实证研究表明：中国民众对AI司法态度比美国更积极

近年来，美国和中国这两个当前全球人工智能（AI）发展中的主导性国家，都在法院系统开始将AI纳入日常运作。本文提供了首个基于调查的中美两国社会对司法AI使用认知的比较研究。通过对中美两国具有人口统计学代表性的样本进行调查研究发现：总体而言，中国受访者对司法人工智能应用的整体态度，较美国受访者群体显著更为积极。

本文还探究了这种差异背后的深层社会文化原因。研究发现，这种差异可能与另外两种差异有关：第一，中国受访者对通用AI发展的社会经济前景远比美国受访者更为乐观；第二，他们也显著更倾向于相信法律确定性：法律问题存在可以通过技术推理找到的唯一正确答案。其他潜在的解释因素，如法律知识、AI知识或对司法机构的信任，也经过了统计检验，但并未产生令人信服的相关性。

换言之，中国受访者不仅在总体上更具“AI乐观主义”（AI optimist），而且对法律解释持有更机械化的观点，可能使其更易于接受“思维机器”在司法中的使用。两种模式结合在一起表明，中国受访者更可能拥抱一种高度现代主义的世界观，从而将法律理性化的国家建设和技术发展理解为解决当今社会问题的方案。

来源 | 《美国比较法杂志》

The American Journal of Comparative Law

法学学术前沿

中国民众对AI司法应用更乐观

——基于中美两国的调查比较

作者：林新波，上海交通大学凯原法学院；Lawrence J. Liu，华盛顿大学法学院；Eddie Yang，普渡大学政治学系；程金华，上海交通大学凯原法学院；刘晗，清华大学法学院；张泰苏，耶鲁大学法学院（通讯作者）

编译：王子康、马超

审校：张泰苏、程金华、刘晗

一、引言

随着人工智能（AI）重塑全球经济，法律行业面临着一系列颇为特殊的挑战。在许多领域中（例如制造业、数据处理或编程）AI的应用所引发的成本收益问题相对简单直接。相比之下，法律工作具有一个独特的正当化维度：它所关涉的不仅仅是对法律问题给出技术上“正确”的答案，更在于其给出答案的方式必须被法律职业群体、相关精英乃至社会公众视为具有正当性。因此，在考量AI应用于法律工作的前景时，人们往往不能仅着眼于AI模型的技术功能，还须审视其社会接受度。

本文首次基于问卷调查，对美国和中国社会公众关于AI司法应用的认知进行了比较研究。通过对2570名中国受访者和1235名美国受访者进行调查，研究发现：

1.总体而言，中国受访者对AI司法应用的正面认知显著高于美国受访者。中国受访者广泛支持将AI模型应用于多种司法任务，而美国受访者则持更为审慎的态度。

2.两国受访者均对AI直接进行裁判和量刑划定了底线：尽管中国受访者的支持度仍然高于美国受访者，但他们同样在总体上持反对立场。

本研究深入探究了其背后的社会文化基础：第一，中国受访者对AI的整体看法远比美国受访者更为积极；第二，中国受访者对法律确定性的信奉更为坚定；第三，中国受访者对法官的信任度略高于美国受访者。

在两国中，上述三个因素均与支持AI司法应用之间存在统计学上显著的正相关关系。这在理论上是符合直觉的。对AI更强的信任感，理所当然地会转化为对其应用于社会政治生活的更大接受意愿。此外，认为法律分析本质上是形式精确且具有机器般特征的信念，也与愿意让“会思考的机器”在裁判中发挥作用的立场相互契合。最后，对法院和法官更高的信任度，也合理地推导出对其应用新技术的更大信心。

这些因素之间还存在正相关关系：对AI持更乐观态度的受访者，往往也更坚定地信奉法律确定性，并对司法机构持有更高的信任水平。虽然直接调查无法定量揭示这些因素之间互动的本质，但一个在理论上具有合理性的假说是：这些因素共同构成了一种现代主义世界观的不同组成部分——该世界观推崇理性化的国家建设和技术发展，并将其视为应对传统社会持续解体问题的解决方案。

尽管本研究在方法论上对直接调查的依赖具有局限，但本研究所呈现的发现仍然具有重要意义。该研究不仅提供了关于中美两国社会公众对AI司法应用态度的信息，也为理解两国各自的社会法律文化提供了洞见。在过去一个世纪的大部分时间里，学者们普遍认为，与西方文化相比，中国社会文化与机械主义（mechanistic）或形式主义（formalistic legality）的法治观念的兼容性较低——中国文化更倾向于一种柔性的法律解释路径，其中融入了大量基于结果导向的社会道德和地方习俗。而本研究表明：在当今时代，中国民众已经接受机械主义和形式法律主义，并将其视为社会正当性与规范性权威的来源。本文认为，这潜在地表明中国正在快速迈向一种“高度现代性”的社会法律范式。在这一范式中，社会对技术进步的拥抱与对国家主导的技术化制度发展齐头并进。

二、理论直觉与调查设计

（一）理论直觉

本文在设计调查时预设了四个因果假说：

1.一个社会对AI技术的一般认知与其对司法AI应用的具体认知之间存在某种因果关联。对前者的正面（或负面）看法可能直接溢出至后者。

2.一个社会对法律的理解与其对AI应用于法律场景的接受意愿之间也可能存在因果关联。

一个对法律解释和裁判持有更为机械化观点的社会，很可能更能接受司法AI平台的应用，因为这些平台目前被普遍认为擅长机械化任务和形式逻辑。

3. 社会对司法应用AI的支持度可能取决于其对司法机构的看法。

一方面，对法官更高的信任度及对其能力更高的评价，可能转化为对司法机构运用新技术的更大信心。另一方面，对法官低水平的信任也可能催生社会以AI取代法官的意愿。

4. 社会态度的差异可能仅仅是知识差异的产物。

一个人对AI、法律或法官的看法，都可能因其对相关主题的了解程度而有所不同。

（二）调查设计

本研究设计了一项原创性在线调查问卷。在美国，通过Qualtrics平台发放问卷；在中国，则通过问卷星平台发放。最终版中英文调查问卷包含约85个问题，涵盖七个主题：（1）技术使用与知识；（2）对AI的态度；（3）法律知识与法院经验；（4）对法律和法院的态度；（5）对AI与法律的看法；（6）对中美关系的看法；（7）人口统计与背景特征。

三、主要发现

（一）描述性统计

1.中国样本

中国样本中男性占51%，女性占49%。汉族占89%，少数民族占11%。超过15%的受访者拥有本科及以上学历。近半数受访者年龄在35至54岁之间，36%的受访者年龄在18至34岁之间，14%的受访者年龄在55岁及以上。从地域分布看，受访者覆盖中国31个省级行政区，其中东部地区占比最大（40%），其次为西部（28%）、中部（26%）和东北地区（7%）。

2.美国样本

美国样本中女性占59%，男性占41%，0.24%的受访者自认为非二元性别或第三性别。在种族和族裔构成方面，白人占40%，黑人或非裔美国人占28%，亚裔或太平洋岛民占16%，西班牙裔或拉丁裔占11%，原住民或美洲印第安人占3%。超过36%的受访者拥有本科及以上学历。从年龄分布看，45%的受访者在55岁及以上，35%的受访者年龄在35至54岁之间，21%的受访者年龄在18至34岁之间。从地域分布看，受访者来自49个州及华盛顿特区，其中南部占比最大（37%），其次为西部（24%）、中西部（22%）和东北部（18%）。

（二）核心调查问题的回答

1. 司法AI应用支持度

图1展示了受访者对司法应用AI的支持度。该图表明，中国受访者在该问题中始终表现出显著更高的AI乐观度。

结果显示，超过75%的中国受访者支持法院使用AI来归纳和起草法律文书（美国为46%）；73%的中国受访者支持将AI用作法律顾问（即在抽象层面回答法律问题，美国仅为21%）；68%的中国受访者支持使用AI审查合同（美国为46%）；45%的中国受访者支持使用AI辅助法官裁判案件（即就特定事实情形应如何裁判提出意见，美国为27%）。

在自动化裁判和量刑方面，美国受访者对AI应用的反对态度更为强烈。中国受访者中25%支持此类应用，52%表示反对；而美国受访者中仅18%表示支持，60%表示反对。

本研究进一步预期受访者对民事案件与刑事案件持不同态度。结果表明，中国受访者对AI应用在民事案件的接受度远比在刑事案件中高（45%同意在民事案件中使用AI，仅26%的受访者同意法院在刑事案件中定罪时应用AI）。美国受访者对这两项主张同样更为抵触：23%同意在民事案件中使用AI，仅14%支持在刑事案件中使用。

更值得注意的是，中国受访者在每一项具体AI应用上都比美国同行表现出显著更高的乐观度。表1呈现了各组在每道题目上的均值（1=“强烈反对”至5=“强烈支持”），并基于独立样本t检验（双尾）标示了组间差异是否具有统计显著性。

结果表明，中国受访者在五项具体司法AI应用上的接受度均值均显著高于美国受访者，t检验p值均低于0.01。

2. 对AI的总体看法

图2展示了受访者对AI的总体看法。

结果显示，绝大多数中国受访者（83%）总体上支持AI的发展，而美国受访者中仅49%表示支持；92%的中国受访者认为AI技术总体而言将改善社会，而美国受访者中仅46%持此看法；82%的中国受访者认为政府应当支持AI发展，美国受访者中这一比例为42%。同时，中国受访者在上述三个问题上的均值均显著高于美国受访者（所有p < 0.01）。

这种总体性的AI乐观态度与更高的个人数据共享意愿相关联。82%的中国受访者表示支持向AI开发者共享个人数据，而美国受访者中仅55%表示支持。

3. AI与法律知识

受访者对司法AI应用的认知可能受到其AI知识或法律知识的影响。因此，本研究对两者均设计了粗略的测量指标，但该两项指标均未与受访者对司法AI应用的认知呈现出稳定的相关性。

4. 对司法机构的信任

中国受访者总体上表现出了对法官、法院及其他政府执法机构的高度信任。在1至10分的量表上（10分为最高评价），法院、法官、警察、检察院、检察官和公安机关的总体得分均在8分左右。陪审团和律师的得分略低，约为7分。相比之下，美国受访者对法院、法官、陪审团、律师和执法机构的总体评分均为6分左右。

但同时，“是否信任某个特定政府机构”这一问题在几乎所有国家都是具有敏感性的。因此，不宜从本部分所述发现中得出强有力的比较结论。

5. 对法律确定性的信念

最后一组核心调查问题针对一个特定的法理学问题：受访者是否认为法律问题存在唯一的、确定的答案，抑或认为法律解释在根本上是不确定的。

结果显示，与中国作为“儒家”或“人治”社会的传统印象相反，中国受访者总体上更为坚持法律问题确实存在（且应当存在）唯一的、确定的答案（两项t检验p值均 < 0.01；见表1），这意味着中国受访者对法律解释持有更为形式主义和机械化的观点。

（三）核心调查问题的相关性

1. 解释性相关

对司法应用AI支持度这一变量，本文发现了三个潜在解释因素：对AI的总体看法、对司法机构的信任度、对法律确定性的信念。

首先，对AI持有更正面看法的受访者显著更可能支持其在司法工作中的应用。如图5所示，总体AI乐观度的每一项测量指标与每一项司法AI应用具体方案之间均存在统计显著的正相关，且这些相关在中国和美国受访者组内以及全部受访者中均成立（所有回归系数为正，p < 0.01）。

其次，对司法机构表达更高信任度的受访者总体上更可能支持司法应用AI。如图6所示，大多数司法信任测量指标与五项AI应用方案中的至少四项之间存在显著的正相关。

在至少一组受访者（中国、美国或全部样本）中，某些司法信任测量指标（如感知司法能力和司法廉洁度）与最后一项AI应用方案（自动化裁判或量刑）之间并未稳定地呈现统计显著的关联。这在中国受访者中尤为明显。这表明，自动化裁判或量刑对中国受访者而言可能跨越了某种定性的规范性门槛，使其无论对AI的总体看法或对司法机构的信任度如何，都更倾向于反对此类应用。

最后，对法律确定性的信念同样符合潜在解释因素的条件。如FIGURE 7所示，该类别包含两个问题。其中，实证主义（positivist）版本（即受访者是否认同现行法律总体上能为法律问题提供清晰且正确的答案）对所有五项方案的支持度均呈显著正相关（所有回归系数为正，p< 0.01）。

相比之下，规范性（normative）版本（即受访者是否认为法律应当提供一个清晰且正确的答案）呈现出更为参差不齐但总体仍为正面的相关模式。

本研究还考察了两项知识测量指标（AI知识和法律知识）与司法AI应用支持度之间的潜在相关性，但未发现稳定的相关模式。

综上，这些相关性分析明确识别出两个潜在解释因素（更强的总体AI乐观度和更强的实证主义法律确定性信念）作为解释中国公众更强司法AI乐观度这一主要发现的可能因素。

2. 效应量

三个解释因素的效应量差异显著：总体AI乐观度的效应量遥遥领先——往往是另外两个因素的两倍甚至三倍，而后两者的效应量大致相当。

3. 解释因素之间的相关性

结果表明，上述三个解释变量彼此之间也均呈正相关。因此，本研究在控制其他解释因素组合的条件下重新运行了所有回归，回归结果证实了总体AI乐观度和实证主义法律确定性信念的解释稳健性——在加入新的控制变量后，前者仍保持了与所有五项司法AI应用支持度测量指标的统计显著正相关（所有p < 0.01），而后者的系数则一致为正且大多数达到了统计显著性水平（大多数p < 0.05）。相比之下，规范性法律确定性信念和司法机构信任度均失去了大部分显著相关。

四、解释

（一）技术乐观主义（Technological Optimism）

本研究发现的中国受访者更强的AI乐观主义，与其他研究人员进行的多项调查结果一致。

对于这种情况，有几种可能的解释：

1. 当代中国民众在其一生中经历了积极的技术发展体验，而美国民众的体验则更为复杂。自1978年以来，中国的经济增长速度大大超过了几乎所有其他国家，而且其中很大一部分增长来自工业化和技术升级。尽管存在一定社会差异问题，但这种增长浪潮仍然使中国社会几乎所有阶层受益，将数亿人带出了贫困。

相比之下，美国过去三十年的经济增长是以中产阶级和中下阶层制造业岗位流失为代价的，其中许多人将自己的困境归咎于向中国等国家的经济外包。因此，技术变革的某些方面往往被公众与美国相当一部分人口的损失和停滞联系在一起。相应地，中国公民对技术发展可能比美国有更乐观的看法。

2. 技术升级在中国具有更大的经济紧迫性。中国的人口老龄化速度远快于移民众多的美国。这创造了对机器人和AI等节省劳动力技术的更大经济需求，而这反过来可能影响社会对这些技术的情感态度。

3. 几十年来，中国公共教育比美国公共教育更积极地引导学生从事科学和技术职业。在中国，数学和科学教育背景所附带的社会声望大体高于人文学科，中国的高级政府官员也往往来自科学或技术背景。

（二）对法律的认知

中国受访者对实证主义法律确定性有强烈信念这一发现，尤其值得更详细的讨论，因为它与将中国描绘为“人治”社会、将中国法律文化描绘为“道德驱动”或“结果导向”的旧有印象相悖。

1. 中国的“原子化”（Atomization）

自20世纪80年代以来，中国社会中大多数传统道德规范来源——家庭、村集体、国有工作单位等——在面对前所未有的城市化和商业化时迅速松动，这导致了中国社会的“个体化”（individualization），曾经构建社会互动的集体主义规范开始不再具有唯一性，紧密社区被国家组织所取代，成为监管和规范权威的主要来源。

当然，社区规范、行业自律和其他地方性规范实践仍以各种形式持续存在，只是自20世纪80年代以来，它们已经失去了很多连贯性和影响力，其结果是个体化趋势迅速上升，社会日益依赖国家制度和法律框架作为规范权威的主要来源。在这些总体条件下，法律和合法性的重要性达到了前所未有的高度，而法律之外的道德权威来源似乎已经遭遇较大挑战。

因此，当大多数中国受访者表示同意这样一个观点：作为一个实证主义社会事实，法律问题只有一个正确答案时，他们很可能是出于相信当前法律体系在内部是精确、连贯和决定性的。

2. 美国的极化（Polarization）

美国社会呈现出截然不同的图景。由于极端的政治极化，社会对几乎所有政府机构（包括法律机构）的信任已降至历史低点。与此同时，强大的法外和非国家规范权威来源继续存在，甚至蓬勃发展。在这样的环境下，不难理解普通民众为何可能对法律结果看到更多的不确定性。

（三）测量司法信任的困难

本研究发现，一方面，中国受访者表达的司法信任度比美国受访者表达的信任度更高。但另一方面，他们也表示出更大的意愿去挑战对自己不利的司法决定。从理论上讲，这些立场是可以共存的，因为对司法机构的信任并不一定意味着无条件接受其权威。然而，在更深的认知层面，不难感受到它们之间存在某种张力。鉴于这些担忧，本研究不愿从司法信任测量中得出强有力的结论。

（四）更广阔世界观的一瞥？

鉴于一般AI乐观主义、法律确定性信念和司法信任之间存在显著的相关性，人们可能会想知道它们之间是否存在直接的因果机制。例如，AI乐观主义是否会直接导致对司法机构的信任？或者，对司法机构的信任是否会直接鼓励法律确定性信念？然而，经过进一步反思，似乎没有令人信服的理由相信这种机制存在。

作者指出，与其追逐三者之间很可能并不存在的直接因果关系，更有理论价值的做法是识别一种能够合理地作为三者共同基础的总体性世界观。也就是说，与其试图论证因素1导致因素2或因素3（或反之），不如将注意力转向识别一个潜在的世界观X，它能够合理地同时催生因素1、2和3。

就中国而言，传统社会结构的瓦解及其被日益理性化和法制化的政府机构所取代，自然地契合了一个更宏大的社会政治现代化叙事——“高度现代性”（high modernity）。这样的社会往往会随着时间的推移，逐渐丧失对自下而上的社群自治解决社会问题能力的信心，转而将信任寄托于政策、立法和制度。

它对旧有社会政治范式的部分摒弃以及对新范式的积极拥抱，也能催生强烈的技术乐观主义，使人们相信技术发展可以使长期存在的社会政治问题变得无关紧要。从这一视角来看，制度现代性与技术现代性融合为一种统一、连贯的世界观，它在理论上能够产生本研究所有的核心发现：一般性AI乐观主义、法律确定性信念、相对较高的司法信任度。

五、结论

本文发现：

1.中国将AI融入司法工作的努力远比美国的相应努力更可能获得公众认可；

2.中国社会对司法AI使用的更大支持，部分源于一般性AI乐观主义和实证主义法律确定性信念。

同时，将本研究的发现与近期几项新研究相融合，呈现出了当代中国社会日益法治化、国家化和技术乐观化的图景。在某些极具影响力的理论框架下，这些特征可能结合在一起，形成一个统一的社会政治范式，即“高度现代性”。如果事实确实如此，这将是对旧有认知——认为中国社会在文化或政治上排斥法治——的根本性挑战。

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责任编辑 | 郭晴晴

审核人员 | 张文硕

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