布尔检索技术的意义是什么，布尔逻辑运算的意义是什么?

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法律人工智能是指人工智能技术在法律中的应用，其目标是全面提升法治有效性。我国智慧法庭、智慧检务等国家重大工程就是法律人工智能的应用。目前，法律人工智能的系统工程标杆是“上海市刑事案件智能辅助办案系统”，将公检法三机关刑事业务连接于一个云，部分实现自动法律推理，大大提高了工作效率和程序公平性。法律人工智能研发中的题主要分为理论建模和具体应用两大类，可归纳为十大前沿题。

法律推理的形式模型。法律推理的形式化建模是实现自动法律推理的最根本题。自动推理与智力密切相关。智力意味着思考。什么是“思考”？英国数学家图灵认为，如果一台机器能够在不接触对方的情况下与人类长时间对话，并且被对方误判为人类的概率达到一定程度，那么有理由说机器“认为””。这就是“图灵测试”。由此可见，人工智能的关键在于能否实现自动推理。作为人工智能的一个子领域，法律人工智能的关键在于实现法律自动推理。为此，需要一个自动法律推理的正式模型。法律推理建模方案有三种可能一是基于规则的推理方案，利用演绎推理将法律规范编码到法律解释数据库和案例事实数据库中，进行自动法律演绎推理；另一种是基于案例的推理方案，利用类比推理将案例编码到法律解释数据库和案件事实数据库中，实现自动法律类比推理；三是数据推理方案，利用归纳推理将有价值的法律信息编码到法律解释数据库和案件事实数据库中，实现自动法律类比数据推理。在成文法国家，第一个选择是最重要的。

法律决策的计算模型。可计算性是实现人工智能的必要条件。“可实现”强调要有实际效果，“可计算”强调通过编辑可以实现。可行且可计算的法律决策是法律人工智能的前提。法律决策可分为立法决策、执法决策、司法决策和守法决策，其理性基础是立法论证、执法论证、司法论证和守法论证。然而，传统的法律论证主要是人工完成的，其质量完全取决于法律论证者的知识结构和论证能力。论证者作为自然人，在知识结构、价值取向等方面总是存在局限性，得出的结论不可避免地存在主观偏见。在法律决策中，尤其是在法律论证经验不足的阶段，经常会犯常识性或逻辑性错误，而设计相关的法律决策辅助系统，保证法律题可计算，可以减少此类错误的发生。总之，为了接近客观性，充分利用人工智能技术是切实可行的解决方案。

证据推理的计算模型。证据推理的计算模型是实现自动法律证据推理的前提。在审判过程中，法律执业者通过证据的积累来确认或否定相关的法律假设。服务于司法证明过程的法律人工智能应用必须具备为用户提供案件中复杂的证据表达和推理的能力。因此，开发人员必须使用复杂的技术来表示、探索、推断和分析诉讼过程中出现的假设和假设。对证据的替代解释。这需要计算技术来表示诉讼参与者、实体、事件和世界局势的背景，构建解释证据的替代假设，通过评估证据的相关性和权重来确认或反驳假设，并做出假设真实的推论，将贝叶斯推理网络与人工智能中的知识表示相结合，可以对事实论证进行结构化分析。

法律推理的多主体建模。法律审判以诉讼为基础，诉讼是三方法律论证的。利用人工智能中的多智能体系统思想，可以实现诉讼辩论博弈的逻辑建模。在计算机科学中，多智能体系统也称为多智能体系统，是指由多个相互作用的智能体组成的计算机系统。典型的多智能体系统研究指向软件智能体，其主体可以是机器人、人或人机组合团队，智能可以包括系统方法、函数方法、程序方法、算法搜索或强化学习。多智能体系统可以解决单个智能体或单个系统难以解决甚至无法解决的题。法律诉讼正是一种多主体互动的论证活动。在诉讼中，控方、被申请人、审判人员需要就法律论证中的法律规范及其解释、法律证据及其支持的事实主张、法律论证的力度进行互动，从而做出相应的法律判决。多智能体系统为智能诉讼系统提供了可能的建模方案。

可执行立法测试的建模。党的十八大提出“科学立法”。从逻辑角度看，科学立法就是把法律体系视为准逻辑体系，要求法律体系原则上一致、完整、有效、可靠。其中，核心是一致性，因为完整性、可靠性、有效性都可以通过法官的自由裁量权来补偿，但一致性很难。法律制度的一致性要求法律制度原则上不矛盾，不应该出现法律冲突。不一致会造成法律体系的混乱和法律从业人员的混乱，并损害司法公信力。立法者一般可以自行解决同一法律内的冲突，但不同部门法和下级法律之间的冲突往往超出了立法者的管辖范围。自动实现法律监管体系一致性检测的法律人工智能将极大提高我们的科学立法水平。

自动文本分类和摘要。这个题包括两个方面一是法律文本的自动分类。目前，大多数法律文件都以电子形式提交，但这些电子文件的分类大多停留在传统的手工阶段，利用机器学习技术中的自动文本分类技术可以实现法律文本的自动分类。智慧司法的目标之一是提高文件的归档效率和后期利用率。二是自动总结文本中的法律论点。法律决定基于法律论证，而法律论证又嵌入法律文本中。借助机器学习中的文本自动摘要技术，可以大大提高法律论据挖掘的效率。更重要的是，传统手工方式挖掘法律论据的质量主要取决于论据挖掘者的能力和水平，且质量参差不齐。然而，法律文本自动摘要应用程序的开发通常可以提高论点挖掘的质量。保证示范开采质量的稳定性和评价的客观性。

自动提取法律信息。法律信息提取过程中产生的信息是后续立法和构建新的法律论据的基础，也是处理电子证据的有效手段的重要组成部分和帮助用户评估相关信息的可行工具。但由于数据量巨大，人工分析法律信息显然不可行。自动信息抽取的任务是从非结构化或半结构化机器可读文档中自动抽取并生成结构化信息。在大多数情况下，信息提取涉及通过自然语言处理来分析人类语言的文本。目前，人工智能技术已支持多媒体文档信息的处理，如图像、音频、视频文档的自动标注、内容提取等。法律信息的自动提取涉及一般自然语言的文本处理和特定法律领域的语言处理。因此，相关模型需要兼顾这两方面。

电子取证的机器学习。电子取证是指根据法律诉讼或调查中的举证请求而识别、收集和生成电子存储的信息。此类电子存储信息包括文档、电子邮件、音频、视频、数据库、社交媒体等。电子数据不仅数量巨大，而且取证过程和技术往往也很复杂。电子文档是动态的，通常包含元数据，例如时间日期戳、作者和收件人。为了避免以后证据被篡改或损坏，电子存储信息的原始内容和元数据需要保存并置于法律监督之下。数据分析就是筛选和隔离明显不相关的电子信息，将数据托管在安全的环境中，使对文档进行编码的审阅者可以访这些数据，并了解其与法律事务的关系。使用计算机辅助评估、预测编码和其他分析软件进行电子取证可以大大减少人力成本，例如法律从业人员审查证据所花费的时间。

法律信息检索系统。法律信息检索是一门应用于法律法规、案例、学术论文等法律文本的信息检索科学，属于法律信息学领域。随着通过电子方式获取的法律文件数量激增，准确检索法律信息变得越来越重要。一般来说，为了实现信息检索的目标，可以使用三种检索技术布尔检索、法律文本的手动分类和法律文本的自然语言处理。对于整个法律文件，目前常用的方法是布尔搜索方法，即与特定术语进行精确匹配。总的来说，研究人员认为他们已经通过这种方法检索到了大部分相关文献。事实上，这种方法的平均召回率只有20，缺失的信息可能相当重要。法律信息检索试图通过增加相关文档的数量和减少不相关文档的数量来提高法律检索的效率。但这是一项艰巨的任务，因为行话和一词多义在法律领域很常见，而且一些词的含义经常发生变化。

合法机器人的开发。法律机器人是一类面向客户的法律人工智能应用程序，可自动执行特定的法律任务，例如文档自动化和计算机辅助法律搜索。从智能搜索机器人、基于表单的机器人到法律咨询机器人，法律机器人拥有各种用户界面。根据任务的不同，律师事务所客户的法律机器人解决方案往往在律师的监督下运行，而消费者和企业客户的法律机器人解决方案通常不需要法律专业人士的直接监督。法律机器人并不是用来取代法官、律师等法律从业人员。它是人类智慧的延伸，是法律人的得力助手，但不会取代法律人。

作者熊明辉，中山大学哲学系教授、国家“2011计划”司法文明协同创新中心教授

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