人工智能与司法结合的研究与讨论

周嘉琪 温佳妮 胡浩鑫

摘要：利用自动化技术模拟一些人的思维过程和智能行为，将人工智能引入司法领域，可以有效解决司法部门内部矛盾，并在同类案件中，提高工作效率，减少重复劳动。我们认为将人工智能自动化与法律结合，去促进法律更好地顺利实施，司法更加公平正义。想要取得突破，就必须重新进行逻辑推理，重塑责任理论，通过自动化技术建立更加合理的规则和制度，管理并约束人工智能。

关键词：人工智能 司法 模型建立

近年来，人工智能的迅猛发展深刻地改变了人类社会的形态。人工智能在法律领域的应用已有60多年，取得了良好的效果。人工智能和法律的相互结合，促进司法效率的提高，缓解司法资源紧张，促进司法更加公正公正，是有可能的，也是有合理性的。

一、人工智能的在法律方面的实际应用

人工智能，又称机器智能或计算机智能，又称人工智能。研究和开发模拟[1]、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统是一门新兴的技术科学。人工智能是使用计算机来模拟某些人类的思维过程和智能行为（例如学习，推理，思维，计划等），也称为机器智能或计算机智能。这是更高级别的应用程序。

在"弱人工智能"阶段，机器既没有真正的智能，也没有自我意识。利用统计学和拟合函数，可以使机器实现相对简单的行为，这是我们目前的研究阶段。在这个研究阶段，人们需要以机器可以接受的方式向它传递所需的信息。法律领域的应用主要体现在检索系统和法律专家系统。法律信息检索系统自建立以来，通过不断完善系统，扩大信息存储量，大大提高了检索的准确性和完整性。

如果法律专家系统将法律现象边缘化和专家在某一领域的经验结合起来进行建模，就会写入相关的程序系统中。运用这一制度可以在很大程度上节约能源，尽快得到法律分析，促进法律发挥最快的效力，促进法律的实施。北京大学法学院与北京大学计算机中心联合开发的"中国法律计算机辅助法律研究系统"于1986年11月通过了部级鉴定，实现了法律适用的第一步。此后，我国法律专家制度不断完善和发展。

人工智能的进一步发展是"强人工智能"。具有"强人工智能"的机器不仅是工具[2]，而且有自己的思维方式，"强人工智能"具有真正的推理和解决问题的能力。这类机器将被视为有意识和自我意识的机器，能够独立思考问题并做出最佳解决方案。这种智能机器利用感知和思考的功能，可以实现与人类相似的对法律知识的理解，做出自己的判断，并提出解决法律问题的解决方案和途径。如果能发展成为"超级人工智能"，机器智能的水平将与人类相当并超越人类。智能机器可以自我复制，大量复制并提高自我意识。这一观点尚未得到证实，因此不必过于担心其对人类的影响。

二、人工智能融入司法的可能途径

人工智能司法判决的适用有赖于人工智能技术等多学科的研究成果。在当今的"弱人工智能"阶段，智能机器具有卓越的计算能力和学习算法，因此智能机器可用于推理和知识获取。法律语言的人工智能研究。

（一）关于法律语言的人工智能研究。

法律语言的模糊性是法学界最重要也是最困難的问题之一。法学家利用研究数据发现规则，分类并让机器学习，利用人工智能技术建立语料库进行存储、建模和理解研究。

（二）人工智能对经验性知识的获得

从目前的发展状况来看，人工智能更加注重理性和数学方面。对于体验式学习的智能机器来说，此时既没有思维也只有类人思维，它只能进行简单重复的动作，这需要人机合作的形式来推动。此时，开发提供了大量的数据，并不断训练智能机器，使其能够识别图片中包含的内容，降低错误率和偏差。2012年，加拿大科学家Jeffrey Hinton发表了一篇文章"用深卷积神经网络进行图像分类"，提出通过卷积神经网络可以将图像识别的错误率降低到16%，这被认为是学术界新一轮"机器学习"发展的里程碑圈，也增加了人工智能融入公司的可能性[3]。

短期内，将人工智能引入司法领域，可以有效解决司法部门存在的矛盾，在同类案件中，提高工作效率，减少重复劳动。从长远看，我们要把科技与法律结合起来，促进法律更好地实施，促进司法更加公正公正。

三、创新与挑战：人工智能的介入

来自法律推理的人工智能自动化研究可以为机器提供法律推理的逻辑，从而使机器可以模拟人们处理法律事务。然而，人工智能自动化具有更复杂的推理技术，将为法律方法提供新的工具。

在构建人工智能司法决策系统的过程中，首先要应对法律论证和法律推理在法律方法中的应用。技术援助阶段的智能系统可以模拟法官根据规则或案例进行推理[3]。人工智能与法律推理的研究构建了一个非统一的逻辑模型，使得这种法律方法的司法实践带有人工智能的色彩。

四、自动人工智能司法模型的构建与研究

针对当前诉讼风险预警准确性不高的现实问题，结合诉讼活动的复杂性和专业性、法律的局限性和证据条件的不确定性，以传统知识地图构建的证据要素模型作为数据提取的基本标准，提出了基于知识地图的证据要素模型以事件图构建的证据链模型和证据规则模型为组合推理的载体[5]，构建了整个诉讼司法知识库的运行框架和内在机制。但由于当事人及其代理人提供的证据材料具有多源性、格式不一致、内容不确定、矢量建模困难等特点，在一定程度上可能导致证据链模型与证据规则模型的联动过程[6]中存在大量不确定因素，从而影响预测的准确性。因此，我们采用知识地图的方法来构建人工智能司法模式。基于逻辑规则和本体语义，建立了描述实体属性与实体关系的知识库模型。

基本数据模型由RDF构建，案例元素串联，形成司法知识库中最基本的词汇集。Owl用于引入推理规则，可以表达传递属性、对称属性、函数属性和逆属性之间的关系。根据匹配模式，识别证据要素，提取关键信息，最后根据当事人的诉讼材料形成结构化要素。同时引入案例图改进知识图，通过对各种法律事实内部逻辑关系的深入挖掘，得到顺序、因果、循环等逻辑关系，弥补了知识图相对静态、缓慢变化的不足，无法预测司法过程和结果，增强知识库的流动性和包容性。

五、结论

在基于证据元模型的基础上，使用基于规则推理的贝叶斯算法，如何构建多个证据之间的关系图，以及如何通过遗传神经网络算法优化证据链模型与证据规则模型之间的关系。这是我们下一个研究的重点。

[1] 何帆：《我们离“阿尔法法官”还有多远？》，载《浙江人大》2017 年 5 期，第 47 页。

[2] 蔡自兴：《人工智能基础》，高等教育出版社 2016 年版，第 157 页。

[3] 秦彦霞、张民、郑德权：《神经网络事件抽取技术综述》， 《智能计算机与应用》2018年 第3期，第1-5页。

[4] 腾讯研究院等：《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》，中国人民大学出版社 2017 年版，第 249 页。

[5] deCharms， R. （1968）. Personal causation. New York： Academic Press.

[6] See A. Krizhevsky， I. Sutskever， G. E. Hinton， “ImageNet Classifification with Deep Convolutional Neural Networks” 25 （1） Advances in Neural Information Processing Systems 1097， 1105 （2012）