计算法学论坛 | 分论坛三：法律职业智能辅助的技术与实践

2018年12月15日，由清华大学法学院主办的首届计算法学学科建设与人才培养论坛暨清华大学智能法治研究院成立仪式在清华大学法律图书馆楼顺利召开。本次论坛是全国首次以“计算法学”为主题召开的重要学术会议，引起了学术界、产业界和社会各界的广泛关注。

分论坛三围绕“法律职业智能辅助的技术与实践”展开，由清华大学计算机系长聘副教授张敏主持。

（清华大学计算机系长聘副教授  张敏）

清华大学法学院副教授赵晓力做了题为“机器学习与司法经验的传播”的报告发言。他通过对比大陆法系与英美法系知识传播与判决意见形成的过程，分析了不同法系法律大数据的特征，并初步总结了与之对应的人工智能研究方法。他指出，大陆法系以法典为主的知识传播与我国“司法经验”的传播过程更多采用了自上而下的演绎方法，这与人工智能中知识图谱、贝叶斯推理等方法的思维更加贴合，而在采用机器学习的方法时，要更多关照司法数据的特殊类型。

（清华大学法学院副教授 赵晓力）

江西财经大学软件学院系主任、副教授邓松做了题为“刑事智能量刑系统的开发与应用”的报告发言。他介绍了由其团队设计的智能辅助办案系统：对于常用案由，基于专家知识和自然语言处理的方法，仅耗时2-3分钟即实现当场判决；对于非常用案由，通过大数据深度学习技术推送类似案件，为裁判提供参考。他强调，智能辅助办案系统要注重量刑运算公式的可说明性，同时要注重系统的辅助作用，留给法官更多谨慎思考和裁判考量的空间。

（江西财经大学软件学院系主任、副教授  邓松）

精友国际信息科技（北京）有限公司总裁冯君做了题为“社会多元化调解司法模式创新——道交网上数据一体化平台”的报告发言。他指出，该平台基于人工智能算法和大数据设计了赔付算法的模型，并通过司法裁判文书自动生成等技术减少法官的类案工作量。同时，该平台实现了道路交通事故损害赔偿案件中公安部门事故认定、法院裁判、保险公司理赔等多环节的信息共享，建立了道路交通赔偿案件一体化解决机制，有利于提升纠纷解决的效率。

（精友国际信息科技（北京）有限公司总裁  冯君）

多伦多大学法学院助理教授Anthony Niblett做了题为“利用机器学习预测关于合理期限通知的裁决”的报告发言。根据加拿大法律，雇主解雇雇员需提前通知雇员，但是提前通知的合理期限并非固定标准。他介绍，其团队收集了几千份案例，利用机器学习技术预测合理通知期限，并且制作APP以便雇员与雇主利用多重变量预测合理期限。他指出，在通过机器学习预测案件结果的同时，也应进一步思考司法大数据中的偏差及其背后的局限性。

（多伦多大学法学院助理教授  Anthony Niblett）

北京华宇元典信息服务有限公司总经理邹劭坤做了题为“法律智能科技助力法治中国”的报告发言。他指出，中国人工智能法律市场的发展源于法院、检察院等公权力机关，这表明国家对纠纷解决的需求量庞大，也对产学研多领域跟进提出了要求。同时，鉴于中国在国际上的经济、政治地位，我国法律智能科技的发展也将为全球纠纷解决提供相关借鉴。他强调，我们需要放弃传统的行业壁垒，结合计算机技能和多专业的视角，以更开放和包容的心态去面向未来人才培养、产业发展。

（北京华宇元典信息服务有限公司总经理  邹邵坤）

布鲁克林法学院教授Jonathan Askin做了题为“数字时代的律师教育与演进”的报告发言。他指出，律师应该像商业创新者一样思考，主动追逐数字时代带来的革命。技术与法律的融合展现在三个方面：第一，通过虚拟现实技术帮助学生模拟法庭真实辩论的感觉；第二，鉴于区块链对法律架构带来的变化，法学院的学生应该学习如何应用区块链等新兴技术；最后，他希望发挥中美两国优势，加强中美之间探索法律科技的合作。

（布鲁克林法学院教授  Jonathan Askin)

PayPal高级法律顾问林洁做了题为“信息时代法务工作者的机遇和挑战”的报告发言。她从自身从事金融科技领域法律服务的经验出发，阐述了信息时代法务工作者需要适应信息科技带来的三大挑战：第一，如何读懂新的科学技术产品，如何与技术人才沟通、合作；第二，如何理解科技产品应用的商业模式；第三，面对数据、隐私保护，以及反洗钱等法律问题，如何应对跨国界的法律挑战。

（PayPal高级法律顾问  林洁）

最后，科大讯飞股份有限公司副总裁、政法事业群执行总裁刘江从法律职业智能辅助技术的用户习惯、人工智能算法的可解释性问题等方面进行了点评，并期待未来能够实现法律、人工智能、科技发展的融合。

（科大讯飞股份有限公司副总裁、政法事业群执行总裁  刘江）

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