【关于我们】上海司法智库学会、华东政法大学举办“法律人工智能专场”PLUS演说会

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PLUS演说会

法律人工智能专场

2018年9月12日晚，PLUS演说会“法律人工智能专场”在华东政法大学长宁校区顺利举行。这场由上海司法智库学会、华东政法大学共同主办，上海司法智库学会青研社和华东政法大学“互联网+法律”大数据平台联合承办的演说会，汇聚了来自法院、检察院、法律院校、计算机科学界、法律科创界的多位讲者，共同完成了法律AI的“智能拼图”。演说会在腾讯、快手、网易、智合、咪咕、头条等平台上直播，收看人次超过200万。

暖场视频

PLUSER 说

李则立

现场主持人

上海司法智库学会青年法研社社长

PLUS演说会创始人

上海高院法宣处副处长、团委书记

今晚演说会就“法律人工智能的真实当下和可能未来”展开演说，将有8位讲者从不同的角度切入这个主题，努力完成我们关于法律人工智能的认知拼图，完成一次认知升级。 

我们找到的视角，一个是技术，一个是人。人工智能技术的发展也许带来革命，我们需要了解技术，而技术最终投射在我们身上，技术同样需要理解法律人。

今天的8位讲者，分为两个部分，上半部分4位讲者将带来对真实当下的解读，下半部分4位讲者将带来对于可能未来的洞察。 

Part 01 

法律AI的真实当下

涂存超

幂律智能CEO

看上去很美的“智能”，

可能不是人工智能！

严格来说，人工智能是计算机学科的一个分支，关注解决方法和应用潜力的智能我们称为内部智能，关注外部呈现效果的智能我们称之为外部智能。从一个人工智能研究者的角度来说，目前我们对于人工智能主要关注点在于内部智能。对于普通人来说，往往更会关注外部智能，也就是说一个任务或者应用呈现出来的外部信息看起来智不智能。

人工智能的价值往往体现在它能够具体解决哪些问题上。从技术的角度来解决问题和从直觉的角度来解决问题，往往存在着巨大的差别。只有真正了解一些技术能够达到的真实水平的时候，才能够对于一些应用问题有比较清晰的预期和判断。

法律领域的任务一般都非常符合确定性问题、完全信息、有限任务等要求，而且数据质量高，任务逻辑清晰严谨，非常适合ai技术的具体应用和落地。但是在具备这些优势的同时，法律行业的高门槛也对于通用技术在特定领域的应用造成了巨大的挑战，从基础的信息抽取、知识图谱构建，到融合法律先验知识及深度学习模型，再到最终的法律任务的推理决策以及可解释性问题。

李  腾

上海长宁法院法官

人工智能的“黑箱”真的“黑”吗？

所谓黑箱，就是AI在输入和输出之间那个未知的过程，换句话说，我们不知道AI是怎么得出它所呈现的结果的。但是，我们对于AI“黑箱”存在五种误会：

误会一， AI的“黑箱”是一个不该发生的问题。可是，想要一个透明的AI，就不能满足应用的需要，而想要一个更有价值的AI，就必须迎接“黑箱”的到来。

误会二， AI“黑箱”是一个全新的挑战。可是，在真实的司法实践中，我们所看到的裁判文书并不能全部反馈出裁判者的所思所感，而我们对此毫不惊讶。反观AI“黑箱”，我们同样不知道AI是如何得出最后的结论，这又有什么可以惊讶的呢？

误会三，AI的“黑箱”必须要被解读，否则就是有害的。但是，在AI收集数据的阶段，只要我们能够保证输入数据同结果之间有正确的关联性，或者在AI作出决定之后对输出结果阶段予以审查、把控，那么AI黑箱的危害就是可控的，而“黑箱”是否被解读其实无关紧要。

误会四，“黑箱”会导致AI失控。目前的AI所能够做的，还只是在人类设定的具体任务范围内完成单一的目标。司法领域中，最终把握司法实践、掌握主动权的仍然是人类法官。

误会五，AI的“黑箱”无法被解读。“黑箱”之所以难以解读，是因为神经网络算法突破了传统的线性思维逻辑，但找一个神经网络来帮我们解读不就可以了吗？事实上，已经有科学家在探索用一个人工智能来解读另一个人工智能的实现途径。

周崇文

上海三分检检察官助理

人工智能，你可能还不“懂”法律人

法律人不需要人工智能代替自己完成决策性的工作，也不想要它去做现有技术已经可以胜任的工作。我们真正需要的，是它为我们提供决策依据和分析意见。既然人工智能是创造性、突破性的产物，那么它就不应该被矮化为已有技术的代替品。如果我们对人工智能的要求再高一点的话，自然就会期待个性化的服务。如果人工智能不能读懂我们的潜台词和个性差异，那么肯定无法提供让人满意的服务。

要做好以上的服务，人工智能又需要做好哪些“尽调”工作呢？其实就一句话，数据积累的全面性，包括广泛的数据来源、跨行业的数据共享与管理。

人类是人工智能的使用者，而不是被使用者。即便是在人工智能成为时代热点的今天，我们也不能忽视了它为谁而生，为谁服务这一基本的导向性问题。

叶衍艳

华宇元典法律研究院业务专家

我们仍处于法律AI的“史前时代”

智能系统并不能代替法律人的判断，主要因为：第一，对于复杂案件的案由判断，实践判决的结果往往是不一致的。这种情况下机器的判断也不可能有绝对的正确答案。第二，正由于机器判断案由是根据过往数据，因此当出现全新罪名、新型犯罪的时候，机器判断的准确度会明显折扣。

相对于定性分析，量刑更多是根据大数据进行的定量分析，从这个角度看是AI更能发挥优势的领域。AI系统可以建立在对历史数据分析的基础上作出判断，并且能直观分析给出量刑建议的依据是什么，在很大程度上能避免由于过于主观而导致的量刑偏差，有利于刑罚裁量的均衡性。但是法律判断包含一定的经验判断，特别是难以被机器提取和固化的经验判断，因此大数据量刑，再精准也只是辅助，仍然需要人工的确认。

法律AI不止是算法工程师的事业，同样也是法律人的事业。首先，机器需要能够从过往判决书等法律文本中提取出和定性量刑有关的数据，其次，还需要建构相关的数据模型。这些，目前都不是机器能够完全自动实现的，很大程度上都需要人工的辅助。所以，在法律AI这个行业有句经典的话“有多少人工，就有多少智能”。

Part 02

法律AI的可能未来

黄宇宏

上海二中院法官助理

是技术驯化了我们，

还是我们驯服了技术？

可能都不是！

对于人与技术的话题，海德格尔在一百年前就给出了令人担忧的答案：人在通过技术改造外部世界的同时，也被技术所改造着，这就是后来所谓的技术对人类的反向驯化作用。在这种反驯化中，人类不得不付出一定的代价，这种代价小到人的某项能力被弱化、被取代，大到人本身被技术控制，甚至毁灭。人类在迷恋技术的同时，也会被技术深深的影响。

但这并不能否定技术的意义，因为这只是技术所带来诸多影响中的其中一个方面，还有其他很多方面：首先，技术使得准入门槛降低。比如拍照技术并未取代人的某一部分能力，而是赋予了更多人使用某项技术的机会。其次，技术带来的不只是弱化，还有人性的改良。比如火车的引进带来了守时和自律。最后，技术使得正义得以实现，法律也因此得以不断发展。今天刑讯逼供之所以在世界各国都减少了，很大程度上乃是因为科学技术的发展，使司法制度有更多、更可靠的手段来查明真相。

所以，如果一定要给人与技术的关系进行定义，我认为应当叫做共生，用共生来描述技术与人类形影不离，相互驯化，共同进化是再好不过了。

孙林君

实在智能CEO

算法眼中的法律什么样？ 

法律这个行业，法律诉求和有限法律服务资源之间的不匹配，可能是司法领域最痛的点。要解决这个痛点，就需要做两件事情：

第一个是为法官去减负，通过智能化的手段去辅助法官提升处理案件的效率和准确率。但是即使把这个做到极致也是不够的，因为源头过来的量太大了，法官处理的案件量变多了，但是相对于更多的案件量涌过来，法官的工作量还是饱和的。第二件事情，也许可以通过技术做到减少源头的案件量，让老百姓能够简单的问题通过大数据和人工智能产品自主解决，将真正需要法官审理的案件分流给法官。

总体上，AI赋能法律我们很有信心：第一是有客观条件，大量数据，国家重视和投入，第二是有需求有痛点，社会需要大量司法供给，第三是有可行性，淘宝纠纷解决就是例证，当然也面临自然语言理解难度，法律的开放性特征，产品设计的难度。

高奇琦

华政人工智能与大数据指数研究院

院长、教授、博士生导师

智能时代，法学研究如何“跃迁”？

近一二十年的研究过程中，定量的研究方法在社会科学中变得很流行。这种浪潮也冲击到法学的研究。但实际上，定量研究对法学产生的影响并没那么大。就是因为，定量方法面临的最大困境，是抽样合法性的问题。定量方法的本质是小数据，需要依据有限的数据进行整体推断。在今天的智能时代，以上这些难点可能会被突破。我认为，人工智能的方法对传统研究方法的革新，主要体现在如下四个方面：

第一，从部分到全面。人工智能让掌握全面数据成为可能。主要得力于传感器采集数据的能力提高和机器处理数据的能力提高。第二，从抽象到情境。人工智能可以还原情境。通过人工智能或大数据的方法，可以开放性的获取到更多的数据，能够将案件发生的情景更完整的展现出来。第三，从单一到交叉。人工智能可以实现跨界交叉。将来人工智能的研究方法，就是要帮助我们把法学研究的过程变得更加开放，可以更方便的汲取其他学科的知识。第四，从历史到实时。人工智能可以帮助提升知识更新能力。通过人工智能的方法，可以为法学研究者提供实时推送的、有针对性的知识更新。

李  岳

上海闵行法院法官

与AI共处，

法律人职业能力向何处迁徙？

在职业领域，人类智能和人工智能正在发生一场“板块碰撞”。人类这一端，是素质、知识、能力、技能四个层次构成的“地质板块”；人工智能这一端，则可以分为基础设施、算法、技术、具体应用（行业解决方案）四个层次。

在司法实践中，越是那些深层次的问题，那些少数的、特殊的、差异化的法律问题，越能体现法官的专业技能，也越需要引入大量的、潜在的、很难被特定和标注的信息。因此我们说，现阶段的弱人工智能可以为法律推理提供一些前置的、局部的的辅助，但很难全局性、终局性地解决以法律推理为核心的法律智能问题。即，法律职业作为一个整体很难被人工智能取代。

如何判断法律职业中，哪些具体领域、具体工作可能被替代，或者正在被替代？以“确定性”作为一个主要判断标准：从输入端来看，那些信息要素清晰、争议高度定型的简单案件，那些信息需求量低的简单问题更容易被替代。反之，从输出端来看，那些前置的、辅助的、过程性的、参考性的、对确定性程度要求不高的工作更容易被替代。

如果我们将人工智能与人类智能“板块碰撞”的接触面，当作“造山运动”未来的山脊，一部分人选择向山上走，怀着极大的热忱投入人工智能与法律的结合领域，深度发展理解智能工具、驾驭智能工具、甚至研发智能工具的能力——法律人工智能从业者们可能正是走在最前列的人。一部分人选择向山下走，深耕那些人工智能无能为力的、那些最为复杂、精深、前沿的法律问题——法律乃公正和善良的艺术，法律专家们正是这一信条最坚定的捍卫者和践行者

嘉宾点评

邹劭坤

华宇元典CEO

对人工智能的态度，法律这个古老行业正经历着从抗拒到拥抱的转变。AI通过对实然规律的表述，让应然层面趋近完美。AI只需要靠知识，就能完成大量作业，取代的是实然层面知识构建和思维推理。中国是拥有成文法数据沉淀最多的国家，拥有全球最大最全面的法律数据高速公路。法律AI要解决的依然是法律人要解决的问题——多发的纠纷与有限的生产力之间的关系。法律行业过去的生产关系没有改变可能是生产力不足。如果法律AI能够提升法律行业生产力，现在法官、检察官、律师、法学教育者这些法律人之间的分工是否会改变？时代在进步，人需要拥抱技术跟上进步。

钱卫宁

华东师范大学教授、博士生导师

数据科学与工程学院院长

法律人对人工智能的理解、对发展的期望可能比很多IT人更深刻，更具启发。强人工智能从来不是IT和应用领域考虑的重点，我们考虑的是AI在特定领域中为我们能做什么。AI可以粗分为：计算智能、感知智能和认知智能，目前的技术突破仍然局限在计算智能和感知智能，它们可以替换的是低成本的劳动，这种替换对知识并不构成实质影响，所以不需要害怕。当前的AI是数据驱动的，数据是新的能源，AI是新的机器。新的能源可能会催生新的思维和工作范式，值得深入探讨。当我们拥有更多数据，所面临的不仅仅是技术问题，法律问题，可能还有伦理道德的问题。

他们说

郭伟清

上海高院党组成员、二中院院长

上海市司法智库学会理事长

“

在人工智能逐渐发展并渗透到社会生活的各个领域之时，法律人工智能，作为人工智能在法律领域的深度运用既是人工智能蓬勃发展的大势所趋，也是中国司法界智能化创新的目标所向，对社会发展和公众利益的影响也将更为深远。

顾  全

上海高院研究室主任

上海司法智库学会秘书长

“

通过知识图谱、标签技术、结构化数据库、搜索引擎的构建和深度算法的应用，将资深法官的类案裁判经验和证据规则转化为对司法的智力支持，将审判流程标准化、信息化、可视化，实现类案推送、裁判思路和证据指引、自由裁量权约束、审判管理监督、绩效考核、资源配置等辅助功能，既是解放司法生产力的下一个突破口，也是深入推进司法体制综合配套改革的重要内容。本次主题可谓正当其时，很好地把握住了人工智能发展的时代脉搏，将法治思维与现代科技紧密结合，直面新技术可能引发的风险与挑战，让人工智能更好地服务于法律行业，推进全面依法治国。

周立志

华东政法大学副校长

“

作为引领未来颠覆性战略性技术，人工智能的发展一方面将促进经济社会进步发展，改善人民群众生活质量，但同时也会带来诸多新型权责、义务等方面关系的重大变革。因此，深度研究人工智能发展中的法律问题，在人工智能时代快速来临前做好法律储备和准备，就显得十分重要和必要。他表示我校希望依托“互联网+法律”大数据平台广泛开展合作，以平台之有、之优、之强，之特，聚合各方资源，共同开发产品，共同推动法治建设迈向一个崭新的台阶。

童  潇

华东政法大学

“互联网+法律”大数据平台副主任

“

人工智能不可能完全取代法律审判，但是会给法律审判带来一定的机遇和挑战。他表示，人工智能技术可以在很大程度上提升法院审判的效率和质量。例如，人工智能技术可以增强法律职业者的工作效率，那些需要消耗大量人力物力的电子取证、诉讼管理、合同起草与审核等工作会变得相对简单。但是，人工智能技术也给法律带来了一定的挑战。从ROSS机器人律师在美国上线到人工智能“法官”的诞生再到我国的“法小淘”登场，人工智能技术对法律规范和法律从业者都形成了一定的挑战。

直播回放

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现场盛况

演说现场

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现场观众

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