2018年4月24日，法社会学研究中心“法的学科交叉沙龙”第一期在凯原法学院举行。本次沙龙由上海交大安泰经济与管理学院沈惠璋教授主讲，主题为“人工智能、大数据与司法决策”。凯原法学院季卫东教授主持了本次沙龙，媒体与传播学院徐剑教授、凯原法学院林喜芬教授担任评议人。

 

季卫东教授首先感谢沈惠璋教授主讲本次沙龙。沈教授长期从事系统工程和信息系统的研究，也是决策科学领域重要的学者。凯原法学院法社会学研究中心历来重视学科交叉研究，欢迎在人工智能和大数据领域造诣深厚的专家共同为技术在司法中的应用提供帮助、相互交流。

 

沈惠璋教授开宗明义，主张从计算机科学发展的历史脉络来深入了解计算机科学、人工智能和大数据的理论本质，由此洞悉它们的发展前景和对司法领域可能的辅助作用。他以最早普及的人工智能产品傻瓜相机为例，介绍了终端用户、设计师、科学家和思想家的分工层次，指出只有涌现一批计算机领域的科学家和思想家、对现有基础理论做出重大突破，中国才能真正实现自主创新，走在世界人工智能领域前沿。沈教授从数学和逻辑学的发展历程出发，强调可计算性理论和图灵机模型是现代计算机科学的理论基础，而哥德尔不完备性定理决定了任何一个数学系统不可能既是自洽的，又是完备的，“停机问题”证否了“无所不能的程序”的存在。因此计算机程序不可能对所有问题都提供有效的算法，在当今时代我们尤其要分清理论发展和商业炒作，不能陷入理解的误区和盲目的恐慌。同样地，尽管人工智能注定会在一定程度上影响和改变司法决策，但是人工智能并不能完全取代人的作用。

 

接下来，沈惠璋教授介绍了人工智能、机器学习和大数据的概念和特点，他提到深度学习本身不是逻辑推理，而是一种信号转化与模式识别，突出误差的比较；而司法之中是有说理的，比如被判刑的人会追问“为什么”、“凭什么”？在这种情况下要留意技术本身的局限性。在这里，沈老师展望了人工智能在司法决策中可能的几个应用方向，这主要体现为四个方面：数据挖掘的决策树算法在司法决策中用于知识发现、司法决策专家系统、基于范例推理的司法决策支持系统和群体司法决策支持系统。他还详细地讲解了神经网络算法及其理论局限，介绍了决策树、专家系统、范例推理和群体决策系统等技术，并展望了它们在司法领域的应用前景。讲座原定进行两个小时，但沈教授讲授的内容非常丰富、充实、全面，仅讲座部分就进行了两个半小时。

 

评议阶段，徐剑教授首先感谢沈惠璋教授严谨客观地梳理了人工智能发展的历程，指出司法公开使我们拥有了非常好的学习集，问题在于如何处理和使用这个学习集。林喜芬教授首先讨论了人工智能黑箱性质的可靠性与司法伦理，指出司法过程的实际运转可能并不是决策树式的树形模式。他还提到，尽管一般认为法律推理是按照三段论式的形式逻辑模式，但是法律现实主义等新的思潮和理论是反对这样的法律形式主义的，英美法系的司法决策很多时候也并不满足这个模式。两位老师的评议也充分体现了信息技术与法学的交叉效应，达到了非常好的对话效果。

交流互动环节，现场听众就人工智能与人的智能的潜能和局限与沈惠璋教授进行了深入探讨。沈教授谈到，当前的技术发展日新月异，但实质上突破性的进展还是比较缓慢的，尤其我们国家对核心技术的掌握尚有不足，这需要数代人的接力、积累。而就信息技术而言，难点在于如何获取知识、如何采用统一的语言来表述这种知识以及如何灵活处理僵硬的判断结果，这都是法学将信息技术引入探讨的任务之一。

 

季卫东教授做总结发言，他认为今天沈教授的讲座非常有启发性，他从哈特的可撤销原理和法律系统的自我指涉问题出发做了精彩的回应。最后，他代表法社会学研究中心感谢沈惠璋教授做客本次法的学科交叉沙龙。充实的学理探讨整整进行了四个小时，伴随着傍晚六点钟的合影留念，首次交叉沙龙活动宣告圆满结束。