閆璐

關(guān)鍵詞人工智能 司法裁判 法律數(shù)據(jù)

一、人工智能發(fā)展概述及現(xiàn)狀

人工智能是用于模擬、延伸和擴展人的智能行為的理論、方法與技術(shù)，主要通過計算機來模擬并實現(xiàn)人類的某些思維過程或智能行為，包括學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等。1956年，人工智能首次于達特茅斯會議上提出。之后，在20世紀(jì)60年代和80年代，先后又出現(xiàn)了兩次人工智能熱潮，但由于計算機性能問題、數(shù)據(jù)不足等原因，最終跌落低點。隨著科技的突破，人工智能圍棋軟件AlphaGo以打敗世界專業(yè)棋手為標(biāo)志，人工智能迎來了新一輪的發(fā)展熱潮。目前，人工智能已在許多領(lǐng)域取得了令人矚目的成就，越來越受到人們的關(guān)注。習(xí)近平總書記在中央全面深化改革領(lǐng)導(dǎo)小組的第三十八次會議上指出“深化信息化和人工智能等現(xiàn)代科技手段的運用”;中央政法委郭聲琨書記指出“要堅持科技引領(lǐng)、信息支撐，把現(xiàn)代科技應(yīng)用作為政法工作現(xiàn)代化的大戰(zhàn)略大引擎”;最高人民檢察院張軍檢察長要求“智慧檢務(wù)建設(shè)要聚焦智能化，智能化是智慧檢務(wù)的核心”;最高人民法院周強院長強調(diào)“前沿科學(xué)技術(shù)和司法改革是法院工作的車之兩輪，鳥之兩翼”。

二、人工智能在司法領(lǐng)域的應(yīng)用

在人工智能技術(shù)快速發(fā)展的浪潮下，法律研究正逐步走向智能化、自動化。如何利用人工智能手段實現(xiàn)基于規(guī)則的法律推理模型或?qū)＜蚁到y(tǒng)，是人工智能和法律所需研究的重點。目前人工智能在我國司法領(lǐng)域已有相關(guān)應(yīng)用。自2017年2月，上海高等法院研發(fā)出了“上海刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)”。該系統(tǒng)通過使用大數(shù)據(jù)對上海市的刑事法律文書、典型案件和司法信息資源進行比對與分析。并通過人工智能技術(shù)將司法實踐中的易發(fā)、多發(fā)和常見問題進行了整理，同時制定了相關(guān)證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)則，并將其嵌入到辦案程序中，從而使得證據(jù)審查判斷的科學(xué)性和準(zhǔn)確性有效提高。2018年，北京市高級人民法院啟動了“睿法官”系統(tǒng)。該系統(tǒng)是基于法律規(guī)定和審判經(jīng)驗的法律知識地圖?？赏ㄟ^機器學(xué)習(xí)，將各類案件的案情要素作為切入點，形成一個完整的知識系統(tǒng)。同時，又形成了北京法院辦案規(guī)范和權(quán)威知識體系，可為規(guī)范流程提供指導(dǎo)，并引導(dǎo)機器自主學(xué)習(xí)，從而為法官判案提供統(tǒng)一、全面的判案規(guī)范和辦案指導(dǎo)。2018年天津市人民檢察院正在研發(fā)的“智慧檢察院”系統(tǒng)，采用大數(shù)據(jù)、人工智能、OCR識別等技術(shù)，以辦案系統(tǒng)中電子卷宗為數(shù)據(jù)，通過OCR識別轉(zhuǎn)換成文字，利用文本挖掘技術(shù)、機器深度學(xué)習(xí)，進行后續(xù)挖掘?qū)W習(xí)。該系統(tǒng)以時間線和關(guān)系圖的形式可視化的呈現(xiàn)出來，輔助辦案人員快速熟悉案情，節(jié)約審查時間。設(shè)計智慧量刑模塊，針對量刑畸輕畸重問題，為檢察官提示量刑建議。設(shè)計類案推送、案件標(biāo)注等功能，提升檢察官司法辦案效率。

三、人工智能在司法領(lǐng)域運用存在的問題

面對人工智能的快速發(fā)展，人工智能在司法領(lǐng)域的運用被寄予厚望。前途是光明的，道路是曲折的，當(dāng)前人工智能在法律層面運用主要面臨一些困難。

（一）數(shù)據(jù)資源的匱乏不充分

AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋高手，是在學(xué)習(xí)了數(shù)百萬人類圍棋專家棋譜的基礎(chǔ)上，這些棋譜揭示了人類圍棋的策略和奧妙。A1-phaGo通過深度學(xué)習(xí)和自我訓(xùn)練，掌握了落子選擇和器具評估的策略。數(shù)據(jù)的充分是人工智能的基礎(chǔ)，人工智能是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景。當(dāng)前中國人工智能在司法領(lǐng)域運用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)主要來源是中國裁判文書網(wǎng)上的裁判文書。裁判文書只是記載了法院審判的裁判結(jié)論，而對得到裁判的推理過程的內(nèi)容十分有限，這就意味著人工智能獲得的數(shù)據(jù)資源是有限的。更為重要的是司法公開的范圍只是庭審的過程和裁判結(jié)果，對于合議庭的評議、法官心證的過程是不公開的。無論是大陸法系的國家還是英美法系的國家，裁判決策的過程都是無記錄的或者非公開的，這就導(dǎo)致對于人工智能最需要的學(xué)習(xí)的法律的裁判決策過程是普遍缺乏的，對于博弈的過程，起訴和裁判的考慮因素、比重、心證等變得不可知，這就嚴(yán)重阻礙人工智能在司法領(lǐng)域提煉出法律決策過程，從而得出的結(jié)論也就不可信。只有當(dāng)法官、檢察官的決策思維過程被數(shù)據(jù)化后，人工智能的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)才能變得完整充分，人工智能在司法裁判領(lǐng)域才能真正得到充分的應(yīng)用。

（二）數(shù)據(jù)資源的主觀性

法律是意識形態(tài)的體現(xiàn)，也受道德、價值觀念的調(diào)控影響。不同的法官、檢察官對于同一法律問題往往會有不同的看法，對于一些疑難案件表現(xiàn)更為突出。這就導(dǎo)致法律活動中存在主觀色彩和自身的價值判斷。而且隨著時代的變遷，人們的道道標(biāo)準(zhǔn)以及對問題的看法也在隨著時代變化。而對于人工智能如何理解這背后的道德、價值判斷，理解時代的變遷，這也是法律人工智能面對的問題。同時裁判文書公開網(wǎng)上公開的裁判文書，涉及不同地域、不同層級的法院中不同法官的判決，法官也有業(yè)務(wù)水平的高低，這也會出現(xiàn)同案不同判的問題。AlphaGo學(xué)習(xí)的棋譜是專家棋譜，是圍棋領(lǐng)域頂級的高手的對弈過程，法律人工智能在這一方面收集業(yè)務(wù)水平高的法官的高水平判決，更能得到可靠的結(jié)論，但目前我們面對的還是整個裁判文書網(wǎng)。

（三）數(shù)據(jù)資源的孤立

法律人工智能是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，但目前數(shù)據(jù)資源分散，沒有有效整合，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重。我們可以利用的數(shù)據(jù)資源散落在法院、檢察院、公安多個系統(tǒng)，而且在同一系統(tǒng)內(nèi)不同層級不同部門，也以不同的形式存儲在不同的數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)之間沒有互通共享。這就導(dǎo)致數(shù)據(jù)之間無法有效的關(guān)聯(lián)起來，進行整合，無法形成海量、多樣化、高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，進一步影響數(shù)據(jù)的分析運用。

四、人工智能在司法領(lǐng)域更好利用的解決辦法

（一）合理定位

人工智能時代，對于幅員遼闊的國家還是微小的個人均受其影響，在司法辦案活動中要積極使用人工智能高效、海量、智能的特點，提高司法水平?，F(xiàn)在及今后很長一段時間，人工智能主要作為一種幫助法官、檢察官有效處理案件的工具，在司法辦案中發(fā)揮輔助作用。首先，目前人工智能仍處于弱人工智能的階段，法律人工智能也僅作為辦案的輔助工具，它的使用目的不是取代法官、檢察官，而在于可以省去法官、檢察官部重復(fù)性簡單性的工作，從而更關(guān)注案件的本身。其次，在司法活動中，法官、檢察官需發(fā)揮多年累積的知識和經(jīng)驗，才能進行復(fù)雜的法律推理，運用自己的知識、經(jīng)驗和人生閱歷，釋法說理，化解矛盾，解決紛爭，以實現(xiàn)公平正義，樹立司法權(quán)威，維護社會穩(wěn)定。法官、檢察官職業(yè)的特殊性和司法的公信力也決定了人工智能無法將其取代。

（二）數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)共享

數(shù)據(jù)是人工智能學(xué)習(xí)的前提，缺乏廣泛可靠的數(shù)據(jù)，人工智能則不能進行有效的深度學(xué)習(xí)，更不能實現(xiàn)對人類思維和行為的模擬。目前，司法數(shù)據(jù)資源的深度和廣度還十分有限。法院、檢察院以及公安系統(tǒng)內(nèi)部存在大量的紙質(zhì)數(shù)據(jù)沒有形成電子化數(shù)據(jù)，另外各個系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同，存在數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。為了更加高效地利用人工智能輔助司法辦案，應(yīng)該開發(fā)和整合可用的數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的國家層面的司法數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)，整合法院、檢察院、公安系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)，并與其他政府部門、社會及商業(yè)數(shù)據(jù)進行整合對接。再次，需要保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進一步研究選取哪些數(shù)據(jù)作為人工智能學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)，而不是全部司法裁判文書，以免對司法數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響，從而干擾人工智能判斷。因此，為了實現(xiàn)人工智能在司法領(lǐng)域更好的應(yīng)用，充分有效地發(fā)揮其價值，必須加強對數(shù)據(jù)的開發(fā)與共享。

（三）復(fù)合型人才培養(yǎng)

在一定程度上，法律與技術(shù)的融合程度決定了法律人工智能應(yīng)用的深度和廣度。目前法律界與技術(shù)界還存在著嚴(yán)重的隔閡。一部分原因來自對人工智能與司法審判關(guān)系的誤解，對人工智能在司法領(lǐng)域運用定位的不準(zhǔn)確，錯誤認(rèn)為人工智能會取代法官、檢察官。另一部門原因來自法律界人士對人工智能技術(shù)的不了解和不重視。為了更好地將人工智能應(yīng)用于司法領(lǐng)域，我們需要增進法律界和技術(shù)界的溝通交流，對這項引領(lǐng)時代的技術(shù)進行更多的知識技術(shù)的普及。讓更多的法官檢察官了解人工智能作為司法辦案的助手，幫助他們提高工作的效率，并非完全的取而代之。同時大力培養(yǎng)迎合時代要求的復(fù)合型人才，促進相互的溝通理解，緊密結(jié)合，推動法律知識和人工智能技術(shù)的深度融合。