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“24小时不打烊”的AI审判离我们还有多远?

2019-07-21 06:43 来源:互联网 编辑:运营003
摘要: 
AI审判离我们还有多远 【法眼观天下】 当前,人工智能(AI)的新一轮热潮席卷全球,交通出行、医疗健康、电商零售、金融投资、教育养老等各行业都受到极大的冲击。与此同时,

  AI审判离我们还有多远

  【法眼观天下】

  当前,人工智能(AI)的新一轮热潮席卷全球,交通出行、医疗健康、电商零售、金融投资、教育养老等各行业都受到极大的冲击。与此同时,人工智能对于司法领域也产生了重要影响,人工智能审判、机器人法官等成为热门话题。例如,2019年6月,北京互联网法院就宣布“国内首位AI虚拟法官”上线,助力打造“24小时不打烊”的法院。我们在惊叹于人工智能技术飞速发展的同时,也不禁追问,人工智能审判究竟离我们还有多远?

  演进 从法律专家系统到辅助审判系统

 

  自上世纪50年代“人工智能”一词产生以来,司法人工智能的发展经历了从简单的信息检索到法律专家系统再到辅助审判系统的过程。1959年,美国匹兹堡大学的约翰·霍蒂教授提出开发计算机检索法律系统的计划,随后成功研发这一系统并推向市场。上世纪70年代,人工智能研究的重点转向专家系统的应用。法律专家系统成为各方竞相研发的对象,先后出现了公司税法方面的TAXMAN系统,辅助法官进行民事推理的JuDITH系统,辅助法律专家解决产品责任问题的LDS和SAL系统,适用于侵权赔偿的MIT推理系统,应用于商业秘密法领域的HYPo系统,分析买卖合同的A.Gardner系统等。

  此后,第一次人工智能寒潮来袭,法律专家系统的热度也很快褪去。进入21世纪后,算法和数据驱动的新一轮人工智能热潮到来,司法人工智能再次焕发新春。例如,北京市高级人民法院推出了“睿法官”智能研判系统,为法官提供办案规范和量刑分析;上海市高级人民法院研发的“刑事案件智能辅助办案系统”,将专家经验、模型算法和海量数据相结合,为案件的审理提供全面支持。

  从当前司法人工智能的应用情况来看,呈现出“范围广、全过程、高定位”的特征。其一,司法人工智能广泛运用于民商事、刑事、行政等各类诉讼案件类型。例如,上海高院“刑事案件智能辅助办案系统”起先应用于刑事案件,随后逐步向民商事、行政案件扩展,其中既有道路交通事故人身损害赔偿纠纷、信用卡纠纷等常见的案件,也有融资租赁合同纠纷、信息网络传播权纠纷等体现地方特色的案件。其二,司法人工智能全面参与立案、分案、庭审、裁判等司法活动全过程。在立案阶段,司法人工智能能够提供网上立案、网上分流、网上缴费、电子送达等应用;在分案阶段,司法人工智能可以更加合理、随机、精准分配案件;在庭审阶段,司法人工智能可以发挥其在数据采集、证据核查、法律检索、整理分析、综合归纳方面的技术优势,帮助法官更加公正、高效地审理案件和撰写裁判文书。其三,司法人工智能被赋予了很高的任务定位。新一代司法人工智能从一开始就被提到了前所未有的高度,赋予了与司法改革同等地位的时代意义。正如最高人民法院所强调的,“司法改革与信息化建设是人民司法事业发展的车之两轮、鸟之两翼”。

  动因 解决案多人少、类案不类判、司法腐败

  司法是一项专业性极强的活动,法官也常常被认为是最难被取代的职业之一。然而,现实情况却是司法人工智能越来越多地介入司法活动,其背后的原因在于,人工智能的运行机制与司法活动的运行机理存在高度契合性。具言之,司法活动很大程度上属于理性判断的过程,法官需要依据规则和事实来进行逻辑推理得出裁判结果。而人工智能正好能够模拟人类的思考过程,像人类一样具备感知、推理、判断、学习、交流和决策等能力,由此人工智能与法官在逻辑推理能力层面具有一定的共性。

  司法人工智能还具有诸多现实价值。首先,司法人工智能能够大幅提高司法效率,缓解“案多人少”的现状。例如,智能分案系统可以让个案的分案时间由传统的10分钟缩减为5秒,并且识别准确率高达98%以上;智能语音识别系统可以实时将庭审现场的语音转化为文字,使得庭审时间可缩短30%~50%。其次,司法人工智能有助于司法公正,实现“类案类判”的常态化。当前,由于司法人员职业能力的参差不齐、证据标准适用的不统一、法律理解的不一致等原因,常常出现“类案不类判”现象。司法人工智能具有“数学逻辑”与“技术理性”的特质,能够通过“类案推送”“偏离预警”等技术手段尽可能减少司法人员主观上的偏差和可能的失误,更好地做到“类案类判”。最后,司法人工智能有助于预防司法腐败,提高司法公信力。司法腐败严重影响司法公信力,对于司法腐败的预防仅仅寄托于司法人员的个人品质是远远不够的。司法人工智能的广泛运用可以减少司法人员滥用权力的空间,倒逼司法人员公正裁判,进而有效防止司法腐败行为的出现。

  前景 坚持辅助审判定位,积极拥抱司法人工智能

[ 编辑: 运营BX01 ]

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