人工智能在类案推送下的应用探索

胥立军 广州南洋理工职业学院

前言

类案推送和插入案例是智能辅助案例管理系统的重要组成部分。当前类别案例提交系统由知识图形和自然语言处理技术来进行，结合相关的技术服务，可以在一定程度上实现自动提交或独立检索。

一、类案推送的概念和作用

基本类别案例插入场景主要包括用户身份，目的和路径。在实践中，可以概括为以下几个方面：一就是要促进司法审判的公正性。通过司法问责制的改革，“追究法官和仲裁员的责任”已成为常态。法院院长不再审查未参加审判的量刑文件，而是依靠法官的主观意见和偏好来进行审判，人工智能应用到类案推送中可以有效地解决此问题。

此外，由于地区差异，审判水平和经验水平有时会出现“类似案件中的不同审判”现象，进而影响司法权威和公信力。类似案件的推送提供了审判的资源。法官通过引入先前实验的想法以及类似案例的结果，并对其进行逻辑推理和评估标准，有助于防止滥用酌处权。第二是需要提高案件管理效率。面对繁重的案件管理任务和辅助人员的短缺，法官没有时间和精力将每个案件与广泛的判例进行比较。通过精确的对应和合理的选择，人工智能下的类似案件可以直接，迅速地向法官展示最权威，最相关和最相似的过去案件，从而大大减轻了案件的压力和工作量。第三是需要改善知识结构。经济和社会的迅速发展以及意识形态和文化的融合加剧了法律关系的持续复杂性，并给法官的知识结构带来了更大的挑战。类似案件可以通过系统梳理形成“完整但不可重复的”法律知识图谱，并督促法官不断检查遗漏并纠正缺陷。

二、现阶段人工智能在类案推送下的应用的不足

目前我国推送的法律案件中的信息不够全面，即使是公报案例，也只是提供一些比较简单的关键信息以及数据和裁判的具体要旨，对案件的具体执行情况以及办案的解决案件的思路是相对缺乏的，在推动的案例中没有给出明确的细节案情。要想提升人工智能在推送案件中的应用力度，办案人员应该需要对整个案件的整体走向以及案件的审判过程和审判结论加以研究和分析。但是目前我国的司法体系缺乏对这方面的完善，审判人员和办案人员不能根据所给的材料对案件进行准确的审查。

目前人工智能应用在案件推送中的不足的其中一个原因就是相关技术人员对司法体系了解的力度不够，以及熟悉司法办案流程的人员对人工智能技术了解不充足，所以两者对彼此的功能不够熟悉和了解，这也是阻碍人工智能和司法案件推送结合的一个比较大的障碍。虽然在我国的部分高校中也开设了一些人工智能和法学专业的课程，但是课程普及的力度不够，而且学生对这一专业的了解力度不够和缺乏学校宣传，学生对具体的应用技能也是一知半解。

三、人工智能在类案推送下的应用的解决思路

（一）建立比较完备的法律大数据体系

要想保证案件执行的准确性和公平性以及高效性，在推送的文件中就要包括关于案件的具体信息，这就要求办公人员在对案件信息进行收集时一定要保持耐心和认真，不能出现信息纰漏的情况。只有保证自己所收集数据的具体性和完整性和及时性才能保证司法办案的公平性，才能利用人工智能对案件中的信息和数据进行筛选和识别。从文书数据方面来说，尽管我国最高人民法院在早些年建立了审判文书的统一收集渠道，但是数据所包含的文书是近几年的，在一定程度上缺少长时间的验证，而且也会存在数据不完整等缺点，所以对现代案件的参考价值不大。

针对这一缺点，可以及时更新法律法规和司法解释以及对案件的指导意见从而提高数据的质量，除了及时更新数据体系中的案件信息之外，要想提高数据和信息的质量，还要从以下几个方面进行加强：例如提高对数据元素的定义和理解，并且保证所有的数据都能记录和存入到数据体系中。同时也要保持数据的有效性，能够保证数据库中信息的处在可接受的范围之内。为了方便对具体案件中的具体信息进行筛选和识别，要保证录入信息的唯一性。减少相同信息频繁出现的频率才能提高识别数据的质量，才能拥有分析大数据的基础。

人工智能和计算机对数据提取和识别的准确性的前提是保证数据库中信息的规范化和标准化，所以为了减少人工智能在具体案件推送中的阻碍就要建立案件信息录入的数据库，保持数据的清洁性和有效性。

（二）加快技术的更新力度

要想提高数据信息的提取质量就要加强人工智能的识别力度，要不断完善人工智能技术的优化力度才能保证数据提取的准确性。一般个案的审判会受到执法人员和法院审判人员的利益以及个人的情感干扰，法官在对审判结果进行审判时可能会根据案件的具体情况进行微妙的调整。类案推送如果只是以表面的审判活动的统一性为设计思路，将很难对辅助审判起到严格的实质性作用。对案件中的数据信息进行提取和识别从而实现信息提取到通用知识图谱的构建，关键在于要加快突破人工智能的认知技术。人工智能应用在案件推送的主要方面就是对信息进行和案件案情进行认知。

人工智能的“认知行为”反映在案件的技术主要包括两个方面：图像识别鉴别和语义理解。从人工智能目前的应用力度和特点来看，立体视觉和人工智能仍然是利用计算机进行图像识别的未来发展方向。人工智能的图像识别和视觉识别是一个极其复杂的过程。在马尔的理论中，有些事情是假设的，有些重要的问题甚至没有涉及。图像识别技术的发展应基于视觉计算理论的发展。在我国一些数学的计算方法和许多特定的项目中都应用到了人工智能的识别功能，如神经网络，模糊集，分形理论，波动分析和遗传算法，已经应用于图像识别领域，并取得了一些成就。这些方法已经被不断开发和改进，并已被广泛使用。

要想解决人工智能中对图像以及语言的认知功能就要先解决人工智能的认知功能，要想提高裁判文书中具体信息和数据的识别率就要保证案件信息的有效性和清洁性。只有保障案件信息的标准化才是人工智能应用到案件推送的基础。除此之外，为了保证数据和类案能够得到准确化就需要强化相关技术对类案的图像识以及信息和语意理解能力，第一过程的图像识别需要能够真正抓取案件的重要因素，并对核心数据和信息进行拆解和标注，为第二过程的语义理解打好基础，可以保证第二过程的语意理解实现对不同情节案件和裁判法理的职能化区分和推送。

类案推送的需求场景组合

目前，司法领域开放以及整理的步伐相对缓慢，基础数据的不规范性和算法对复杂理解能力的局限性，在一定程度上会影响数据分析的准确性和有效性。所以为了案件信息的准确性和精准性，我国目前仍然需要加强人工计算和智能计算的结合，由人工来确定和设定大方向，然后再由智能机器对数据进行计算，保障最终获取结果的准确性，然后再和目标进行匹配，人工对关键信息和核心信息进行标注，虽然从想法到设计再到实施是一个漫长的发展过程，但是只要加强对人工智能的研究和开发，加强对类案的审查力度，这一天，终将会实现。

四、结束语

从当前我国司法办案和审判的实践中可以看出法律的适应性在我国检法系统中的重要性，所以要想让我国法律体系发展得更加公正合理就需要保证案件数据库内信息的准确性和完整性。只有保障信息提取的无误性才能保障对案件审判的公平性，所以要加强对智能检索产品的开发力度，加快对人工智能各个功能的研发和扩展，加强两者的融合力度，能够让我国的实现案件信息推送的精细化以及高效性，让人工智能的认知功能与我国司法系统更好地结合在一起，实现让“人民群众在每一司法案件中感受到公平正义”，促进社会公平、正义发展。