大數據文摘出品
來源：Medium
作者：陸震、Aileen、孟展
“俄羅斯侵害了Aleksandrova的人權”
隨著屏幕中跳出這幾個字，研究人員知道這套系統離成功又更近了一步。但這不是一次普通的審判，而是由人工智能裁定的。
事情起源于1970年，一位受雇于俄羅斯的女工Aleksandrova因為工傷失去了右手。但不幸的是她一路所爭取的殘疾補貼一直沒有到位，十幾年來一直受到地方法院的打擊。不得以，她將此案提交給了歐洲人權法院，該法院于2007年裁定她的公平審判權受損，判決俄羅斯賠償。
在2016年，法院的研究員用人工智能再次對此案作出了相同的判決。這套系統可以一字不落的閱讀法律文件，并思考該如何判決。它還閱讀了583個全部來自歐洲人權法案的其它案件，為“自己”積累經驗，并由此得出了和人類法官相同的判決。
AI是如何做到的？
來自倫敦大學學院的計算機科學家團隊開發了一套系統，可以準確預測現實生活中人權案件的結果。他們基于一系列關于折磨，隱私和受到有辱人格對待的法庭判決數據，來訓練機器學習算法，將每個法律文檔視為要分析的數據庫。
“比如說你想做對電影評論的語義分析，”該研究的其中一個作者說。 “對于人類來說，我們基本上做的就是閱讀它，然后做出判斷。如果你想讓它更抽象點，你可以計算文本中有多少正面和負面的單詞然后再做決定。如果我看到正面的詞匯比負面的要多，那么這篇評論我可能認為是正面的。“
“我們用同樣的方法來分析法律文本，”他補充道。 “通過研究過去的案例，我們了解到案件中特定詞語的重要性。”
在受訓完畢后，79％的情況下它能做出與人類法官相同的判決。 2017年，另外一個單獨的分析中，用美國最高法院過去199年的 28,009個案例訓練算法，結果以超過70％的準確率成功預測了判決結果。
這項研究的作者沒有聲稱他們的模型應該取代人類法官。但他們的工作表明，如果有足夠的數據，機器可以預測法律的判決。
對AI審判公平性的顧慮
在美國，一家位于密歇根的私人公司開發了預測被告犯罪風險的系統，已經被頗有爭議地用作法律判決的工具。系統能否做出“公平的”判斷取決于其訓練數據的公平程度，而人們擔憂這些系統會采用甚至放大他們所學習數據本身的偏見。
英國紐卡斯爾法學院教授Lilian Edwards說：“人們一直在努力開發“公平”的算法，例如，可能會在算法中更少關注種族因素，但他們仍然很難消除偏見。基于種族和貧困的歧視可能會被其它更隱蔽的數據重建。”
所以AI真的能給我們帶來正義嗎？即使A.I.有能力對案件做出“正確的”判決，我們應該這樣做嗎？
盡管疑慮重重，但在政府“緊縮”預算和法律體系過重的背景下，法律界AI的推出已經不可避免。在2018年底，歐洲司法效率委員會發布了法律系統內A.I.的使用章程，要求采用不歧視，透明化和尊重基本權利的核心原則 。目前我們正處于這些準則的早期階段，希望以后能成為共識。
這在某種程度上是對AI的肯定。“對于那些重復性場景下小而簡單的案件，比起上法庭，涉案者更愿意通過AI提起訴訟，法官也能從重復的事務性勞動中解脫出來。”英國埃塞克斯法院的大律師QC Charles Ciumei說。
假設你在工作事故中失去了右手，就像Aleksandrova一樣。你不必訴諸一系列區法院和地方法院，A.I.就可以處理你的申訴，查看證據，并快速給出答案。
在某種程度上，這種情況已經存在。由斯坦福大學學生Joshua Browder創建的DoNotPay應用程序允許其用戶就停車罰款，信用卡費用提出異議，并在小額索賠法庭提起最高可達25,000美元的訴訟，所有這些都在應用程序內，并且都無需支付律師費用。該應用程序的廣告詞：“抗議公司及官僚，一鍵起訴任何人。”
法官的意義:仍然是那個最終做決定的人
快速而廉價地訴諸司法很難讓人去反對，但如果尋求法律行動變得如此容易，它是否會培養無休止性的微訴訟文化？
更本質的是，它會改變正義本身嗎？看看即時通信和算法預測影響公共和政治話語的方式。即使A.I.有能力對案件做出“正確的”判決，我們應該讓AI這樣做嗎？
或許這個擔憂有點為時過早。
上文中有提到，在“重復性場景下小而簡單的案件”中AI確實能夠提高法官的工作效率。
在封閉性的場景中，AI表現得非常出色，正如我們所熟悉的阿爾法狗打敗了所有的人類選手，但如果圍棋盤從19*19改成21*21，它將無所適從。而法律是一個開放性系統，法官的工作不僅僅是解讀法律教條這么簡單，一個案件的最終判決是法理情的結合。
北大法律實驗室創始人也曾經在一次采訪中表示，人工智能取代的將會是重復性工作，而不是法律人的工作，因為只有人會做價值判斷。所以AI的角色其實很清楚，就是智能輔助，而幫助我們守護正義的還是法官。
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