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2018-12-19 20:23 来源:今视网

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  鉴于李云峰到案后,如实供述自己的罪行,主动交代办案机关尚未掌握的部分受贿犯罪事实;认罪悔罪,积极退赃,赃款赃物已全部追缴,具有法定、酌定从轻处罚情节,依法可以从轻处罚。台北市警局接获情资称,将有群众携带破坏器材、烟雾弹、电击棒、辣椒水喷剂等危险物品,意图滋事,出动警力600人戒备,全程监控搜证,防范违法情事发生。

原标题:出任中国社科院院长据社科院官网消息,河南省委原书记谢伏瞻已出任中国社会科学院院长。

  “要去医院不”小关询问阿英,后者摆摆手表示不用,说回宿舍休息一阵可能就缓过来了。

    (美国)彼得森国家经济研究所高级研究员尼古拉斯·拉迪:(特朗普关税政策)对美国经济的影响是负面的,美国无法从中得到好处,几乎是不可能的。他的这番话也对美国的另一个盟友以色列产生了影响。

  中国海军网23日下午发布消息称,海军近期将在南海海域举行实战化演练。

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  【环球时报驻澳大利亚特派记者李锋】澳大利亚国防部长佩恩23日宣布,1587名美军海军陆战队员、8架MV-22鱼鹰运输机和6门M777榴弹炮将于近期抵达澳北领地首府达尔文,与澳军一起进行为期6个月的训练。

  笑话虽小,但是足以折射退伍军人重新适应社会之难。

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盛学军 邹越:智能机器人法官:还有多少可能和不可能

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进入专题: 智能机器人法官   人工智能  

盛学军   邹越  

   【摘要】 智能机器人在司法领域大有可为,将给司法实践带来关系重构、队伍重组、流程再造等重要变革,对法律观念、法律制度和法律文化提出严峻的挑战。我们可以借助“机器人法官”提高审判效率,节省人力、物力。我们应该积极运用智能机器人推进建设现代化的法治体系,提升法治能力,但也要警惕过分依赖冷数据和机器智能造成新的司法不公。我们既要造就一大批善于运用人工智能的新型法官,又要在引进“机器人法官”的同时,坚守人类法官的人性、人道和法治精神。至少在相当长的时期内,技术和算法难以找到逻辑理性和实践理性的恰当融合点。公正审判所需要的情感难以及时准确地进入机器人的决策系统,恰当地运用自由裁量权是机器人难以习得的智慧,有丰富实践经验、有人性情感、有法治精神的法律人比装满程序和大数据的机器更能准确地适用和解释法律条文。人类官司的最后裁决权不能交给智能机器人。

   【全文】

  

一、问题的提出


   机器人的智能正以超乎想象的速度追赶人类。英国伦敦大学研制出了一款智能机器人,能够评估法律证据,同时考虑伦理问题,然后决定案件应当如何判决。科学家们表示,这台计算机预测案件的准确率达到了79%{1},其针对的是欧洲人权法庭584个关于折磨、侮辱、公平审判和隐私的案件。

   2015年11月,智能辅助办案系统在上海市第二中级人民法院用于庭审,设计者认为这是“机器人法官”的雏形。2016年末,南京市中级人民法院引入机器人辅助判案系统,并形象地将该系统称为“阿尔法法官”。将司法大数据运用到司法辅助、办案参谋、智能咨询及决策分析等环节,法官输入案由、情节等案件事实,机器人自动弹出应适用的法条,并显示量刑建议,在法官确认后,判决书便一键生成{2}。

   其实更早几年,IBM公司(International Business Machines Corporation,简称IBM)就推出了名为高级案件管理(Advanced Case Management)的司法辅助系统。该系统能够在包含数据存储和流程管理的基础上,通过综合分析,自动生成最优判决结果。也就是说,IBM推出的系统更类似于一个机器人法官,能够在数据支持下自动判案{3}。

   显然,以智能系统为核心的数字化建设和人机结合的模式深度介入审判事务、管理审判过程,有助于提高审判效率,减轻法官的工作负荷;铁面无私断案;促进同案同判,提高判决质量等。但是,从情景和自然语言中提取的冷数据总能满足审判要求吗?将证据分析、法理逻辑、法律适用都交给智能系统,机器人法官能够公正裁判吗?进而,同类案件千篇一律的判决会是我们想要的吗?

   一个聪明的人不一定能成为一个智慧的法律专家,一个在法院里耳闻目染数十年的人,也不一定能成为一名优秀的法官。同样,一套智能系统,存储、搜索、运算、学习功能再强大,也不一定能成为一名合格的“机器人法官”。关键在于,不管是人脑还是电脑,应该拥有怎样的人性和人道观念、法治精神和信仰以及定纷止争的裁判艺术。从这些意义上说,“机器人法官”更需要的并不是算法技术。没有人类法官的深度参与就没有机器人法官的深度学习,也许我们今天引入司法智能系统的一个重要任务,就是由人类优秀的法官训练机器人法官。问题在于,能独立审案的优秀“机器人法官”最终可以造就吗?

   相当一部分技术专家认为,现在尚处于人工智能的“石器时代”。我们对于机器人发展空间的认知源于人类对于人脑的运行模式尚知之甚少,关于意识和情感、直觉和语言、艺术和美、伦理和价值、爱和信仰在人脑中是如何产生、表达和相互作用的,我们知道得很少,更别说训练机器。

   智能机器人的未来真的会如哈佛大学未来学家Phil McNally和Sohai Inayatullay在30年前预测的那样吗?“计算机技术的发展将迫使我们对‘活的’概念和权利概念重新定义。随着人工智能的进展,机器人将被认为是‘活的’。机器人在下一个25至50年很可能会有权利。电子司法机关有可能代替法院审理案件。随着智能机器人的发展,我们的宪法和法律可能需要修改或重写。有朝一日可能出现机器人法官和机器人律师在法庭上唇枪舌剑的场面。”{4}这样的场面,即便还很遥远,即使还有很大的变数,机器人会给司法审判带来怎样的变革和挑战?对于“机器人法官”的未来,我们应该有怎样的期待和应对?仍然是需要我们特别关注、深入研究的问题。

  

二、可能带来的司法审判模式变革


   广义的“机器人法官”指的是可以参与法律事务的智能系统,既包括各种辅助系统,又包括面向各类法规及证据分析的智能专家系统,如司法进程的事务跟踪机器人,庭审记录机器人,判决书生成机器人,同类案件比照分析机器人,政府、企业、各种社会组织、家庭用于法律咨询和服务的机器人,律师事务所的机器人律师,还包括仍在设想中的、狭义的“机器人法官”,即不需要人类法官介入的、具有独立审案能力的智能机器系统。这就是马克斯•韦伯100多年前设想的自动售货机般的法官——“投进去的是诉状和诉讼费,吐出来的是判决和从法典上抄下来的理由。”{5}目前各法院引进的“机器人法官”或许有较强大的人工智能,但仍然只是法官的辅助工具,不是审判席上有知情意行的主体。

   机器人法官的智能来源于“人工”,正所谓“人工智能”,也就是用计算机来模拟人的思维过程和智能行为,如学习、思考、推理、判断等。实现的方式主要有两种:一是基于逻辑的编程技术,如文字识别、案件比对等;另一种是模拟人类或生物机体的神经网络算法,不断地向大数据学习,不断地犯错误,不断地吸取教训,不断地改正错误,如自动驾驶、AlphaGo下围棋等。

   智能机器人思维和推理的一般步骤是:(1)利用设计者嵌入的或后天习得的自然语言处理能力,理解“问题”涉及的语法和文本,从语言、表情和情景中找出要解决的“问题”;(2)评估“问题”涉及的各种含义,界定“问题”的实质和边界;(3)依据算法推理可能的解决方案,或从可能搜索到的大数据中寻找所有相似“问题”已经成功过的解决方案,或让各种方案比拼,确定胜出的方案;(4)将本案例的关键材料与选定的若干解决方案匹配,并对匹配的吻合度进行评分排名;(5)依据排名顺序提供多个解决方案和最优解决方案。所以,在记忆、搜索、运算确定的和重复的事务处理等方面,智能机器人可以比人类做得更好。向以往发生过的案例学习,为一个具体的判决提供尽可能丰富的法律依据和相似判决参考,智能机器人也可以做得比人类更快。目前及以后相当长的时间内,法院引进的“机器人法官”的功能都不会超出这个范围。

   即便“机器人法官”还只是法院办案的辅助系统以及生物人类法官的智能工具,其对现有审判模式带来的冲击和变革仍然会是相当明显的。以下三个方面尤其需要引起足够的关注和重视,才能使审判体系和审判能力的现代化落到实处:

   (一)关系重构

   为防止冤假错案、保障司法公正,“以审判为中心”的司法改革正在推进。侦、诉、审三者以审判为中心,诉、辩、审三者“以庭审为中心”。根据“以庭审为中心”的要求,事实调查、证据认定、控诉辩护、定罪量刑、裁判说理都应从法庭审理中实现。也就是说,法官的内心确信主要是通过庭审,而不是通过庭外阅卷形成。在审判的多个环节引入智能机器人以后,庭审中心的内涵可能发生变化,事实调查、证据认定可能已经由诉、辩、审三方的法律机器人在庭外基本完成,或部分完成,定罪量刑也已经由智能机器人通过大数据比对给出多个选择及过往判例的百分比。若案件涉及的科学技术知识超出法官的知识结构,智能专家系统可能说了算。在这样的变革中,庭审中心的“庭”可能突破物理的法庭,法官的心证可能不那么自由,法官的确信有时要基于智能机器人的确信。譬如,智能机器人确信被告的有罪概率为85%,人类法官该如何抉择?是遵从机器人的判断,还是交给审委会?审判长有多大的裁决权?合议庭中可不可以有机器人法官的一席之地?如果可以有,机器人法官有没有投票权?如果有,权重是多少?由物理器件建构的智能机器人,从低价值密度的大数据中提取所需要的信息并推理,无论是作为书记员,还是作为证据分析的智能专家系统,都存在着出故障、犯错误的可能,由此产生的庭审错误,如何追究责任?从现行司法过程的制度和文化以及审判各方的权利关系来看,必须作出足够的调整才能恰当地容纳和利用这些“新人”。

   (二)队伍重组

   就目前而言,可以让智能系统参与的事务性工作,可能不少于法院全部工作量的50%。例如,目前已经投入使用或即将投入使用的庭审书记员助手、判决书生成系统、同案不同判监测系统、危险驾驶罪判决系统、刑事案件智能辅助系统等,这些系统的投入使用,势必对审判队伍的素质要求特别是辅助人员的构成产生较大影响。书记员等事务工作人员可以减少,智能系统数据维护人员必须增加;法官的事务性工作将减少,审案效率会提高;办案痕迹和质量分析智能化,法官办案的规范性会加强,扁平化的网络监控使得法官考核更容易;机器人同行的参与对审判人员的知识结构和工作能力也会提出新的要求等。在这一背景下,审判队伍的重组成为审判体系和审判能力现代化的必然要求。

   (三)流程再造

   为了充分发挥智能系统的作用,需要重新规划审判流程。对事实调查、证据认定、控诉辩护、定罪量刑、裁判说理各部分进行模块化拆分和整合,适宜交给机器人的交给机器人,适宜庭外完成的在庭外完成,甚至可以考虑由相关方的人机组合,在规定的网络空间,限时或不限时诉辩,充分交流事实和证据,达成某些共识后,再开庭确认,减少庭审的程序和诉辩时间,提高审判效率。鉴于不同类别案件的审理程序和智能系统的功能差异较大,应当根据案件特征和智能系统的功能实现情况,对审判流程进行合法的重组。

  

三、可能带来的司法挑战


   从机器人“智能”的生成和累积方式可以看出,机器人法官的智能高度依赖以下两个因素:其一,设计者提供的逻辑推理框架——演绎推理,归纳推理,类比推理的数学模型、符号运算法则和神经网络算法模型。这个框架不完善,后续推理出错的可能性非常高。其二,对以往数据的学习、记忆和理解,并在此基础上形成一定的自组织和自适应能力。获得什么样的数据将决定机器人能学到什么。无论多么复杂高深的人工智能,总会带有设计者某种程度的偏好,甚至歧见。同时,机器人的每一次“质变”都依赖于足够多的“量变”,没有足够多的“量变”,机器人可能弱智。有了足够多的“量变”,机器人的“质变”则取决于用于学习的数据质量,数据的质量有多好,“机器人法官”就有多公正。显而易见,“机器人法官”的成长和应用,必然对现行的司法审判实践提出一系列严峻的挑战。

挑战之一:句子的意义不仅仅取决于词源词义、语法规则、逻辑实证,更取决于人们的约定俗成、感觉经验、思维方式、理念信仰;不仅取决于过去,还取决于当下;不仅取决于普遍意义,(点击此处阅读下一页)

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