【司法调研】何以智能：类案检索机制的痛点与诊治——以法律和技术的融合发展为论证视域(11)

1.平台升级：聚合分层的案例资源供给
（1）“层次分明”的数据体系
在前期人工智能时代检索平台的资源聚合前提下，大数据时代则需要更多的对资源进行整合分层，解决案例资源“数据信息闭环流通、同源数据无法发挥大数据预测优势、协同程度不高”等问题。因此应当对检索系统进行集成化改造，打破区域壁垒，进行数据自上而下的逐级逐层汇聚，统一语义，推动建成全国统一的类案检索系统。另外，还应当推送实现案例的有序推送，即按照效力层级，不再无序的大量涌现类案，而是对推送的类案进行层级分明的分类推送，首推的应当是最高人民法院指导性案例、公报案例、参阅案例，其次是上级法院发布的参考性案例、典型案例，再次是本院裁判案例，最后是其他案例。最后，在对案例数据库进行层次分析的同时，应当将不具有时效性、被法律更迭等原因淘汰的案例进行排除，从而为法院推送精准的前言权威案例。
（2）“多元丰富”的推送功能
类案检索转化为类案智能推送时，推送的功能性则显得尤为重要，其多元性直接影响法官的用户体验。首先检索平台在推送类案时，应同时关联案件的其他社会情境，案例的整体信息有利于法官对裁判有整体的认识，推送类案时应附带推送理由，包括：案例总量、相同要素的数量，法律效果的预期等。此外，推送功能可同时搭建法官个性化设置系统，利用大数据分析功能，发现法官的用户习惯，法官对本案重点关注的类案因素进行标记，则系统能够对此做出明确的回应。
（3）“包容开放”的退出机制
哈贝马斯的法律商谈程序理论认为，法律是一种共识导向下的解决方案动态生成机制，经由交往程序实现整合社会多元和凝聚共识的目的。因此，检索平台应当借助法律职业共同体合理完成“不宜参照”案例的评估、搜寻以及退出工作。平台可以借助中国知网统计下载率、应用率等设置来了解案例的参照情况，对实名认证的法官、法学专家学者等开通点评、创设标签、点评案例、互相对话等功能，从而实现不宜参照案例的报错警示。检索平台应当定期及时将不宜参照案例进行清理，这里需要一系列复杂的报错、审核、筛选、删除等程序，应当建立详细的专门的不宜适用案例的退出机制，将已经过时的案例、被改判的案例、因法律更替不再具有参照价值的案例等严格按照“退出机制”进行清除，提高类案检索效率。
2.机制保障：融贯协调的检索规则
（1）“结构化”的案例生成规则