1. 引言

习惯法司法适用是司法实践中的一个重要问题，由于习惯法的不确定性、地域性和多样性等特点，其司法适用难度较大，常常导致司法效率低下和裁判结果不一致 [1] 。面对这一问题，新一代人工智能技术的出现提供了一种全新的思路和方法，可以为习惯法司法适用带来更好的解决方案。本文旨在探讨新一代人工智能如何解决习惯法司法适用中的难题，以及其优势和局限。具体而言，我们将通过文献综述、案例分析、理论分析和实证研究等方法，深入探讨习惯法司法适用中的难点及其解决方案，分析新一代人工智能在习惯法司法适用中的应用情况和优势，并对其未来发展进行前瞻性的分析和展望。

本研究采用多种研究方法和框架，包括文献综述、案例分析和理论分析等。在文献综述中，我们将对相关的学术文献和实践案例进行系统性的分析和总结，以深入了解习惯法司法适用的难点和解决方案。在案例分析中，我们将选取一些典型的习惯法案例，通过人工智能技术的应用，深入分析其司法适用过程和结果。在理论分析中，我们将从法律、伦理和社会角度对习惯法司法适用和人工智能技术进行深入的探讨和分析。

2. 习惯法司法适用的难点及人工智能技术在习惯法司法适用中的应用

2.1. 习惯法司法适用中的难点

习惯法是一种以习惯或惯例为基础的法律制度，其适用具有不确定性、地域性、多样性和适用界限等方面的难点。习惯法的不确定性主要表现在：习惯规范不是明文规定，而是通过社会实践逐渐形成，缺乏统一的标准和明确的界限；习惯规范存在灰色地带，不同地区和不同群体的习惯规范也存在差异，缺乏一致性和普遍性。习惯法的地域性和多样性主要表现在：不同地区和不同群体的习惯规范存在差异，其适用范围和程度也存在差异；习惯法往往涉及到文化、宗教、历史等多种因素，难以简单地统一和概括 [2] 。习惯法的适用界限主要表现在：习惯规范与正式法律规范的关系不清晰，习惯规范是否能够适用到某一具体案件也存在争议，模糊的界限使得研究的力量不能够精准的投放 [3] 。

2.2. 新一代人工智能技术在习惯法司法适用中的前景

人工智能技术在习惯法司法适用中的应用主要包括基于规则、基于案例、基于机器学习(ML)和基于深度学习(DL)方法，这几类方法在难度和复杂程度上呈递进趋势。

基于规则的方法是通过手工编写规则来判断习惯法的适用性。这种方法的优点是简单易懂、可解释性强，但是其规则数量庞大，涉及到的变量和情况也非常复杂，因此实际应用中存在一定的局限性。

基于案例的方法是通过已有的判例或案例库来进行判断，从而对新案件的适用性进行推断，2017年7月，最高人民法院发布《司法责任制实施意见(试行)》，首次规定了最高人民法院承办法官的“类案与关联案件检索”工作 [4] 。2018年12月，最高人民法院发布《关于进一步全面落实司法责任制的实施意见》 [5] ，将“类案及关联案件强制检索”的主体拓展至全国各级法院。这种方法已经在实务中开始建设，其优点是能够基于实际案例进行判断，实现了从经验中学习，但是其适用范围受限于已有的案例库，而且难以解决新情况下的适用问题。案例库的建立和上文规则库的建立，是适用人工智能参与习惯法司法的前提，也是构建训练模型的基础。

基于机器学习(ML)和深度学习(DL)的方法是通过训练模型和深度神经网络来实现对习惯法适用性的判断。这种方法的优点是能够通过大量数据来实现模型的训练和优化并进一步通过深度神经网络自动提取特征和规律，具有很强的普适性和适应性，但是其缺点是需要大量的数据和时间来进行训练，而且对数据的质量和准确性要求较高，同时由于其黑盒子性质，难以对判断结果进行解释和理解。

随着人工智能技术的不断发展，新一代人工智能技术如深度学习、强化学习等已经在习惯法司法适用中得到了初步的应用。这些新技术具有更强的智能化、自动化和泛化能力，能够更好地处理习惯法的适用难点，并提供更精确、更高效的判断结果。未来，随着数据量的不断增加、算力的不断提升和模型的不断优化，新一代人工智能技术在习惯法司法适用中的应用前景将更加广阔。同时，新一代人工智能技术的普及也将进一步推动法律领域的数字化和智能化，为人类社会的进步和发展带来更多的机遇和挑战。

3. 新一代人工智能解决习惯法司法适用的优势和局限

3.1. 新一代人工智能技术在习惯法司法适用中的优势

1) 能够自动提取规律和特征，提高适用精度和效率

习惯法是一种基于先例的法律体系，案例的适用与解释是其中的核心问题 [6] 。而新一代人工智能技术如机器学习和深度学习等，能够通过算法自动提取案例中的关键信息和特征，从而推断出案例适用的法律规则。这种自动化的适用过程不仅能够提高适用精度，还能够节省大量时间和人力成本，提高司法效率。

2) 能够处理大规模数据和复杂信息，扩展适用领域和情形

随着社会发展和技术进步，案例数量和种类日益增多，习惯法的适用也面临着越来越大的挑战。而新一代人工智能技术的出现，为处理大规模数据和复杂信息提供了新的手段和途径。例如，基于知识图谱的适用推理系统能够将海量数据转化为结构化的知识图谱，为适用过程提供了更加全面和深入的信息支持。

3) 能够智能化和自动化习惯法的适用过程，减少人为因素的影响

习惯法的适用过程往往受到人为因素的影响，例如司法人员的主观判断和个人经验等。而新一代人工智能技术能够智能化和自动化习惯法的适用过程，减少人为因素的影响，从而提高适用的客观性和公正性。

3.2. 新一代人工智能技术在习惯法司法适用中的伦理和法律问题

1) 人工智能算法的透明度和可解释性问题

人工智能算法的透明度和可解释性问题是人工智能技术应用中一个重要的伦理问题。在习惯法司法适用中，算法的透明度和可解释性对于保障适用结果的公正性和可信度具有重要意义。如果算法的结果无法解释或者无法透明地呈现，可能会导致适用结果的不确定性和争议性，甚至可能引起社会公众的质疑和不满。

美国的伊森·凯什和以色列的奥娜·拉比诺维奇·艾尼在他们的著作《数字正义：当纠纷解决遇见互联网科技》一书中最早的论述了“数字正义”理论 [7] 。数字正义理论的提出从效率和可视化等角度为人工智能在司法应用上提出了理论基础。因此为了解决这一问题，可以采用一些透明度和可解释性的技术以符合数字正义理论基础，例如可视化技术、决策树等。通过这些技术，可以将算法的适用过程和适用结果可视化，使得用户可以直观地理解算法的适用过程和结果，并对其进行监督和评估。此外，还可以采用一些可解释性的算法，例如决策树、支持向量机等，这些算法具有可解释性强的特点，适用于习惯法的适用场景。

2) 数据隐私和信息安全问题

在习惯法司法适用中，数据隐私和信息安全是一个不可忽视的伦理问题。随着人工智能技术的不断发展，习惯法适用所需要的数据量也越来越大，涉及到大量的个人隐私信息，如何保护数据的隐私和信息的安全成为了一个关键的问题。

为了保护数据隐私和信息安全，可以采用一些数据保护技术，例如加密技术、隐私保护算法等。通过这些技术，可以在保护数据隐私和信息安全的同时，保证数据的有效性和可用性。此外，还可以采用一些隐私保护算法，例如差分隐私算法、同态加密算法等，这些算法具有较强的隐私保护能力，适用于习惯法适用中的数据隐私和信息安全问题。

3) 人工智能适用结果的合理性和公正性问题

人工智能适用结果的合理性和公正性问题是一个重要的法律问题。在习惯法司法适用中，如果人工智能适用结果的合理性和公正性无法得到保障，可能会引起适用结果的争议和不信任，从而影响司法公信力。因此，如何确保人工智能适用结果的合理性和公正性是一个非常重要的问题。

为了解决这一问题，可以采用一些公正性保障技术，例如公平性算法、监督机制等。公平性算法可以确保适用结果不会受到种族、性别、年龄等因素的影响，从而保证适用结果的公正性。监督机制可以对人工智能算法的适用过程和适用结果进行监督和评估，确保算法的适用结果合理和公正。此外，还可以建立一些独立的评估机构，对人工智能算法的适用结果进行评估，从而保障适用结果的合理性和公正性。

4) 人工智能算法的责任和追溯问题

人工智能算法的责任和追溯问题是一个非常重要的法律问题。在习惯法司法适用中，如果人工智能算法造成了不公正的适用结果，需要追究算法的责任，并对受影响的当事人进行赔偿。但是，由于人工智能算法的复杂性和不确定性，追究算法的责任成为了一个难题。

为了解决这一问题，可以采用一些算法责任和追溯技术，例如算法审计、算法透明度技术等。算法审计可以对算法的适用过程和适用结果进行审计，从而发现算法存在的问题。算法透明度技术可以对算法的适用过程和适用结果进行可视化，使得用户可以直观地理解算法的适用过程和结果，并对其进行监督和评估。此外，还可以建立算法责任和追溯机制，明确算法的责任和追溯路径，从而保障当事人的合法权益。

5) 伦理和法律问题的平衡

在习惯法司法适用中，伦理和法律问题的平衡是一个重要的问题。人工智能技术的应用需要考虑到伦理和法律的规范，保护个人隐私和数据安全，确保适用结果的合理性和公正性。但是，过于强调伦理问题可能会导致适用结果的不确定性和争议性，而过于强调法律问题可能会忽略伦理问题，影响社会公众的信任和认可。

因此，在习惯法司法适用中，需要平衡伦理和法律问题，建立一个合理的规范体系，从而保障人工智能技术的适用效果和社会价值。在实际操作中，可以采取一些具体措施，例如建立伦理和法律框架，规范人工智能技术的应用；加强公众参与和监督，促进适用结果的公正和合理；建立专门机构，对人工智能技术的适用过程和适用结果进行评估和监督，从而确保人工智能技术的适用效果和社会价值。

4. 习惯法司法适用的人工智能技术效用

如前文所述，人工智能在习惯法司法中展示效用最基础的便是构建习惯法的规则库和习惯法裁判的案例库，这两者的建立首先要通过关键词进行分类，构建一个检索体系。在规则库的建立上，由于规则较短，可以主要以规则的规制案由为主要检索对象。但是案例库的案例文本较长，必须选取足够重要的关键词进行检索和后续的关键词学习。与其他检索条件相比，将法律争点作为类案检索条件有利于裁判者在待决案件疑难问题分析、类案检索与运用、待决案件裁判说理的全部流程中增强对于法律争点及背后争议法律条文的关注，使其从法律争点出发、以类案裁判为素材、以逻辑说理为方法将类案的运用聚焦于法律规定不清晰、法律规定空白等法条解释问题，不会造成将类案直接作为裁判依据而产生的对于法律渊源种类的挑战 [8] 。同时，法律争点可以对于案例库后续检索和推送有重要作用，因此以法律争点作为关键词进行归纳是建立案例库的可行道路。

从习惯法案例库建立来看，张萌和万雨薇建立的刑事案例指导案例的数据库的途径 [9] ，对于习惯法案例库的建立可借鉴该类模式，但要注意，习惯法案例参考的法律渊源大多为习惯，其中存在大量习惯处于不明确、模糊的状态，因此，笔者选取习惯法裁判的指导性案例作为实验样本时，应考虑到习惯这类特点，将案例库中法律争议点与规则库中习惯相匹配，通过深度学习的自然语言处理技术(NLP)，构建基于卷积神经网络的模型，以图构建习惯法在实际司法中的标准化框架，能够处理相对于法律法规更具有主观性色彩的习惯法适用问题。

5. 结论

新一代人工智能技术在习惯法司法适用中的前景十分广阔。随着新一代人工智能技术的不断发展和应用，越来越多的司法领域开始重视其在习惯法适用中的作用。以下是几个具体的前景展望：

更准确的判决结果：新一代人工智能技术可以自动提取和分析大量的案例和法律文本，从中发现规律和特征，能够更准确地预测和推断出类似案例的判决结果。同时，它们还能够智能化地处理复杂的法律信息，更快、更精确地找到适用的法律规则和标准，从而提高习惯法的适用精度和效率。扩展习惯法适用领域和情形传统的习惯法适用依赖于人类专家的经验和知识，往往只能适用于狭窄的领域和情形。而新一代人工智能技术能够自动提取和分析大规模的数据和信息，处理更为复杂的案例和情形，从而扩展了习惯法适用的领域和情形。

自动化和智能化的习惯法适用过程：新一代人工智能技术能够自动化和智能化习惯法的适用过程，从而减少人为因素的影响。例如，基于案例推理的习惯法适用辅助系统可以帮助法官自动提取案例中的法律规则和标准，并对当前案例进行推理和判断，从而实现习惯法适用过程的自动化和智能化。

更好地保护司法公正和法制安全：新一代人工智能技术的应用可以更好地保护司法公正和法制安全。例如，基于知识图谱的习惯法适用推理系统可以帮助法官快速了解案件相关的法律规则和标准，避免因人为因素而导致的判决偏差，保证司法公正和法制安全。

为了解决习惯法司法适用中存在的难题，采用一些新一代人工智能技术，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等，从而提高适用效率和适用结果的准确性和公正性是一种十分可行的渠道。但同时，需要关注人工智能技术的可信度和公正性，建立一些公正性保障技术和追溯技术，从而确保适用结果的合理性和公正性。最后，需要平衡伦理和法律问题，建立一个合理的规范体系，从而保障人工智能技术的适用效果和社会价值。

参考文献