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    人工智能在司法審判巾的應用研究

    2022-02-16 21:46:05劉祖兒沈伯瑋陳宇軒等
    計算機應用文摘·觸控 2022年2期
    關鍵詞:司法審判人工智能

    劉祖兒 沈伯瑋 陳宇軒等

    關鍵詞:人工智能;司法審判;司法效率

    中圖法分類號:TP399 文獻標識碼:A

    隨著數(shù)字法治、智慧司法不斷深入,各法院積極引進智能設備構建司法信息系統(tǒng),人工智能對司法運行機制的影響越來越大。人工智能是如何進行審判的?其又能否勝任法官的工作?如何在司法審判領域合理運用人工智能?這些都是本文探討的課題。

    1人工智能在司法審判中的運作方式

    本文基于人工智能的概述理解,闡述人工智能在司法審判中的應用原理,將人工智能在司法審判中的發(fā)展立足于真實性與可行性。

    1.1人工智能的相關概述

    人工智能即通過計算機的深度學習讓機器去模擬人類完成任務。與過往以符號主義為主的人工智能不同,在神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習技術的支持下,以聯(lián)結(jié)主義為核心的人工智能逐步興起,使得人工智能在掃描識別等領域有了突破性進展,其掃描速度和識別準確率已遠遠超越人類,這在當今的攝像頭辨別身份、人臉識別支付等應用方面都得以顯現(xiàn)。不過,以符號主義為主的人工智能雖一時熱度較低,但其在知識圖譜中也發(fā)揮著重要作用,我們?nèi)粘J褂玫腉oogle、百度等瀏覽器多得益于此?;诋斍叭斯ぶ悄艿牟粩喟l(fā)展,其在司法實踐中也不斷大膽嘗試,并逐步對司法審判這一難點進行技術攻關,助推司法改革。

    1.2人工智能結(jié)合司法審判的應用原理

    人工智能的運算過程通常分為算法、算力、大數(shù)據(jù)三大部分:算法即人力計算程序,相當于路線;算力以芯片為核心,相當于發(fā)動機;大數(shù)據(jù)即能源,在司法領域中,大數(shù)據(jù)主要表現(xiàn)為表述嚴謹、邏輯明確、標注詳細的高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)(如裁判文書、法律法條、證據(jù)標準等)。人工智能將大數(shù)據(jù)輸送給計算機,借助計算機程序和芯片的運算能力,學習數(shù)據(jù)并且產(chǎn)出應用端結(jié)果。同時,人工智能與司法審批相結(jié)合時,可以將大量法律條文、法律案例、裁判文書等內(nèi)容譯碼后輸入計算機,再通過自然語言處理技術(NLP)及審判程序模型對相應內(nèi)容進行智能檢索。只要將相關案例輸入計算機檢索欄,系統(tǒng)就能識別其中存在的法律問題,從而提供相關案例和信息做出判決。若提前建立文書模板,系統(tǒng)也可自動生成起訴書、判決書等相關文本。

    2人工智能在司法審判中的應用現(xiàn)狀

    2.1國外人工智能的司法實踐

    在20世紀50年代,國外就已經(jīng)開始對法律學科與人工智能相結(jié)合進行研究。隨后,人工智能和法律相結(jié)合的課題被激烈討論,受到學術界的重視。1977年,基于理論研究與實踐應用,誕生了關于“公司稅務法”的TAXMAM系統(tǒng);20世紀80年代,人工智能在司法領域的應用進入快速發(fā)展階段———處理工人事故補償?shù)腎KBALSI系統(tǒng)和處理離婚財產(chǎn)分割的Split?Up系統(tǒng)相繼誕生于1989年和1995年。但隨著人工智能的深入應用,其存在的問題也不斷顯現(xiàn)。

    當今,隨著人工智能不斷成熟,其在司法領域再次受到各國的重視———在世界范圍內(nèi)已出現(xiàn)ROSS、LexMachina等裁判預測性應用系統(tǒng)。此外,世界各國對于人工智能在司法領域中的應用都有所重視:如德國擬研發(fā)用于打擊兒童色情犯罪的人工智能系統(tǒng);加拿大利用人工智能調(diào)解機器人替代人工調(diào)解;馬來西亞擬引入人工智能法院的量刑系統(tǒng)。雖然將人工智能與司法相結(jié)合受到國家經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀、技術研發(fā)程度、政府重視程度等因素的影響,致使各國發(fā)展不平衡,但整體來看,人工智能在司法領域的發(fā)展呈緩慢向上的趨勢。

    2.2我國人工智能在司法審判中的應用狀況

    隨著法律面前人人平等、法律至上等法治思想不斷深入人心,人民群眾學會了用法律武器維護自己的合法權益,起訴案件隨之增多。因此,各級人民法院“案多人少”的現(xiàn)象日益顯現(xiàn)。人工智能如何在司法審判領域為司法工作減壓,是當前智慧法院智能化改革的突破點與創(chuàng)新點。我國以部分法院作為試點,各級人民法院積極響應數(shù)字法治、智慧司法,不斷對司法審判進行智能化改革,推動司法審判的現(xiàn)代化進程。2016年7月與12月,《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》《“十三五”國家信息化規(guī)劃》提出:將建設“智慧法院”列入國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略;提高案件受理、審判、執(zhí)行等各環(huán)節(jié)的信息化水平。

    2017年,智慧法院建設指數(shù)為80~90的法院最多,達到847家,這標志著全國智慧法院體系已初步形成。在各級法院深刻變革的同時,執(zhí)行工作的成效也不斷提高———據(jù)數(shù)據(jù)顯示:將2008年與2018年的法院結(jié)審案件和人均結(jié)審案件進行對比,2018年結(jié)審案件的數(shù)量平均大約是2008年的4倍。同時,在疫情防控期間,“遠程會議”“隔空取證”“在線庭審”等新工作方式在各級法院不斷出現(xiàn),將工作與互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合,從而達到疫情防控與司法工作兩不誤。而在2021年4月發(fā)布的《中國法院信息化發(fā)展報告No4(2021)》中指出:2020年,“人民法院信息化3.0版”建成,中國法院信息化建設已然處于世界領先地位。此外,該報告提及人工智能正深刻影響司法審判領域,“人機合作”的審判模式或?qū)⒊蔀槌B(tài)。

    在這個信息技術快速發(fā)展的時代,我們堅信“信息化建設和司法改革是人民法院工作的車之兩輪、鳥之兩翼”,信息化建設與司法改革互為表里、相互促進、不可分割。對于人工智能在司法審判領域而言,信息集約化可謂是人工智能發(fā)展的能源,如中國裁判文書網(wǎng)、中國法院執(zhí)行信息公開網(wǎng)、中國庭審公開網(wǎng)等對相關信息的基礎建設,是司法人工智能發(fā)展的重要鋪墊。而當相關信息建設不斷完善的時候,人工智能在司法領域中的應用將進入快速發(fā)展階段。近年來,我國關于人工智能與法律的應用系統(tǒng)、軟件抑或是機器人方面取得的成就層出不窮,如北京高院的“睿法官”和“大牛智能法律咨詢”、浙江AI法官助理“小智”與“鳳凰智審2.0”等人工智能系統(tǒng)。此外,各高校、科研單位成立的相關研究中心都將宏觀政策與理論知識賦予實踐意義,為百姓法律咨詢提供便利,同時為法官裁判案件提供輔助支持。

    3人工智能應用于司法審判中的現(xiàn)實意義

    人工智能與司法領域相結(jié)合是社會發(fā)展的趨勢,推動著智能司法的不斷完善。人工智能在司法領域中的應用,解決了當前司法工作中案多人少、錯判誤判、法官腐敗等問題。人工智能通過自身的學習與相應的配套系統(tǒng)結(jié)合使用,形成了統(tǒng)一的智能審判系統(tǒng),從而促進了司法審判的公平公正公開。

    3.1提高司法審判工作效率

    在信息檢索、身份核實、案件整理等事務性工作中,人工智能比人類更為高效。如在智能審判層面,人工智能利用知識圖譜技術,讓機器自動對案件事實進行識別,并結(jié)合大量裁判文書,可以幫助法官撰寫判決書。同時,借助這些技術,可以有效減少法官至少75%的庭前閱卷時間;可以將案例推薦匹配度從20%提升到90%,實現(xiàn)精準推薦效果;可以為法官提供超過80%的量刑分析精準度;自動生成70%以上的庭審文本。這在一定程度上將法官從“案?!敝薪饷摮鰜?,從而將有限的精力投入到更為重要的司法工作中。在線上審判層面,在杭州、北京、廣州最早成立的互聯(lián)網(wǎng)法院中,截至2020年12月31日共受理互聯(lián)網(wǎng)案件251718件,審結(jié)241854件,在線立案申請率為99.98%,全流程在線審結(jié)211148件,在線庭審平均用時28分鐘,案件平均受理周期約61天,相比傳統(tǒng)審理模式分別節(jié)約3/4和1/5的時間,極大地縮短了案件審判時間,提高了案件審判效率,維護了人民群眾的合法權益。

    3.2促進司法公平

    法官作為公平正義的裁判員,依據(jù)案件事實和相關法律條文對案件進行最終判決,當判決出現(xiàn)錯誤或偏差時就會對當事人造成嚴重損失,甚至會導致無罪者受到刑罰處罰,造成不可逆轉(zhuǎn)的失誤。而人工智能利用其統(tǒng)一的審判流程,對案件進行初步審判,為審判員提供預先審判結(jié)果,為審判提供科學依據(jù),減少人為干預,同時也極大壓縮了司法腐敗空間,向全社會展現(xiàn)人民法院對司法腐敗“零容忍”的決心與對司法環(huán)境持續(xù)向好的堅定信心。此外,在司法審判的過程中,利用智能語音處理技術,通過對實時審判現(xiàn)場語音轉(zhuǎn)文字的錄入形式,與傳統(tǒng)手寫記錄相比,減少了記錄員對現(xiàn)場口供的接觸以及記錄時個人的主觀理解,從而減少了司法工作中的主觀情緒。

    3.3降低司法審判錯誤率

    證據(jù)的充分程度是案件是否審判準確的重要支撐,許多冤假錯案都源于證據(jù)存在瑕疵或不充分。而在人工智能的輔助下,在審判過程中,語音識別系統(tǒng)會自動響應公訴人的召喚,快速調(diào)出對應證據(jù)。此外,系統(tǒng)還可以通過語音識別對庭審進行全程記錄。同時,與案件有關的內(nèi)容都會被錄入系統(tǒng),在證據(jù)標準的統(tǒng)一下,根據(jù)相應的法律規(guī)定,人工智能會識別出其中證據(jù)的瑕疵,從而提醒法官、陪審團,使得司法審判更加精細化,進而減少冤假錯案。

    4人工智能在司法審判中存在的弊端及隱患

    目前,人工智能與司法審判的結(jié)合處于初步嘗試階段,相關算法與系統(tǒng)的建設還不成熟,盡管部分人民法院已取得一定成就,但其審判流程及結(jié)果的準確性仍受到群眾甚至司法工作者的質(zhì)疑,因此智能審判的弊端與隱患也不斷浮現(xiàn)。

    4.1智能算法存在的缺陷

    在智能審判的過程中,大數(shù)據(jù)是整個算法的能源,其依據(jù)相關案例、法律條文、審判文書等維持審判秩序。通常情況下,法律條文、相關案例的變動較少,但是在判決、訴訟中,涵蓋法官、律師等參與人的主觀意識,且該主觀意識受地域文化、社會輿論、性別種族等多種因素的影響,當大數(shù)據(jù)的偏差意識較大時,算法就會偏離公正,從而出現(xiàn)誤判。因此,人工智能對數(shù)據(jù)質(zhì)量、計算機學習和模仿的能力的要求較高。

    4.2司法與技術的融合度較低

    人工智能審判技術主要通過外包公司研發(fā),多數(shù)當事人、訴訟律師甚至是法官對于人工智能在司法領域的具體算法流程都缺乏了解,且人工智能在整個審判的過程中的數(shù)據(jù)處理、計算不透明,從而導致司法與技術之間出現(xiàn)隔閡,非專業(yè)人員很難對其中的算法是否合理進行評判,其裁判結(jié)果容易受到法官的質(zhì)疑。因此,法官在判決時處于被動地位。另外,由于審判結(jié)果源于智能計算,這在一定程度上會導致司法審判權責失衡。

    4.3限制法官主觀性的發(fā)揮

    司法實踐是有溫度的主觀能動性活動。而當人工智能以輔助形式被過度使用時,基于工作壓力,法官、律師等在潛移默化中將對案件事實的智能審判趨于服從。人的主觀性被人工智能所取代時,由于缺乏對案件的推理,審判結(jié)果易受到當事人的質(zhì)疑,這將在一定程度上削弱司法的權威性與法度之外的溫情,影響司法的公平公正。

    5對策和建議

    積極響應國家智慧法院建設號召,利用信息化助力司法工作,提高司法工作的效率,不斷推進司法審判的智能化發(fā)展,是當前司法改革的趨勢?;诋斍叭斯ぶ悄茉谒痉I域中發(fā)展的不足,下文結(jié)合實際情況與相關理論知識,提出了一些對策和建議,希望可以為司法工作助力,提高司法審判的質(zhì)效。

    5.1建章立制,完善智能審判的監(jiān)督機制

    各級人民法院可以根據(jù)智慧法院建設進度設立相應的監(jiān)督機制,如單位內(nèi)部人員對智能審判進行跟蹤監(jiān)督:其一,保證司法機關對智能審判具有主動權;其二,加強對智能審判的問責與追責;其三,預防不法分子對智能建設投機取巧。同時,統(tǒng)一智能審判的標準與要求,在訴訟內(nèi)部與外部之間建立信息對稱機制,確保審判結(jié)果有理有據(jù),使智能審判以及相關工作在陽光下進行,維護司法權威,提高司法工作的公信力。

    5.2定向培訓,增強司法工作人員對算法知識的認知

    人工智能在司法審判中的應用涉及的知識面相對較廣,對計算機以及相關的算法知識的要求相對較高。針對智能審判,各省司法部(廳)可以對司法工作人員進行定向?qū)I(yè)培訓,著重培訓智能審判中所涉及的計算機知識,從而加強司法工作人員對智能審判原理的理解與應用,從而減少智能審判中算法缺陷帶來的弊端,進一步解決質(zhì)證難的問題。

    5.3完善數(shù)據(jù),加快各省數(shù)據(jù)庫的建立

    各省在建設智慧法院的同時,應注重省內(nèi)司法信息的整合度,并對智能審判中的審判標準、證據(jù)尺度、案件事實等相關數(shù)據(jù)進行整理分類,建成一個完整的數(shù)據(jù)平臺,從而助推全國司法數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建立與共享,極力消除數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象,為智能審判計算機的深度學習奠定基礎。

    作者簡介:

    劉祖兒(2000—),本科,研究方向:勞動改造。

    沈伯瑋(1993—),助教,研究方向:人工智能。

    陳宇軒(2001—),本科,研究方向:勞動改造。

    韓雨彤(2001—),本科,研究方向:勞動改造。

    朱谷川(2001—),本科,研究方向:勞動改造。

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