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一、要素式审判与AI
2024年12月31日，最高人民法院发布法明传[2024]173号通知：自2025年1月1日起，全国法院全面推进应用起诉状、答辩状示范文本，做到通过线上、线下起诉时要素式示范文本应用尽用、应填尽填，确保向审判部门移送案卷材料时全部含有起诉状示范文本。当然，由于后续各地法院对要素式审判推行力度有所差异，最高法已对此进行澄清，不得因示范文本的使用导致立案难的现象。
要素式审判，主要是对固定案情的基本事实要素进行提炼，就各要素是否存在争议进行归纳，并围绕争议要素进行庭审及制作裁判文书，简化审理流程，提高审判效率。基于要素式审判，也推出要素式裁判文书，对于某些能够概括出固定要素的案件，在撰写裁判文书时不再按照传统的裁判文书格式分开陈述原告诉称、被告辩称、本院查明和本院认为部分，而是围绕着具体的案件要素，陈述、原被告意见及列明证据和法院认定理由及依据的法律文书。[1]以此争取实现类案审判更加专业化、简单案件审判更加高效的效果。
通常认为，要素式审判包括三个阶段的工作，一是科学设计、准确填写要素表；二是要素式庭审。三是制作要素式裁判文书。[2]该工作在有助于提高效率，保证裁判的逻辑性、完整性的同时，也使得相关审判工作更加程序化，为人工智能领域的应用打下基础。从某种意义上讲，要素式审判的尽头是AI在司法领域的深度应用。
事实上，要素式审判自2012年就开始在深圳市中级人民法院试行。在第二阶段，北京、上海、江苏、广东等多地法院出台了《北京法院速裁案件要素式审判若干规定》《关于推进民事裁判文书改革促进办案标准化和庭审规范化的实施意见》《关于印发<关于推行要素式民事裁判文书的实施意见>的通知》等要素式审判的适用规范细则，山东省、江苏省、浙江省、广东省等地区法院也开始建设智能化要素式审判系统。2024年3月4日，最高人民法院、司法部、中华全国律师协会联合印发《关于印发部分案件民事起诉状、答辩状示范文本（试行）的通知》，针对金融借款、民间借贷、劳动争议等11类常见多发的民事案件，制定表格化、要素式民事起诉状、答辩状示范文本，为要素式审判以及人工智能的应用进一步打下基础。
但需要注意的是，首先，要素式审判目前较为成熟、统一的适用范围仍旧是常见多发的民事案件，不当的案由选取，可能导致复杂的案件被不当分流至要素式审判中，进而导致忽视特殊领域的关键事宜；其次，要素式审判在提示当事人的同时，也要求当事人对所填写的内容有清晰的认识及理解，不当的填写可能对审判工作及权利维护有不当影响，考虑到案件在要素式审判、人工智能参与下将极大缩短实际的审判进程，前述内容的填写错误将可能更难被纠正；最后，对于简单的民事案件，显然示范文本的内容有些冗余。而对于较为复杂的案件，则示范文本又有些简略。以民间借贷为例，有关担保的内容由当事人结合实际主动填写是否存在担保、担保期限、担保方式等内容显然更为适宜。考虑到部分担保义务原本即约定于借款协议中，并已由担保人签字同意，示范文本中有关“是否签订担保/保证合同”的提示也是有歧义的。并且，对于逾期利息、保证期限、借贷行为的合法性等情况，在部分案件中对案件审判亦有明显影响，但因为示范文本的内容已较为周延，当事人已耗费极大精力填写前述内容时，不仅当事人本身的注意力、审判人员的注意力也一定程度被转移，实际运用的效果可能还不如直接单刀直入、直接就“保证期限”“借贷行为的合法性”[3]进行举证及答辩效果更好。例如，《全国法院民商事审判工作会议纪要》（法〔2019〕254号）第53条明确“未依法取得放贷资格的以民间借贷为业的法人，以及以民间借贷为业的非法人组织或者自然人从事的民间借贷行为，应当依法认定无效”，在经济发达的地区，非法以借贷为业的组织或自然人并不鲜见，如可能涉及相关情况，有经验的审判人员及律师均会对此优先予以关注及确认，但在示范文本中，碍于内容的安排精简化的必要，只得予以省略。
二、示范文本的内容的实操解析——以民间借贷纠纷为例
在要素式示范文本中，当事人在填写相关要素时，一般难以了解其背后的含义，律师也应在填写的时候体现专业性，知悉所填写内容可能带来的法律上的结果。例如，在民间借贷纠纷中，律师应当熟悉有关法律规定及司法解释，尤其是《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》和《最高人民法院关于适用〈中华人民共和国民法典〉有关担保制度的解释》，清楚知道所填写内容代表的法律上的含义。
在示范文本中，起诉状分为当事人信息、诉讼请求和依据、约定管辖和诉讼保全、事实和理由几部分，答辩状则是包含当事人信息、答辩事项和依据（对原告诉讼请求的确认或者异议）、事实和理由（对起诉状事实和理由的确认或者异议）。此处对民间借贷合同示范文本除当事人信息外的内容予以剖析，以期为填写该示范文本提供指引。
三、示范文本在各AI软件中的效果
示范文本的推行除了有利于当事人填写、减轻诉累外，另一明显的作用是要素式的示范文本天然非常契合与人工智能技术的结合，有助于以AI技术更好地进行结合。
各类法律科技公司已经陆续开发AI协助撰写要素式示范文本的起诉状或答辩状。律师可以通过上传证据或传统的起诉状，AI自动生成相应的要素式示范文本的起诉状。当事人也可以通过在AI的引导下，快捷地生成起诉状，能够精准识别用户输入的口语化借款经过描述，并将其转化为严谨、规范的法律语言填充至文书相应位置。经过测试，目前主要的如豆包、kimi、deepseek等大模型都能够较好地完成示范文本的填写。下图为通过豆包生成虚拟的起诉状文本，然后让豆包去填写示范文本，基本能完成相应需求。
（使用豆包测试填写起诉状示范文本）
与此同时，司法系统已经开始积极使用AI来提高司法效率，涵盖起诉、答辩、审判等司法环节。这些举措旨在提升诉讼的效率与质量，减轻当事人诉累。比如说，在民间借贷纠纷领域，当事人只需简单描述借款事实、双方主体信息、争议焦点等关键要素，AI即可按照法律规范与文书格式要求为当事人撰写起诉状。目前，人民法院在线服务网已经上线了自动帮助当事人撰写起诉状的功能。另外，在其他环节中，“人工智能+司法”也在帮助法院提高审判效率。诸如江苏省高级人民法院[4]、深圳中院[5]等都已试用或上线人工智能辅助审判系统，全面覆盖立案、阅卷、庭审、文书制作等审判业务流程。
（人民法院在线服务网为当事人自动撰写起诉状的功能）
笔者将一公报案例进行脱敏，在删除法院观点及判决部分后输入给豆包，要求输出判决书，并分析争议焦点和判决结果。测试结果显示AI输出的内容大致上尚可，但与公报的法院分析及判决相比，未能总结出部分争议焦点，在对争议焦点的分析上也不够完善。尤其是未能较好地基于立法目的、当事人的利益平衡等方面去进行分析。从测试来看，目前AI的能力确实已可在一些基础问题上做出基本正确的判断，但往往缺少“人味”，不能基于立法目的、当事人的利益平衡等方面去更好地分析与说理。
四、建议及展望
（一）对当事人
对当事人来说，新版的起诉状示范文本使得当事人诉讼更为便利。相较于以前，新的示范文本将法律规定起诉或者答辩应当记明的当事人信息、诉讼请求、事实和理由、证据等各项内容，逐一进行要素化、表格化，各项填写一目了然、清清楚楚，当事人可以以勾选或填写表格的形式，诉讼成本大幅降低，时间精力消耗减少。旧有的2016年版样式较为简单，对当事人起诉、答辩指引性不足，对“诉讼请求”、“事实与理由”两项内容如何起草未作具体指引。此外，借助示例化的起诉书和答辩书，法官和当事人可以清晰地对照比较，有助于迅速且精确地识别争议的核心，从而为后续的调解和审判活动的高效进行提供支持。
AI技术在诉讼中的应用也有助于当事人更好地进行诉讼。笔者认为在可见的未来，可能也会有类似电商平台的AI客服一样的AI诉讼助手，可以通过自然对话的形式协助当事人撰写起诉状或者答辩状。但需要注意的是，如果不是长期使用AI工具并具有相应的专业知识，往往很难直接发现AI输出成果的纰漏，这在教育、医疗、科研等领域亦存在类似情况，考虑到诉讼是严肃的事务，且对当事人有重大的影响，要素式审判及AI技术应当作为让事务处理更加专业或高效的辅助工具，但不应忽视专业人士的参与。
至于示范文本格式、内容上的轻微瑕疵，虽对专业法律人士不会产生消极影响，但却可能引导当事人错误理解或填写相关内容。并且，随着要素式审判的推进，对内容填写及证据提交的要求势必更高。凡填写的事实，均有赖证据予以证明，如何完整提交证据、有效通过证明目的或证明对象的清晰说明进一步还原案件事实，亦需要当事人严肃对待。
（二）对律师行业
示范文本也有助于律师清晰全面地陈述案件事实和诉讼请求，提升诉讼效率。示范文本通过结构化和格式化的方式，帮助律师梳理陈述案件事实和诉讼请求，便于律师减少因遗漏重要信息而导致的诉讼风险。示范文本有助于双方代理人精准把握案涉争点，可进一步针对性证据，也有助于优化律师代理诉讼案件的工作流程。
与此同时，新的要素式的示范文本以及AI技术的接入，也给律师带来了新的挑战。目前要素式审判，以及“人工智能+司法”的结合甚至是让一些律师感到了焦虑。目前要素式审判除了要求律师按照规定的模式进行总结和提炼，更要求律师对于示范文本之外的审判要点予以关注，通过有效的法律文书撰写、举证，将要点清晰向AI及审判人员予以提示，以避免因为要素式审判的文书制作习惯影响当事人权利的维护。
（三）对司法审判
此次的要素式审判改革，结合“人工智能+司法”的推动，将全方位重塑司法审判生态，实现审判效率的提高，法官得以将更多精力投入疑难复杂案件研究，提升审判质量。要素式明确的裁判标准统一了司法尺度，同案更能同判，提升司法公信力。要素式审判也将有助于利用智能数据分析工具，归纳争议焦点，参考同类案件的大数据裁判结果。
但与此同时，在推动“人工智能+司法”的同时，也应注意发挥司法中人的因素，主动考虑立法的目的，去平衡双方当事人的利益，需要注意AI可能带来的风险，确保新技术的使用能够服务于人民的福祉，平衡好效率与公正之间的关系。正如上面的测试所表现的一样，目前AI的能力确实已可在一些基础问题上做出基本正确的判断，但往往缺少“人味”，不能基于立法目的、当事人的利益平衡等方面去更好地分析与说理。
除了缺少“人味”之外，也需要注意推动“人工智能+司法”中可能带来的系统性风险。AI大模型技术本身存在着可能的算法偏见、幻觉和脆弱性等问题，这些问题往往会是系统性且不易察觉的。此处举亚马逊开发AI简历筛选软件作为例子说明。从2014年起，亚马逊开始开发用于简历筛选的人工智能，希望从海量的简历中快速地筛选出最理想的候选人。后来，该AI模型被发现存在明显的偏见，在筛选结果中显示出强烈的性别倾向，给予男性应聘者的评分普遍高于女性。亚马逊于2017年弃用该软件，并把问题归咎于训练数据上，由于科技行业长期以来存在男性主导的现象，大量的历史简历数据呈现出男性占比较高的特征。AI系统在学习这些数据时，就会错误地将一些与男性相关的特征视为优势，而对女性相关的特征产生偏见。例如，在一些技术岗位上，如果简历中提到女性参与的社团活动或某些特定的女性化表述，可能会被AI系统误判为不适合该岗位，尽管这些活动和表述与工作能力并无实际关联。推动“人工智能+司法”的过程中，当大模型用以进行训练的数据中存有对某类人群的偏见，这些偏见也同样可能会被大模型学去，进而进一步体现在司法活动当中。
参考欧盟的《人工智能法》，其基于可能对人的权利产生重大影响的原因而将在司法过程中使用的人工智能系统定位为高风险人工智能确有道理，AI系统的开发者和部署者需要履行包括数据治理、透明度和人类监管等义务。2024年在上海举办的世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上，也提出要确保人工智能技术的安全性、可靠性、可控性和公平性，确保人工智能技术为人类带来更大的福祉。就人类监督这一维度而言，司法系统在推动人工智能技术辅助审判过程中，应该强调人类监督，将人工智能技术定义为辅助工具，充分尊重裁判者的自主决策权，确保技术进步不越俎代庖，让司法裁判始终由审判人员作出。发挥人工智能辅助系统辅助提升司法质效的真正价值，而非替代人的判断及公平与正义。
本文由泰和泰（深圳）律师事务所数字经济法律研究院院长易怀炯、秘书长洪瑞成、秘书陈秋谷撰写。研究院简介如下：
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作者简介
易怀炯 合伙人
业务领域：企业合规、数据合规、刑事辩护
洪瑞成 律师
业务领域：数据合规、企业合规、争议解决
