研究显示：AI 机器学习有助法官进行判决

在刑事案件中，被告人究竟应该逗留在家中还是在监狱里等候判决呢？最新的电脑演算法能够协助法官进行準确预测，从而减低率并减少市民被拘留在狱中的所需时间。

让电脑科学协助法律专家

最近一个由全国经济研究所（NBER）进行的新研究中，经济学家和电脑科学家使用了纽约市的纪绿和法庭纪录，训练演算法预测被告人畏罪潜图的可能性。

经过训练后，科学家使用演算法评估过万份全新的案件，结果显示，演算法比法官更準确地预测疑犯被释放后的。

康乃尔大学（Cornell University）电脑科学教授约翰·凯恩堡（Jon Kleinberg）表示，研究的目的是希望能让政策制定者得知机器学习能为社会作出不少贡献，让人工智慧于未来帮助法律专家制定决策。

研究人员对来自 40 个大城市的数据进行重複实验得出的结果显示，这演算法能够在不改变拘留人数的前提下，减少 25% 的被告人率。他们甚至乎认为可以减少 40％ 在监狱中等待审判的人数。

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演算法是根据案件的数据及被告人的记录（例如他们涉嫌触及的法例，逮捕的时间和地点等），再利用风险分数评估被告行为。 其中所用的人口数据只选择了年龄层，而不包括种族肤色。

凯恩堡表示，演算法能帮助法官，又不会对他们的定罪判决造成干扰 。目前据分析，法官偶尔会释放很可能拒绝出庭的人或在等待审判期间的人。 而这个演算法能减低这个可能性。

宾夕法尼亚大学学教授理查德·伯克（Richard Berk）将这项研究描述为「非常有价值的研究」。 这个让电脑科学融入法律界的想法已经被探索了多达 20 年，而随着 AI 学习能力变得更加强大，经训练后的 AI 亦能做出更準确的决定，有望为未来的司法制度提供真正公平公正的审判。