人工智能系基于大数据、算法和算力的机器智能，而非有机智能。本书总结提炼出理论极限与现实基线这一分析框架。在理论极限方面，作为工具的人工智能不可能超越理性计算范畴、不可能脱离自身条件而发展、不可能超越既定历史而创新，从而与司法场景中的不可计算性、动态博弈性、能动创新性不相契合；其对司法形态的型塑，包括诉讼从线下搬到线上、规则从物理走向网络、司法从解纷扩至治理，也要受到司法程序价值、司法本体价值的必要限制，并有相关外溢风险的考量。在现实基线方面，存在司法需求技术导入不足和技术导入司法支撑的不足，具体包括司法需求理解不全不准、司法需求导入机制的不畅、相关制度建设并未充分助力司法大数据的真正形成、数据结构化、机器学习和算法监督的困难等。在极限与基线的分析框架下，本研究进一步明确了司法人工智能的总体方向，对人工智能持工具主义的定位、强化司法的主导性，在充分研判司法场景的基础上，加强司法和技术的合作，强化司法需求的技术导入、强化技术应用的司法支撑、强化交叉人才的培养教育。根据以上分析框架和总体方向，通过对服务当事人和社会公众、法院管理、司法审判三大板块司法场景的系统梳理总结，对司法人工智能具体场景应用的可能、限度、主要条件和存在的不足等方面进行了审视和考察，并有针对性地提出了具体的对策建议。
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