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人工智能视域下公诉主体的变与不变(2)

2019-04-23 19:23    正义网    唐旭 苏志猛


  第二,自动化法律文本生成。相较于法律搜索而言,自动化法律文本生成主要是公诉主体对人工智能视阈下的文本挖掘技术的利用。公诉主体可能使用到的典型法律文本可能包括通知书、起诉书、建议书、抗诉书和其它司法文书。在公诉领域的文本挖掘的主要目的是从前述的多类非结构化文本中提炼出文本的结构化信息,从而识别出案件内部以及案件与案件之间的详细属性与关系。法律范本的使用并不新鲜,其有助于降低法律成本,促进公诉主体的工作效率提升。但人工智能视阈下的自动化法律文本生成对传统法律范本的最明显改变在于,人工智能技术下的自动化法律文本产生于更大的数据样本池,就样本量而言,其能够批量分析经过权衡的相类似的刑事案件以找出整体模式,同时能够结合手头具体案件信息的输入,帮助公诉主体重新定制这些样本以适应个别情况。 


  第三,对案件结果——定罪与量刑的预测。不同于法律搜索与自动化法律文本生成是公诉主体对人工智能技术的局部利用,对案件结果的预测则是其对人工智能技术的系统利用。相较于人工智能技术应用之前,公诉主体对诉讼前景往往做出较为含蓄的判断。他们的预测是基于他们的直觉,并限于他们的直接或间接的法律经验。配套人工智能预测系统的公诉主体的优势在于该系统提供了一种模式,既可以获取大量信息,也可以系统地挖掘这些信息,以服务于对手头案件预测的可能结果。因为人工智能的计算能力允许收集和组织大量数据,而机器学习又可以以数据为基础,帮助分析数据中的规律,进而通过这些规律构建先例模型,比如量刑信息系统的构建,使得前述的直觉和经验让位于精算工具所获得的量刑指南。而在这些模型的帮助下,公诉主体可以用已知的数据来预测正在进行的案件可能发生的走向。当然,虽然人工智能系统对案件结果的预测来源于基础数据,这些“黑匣子”程序确实对提高刑事司法的客观性、确定性具有很大的帮助。但也存在一定的不足,比如量刑信息系统使用的算法中可能存在隐藏偏见;在精算工具中,如果构造要素不科学,可能导致对公诉主体的量刑指导产生偏差。但是这并不影响公诉主体对人工智能技术的应用,并且该技术在该领域的应用相较于法院对人工智能技术的利用可以更加大胆,因为对犯罪嫌疑人定罪与量刑的最终结果尚且有审判环节的监督。