概率推理:实现审判智能决策的结构化进路

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“审判智能决策”要求机器能够对法律推理进行有效模拟。人工智能与三段论式法律推理具有契合性,能够借助法律论证与深度学习等技术发现法律规则大前提,却陷入了事实小前提的确定这一证据推理困境。中国当下的人工智能法律系统初步实现了证据分析,但未能作出准确的证据评价。基于结构化评价似然比的概率推理,有效刻画了事实推理链条上证据证明力的算法模型,成为破解困境的一条可行进路。概率推理具有结构化的逻辑推理与决策框架、数字化的信念表达与事实推论、科学化的信息处理与信念结合机制等特征,有助于实现审判智能决策的发展目标。法学界对概率推理的认识存在数字审判、合取悖论、主观赋值等理论误区,概率推理在司法领域的适用面临运算复杂性、“裸统计”问题以及数据化评估证据的风险,在概率推理推行中还需要保持审慎的态度。
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