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基于大语言模型的刑事案件智能判决研究被引量：1: 1; 作者丛颖男韩林睿 +1 位作者马佳羽朱金清《计算机科学》北大核心 2025年第5期248-259,共12页; 刑事案件判决的智能化一直是数字法院建设中的研究热点。传统方法基于自然语言处理技术,由模型依据案件事实直接预测判决结果,但应对复杂刑事案件案情时,模型难以发现法律要件之间的逻辑依赖关系,也难以清晰表达法律推理过程。文中提出... 展开更多; 关键词数字法院法律判决预测司法三段论大语言模型参数高效微调; 在线阅读下载PDF 职称材料

卡-梅框架下数据财产权益保护规则分类分级配置研究被引量：1: 2; 作者丛颖男彭友朱金清《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期34-44,共11页; 在社会、经济数字化转型的关键时期,建立高效的数据要素市场是数字经济持续快速发展的重要基础和基本前提,也是多学科交融的时代课题。数据的财产权益保护制度是数据要素市场的基础制度,目前相关的理论探讨可谓百家争鸣,与法律规定和裁... 展开更多; 关键词数据确权卡-梅框架数据要素市场规则的效率选择个人数据企业数据公共数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

关于法律人工智能数据和算法问题的若干思考被引量：8: 3; 作者丛颖男王兆毓朱金清《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第4期74-79,共6页; 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... 展开更多; 关键词人工智能法律数据分析 AI算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

论算法解释权的重构——全算法开发流治理与分级分类解释框架被引量：8: 4; 作者丛颖男王兆毓朱金清《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第7期347-354,共8页; 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... 展开更多; 关键词算法解释权算法治理自动化决策个人信息保护; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于大语言模型的刑事案件智能判决研究被引量：1: 1; 作者丛颖男韩林睿马佳羽朱金清; 机构中国政法大学商学院教育部哲学社会科学实验室——中国政法大学数据法治实验室中国政法大学数据法治研究院清华大学法学院北京字节跳动网络技术有限公司; 出处《计算机科学》北大核心 2025年第5期248-259,共12页; 基金 2025年中国政法大学青年教师学术创新团队支持计划(25CXTD04) 2022年国家重点研发计划“社会治理与智慧社会科技支撑”重点专项(2022YFC3303000) 教育部人文社会科学研究一般项目(22YJC190003)。; 文摘刑事案件判决的智能化一直是数字法院建设中的研究热点。传统方法基于自然语言处理技术,由模型依据案件事实直接预测判决结果,但应对复杂刑事案件案情时,模型难以发现法律要件之间的逻辑依赖关系,也难以清晰表达法律推理过程。文中提出一种基于大语言模型的刑事案件智能判决方法,该方法以“标记案件语料-预训练大模型-强化判决逻辑”为思路,首先通过自动化标注与人工校正相结合的方式,标注案情中的主体、客体、主观要件和客观要件等法律要素,构建结构化的推理数据集;其次基于GLM预训练框架,选取ChatGLM3-6b-32k作为基座大语言模型进行增量预训练;最后采用LoRA参数高效微调策略与大模型检索增强技术对模型进行参数调优与法律知识扩展,实现判决逻辑的强化。实验结果表明,与Qwen-7B-Chat和Baichuan2-7B-Chat相比,ChatGLM3-6b-32k模型在指令监督微调后性能更优。引入司法三段论显著增强了判决文本的逻辑性,使其更贴近人类法官的裁判说理。在罪名预测和刑期预测任务中,所提模型准确率相较于MTL-Fusion,Lawformer和BERT模型均有显著提升。此外,与基于欧美法律文本训练的Legal-BERT和CaseLawBERT相比,所提模型更适应中国刑事案件的判决逻辑,在处理长文本任务上展现出更强的能力。该研究不仅探索了大语言模型在刑事案件智能判决中的应用,还为司法领域大模型研究的范式提供了有益参考。; 关键词数字法院法律判决预测司法三段论大语言模型参数高效微调; Keywords Digital court Legal judgement prediction Judicial syllogism Large language model Parameter-efficient fine-tuning; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名卡-梅框架下数据财产权益保护规则分类分级配置研究被引量：1: 2; 作者丛颖男彭友朱金清; 机构中国政法大学商学院中国政法大学数据法治研究院北京字节跳动网络技术有限公司; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期34-44,共11页; 基金 2024年中国政法大学科研创新项目(24KYQN006) 2022年国家重点研发计划“社会治理与智慧社会科技支撑”重点专项(2022YFC3303000) +1 种基金北京市教育科学“十四五”规划课题(CECA22136)。; 文摘在社会、经济数字化转型的关键时期,建立高效的数据要素市场是数字经济持续快速发展的重要基础和基本前提,也是多学科交融的时代课题。数据的财产权益保护制度是数据要素市场的基础制度,目前相关的理论探讨可谓百家争鸣,与法律规定和裁判观点共同构成了一张“规则清单”。卡-梅框架提供了一种以经济效率为标准的规则选择方法,与建设高效的数据要素市场这一政策目标相契合。在此框架下,从事前效率和事后效率两个视角分别对个人数据、企业数据和公共数据的财产权益保护规则进行比较和选择,发现对于个人数据和企业数据而言,提供事后救济的责任规则相比赋予绝对化财产权的财产规则更具效率;而对于公共数据而言,两者各有优势。基于此,进一步对个人数据保护提出了构建“三层构造”保护模式的立法建议和建立数据匿名化制度的构想,对企业数据保护提出了构建非绝对性财产权利的方向指引,对公共数据提出了建立三类规则相互配合的分类分级开放格局的建议。; 关键词数据确权卡-梅框架数据要素市场规则的效率选择个人数据企业数据公共数据; Keywords Confirmation of data right C&M framework Data factor market Efficiency selection of rules Personal data Enterprise data Public data; 分类号 TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] DF529 [政治法律—民商法学] DF0-059 [政治法律—法学理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名关于法律人工智能数据和算法问题的若干思考被引量：8: 3; 作者丛颖男王兆毓朱金清; 机构中国政法大学商学院中国政法大学法治信息管理学院北京字节跳动网络技术有限公司; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第4期74-79,共6页; 基金北京市教改项目“法商大数据分析创新型人才培养模式研究”(京教函[2020]427号) 中国政法大学新兴学科培育建设计划。; 文摘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。; 关键词人工智能法律数据分析 AI算法; Keywords AI Law Data analysis AI algorithm; 分类号 TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名论算法解释权的重构——全算法开发流治理与分级分类解释框架被引量：8: 4; 作者丛颖男王兆毓朱金清; 机构中国政法大学商学院清华大学法学院北京字节跳动网络技术有限公司; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第7期347-354,共8页; 基金北京市教改项目“法商大数据分析创新型人才培养模式研究”(京教函[2020]427号) 中国政法大学新兴学科培育建设计划。; 文摘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。; 关键词算法解释权算法治理自动化决策个人信息保护; Keywords Right to explanation Algorithm governance Automated decision making Protection of personal data; 分类号 TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于大语言模型的刑事案件智能判决研究	丛颖男韩林睿马佳羽朱金清	《计算机科学》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	卡-梅框架下数据财产权益保护规则分类分级配置研究	丛颖男彭友朱金清	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	关于法律人工智能数据和算法问题的若干思考	丛颖男王兆毓朱金清	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2022	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	论算法解释权的重构——全算法开发流治理与分级分类解释框架	丛颖男王兆毓朱金清	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2023	8	在线阅读下载PDF 职称材料