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將人工智能引入法學(xué)糾紛解決領(lǐng)域的原因以及經(jīng)典案例分析

大?。?/span>3.24 MB 人氣: 2017-09-14 需要積分:0

  一、我們?yōu)槭裁匆獙?a href='http://www.194w.cn/v/tag/150/' target='_blank' class='arckwlink_none'>人工智能引入法學(xué)糾紛解決

  領(lǐng)域

  也許很多人困惑為什么要將看起來毫不相干的兩

  者結(jié)合,糾紛有法院,或者仲裁機(jī)構(gòu),何必苦思冥想將

  人工智能應(yīng)用到法律糾紛解決上。在實際生活中,糾

  紛是數(shù)量巨大且大多簡單易斷的。在 2015 年最高人

  民法院工作報告中顯示: 最高人民法院受理案件

  11210 件,審結(jié) 9882 件,比 2013 年分別上升 1. 8% 和

  1. 7% ; 地方各級人民法院受理案件 1565. 1 萬件,審

  結(jié)、執(zhí)結(jié) 1379. 7 萬件。由上述數(shù)據(jù)我們可以看出,絕

  大數(shù)案件都是由基層審理,基層法官的人數(shù)有限,那么

  法官們的工作量是非常大的。法官工作量,是指一名

  法官在一年正常有效工作時間內(nèi)的辦案量,據(jù)調(diào)查統(tǒng)

  計,一名基層法官一年至少要處理 200 起糾紛,在經(jīng)濟(jì)

  較為發(fā)達(dá)的地區(qū)最多甚至能達(dá)到 400 多起。在一個工

  作日一名基層法官至少要審結(jié)一起案件并且要書寫判

  決等多項工作,這對法官的職業(yè)能力和身體素質(zhì)都是

  極大的挑戰(zhàn)。同時,由于法官的職業(yè)能力的高低不同,

  同一類型的案件在全國各地不同地區(qū)甚至即使是同一

  法院在不同時間段得出的判決結(jié)果都不相同。那么這

  對于當(dāng)事人來講是不公平的,對于整個社會的糾紛解

  決也是不利的。如果想要把基層的法官能力提升到較

  高的能力水平則需要極大的成本,且這個成本是無限

  的,因為要在此以后將所有法律工作者的水平都提升

  到一個層面。在糾紛處理中,案件按難易程度綜合確

  定為簡單、一般、復(fù)雜、非常復(fù)雜四種案件類型,其中簡

  單和一般的案件居多。如果能夠?qū)⑷斯ぶ悄芤爰m紛

  解決機(jī)制,就可以較為妥善的解決這個問題。

  二、建立一個糾紛解決的人工智能是否具有可

  行性

  其實人工智能不僅是簡單的自然科學(xué)的利器,同

  時它也會涉及到心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等社會學(xué)科。

  我們對于人工智能否解決糾紛的憂慮,不在于它是否

  能嚴(yán)格按照法條去判斷,而是擔(dān)心它太過于按照法條

  去判斷,即過于刻板,得出的判決會十分沒有“人情

  味”。其實我們完全可以避免這一問題,人工智能的

  發(fā)展是可以解決這一問題,只是時間的早晚。簡單來

  講,人工智能與經(jīng)驗思維的關(guān)系是實踐與理論的關(guān)系,

  人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次,從思維角

  度來看,人工智能不僅限于邏輯思維,同時要考慮形象

  思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展。

  從法經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度出發(fā),只要獲取涉及的因素信息

  本足夠低,我們建立人工智能的總成本低于將法官的

  職業(yè)能力全部提升到同一水平層次,那我們建立人工

  智能解決糾紛就是有效率的。利用人工智能系統(tǒng)代替

  基層法官處理簡單或者一般的案件,快速簡單的作出

  對糾紛的處理?;趯嵱弥髁x而言,這樣高效率的司

  法方式是我們應(yīng)該想要追求的。

  前段時間發(fā)生的阿爾法狗事件引起了人們對于人

  工智能的再次關(guān)注,雖然圍棋和法律不同,圍棋有多少

  種走法思路的影響因素是有限的,路子再多也是具有

  可確定性的量。法律卻不一樣,它要解決不僅僅是量

  的問題。影響的因素眾多,不僅要考慮案件的情節(jié)對

  法條的適用,還要超出法律規(guī)范本身,包括當(dāng)事人的訴

  求,案件的影響在一定范圍內(nèi)的影響,甚至于我們國家

  特殊的國情。法官傳統(tǒng)斷案模式具有更多的人情味在

  里面。但是隨著社會科學(xué)水平的不斷進(jìn)步與發(fā)展,只

  要信息成本足夠低,我們可以將所有的相關(guān)因素都輸

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