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法律人工智能的十大前沿问题

作者:新华网客户端 来源:新华网客户端 更新于:2019-8-6 阅读:

法律人工智能是指人工智能技术在法律中的应用,其目标是充分提升法治效能。我国的智慧法院、智慧检务建设等国家重大工程,就是法律人工智能的落地应用。目前,法律人工智能的系统工程标杆是“上海刑事案件智能辅助办案系统”,其将公检法三机关的刑事业务在一个云平台内打通,部分实现了自动法律推理,大幅提升了工作实效和程序公正性。法律人工智能研发中的问题主要有理论建模和具体应用两大类,可以总结为十大前沿问题。

法律推理的形式模型。法律推理的形式建模是实现自动法律推理最基础的问题。自动推理与智能密切相关。智能即会思维。什么叫“会思维”?英国数学家图灵认为,如果机器能在互不接触的相当长时间内与人类对话,而被对方误判为人类的概率达到一定程度,那就有理由说这台机器“会思维”。这就是“图灵测试”。这表明,人工智能的关键在于能否实现自动推理。作为人工智能子领域,法律人工智能的关键就在于法律自动推理的实现。为此,需要给出面向自动法律推理的形式模型。有三种可能的法律推理建模方案:一是规则推理方案,即利用演绎推理将法律规范编码成法律解释库和案件事实库,以实现自动法律演绎推理;二是案例推理方案,即利用类比推理将案例编码成法律解释库和案件事实库,以实现自动法律类比推理;三是数据推理方案,即利用归纳推理将有价值的法律信息编码成法律解释库和案件事实库,以实现自动法律大数据推理。在成文法国家,第一种方案是最主要的。

法律决策的计算模型。能行可计算是人工智能得以实现的必要条件。“能行”强调要有实效,“可计算”强调能够通过编辑方式来实现。法律决策能行可计算是法律人工智能的前提条件。法律决策可分为立法、执法、司法和守法决策,其理性根基即立法论证、执法论证、司法论证和守法论证。然而,传统法律论证主要由人工完成,优度完全取决于法律论证者的知识结构和论证能力,而作为自然人的论证者总有知识结构、价值取向等局限,得出的结论难免存在主观偏差。在法律决策中,尤其是在法律论证者经验不足的阶段,常常会犯常识或逻辑错误,而设计相关法律决策辅助系统,保障法律问题部分可计算,可以减少这类错误发生。概言之,为了逼近客观性,充分利用人工智能技术是一种切实可行的方案。

证据推理的计算模型。证据推理的计算模型是实现自动法律证据推理的前提条件。在审判过程中,法律从业者通过证据累积来确认或否认有关法律假设。服务司法证明过程的法律人工智能应用必须具备为用户提供在案件中进行证据表达和推理的复杂能力,因此,研发者必须使用复杂的技术来表示、探索、推断和分析诉讼过程中出现的假设和证据的可替代性解释。这需要计算技术来表示诉讼参与者、实体、事件和世界情形语境,将解释证据的替代假设进行结构化处理,通过评估证据的相关性和权重来确证或否定假设,做出假设真实的推论,而将贝叶斯推理网络与人工智能中的知识表示组合起来,就可以对事实论证进行结构化分析。

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