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(diǎn)，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(shí)施科技強(qiáng)檢，推進(jìn)檢察工作現(xiàn)代化”，2019年1月16日，中央政法工作會(huì)議提出要“推動(dòng)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(jìn)步，展現(xiàn)出了跨時(shí)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(shí)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(cè)、量刑等司法領(lǐng)域或環(huán)節(jié)取得的進(jìn)展，彰顯人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)司法領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響，進(jìn)而呼吁司法人員了解科技前沿信息，更新既有知識(shí)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(duì)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(jī)，電力，互聯(lián)網(wǎng)……每一次技術(shù)革新，都引發(fā)人類對(duì)自身新的認(rèn)知?！?019年世界發(fā)展報(bào)告:工作性質(zhì)的變革》中，對(duì)人工智能等科學(xué)技術(shù)對(duì)未來的就業(yè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)影響等進(jìn)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(fèi)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(jī)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(jī)器替代的可能。人工智能在醫(yī)療、教育、交通等多個(gè)領(lǐng)域不斷開花結(jié)果，科技進(jìn)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(shí)代，人類怎樣才能不被機(jī)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(jī)器，一年之內(nèi)就會(huì)奪取中國國千百萬工人的飯碗?！雹伲P(guān)于機(jī)器使工人失業(yè)的世紀(jì)之問是否會(huì)成為現(xiàn)實(shí)?筆者在智能語音與人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任研究員的工作期間，深感每一個(gè)法律人在面對(duì)新時(shí)代司法職業(yè)迭代轉(zhuǎn)型的大變局，必須要學(xué)會(huì)與機(jī)器相處，不斷了解科技前沿信息，不斷更新既有知識(shí)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(duì)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(huì)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(jī)器學(xué)習(xí)，自然語言學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺、文字編輯、自動(dòng)駕駛等等，總的來說，是讓機(jī)器具備能夠和人一樣進(jìn)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(tuán)隊(duì)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(gè)階段，第一個(gè)階段是弱人工智能階段，第二個(gè)階段是強(qiáng)人工智能階段，第三個(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)在某一個(gè)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(jí)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(gè)基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)類型的學(xué)習(xí)方法(LearningMethod)得以優(yōu)化，用來解決模式識(shí)別問題。比如:一個(gè)人要去買蘋果，但不知道什么樣的蘋果最好吃，最簡(jiǎn)單的方法就是每一個(gè)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(shí)候選這種蘋果就可以了?，F(xiàn)在把這個(gè)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(diǎn)和優(yōu)越性主要表現(xiàn)它具有自學(xué)習(xí)功能，例如，在進(jìn)行圖片識(shí)別時(shí)，把海量的圖像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽輸入，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會(huì)通過自我學(xué)習(xí)功能，慢慢學(xué)會(huì)識(shí)別，以后碰到類似的圖像就能自動(dòng)識(shí)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(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，尤其適用于計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別，語音識(shí)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(shí)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(shí)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?yàn)樾畔⒔粨Q、存儲(chǔ)、處理三個(gè)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(gè)參與信息交換的節(jié)點(diǎn)都可以在短時(shí)間里接受傳送大量數(shù)據(jù)，而全世界存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的成本在過去的50年里每兩年減少一半，存儲(chǔ)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(yàn)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(shí)證數(shù)據(jù)的時(shí)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(duì)于世界的認(rèn)識(shí)往往是表面的和錯(cuò)誤的。舍恩伯格指出，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人類第一次有機(jī)會(huì)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(shí)現(xiàn)深入探索現(xiàn)實(shí)世界的規(guī)律，獲取過去不可能獲取的知識(shí)，得到過去無法企及的機(jī)會(huì)。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(shí)，提升服務(wù)社會(huì)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(gè)方面的特點(diǎn)，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(jià)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(jià)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(yùn)動(dòng)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(diǎn)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(shí)質(zhì)是用數(shù)學(xué)模型對(duì)真實(shí)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(cè)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(diǎn)，機(jī)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(duì)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(shí)現(xiàn)跨越式的發(fā)展，除了深度學(xué)習(xí)算法自身升級(jí)之外，還需要海量大數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)單點(diǎn)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(shí)代，深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)成了密不可分的一對(duì)，一方面，大數(shù)據(jù)是人工智能的基石，目前的機(jī)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(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并從中歸納出可以被計(jì)算機(jī)運(yùn)用在類似素質(zhì)上的知識(shí)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(jià)值的數(shù)據(jù)知識(shí)或者規(guī)律，從而著手于社會(huì)實(shí)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(xiàng)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(tuán)隊(duì)，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(jì)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(gè)系統(tǒng)可以自動(dòng)收集和分析互聯(lián)網(wǎng)上的選舉進(jìn)展信息，評(píng)估人們對(duì)于總統(tǒng)候選人的滿意度，并且通過向用戶投放信息，自動(dòng)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(duì)照實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確判斷每個(gè)州的選民特征，為自己所支持的競(jìng)選團(tuán)隊(duì)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(dòng)的機(jī)器將協(xié)助法庭認(rèn)定事實(shí)，甚至頗具有爭(zhēng)議地介入司法裁決程序?”羅伯茨回答道“這一天其實(shí)已經(jīng)到來，而且，這已經(jīng)讓司法實(shí)務(wù)的運(yùn)作方式面臨著巨大的壓力?！苯陙恚粌H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(hào)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(shí)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(shí)，司法實(shí)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(jī)器的司法機(jī)關(guān)使用甚至依賴技術(shù)行使裁量權(quán)時(shí)，每一個(gè)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(jìn)步與公平正義之間的微妙關(guān)系。(一)人工智能在社會(huì)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(shí)和分辨人類面孔的基本規(guī)律，之后，系統(tǒng)再進(jìn)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(shí)別通緝犯相貌的系統(tǒng)，通緝犯在公共場(chǎng)合一露面，系統(tǒng)就可以通過監(jiān)控?cái)z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(shí)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(shí)時(shí)預(yù)警，人臉識(shí)別系統(tǒng)比對(duì)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(shí)別系統(tǒng)生成嫌疑人的行動(dòng)軌跡，分析研判出犯罪嫌疑人的實(shí)時(shí)位置，僅用了半個(gè)小時(shí)，警方便成功抓獲嫌疑人。⑦而這種高效率的記憶、識(shí)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(shí)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(zhēng)執(zhí)，并在20分鐘的爭(zhēng)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(chǎng)。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?yàn)樗吹搅肆硗庖环葑C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(gè)晚上都在默默地測(cè)量并記錄她的運(yùn)動(dòng)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\(yùn)動(dòng)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(zhēng)執(zhí)了20分鐘是虛假事實(shí)，進(jìn)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(duì)嫌疑人卡洛琳•尼爾森提起刑事訴訟。在過去，刑事案件的時(shí)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(huì)面臨證據(jù)不足、事實(shí)不清的困境，但在今天，隨時(shí)上傳保存的位置數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和生物數(shù)據(jù)，甚至包括每一個(gè)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(jìn)行審查和修改。2016年10月15日，在杭州云棲大會(huì)上，無訟創(chuàng)始人蔣勇現(xiàn)場(chǎng)對(duì)其主持研發(fā)的法律機(jī)器人“法小淘”進(jìn)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(shí)屬于不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)，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(jī)器人，并組織了20名有經(jīng)驗(yàn)的律師與機(jī)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(shí)內(nèi)審查五項(xiàng)保密協(xié)議并確定30個(gè)法律問題，包括仲裁，關(guān)系保密和賠償。機(jī)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(jī)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(cè)方面的成就。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的高速發(fā)展，用人工智能算法預(yù)測(cè)法官或者法官群體的判決結(jié)果成為機(jī)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(tuán)隊(duì)利用美國最高法院數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)，為每個(gè)投票標(biāo)注若干個(gè)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(jī)森林”的機(jī)器監(jiān)督學(xué)習(xí)算法?！半S機(jī)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(gè)案例的特征并預(yù)測(cè)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(duì)機(jī)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(jìn)行下一年的預(yù)測(cè)。經(jīng)過測(cè)試，該模型對(duì)于28000項(xiàng)判決結(jié)果預(yù)測(cè)的正確率為70．2%，對(duì)24萬張法官投票預(yù)測(cè)的正確率為71．9%，對(duì)1816年到2015年美國最高法院的判決的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超過70%，超過法律專家66%的預(yù)測(cè)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(xiǎn)評(píng)估，鑒定評(píng)估犯人今后犯罪的機(jī)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(jìn)行判決前進(jìn)行了量刑前調(diào)查，量刑前調(diào)查報(bào)告中包括一個(gè)COMPAS系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估附件。COMPAS是一款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估軟件，供不同的司法機(jī)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(bào)告的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估部分會(huì)生成條形圖顯示(如下圖)的風(fēng)險(xiǎn)登記評(píng)分，三個(gè)條形格分別代表審前再犯風(fēng)險(xiǎn)、一般再犯風(fēng)險(xiǎn)和暴力再犯風(fēng)險(xiǎn)。判決前，法官收到了Compas系統(tǒng)生成的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分報(bào)告，該報(bào)告判定盧米斯可能會(huì)在未來實(shí)施暴力犯罪，對(duì)社區(qū)具有“高級(jí)別風(fēng)險(xiǎn)”。但是，由于涉及公司競(jìng)爭(zhēng)核心機(jī)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(xiǎn)評(píng)估遵循了法院所有既定規(guī)定，操作均屬合法。⑩進(jìn)而維持了一審的判決。毫無疑問，現(xiàn)代社會(huì)通過司法來維持和調(diào)節(jié)各種復(fù)雜的社會(huì)關(guān)系，維系社會(huì)運(yùn)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(dòng)化系統(tǒng)通過算法潛移默化的調(diào)節(jié)社會(huì)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(chǔ)存法律專家的大量專業(yè)知識(shí)，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(shí)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(duì)司法領(lǐng)域起著深遠(yuǎn)的影響，司法正在面臨一個(gè)迅速變革的時(shí)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(shí)驗(yàn)室