1樓：神棍局華北分局
我認為使用機械人來做一些輔助性的工作是可以的，甚至是必要的，比如法律檢索、庭審記錄等等。
但是我反對用機械人代替法官來做審判工作，因為人類不能讓機器來審判自己，這不是個技術問題，這是個倫理問題。同理，機械人也不能代替律師來進行辯護，因為法官不能根據機器的意見來進行審判。
2樓：放學請找我
「人工智慧」確實會給法律行業帶來很大的衝擊，但就目前以及可預期的未來看來，並不會帶來「根本上」的衝擊。
問題描述中所談到的例子其實只是「司法」，是法律這個領域中的一部分，儘管是關鍵的一部分。人工智慧能不能輔助司法、提供裁判效率與準確率？是能的。
基於最高法做的中國裁判文書網（資料庫），各地法院（杭州法院比較領先）都在做司法+人工智慧，各大律所也在研究自己的人工智慧法律產品（比如天同所）。但這些產品都是在幹嘛？輔助法官或律師提高蒐集資料的效率、整合法律檔案與對應的司法裁判、以及自動生成卷宗等等，都是一些機械的、重複的體力勞動。
然而，司法的核心不在於這些機械勞動，而在於法官在制定法或判例的約束下的法理衡量。或者這麼說吧，司法不是機械地適用法律，而是在解釋法律。法律條文看起來規定的很清楚，但其實歧義叢生、甚至有法律漏洞與立法錯誤。
比如爭議較大的「正當防衛」，「正當防衛明顯超過必要限度造成重大損害的，應當負刑事責任」，但是，什麼是「必要限度」？每個案子中的「必要限度」都一樣嗎？如果沒有普適的標準，法官如何去判斷？
這些問題就是司法所要解決的核心問題。
「法律未經解釋不得適用」，言下之意在於法律，司法也好學術也好，都不是在機械地盯著法律條文。「目光在規範與事實之間往返流轉」（王澤鑑語）才是法律人最核心的工作。換句話說，法律人是在「價值判斷」與「查明事實」之間做功課。
人工智慧能夠輔助我們「查明事實」，但是「人工智慧」所查明的事實對於案件是否有價值、如何選擇這些事實等問題，依舊需要理性人的權衡。這個權衡過程人工智慧是否可以進行？如果這些「權衡」只是定量地，那麼或許可以，關鍵在於，司法並不只是定量分析，甚至定量分析都只是次要，定性才是主要。
民事訴訟不可能只是錢的問題，即便只是單純的金錢債務糾紛，司法也要在當事人意思自治與公序良俗之間權衡，而非機械地適用法條，更不用說民事訴訟中的重要部分婚姻家庭繼承訴訟了，這更不是簡單的錢的問題；刑事訴訟按題主說的確實簡單，只是罪與非罪、此罪與彼罪（犯罪論）、量刑、懲罰（刑罰論），但題主可能不知道，在刑法學界，這些問題是最讓學者、律師、法官頭痛的，因為說起來是一回事，但刑事訴訟是乙個「定性」與「定量」皆有的過程。看事後的判決可能覺得簡單，法條都說得很明白了，但那是因為法官已經經過細緻、縝密地梳理與發掘，我們省略了大量的工作而已。
我們如何教會人工智慧一件我們自己都不知道的事情？這就是問題的關鍵。到目前為止，人類依然不知道具體該怎麼在司法中進行價值權衡，我們只是依據我們共有的、共通的道德感、正義感等等「基礎規範」在進行權衡。
然而，這些「基礎規範」到底是什麼？是否實在？是否可教導？
這些問題，我們自己都沒有答案。如果我們自己都沒有確定的、穩定的對於「自由」、「公平」、「正義」、「善良」、「神聖」這些「基礎規範」的概念，我們如何教導它們學會這些規範並在司法中運用？
也不是沒有學者試著去除這些「法律宮殿中的神秘部分」，法律經濟學的大佬波斯納曾經也認為這些基礎規範無用且累贅，主張用「社會最大福利」替代這些規範；但在與德沃金交鋒數輪之後，他依然只能認輸，承認這些規範的實在意義。
如果人工智慧能夠自主回答這些問題了，那也就不叫做「人工智慧」了，因為它們已經遠遠超過了人類的認知範疇，並非「人工」所能至。
3樓：無所畏懼
對於純粹法律問題，支援機器代替，但是，所有的案件都是有情理在裡面，機械人只能站在乙個絕對理性的角度分析，然而，人嘛，何以為人，就因為有了情理。部分代替可行，全部代替就有點過分啦！
4樓：諾品世紀智財權
不反對，但是目前應該沒辦法達到平衡，也就是說通過機械人來做到辯護或是審判不太現實。
人工智慧一般也要預設程式以及法律，按照現行的寫入系統的話，機械人的概念裡會有法條。
但機械人的大腦系統裡，只有法條，沒有情理，會非常機械化。
若從公正不阿上，或許可以達到，但若是公正不阿，可能「法不外乎人情」就會徹底瓦解。
所以用機械人作為輔助，我認為還是不錯的。
在面對工作量特別大或者是重複性比較高和要求精確度的工作時，可以讓機械人輔助，但最終還得律師或法官親自審核會比較好。
5樓：梅林律師
據我的實踐和了解，目前為止，能代替的部分是不涉及法律定性分析的部分。
比如，給出一些選項，是不是犯了盜竊罪，金額多少，有沒有影響量刑的情節等等，使用者選定後，直接出量刑的範圍。這些東西實際上是律師、法官查一下資料就能確定的。
而具體的涉及定性的部分，比如把證據擺出來，判斷到底是不是構成犯罪，丟一堆證據判斷是否構成違約，丟一堆單據確定逾期履行的金額是多少，這些事情目前人工智慧是做不了的，因為人工智慧CROWN上的寶石--語義分析技術，還不行。很多外行人不認為語義分析是多難的事情，注意力總是在邏輯推理、自動計算這些地方，但是乙個輸入端不解決，不能理解文書中的句子，不能理解對話，邏輯推理是沒有用的，乙個錯誤的輸入會讓整個邏輯推理崩潰，而如果需要人工輸入結構化的要素，那人工智慧就只是乙個查表的工具而已。
而至於降低法官裁判的差異方面，我沒做過法官，不知道法官在裁量權範圍內是怎麼取點的，但是我想肯定不是計算當事人的面相給0.5分，說話不禮貌給0.3分這樣來的，如果不能模擬法官的裁量行為的內心活動，人工智慧什麼也做不了，還是只能像上面說的那樣，查表給出法官自由裁量的範圍。
所以說來說去，現在的人工智慧技術還不行，只能是乙個工具，讓法官、律師們工作效率高一點，要說人工智慧執法，我覺得大家想多了。
6樓：Jammy
機械人靠輸入的資訊做出對應的判決。
問題是，當事人在法庭都不全說實話，也不全說假話，而且他們有時候，還不是故意欺騙，而是真的認為自己說的假話是真的。
7樓：
這個問題真有意思。
座標德國，供職於機械人企業，最近在學法理，民法商法為主。所以身份是了解一點機械人研發和業餘法律愛好者。
機械人可以部分替代律師，法官的工作是無法替代的。簡單的民法訴訟案件基本就是走流程，人工智慧完全可以替代律師處理這些資料分析歸納總結得出結論。但是法官的作用是人類社會的權威機構，而且即便是在律法條例繁瑣的德國，也會有疏漏。
法官做的決定也有時候要根據現實妥協。比如見過乙個逃稅的案例，證據確鑿，但是被告說按照法律罰款太高，只能申請個人破產。法官也只能權衡一下，判了很輕的罰款。
換了機械人來當法官，在程式設定時是不可能有特例的。過於公正的機械人法官只會給納稅人帶來更多負擔。如果一旦程式設定就開始模糊，那執行起來會是災難。
所以我覺得，無論機械人人工智慧發展到哪個地步，法官機械人都不會存在。
8樓：如風在
做為人的法官與律師與做為人工智慧的AI們，兩者的原理都是不同的。
前者的判斷基於人作為個體的認知判斷，而AI則是一種通過資料計算的擇優策略。
前者意味著對於事物要賦予其一定的意義，並且通過評價這種意義來得到相應的結果。而人工智慧則是意味著根據資料集對當前的各種因素得出最優解。
所以，從客觀現實到認知成為法律事實的過程，同對客觀世界進行資料化的過程是截然不同的兩種行為，如果說資料化是行為的話。
這還僅僅是三段論的小前提部分。而大前提部分的適用，則是對意義的一種解讀與對應適用，這個機器並不擅長。而如果機器來做則是把資料放到相應的體系中篩選，做不到價值評判。
所以，當前的人工智慧技術，我個人認為確實處於一種弱-智的狀態，這個也應當是業界所認可的。
我曾經設想，如果人們真的要製作乙個強人工智慧的話，應當遵循的路徑是什麼？我個人幻想，那要讓世界對這個人工智慧產生意義。也就是說，它要不停的與外界互動，不是以資料處理的方式，而是要以乙個單獨的個體進行解讀的方式，判斷外界環境所顯示的資料是否對其有意義，然後根據意義通過策略做出假設，進行實踐，選擇對其有意義的最優解。
這是乙個漫長的過程，就像乙個嬰兒的生長，等到他成長到一定程度，能夠理解程式設計的方法以及自己存在的原理後進行自我修改與進化，這才有可能形成真正的強人工智慧。而這種人工智慧絕對要比一般的法官強得多，但恐怕他也要比人類這個種族要優秀的多了~
9樓：磨工法務
持贊同的態度。機械人絕對可以代替或部分代替法律工作者的部分工作。
實踐中，研究過法院判例的就會發現，很多案子法官的判決還是主要依據的是當下的法律條文，法官個人能夠發揮創造性的空間並不大。如果通過AI 技術將所有的判決都形成乙個強大的格式化，甚至包括進行細節精細對比，生成乙個判決書其實並不是難事。
而相對於律師來說，則其思維的發散性就比較廣。但辯論依然絕大多數還是得依據法律條文。因此，只要能夠精細化法律條文，精細化案件細節，機械人絕對是可以承擔部分職責的。
比如法院的書記員，其工作基本就可以被機械人所取代。機械人只要設定和切換好原被告和法院在庭審中的順序，基本就可以準確無誤的將所有對話記錄下來。
但是，讓機械人取代法律者部分工作，需要解決公信力和合法性的問題。需要通過立法來賦予其法律上的效力。比如，經過法官確認過的自動生成的判決書與法官作出的具有同等的法律效力。
10樓：
未來能不能代替不知道，但現在肯定是不能。有人分析了很多用電腦取代人工的例子，比如國際圍棋西洋棋，最好的選手都無法與機械人抗衡，那是因為棋類遊戲的規則簡單，可以量化。但司法的過程是個非常複雜的過程，就像醫生診斷病情一樣，雖然使用了世界最為先進的檢查儀器，核磁共振、ct、B超、驗血、X光等等儀器太多的先進儀器，但只是看到資料，至於這個資料是怎麼產生的還得需要醫生運用專業知識判斷。
高燒不退，可能是感冒，但也有可能是白血病。
這還是屬於自然科學類別的醫學，對於社會科學中的法學而言，這個情況更複雜，涉及到價值觀的判斷，涉及到證據能否採信，涉及到證據之間的矛盾能否解決，涉及到能否形成證據鏈，涉及到當事人的表現，涉及到邏輯推理，這些東西根本無法實現標準化，也無法量化。世界上沒有完全相同的兩片樹葉，實踐中也沒有完全相同的兩個案件。就比如自首乙個簡單的不能在簡單的事實判斷，在法律層面中就有至少10種以上情形，而實踐層面哪些行為屬於這10種情形，更是五花八門，比如明知他人報警而在現場等待屬於投案，但實踐中，有的行為人明知他人報警後離開現場一公里的家中，後又回到現場是不是投案？
離開現場跑到三亞玩一圈又回來等待警察算不算，離開現場5公尺但靜止不動是不是等待，這些個細節你讓計算機如何判斷，因為根本就沒有相同的規律可循，除非是萬能的上帝，能夠洞察一切，機器是無法做到準確的。
那麼法官能做到準確嗎？也不能，但相比機械人，人有羅輯思維，有經驗常識，有專業知識，能夠分析立法的目的，能夠對證據進行專業判斷，能夠形成系統的認識，能夠對行為人當時的環境，社會環境，真實處境進行判斷，相對比較準確，比如乙個乞丐餓了兩天，不得已跑到居民家裡偷了五塊麵包，乙個遊手好閒的人天天偷東西，跑到乙個居民家裡偷了10塊錢了，都是入戶盜竊，但量刑肯定不一樣，你讓機器怎麼判斷？這種情況只有作為人才能綜合考慮量刑。
不同的法官可能得出的結論不同，也可能有錯案，但至少作為受過專業訓練的人士，這種錯誤是人類社會所能找到的最大限度避免錯誤的方法。但如果機械人判案，那估計冤假錯案不會減少，甚至會更多。
如何製作乙個機械人？
唯一 這實際上是乙個開放的問題。確實，許多訊息靈通的人認為這是 問題 因為 他們辯稱 一旦找到AI，它就能自行解決其餘問題。我認為，要找到真正的AI，有乙個重要的科學瓶頸，那就是我們不了解自己的自然智慧型。好訊息是我們實際上正在取得一些進展。如果您檢視有關AI相關領域的主要會議 NIPS，ICML，...
怎麼寫乙個QQ機械人？
紅棗原始碼 可以明確一點的是 smartQQ已經停止服務了。因為難度高！現有的QQ，for linux,fow windows for android,for ios，主要由這麼幾種平台。每種平台相應技術難度都不低。下面分開說。普遍意義上的，這種機械人 包括WX 有兩種實現方式 1 抓包分析協議，利...
你會同意乙個機械人給你看病嗎？
Matatalab 瑪塔創想 我覺得這個問題與技術成熟度相關，與對方是誰的關係不大。就算對方是人，你是願意讓乙個剛畢業的醫學生給你看病，還是願意讓乙個有多年經驗的醫生給你看？機械人也是一樣的道理，只要技術足夠成熟，我個人認為完全可以接受。插嘴一句，現在自動駕駛技術還不成熟，你自然不會想現在就用它上路...