大家手笔：司法人工智能尚需实践探索

本篇文章1415字，读完约4分钟

近年来，人工智能在我国司法领域得到了迅速的应用。最高人民法院和最高人民检察院分别提出建设“智慧法院”和“智慧检察”。一些法院引入了自己的人工智能法律工具，如北京法院的“瑞法官”智能判决系统和上海法院的智能辅助办案系统。苏州法院也形成了以“电子文件+庭审语音+智能服务”为主要内容的“智能庭审苏州模式”。然而，从实际情况来看，司法人工智能需要在实践中不断探索。

综上所述，人工智能在中国司法领域的应用主要体现在以下几个方面。首先是司法信息的数字化。利用技术手段数字化纸质文件等。为进一步推动人工智能在司法领域的应用奠定数据基础。第二，智能文档制作。实现判决文件中当事人信息、诉讼请求等固定格式内容的一键式生成，并根据法律要素对法律文件进行结构化管理，以协助法官撰写法律文件，提高办案效率。第三，协助聪明的裁判。当法官处理案件时，智能辅助系统自动推送案件分析、法律条文、类似案件、判决参考等信息。，依托自身的审判信息资源库，为法官提供统一、全面的审判标准和案件处理指南。同时，当法官的判决结果明显偏离类似案件的判决时，系统会自动给出预警，从而达到智能监管的效果。

目前，人工智能在我国司法实践中仍然是一个辅助和参考工具，它只为法官、检察官、律师和其他法律工作者提供行动参考，仍然属于统计的、材料准备的和文本模板的人工智能。人工智能在司法领域的应用仍然面临许多挑战。为了充分发挥其在促进司法公正和提高司法效率方面的积极作用，有必要对数据、算法和人才进行处理。

解决数据问题。人工智能兴起的重要原因在于数据的爆炸性增长。高质量的大数据意味着人工智能。目前，虽然我们在司法实践中做了大量的司法信息数字化工作，但与人工智能深度应用的技术要求相比，实际上我们仍然处于数据匮乏的状态，司法数据的质量和数量仍然不足，许多司法信息没有数字化。只有司法数据的质量和数量得到充分保证，司法人工智能才能迎来快速发展。此外，应用人工智能技术的重要前提是数据具有可识别的特征。对于人工智能来说，识别自然语言不容易，识别专业法律术语更难。因此，有必要通过人工手段提前对许多案件档案中具有法律意义的语言进行筛选和分析，对属于同一法律概念的语言进行分类和整理，形成法律知识图谱，促进司法数据的结构化。

解决算法问题。人工智能需要算法作为重要支持。该算法的功能是正确理解、提炼和总结法律决策的规律，总结人类法律决策的模式，尤其是成功模式，从而为司法裁判提供参考。采用哪种算法是决定司法人工智能效果的关键。目前，在国内司法人工智能的发展中，该算法仍处于“云山雾罩”的状态。由于算法通常是技术公司的核心技术成果，公众只能获得有限的算法信息，甚至不知道技术公司采用了什么算法以及算法的实际效果。司法人员通常不具备学习和理解这些复杂算法的专业能力。因此，有必要形成一个有效的监控机制，以检测算法是否科学、准确、高效和成熟，是否排除了不公平的歧视和偏见。

解决人才问题。司法人工智能的发展不仅需要法律人才，也需要技术人才，更需要既懂法律又懂技术的复合型人才。只有法律人才和技术人才紧密结合，相互理解，充分了解对方的需求和期望，并认真解决实际问题，人工智能才能在司法领域取得巨大成就。进一步推动司法人工智能的发展，特别是法律技术复合型人才的长期投资和坚持，这是实践中不断探索的。

(作者是四川大学法学院院长、教育部“长江学者”特聘教授)

人民日报(2018年7月11日07版)