大數(shù)據(jù)深度學習模式是近年人工智能獲得飛速發(fā)展的重要模式,其在法律科技中也有相關的應用,并引發(fā)了部分法律人的擔憂或歡迎。對這種模式在法律中的若干應用進行分析,發(fā)現(xiàn)其在現(xiàn)有應用中已經(jīng)具有大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,獲得不少認可;但也存在智能水平較低、事實認定方面的能力較弱等問題進行法哲學探討,發(fā)現(xiàn)該模式存在對于社會信息收集不廣、也不能符合司法能動主義創(chuàng)新要求的缺陷。同時,該模式不能夠進行證據(jù)的充分質(zhì)證、事實認定方面的認知能力不足;并在行為的正當性、決策中的潛意識或者非理性、綜合性和未來發(fā)展、公法的社會性大問題等方面的考量不足。該模式能夠協(xié)助法律人進行工作與研究,但不可能取代人類法律人。 

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
一、人工智能的發(fā)展及其在法律中的運用
    (一) 人工智能的發(fā)展
    (二) 人工智能在法律中的應用及其不足
        1. 大量地以裁判文書或者法律資料為基本的數(shù)據(jù)庫進行大數(shù)據(jù)的深度學習。
        2. 在事實認定方面的能力較弱。
        3.
二、大數(shù)據(jù)深度學習模式的優(yōu)劣
    (一) 法律人工智能大數(shù)據(jù)深度學習模式的優(yōu)勢
    (二) 該模式下法律人工智能的缺陷
    (三) 未來的可能性
三、法律人工智能的其他問題
    (一) 事實認定與法律邏輯推理
    (二) 法律的正當性問題
    (三) 潛意識或者非理性的考量
    (四) 未來性和綜合性評判的問題
四、法律人工智能的前景
    (一) 過渡時期的半人工智能模式
    (二) 完全時期
    (三) 非法律的其他治理模式
    (四) 如何解決AI之間的糾紛?
余論



本文編號：3722682