司法人工智能的合理預期

金鴻浩

毫無疑問，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算已成為新一代信息技術的ABC。黨中央、國務院先后印發(fā)了《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》（國發(fā)〔2015〕50號）、《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》（國發(fā)〔2016〕43號）、《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（國發(fā)〔2017〕35號），明確提出“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”戰(zhàn)略。

筆者認為，首先，應當準確全面理解中央文件的精神。國務院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》是一個中期規(guī)劃，強調(diào)“發(fā)展人工智能是一項事關全局的復雜系統(tǒng)工程”，不是一蹴而就的。規(guī)劃提出“三步走”戰(zhàn)略，即到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，到2025年人工智能基礎理論實現(xiàn)重大突破，到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。

《最高人民檢察院關于深化智慧檢務建設的意見》為一個中期規(guī)劃，強調(diào)“積極開展檢察科技創(chuàng)新，探索人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術與檢察科技應用的有機融合”。《規(guī)劃》將智慧檢務建設也分為三個階段：2017年年底，完善智慧檢務基礎理論和頂層規(guī)劃，完成電子檢務工程建設，夯實智慧檢務的工作基礎；2018年至2020年底，充分運用新一代信息技術，實現(xiàn)檢察系統(tǒng)設施聯(lián)通、網(wǎng)絡暢通、平臺貫通、數(shù)據(jù)融通，推進檢察工作由信息化向智能化躍升，研發(fā)智慧檢務的重點應用；2021年至2025年底，全面實現(xiàn)智慧檢務的發(fā)展目標，以機器換人力，以智能增效能，打造新型檢察工作方式和管理方式。

審判工作、檢察工作的司法智能化建設是大勢所趨，是“政法智能化”戰(zhàn)略的重要組成部分，任何忽視科技、忽略創(chuàng)新、按部就班的做法需要嚴肅批評；但在實踐中，同時也要防止“司法智能化”的“虛火”，防止“為了創(chuàng)新而創(chuàng)新”“揠苗助長”，防止“八仙過?！薄爸貜徒ㄔO”。

司法人工智能當前處于什么階段？我個人認為應該至少從技術成熟度、業(yè)務成熟度和隊伍成熟度三個層面進行剖析。

方興未艾：技術成熟度的思考

科學家共識是目前以及將來較長一個階段，人工智能技術仍長期處于弱人工智能階段。

在司法場景中，具體人工智能技術應用的成熟度上，普遍已具備較為完善的模型和功能，但與成熟應用的預期目標仍存在一定差距。比如智能語音技術，在實驗室互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，語音識別精確度超過95%；但是在司法辦案場景，如訊問室內(nèi)網(wǎng)環(huán)境中，語音識別精確度受到網(wǎng)絡因素、環(huán)境因素制約，精確度會大幅下降；再加上方言因素的影響，部分試點院公訴人和嫌疑人端的識別率相差超過20%。

再如自然語言理解，在通用規(guī)范語言上識別準確率較高，但是在需要上下文語義背景下理解詞匯等方面仍存在不少“短板”。比如“王某供述，偷了甲的蘋果”，機器識別很容易理解為作為水果的蘋果，而承辦人根據(jù)上下文則很容易理解為iPhone蘋果手機。對同一事物的不同表述也會影響機器識別，比如“妻子”，在各地的表述有“夫人”“拙荊”“愛人”“堂客”“賤內(nèi)”“太太”“老婆”“婆媳”“孩他媽”“家里的”“老伴兒”等，承辦人比較容易理解，但是機器卻很難準確識別。

審慎探索：業(yè)務成熟度的思考

在應用現(xiàn)代科技方面，司法業(yè)務應當是積極的還是相對保守的？學界業(yè)界有不同的觀點。但有一點是相對一致的，就是在對技術應用準確度方面，司法行業(yè)的要求更高。比如一項智能技術準確率80%就可以作為實驗室原型產(chǎn)品，90%—95%就可以作為通用商業(yè)產(chǎn)品，但是作為保護社會公正的最后一道防線——司法領域，即便97%或98%的準確率也無法直接適用司法業(yè)務，承辦人仍然需要再次對全案進行核驗，因為哪怕1%的司法瑕疵也是無法接受的。試想每年百萬件刑事案件，1%誤差率就會產(chǎn)生一萬件以上瑕疵案件，將嚴重影響司法公正。如果這些瑕疵正好是影響案件定性的關鍵證據(jù)認定，則可能構成冤假錯案。更進一步的就涉及司法追責問題，如果因為機器輔助認定而導致的冤假錯案，誰是責任方？技術公司、檢察官還是操作智能系統(tǒng)的書記員承擔責任？

再有就是怎么看待“技術黑盒”問題?！八惴ā笔侵悄芟到y(tǒng)的核心知識產(chǎn)權，技術公司不會將算法公開或完全公布給司法單位。況且有一些智能系統(tǒng)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習逐步產(chǎn)生的計算模型，無監(jiān)督學習模型在不斷學習數(shù)據(jù)過程中還在自我修訂，技術公司也無法精準全面表述該類模型算法。比如基于深度學習的智能輔助量刑工具就存在這一問題。假設當被告人律師在庭上質(zhì)疑檢察官的量刑建議時，檢察官該如何清晰解釋系統(tǒng)的量刑規(guī)則？如果無法解釋機器算法是否會影響量刑建議的權威性和準確性？

此外，值得一提的是業(yè)務標準規(guī)則。軟件工程實際上就是把業(yè)務需求轉化為技術需求，最后通過編碼實現(xiàn)的過程。既往公檢法司、各地對刑事辦案業(yè)務規(guī)則理解存在不一致情況。近年來，為推進政法協(xié)同和智能輔助辦案，各地政法委組織協(xié)調(diào)公檢法司單位，統(tǒng)一了部分常見案件的業(yè)務標準，這是近年來的一大進步。例如，上海市政法機關在2017年6月完成故意殺人罪、故意傷害罪、搶劫罪、盜竊罪、詐騙罪、非法吸收公眾存款罪、集資詐騙罪等7個罪名證據(jù)標準指引制定工作，2018年3月完成了內(nèi)幕交易罪、貪污罪、受賄罪等13個罪名證據(jù)標準指引制定工作。2017年11月，江蘇省檢察院制定了“交通肇事罪”標準指引，內(nèi)置了交通肇事罪辦案程序、證據(jù)、事實等規(guī)則650條，比對點1100個；2018年4月全省上線“危險駕駛罪”標準指引，包括辦案程序、證據(jù)、事實等規(guī)則1133條，比對點1933個。浙江、云南等其他省份也在積極推進罪名證據(jù)標準指引的制定工作。

力學篤行：隊伍成熟度的思考

司法隊伍是否已經(jīng)具備智能化條件下辦案的準備，也是一個頂層設計和實踐推廣中應當考量的重要因素。具體可以分為三類人員：

第一類是領導干部對智能化是否引起重視，是否全面科學理解。習近平總書記明確指出“各級領導干部要努力學習科技前沿知識，把握人工智能發(fā)展規(guī)律和特點，加強統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，加大政策支持，形成工作合力”。目前，各級黨校、行政學院開設的相關課程需要及時更新。中央政法單位、各省級政法機關也可以參照當前信息化培訓形式對領導干部進行輪訓。

第二類是司法業(yè)務對智能輔助應用的操作進行學習。目前法官、檢察官正處于新老更迭期，部分中年干警對于信息化技術尚存在排斥和不適應，部分青年干警對智能化技術的預期過高，都會影響智能化建設應用和試點推廣。應該看到智能化應用和所有的信息化產(chǎn)品一樣，是一個在應用中不斷完善的過程，初期產(chǎn)品不可能完全成熟，個別時候個別系統(tǒng)個別功能甚至反而會影響工作效率。同時也要引導業(yè)務人員全流程參與智能化產(chǎn)品的需求分析、總體設計、測試驗收、升級完善，防止出現(xiàn)最高人民檢察院檢察長張軍指出的“技術拖著業(yè)務走”問題。

第三類是司法科技人員的知識更新和技術學習。近年來信息化技術突飛猛進，迭代加速，Hadoop技術、神經(jīng)網(wǎng)絡技術等迅猛發(fā)展，對司法科技工作者提出了更高要求。司法科技人員特別是基層地區(qū)、邊遠地區(qū)“本領恐慌”問題已經(jīng)有所顯現(xiàn)。特別是司法改革、內(nèi)設機構改革背景下如何引進、培育、壯大司法科技隊伍也是一個亟待解決的全新課題。

可喜的是，當前一批知名高等學校已經(jīng)開始培養(yǎng)創(chuàng)新型、復合型的“互聯(lián)網(wǎng)+”法治人才。例如北京大學法律人工智能研究中心、清華大學智能法治研究院、中國人民大學未來法治研究院、武漢大學網(wǎng)絡空間治理研究院、吉林大學司法應用研究中心、中國政法大學法治信息管理學院、西南政法大學人工智能法學院、華東政法大學“互聯(lián)網(wǎng)+法律”大數(shù)據(jù)平臺等，有的從理工科本科生中選擇優(yōu)秀人才進行法律碩士培養(yǎng)，有的通過開設輔修課程等方式加強法學生科技教育，未來復合型人才將成為司法智能化建設和應用的中堅力量。

綜上所述，筆者認為，出于技術成熟度、業(yè)務成熟度、隊伍成熟度的考量，當前司法智能化仍然屬于初期萌芽階段，應當調(diào)整合理預期，有效集中精力，統(tǒng)籌資源，打好基礎。在一定范圍通過試點建設、聯(lián)合實驗室研發(fā)等方式積極穩(wěn)妥推進智能輔助辦案系統(tǒng)，不斷應用法律智慧、政治智慧、科技智慧，最終形成可見效、可復制、可推廣的智慧司法“中國方案”。