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北京市律典通總裁麥天驥:從法律人對人工智慧的期待談大資料——人工智慧在智慧法院的應用

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當前階段,法院的基本矛盾已經發生轉化,已經由重視審判管理和增強審判過程的規範化變為案多人少和司法資源分配不均。因此無論是智慧法院建設還是法院資訊化建設都應以審判業務為中心

作者 | 麥天驥

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2017年11月10日,由上海大資料聯盟、資料猿主辦,上海科睿聯合主辦的《構建智慧法院,促進司法職能—魔方大資料》在上海超級計算中心舉行。本期魔方大資料邀請了法院代表和技術提供方等專家大咖齊聚一堂,共同探討了智慧法院與司法系統智慧化的建設之路。

以下是資料猿整理“北京市律典通總裁麥天驥”的發言實錄:

前不久我參加了上海法院組織的青年法官演講,在演講中一位助理法官穿越到了2040年,描述了20年後法官工作的場景。在他的演講中,未來的工作是這樣的:

早上8點半上班,機器人給他送來一杯香噴噴的咖啡,然後呈上一份工作計劃。

9點鐘坐在辦公室桌前,辦公桌對面是一面螢幕,螢幕上顯示著虛擬法庭,訴訟的當事人已各就各位,庭審開始。

11點鐘庭審結束,機器人自動進行了庭審實錄、證據稽核和類案推送,並且智慧分析了送上的案件判決書。這位助理法官暢想的20年後人工智慧在法院應用的場景。

人工智慧之所以能讓法官,尤其是一線法官這麼期待,是由目前法院,尤其是基層法院和一線法官審理案件的現狀決定的。

首先看看一線法官辦案的現狀。這是周強院長在2016年和2017年全國人大提供的資料,也是最高法院釋出的司法資料。資料統計結果顯示:2015年全國各級法院一共受理1438萬件案件,2016年受理2305.3萬件,同比增長19%。2017年上半年受理案件1438.6萬件,較2016年上半年增長了11.2%。

2015年沒有審結的案件279.9萬件,佔當年受理案件的14.3%。2016年,未審結案件632.5萬件,佔當年案件的27.4%。2017年未審結569.9萬件,比2016年同期增長了39%。從這些資料可以看出來,無論是受理案件還是未結案件都以兩位數的速度在增長。

再看看一線法官辦理案件的情況。據統計,全國約有12萬法官,平均每人受理案件121.4例,人均審結案件74例,是2008年的3倍。2016年上海一線法官人均結案數是228.39件,相較於2013年增長了90%。深圳法院2016年法官人均結案數460件,北京市朝陽區法院2016年第一檔法官平均每人辦理案件672件。

672,對一個法官來說是多少恐怖的數字。365天減去法定節假日和雙休日一共還剩251個工作日,這意味著每個法官每天至少要辦3.74個案件才能完成工作任務。這包括每個案件的閱卷、開庭和書寫判決書,這是很多基層法院目前的工作狀態。

在法院,尤其是基層法院,案多人少的問題越來越突出。這種現象也是基層法院一線法官對法律人工智慧、對智慧法院建設很期待的一個原因。100多年前有一個叫馬克思·韋伯的人,他想發明一個案件收穫機,把案件放進去就能自動出結果。現在中國的智慧法院已經開始建立,利用大資料、雲端計算、人工智慧來建設今天的智慧法院已經成為一種共識。

如何建設智慧法院?作為一名法律人,我談談我的想法。

我認為智慧法院建設應當以審判業務為中心,為什麼要強調以審判業務為中心?原因如下,法院的新常態建設已經有十多年了,過去是以審判管理為中心,重點解決領導能看得見、管得住的問題。這種思路形成了法院資訊化以審判管理為中心,以司法統計為結果,以審判流程節點為業務主線的特點。這種特點在資訊化初期發揮了相當的作用,也在一定程度上規範了法院的審判過程,在加強法院審判管理等方面發揮了很大的作用。

當前階段,我認為法院的基本矛盾已經發生轉化,已經由重視審判管理和增強審判過程的規範化變為案多人少和司法資源分配不均。因此無論是智慧法院建設還是法院資訊化建設都應以審判業務為中心。

以審判業務為中心,要突出司法服務的便捷化、業務判斷的智慧化,資料流轉的自動化、資料業務的融合化和審判管理的科學化。這是以審判業務為中心可逐步實現的5個方面。按照這個思路,根據法院辦案的全過程和全流程中間的幾個關鍵點建設智慧法院,更能發揮技術的作用,提高智慧法院實現的機率,縮短智慧法院建設的時間。

第一,進行案件微觀要素智慧分析。

法官辦案實質上就是對大量案件材料進行微觀要素的判斷和分析,為得出最後的判決結果做準備。智慧法院能夠提供的就是用機器幫助法官進行閱卷,提取、判斷、分析對法官判案有價值的微觀要素,然後呈現給法官,幫助法官快速、準確、全面地把握案件。

第二,事實與證據的判斷。

對案件事實和證據進行梳理,進行法律關係、邏輯關係的展現,同時對證據的三性,真實性、關聯性、合法性進行審查,提出具體的意見,供法官進行參考。

第三,審判風險預警。

法官的辦案經驗各不相同,加上知識能力、地域以及客觀因素的影響,同案不同判的情況屢見不鮮,如果使用機器,就能從海量的案件中提取與法官當前所判案件相似的案件供法官進行參考,這樣就使得法官所判的結果更客觀公正。同時,機器還可以自動把法官的判決結果進行法官風險預警,降低法官判案的法律風險。

第四,裁判文書智慧生成。

法官書寫判決書是案件審理不可缺少的環節,法官處理案件的過程中,書寫判決書佔了相當的時間。 過去大家認為判決文書智慧生成是不可實現的。現在,人工智慧技術結合微觀要素分析,完全可以實現自動生成一些簡單案件、簡易案件的判決書。一些複雜案件則可以自動生成判決書初稿,使法官能夠聚焦這個案件的核心爭議問題,這樣可以大大提高法官審判工作的效率。

第五,司法資源智慧推送。

可以利用計算機手段,聚集法律知識資源和治理成果,滿足法官辦案過程中對法律、案義以及專業知識精細化的需求。剛才幾位嘉賓講了,目前很多公司都在做類案推送,我很同意華夏謝總的看法,類案推送對於法官的價值不大,起碼很有限。

舉個例子,假設一個刑事案件裡面有五個要素會直接對最終判決結果產生影響。如果是類案推送,意味著案件符合四個或者六個要素系統就認為達到了類案的要求。實際上,對法官而言,只要不是五個要素都符合,只能滿足四個要素或者超出一個滿足六個要素,參考價值都不大。因為無論少一個,還是多一個,這個案件的判決結果都會有所不同。我們認為類案推送應該要達到和當前法案辦案要素百分之百的匹配,所以我們認為應當進行同案推送而不是類案推送。不同的人對案例推送有不同的理解,從法律人的角度看,我認為同案推送相較於類案推送,參考價值更大。

我們暢想一下一個民事案件從開始到結束的整個過程。

如果一個老百姓想要去法院打官司,首先他到法院的訴訟服務大廳,通過訴訟服務系統自動生成案件的起訴書。立案的法官收到當事人所有的紙質案卷材料之後,進行一鍵式掃描,系統自動對這些材料進行命名分類,形成案卷系統。然後將圖片轉化成WORD文件,為案件剪子卷宗深度應用創造條件。智慧辦案平臺對案件的事實證據進行梳理,對證據的三性進行審查,同時給法官自動提供一份庭審綱要。在庭審期間,科技法庭裡,系統首先給書記員提供自動生成的一份庭審筆錄大綱,然後在庭審過程當中系統自動判斷控辯雙方對案件的不同爭議,梳理形成案件的爭議焦點,推送給法官。

案件審理結束後,系統自動生成案件判決結果,送給法官,法官當庭宣判。最後,系統智慧分析起訴狀、答辯狀和本案法庭筆錄等材料,自動生成一份案件完整的判決書。到此為止,一個案件便辦理結束。這就是我們憧憬的智慧法院在案件辦理全過程為法官提供的智慧服務。和前面那位助理法官所暢想的20年後的法院做比照的話,除了不能提供咖啡,其他環節都可以實現,而且會越來越好。

這就是一個法律人對智慧法院的一個期待,我們也希望更多的公司能夠參與,把這個工作做得更好,為法官提供更多的便捷服務。

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