可信赖AI司法:意义、挑战及治理应对

发布时间：2022-07-07 13:11

　　自1970年美国学者布坎南和海德里克（Buchanan ＆ Headrick）《关于人工智能和法律推理若干问题的考察》一文发表以来,学术界对AI进行法律推理进行了广泛的探讨,一方面肯定了AI在法律适用中的潜能,另一方面又对AI处理复杂法律问题的能力提出了质疑。从现有技术发展看,AI已初步具备法律推理的功能,并开始在实践中用来辅助法官判案。然而,AI技术本身仍面临诸多挑战,尤其是算法歧视、算法黑箱的存在,为可信任的AI蒙上了阴影。为建立可信赖的AI司法系统,应从技术保证、制度保障、审判框架设置等方面出发,通过透明性、可解释性等原则要求,采取算法审计、赋予法官监督权、当事人抗辩权、法律与技术的互动等诸多手段,实现AI司法的有效、可信治理。 

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
一、问题的提出
二、AI的司法运用
    (一)可能性基础
        1．基于法律推理自身的特征。
        2．基于AI技术的发展。
    (二)应用意义
        1．提高司法工作效率。
        2．帮助进行法律分析。
        3．预测判决结果。
        4．有利于实现同案同判。
三、AI司法的挑战
    (一)技术上的挑战
        1．抽象分析和高阶认知能力不足。
        2．算法“黑箱”的技术应对不足。
    (二)算法偏见挑战
    (三)法律和法治的挑战
        1．法官过分依赖AI。
        2．定量法律预测破坏了法律的张力。
        3．侵犯隐私权。
四、可信赖AI司法的构建
    (一)技术保障
        1．代码中融入伦理和法律要求。
        2．充分的测试。
        3．可解释算法的构建。
    (二)管理机制保障
        1．建立AI司法许可制度。
        2．建立算法审计制度。
        3．透明度要求。
    (三)建立法律与技术的互动机制
        1．法官的技术培训及技术人员的法律培训。
        2．法律专家与开发人工合作促进法律代码化。
        3．建立法官与技术人员定期联系机制。
    (四)建立AI司法的审判程序保障
        1. AI是法官的延伸而非替代。
        2．当事人应当获得参与AI决策的程序保障。
        3. AI参与司法的形式选择。
    (五)建立责任追究制度


【参考文献】：
期刊论文
[1]破解算法黑箱:算法解释权的功能证成与适用路径——以社会信用体系建设为场景[J]. 姜野,李拥军.  福建师范大学学报(哲学社会科学版). 2019(04)
[2]人工智能的情感计算如何可能[J]. 王峰.  探索与争鸣. 2019(06)
[3]算法偏见及其规制路径研究[J]. 刘友华.  法学杂志. 2019(06)
[4]人工智能推算技术中的平等权问题之探讨[J]. 徐琳.  法学评论. 2019(03)
[5]司法大数据与人工智能技术应用的风险及伦理规制[J]. 王禄生.  法商研究. 2019(02)
[6]算法规制的迭代与革新[J]. 张凌寒.  法学论坛. 2019(02)
[7]人工智能时代的隐私保护[J]. 郑志峰.  法律科学(西北政法大学学报). 2019(02)
[8]预测编码在司法中的应用简介[J]. 於兴中.  经贸法律评论. 2018(01)
[9]人工智能与司法的裁判及解释[J]. 李飞.  法律科学(西北政法大学学报). 2018(05)
[10]信任,但需要验证:论区块链为何需要法律[J]. 凯文·沃巴赫,林少伟.  东方法学. 2018(04)



本文编号：3656480