AI 在垂直领域的智能化水平还很初级? 这个观感已经过时了. 阿里达摩院发布了一项新研究: AI 进化到助理法官水平, 可一秒 "判案".
阿里的这一研究成果发表在信息检索领域的顶级学术会议 SIGIR 官网. SIGIR 组委会认为, 阿里巴巴的这项技术是司法智能领域的一项开创性成果.
(阿里巴巴达摩院论文入选 SIGIR 2019 学术会议)
2018 年 4 月, 杭州西湖区人民法院出现了令人惊奇的一幕: 在一次审判中, 原告在家中, 被告在 1200 多公里开外的律师事务所, 靠智能法院在线面对面, 现场的书记员也是个 "机器人", 整个庭审现场仅法官一人. 这场独特的 "一个人的法庭" 打开了社会对 "智能司法" 的想象空间, 其背后正是阿里 AI 技术.
如果说 "一个人的法庭" 还属于审判流程的数字化, 在线化的 1.0 阶段. 那么, 阿里的最新研究成果标志着智能司法 2.0 阶段到来. AI 不再只是停留在完成庭审记录和证据链条的数字化工作, 而是进入到真实诉讼环节, 开始具备自主判案能力, 真正成为一名 "助理法官".
(阿里 AI 作为 "助理法官" 在杭州互联网法院试点上岗)
实现这一能力的是人工智能的深度学习, 迁移学习技术. 阿里 AI 分析了上万个交易纠纷类案件, 学习了近千条交易领域的法律条款, 针对每种案由, 整理成计算机能理解的模型, 同时, 针对案件的每一个要素, 阿里 AI 自动提供相关法条等判决依据, 从而建立了一整套审判知识图谱, 深刻刻画了交易人, 交易行为与法律事实的关联性, 并且把这种关联性融入到了 AI 中. 当法官遇到类似案件时, 阿里 AI 就能够针对纠纷争议点迅速开启 "大脑" 进行分析和判断, 并向法官给出调解和判案建议.
在传统诉讼流程中, 法官判定一个交易纠纷案件的调解与审判方向, 需要经过读案卷, 查询交易对话记录, 提炼争议焦点, 查找相关法律条款等步骤, 大约需要 2 小时, 而通过上述精准识别模型, 阿里 AI 只需要 1 秒左右时间, 就可得出调解与审判方向并给出建议. 这将大大节省法官的重复劳动时间, 从而大幅提高司法效率.
阿里 AI 这一研究成果目前主要应用在网络交易纠纷类案件审判中. 随着中国网络交易量的快速增长, 网络交易纠纷类案件每年也以惊人数量增长, 2018 年, 杭州互联网法院审理的案件中网络交易纠纷案由占到了总案件量 20% 的比例. 这些纠纷案大部分为简单纠纷, 但需要耗费基层法院大量精力. 杭州互联网法院数据显示, 平均每位法官每年要审理案件高达 300 件.
目前, 该技术已在杭州互联网法院试点应用.
来源: http://cloud.51cto.com/art/201906/597935.htm