为深化政法智能化建设，加强“智慧治理”“智慧法院”“智慧检务”“智慧警务”“智慧司法”等信息平台建设，深入实施大数据战略，实现科技创新成果同政法工作深度融合。法制日报社已连续举办了七届“政法智能化建设技术装备及成果展”。作为装备展配套活动，法制日报社于2024年3月继续举办了2024政法智能化建设创新经验征集宣传活动，活动征集了“智慧治理”“智慧法院”“智慧检务”“智慧警务”“智慧司法”创新经验。

　　在2024年7月10日至11日举办的成果展上，对入选的创新经验进行了集中展示，并已编辑整理成册——《2024政法智能化建设创新经验汇编》。

　　该汇编分为智慧治理篇、智慧法院篇、智慧检务篇、智慧警务篇、智慧司法篇五个篇章，为政法信息化、智能化建设提供及时、准确、 实用的资讯信息与经验观点。

　　应广大读者要求，我们特开辟专栏，将部分创新经验进行展示，敬请关注！

　　以下推出的是《智慧法院篇 | 创新经验之“人工智能在要素式审判中的应用挑战、路径优化与未来展望”》

　　人工智能在要素式审判中的应用挑战、路径优化与未来展望

　　张欣 赵迎超 江苏省徐州市中级人民法院

　　“新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入新动能，正在深刻改变人们的生产生活方式，加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手”。在计算机网络广泛应用的今天，加强人工智能司法应用及发展研究，推动人工智能与审判工作深度融合是现实所需、大势所趋。

　　一、人工智能发展现状特征

　　人工智能自诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，现阶段具有以下特点：1.以需求为导向的应用不断落地，场景创新成为新路径，呈现出技术创新和产业应用双轮驱动、双向促进的特征。2.生成式人工智能大爆发，预示当前处于弱人工智能向强人工智能过渡阶段。3.基于神经网络的深度学习，展现出强大的预测、分类、聚类等能力，成为最有影响的人工智能关键技术。

　　二、全链条要素式审判工作开展现状

　　近年来，全国各级法院围绕裁判文书全自动生成，开展了卓有成效的探索实践。其中应用范围较为广泛的有金融借款纠纷、信用卡纠纷、家事纠纷等案由，能够依托要素式审判系统，实现裁判文书一键生成，部分案件文书生成准确率达到100%，算是全链条要素式审判的初级形态。部分刑事案件通过政法一体化平台和智能辅助办案系统，能够通过深度学习构建量刑神经网络模型，提供量刑参考。

　　作为案件最基本的单元，要素具有固定性、可解释性等特点，与人工智能算法元数据特性具有一定重合度，且要素式审判能够以要素为中心提供数量适当、质量较高、顺序合理、位置准确的数据，两者之间存在可契合的天然优势，也存在广阔的探索空间。

　　三、全链条要素式审判应用挑战检视

　　人工智能为数字审判提供了许多创新性应用场景，但在全链条要素式审判实践过程中，仍然存在诸多挑战。

　　（一）系统智能化程度亟待提高

　　1.案件要素是要素式审判的基础，但现阶段要素提取准确程度不够，阻碍了案件审理效率提升。

　　2.裁判文书生成取决于庭审争议焦点的准确归纳及裁判规则的精准把握，但当前系统智能化水平仍有待提高，文书说理缺位或水平不高。

　　（二）数据共享未能互联互通

　　案件采集数据主要源于当事人提供的证据材料，与公安、民政、房管、金融、人民调解等上游数据系统未形成互通闭环的对接，存在数据壁垒的现象，部分基础事实认定仍需耗费相当的人力，导致系统运行效率不能达到最优。

　　（三）配套措施需要进一步完善

　　要素式审判存在收集核对要素、固定要素事实等大量前置事务性工作，实际操作中由于缺少合理分工、流程衔接、团队建设等配套制度支持，未能充分发挥要素式审判的优势。

　　四、人工智能辅助全链条要素式审判路径优化

　　人工智能已成为数字法院建设新质生产力，进一步推动人工智能与全链条要素式审判的深度融合，是缓解案多人少矛盾、践行能动司法、培育司法新动能的有效路径，需加快构建全新工作格局，强化全链条技术攻关，推动全场景应用创新。

　　（一）加强工作统筹和顶层设计，发挥组织优势

　　1.加强顶层设计

　　人民法院应与大型技术公司等展开深度合作，共同推进司法人工智能关键技术攻关，通过知识生成方式改造培养人工智能观念突破和原创思考能力，由中基层法院作为具体实施主体，以小切口方式按照特定案由各自组织训练，测试成果，完成机器学习过程。

　　2.发挥协同作用

　　具体实施主体应加强智慧审判基础理论研究，搭建聚焦实际需求的人工智能协同创新平台，实现人工智能的业务聚合，创新要素并集成知识资源，形成规模效应和系统效应。

　　（二）加强人工智能在全链条的辅助作用，提高智能程度

　　1.建设裁判文书模板库

　　自然语言理解任务主要的实现途径有三种：基于模板规则和统计学、基于机器学习算法以及基于深度神经网络。从当前技术条件看，比较适合基于模板规则和统计学，采用逐项回应争议焦点和集中说理相结合的方式分门别类建立裁判文书库。待机器学习算法以及基于深度神经网络学习能力具备时，可利用深度学习完成内容识别和自动适配，实现真正意义上的裁判文书全自动生成。

　　2.积极引入先进技术

　　引入生成式人工智能对庭审笔录实体审查进行辅助，增加合同等类型证据审查、比对功能，自动推荐审查结果。实现更多案件类型判别、案件内容自动回填等，闭环管理现有系统，提高辅助办案智能化程度。

　　（三）扩大要素式审判适用范围，优化应用场景

　　1.持续完善知识图谱

　　强化实务反馈，分析类型化案件案例，逐步完善案由要素表、裁判规则、文书模板、补充调整知识图谱体系建设，将要素信息凝练到最小范围；攻关指导案例、典型案例引入比对等技术，拓宽案件适用范围。

　　2.继续丰富案由

　　继续挖掘、整理、开发其他事实清楚、权利义务关系明确、当事人争议不大的固定适用案由，丰富种类拓展更多的案由领域。

　　（四）提高司法大数据支撑水平，实现数据共享

　　推动关口前移，构建与外部协同单位间的跨部门数据沟通机制，全力打通“数据壁垒”，促进公安、民政、公证、金融机构、房管、律所、人民调解等政府法治部门间的数据融通，实现数据共享与资源互通，方便案件证据的采集和认定。

　　（五）建立健全长效配套机制，保障科学运转

　　保障要素式审判科学运转，回应司法实践需求，发挥人工智能优势，需要建立配套机制，健全长效机制，建立司法人工智能应用理论、规范、规则和标准，科学配置审判辅助团队，明晰团队成员分工，通过与律所、调解员、非法院人员的合作机制，进一步提升审理效率。

　　五、人工智能背景下全链条要素式审判未来展望

　　人民法院近年来数字化建设的快速发展形成了内容丰富、规模庞大和调用方便的知识库，为人工智能学习法律关系、证据认定和裁判规则等业务技能提供了充分的数据支撑，也为要素式审判进一步与人工智能深度融合打下了坚实的基础。

　　（一）人工智能辅助要素式审判自主完成法的发现

　　从技术发展趋势来看，要素式审判应用系统在完成法的证成基础上，会通过深度学习实现法的发现，推动人工智能深度应用范围不断向全案内容延伸，直到裁判文书100%全自动生成。当前生成文书虽有误差，但在深度神经网络、自然语言处理、知识图谱等技术积累下，将文书结构准确性提高到100%，也许只是时间问题。

　　（二）全链条要素式审判进一步推动“公正与效率”同频共振。

　　1.人工智能辅助司法裁判，意味着不受人类情绪、情感的影响，仅就问题进行客观冷静的类比、归纳、推理，能够保持高度理性。

　　2.类案类判以及说理方式的统一，能够真正实现程序、内容和形式的公正。

　　3.要素式审判应用系统辅助文书自动生成会大幅减少文书制作时间，缩短案件审理时间，提高审判效率。

　　（三）通用人工智能技术发展进一步提升人工智能辅助水平。

　　主要体现以下几个方面：扩大计算机对自然语言理解认知范围；弥补法官知识盲区，如劳动争议案件中的医疗问题、建设工程纠纷案件中的造价问题。2023年4月份，中央政治局会议首次提出发展通用人工智能。我国发展历史充分表明，社会主义市场经济能够充分发挥体制优势和市场对资源配置的决定性作用，促进通用人工智能极大繁荣，进而为人民法院智能化进程注入强大动力。

　　数字经济背景下，充分发挥人工智能优势既是形势所致，也是发展所需，全链条要素式审判将与人工智能技术深度融合，不断拓展应用场景，切实将应用成果转化为人民法院坚持“公正与效率”永恒主题，更好的为大局服务、为人民司法行动，积极助力法院工作的现代化。

　　责任编辑：晓莉