摘要：人工智能技术的不断发展使其在司法方面的应用逐渐增多,并引起广泛关注。具体来说,人工智能已经在合同审查、智慧法院等应用场景中崭露头角,相比传统人工,人工智能的高效率表现展示了其在司法领域的巨大应用潜力。但在其他应用场景,如智能司法裁判,虽然国内外有一定尝试,并取得了一些成果,但仍面临着数据样本量不足、算法与待解决实际问题匹配度不够的问题,以及算法过程不够透明等方面的质疑。文中围绕现有法律人工智能的相关工作,探索了人工智能可能带来的司法流程上的巨大变革,并对人工智能目前在智能裁判中遇到的数据和算法方面的问题是否会对司法的公正性产生影响进行了探讨,最后对上述问题的解决方案以及司法人工智能的未来发展路线略抒拙见,以期人工智能技术在我国司法领域有更为系统性的应用,助力社会主义法治建设。

摘要：随着人工智能技术的快速发展,自动化决策算法逐渐进入公共领域并越来越多地影响到社会公益与个人权益。而相应的算法风险如算法歧视、算法偏见、算法垄断等不断出现,进而引发了算法治理的切实需求。面对自动化决策使用者与用户之间信息、技术的不对称地位,传统法律资源不敷适用,对自动化决策用户保护之权利的不足成为算法解释权的必要性基础。作为算法治理的重要手段,算法解释权的价值在于对算法的“黑盒”构建“适度透明性”,矫正开发者与用户之间的信息不对称,并且再平衡双方畸形的分配风险负担,成为规制自动化决策使用者、保障用户权益必不可少的制度配置,因此算法解释权研究成为国内外学界与司法实践共同关注的焦点。而在现行法视野下,算法解释权制度存在适格主体过于狭窄,保护范围不够全面,权利内容尚需明确等问题。对此,在解构算法解释权的基础上,从全算法开发流治理与分级分类解释框架的视角对算法解释权制度进行重构。通过全算法开发流治理的建构,对算法解释权的主客体进行适度扩张;通过分级分类解释框架的构筑,结合个案视角明确算法解释权的内容与边界,以此兼顾算法的个性与共性,平衡算法解释的效率与用户权益的保护,全面保障自动化决策中的各方权利主体利益,为数字经济发展赋能。