吉林大学法学院院长 蔡立东

　　蔡立东(余斌点评人)：非常感谢大会的邀请，我觉得这样一个题目是很有意义的。我理解余斌副研究员想提出一个裁判层级的概念，建立裁判结果的评估系统，我觉得这样的思路是很有意义的。我们司法改革的目标是让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义。一个是效率，一个是裁判质量，怎样提高，不借用新技术是不能实现的。如果我们建立很好的法官知识管理系统，例如上海，提高效率、提高质量，我觉得司法改革的中心目标、中心工作是司法责任制的建立，建立的前提是裁判的质量有一个准确的评估，中央也把司法责任制视为牛鼻子工程。怎样实现?我认为审判结果的评估是很重要的。我觉得对司法改革成效的一个重要观测点，是文书质量有没有提高。海量文书用人工来看非常困难，就得尝试用技术的手段对裁判文书进行客观评估，虽不能百分之百，所以我认为这个研究是很有必要的。现在法官看数据不是要多全，而是要准确，多数据向精准数据推进。在现实的任务之下，这样的研究非常有现实意义，也体现了年轻人对司法改革应有的担当，从今天来看也有现实基础，中国信息技术互联网技术在世界上目前已走到世界前列。前些天跟台湾法官交流，他们认为台湾没有做到我们的程度。他们从86年就开始做这方面的事，他认为我们已经走到了他们前面。在这样的任务面前，我们提出自己的一套解决方案，也就是余斌所说的概念，这种新的思路方向，在人工智能辅助下，对裁判整体质量进行评估，进而形成一个有效的知识管理系统，提供技术支持。我们也做了一些尝试，对于目前现有技术的掌握，只能进行多维度的切分，从这样的角度尽量的提高精准性，目前我们能做到的只能这样。比如对一个基层法院文书进行分割，然后进行研究。总之，我们觉得这样的努力是有意义的。

　　观察余斌研究员的文章可以发现他对实证数据的使用还有提高空间，一变量二结果。例如公司人格否认为什么在中国比美国容易，我们要结合中国整个市场的情况，我们没有很好的信用体系，我们原告在不得已的情况下才提出这样的诉讼，也影响到了司法实践中的态度。这里要注意几点：第一，我们在研究中要辨别数据之间到底是相关关系还是因果关系。第二，案例研究时要看是否存在替代性解释，比如法官专业性不够，或者不愿意学习，像你解读的这些我们主要是知识管理系统不好，我觉得值得商榷。法官有时候出现问题不一定是知识不行，是否有可替代的解释?所以，你在研究方法上还可以进一步打磨。第三，利用人工智能替代人工的限度问题。我们面临最大的一个难题是什么样的案例可以参照。这个问题能否通过及其实现是很难的。英美法系中判例法虽然很成熟，但对具体判例能否参照也需要法官进行区别之后决定，你是否能通过推送来实现?目前来看还做不到，但这个确实是未来努力的方向。最后，要注意自然语言处理的问题。计算机语言逻辑和人工语言逻辑是不一样的。为什么在中国是不一样的?我们使用语言非常随意。在一个法官说理中，尤其是质证方面计算机处理更困难。自然语言的理解和生成技术是很难实现的。如“白天鹅在水里游”这句话，不同的断句可以有不同的理解。因此这个没有人工是不可能做到的。所以，要有一个实现的路线图、时间表，总之我认为余斌研究员还可以继续朝这个方向去研究。