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人工智能在地方立法中的應用

發布時間:2019-11-05 23:12:38 已有: 人閱讀

  人工智能近年來在各個領域的廣泛應用,正在深刻地改變著人們的生產方式、生活方式、工作方式。法律語言具有規范化、易于標準化的特點,因此法律領域是人工智能應用較為廣泛深入的領域之一。

  然而,人工智能在法律領域的應用多集中于司法和行政執法領域,在地方立法領域中能否應用、如何應用,尚有很多問題需要研究和探討。因此,本文主要圍繞人工智能輔助地方立法是科學立法的現實需要、人工智能在立法領域的應用趨勢和人工智能在地方立法中應用現狀及主要困境這三個部分進行分析。

  黨的提出“科學立法、嚴格執法、公正司法、全民守法”的社會主義法治建設方針,我國社會主義法治建設進入了新時代。黨的十九大提出:“推進科學立法、立法、依法立法,以良法促進發展、保障善治。”2018年憲法修正案為將地方立法的主體擴大到全部設區的市提供了憲法依據。落實黨的、十九大要求,全面提高立法質量是各立法機關立法工作的著力點和關鍵。

  2015年修改立法法,使我國的立法主體數量大大增加。全國及其會制定法律、國務院制定行政法規。屆時,國務院26個部委和特設機構、直屬機構制定部門規章,31個省、自治區、直轄市及其會制定地方性法規;31個省、自治區、直轄市人民政府可以制定政府規章;274個設區的市(含4個不設區的市)、自治州及其會可以制定地方性法規報省、自治區會批準;274個設區的市(含4個不設區的市)、自治州人民政府可以制定地方政府規章。

  上述立法主體總數超過650個。加上設區的市以上、政府各個起草部門,有立法起草任務的機構估計約兩萬個。然而,我國的立法干部并不能在短時間內配備齊全,即使已經配備的立法干部業務水平也有一個逐步提高的過程。因而,這迫切需要人工智能輔助立法機關、起草部門,彌補立法干部少的不足,做好立法的基礎性工作。

  近年來,隨著公民參與立法的廣泛深入推進,立法的收集整理成為各個立法機構的工作難點。有的法規在一個月的征集意見中,有十幾萬人提出幾十萬條意見,如何全面、有效、科學地收集、梳理、匯總公眾意見,僅靠十幾位、幾十位立法干部用傳統的人工作業方法是不可能高質量完成的,迫切需要人工智能輔助全面收集、梳理公眾意見。

  自2015年修改立法法擴大立法主體后,地方立法機關的立法積極性日益高漲,省級及其會每年的立法計劃項目多在10件以上,有的達到20多件,再加上批準設區的市、自治州的立法項目,省、自治區會每年的立法項目普遍超過30件。其中有不少重點立法項目都是兩審通過,立法節奏明顯超過以往。面對如此數量多、時間緊、節奏快的地方立法工作,如何守住“不抵觸”這條底線,是地方立法機關面臨的重大任務。這迫切需要人工智能輔助立法干部對法規與上位法相關規定加以對比,從中發現和克服有與上位法相抵觸之嫌的內容。

  黨的十八屆四中全會以來,中央提出要把所有的規范性文件納入備案審查范圍,做到有件必備、有備必審、有錯必糾。無論是地方黨委機關、會機關還是政府機關,都擔負著規范性文件備案審查的任務,如何保證及時發現并糾正備案的規范性文件之中存在的問題,切實提高備案審查工作質量,是擺在各個備案審查主體面前的難點。面對浩繁的法律、法規、規章,如何保證規范性文件的合法性,這迫切需要人工智能輔助進行備案審查,用人工智能技術將備案文件與上位法、上級規定進行對比,篩選出有問題的內容,然后再進行人工智能研究,從而提高備案審查工作質量。

  自2018年開始新一輪機構改革后,國家便從司法部到地方司法廳(局)大力開展新一輪信息化建設,立法工作是其中的重要板塊。從目前進展情況看,立法工作信息化多數還處在建設法律數據庫的層次上,如何將人工智能技術應用于司法行政機關的法規草案起草和審核、規范性文件備案審查,還是其中的弱項。目前,從各地會機關信息化建設情況看,廣西、、青海等省、自治區走在了前列,已經建設或者正在籌備建設人工智能輔助地方立法工作的信息系統,其他地方尚未開始啟動這方面建設。

  2018年10月31日,總在主持中央局第九次集體學習時明確指出,要加強人工智能同社會治理結合,開發適用于政府服務和決策的人工智能系統,加強政務信息資源整合和公共需求精準預測,推進智慧城市建設,促進人工智能在公共安全領域的深度應用,加強生態領域人工智能運用,運用人工智能提高公共服務和社會治理水平。

  黨的十八屆四中全會通過的《中央關于全面推進依法治國若干重大問題的決定》中明確提出:要推進政務工作的信息化,加強互聯網政務信息數據服務平臺和便民服務平臺建設。

  中央、國務院《法治政府建設實施綱要(2015-2020)》,國務院辦公廳《關于全面推行行政規范性文件合法性審核機制的指導意見》,司法部《關于進一步加強司法行政信息化建設的意見》和《關于印發“數字法治、智慧司法”信息化體系建設實施方案的通知》等文件中,分別提出了具體要求,明確要加強規范性文件動態化、信息化管理,利用信息化手段推進規范性文件合法性審核機制建設,完善合法性審核管理信息平臺建設規范性文件合法性審查平臺,在智能政務方面,開發適于政府服務與決策的人工智能平臺等內容。

  早在1983年,龔祥瑞、李克強在《法學雜志》上發表的《法律工作的計算機化》,就頗具預見性地指出,由于計算機技術在法律方面的運用及其發展,使法律工作正在發生根本性的變化。雖然法律工作的計算機化尚不成熟,亦未普及,但其意義是十分重大的,前景也使人頗為樂觀。正如國外一些學者指出的:“社會科學化——科學向社會機體的全部毛孔進行全面滲透的開始了”。法律工作的計算機化已是這一新的必然產物。

  人工智能技術在法律方面的應用,比較早表現在司法、法律服務等領域,“智慧法院”建設中已經取得了許多成果。在法律服務領域更開發出具有語音問答功能的法律服務機器人。人工智能技術在這些方面的應用成果,同樣可以應用于立法的相應環節中。例如對法律法規文本中行為主體、主管部門等內容的自動提取,可為建設法規合法性審查平臺,實現智能化的審查預警提醒提供技術支持。

  未來法律法規草案意見征集的整理工作,將會有人工智能來輔助我們高效完成。具體而言,基于非電子化信息的電子化和數據化技術通過紙質和會議等方式征集的建議將全部實現電子化和數據化,在數據化的基礎上,利用文本自動分類、關系識別等技術將不同公眾提出的相同或相似意見在累計數量的基礎上去重,實現整體意見和逐條意見的自動分類以及不相關、無效意見的自動過濾。

  基于權責清單的梳理完善,智能檢索等技術的進一步發展,立法工作人員只需在系統中輸入草案涉及的領域、某些關鍵詞或者一段法意,系統將會自動推送出所有相關的法律法規、期刊、案例、網絡新聞、重要講話等立法資料。

  就地方性法規、規章而言,同類型的文本結構特征較為明顯,例如大氣污染防治方面的法規多分為總則、監督管理、防治措施、法律責任、附則,并且每一章節下的條文順序皆有一定規律可循。特征明顯的地方性法規、規章結構和同類法規相似的條旨為大數據分析和機器學習等技術提供了良好的數據基礎,可以預見在不久的將來,立法工作人員只需將立法調研材料交給機器進行學習,然后輸入法規標題、立法宗旨,系統便可輔助生成一部可供立法工作人員進一步研究修改的法規、規章草案文本及草案依據稿。

  當前,北寶研發的智能審查平臺已經初步實現了法律文件上位法及同位法的智能匹配,該項功能極大的提高了法規草案文本審查的效率。伴隨著國家權責清單制度的完善,以權責清單為基礎運用人工智能技術實現法律法規的智能審查已為時不遠。未來當我們輸入一篇法規到系統中時,系統將全面、快速、準確的生成一篇法律法規審查報告,在這篇法律法規審查報告中,系統不僅能夠審查出每一條的規定是否與上位法沖突與同位法相抵觸給出修改建議,并且能夠從立法技術規范上給出審查意見。

  以法律數據庫、部門權責清單為基礎構建法律知識圖譜,可以實現上位法、同位法等縱向和橫向的知識關聯。當某一部上位法條文發生修改時,系統能夠自動關聯到依據或參考該條文制定的一系列相關法律法規規定,給出是否需要修改、廢止的預警提示。

  立法后評估工作是貫徹落實科學立法、提高立法質量的重要舉措。從目前已經開展的立法后評估來看,主要還是通過查閱相關文獻,聽取工作匯報、問卷調查、整理社會公眾反饋的信息等方式,對法規、規章主要制度、實施效果、經濟效益等進行評估,主要是定性分析多,定量分析不夠。人工智能可以充分應用大數據分析技術,為立法評估工作提供相關資料文獻的收集,法律法規的比對分析,法律法規權力、責任落實,法律法規在司法裁判、法學期刊、網絡新聞等引用情況統計分析,對法規實施效果社會反饋的輿情統計分析,從而對定性分析提供可行的數據基礎。

  2014年,天津市會法工委與北大英華科技有限公司(簡稱:北大英華)合作,在規范性文件備案審查方面進行信息化和智能化探索,推出了我國第一個“規范性文件審查系統”,該系統以“北寶”數據庫為基礎,采用大數據分析技術進行文本智能比對,并利用同義詞和敏感詞輔助智能檢索,為規范性文件審查提供智能支持。通過該系統發現了若干有問題的規章和規范性文件,發揮出其應有的作用。此后,全國有十幾個省級會應用了該備案審查系統。2018年,在總結規范性文件備案審查系統運行經驗的基礎上,北大英華開發了“北寶智能立法平臺”。該平臺涵蓋九大系統,包括立法項目管理系統、智能起草系統、立法意見征集系統、文件管理系統、備案審查、文件清理、立法后評估、大數據分析和立法決策支持系統,該平臺貫穿立法全流程,利用自然語言和大數據分析技術、實現法規文件制定和審查工作信息化、智能化,推動和促進規范性文件制定和審查。該系統已正式應用于自治區、珠海市、云浮市。廣西、甘肅等地正在建設中。

  法律數據的結構化是機器學習的重要前提。相較于裁判文書,法律法規的文本整體數據結構化顯得較為明顯,但是具體到條文規定層面其結構化處理就顯得任務艱巨。首先,上位法規定相對于下位法規定較為抽象,同位法之間對同一事項的具體規定在表述方式上也千差萬別。在無人工監督情況下用機器學習去識別,效果難以保障。因此需要人工首先對數據進行篩選、歸類、標簽設置,進而讓機器去學習。然而通過人工對種類繁多的法律數據進行篩選、歸類和打標簽本身也是一件艱巨的任務。

  當前國內研發法律智能產品的公司多采用的是“法律人才+計算機人才”的方式來研發,這種簡單相加方式在實踐中并不能深刻解決雙方在溝通理解上的障礙,甚至因為法律人對技術的不理解、技術人員對法律業務的誤解而致項目偏離預定目標或者延期完成。而從全國各高校的學科、課程設置上,也不能適應法律人工智能的發展需求。

  與汽車、醫療、教育、金融等行業相比,專業法律市場的規模相對較小。法律人工智能尚未引起投資者的足夠關注,資本沒有像投入金融科技、自動駕駛汽車、智慧醫療領域那樣投入法律人工智能的研發。法律人工智能企業屬于高智力勞動密集型企業,沒有資本的投入與支持,國內從事法律人工智能研發的企業多數都在百人以下。法律科技公司無論是從資本投入規模、還是在人才招攬上,相較于大型互聯網公司都處于明顯的弱勢。

  發展人工智能,一方面要掌握核心技術,即算法、數據、算力;另一方面是開放和開發應用場景,使人工智能在不同領域大有用武之地。回首人工智能幾十年的發展歷程,先后經歷了技術驅動、數據驅動和情景驅動三個發展階段。

  隨著人工智能的技術發展和數據積累,人工智能進入了“場景為王”的發展階段。而法律領域又是十分特殊的應用場景,法律人的嚴肅、謹慎,使得法律人工智能應用場景受到一定的限制和約束。然而,人工智能在任何領域的發展都會有一個由初級向高級的發展過程。因此,需要法律人、特別是立法人能夠以開放的心態擁抱新科技的發展,即使不能站在其前列,也不能落后于智能時代的發展,要主動開放人工智能的應用場景,通過廣泛深入的應用不斷提升法律人工智能的水平。

  法律人工智能的發展是不以人的意志為轉移的客觀趨勢,從事法律科技的企業,從2011年的20余家快速增長到2018年的270余家。其研發成果在立法、司法、執法、普法、法務、律所項目管理等領域均有項目和產品落地。

  隨著總關于加強人工智能研發應用重要講話的深入落實,人工智能在地方立法領域的應用將會越來越多、越來越好,必將為科學立法、立法、依法立法提供強大的技術支撐。

  廣西:2018年10月22日,由北大英華公司承建的廣西壯族自治區會備案審查信息平臺在廣西壯族自治區通過驗收。

  :2019年1月25日,由北大英華公司承建的自治區會立法信息管理平臺建設項目在自治區機關驗收通過。該平臺實現了立法信息全流程管理和智能輔助立法。平臺以《立法法》和《自治區立法條例》等法律法規為依據進行設計和研發,在遵循法定立法流程的基礎上,融合地方立法特色,并充分發揮了以北寶數據庫為基礎的大數據分析和智能審查特點。

  甘肅:2019年4月29日,由北大英華公司承建的甘肅省會備案審查信息平臺在甘肅省第一階段驗收通過。該平臺是北大英華承建的省市縣鄉四級平臺一體化開發項目,已與全國對接成功。

  哈爾濱:2019年8月7日,由北大英華公司承建的哈爾濱市會立法智能輔助平臺項目在哈爾濱市機關驗收通過。該平臺為哈爾濱在法規起草、法規審查、法規清理、立法大數據分析、法規文件格式生成等方面提供了智能化的立法輔助。

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