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    我國法律人工智能建設困境與對策

    時間:2020-06-06 來源:內江師范學院學報 本文字數:8355字
    作者:程舫 單位:內江師范學院政治與公共管理學院

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      摘    要: 隨著科技的不斷發展,人工智能被推上時代發展的浪尖,并與游戲、醫療、金融、安防、交通等諸多領域融合,深刻地改變著人類的生活方式。近些年來,人工智能也開始進入法律領域。但受限于人才、技術、資金等方面的問題,法律人工智能的發展進程相對緩慢。只有解決好技術難題、人才培養及法律滯后問題,我國法律人工智能才能得到長足發展。

      關鍵詞: 法律人工智能; 制約因素; 發展模式;

      在現代社會,高精尖科技層出不窮。科學技術早已融入到人們生活的方方面面,成為人類社會不可缺少的組成部分。作為高科技代表的人工智能,在諸多領域開花結果,但在法律領域的發展卻極為緩慢。借鑒西方國家的先進經驗,植根于我國法律人工智能的發展現狀,就我國法律人工智能發展的制約因素進行分析探討,明晰未來的發展方向,是我國法律人工智能發展過程中的一個重要議題。法律人工智能是介于法學和人工智能之間的交叉學科。目前的研究具有偏人工智能或偏法學的研究特點,只有將兩者融合,才能更好地為打造我國法律人工智能系統服務。

      一、法律人工智能概述

      人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學[1]。人工智能概念的提出雖然由來已久,但該行業真正取得較大進展是最近幾年的事。2016年3月,阿爾法圍棋與圍棋世界冠軍李世石進行圍棋人機大戰,以4比1的總比分獲勝[2]。這一事件使世人再次將目光聚焦人工智能。隨后人工智能浪潮席卷游戲、醫療、金融、安防、交通等諸多領域。一時間,“人工智能+”成為風光無限的潮流代名詞。
     

    我國法律人工智能建設困境與對策
     

      “人工智能+法律”的概念在我國雖提出時間相對較晚,發展相對緩慢,但同樣受到了國家的高度重視。2017年發布的《最高人民法院關于加快建設智慧法院的意見》為人工智能進軍法律界提供了有力的政策支持。該文件提出,建設智慧法院,就是要構建網絡化、陽光化、智能化的人民法院信息化體系,支持全業務網上辦理,全流程審判執行要素依法公開,面向法官、訴訟參與人、社會公眾和政務部門提供全方位智能服務[3]。隨著科技的不斷發展和滲透,從頂層高瞻遠矚的戰略設計到底層穩扎穩打的逐步推進,“人工智能+法律”已成為時代發展的大勢所趨。

      二、我國法律人工智能的發展現狀

      (一)法律人工智能在法律服務行業的發展情況

      提到法律服務行業,就不能不提到作為其主要代表的律師訴訟和非訟業務。其中受法律人工智能影響較深的首推非訟業務。非訟業務主要由咨詢、代書服務、專項法律服務和法律顧問服務及其他服務組成。其部分業務所具有的重復性、標準性、機械性特征決定了法律人工智能在此領域擁有較大的發揮空間。以法律咨詢為例,在線法律服務中的智能機器人服務正在興起。一些較常規、簡單的事務完全可以由人工智能代為打理。在人工智能背景下,文書可以按指令模式自動生成,檢索、審閱、分析資料并作出初步判斷也完全可由人工智能完成。在此方面,法律人工智能具有不可替代的優勢:成本低、耗時少、冷靜客觀、不易出錯等,能有效減少同案不同標準的情況。在實踐中,人工智能已可取代一些基礎性事務人員,使律師從繁雜的日常事務中解脫出來,讓其有更多精力專注于核心事務,尤其是對那些參雜倫理因素、價值因素、情感因素的事務進行判斷。盡管目前這些進展還局限在一定范圍之內,但是已經顯示出了影響未來的重要趨勢,即人工智能的發展意味著未來有相當多的律師特別是初級律師會失去工作[4]。

      (二)法律人工智能在司法部門的運用情況

      除了法律服務行業之外,法律人工智能在司法部門也得到了一定程度的運用。如浙江智慧法院每年處理的交易、著作權等糾紛多達2.3萬件,可以直接對接淘寶、天貓等多個平臺,提供在線矛盾糾紛多元化解決平臺[5]。吉林電子法院已實現民事、行政案件的網上立案、網上交費、網上送達、網上審理、網上公開、網上執行、網上信訪等全業務功能;四川智慧法院在信息化基礎支撐、信息化業務應用、依托信息化破解執行難、推進立案信訪工作信息化、借助現代信息技術推動司法改革方面取得了較大的突破和進展。綜觀各地實踐,法律人工智能的運用已經遍地開花,但離結出豐碩成果尚有一定距離。在建立司法數據庫、利用大數據加強預判、決策,網絡基礎設施的建設等方面還存在不少問題,需在今后的實踐中逐一解決。

      三、制約我國法律人工智能發展的因素

      法律人工智能要取得長足進展,離不開人和技術兩個要素。在發展法律人工智能的過程中,針對這兩個方面存在的問題進行梳理、剖析,有利于下一階段工作的順利開展。

      (一)人的因素

      1.觀念問題

      人工智能概念被提出后,由于各方面條件的不成熟,幾十年間一直未能得到較大發展。人們一方面接受了這個概念,另一方面又通過各種想象將人工智能妖魔化,如科幻電影中充斥著大量機器人取代人類,奴役人類的情節。受其影響,人們對人工智能的大面積傳播和推廣使用產生懷疑和抵觸情緒。在現實生活中,很多人認為機器人就等于人工智能,這實際上是對現有人工智能的一種錯誤解讀。人工智能根據其智慧程度可分為弱人工智能和強人工智能,弱人工智能僅指某一狹窄的特定專業領域的人工智能,它完全依靠事先設定好的指令程序行動,它不具有真正自主推理和解決問題的能力,它不能像人一樣理性地思考和理性地行動,缺少針對不同場景的思維能力和應變能力。與此相對應,強人工智能智慧程度更高,能應用于較多場景并能像人一樣理性思維,處理各種突發性的問題。雖然有學者曾提出人工智能威脅論,但就目前的技術力量來看,人工智能仍處于弱人工智能發展階段,尚遠遠達不到威脅人類的程度。另外,人工智能的推廣,的確造成了部分重復性勞動崗位人員的失業,機器淘汰人類現象使得人工智能顯得更加面目可猙。同時,作為新生事物,人工智能在前進過程中暴露出的一些問題也成為人工智能存在“原罪”的證明。2019年7月3日,百度首席執行官李彥宏遭遇“潑水門”事件即是一個很好的例證。

      目前人工智能運用的場景頗多,接受度較高的領域包括醫療、游戲、無人駕駛、養老等。這些細分領域往往融資度更高,究其本質原因無外乎是技術成熟且商業價值較高,能給投資者帶來豐厚的回報。綜觀中國和美國的融資比例,不難看出,中國投資者們對應用層更為熱衷,投資占比排名前三的領域分別為計算機視覺與圖像,占比23%;自然語音處理,占比19%;自動駕駛/輔助駕駛融資占比18%。而美國投資者則對基礎層更為看重。其中,芯片/處理器融資占比31%,機器學習應用融資占比21%,自然語言處理融資占比13%[6]。相比之下,顯得“小眾”“冷清”的法律人工智能一方面并不能像前述領域那樣能在短時間內為投資者帶來暴利,因而得不到急功近利者們的青睞。另一方面人工智能和法律的融合面臨著諸多問題,從而導致人力、資金、技術投入不夠,這直接阻礙了我國法律人工智能的進一步發展。

      2.人才培養問題

      人工智能的發展對法律行業提出新的挑戰,新的形勢倒逼高校進行教學改革。法律人工智能的進一步發展亟需更多既懂法律又懂新型技術的復合型人才加入其中。2018年4月2日教育部通過的《高等學校人工智能創新行動計劃》提出:在法律領域,要“促進法學類院校和相關學科與人工智能學科的結合”[7]。在這方面,我國已開始進行一些有益的探索。到目前為止,教育部已批準包括北京科技大學、北京理工大學、上海交通大學、同濟大學、四川大學、電子科技大學等在內的35所高校設置人工智能專業。

      國家政策為人工智能專業的發展提供了新的機遇,但這只是邁出了解決問題的第一步。在摸索新的教學模式的過程中,出現了一些較為明顯的問題:如現在的人工智能專業人才培養,對算法側重有余,而數據和算力部分相對薄弱;理論和科研偏中有余,而應用和實踐相對不足[8]。結合我國教學實踐,可采取“驗證、設計、綜合”三步走教學思路,即在驗證設計中講解相關知識點,在綜合中加強學生編程能力,培養學生創新能力和解決實際問題能力,提高學生軟件設計和開發能力[9]。同時,高校作為人才培養的前沿陣地,獲得政府人力、物力、財力方面的支持力度尚需進一步加強。各級地方政府應大力扶持人工智能創新基地、科技智庫的創立,支持高校承擔重大科技任務、打造一流人才隊伍和各種創新團隊,支持高校留學生計劃和高水平人才引進計劃,支持大學生創新創業,鼓勵科普活動、科技競賽活動等。

      3.多方協作平臺的搭建問題

      發展法律人工智能是一項綜合工程,只有調用多方力量,打造多方協作平臺,才能取得滿意的效果,目前我國多方平臺的搭建遠遠不能滿足形勢發展的需要。因而在開發法律人工智能方面,還應由政府牽頭,行業組織、社會團體、企業、科研所加入其中,共同打造各類平臺,培養學生的實操能力,促進科研成果的運用與轉化,尤其應注重將高等教育與社會企業有機結合,在滿足教育需求的同時,為產業供給杰出人才,在合作中實現資源共享、優勢互補,全面優化傳統產業結構[10]。同時,在鍛造核心技術、解決技術難題方面可通過論壇、研討會等方式進行學術和實踐交流,匯聚相關行業的有識之士,針對技術短板問題進行探討,從而推動技術的發展。除了打造國內協作平臺之外,還可與其他經驗豐富的國家進行交流、合作,借鑒其成功經驗,縮短我國與他國的差距,從而帶動我國總體實力的提升。

      (二)技術的因素

      1.搭建司法數據庫過程中存在的問題

      要實現從傳統司法模式向大數據司法模式的轉變,或者說從純人工判案到法律人工智能輔助斷案的跨越,司法數據庫的建立是關鍵。數據庫是人工智能賴以運作的基礎,司法數據主要包括法律法規數據、法律文件及文書數據、案例分析數據、司法機構及其從業人員數據、違法失信數據等等。掌握的數據面越廣、數據越真實,得出的結論也就越可靠。而目前我國司法數據庫在獲取數據的數量及數據真實性上都存在較大的問題。這主要由兩個原因造成:第一,數據隔離,即所謂的數據孤島問題。從部門內部來看,流程數據在審管辦,執行數據在執行局,裁判文書在信息中心,案件數據在研究室,人事數據在政治部,大家都把數據當部門資產,哪怕囤著不用,也不愿與人分享。從部門外部來看,不同部門諸如公、檢、法機關各自獨立,司法數據難以打破部門之間的壁壘正常流通,當然也就談不上共享的問題[11]132;第二,缺乏整合和監督管理。由于現代社會數據太多太零散,哪些算是司法數據?數據的真實性如何?應如何篩選、歸類?理應由既懂法律又懂技術的專業人員來鑒別,而在實踐中,這樣的專業人員是相當欠缺的。因而打破部門壁壘,實現數據共享,提升法律數據庫中數據的質和量,組織專門力量對數據進行整合管理,是我國法律人工智能取得進一步發展的先決條件。

      2.算法歧視問題

      司法數據和算法是法律人工智能運行的兩大核心要件。如果說司法數據庫是生產的原料,那么算法則是推動人工智能運行的引擎。數據輸入和算法模型決定著預測的最終結果。算法是由程序員設計的,在程序設計過程中,程序員本身的道德觀、倫理觀、價值觀也隨著機算機代碼被植入其中,從而最終被外化放大,影響案件的公正性。而我們的司法人員往往對技術不甚了解,也無從進行監督,從而出現技術操縱司法的局面。在我們的現實生活中,算法歧視無處不在:2015年,谷歌曾錯誤地將黑人程序員上傳的自拍照打上“大猩猩”的標簽。2016年,微軟公司的AI聊天機器人Tay上線。但在和網民聊天時卻被“教壞”,被灌輸了許多臟話甚至是種族歧視思想,活脫脫一個“不良少女”,因而上線不到一天就被微軟公司緊急下線了[12]。如果說上述事例后果都不甚嚴重的話,法律人工智能算法歧視導致的危害后果則更為深遠,它不僅關乎當事人的正當權益,更關乎司法公正問題。其后果輕則僅及于個人,重則產生較壞的社會影響,動搖公眾的法律信仰。

      3.對隱私權的侵犯問題

      一方面,AI對數據包括敏感信息數據大規模的收集、使用,可能威脅隱私。考慮到各種服務之間大量交易數據,數據流動十分頻繁,數據成為新的流通物,可能削弱個人對其個人數據的控制和管理。[13]另一方面,用戶畫像、自動化決策的廣泛應用也可能對個人利益造成不利影響。由于人工智能會通過你的使用記錄下你的喜好和傾向,并因此主動向你提供滿足你過去那些傾向的服務,于是你在反思的意義上塑造自己生活的能力被人工智能嚴重侵蝕[14]。此外,現實社會生活中頻頻發生的黑客攻擊數據庫及數據跨境流動現象也可能造成大量個人信息的泄露,從而最終構成對個人隱私權的侵犯。如何技術化處理個人隱私信息,如何防范數據被泄露是現代人工智能技術需要加以重點關注的問題。

      (三)法律滯后的因素

      1.訴訟法規則的更新

      在法律人工智能背景下,訴訟規則可能發生變化。隨著互聯網法院的出現,法院中的糾紛解決和法院外的糾紛解決一樣,在技術和途徑方面都在經歷三個重大轉變。第一,從物理環境向虛擬或者半虛擬環境的轉變。完全在網絡平臺上運行的法院,以線下親臨和在線活動相結合的方式運行的法院,逐漸削弱了法院訴訟程序長久以來以物理邊界和特殊空間為代表的標記。第二,從人類干預和決策到自動化程序的轉變。自動化程序的使用降低了成本,增強了處理案件的能力。第三,從以保密性為價值追求的糾紛解決模型,到以預防糾紛為目的的收集、利用、再利用數據的糾紛解決模型的轉變。由于法院越來越多地依賴數字技術和ODR程序,它們開始視數據為糾紛解決程序的一個核心特征[11]373-374。順應這些變化,我國現行的訴訟規則應作出相應的改變。

      2.新的責任規則的建立

      法律人工智能既然能介入到訴訟程序中,那它具不具有像人一樣的主體資格?如果由于算法錯誤導致損害性后果,如侵犯他人隱私權,應由誰來承擔責任?是由人工智能自行承擔?由人工智能的生產廠商承擔還是由背后的實際操控使用者承擔?如何向算法問責?目前專家學者們對上述問題進行了初步探討,但并未能達成共識,更談不上相關規則的制定和完善。

      3.數據法律規則的完善

      人工智能運行的基礎是海量的數據。誰掌握了數據,誰就擁有了絕對的競爭優勢。在我國現實生活中,有關“數據競爭”的爭議不斷涌現。例如,順豐與菜鳥有關物流數據接口的爭議,新浪訴脈脈非法抓取微博用戶數據案等。在數字經濟中,數據的生成、收集、整理、分類、使用、傳播一環扣一環,每一環節都對下一環節產生影響,每一環節都必須按合乎法律的手段進行。雖然我國已經出臺了有關網絡信息安全方面的法律,但技術方面的內容不夠明確,有些內容僅具有導向性和原則性,在實踐中很難認定和執行。所以要進一步發展人工智能,減少糾紛,加速有關數據法律規則的建立刻不容緩。法律人工智能本身就是公平正義的踐行者,其賴以運行的數據在真實性、合法性上應該有更加嚴格的要求。

      四、人機耦合模式發展進程中的重要議題

      如上所述,人工法律智能發展的制約因素主要包括“人”和“機”兩方面的問題,而“人”和“機”的發展不是各自為政,還需深度融合。在探討人機耦合模式的過程中,有以下幾個問題值得關注:

      (一)人工智能的法律地位

      隨著人工智能越來越多地出現在大眾視野中,新的問題出現了:人工智能是人嗎?它可以像人一樣享受法律上的權利、承擔法律上的義務嗎?還是說它僅僅是物,不具有法律人格?亦或它屬于新的主體類型(電子人)?人工智能可以完全取代法律人嗎?

      《新一代人工智能發展規劃》提出,在大力發展人工智能的同時,必須高度重視可能帶來的安全風險挑戰,加強前瞻預防與約束引導,最大限度降低風險,確保人工智能安全、可靠、可控發展[15]。該文件對人工智能的定位釋放出一些信號:首先,人工智能被創造出來是為人類服務的,它能為人類帶來更高效便捷的生活,所以要大力發展;其次,由于技術條件的限制,現階段人工智能的發展仍存在諸多問題,它可能帶來一些無法預知的風險,因而要加強監控和防范,起碼在弱人工智能發展階段,由于人工智能不夠智慧,不宜賦予其相應的權利。至于以后人工智能發展到高級階段其法律地位又當如何則應隨著實踐的不斷發展而作相應的調整;再次,人類仍是社會的主體,而人工智能只能“可控發展”。

      (二)人機分工的職責定位

      一件案件的公正審理,需要法官依據感性思維作出綜合判斷,而人工智能尚無法通過算法重現人類的感性思維[16]。在法律實踐中,正是由于法律人工智能無法象人類那樣針對不同場景做出快速的應對,也無法處理一些復雜的、涉及價值、情感判斷的法律難題,因此只有那些簡單的、標準化的工作崗位才有可能被法律人工智能取代。因此,今后法律人工智能發展的定位應是人類為主、機器為輔。人工智能輔助完成大量瑣碎、繁雜的基礎性事務,將法律人從機械性工作中解脫出來,使其更有時間和精力投入到那些需較多主觀能動性的創造性工作。具體說來,在檢索、收集、調閱、預測等基礎性事務中應充分發揮人工智能的作用,而審閱、監督、出庭、磋商、談判等復雜事務應更多地由職業法律人來完成。

      (三)人機協作的優化升級

      人與機的協作首先應充分發揮各自的長處,規避自身的短處。機器擅長的事情由機器做,人力擅長的事項由專職法律人士來完成。其次,突破思維障礙,順應時代潮流立法,規范人工智能使用的條件、場景,明確人工智能的主體地位和責任歸屬問題。最后,人機協作的優化升級取決于人的知識技能的提升和法律人工智能的進一步發展。從理念上講,法律人士應學習必要的計算機知識,提高自己的實操技能和發現、反饋問題的能力。同時,法律人工智能的進一步發展也對人工智能設計師的知識儲備提出了更大的挑戰。人工智能設計師除了擁有專業的技術背景,還應通曉必要的法律知識,這樣在進行法律人工智能業務建模時,才能順利地將法言法語改寫成計算機代碼,而不違背立法的初衷。只有這樣,在設計人工智能時,才能更好地消除算法歧視,使技術和法律趨于一致,進而保證案件處理結果的公平公正。此外,由于法律人工智能面對的是不太熟悉技術的法律界人士,設計師在設計時應盡可能降低人工智能技術操作門檻,簡單易用的產品更能有效提升人機交互的效果。

      由于目前復合型人才的欠缺,作為一種過渡,在實踐中人工智能和法律的融合靠以下幾類人來鏈接:一是標簽數據整理者。法律行業屬專業化程度很高的行業,法律人在解讀法律文件上具有絕對優勢,因而由法律人士來充任標簽數據整理者是最恰當不過的。只有把數據打上標簽,進行整理歸類,機器才能讀懂。目前此方面的工作停留于初級階段,尚需大量法律人的加入。二是業務專家,仍由法律人來充任,機器人能不能更智慧,取決于傳授其知識的法律專家的知識和經驗。未來,這方面的人機交互會進一步得到增強;三是產品經理,由既懂一定法律知識、又懂必要技術和產品營銷的復合型人才充任。產品經理要懂市場需求,懂調動協調資源,懂方案決策,這方面的人才缺口最大,培養高質量的產品經理將是今后人機協作優化升級的關鍵所在[11]113-114。

      綜上所述,我國法律人工智能在發展的過程中,面臨人的因素、技術因素、法律滯后等諸多難題,其中大量復合型人才的培養是突破困境、解決問題的關鍵。我們應立足我國實際,借鑒西方國家的先進經驗,切實解決好實踐中存在的問題,逐步打造符合我國國情的法律人工智能系統。雖然法律人工智能的發展還有漫長的一段路要走,但我們堅信:未來已來,將至已至。擁抱人工智能,就是擁抱人類更美好的明天。

      參考文獻

      [1]王瑋.人工智能在保險行業的應用研究[J].互聯網天地,2019(3):34.
      [2]馮啟寧.人工智能的前世今生[J].軍事文摘,2019(2):38.
      [3]郭爍.法院信息化建設二十二年:實踐、問題與展望[J].浙江工商大學學報,2019(1):18.
      [4]高奇琦,張鵬.論人工智能對未來法律的多方位挑戰[J].華中科技大學學報,2018(1):87-88.
      [5]高學強.人工智能時代的中國司法[J].浙江大學學報,2019(4):235-236.
      [6] 諸剛強.中美人工智能實力如何這組數據告訴你答案[DB/OL].(2017-08-07)[2019-05-14]http://www.ebrun.com/20170807/241468.shtml.
      [7] 教育部關于印發《高等學校人工智能創新行動計劃》的通知[DB/OL].(2018-04-12)[2019-05-10].https://baijiahao.baidu.com/s?id=1597523604276477102&wfr=spider&for=pc.
      [8]張蓋倫.人工智能專業今年高考會成“香餑餑”嗎?[N].科技日報,2018-04-12.
      [9]連雁平.應用型本科院校程序設計課程實踐教學改革[J].內江師范學院學報,2013(8):90.
      [10]段金菊,詹雪菲.“互聯網+”時代繼續教育改革模式及服務路徑研究[J].內江師范學院學報,2019(3):83.
      [11]華宇元典法律人工智能研究院.讓法律人讀懂人工智能[M].北京:法律出版社,2019.
      [12] 2018年我們可能要繼續忍受算法歧視,但這種境況并非無解[EB/OL].(2018-01-02)[2019-04-24].https://baijiahao.baidu.com/s?id=1588460142227091813&wfr=spider&for=pc.
      [13]陳靜,秦海波.人工智能會失控嗎[N].經濟日報,2017-06-02.
      [14]陳景輝.人工智能的法律挑戰:應該從哪里開始?[J].比較法研究,2018(5):152.
      [15]王成.人工智能法律規制的正當性、進路與原則[J].江西社會科學,2019(2):12.
      [16]程凡卿.我國司法人工智能建設的問題與應對[J].東方法學,2018(3):126.

      原文出處:程舫.我國法律人工智能發展的制約因素探析[J].內江師范學院學報,2020,35(05):83-87.
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