当人工智能以裁判辅助者身份嵌入民事诉讼场域时，传统“法官—当事人”二元协同结构正经历前所未有的结构性变革。本文聚焦民事裁判智能场域诉讼主体的协同义务重构，通过剖析智能化司法对协同主义法理基础的延伸与整合，旨在破解智能司法“负协同”效应，在技术赋能与司法公正之间寻求动态平衡。
一、智能化司法特征对协同主义诉讼模式的结构性冲击
（一）协同义务形态演变为三元交互新范式
协同主义作为强调当事人与法官协同关系的诉讼模式，认为法官与当事人构成相互配合的“作业共同体”：法官行使释明权、当事人履行真实义务和诉讼促进义务，各方共同履行讨论义务，在沟通对话中协同解明事实。
随着人工智能系统的介入，传统协同主义诉讼模式正面临新挑战，诉讼构造呈现“法官—当事人—人工智能”三元互动新格局：人工智能在多方面参与诉讼，法官和当事人在依赖人工智能与自主决策间失衡，一方面法官的裁判权被割让，另一方面算法黑箱等技术原因导致协同能力被相对削弱，人工智能归责缺位又导致三方间责任边界模糊。现有协同义务理论已捉襟见肘，需要针对性构建人机共治的协同义务新结构。
（二）智能司法的双重效应：增益协同与“负协同”
人工智能正以其海量数据和高效算力以及自然语言处理、机器学习等技术，为司法提供技术增益。在智能辅助当事人方面，人工智能为当事人和律师提供法律检索、法律释明、举证质证等诉讼建议和裁判结果预测。例如，美国Lex Machina创建了人工智能辅助律师分析诉讼各方、制定诉讼策略的法律分析平台。在人工智能辅助审判方面，以深圳市中级人民法院上线的人工智能辅助审判系统为代表，可以帮助法官详细梳理案件审理要点、争议焦点、法律依据和类案等。
但人工智能也因其技术特性，表现出一定的“负协同”倾向：一方面，算法黑箱、算法歧视与公开审判制度相悖，侵蚀协同的透明基础。算法模型在数据占有和调取方面的能力远优于诉讼主体，同时具有较高的不透明度和专业性，即使是开发者也无法清晰解释其推理逻辑，更遑论法官和当事人，这导致释明权和辩论权将成为程序装饰。另一方面，算法依赖导致法官协同责任逃逸、责任边界模糊。由于案多人少、结案压力巨大，法官不可避免地会加深对人工智能的依赖，这种技术依赖一定程度上架空了裁判权。而人工智能的协同义务范围、责任分配规则均未明确，导致人工智能在代为履行法官协同义务的同时，却无须承担责任。
在智能司法场景为协同主义带来双重效应的背景下，亟须对于协同义务的系统构造进行理论梳理和制度整合，以克服传统协同主义理论在智能司法场景中的不适应。
二、智能司法对协同主义法理基础的延伸与整合
（一）智能化司法语境下“作业共同体”的三重延伸
1.对真实义务的延伸
在越来越多的证据以电子方式存储的数字时代，人工智能可借助其强大的数据挖掘与整合能力，协助当事人检索其电子设备中的信息，以收集和归纳证据材料，由此便在原有真实义务之上延伸出数据提供义务和数据真实义务。人工智能要求当事人开放其案件相关数据，确保电子证据的完整、真实、不被篡改，禁止利用数据筛选和数据破坏的方式影响案件结果。
2.对释明权的延伸
在智能裁判环境中，为协助当事人使用人工智能系统参与诉讼，法官除事实释明与法律释明外，延伸出技术释明这一新内涵，法官需为当事人搭建技术认知桥梁，释明智能系统及其决策的存在、运作原理及局限性等。
3.对讨论义务的延伸
人工智能凭借其算法模型和识别技术，参与到事实认定、法条适用的讨论中，提出自己的观点；同时证据链和法律论证的可视化，使得讨论方式更直观便捷，讨论的场域也从物理的庭审现场延伸到虚拟的算法场域。
（二）协同义务的规范依据呈现多元交互呼应的特征
1.释明义务、真实义务、诉讼促进义务等协同义务的规范依据
在当前民事诉讼法律体系中，当事人的真实义务、证据提供方面的诉讼促进义务、法院的释明义务等均可找到相应的规范依据。这些规范依据在智能司法场景中也得到了延伸。智能技术提供者作为智能司法场景新出现的主体，其协同义务可以在现有规范中找到对应。例如，《新一代人工智能伦理规范》第十一至十三条规定了人工智能研发应避免偏见和歧视，提升算法的透明性、可靠性，逐步实现可溯源、可预测，这些规范客观上促进了用户与算法间的协同关系。
2.协同义务的规范依据隐含多元交互、相互呼应的逻辑
一方面，当事人的真实义务与法院的证据审查义务形成呼应，举证促进义务与法院释明义务形成互动，构成“主张—释明—举证”的闭环。另一方面，智能技术提供者的算法可解释、可溯源义务与司法透明、司法公开相呼应，数据安全义务与个人信息保护权益相交织，人工智能伦理规范中的“人类自主决策权”“辅助审判原则”则响应法院独立行使审判权，法官独立思考、自主判断等规范。
这种交互呼应的逻辑使传统协同主义规范在智能场景中仍能形成规制合力：当事人的协同义务为智能裁判提供基础数据质量保障，法院的独立审判权为技术应用划定边界，技术提供者的义务则成为连接司法公正与技术效能的桥梁，三者通过规范的隐性勾连实现“当事人—法官—人工智能技术提供者”的协同共治。
（三）协同义务的理性边界设定
1.数据收集阶段的比例原则
该原则构成协同义务的第一道边界，主要规制当事人真实义务的范围。要求人工智能收集数据以“必要关联”为限，即与待证事实之间存在法律上的直接因果关系，不得收集当事人与案件无关的隐私数据，避免数据收集的无限蔓延。这一原则体现为《中华人民共和国个人信息保护法》第五条、第六条关于处理个人信息应遵循必要和诚信原则，收集个人信息应限于实现目的的最小范围、不得过度收集等。
2.算法决策阶段的充分自主决策原则
《新一代人工智能伦理规范》明确确保人类拥有充分自主决策权、坚持人类是最终责任主体等基本伦理规范。《最高人民法院关于规范和加强人工智能司法应用的意见》也确立了辅助审判和透明可信等原则。因此在算法决策阶段，人工智能仅能作为认知增强工具，由法官和当事人自主决定是否接受人工智能服务，可随时退出和中止与人工智能的交互。此种边界设定的深层意义，在于捍卫司法责任制、法官的诉讼指挥权以及当事人的处分权。
三、建构智能司法场景中“三方四维”的协同义务体系
（一）主体维度：三方共治格局
原有的协同义务理论应当突破结构局限，将人工智能纳入协同主义体系进行权利义务配置，构建“当事人—法官—人工智能技术提供者”的三方共治协同义务体系。在新体系中，法官在原有释明权的基础上，扩展出伦理整合义务、算法审查与监督义务、技术释明义务，理解并参与释明算法决策逻辑。当事人则需要履行技术协助义务，向人工智能提交全面、真实的诉讼数据，以避免算法误判。当事人故意过滤关键数据或者提供污染数据的，要建立归责机制。而智能技术提供者要履行算法可解释可溯源义务，披露算法基本原理，向法官和当事人开放决策参数，接受法官和当事人的监督、回应其异议。
（二）标准维度：从“经验法则”到“算法验证”
传统协同义务以“高度盖然性”为证明标准，算法介入后，需要新增算法可靠性标准和技术伦理标准。这要求技术提供者证明算法训练数据的真实性、代表性，逻辑规则的稳定性、可溯源性，避免黑箱决策侵蚀司法决策的可检验性。同时，算法决策过程须经受以人为本、公平正义、隐私安全等基本伦理规范的审视，防范算法偏见对平等原则的侵蚀，确保算法决策不违背公序良俗。由此，算法可靠性确保技术工具可控可信，伦理标准则守护司法公正的人文底线，与证明标准共同构成智能司法时代协同义务的标准维度。
（三）诉辩维度：数据协作、论证协作
1.数据协作义务
为履行禁止歧视原则，应为法官在数据协作环节设置审查义务，如由法官对智能裁判系统训练和学习的数据进行审查，筛除可能导致偏见、歧视的案例，确保数据符合司法伦理和公序良俗。当事人则承担数据提供义务和数据真实义务。人工智能技术提供方应确保算法可信可控，核心标准之一就是可解释。智能技术提供方应向公众提供训练数据的来源和筛选标准，说明算法模型存在哪些决策偏差，并确定修正机制。
2.论证协作义务
当事人应主动利用人工智能检索法律依据、预测裁判结果，根据人工智能建议收集证据、举证质证。法官应与人工智能技术提供方共同向当事人解释算法决策原理及其局限性，解释数据输入可能对结果产生的影响，提示当事人知情权、异议权，引导其在智能司法场景完成举证质证、法庭辩论。人工智能技术主体还可承担协助论证的义务，如以可视化方式还原当事人诉辩主张与举证质证的推演逻辑，将复杂的法律论证过程转化为推理图谱，等等。
（四）交互维度：人机共治模型下的协同义务
1.交互场景与协同义务差异化
协同义务的内容构造需遵循场景化区分原则。在普通诉讼中，当事人享有异议权、申诉权等质疑人工智能的权利。而小额诉讼程序侧重效率价值，允许当事人在智能决策明显错误时提出异议，法官对智能建议的审查采纳标准亦可适当放宽。在可能存在虚假诉讼或者涉及“四类案件”的高风险领域，三方的协同义务应更加严格。例如，设置硬约束，要求法官运用智能系统溯源重复诉讼、关联案件等的具体情况等。这种基于案件类型和特征的差异化义务配置，既能保障技术效能发挥，公平正义不会被技术侵蚀，又可防范“一刀切”导致的效率低下。
2.当事人对智能决策的异议权以及对应的回应义务
协同主义关于平等对话、公开透明的理论基础意味着必须赋予当事人对人工智能系统生成的结论提出质疑的权利，才能在三元协同主义体系中搭建起完整的对话桥梁。在当事人认为算法输出有违类案裁判规则或有其他异常时，其有权要求法官释明，要求人工智能技术提供方予以回应，以佐证算法的可解释性。通过当事人的异议权、法官与技术主体的回应义务，实现智能司法场域的新对话，是讨论义务的应有之义。
四、协同义务保障机制的体系化构建
（一）程序规则的重构
1.明示告知与惩戒机制
首先，应构建人工智能明示规则，在进入诉讼程序前，向当事人发送人工智能辅助告知书，由法官向当事人明示使用的人工智能技术、算法模型的参与范围、影响及其局限等，明示当事人有接受或者拒绝使用人工智能参与司法裁判的权利。其次，应对滥用人工智能技术参与诉讼的当事人制定制裁机制。例如，对恶意篡改并提交虚假数据的当事人，可根据举证责任分配规则，做出不利于其的认定；对多次利用算法逻辑伪造数据、滥用人工智能的，可在其相关案件中禁止使用人工智能系统。
2.明确问责主体
坚持对审判工作的辅助性定位和用户自主决策权，确保司法裁判始终由审判人员作出，裁判职权始终由审判组织行使，司法责任最终由裁判者承担。在智能辅助原则的基础上，明确人工智能技术提供方的过错责任，并建立算法责任保险制度。在当事人使用人工智能司法产品时，确因算法的技术缺陷给当事人造成实际损失的，有权向人工智能技术提供方主张损害赔偿或保险赔付。
（二）技术适配性设计
1.技术伦理治理
技术伦理的治理需要多方共同参与，除前文法官对算法的三层审查义务、人工智能技术提供方自我审查外，为规制人工智能带来的复杂技术伦理问题，我国可借鉴欧盟《人工智能法案》第95条，关于人工智能办公室和成员国应制定对所有人工智能系统自愿适用的欧洲可信人工智能伦理准则的相关规定，建立人工智能科技伦理风险监管部门，如司法算法伦理委员会，负责提出司法领域的人工智能伦理标准，对人工智能系统进行伦理风险管控和处置。
2.多维算法模型构建
智能司法系统的设计应当遵循司法领域的价值和逻辑，因此在司法领域的人工智能算法模型构建时，需要对事实问题和法律问题做区分处理，采用两种不同的认知与推理逻辑。事实认定可采用概率模型，以揭示事实认定的多种可能性，在进行法律定性时需要确定性判断为主的算法推理。此外，在裁判文书生成阶段，应在法院认为部分设置“留白”机制，保留法官决策空间，提示法官补充其他因素对案件的影响，做好人工智能技术辅助者角色定位。
3.智能人机交互设计
设计司法人工智能产品的操作页面和功能时应注意匹配不同诉讼主体的知识水平。同时，梳理诉讼流程关键节点，为当事人开发人工智能诉讼助手场景。利用这些智能人机交互设计，可以弥合当事人诉讼参与能力低与专业诉讼知识、智能技术门槛高之间的鸿沟，促进当事人协同义务的履行。
（三）配套机制的完善
1.法官培训机制
提升法官的技术素养，需突破传统培训范围，在专业能力之外增加人工智能相关技术培训。例如，在初任法官遴选环节增加技术理解能力测评，为员额法官配置技术领域的导师，采用“法律+技术”双导师制，提供司法技术伦理课程，培养法官对算法偏见和数据偏差的识别能力。法官技术素养的实质是人工智能领域批判性思维的培养——既引导法官积极主动利用技术红利，又质疑人工智能、保持独立判断意识，避免过度算法依赖。
2.动态评估机制
为检验人工智能场域协同义务的实践效果，需建立动态评估机制。例如，年度司法科技报告，并在其中发布协同义务履行情况，研究构建智能司法协同指数，涵盖数据输入完整性、算法介入接受度、当事人异议率、法官意见反馈等指标，评估人工智能介入裁判后对各方的协同义务的促进指数，通过量化评估的方式使协同义务从抽象理论走向具体实践，为协同主义诉讼制度完善提供科学依据。（彭峥嵘 齐照君）
参考文献
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［16］贾宇：《数字法院建设路径研究》载《数字法治》2024年第3期。
（作者彭峥嵘系深圳市罗湖区人民法院立案庭庭长；齐照君系立案庭法官助理）
【本文刊载于《人民法治》杂志2025年11月下（总第214期） 法治新知栏目】
