接下来的一周，陈庭和林则明的团队一起，扎进了海量的案例和代码里。他们逐一梳理AI量刑系统的决策逻辑，试图打开那个“黑箱”。技术团队发现，系统在分析案件时，会自动提取被告人的“社会属性标签”，比如“外来务工者”“无固定职业”，这些标签虽然没有被明确列为量刑因素，却会通过“关联分析”影响最终建议——系统会默认这类被告人“再犯风险较高”，从而给出更重的量刑建议。

“这就是典型的算法偏见。”林则明指着屏幕上的代码逻辑图，“我们必须明确，AI只能做‘辅助’，不能做‘裁判’。”

在反复讨论和修改后，《AI辅助司法伦理规范》的核心条款逐渐清晰。他们首先确立了“辅助性原则”：AI仅可提供案例参考、法条匹配、证据梳理等功能，绝对不能替代法官作出判决；其次，要求AI的所有决策依据必须以“可解释文本”形式呈现，比如“本案参考了2023年xx号案例，量刑逻辑为：自首情节减少2个月，积极赔偿减少1个月，最终建议刑期6-8个月”，让法官清楚知道算法建议的来源；最后，明确训练数据的“去偏见化”处理，禁止录入被告人的职业、户籍、收入等与案件无关的社会背景信息，从源头杜绝算法偏见。

规范草案完成的那天，陈庭特意把郭明案的卷宗调出来，用修改后的系统重新分析。屏幕上不再是单一的“10个月”建议，而是列出了5个相似案例的判决结果，每个案例都标注了量刑理由，最后给出“6-8个月”的建议区间，下方还附带了相关法条的链接。陈庭看着屏幕，心里的石头终于落了一半——这样的辅助，才是真正帮法官提高效率，而不是绑架判断。

可规范的推行并非一帆风顺。在全省法院系统的征求意见会上，不少法官提出了质疑。“我们庭案子太多，以前靠AI直接给建议，能省不少时间，现在还要自己分析案例，效率不就降下来了？”一位基层法院的法官直言。

“效率固然重要，但司法的生命是公正。”陈庭站起身，举起郭明案的卷宗，“如果为了效率，让一个本应从轻处罚的被告人多判几个月，这样的‘高效’，我们能心安吗？”

林则明也补充道：“我们不是要否定AI的价值，而是要给技术划一条‘红线’。规范里也考虑了效率问题，比如优化了案例检索功能，法官可以根据案情关键词精准筛选案例，比以前自己翻卷宗更快。”

争论持续了整整一个下午，最终，规范草案以高票通过。两个月后，《AI辅助司法伦理规范》正式在全省法院推行。陈庭再次审理郭明案时，AI系统提供的辅助报告清晰明了，她结合自己的审判经验，最终判处郭明有期徒刑7个月，郭明当庭表示不上诉。

宣判结束后，郭明的辩护律师找到陈庭，递过来一张纸条，上面写着：“谢谢法官，让我看到了算法之外的公正。”陈庭握着纸条，想起林则明说过的一句话：“技术是工具，而司法的温度，永远在人的心里。”

半年后，省高院发布了《AI辅助司法伦理规范》实施后的评估报告：全省法院的量刑偏差率下降了30%，当事人上诉率降低了15%，越来越多的法官反馈，规范让AI真正成了“好帮手”，而不是“甩手掌柜”。

陈庭站在办公室的窗前，看着楼下进出法院的人们，心里格外踏实。她知道，算法黑箱的问题不会一蹴而就，但只要他们守住“司法公正”这根底线，就一定能让技术在法治的轨道上，为更多人带来公平与正义。秋风再次吹过，法桐叶沙沙作响，像是在为这份坚守，轻轻鼓掌。