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法律人工智能的十大前沿問題

作者:新華網客戶端 來源:新華網客戶端 更新于:2019-8-6 閱讀:

法律推理多主體建模。法律審判是建立在訴訟基礎之上的,而訴訟是一種三方法律論證博弈。利用人工智能中的多主體系統思想,就能實現訴訟論證博弈的邏輯建模。在計算機科學中,多主體系統又稱多智能體系統,是指由多個相互作用的智能體組成的計算機系統。典型的多智能體系統研究指向軟件智能體,其主體可以是機器人、人或人機組合團隊,智能則可以包括條理方法、功能方法、程序方法、算法搜索或強化學習。多智能體系統可以解決單個智能體或單個系統難以解決甚至不可解決的問題。法律訴訟恰恰是一種多主體互動的論證活動。訴訟中,起訴、應訴和裁判三方需要就法律論證中的法律規範及其解釋、法律證據及其支持的事實主張以及法律論證的強度進行互動,做出相應法律決策。多主體系統爲智能訴訟系統(如智慧法院等)提供了可能的建模方案。

可執行立法檢驗建模。黨的十八大提出了“科學立法”。從邏輯學角度講,科學立法就是將法律體系視爲一個准邏輯體系,要求法律體系原則上具有一致性、完備性、有效性和可靠性。其中,最爲核心的是一致性,因爲完備性、可靠性和有效性均可通過法官的自由裁量權彌補,而一致性卻很難。法律體系的一致性,要求法律體系原則上無矛盾,不應出現法律沖突。不一致會導致法律體系紊亂和法律從業者無所適從,並削弱司法公信力。同一法律內部的沖突,立法者一般可自行解決,但不同部門法以及上下位法的沖突往往超出立法者能力範圍。而自動實現法律法規體系一致性檢測的法律人工智能,將大大提升我們的科學立法水平。

文本自動分類與總結。該問題包括兩個方面:一是法律文本的自動分類。當前,大多數法律文件以電子形式提交,但對這些電子文件的分類多停留在傳統的人工階段,而利用機器學習技術中的文本自動分類技術,可實現法律文本的自動分類。智慧司法的一大目標就是要借此提高文件的歸檔效率和後期利用率。二是文本中法律論證的自動總結。法律決策建立在法律論證之上,而法律論證埋藏在法律文本之中。借助機器學習中的文本自動總結技術,可以大大提高法律論證挖掘的效率。更重要的是,使用傳統的人工方法挖掘法律論證,其質量主要取決于論證挖掘者的能力和水平,優度參差不齊,而研發法律文本的自動總結應用程序,可以普遍提升論證挖掘優度,並確保論證挖掘質量的穩定性和評估的客觀性。

法律信息的自動提取。法律信息提取過程中産生的信息是後續立法和構建新的法律論證的基礎,也是處理電子證據的有效手段和幫助用戶評估相關信息的能行工具的重要組成部分。但由于數據量過于龐大,對法律信息手工分析顯然不可行。自動信息提取的任務就是從非結構化或半結構化的機器可讀文檔中自動提取並生成結構化信息。在大多數情況下,信息提取涉及通過自然語言處理分析人類語言文本。目前,人工智能技術已支持多媒體文檔信息的處理,如圖像、音頻和視頻文檔的自動注釋和內容提取。法律信息自動提取涉及一般自然語言的文本處理和具體法律領域語言處理,因此,相關模型需要同時兼顧這兩個方面。

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