劉祖兒 沈伯瑋 陳宇軒等
關(guān)鍵詞:人工智能;司法審判;司法效率
中圖法分類號(hào):TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
隨著數(shù)字法治、智慧司法不斷深入,各法院積極引進(jìn)智能設(shè)備構(gòu)建司法信息系統(tǒng),人工智能對(duì)司法運(yùn)行機(jī)制的影響越來(lái)越大。人工智能是如何進(jìn)行審判的?其又能否勝任法官的工作?如何在司法審判領(lǐng)域合理運(yùn)用人工智能?這些都是本文探討的課題。
1人工智能在司法審判中的運(yùn)作方式
本文基于人工智能的概述理解,闡述人工智能在司法審判中的應(yīng)用原理,將人工智能在司法審判中的發(fā)展立足于真實(shí)性與可行性。
1.1人工智能的相關(guān)概述
人工智能即通過(guò)計(jì)算機(jī)的深度學(xué)習(xí)讓機(jī)器去模擬人類完成任務(wù)。與過(guò)往以符號(hào)主義為主的人工智能不同,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的支持下,以聯(lián)結(jié)主義為核心的人工智能逐步興起,使得人工智能在掃描識(shí)別等領(lǐng)域有了突破性進(jìn)展,其掃描速度和識(shí)別準(zhǔn)確率已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類,這在當(dāng)今的攝像頭辨別身份、人臉識(shí)別支付等應(yīng)用方面都得以顯現(xiàn)。不過(guò),以符號(hào)主義為主的人工智能雖一時(shí)熱度較低,但其在知識(shí)圖譜中也發(fā)揮著重要作用,我們?nèi)粘J褂玫腉oogle、百度等瀏覽器多得益于此?;诋?dāng)前人工智能的不斷發(fā)展,其在司法實(shí)踐中也不斷大膽嘗試,并逐步對(duì)司法審判這一難點(diǎn)進(jìn)行技術(shù)攻關(guān),助推司法改革。
1.2人工智能結(jié)合司法審判的應(yīng)用原理
人工智能的運(yùn)算過(guò)程通常分為算法、算力、大數(shù)據(jù)三大部分:算法即人力計(jì)算程序,相當(dāng)于路線;算力以芯片為核心,相當(dāng)于發(fā)動(dòng)機(jī);大數(shù)據(jù)即能源,在司法領(lǐng)域中,大數(shù)據(jù)主要表現(xiàn)為表述嚴(yán)謹(jǐn)、邏輯明確、標(biāo)注詳細(xì)的高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)(如裁判文書、法律法條、證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等)。人工智能將大數(shù)據(jù)輸送給計(jì)算機(jī),借助計(jì)算機(jī)程序和芯片的運(yùn)算能力,學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)并且產(chǎn)出應(yīng)用端結(jié)果。同時(shí),人工智能與司法審批相結(jié)合時(shí),可以將大量法律條文、法律案例、裁判文書等內(nèi)容譯碼后輸入計(jì)算機(jī),再通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)(NLP)及審判程序模型對(duì)相應(yīng)內(nèi)容進(jìn)行智能檢索。只要將相關(guān)案例輸入計(jì)算機(jī)檢索欄,系統(tǒng)就能識(shí)別其中存在的法律問(wèn)題,從而提供相關(guān)案例和信息做出判決。若提前建立文書模板,系統(tǒng)也可自動(dòng)生成起訴書、判決書等相關(guān)文本。
2人工智能在司法審判中的應(yīng)用現(xiàn)狀
2.1國(guó)外人工智能的司法實(shí)踐
在20世紀(jì)50年代,國(guó)外就已經(jīng)開始對(duì)法律學(xué)科與人工智能相結(jié)合進(jìn)行研究。隨后,人工智能和法律相結(jié)合的課題被激烈討論,受到學(xué)術(shù)界的重視。1977年,基于理論研究與實(shí)踐應(yīng)用,誕生了關(guān)于“公司稅務(wù)法”的TAXMAM系統(tǒng);20世紀(jì)80年代,人工智能在司法領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)入快速發(fā)展階段———處理工人事故補(bǔ)償?shù)腎KBALSI系統(tǒng)和處理離婚財(cái)產(chǎn)分割的Split?Up系統(tǒng)相繼誕生于1989年和1995年。但隨著人工智能的深入應(yīng)用,其存在的問(wèn)題也不斷顯現(xiàn)。
當(dāng)今,隨著人工智能不斷成熟,其在司法領(lǐng)域再次受到各國(guó)的重視———在世界范圍內(nèi)已出現(xiàn)ROSS、LexMachina等裁判預(yù)測(cè)性應(yīng)用系統(tǒng)。此外,世界各國(guó)對(duì)于人工智能在司法領(lǐng)域中的應(yīng)用都有所重視:如德國(guó)擬研發(fā)用于打擊兒童色情犯罪的人工智能系統(tǒng);加拿大利用人工智能調(diào)解機(jī)器人替代人工調(diào)解;馬來(lái)西亞擬引入人工智能法院的量刑系統(tǒng)。雖然將人工智能與司法相結(jié)合受到國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀、技術(shù)研發(fā)程度、政府重視程度等因素的影響,致使各國(guó)發(fā)展不平衡,但整體來(lái)看,人工智能在司法領(lǐng)域的發(fā)展呈緩慢向上的趨勢(shì)。
2.2我國(guó)人工智能在司法審判中的應(yīng)用狀況
隨著法律面前人人平等、法律至上等法治思想不斷深入人心,人民群眾學(xué)會(huì)了用法律武器維護(hù)自己的合法權(quán)益,起訴案件隨之增多。因此,各級(jí)人民法院“案多人少”的現(xiàn)象日益顯現(xiàn)。人工智能如何在司法審判領(lǐng)域?yàn)樗痉üぷ鳒p壓,是當(dāng)前智慧法院智能化改革的突破點(diǎn)與創(chuàng)新點(diǎn)。我國(guó)以部分法院作為試點(diǎn),各級(jí)人民法院積極響應(yīng)數(shù)字法治、智慧司法,不斷對(duì)司法審判進(jìn)行智能化改革,推動(dòng)司法審判的現(xiàn)代化進(jìn)程。2016年7月與12月,《國(guó)家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》《“十三五”國(guó)家信息化規(guī)劃》提出:將建設(shè)“智慧法院”列入國(guó)家信息化發(fā)展戰(zhàn)略;提高案件受理、審判、執(zhí)行等各環(huán)節(jié)的信息化水平。
2017年,智慧法院建設(shè)指數(shù)為80~90的法院最多,達(dá)到847家,這標(biāo)志著全國(guó)智慧法院體系已初步形成。在各級(jí)法院深刻變革的同時(shí),執(zhí)行工作的成效也不斷提高———據(jù)數(shù)據(jù)顯示:將2008年與2018年的法院結(jié)審案件和人均結(jié)審案件進(jìn)行對(duì)比,2018年結(jié)審案件的數(shù)量平均大約是2008年的4倍。同時(shí),在疫情防控期間,“遠(yuǎn)程會(huì)議”“隔空取證”“在線庭審”等新工作方式在各級(jí)法院不斷出現(xiàn),將工作與互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合,從而達(dá)到疫情防控與司法工作兩不誤。而在2021年4月發(fā)布的《中國(guó)法院信息化發(fā)展報(bào)告No4(2021)》中指出:2020年,“人民法院信息化3.0版”建成,中國(guó)法院信息化建設(shè)已然處于世界領(lǐng)先地位。此外,該報(bào)告提及人工智能正深刻影響司法審判領(lǐng)域,“人機(jī)合作”的審判模式或?qū)⒊蔀槌B(tài)。
在這個(gè)信息技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)代,我們堅(jiān)信“信息化建設(shè)和司法改革是人民法院工作的車之兩輪、鳥之兩翼”,信息化建設(shè)與司法改革互為表里、相互促進(jìn)、不可分割。對(duì)于人工智能在司法審判領(lǐng)域而言,信息集約化可謂是人工智能發(fā)展的能源,如中國(guó)裁判文書網(wǎng)、中國(guó)法院執(zhí)行信息公開網(wǎng)、中國(guó)庭審公開網(wǎng)等對(duì)相關(guān)信息的基礎(chǔ)建設(shè),是司法人工智能發(fā)展的重要鋪墊。而當(dāng)相關(guān)信息建設(shè)不斷完善的時(shí)候,人工智能在司法領(lǐng)域中的應(yīng)用將進(jìn)入快速發(fā)展階段。近年來(lái),我國(guó)關(guān)于人工智能與法律的應(yīng)用系統(tǒng)、軟件抑或是機(jī)器人方面取得的成就層出不窮,如北京高院的“睿法官”和“大牛智能法律咨詢”、浙江AI法官助理“小智”與“鳳凰智審2.0”等人工智能系統(tǒng)。此外,各高校、科研單位成立的相關(guān)研究中心都將宏觀政策與理論知識(shí)賦予實(shí)踐意義,為百姓法律咨詢提供便利,同時(shí)為法官裁判案件提供輔助支持。
3人工智能應(yīng)用于司法審判中的現(xiàn)實(shí)意義
人工智能與司法領(lǐng)域相結(jié)合是社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì),推動(dòng)著智能司法的不斷完善。人工智能在司法領(lǐng)域中的應(yīng)用,解決了當(dāng)前司法工作中案多人少、錯(cuò)判誤判、法官腐敗等問(wèn)題。人工智能通過(guò)自身的學(xué)習(xí)與相應(yīng)的配套系統(tǒng)結(jié)合使用,形成了統(tǒng)一的智能審判系統(tǒng),從而促進(jìn)了司法審判的公平公正公開。
3.1提高司法審判工作效率
在信息檢索、身份核實(shí)、案件整理等事務(wù)性工作中,人工智能比人類更為高效。如在智能審判層面,人工智能利用知識(shí)圖譜技術(shù),讓機(jī)器自動(dòng)對(duì)案件事實(shí)進(jìn)行識(shí)別,并結(jié)合大量裁判文書,可以幫助法官撰寫判決書。同時(shí),借助這些技術(shù),可以有效減少法官至少75%的庭前閱卷時(shí)間;可以將案例推薦匹配度從20%提升到90%,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦效果;可以為法官提供超過(guò)80%的量刑分析精準(zhǔn)度;自動(dòng)生成70%以上的庭審文本。這在一定程度上將法官?gòu)摹鞍负!敝薪饷摮鰜?lái),從而將有限的精力投入到更為重要的司法工作中。在線上審判層面,在杭州、北京、廣州最早成立的互聯(lián)網(wǎng)法院中,截至2020年12月31日共受理互聯(lián)網(wǎng)案件251718件,審結(jié)241854件,在線立案申請(qǐng)率為99.98%,全流程在線審結(jié)211148件,在線庭審平均用時(shí)28分鐘,案件平均受理周期約61天,相比傳統(tǒng)審理模式分別節(jié)約3/4和1/5的時(shí)間,極大地縮短了案件審判時(shí)間,提高了案件審判效率,維護(hù)了人民群眾的合法權(quán)益。
3.2促進(jìn)司法公平
法官作為公平正義的裁判員,依據(jù)案件事實(shí)和相關(guān)法律條文對(duì)案件進(jìn)行最終判決,當(dāng)判決出現(xiàn)錯(cuò)誤或偏差時(shí)就會(huì)對(duì)當(dāng)事人造成嚴(yán)重?fù)p失,甚至?xí)?dǎo)致無(wú)罪者受到刑罰處罰,造成不可逆轉(zhuǎn)的失誤。而人工智能利用其統(tǒng)一的審判流程,對(duì)案件進(jìn)行初步審判,為審判員提供預(yù)先審判結(jié)果,為審判提供科學(xué)依據(jù),減少人為干預(yù),同時(shí)也極大壓縮了司法腐敗空間,向全社會(huì)展現(xiàn)人民法院對(duì)司法腐敗“零容忍”的決心與對(duì)司法環(huán)境持續(xù)向好的堅(jiān)定信心。此外,在司法審判的過(guò)程中,利用智能語(yǔ)音處理技術(shù),通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)審判現(xiàn)場(chǎng)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字的錄入形式,與傳統(tǒng)手寫記錄相比,減少了記錄員對(duì)現(xiàn)場(chǎng)口供的接觸以及記錄時(shí)個(gè)人的主觀理解,從而減少了司法工作中的主觀情緒。
3.3降低司法審判錯(cuò)誤率
證據(jù)的充分程度是案件是否審判準(zhǔn)確的重要支撐,許多冤假錯(cuò)案都源于證據(jù)存在瑕疵或不充分。而在人工智能的輔助下,在審判過(guò)程中,語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)響應(yīng)公訴人的召喚,快速調(diào)出對(duì)應(yīng)證據(jù)。此外,系統(tǒng)還可以通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別對(duì)庭審進(jìn)行全程記錄。同時(shí),與案件有關(guān)的內(nèi)容都會(huì)被錄入系統(tǒng),在證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一下,根據(jù)相應(yīng)的法律規(guī)定,人工智能會(huì)識(shí)別出其中證據(jù)的瑕疵,從而提醒法官、陪審團(tuán),使得司法審判更加精細(xì)化,進(jìn)而減少冤假錯(cuò)案。
4人工智能在司法審判中存在的弊端及隱患
目前,人工智能與司法審判的結(jié)合處于初步嘗試階段,相關(guān)算法與系統(tǒng)的建設(shè)還不成熟,盡管部分人民法院已取得一定成就,但其審判流程及結(jié)果的準(zhǔn)確性仍受到群眾甚至司法工作者的質(zhì)疑,因此智能審判的弊端與隱患也不斷浮現(xiàn)。
4.1智能算法存在的缺陷
在智能審判的過(guò)程中,大數(shù)據(jù)是整個(gè)算法的能源,其依據(jù)相關(guān)案例、法律條文、審判文書等維持審判秩序。通常情況下,法律條文、相關(guān)案例的變動(dòng)較少,但是在判決、訴訟中,涵蓋法官、律師等參與人的主觀意識(shí),且該主觀意識(shí)受地域文化、社會(huì)輿論、性別種族等多種因素的影響,當(dāng)大數(shù)據(jù)的偏差意識(shí)較大時(shí),算法就會(huì)偏離公正,從而出現(xiàn)誤判。因此,人工智能對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)和模仿的能力的要求較高。
4.2司法與技術(shù)的融合度較低
人工智能審判技術(shù)主要通過(guò)外包公司研發(fā),多數(shù)當(dāng)事人、訴訟律師甚至是法官對(duì)于人工智能在司法領(lǐng)域的具體算法流程都缺乏了解,且人工智能在整個(gè)審判的過(guò)程中的數(shù)據(jù)處理、計(jì)算不透明,從而導(dǎo)致司法與技術(shù)之間出現(xiàn)隔閡,非專業(yè)人員很難對(duì)其中的算法是否合理進(jìn)行評(píng)判,其裁判結(jié)果容易受到法官的質(zhì)疑。因此,法官在判決時(shí)處于被動(dòng)地位。另外,由于審判結(jié)果源于智能計(jì)算,這在一定程度上會(huì)導(dǎo)致司法審判權(quán)責(zé)失衡。
4.3限制法官主觀性的發(fā)揮
司法實(shí)踐是有溫度的主觀能動(dòng)性活動(dòng)。而當(dāng)人工智能以輔助形式被過(guò)度使用時(shí),基于工作壓力,法官、律師等在潛移默化中將對(duì)案件事實(shí)的智能審判趨于服從。人的主觀性被人工智能所取代時(shí),由于缺乏對(duì)案件的推理,審判結(jié)果易受到當(dāng)事人的質(zhì)疑,這將在一定程度上削弱司法的權(quán)威性與法度之外的溫情,影響司法的公平公正。
5對(duì)策和建議
積極響應(yīng)國(guó)家智慧法院建設(shè)號(hào)召,利用信息化助力司法工作,提高司法工作的效率,不斷推進(jìn)司法審判的智能化發(fā)展,是當(dāng)前司法改革的趨勢(shì)?;诋?dāng)前人工智能在司法領(lǐng)域中發(fā)展的不足,下文結(jié)合實(shí)際情況與相關(guān)理論知識(shí),提出了一些對(duì)策和建議,希望可以為司法工作助力,提高司法審判的質(zhì)效。
5.1建章立制,完善智能審判的監(jiān)督機(jī)制
各級(jí)人民法院可以根據(jù)智慧法院建設(shè)進(jìn)度設(shè)立相應(yīng)的監(jiān)督機(jī)制,如單位內(nèi)部人員對(duì)智能審判進(jìn)行跟蹤監(jiān)督:其一,保證司法機(jī)關(guān)對(duì)智能審判具有主動(dòng)權(quán);其二,加強(qiáng)對(duì)智能審判的問(wèn)責(zé)與追責(zé);其三,預(yù)防不法分子對(duì)智能建設(shè)投機(jī)取巧。同時(shí),統(tǒng)一智能審判的標(biāo)準(zhǔn)與要求,在訴訟內(nèi)部與外部之間建立信息對(duì)稱機(jī)制,確保審判結(jié)果有理有據(jù),使智能審判以及相關(guān)工作在陽(yáng)光下進(jìn)行,維護(hù)司法權(quán)威,提高司法工作的公信力。
5.2定向培訓(xùn),增強(qiáng)司法工作人員對(duì)算法知識(shí)的認(rèn)知
人工智能在司法審判中的應(yīng)用涉及的知識(shí)面相對(duì)較廣,對(duì)計(jì)算機(jī)以及相關(guān)的算法知識(shí)的要求相對(duì)較高。針對(duì)智能審判,各省司法部(廳)可以對(duì)司法工作人員進(jìn)行定向?qū)I(yè)培訓(xùn),著重培訓(xùn)智能審判中所涉及的計(jì)算機(jī)知識(shí),從而加強(qiáng)司法工作人員對(duì)智能審判原理的理解與應(yīng)用,從而減少智能審判中算法缺陷帶來(lái)的弊端,進(jìn)一步解決質(zhì)證難的問(wèn)題。
5.3完善數(shù)據(jù),加快各省數(shù)據(jù)庫(kù)的建立
各省在建設(shè)智慧法院的同時(shí),應(yīng)注重省內(nèi)司法信息的整合度,并對(duì)智能審判中的審判標(biāo)準(zhǔn)、證據(jù)尺度、案件事實(shí)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分類,建成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)平臺(tái),從而助推全國(guó)司法數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建立與共享,極力消除數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象,為智能審判計(jì)算機(jī)的深度學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。
作者簡(jiǎn)介:
劉祖兒(2000—),本科,研究方向:勞動(dòng)改造。
沈伯瑋(1993—),助教,研究方向:人工智能。
陳宇軒(2001—),本科,研究方向:勞動(dòng)改造。
韓雨彤(2001—),本科,研究方向:勞動(dòng)改造。
朱谷川(2001—),本科,研究方向:勞動(dòng)改造。