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人工智能司法应用的间接审理主义风险及其破解

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福建警察学院学报 2024年第1期38卷 98-108页

作者：罗子超中国政法大学刑事司法学院北京100088

人工智能在审判阶段主要通过证据审查、类案推送和量刑辅助等功能发挥辅助作用。其采取大数据分析、要素式比对的运行方式对现有案件关注不足,自身的算法程序在实际运行过程不公开不透明,并在辅助决策过程中弱化了法官主体地位。这些现... 详细信息

人工智能在审判阶段主要通过证据审查、类案推送和量刑辅助等功能发挥辅助作用。其采取大数据分析、要素式比对的运行方式对现有案件关注不足,自身的算法程序在实际运行过程不公开不透明,并在辅助决策过程中弱化了法官主体地位。这些现实因素使审判产生出间接审理主义,降低公民对司法权力主体的接受程度,并影响裁判的正确结果,进而引发程序和实体正义的风险。应当从算法、程序、体制3个方面完善相关制度,推进人工智能司法应用的算法公开与功能完善,保障辩方知情和有效参与,确保法官主导审判。

关键词：人工智能司法应用间接审理主义类案推送量刑辅助证据审查

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基于深度学习的检察办案辅助量刑规则挖掘

基于深度学习的检察办案辅助量刑规则挖掘

作者：万玉婷华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

辅助量刑规则挖掘是“智慧法院”的核心内容之一,也是法学与人工智能相结合的研究热点。辅助量刑可以为法官和检察官的日常工作提供参考,有助于维护我国法律体系的公平和正确性。目前,在我国多个建设“智慧法院”的地方法院的法务系统... 详细信息

辅助量刑规则挖掘是“智慧法院”的核心内容之一,也是法学与人工智能相结合的研究热点。辅助量刑可以为法官和检察官的日常工作提供参考,有助于维护我国法律体系的公平和正确性。目前,在我国多个建设“智慧法院”的地方法院的法务系统中都配有量刑预测的模块。本文针对法律文书的命名实体识别准确率不高、知识图谱的构建自动性差等问题进行了深入的研究。分别对法律文书的命名实体识别、实体关系抽取、量刑规则挖掘等方面展开论述,结合领域知识建立LSTM-CRF模型用于法律文书的命名实体识别、基于Graph-LSTM模型与注意力机制(attention)相结合的命名实体关系抽取模型,最后结合文本特征构建基于Graph-LSTM模型的量刑规则挖掘模型,实验验证模型准确率较高,满足司法领域的要求。首先,通过在基于长短时记忆模型(Long Short-Term Memory,LSTM)的命名实体识别模型中引入条件随机场(Conditional Random Field,CRF)模型,避免了 LSTM不能捕捉词语标签间约束的问题,特别结合法律文书的文本特征,构造实体识别模型,对比分析不同命名实体的识别准确率以及不同机器学习模型的性能指标。第二,建立基于Graph-LSTM模型与attention机制相结合的法律文书命名实体关系抽取模型。通过分析法律文书的句法依存关系,得到实体间的语义语法特征,根据句法依存结构图构造Graph-LSTM模型。通过远程监督的方法得到弱标签数据集,并引入attention机制在模型的最后消除噪声。通过与其他机器学习模型的对比实验,分析模型性能。最后,设计辅助量刑规则挖掘模型。基于Graph-LSTM模型对法律文书建模,挖掘案件要素特征(X)到刑期(Y)的具有高置信度的关联规则。在命名实体识别工作的基础上,提取出结构化的情节信息作为模型输入,以刑期作为分类结果,训练Graph-LSTM模型。实验分析模型的准确率和五折交叉验证的准确率随着迭代次数的变化,并与其他机器学习进行实验对比,证明了模型的较高准确率。

关键词：量刑辅助机器学习 Graph-LSTM模型自然语言处理

论人工智能在法院裁判中的定位 ——以美国COMPAS量刑辅助系统的应用历史为视角

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论人工智能在法院裁判中的定位 ——以美国COMPAS量刑辅助系统的...

作者：王率先华东政法大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术的发展,人工智能法律应用也应运而生,但是对于其在法院裁判中应处于何种地位存在争议。本文从现阶段人工智能法律应用的实然效果、困境和司法裁判的应然需求出发,讨论两者之间的差距,论证人工智能法律应用在现阶段法院... 详细信息

随着人工智能技术的发展,人工智能法律应用也应运而生,但是对于其在法院裁判中应处于何种地位存在争议。本文从现阶段人工智能法律应用的实然效果、困境和司法裁判的应然需求出发,讨论两者之间的差距,论证人工智能法律应用在现阶段法院裁判中应定位为辅助地位的结论。COMPAS系统是目前美国联邦和部分州法院正在运行的最先进的人工智能法律应用,其设计生产和推行于美国量化量刑时代的末尾和双轨制量刑时代的历史背景下,从运行机制的角度来看,其依据犯罪学原理和实证大数据总结设定评估因子,又将各因子与风险等级挂钩,得到对评估对象危险程度的结论,指导法院量刑。这一应用从技术的角度貌似合理,但在应用的过程中却存在很多争议和困境,较为典型的例子是卢米斯案。目前司法裁判对法官的逻辑认知、综合理性、亲历共情等能力,以及案件审理的确定性、司法公信力的建设等方面,存在很多应然需求,而人工法律智能应用显然还无法满足,两者之间存在差距。要弥合这种差距,应当在合理定位的前提下,从加大算法透明度和提高司法数据的质量等方面入手,逐步推进人工智能法律应用的发展。

关键词：人工智能法律应用 COMPAS系统量刑辅助法院裁判

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人工智能介入量刑机制:困境、定位与解构

重庆大学学报（社会科学版） 2023年第4期29卷 191-202页

作者：甄航西南政法大学法学院重庆401120

司法人工智能分为常规型人工智能与专业型人工智能,前者是将通用领域已经发展成熟的人工智能直接移植至司法领域而无需专门的算法更新,主要目的是将审判人员从繁重的“事务性”工作中解放出来,因而其也无法介入审判的核心内容;后者是诸... 详细信息

司法人工智能分为常规型人工智能与专业型人工智能,前者是将通用领域已经发展成熟的人工智能直接移植至司法领域而无需专门的算法更新,主要目的是将审判人员从繁重的“事务性”工作中解放出来,因而其也无法介入审判的核心内容;后者是诸如量刑辅助系统等专门为司法领域开发的介入审判实质内容的人工智能,其是司法人工智能的核心。当前司法人工智能的实践现状是常规型人工智能因其有坚实基础而卓有成效,但极为重要的专业型人工智能的开发与使用并不理想,主要原因是法学研究对专业型人工智能的研发理论供给不足,具体表现为“抽象有余而具象不足”,其深层次原因在于法学专业知识与人工智能技术知识没有深度融合,即“懂技术的不懂法律,懂法律的不懂技术”。宏观层面,在智能爆炸不可预期的时空背景下,生命2.0阶段(文化阶段)或弱人工智能时代仍是当下及可预见未来所长期处于的阶段,故作为“工具”的量刑人工智能仍应定位于辅助量刑而非决定量刑,且基于量刑规范化改革的价值内涵,应更进一步地定位于规范性辅助而非参考性辅助,二者的区别是智能系统给出的阶段性量刑结论对法官的约束力大小。在微观层面,智能量刑系统的算法构建应以量刑逻辑主导算法逻辑为原则,以诸如量刑基准、不法刑等具有“共性”属性的阶段性量刑为作用领域而非其能力之外的终局性量刑结论(宣告刑);此外,为防止算法黑箱、算法歧视以及相关关系代替因果关系,须做到量刑人工智能的算法公开和阶段性量刑结论的可解释性。

关键词：人工智能量刑规范化智慧司法量刑辅助算法黑箱算法歧视

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计算法学下的量刑规范化理论研究

文化学刊 2022年第1期 216-219页

作者：陈娜西南政法大学行政法学院

定量研究是社会科学发展精确化的必然趋势,法学因涉及面极其广泛,且具有可验证性的基本特征,因此,将定量研究引入法学领域,是促进立法科学性和克服司法随意性的必要手段。从控制司法量刑随意性的角度上来说,法律规定作为信息文本,法官... 详细信息

定量研究是社会科学发展精确化的必然趋势,法学因涉及面极其广泛,且具有可验证性的基本特征,因此,将定量研究引入法学领域,是促进立法科学性和克服司法随意性的必要手段。从控制司法量刑随意性的角度上来说,法律规定作为信息文本,法官作为信息运作人,有规则的计算信息成为必然的控制量刑的规范手段。用计算法学中的定量研究方法更为直接地弥合由立法文本到司法实践的法律信息通信差,是缩小量刑的模糊性和差异性,增强法律实效性,减少法官主观量刑随意性的有效办法。量刑是特殊的文字模拟实验,是对客观现象进行解释,然后进行信息计算加工处理的过程,量刑是可以进行客观度量的,因此,也应该具有属于它的法律人工语言和规则。将定量计算理念引入量刑,是立足于逻辑、经验的总结,是智能爆炸的时空背景下法学实证研究发展的必然趋势。

关键词：量刑规范化定量计算研究方法量刑辅助人工智能