亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

短短50年,司法(法律)人工智能的飛速發展令人驚嘆,特別是近幾年,人工智能大有取代法律人的趨勢。在國外,人工智能應用于司法領域的例證可追溯至20世紀70年代,美國等發達國家研發了基于人工智能技術的法律推理系統、法律模擬分析系統、專家系統運用于司法實踐。

我國最初將人工智能應用于司法是在20世紀80年代,由朱華榮、肖開權主持建立了盜竊罪量刑數學模型;1993年,趙廷光教授開發了實用刑法專家系統,具有檢索、咨詢刑法知識和對刑事個案進行推理判斷、定性量刑的功能。

時至今日,隨著我國智慧法院、智慧檢務等重點工程的全面鋪開,最高人民法院在2018年推出了“智慧法院導航系統”和“類案智能推送系統”,還有北京的“睿法官”智能研判系統、上海的“206”刑事案件智能輔助辦案系統、河北的“智審1.0”審判輔助系統以及其他地方法院推出的人工智能產品,為法官審理案件提供了支持,全面提高了司法效率。

正如我們所看到的,司法人工智能一路走來,技術不斷革新,愈發突破人類的認知極限。確實,人工智能在司法領域的應用前景十分廣闊,很多學者甚至大膽猜測隨著人工智能技術革命性的發展,法律人也將逐漸被取代。然而,盡管這一新興事物激發了我們對未來的無限暢想,我們仍應保持清醒,在促進其發展的同時守住一些底線,不要抱有盲目的期待和開展毫無方向的研究,要在法律原則和倫理限度內客觀評估、審慎使用。下文我們將對此展開詳細的論述。

人工智能在司法領域的應用現狀

(一)法律問答、信息處理數據化

司法人工智能在法律檢索、信息處理上呈現電子化、數據化的趨勢,并且這一趨勢將如日中天地延續下去。如法律問答、訴前咨詢、電子卷宗生成、遠程立案等都屬于在線信息處理技術,在此期間運用的人工智能沒有自主思考過程,仍然由人進行實質化操作,其核心在于由傳統的線下辦案轉為線上模式,為當事人及辦案人員提供便利。其中法律問答機器人似乎與我們腦海中想象的人工智能更加接近,通過檢索在機器人系統中提前設置好的固定提問模式來獲取所需信息,其本身無法根據不同疑難問題產生額外答案,但對于日常一般案件所需還是可以滿足的。

再如卷宗OCR識別、庭審語音識別、證據識別等屬于感知智能技術,相較于傳統的掃描、錄音等技術有很大提升。以庭審語音識別為例,科大訊飛的靈犀語音助手特別針對中文口音問題進行了識別優化,語音識別率已能達到90%以上。與書記員在庭審中手動輸入文字材料相比,庭審語音識別技術大大提高了庭審記錄效率,經對比測試,庭審時間平均縮短20%至 30%,復雜庭審時間縮短超過50%,庭審筆錄的完整度達到100%。此外,這一技術的推廣能夠解決運用錄音、錄像技術記錄庭審過程的最大弊端,即我國的方言問題,這就避免了后期因錄音識別難度大所造成的理解困難。其次,識別轉化后的電子書面材料與錄音、錄像這一載體相比,查閱起來也更加有針對性,更加方便快捷,正在起到解放書記員的作用。

(二)文書制作、類案推送自動化

在文書制作與類案推送上,司法人工智能發揮的作用比基礎的信息處理就多了一些智能化的因素。對于大多數簡單案件,如危險駕駛、小額借貸糾紛、政府信息公開等可以簡化說理并且能夠使用要素化、格式化裁判文書的案件,裁判文書自動生成系統能夠通過OCR、語義分析等技術,自動識別并提取當事人信息、訴訟請求、案件事實等關鍵內容,按照相應的模板一鍵生成簡式裁判文書。對于其他制式法律文書的生成更是不在話下,還能夠自動糾錯,因而大大縮短了起草文書的時間,減輕了法官的工作量,幫助法官提高辦案質效。

例如河北高院研發的“智慧審判支持”系統,就包含這樣的文書制作功能,于2016年7月上線,在河北194個法院應用,截至2017年6月,短短不到一年的時間共處理案件11萬件,生成78萬份文書。以此積累從而建立自己的案例信息庫,通過分門別類、匹配標記達到類案檢索,在法官辦案時自動篩選以往相似度較高的案例,實現類案推送提醒,為法官對相似案件的審判提供參考。如此一來,能盡量避免“類案不同判”和“法律適用不統一”的問題,有利于統一本地的司法裁判尺度,防止裁判不公。

(三)案件分析、輔助裁判智能化

人工智能減輕了辦案人員處理日常瑣碎事務的負擔,在這樣的背景下,我們不僅希望人工智能在可量化、低效率的環節發揮作用,還期待能夠進一步發揮其智能化的優勢,從而提高司法效率。于是,將其應用于案件分析與裁判就成了一個重要議題。在案件分析的初級階段,通過設置分流原則和調整繁簡區分要素,智能分案系統能對各類案件進行精細化處理,在平臺運轉過程中,分別針對刑事、民事、行政等不同案件的特點,綜合各項權重系數,科學測算每個案件所需的辦案力量,幫助法院實現對案件的繁簡分流,合理配置司法資源,緩和“案多人少”的壓力。在案件的深度分析及輔助裁判上,北京法院的“睿法官”系統能在庭審前自動梳理出待審事實,生成庭審提綱,并推送到庭審系統中。上海“206系統”的最大亮點是證據標準、證據規則指引功能,這一功能實現了證據資料的智能審查,為辦案人員提供了標準化指引。此外,阿里推出的“AI法官”針對交易糾紛類案件建立了整套審判知識圖譜,能夠迅速分析案情并在極短時間內向法官給出判案建議。

總之,司法與人工智能的深度結合在理論界討論得熱火朝天,對人工智能產品的應用某些方面已經走在了理論的前面,司法系統的改革亦是大勢所趨。但這并不意味著目前的研究與應用是完全科學、有效的,對司法人工智能的應用空間及限度尚需細細推敲。

人工智能在司法領域的應用限度

(一)在廣度上不能覆蓋司法活動全程

目前,司法人工智能被集中運用于流程性重復低效勞動以及依據模型簡單推理等環節,能夠輔助處理事務性工作,在通用技術已然成熟的領域還是十分成功的,如在線方式的信息處理(信息電子化)以及語音識別技術的應用,確為司法活動提供了極大的便利。然而,我們發現,不管是在線信息處理還是語音識別,都是日常生活中已經廣泛應用的技術,這幾項應用的成功取決于成熟人工智能技術的普遍性適用。以語音識別為例,我們平時在智能手機中常用的語音輸入法便是這一技術最普遍的體現,只是在庭審中對此功能開發的更加精準與完善了而已,雖然場景不同,但其本質是不變的。

由此可見,目前成功廣泛應用的人工智能產品大多是將通用化的技術稍加完善,便移植到了部分司法活動中,而對于其他司法環節,如疑難案件的事實認定、評價證據的證明力度、法律解釋等等,僅靠通用技術的成熟是無法滿足其需求的,要通過非形式邏輯與司法經驗等因素的灌輸來“定制”專門化產品,使其達到能夠應對大多數司法問題的水平,從而貫穿司法活動全程。關鍵就在于能否實現這種“定制”呢?這不僅意味著需要有高度發達的研發水平作為支撐,還需要將人工智能、法律知識、司法經驗等多重因素深度融合,使人工智能具備法律人的邏輯與思維,其難度遠遠高于日常通用技術的開發。于是,如果期望人工智能技術覆蓋司法活動全程,我們不難得出,這種“定制”是很難、甚至無法實現的。

(二)在深度上不能替代法官價值衡量

如上文所提到的,司法人工智能已經在信息檢索、文書制作、智能識別、證據指引等方面得到了成功的推廣應用,對于一些簡單案件也可以實現輔助推理并提出量刑建議。其強大的數據處理能力大大減輕了法官從事日常瑣碎工作的負擔。雖然還有相關研究表明,將人工智能運用于預測裁判結果,得出的預測準確度遠高于人類,但是就能如部分人群所追捧的那樣,將人工智能取代法官嗎?

人工智能是關于數據的技術,依賴于人類對它進行設計和編程,它只能對人類輸入的已有知識和信息進行模式化的吸收和處理,盡管它對現有知識的掌握度遠超人類,但致命的缺陷就在于它不能適應人類社會日新月異的變化。法律適用作為對現實社會的即時反映,在司法裁判的價值衡量中融入社會一般公正觀念是一種常態,而這種價值衡量是一個十分復雜的過程,“帶有人情味的價值判斷”很難被機器所學習。而司法裁判是關于經驗的藝術,美國大法官霍姆斯說過,法律的生命在于經驗而不是邏輯,他要求法官根據社會生活的不斷變化賦予每個案件獨特的裁判價值,不要被固有的法律邏輯所束縛。這就需要在法律規范和生活之間有交互往返的認知過程,通過復雜的價值判斷來獲得結論。從這個角度來說,人工智能法官只能按照事先設置的形式化指令來裁判案件,亦步亦趨地跟隨著人類的操控,沒有人的參與和輸入,機器學習不會自主發生,更不會有人的獨立思維,也就無法滿足法官在價值判斷過程中的語境化需求。正如霍姆斯法官說得那樣,法律不是純粹的邏輯和極致的理性,在司法裁判中還應考慮經驗、道德和溫情。畢竟,只懂法律的人不一定能夠勝任法官,更何況只懂法律的機器呢?

司法人工智能的應用前景與出路

(一)司法人工智能:好鋼用在刀刃上

人工智能最大的優勢就在于它直接服務于人,通過介入司法活動的各個環節,在信息儲存、數據運算、簡單推理等方面發揮著重要作用,辦案人員借助這些輔助功能最大限度地將自身從重復性、事務性的工作中解脫出來,還能及時發現并糾正一些細節問題,從而能夠將時間和精力真正投入到分析疑難案件本身,實現了司法資源的優化配置。不僅如此,人工智能介入司法環節還能夠在辦案過程中對法官的行為進行程序化約束,矯正法官的主觀偏見,擴展法官的認知能力,減少法官因直覺等主觀因素對價值判斷形成的消極影響。

司法實踐中,人工智能作為輔助工具帶來便捷,但也僅限于服務法官、輔助法官。因此,對司法人工智能的研發要將重心放在其輔助功能上。并且,基于當前司法人工智能在通用技術領域的應用上已經取得了相應的成果,因而未來應當更傾向于針對司法活動的專業性特征,進行司法專用領域的技術開發。比如,國外的一些法院利用人工智能對案件結果進行預測,還將人工智能運用于審查專家證言的可采性上,為法官裁判案件提供指引和參考。我國在研發時也可以結合自身實際來開發相應的產品。此外,也可以針對我國部分法院開始應用的量刑推薦、審判偏離預警等功能進行進一步完善與推廣。

技術是人類社會進步的重要力量,人類作為社會發展的主體,必須將技術為我所用。正所謂“君子性非異也,善假于物也”,只有懂得如何開發與利用司法人工智能,善于揚其長避其短,才能將人工智能的價值發揮到最大化,只有將這塊好鋼用在刀刃上,才能為司法、為人民創造更多的價值。

###(二)人工智能法官:不可望也不可即

早在20世紀70年代,已有學者提出假設——人類法官是否能被機器法官所取代,以消除法律的不確定性?我國最高人民法院副院長賀榮給出了明確的答案:機器人大法官絕無可能出現。

事實上,無論是普通民眾,還是在領域內深耕已久的專家,都對計算機、人工智能和機器人這些事物的概念難以詳細地區分。但有一點眾所周知,它們的運作本質都是“接收信息-處理信息-輸出信息”這樣一種計算過程,每一個步驟都需要確切的定義,存在“唯一正解”。而司法裁判的魅力卻在于往往不追求非黑即白,每個具體的案件都有其獨特的一面,除了追求客觀與合法之外,其中隱含的人情世故、倫理道德錯綜復雜,需要有審判智慧和審判經驗的法官進行心證和裁量。法律雖然是冰冷的,但適用法律的過程卻蘊含著溫情,比如“于歡案”中,殺死“辱母”者這樣為母復仇的情節富有非理性的情感色彩,與我國自古以來“父之仇,弗與共戴天”的禮法觀念不無關聯,這些人情事理只有親歷了生活、接受過教育、感受過熏陶的人類法官才能體會和把握,而隔著冰冷屏幕的人工智能法官是無法體會其中之精妙的。此外,人工智能還面臨著算法“黑箱”問題。司法裁判的過程,本身就是一個注重辯論和說理的過程,在庭審中,不僅雙方的唇槍舌劍會給法官帶來事實判斷上的影響,一個交互的眼神、一個微妙的表情都會成為法官的捕捉點,我國西周時期就有“以五聲聽獄訟,求民情”的記載。而人工智能法官的判案過程則會是系統內部的數據處理和運算,得出的判決是一個“暗箱操作”的結果,我們對其中的運算過程一無所知,“黑箱”的封閉性決策直接與司法公開原則相違背,還可能會觸發算法獨裁和歧視,難免招致公眾對判決結果的質疑,引發社會混亂。

更重要的是,我國憲法有明確規定,國家的一切權力屬于人民,審判機關的權力由人民賦予,法官所行使的司法權實質上是人民主權理論下的公共權力。古代西方有這樣一句法律格言:“法官只有一個上司,那就是法律。”在此公共授權的語境之下,法官在審判中享有絕對的權威,其他任何主體都不能左右法官的最終判決。從這個角度上來說,如果讓人工智能取代法官,是將人民賦予的公共權力讓渡給了一個機器,無異于放棄了人民的公共事業,而導向機器人的統治。機器人是否能夠認可法律作為他的上司我們不得而知,但必然消解了司法裁判的意義,也破壞了司法公信,這是社會所不能接受和容忍的。

綜上所言,人工智能法官取代人類法官這樣的愿景,乍一聽固然美好,但是卻陷入了人工智能的萬能論當中。司法裁判是理解的技藝,是一門價值衡量的藝術,其中蘊含的經驗和智慧并非人工智能所能體悟。人工智能取代法官是一個不可望也不可即的遙遠幻想,未來對司法人工智能的開發不能突破底線,毫無節制地利用人工智能改造審判系統只會為現代法治帶來無可挽回的創傷。

結論

盡管人工智能熱潮一次次席卷而來,不斷突破想象、沖擊認知,但我們不能盲目追捧,尤其在司法領域更應保持審慎和理性。對于司法環節中的一些事務性、重復性工作,無疑應當交給人工智能來處理,發揮其超強的整合運算功能,提高司法效率;對于司法活動中的核心權力,如審判權,則必須由法官獨立行使,而人工智能因其自身認知和思維上的缺陷決定了其只能處于從屬地位。此外,如果一旦將司法決策權交與人工智能,隨之而來的算法黑箱、算法歧視必然對司法公正造成沖擊,也是對人民主權和現代法治制度的消解。

未來,要堅守法官的主體地位和人工智能的輔助角色,對司法人工智能的研發也要在服務法官、輔助法官的路上繼續前進,而不要誤入取代法官的歧途。人工智能與司法的深度結合已是大勢所趨,審時度勢地做好這道司法人工智能的加法題,讓“人工”和“智能”各歸其位、各取所需、強強聯合,才能為司法、為社會帶來最大的價值,將司法高效與司法正義共同推進。

來源:《人民法治》雜志

作者:賈喆羽 呂昭詩 孫曉璞

責任編輯:王雪

付費5元查看完整內容

相關內容

人工智能還用于法律研究、案例預測、法律分析、訴訟策略、提供法律咨詢、采購、合規和合同審查。

人工智能是生活中各領域的突破口。通過在商業、醫療保健和教育中應用人工智能,可以創造無限的潛在機會。不可否認,人工智能提供了一種廉價而高效的工具來完成耗時耗錢的任務,從而實現更快的增長和成功。向人工智能轉型需要仔細審視和前瞻性思考可能的結果和對人類的反思。

本書側重于人工智能在商業、教育和醫療保健中的實施,包括關于人工智能在決策、創業、社交媒體、醫療保健、教育、公共部門、金融科技和監管科技中的應用的研究文章和說明性論文。它還討論了人工智能在當前 COVID-19 大流行、衛生部門、教育和其他方面的作用。它還討論了人工智能對重要經濟部門決策的影響。

這本書共有26章,作者來自不同的國家。每一章都經過編輯委員會的評估,每一章都經過雙盲同行評審過程,因此賦予了四個主題:

  • 人工智能,區塊鏈技術,創業和商業成功。
  • 金融科技、RegTech、金融系統和人工智能。
  • 人工智能在醫療保健、教育和公共領域的實施部門。
  • 人工智能的專業實踐和社會影響。

這些章節反映了高質量的研究,對那些希望將人工智能應用于任何商業、醫療保健、教育部門的人,甚至希望將創業與人工智能和其他關鍵領域混合的企業家,具有理論和實踐意義。我們希望這本書的貢獻是學術層面的,即使是經濟和行政層面的決策者也會欣賞。

付費5元查看完整內容

人工智能在刑事司法中的應用,可以從全球眾多例子說明。我們采用按時間順序的方法,追溯犯罪如何展開,包括(i)其承諾,(ii)其偵查,以及最終(iii)刑事法庭和懲教機構對其作出的反應。首先,我們關注惡意行為者利用人工智能實施應受譴責行為的可能性,盡管這一點還有待觀察。其次,我們評估了執法部門對人工智能的使用,包括警察部隊發現和預測犯罪的新能力。第三,我們研究了人工智能和刑事訴訟之間的關系,以顯示人工智能是如何被用于評估在審判前和定罪后階段與罪犯相關的各種風險的。最后,我們分析了人工智能在刑事司法領域所帶來的四大挑戰: 道德、效率、采購和撥款。我們敦促所有尋求在其刑事司法系統中實施人工智能的實體保持謹慎: 必須明確和徹底地解決這些相互關聯的問題類別,以便人工智能系統能夠迭代、公平和透明地成為刑事司法決策的一部分。

付費5元查看完整內容

利用深度學習方法對醫學影像數據進行處理分析,極大地促進了精準醫療和個性化醫療的快速發展。深度學習在醫學圖像領域的應用較為廣泛,具有多病種、多模態、多組學和多功能的特點。為便于對深度學習在醫學圖像處理領域的應用進行更深入有效的探索,本文系統綜述了相關研究進展。首先,從深度學習在影像基因組學中的應用出發,理清了深度學習在醫學影像領域應用的一般思路和現狀,將醫學影像領域分為智能診斷、療效評估和預測預后等3個模塊,并對模塊內的各病種進行總結,展示了深度學習各算法的優缺點及面臨的問題和挑戰。其次,對深度學習中出現的新思路、新方法以及對傳統方法的改進進行了闡述。最后,總結了該領域現階段面臨的問題,并對未來的研究方向做出了展望。基于深度學習的醫學圖像智能處理與分析雖然取得了一些有價值的研究成果,但還需要根據臨床的實際需求,將深度學習與經典的機器學習算法及無創并且高效的多組學數據結合起來,對深度學習的理論和方法進行深入研究。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210206&flag=1

付費5元查看完整內容

工程領域大數據和人工智能原則

—推動工程領域負責任的大數據和人工智能創新和應用

近年來,大數據和人工智能技術快速發展,其應用廣泛落地,已經為我們的生產和生活帶來顯著的貢獻,在輔助個人能力提升,改善人民生活 品質,促進經濟和社會發展,應對全球重大挑戰(如:氣候變化,糧食短 缺等)及促進落實聯合國可持續發展目標等方面帶來巨大機遇。特別是在工程領域,作為第四次工業革命的主要驅動力之一,大數據和人工智能正 在推動研發、規劃、設計、制造、測試、操作和維護等方面的革新,并可 提高生產力及工程項目的質量、安全和效率,同時減少碳排放,降低物耗、能耗和成本。此外,它們還有助于打擊腐敗、維護工程操守。

在帶來前所未有的機遇的同時,大數據和人工智能也帶來了許多技術和倫理挑戰。我們必須全面分析、認真應對,以釋放其造福人類的潛能。技術上,盡管近年來取得了相當大的進展,但仍有許多難題亟待解決:數 據可用性仍需提升;數據采集、存儲、檢索、傳輸、分析和可視化技術仍需改進甚至革新。同樣,人工智能遠不完美,例如:機器學習需要大量的 人力來標記監督學習所需的訓練數據。此外,我們正面臨隱私侵犯、決策 不透明、偏見歧視、技術濫用、數字鴻溝等倫理挑戰。這些問題正引起越來越多的公眾關注,并引發了社會上的一些憂慮。

工程師群體,作為大數據和人工智能創新和應用的主要實踐者,有責 任和義務以造福人類為目推動大數據和人工智能的創新和應用。為了推動負責任的大數據和人工智能創新和應用,在工程實踐中,工程師和工程界 應將有利于人類和地球的可持續發展作為首要標準,并遵循以下原則:

有益于人與環境

必須致力于尊重、維護人的尊嚴和自主,保障人權;遵循文化、社會和 法律規范;維護文化延續性與生態多樣性,為全球社會和環境謀福利;促 進大數據和人工智能有益于人的運用,以增強人的感知、認知和解決問題的能力,實現可持續發展。

包容、公平、公眾意識和公眾賦能

注重包容性,使人類社會的全體成員參與其中并共享數據和人工智能帶來的社會和經濟利益,關注兒童、殘疾人等弱勢群體;消減數據源的偏 見,并尋求開發檢測和糾正已有和潛在歧視的方法;積極參與到提高公眾 對大數據和人工智能的發展和影響的認識中;賦能公眾,以使每個人從大數據和人工智能的創新和應用中獲益,并能應對潛在問題,如失業問題。

尊重隱私和數據完整性的開放和共享

及時地、全面地、負責任地公開和共享數據、元數據、數據產品和信息,以充分發揮和利用數據的價值;尊重人對數據的訪問權、分享權及受 益權;在數據收集、披露和使用過程中,保護用戶的隱私;輔助提升人們 對數據的訪問、分享、使用及控制能力,尤其是維護其身份數據的能力;以知情同意為原則使用私人數據;積極采集、存儲和保護第一手工程數據, 確保數據完整性和質量,同時避免數據被盜,濫用和損壞。

透明性

從數據生成到使用結束,最大限度地提高數據的可追溯性;關注人工智能系統的輸入/輸出的可驗證性以及其的判斷和決策的可解釋性;努力為 所有利益相關方提供可理解的解釋和信息,宣傳人工智能產品和服務可能產生的影響;了解并提供開發和部署中的人工智能系統的能力和局限。

問責制

遵守法律法規和技術標準;明確在開發、部署和使用大數據和人工智能應用的過程中的責任,確保全生命周期里的責任可追溯;踐行責任,以 獲得全社會對大數據和人工智能的信任。

維護和平、安全性

牢記維護世界和平的使命;設法發現和解決潛在風險,其中包括對生命、財產安全的危害;確保應用的安全可靠;充分考慮人工智能系統全運 營周期中的風險,確保其使用周期中的安全可靠和可驗證;在現實場景下 進行充分前期測試,以確保其符合目標規格;與所有利益相關者密切合作以保證并進一步提升應用的質量、安全性和可靠性。

協同合作

理解可持續發展目標間的關聯性,以及協同合作在實現可持續發展目標中的重要作用;促進所有利益相關方跨學科、跨部門合作和國際合作, 通過負責任的大數據和人工智能創新和應用,加快可持續發展目標的實現。

付費5元查看完整內容
北京阿比特科技有限公司