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    我们用同样的方法来分析法律文本

    来源:www.dfsbp.com    发布于:2019-4-21 9:10:32    点击量:

    2019/04/22 08/23/57  【丹佛斯变频器 www.dfsbp.com】

      在某种程度上,这种情况已经存在。如果我看到正面的词汇比负面的要多,那么这篇评论我可能认为是正面的。”

      在受训完毕后,79%的情况下它能做出与人类法官相同的判决。基于种族和贫困的歧视可能会被其它更隐蔽的数据重建。

      上文中有提到,在“重复性场景下小而简单的案件”中AI确实能够提高法官的工作效率。而法律是一个开放性系统,法官的工作不仅仅是解读法律教条这么简单,一个案件的最终判决是法理情的结合。

      这项研究的作者没有声称他们的模型应该取代人类法官。

      事情起源于1970年,一位受雇于俄罗斯的女工ALEKSANDROVA因为工伤失去了右手。“俄罗斯侵害了ALEKSANDROVA的人权”

      随着屏幕中跳出这几个字,研究人员知道这套系统离成功又更近了一步。

      对AI审判公平性的顾虑

      在美国,一家位于密歇根的私人公司开发了预测被告犯罪风险的系统,已经被颇有争议地用作法律判决的工具。”

      所以AI真的能给我们带来正义吗?即使A.I.有能力对案件做出“正确的”判决,我们应该这样做吗?

      “我们用同样的方法来分析法律文本,”他补充道。”英国埃塞克斯法院的大律师QC CHARLES CIUMEI说。不得以,她将此案提交给了欧洲人权法院,该法院于2007年裁定她的公平审判权受损,判决俄罗斯赔偿。它还阅读了583个全部来自欧洲人权法案的其它案件,为“自己”积累经验,并由此得出了和人类法官相同的判决。你不必诉诸一系列区法院和地方法院,A.I.就可以处理你的申诉,查看证据,并快速给出答案。即使A.I.有能力对案件做出“正确的”判决,我们应该让AI这样做吗?

      或许这个担忧有点为时过早。

      在2016年,法院的研究员用人工智能再次对此案作出了相同的判决。

      北大法律实验室创始人也曾经在一次采访中表示,人工智能取代的将会是重复性工作,而不是法律人的工作,因为只有人会做价值判断。在2018年底,欧洲司法效率委伟肯变频器员会发布了法律系统内A.I.的使用章程,要求采用不歧视,透明化和尊重基本权利的核心原则 。但他们的工作表明,如果有足够的数据,机器可以预测法律的判决。

      在封闭性的场景中,AI表现得非常出色,正如我们所熟悉的阿尔法狗打败了所有的人类选手,但如果围棋盘从19*19改成21*21,它将无所适从。

      英国纽卡斯尔法学院教授LILIAN EDWARDS说:“人们一直在努力开发“公平”的算法,例如,可能会在算法中更少关注种族因素,但他们仍然很难消除偏见。

      假设你在工作事故中失去了右手,就像ALEKSANDROVA一样。

      “比如说你想做对电影评论的语义分析,”该研究的其中一个作者说。2017年,另外一个单独的分析中,用美国最高法院过去199年的 28,009个案例训练算法,结果以超过70%的准确率成功预测了判决结果。由斯坦福大学学生JOSHUA BROWDER创建的DONOTPAY应用程序允许其用户就停车罚款,信用卡费用提出异议,并在小额索赔法庭提起最高可达25,000美元的诉讼,所有这些都在应用程序内,并且都无需支付律师费用。该应用程序的广告词:“抗议公司及官僚,一键起诉任何人。“对于人类来说,我们基本上做的就是阅读它,然后做出判断。

      这在某种程度上是对AI的肯定。“对于那些重复性场景下小而简单的案件,比变频器维修起上法庭,涉案者更愿意通过AI提起诉讼,法官也能从重复的事务性劳动中解脱出来。目前我们正处于这些准则的早期阶段,希望以后能成为共识。

      AI是如何做到的?

      来自伦敦大学学院的计算机科学家团队开发了一套系统,可以准确预测现实生活中人权案件的结果。系统能否做出“公平的”判断取决于其训练数据的公平程度,而人们担忧这些系统会采用甚至放大他们所学习数据本身的偏见。他们基于一系列关于折磨,隐私和受到有辱人格对待的法庭判决数据,来训练机器学习算法,将每个法律文档视为要分析的数据库。”

      法官的意义:仍然是那个最终做决定的人

      快速而廉价地诉诸司法很难让人去反对,但如果寻求法律行动变得如此容易,它是否会培养无休止性的微诉讼文化?

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      。如果你想让它更抽象点,你可以计算文本中有多少正面和负面的单词然后再做决定。“通过研究过去的案例,我们了解到案件中特定词语的重要台达变频器性。这套系统可以一字不落的阅读法律文件,并思考该如何判决

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