- 崔立红;李昶郴;在司法审判过程中应用DeepSeek类生成式人工智能,一方面,可以减轻法官的认知负担,避免认知过载现象,提高司法效率;另一方面,可以克服法官的认知偏见,防止偏见驱动现象,确保司法公正。但信任问题仍是DeepSeek类生成式人工智能嵌入司法审判的主要阻碍,主要表现为继承数据歧视、“黑箱”问题压缩解释空间和人工智能参与决策责任归属不明等问题。为此,要重塑司法实务中对DeepSeek类生成式人工智能的信任,可以通过明确DeepSeek类生成式人工智能的使用边界、发展可解释人工智能以及确立法官主体的决策责任三种路径,构建“人机协同”的新型审判范式。 2025年05期 No.208 83-93页 [查看摘要][在线阅读][下载 254K] [引用频次:0 ] |[下载次数:468 ]
-  刘韵;民事争议焦点自动生成是人工智能技术赋能下的一种本案争议焦点自动整理和确定的方式。在外部需求层面上,争议焦点自动生成为“人案矛盾”“争议焦点整理形式化”等困境提供了现代化的解决方案,契合司法改革方向。在民事诉讼内部体系的协调层面上,一方面,争议焦点自动生成可平衡公正和效率价值之间的张力,在保障平等原则实质化的同时,推动处分原则、辩论原则的时代化发展;另一方面,在“审前+庭审”两阶段程序构造下,本案争议焦点在审前程序中自动生成与审前程序的目的及阶段性权利保护程度相匹配。在技术支撑层面上,民事争议焦点自动生成内在的请求权基础思维、攻击防御体系的对抗式过程场景,与计算机的线性程序模式和标准化决策结构契合,具有技术可行性。 2025年05期 No.208 94-103页 [查看摘要][在线阅读][下载 219K] [引用频次:0 ] |[下载次数:214 ]
- 杨永兴;算法技术加速演变,呼唤算法规制迭代升级。基于敏捷治理、场景规制、适应型治理、回应型规制等理论衍生出的个体赋权、算法透明、“以技治技”等传统算法规制工具不仅引发了规制主体与规制受体之间的冲突,还难以因应生成式人工智能算法带来的规制挑战。而基于元规制理论开展的算法审计作为一种反身性动力机制,可以有效弥补传统算法规制工具的功能缺陷,协调算法规制范畴内各方利益冲突,并有助于破解算法安全与算法发展的统筹治理困境。因此,元规制理论指导下的算法审计应成为我国算法规制发展的应然方向。在参考域外立法经验的基础上,结合传统审计学领域的审计实践,未来我国算法审计的规范构造可考虑围绕算法审计的审计原则、审计主体、审计方法、审计内容、审计效力等几个方面具体展开。 2025年05期 No.208 104-115页 [查看摘要][在线阅读][下载 275K] [引用频次:1 ] |[下载次数:467 ]