转自：上观新闻
本期作者
【资料图】
赵丹阳
上海金融法院申诉审查与审判监督庭四级法官助理
近期，AI绘画、ChatGPT霸占热榜
人工智能的一路“狂飙”
引发了社会各界的强烈关注
ChatGPT与office“全家桶”的结合
将更深刻地影响每个人的日常生活
现代科技全面融入各行各业
已是大势所趋
将法律知识与人工智能结合起来
以达到事半功倍的效果
类案检索平台
无疑是一个重要的突破点
类案检索平台的本质在于从数据中输出知识，实现知识管理的精细化和智能化，其研发离不开人工智能的基础原理，即数据和算法。
2023年2月14日，最高人民法院统一法律适用平台上线，标志着统一法律适用工作进入了新阶段。如何实现易用、好用、愿用类案检索平台的不断进阶，在具体设计和技术应用上，或许可以在以下两个方面为法律运用插上科技翅膀，为智慧法院建设更添一抹亮色。
让“大数据之源”充分涌流
一、加强文书质量筛查
1．质量筛查两步走
在现有的检索平台中输入检索关键词，往往会出现检索结果质量参差不齐的问题，不妨在文书收录入库时设置裁判文书质量检测程序，该检测程序又可以分为以下两步：
一是智能化的文书质量检测系统。比如，有研究着眼于裁判文书规范性，确定了篇章结构规范等18个检测模块，并结合裁判文书说理的智能评分模块，设计出智能文书质量检测系统，从而快捷地对入库文书质量进行初步筛选。
二是人工化的裁判规则提取程序。通过专业团队对智能化筛选出的优秀文书进行解析提炼，归纳裁判规则，可以有效发挥优秀文书的裁判指引作用。
2．文书质量三分法
智能化质量检测和人工化裁判规则提取之间通过“文书质量三分法”进行衔接。
具体来说，在智能化检测后设置系统评分高低两个阈值，将文书质量分为三个段次：
低阈值之下的文书将直接排除在录入范围之外；
中端文书直接进入类案检索系统的基础数据库；
高阈值之上的文书进入文书质量检测的第二道程序，即人工化的裁判规则提取程序，进一步凝练高质量文书的智慧成果。
类案检索平台数据输入端流程构建
二、规范流程数据采集
类案检索技术的发展应该与全流程在线办案相辅相成，流程数据相对于裁判文书来说更符合用户的用词和认知习惯，同时也能够弥补裁判文书由于篇幅有限而无法展开的案件详情。
将案件审理流程数据科学合理融入类案检索之中，包括以下三个层面的考量。
1．从数据的来源上
利用目前法院系统已经建立的各审判流程信息系统、案件流程查询平台和庭审直播平台等，实现一键上传、多平台共享。
当然，并非案件审理过程中所有流程数据都需要作为类案检索的数据基础，应排除与案件认定无关的流程信息，比如延期审理申请书等，将分析的重点集中到当事人诉辩意见、证据以及庭审笔录之中，避免对数据分析结果产生干扰。
2．从数据的应用上
审理流程性数据相比裁判文书来说更加原始和零散，因此不宜直接作为检索结果。应该更注重发挥审判流程性数据贴近用户习惯的特点，将其中的关键词作为标注和建模的重要信息源，并将流程性材料以链接的形式附在文书的同一界面，辅助审判人员进一步了解案件流程信息。
数据标注：如果把人工智能领域比喻成为一座高楼，数据标注工作就是用砖块垒筑地基的工作。在初始阶段，计算机无法自动识别出特定的字词，需要人工在数以百万计的文本上为字词“打标签”，即数据标注，然后将标注后的字词输送给计算机，从而达到“训练”计算机“学习”的目的。
数据标注流程
3．从数据的权限设置上
对于不同查阅人的身份设置不同的权限，尤其对于案件审理的流程性信息，应严格遵守民事诉讼法及相关法律法规的规定，防止司法秘密的泄露。
让处理数据的科技之手更加智能
一、精确率与召回率双向发力
精准率（Precision）也叫查准率，衡量的是所有预测为正例的结果中，预测正确的比例；召回率（Recall）也叫查全率，衡量的是实际的正例有多少被模型预测为正例。
两者就如沙里淘金，精准率关注的是淘到的东西中真正金子的比例，召回率则关注真正的金子是否被全部淘到，而不论淘到的东西中混进了多少沙子。因此，一般来说精确率和召回率是一对相互矛盾的指标。
目前，类案检索的精准率过低，而召回率过高是我国检索系统普遍面临的问题。考虑到用户的时间成本以及现有的检索实践带来的困境，类案检索不同于只专注召回率的检索类型，例如专利检索中的现有技术检索或文献综述检索，而是应当将提升查准率放在首位。
二、法律逻辑与知识图谱深度融合
2012年，Google正式提出知识图谱的概念，它是指以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。
就类案检索平台设计而言，要实现法律思维和技术思维的更好融合，可以在法律逻辑向知识图谱转化的过程中，通过“正向构建”和“反向排除”两种方法，将逻辑推导环节切合人工智能算法，实现类案精准推送。
1. 正向构建即确认两个案件为类案的过程
作为大陆法系国家，我国常常采用三段论的形式进行演绎推理，即：假使任何一个案件事实实现T，则应赋予其法效果R（大前提）。如果特定案件事实S实现T(小前提)，则对S应赋予法效果R(结论)。
而类案检索则更偏向于普通法系的类比推理思维，即已知甲事物具有a、b、c的属性，且已知乙事物具有a、b的属性，因而得出结论乙事物也具有c这种属性。在类比推理的逻辑之下去检视演绎推理的过程，则可以得出以下三种主要模式：
1
S1+S2+S3→T，即S1、S2、S3均属于法律关系构成要件的不可缺少法律事实时，类案的a、b、c三种属性应该完全包含S1、S2、S3。
2
S1或S2或S3→T，则类案a、b、c属性只要满足其中之一即可。
3
S1→T，某一法律事实是某一法律后果的唯一必然要素，此时属性a、b、c只能通过满足特定案件事实S1来实现T，从而实现法效果R。
2．反向排除即排除两个案件为类案的过程
有的案件之中，通过两个案件之间的不同之处排除两者为类案的可能性，可能会更加高效。主要包括以下两类排除方式：
1
案件事实的区别，是指案由不同、关键事实在案件中发挥作用的不同等情形，导致案件事实的不同，则非类似案件。
2
法律适用的区别，是指关键事实与法律后果之间因果关系不同，则非类似案件。
类案检索系统的功能在一定程度上
决定着类案检索和类案应用的效果
从而影响司法审判的公正和高效
相信随着大数据的深度运用
和人工智能的高速发展
类案检索平台一定会
更加精准和高效
成为助推审判现代化的利器
作者简介
赵丹阳，中国政法大学民商法学硕士，蒙特利尔大学国际商法硕士。撰写的论文获全国法院学术讨论会二等奖，课题获评上海依法治市课题三等奖，案例获评上海法院服务保障长江经济带、长三角区域一体化发展典型案例。
注：为方便阅读，本文删除相关脚注。
来源丨上海市高级人民法院、上海金融法院
高院供稿部门：审判管理办公室、信息管理处
文字：赵丹阳
责任编辑丨郭燕
