上海交通大學(xué)凱原法學(xué)院李學(xué)堯在《政治與法律》2025年第5期上發(fā)表題為《大語言模型應(yīng)用中的司法偏誤與認(rèn)知干預(yù)》的文章中指出：

生成式人工智能的快速發(fā)展，正在深刻改變司法領(lǐng)域的技術(shù)生態(tài)。近年來，生成式人工智能的能力逐漸擴(kuò)展到法律推理與裁判文書自動生成的深層環(huán)節(jié)。這種技術(shù)進(jìn)步給司法實(shí)踐帶來了顯著的效率提升，卻不可避免地引發(fā)了關(guān)于公正性、可信度以及如何安全監(jiān)管的廣泛爭議。

近期的相關(guān)實(shí)驗(yàn)研究和司法實(shí)踐表明，單純依賴簡單的人機(jī)協(xié)作，難以有效遏制法官在自我確認(rèn)偏誤與大語言模型“強(qiáng)化輸出”之間的共振效應(yīng)。傳統(tǒng)的人工審核模式不僅不足以抵消人工智能帶來的認(rèn)知失衡，而且可能進(jìn)一步加劇司法偏誤。為避免大語言模型在司法實(shí)踐中淪為單向度的技術(shù)支配，應(yīng)把從確立爭點(diǎn)到最終公開說理的全過程均納入對人機(jī)交互的認(rèn)知審慎設(shè)計，在挖掘傳統(tǒng)法學(xué)方法論中關(guān)于多元價值論證的基礎(chǔ)上，可結(jié)合認(rèn)知科學(xué)的防偏誤機(jī)制，提出“認(rèn)知協(xié)同決策模型（六步法）”。第一步，確立爭點(diǎn)與初步分析（主動與AI對比）；第二步，檢索法律規(guī)范與既有案例（雙向驗(yàn)證）；第三步，事實(shí)與技術(shù)復(fù)雜性識別（逆向思維訓(xùn)練）；第四步，初步裁判與AI生成理由（避免“一錘定音”）；第五步，價值審查與論證完善（重塑“寫理由”的反思功能）；第六步，公開說理與判決落腳（透明化人機(jī)交互）。該模型不僅是一種方法論方案，而且具備明確的工作流屬性。其通過階段性流程設(shè)計、任務(wù)遞進(jìn)邏輯、操作控制機(jī)制與認(rèn)知反饋機(jī)制，實(shí)質(zhì)上體現(xiàn)了流程治理中常見的節(jié)點(diǎn)管理與功能分配邏輯。通過在確立爭點(diǎn)、規(guī)范檢索、事實(shí)認(rèn)定、裁判形成、價值審查與最終公開說理的全流程中引入對立論證、逆向思維、強(qiáng)制反駁清單等操作環(huán)節(jié)，幫助法官保持深度審查與反思能力，抵消大語言模型單一輸出的強(qiáng)化效應(yīng)。案例模擬表明，這一模型在提升信息搜索效率的同時，能夠強(qiáng)化裁判對社會多元價值的考量，確保法官主體地位與裁判公正性。

認(rèn)知協(xié)同決策方法的目標(biāo)是為技術(shù)驅(qū)動時代重塑法官主體性地位與司法正當(dāng)性邊界提供理論依據(jù)和實(shí)踐路徑，并在“堅持法官主體地位不變”的共識下，為未來在不同司法領(lǐng)域推廣人機(jī)協(xié)同決策機(jī)制努力提供有效智識啟示。