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题名人工智能生成裁判文书的模型构建
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作者
苏晓宏
刘霈羲
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机构
华东政法大学法律学院
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出处
《学习与探索》
北大核心
2025年第7期89-97,共9页
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基金
国家社会科学基金项目“智能预判的技术性正当程序控制研究”(24BFX036)。
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文摘
司法智能化转型背景下,人工智能生成裁判文书成为缓解法官事务性负担与提升审判效率的关键路径。当下实务界和学界关注两种人工智能生成裁判文书范式,符号主义范式由形式逻辑规则驱动,虽然可解释性强,却存在知识获取瓶颈与情境适应局限;而联结主义范式依托数据驱动实现模式识别,迁移能力强,但因统计相关性和法律因果性脱节而陷入解释困境。为矫正两种范式的结构缺陷,需构建基于符号—联结主义的神经符号系统,利用通用型法律知识图谱的符号化表达和联结主义模型的动态学习机制,构建逻辑严密、适应性强的人工智能生成裁判文书模型。通用型法律知识图谱以要件事实理论为方法论工具,通过本体层和数据层的分层映射实现法律规范与案件事实的多阶关联。基于DeepSeek大模型进行预训练、检索增强生成、监督微调与对齐,完成从裁判简单案件到价值判断的渐进式跃迁。为确保技术理性和司法价值相兼容,需遵循“人在回路上”的治理理念,由法官校验人工智能生成的裁判文书,运用法律续造技术并凭借顿悟思维和隐性知识的优势填补算法司法之后出现的法律漏洞。
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关键词
司法人工智能
符号—联结主义
法律知识图谱
大语言模型
智能生成裁判文书
人机协同
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分类号
D926
[政治法律—法学]
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