1、“.....本人曾经参与的法律解释方法适用调查报告课题组就选择法律感裁判经验社会评价司法直觉伦理道德观念当事人的心理预期对同类案件裁判结果的考虑等项内容进行实证调研。透过这些影响因素可清晰得知很多情况下，合法性判断并非法官行为的唯准则，裁判者的心路历程和判决书所呈现出的结果本身就是两回事。面对司法实践，法律解释元规则只是种乌托邦，基于认知科学的经验分析具有重要价值。在社会科学逻辑中，实证研究提供对行为实然状态的理解，规范研究建立应然的理想目标，规则研究寻找从实然到应然的路径。缺少对人类行为方式真实状态的理解，规范理论可能只是空中楼阁，规则设计也会沦为无的放矢。基于主体的认知来描述预测实然行为，应该是包括法学在内的人文社会科学研究者追求的共同目标之。这种法学活动的认知科学基础甚至在自然法那里就已有了奠定。如菲尼斯就曾认为挑战，而且就法律本身性质而言也并不可行。在任何人文学科中......”。

2、“.....甚至还有极端观点认为，当前法学界无处不在的人工智能只是种噱头，借用了个似是而非的流行语以吸引阅读兴趣。如上截然对立的争议其实最终指向个焦点问题即以数据和算法为技术核心的人工智能司法如何发挥法官的主观能动性，从而支撑起司法活动的价值判断之维直以来，司法裁判都标榜段论推理，但作为大前提的法律规范并非现成摆放好的制定法条款或判例法规则，而是法官根据个案具体情况并结合对法律法规或其他因素的说明而建构的裁判规范。司法实践也表明，法官裁判的真正思维并非只有法律规范事实裁判结论这单向路径，而是通常以其先接触到的事实为思考起点，并不由自主地进行种预判。裁判形成也不是单纯依靠演绎或者归纳，而是包括逻辑推理在内的多种方法和思考方式综合作用的结果。在此过程中，法学传统逻辑理论历史惯例价值判断利益衡量道德情感以及人们不能言说的种种认知偏见启示等都有可能潜入其中......”。

3、“.....他们只是生活在现实社会中的人，只不过因其特殊身份而被要求作出法律上的判断。这些价值判断是司法的重点内容和必要环节，也是司法的价值和魅力。但遗憾的是，对此价值判断当下智能司法技术还未企及，相应成果也只是局限于学者的理论探讨。此时个质疑就必然产生智能裁判天解决不了价值判断问题，议，将具有定的基础性意义。智能裁判的价值填补论文原稿。实践中，尽管当下并未有依据个人认知进行法律解释的直接裁判，不过后果导向型裁判构却成认知性法律解释的主要场域。在后果导向裁判结果得出过程中，由于作为居中裁判者的法官首先是社会生活中的个体，他们在裁判中受到偏见锚定等影响就是件再正常不过的事情。此时解释的关键就从教义学规则转为哪些因素切实地影响到法官的解释活动法官自由裁量经历了什么样的心路历程以及当不同解释要素冲突时，锚定效应如何在裁判中起作用等。为尽可能全面把握此认知性影响......”。

4、“.....透过这些影响因素可清晰得知很多情况下，合法性判断并非法官行为的唯准则，裁判者的心路历程和判决书所呈现出的结果本身就是两回事。面对司法实践，法律解释元规则只是种乌托邦，基于认知科学的经验分析具有重要价值。在社会科学逻辑中，实证研究提供对行为实然状态的理解，规范研究建立应然的理想目标，规则研究寻找从实然到应然的路径。缺少对人类行为方式真实状态的理解，规范理论可能只是空中楼阁，规则设计也会沦为无的放矢。基于主体的认知来描述预测实然行为，应该是包括法学在内的人文社会科学研究者追求的智能裁判的价值填补论文原稿概率方法进行的非确定性贝叶斯推理已逐渐得以认可和适用......”。

5、“.....提炼出类解释规则，从认知角度来看，这些解释规则其实就是法官裁判的经验法则，完全符合认知心理双重功能特定并可进行计算和算法规则转化。面对法律规范中的不确定概念和法律漏洞，裁判者所依据的不仅仅是目的解释漏洞补充和利益衡量等方法，还有他们作出判断时所依据的日常认知逻辑。有些时候，个成功的专家系统很可能比其他的途径对法理学作出更多的贡献。当用客观概率解释司法证明问题受到质疑时，我们需要用种基于生活的解释理论或似真推理彌补或取代概率论解释。通过认知逻辑将影响法官判断的价值因素规范化考量，抽象出形式化的规则，进而避免标准缺失问题所引发的主观解释恣意，更好地协调法律解释确定性与妥当性之间的关系。结论面对智能裁判中的价值填补难题，认知科学为法官的解释模拟打开了扇希望之门。因为如果我们不能寻找到价值要素的可计算方法......”。

6、“.....传统法学研究者基于意义无涉和价值无涉理由，拒绝对法律问题的科学研究，这种自我辩护其实忽视了法律实践的规约性特征和法律价值的科学基础。此时，如果我们仍仅从工具主义出史目的等诸多解释要素通过自然科学中的函数和算法予以表述。这也是在智慧时代的法律解释中，我们必须将基于人文社会科学的教义学研究方法和基于认知科学的认知研究方法有机结合的重要原因。正如有学者反思法律发现时认为，现实裁判中，法的发现除了遵循体系要求外还要遵循人的心理活动般规律，发现实质上是个内在的心理的过程。我们需要做的只是如何最大科学程度地将法官心理判断过程中的经验性逻辑思维规则通过计算机语言进行描述。借助智能推理中的认知要素检验所建模型的可行性如上两方面从认知性法律解释出发，论证了填补智能裁判价值空缺的可行性。从操作意义来看，智能裁判中的法律解释模拟分两个阶段。第阶段......”。

7、“.....进而建构个相对完整的法律解释认知模型第阶段，通过编制模拟有关司法裁判思维活动的程序，将该思维程序送进计算机运行，检验正确性。这样种思想实验可使外行人得以借助人工智能科学的敏锐透视镜去考察法律推理的微观机制，加深对此类思维活动具体细节的了解。这两个阶段划分也恰恰表明，在智能裁判问题上，算法正确并不完全等同于司法公正。相比借助算法规则建构解释模拟的认知模型，如何保证所构建模型的科学有效性同样不容忽视。算法是个封闭的黑箱，具有明显的难以预测和无意识属性。当此解释模拟模型天不能通过图灵测试，我们就天。这不同于我们在思考智能裁判中的法律和计算机关系时，传统路径默认指向的种高度形式主义，希望通过快速的运算和推理设计论证和解释。这种进路忽视了智能裁判中的两个重要方面第，识别。案件事实中的哪些因素应该或可以被机器人识别进而成为影响裁判考量的因子......”。

8、“.....这些因子在最终的裁判结果中，又应该如何安排相应的权重系数。基于此，智能裁判在将法律推理法律决策证据推理文本分析等过程通过可计算非形式的逻辑模型予以展示的同时，就必须将反映裁判者思维规律的多样性法律解释规则嵌入到该模型中作为基本算子或要素。同时针对文字向代码的司法逻辑转向，做好数据和算法的验证与整合，以使之既不违背法律解释的任务，又符合认知逻辑的运作特点，这两个方面在现实操作中缺不可。这也就是说，欲实现智能裁判中的价值填补目标，我们必须在传统法律解释研究基础之上，附加以必要的情绪影响要素，并将其转化为可计算化的算法规则。此转化得以实现的个重要学科基础就是认知心理学，这也为发掘认知性解释规则并将此进行算法转换提供了路径。认知神经学派认为，所有人类的经验都是可复制的，像磁共振这样的机器能够揭示和还原人类的思考，关于人类行为的预测也可以从这种还原和相关知识中获取......”。

9、“.....从西蒙提出有限理性到卡尼曼和特沃斯基的前景理论，认知心理学的发现不断挑战基于传统经建构可予适用的法律解释认知逻辑智能裁判中相关信息的输入和输出必须依靠逻辑演算和精密算法，成文法体制下的法律解释只能是逻辑法学式的。自法学产生以来，法学研究和实践就和逻辑紧密不可分。而且从方法论角度来看，逻辑规则在解释和论证法律的时候，也确实发挥了中流砥柱的作用。伴随法律解释的理论演进特别是认知性法律解释的理论建构，解释所依据的逻辑基础已不仅仅是基于段论的形式推理，还有以认知语言学为基础，用逻辑演算的方法来研究含有诸如知道相信断定认为怀疑等认识模态词的认知逻辑。与经典逻辑不同，认知逻辑是将现代逻辑应用于人的认知活动而形成的专门逻辑领域，也可视为现代逻辑和认知科学交叉所形成的新的逻辑领域和学科群体，是借用认知科学的分析框架对逻辑体系的再建构和再认识。从当前研究来看......”。