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上海交通大學(xué)教授金耀輝：AI在智慧法院中的應(yīng)用

上海交通大學(xué) 金耀輝 AI 智慧法院

原創(chuàng) 金耀輝 | 2017-11-16 14:49

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 11月10日，由上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟、數(shù)據(jù)猿主辦，上?？祁Ｂ?lián)合主辦的《構(gòu)建智慧法院，促進(jìn)司法職能—魔方大數(shù)據(jù)》在上海超級計算中心舉行。本文是數(shù)據(jù)猿整理的“上海交通大學(xué)教授金耀輝”的現(xiàn)場發(fā)言實錄

2017年11月10日，由上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟、數(shù)據(jù)猿主辦，上海科睿聯(lián)合主辦的《構(gòu)建智慧法院，促進(jìn)司法職能——魔方大數(shù)據(jù)》在上海超級計算機(jī)中心舉行。本期魔方大數(shù)據(jù)邀請了法院代表和技術(shù)提供方等專家大咖齊聚一堂，共同探討了智慧法院和司法系統(tǒng)智能化的建設(shè)之路。

以下是數(shù)據(jù)猿整理“上海交通大學(xué)教授金耀輝”的發(fā)言實錄：

人工智能領(lǐng)域目前在中國被炒的火熱，在司法領(lǐng)域也實現(xiàn)了初步實踐。正如前不久李開復(fù)在美國演講時提到，中國很有可能在AI上面實現(xiàn)彎道超車。

我們今天講的是智慧法院，在美國，人工智能在司法服務(wù)方面覆蓋了很多場景，包括知識產(chǎn)權(quán)、盡職調(diào)查、法律分析、預(yù)測技術(shù)、司法研究、流程自動、電子商務(wù)等等，每年大概能達(dá)到400多億美元。然而與其他行業(yè)相比，這個數(shù)字并不算多，因為400多億僅占到整個司法服務(wù)的3%到4%。我們認(rèn)為人工智能應(yīng)用應(yīng)該能達(dá)到5%到6%之間，因此這個市場依然還有巨大的空間，在中國估計這個市場會更大。

人工智能到底是什么？人工智能究竟能夠幫助我們做什么？我相信大家都會有這樣的疑惑。人工智能從研究領(lǐng)域到應(yīng)用領(lǐng)域，我們希望的是能用機(jī)器來輔助人做一些決斷或者推薦。整個機(jī)器學(xué)習(xí)的框架擺在這里，我們擁有原始數(shù)據(jù)，這里的原始數(shù)據(jù)可以理解為是客觀數(shù)據(jù)，比如醫(yī)院的檢查或者法院的收案、結(jié)案等。同時還有一些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，即跟具體的業(yè)務(wù)相關(guān)，比方說在醫(yī)院里面診斷了是癌癥或者不是癌癥。然后進(jìn)行算法學(xué)習(xí)、模型評估，最后是預(yù)測，比如在法院可以預(yù)測某個案子的勝率是多少。

現(xiàn)在“阿爾法狗”非?；?，因此很多人一講到人工智能就講深度學(xué)習(xí)，事實上，深度學(xué)習(xí)只是人工智能的一種。在過去不是說沒有人工智能，其實早在很多場景下我們已經(jīng)開始使用了，只不過當(dāng)時我們稱其為規(guī)則的系統(tǒng)。比如在法院里面，犯了什么罪、要判幾年刑，這就是規(guī)則。再往后機(jī)器學(xué)習(xí)會把這些特征找到，由機(jī)器去做映射，越到機(jī)器部分，效率會越好、準(zhǔn)確度會提升，但是可解釋性是下降的，這也是我們所面臨的一個巨大難題。往往我們做出來一個模型，做得很好，效率很高，但是為什么會識別出來，我們并不知道，也就是說這個模型是一個黑箱。

人工智能應(yīng)用在司法領(lǐng)域不僅僅是人工智能，它更是一種可為洞察，也就是給利益攸關(guān)者一些建議。什么叫可為洞察，我們是研究者，我們會把各種各樣的數(shù)據(jù)，比如說法院內(nèi)部的數(shù)據(jù)和外部的數(shù)據(jù)集成起來。那么這些數(shù)據(jù)為誰服務(wù)呢？過去做個大屏給領(lǐng)導(dǎo)展示一下，這是為管理者服務(wù)；還有就是給執(zhí)行者服務(wù)，中國一線法官他面臨的問題是案多人少，當(dāng)他想查到一些類案的時候，其實并不方便，這時候人工智能就能為他們服務(wù)；最后是為當(dāng)事人服務(wù)。

在整個社會管理領(lǐng)域，我們提倡3D持續(xù)改進(jìn)，首先是DATA，前面講到模型在決策中起了關(guān)鍵的作用，確實是這樣。今年MIT有一個專業(yè)報道講的是人工智能最核心的秘密。最核心的秘密就是我們建立了很多模型，這個模型精確度檢測得很好，但是我們不知道為什么工作。以文本來說，我們可以把很多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)放到里面，并輸出數(shù)據(jù)。但是我們經(jīng)常會被質(zhì)疑，問我們數(shù)據(jù)是怎么得到的？我不知道。我們在跟自貿(mào)區(qū)合作的時候，第一次嘗試用深度學(xué)習(xí)，我們預(yù)測了4000多個P2P平臺，預(yù)測它下個月會不會倒，準(zhǔn)確率有85%。但是金融監(jiān)管部門不敢用，因為它覺得我們的模型不可解釋，不符合它的邏輯。包括在做類案的時候，跟法院的溝通也是這樣，他讓我們解釋這個模型到底是怎么預(yù)測的，說不清楚就不敢用。因此這個問題困擾了我們很長時間。

上海交通大學(xué)_金耀輝_AI_智慧法院-2

什么叫人工智能？大家可以看到，上圖是一張貓的圖像，我們可以用深度學(xué)習(xí)識別出來圖片上呈現(xiàn)的是一只貓，而且準(zhǔn)確度非常高。人在識別貓的時候，由于貓有耳朵、皮毛、尾巴，所以知道這是貓。識別狗的時候也是這樣，狗也有尾巴，但是狗的尾巴短，人是這樣解釋的。但如果用這樣一個可解釋的過程，你會發(fā)現(xiàn)當(dāng)黑盒變成了灰盒或者白盒以后，它的準(zhǔn)確度在下降。所以把剛才的過程加上了模糊的邏輯（之所以是模糊的，是因為人的很多知識是描繪不清楚的），經(jīng)過特征生成、監(jiān)督泛化、學(xué)習(xí)推理，最后形成業(yè)務(wù)邏輯。我們可解釋以后，準(zhǔn)確度在下降，這也不行。

那怎么辦？我們在這個過程中間，加入了“錯誤分析”，可通過不斷的迭代優(yōu)化使得它分析的準(zhǔn)確度再提升。但是在這個過程中，因為機(jī)器的能力是海量的，你不能讓人去驗證，這就給算法帶來了一些挑戰(zhàn)。我們要思考的是人和機(jī)器該怎么去融合，因此我們提出了名為元思的機(jī)器平臺，它是一個深度學(xué)習(xí)框架與人機(jī)融合平臺，很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法都可以適用到這里面。

下面回到類案，我們一直被質(zhì)疑，究竟什么是類案？我們查閱了很多資料，也跟很多專業(yè)老師溝通過，我覺得北大法學(xué)院的教授講的是可以令人信服的：

第一，案件的關(guān)鍵事實相似；

第二，案件的裁判要點相似。

文章中講到的類案分析用的都是專業(yè)的法律術(shù)語，搞懂其中隱含的法律邏輯判斷過程，人看懂都是一件費力的事情，分析清楚其中的邏輯更是難上加難。如此復(fù)雜的語義邏輯試圖讓機(jī)器看懂，這其中的困難可想而知。所以我們的問題就是，怎么用機(jī)器做自動化的類案，也就是類案識別，這是一個最核心的問題。

一份裁判文書都有它的規(guī)范，從當(dāng)事人、當(dāng)庭的質(zhì)證到最后的判決，我們要從結(jié)構(gòu)上讓計算機(jī)能讀懂。首先法律的邏輯是什么？你有一個訴訟，這里指的是民案，你有訴訟請求，有證據(jù)的認(rèn)定，認(rèn)定以后有案件的事實，有爭議的焦點，有因果關(guān)系，有適用法律，最后有判決結(jié)果。將這些東西形成案件圖譜，在圖譜上進(jìn)行比較，這樣的表達(dá)計算機(jī)能讀懂，這是關(guān)鍵。通過這樣一個模式，在保證準(zhǔn)確度的前提下提升了司法的可解釋性，這也就是我們在司法領(lǐng)域所研究的可解釋的人工智能。

作為可解釋的人工智能就是不僅僅要知其然，更要知其所以然，是可解釋的。我們講機(jī)器可以輔助法官辦案，參與迭代的時候我們也跟基層業(yè)務(wù)法官多次溝通，他們也在幫我們不停地迭代，共同提升類案的準(zhǔn)確度。我們期待通過業(yè)務(wù)法官的參與，實現(xiàn)司法與人工智能的深入融合，使人工智能更高效輔助法官審判。

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來源：數(shù)據(jù)猿

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