归属学者：

张晓君

归属院系：

国际法学院

作者：

周媛 ; 张晓君²

摘要：

加强对人工智能司法发展及风险的研究是时代课题，其中人工智能司法的可解释性困境尤为关键。人工智能司法可解释性指的是司法决策或行为的可理解与透明性，涉及基础数据、目标任务、算法模型以及人的认知这四类关键要素。不可解释困境主要是由数据失效、算法黑箱、智能技术局限、决策程序和价值缺失等因素所致。但是，人工智能司法的不可解释困境其实是一个伪命题，可解释性具备认知层面和制度层面两方面基础。纾解困境的具体策略包括：构建司法信息公开共享制度，提高有用数据的甄别与利用效率；从软硬法结合视角建构司法系统的运行标准与制度规则；从全过程视角强化主体之间的协同治理；通过指导性案例和司法解释赋权法官的司法解释空间，提高法律解释技术；强化交叉学科人才建设，提高对人工智能司法决策模型的引领；发挥法官的自律与能动性，实现司法智能决策的人机协同。未来，不仅需要把握司法价值与技术理性的平衡，还需考虑人工智能对司法的差异化介入，推动人工智能司法战略目标实现。

语种：

中文

出版日期：

2023-03-15

学科：

法学; 控制科学与工程

收录：

CSSCI-E

提交日期：

2023-03-27

引用参考：

周媛;张晓君. 人工智能司法的可解释性困境及其纾解[J]. 财经法学,2023(02):3-20.

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