該過程將外包給私營技術公司。 例如，中國電子商務公司阿里巴巴和世界上最大的科技公司之一，參與了在線交易糾紛人工智慧的開發。
這一過程可能被外包給私營技術公司。 例如，世界上最大的科技公司之一的中國電子商務公司阿裡巴巴就參與了在線交易糾紛人工智慧的開發。
一個根本性的挑戰
杜克大學法學院法學教授喬仕彤指出，「這些公司的動機肯定不同於公共機構。這個過程需要被問責。確保數據本身沒有偏見、演算法公平不僅對中國，而且對全世界都是一個根本性的挑戰。」
基於人工智慧的自動化機器，即所謂的「一站式」服務，可以每天 24 小時提供法律咨詢、登記案件和生成法律文件。 他們甚至可以計算法律費用。
然而，對於這些人工智慧律師提供的信息，其可靠性存在爭議。 據說這些機器會考慮案件中涉及的材料、情感和時間成本，並為用戶提供有關預測結果的計算信息。 其局限性在於，自動化可能會錯過細微差別並導致人們做出錯誤的決定。
杜倫大學助理教授Li Zhiyu說，「根據我們的採訪結果，一些人對機器生成的預測的可靠性和有用性持懷疑態度，因為這些預測主要基於對多項選擇題的回答，而不是面對面的互動交流。」
另一個問題是，由於中國各地區的數位化程度不均衡，人工智慧系統會根據不完整的公共記錄進行評估。
一些有爭議的案件已從政府數據庫「中國裁判文書網」中刪除，因為公眾對被指控的肇事者的懲罰不力感到憤怒。 這引發了人們對基於碎片化數據的人工智慧能否做出公正決策的擔憂。
喬仕彤說，「我認為，如何利用人工智慧，同時又要確保問責，既是一個特殊的中國問題，也是一個普遍的問題。即使是法官也不了解人工智慧的決策機制，因為它是一個黑盒子。有了人工智慧， 公民個人追究法官和政府官員的責任將變得更加困難。」
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作者: Alena Zhabina
