人工智能可以为司法人员做些什么

2017-11-05 13:45来源：正义网浏览：次手机版

　　人工智能是什么?其属于典型的计算机科学概念,对“人工智能”四个字的解释难度并不亚于任何一个哲学概念,在此,不妨采用一个相对“模糊”的定义:人工智能,就是研究如何使计算机去做只有人才能做的智能工作。也可以换一个角度,结合与人工智能有关的三个重要概念进行理解,分别是:算力、数据和算法。
　　算力,即硬件的计算能力。根据摩尔定律,在价格不变的前提下,集成电路上可容纳的元器件的数目及其性能每隔18个月便会增加一倍,这种速度基本代表了信息技术进步的速度。也就是说,可以将计算机视为一个“背景进化速度”极快的物种,而这一物种的算力也将成为人类算力的自然延伸。数据,是指客观事物未经加工的原始素材,这些素材可能包含有用的信息,只有通过特定维度所筛选出的、包含着有用信息的数据,才具有使用价值。算法,是人工智能的核心,指计算机运行时所遵循的规则,也就是其“思考”过程。如果将计算机比作人脑,那算法就是其“思维方式”。正是因为有了这种“思维方式”,借助于足够的算力,计算机才能在海量的数据中快速提取出包含有用信息的数据,将“大规模数据”筛选,重组成“大数据”。
　　从算力、数据与算法的概念可以看出,人工智能即是通过算法与算力对海量数据进行计算分析并得出相应结论的技术。这种技术可以用于围棋对弈,自然也可以用于司法领域——本质上人工智能就是机器对人脑的模仿,从理论上来讲,但凡人类可以做到的人工智能也一样可以做到。
　　当然,这只是从理论上来讲。事实上,智能辅助办案系统不会替代司法人员独立判断。这源于机器学习与人脑学习的差异——算法是人工智能的核心。从目前技术看,算法升级是一个非常艰难的过程,同时算法也不可能自主升级,所以机器学习是在算法不更新的情况下通过海量数据的输入进行优化,属于“数据驱动”;而人脑学习则是“算法驱动”,虽然人类数据摄入的速度缓慢,但每次摄入都会带来思维上的长进,这决定了只有人脑可以应对世界上出现的新情况,而机器只有在算法能够覆盖的前提下才对数据有着解读能力。所以,“人工智能究竟能帮助法律人做些什么”这一问题,就变成了司法过程中有哪些数据可以通过算法进行解释,从而利用机器的算力对人脑进行补充。以检察官所从事业务为例,对于检察官来说,最直接的可利用数据,莫过于行使量刑建议权时所涉及的数据。
　　根据现有司法解释规定,一般而言,量刑建议书包含了法定从重处罚情节,法定从轻、减轻或者免除处罚情节,酌定从重处罚情节,酌定从轻处罚情节等四种情节。从计算机语言角度来看,这四种情节便是量刑建议这一“问题”所需要考量的四种“维度”,而通过这四种“维度”可以对法定从重处罚情节等数据进行计算,将法律条文的相应规定转化成计算机算法,对个案所涉情节——也就是个案数据进行计算并得出相应的量刑建议,这便是最基础的人工智能。
　　量刑的难点在于其确定过程要对众多酌定情节进行考量,而这些情节并未被法律所明文规定,也就是说这些酌定情节是缺乏算法的。这些酌定情节是否能转化成算法呢?显然,酌定情节也是可以进一步量化的——酌定情节主要取决于犯罪嫌疑人及犯罪行为的人身危险性、主观恶性和社会危害性。如果掌握了这三个方面,也就掌握了酌定情节转化成算法的“维度”。
　　人身危险性,是指行为人将来实施犯罪的可能性,包括初犯与再犯;主观恶性,是指行为人在犯罪中所表现出来的恶劣思想状态;而社会危害性是指犯罪行为本身所造成的危害。无需多言,最容易转化成算法的是极具客观色彩的社会危害性,那人身危险性及主观恶性呢?司法实践中,确定人身危险性与主观恶性的“维度”大多为犯罪动机、手段、时间地点、侵害对象、损害结果、认罪态度等。但是,因为缺乏统一的法律规定,通过这些“维度”所得出的结论便不可能不因人而异。量刑建议作出者的思维方式、知识结构、人生态度、价值倾向等均可能对量刑建议造成影响,而“酌定”二字本身包含的个性特征又导致了量刑建议的过程不可被回溯,从而容易引发量刑任意性。

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