人工智能司法决策的可能与限度

发布时间：2021-04-11 19:47

　　利用人工智能的推理技术和机器学习技术,以及建立海量且有效的法律知识库,算法有可能接管司法决策。目前已经获得广泛应用的法律信息检索系统、法律专家系统皆属辅助型法律智能系统,它们的研发和使用为决策型司法智能系统奠定了技术和经验基础。然而,要使司法决策成为可能,人工智能必须在运用法律推理、掌握法律语言以及深度学习经验性知识方面取得决定性突破。人工智能司法决策必然要求重新审视法律推理逻辑,重构审判责任理论,重塑法官职业身份内涵,甚至改变司法决策过程中人机互动的关系格局。为了避免变革所带来的负面影响,须划定人工智能司法决策模型建构的限度。人工智能的技术应用应符合国际通行的技术安全标准,介入应以司法公正为价值追求。通过构建合理的算法规则机制,对算法不透明性提供必不可少的制度约束。 

【文章来源】：华东政法大学学报. 2019,22(01)北大核心CSSCI

【文章页数】：14 页

【文章目录】：
目次
一、人工智能的法律实务应用历程
    （一） 法律信息检索系统的功能优化历程
    （二） 非自主决策型法律专家系统的应用发展
二、人工智能介入司法的可能路径
    （一） 人工智能对法律论证综合方法的探寻
    （二） 人工智能对法律语言的深度学习
    （三） 人工智能对经验性法律知识的获取
三、革新与挑战:从技术辅助到自主决策
    （一） 机器逻辑:法律方法的人工智能化
    （二） 机器责任:对审判责任理论的扩充
    （三） 机器法官:对法官职业身份的解构
四、人工智能司法决策模型建构的限度
    （一） 司法决策模型:成为一种有益人工智能
    （二） 建构符合人类正义观的司法决策模型
    （三） 司法决策模型建构中算法黑箱的有限度规制
五、结论


【参考文献】：
期刊论文
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[2]我们离“阿尔法法官”还有多远?[J]. 何帆.  浙江人大. 2017(05)
[3]我国法律本体检索模型的研究[J]. 张妮,杨遂全,蒲亦非.  法律方法. 2015(02)
[4]法律逻辑方法与司法公正实现[J]. 熊明辉.  中山大学学报(社会科学版). 2011(05)
[5]国外法官遴选制度的考察与借鉴——以美、英、德、法、日五国法官遴选制度为中心[J]. 王琦.  法学论坛. 2010(05)
[6]法律语言的模糊性分析[J]. 卢秋帆.  法学评论. 2010(02)
[7]计算机领域中的本体[J]. 张岚.  内蒙古科技与经济. 2009(20)
[8]构建法律信息服务的新模式——以“北大法宝”数据库开发为例[J]. 赵晓海.  法律文献信息与研究. 2008(02)
[9]人工智能与法律问题初探[J]. 唐昊涞,舒心.  哈尔滨学院学报. 2007(01)
[10]法律中的可辩驳推理[J]. 邱昭继.  法律科学.西北政法学院学报. 2005(04)



本文编号：3131853