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人工智能在法官裁判领域的运行机理、实践障碍和前景展望

时间:2019-12-17 22:52:50 | 作者:爱科技网 | 点击: 179 次

作者叶锋来自上海市高级人民法院。
内容摘要
人工智能辅助办案引发深刻的裁判结构性变革,可能导致庭审虚置化、判决同质化、司法碎片化和算法模型代替法官裁判等溢出效应。司法裁判是一个复杂的判断和决策过程,融合了法官技术理性和经验理性,人工智能无法替代法官自由裁量权,也无法实现实质正义。未来,应当明确法律人工智能是辅助性而非替代性的司法实践工具,法官在具体运用时要校验智能司法逻辑与法律论证的吻合度、智能裁判过程与个案具体情境的紧密度、智能裁判结果与司法政策的契合度,确保裁判结果妥当性。另外,需要从技术理性和经验理性两个维度提炼法律专家经验,提升数据全面性和精准性,促进算法规制公平透明,培养“法律+科技”的跨界人才。
关键词:人工智能 法官裁判 实践障碍 前景展望
引言
借助互联网和云计算迅猛发展的东风,人工智能再次掀起复兴热潮,在司法领域运用也呈现高歌猛进的态势。2015年最高法院提出建设“智慧法院”,2017年印发《关于加快建设智慧法院的意见》,要求法院全业务、全方位和全流程实现网络化、阳光化和智能化。在“智慧法院”框架下,人工智能主要应用于服务人民群众、服务审判执行和服务司法管理。其中,为法官办案提供智能辅助是“智慧法院”建设的核心目标之一。人工智能在法官裁判领域运用效果如何,面临怎样的实践障碍,引发什么样的结构性变革,以及未来如何发展,本文对此提出初步的思考和解决方案。

人工智能中国司法实践的类型化考察
(一)人工智能在法官裁判领域的应用场景分析
人工智能在司法裁判领域运用范围相当广泛,基本上涵盖法官决策的全过程。以法官裁判过程的推进顺序来看,主要运用于以下五大场景中。
1.场景一:庭前抽剥案件筋骨,形成争议焦点
依托电子卷宗随案同步生成系统,通过OCR技术,使电子卷宗转变为可复制、结构化、数据化的电子文件,实现案件信息自动回填,方便法官快速定位、检索相应内容及复制引用文字。通过构建法律知识图谱,运用自然语言处理、语义分析等技术自动提取和比对公诉意见书、起诉书、答辩状等材料中的诉辩意见和事实理由,自动归纳案件情节和争议焦点,自动生成庭审提纲,为法官提供庭审智能辅助。

人工智能在法官裁判领域的运行机理、实践障碍和前景展望

表1 争点整理运用事例
2.场景二:裁判前提取案件要素,实现类案智推
类案推荐是通过对情节、证据、争议焦点、法律适用等关键信息的自然语义识别,形成案件知识库,当出现目标案件时,通过提取类型案件的关键要素,与系统内的历史案件进行匹配,自动推送类似的案例。类案智推有主动检索和自动推送两种实现方式:一是支持用户以关键字、短文本等方式检索,二是自动为用户推送同类案件、法律知识等辅助参考信息。

人工智能在法官裁判领域的运行机理、实践障碍和前景展望

表2 类案智推运用事例
3.场景三:裁判中配对类案判决,提供量刑建议
系统通过对海量裁判文书进行情节特征的自动提取和判决结果的智能学习,建立案件裁判模型,当案件导入系统后,通过提取案件事实、情节,自动统计、实时展示同类案件裁判情况,推导量刑结果。从目前来看,部分系统可以根据起诉书、庭审笔录等自动提取情节,匹配案件并进行量刑推荐。

人工智能在法官裁判领域的运行机理、实践障碍和前景展望

3 量刑预测运用事例
4.场景四:裁判时智能研判案情,自动生成裁判文书
运用法律语义分析等技术,对起诉书、答辩状、证据等前置数据和庭审笔录内容进行智能判断分析后,按照法律文书格式要求,依托各类文书底层要素框架,一键式自动生成裁判文书。自动生成裁判文书初稿内容包括文书首部、当事人、案件由来、诉讼请求及理由、审理查明、本院认为等大部分内容。

人工智能在法官裁判领域的运行机理、实践障碍和前景展望

表4 裁判文书自动生成运用事例
5.场景五:裁判后比对量刑幅度,实现偏离预警
裁判偏离预警是在裁判文书完成后,对文书质量进行检验和控制。法官完成文书撰写后,系统自动抓取文书内容进行智能分析,比较依据算法推测的量刑幅度与法官裁判的量刑幅度,计算二者偏离情况,自动预警偏离度较高的案件,并实时推送至院庭长管理平台以便定向化行使审判管理监督权。