人工智能对审判实践的影响与对策
| 中文摘要 | 第4-6页 |
| 英文摘要 | 第6-12页 |
| 引言 | 第12-20页 |
| (一)研究背景及意义 | 第12-13页 |
| (二)国内外研究现状 | 第13-18页 |
| (三)研究思路与研究方法 | 第18-19页 |
| (四)创新与不足 | 第19-20页 |
| 一、人工智能运用到审判实践的合理性 | 第20-28页 |
| (一)理论探索 | 第20-22页 |
| 1.神经网络为审判人工智能奠定技术理论支撑 | 第20-21页 |
| 2.法律形式推理为审判人工智能提供法理支撑 | 第21-22页 |
| (二)政策支持 | 第22-25页 |
| 1.宏观政策导向 | 第22-24页 |
| 2.具体政策落实 | 第24-25页 |
| (三)现实需求 | 第25-28页 |
| 1.案件持续增加的必然选择 | 第26页 |
| 2.新型犯罪模式的倒逼 | 第26-28页 |
| 二、审判实践中运用人工智能的现状 | 第28-36页 |
| (一)人工智能在国内审判实践中运用的现状 | 第28-34页 |
| 1.立案智能化 | 第29页 |
| 2.阅卷智能化 | 第29-30页 |
| 3.归纳智能化 | 第30-31页 |
| 4.文书生成智能化 | 第31-32页 |
| 5.审理过程智能化 | 第32-34页 |
| (二)人工智能在国外审判实践中运用的现状 | 第34-36页 |
| 1.对科学证据的审查 | 第35页 |
| 2.辅助评估保释 | 第35页 |
| 3.预测案件审理结果 | 第35-36页 |
| 三、人工智能的运用对审判实践的影响 | 第36-45页 |
| (一)正面影响 | 第36-40页 |
| 1.提高审判效率,节约司法资源 | 第36-37页 |
| 2.可视化审判信息,树立司法权威 | 第37-38页 |
| 3.实时监督审理过程,预防司法腐败 | 第38-39页 |
| 4.规范审判行为,提升司法公信力 | 第39-40页 |
| (二)负面影响 | 第40-45页 |
| 1.法律辩证推理难以实现 | 第40-41页 |
| 2.基层审判工作人员将面临巨大危机 | 第41-42页 |
| 3.法律数据全面性和真实性无法保证 | 第42-43页 |
| 4.算法逻辑正当性不受监督 | 第43-45页 |
| 四、审判实践中科学运用人工智能的对策 | 第45-54页 |
| (一)明确人工智能审判辅助地位 | 第45-47页 |
| 1.明确地位 | 第45-46页 |
| 2.辅助类型 | 第46-47页 |
| (二)改革传统法学教育,培养新时代科技法律人 | 第47-48页 |
| 1.革新教育理念 | 第47页 |
| 2.革新课程设计 | 第47-48页 |
| 3.革新教育方法 | 第48页 |
| (三)完善法律数据库,为审判实践提供数据支持 | 第48-50页 |
| 1.打破信息垄断,实现法律数据大统一 | 第49页 |
| 2.合力领导,多机关配合 | 第49-50页 |
| 3.多方合作,保持数据活力 | 第50页 |
| 4.构建法律语料库 | 第50页 |
| (四)确立第三方监督,保障法律数据真实性 | 第50-51页 |
| 1.第三方的界定 | 第50-51页 |
| 2.第三方引入的必要性 | 第51页 |
| (五)及时公开算法逻辑,成立专门检验机关 | 第51-54页 |
| 1.算法逻辑隐藏于三个阶段 | 第51-52页 |
| 2.解决方式 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58-60页 |
| 后记 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 | 第61页 |
