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東吳AI中心攜手法扶會、SAS 以「人工智慧」提升「法律扶助」效益

  • 12/19/2018
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  • 校園頭條
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  • 資料提供:巨量資料管理學院

【巨量資料管理學院訊】

東吳大學人工智慧應用研究中心、財團法人法律扶助基金會及全球數據分析領導廠商SAS,今攜手發表全國首個將「自然語言處理」技術,運用在法律領域的人工智慧應用研究。藉由法扶會案件的案由概述文字紀錄,分析律師辦理相關案件時所需投注的活動頻率,作為法扶會未來在分派案件、簡化申請流程的參考。而此AI模型也將成為未來開發「線上法律診斷機制」的基礎,民眾如果有訴訟或扶助需求,透過線上預診即可知悉後續可能的程序與預期花費時間,使申請人對於案件有合理預期,減低不確定感。目前國際間紛紛投入人工智慧以及法律領域的研究,這次東吳大學AI中心、法扶會及SAS的合作,可說是首開國內研究先河。

校長潘維大表示,東吳AI中心自成立以來,即定位在媒合產學界發展,提升AI技術於法律、財金與社會心理等領域的應用。這次藉由與技術夥伴SAS的合作、結合法扶會夥伴的實務經驗,讓一向擁有廣大法學專業網絡的東吳大學,能落實推動讓法律服務走向系統化、自動化,正體現東吳協助社會普及司法正義的最佳承諾。

法扶會范光群董事長也說明,法律扶助基金會自2004年成立至今,已累積超過150萬筆資料,近來在大數據的浪潮下,法扶會也積極與外界合作,希望藉由資料採礦(data mining)與數據分析,從中找出具管理意涵的指標,作為法扶會在資源配置與政策制定的參考。今天的成果發表只是法扶會結合學界與業界合作的一個開端,未來我們也將持續借重學界與業界的力量,持續提昇法律扶助的品質與效益。

而本次公益提供AI平台與技術團隊的SAS台灣陳愷新總經理,進一步補充,法律產業的獨特之處,在於其擁有的文本數量以及語意專業度驚人,加以判決過程仰賴主觀的經驗脈絡,高複雜度的自然語言處理非其他產業可比擬。SAS很榮幸地與東吳AI中心研究團隊在3個月內開發出預測投注心力精準度達80%的AI模型,並實際讓法扶會認可效益,實踐我們致力以『數據為善(Data for Good)』的社會回饋!

「自然語言處理」+「機器學習」帶你知其所不知

由SAS結合東吳AI中心共組的產學合作小組,三個月來將法扶會近21萬份申請人的案由概述進行分析。整合申請人屬性、案件屬性、人口資料、律師辦案活動頻率(開庭次數、律師面談次數與撰寫書狀份數)等大量結構化與非結構化資料,利用自然語言處理中的文字分析引擎,自動聚類、辨識詞彙、偵測同異詞,不斷訓練機器了解前後文與語意,解析出相同申請案由中,隱含的差異性,並打造機器學習模型,訓練機器預測,受不同因子影響的扶助案件,律師可能投注的活動頻率。

如過往,法扶會審查雖能了解是「毒品危害防制條例」申請案,但本次專案透過自然語言處理,進一步自非結構的文字敘述中,解析出「持有」、「吸食」、「轉讓/販賣」等不同種類、程度的文字組成要素,透過AI模型顯示含有以上不同字詞的案件,即使都與毒品相關,但在律師辦案活動頻率上卻大有差異。同樣的情形也發生在「扶養費」案件中,透過自然語言處理,解析出「家暴」、「離婚」及「安置中心老年人」等不同因素、種類的案由,對照律師辦案活動頻率一樣是互有差異。上述的研究結果,驗證了過往的經驗法則,也讓法扶會藉此檢視現行業務登載以及派案流程上的侷限,以作為未來改善的基礎。

目前此一AI模型所架構出的影響因子指標,以法扶會目前的案件敘述方式,預測律師辦案活動頻率的準確度已高達80%。若日後案件敘述模式能予以格式化或類型化,預期持續再餵養訓練資料後,可讓準確度進一步提升。

下一步:持續運用人工智慧技術於法律服務研究

法扶會表示,整合此AI 模型於行政流程之中,是未來長遠便民計畫中的一環,若能讓申請人於遞交扶助案申請後,即可知悉後續可能進行的程序以及預期花費的時間與心力,將可使申請人對於案件進行有合理預期,減低申請人的不確定感;另一方面,也將隨研究成果之精進,逐步檢討並改善現行的派案機制及法扶現有資源的合理分配。

下一階段,SAS團隊將把技術與人工智慧平台移轉給東吳AI中心,協助其與法扶會展開「線上法律診斷機制」的開發合作。未來民眾只要有訴訟或扶助需求,上網填答此一架構在AI預測模型上的線上表單,即可獲得AI預診出的法律結果預測、相應所需時程與司法活動數等資訊,提升全國民眾法律意識與普及法治教育,而東吳AI中心也預計扮演科技輔助角色,將此應用推廣給其他法律服務受理單位。

【文圖/巨量資料管理學院】