浙江大學光華法學院魏斌在《法制與社會發(fā)展》2024年第4期上發(fā)表題為《司法人工智能可解釋性難題的法律論證分析》的文章中指出：

司法人工智能在智慧司法場景中面臨的關鍵挑戰(zhàn)是其可解釋性難題。這主要是因為，司法人工智能所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡算法導致了算法決策的“黑箱”問題，從而使法律預測的流程和結果缺乏透明性和可理解性。隨著生成式人工智能被引入司法領域，其龐大的參數(shù)量使得可解釋性難題愈加嚴峻。法律論證為從法學話語破解司法人工智能可解釋性難題提供了一個可行的解決方案，該方案來自對法學理論的思考，是在法理學視角下發(fā)展出的新的主題。一方面，法律論證啟發(fā)司法人工智能破解可解釋性難題的原因在于，法律論證自身是可解釋的，這種自身的可解釋性被司法人工智能借鑒并用于提升其決策的透明性。諸多法律論證的理論研究都以可解釋性為最基本的特征。另一方面，法律論證為司法人工智能提供可解釋性方案是通過其論證程序和方法來實現(xiàn)的，即解釋是在解釋者與解釋聽眾之間通過論證來進行的。

法律論證的理論研究誕生了多樣化的程序性理論和方法，而人工智能研究也充分體現(xiàn)了法律論證的可解釋性功能。通過制定可解釋性論證規(guī)則，明確可解釋性檢驗標準，不僅能夠標準化雙方的言語行為，而且可以促進深層次的相互理解和知識轉移。

司法人工智能的可解釋性難題應始終聚焦于以人為中心的解釋方法。然而，法律論證提供的可解釋性方案并不能完全解決所有問題，它更多是作為框架提供了一套論證程序、論辯規(guī)則和驗證標準，幫助論證雙方澄清對司法人工智能決策的理解。在實際應用中，有效地運用這一框架還需要解釋者選擇恰當?shù)牟呗?，同時需要考慮解釋聽眾的知識背景和對問題的熟悉程度。解釋者應根據(jù)解釋聽眾的認知水平和接受能力，調整解釋方法和手段，以推動解釋被聽眾所理解。隨著司法人工智能的深度發(fā)展，法律論證也需要不斷更新論證模型、調整論辯規(guī)則，發(fā)展更為精細化的評估標準，從而滿足實踐對于司法人工智能的可解釋性需求。