目前AI與法律結(jié)合的研究處于蹣跚起步階段,該領域文獻綜述與研究滯后于系統(tǒng)研發(fā),為更好地對司法科技進行有效地能動回應,立足實證研究,總結(jié)現(xiàn)有系統(tǒng)研發(fā)的瓶頸問題,并站位于法院系統(tǒng)內(nèi)的開發(fā)者、裁判者、使用者的三重身份提出以法官的裁判思維與要件標注的方法來審視現(xiàn)階段的應用成果。首先,以場景需求為導向,在法學、計算機的理論支撐下構(gòu)建AI下民商事辦案系統(tǒng),并補強實踐短板,使辦案系統(tǒng)后期具備深度學習能力。在路徑依賴上,運用"開放結(jié)構(gòu)"法學理論對類案場景模式下的裁判思維進行建模。其次,采用專家經(jīng)驗提取案件要素和證據(jù)規(guī)則,通過大量的人工化的要素標注建立起標簽體系夯實數(shù)據(jù)基礎,提高案件自動標注能力。最后,通過數(shù)據(jù)的機器學習、優(yōu)化、迭代,最終實現(xiàn)機器對法律各領域的自主學習功能,實現(xiàn)民商事辦案系統(tǒng)的智能化。

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
一、現(xiàn)象觀察:系統(tǒng)的實證分析
    (一) 宏觀視角:系統(tǒng)述評
        1. 供給層面的述評。
        2. 需求層面的問題。
    (二) 微觀聚焦:運行問題
        1. 系統(tǒng)數(shù)據(jù)表達的非標準化。
        2. 系統(tǒng)邏輯建構(gòu)的不確定性。
        3. 系統(tǒng)場景設計高度同質(zhì)化。
二、理論支撐:AI系統(tǒng)的建構(gòu)路徑
    (一) 民商事專家系統(tǒng)的破題基礎
        1. 研發(fā)對象的選擇原則。
        2. 研發(fā)建模的法理基礎。
        3. 研發(fā)路徑的技術支持。
        4. 研發(fā)步驟的注意事項。
    (二) 民商事案件智能輔助辦案系統(tǒng)建構(gòu)的方法初探
        1. 裁判思維的整理與提取———數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)樹的邏輯起點。
        2. 要件標準化和標注化建設———數(shù)據(jù)標準化的建構(gòu)過程。
三、實務指南:AI示范模本的應用
    (一) 研究對象的選取與破題技術的基礎
        1. 研究對象的符合性。
        2. 技術性目標的設定。
    (二) 裁判思維的整理與提取
        1. 訴訟請求表達的確定系源泉的固定。
        2. 模型選擇與思維導圖深化表達。
    (三) 要件標準化提取和標注科學化建設
    (四) 人機對話的互動基礎設計



本文編號：3964068