人工智能检测技术在司法监督管理上的应用

简介: 在我国深化司法体制改革的时代背景下,为响应国家提高司法现代化水平,构建司法文明的要求,将人工智能引入法院的实践正如火如荼开展。人工智能的优势与法律的特点相契合,论证了司法与人工智能结合具备技术实现层面的可行性。而如何真正地将人工智能技术应用于司法领域却是摆在大家面前的真实挑战。本文中,阿里云智能 AI MVP,北京华夏电通发展规划总监王瑞宾为大家分享了人工智能检测技术在司法监督管理上的应用。

--------点击屏幕右侧或者屏幕底部“+订阅”,关注我,随时分享机器智能最新行业动态及技术干货--------

北京华夏电通科技有限公司成立于 2001 年,是一家多年深耕于司法领域的信息化建设工作的公司。从检察院、法院的一级专网到如今正在建设中的“智慧法院”和“智慧检察院”等项目中都有华夏电通的身影。可以说华夏电通参与了中国国家司法信息建设的全过程,因此也对于行业也有一些更加深刻的理解和实践。

华夏电通从 2017 年开始和阿里接触,在 2018 年双方达成战略合作协议。在这个过程中,阿里帮助华夏电通开拓了很强的技术思维。与此同时,华夏电通也充分地将人工智能技术应用到了自己的产品中去,比如结合庭审的特殊场景对于语音识别技术进行了场景化定制,对于整体产品的品质提升也起到了非常大的帮助。

本文主要分享的是人工智能检测技术在司法监督管理上的应用。文章将主要分为以下的三个部分:

  1. 业务分析
  2. 应用实践
  3. 困惑与展望

一、业务分析

首先,提出一个问题:如何定义司法监督。广义上的司法监督包含的范围很广,包含了司法部门对于政府行为、个人行为的合法性监督,同时也包含了司法部门之间的相互监督。而在本文中主要涉及的是司法机构的行为和活动的狭义司法监督。

司法活动监督

司法活动监督是监督主体依照国家宪法和法律的规定,对于司法机关以及其工作人员的司法活动的合法性所进行的监督。其中主要涉及的主体包括以下四种:

  • 人大监督:立法单位对于执法单位的监督,公检法全过程监督。
  • 检查监督:检察院对法院、司法执行部门的监督,案件审理公正性、刑罚执行合法性监督。
  • 上下级监督:上级司法机关对下级司法机关执法过程的监督。
  • 人民监督:司法内部监督的一种补充监督。

image.png

监督事务

对于具体执行监督过程而言,从技术的角度来看,包括了行为监督、形象监督、过程监督以及结果监督。

  • 行为监督 指的是执法过程是否合法,是否存在暴力执法,犯人在看守过程中是否遭受了暴力对待,公安机关在逮捕犯罪分子的时候是否出现了超出允许的行为,法官日常和当事人接触以及开庭过程中的行为是否合规等,这些信息更多的是从图像中进行提取的。
  • 形象监督 比如法官开庭时是否穿着法袍,公安出警时是否穿着警服等。
  • 过程监督 包括每一项司法过程是否被完整记录,是否按照法律要求执行相应的过程。
  • 结果监督 即判决的结果是否合理、合法。而从时间点上进行划分,可以分为事中和事后的监督。

image.png

传统工作方法

传统监督的工作方法就是看视频、查文件、查系统、找人谈。所谓看视频就是坐下来观看录制视频或者直播视频;查文件就是翻阅现有的文件记录;查系统就是查现在司法部门里面各类能够记录执法过程的应用系统,通过查找统计报表在进行手工汇总;最后就是找人去谈。大家可以想象一下,全中国如此之多的案件量,要想要实现对于所有案件的监督,在人工模式下是无法实现的,因此往往是人工抽样的方式实现的,而抽样率可能不到 1%,比如视频抽检率仅在万分之几左右。这是因为随着音视频技术的不断发展,人工所能覆盖的面越来越小,因此对于监督工作的方法改变需求非常迫切。基于此,华夏电通也在不断改善自己的产品,根据不同的应用场景来拓展应用实践。

image.png

二、应用实践

在这一部分为大家介绍了一些华夏电通已经落地实现的应用实践场景。

  • 立案窗口巡查:这主要是针对法院的应用,在立案窗口中会对于收案过程行为的规范进行监督,也就是对于立案窗口的法官和当事人的交流过程的用语、着装等是否规范以及态度是否端正等进行监督。这些数据需要从诉讼大厅的监控中进行抽取。此外,还有需要对于案卷的系统数据以及立案时所用卷宗是否完整等进行监督。
  • 庭审过程巡查:对于庭审过程中法官的行为、着装是否得当,是否存在违规、违法行为,笔录的记录是否完整,以及庭审是否符合完整的法律程序约定要求等进行监督。
  • 裁判文书巡查:对于判决内容进行检查,对于文书完整性、用于规范性进行内部检查,此外还有未来将会持续推进的检察院对于裁判文书的合法性检查。
  • 关键场所巡查:关键场所巡查目前主要的应用场景在法院,比如重大庭审时法院门口以及日常时间法院门口是否存在可疑行为人等,这属于将通用技术应用到专业场景中的应用。
  • 刑罚执行巡查:主要指的是检察院对于监狱、看守所内部的日常监控图形进行巡查。
  • 刑讯过程巡查:主要指的是对于公安的刑讯过程进行监督检查。

image.png

应用技术

在以上场景的自动化过程落地实施中,用到了很多的技术,包括了视频分析、音频分析、文本分析、语音识别、文本识别以及自然语言分析等。

  • 视频分析包括对于违规行为、违规形象以及视频质量的分析。
  • 音频分析包括对于声音质量以及特殊声音的分析。
  • 文本分析包括关键分析以及冲突检测等。
  • 语音识别包括用语分析以及特殊声音分析等,当然这里面更好的是使用声纹分析,华夏电通在这方面正在与阿里进行沟通,希望能够在未来展开合作。
  • 文本识别则包括备查文件电子化和票据识别,比如通过 OCR 技术来提取关键信息。
  • 自然语言分析则包括了文书逻辑和语法的分析等。

对于这些技术而言,也正是刚起步的阶段。因此,华夏电通和阿里巴巴正在和法院和检察院等单位共同寻找更好的模式,希望能够使得人工智能技术和司法监督检查工作实现更好的结合。

image.png

三、困惑及展望

应用困惑

华夏电通在和阿里合作做人工智能相关问题的过程中也遇到了一些问题和困惑,主要包括三个,即准确度、效率以及成长性。

  1. 对于准确度而言,大家很好理解,语音识别的准确度在庭审里面以及监督检查中很重要,不能对于没有出现问题的地方识别出问题,这部分需要和阿里巴巴合作不断进行提升。
  2. 对于效率而言,如今视频数据量非常之大,如果将所有的庭审视频或者监控记录全部播放一遍,所需要的时间以及运算量都会非常大,因此很难完成。所以,对于倍速检测、抽帧检测等技术如何更加深入地使用,来提升视频的检测效率,保证在对原始数据进行检查的基础之上,进一步提升检查效率是一件华夏电通一直在努力的事情。
  3. 对于成长性而言,无论是对于法院还是检察院来说,监督的场景一直在扩展,而机器学习的过程更多还是依赖于后台的技术大牛们。往往需要将数据样本采集完成然后交给这些技术大牛们来完成。

而在未来,华夏电通希望阿里能够提供更多的行业性的学习工具,也希望能够尽快地获取到这些行业性的学习工具。这是因为司法行业的特殊性,无法将所有的数据搬移到阿里云上去,因此只能依靠自己通过学习工具来训练模型,而产生学习的结果可以反馈给阿里,帮助引擎的成长。这也是华夏电通和阿里巴巴合作总结出来的比较成熟的技术路线,同时,这种做法也是符合客户的预期的。

image.png

原文链接:https://developer.aliyun.com/article/742167

相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
目录
相关文章
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用
通义灵码不仅在物联网领域表现出色,还在人工智能、机器学习、金融、医疗和教育等领域展现出广泛应用前景。本文探讨了其在这些领域的具体应用,如模型训练、风险评估、医疗影像诊断等,并总结了其提高开发效率、降低门槛、促进合作和推动创新的优势。
通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI技术在医疗诊断中的应用及前景展望
本文旨在探讨人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状、挑战与未来发展趋势。通过分析AI技术如何助力提高诊断准确率、缩短诊断时间以及降低医疗成本,揭示了其在现代医疗体系中的重要价值。同时,文章也指出了当前AI医疗面临的数据隐私、算法透明度等挑战,并对未来的发展方向进行了展望。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能在医疗诊断中的应用与挑战
本文探讨了人工智能(AI)在医疗诊断领域的应用及其面临的挑战。随着技术的不断进步,AI已经在医学影像分析、疾病预测和个性化治疗等方面展现出巨大潜力。然而,数据隐私、算法透明度以及临床整合等问题仍然是亟待解决的关键问题。本文旨在通过分析当前AI技术在医疗诊断中的具体应用案例,探讨其带来的优势和潜在风险,并提出相应的解决策略,以期为未来AI在医疗领域的深入应用提供参考。
44 3
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索人工智能在教育领域的应用与挑战
随着科技的不断进步,人工智能(AI)技术已经深入到社会的各个领域,其中教育领域尤为突出。本文旨在探讨人工智能在教育领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。通过分析AI技术如何改变传统教学模式,提高教育质量和效率,同时指出其在实际应用中可能遇到的问题和挑战,为未来教育的发展提供参考。
87 2
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗诊断中的应用
【10月更文挑战第42天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗诊断中的应用,包括其优势、挑战和未来发展方向。我们将通过实例来说明AI如何改变医疗行业,提高诊断的准确性和效率。
|
7天前
|
存储 人工智能 搜索推荐
Memoripy:支持 AI 应用上下文感知的记忆管理 Python 库
Memoripy 是一个 Python 库,用于管理 AI 应用中的上下文感知记忆,支持短期和长期存储,兼容 OpenAI 和 Ollama API。
40 6
Memoripy:支持 AI 应用上下文感知的记忆管理 Python 库
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用####
本文探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的创新应用及其带来的革命性变化。通过分析AI在疾病诊断、个性化治疗、药物研发和患者管理等方面的具体案例,展示了AI如何提升医疗服务的效率和准确性。此外,文章还讨论了AI技术面临的挑战与伦理问题,并展望了未来的发展趋势。 ####
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
强化学习在游戏AI中的应用,从基本原理、优势、应用场景到具体实现方法,以及Python在其中的作用
本文探讨了强化学习在游戏AI中的应用,从基本原理、优势、应用场景到具体实现方法,以及Python在其中的作用,通过案例分析展示了其潜力,并讨论了面临的挑战及未来发展趋势。强化学习正为游戏AI带来新的可能性。
20 4
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术在医疗领域的应用与前景####
本文探讨了人工智能(AI)在医疗领域的多方面应用,包括疾病诊断、个性化治疗、患者管理以及药物研发等。通过对现有技术的梳理和未来趋势的展望,旨在揭示AI如何推动医疗行业的变革,并提升医疗服务的质量和效率。 ####
26 5
|
10天前
|
人工智能 文字识别 运维
AI多模态的5大核心关键技术,让高端制造实现智能化管理
结合大模型应用场景,通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据,自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。核心技术包括版面识别、表格抽取、要素抽取和文档抽取,实现信息的系统化管理和高效查询,大幅提升设备维护和生产管理的效率。
下一篇
无影云桌面