[ 卞建林 ]——(2012-1-12) / 已阅17186次

研究对话理论的代表人物除了理斯切尔之外，还有佩雷尔曼（Chaim Perelman）、莱内斯（Ronald Leenes）、科恩（Jonathan Cohen）、沃尔顿（Douglas Walton）等学者，他们提出了形形色色对话理论的标准模型。这些模型仅仅是对审判特征的抽象化，它并不能完全囊括审判的各个方面。所以，我们评判这些模型的最佳策略也许就是在透视镜前同时涂上理想主义与现实主义的色彩来看待这些模型——它们既代表着理想化的审判进程，又反映了囿于现实情形的不得已的对公正的异化。

其实，对话理论并不新鲜，它是由古希腊的论辩术衍化而来。正反两方通过语言交换来辩解某一目标，尽管在这一过程中两者的关系主要是对抗性的，但又不得不遵循着交换原则。它要求任何一方采取的行动必须与对话所处阶段相适宜，能够在一定限度内为对方所接受，绝不能像小孩子撒野般的捣毁对方所能接受的底线，否则谈话将无法继续。这种对话分为四个阶段：开场白阶段→质询阶段（取得一致并明确争点）→论辩阶段（提出、证明己方观点并接受对方诘问）→最终陈词阶段。对某个对话阶段有效的论辩一旦转到对话的其他阶段则未必有效。换句话说，对于证明的评判是整体性的，它不以某个或者某几个推论的有效与否为依据，而是将整个证明过程视为一条逻辑链条，是一个整体化的故事。前一阶段的行为可以直接决定后一阶段论证的有效与否，同时证明的目标也是评判阶段性论辩是否有效的重要依据。一般说来，把对话分为五种类型：[12]

（一）说服对话

正方通过令人信服的论证证明自己的主张为真，并使反方接受自己的观点。而反方的主要目的则是对对方提出的论证进行质疑，或者证明与正方完全相反的主张为真。在这种对话中，双方进行论证的前提都是为使对方接受己方观点，而不是设定论证的前提。说服对话最为典型的就是批判对话。按照艾默伦（Eemeren）和葛鲁顿第斯特（Grootendorst）的观点，这种批判对话的目标是为了解决在对话中双方的冲突，它必须遵循如下几项规则：[13]

（1）双方不得阻止对方提出主张。

（2）必须对对方的诘问进行回应。

（3）只能就与对方论辩相关的问题进行质疑。

（4）只能通过与主张相关的论辩来对对方的观点进行反驳。

（5）主张者可不明示众所周知的前提。

（6）由双方可接受的前提推出的符合逻辑推理要求的论辩被视为确定的论断。

（7）如果有其他新的未言明的前提出现，论断的结论依然有效。

（8）论断必须清晰。

对说服对话的理解离不开“认诺（commitment）”这一概念。认诺不同于信奉，信奉要求某事代表我们接受并肯定某种观点，并且我们相信该观点是真的。而认诺则不然，持有认诺的人很有可能不认为他的主张是真的，更不必说从精神上信奉他所提出的主张，他所做的只是一种证明方式的尝试，用论辩技巧来达到自己的目标，它是论辩者接受了什么、又采取了哪些策略来证实自己的主张的一种记录。根据汉宾（Hambin）在1970年提出的观点，参与到对话中的任何一方都有一组主张，我们把这种主张的集合体称为“认诺库存”。对话参与人由认诺出发来证明他的理论，然后在对话的不同阶段采取不同的策略，根据策略对库存中的主张进行调整，或增加或删除他原先的主张。认诺库存代表了对话者立场的理想模型，在库存中的主张都是能够有力证明对话者观点的主张，同时库存中主张的内容又影响了对话人论证目标的实现。[14]

（二）问询对话

此对话是渐进性的，对话者在已有的前提上逐层推进自己的主张，前面的结论成为后面的前提，整个对话结构是线型的，因此那种反复的循环论证在这种对话中并无用武之地。问询对话可分为3个阶段：信息收集阶段→分析、讨论、解释信息并最终得出结论的阶段→将结论拿到更广泛的范围内接受审视的阶段。法官与当事人的对话往往属于此类。问询对话的主要目的无非是证明主张或真或伪，或无法证明它的真伪。一旦某项主张在对话的某个阶段被接受为“真”，则无法在下个阶段进行否定。整个寻求信息对话的结构式是树状的，在它的上面分布着诸多具有关键作用的证据事实构成的节点，如果我们认可了这些证据事实，则进入一条论证路径，否则将是不同的道路。道路不同，得出的结果也不同。

（三）信息对话

此对话的目的是为了交流信息。具体说来，这种类型的对话又可以分为如下两种：（1）面对面对话；（2）咨询对话或专家意见对话。在面对面的对话中，获得对方信息是惟一的目的。咨询对话的目的是为了获得对方对某事的意见，以此来作出某个行为或解决问题，对话双方并无对抗的意味。专家意见对话可以说是咨询对话的另一种形式，当非专业人士遇到某一专业化问题或者需要某种专业知识时，需要专业人士提出建议来帮助他以一种理性的方式完成他的行为或者解决他所面临的难题。在这种对话中专家有义务使用明确清晰的语言向他的当事人提供最佳建议，同时允许当事人对他的建议提出质疑。当事人则有义务用清晰的语言进行提问。当事人向律师的咨询就是这种专家意见对话的典型。

（四）协商对话

此对话的主要目标是在不断的讨价还价中达成一种双方都能接受的协议。这是一种博弈的过程，双方都竭力想套出对方最想要的东西和能够接受的成本。仲裁便是这种协商对话的典型。

（五）争斗对话

对话双方完全是对抗性的，战胜对方的目的需要远远超过了通过合乎逻辑的推理和正当的程序来发现事实真相的要求。这种对话中正反双方采取一种类似争吵的态度，双方将彼此当作攻击的目标，原先被压抑的情感不断升级直至最后迸发。用平和、有礼、有节来形容这种对话状态并不恰当，在这种争论性对话中对话的思路是跳跃式的，抓住对方的小辫子由一个话题引向自己最为熟悉和拿手的另一个话题。与批判型对话不同，在此双方决非要开诚布公地交换双方的意见，也非致力于逻辑规则的攻讦，相反则是一种潜在、隐藏的情感的宣泄，任何一方都试图通过指责对方论证的不合理性和逻辑来占据对话的上风。争斗型对话这种看似作为情感宣泄途径的毫无章法可言的对话形式，实则具备独有的优势，它能够使双方在情感的表达中增进双方的了解并改善双方的关系，它可以作为原始形态复仇的一种更为文明的替代形式。

在司法证明过程中，参与对话的不仅仅有原被告两方实质参与论辩的律师，还有第三方——裁判者。尽管反复强调第三方的“中立性”，然而双方辩手却要费尽心思地去讨好第三方，却是不争的事实。裁判者潜在地控制着论辩的进行。除了中立的裁判者之外，还有其他主体和因素影响着对话的进行——律师仅是当事人意图的代表，当事人的行为选择直接决定了律师在对话中采取的策略。律师就像剧目中的演员，却不是剧本的作者，只是在庭审中剧本并不是提前撰写好了的，而是由当事人表达一种基本的意图，律师进行创造性的表演，裁判者如同观众般跟上演出行进的步伐并从中作出评判。其实更为公允地说，司法证明活动与争斗型对话更具相似之处，双方当事人及其律师进行对话的惟一目的在于战胜对方、赢得官司。这就使得整个证明对话更像是一种纯粹的为了一争高下的论战。另外，对话形式的转换——由一种类型的对话转为另一种类型的对话，也是在司法证明中具有重要意义的现象。如，律师的开场论辩本应是说服性的，但当律师在询问证人时，他希望从与证人的对话中获得对他有益的信息，而证人有可能是普通的目击证人，也有可能是专家证人，但都是向法庭提供信息的人，此时对话的形式转为寻求信息的对话。一旦质证完毕转入论辩阶段，此时的对话形式又与争斗型对话更具相似之处。

四、信息技术的引入

将信息技术引入到法律中来发端于上世纪40年代。在上个世纪60年代，人工智能研究在司法证明领域主要集中于借助计算机读取信息，由Yaakov Chouek（雅科夫·切克）主持的以色列希伯莱大学的Responsa项目为该国的律师在亲属法领域提供了重要的信息索取资源，探索庭审决策的模式是该项目研究的重点。法哲学家亨利克·冯·赖特将道义逻辑定义为在逻辑模型下义务与许可的逻辑。这一定义使得70年代的学者的焦点转向了人工智能对自然语言的理解和专家系统的建构。这一时期的代表作有布坎南（James Buchanan）[15]发表的《关于人工智能和法律推理若干问题的考察》。该文将人工智能与法律推理联系起来，强调人工智能对描述法律知识、处理开放性结构的重要性，沿着模拟归纳推理和法律分析这两条路径展开对建构专家系统的研究。此时的研究主要集中于利用人工智能对法律条文进行逻辑分析。80年代，人工智能在法律领域的研究试图将法律规则转化为以文本形式出现的模版，把证据规则与概率理论结合起来，以此来表述不同信仰程度下得出的结论的差异性。自此，人工智能对法律的渗透开始进入更为细化的领域，人们开始重视将模糊数学理论应用到对布尔逻辑的研究中去，从而得出在信息不断变化的情境下影响判决的重要因素。[16]将人工智能应用到司法证明是“人工智能与法律”起步较晚的领域，至今是否应将统计学应用到司法证明过程依然是人们争论不休的话题。与此同时，采用图式形式对论辩过程进行分析再度得到了重视。在上世纪80年代，被人们遗忘的威格莫尔图式伴随着舒姆（Schum）等结合人工智能知识提出的新模型再度走入人们的视野，司法证明的科学性也得到了空前广泛的探讨。上世纪80年代，加拿大滑铁卢大学哲学教授保罗（PaulThagard）的ECHO（Explanatory Coherence byHarmony Optimization）项目与奈森（Nissan）的ALIBI项目均试图将人工智能与司法证明融合起来，前者侧重于事实解释的协调性，在这一项目中研究者试图借助人工神经网络来模拟陪审团对谋杀案件的判决，而且这一案件是已经发生在美国加州并由当地法院作出判决的真实案件。奈森的项目则强化将控诉分解为几个基本的行为和责任形式，然后对它们按照树状结构进行重构。

人工智能技术为整个司法证明过程提供一种科学性的模型，这种模型中存有已经被验证了的知识和推理方式。为了确保这种科学方法科学效用的最大发挥，我们需要对计算机已有的嵌入式、传统的人机交流的处理证据方式进行改进。如同对专家意见的采信设立了种种程序上的限制一样，我们也需要对计算机分析证据设立一系列的程序限制，以此保证数据分析的公正性，同时也为实现数字化审判奠定基础。

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