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宋丽萍 论人工智能应用于司法审判的困境与突破
新丝路杂志(下旬刊)官方网站   2019-11-26 11:02:20 作者:新丝路杂志社 来源: 文字大小:[][][]

宋丽萍山东师范大学法学院  山东济南市  250300

 要:在信息化、技术化的发展趋势下,人工智能在司法审判中的应用逐渐深入,主要表现在审判前的法律服务、审判中的案件辅助以及审判后的追踪管理等方面。但是在弱人工智能时代,人工智能自身的技术局限性和法官的不信赖心理导致了人工智能应用于司法审判存在一系列困境。对此,进行算法解释、建设充足高质的大数据系统、培养符合性专业人才、明确人工智能的归责问题将有助于突破应用困境,实现良好的司法功能预期。

关键词:人工智能司法审判

一、人工智能概述

人工智能,顾名思义,就是人类模拟自身智力、能力特点所创造的技术科学的总称。按照人工智能的水平,可以分为“弱人工智能”、“强人工智能”以及“超人工智能”。弱人工智能是指,不具备全面的自我学习能力,只能在某一方面协助或替代人类的人工智能,如信息检索、图像识别等。强人工智能又称为通用型人工智能,是指人工智能具备普遍的自我学习能力,能够对外界环境进行快速适应和反应,并可以进行自我更新和自我完善。超人工智能,即超过人类智力水平的人工智能。[1]对于人工智能未来的地位,有两种不同意见,一种认为,虽然人工智能目前在一些领域崭露头角,但人工智能有其不能突破的自身局限,因而不可能替代人类,其只是起辅助作用的弱人工智能。另一种观点认为,人工智能的局限是可以突破的,人类的思维方式是可以逐步量化的,人工智能最终可能对人类造成威胁。我们可以从人工智能与人类智能的区别出发探讨人工智能的角色定位。以下是人工智能与人类智能的主要区别:

1.运算的核心不同人类智能的核心是大脑,其基础为人的生命系统;而人工智能以代码为基础,依赖于人工智能技术。所以人类智能有生理限制,而人工智能却可以快速完成复杂的数学计算并储存大量数据。

2.学习方式不同人类智能以主动学习为主,而目前的人工智能以被动习得为主,人工智能解决问题是以庞大且优质的数据为支撑。

3.思维特点不同人类智能的思维过程是形象的,是跳跃、发散的,是空间的综合,可以由一个现象而联想到另一个现象;而人工智能是抽象思维,只能按照预先编制的程序,一步步推导,其思维是单向一维的。

4.决策基础不同人类智能的决策基础是由知识、历史经验、社会常识、道德情感等多方面组成,而人工智能的决策基础主要是基于大数据积累而形成的过往经验,社会常识和道德情感这类隐性信息很难量化为具体数据。

由上可知,我们目前还处于弱人工智能时代,人工智能还没有突破自身的局限,因而只是处于辅助地位。我们讨论人工智能的地位,不是企图以人工智能完全替代人类活动,而是探讨人工智能是否可能威胁到人类的生存和发展,以及如何应对人工智能广泛参与的未来社会。虽然基于现在的技术水平,在弱人工智能时代,我们普遍认为人工智能只是辅助工具,但我们也不能掉以轻心,因为算法的不透明性、不确定性,使人工智能存在潜在的不可控性。例如程序员在编写算法时由于粗心写错、或者漏写,而没有检测出来,投入应用后就会存在不可控的潜在风险,这种情况下我们不知道该人工智能将会作出何种行为。

二、人工智能应用于司法审判的现状

人工智能应用于司法审判主要受内部和外部两个因素驱动。一方面是审判机关内部工作人员以及司法活动当事人对提高司法效率、提升审判能力的需要。另一方面是国家为统一司法尺度、提高司法现代化水平,在中央层面的大力提倡。人工智能应用于司法审判,目前主要集中在以下几个方面[2]:在审判前阶段,主要应用于给当事人提供诉讼指南的服务导航和给律师提供庭审排期、自动推送关联案件的律师服务平台,如:江苏法院的12368智能语音导航系统、上海律师服务平台。在审判过程中,首先是庭审过程的实时记载、采集语言转化为文字笔录的应用,如江苏法院的庭审智能语音系统。其次是在判决生成过程中,案件相关知识、法条以及类似判决的推送系统、裁判偏离预测系统、裁判文书的辅助生成系统等辅助法官裁决,如上海法院的C2J法官办案智能辅助系统。在审判后的追踪与管理阶段,人工智能主要体现在案卷管理和法官管理两方面。通过人工智能对案件类型及关键词的采集,对审判完成的案件进行归纳和存档,同时预估未办理案件的难度,对法官的工作量进行合理分配。法官管理方面的应用主要是指对法官裁判的社会导向与司法能动性进行评估,把法官的绩效考核主要集中到对法官裁判水平的考核,从而对法官进行科学、专业、全面的动态管理。

三、人工智能应用于司法审判的发展困境

基于人工智能与人类智能的差别和人工智能在目前实践中的应用现状,我们不难发现人工智能应用于司法审判存在以下困境:

第一,法律思维、经验法则、自由裁量等隐性知识无法进行量化,供人工智能学习。知识和知识的群落分为显性知识和隐性知识。显性知识,是可以通过明显的渠道表达和存储再现的知识,可以清晰化、公式化的方式表达出来。隐性知识,是指存在于人的头脑中,建立在个人经验基础上,难以明确表达的知识。对于我们而言,隐性知识的存储量要远远大于显性知识。[3]法律思维和经验法则是法官在长期司法审判实务中基于社会道德准则以及生活常识积累的知识或技能,它们具有极大的灵活性和主观倾向,很难被明确地表达出来。当事人诉讼所追求的最终满足是实质正义,而实质正义是法官在掌握证据和基本事实的基础上,运用法律知识、审判技巧和经验法则,在反复思考各种情况、怀着敬畏之心认真斟酌的基础上,依据社会的正义观念和价值取向作出的具有个别正义的裁判结果。而人工智能只是单向的流水式加工,只能提供机械和一般的没有温度的正义。

第二,大数据的不充分利用导致人工智能缺乏学习的原料。大数据对于人工智能的作用就类似于食物对于人类的作用,只有在充足且高质的大数据基础上,人工智能才能做出充分且可靠的决策。目前司法大数据主要存在以下几个问题:首先,司法大数据的数量不足。目前司法大数据的公开主要是裁判文书网。而裁判文书网是在2013年才开始运行,因而历史数据不充分,根据调查报告显示,近年来上网公开的裁判文书大约也只有审结案件的一半。其次,司法大数据不被重视,大数据思维有待形成。[4]各部门之间数据独立存在,形成一座座数据孤岛。缺少流通的数据,难以形成规模化的大数据体系。加之相关司法部门低估大数据的价值,没有形成用数据解决问题的大数据思维。

第三,算法的隐秘性导致人工智能存在决策黑箱。美国威斯康星州诉卢米斯案中COMPAS显示卢米斯“暴力风险高,再犯风险高,预审风险高”,卢米斯认为法院依据COMPAS的评估对其加以判决侵犯了其正当程序权利,被告人有权知道被控告的理由。[5]通过威斯康星州和卢米斯的争议我们可以看到人工智能决策的隐秘性和司法审判的公开性相冲突。人工智能的决策是根据算法一步步推导而来,决策是否正确,一方面是要有可靠的大数据,另一方面是正确合理的算法,算法的运算过程是不具有透明性的,程序公正是结果公正的保障,只有结果而没有过程的决策,是无法保障当事人的知情权的。

第四,司法工作人员与人工智能关系的复杂性,使人工智能的接受度低。首先人工智能应用于司法审判会对一些工作人员产生威胁。重复性、机械化工作将被取代,纯粹客观性、模式化工作也将被压缩[6],例如宣布法庭纪律、整理案卷材料等,均可以通过算法编程,交给法律人工智能完成。这就造成相关工作人员对人工智能应用的高度警惕甚至排斥。其次,数据铁笼和判决自动生成虽然可以削弱法官的自由裁量权,尽可能保证客观公正。但在法官角度来看,法官应该多大程度依赖人工智能,人工智能决策错误使法官判决不公正,当事人应该找谁追责?这些问题不明确,法官如何大胆放心地使用人工智能?

四、人工智能应用于司法审判的困境突破

1.建设全面、高质的司法大数据系统

司法审判工作人员要树立大数据思维,重视并深入挖掘大数据的价值,培养用大数据分析解决问题的思维方式。在大数据收集方面,可以分别建立司法系统内部大数据系统和全面公开的司法大数据系统,除了裁判文书外,庭审笔录、合议庭决策笔录等案件自然文本都可以纳入大数据系统。在大数据运用方面,要注意对大数据结果的审查,避免数据歧视引发不公正状况的产生。在大数据分享方面,要注重保护公民的隐私权和国家的信息安全,在制度层面明确哪些大数据可以分享以及如何分享,切实保障数据安全。

2.对人工智能的运算结果进行算法解释

人工智能运算过程的不可见性是无法避免的。我们可以在司法公开与人工智能运算之间建立一座桥梁。这个桥梁就是对算法进行解释。在一方当事人认为人工智能的决策结果不能使其信服、可能会对其产生不利影响时,可以要求司法审判机关对自动化决策的产生过程进行解释。算法解释是对人工智能的运算黑箱进行的可视化操作。一方面它保障了诉讼当事人的知情权,另一方面它也能有效避免算法错误和算法歧视。

3.培养适用于人工智能时代的复合型人才,同时明确人工智能的归责问题

“有多大的人工,就有多大的智能”,人才对于人工智能应用的重要性是不言而喻的,这就需要我们培养既了解计算机科学知识又精通法学知识的专业人才。同时,从目前应用现状来看,人工智能不被司法审判工作人员接受的原因,一方面是人工智能未能真正击中司法审判人员工作中的痛点,未能给司法工作人员带来真正的解压减负;另一方面是司法审判工作人员对人工智能的应用心存芥蒂。他们不知道应在多大程度上使用人工智能,人工智能的决策出了问题,他们是否需要承担责任以及在多大程度上承担责任。这就需要建立相关制度,对人工智能的适用尺度和归责问题做出明确表示。

六、人工智能应用于司法审判的功能预期

人工智能应用于司法审判是社会发展的必然趋势,目前的应用困境是可以突破的,人工智能应用于司法实践将促进司法审判更好提质增效,产生良好的功能预期。

1.人工智能将提高司法审判的效率,促进司法审判内部资源再分配

社会经济的快速发展和人们法治观念的逐步提升,使得诉讼纠纷急速增长。然而案件繁简分流效果不佳、程序拖沓、成本高昂等问题使得司法效率低下,案多人少问题愈加突出。解决该司法矛盾,我们可以请求人工智能来给予帮助。纠纷的解决不一定非得要在实体的法律场所解决。对于事实清楚、争议不大、标的额较小的案件可以借助在线纠纷解决机制。杭州互联网法院就是一个实例,2017年6月26日,中央全面深化改革领导小组审议通过《关于设立杭州互联网法院的方案》,该互联网法院主要审理网络购物合同、服合同纠纷、产品责任纠纷,网络著作纠纷,在互联网上签订、履行的金融借款合同纠纷和小额贷款合同纠纷等五类案件。[7]互联网法院不仅便利了诉讼双方当事人,而且也为实体法院减少压力,提高了审判效率。人工智能在帮助法院解决案少人多的问题后,会不会进一步替代原有岗位呢?第一次工业革命到来前,人力马车夫也在担心蒸汽机的广泛应用使得他们面临窘境,但是我们反观工业化的进程,新的动力和先进机器的产生一方面取代了一些落后的行业,但在另一方面他又为社会创造出更多的职业和工作岗位。人工智能虽然会取代司法审判系统内的简单且重复的工作,但是它也会同样创造出新的岗位。这将促进司法审判内部工作资源的整合和再分配,使得司法审判更加现代化、专业化和高效化。

2.人工智能将统一司法审判尺度,实现最大程度上的同案同判

司法实践过程中,由于争议缺乏具体规定或者不同法官对同一法律规定理解不同,出现了大量对相同案件或者类似案件法律适用标准不统一的现象。“同案不同判”对于司法公正的危害是不言而喻的,这将严重削弱司法公信力。人工智能应用于司法审判,一方面给法官提供充足的决策信息,促进司法判决的全面化和充足化;另一方面人工智能的类案推送系统,给法官提供案例参照和指引,促进法官权衡比较、纠正偏差,作出最佳判决。人工智能应用于司法审判将实现最大程度的同案同判,从而统一司法审判的尺度,提高司法公信力。

3.人工智能将消除司法资源的地区不对称和主体之间的不对称

司法资源分配不均是阻碍我国司法审判向前发展一大难点。首先是地区间的司法资源分配不均,经济发达地区与欠发达地区无论是在司法软件还是司法硬件上都存在较大差异,司法人才往往流向机会较多的发达地区。人工智能应用与司法审判,可以把各部门、各地区的司法信息、数据汇编成一张互通互联的大网,将在各地区建设起信息传播的高速公路,将促进各地区的信息交流与共享,逐步消除各地区的信息分配不公。其次是司法资源在诉讼双方当事人以及法院之间的分配不均。由于诉讼双方当事人的知识水平不同,因而对法律的认知以及诉讼的程序理解程度存在差异,人工智能应用于司法审判,可以为诉讼双方当事人提供诉讼指南和问题解惑,将促进双方的知识信息对称,促进司法审判的顺利进行。

 

参考文献:

[1]自何哲.《人工智能时代的政务转型》,北京行政学院学报2018年第1期第52页

[2]傅文华.《以智为薦:人工智能法院应用准人“VFE”法—基于法院场域角色的精准建构》,法院改革与民商事审判问题研究,第34页

[3]前引[2].何哲论文,第57页

[4]单勇阮丹微.《司法大数据的现状、挑战及应用改进》,净月学刊,2018年第2期第115页

[5]朱体正.《人工智能辅助刑事裁判的不确定性风险及其防范———美国威斯康星州诉卢米斯案的启示》,浙江社会科学2018年6月第76页

[6]何昕航、章琬茹、陈山.《法律人工智能对法院类职业的挑战与应对》法制与社会2018年3月(下)第100页

[7]曹建峰.《人工智能+法律”十大趋势》,机器人产业,第86页

 

国内刊号:CN61-1499/C

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