一方面，个案正义是具体个案中体现出的实质正义。
(58)由此出发，习近平从坚持和发展中国特色社会主义、确保党和国家长治久安的战略高度出发，深刻论述社会主义最根本的任务是发展生产力的重大思想，强调中国共产党治国理政、执政兴国，就是要团结带领全国人民持续解放和发展社会生产力，不断改善人民物质文化生活。收稿日期：2021-12-19 注释： ①习近平：《在庆祝中国共产党成立100周年大会上的讲话》(2021年7月1日)，人民出版社2021年版，第12-13页。
(101)习近平：《论坚持全面依法治国》，中央文献出版社2020年版，第2页。各个相互影响的活动范围在这个发展进程中越是扩大，各民族的原始封闭状态由于日益完善的生产方式、交往以及因交往而自然形成的不同民族之间的分工消灭得越是彻底，历史也就越是成为世界历史。⑥孙正聿等：《马克思主义基础理论研究》(上)，北京师范大学出版社2019年版，第546页。(108)《习近平谈治国理政》(第1卷)，外文出版社2018年版，第148页。⑦在新的时代条件下，习近平创造性地阐发马克思主义哲学关于世界物质统一性原理，坚持从当代中国国情条件和法治发展的实际出发，切实加强新时代推进全面依法治国、加快建设法治中国的战略谋划。
未来的共产主义社会，将是这样一个联合体，在那里，每个人的自由发展是一切人的自由发展的条件。(55)在中国特色社会主义新时代，习近平创造性地阐述历史唯物主义关于物质生产是社会生活的基础的基本原理，深入分析生产力在社会发展进程中的决定性作用及其法权意义，着力论述高质量发展及其法治保障问题，深刻揭示科学技术在生产力发展中的巨大作用及其法治需求，从而清晰地昭示了新时代全面依法治国的运动方向。换言之，它将司法裁判的重心置于对过去裁判的模仿上，也即持一种历史决定未来的思路。
由上述不难看出，虽然司法人工智能具有人类法官不可比拟的优势，即数据搜索、比对、关联的迅捷性和准确性，但也具有不可克服的缺陷: 首先是无法应对不确定性。封闭性条件能够确保基于有限历史数据的裁判保持统一性，也即实现统一裁判( 司法统一)。这种所谓的自学完全由设计者事先安排好，并非通常人的自学。( 二) 买卖法官的商业偏好逻辑 如果说个性预测对实体公正的挑战只是一种可能、而非必然的挑战( 因为被预测的法官作出的判决可能在实体上是公正的) ，因而是一种相对的挑战的话，那么它对于程序公正的挑战就是一种必然的、绝对的挑战。
同时，等者等之、不等者不等之，或者说相同情况相同处理、不同情况不同处理也寓意着平等，或形式正义。司法裁判中的个案正义与一般的正义观念相比具有两个特征: 一则它是具体正义而非抽象正义，二则它是法律正义而非纯粹的伦理正义。
所以人工智能下棋赢了人类，绝不等于人工智能在对人类更容易的事情上也能赢人类。所以，就像哈特所说: 正义概念的一个基本要素就是同案同判原则。因此，一个应用场景如果具有封闭性，则应用人工智能的强力法或训练法技术，可以保证应用成功; 如果不具有封闭性，则不保证应用成功( 也未必失败)。该宪法第五章第 4 条规定: 不得用任何专案法庭、或非经法律规定的职权和移审办法，使公民不受依法指定的审判官的审理。
并且通常认为，实体公正是司法公正的根本目标，程序公正是司法公正的重要保障。司法人工智能的基本运行逻辑是基于历史数据基础上的预测，既包括基于类案裁判之历史数据的同案预测，也包括基于法院或法官个人裁判历史数据的个性预测。[20]这就要求法律适用者理解法律文本的目的或意义。司法已经被操控了———被有支付能力的当事人，被意图从中获利的商业公司，也被想要获得更多资源的法官自己，更准确地说，是被现代社会无所不在的商业逻辑。
但由于后来的法律变更，先案裁判要么直接丧失了裁判基础，要么根据新法优于旧法上位法优于下位法的准则间接丧失了裁判基础。司法人工智能进行的预测又包括两种:一种是基于先前所有同类案件的历史数据来预测当下案件的裁判结果( 同案预测)。
司法裁判中的法律推理，就是举出规范性理由和事实性理由来支持最终得出的具体判决。人工智能技术应用成功所需的封闭性使其在面对非预期输入时具有脆弱性。
与同案预测相比，围绕法官个人数据展开的个性预测走得更为彻底。同案预测: 司法统一等于司法公正吗? 同案预测是基于类案裁判之历史数据的预测。由于知识库由人编写，所以是设计者决定了推理法的具体应用的善恶。关键在于何谓同案无法或不应由人工智能系统自身决定，这里既有技术方面的原因，也有理论方面的原因。尽管目前大部分学者都不否认司法人工智能的这种决策辅助地位，但笔者的确有一个担忧: 就像技术从来就不只是技术，而同时也负载着特定的价值追求或意识形态那样，对司法人工智能的过度推崇和迷恋也会在不知不觉间产生一种导向，也即潜在地以技术主义的逻辑压倒人的逻辑的导向。这其实就是程序自治和当事人获得平等对待的要求。
这种商业逻辑将严重侵蚀程序公正的理念。反映在法官的义务上，就是要兼顾个案正义。
随着人工智能技术对司法渗透范围的扩大，司法全过程都可能被纳入技术治理的视角之下，无远弗届、无处遁形。无疑，此时应该摆脱依据先案进行裁判的要求，径直依据法律的要求作出不同裁判。
目前还有没可相比拟的司法机器人，能够直接感知( 听审) 现实案件并作出裁判，所以这条路径至少目前在司法领域还不可行。当然，技术问题之所以为技术问题，就在于它有被解决或接近解决的可能性。
相反，实体公正更多与裁判结果相关，具体而言又包括形式正义与实质正义两方面。在数据层上，经过人工建模或通过机器学习可以得到知识，知识是结构化的、包含语义的。摘要：司法人工智能具有人类法官不可比拟的优势，但也具有不可克服的缺陷，即无法应对不确定性，不具有人类常识常情，以及无法进行价值判断。因为它一方面遵从了现实逻辑逻辑，另一方面则浸透着商业偏好逻辑，这都可能与司法公正发生冲突。
另一方面，个案正义是法律正义，它既要顾及社会的道德观念，也要顾及已经制度化了的价值，也就是得到法律制度支撑的价值判断，例如法典和单行法的总则部分所规定的基本原则和价值。可见，强力法是用知识和推理解答问题，要求针对某应用场景编写相关的知识库，然后用推理机回答问题; 训练法则要求首先采集、制作训练数据集，训练出一个合格的神经网络，然后用该网络回答问题。
而之所以要在依法裁判之外另行提出同案同判，是因为同案同判具有溢出依法裁判之外的表征性价值，也即形式正义的可视化和可预期性的显现化。世上不存在两个完全一样的案件，并不存在什么固有的、实质上的或原本的同案。
以下就分别对这两种预测与司法公正的关系进行论述。即便是训练法中，人工智能具有所谓自主学习能力，甚至深度学习能力，那也只有在人类给定问题的输入输出格式，事先标注好训练数据集并在封闭性场景( 如下围棋) 的前提条件下的学习。
因为此时通常支持同案的法官会主张同判，而否认同案的法官会主张异判，他们的分歧只在于法律的要求究竟是什么。它不仅要告诉当事人和社会公众，对于特定的纠纷，法院给出的判断是什么，而且要告诉他们，为什么给出了这一判断。个性预测 人工智能技术在司法领域的应用已成为我国国家信息化发展战略的重要支点。同案就是可被涵摄于相同法律规则之下的案件，也即满足了同一法律描述的案件。
这种公正预设了参与者的视角，因为只有对于司法论证活动的参与者，或者关心法律体系下的正确决定为何的人来说，才会有司法公正抑或不公正的问题。正如《最高人民法院关于加快建设智慧法院的意见》所提出的，智慧法院建设的目标，是要探索建立面向立案、审理、裁判、执行等法院业务的知识图谱，构建面向各类用户的人工智能感知交互体系和以知识为中心的人工智能辅助决策体系。
相反，狭义上的司法公正主要涉及司法裁判活动。所以，当事人是否获得了参与诉讼的机会，诉讼过程中陈述、举证、辩论的权利是否得到了同等关注，法官对双方当事人是否一视同仁而无任何偏颇，是否同等地考虑和评价了双方当事人的主张和证据，就成为判断程序公正与否的主要标准。
简言之，司法公正是一种基于理由和论证的公正。现有人工智能技术不会自主地形成价值判断，更不会基于这种价值判断作出决策。
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