论证:法律人工智能的起点
国际人工智能与法协会主席巴特维赫雅专访
巴特维赫雅
仅仅关注数据显然是不够的,我们需要开发具有内在法律和伦理规则的人工智能,这样它才能作出正确的选择
法治周末特约撰稿 黎娟
巴特维赫雅教授现任荷兰格罗宁根大学人工智能系主任,国际人工智能与法协会现任主席,伯努利数学、计算机科学和人工智能研究所科学与工程系人工智能部主任,国际论证计算模型会议副主席,法律知识与信息系统国际年会副主席。他创立了卢比荷人工智能协会,主要研究领域为人工智能和论证及其在法律中的应用,重点关注可解释、负责任、社会性人工智能中的知识、数据、推理之间的理论性、可计算性和实证性之间关系的研究。
前不久,巴特维赫雅教授受邀出席在中南大学举办的“法律人工智能前沿问题国际学术研讨会”。会后,笔者对其进行了专访。
黎娟(以下简称黎):您为何关注法律人工智能中的论证研究?
巴特维赫雅(以下简称巴特):论证是法律人工智能中一个引人入胜的话题。论证本身是人类一种非常特殊的素质,它在法律生活中十分常见,因为你必须捍卫自己的立常例如,当你认为嫌疑人有罪时,你需要解释为什么你持这一立场;同样,辩护律师会解释为什么他们认为嫌疑人是无罪的。
人工智能现在正处于飞速发展时期。我们期盼人工智能的发展能实现人类的许多梦想,为我们的工作、生活和学习带来变革;与此同时,我们也深感担忧,害怕人工智能会剥夺人类的工作机会以至于人人无所事事、侵犯我们的隐私以至于人人无所遁形、还有智能武器会自主作出攻击决定以至于人人自危……
我认为,论证技术的发展能够帮助我们实现梦想,并且有效应对人工智能发展所带来的隐忧。论证是一个互动的社会过程,其目标在于平衡不同的立场和利益主张。我所梦想的不仅是人工智能支持法律,例如,让所有人都能接近正义,并且拥有一个更高效的司法体系,而且法律也能改变人工智能,使一种新型的、合乎伦理的、可解释的人工智能得以在法律中成长和发展起来。
黎:那么,在您的研究领域,法律人工智能的发展现状如何?
巴特:人工智能可以分为专用人工智能、通用人工智能、超级人工智能三种不同类型和发展阶段。我们现在应用的是专用人工智能,而通用人工智能和超级人工智能还未问世(当然,它们是我们努力的方向)。
人工智能包含两个方面:一是对显性知识、法律规则(比如什么是允许的,什么是不允许的)建模的知识系统,例如,开车不能超速,不能闯红灯;一是数据系统,例如现在大街上的摄像头都在运行,通过摄像头,我们可以收集、读取和存储数据。同样,法律也包含了知识和数据知识源于政府所制定的法律和法规,数据关乎法律决策。对于法律人来说,将知识和数据结合起来,简单易行;但对于机器来说,这很难。因此,我们需要观察法律人是如何理解知识和数据之间的联系的,而论证恰好能够将知识和数据结合。
现实中,人工智能有很多非常成功的应用,如人脸识别,语音识别、自动驾驶等。现在人们正在研究人工智能背后的应用方法,如法律领域中基于大数据的机器学习方法。我们看到,有些方法有效。但是,法律是一个特殊且尤为困难的领域。
在法律领域里,人们需要注意每一个场景的细节,仔细倾听每一个案例的情节。这就是为什么需要有法庭辩论的原因。相比之下,机器学习的方法很难应付诸多复杂的法律场景。因为机器学习能对一般情况作出较为准确的预测,却无力应对特定情形,而这些特定情形需要解释、推理和论证。我希望通过论证系统的完善,这些问题可以迎刃而解。当然,这将是一项长期性和持续性的工作。
黎:您认为基于论证系统的法律和人工智能将于2025年成为现实。这一论断的依据是什么?
巴特:我预测,到2025年,我们将开发出一种新型人工智能,可以被称为论证系统。这样的系统可以成为与人类和其他系统进行批判性讨论的参与者。通过这种批判性的讨论,可以利用讨论中所有参与者(无论是人还是机器)的优势,交互式地构建和测试问题的假设答案。我认为发展论证系统不仅是一个机会,而且是必要的。
首先,今天的人工智能虽好,但还不够好。今天的人工智能(通常基于机器学习)通常能正确地猜测答案,但我们需要能够保证给出好答案的人工智能。
其次,如今的数据驱动人工智能常常表现得像一个“黑箱”,无法很好地解释它是如何得出解决方案的。然而,在许多情况下(如医学和法律),我们需要一种人工智能,可以为它提出的解决方案提供很好的理由。
最后,今天的人工智能很难被规范所引导,正如系统性能中的偏差所显示的那样。因此,仅仅关注数据显然是不够的,我们需要开发具有内在法律和伦理规则的人工智能,这样它才能作出正确的选择。为此,我们需要将基于知识的人工智能和数据驱动的人工智能结合。我认为,建立在逻辑和统计基础上的论证系统正是通往这一目标的路径。
黎:我注意到,有人认为法律人工智能不可能在2025年(也就是6年后)实现。对此,您有何看法?
巴特:一些人认为2025年实现法律人工智能仍为时过早,这是明智的提法。我对此表示同意。我甚至认为法律人工智能中颇受关注的机器人法官(或法官被机器取代)不可能在2025年实现。
我所期望的是,开发出一种可以给出好的答案、提供好的理由、作出明智选择的论证系统。这当然是野心勃勃的。2025年已经很近了,所以到那时这些雄心壮志可能还没有完全实现。这意味着我们仍有大量的工作要完成。但是与此同时,许多富有远见的想法已经存在于研究模型中,特别是在法律人工智能和计算论证领域。我希望更多有才能的研究者支持并参与这一研究项目。
黎:对中国法律人工智能未来的发展,您有何建议?
巴特:我了解到,很多人关注人工智能但并不是真正了解它。很多时候,人工智能被幻想成一种简单而神奇的魔术。但这并不是真的。我们知道,智能任务是困难的,每一项人工智能技术的成功都与人们的努力工作息息相关。我们所经历的每一件事情、想要学习的每一样东西都需要艰苦的付出。这也说明了我们为什么要花很长的时间上学。
同样,各国的法律体系之所以非常成功,部分也是因为它历史悠久,并且经过人们精心设计而成。例如,在西方,罗马法非常重要,它已有上千年历史;中国的法律传统也可以追溯至几千年之前。
法律事实上是一项多人传承的事业。因此,要实现我们所设想的法律人工智能,仍有大量的工作要做。目前,法律人工智能之所以能获得突破,是因为在人们在设计法律体系、制定法律、判决案件和解释规则上付出了巨大的努力。
发展中国的法律人工智能,需要有更多人支持并投身这一项向机器解释法律的艰巨任务。不同的群体包括律师、技术人员、哲学家相互会见和相互解释什么是重要的,什么是不那么重要,这样,人们才能对法律有所了解,对人工智能有所了解,最后取得共同进步。
我非常高兴地看到,有200多人参加中国人工智能学会和中南大学组织的“法律人工智能前沿问题研讨会”。我认为这是朝着法律人工智能方向所迈出的重要的一步。
黎:您能对有志投身于法律人工智能事业的学子提供一些建议吗?
巴特:我认为,论证研究对法律和人工智能的发展至关重要。有趣的是,论证已经成为许多法学院教授的典型课程,同时,许多学校也开设了逻辑、推理、系统推理等课程。
尽管仍有人对法律、人工智能、论证三者的结合表示质疑,我坚持认为论证尤为重要,其好处显而易见。论证可以帮助人们理解和发现真相。我们不仅要在法庭上论证,甚至在私人生活中和家人产生分歧时也需要论证。因此,我们非常有必要向机器解释这种论证的风格和原理。论证是法律人工智能的起点。
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