数字时代的民事案件繁简识别:模式、逻辑与进路

本文刊载于《河南师范大学学报》（哲学社会科学版）2024年第4期。

引言

20世纪90年代民事审判方式改革以来,繁简分流成为我国民商事审判领域常抓不懈的工作。近年来,受经济总量大幅攀升以及后疫情时代经济下行趋势的影响,案多人少与矛盾激化问题加剧,表现为:一是“人少”。历史上法院系统多次增编后很难再有机会大幅进人,因此员额法官的编制数量在一定时期内将较为固定。二是“案多”。较为典型的是,很多地处城区的基层法院辖区内多家银行等金融机构陷入金融违约纠纷,大批量纠纷由于债务人失业或债务企业破产等不利情况而难以化解,不具备诉源治理的条件,全部涌向法院导致“案多”压力加剧。三是矛盾激化。多行业裁员降薪、就业市场低迷、房市不景气等危机触动着公众神经,导致纠纷解决缺乏宽松氛围,矛盾往往难以调和。面对新型的“案多人少”困局,在最高人民法院的政策部署与倡导下,各地法院纷纷对民事案件进行繁简区分,使其流入不同审理轨道,促进“简案快审,繁案精审”,可以说这是区别于程序分流的民事案件繁简分流的重要思路。并且,实践中案件繁简识别经历了两种运行模式,本文对前后两种运行模式进行样态呈现与法理分析,并剖析其诉讼法本质以及两种模式的实现逻辑与效果,最后为该思路的未来良性发展提供建言。

一、智能+人工:多要素识别模式

民事案件繁简识别多融入现代科技打造智能繁简分离机制。该环节将案件与法官各分为繁简两类,由占据少数的简案法官办理占据多数的简单案件,占据多数的繁案法官办理占据少数的复杂案件,旨在实现案件的分流审理,提升司法效率。

(一)机制源起与运行样态

案件繁简机制经历了一地先行探索、多地借鉴效仿的发展历程。该机制的最早实践探索是山东省高密市法院创建的“民商事案件繁简分流”平台。它源于多年改革的经验积累,其一是多元化纠纷解决机制持之以恒的深化发展,其二是审前准备程序和预审法官制度的经验沉淀,其三是贯彻最高人民法院繁简分流意见和调解速裁操作规程的实践总结,共同形成了分调裁机制改革的“高密实践”。随后经多次论证修改在全省推广使用,山东省三级法院于2017年1月全面启动人民法院“分调裁”信息平台。最高人民法院也在规范层面发布相应司法文件作为规则指引,随后全国多家法院先后赴山东法院调研学习相关经验,并迅速研判、开展类似的平台搭建工作,形成广泛的繁简分案趋势。

该机制的繁简识别主体与方式存在人工、智能等类型。第一种是纯粹的人工识别方式。法官依据经验为程序适用划分案件是“自然人工司法体系”时期的做法,现阶段案件繁简分类中,人工识别方式依然存在,主要有庭长多步挑选法、多步骤多主体人工分拣法、特定类型案件过滤式分流法、简案法官识别等做法。第二种是智能与人工结合方式,也是当前阶段的特色模式。如北京市朝阳区法院探索“人工+智能”案件识别模式,程序分流专管员依托智能分案系统,研判案由、标的额、当事人数量、调解意愿、社会影响等因素,对案件进行智能甄别、随时标记、高效分流;福建省福州市法院依托大数据技术,探索建立“人工识别+智能化辅助”繁简识别机制,提升案件繁简识别精准度,等等。以笔者所调研的H省S市H区法院为例,该地中级人民法院设计开发的分案平台于2019年7月上线运行,根据案件性质、特点及流程,设置20余个案件相关基础要素、关键要素、参考要素并为各要素赋予繁简分值。基层法院的智能系统提取个案具体信息对所有要素自动赋分,依据60分以上为繁案、60分以下为简案的标准划分繁简。当地法院还重视以人工方式发挥查漏补缺与弥补关键卡口的作用,作为智能识别的必要补充。其他各地智能分案系统的运行机制大抵与此类似。案件繁简识别的意义在于,法院为个案适配与其繁简相适应的审判团队与审理机制,如速裁审判团队、业务审判团队等,目的是实现审判力量梯级化管理,确保审判资源与案件的适配性。

(二)准确性缺陷与逻辑困境

1.分流结果:繁案不繁,简案不简

作为数字技术应用于司法领域的新场景,各地智能分案机制不可避免地存在准确性缺陷。在笔者的问卷调研中,对问题“您(参与)审理的案件的实际繁简程度与您所在团队应当审理案件的繁简程度相比,相符程度大约是?”的回答中,大部分司法人员认为案件繁简识别结果的准确性为40%~80%,属于中等程度,这实际上不足以维持民事案件审理体系的快速有序运行,还会导致繁简法官负荷不均的负面效应,尤其是给简案法官带来空前的工作量。智能分案机制的准确性不佳及其明显的负面效应,与“轻重分离、快慢分道”目标背道而驰。

具体分析,分类结果失准的原因可归结为以下方面:一是作为分流标准的要素设置缺陷,显著体现于司法人员的直观感受。问卷调研显示,问卷对象总体上认为该院繁简区分要素与案件的实际繁简程度关联较弱。例如,超半数问卷对象认为“当事人个数”“被告下落不明”“诉前保全”“公告送达”“异地被告”等要素与案件繁简程度关联“不大”。深究其中原因,相关要素对案件繁简的影响依赖大量实践经验而非常理想象,但目前大量经验难以得到智能系统的有机整合。二是要素分值设置不甚科学。如“证据种类”与“证据份数”要素,前者每一种计3分,上限30分,后者每一个计1分。而实际上个案中证据种类与份数越多,对案件事实查明的帮助越大,反之证据不足时则审理更为艰难,且存在更大的潜在责任与风险。当然,此设置对简单案件而言可能较为贴切。此外,该要素还往往因立案时证据不全导致计分有误。三是分流“层次”之体系性原因。起初山东省三级法院启动的“分调裁”信息平台实行“将简单案件交给速裁团队,复杂案件交给专业化审判团队,疑难复杂案件交由院庭长”的“三分式”分类做法;相较于此,S市等多地法院的繁简“两分式”分类机制将复杂案件也归为“简案”,这就使繁简失准成为必然。四是智能分案机制的技术局限性。第一是“智能”不智。该机制更像是一个提取要素、统计总分的“计算器”,所谓的智慧功能“名不副实”。第二,量化计分本质存在固有缺陷,看似“化繁为简”的过程实则无法摆脱机械性、不全面性弊端,甚至可能引发针对性“控分”行为带来投机性危险。第三,“人工赋分”流于形式。调研中发现很多法院的此一环节基本形同虚设,程序分流员因多种原因一般不会再行调分,致使系统结果未获矫正。

2.配套机制:繁简分流后人案分配与考评机制不当

一是人案配比不均衡。案件繁简分类后,往往存在繁简法官与案件数量配比不均衡的问题。以S市H区法院为例,在2021年办结案件中,7位简案法官平均每人每月办案44件,8位繁案法官平均每人办案9件。类似的,上海某区法院速裁法官每月办理案件七八十件,而审判法官月均办理案件十几件。以上显示,简案法官平均办案数量是繁案法官的将近五倍。即使两类案件繁简差异明显,但1件案件无论多复杂,其工作量也不可能与5件所谓简案的工作量相当。对此,有法院规定1件繁案的工作量折抵3件简案,但并无既往工作量测算的数据支撑;王亚新领衔的课题组根据实证研究构建的有关基层法院民商事审判“人案比”的二元模型显示,在理想的适中情形下,法官与辅助人员分工协作下合理的“人案比”大致在250~350件;法官亲力亲为情况下,每名法官年均承办案件量最大限度为100~150件。足见前述简案法官办案数量远超适量范围。并且,繁简失准进一步加剧了简案法官的压力。

二是考核与归责机制欠缺全面考量。繁简分案情况下,两类法官的考核与归责机制也存在难题。一方面,简案法官反映案件数量多,繁案法官抱怨案件办理困难,故绩效考核权重不好把控,难以实现激励作用以及维持两种人员实际工作量的相对平衡,引致法官不良情绪,影响工作积极性。另一方面,繁简分类面临案件“分级转化”时的工作量考核难题。一定条件下简案转为繁案时,经手同一案件的简、繁法官的工作量考核较难明晰,也可能出现繁简转化案件处理不当时的归责难题。

3.关系衔接:法院上下、内外的逻辑关联断裂

针对案件繁简识别,上下级法院之间、法院内部门之间常存在逻辑衔接困境。实际上,一些中级法院的一线法官和基层法院的司法人员对智能分案机制的来由、功能、运作机制知之甚少。并且,掌控底层数据的网络管理软件公司为维护公司利益,往往为法院了解技术信息设置层层阻碍,法院在信息化专业人才数量不足的条件下也很难与市场外包公司抗衡。造成的问题是:第一,基层法院对系统开发过程参与有限,对系统运作机理一知半解,此为上下级法院间信息不对称带来的认知盲区;第二,基层法院一线办案人员相较于审判管理人员对人案配比等审判信息欠缺了解渠道,其诉求与意见表达受阻,只能继续“有苦难言”,此为法院内不同阶段工作人员间信息流通梗阻带来的机制优化障碍;第三,法院与技术性商事主体之间难以形成法律技术合作体,相关技术应用难以获得改良与效果提升,导致法院规划部署的技术性变革难以实现,此为法院外信息垄断带来的发展壁垒。总之,内外交互的信息壁垒造成多方面的逻辑关联断裂。

二、案由+标的额:简化识别模式

(一)冲突化考核体系作为源起

区别于上述智能化案件繁简识别样态,当前多地法院搁置或抛弃了起初设定的智能化繁简分案系统,实施以“案由+标的额”为标准的简单化分案机制。具体分两种情况:一是一些地方法院自始未尝试智能分案机制,而是由速裁法官依经验自行挑选“简案”,或立案庭直接根据法院规则依案由与标的额分配繁简案件,可称为繁简案件快速识别机制;二是一些地方法院在此前几年“分调裁审”改革中进行了智能化尝试,但在其后运行过程中遭遇多种困境故而放弃。这两种情况相结合最终转变为当前较为一致的依案由与标的额的繁简区分机制。

不难想象,其中的转变缘由主要在于要素设置、技术瓶颈、分类层次设定、配套机制不足等智能系统方面的运行困境,但除此之外,更具有决定性的因素乃是法院系统对结案时间的复杂化、严格化考核要求。在各地繁简分案的机制运行中,最高人民法院对“速裁案件”的认定标准,一是要素式平台识别为“简单”的案件,二是分配至“速裁法官”的案件,并设定了40天的最高平均审理天数。但一些省市法院却并未依此进行。以某市为例,高院和中院在基层法院系统中抓取的“速裁案件”是所有识别为“简案”的案件,这导致基层法院的“速裁”案件率畸高,有的达95%,40天的平均审理天数远不能达到,从而遭受问责。在上下冲突的考核压力下,当地基层法院纷纷自发调整案件管理系统中“速裁案件”的识别标准,放弃智能识别系统的应用,转而根据审判经验将小额金钱债务纠纷、交通事故纠纷、医疗纠纷等大概率能较快结案的案由,辅以标的额直接作为速裁案件的判断标准,以“调控”速裁案件的数量、占比、审理天数,满足考核要求。如此,在一些法院沿用智能分案机制之外,另一些法院已然放弃此套思路,且殊途同归地选择了依案由加标的额的案件繁简识别机制。

(二)快速结案之现实合理性与分流标准之缺陷

从实务操作者视角看,相对于智能化系统,“案由+标的额”为标准的分案机制的优势在于简明易操作。同时,不容忽视的是,标准的自发转变表明简化标准实际上契合了繁简区分的实践需求,即对速裁案件平均审理天数的务实追求,这从少数法院由速裁法官到立案庭自行挑选简案,而其实际挑选标准亦多为案由与标的额这一点上同样可以看出。理论上可以认为,案由标准实际上是法院结合实际能够设计出的区分案件繁简(以实现审理天数要求为标准)的有效、正当的方案。但是,案由加标的额模式同样提出了理论难题,需回溯民事诉讼繁简分流的理论源流进行深入思考,以回答该模式的理论价值与正当性问题。该模式引发的一个思考是,区别于以往人工筛选与智能分案模式,案由加标的额模式严格意义上并非秉持传统的案件“繁简”区分逻辑,而是审理时间长短区分逻辑。如此看来,理论上复杂、精细甚至带有哲学意味的案件“繁简”难题在现实中转化为审理期限长短的简单问题,但实际上两者的丰富性相差甚远。案件“繁简”意指法官在案件审理中乃至审理后才能感知到的、依个案情况不同的复杂的主观感受,绝不仅仅包含审理时间长短这一单一内容,而应包含案件所耗费精力、司法资源等更为广泛的难以言说的内容。另一思考是,案由加标的额也未必是决定案件审理时间的全面、准确的因素,只能说是实务人员在长期司法实践中摸索到的相对贴合、务实同时简明易操作的影响因素方案。如此,案由加标的额模式同样不能避免结果不尽然准确的缺陷。

三、民事案件繁简识别的理论锚定与实现逻辑

至于以上两种模式何者能更好地实现民事案件繁简区分的目标追求,需挖掘后者的根本内涵、价值追求及理想效果,从而进行分析。

(一)从制度规范看,简化识别模式有悖繁简分流改革的目标追求

民事诉讼繁简分流的意涵处于变动之中。民事案件繁简区分是民事诉讼繁简分流的下位概念,后者在讨论与实践中拥有广泛、丰富的内容,而实务界也常常将多元化纠纷解决机制、信息与数字技术手段的应用、“执行繁简分流”等内容包括在“民事诉讼繁简分流”之中。但回溯到制度层面,《民事诉讼法》中能与严格意义上繁简分流直接关联的内容仅有“简易程序”一章,其对“繁简”案件差别化审理的思路直接体现了繁简分流意旨,而其他类似内容在观念上易被纳入“繁简分流”范畴是因为人们仅看到其中的“分流”却忽视了“繁简”标准;并且,有关“程序分流”的研究成果出现较早并延续至今,也验证了程序分流是其原初意涵。由此,“民事诉讼繁简分流”的外延从审理程序分流延伸至案件繁简分流。

繁简分案的简化模式已然偏离民事诉讼繁简分流的价值追求。虽然民事诉讼繁简分流的意涵有所延展,但其价值追求始终多元。繁简分案的背景是2020年开始的民事诉讼程序繁简分流改革与“分调裁审”改革,改革目标被表述为“优化司法资源配置,轻重分离、快慢分道,深化民事诉讼制度改革,提升司法效能,促进司法公正”,意味着繁简分案、程序分流均指向司法资源配置效益、审理效率、司法公正等价值追求。而前文已述繁简分案的模式转变显示出对“快速”办案的唯一追求,甚至实践中法院直接寻找能够快速结案的案件类型与个案将其作为“简案”或速裁案件,余下案件自动归为“繁案”。可见,当前模式意味着实务人员跨过正义、效益等多重价值目标,略过对法官精力与司法资源的耗费等多元因素,直接将审理快慢作为首要甚至唯一遵循要素,这与繁简分流的多元价值追求无法契合,也可见法院考核导向对程序逻辑、运行机制的深远影响。

(二)从民诉法理论看,智能分案模式较具正当性

一方面,案件繁简识别并非司法裁判活动,因而具备智能化的理论基础。当前,智能化司法的辅助定位已成共识。而对于案件繁简识别而言,其能否被技术替代取决于其是否属于传统意义上司法性质的行为。有学者提出司法裁判过程的三重特征:一是本质上说是一种类推的思维活动,二是在一种公开的场域中进行的争辩和对话活动,三是无法离开价值判断。由此分析,其一,由于司法裁判活动的本质是类推,而案件繁简识别可以说无需前例作为判断基础,仅需刻画法官对案件繁简的当下感受即可,因而该过程并非司法属性。其二,司法裁判的争辩性是哲学意义上的商谈理性,是社会学、政治学意义上的自我利益管理与民众参与,是司法的应有之义。而案件繁简识别则是法院单方面为提升审判效率、加速案件流转的举措,并未考虑当事人意见与感受的先例与必要,故该环节不具备可争辩性。其三,司法裁判涵摄价值判断是由于其实体性特征,而案件繁简识别更多为程序性过程,尚未进入价值权衡层面,且由于其结果的相对次要与对错判断的虚无,几乎不存在形式与实质正义的问题。总之,案件繁简识别并非狭义的司法过程,此认识能消解技术替代的可质疑性。再者,即使作为广义的司法过程,案件繁简识别的“非结果性”特性决定了其智能化发展的正当性与广阔空间。案件繁简识别的司法属性介于送达、庭审记录方式等“过程性”环节与司法裁判之“结果性”环节之间。其与司法裁判的根本不同在于,后者的权威与公信力来自正当程序与法官理性,而前者仅是一种法院审判流程,并不涉及当事人、公众的司法感受,更不影响司法权威与公信力。如此,若能在算法理性下取得理想效果,便功德无量又几无理论障碍。

另一方面,案件繁简区分的本质要求决定了其被关注与研究的重点。裁判结果的合法性、合理性是智能司法裁判的正当性基础。其中,合法性是其基本依归,合理性是公众信服和接受的前提。相比而言,案件繁简识别在严格意义上并无规范可言,其更多是一种主观感受,可以说不存在合法性问题。合理性则是该环节的追求,且需达到精准效果方能实现价值。因此,研判该环节结果精准度的提升路径是比研讨其正当性更重要的课题。

(三)从法社会学理论看,现实主义理论逻辑推导出两种模式应兼收并蓄

两相对比,理论上较不可取的简化模式却获得实践青睐,显示出智能模式的当前形态仍有较大的改进空间。智能加人工模式使用类似于智能辅助裁判中的“简化判断”策略,尽可能列举案件繁简的影响要素从而设计机器模型,凝结过往数据经验,量化、算法化的机器策略在判断的全面性上有更好的外观表现。案由加标的额的简化模式的背后机理则是要素简化、代表性要素选取,是既非人工也非智能的判断方式,具有更强的务实性、可操作性。但由于要素不全,必然引致结果不精确的负面效应,其简单粗疏之弊病甚至比智能模式的机械僵化诟病在理论上而言更不可取。但值得注意的有两点:一是法官群体对此模式必然导致的不精确后果早有预见且甘愿承受;二是负责案件区分的法官在此模式之外也在悄然用一切手段“搜寻”能快速办理的案件并将之导入“简案”或速裁通道,用自身行动支持和助力该模式的有效运行,其中实际运用的识别标准可能已不再是“案由+标的额”之范畴,而是进入“全人工”模式。这些从侧面说明智能模式运行中存在的考核、精确度等实践难题严重透支了法官的信任与接受度。

简化模式受到青睐的理论基底是司法实践对法律现实主义的拥护和追求,其中缺陷可通过融合数字技术获得消解。法律现实主义滥觞于德国的自由法运动,形成了独特的法学理论体系。其认为“行动中的法律”与“书本上的法律”同样重要,法官的裁判模式不应是根据事实寻找规则再作出裁判,而是根据经验、法律意识等直接认定案件事实,随后再寻找规则作为法律依据。这是一种目标导向的逆向思维方式,在司法领域有益于实现“法律效果与社会效果的统一”。类似的,案件繁简识别的简化模式以考核指标反向决定案件繁简的区分标准,是追求考核“现实”的法律现实主义。但法律现实主义存在后果取向思维中感性容易挤占理性的地盘、盲目追求效果易忽视规则甚至丢弃了法律、滋生裁判恣意与枉法裁判、裁判结果的确定性与一致性得不到保障等缺陷,这些缺陷体现在案件繁简识别环节则表现为:一是“后果”要素时常变动导致识别标准需随之调整,增加司法工作繁复性;二是“后果”要素相较于理性要素的单一化导致识别标准粗疏,进而使结果失准。总体而言,简化模式虽受青睐,但实际上只是实务界的无奈选择。而在当前数字时代背景下,后果取向思维能通过大数据、人工智能获得理性依归,将后果预测中的目标追求转变为事前部署的精细指标,将感性因素理性化,从而在规避法律现实主义缺陷的同时利用其优势,获得较满意的效果。因此可将现实指标纳入司法人工智能,从而融合两种路径、思维方式的优势,实现理论正当性与实践务实性的并存。

四、民事案件繁简识别的模式整合及其实现路径

关于智能繁简分案机制的未来发展,当前实务界呈现出不置可否与期待完善两种声音。前者更为强调智能机制的固有缺陷及其与司法场域的难以贴合,因而抱怀疑与观望态度,同时认为案由加标的额模式简便有效,无须再将简单问题复杂化。而后者认为,案由加标的额模式毕竟是“应付”之举,也经常面临结果不准确难题。总体而言,随着数字技术在全社会、全领域的迅猛发展,未来数字司法是大势所趋,加之我国当前超大城市、特大城市的数量不断增多,规模不断扩大,案件压力更大,实务与理论、科技界更应通力合作,继续探索精细化、高效用的智能繁简分案框架,同时融入简化模式内蕴的程序逻辑与指标体系,实现更为全面、精准的识别机制。

(一)能否实现:智能框架的可行性论证

智能化案件繁简识别框架在实际应用层面的合理性、可行性在于以下方面:第一是结果的次要性。智能繁简分案作为诉讼前端环节,旨在通过案件审理轨道的分流提升司法效率,其后附带的人工辅助纠正、办案法官分程序审理等流程设置能对实体裁判结果提供层层保障,本身不会直接导向司法不公之严重后果,且算法偏见、算法黑箱等技术的固有问题在此环节亦无太大影响。换言之,此环节的算法化并不能纳入“算法司法正义”命题范畴。第二是结果评价的独有特性。对比来看,司法裁判对法院和法官而言,除上诉、再审等情形外一般不易受到内部质量评价,因而智能辅助裁判的准确性判断较为艰难,而案件繁简识别精准度对法院和法官而言则影响重大,若结果失准将直接导致办案效率的总体降低。由此,敏感且即时性的结果感知特性有助于智慧分案系统的不断更新完善。第三是任务难度的“居中性”。相较于司法裁判的技术性、复杂性、终局性,案件繁简识别的技术难度大为降低,其目标任务仅是识别繁简这一客观题,而前者的目标任务是经过证据分析、事实认定、法律推理、价值判断、分析论证回答主观考题,存在对复杂案件理解不能、热点案件调控不能、新型案件推理不能等难题,对简单案件的辅助裁判效用又不能彰显(法官本身能够快速裁判)。两者的深浅、难易一目了然,因而在智能辅助裁判尚未获得精进发展的同时,繁简识别的技术应用更加具备探索条件。第四是技术发展程度。当前数字技术的司法运用已进入新的发展阶段。比如,上海基层法院推出数字审管策略,通过要素建模方式在以往海量案件库中检测评查虚假诉讼等违法或不当诉讼情况,并以此不断更新完善技术模型,对未来案件发挥辅助预测功能。可见当前数字技术的司法运用已从形式化、辅助化阶段进入初步的内容化、实质化阶段,且随着未来深度学习模型的发展以及在各专业领域的专门应用,数字技术为民事案件繁简识别赋能的技术基础与条件也将更加凸显。

(二)如何实现:智能与简化模式的整合优化

短期内注重个案中法官理性的精准描述,同时将考核指标纳入运算系统,长远看探索深度学习等高阶技术,是既帮助实现智能分案理想效果、又满足考核指标的路径。毋庸置疑,案件繁简识别的重要追求是结果准确性。正如刑法学者所言,“精准描述司法理性是精准量刑的重点”,其实案件繁简识别环节亦是如此,描述法官理性是精准繁简识别的重点,因而提高准确性的重要前提是全面细致梳理与描述以往人工分案的理性内容。具体可采用以下路径:一是繁简识别要素的集思广益与公开化,二是个案与类案繁简识别结果的理由描述,三是用案件繁简转换情况补充人工理性。其中第二项从表面看可行性较低,但若在一段时间内对个案实行简单的理由留痕式人工分案机制,哪怕仅要求法官留下一至两个关键词,亦能对智能系统的精准化大有助益。在此基础上,技术与法律专家将民事案件繁简识别工作解构为系统化要素,并分层级、分阶段进行要素标注,并着重将法院考核指标的重要影响要素纳入其中,且给予较高权重。再结合对一线法官的实证访谈,确定相关要素的作用等级与权重,形成以要素为中心的法律知识图谱,并通过数字系统的不断学习对运行逻辑进行重复检验、自行更新。此外,应将数字司法的重心从通用领域转向司法专用领域,推动深度学习等高阶算法在司法场景的深度应用,以破除技术瓶颈、实现数字司法质的跨越,形成更为成熟、精细化的智能机制。

技术升级的同时,依据司法活动的特征与规律调整繁简识别的时间阶段亦是提高结果准确性的重要方面。在我国,被告不到位不答辩、证据提交不全面等情况是民事诉讼中由来已久的实践难题,导致立案阶段的繁简识别往往缺乏条件。“只要继续在受理案件后这一时间节点进行繁简分流,无论将来如何改进分案的具体方法,较多数量的识别错误就不可避免。”而当前立法和实践的二次矫正措施仅有程序转换权、异议权等。毋庸置疑,根本之策是调整案件繁简识别的时间阶段。一方面,当前的一些实践创新事实上为立案阶段的繁简识别提供了更优条件。很多法院施行的诉前保全、鉴定、证据交换与固定等官方倡导的“诉源治理”举措,一定意义上使得案件在受理时达到当事人到位、事实清楚、证据较齐全的状态,促进繁简识别;此外诉前调解也能为诉讼案件提供相关资料,辅助繁简识别。另一方面,可参考以上思路调配适宜数量的法官助理、书记员至立案庭担任案件分流员,由其对部分材料不全的案件参照审前准备程序进行初步的案情了解、当事人送达与询问等,补充相关情况,并对识别结果辅以人工把关。如此,通过适宜人员适度介入案件审理的部分前端工作,从而变相将繁简识别的阶段适度推后,以提高案件繁简识别的准确性,同时也能为后续案件办理节省力气,且不会造成前端资源浪费的问题。

(三)配套机制:整合模式的实现辅助

一方面,应严格在智能分案后辅以人工协同。“人工智能介入司法裁判的过程,亦可根据司法裁判的不同要素、不同环节、不同案件类型明确人工与智能的界限,实现人工与智能协同合作的裁判模式。”案件繁简区分亦是司法判断过程,人工智能技术被引入的同时,也应注重与人工的协同合作,以实现机制设计的价值目标,避免功亏一篑。智能繁简识别需保证人工加分的实际运用,可从如下方面考虑:一是如前文所述,调整程序分流员岗位的人力资源,将之设置为资深法官助理、书记员的流动岗位,把关案件识别结果;二是加强对该岗位的业绩考核与合理追责,从过去的放任态度转变为对其履职情况进行动态监管,并根据案件的程序转换、审判组织转换等情况设置科学合理的考核与追责机制。此外,还存在人机决策的权重问题,程序分流员能在多大程度上接受和认可机器识别结果,应在多大范围内、投入多少精力进行人工把控,是实践中无法回避的难题。实际上,此环节的特殊性带来了特别的解决方案。可将决策权赋予人工,由其决定对机器结果的信任与接受程度,同时通过责任机制进行反向约束,由此实现相对准确的分案结果。

另一方面,需在审判信息公开、人案配比、考核方面进行优化。依据前文,为提升繁简分案准确性,应倡导实施以“简单案件、复杂案件、疑难案件”为内容的繁简“三分”机制。同时,法院应拓宽审判信息公开范围,将案件繁简分类的运行规则以及不同类型法官的办案信息透明化,并保障信息反馈与意见表达渠道畅通,促进繁简分流系统的及时优化完善。不容忽视的是,为改善繁简分案下法官的生存状况,除致力于识别结果“繁简得当”外,还需在优化人案配比、改进考核权重等方面做好机制保障。为避免两类法官的案件任务量悬殊,应结合繁简分类标准研判两类案件在办理时间、复杂度、难度等方面的实际差异,使两类法官与案件的比重渐趋合理;同时,合理的激励机制在某种程度上也是对人案配比不均衡、法官办案压力失衡的弥补之策。应优化两类法官的考核权重,使其承办案件数量与难度在各项考核中得到公平合理的物质与精神反馈。

五、结语

民事案件繁简识别与分流是近年来复杂社会形势下应对案件压力的新型司法举措,经历了人工模式、智能模式再到简化模式的演变过程,其中蕴含着民事案件繁简区分的丰富内涵、多元价值与复杂难题,需深刻思考和审慎对待。民事案件繁简识别的根本属性介于司法裁判的“结果性”与纯粹程序的“过程性”之间,因而是数字法院建设中场景开发的绝佳机遇和重要探索,是对“结果性”司法活动智能化的先行探索,又极大降低了工具理性僭越司法价值带来的信任风险。因此,应牢牢抓住机遇、契合时代发展趋势,运用技术创新、人工智慧、实践经验、司法规律等多方要素继续探索,致力于实现高度智能化、接近理想化的分流效果,为民事诉讼的高效、稳健运行提供不竭动力。