在人工智能技术急速更新与迭代的背景下,人工智能司法决策工具逐渐得到推广应用。本文首先介绍了人工智能技术的特点,考察了技术在我国和美国司法决策领域的应用现状。指出在弱人工智能的时代,技术仅仅处于辅助侦查、决策的工具地位,尚且不能替代法官独立进行裁判。目前,人工智能司法决策工具主要经由下列路径得以应用:类案推送功能帮助法官自动获取相似案件的判决文书;量刑预测功能帮助法官在合理区间内获得量刑结果;偏离预警功能纠正法官偏差过大的判决结果;电子案卷随案生成、辅助司法文书写作、人事管理功能等功能便利文书、人事管理工作等等。上述具体功能不但可以提高司法效率,节约繁琐行政工作处理的步骤,为案件审判留足时间,解决法院案多人少的困境,还可以为裁判结果提供科学建议,保持司法决策的一致性,实现类似案件类似审判的目标。此外,人工智能平台的裁判过程全程留痕,也有利于纠正法官错误,监督法官的不公正行为。但是,科学技术是一把双刃剑,人工智能技术应用于司法决策也面临着相当多的挑战。其一,数据是平台运转的基础,数据不真实、不全面、结构化程度低等问题导致的数据瑕疵,使得技术应用的根基不牢。其二,算法由于其本身的不可解释性和商业秘密的不公开原则,导致数据的运算处于算法黑箱当中,计算结果的真实性大打折扣。其三,算法得出的计算结果对特定群体不利,算法歧视无处不在。其四,法官决策会受到锚定效应的影响,裁判结果不自觉的向统计结果靠拢。最后,适合裁判通案的人工智能系统不适合疑难案件的裁判,因为它无法完成裁判必需的价值判断和自由裁量。因此,针对人工智能技术司法应用的风险,本文提供如下对策建议:针对数据问题,整合数据资源,建立跨行业跨领域的大数据平台,结合法律语言的特点解决数据结构化程度不足的问题;针对算法问题,保证算法开发主体的中立性,综合考虑算法歧视造成的原因,合理避免歧视的发生;针对锚定效应问题,认清人工智能技术的工具地位,时刻保持警惕,避免数据主义司法观的形成;最后,注意区分普通案件与疑难案件的审判特点,对具体案件具体分析。