吳名陵，劉 娟

(1.三一集團(tuán),湖南 長(zhǎng)沙 410100; 2.株洲市人民檢察院,湖南 株洲 412000)

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，人工智能使一系列在科學(xué)幻想中對(duì)人類日常生活方式能產(chǎn)生重大變革的技術(shù)成為可能。比如，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能規(guī)劃推動(dòng)了比好萊塢更大的娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)--視頻游戲的興起。深度學(xué)習(xí)來(lái)源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，是一種基于多隱層的多層感知器的機(jī)器學(xué)習(xí)，該技術(shù)目前已經(jīng)使我們的手機(jī)或者廚房可以理解人類的自然語(yǔ)音。而這些算法可以廣泛應(yīng)用于依賴于模式識(shí)別的一系列應(yīng)用。研究人員認(rèn)為：45年內(nèi)人工智能在所有領(lǐng)域超過(guò)人類的幾率為50%，而120年內(nèi)所有的人類工作都將可以被替代[1]。

1 人工智能技術(shù)在法律實(shí)踐領(lǐng)域的研究進(jìn)展

20世紀(jì)80年代中期，倫敦頂級(jí)律師事務(wù)所的合伙人每小時(shí)收費(fèi)在150至175英鎊。到2015年，這個(gè)數(shù)字已經(jīng)達(dá)到每小時(shí)775至850英鎊，預(yù)計(jì)今年有望超過(guò)1000英鎊[2]。一直以來(lái)法律工作者們普遍認(rèn)為他們的工作永遠(yuǎn)無(wú)法被“機(jī)器人”替代，然而由于頂級(jí)律所收費(fèi)的不斷上漲，目前這種情況有了變化。

歐洲人權(quán)法庭是一個(gè)國(guó)際法庭，管轄范圍是“歐洲人權(quán)公約”的締約國(guó)。如果某個(gè)國(guó)家覺(jué)得他國(guó)違反了“歐洲人權(quán)公約”，可以像該法庭提出申請(qǐng)，由法庭來(lái)裁決是否有違反“歐洲人權(quán)公約”的行為。Nikolaos Aletras等人構(gòu)建了一個(gè)預(yù)測(cè)模型，僅僅基于文本內(nèi)容來(lái)預(yù)測(cè)歐洲人權(quán)法庭審理案件的結(jié)果。該研究小組主要使用從案件中提取的文本證據(jù)，其中包括與事實(shí)有關(guān)的特定描述、相關(guān)適用法律以及有關(guān)各方的觀點(diǎn)。在處理案例預(yù)測(cè)時(shí)，研究小組將這些案例預(yù)測(cè)問(wèn)題定義為二元分類任務(wù)。他們利用文本特征來(lái)訓(xùn)練支持向量機(jī)，應(yīng)用線性內(nèi)核函數(shù)使模型解釋變得非常直觀。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的前提是法院已公布的判決中與當(dāng)前案件有足夠多的相似性，最終這個(gè)模型能夠準(zhǔn)確并且可靠地預(yù)測(cè)法庭決策，平均準(zhǔn)確率已達(dá)到79%[3]。盡管現(xiàn)階段無(wú)法完全靠人工智能來(lái)進(jìn)行審判，人工智能預(yù)測(cè)的案件結(jié)果有助于洞察法官是否遵循了法律條款來(lái)進(jìn)行的判決或他們的行為符合法律現(xiàn)實(shí)主義理論。

Maria Dymitruk在波蘭民事案件處理中嘗試了使用人工智能作為審判員或者支持人類審判。這項(xiàng)研究是一種嘗試，為了驗(yàn)證在人工智能技術(shù)基礎(chǔ)上創(chuàng)建的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是否兼容波蘭法律中民事部分具有約束力的條款。研究中分析了人工智能算法與波蘭法律要求的相容性，特別是波蘭憲法規(guī)定的民事程序原則和法典。在盧布林西區(qū)地方法院第六民事庭的實(shí)踐應(yīng)用中，大量案件得到解決。在2017年上半年，共有1 278 590個(gè)案件被提交給了電子法庭，而同期提交給波蘭常規(guī)法院的案件總數(shù)為7 851 746件[4]。事實(shí)證明，用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)代替法官審理案件并不完全沒(méi)有意義，也不是純粹的假設(shè)實(shí)驗(yàn)。在法律中應(yīng)用人工智能工具的重要意義在于協(xié)助法官提高審判質(zhì)量，而不是降低法官參與度甚至是替代人類法官。該研究表明，如果使用基于人工智能的支持系統(tǒng)來(lái)協(xié)助法官，系統(tǒng)可以直接輸出無(wú)須重新驗(yàn)證的正確裁決。

2 人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的研究進(jìn)展

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用相對(duì)其他領(lǐng)域是進(jìn)步較慢的。這主要是因?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ǖ倪M(jìn)步需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，才能不斷的提高準(zhǔn)確率。病人的電子病歷就是最好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，然而使用這些數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致侵犯病人個(gè)人隱私的問(wèn)題。再就是因?yàn)樾碌乃幬锘蛘咝碌尼t(yī)療技術(shù)應(yīng)用需要經(jīng)過(guò)研究、臨床試驗(yàn)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)等階段，這也導(dǎo)致新的技術(shù)從研發(fā)到上市會(huì)有較長(zhǎng)的滯后。盡管如此，最近幾年還是不斷有新的技術(shù)開(kāi)始應(yīng)用。

皮膚癌是最常見(jiàn)的人類惡性腫瘤，目前主要是視覺(jué)經(jīng)驗(yàn)診斷。一般的診斷過(guò)程是這樣的：首先進(jìn)行初步的臨床篩查，然后進(jìn)行皮膚鏡分析、活檢和組織病理學(xué)檢查。使用圖像對(duì)皮膚病灶進(jìn)行自動(dòng)分類是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，因?yàn)槠つw病變?cè)谕庥^上只有細(xì)微的變化。針對(duì)這種細(xì)顆粒度的目標(biāo)分類任務(wù)，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯得很有優(yōu)勢(shì)[5]。Andre Esteva等僅使用像素點(diǎn)和疾病名稱標(biāo)簽作為輸入，運(yùn)用單個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)施了皮膚損傷的分類。研究小組使用了包括2032種不同疾病名稱的標(biāo)簽，影像總數(shù)達(dá)129450張的數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)角質(zhì)細(xì)胞癌和良性脂溢性角化病，惡性黑素瘤和良性痣這兩類病例，21位醫(yī)師協(xié)會(huì)認(rèn)證的皮膚科醫(yī)師對(duì)經(jīng)過(guò)活檢證實(shí)的臨床圖像進(jìn)行了測(cè)試。第一個(gè)病例代表最常見(jiàn)的癌癥的鑒定，第二個(gè)代表鑒定最致命的皮膚癌。最終，研究小組的算法達(dá)到72.1%的整體準(zhǔn)確度，而兩名皮膚科醫(yī)生在驗(yàn)證集合的子集上達(dá)到65.56%和66.0%的準(zhǔn)確性[6]。這表明人工智能對(duì)皮膚癌的分類水平能夠與專業(yè)的皮膚科醫(yī)生相媲美。

超聲心動(dòng)圖是心臟病診斷非常重要的依據(jù)。然而，人類解讀的低效限制了超聲心動(dòng)圖應(yīng)用的全部潛力。深度學(xué)習(xí)是圖像分析的新興技術(shù)，但尚未廣泛應(yīng)用于超聲心動(dòng)圖的分析，其中部分原因是心動(dòng)圖復(fù)雜的多視圖格式。邁向計(jì)算機(jī)輔助超聲心動(dòng)圖分析的第一步是確認(rèn)計(jì)算機(jī)是否可以學(xué)會(huì)識(shí)別這些圖像。Ali Madani等設(shè)計(jì)和訓(xùn)練了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用來(lái)識(shí)別15種不同的標(biāo)準(zhǔn)超聲心動(dòng)圖。試驗(yàn)過(guò)程中，總共使用了超過(guò)20萬(wàn)張圖像進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，使用了超過(guò)2萬(wàn)張圖像進(jìn)行測(cè)試。為了保持樣本獨(dú)立性，這些超聲心動(dòng)圖均來(lái)自不同的患者，訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集與患者或研究不存在交集。這些圖像涵蓋了一系列自然產(chǎn)生的圖形畸變以及不同患者病情的差異，可以代表臨床數(shù)據(jù)的多樣性。該模型在12種b模式的平均測(cè)試準(zhǔn)確率為97.8%，在超聲心動(dòng)圖中始終出現(xiàn)靜止圖像的CW、PW和m模式類別分別達(dá)到98%，83%和99%的準(zhǔn)確性。從所有15個(gè)種類中抽取的單幅靜止圖像中，平均準(zhǔn)確率達(dá)到了91.7%，就算是對(duì)于模型錯(cuò)誤分類的8.3%的測(cè)試圖像，該模型在67.0%的情況下也是正確的[7]。

3 總結(jié)

在司法鑒定領(lǐng)域，司法部作為主管行政單位有必要鼓勵(lì)現(xiàn)有鑒定機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)建立司法鑒定的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺(tái)可以改變司法鑒定實(shí)踐中由于存在異議，頻繁出現(xiàn)重新鑒定的情況。比如當(dāng)法院在審理案件過(guò)程中接到原告司法鑒定的申請(qǐng)需要委托鑒定時(shí)，可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)隨機(jī)選出，這樣更能取得原被告雙方的認(rèn)同。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)共享鑒定數(shù)據(jù)，再由司法部作為監(jiān)管，還可以在保證信息安全的前提下，為各鑒定機(jī)構(gòu)、研究機(jī)構(gòu)和司法機(jī)關(guān)提供大數(shù)據(jù)服務(wù)。在平臺(tái)上還可以提供鑒定實(shí)踐過(guò)程中的AI輔助，比如當(dāng)需要做影像學(xué)鑒定時(shí)，可以與目前在醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)開(kāi)始實(shí)踐的“人工智能醫(yī)生”對(duì)接，給出計(jì)算機(jī)分析的鑒定結(jié)果。同時(shí)有了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的存在，也可以方便司法機(jī)關(guān)對(duì)專家證人的資質(zhì)驗(yàn)證。比如司法部可以在平臺(tái)建立動(dòng)態(tài)的專家證人庫(kù)，而司法機(jī)關(guān)在審理案件過(guò)程中可以隨時(shí)調(diào)閱專家證人的資料。

綜上所述，應(yīng)用人工智能技術(shù)給鑒定機(jī)構(gòu)提供輔助，可以減輕鑒定機(jī)構(gòu)的工作負(fù)荷，在同等時(shí)間內(nèi)可以處理更多鑒定；同時(shí)有了人工智能的鑒定參考還可以限制自由裁量的濫用，可以有效降低鑒定機(jī)構(gòu)有意無(wú)意忽視某些損傷或者放大某些損傷的可能。但是我們也應(yīng)該看到人工智能技術(shù)的成熟應(yīng)用需要大量案例數(shù)據(jù)，而醫(yī)療數(shù)據(jù)牽涉?zhèn)€人隱私等問(wèn)題，目前無(wú)法開(kāi)放。這就需要有關(guān)部門(mén)制定規(guī)則在司法上給予大數(shù)據(jù)平臺(tái)存在的合法性。