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司法人工智能的心理学探析

归档日期:08-30       文本归类:法者      文章编辑:爱尚语录

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  据BBC报道,一种名叫CaseCruncherAlpha的机器人律师,在与100名来自剑桥大学的法律系高材生的对决中,轻而易举地打败了他们。他们对司法裁判结果进行预测,机器人律师以86.6%的准确率战胜了剑桥法科生66.3%的准确率。这是继Alpha战胜李世石、柯洁之后,又一位“Alpha”战胜了人类。2019年中国两会上一名叫做”小白“的机器人播音员,用著名主持人白岩松的嗓音进行新闻播报,震惊了国人,大家又一次开启了关于”小白“就要取代”老白“的热烈讨论。”人工智能“早在上世纪50年代就进入了我们的视野,只是当时并未引起我们足够的关注,也由于遇到了技术瓶颈而稍显搁置。如今,人工智能热潮又一次被掀起,它给人们带来了无限惊喜的同时,貌似也给人们带来了不只一点点的恐慌:人类是否即将被替代?甚至机器人是否会在将来的某一天绝对超越人类,而成为人类的终结者?

  然而,我们是否应当先停下眼下的恐慌,沉静下来思考一下:人工智能的”初心“到底何为?这个问题就像问“人类智慧项下的科技是为了什么?”一样宏大,但是其实也简单。

  人工智能研究的目的之一是了解人类智能的运行过程。美国麻省理工学院马文明斯基(人工智能创始人之一)曾经用一句话概括了人工智能研究的实质:“让机器从事需要人的智能的工作的科学。”那么,只有在知晓执行某一行为的人类智能是如何运作的基础之上,才能使机器来进行学习并模仿。比如,欲使机器像人一样进行推理,就必须先了解人在推理时的思维过程,这包括寻找推理的依据、确定概念内涵与外延、判断概念关联性等。人类用什么方式去推理,就试图使机器如何去计算;人类对自己推理的过程有多了解,就将“教会”机器多少推理相关的知识和技能。然而,除了可以依赖计算和高速度,对于人类自己也认为模棱两可的事物,人工智能也是束手无策的。正所谓,“有多少人工就有多少智能”,人类对自己了解多少,人工智能就发展到什么程度。因此,可以说人工智能的研究正是人类不断认知自我的研究。

  人工智能至少还有一个目的就是开发有用的智能性的计算机程序或计算机。1比如设计出一款计算机程序可以用于司法实践中的精确检索、推理或结果速算等,能够将法律职业者从繁复、耗时的低价值工作中解脱出来。这个目的则具有两个要素:一是足够智能,二是具有实际效用。具体而言,就是要求程序或计算机计算结果的平均质量和速度至少不低于人类的劳动结果和速度,而且这个功能可以给人类带来切实有效的财产、时间或精神利益等。

  可以使我们放心的是,人工智能研究这两项基本目的没有任何一样带着“替代人类”或者“与人类为敌”的冒失和自大。但是,这也不意味着人类就可以高枕无忧:人类对自我认知的拓展可以没有限度,但是技术的应用却应当被严格地限制。人类的文明史就像一个婴儿从出生到成熟、从懵懂到睿智的过程,我们在不断地认识世界和认识自我,也在不断地调整自己与真我、身边人以及世界的关系,我们了解得越深入,就会变锝越平和、就会以更适当的方式对待这个世界。然而,技术的开发与应用却是两个不同的维度,技术的开发正属于人类自我认知的拓展或者其附属品,而被开发出的技术却不应当被随意使用或成为商品进入市场。技术开发的正当性源自自我认知拓展的正当性,而技术的应用与推广则取决于它效用的必要性及应用目的的正当性。如果一项技术不具有应用的必要性甚至有可能给人类社会带来伦理或制度上的危机,那么,我们就必须对其提高警惕。

  在司法人工智能研究领域,我们保有的初衷一直是也应当是提高司法效率及促进司法公正,也期望在技术研发的过程当中加深或重新认识人类司法裁判的过程,并以不断对其更新、改良为盼。因此,本文的观点与核心亦并非期冀“全能”的机器法官来替代人类法官,而是从司法心理学的角度挖掘诉讼过程中的心理要素,并试图附之于机器,使“计算”更接近“智慧”。

  司法的重要目标之一是“定分止争”。《管子七臣七子》中提到:“法者所以兴功惧暴也,律者所以定分止争也,令者所以令人知事也。”正如我国司法文明协同创新中心项目组开发、用以显示各地司法文明程度的量化工具司法文明指数中包含的50个二级指标中“司法权力主体受到信任与认同”、“司法活动的过程受到信任与认同”、“司法活动的结果受到信任与认同”、“公众参与司法的意识与成程度”及“公众接受司法裁判的意识与及程度”等项目,都不同程度与司法裁判是否做到“定纷止争”相链接,甚至可以“定分止争”作为其具体衡量标准。其实,“定分止争”就承载着丰富的心理要素。

  “定分止争”应当分为两个维度:定分与止争。定分,确定名分,明确权属;止争,止息争议。1我们通常认为,欲达到“定分止争”,法官只要先完成“定分”,继而则可以达成“止争”。具体而言,第一步是“定分”,“定分”的实现又包含两个步骤:一是法律明确,权利义务清晰;二是司法裁判须先划清权属,明确主体之间权利义务关系。司法活动到达这一步骤还不应当结束,而是实现“止争”。因此,第二步是“止争”,“止争”的实现也包含两个步骤:一是“定分”达成,权属明确;二是“定分”过程和结果合理,当事人接受。然而,在实际案件当中,当事人之间的具体情况远没有我们想象的模式化。比如,有时法官遇到的难题并不是法律的适用问题,而是根本见不到一方当事人、无法进行有效的沟通。这时,法官需要做的就应当是了解案件背后的隐情(如双方当事人素常关系僵硬,诉讼只是被具体事件激发),或者当事人的性格、心理状况等情况,然后基于此进行解决方案的选择。这时,我们要从“定分”走向“止争”的路程就要复杂得多,法官对当事人各种心理状况的处理直接关乎这一次裁判能否走到“止争”这个层面。否则,还有可能导致当事人缠诉、对司法不信任等不良心理,影响司法效率和司法公信力,构成恶性循环。

  因此,我们发现要达成一个较好的司法裁判结果,法官要面对的问题领域和处理过程都是多元化的,这要求法官具有良好的法律适用能力和良好的沟通以及人际关系处理能力,甚至能够运用一定的心理学知识洞察和解决当事人的实质问题。也只有能够做到这种程度的司法裁判活动过程和结果,才可能收获当事人止息纷争甚至满意的回应。

  当事人走进法院时,可能处于无意识状态,往往会把情绪问题和心理问题一并带进来。2笔者将当事人在诉讼程序中主要的不良心理状况进行分类整理。根据司法实践具体情况,大体可以将之分为五种表现形式:

  对于当事人的不良诉讼心理,如果司法人员不能及时高效地作出适当的应对,将会造成审理期限延长、裁判效果不好等后果。由表1我们得出,面对当事人不良心理状态,法官主要需要通过以下几种途径应对:

  1.重点“止争”,如针对A.消极抵触和C2.侥幸心理,即通过语言沟通、心理暗示、心理疏导或寻求第三人辅助调解等方式,消除当事人的不良诉讼心理,使诉讼程序顺利进行并达到服判息诉的效果。比如,一男子在阳台种植花草,致使楼下邻居家里墙面渗水、长毛,邻居多次想与男子理论却总是敲不开家门,无奈将男子告上法庭,然而,男子对办案司法人员采取同样的态度,仍旧回避一切方式的沟通。此时,就需要法官针对男子的具体情况,通过各种途径了解男子的性格,以此找到适合与男子沟通的方式,或者联系可以与男子沟通的亲朋协助完成沟通。一旦完成沟通,整个纠纷就几乎得到解决,显而易见,法官掌握一定的心理学知识和技能在裁判过程中何其重要。

  2.“定分”并“止争”、不同情形侧重不同,如针对B1.权属纠纷引发斗气、B2.斗气引发额外权属纠纷和E.对司法不信任。

  具体而言,针对B1.权属纠纷引发斗气这种情况,需要采取先“定分”,再辅之以“止争”的处理方式。这种情况是由于权属纠纷引起的当事人情绪不稳定,进而作出不理智的“斗气”行为,如连环报复、无端找茬等。要处理当事人的不良情绪首先要依据法律法规作出明确的权属划分,以法律的相对确定性、精灼的法理明确双方的权属,这其实对于双方来说已经解决了他们的问题,也就是说“定分”本身即具有一定程度“止争”的作用。这过程中,双方或许由于对方的过激语言、肢体冲突等不当行为心中尚存芥蒂,此时,司法人员再辅之以和解劝说,方能对双方内心状态有所缓解。

  针对B2.斗气引起额外权属纠纷这种情况,需要采取先“止争”,再辅之以“定分”的处理方式。比如两个未成年人发生口角并厮打在一起,其中一方被另一方推到在地,脸上被另一方指甲划伤,家长得知此事,受伤未成年人家长认为孩子受了委屈,为了给孩子“出气”,到医院给孩子做了许多不必要的医疗检查,还教孩子说谎称自己头晕呕吐,要求对方家长承担医疗费用并带孩子做进一步体检。这种情况显然是“斗气”心理在先,而后发生的医疗费用承担责任皆因“斗气心结”引发而来,找到双方情绪“症结”所在、以理服人、心理劝解、说明相关法律规定和法理,使当事人恢复理智,是解决这一纠纷的重点所在,当事人心态恢复平和,对接下来的相关权属纠纷也会理智看待甚至做出让步。此时,司法人员依据相关法律法规对权属纠纷进行裁判,双方当事人会更容易接受裁判结果。

  针对E.对司法不信任这种情形,则需要采取“定分”、“止争”并重的处理方式。这一类当事人由于其自身知识水平、经历、对司法的感知与认知等,对司法产生的一种“刻板印象”,美国心理学家戴维迈尔斯认为这种“刻板印象”基于内心合理化偏见产生,极易导致认知固化及误解。1这种误解如果不被及时处理,将可能加深其误解甚至由于内心压力过大无处释放而做出过激的报复行为。针对这种情形,办案人员既要明确案件相关的权属问题,又要以适合个体特性的心理疏导、案例示范等方式排除其对司法的偏见,使其从内心接受、信任司法,进而接受裁判结果。

  3.主要“提供信息”,针对C1.预期过高和D.焦躁情绪,即通过讲解、提供资料等方式向当事人提供与其涉诉案件相关的法律常识、诉讼步骤、类似案例处理方式及结果等信息,使其通过掌握信息来管理自己的预期和缓解焦躁情绪。

  C1.预期过高这种情形,当事人容易出现“官司一定会赢,否则我将和对方或法院死磕到底”、“因为我有道理,法官会支持我的所有诉求”、“如果我输了官司,那就是裁判不公、有问题”等诸如此类的不符合现实、不平和的心态。这种情形大部分是当事人缺乏法律常识和理性思维的表现。面对这样的情形,司法人员应当尽可能为其提供必要的法律常识输出,讲述相似案例的处理方式和结果使其对自己的案件建立符合实际的感官认识,达到管理和降低预期的效果。

  D.焦躁情绪这种情形,当事人主要可能出现精神高度紧张、易怒、激动、喋喋不休等状态,这种情形很大程度上是出于对法律、司法、行为定性等缺乏认知而造成的情绪不稳定、对司法不信任等心态。要解决这一问题,也主要需通过向其提供必要的法律信息,讲述相似案例的处理方式和结果来帮助当事人对自身案件的理性认识,做到“心中有数”,进而缓解内心的焦躁。

  由此,我们可以看出,在诉讼程序中调整和应对当事人心理的占比远比我们想象的高很多,能够与当事人有效地沟通是达成定分止争的重要前提。

  在人们心目当中,法官是理性、正义和逻辑的化身,是平息纷争的权威者,是使纸面上的法律变得立体的魔法师。如果说法律是道德最低的限度,那么法官就是这道门槛边上的守卫人,践行着法律的一字一行。但是,我们是否想过,法官能否只是“活的”法律,而与法官本身这个“人”毫无关系?德沃金将司法总结为一种综合法律知识、时代信息和思维方法形成的策略。法官会不自觉地将个人的价值取向加入司法的过程之中,进而无可避免地造成大量类案的判决结果相去甚远。

  法律适用是一种法律与事实的对向交流过程。1在大陆法系国家,仅将成文法作为司法的依据,因此,三段论的演绎推理是法官裁判主要采用的方式,即以法律法规作为推理的大前提,以法律事实为小前提,从而作出一个判断作为司法结论。但是,现实的司法过程远不如我们想象得简单。我们先将司法过程抽象为:规则x事实=结论,规则与事实共同作用,通过推理获得结论。首先看规则,规则是立法者结合日常生活的实际情况对行为模式进行高度概括,并预设对该行为模式的评价结果。这就造成规则的抽象性与不确定性,包括语言表达上的不明确和伴随社会发展带来的内涵上的变化等。所以,法官在裁判伊始首先要明确规则的内涵,对规则进行解释,再进行适用,这个过程中就不可避免地夹带着法官对规则的个人理解和价值判断。但这并不是司法裁判过程中最难的。正如我们所看到的,法院还须查明案件事实,当然案件事实到底是否与客观真相相一致并不是法庭所关注也是法庭能够还原得了的,因此,法官职能根据当事人所提供的证据所确定下来的事实对过去发生的实际情况进行“猜测”,我们也不能保证这种对事实的猜测即法庭上确定下来的事实将会与哪些过去的实际事实相符。2而且,法官在面对一些相对复杂的案件时作出决断的思路也绝非三段论推理那般机械化和形式化,就如同在日常生活中,我们也不难发现,人类总是在解决难题时,对那些有着无数可能答案的问题,毫不费力地作出能使世界上最快的计算机都费力的决策。之所以如此,不仅仅是因为我们拥有着更加优秀的认知、学习和推理能力,更重要的是,我们更多的是用感觉和直觉来指引推理和作出决策。

  目前,加入心理要素或者具有情感交互能力的程序或者计算机系统,普遍被称为情感机器人,情感机器人的主要技术包含语音合成、脸部表达、身体语言、感知环境信息等。这其中,不乏可以通过升高音调来表达沮丧的游客向导机器人、可以通过产生丰富表情来表达情感情绪的机器人和通过识别他人面部肌肉运动读懂人类情感的机器人。不得不承认,如果机器人在与人类的交互活动中能够产生一些简单表情变化(哪怕只是由圆点、直线、曲线等简单线条构成),可以使人类在与之交流的过程中感到更加轻松、交流更加流畅,甚至通过调动人类的情绪使沟通更加高效。从德国引进的大型科学竞技真人秀节目《SuperBrain》(国内译为《最强大脑》)中,百度公司推出的机器人“小度”运用人脸识别技术,在“看过”两张两名演员孩童时期的照片后,对台上近20名跳着热舞的成年演员进行观察,最终识别出这两位演员,而且用精确的百分比显示出这两名演员中的其中一名有一位双胞胎姐妹,而这位姐妹刚刚也处在这些“热舞”的观察对象当中。这个结果完败人类观察员。这位“小度”观察员没有人类的外形,也没有过于丰富的表情,它只有圆圆的大头和两个椭圆形黑点构成的呆萌大眼睛,时不时可以同观众打招呼两只大眼睛变成微笑状的曲线,工作起来搜索图像和识别照片时,眼睛开始等频率闪烁,忙碌得让人不忍心打扰,加之“小度”的出色表现,现场和电视机屏幕前的观众都不禁为它赞叹,对它生出了喜爱和信任之感。如今,在一些领域中具有一定情感交互能力的机器人已经开始被引入,然而,也许是法律理性、冷静、强逻辑的形象使司法领域的智能设计一直徘徊在情感之外。

  目前的司法人工智能设计还处于相当初级的阶段,设计进路主要集中在“模拟法律推理”和“类案类判”两个方向。“模拟法律推理”模式的研究最初是以专家系统(ExpertSystem)模拟法律中与规则相关的某些内容开始的。首次使用专家系统方法研究的事美国兰德公司民事司法中心的DonaldWaterman和MarkPeterson。虽然从法律的角度看,关于系统进行推理时所依据的法律规则的时效性、实用性等问题,人们的意见不尽一致,而且人们也公认在法律规则表述的清晰度程度和明确程度等方面存在开发障碍,但是将某一套规则用于一个标准计算模式的计算框架依然是可行的事。1这种逻辑进路之下的方式,是基于法律规则不存在含义表述不清、规则间存在漏洞和冲突的假设之上的,但尽管这种设计过于简单,Waterman和MarkPeterson的系统是司法人工智能这一未知领域的一个里程碑。国内的技术研发人员也开始尝试这一进路,则同是发觉“适用规则”过程中“法律解释”的难以实现,从计算机编程角度来看,很难对某一个法律概念的内涵和外延进行“数据对齐”,因此,基于法律规则的要素化分解对行为的性质进行定性的风险是相当大的,一部份学者也已开始开辟新的推理理论。2基于“类案类判”的设计模式是国内科技公司所普遍采用的逻辑进路。在此路径研发过程当中,已然包含了对抗和突破汉字与机器语言(以英文字母为基础)的语言壁垒的努力,但是仍有许多困难等待我们迎难而上。一是数据壁垒,寻找某一案件的“类案”需要大量的影响行为定性的细节信息,但是目前对于技术开发人员来说,可获得的数据大部分还是局限在上网裁判文书范围以内,目前看来已不能够满足进一步精细化设计的需求了。二是案件要素“标签化”不够精细,造成“类案”检索结果质量不佳,数量时而过大、时而过于狭窄,不足以为法官提供参考,而且也严重影响基于这些检索结果得出的裁判预测结果的精准度。三是“类案类判”思路适用范围有限,并不是每一桩案件都能够检索到大量的“类案”,供机器通过严密的数算得出一个预测结果。我们习惯将这类案件统称为“疑难案件”,但是又发现很难界定“疑难”的范围是如何。其实,究其根源,就是难以检索到类似案例,如新科技带来的新的证据形式、“花样翻新”的作案手段等,即要么是社会发展带来的新问题,要么是毫无规律、错综复杂的情节。面对这种情形,我们就不应当希冀寻求“大样本”的帮助,而是诉诸“小样本”。而且,我们会发现,针对案件某一难以处理的特殊细节,一旦检索到少量甚至一个相似案例,对法官来说就具有相当大的参考价值。

  基于上述的技术进路,目前的司法智能产品也可以但只能够为法官分担有限的心理要素处理任务。根据表1,我们可以将法官应对当事人不良诉讼心理的途径分解为“定分”(明确权属)、“信息提供”(案件相关法律信息、相似案例处理信息等提供)和“止争”(心理疏导、劝解而达到内心复判息诉)这三大基本方式。笔者认为,目前的智能司法产品的多层次、精密的数算可以为这三大基本方式中的二者提供帮助:“定分”和“信息提供”。

  人工智能真实而又玄幻;它的真实在于一步一个脚印,每一句代码、每一种设计都离不开技术人员的编辑和实践;它的玄幻在于至今很难有人为其下一个统一定义。李开复在《人工智能》一书中提到,“弱人工智能(WeakAI)”,也称限制领域人工智能(NarrowAI)或应用型人工智能(AppliedAI),指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。“强人工智能(StrongAI)”又称通用人工智能(Artificialgeneralintelligence)或完全人工智能(FullAI),指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。毫无疑问,今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能的范畴,在司法领域应用的智能产品也不例外。目前的司法智能软件只能够为客户提供与司法裁判结果相关的预测信息,基于大量裁判文书、法律法规,通过精密的算法,为客户推送案件可能涉及的法律法规、相似案例或直接基于大数据运算得出数字形式的预测结果。这所有的过程都离不开也只能依靠数据和算法,当然,它的优势也正是在于计算。

  一方面,精密数算通过明确权属,达成消解当事人情绪的效果。目前有人身损害赔偿计算器、劳动经济补偿计算器等基于大量规则、按照不同地域给予针对性计算的小程序,帮助当事人明确己方的责任内容。比如表1中涉及当事人B1.权属纠纷引发斗气情形中,正是体现了智能数算的这一优势。智能裁判当事人在司法过程中追求的正是法的确定性和可预期性:(1)认定证据,确认事实;(2)依据法律规定、衡量幅度,划分权属。机器无法依据认知和感知作出“认定”,但只要第(1)步骤完成,第(2)步骤就可以交给智能裁判。在B1.权属纠纷引发斗气的情形中,如果权属被明确划分,当事人的“气”就已消了大半。

  另一方面,某一种程度上来讲,数算通过适当地“回避”人类法官的情绪、经验要素博得了当事人的信赖。这是针对表1中,涉及当事人E.对司法不信任这种情形中,智能数算就显得更加“对症”,智能系统不仅从形式上排除了“人为因素”,还可以降低法官情绪、经验偏见对个案的不合理影响:

  一是情绪因素。当一个场景或者一个情节足以激起人们情绪的变化时,人们很难摆脱这种情绪去理性地做出判断,比如愤怒、厌恶、同情等。试想,当我们看到一张血腥的犯罪现场照片和一张血迹斑斑的楼梯的照片,会不自因觉地联想被害人受到重伤艰难挣扎和逃脱的画面,难免激起内心得的愤怒和同情。然而,或许这些画面与行为人实施犯罪的手段、方式并无直接关联,但我们却可能因此认定行为人作案手段“极其残忍”而提高量刑幅度。实证研究也表明,人的愤怒、厌恶、同情等情绪变化的确可能影响判断和决策。

  二是经验因素。研究者指出,裁判者在裁判过程中难免受到过去经验的指引,而依据直觉、思维习惯引导的启发式规则进行判断和决策。一方面,这种决策认知模式是人们适应环境、提高生存能力和解决问题效率的重要方式;另一方面,这种决策认知模式会不可避免地带来认知偏差甚至错误,这将直接影响人们的判断和决策。现阶段技术进路下的智能数算的正当性就在于既可以通过大数据的平均计算适当控制法官极端情绪和经验偏见对个案的不利影响,也保存了法官最具价值的经验智慧,通过给法官提供相关法律法规、类案以适当提示,调动和激发其直觉与经验,提高司法效率。

  表1中有一些情形需要通过给当事人提供大量信息来解决问题,即C1.预期过高或D.焦躁的情形。解决这两个问题的主要途径在于提供充足的信息,一旦当事人基于科学有效的法律信息构建起合理预期,就会比较理性地看待法院作出的裁判;一旦当事人基于充足的法律常识和类案处理信息缓解了当事人的焦躁情绪,诉讼过程中会减少很多不必要的情绪冲突、提高沟通效率,有助于裁判的作出并达到服判息诉的效果。

  为当事人提供相关法律信息,是程序正义的应有之义。笔者认为,程序正义的本质有二:形式理性和信息对称。一是形式理性。形式理性既是司法形式的必然要求,又是实现实质理性的必要前提。只有将诉讼主体的资格、行为及行为方式严格限定于既定的框架之内,才能保障行为、表达内容的有序性和有效性,进而达到有效裁判。二是信息对称。这一点正是可以由信息时代带来强化支持的重要方面。司法程序的环节设置追求实现双重信息对称:案件事实信息在法官和当事人之间的对称和案件所涉法律知识在法官和当事人之间的对称。当事人负责通过诉讼程序为司法人员提供有关案件裁判的事实信息,供司法人员用作裁判的证据;法官负责提供针对案件的相关法律信息,包括所涉法理、实体法律法规、程序性法律常识等,并依此作出裁判。诉讼程序中这两层信息越接近对称,裁判效果越好,越容易达成“定分止争”。现有的司法智能软件可以通过提供案件所涉法律法规和推送类案或基于类案推测裁判结果来为当事人提供必要的法律信息。如果当事人可以在开庭审理前获得这些信息,可以帮助他们构建相对合理的裁判预期,进而促进诉讼程序的顺利进行。

  然而,这些对心理要素的有限回应都是建立在数算的确定性、信息传递性的基础之上的,它们均未直接引入情感算法,去关注人与机器的交互过程。

  最早提出使计算机具有情感能力的是美国马文明斯基(人工智能创始人之一),他在1985年的专著《TheSocietyofMind》中提到,问题不在于智能机器能否具有情感,而是在于没有情感机器如何智能。1995年,美国MIT媒体实验室的R.Picard教授提出了情感计算(AffectiveComputing)的概念,并于1997年出版了专著《AffectiveComputing》,她定义“情感计算”为与情感有关、来源于情感或能够对情感施加影响的计算。北京科技大学王志良教授在《机器智能:人工情感》一书中将情感计算定义为试图赋予计算机像人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力,情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感,并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算机系统。因此,笔者认为,如果司法已来到“智慧”时代,那么,对于司法过程中所涉及的不可避免的心理要素的回应也是应有之义。

  如果将情绪的流动分为输入和输出两个方向,那么机器对当事人情绪的理解与适当的简单回应就属于情绪的输入。情绪的输入(及“消化”)在这里是指试图使智能机器像人一样观察、理解当事人的情绪内涵和情绪变化,并作出适当、友好的回应(这种回应是形式上的即可)。

  情感的输入与“消化”可以辅助法官掌握关于当事人更确定的信息。当前的情感解析技术主要有语音识别(信号处理+隐马尔可夫链寻找匹配)、人脸检测(基于肤色或人脸外观等)以及传感器系统(检测人体如心跳、脉搏、脑电波等生理参数)等,这些技术都可以帮助法官获取有关当事人更多、更精细的信息。如在与当事人交流过程中进行提问,对当事人的相关生理参数进行检测,以判断当事人沟通时的心理状态。但是,值得我们注意的是,这些数据虽然精细、明确,但是并不代表以此做出的判断一定正确,也就是说,法官面对这些数据时,应当抱有参考的态度,而不应当是全盘采纳,否则,人类将真的沦为机器的奴隶、数据的奴隶。另外,这种情感的输入与“消化”设计,应当包含适当的友好回应,这种回应仅仅是指形式上的“友好”回应。恰当而友好的形式回应已经足够给予当事人舒适感,我们的目的是增加人机交流的流畅度和尽可能地增加当事人对机器的信任,就像前文提到的呆萌“小度”,只要它足够优秀,回应适当,人们就会接受甚至喜爱、信任它。

  人们通常认为法律适用就是严格地逻辑推理,要通过“大前提”、“小前提”和“结论”的三步走得到裁判结果,然而,正如前文我们提到的,实际上人们在做出判断的时候更多是依靠经验与直觉促成对案件的初步判断(尤其在面对复杂的问题面前往往显得更加优秀),进而依据这种初步判断,对相关法律依据进行检索和筛选,验证自己当初的假设而得出结论。同样,传统人工智能在逻辑推理的进路中并没有加入心理要素的考量,而是以数算启动,以数算结果结束,这个过程实际上并不符合我们推理、判断的实际路径,而且需要人工辅助输入计算所需数据,可以说目前的技术更像是一种“计算器”,适用范围很受局限。

  情绪的作用之一就是生理激活,那么,机器的内部变量能否激发机器程序的启动呢?目前,已经有一些研究者在这方面做出了积极的探索。比如,在麻省理工学院媒体实验室的仿真狗研究中,虽然目前仿真狗尚不具备任何显式的情感模型或情绪,但值得一提的是,仿真狗的行为和表情可以受到内部变量变化的影响,从而被激发,比如仿真狗内部某一项被设定的表征情绪的某一变量发生变化,可以驱动仿真狗的一个学习过程。另外,Custodio等人提出了一种基于情绪进行智能控制的模型,意在模拟人类基于经验与直觉激发的推理过程。对这些模型的积极探索无疑对司法人工智能的发展有着重要意义。

  自从1985年明斯基提出“情感计算”,世界各国人工智能研究者在相关领域的研究已经取得了许多进展,尤其在美国、欧洲和日本,而且,这一议题已经受到来自心理学、生理学、信息科学等领域专家、学者的关注。然而,直到目前,如何建立一个统一的人工心理模型来模仿人类表达情绪和认知仍是一个巨大的挑战。加之,目前的语音情感处理、人脸识别以及情感信息识别等技术不够成熟,使得人机交互平台技术遇到了较大瓶颈。

  在司法人工智能领域,目前不仅少有研究者涉入情感计算领域,而且基于司法工作的特殊性,技术上也将遇到巨大的瓶颈。一是在智能推理过程中,如何考虑情绪影响的因素,实现真正意义上的拟人推理过程。二是如何验证机器情绪的正确性,也就是情感计算研究所面临的图灵测试问题。1三是基于目前的技术进路,对于司法裁判中事实认定的部分,人工智能只能提供相对明确的数据支持,如通过获得当事人生理参数辅助法官判断当事人的心理状态,实际上就是通过一些数据帮助法官更好地还原和“猜想”案件事实。在这一过程中,又将涉及人类决策的另一个思维过程或心理要素,想必这个过程的计算和模拟难度将会更大,甚至其实现的可能性令人怀疑。

  在人工智能研究领域,人工心理还是一个新概念,但是它的研究意义我们有目共睹。由于有关人类情绪或情感方面的心理学研究理论和方法的多样性,导致人工心理研究的理论与方法也面临着多重困难。正如明斯基所说,如果机器不具备情感又怎能称得上“智能”,我们所期待的“智慧司法”如果将心理要素完全抛在考量范围以外,又如何能够做到真正的“智慧”,但是诚然,这条路将相当崎岖,也将到处布满机遇和惊喜。

  11参见於兴中:《法理学前沿》,中国民主法制出版社2015年版,第103页。

  21参见王利明:《定分止争与定纷止争》,《当代贵州》2015年第31期。

  41参见戴维迈尔斯:《社会心理学》,张智勇等译,人民邮电出版社2012年版,第9页。

  51[德]卡尔拉伦次:《法学方法论》,陈爱娥译,商务印书馆2003年版,第193页。

  62参见[美]杰罗姆弗兰克:《初审法院美国司法中的神话与现实》,赵承寿译,中国政法大学出版2007年版社,第17页。

  71参见於兴中:《法治与文明秩序》,中国政法大学出版社,2006年1月第1版,第255页。

  82如可辩驳推理理论的引入,为法律人工智能的设计进路提供了新的思路。可参见於兴中:《人工智能、华宇理论与可辩驳推理》,《法律方法与法律思维》2005年卷,第115-129页。

  91王志良:《机器智能:人工心理》,机械工业出版社2017年版,第117页。

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