法律大语言模型的司法应用及其规范

法律大语言模型因其超级学习和“涌现”能力,在法律任务中表现出卓越的性能,引发了法律科技领域的新一轮革命。法律大语言模型的司法应用主要体现在法律语言理解、法律知识问答、法律预测和法律文本生成等领域。然而,随着其在审判等司法实践中的应用,暴露出可解释性弱和“幻觉”等问题。法律大语言模型仍然难以胜任法律人的核心工作,包括法律推理、司法证明、法律解释、法律论证和疑难案件中的道德判断等。法律大语言模型在情感、道德、逻辑推理、决策机制和经验学习等方面仍然与法律人有本质的差异,因此,法律大语言模型的司法应用需要在严格的规范之下合理使用。

司法人工智能可解释性难题的法律论证分析

司法人工智能因采用神经网络算法而陷入了可解释性难题。法律论证为从社会科学视角解决这一难题提供了新思路,它启发解释者依据法律论证的程序向解释听众进行解释。法律论证的程序正当性体现了程序正义的价值。解释者在遵循公平和透明的论证规则的前提下,向解释听众明确地解释司法人工智能的决策过程并使其理解。法律论证的理论研究诞生了多样化的程序性理论和方法,而人工智能研究也充分体现了法律论证的可解释性功能。法律论证启发构建司法人工智能的可解释性论证程序,包括制定论证规则以规范论证双方(解释者和解释听众)之间的言语行为,以及通过最佳解释推论的评估方法来界定可解释性的检验标准。