。

实质理由说认为类案判断的最终标准是实质理由的权衡，只有获得实质理由的支持，才能作出类案的判断结论。来源：《东方法学》2023年第3期。

所以类案可普遍化标准应该作为司法裁判理性证立的程式。最后，法益是权利构成的核心要素，法益侵害的相似性判断是类案判断的最后环节，也是类案知识图谱的重要分支。

为了实现类案同判的普遍正义与个案正义之间的平衡，法官需要基于社会事实和价值观念的变迁，对人工智能系统输出的类案结果进行审查，检验个案之间的实质性差异，以作出合理的差异化判决。然后比较类案知识图谱中的主体、行为与法益要素，基于权利主体的属性、特点、权利能力、行为能力与责任能力，行为的性质、目的、手段、方式、场域与后果，法益的形态、类别与功能等方面相似性的程度比较，作出类案的认定。

而这种人工智能推送的类案，要获得当事人乃至其他公民的普遍性接受，还需具备可解释性。一、问题的提出进入数字时代，人工智能技术在司法领域的应用，有效助推司法审判能力现代化，尤其是生成式人工智能技术基于对大数据案例的深度学习，可以创造性地辅助法院生成同类案件的判决。在类案智能化裁判中，司法人工智能在处理事实认定与规范判断过程中会遇到个性化的难题。相较于初级智能化算法推荐技术，生成式人工智能具有功能上的延展性，能够帮助生成判决文书与实现裁判标准可普遍化的目标。

推行类案检索制度有利于促进类案同判，保证法律统一适用，维护司法公正。在规范的成形上，事物本质的考量属于事实面向的观点，关注的是法规范所拟规范的事项，属于法规范之前的既存状况。

人工神经网络方法的核心功能在于学习对象的图谱化，也就是建构数字化的知识图谱。即法律所赋予的义务必须是理性人所普遍接受的，其实质上是由理性所赋予，也就是说，每个人为自己立法。

余论在类案认定的价值权衡过程中，为了防止法官将个人价值偏好渗透到公共裁判中而成为价值暴君，在法律适用中需要对客观价值标准进行探求。在案件类比过程中，类案判断的关键在于前后案件的基本事实在法律评价上相互一致，本质上就是要实现案件事实与法律规范的勾连。

面对不确定的社会生活事实，形式主义推理规则很难得出正确的答案。在不同的个案中，这些子类型组成的要素知识谱系是动态变化的，而运用生成式人工智能技术对大量的案例数据进行归类处理，就可以形成一个由主体类型、行为类型与法益类型组成的可视化类案标准体系。例如，劳动权可以分为经营性劳动权与生存性劳动权，前者主要是为了谋取商业利益，而后者则更多是谋生的手段。权利的构成要素不外乎权利的享有主体、行为方式和保护法益，这些要素反映在每一个活生生的个案之中。

而基于相关性的形式推理对法外价值的天然排斥，缺乏法律推理结果的因果性与个案中的实质性考量，有可能产生罔顾个案正义的结果。按照佩雷尔曼的惯性原理，过去一度被承认的观点，若没有足够的理由不可以被随意抛弃。

那么如何实现类案判断标准的可普遍化？法律适用中的类案不同判不仅仅是司法不公正的问题，更是现代法治国家中每个公民的宪法基本权利是否等值的问题。但是实现普遍化的类比过程不能太过抽象，否则比较要点的选择就缺乏可操作性。

并且平等原则必须填充实质的内涵，而基本权利保护为这种价值指引提供实质上的正当理由。如果在个别案件的适用上，发生显失公平的特定事实时，应作出差别对待，以实现个案正义。