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“智慧检务”建设的分析与展望
2020-04-20   作者:陶建平
摘    要“:智慧检务”是在检察工作中通过对海量数据的挖掘和分析,在数据处理方面实现“类人类智慧”的分析、判断和预测。“智慧检务”具有双重意义。第一重意义是人工智能、大数据等新技术在提升检察管理与业务办案质效的工具价值 ;第二重意义是指向检察机关司法办案和检察管理的对象、目标和任务。“智慧检务”建设包含“数据”“算法”与人的“能动介入”三个要件,蕴含“智慧辅助”“智慧管理”“智慧反哺”层次化的发展目标。
 
关键词 :智慧检务 人工智能 大数据 意义分析
 
“智慧检务”是智慧司法的重要组成部分,必须遵循智慧司法建设的客观规律。这里的“智慧”,是指在司法办案工作中通过对海量数据的挖掘和分析,在数据处理方面实现“类人类智慧”的分析、判断和预测功能。[1]随着移动互联网、传感器、物联网等新技术的发展,以及计算机数据存储运算能力的快速增长和成本的逐步降低,司法办案与司法管理中的“智慧” 应用逐渐发展成熟。党的十八大以来,全国检察机关坚决贯彻党中央决策部署,坚持把现代科技作为检察工作创新发展的“新引擎”,检察信息化建设走过了“数字检务”“网络检务”“信息检务”阶段,目前已经升级步入了“智慧检务”阶段。
 
新时代以来,检察机关坚持以司法办案为中心,大力推进统一业务应用系统建设和应用。目前已基本实现办案信息网上录入、办案流程网上管理、办案活动网上监督、办案数据网上统计,并覆盖所有检察业务。目前,依托大数据、人工智能等技术手段,全业务智慧办案的基础理论、共性技术、标准规范等初步形成并持续完善。
 
一、“智慧检务”建设的双重意义
 
“智慧检务”概念具有双重意义。在讨论“智慧检务”时,我们一般指的是第一重意义上的检察管理与业务办案技术智能化,即以人工智能、大数据为技术手段的智慧检务 ;但与此同时,这种“智能化”本身是司法活动的组成部分,要面对与解决的问题亦涉及互联网、大数据、人工智能乃至区块链等新技术带来的社会生活方式深刻变化及由此产生的新类型矛盾纠 纷,即“智慧检务”需要就所面对与处理的,由大数据、人工智能引发的新型案件作出积极的回应,其对此类 “智慧检务”需求具有积极的意义。
 
(一)人工智能、大数据作为技术手段的智慧检务
现代科技融入检察工作,尤其是“人工智能 + 大数据”应用于检察工作,为检察官提供了各种智能化的辅助服务,有效提升了检察工作质效,目前,作为技术手段的智慧检务,其应用领域包括 :
智能语音辅助检察决策、司法办案。智能语音是目前检察机关人工智能探索的重点领域。智能语音技术在党组会、检察长办公会、检委会等各类会议场景中均有所应用,在司法办案的询问、讯问过程中智能语音辅助应用的更多。
基于机器学习和自然语言处理的智能办案辅助系统。机器学习主要通过各种算法使机器能从样本、数据和经验中学习规律,从而对新的样本做出识别或对未来做出预测。借助自然语言处理技术,计算机得以读懂电子卷宗和法律文书,再利用机器学习技术, 应用神经网络分析,计算机进而能发现司法办案的一般规律。
计算机视觉在司法办案过程及刑事执行检察中的应用。检察机关主要探索计算机视觉在两个场景中的应用 :一是在办案过程中利用计算机视觉技术分析视频为检察官排除非法证据提供辅助 ;二是在刑事执行检察工作中,利用监控视频的计算机实时智能辅助分析,实现对监狱、看守所的实时全面监督。
大数据辅助司法办案与检察管理。包括以大数据辅助司法办案决策、大数据规范法律监督标准、大数据办案辅助与风险预防、大数据控制司法办案成本等诸多方面的具体应用场景。
机器人辅助检察官办案。目前机器人技术在检察机关的应用还比较少,已有的尝试集中在检察服务领域,如“案管机器人”即服务检察机关办案的集成化智能辅助系统。
(二)以解决人工智能所生法律问题为目的的智慧检务
“智慧检务”的第二重意义指向司法办案与检察管理的对象、目标和任务。人工智能、大数据等新技术在塑造司法活动、检察工作智能化的同时,也影响着法官、检察官对于新技术革命引发的各类以案件形式出现的社会矛盾与纠纷的司法判断。如当我们以人工智能及其相关技术为关键词对国内案件进行检索,根据涉案法律关系是否涉及人工智能相关技术作进一步筛选,依涉人工智能案件发生时间、地域、当事人类型、所涉技术领域、纠纷类型进行分析,可以发现人工智能司法案例数量逐年增多,涵盖区块链、智能合约、人脸识别等。
第二重意义上的“智慧检务”或者称之为“智慧
司法”,近两年出现了不少具有代表性的“第一案”。如 2016 年由上海市人民检察院第一分院提起公诉,上海市第一中级人民法院一审判决的高频交易操纵期货市场第一案;2018 年杭州互联网法院判的“区块链存证”第一案 ;2018 年北京互联网法院判的全国首例人工智能生成内容著作权案。如果检察官、法官没有接受信息技术的洗礼,没有经过第一层次“智慧检务”充分锻造,很难想象其能够正确理解和判断基于大数据、人工智能所引发的各种复杂的法律关系。
(三)“智慧检务”的适应与塑造功能
第一重意义的“智慧检务”是检察信息化发展的 4.0 阶段,是信息技术发展经由“数字检务”“网络检务”“信
息检务”诸发展阶段后的集大成。这一技术进步的过程体现着“智慧检务”的适应功能,在此种语境下,“智慧”是“检务”的赋能主体,“检务”是“智慧”的赋能对象。换言之,第一重意义的智慧检务体现了检察管理与业务办案在“人工智能 + 大数据”时代的自适应发展。
对于第二重意义的“智慧检务”,笔者则更侧重表达“智慧检务”所具有的塑造功能,即在此种语境下,“智慧”在赋能“检务”的同时,由于检察人员深度参与其建设,其本身亦被“检务”所塑造,成为现代信息技术的理解者、运用者。这一关系的最恰当体现是在具体“智慧检务”项目建设中应当发挥检察官主导作用, 及后文提出的加诸于人工智能“数据”与“算法”之上的, 源自人类智慧的“能动介入”。
 
二、“智慧检务”建设的三个要件
就第一重意义的“智慧检务”而言,其发展所带来的利益是显而易见的,但要加快提升智慧检务发展水平,“数据”“算法”与人的“能动介入”三个要件均须具备 :
(一)数据
数据 (data) 是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。在此基础上,大数据(big data)是经特殊技术与新处理模式处理的,具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的,海量、高增长率和多样化的海量数据集。作为检察大数据的顶层技术架构,最高人民检察院在“十三五”规划——国家大数据战略决策基础上出台的《检察大数据行动指南》(2017-2020 年)中明确,全面推进国家检察大数据中心建设,建立“检务大数据库”,搭建国家层面的检察大数据标准、应用、管理及科技支撑体系平台。
高质量的数据是智慧检务发展的基础与前提,当
前检察“数据侧”存在的最大困扰是数据“失真”与“缺漏”问题,仍有相当一部分检察业务统计数据不准确、不完整,远未达到预期的可靠、可信、可用的程度。因此,需要尽快构建一套体系化的数据治理工作机制, 完善数据采集指标、健全数据管理规范,最大限度管理与利用沉淀在统一业务软件中的海量数据,通过挖掘、清洗、集成,使之能充分为检察工作所用。
(二)算法
人工智能之所以“智能”,离不开一套逻辑严谨的算法。在法律人工智能中,关于算法的描述往往言之不详,颇为神秘,外界只能看到数据的输入以及裁断的输出,中间算法如何运作,则不得而知。尤其对于以人文社科为学科背景的法律人来说,认识、理解或读懂算法,深刻认识算法对我们要判断的事实和所依据的法律可能产生的影响,中间存在一个极难攻克的专业壁垒。法律人对算法原理和运算机制的不了解, 算法的不透明或者说“算法黑箱”,甚至由此可能导致的“算法独裁”,已经成为智慧检务建设中亟待逾越,又难以克服的障碍。
目前,这种“不可解释”的人工智能广泛应用在
自动驾驶、图像识别、语音识别、语言翻译等诸多领域。但在司法领域,我们更加迫切需要的是“可解释的人工智能”。例如,对于一个公诉检察官来说,如果人工智能仅仅推送给他一个参考量刑的结论,而不同时推送相关的参考量刑理由、案例依据等,这一结论对其实际上并无实质意义,“因为机器这么说”永远不会是一个可接受的答案。在算法的“可解释性”突破上, 我国的一些司法人工智能研究团队正在尝试“弯道超车”。如上海交通大学“思源”团队正在研发的基于一项逻辑先验的深度学习框架与人机学习平台。“思源” 设计了一种旨在实现类案类判的标注系统,通过对输入裁判文书和法律法规相关逻辑要素进行标注,进而形成一种逻辑关系图谱。基于这一逻辑图谱,机器会将“类案”的关键事实和证据要点向法官、检察官解释清楚,告诉法官、检察官“类案”相似度是如何计算的,而不是简单把“类判”结论一推了事。
(三)能动介入
以“数据”为基础,在“算法”的加工驱动下, 计算机拥有了“类人类智能”,具有了对案件做事实梳理与证据判断的可能性。但是,在司法领域要真正实现“让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义”,同样离不开检察官、法官基于人类理性的“能动介入”。
换言之,在“数据”和“算法”之外,“智慧检务”建设还需要检察官对智能化应用作出的事实梳理作主动干预。因为在任何情况下,“数据”和“算法”等技术因素均不应主导办案而只应在其中起辅助作用。否则, 仅依靠智慧应用生成的检察结论,即便客观,也可能偏离公正。
如目前备受关注的“智能量刑辅助应用”,从起步阶段来看,其必须依靠大量既有判决作出的量刑数据并提炼它的规律寻找量刑的合理幅度 ;但从长远来看, 检察官仍需要在刑事诉讼中承担起主导责任,要对量刑提出自己的主张,要把个案的量刑公正和整体的刑事政策把控贯通起来。否则,脱离了检察官的能动介入, 即便依靠再全量的数据、最精妙的算法,所得出的量刑预测也仅是对既有判决结果的简单模仿与重复,非但不能适应变化了的经济社会形势,还可能由此丧失认罪认罚案件中改革所赋予的检察官在刑事诉讼中的主导责任。
 
三、“智慧检务”建设的层次展望
最高人民检察院《关于深化智慧检务建设的意见》明确提出了智慧检务建设重大战略,勾勒了未来智慧检务建设的宏伟蓝图,提出要积极构建人民检察院信息化 4.0 版的智慧检务“四梁八柱”应用生态,全面实现检察工作数字化、网络化、应用化、智能化。笔者以为“智慧检务”发展目标、效能可做以下层次化的区分 :
(一)智慧辅助
在智慧辅助层面,“全业务智慧办案”是智慧检务建设的核心。近年来,最高人民检察院坚持“统筹发展、需求导向、以人为本、融合创新、信息共享”的智慧检务建设原则,在电子检务工程“六大平台”基础上, 重点推进智能辅助办案系统建设。一是升级完善统一业务应用系统。以强化刑事诉讼监督、民事行政检察工作和公益诉讼工作为重点,拓展优化功能,完善系统流程,开放数据接口。二是升级完善检察办公平台。增加智能拟稿、智能校对、智能检索、智能提醒等功能, 形成检察机关办文、办事的智能应用,完善智能会议系统,深化移动办公应用,建设智能化涉密文件和设备管理系统。三是推进智能辅助办案系统建设。应用大数据、人工智能和可视化技术,统筹研发审查辅助、文书自动生成、量刑建议、类案推送、线索发现、案件质量评查辅助等个性化、多样化的工具性办案智能辅助应用。
通过对现有检察信息化工作平台的升级改造,检察机关统筹推进全业务办案的智慧辅助应用建设,升级完善了以统一业务应用系统为基础的司法办案平台, 将证据标准、法律文书、庭审应对及法律文书说理等转化为数据模型或者智能平台,探索研发了检察办案各业务条线的智慧办案创新应用,有效提高了检察办案质效。
(二)智慧管理                                                          “智慧检务”建设第二个层次目标,即支撑与管理。在智慧管理领域,目前的“智慧检务”建设研发
重点包括建立精准化的案件流程管理和质量管理机制 ; 研发智能化的流程监控系统,以“全程可追溯、进度可视化、结果可评价”为目标,对办案环节设置明确的指引、控制和预警功能 ;研发统一的案件质量评查系统,对办结案件进行全面、科学、标准、动态的分析评价 ;建立动态更新的案管知识库,实现对办案系统使用全过程的智能辅助问答,提升流程管理、统计、质量评查等案件管理的智能化水平等。
基于“人工智能 + 大数据”的检察智慧管理系统构建将使目前局限于审查批捕、起诉等司法办案活动的案件流程监控与质量评查工作得到更大拓展空间。除审查批捕、起诉等常见办案活动外,检察智慧管理系统还能全面记录与客观反映检察官履行刑事诉讼监督、刑罚执行监督、民事行政监督、控告申诉检察、开展综合治理等检察办案情况。
(三)智慧反哺
从更为宏远的愿景看,智慧检务发展的理想状态应该是“智慧反哺”。“反哺”是人机结合的一种方式, 其通过智能化应用使得法官、检察官从繁琐的劳动中解脱出来。如目前在一些地方检察机关研发应用的“量刑建议辅助工具”,就可视作公诉业务领域的一种早期的“智慧反哺”。再如,一些地方的省级检察机关针对司法实践中的常见罪名,如故意伤害罪、盗窃罪、寻衅滋事罪、妨碍公务罪等案件制定数据采集标准,在对这些常见类案数据采集与数据特征分析基础上,开展类件大数据司法办案辅助软件研发,进而通过智能化软件应用,实现办案“智慧反哺”,为一线检察官对此类案件的证据采信、事实认定、法律适用等提供决策参考。
智慧反哺在第二重意义的“智慧检务”上体现的更为明显。通过“反哺”,那些因人工智能发展所生的法律问题能够得到更加公正高效的解决。由于司法是矛盾纠纷的最后解决机制,这意味着最广范围乃至最为极端的矛盾纠纷,将出现在司法领域,也意味着司法过程,包括在检察阶段蕴含了大量社会治理方面需要关注和值得总结的问题和处理方式、方法。借助司法过程的大数据分析和人工智能运用,我们得以摆脱人力局限,在海量案件数据中挖掘、提炼社会治理相关信息数据,并从中发现治理规律,使为社会治理体系和能力的现代化,为制度供给提供更有效的衍生产品成为可能,并进而使司法个案的成功解决最终转化为推动完善、提升社会治理水平的有机组成。
最高人民检察院张军检察长强调 :智慧检务是要
用好智能手段,而不是依赖智能手段。如果过度依赖智能手段机械办案,检察官就会变成“办案机器”,办案能力可能不升反降。[2]在智慧检务领域,人工智能的定位是“参谋”与“助手”,是“辅助检察官办案”而非“替代检察官办案”。也就是说,随着人工智能在检察实践中的广泛应用,检察官在实践办案中的作用并非削弱,而是极大增强了。
 
注释 :
[1]参见徐骏 :《智慧法院的法理审思》,《法学》2017 年第 3 期。
[2]参见张军 :《智慧检务建设要聚焦科学化智能化人性化》,http://www.jcrb.com/xztpd/ZT2018/20180 2/2017jcjszbz/2017jckjzbzjj/201806/t20180610_1875034. html, 最后访问日期 :2019 年 11 月 20 日。

[责任编辑:张天宇]