人工智能辅助商事仲裁的实现路径研究

人工智能辅助商事仲裁的实现路径研究

本论文刊登于《法治论坛》（2025年第二辑）

作者

姚震乾（广州仲裁委案件管理二部部长，华南理工大学经济法学博士），蒋悟真（华南理工大学法学院院长、教授、博士生导师）

内容提要

在人工智能技术与法律服务深度融合发展的背景下，商事仲裁应用人工智能辅助案件办理成为必然趋势。人工智能在提升仲裁专业性、保障案件保密性和提高仲裁效率等方面展现了显著优势。人工智能在商事仲裁的应用中也面临诸如程序权利侵蚀、实体公平保障困难等现实困境。究其原因，在于程序严谨性与程序权利保障、算法偏差与个案实体价值判断之间存在深层次的冲突。应通过确立人工智能的辅助性质、强化程序性权利保障、引入风险监管沙箱机制等措施予以应对，以期实现人工智能在商事仲裁办理领域健康有序发展。

关键词

人工智能商事仲裁 辅助性原则 程序权利

随着信息技术的飞速发展，人工智能已深入渗透到社会生活的各个领域，尤其在法律领域展现出强大的变革潜力。人工智能的应用不仅提升了法律服务的便捷性，还为商事争议解决开辟了新的途径和可能性。我国政府高度重视人工智能在法律领域的应用，出台了一系列政策文件，推动人工智能技术与法律服务深度融合。2019年中共中央办公厅、国务院办公厅发布的《关于完善仲裁制度提高仲裁公信力的若干意见》提出探索线上仲裁和智能仲裁，实现线上线下协同发展。2019年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加快推进公共法律服务体系建设的意见》，强调推动公共法律服务与科技创新手段深度融合，打造智慧法律服务。2021年，司法部印发《全国公共法律服务体系建设规划(2021—2025年)》，将智慧法律服务作为国家战略内容之一。2022年，最高人民法院印发《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》，为人工智能在司法领域的规范应用提供了政策指引。近年来，人工智能在商事仲裁中的实践应用取得积极进展。2023年2月，广州仲裁委员会在L-CODE人工智能大模型的支持下，成功实施了一宗仲裁案件的庭前调解，最终促成双方和解，申请人撤回仲裁申请。这标志着人工智能在商事仲裁中的应用从理论探索走向实务操作。随后，该系统在2023年4月又成功调解了一宗葡萄牙外商的经贸纠纷，获得境外当事人高度评价。这些实际案例验证了人工智能在商事仲裁中的现实需求和应用潜力，表明其能够有效提升仲裁的专业性、保密性和效率，满足当事人对高效、公正解决纠纷的需求。然而，人工智能在商事仲裁中的广泛应用也带来一系列挑战，特别是在程序权利保障、实体公平以及个案正义等方面。对此，亟须深入研究上述挑战及其成因，并提供行之有效的应对措施，以丰富我国未来的立法选择，并引导我国人工智能仲裁事业向更高目标发展。

一、人工智能在商事仲裁中的应用价值

商事仲裁作为国际通行的纠纷解决机制，以其独特的专业性、保密性和效率著称。然而，随着国际贸易的复杂化和案件数量的激增，传统仲裁方式面临着效率低下、成本高昂等挑战。人工智能技术的引入，为商事仲裁的改革和优化提供了新的契机。

（一）提升专业性

商事仲裁所涉案件往往涵盖建筑工程、金融证券、航运保险、国际货物买卖等多元领域，仲裁员需要兼具丰富的法律知识与较深的行业专业背景。在专业领域方面，人工智能可以通过大数据分析、知识图谱构建等手段，为仲裁员提供精准的专业信息支持。如针对特定行业所需的技术标准、行业惯例及相关学术文献进行深度爬取与分析，帮助仲裁员突破小样本经验和认知的局限；又如在国际商事仲裁中降低跨语言、跨法域导致的信息丢失或误解，从而增强仲裁员对多语言环境下复杂事实的把握能力。在证据分析方面，人工智能可以全面掌握法律法规、证据评判规则和司法案例，通过复杂算法构建证据推理模型，与仲裁员的个体经验互补，使思维判断更缜密周全，事实认定结果更精确。

（二）保障保密性

保密性是商事仲裁的重要特性，当事人通常希望纠纷细节和商业秘密不被外界知晓，以避免商业信誉受损、竞争对手获取关键信息。在安全技术保障方面，尽管人工智能分析需要获取一定量的数据，但诸如差分隐私、多方安全计算、数据脱敏与匿名化等现代计算机安全技术可以在保证模型效果的同时最大程度降低对当事人敏感信息的过度采集和泄露风险。在减少人为因素干扰方面，传统仲裁模式下，“人”的因素会带来信息泄露、不当接触等潜在隐患。人工智能可以建立严格的数据管理机制，通过加密传输、分布式存储与智能合约等手段实现仲裁文件的安全流转与权限管控；一旦发生异常访问行为，系统能及时预警并留存可追溯的证据，降低人为泄露案件信息、不当讨论案件内容、与当事人私下接触或发生利益冲突等潜在风险。

（三）凸显效率性

效率一直是商事仲裁吸引当事人的首要因素，特别是对于需要快速恢复商业合作或市场竞争地位的企业而言，人工智能可通过多种方式显著提升仲裁效率。一是智能预审与立案管理。仲裁机构可以借助人工智能在立案阶段高效识别是否具备仲裁受理条件，快速完成当事人信息及争议要点的归类，大幅缩短前期准备的时间，对证据材料的自动化筛选与去重能够避免大量人工重复性工作，令案件在进入实体审理前获得初步的结构化整理。二是实时辅助庭审与文书生成。在具体庭审过程中，人工智能可以进行实时庭审记录、语音识别与转写，并对关键法律问题或举证质证要点进行标注，便于庭审结束后快速完成庭审笔录与合议草案的撰写；针对常见的程序性文书，如开庭通知、程序命令、摇珠指令、庭审笔录、合议纪要等，人工智能通过模板化及自然语言处理手段提高仲裁员与秘书处的工作效率。三是预测分析与争议化解。利用大数据和机器学习算法，人工智能还能对历史上类似案件的争议焦点、裁决结果和赔付额度进行分析，形成一定概率范围的结果预测报告。这一功能不仅帮助各方评估诉讼或仲裁结果的可能性，而且促使当事人尽早开展调解谈判，降低不必要的耗时与费用。

二、人工智能辅助商事仲裁的现实困境

尽管人工智能在商事仲裁中展现出巨大的应用潜力，但将其引入商事仲裁绝非一蹴而就。商事仲裁作为一种非诉讼的纠纷解决方式，具有程序灵活、注重实体公平、强调个案正义等独特特征。这些特征对人工智能的适配性提出了特殊要求，人工智能要在商事仲裁中发挥积极作用，必须妥善处理其技术优势与仲裁特点之间的张力，在提升仲裁效率的同时，确保仲裁程序的正当性、裁决结果的公平性以及当事人权益的有效保护。然而，人工智能在法律决策中的应用目前仍存在诸多不确定性，距离全面接管仲裁员的决策职能尚有一段距离。在程序公正、个案处理等方面，人工智能的发展现状也难以完全满足商事仲裁的需求。此外，人工智能所依赖的仲裁大数据基础尚不完备，在技术性能和伦理规制方面还存在一些缺陷，可能引发程序权利受损、个案公平难保、主体性被异化等问题。这些困境不仅折射出人工智能技术现状与商事仲裁实践需求之间的差距，也凸显了二者融合发展的复杂性。对此，有必要对人工智能在商事仲裁领域面临的具体困境及其成因进行深入剖析，以寻求相应的应对之策，推动人工智能在商事仲裁中健康有序发展。

（一）人工智能对仲裁程序正义的可能影响

仲裁程序的严谨性和当事人程序权利的保障是仲裁制度的基石。当仲裁程序启动后，当事人被赋予了诸多自主参与的权利，包括申请延期送达、申请证据和财产保全、提起管辖权异议、选择开庭方式、选择仲裁庭组成方式、选择仲裁员、提交证据及书面意见等。这些权利的行使确保了仲裁程序的公正性和合法性。然而，人工智能的介入，特别是在批量审理的情况下，可能对当事人的程序权利造成侵蚀，具体体现在以下两个方面：

第一，人工智能可能削弱仲裁程序灵活性。在人工智能批量仲裁中，仲裁程序高度自动化和标准化。传统仲裁中，仲裁员可以灵活处理程序。如为了查明案件事实，仲裁员通常可以根据案件的具体情形重复某些调查程序，延长某些程序的时间，以确保每一个关键事实得到充分的查证和论证。这种程序的反复性和灵活性，在对复杂争议事实进行详细探究时尤为重要。人工智能由于其算法预设的固有特征，可能倾向于在既定的程序框架下运作，缺乏对复杂案件进行个别调整的能力。这种程序僵化的特点，一方面可能导致程序空转，浪费仲裁资源；另一方面可能会导致对个案细节的忽视，难以在程序上充分保障当事人陈述意见和提供证据的权利，进而影响当事人实体权益和个案公正。在事实存有争议、需要进一步查明的情形下，人工智能很难像人类仲裁员那样，基于对个案的直觉判断和内心确信，以及对当事人诉求的理解，主动调整程序应用，达致公正的裁决。

第二，人工智能“黑箱”现象，可能导致程序正义缺失。程序正义要求程序公开、公平和透明，而人工智能的决策过程复杂且难以解释，往往具有不透明性，当事人和仲裁员无法理解人工智能如何得出裁决建议，难以对其进行有效监督，存在“黑箱”问题。这种“不透明性”可能导致对裁决结果的信任危机，影响仲裁的公信力。算法不透明的问题主要表现在以下方面：一是仲裁案件数据采集不透明。由于仲裁程序的私密性，案件细节和裁决结果通常不公开。而且，我国仲裁机构之间独立运作，缺乏数据共享机制，为了保护数据安全，不同仲裁机构之间可能不愿共享数据。目前，导致仲裁领域的数据孤岛现象严重，且未能建立起一个仲裁大数据的集中处理和整合机制，海量的仲裁数据尚未被充分开发和有效使用。这种数据孤岛使人工智能缺乏足够的训练数据，影响其学习能力和决策准确性，阻碍了人工智能模型的改进和优化，限制了其在仲裁中的有效应用。基于此，当事人更可能不清楚哪些数据被采集、如何使用。二是算法运行不透明，由于商业秘密的保护，算法的具体机制通常不予公开。即使公开，复杂的算法模型也难以被非专业人士理解。例如，在美国威斯康星州诉卢米斯一案中，被告认为COMPAS系统的算法存在歧视，并要求公开算法，但法院最终判定该系统具有中立性，免除了算法开发者公开算法的义务。这种缺乏透明度的算法应用，可能导致当事人无法有效行使质证权和抗辩权，缺乏参与感，从而威胁程序正义。

（二）人工智能与仲裁实体公平的平衡

商事仲裁的核心价值在于实现实体公平，仲裁的实体公平要求裁决结果在法律和事实的基础上，实现对当事人权益的公正保护。这就要求仲裁结果考量具体情况，灵活适用法律和商业惯例，回应公平正义的价值判断与基于自然正义进行合理判断的说理。然而，人工智能倾向于严格适用既定的规则和算法，追求结果的确定性和一致性。基于此，人工智能与仲裁实体公平可能存在紧张关系。

首先，仲裁员在裁决中需要综合考虑商业惯例、行业背景、当事人的特定需求等因素。这些因素具有复杂性和多样性，难以被人工智能的算法全面捕捉和理解。仲裁员不仅要适用法律条文，还要考虑交易双方的长期合作关系、行业潜规则或特定的商业模式。这些商业习惯往往具有情境性和动态性，无法量化为固定的数据供人工智能分析。这使人工智能面对新兴商业模式时，往往会忽略其创新特征，从而导致裁决结果脱离实际商实践。例如，在网络直播行业的仲裁案件中，经纪公司因主播违约要求支付巨额违约金，争议焦点在于如何衡量违约损失。传统的违约裁判采取了精细化的公式，但这类标准化计算却未必能套用算法适用于所有案件。网络直播仲裁案件中，经纪公司要求计算的预期利益损失，涉及主播在合同期内的收入和市场影响力。而这些因素变化快速，且高度依赖个体的知名度和市场互动性。因此，仲裁员在裁决时往往要融合法商思维，考量商业实践和法律规则的融合，而这些因素是目前人工智能难以全面理解和处理的。

其次，人工智能缺乏人类的价值判断能力和道德感知。在法律适用中，仲裁员不仅需要理解法律条文，还需要进行复杂的价值判断，平衡法律效果与社会公正。例如，在某些案件中，仲裁员可能会根据案件背后的社会、文化和道德背景，基于法律的概括性规定或开放式列举作出延伸判断，来确保裁决符合社会公平原则，常见的有涉农、涉金融平台爆雷、涉小区业主群体的案件，就必须秉承案结事了的价值取向对双方权益作出平衡考量。而人工智能的算法往往只遵循数据和规则，难以进行价值和道德上的权衡。尤其在解释法律条文或理解立法者的立法原意时，人工智能难以确保认知到位，这将导致裁决结果脱离实际需要，忽视仲裁过程中的人文关怀。

最后，人工智能的决策过程缺乏透明度乃至偏离人们内心基于自然正义进行合理判断的说理，难以满足当事人对裁决理由的需求。仲裁裁决不仅需要给出裁决结果，还需要提供充分的说理，以使当事人理解并接受裁决。这种透明的过程有助于增强裁决的公信力。然而，人工智能的决策逻辑由于算法的复杂性，通常难以向非专业人士提供简明易懂的解释，也无法通过耐心细致的说理来化解当事人对裁决结果的疑虑。事实上，当事人对裁决的信服度直接影响其主动履行裁决的积极性。而人工智能往往直接输出裁决结果，省略了详细的推理过程，且缺乏仲裁员在人性化关怀和耐心解释方面的优势。这种机械化的结果呈现方式，不仅削弱了当事人的知情权和参与感，还可能导致当事人对裁决的信任

三、人工智能辅助商事仲裁的困境成因

要有效解决人工智能在商事仲裁中面临的现实问题，必须深入剖析其成因。人工智能技术在程序运行、规则适用和数据利用等方面的特性，与商事仲裁的实践需求之间存在矛盾，亦能在程序与实体方面寻得困境成因。

（一）算法刚性与柔性程序权利的矛盾

人工智能以其严格的规则执行和高效的程序处理见长，体现了程序严谨性的优势。这种刚性的算法程序可能与当事人程序权利的保障发生矛盾，降低仲裁程序应有的灵活性。

首先，人工智能算法程序刚性可能导致其无法适用于特定情形。商事仲裁强调当事人意思自治和程序的灵活性，旨在为当事人提供充分参与和表达的机会。然而，人工智能系统由于预设了固定的程序和算法，可能难以根据当事人的特殊需求进行调整。如当事人因不可抗力无法按时提交证据，人工智能可能严格按照程序期限拒绝其请求，忽视了当事人的实际困难，导致程序权利虚化。又如，若当事人因财产保全或证据保全的需要要求延迟送达证据，人工智能可能会因为其算法的固定性而无法灵活处理这种需求，导致仲裁程序在处理特殊情况时显得僵化，缺乏必要的调整空间。

其次，人工智能缺乏对人类情感和特殊案情的共情，无法在程序中体现人性化的关怀。仲裁员在实践中往往会考虑当事人的背景、文化和情感因素，适时调整程序以保障当事人的权益。在涉及家族企业的商事仲裁案件中，仲裁员可能会基于家庭成员之间的特殊情感关系，对程序进行灵活调整，如安排调解程序前置等，避免因程序安排不当而加剧家庭矛盾，影响案件办理效果。而人工智能由于程序固化，可能无法识别这些情感因素的特殊性，导致僵化的决策。同样，在跨国案件中，仲裁员可能会考虑到当事人的语言和文化差异，给予额外的时间或程序调整，而人工智能则可能严格执行既定时间表，忽略这些个案的特殊性，从而损害程序正义。

最后，仲裁各方参与度下降，导致当事人对仲裁程序的信任度降低。当事人如果无法充分理解和参与由人工智能协助的程序，可能会对程序的公正性产生疑虑。例如，人工智能在未充分解释其决策逻辑的情况下，自动生成了证据审查结果并建议对庭审程序进行调整。由于当事人无法了解人工智能如何分析证据，也无法质疑或修改这些决策，这可能导致他们感到自己被排除在程序之外，从而对仲裁的公平性产生怀疑。这种对程序透明度和参与性的下降，直接违背了仲裁程序保障当事人充分参与和权利表达的设计初衷，进而削弱了仲裁程序的公信力。

可见，人工智能的应用在确保程序严谨性的同时，也必须避免对当事人程序权利的压制，确保仲裁过程中的灵活性和公正性。

（二）数据偏见与个案实体价值判断的冲突

人工智能的有效运行高度依赖于大量高质量的数据。然而，商事仲裁的保密性原则限制了案件数据的公开和共享，加之人工智能训练过程受数据质量和算法歧视影响较大，导致人工智能面临算法偏差问题。而且，商事仲裁强调个案正义，要求仲裁员结合情感参与和创新能力，根据具体情况灵活运用法律、仲裁规则以及商事交易习惯进行裁判，而人工智能难免输出不合实际价值判断的裁决建议。具体而言：

一是人工智能的学习和决策依赖于训练数据，如果训练数据存在偏差，人工智能可能承继并放大这些偏差。算法偏差产生的原因有以下三个方面：其一，数据质量和算法歧视影响人工智能的公正性。训练数据的选择和质量直接决定了算法的性能。如果训练数据存在偏见、不完整或代表性不足，抑或数据采集和处理过程中存在失误，人工智能可能会在决策中承继并放大这些偏差，输出错误或有偏见的裁决建议。如果不加以控制，人工智能可能对特定群体产生系统性歧视，损害当事人的合法权益。其二，算法开发者在设计算法时，可能无意识地将个人价值观和主观偏好融入算法，导致人工智能产生偏见。例如，设计者在研发人工智能时需要观察数据样本的关键组成结构，而缺乏对仲裁基本原理和法律专业知识认知的工程师难以准确理解法律文本和先例的关键特征，从而无意识地将自己的价值体系和主观偏好转移到算法中，这使数据的特征选择极有可能发生偏移，进而影响算法模型的训练效果，最终丧失准确预测的功能。其三，数据采集范围的限定。仲裁是一项非常专业的定分止争机制，仅一起案件就会产生大量的案件数据。如果想就某一类型或某一类案由的案件进行算法建模，就需要采集海量的案例。然而，仲裁案件是由单一仲裁庭逐一作出，仲裁庭的组成在一家仲裁机构中只能做到相对统一，不同时期的同类案件由不同仲裁庭裁决，乃至同一时期不同仲裁庭作出裁决，这使得仲裁案件数据在理论上难以穷尽所有，供养算法和算力的“全样本”数据分析只能限定在某个特定的时空范围内，过往数据未必准确涵盖动态发展的仲裁实践。

二是裁决决策仍无法脱离人工审慎判断。人工智能所蕴含的大数据虽然能在事实认定上发挥积极作用，但对辅助审判决策的应用不慎，将可能导致以数据计算的相关关系“颠覆”仲裁案件审理的因果关系，对公正裁决产生负面影响。其深层原因有二：其一，仲裁案件的数据并不容易被计算机“读懂”。虽然仲裁相关文书具有一定的结构性，法律话语中充满了诸如“公序良俗”“善意第三人”等价值语词以及诸如“合理期待”“可预期的”等高度模糊性的语词，它们的意义往往是由其与其他话语之间的推论关系决定，是仲裁员的内心确信和自由心证所得，一旦分析结果给出多个可能的解释，那么在多个释义之间的选择往往还需要实质评价，而不仅仅是基于概率计算的生成式决策。其二，人工智能缺乏情感参与和创新能力，会影响人工智能对个案评估的准确性。个案的具体化情境通常包含常规因素之外的异变因素，文化传统、社会经济、风俗习惯、公众舆论等复杂且非重复的要素有时是实现个案公正的关键因素。然而，个别化的法律现象、法律经验往往无法形成有规模的类型化数据，算法会将此类模式化识别困难的信息简化处理或丢弃，这会导致人工智能难以关注现实案件中的新生、特殊或极端情形。此外，个案正义下的仲裁员还可能考虑到当事人未来合作的潜力，尤其在复杂的商事纠纷中，仲裁的目的往往不仅仅是对当前争议进行裁决，更可能是寻求一种平衡，促进双方未来的合作。

因此，数据偏差及仲裁裁决仍无法脱离人工判断是人工智能在个案实体价值判断中面临困境的主要原因。如果既无法充分利用大数据的优势，又可能因数据质量问题而导致裁决偏差，最终将不利于保障当事人合法权益与实现争议解决目的。

四、人工智能辅助商事仲裁的实现路径

针对人工智能辅助商事仲裁面临的现实困境及其成因，需要从法律、技术和实践等多元层面入手，提出切实可行的解决方案，以确保人工智能的应用既能发挥其优势，又不损害仲裁的公正性和当事人的合法权益。

（一）明确人工智能在仲裁中的辅助性法律地位

现行法律的空白使人工智能在实践中缺乏明确的适用规范和法律依据。为确保仲裁程序的合法性与公正性，有必要在法律和制度层面对人工智能的应用加以规范，明确其作为辅助工具的定位，并为其设立必要的监管和伦理框架。

1.确立人工智能的辅助地位

在仲裁程序中必须明确人工智能仅作为辅助工具，而仲裁员始终是裁决的核心决策者。这一辅助地位意味着人工智能在仲裁过程中只能处理信息和提供参考意见，不能替代仲裁员行使最终的裁决权。仲裁员在裁判案件时，不仅需要运用法律知识，还需要进行价值判断，综合考虑社会效果，并体察当事人的情感和诉求。这些复杂的因素往往超出人工智能的能力范畴，尤其是在对人性的理解和个案细节的掌握上，人工智能难以替代人类的直觉、经验和良知。因此，明确人工智能的辅助地位，可以充分发挥其在数据处理和信息检索方面的技术优势，同时避免其过度介入裁决过程，从而保障仲裁程序的合法性和公正性。

在法律层面明确人工智能在商事仲裁中的地位和作用，是确保其合法应用的首要条件。目前，我国《仲裁法》尚未对人工智能的应用作出具体规定，因此实践中缺乏明确的法律依据。有必要通过修订仲裁法或制定专门法规，明确人工智能在仲裁程序中的辅助性地位，规定其应用的范围和方式。具体而言，可以在仲裁法中增设条款，明确人工智能是辅助仲裁员决策的工具，而非裁决主体，确保人工智能不能替代仲裁员行使裁决权。这样既可以通过人工智能的参与提高仲裁效率，又可以确保裁决的合法性和公正性，最终维护仲裁员对裁决结果的最终责任。

在实践层面具体落实人工智能辅助商事仲裁的应用场景，具有现实的必要性与可行性。“人工智能辅助商事仲裁”是指在商事仲裁程序中，利用人工智能技术协助仲裁员完成案件受理、事实认定、证据分析、文书生成、庭审辅助及裁决预测等环节，但人工智能不取代仲裁员的最终裁决权。具体应用场景包括：其一，案件受理与立案环节。通过智能预审系统自动识别仲裁请求的受理条件，快速完成案件分类、登记与受理决策，以减少人工初审的重复劳动和潜在失误。其二，庭前准备与证据分析环节。利用算法模型自动化筛选证据材料，进行初步证据链条构建与事实要点提取，辅助仲裁员快速厘清争议焦点。其三，庭审辅助与庭审记录环节。通过实时记录系统在庭审过程中即时生成庭审笔录，同时自动标记争议焦点、关键证据及相关法律问题，供仲裁员庭后进一步审阅。其四，裁决预测与调解促成环节。通过分析历史上仲裁裁决数据，人工智能能够预测案件结果区间和趋势，从而向当事人提供理性的结果预测报告，促使当事人更加积极主动地开展和解谈判，推动高效调解。其五，文书撰写环节。对于程序性文书(如开庭通知、程序命令、合议纪要)以及部分标准化裁决文书的初稿，人工智能可利用模板生成供仲裁员审阅修改，提高仲裁员文书撰写效率。

2.构建算法解释权以保障当事人知情权

为有效应对人工智能在仲裁中的算法偏见和“黑箱”问题，保障当事人的程序性权利，有必要在仲裁法中引入“算法解释权”的概念。算法解释权是基于《仲裁法》第54条关于仲裁裁决书应当写明理由的规定而发展起来的。当事人享有了解仲裁裁决理由的权利，因此，也应享有了解人工智能在裁决过程中发挥的作用及其判断依据的权利。为了保障这一权利，仲裁机构和仲裁员应深入了解人工智能工具的运行原理，并能够清晰、合理地解释其在裁决中的作用。必要时，仲裁机构还应邀请人工智能技术的研发人员或独立的算法分析师为当事人提供专业说明，从而确保解释的准确性和权威性。事实上，这和各个仲裁机构所设置的专家证人、专家辅助人和专业委员会是契合的。例如，广州仲裁委员会就在仲裁员专业委员会之中，设置有元宇宙(人工智能)仲裁专业委员会。此外，算法解释不能流于形式，必须忠实于人工智能的原始模型，与公众的认知模式相契合，以便当事人有效行使其正当程序权利。

3.建立算法审查制度以强化外部监督

为防止人工智能算法在仲裁中因潜在偏见或不公而影响裁决结果，有必要建立系统性的算法审查制度。该制度应对人工智能仲裁系统的算法从多个层面进行审查，包括审查算法的训练数据、算法程序本身，以及通过算法识别出的预测模型。首先，对训练数据的审查有助于发现和纠正源于历史数据的潜在偏见，从而减少算法歧视的发生。其次，对算法程序本身的审查则可以检测算法中的逻辑缺陷和偏差，而对预测模型的审查有助于破解“黑箱”问题，提高算法决策的透明度和合理性。最后，审查主体可由国家司法机关或独立的第三方机构担任，负责对人工智能算法的公正性和合法性进行评估和认证。这种多层面的审查制度与外部监督机制能增强人工智能应用的透明度，提升当事人对仲裁程序的信任度。

４.制定行业标准和伦理准则

明确人工智能在仲裁中法律地位的同时，还需制定相应的行业标准和伦理准则，以规范人工智能在仲裁过程中的合理应用。行业标准应涵盖人工智能工具的开发、测试、部署以及数据处理的全流程，确保在各个环节中都符合仲裁程序的合法性和公正性要求。同时，应建立严格的伦理准则，明确人工智能仅能作为辅助工具，禁止其替代人类仲裁员的核心职能。伦理准则还应特别强调仲裁过程中的人性化和个案公正性，确保人工智能技术的使用不会削弱仲裁的灵活性和对特殊个案的处理能力。最终，在法律和伦理双重框架下规范人工智能，确保仲裁的人性化和公正性。

（二）强化程序性权利保障以确保当事人充分参与

为了确保人工智能在商事仲裁中的合理应用，必须重视当事人的程序性权利保障。 为此，需要明确保障当事人的知情权和选择权，同时建立程序救济途径，确保仲裁员的核心职能与当事人充分参与。

1.保障当事人的知情权和选择权

与人工智能司法适用一致，在仲裁过程中使用人工智能亦应事先告知当事人，并获得其同意。调查显示，71％的受访者认为仲裁员应披露其在仲裁中使用人工智能工具的目的，59％的受访者认为仲裁员在使用人工智能工具前应获得当事人的事先同意。我国《个人信息保护法》第24条也赋予个人对自动化决策的知情权和拒绝权。因此，仲裁机构应建立透明的程序告知机制，确保当事人了解人工智能在仲裁中的具体应用及其潜在影响，并明确赋予当事人接受或拒绝的权利。如果当事人不同意使用人工智能，则应提供可替代的人工决策程序，保障其选择权。

2.完善程序性算法及其披露义务

人工智能的算法应该建立在通用人工智能的基础上，使之具备理解基本的社会、文化、经济现象的能力，并通过算法迭代使之具备囊括各种特殊情形下的程序调用的能力，具备灵活处理程序问题的能力。同时，为应对人工智能仲裁裁决中的算法歧视、“黑箱”决策及决策不合理等问题，应当明确仲裁机构的算法披露义务。亦即，仲裁机构应向当事人提供确保仲裁程序合理与透明的信息，包括裁决的依据、适用的法律标准、裁决事项的决定原则以及是否涉及算法自动化决策等信息。如果仲裁机构拒绝提供这些信息，应当向当事人说明拒绝的具体原因。需要注意的是，披露的内容应限于原始信息，不包括经过算法处理或输出的数据。

3.提供人工干预救济途径

为应对人工智能自动化裁决可能导致的参与权受限问题，应当赋予当事人申请人工介入的权利。当事人对裁决结果有异议时，可以向诸如前文所述广州仲裁委员会建立的人工智能专业委员会或各个仲裁机构设立的类似专家委员会申请复核。另外，仲裁机构若对人工智能的裁决结果存在疑虑，也应主动申请人工智能专业委员会的复核，以确保裁决的公正性与合理性。

（三）针对算法风险引入风险监管沙箱机制

为应对人工智能在商事仲裁应用中的不确定性和潜在风险，可借鉴金融科技领域的“风险监管沙箱机制”。该机制提供了一种受控且可控的环境，在保障仲裁程序正义和数据安全的前提下，对人工智能辅助仲裁的实际应用进行测试和验证。这个机制的创立是为了解决算法偏差和“黑箱”问题，力图使机器学习的模型从模糊走向可以解释，具体表现为决策树、逻辑回归等。相对透明的决策过程，既便于使用者理解和回顾，也可以进一步通过引导和数据驱动，将法律知识和机器学习融合，从而避免数据驱动模型难以解释的困境，系统性地识别、评估和控制人工智能工具在仲裁过程中的潜在风险，提高算法的可解释性和准确性，从而确保仲裁的公正性和有效性。具体而言，仲裁机构可以设立沙箱机制，采取以下措施降低风险：

1.算法应在大数据模型中设置并允许沙箱存在

人工智能的大数据模型承载大量实验样本，是一个相对封闭且高度集成的系统，一旦发生偏差可能会影响整个模型的稳定性。为了提高解决实际问题的能力，大数据模型需要吸收多样化、多角度且大体量的样本数据，并进行分析学习。然而，数据偏差的风险始终存在，它可能导致模型不稳定。如何在精度与广度之间取得平衡，风险沙箱便成为一个理想选择。风险沙箱应被嵌入大数据模型中，并设置为一个独立的实验环境。大数据模型可以从沙箱中获取实验数据进行参考，但沙箱中的数据不得返回至大数据模型进行再利用。沙箱的设置应根据需求灵活调整，多个沙箱可以并行存在，且它们之间互不隶属。每个沙箱仅向大数据模型提供单向反馈，确保沙箱内的数据不会被模型直接使用，从而减少数据偏差对模型精度的影响。

2.算法在受控环境中的应用测试与逐步推广

在风险监管沙箱机制下，仲裁机构可以为新型人工智能辅助工具设立独立的实验环境进行实务测试，以评估其对仲裁程序正义、实体公平以及个案裁决结果的影响。通过在受控环境中的测试，可以尽早发现并有效解决人工智能工具在实践中可能存在的算法偏差、程序僵化、忽视个案特殊性等实际问题。测试不仅要关注技术本身的有效性，更需全面评估其对仲裁程序正义和实体正义的影响，确保辅助工具的应用符合法律规定并符合仲裁的公正性要求。此外，应严格实行数据隔离制度，将人工智能算法的训练数据与真实仲裁案件数据明确分离，以防止敏感信息泄露的风险。

经过沙箱机制成功测试的人工智能辅助仲裁工具，可以按照逐步推广的原则进行应用扩展。从初期的小范围应用逐渐推广至不同类型、领域的商事仲裁案件，积累实际经验、验证系统稳定性并持续优化算法。在推广过程中，仲裁机构应始终关注仲裁裁决质量和对当事人权利的充分保障，确保在人工智能辅助仲裁工具得到广泛应用前，已全面解决各类案件中的适用性问题。同时，定期开展阶段性评估也至关重要，以便及时识别并控制每个推广阶段可能发生的潜在风险，最终形成一套成熟、可靠的人工智能辅助商事仲裁解决方案。

3.算法的动态监管

为进一步防范人工智能应用可能带来的法律、伦理及技术风险，应通过沙箱机制在人工智能仲裁工具的测试与应用过程中实施更加精细的动态监管措施。具体而言：一是建立分级监管标准。根据案件的金额规模、复杂程度或涉外情形等因素，设定差异化的人工智能工具应用范围与深度。对重大复杂或敏感案件，应严格控制人工智能对裁决建议的介入程度，以保障仲裁的审慎性。二是实施对抗样本防御机制。通过数据防护技术构建主动识别与拦截恶意数据攻击的防御体系，有效防范算法遭受恶意操控风险，确保人工智能决策的客观性与中立性。三是设立算法伦理审查委员会。由仲裁机构牵头，会同学术界、科技公司、法院及行业协会，共同成立专门的算法伦理审查委员会，定期审查人工智能系统在仲裁领域应用的伦理性、公正性及社会影响，落实算法问责制度并强化公众信任。四是提供透明的反馈渠道。在法律允许范围内，向当事人及仲裁员公开人工智能辅助决策的依据，使当事人能够及时提出疑问或异议。仲裁机构应结合反馈意见，动态调整沙箱内的测试规则与标准，不断提升人工智能仲裁工具的透明度与合理性，增强当事人对仲裁过程的信任感。

五、结语

人工智能技术的迅猛发展为商事仲裁带来前所未有的机遇，也引发一系列法律和伦理挑战。人工智能通过数据挖掘与算法分析显著提升了仲裁的专业性、保密性及效率。然而，该技术存在双重局限性：一方面，算法“黑箱效应”导致决策过程不可解释性，可能引发实体公正性风险。另一方面，训练数据隐含的偏见可能扭曲价值判断标准。此外，算法固有的程式化特征与商事仲裁所需的个案衡平原则存在张力，其刚性决策模式可能制约仲裁程序的灵活性优势。通过法律、技术和实践层面的协同努力，可以破解当前的困境，推动人工智能技术与商事仲裁实践深度融合，促进人工智能在商事仲裁领域发挥更加积极和重要的作用，让古老的仲裁制度和现代的人工智能技术互相结合，为实现公平、高效的纠纷解决机制贡献力量。