第三次智慧司法研究与应用研讨会会议议程
来源:智慧法治LAIW
第三次智慧司法研究与应用研讨会
会议时间: 2022年6月11日(周六) 09:00—12:30
线上会议: 腾讯会议ID 876-885-478
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主办单位:
中国人民大学交叉科学研究院
中国人民大学高瓴人工智能学院
中国人民大学智能社会治理文理交叉平台
基于大数据文科综合训练国家级虚拟仿真实验教学中心
会议简介:
当前,法律日益成为社会的“基础设施”,司法建设也亟待借助人工智能技术完成现代化转型。近年来,大数据和人工智能技术已被广泛应用在司法领域,在自动定罪和量刑、法律信息检索、法律依据推荐、类案推送、自动分案、自动法律问答等若干领域的智能应用促进了我国的司法智能化水平。但智慧司法具有典型的跨学科跨领域融合特征,在实际应用中仍然存在诸多问题,尤其是在与法院、检察院等部门紧密相关的司法实践任务中,仍存在着业务痛点与智能技术不匹配、无法发挥智能技术能力等问题。
本次研讨期望能通过交流智慧司法研究与应用中的经验与教训,探索智慧法务、智慧检务等可行路线。
会议议程
09:00-09:30
致 辞
杨开峰 中国人民大学交叉科学研究院院长、公共管理学院教授
文继荣 中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长、教授
研讨会主持
徐 君 中国人民大学高瓴人工智能学院 教授
09:30-09:45
主题报告一
报告题目:类案检索中的相关性研究
报告摘要:近年来围绕类案检索的研究主要致力于开发自动检索的模型,但如何刻画这一特定检索场景中相关性仍有待研究。围绕类案检索中的相关性判断过程,本研究通过用户实验,收集了相关性标注、判断理由和注意力分布等信息。深入研究了影响用户相关性判断的主客观因素,用户注意力分布随垂直位置、文书结构变化的规律,用户注意力与模型注意力权重分布的异同。进一步,提出了利用用户的注意力分布改进类案检索模型的两阶段框架。本研究有助于理解类案检索中的相关性判断,并为改进相应检索系统的设计提供启示。
主讲人:刘奕群 清华大学计算机系教授
5mins Q&A
09:50-10:05
主题报告二
报告题目:面向智慧司法应用的自然语言处理
报告摘要:法律智能是将人工智能或自然语言处理技术与法律领域相结合的研究方向。近些年来,随着自然语言处理技术及深度学习技术的发展,法律智能逐渐引起学术界和业界的重视。与其它领域相比,法律领域文本信息质量高且标注丰富,为自然语言处理技术的应用提供了坚实的基础。本报告主要针对法律智能中的判决预测、要素提取、类案匹配等问题,介绍我们最近一年以来的技术探索。
主讲人:刘知远 清华大学计算机系副教授
5mins Q&A
10:10-10:25
主题报告三
报告题目:科研项目集成验证的创新与探索—以智慧法院实验室为例
报告摘要:周强院长强调,智慧法院实验室要聚焦人民法院信息化建设面临的总体规划设计、关键技术攻关、综合集成试验等问题,把实验室建成信息技术与审判执行工作深度融合的重要标志和人民法院信息化技术创新的重要孵化器,让实验室成为人民法院信息化建设的坚强支撑。本报告主要介绍智慧法院实验室建设方面的创新与探索,依托“需求导向、创新驱动、内外联合、产学研用”的模式,推进关键技术攻关,集成验证信息系统,推广转化科技创新成果,为智慧法院建设提供源头技术供给和质量保障。
主讲人:崔甲蓉 中国司法大数据研究院创新研究部科技创新中心副主任
5mins Q&A
10:30-10:45
主题报告四
报告题目:融合预训练的司法判决预测方法
报告摘要:近年来,预训练模型和方法被证明能够有效地提升自然语言处理任务的效果。司法判决预测任务(包含定罪、量刑、法律依据推荐三个具体任务)作为典型的文本分类任务,也受益于预训练语言模型的发展,并取得了不错的效果。但和传统的文本分类任务不同,司法判决预测任务需要预训练模型在相似法条、相似案情等方面的区分能力更高。以通用预训练语言模型为基础,面向司法判决预测任务定向设计预训练模型有潜力提升判决预测模型的效果,具有较高的研究和实际应用价值。本报告将介绍我们在这一方面进行的初步尝试。
主讲人:窦志成 中国人民大学高瓴人工智能学院教授
5mins Q&A
10:50-11:05
主题报告五
报告题目:兼顾可解释性和可计算性的司法人工智能辅助
报告摘要:“十三五”以来我国司法人工智能技术研究呈现出繁荣态势,但同时也面临可解释性和可计算性两大研发瓶颈。深度学习路径司法人工智能具有可计算性,知识图谱技术在一定程度上能够实现司法工智能的可解释性。“十四五”期间司法人工智能技术研发应该通过融入“三段论”逻辑结构兼顾可解释性和可计算性,促进法律适用统一。
主讲人:王 竹 四川大学法学院教授
5mins Q&A
11:10-11:25
主题报告六
报告题目:基于司法知识图谱的法律问答系统
报告摘要:随着我国法治进程不断推进,民众法律意识逐步提升,基层司法机构与法律从业人员的工作量达到了前所未有的高度。法律内容问答涉及广大基层群众的生活,是具有普适意义的司法智能应用。本报告主要介绍我们在司法知识图谱及法律智能问答系统上的探索。针对传统问答系统对法律领域知识利用不足的问题,构建了大规模司法知识图谱和问答数据库,并提出了基于知识图谱的法律问答模型,一定程度上突破了法律问答的瓶颈。
主讲人:杨 敏 中国科学院深圳先进技术研究院副研究员
5mins Q&A
11:30-11:45
主题报告七
报告题目:“区块链+证据”的耦合创新
报告摘要:区块链技术引发网络数据入链用作证据的时代现象。区块链证据泛指基于区块链技术的一切证明材料,可以具象化为区块链生成、存储与核验之证据。得益于高新技术的加持,区块链证据在厘清涉众复杂案件事实、运用海量异构证据办案与提升智慧司法探索水平等方面独具价值。法律对该新生事物应当采取理性态度,遵循同等性对待与差别性归位的原则,并聚焦于真实性问题进行规则适配。从原理上讲,缘于哈希校验、时间锁定与节点印证等技术特点,区块链证据在真实性上得到极大增强,呈现入链后数据真实性有保障、入链前数据真实性可优化两大定律。我国应当以此两律为自然基础,进行“区块链+证据”法律科技的耦合创新,引领司法证明领域的“代码之治”。
主讲人:刘品新 中国人民大学法学院 教授
5mins Q&A
11:50-12:30
闭门研讨(会议链接另行分享 )
与会专家(依发言次序)
中国人民大学高瓴人工智能学院
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