人工智能在司法中的应用，你知道吗？| CNCC2021

围绕司法管理的热点难点，促进人工智能技术的应用，推进社会治理智能化，是国家《新一代人工智能发展规划》中提出的一项重点任务。而现有的智能技术，如何根据法律法规进行精准推理、如何适应司法实践中的可解释性挑战，也是人工智能技术研发和落地应用中的前沿难题。本技术论坛聚焦人工智能在审判、起诉以及司法解释核查等方面的最新技术研发最新成果，探讨理论与实践给智能技术带来的诸多挑战，展望未来的智慧司法技术发展趋势。

赵铁军

CCF自然语言处理专业委员会副主任、哈尔滨工业大学教授

简介：哈尔滨工业大学计算学部教授、博士生导师。中国中文信息学会常务理事，中国中文信息学会自然语言生成与智能写作专业委员会（筹）主任，中国计算机学会自然语言处理专业委员会副主任，《中文信息学报》编委。主要研究方向：自然语言理解、人工智能应用。承担多项国家项目，担任国家重点研发计划项目(2018YFC0830700)首席科学家（2018~2021）。近5年发表学术论文50余篇、获得发明专利10项；先后获部级科技进步奖6项，出版专著、译著4部。

杨沐昀 

CCF自然语言处理专业委员会委员、哈尔滨工业大学副教授

杨沐昀，哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院副教授、博导。曾任CCF YOCSEF哈尔滨主席。中国中文信息学会自然语言生成与智能写作专委会（筹）秘书长、《中文信息学报》编委、研究方向为人工智能、自然语言处理。曾担任多个国内外学术会议的程序委员会主席、领域主席、评测主席等，承担国家自然科学基金、国家高科技计划以及国家重点研发计划项目20余项，先后获得省部级科技奖4项。

周凯

国家政法智能化技术创新中心副主任

讲者简介：研究员，中国航天科工集团网络信息总体部副总经理，国家政法智能化技术创新中心副主任，国家重点研发计划“政法智能协同技术支撑体系与应用示范研究”项目负责人，全国政法科技创新联合调研组成员。近三年作为负责人统筹管理中国航天科工集团网络信息总体部承担的“公共安全”、“智慧检务”等专项所属国家重点研发计划，主持或参与军方科研项目数项，支撑《关于加强科技创新支撑平安中国建设的意见》编制，参与“政法十四五规划”的编制，负责“国家政法智能化技术创新中心”筹建工作，承担中国航天科工集团某“国家治理”相关重大专项论证任务，探索央企科技成果转化和“双创”实施路径，提出“三大圈层，三大引擎”的建设思路，锁定数据共享交换等一批技术和产业核心资源，通过产业赋能，构建微服务架构和绑定黏性应用，全面指导中国航天科工集团网络信息总体部运营管理、市场营销和生态建设等核心战略布局，建成两个省部级工程中心，带动企业30家，孵化产品10余项，获得国家管理创新成果奖二等奖2项。

报告题目：应对人工智能新趋势，加强政法智能化建设的思考

报告摘要：人工智能的分散化、生态化、全息化、普惠化特征，引发社会变革，塑造与之相适应的社会与文化发展新格局。与此同时，新技术反运用滋生新型犯罪，普惠化运用更易混淆视听，影响社会稳定。主动适应政法科技创新需求，强化政法科技战略规划和顶层设计，开展政法科技关键核心技术攻关，推动政法业务智能协同发展，提升科技支撑政法公共服务水平，以综合性、前沿性、开放共享的目标，推进国家政法智能化技术创新中心建设。依托“政法智能协同技术支撑体系与应用示范研究”国家重点研发计划项目，构建政法智能化系统应用体系、产品体系、技术体系、标准体系，建立政法业务协同运行体系、全域社会风险预警体系、智能决策支持体系、一体化智能指挥体系，设计社会治理复杂智能巨系统，并在重庆、山西、深圳、厦门等地进行应用示范，探索具有可复制推广的政法智能化建设模式。

刘奕群

清华大学计算机系教授、党委书记，CCF杰出会员

讲者简介：清华大学教授，中国人工智能学会副秘书长。主要研究领域集中在信息检索、互联网搜索以及自然语言处理研究领域。获得北京市科学技术一等奖、北京智源学者、钱伟长中文信息处理青年创新一等奖等奖励，作为项目负责人承担国家重点研发计划“智能司法公开关键技术研究”，并获得国家自然科学基金委优秀青年基金和重点基金支持。

报告题目：面向司法公开的智能信息获取技术

报告摘要：人工智能与大数据技术的迅猛发展为司法公开带来了新的机遇和挑战。智慧法院建设的核心任务之一是司法公开信息的合理保护和有效利用，对于提升司法透明度和推进司法水平均具有重要意义。清华大学计算机系信息检索课题组近年来在国家重点研发项目“智能司法公开关键技术研究”的支持下，在司法公开场景中的敏感信息保护、利用效率提升等方面开展了系列工作，本报告将对相关工作情况进行总结汇报，并对使用智能信息获取技术改进司法公开效能的未来发展方向进行展望。

窦志成

中国人民大学教授，高瓴人工智能学院副院长，CCF大数据专委员会副秘书长

讲者简介：中国人民大学教授、高瓴人工智能学院副院长，智源学者，CCF大数据专家委员会副秘书长。主要研究兴趣为智能信息检索、自然语言处理，大数据分析等，获2013年国际信息检索大会最佳论文提名奖，2012年亚洲信息检索大会最佳论文奖。担任多个国际学术会议和期刊的程序委员会成员和编委，曾任信息检索领域旗舰会议SIGIR 2019的短文程序委员会主席，亚洲信息检索协会执委会主席等职务。

报告题目：数据驱动的智慧司法研究

报告摘要：近年来，大数据和人工智能技术已经被广泛应用在司法领域，在自动定罪量刑、法律信息检索、法律依据推荐、类案推送、自动法律问答等若干领域的智能应用促进了我国的司法智能化水平。本报告将介绍我们在辅助定罪量刑、公益诉讼线索发现、基于大规模裁判文书及司法论坛的司法问题分析、基于社交媒体的法条引用抽取及法律适用性问题分析、司法问答等方面的一系列工作，并阐述和分析数据在智慧司法研究中的重要性。

李海峰

哈尔滨工业大学计算学部教授，CCF语音对话与听觉专委会副主任

讲者简介：哈尔滨工业大学计算学部教授，类脑智能与神经工程研究中心主任；深圳市脑机接口与类脑智能重点实验室主任。中国计算机学会语音对话与听觉专委会副主任，国家重点研发计划项目首席科学家，国家科技创新2030“脑科学与类脑研究”重大项目总体组专家。研究领域包括智能信息处理技术、类脑智能、脑机接口等。主持重点研发计划项目“刑事执行监督控制技术研究”，涉及刑事执行监督工作流程优化与风险评估，多源异构信息的自动提取、智能分析与识别预警，远程帮教以及无线通信侦测等。完成和主持国家级重点研发计划项目、自然科学基金项目、863重点项目等重要科研项目30余项，发表相关论文160余篇，授权专利10余项。

报告题目：司法大数据智能分析处理的实践与发展

报告摘要：刑事执行监督中，保证公、检、法、司各部门高效协同工作，加强监督、检查执法力度对保障我国公共安全具有重要意义。如何高效多部门协同工作，以及分析在这一过程产生的视频、音频、文本等多源异构信息是面临的重要问题。刑事执行监督过程涉及多个部门高效协同工作，实现信息共享，加强突发事件的应急处理能力，是提升多部门协同效果的必须手段。我们针对这一问题：研究了跨部门刑事执行协同办案监督控制模型与效能评价方法基础理论和服务于刑事执行监督的核心技术，形成四大类系统平台及相关装备，促进刑事监督过程中多个部门的高效协同、信息共享，解决监所内对通信、移动办公、高可靠远程帮教等迫切业务需求，构建跨部门、跨层级互联的智能督导平台，为建设智慧监狱、开展科学高效的智能化督导提供技术支持。

孙媛媛

大连理工大学计算机学院教授

讲者简介：大连理工大学计算机学院教授，研究方向包括自然语言处理、智慧司法、深度学习理论，科技部“十三五”重点研发计划“公共安全”司法专项最高检总体组专家，近年来主持承担重点研发计划课题《公诉案件证据体系分析与案情辅助研判》，最高检检察技术信息研究中心基本科研业务费专项资金课题《电子卷宗笔录智能分析、查重及检测技术》，在TDKE、Coling等相关期刊、学术会议发表论文多篇，《基于贩毒类案情知识图谱的辅助量刑研究》获得第十四届全国知识图谱与语义计算大会（CCKS2020）最佳中文论文奖。

报告题目：信息抽取在司法领域中的技术探索和业务应用

报告摘要：本报告主要介绍基于海量法律文书的案件信息抽取在司法业务中的技术探索和业务应用。针对司法文本中嵌套实体体量巨大、案情细节易失问题，我们做了面向盗窃类案件的嵌套命名实体识别和面向涉毒类案件的关系抽取工作。针对多罪名案件情境下的实体关系抽取任务，以及不同罪名的法律文书中涉及到的案情内容不同，介绍基于多任务学习的多罪名实体关系联合抽取工作。在产业应用方面，将介绍自主研发的电子卷宗智能辅助分析系统。该系统基于非结构化的司法业务文本，能够自动抽取法律文书中包含的关键信息，同时也能提取电子卷宗询问/讯问笔录中涉及犯罪嫌疑人、受害人、证人等的言词证据，对办案人员起到快速阅卷和厘清案情的作用。