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人工智能在服务审判中的作用及前景研究
作者:廖子汶 时间:2018-07-27 分享给好友:

        一、缘起:构建智慧型法院

        2017年5月AlphaGo打败中国最顶尖的围棋选手柯洁引起全国上下轩然大波,人们开始认识到人工智能的时代已经达到,而且深入到社会各个领域。最高人民法院在《关于加快建设智慧法院的意见》中提出“2017年底总体建成、2020年深化完善人民法院信息化3.0版”的智慧法院建设任务。南京中院引进法律机器人辅助办案,上海法院树立“大数据”战略思维,实施“人工智能+”行动,重庆高院与百度合作,用AI技术来提高案件审判效率及准确性。尽管全院各地各级法院均在建设智慧型法院的道路上前进,但法院应用AI技术却是一个新话题。AI技术能为法院审判带来什么样的效果?未来多长时间里能解决法院案多人少的矛盾?机器人法官能代替传统法官吗?未来法官的发展方向在哪里?这些问题都比较模糊。本文将结合基层法院的运行模式,浅议人工智能在服务审判中的作用以及机遇和挑战。

        二、趋势:现实矛盾的必然选择

        笔者所在基层法院属于西部S省C市二圈城区X法院,2016年全院受理案件数量12822件,2017年全年受理案件量预计将达到18000件,是2013年受理案件数量的1.92倍和2.69倍,但在司法改革的背景下该法院法官数量反而减少了11.11%,案多人少矛盾相当突出。虽然在本轮司法改革中,该法院加强信息化建设,构建了专业化审判团队,院庭长加大办案数量,完善考评、考核机制,但全院上下各类人员仍然感觉压力巨大,在迷茫中负重前行。2013年-2017年该法院通过招聘大量审判辅助人员,全院人员从153名增加到228名,增加了49.02%,队伍日益庞大,但并未缓解人手紧缺的问题,反而使人员管理问题凸显。

        今年初人工智能成为热门话题,从实证主义角度来讲,人工智能就是“与人类行为相似的计算机程序,整个模型可以聪明地工作,最终结果看起来就像人做的一样”。 目前世界上许多领域已引进人工智能,例如医疗、新闻、制造等行业,且切实解决了诸多问题。顺着这个思路,是否可以用人工智能解决法院困境呢?有行业领先者大胆预测,未来10年不仅仅是高科技领域,任何一个行业,如果不尽早为自己的业务流程引入“AI+”的先进思维方式,就很容易处于落后的追随者地位。在传统改革的基础上,引入科技改革是一种必然趋势,将会加快传统改革的进程。

        三、核心:大数据与建模

        今天人工智能领域的研究者都承认,大数据是人工智能的基石,计算机就是在运用这些数据的基础上解决问题。最高人民法院在《全面深化人民法院改革的意见——人民法院第四个五年改革纲要》中也提到“以大数据、大格局、大服务”理念为指导,改革司法统计管理体制,打造分类科学、信息全面的司法统计标准体系,逐步构建符合审判实际和司法规律的实证分析模型,建立全国法院裁判文书库和全国司法信息大数据中心。可见,最高院也承认,利用大数据服务审判工作。但是,简单来说,大数据就是文字、图片、声音等各种各样的信息总和,这些信息怎样工作,怎样解决人类想要解决的问题呢?这涉及到人工智能的又一核心,即建模——用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模,以解决该领域内相似问题的过程。 但在实务中,我们常说的运用大数据服务审判,仅是停留在运用大量的数据进行人工观察和统计分析,得出相关结论,这和人工智能的核心——建模,是有本质上的区别的。所以笔者认为,目前我们所提倡的大数据分析并不是真正的意义上的利用大数据通过特定的计算模型分析事物的相关性,从而分析问题的成因,找到解决对策。也就是说,我们除了把注意力集中在大数据上,还应把目光投放在打造分类科学、信息全面的司法统计标准体系,逐步构建符合审判实际和司法规律的实证分析模型上。

        四、应用:人工智能服务审判领域

        (一)人工智能+审判

        人工智能在医疗行业的运用主要体现在为医生辅助诊断疾病提供最好的支持。例如IBM公司开发的人工智能系统Watson用于辅助癌症研究。IBM公司联合了20多个顶尖的癌症研究机构,用这些机构提供的大数据,教会Watson理解基因学和肿瘤学。Watson只花了一个星期的时间就读完了2500篇医学论文,找到了治疗方法,而即便是认真工作的医生也没办法找打。 受该案例的启发,我们可以设想人工智能为法官初步判断案件情况提供帮助。

        1.辅助判断案件情况

        目前X法院审判团队构建模式为法官+法官助理+书记员,法官助理的职责为依法调查、收集、核对相关证据,根据法官要求查询相关法律政策的规定、参考案例和法理观点,研究案件涉及的相关法律问题等。实现人工智能后,参照IBM公司Watson的模式,法官助理的工作完全可以交给计算机来完成,帮助法官判断案件的难易程度,归纳争议焦点等,为法官指明审理方向。

        2.弥补经验欠缺

        从X法院情况来看,35岁以下年轻法官占32.61%,但办案数量仅占19.09%,法官人数与办案数量不成正比,年轻法官未能承担相应的审判任务。该部分法官普遍存在在一线办案时间不长,经验不足,办案效率不高的情况。从法院整体来看,年轻法官的培养需要相当长的时间,也是不可调和的矛盾。人工智能有超乎人类的数据处理能力,可以在短时间内处理所有的法律条文、相关案例,弥补法官经验不足的缺陷,减少因法官经验欠缺造成误判。同时也能帮助年轻法官在短时间内积累审判经验,帮助其快速成长。

        (二)人工智能+审判管理

        最高人民法院《关于新时期进一步加强人民法院审判管理工作的若干意见》中要求“做好审判运行态势分析工作,完善审判形式整体研判机制。要在广泛收集审判工作有关数据资料的基础上,深入分析、准确研判审判工作运行态势,提出有数据、有分析、有对策的决策建议,为院党组、审判委员会研判审判执行工作形势和科学决策服务。”从以上要求来看,未来审判管理是在数据的基础上运用分析手段提出对策建议,其实就是运用人工智能来进行审判管理。

        1.避免归因偏差

        目前C市上、下两级法院审判管理的方式多数还仅停留数据通报,凭借简单的图标来分析数据背后的原因,未能深入探索审判规律、制约审判的原因。笔者分析了2016年以来C市中级法院下发的 7期《审判执行态势分析》,基本模板为:数据罗列简单分析工作要求,分析也非常表面。

        表1:《审判态势分析》结构

一级标题主要分析
新收案件情况区域分布情况、地区同比情况
审(执)结案件情况区域分布情况、地区同比情况
结案率情况区域分布情况、地区同比情况
未结案件情况区域分布情况、地区同比情况
结收比情况区域分布情况、地区同比情况
法官人均结案数情况区域分布情况、地区同比情况
各类案件情况分析刑事案件情况、民事案件情况、行政案件情况、执行案件情况
下一步工作要求简要概括(200字左右)

       从表1的《审判态势分析》结构来看,指标有7项,但每项指标仅做了两个方面的数据对比,看不出未来发展态势以及形成现状的原因,无法体现案件的区域性特点,也无法反应辖区内各基层法院的发展趋势,制约审判的原因等。在这样的基础上形成的“下一步工作要求”体现了浓厚的个人经验主意色彩,不具有针对性,基层法院拿到这样的态势分析报告也没有实际操作性。这样的态势分析报告并非法院审判管理部门责任心不强,是因为目前人们对法律管理学的认识还比较模糊,法律管理学还没成为法律部门和法学界的共识。 即便借鉴其他社会流行的管理、生产模式,也不外乎是按照以下逻辑进行:发生问题人根据经验分析问题人根据经验调整相关要素解决问题人积累经验 。从该逻辑可以看出,这些活动都是围绕着人的经验开展的,人的经验是解决问题的核心。但是人类的经验是有限的,人和人的经验也是千差万别的,人们解决问题一般是在问题出现后,凭借经验分析现象与现象之间的相关性,并提取相关数据加以佐证,用经验解决问题容易出现归因偏差。并且目前国内的大部分高校都还没有开设数据挖掘这门专业课程,大数据分析需要依靠庞大的数据库,即需要各专业的人士通力合作,是一个团队作业, 法院更不具备这样的数据分析人才,自然无法完成能客观的、能解决实际问题的分析报告。

        若运用人工智能来解决问题主要遵循以下逻辑:发生问题用大数据建模分析模型调整相关要素解决问题模型积累经验 。该逻辑避免了人的经验主义,充分运用大数据的相关关系分析法,取代基于假象易出错的方法,大数据的相关关系分析法更准确、更快,而且不易受偏见影响。另外,计算机模型处理数据的能力大大超过人类处理数据的能力,再加上专业的建模软件,这样的分析报告才是智能的。所以,当人工智能的概念出现,审判管理也开始提出运用大数据来进行分析管理,这可谓让法律管理学科的发展大大提速。

        2.自动化生成报告

        笔者统计了其所在地区的C市中级法院近2年来7期审判态势分析的发布时间,发现人工撰写报告的缺点相当明显,例如:制作报告所需时间长,从数据生成后中院成稿到基层法院接收平均用时在15.43天左右,不能实现数据与分析报告同步生成,对于审判指导作用明显滞后;报告涉及大量数据,人工统计、分析准确率较低,需要两级法院对数据进行核对、修改,沟通成本很大。长期以来,上级相关单位对基层法院的指导、督查工作均是临时性工作,为全面反映基层法院实时的工作状况,基层法院需要提取实时数据,在相当短的时间内利用“电脑+人脑”的方式完成相关分析报告,工作压力巨大。传统的相关报告撰写方式已不能满足现代法院运行需求,急需寻求人工智能的帮助。

        世界三大通讯社之一的美联社于2014年宣布,将使用人工智能自动写作程序的技术为所有美国和加拿大上市公司撰写营收业绩报告。目前,每季度美联社使用人工智能程序自动撰写的报告数量接近3700篇 ,这个数量是同时段美联社记者和编辑手工撰写相关报告数量的12倍。人工智能撰写报告不但可以节省记者和编辑的大量劳动,而且可以在应对突发事件时充分体现出计算机的“闪电速度”。 当看到该现实案例和相关数据的时候,需要写大量报告的审判管理工作者无不期待人工智能进入审判管理领域。借用该实际案例的思路,利用人工智能撰写审判执行态势分析报告将弥补本文前述的传统撰写方式的各种缺陷:办案系统生成数据,计算机按照固有的模型处理相关数据,分析报告同步生成。审判管理工作人员仅需简单核对,便可点击发布,基层法院同步接收,立即调整工作思路和方法。即便是面对临时的督查、指导工作,也能在非常短的时间内形成反应基层法院情况的报告,工作压力大大减小。另外,根据特定时间内的工作重点,建立不同的模型,由计算机处理数据,形成更加有针对性的报告,真正做到深入分析、准确研判,发挥“智库”的作用。

        3.法官自主管理

        多年以来各级法院一直在讨论审判管理部门存在的必要性,不可否认,审判管理确实重要,但审判管理部门的职能和定位一直模糊不清,管什么、怎样管、管到什么程度、如何与领导和法官处理好关系对审判管理者来说都是严峻的考验。当人工智能出现后,笔者认为审判管理出现了新思路——让法官运用人工智能进行自我管理,实现审判管理职能转型。

        系统生成数据,法官运用相关模型,计算机处理数据,生成对法官有用的报告。例如,审理家事案件的法官想了解本辖区或者全国离婚案件的特点,就可以根据其自身需求运用人工智能形成个性化、针对性的分析报告,指导其审理该类型案件,达到统一裁判尺度、掌握审判规律的效果。这种管理方式与审判管理部门的笼统式、滞后性管理相比更具有针对性、实时性。又比如,目前法院制定的绩效考核办法并不能涵盖所有法官的特点,也不能体现所有法官的优缺点,且容易造成法官唯指标、唯数据办案的导向。那么法官利用人工智进行个性化分析,能清楚地了解自己的工作特色亮点,弥补指标考核的局限性,同时也可以有针对性地发现自己的工作缺点,有针对性地改进工作方法,主动进行自我管理,而不是被动接受各种考核、考评。

        (三)人工智能+当事人

        审判的最终目标是为了让人民群众在每一个司法案件中都感受到公平正义。党的十八大以来,法院围绕该目标进行了一系列的改革,但离成功还有很长的路要走。既然人工智能已是全国、全世界、全人类面临的新事物,那么法院人工智能的功能也必然向当事人。

        2017年初,上海高院与科技公司合作将“人工智能”植入诉讼服务平台,该平台具备诉讼咨询、案件信息查询、法院信息查询、联系法官、意见建议等五项智能诉讼服务功能。该平台试运行了一个半月,期间提供各类诉讼服务3375次,答复正确率始终高于80%,甚至可超过90%。该平台可以做到24小时提供热线诉讼服务,既节约了人力,又提高了法院服务质量和效率。 上海高院的模式值得借鉴,一定程度上减轻了法院压力,笔者认为可以扩大受众范围,将人工智能延生到诉前,从源头减少案件数量。我们可以设想,如果推出人工智能诉讼服务功能,卷入纠纷的当事人可以首先利用该功能预判自己案件进入法院后的流程、胜诉的可能性,在充分了解各项诉讼风险后再决定是否起诉至法院,这样可以大幅减少进入法院的案件,从源头上减少案件数量。同时,社会群众利用这样的工具可以起到普法的作用,遵守法律,达到社会和谐的目的。再者,人工智能是不带任何感情色彩的,可以让当事人感受到客观公正,减少矛盾。

        五、机遇与挑战:人工智能环境下法官的选择

        当人工智能概念提出后,法官们讨论最多的是法官会不会失业,未来法官的发展方向在哪里?笔者认为,即使人工智能在法院成熟运用,法官也不会失业,只是会面临升级、转型。

        (一)法官无法被取代

        在众多案件中,当事人借由法院的平台抒发情绪,化解矛盾,而法官很重要的调解工作也是从情感出发化解当事人的矛盾。法官是双方当事人情感沟通的桥梁,特别是在情感因素复杂的婚姻家事案件中。这类案件中很多当事人的情感矛盾解决了,案件争议自然就解决了。虽然人工智能在很多领域已表现得很出色,但是并不意味着人工智能已无所不能,特别是机器无法完全理解人的喜怒哀乐、信任与尊重。 在这类案件面前,法官的角色就显得尤为重要,是人工智能无法取代的。而在我们平常所说的对当事人要耐心,认真做好调解工作、判后释疑工作等,在人工智能分担法官工作量的前提下,法官可以将重心转移到这部分工作上来,让法官发挥人类所特有的功能,用情感更好地解决社会纠纷。

        人工智能还不具备跨领域推理、抽象思考能力等,故无法处理关系复杂的案件,比如需要多方沟通协调的案件、涉众涉稳的案件。这些案件还是需要法官来处理。

        (二)法官需要转型升级

        虽然法官无法被取代,但是当人工智能熟练运用在司法系统后,法官必然面临升级转型的课题。人工智能取代了法官许多简单的事务性工作,法官就应该向人类特有的优势方面发展。

        思想型法官。法律规定是固定的,但是法律运用是多样性的。在同一个案件中,法官可以调解,也可以判决,调解又可以面对面、背对背,所有解决问题的方法都是法官创造出来的。在人工智能的环境下,有思想的法官从多维度定纷止争显得尤为重要。

        创新型法官。法律是人类制定的,立法上讲究创新,执法上也讲究创新。法官应发挥人类独有的逻辑思维能力,通过观察、调研社会现象,完善立法,执法空白,将社会法治水平推上新的台阶。

        综合型法官。企业需要文化引领,法院也需要文化建设。当法官从繁重的事务性工作中解脱,就可以着力思考法院文化建设。法院文化建设离不开法官,因为一线法官最明白法院文化的精髓。当时间不够的壁垒打破,法官自然会往多方面发展。具备文化知识的法官就会脱颖而出。法官也可以向建模人才发展,目前我们所用的办案系统全部交由技术公司开发,存在的问题就是,技术人员不懂法律,法官不懂技术,开发的功能与法律规定不符合,沟通成本极高。人工智能环境下,法官也可以向建模人才方向发展,既精通法律,又能运用大数据,还能构建解决问题的模型,使技术与法律理论、实践完美结合。

        人机协作能力。人工智能说到底还是为法官服务的,新的功能不断被开发出来,法官必须面临的就是日新月异的新功能、新系统,如何用好这些功能也是一种新的能力。

        六、前景展望:主动适应新技术发展

        司法行业也意识到AI的重要性,推出很多创新的举措。我们可以看到有的法院与科技公司合作,有的法院和高校合作,率先开发出新的服务审判的模式,但是技术公司在AI创业方面仍然存在泡沫及挑战,2016年到2017年人工智能的创业和投资明显存在无序、失衡、过热的情况, 那么更何况是毫无科技技术基础,需要依托技术公司、高效合作的司法行业,AI的发展难度就更大。就目前而言,笔者能看到的两大难题如下:一是技术公司不懂法律、司法行业不懂技术,沟通成本极高。2016年以来S省法院更换全新办案系统,运行至今仍存在很多问题,法院的需求技术公司无法理解,技术公司的障碍法院无法理解,导致办案系统智能化程度很低。如果司法行业自行开发AI系统的话,既法律又懂的利用大数据建立模型解决问题的人才就显得尤为重要,但放眼全球,据linkedIn统计,全球目前拥有越25万名人工智能专业人才,其中美国约占三分之一。这一数量级的人才储备远无法满足未来几年中人工智能在垂直领域及消费者市场快速、稳健增长的宏观需求。人才供需矛盾显著,高级算法工程师、研究员和科学家的身价持续走高 ,所以司法行业单独发展AI情况并不乐观。二是数据孤岛和数据碎片化问题明显。从目前我们所用的办案系统来看,收集数据和分析数据的能力是很弱的,这严重制约了人工智能的发展。同时司法行业各家数据未能互通共享,也严重影响充分发挥人工智能技术潜能的程度。

        所以,我们一方面要以开放的心态对待人工智能在服务审判领域的发展,并大胆设想各种可能性,主动适应时代的需求,积极自我成长,应对技能转型,另一方面在人工智能普遍成熟运用以前,利用现有的合作模式逐步发展,向着司法行业人工智能化的方向前进。




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