導(dǎo)語：人工智能在司法領(lǐng)域的作用一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要:2016年7月，中辦、國辦印發(fā)了《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，明確提出“實施科技強檢，推進檢察工作現(xiàn)代化”，2019年1月16日，中央政法工作會議提出要“推動大數(shù)據(jù)、人工智能等科技創(chuàng)新成果同司法工作深度融合”。近年來，人工智能、大數(shù)據(jù)為代表的數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展，在教育、醫(yī)療、交通、商業(yè)、金融等方面取得了巨大的進步，展現(xiàn)出了跨時代的技術(shù)理性力量。本文以人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的介紹為切入口，以實例展示人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在治安、刑偵、合同、預(yù)測、量刑等司法領(lǐng)域或環(huán)節(jié)取得的進展，彰顯人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)對司法領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響，進而呼吁司法人員了解科技前沿信息，更新既有知識體系，深刻理解人工智能的底層邏輯，掌握數(shù)據(jù)算法本質(zhì)規(guī)律，應(yīng)對未來的職業(yè)挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞:人工智能;大數(shù)據(jù);司法領(lǐng)域;深度融合

活字印刷，蒸汽機，電力，互聯(lián)網(wǎng)……每一次技術(shù)革新，都引發(fā)人類對自身新的認(rèn)知。《2019年世界發(fā)展報告:工作性質(zhì)的變革》中，對人工智能等科學(xué)技術(shù)對未來的就業(yè)、經(jīng)濟發(fā)展、社會影響等進行了深入探討。在人類歷史上，傳統(tǒng)職業(yè)不斷地被新職業(yè)、新崗位替代，ETC取代了高速公路收費員，語音輸入取代了打字員，無人超市取代了售貨員，2016年5月，美國紐約律師事務(wù)所Baker＆Hostetler宣布雇傭IBM公司研發(fā)的機器人律師Ross來幫助律所處理破產(chǎn)案件，更多的工作內(nèi)容可重復(fù)性量化的職業(yè)都面臨著被機器替代的可能。人工智能在醫(yī)療、教育、交通等多個領(lǐng)域不斷開花結(jié)果，科技進步帶來的資源整合并不以人的意志為轉(zhuǎn)移。但隨之而來的問題是:智能時代，人類怎樣才能不被機器打敗?恩格斯在《共產(chǎn)黨宣言》中這樣描述“事情已經(jīng)發(fā)展到了這樣的地步:今天英國發(fā)明的新機器，一年之內(nèi)就會奪取中國國千百萬工人的飯碗?！雹?，關(guān)于機器使工人失業(yè)的世紀(jì)之問是否會成為現(xiàn)實?筆者在智能語音與人工智能聯(lián)合實驗室擔(dān)任研究員的工作期間，深感每一個法律人在面對新時代司法職業(yè)迭代轉(zhuǎn)型的大變局，必須要學(xué)會與機器相處，不斷了解科技前沿信息，不斷更新既有知識體系，只有當(dāng)法律人做到深刻理解了人工智能的底層邏輯，掌握了數(shù)據(jù)算法的本質(zhì)規(guī)律，才能真正應(yīng)對未來的職業(yè)挑戰(zhàn)。

一、何為人工智能技術(shù)

1956年，在美國達(dá)特茅斯學(xué)院的討論會上，“人工智能”(AI)這一概念被正式提出，標(biāo)志著人工智能學(xué)科技術(shù)的誕生。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，自然語言學(xué)習(xí)，計算機視覺、文字編輯、自動駕駛等等，總的來說，是讓機器具備能夠和人一樣進行感知、認(rèn)知、決策、執(zhí)行的人工程序或系統(tǒng)②。人工智能概念被普通大眾熟知的標(biāo)志性事件是2016年谷歌公司DeepMind團隊的AlphaGo程序以4:1戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石。從人工智能的發(fā)展程度上來看，人工智能可以分為三個階段，第一個階段是弱人工智能階段，第二個階段是強人工智能階段，第三個階段是超人工智能階段。目前，所有的人工智能都還屬于弱人工智能階段，即通過機器學(xué)習(xí)在某一個領(lǐng)域內(nèi)收集人類大量行為數(shù)據(jù)，加以分析，找出規(guī)律，提供服務(wù)。當(dāng)前弱人工智能技術(shù)的發(fā)展主流是連接主義，技術(shù)核心是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)，即仿造人的神經(jīng)系統(tǒng)，通過人工構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式來模擬人類智能，以工程技術(shù)手段來模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，通過大量的非線性并行處理器來模擬人腦中龐大的神經(jīng)元，用處理器之間的層級連接來模擬人腦中眾多神經(jīng)元之間的突觸行為，其中，連接主義取得的最重要的成果就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)③，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一組數(shù)學(xué)模型，通過一個基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)類型的學(xué)習(xí)方法(LearningMethod)得以優(yōu)化，用來解決模式識別問題。比如:一個人要去買蘋果，但不知道什么樣的蘋果最好吃，最簡單的方法就是每一個蘋果都親口嘗一嘗，吃完以后就知道紅色圓潤的蘋果比較好吃，再買的時候選這種蘋果就可以了?，F(xiàn)在把這個方法套用到電腦上，讓電腦“嘗”一遍所有的蘋果，它就能夠總結(jié)出關(guān)于蘋果好吃判斷標(biāo)準(zhǔn)的一套規(guī)律，有了這套規(guī)律之后，一旦把新上市蘋果的特征輸入，電腦就能根據(jù)已有的規(guī)則判斷出蘋果的好壞。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點和優(yōu)越性主要表現(xiàn)它具有自學(xué)習(xí)功能，例如，在進行圖片識別時，把海量的圖像數(shù)據(jù)和對應(yīng)的標(biāo)簽輸入，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會通過自我學(xué)習(xí)功能，慢慢學(xué)會識別，以后碰到類似的圖像就能自動識別出來。2006年以來，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上，又發(fā)展到了深度學(xué)習(xí)(DeepLearning)階段，即建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，尤其適用于計算機視覺識別，語音識別和自然語言處理。

二、何為大數(shù)據(jù)技術(shù)

2012年，英國牛津大學(xué)教授舍恩伯格出版了《大數(shù)據(jù)時代》一書，他在書中指出，大數(shù)據(jù)所帶來的信息風(fēng)暴，正在變革我們的生活，工作和思維，開啟重大的時代轉(zhuǎn)型。根據(jù)馬?。柌氐目偨Y(jié)，大數(shù)據(jù)是指21世紀(jì)以來因為信息交換、存儲、處理三個方面能力大幅度增長而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。在數(shù)字化信息爆炸式增長的過程里，每個參與信息交換的節(jié)點都可以在短時間里接受傳送大量數(shù)據(jù)，而全世界存儲數(shù)據(jù)的成本在過去的50年里每兩年減少一半，存儲密度增加5000萬倍。④在過去，人們受限于取得數(shù)據(jù)的手段不足，獲得經(jīng)驗的途徑主要依賴抽樣數(shù)據(jù)和局部數(shù)據(jù)，甚至在無法獲得實證數(shù)據(jù)的時候，求助于自然法和宗教啟示，試圖去發(fā)現(xiàn)未知領(lǐng)域的規(guī)律，因此，人們對于世界的認(rèn)識往往是表面的和錯誤的。舍恩伯格指出，在大數(shù)據(jù)時代，人類第一次有機會在廣泛的領(lǐng)域獲得海量數(shù)據(jù)、完整數(shù)據(jù)、多樣化數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)深入探索現(xiàn)實世界的規(guī)律，獲取過去不可能獲取的知識，得到過去無法企及的機會。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)和普及，也使得普通的企業(yè)和政府部門通過數(shù)據(jù)分析，獲得知識，提升服務(wù)社會能力。大數(shù)據(jù)技術(shù)和之前的所有數(shù)據(jù)技術(shù)相比，具有四個方面的特點，第一，大數(shù)據(jù)技術(shù)分析與某些事物有關(guān)聯(lián)的所有數(shù)據(jù)，而不是依靠少量的樣本數(shù)據(jù);第二，大數(shù)據(jù)本身可以被反復(fù)利用，大數(shù)據(jù)的潛在價值往往深藏在表面收集目的之下，必須借助新算法和新工具來解鎖大數(shù)據(jù)的“隱藏價值”;第三，大數(shù)據(jù)技術(shù)接受數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性，不追求數(shù)據(jù)的精確性，大數(shù)據(jù)技術(shù)接受的數(shù)據(jù)既可以是傳統(tǒng)的文字?jǐn)?shù)據(jù)、音像數(shù)據(jù)，也可以是位置數(shù)據(jù)、運動數(shù)據(jù)、生物數(shù)據(jù)等包羅萬象;第四，大數(shù)據(jù)技術(shù)不去試圖探求事物間的因果關(guān)系，而將焦點聚集在關(guān)注事物之間的相關(guān)關(guān)系上。⑤

三、人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)之間的關(guān)系

人工智能技術(shù)發(fā)展到了深度學(xué)習(xí)階段后，其實質(zhì)是用數(shù)學(xué)模型對真實世界中的特定問題建模，加以海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)更有用的特征，從而提升分類或者預(yù)測的準(zhǔn)確性，最終解決該領(lǐng)域內(nèi)問題的過程。從本質(zhì)上來說，深度學(xué)習(xí)只是手段，特征學(xué)習(xí)才是目的，根據(jù)連接主義的觀點，機器的深度學(xué)習(xí)借鑒的正是人類的學(xué)習(xí)、訓(xùn)練的過程，也是智能形成的必由之路，而大數(shù)據(jù)就扮演著最重要的訓(xùn)練角色，大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，讓深度學(xué)習(xí)有了無比豐富的數(shù)據(jù)資源來完成特定功能的訓(xùn)練。前文中所提到的谷歌AlphaGo就是古今中外的海量圍棋對局大數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的結(jié)果。由此可見，人工智能要實現(xiàn)跨越式的發(fā)展，除了深度學(xué)習(xí)算法自身升級之外，還需要海量大數(shù)據(jù)。簡單點說，現(xiàn)階段的人工智能=深度學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)。在人工智能時代，深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)成了密不可分的一對，一方面，大數(shù)據(jù)是人工智能的基石，目前的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)主要是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，即對大數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，并從中歸納出可以被計算機運用在類似素質(zhì)上的知識規(guī)律;另一方面，深度學(xué)習(xí)技術(shù)及其他算法可以幫助我們從大數(shù)據(jù)中挖掘出以往難以想象的有價值的數(shù)據(jù)知識或者規(guī)律，從而著手于社會實踐。英國有一家叫做CambridgeAnalytica的數(shù)據(jù)分析公司，研發(fā)出了一種被稱為大數(shù)據(jù)挖掘和心理側(cè)寫的人工智能技術(shù)，并以此項技術(shù)為基礎(chǔ)提供廣告信息精準(zhǔn)投放業(yè)務(wù)。CambridgeAnalytica公司從2014年開始使用軟件從Facebook收集數(shù)據(jù)，前后共獲得了5000萬Facebook用戶的海量數(shù)據(jù)，在2016年美國大選期間，CambridgeAnalytica公司受雇于共和黨團隊，在掌握5000萬用戶海量大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，根據(jù)其自己擁有的人工智能算法技術(shù)，設(shè)計出了一套分析和輿論引導(dǎo)的軟件來影響總統(tǒng)選舉情況，這個系統(tǒng)可以自動收集和分析互聯(lián)網(wǎng)上的選舉進展信息，評估人們對于總統(tǒng)候選人的滿意度，并且通過向用戶投放信息，自動發(fā)送虛假新聞等技術(shù)手段，宣傳自己所支持的候選人，還可以通過對照實驗準(zhǔn)確判斷每個州的選民特征，為自己所支持的競選團隊提供第一手的數(shù)據(jù)資料和決策依據(jù)⑥，5000萬用戶的海量大數(shù)據(jù)，在經(jīng)過人工智能算法模型的挖掘之后，爆發(fā)出了驚人的能量，幫助特朗普戰(zhàn)勝希拉里，繼AlphaGo之后，再次展示了算法+大數(shù)據(jù)的威力。

四、人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)在司法領(lǐng)域的初步

成果2017年4月11日，美國最高法院首法官約翰．羅伯茨接受了一次采訪，有人問他“你能否預(yù)見將來有一天，人工智能技術(shù)驅(qū)動的機器將協(xié)助法庭認(rèn)定事實，甚至頗具有爭議地介入司法裁決程序?”羅伯茨回答道“這一天其實已經(jīng)到來，而且，這已經(jīng)讓司法實務(wù)的運作方式面臨著巨大的壓力。”近年來，不僅僅是復(fù)雜的人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，還包括智能設(shè)備、信號技術(shù)、生物遺傳技術(shù)等，這些新技術(shù)的出現(xiàn)給傳統(tǒng)的司法證據(jù)采信和事實認(rèn)定帶來巨大的沖擊，以至于不少法官離開了專業(yè)人員的鑒定意見就無法做出判決，同時，司法實務(wù)中的法律條款在人工智能技術(shù)革命的新環(huán)境下開始做出改變。當(dāng)掌握國家機器的司法機關(guān)使用甚至依賴技術(shù)行使裁量權(quán)時，每一個具有遠(yuǎn)見的法律人都必須開始觀察這些現(xiàn)象，思考科技進步與公平正義之間的微妙關(guān)系。(一)人工智能在社會治安領(lǐng)域的成就。人工智能系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)成千上萬張的人臉照片，掌握認(rèn)識和分辨人類面孔的基本規(guī)律，之后，系統(tǒng)再進入全國通緝犯照片大數(shù)據(jù)庫，記住所有通緝犯的面孔，全國的安防系統(tǒng)只要接入了這套識別通緝犯相貌的系統(tǒng)，通緝犯在公共場合一露面，系統(tǒng)就可以通過監(jiān)控攝像頭采集的圖像，從海量的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)中將通緝犯的面孔準(zhǔn)確識別出來。2017年5月份，武漢市東湖警方在東湖綠道景區(qū)部署人臉大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，7月6日，警方指揮中心收到實時預(yù)警，人臉識別系統(tǒng)比對出一組全國在逃人員圖片，相似度高達(dá)97．44%。武漢警方立即使用人臉識別系統(tǒng)生成嫌疑人的行動軌跡，分析研判出犯罪嫌疑人的實時位置，僅用了半個小時，警方便成功抓獲嫌疑人。⑦而這種高效率的記憶、識別和預(yù)警，是人類警察無法做到的。(二)人工智能在刑事偵查領(lǐng)域的成就。大數(shù)據(jù)技術(shù)為指控犯罪提供了全新的偵查思路和證據(jù)種類。2016年的一天晚上，57歲的澳大利亞婦女默娜•尼爾森死在家中的洗衣房里，她的兒媳卡洛琳•尼爾森向警方作證:當(dāng)天晚上默娜回家的時候，有一群男子開車跟著她，其中一名男子和默娜發(fā)生了爭執(zhí)，并在20分鐘的爭吵后給了默娜致命的一擊，殺死默娜后，這群男子發(fā)現(xiàn)了卡洛琳，把她綁了起來，然后逃離了犯罪現(xiàn)場。聽起來，這是一起有因沖突產(chǎn)生的殺人案件，但澳大利亞阿德萊德地方檢察官卡門•馬泰奧并不相信卡洛琳的證詞，因為他看到了另外一份證據(jù)———被害人默娜的電子手表AppleWatch，案發(fā)當(dāng)晚，默娜戴著的這塊智能手表整個晚上都在默默地測量并記錄她的運動和心率。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，檢察官卡門•馬泰奧認(rèn)為:“死者是在晚上6:38左右就遭遇了襲擊，6:45左右去世的?！笔直碛涗浀倪\動數(shù)據(jù)意味著卡洛琳所陳述的死者和男子在洗衣房外爭執(zhí)了20分鐘是虛假事實，進而判斷卡洛琳參與了這起殺人案。⑧2016年9月，澳大利亞阿德萊德地方檢察院以謀殺罪對嫌疑人卡洛琳•尼爾森提起刑事訴訟。在過去，刑事案件的時間起止線也許只能由目擊者的證詞來佐證，警方和公訴檢察官經(jīng)常會面臨證據(jù)不足、事實不清的困境，但在今天，隨時上傳保存的位置數(shù)據(jù)、運動數(shù)據(jù)和生物數(shù)據(jù)，甚至包括每一個輕輕的敲擊，每邁出的一步，每一次心跳，科技所提供的海量數(shù)據(jù)記錄已經(jīng)成為了全新的犯罪證據(jù)種類，甚至有可能是未來最重要、最客觀、最具有關(guān)聯(lián)性的證據(jù)種類。(三)人工智能在民商事合同審查制作領(lǐng)域的成就。人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)成功的將合同中的所有關(guān)鍵問題都一一標(biāo)注，并用人類難以企及的速度進行審查和修改。2016年10月15日，在杭州云棲大會上，無訟創(chuàng)始人蔣勇現(xiàn)場對其主持研發(fā)的法律機器人“法小淘”進行功能演示，“法小淘”通過自然語言理解了解了當(dāng)事人的法律訴求，并分析出案件事實屬于不正當(dāng)競爭，然后通過數(shù)據(jù)搜索，從30萬名律師信息中找到了3名合適的律師，并提供了律師所在的律所、同類案件數(shù)量、案件標(biāo)的額區(qū)間等信息。2018年2月26日，斯坦福大學(xué)、杜克大學(xué)法學(xué)院和南加州大學(xué)的法學(xué)教授們與法律人工智能公司LawGeex合作，開發(fā)了一款法律人工智能程序機器人，并組織了20名有經(jīng)驗的律師與機器人比賽合同審查業(yè)務(wù)的準(zhǔn)確性和效率。比賽內(nèi)容是在四小時內(nèi)審查五項保密協(xié)議并確定30個法律問題，包括仲裁，關(guān)系保密和賠償。機器人在26秒內(nèi)完成了任務(wù)，而人類律師平均需要92分鐘，機器人的準(zhǔn)確率達(dá)到了95%，而人類律師的平均準(zhǔn)確率是85%，人類律師完敗。⑨(四)人工智能在審判結(jié)果預(yù)測方面的成就。隨著機器學(xué)習(xí)的高速發(fā)展，用人工智能算法預(yù)測法官或者法官群體的判決結(jié)果成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一大熱門。2017年，美國伊利諾伊理工大學(xué)教授丹尼爾•卡茨的團隊利用美國最高法院數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)，為每個投票標(biāo)注若干個屬性標(biāo)簽，包括法官任期長短、管轄法院、口頭辯論權(quán)利保障等，創(chuàng)建了一種“隨機森林”的機器監(jiān)督學(xué)習(xí)算法?！半S機森林”模型學(xué)習(xí)了1816年到2015年最高法院的案例，按年份研究每個案例的特征并預(yù)測裁決結(jié)果，自主分析案例特征與判決結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，最后再標(biāo)注出正確的結(jié)果對機器分析予以修正，通過這種方法逐步優(yōu)化算法，再繼續(xù)進行下一年的預(yù)測。經(jīng)過測試，該模型對于28000項判決結(jié)果預(yù)測的正確率為70．2%，對24萬張法官投票預(yù)測的正確率為71．9%，對1816年到2015年美國最高法院的判決的預(yù)測準(zhǔn)確率超過70%，超過法律專家66%的預(yù)測準(zhǔn)確率。(五)人工智能在量刑輔助決策方面的成就。目前，美國多州刑事司法系統(tǒng)已開始頻繁使用智能算法生成的風(fēng)險評估，鑒定評估犯人今后犯罪的機率。2013年2月，美國威斯康辛州的埃里克•盧米斯(EricL．Loomis)因飛車開槍被捕，一審法院進行判決前進行了量刑前調(diào)查，量刑前調(diào)查報告中包括一個COMPAS系統(tǒng)風(fēng)險評估附件。COMPAS是一款風(fēng)險評估軟件，供不同的司法機關(guān)在出入監(jiān)決策、是否假釋、量刑判斷用來提供決策支持，COMPAS報告的風(fēng)險評估部分會生成條形圖顯示(如下圖)的風(fēng)險登記評分，三個條形格分別代表審前再犯風(fēng)險、一般再犯風(fēng)險和暴力再犯風(fēng)險。判決前，法官收到了Compas系統(tǒng)生成的風(fēng)險評分報告，該報告判定盧米斯可能會在未來實施暴力犯罪，對社區(qū)具有“高級別風(fēng)險”。但是，由于涉及公司競爭核心機密，Compas系統(tǒng)的算法并未公布，盧米斯無法查看。因此，盧米斯聲稱Compas的算法細(xì)則違反了既定的法庭程序，提起上訴。2016年5月，威斯康辛最高法院認(rèn)為Compas系統(tǒng)的風(fēng)險評估遵循了法院所有既定規(guī)定，操作均屬合法。⑩進而維持了一審的判決。毫無疑問，現(xiàn)代社會通過司法來維持和調(diào)節(jié)各種復(fù)雜的社會關(guān)系，維系社會運轉(zhuǎn)，但隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，算法地位的上升，各種自動化系統(tǒng)通過算法潛移默化的調(diào)節(jié)社會關(guān)系。雖然在當(dāng)前階段，人工智能技術(shù)在司法領(lǐng)域還處在“專家系統(tǒng)”階段，即收集儲存法律專家的大量專業(yè)知識，構(gòu)建法律專家分析法律問題的思維導(dǎo)圖，模仿法律業(yè)務(wù)專家的思維來解決結(jié)構(gòu)化、定制化的特定問題，只是用來輔助法律實務(wù)人員的工作。但是，人工智能算法正逐漸融入律法，技術(shù)理性深刻影響著法律理性，人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)正對司法領(lǐng)域起著深遠(yuǎn)的影響，司法正在面臨一個迅速變革的時代。

作者:繆成 單位:安徽省人民檢察院智能語音與人工智能聯(lián)合實驗室