左卫民:关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考

选择字号:   本文共阅读 1330 次 更新时间:2018-05-10 02:35:24

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左卫民  

   【中文关键词】 法律人工智能;法律数据;算法;深度学习

   【摘要】 法律人工智能在我国司法界的运用方兴未艾,开始初步形成了信息的电子数据化、办案辅助系统的智能化、实体裁判的预测与监督系统以及统一、电子化的证据标准等法律人工智能形式。然而,法律人工智能存在一定的现实困境。从数据层面看,当下的法律数据不充分、不真实、不客观且结构化不足。从算法层面看,法律人工智能所使用的算法隐秘且低效。从人才层面看,法律界、人工智能界互有疏离、隔阂。未来,我们应认识到法律人工智能在我国运用的长期性与艰巨性,在明确法律人工智能应定位于辅助角色的同时,在技术层面上改进算法并培养法学与计算机科学知识相融合的人才。

   【全文】

   目次

   一、人工智能方兴未艾的运用

   二、法律人工智能的现实困境

   三、中国应该如何运用法律人工智能

  

  

一、人工智能方兴未艾的运用


   在Alphago战胜围棋高手李世石、柯洁之后,人工智能进一步成为当下热议的话题。正如我们所看到的那样,人工智能在人类社会活动的很多领域已开始得到较多运用,诸多互联网企业和国家对之也是高度关注。[1]在此背景下,中外学界开始讨论、探索人工智能在法律领域中的运用问题。

   据BBC报道,一种名叫Case Cruncher Alpha的法律人工智能“机器律师”与伦敦的100名律师就“基于数百个PPI(付款保护保险)错误销售案例事实来判断索赔与否”的法律问题展开比赛,结果“机器律师”法律AI以86.6%的准确率领先于律师的66.3%。[2]弗吉利亚理工大学发现分析中心的学者通过数据驱动结构的机器学习分析了美国最高法院以往做出的裁判,并以此预测未来的判决。其AI通过对裁判文本的仔细分析,计算每个在裁判中出现的与争点相关的语词,并权衡其在争点中的权重,进而透视每个大法官对争点关注的强弱程度,再结合大法官的投票行为,挖掘文字表述的实际意义。最终,AI不仅能够更好地发现不同大法官的裁判立场与观点,预测其未来投票趋势,还可以更清楚地表明谁是裁判决策中的摇摆者与妥协者,甚至大法官们在哪些问题上更容易妥协也一清二楚。基于此,AI可以预测最高法院未来的裁判,其准确率达到了79.46%。[3]此外,美国芝加哥的伊利诺理工大学与南德克萨斯法学院利用1791至2015年的美国最高法院数据库,合作开发了一种算法,该算法再现了从1816年到2015年美国最高法院法官的28000项决定和240000次投票,正确率分别达到70.2%和71.9%,这高于法学家们66%的预测准确率。[4]Lex Machina公司在知识产权法律领域也通过人工智能预测裁判结果。[5]有国外学者甚至认为,人工智能在预测案件判决结果上已经超越了人类专家。[6]

   上述事例显示,在域外,随着人工智能与大数据时代的到来,法学家与其他领域的人士已开始探讨如何将人工智能运用于法律裁判领域,但这其实并不新鲜,计算机甫一普及,美国法学界就开始讨论法律推理与思维是否可被机器所取代的问题。[7]20世纪70年代,Anthony D.Amato提出,人类法官是否以及应该被机器法官所取代,以消除法律的不确定性。[8]但这一设想是否正确以及可行在美国学术界一直争论不休,有时还被上升至哲学层面讨论。如J.C Smith指出,“电脑可以/应该更换法官”的见解是基于笛卡尔的“灵体二元论”和“莱布尼茨的谬误”,二者犯了智力可以独立于人体而存在和所有的人类思想都可以通过一种通用的语言来表达的错误。[9]

   值得注意的是,目前法律界对人工智能的运用已不再局限于对裁判的预测,在其他领域也能看见其活跃的身影。汤森路透公司已将IBM的认知计算系统——Watson系统用于法学学术研究,Ross Intelligence亦将IBM Watson的Q&A技术运用到破产法律的研究中,通过对法律文件的学习,其能自行识别出法律信息的重要程度,从而提高了律师案例检索的效率。[10]在一般的法律服务与活动领域,人工智能更是显示出了自身的巨大优势。在民事法律领域,很多公司已开始运用人工智能审查合同,如摩根大通开发出的商业贷款合同审查系统几秒钟就能完成曾经需要用36万小时才能完成的信贷审查工作[11]。在刑事法律领域,人工智能主要运用于一般的警务活动、羁押必要性审查以及量刑后假释等活动中。在警务活动方面,加州圣克鲁斯大数据创新企业Predpol所研发的犯罪预测软件,能够通过对犯罪历史数据的分析,逐个小时计算出哪里最可能发生犯罪活动。从理论上来说,警方只需经常在这些地区进行巡逻就可以提前阻止犯罪,圣克鲁斯、洛杉矶和亚特兰大等使用该软件的城市都降低了犯罪率。[12]在保释与假释决定中,美国一些州法庭使用算法来确定被告的“风险程度”:从这个人会再次犯罪的可能性,到被告会如期出庭的可能性等各个因素,进而决定是否对其保释或假释。[13]此外,法律人工智能还被用于法庭量刑,如美国的一些州正在使用“风险评估工具”(Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions, or COMPAS)来确定刑期。[14]这种“风险评估工具”是在参考了数十年的量刑案例后所设计的一种算法,该算法结合了十几个参数,进而转化为被告在一定时期内重新犯罪的可能性。[15]现在,“法官正使用这些法律人工智能量刑系统帮助他们作出量刑决定,尽管法官仍保有其自由裁量权,但这种法律人工智能系统对实际量刑决策的影响正在扩大”。[16]

   面对法律人工智能的迅猛发展与广泛运用,域外理论界出现了两种明显存在分野的观点。部分学者对法律人工智能的使用前景持相对乐观的态度,认为法律人工智能在当下与未来将获得更广泛的使用,但这取决于算法的进一步优化、计算机硬件的进一步提升以及更为物美价廉的法律人工智能服务的出现。[17]还有部分学者则没有这么乐观,反而在他们看来,由于目前能够获取的数据可能并不可靠、算法标准模糊且未达到公开透明程度,盲目信任法律人工智能会产生如隐性歧视等新问题、新冲突。[18]近日,一起由美国威斯康星州法院使用COMPAS系统智能量刑的案件裁判结果在美国社会引发了激烈的讨论,其中的算法歧视问题引人深思。在威斯康星州诉卢米斯一案(Wisconsin v.Loomis)中,被告埃里克•卢米斯(Eric Loomis)因偷窃枪击者抛弃的汽车而被警察误当作枪击者予以逮捕,鉴于其存在偷盗和拒捕行为,卢米斯最终被判有罪并服刑6年,这是因为COMPAS系统通过对卢米斯回答的一系列问题的测算,将其危险等级认定为“高风险”。卢米斯提起上诉,但威斯康星州最高法院支持了下级法院的裁决,认为COMPAS系统的算法具有中立性和客观性。[19]2017年6月,美国联邦最高法院拒绝受理卢米斯的申诉要求,实际上维持了威斯康星州法院支持原判决有效的裁决。[20]

   那么,在中国,法律人工智能又呈现出何种景象,社会各界对其前景抱以怎样的希冀呢?

   从理论界来看,法律人工智能受到了广泛关注,并展开了初步研究与讨论,其大致可分为以下几类:一是关注人工智能作为新兴工具对既有法学理论所带来的问题与挑战。《法律科学》在2017年第5期集中刊发的五篇与法律人工智能相关的问题所讨论的主题,就是这种研究路向的典型代表。[21]值得注意的是,郑戈还展望了人工智能与法律的未来,认为“‘现代’法律体系能否成功应对人工智能所带来的新的风险和不确定性,能否在人工智能时代继续维持秩序与变革、守护与创新、价值与事实之间的动态平衡,这是今天的法律人所必须面对的紧迫问题”。[22]二是分析人工智能运用中所产生的信息公开和透明化问题。例如,胡凌对法律(主权权力)是否以及如何介入人工智能算法的运作,特别是在广泛影响大众利益的情形中,如何设计信息披露等监管机制、干预某类代码化规则的系统性歧视等展开了讨论。[23]三是讨论人工智能在法律领域的运用,尤其是有关中国智慧法院建设的问题。例如,吴习彧认为,人工智能难以胜任知识覆盖面大、技术含量高的司法工作,更可行的做法应是一种人机结合的司法裁判智能化辅助系统。[24]何帆则认为,现在谈机器人法官是无稽之谈,法官“需要的智慧和智能,第一要务还是辅助和服务法官办案,而不是替代司法裁决、淘汰办案法官。”[25]此外,还有学者从司法权特点的角度反思了智慧法院的建设,认为“工具理性对司法意义的消解,智慧管理对司法自主的削弱,智慧应用对司法平等的分化以及服务外包对司法公信的威胁,是智慧法院存在的法理困境”。[26]

   概括而言,理论界有关法律人工智能的研究虽然热闹,但仍处于开拓阶段,尚缺乏对法律人工智能运用现状与未来的深刻把握与思考,至于所提出的关于法律人工智能如何运用的建议,也只是方向性的。

   相较于理论界,实务界对法律人工智能可能有着更多的期待,并采取很多实际行动。

   在政策层面,国务院发布于2017年7月《新一代人工智能发展规划》,确立了我国新一代人工智能发展“三步走”战略目标,力争到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心;[27]最高人民法院与最高人民检察院提出了“智慧法院”与“智慧检务”建设的行动规划;[28]公安部与司法部也有类似大数据与信息化建设的指南。[29]因应于此,地方司法机关尤其法院的人工智能与“智慧法院”建设方兴未艾,北京、上海、浙江、江苏、广东、贵州等均推出了名称不同的人工智能法律工具,如北京法院的“睿法官”智能研判系统、上海法院的“206”刑事案件智能辅助办案系统,苏州法院还形成了“智慧审判苏州模式”。纵观当前实践,法院系统在“智慧法院”建设中所使用的人工智能主要有以下几种形式:

   一是信息的电子化、数据化,即通过技术手段,将语音、纸质化卷宗文字等非电子化信息转换为可复制、可转换的电子数据,从而减轻司法机关的工作负担,为进一步应用打下基础。例如,最高人民法院、上海高院、广州中院、苏州中院等超过100家法院就应用了科大讯飞公司所研发的智慧法院庭审系统。又如,最高人民法院委托苏州中院研发的庭审语音识别系统,可以将语音自动转化为文字,并能自动区分庭审发言对象及发言内容,法官、当事人和其他参与人均能实时看见转录文字。[30]在系统试用中,语音识别正确率已达到90%以上,书记员只需进行少量修改即可实现庭审的完整记录。经对比测试,庭审时间平均缩短20%~30%,复杂庭审时间缩短超过50%,庭审笔录的完整度达到100%。[31]

   二是办案辅助系统的智能化,即指通过智能化手段,实现裁判文书中如“当事人信息”、“诉讼请求”等固定格式内容的一键生成,缩短起草文书时间,辅助法官提高办案质效。[32]例如河北高院历时近一年组织研发了“智慧审判支持”系统,帮助法官对电子卷宗进行文档化编辑,并按法律要素实现结构化管理,自动引用、排列、归纳和分析全要素案件数据,辅助法官完成文书的撰写。在河北194个法院,有6961名法官应用,截至2017年5月31日,共处理案件11.1万件,辅助生成78.4万份文书。[33]

三是实体裁判的预测与监督。预测指的是人工智能系统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,(点击此处阅读下一页)

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本文责编:陈冬冬
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