人工智能在司法行政领域的应用前景
时间：2019-07-30 15:25:54来源：司法部信息中心、上海和为科技有限公司
一、人工智能发展历史
人工智能即AI（Artificial Intelligence）是一种能够模拟人类智能行为和思维过程的系统，是基于数学、逻辑学、脑科学与神经科学、知识论和认知科学、心理学和控制理论、计算机科学的交叉学科和应用。
早在1943年，神经学家McCulloch和数学家Pitts在合著的《神经活动中固有的思维逻辑运算》（A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity）中提出将数学和算法结合，建立神经网络和数学模型来模仿人类思维活动。人工智能的起源公认是1956年的达特茅斯会议，会议正式确立了“人工智能”这个术语 ，并以图灵实验 (Turing Test)作为测试人工智能系统是否具备智能的标准。之后人工智能迎来了第一轮研究热潮，涌现出大量研究成果。Newell、Shaw、Simon创建的通用解题器（General Problem Solver） 是第一个将问题的解决策略从特定问题的知识中分离出来的程序，激励了很多在问题解决领域的研究。Gelernter发明的几何定理证明器（Geometry Theorem Prover）基于演绎数据库，从结论出发进行搜索的后推链方法，实现对几何定理的自动证明；Bobrow在他博士论文中创建了STUDENT程序，可解决高中程度的代数题；McCarthy基于Lambda演算发明了LISP语言，该语言很快成为人工智能领域的编程语言。
乐观情绪在1970 年代渐渐被浇灭，研究者发现，不仅计算机的性能无法达到人工智能的需求水平，逻辑学、心理学等也远没有达到人工智能技术的发展需要，因此人工智能研究被逐渐搁置。上世纪80年代，由于当时计算能力扩大，专家系统已经可以从数据中得出规律预测在一定条件下某种解的概率，并在商业应用中取得成功，人工智能研究重新获得拨款。90年代初，人工智能又经历第二次危机，但到了90年代后期，数据与机器学习相结合，使得机器从大量历史数据中学习规律并对新的样本作出判断识别或预测，并在供应链管理、数据挖掘、医疗诊断等领域成功得到应用。1997年，基于穷举搜索树的IBM深蓝计算机打败国际象棋世界冠军，是人工智能的一个重要里程碑。
21世纪初，伴随GPU等大规模廉价算力和越来越大的数据集，基于传统神经网络（Neural Network）发展起来的深度学习，掀起了人工智能的新一轮热潮。2006年，Hinton提出深度置信网（Deep Belief Net：DBN），由一系列受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine：RBM）组成，利用非监督贪心逐层训练（Layerwise Pre-Training）算法，神经网络应用效果取得突破性进展。之后Ruslan Salakhutdinov提出的深度波尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine：DBM）重新点燃了人工智能领域对于神经网络（Neural Network）和波尔兹曼机（Boltzmann Machine）的热情。2016年，谷歌研发的AlphaGo挑战围棋九段高手李世石，AlphaGo4:1击败李世石，标志着人工智能的发展达到了新高度。
二、人工智能在法律领域的发展概况
人工智能与法律的结合是从20世纪70年开始的。1970年，Buchanan和Headrick发表了关于人工智能和法律推理问题的文章，标志人工智能与法律作为研究分支的诞生。。1977年McCarty的TAXMAN项目对美国公司税务法的法律论证进行了建模 ；同年，Stamper的LEGOL项目试图对一个组织的规则和规定进行形式化建模 ；1981年Waterman等开发设计了产品责任的民事裁量模型；1987年Gardner研究了人工智能和法律推理。1987年，首届国际人工智能与法律会议（ICAIL）成立了，成为了人工智能和法律结合研究的主要学术论文会议。该会议也促成了国际人工智能与法律协会（IAAIL）在1991年的成立。1991年Deedma提出了一个专家断案系统；2005年Biedermann等将贝叶斯网络用于法庭调查；各种专家系统，例如HYPO、IBP、GREBE等，也相继出现，有的已用于司法实践中。人工智能和法律结合的研究内容主要包括：法律推理的形式模型，法律论证和决策的计算模型，证据推理的计算模型，多Agent系统中的法律推理，立法的可执行性模型，法律文本自动分类和概括，从法律数据库和文本中自动提取信息，针对电子取证和其他法律应用的机器学习和数据挖掘，概念上的或基于模型的法律信息检索以及自动化执行法律任务的法律机器人。
人工智能已让法律领域在诸多方面发生了变革。在法律服务方面，IBM的律师机器人ROSS利用自然语言处理和机器学习技术向律师建议法律回答；TrademarkNow利用语义技术、文本分析和自然语言处理，以及图像和视频技术实现了商标和专利检索以及版权监测等知识产权法律工作的自动化；德勤（Deloitte）利用基于机器学习的Kira Systems进行合同审阅。KMStandards、RAVN等法律科技公司也支持人工智能合同分析服务。在法律文件转换方面，Fenwick&West可为准备上市的创业公司自动生成所需文件；DoNotPay面向终端消费者协助用户自主完成对交通罚单的申诉材料准备和提交工作。在法律诉讼方面，2016年，研究人员利用欧洲人权法院公开的判决书训练算法系统来预测案件判决结果；LexMachina公司提供的服务通过对判决书进行自然语言处理来预测专利案件结果；电子商务网站eBay为买卖双方提供SquareTrade用于在线提交事实陈述和证据解决纠纷。在刑事执行方面，美国在保释或者量刑、假释环节通过COMPAS、PAS、LSI-R 等软件进行风险评估，包括预测个体重新犯罪概率等。
三、司法行政领域的人工智能应用前景
党的十九大提出“深化依法治国实践”，强调“全面依法治国是国家治理的一场深刻革命”，把坚持全面依法治国作为新时代坚持和发展中国特色社会主义的基本方略之一，要求“必须坚持厉行法治，推进科学立法、严格执法、公正司法、全民守法”，坚持全面推进依法治国踏上新征程。报告还提出要深化司法体制综合配套改革，为深入推进司法体制改革作出了顶层设计、提供了重要抓手。报告要求打造共建共享的社会治理格局，提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平。
2018年3月，中共中央印发了《深化党和国家机构改革方案》，组建中央全面依法治国委员会，委员会办公室设在司法部，重新组建司法部，合并原国务院法制办公室职能，赋予了司法部更加重大的政治责任和新的历史使命，对司法行政机关工作提出了新的工作要求。重新组建的司法部承担国家行政立法、行政执法、刑事执行、公共法律服务四个方面职能，同时要履行好中央依法治国办职责，推进法治国家、法治政府、法治社会一体建设，推进法律体系的实施贯彻，推进基层治理法治化。
司法行政领域工作点多、线长、面广、量大，涉及到法学、社会学、心理学、犯罪学、教育学、计算机科学等多个学科，从业人员需要经过系统训练，掌握大量专业知识。现代人工智能技术在结合复杂领域知识和大规模数据集执行模式识别、挖掘检索、知识推理和方案规划等任务方面展现出极大的潜能，在领域工作中具有广阔的应用场景。
1、利用人工智能技术保障行政立法的科学民主性
行政立法是实现良法善治的前提，其目标是制定良好并得到普遍遵守的法律规范。我国立法机关将一部分立法权授权或委托行政机关进行立法，导致国务院各部门和地方政府制定了数量惊人的行政法律、法规和规章，在缺乏立法监督和责任制的情况下，行政立法出现很多问题，如政府立法权膨胀、越权立法、缺乏民主、缺乏监督、违反程序等，法律规范体系存在违反宪法、上位法现象，以及相互不协调、不一致的问题，立法不能全面反映社会管理和运行客观规律，针对性不强、精细度不够、有效性欠缺，社会民众对立法的参与度不够高，不能真正反映群众的迫切需求，立法评估反馈机制不健全、不完善，执行中出现问题得不到及时改善。
人工智能在多个研究领域可为科学民主立法提供重要支撑。通过知识表达技术，可建立法律规范体系知识图谱以及支撑法理模型；通过知识推理技术，可实现全自动的法律规范文件审查和比对分析，保证各级政府法律规范与上位法之间、以及相互之间协调一致，不超越部门事权范围；基于自然语言处理和深度学习的语义检索和法律问答技术，可以为立法文件起草、论证、调研、审议提供智能化工具，促进立法效率提升；人工智能文本分析和语义理解技术，可以对海量的立法征求意见进行深度分析，理解提炼民众意图，大幅扩大参与立法的社会公众群体，保证参与的积极性和有效性；通过社会运行数据的法律法理语义建立以及机器学习和知识推理技术，可以对行政执法记录、法律服务和社会矛盾纠纷案例、社会热点事件和舆情数据进行深度挖掘，精细刻画出重点领域的立法需求，预测立法对社会多层次各方权益的影响，对立法成本效益进行量化评估，保证立法切实反映客观规律和人民迫切需求、更加符合改革和社会经济发展的需要。
2、利用人工智能技术推动严格行政执法
严格执法是实现良法善治的关键。当前我国的法治社会建设尚处于初级阶段，社会各阶层法治意识不强，导致各级政府有法不依、执法不严、违法不究，懒政、怠政、失职、渎职现象依然存在，群众对执法不公和腐败问题反映强烈。究其原因，各级政府行政执法裁量权过大，行刑衔接不规范透明导致以罚代刑现象突出。同时，行政执法监督力量薄弱，部门、舆论和社会监督渠道不畅，没有形成合力，难以对庞大的行政执法体系进行常规性、针对性监督。2018年长春长生生物假疫苗事件就是一则典型的以罚代刑案件，最终掀起了一场社会舆情风暴，使政府公信力受到严重侵蚀。
人工智能的自然语言处理、语义理解和深度学习技术相结合，可对行政执法、复议、诉讼案例和涉刑处罚案例进行自动化的文书审查和法理分析，实现行政执法合法审查、合规审计、执法裁量基准审核等，对行政执法进行自动常规性监督。同样的技术组合可整合来源于各部门、社会公众和网络舆论的文件和数据，提取有效的执法监督情报，特别是利用语义理解技术对行政执法相关社会事件的舆情进行跟踪监控，可推动对各级政府行政执法进行主动针对性监督。基于海量的常规性、针对性执法监督数据，通过深度学习技术提取地区和领域依法行政的特征模型，进行比对分析可以实现各级政府依法行政考核评价。人工智能技术在推动严格行政执法中的创新应用，可以有力保障法律规范权威性，有效促进法治政府建设，保证社会主义法治旺盛的生命力。
3、利用人工智能技术实现公正透明刑事执行，提升罪犯矫正水平
随着中国特色社会主义进入新时代，我国犯罪类型结构发生显著变化。传统的暴力犯罪和经济犯罪逐步减少。以电信、互联网等为媒介的非接触性犯罪逐步增多，非法集资、网络传销等涉众经济犯罪严重扰乱经济秩序，食品药品犯罪、环境污染犯罪案件数量增长明显，伴随全面深化推进依法治国实践，轻微型犯罪将可能进一步增长。但是，我国的刑事执行体系还不能适应新的刑事司法环境。主要表现在：社区矫正尚未成为占主导地位的行刑方式，执法队伍专业化程度不高、程序性缺失、监管多于矫正、心理矫正未落实、分级处遇和个别处遇落实不到位，总体来讲与国际先进水平差距较大；监狱执法队伍数量能力不足，罪犯分别关押管理不科学、心理矫正水平不高，劳动改造赋能不够，刑满释放人员安置帮扶不全面精准；强制隔离戒毒还需强化，社区戒毒康复体系建设还不完善，社会各方参与戒毒工作积极性欠佳。
人工智能技术在刑事执行领域的主要作用体现在推动监狱安全防范自动化、智能化和推动矫正戒治精细化、个性化两个方面。在监管安防领域，人工智能技术可以大幅减少罪犯监管对警力的消耗。其中，基于深度学习的视频图像分析技术已经在监狱、戒毒所投入大量应用，但在身份识别、行为识别和事件提取的准确度上还需进一步提高；人工智能的语音识别、语义理解、微表情分析技术，可以实现罪犯亲情会见、个别谈话的深度分析，提取敏感内容，捕捉罪犯的异常情绪，采集靠人力难以获取的重要数据；深度学习和知识推理智能技术，可用于评估罪犯危险性，预测监狱重大安全事件风险；未来，人工智能执勤机器人可以在监所替代警察执行安全管控任务；人工智能结合矫正人员社会活动和轨迹数据采集，实现人员行为的动态分析评估，对风险进行预警，可以大幅提高社区矫正的管控能力，为扩大社区矫正规模提供支撑；基于人工智能的方案规划技术，可实现突发事件的应急处置方案生成与优化。在矫正戒治领域，人工智能可以为改好罪犯提供可信的科技支撑。其中，人工智能的深度学习和现代可穿戴、物联网采集技术相结合，可用于实现对罪犯、社区矫正人员、戒毒人员心理状态的精确评估和演化态势预测，对罪犯和吸毒人群体员进行精细画像，构建科学的循证矫正戒治模型，匹配有效的个性化矫正戒治手段；结合人工智能问题推理和深度学习技术，可根据罪犯和吸毒人员矫正戒治表现和家庭社会环境，预测重新犯罪和复吸的风险因素，协助后续安置帮扶和社区戒毒康复工作，有效降低重新犯罪率和复吸率。
4、利用人工智能技术支撑供给侧改革，提供普惠精准及时有效的公共法律服务
美国法官波斯纳曾将法律行业形容为“涉及社会的法律的服务提供者的一个卡特尔”，高昂的律师费用导致社会低收入以及中等收入人群中的大部分人的法律需求没有被满足。英国在2007年通过了《法律服务法案》，旨在自由化法律市场，革新法律行业组织模式，并引入竞争，促进法律服务的可负担性。我国司法行政体制改革[22]将建设完备的公共法律服务体系作为重大目标，着眼于为社会公众提供普惠精准及时有效的法律咨询、法律援助、公证律师行业管理、司法鉴定、司法考试、人民调解和监督等公共法律服务。
当前，一方面我国公共法律服务普遍存在供给不足、区域不均、服务功能发挥不充分等问题。另一方面，司法行政人民调解员队伍庞大，但调解科技手段匮乏，大量社会矛盾纠纷案例数据无法准确采集，导致与立法、执法和法治宣传教育关联的最重要反馈数据缺失，更不能支撑对法治社会的态势感知和风险预警。
人工智能技术可以以低廉的价格扩大公共法律服务供给水平，提高供给质量，实现更为广泛的司法正义。基于自然语言处理和深度学习的语义检索和法律问答技术，可以为公共法律服务社会工作者提供智能化和自动化的法律检索，帮助消除公共法律服务区域不均衡问题，可以为社会公众提供在线法律服务和机器人法律服务，实现一般法律咨询，比如遗嘱、婚姻咨询、交通事故咨询等，使人人都享有标准化、高质量的法律服务，帮助消除法律服务人力资源不足问题。随着技术发展，法律文件审阅和生成自动化、在线争议解决（Online Dispute Resolution）等技术可应用于公共法律服务体系中的法律援助，向当事人提供基本的法律援助，向法律援助律师提供智能化和自动化的诉讼工具，显著提高法律援助的效率和质量。人工智能在医学诊断领域的成功经验，可以借鉴到司法鉴定领域，为社会公众提供科学、可信的司法鉴定服务。人工智能的语音识别、语义理解、情绪分析技术，可以协助人民调解员自动构建社会矛盾纠纷要素结构，并基于人工智能和大数据进行案件预测，通过深度学习规划调解策略，对社会矛盾纠纷化解提供强大的科技手段，大幅降低社会矛盾纠纷化解难度，实现精确的矛盾纠纷案例数据采集。基于海量的公共法律服务案例数据，通过深度学习技术可以精确挖掘普法宣传教育和立法需求，提取反映区域社会法治水平的表征指标，为推进法治社会建设举措提供精准的决策依据。
四、结语
总结起来，几乎所有的人工智能技术都可以在司法行政领域找到极佳的应用场景。推动人工智能技术的领域应用，不仅可以为领域内各类深层次问题提供先进、廉价的解决方案，为加速推动司法行政体制改革提供重要支撑。而且可以在自然语言处理、语义分析、知识推理、策略研判等我国相对薄弱的人工智能技术领域推动自主基础理论研究和重大应用创新。
从全面推进依法治国战略部署层面，通过人工智能技术与法社会学深度结合，可逐步建立我国宪法和法律规范体系的法理模型，政府部门程序和事权模型，公民、法人和社会组织权利义务法社会学模型，以及支撑法治社会运行的社会关系、活动和伦理社会学模型。利用这些知识模型来牵引粘合反映社会各层次、各方面运行的大数据集，可以在未来实现中国特色的依法治国社会计算体系，极大地促进中国特色社会主义法治体系建设，推动实现科学立法、严格执法、公正司法和全民守法。
作者：朱孔凡、赖毅
编辑：广汉
原文链接：https://m.faanw.com/zhihuisifa/1291.html
