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    [國內(nèi)] 機(jī)器人法官何時(shí)能夠上崗?

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    1#樓主
    發(fā)表于 2017-8-2 09:57:00 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
    本帖最后由 翳希 于 2017-8-2 09:59 編輯

           7月28日,在杭州2017“法律+科技”領(lǐng)軍者國際峰會上,最高人民法院司法改革辦公室規(guī)劃處處長何帆表示,中國法院一直在努力地把人工智能引入辦案系統(tǒng),并介紹了已經(jīng)試運(yùn)行兩個月的上海刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng),即206工程,“如果一名警察破獲了一個案件,他想把這個人逮捕時(shí),系統(tǒng)會自動提示有三份關(guān)鍵證據(jù)缺失,另外有兩份證據(jù)有瑕疵。在檢察官要起訴時(shí),系統(tǒng)會提示他類似的有80%的案件是不起訴的。比如在法官決定判決時(shí),寫好判決書放入系統(tǒng)里,系統(tǒng)會自動提示跟本院以及上級法院有將近85%的類似情況下的判決是不一樣的,問法官是否堅(jiān)持這樣做,若堅(jiān)持該判決,那么系統(tǒng)將自動把判決推送給庭長以供討論! 消息有些令人意外,誰能想到人工智能如此貼進(jìn)現(xiàn)實(shí)。機(jī)器人法官是不是真的已經(jīng)走到門口了?

    要·點(diǎn)·速·讀
    1、審判工作引入AI的動力很強(qiáng),首先是效率需求。一線城市案件數(shù)量激增,法官員額制改革后,效率問題更加突出。
    2、法律并不是死的,法律的生命在于經(jīng)驗(yàn)而不是邏輯。人工智能也不是死的。和人一樣,只懂法律的人做不了法官,只有法律知識的AI也不是真正的法律AI。
    3、機(jī)器人法官即將敲門。待解答的問題仍然很多,但是歷史性的改變就在眼前。


    效率:人工智能進(jìn)入審判領(lǐng)域的直接動因

    當(dāng)法官,機(jī)器人的第一個優(yōu)勢就是不知疲倦。

    法律是用來解決實(shí)際問題的。提高解決問題的效率,是人工智能進(jìn)軍法律審判領(lǐng)域的直接動因。

    2015年5月實(shí)行立案登記制后,國內(nèi)法院案件數(shù)量一直呈遞增狀態(tài)。最高人民法院副院長李少平今年7月19日在《人民法院報(bào)》撰文介紹,“2016年上半年,全國法院受案1002.9萬,同比2015年,上升18.94%,截至今年6月20日,地方各級人民法院受理案件已經(jīng)突破14287064件,又比去年同期高出12.84%!


    新聞資料圖:門庭若市的某區(qū)法院立案大廳

    可見,如今案件數(shù)量增長之迅猛。

    辦案落到人均會怎么樣呢?相對應(yīng)的,法官員額制剛剛在全國完成,全國近20萬名法官被縮減至12萬余名。

    也就是說,以2017年上半年1400萬收案數(shù)和法官數(shù)12萬計(jì)算,半年人均需結(jié)案數(shù)大約為116件。但這個數(shù)據(jù)還代表不了實(shí)際情況。

    從空間分布看,案件數(shù)量分布差別太大,苦樂不均。沿海及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),每個法院的案件年均在萬件以上,2016年最多的上海浦東法院12萬件,而西部有些欠發(fā)達(dá)地區(qū),法院的案件在一千件左右,有些還只有幾百件。

    《法制日報(bào)》去年11月報(bào)道,2016年7月,廣東省深圳市寶安區(qū)人民法院民二庭法官賀瓊病倒了,懷著二孩的她不得不開始休息。截至她生病休息前,收案約600件,結(jié)案300多件,平均每月結(jié)案40多件,這是整個寶安法院法官的常態(tài)。據(jù)悉,2016年1月至9月,寶安法院收案5.8萬余件,結(jié)案3.5萬余件,全院一線法官人均收案466件,人均結(jié)案292件。

    這個狀態(tài)是目前經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)法官的常態(tài),“案多人少”矛盾非常突出。所以信息化,乃至人工智能,就是司法迫切需要提上日程的事情。

    自動售貨機(jī)般完美的理性機(jī)器:精通法律,同案同判,鐵面無私

    減少司法任意性,防止人工疏失導(dǎo)致的冤假錯案也是司法引入人工智能的動因之一。

    據(jù)何帆介紹,“206”試運(yùn)行已滿兩個月!206”在對上海幾萬份刑事案件的卷宗、文書數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)后,這個以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能為技術(shù)內(nèi)核的“小嬰兒”,已經(jīng)具備了初步的證據(jù)信息抓取、校驗(yàn)和邏輯分析能力。


    新聞圖片:206系統(tǒng)界面

    其實(shí)投入試用的司法“人工智能”不止206工程,2016年12月14日,北京市高級人民法院就將“睿法官”系統(tǒng)正式上線。

    “睿法官”能對一審判決書、上訴狀等材料先期進(jìn)行分析,識別出影響案件定罪量刑的相關(guān)要素及當(dāng)事人上訴的理由。如:被害人受傷的部位為面部,受傷程度為重傷,當(dāng)事人上訴理由為認(rèn)為自己屬于正當(dāng)防衛(wèi),認(rèn)為被害人受傷程度未達(dá)到重傷等信息。

    在庭前準(zhǔn)備階段,“睿法官”會自動梳理出待審事實(shí),生成庭審提綱,并推送到庭審系統(tǒng)中。庭審結(jié)束后,“睿法官”會對案情要素進(jìn)行進(jìn)一步提取,根據(jù)法官進(jìn)一步認(rèn)定的內(nèi)容,向其推送更為精準(zhǔn)的相似案例、裁判尺度、法律法規(guī)等服務(wù),最終幫助法官完成裁判文書撰寫。

    人們認(rèn)為這些系統(tǒng)可以將經(jīng)驗(yàn)判斷為主轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)參照印證,能有效推進(jìn)同案同判,統(tǒng)一法律裁判尺度,提升司法權(quán)威和司法公信力。

    這些系統(tǒng)正符合德國社會學(xué)家馬克斯·韋伯百年前的設(shè)想:“現(xiàn)代的法官是自動售貨機(jī),投進(jìn)去的是訴狀和訴訟費(fèi),吐出來的是判決和從法典上抄下來的理由。”

    這就是韋伯的形式理性思想,形式理性在司法裁判中體現(xiàn)為“三段論”的要求,法律根據(jù)作為大前提,從生活事實(shí)中分離出的法律事實(shí)作為小前提,針對法律事實(shí),法官尋找法律根據(jù),繼而作出法律決定。

    這個過程太適合人工智能了,法官的自由心證,也是算法。

    不通人情世故,拒絕偏見,拒絕個性,看起來,完美。機(jī)器人法官,呼之欲出。

    人類法官的閱歷和直覺也不是天塹:人工智能有遷移學(xué)習(xí)能力

    不過事情沒有那么簡單,法官沒有那么好做。比如,為了彌補(bǔ)法律的滯后性和刻板性,法律必須賦予法官自由裁量權(quán),自由裁量權(quán)在于“確保判決符合生活智慧”。

    所以你看到很多著名法官都不是小年輕,而多是有一定閱歷的人。他們需要積累足夠多的知識和經(jīng)驗(yàn),以便去判斷那些隨時(shí)出現(xiàn)的未知事物,“規(guī)則不清晰,邏輯不嚴(yán)謹(jǐn),需要經(jīng)驗(yàn)積累的問題”。


    美國最高法院首席大法官約翰·羅伯茨(John Roberts),今年在他兒子中學(xué)畢業(yè)典禮上所做的致辭“我祝你不幸并痛苦”,被《華盛頓郵報(bào)》評論認(rèn)為是首席大法官本年度最好的作品,哪個案子的判決書都比不上

    美國大法官霍姆斯有名言:“法律的生命不在于邏輯,而在于經(jīng)驗(yàn)。對時(shí)代需要的感知,流行的道德和政治理論,對公共政策的直覺,不管你承認(rèn)與否,甚至法官和他的同胞所共有的偏見對人們決定是否遵守規(guī)則所起的作用都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于三段論!

    “法律固然包含了一個民族經(jīng)過若干世紀(jì)邏輯演化的過程,但是我們不能僅僅將其當(dāng)作數(shù)學(xué)教科書中的公理和推論來加以研究。就現(xiàn)狀而言,在任何特定的時(shí)期,法律的本質(zhì)基本上是當(dāng)時(shí)被理解為適當(dāng)?shù)臇|西,也就是人們所說的經(jīng)驗(yàn)。”

    與大陸法系國家法官嚴(yán)格依法即是美德相比,判例法下的法官有著不一樣的要求,法官必須代表發(fā)展中的法律,法官不僅要讀萬卷書,還必須是一個歷經(jīng)世事,善于拿捏分寸,能夠創(chuàng)新說理的人。

    所以,和人一樣,只懂法律的人不是好法官,只有法律知識的AI也不是真正的法律AI。這就涉及一個技術(shù)問題,誰能占有那么多領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)?年紀(jì)輕輕的人工智能有沒有可能突破瓶頸?

    這其實(shí)正是人工智能的本質(zhì)要求,真正意義的人工智能就是要來處理那些“規(guī)則不清晰,邏輯不嚴(yán)謹(jǐn),需要經(jīng)驗(yàn)積累”的問題。

    今天人們已經(jīng)知道了強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)和深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),人工智能可以通過對大數(shù)據(jù)進(jìn)行完全的自學(xué)習(xí)、自我修煉、自我改正,來迭代進(jìn)步。但是這里存在一個大數(shù)據(jù)限制問題,如果沒有足夠的學(xué)習(xí)資料,學(xué)習(xí)就難以為繼。而遷移學(xué)習(xí)(Transfer Learning)就能讓人工智能得以擺脫對大數(shù)據(jù)的依賴,觸類旁通,把一個領(lǐng)域的知識應(yīng)用于別的領(lǐng)域。就像學(xué)好了英語的人,也能更好的理解漢語本身,提升漢語水平。

    在人工智能面前,經(jīng)驗(yàn)和閱歷恐怕也將很快不是障礙。

    等待回答的問題仍有很多,但歷史轉(zhuǎn)變已經(jīng)在眼前

    法律和醫(yī)學(xué)歷來被認(rèn)為是凝聚了最精深知識的兩個職業(yè),對從業(yè)者的知識、經(jīng)驗(yàn)以及道德水平都要較高的要求。人工智能進(jìn)入法律領(lǐng)域,對原有觀念的沖擊將是天翻地覆式的。人工智能的引入,也有助于人們正確認(rèn)識法律這個古老的身份和職業(yè)。


    法律和科技的融合是無法回避的趨勢,工程師將學(xué)習(xí)法官的思維和語言

    今天人工智能做到的還只是為人類法官配備了一個智能助理,機(jī)器人要真正作為法官出現(xiàn),問題還很多。

    比如,人類法官有資格授予的程序和標(biāo)準(zhǔn),機(jī)器人法官的資格該怎么判斷和授予呢?人類法官的工作有不同審級的人來監(jiān)督。誰來監(jiān)督算法?出了問題的責(zé)任該如何承擔(dān)。人工智能的權(quán)威能獲得尊重和信服嗎?法律在機(jī)器人掌握下,權(quán)威是會增強(qiáng)還是減弱?

    正如何帆所言,首先需要一部互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的訴訟法。這部訴訟法令人浮想聯(lián)翩,相信它的產(chǎn)生一定會伴隨劇烈的思想碰撞。這意味著擁有千百年歷史的舊有的法律體系、生活狀態(tài)的重建。

    來源:今日話題




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