人工智慧法官：科學家開發出用於審訊的計算機程序

倫敦大學學院（UCL），謝菲爾德大學和美國賓夕法尼亞大學的最新研究表明，人工智慧已經可以分析法律證據與道德問題，進而預測審訊結果。

該演算法分析了 584 宗有關酷刑和侮辱，審判不公與侵犯隱私的英文案卷。

在 20 世紀 60 年代，有科學家曾經預測，電腦將有一天能夠預測司法判決的結果。隨著近年來計算機科學的發展，人工智慧程序在進行高度複雜的任務。它們在電影，電視節目和音樂上「猜你喜歡」時正在變得越來越準確。而現在，一項英美科學家的開創性研究告訴我們，人工智慧可以用來預測審訊結果了。

倫敦大學學院（UCL），謝菲爾德大學和賓夕法尼亞大學的科學家剛剛發表的最新研究表明，人工智慧已經可以分析法律證據與道德問題，進而預測審訊結果。這項研究的成果可以幫助人們提高法庭審判的準確性。

人工智慧「法官」在分析歐洲人權法院涉及酷刑，虐待，有辱人格和侵犯隱私的案件中做出的判定中有五分之四與人類法官的判決相同。

研究人員的程序審查了包含 584 個案件的英文數據集，有關「人權公約」中的第 3 條（涉及酷刑或侮辱虐待的案件，250 起），第 6 條（保護公平審判權，80 起），以及第 8 條（隱私和家庭生活，254 起）。選擇這些案件的原因是他們是代表基本權利的案件，同時存在大量的公布數據。在研究中，人工智慧程序分析所有信息，並提出自己的司法判決。在其中 79% 的案子里，人工智慧提出的判決與當時的法庭判決一致。

Nikolaos Aletras 博士是這項研究的領導者，他是倫敦大學學院計算機科學系的研究員。Aletras 說道：「我們不認為人工智慧會在司法領域代替法官或者律師。」在這項研究中，為了防止計算機學習出現誤差和偏見，「違法」與「不違法」的案例各占 50%。

人工智慧「法官」在分析歐洲人權法院涉及酷刑，虐待，有辱人格和侵犯隱私的案件中做出的判定中有五分之四與人類法官的判決相同。（圖片：Getty Images）

在這個項目的開發過程中，研究小組發現歐洲人權法院對於判決更多依賴非法律事實，而不是純法律依據。這表明，歐洲人權法院的法官們相比「形式主義者」而言，在法律理論上更加的「現實主義」。根據歷史研究，其他的高等法院也是如此，例如美國最高法院。

這項研究佐證了其他一些有關高等法院判決影響因素研究的觀點，Aletras 說道：「目前我們還需要學習更多數據，以進一步的研究改進我們的演算法。但我認為它可以成為一個有效的工具，用於判定哪些案件違反了『歐洲人權公約』。」

倫敦大學學院的計算機科學家 Vasileios Lampos 博士，同時也是研究報告的共同作者，解釋了這項研究的開創性：「之前的同類研究通常根據犯罪本身和政策立場來預測判決，而我們第一次使用法院編寫的案捲來進行分析。」這項研究發現，預測法院判決的最可靠的方式是通過分析案卷中所使用的語言以及文本中提到的話題和情景。案文中「情景」部分包括案件中事實背景的信息。通過組合案件所涵蓋的「話題」中提取的信息，分析數據中有關人權公約相關三條的「情景」，最終實現 79％的準確性。

Lampos 表示，他們的人工智慧程序目前缺乏訓練數據：「我們認為這項研究的成果將能提高那些高級法院的工作效率，但是目前看來，我們需要收集更多的文件和法院案卷進行測試。在理想狀況下，我們使用那些向法院提交的文件來測試和改進我們的演算法，而不是公開的判決文本。但目前我們缺乏這樣的數據，只能使用法院公開的部分案件摘要。」

在司法領域，律師們早已將人工智慧應用到了工作中，這些程序可以執行一些複雜的任務──例如搜索概念而不是簡單的關鍵字──這可以極大地縮短判斷文件與案件是否有關的時間。今年五月，IBM 發布了人工智慧律師 Ross，通過使用 Watson 的計算能力為人們提供法律建議。IBM 的這項技術最近已被 Baker＆Hostetler 律師事務所採用，這家律師事務所主要處理破產案件。

Ross 使用 IBM 的 Watson 人工智慧平台（圖片：Getty Images）

但目前看來，最高法院的法官們還不能將這種新技術應用在判決上。Aletras 等人的這項研究已發表在了 PeerJ Computer Science 上。

論文：預測歐洲人權法院的司法裁決：自然語言處理的觀點

作者：Aletras, N, Tsarapatsanis, D, Preo?iuc-Pietro, D, Lampos, V

摘要：自然語言處理和機器學習近期的發展為我們提供了工具，可以建立預測模型用以揭開法庭審判的原理。這項研究可以讓律師和法官受益，他們可以利用我們的模型作為工具快速審案，或從已知信息中獲取要點幫助判斷。本文中，我們第一次系統性地研究了僅通過分析文本內容來預測歐洲人權法院的司法判決。我們制定了一個二元分類任務，在分類器中輸入從案例中提取的文本內容，目標輸出是關於是否存在違反人權公約的條款的實際判斷。文本信息使用連續字序列（contiguous word sequences），即 N-gram 和話題來表示。我們的模型可以準確預測（平均 79% 正確率）法院的判決。我們的實證分析表明，案件的形式事實是最重要的判決因素。這與法律現實主義的理論一致，這表明司法決策受到事實情況的顯著影響。我們同時發現，事件的話題內容是這種分類任務的另一個重要特徵，我們通過定性分析進一步探討了這種關係。

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