人工智能司法应用的难题与前景文献综述

1. 文献综述（或调研报告）：
2. 人工智能司法应用的概况

随着科技的发展，过去只是被动执行人们命令的计算机变得越来越具有自主性和创造性。2010年以来，在大数据、机器学习和超级计算机的推动之下，人工智能迅猛发展。2016年10月发布的《美国国家人工智能研发战略计划》涵盖七大方面，包括长期投资AI研究，开发人类—AI协作的有效方式，认知并解决潜在的法律、道德、社会等影响，确保AI系统的可靠性和安全性，为AI开放、共享公共数据和环境，通过标准和基准测量、评估AI技术，更好理解AI的劳动力需求。

在国内，最高人民法院于2015年7月首次提出了“智慧法院”的概念。智慧法院指的是以实现司法公正和高效为目标，以数据开放共享和安全可信为基础，运用大数据和云计算等信息技术，促进司法审执公正化和法院管理高效化的信息化系统。2016年，周强在最高院信息化专题讲座上更加清晰地提出了智慧法院的蓝图，发布了人民法院信息化3.0版的建设规划。随后，“法信——中国法律应用数字网络服务平台”正式上线。2016年12月，最高院在其举办的“智慧法院公众开放日”活动中，展示了信息化技术诉讼服务群众的最新成果，并现场上线北京法院智能研判系统——“睿法官”。

1. 人工智能司法应用的前景

芦露在《中国的法院信息化：数据、技术与管理》一文中认为，法院的信息化可以分为三个时期。第一个阶段是信息化筹备与陈词数据时期，在财力和技术力的双重限制下，数据录入和处理方面的人工劳动，成为这一时期司法数据的主要特征。第二阶段是自动化与考绩数据时期，这一时期，各专门应用软件，以司法统计业务为突破口，在逐步向法院的核心业务区块延伸。虽然它并不触发业务组织的重组和程序再造，但在改善审判效率方面效果显著。第三阶段，即2010年以后为网络化与大数据时期。芦露认为，信息通讯技术进法院，拉低了法院系统的运行成本、支持了司法决策的科学化、强化了审判管理，还渐渐松动了生产正义的传统方式。网络化时代，法院系统正在发生巨大的变革。

潘庸鲁在《人工智能介入司法领域的价值与定位》一文中提出，人工智能辅助的办案系统具有了识别区分、校验判断、逻辑比对、矛盾排除、自动推送 和生成等强大的智能性。 他认为，人工智能在司法领域的应用具有以下价值。第一，可以防范冤假错案的发生，以维护公平正义。因为智能辅助办案系统是根据破案内在逻辑联系设计的证据模块，形成统一证据规则和证据标准 指引，并按照不同诉讼阶段对证据标准要求的不同，分阶段模块化嵌入办案系统，引导办案人员依法、全面和规范收集、审查证据，为证据的稳定性、统一性、同质性提供技术支撑，避免因为人的差异对证据认定偏差影响事实的认定。同时这套办案系统会对办案人员收集的证据进行自动校验和审查，一旦出现瑕疵，办案系统就会自动提示并阻 断该证据通过审核，除非办案人员作出说明或者继续补正。第二，可以显著提升司法效率。在人工智能办案系统的平台上，所有的卷宗均已实现电子化，阅看卷宗由人工智能代替，并可以对单一证据、证据链和全案证据进行一键式校验和审查，由此可以大大节省办案人员的时间。第三，可以预防司法腐败的发生。人工智能通过对办案人员参与诉讼活动全程留痕的方式，让其在案件参与人员之间实现了透明和公开，以及对证据合法性严格把关、对量刑明显差异自动报警等有力地威慑了办案人员以权谋私的意念，有效避免办案人员的人为随意以及压缩了暗箱操作的空间。

1. 司法人工智能是否应当设置禁区

对于人工智能在司法领域的应用是否存在禁区，在学界有着不同的观点。有的学者持“谨慎乐观态度”，认为智慧司法所需要的 人工智能，第一要务是辅助或服务司法官办案，不是 替代司法裁决、淘汰办案司法官。有的学者提出“有限智能化”。一方面，它实际否定了司法人工智能系统自主 办案的可能性。另一方面，它强调，相当数量 的非类型化案件或者案件的非类型化因素，是可能 形成的、统一的智能算法实际难以适用的领域;对非类型化案件的司法裁决，人工智能至多具有辅助的作用。

黄京平教授认为，人工智能在刑事司法领域的应用，必须有明确的禁区。智能型标准化，是案件质量分散保障机制的重要手段，但涉及刑事实体法的适用，智能辅助办案系统须满足相对性、可靠性、适度性、独立性和可控性的要求。他认为，人工智能在刑事司法领域的应用，只能适用于那些严格依据实体性和程序性规则的案件，而不能适用于需要依据法律原则、指导性案例、司法解释的案件。

1. 人工智能司法应用的困境

徐骏在《智慧法院的法理审思》一文中提出当前智慧法院建设在实践中存在地方性试点意义有限、数据化基础还不坚实、司法数据仍是闭环流通等问题，导致智能化程度不足，智能应用目标难以实现。他还认为，智慧法院的发展还存在工具理性对司法意义的消解，智慧管理对司法自主的 削弱，智慧应用对司法平等的分化以及服务外包对司法公信的威胁。

曹建峰认为，人工智能决策存在公平、透明性和可责性三大问题。第一，算法默认是公平的吗？公平可以被量化、格式化吗？如果公平是机器学习和人工智能的目标，谁来决定公平的考量因素呢？这一系列的问题有待于我们回答。第二，由于普遍人根本无法理解算法的原理和机制，自动化决策常常是在算法这一“黑箱”中做出的，不透明性问题由此 产生。 第三，当人们对人工智能的决策结果不满意，是否可以对算法进行审查和问责呢？

1. 总结

近几年，国内外都在积极探索人工智能在司法实践中的应用，并取得了许多成果。我们可以很明显地看出人工智能司法应用对于提高司法效率、防范冤假错案、预防司法腐败的作用。但同时，我们不可否认，司法人工智能的发展仍面临许多困境，亟待我们去探索和解决。

参考文献：