上海交通大学长聘教授潘理

在第四届海丝中央法务区论坛分议题四上的主题演讲

《法治中国建设规划(2020-2025年)》明确提出利用大数据、人工智能等技术，优化整合法治领域各类信息、数据、网络平台，推进全国法治信息化工程建设。

回顾司法领域数智科技创新的技术发展路径，自十三五起，两高一部与科技部联合组织，在国家重点研发计划中专设了司法科技创新专题项目，开展了系列关键技术研发及应用示范。伴随着技术的发展，司法领域的数智科技创新也经历了基于大数据技术的，以态势预测与辅助办案为主要应用目标的计算挖掘阶段，正在逐步迈向基于人工智能的，以规律发现与溯源治理为目标的认知推理阶段。

以我们在十三五期间参与的大数据驱动的审判智能化管理与决策研究为例，基于司法大数据计算挖掘，致力于实现提高审判信息、流程管理水平，强化审判决策对司法资源的优化配置能力。其中，我们在基于司法大数据的审判态势研判决策应用研究，实现了司法大数据动态感知更新与细粒度审判态势研判。

2022年，最高人民法院发布了“关于规范和加强人工智能司法应用的意见”文件，指出人工智能司法应用的五项基本原则：安全合法，辅助审判，公平公正，透明可信，公序良俗。遵循这五项基本原则，我们提出发展司法认知计算技术，更好地推进司法数智科技创新。司法认知计算技术是指将司法大数据分析与人工智能有机结合，从非结构化大数据中感知理解司法复杂系统的内在规律。

以辅助办案为例，司法认知计算技术将深入研判案件趋势，推理案件发展的逻辑链条，定位影响案件发展的关键因素，从而实现对办案的事理认知研判。司法认知计算指引了司法数智科技创新从计算迈向认知。

以我们正在开展的面向数字检察的法律监督线索挖掘技术研究为例，介绍司法认知计算的主要技术特点。针对法律监督规则生成主要依赖专家经验，存在选择性监督、缺乏监督领域的全局视角的痛点，我们重点研究解决“知识驱动”的问题，采用司法知识增强的大模型对行业知识快速抽取，基于图神经网络的监督要素知识推理，基于多模态特征的提示工程，分别解决异构融合难，推理分析难，结果解释难等问题。