人工智能技术给动画制作业会带来什么影响
（文章来源：百家号）
人工智能是目前科技圈最热的话题，人工智能引入动画制作的话，能为我们带来什么？其实从标题就能看出，标题只能用“带来的可能性”，而不是“带来的变革”，说明目前人工智能目前阶段能做到的事情很有限，那么目前阶段，人工智能能为动画制作带来什么？我觉得它的核心，还是“提高效率”
动画制作目前主要区分两种方式，手绘和3DCG，人工智能的引入对两种动画制作模式的影响是不同的。目前，我们尚处于人工智能建设的初期阶段，绝大多数的运用都在“弱人工智能”的水平，因此即便是要把人工智能技术引入手绘动画的制作，能做的事情还很有限。就目前来说，发达的日本手绘动画公司也在寻求人工智能技术的导入，其中一个已经具备实战水平的方向，就是解决“中间画”的问题。
我们都知道，分原画，也就是关键动作，中间画，再衔接下一个关键动作，中间画的作用是让一个动作看起来更加流畅，就作画难度来说，原画远高于中间画，而绘制中间画的职业就是“动画”，动画的作画要求低，但是需要大量的重复劳动来实现，而交由人工智能，在2个关键动作中，自动生成中间画的话，那么就可以大大提高制作效率，如果该技术成熟的话，甚至可以节约人力成本。
但非常可惜，目前的人工智能技术的导入，即便是Production.I.G这样以技术创新优先的日本动画骨干级别的企业，依然只能做到轻度的中间画自动生成，并且还需要进行作画的修正才能实际使用，而修正需要花费的额外时间和劳动力，几乎把人工智能生成带来的效率优势给抹平了……所以，在技术改进方面，仍然有着很大的空间。
但是，新技术的导入依然可以让我们看到，未来在手绘动画制作领域，人工智能技术的运用的无限可能性，甚至会从不断的技术积累，引发一次行业的革命。当中间画都可以轻而易举的用人工智能去自动生成，是不是，动画师未来就要下岗了？
我们都知道，动画师是原画师的一个人才培养库，很多出了名的原画师，例如京都动画的池田晶子，都是从动画师一步步往上，慢慢成为原画，再成为作监的。动画这个工作，就是原画的后辈人才仓库，那么动画师如果被淘汰掉，那么学习原画就没有一个安稳的训练场，就好比学了开轿车的司机一下子要你去开卡车，学了民用机的飞行员一下子要你去开战斗机，跳过了动画的过程，一下子就把重心放在“关键动作”的绘制上，原画师是不是失去了一个稳步提升自己的空间？这对于动画制作行业来说，应该是一个重大的挑战。
人工智能自动上色，已经不是什么新鲜事，pixiv就推出过人工智能上色程序，paintschainer也提供非常高效简便的人工智能上色解决方案。
目前就上色效果来说，还远达不到商业插画所需要的上色标准，即便是自娱自乐来说，还不够实用，但是动画上色比起插画来说，复杂程度要降低不少，并且也更有规律可循，如果有机构针对动画的上色方式培训一套AI算法，那么用作商业动画的上色应该不会这么困难。即便可能和中间画一样，需要人工进行修正，但是也会大大降低动画上色需要消耗的重复劳动的时间，提高工作效率，尤其是不断进步的AI在提高上色的准确度之后，上色也会变得更加快捷安定。
很多动画追求真实的背景效果，往常的做法来说，是将真实的实拍照片，画下来，用虚构的色彩来完成，而人工智能的算法可以直接将实拍照片，变成一张卡通风格的背景，稍加调整就能实际使用在动画制作中，但是对于手绘动画来说，背景的绘制需求量远低于原画，因此背景绘制可能并不是主要的课题，但就实现的准确度来说，目前实用性是比较高的。
目前人工智能技术同样可以运用到3D动画制作中，对于精度要求不高的路人角色，可以用人工智能生成的建模，自动去生成不同的动作，按传统的制作方式，即便是路人也需要去建模，去设计他们的运动方式和轨迹，但是运用了人工智能技术后，即便没有动画师的辅助，也可以非常轻松的完成路人的动作的设置，大大提高了制作的效率。
人工智能对制药行业产生的影响有哪些
制药行业目前面临的较大挑战之一是研发新药并成功上市的高昂成本。这个过程既漫长又高成本，而且违背了当代商业智慧的所有原则，即将速度和成本最小化才能得以生存。而人工智能在未来医疗行业起到重要作用。
制药行业的现状
对于大型制药公司来说，现在研发新药的平均成本从12亿美元增加到近20亿美元，增长了67%。在过去的十年里，这一增长导致了整体利润的下降。在一个已经面临着政府监管、价格竞争和不断变化的医疗保险知道方针的市场，这像是一颗难以下咽的药丸。
最重要的是，假设一家制药公司能够通过临床试验服用的最新药物，研究表明只有十分之一的制药公司最终会获得FDA的批准。
人工智能在医疗保健中的新兴作用
医学界已经采用了人工智能管理平台。通过这一点，这项尚未得到充分信任的新技术被证明到最终用于帮助人类。也正因为如此，人工智能在太空中的出现或多或少受到了接纳。
从帮助医生更快地提供准确的诊断，到减轻任何特定程序的医疗事故风险，医疗行业与人工智能形成了共生关系，并从合作伙伴关系中获益。
同样，在以医疗保健为主题的物联网中，互联设备使患者能够在自己的成功中发挥更大的作用。数据可以从内部设备共享到外部设备，如智能手表和电话，这将使糖尿病患者能够更准确地监测血糖水平。
人工智能机器人技术也在手术室发挥着关键作用，在手术室里，病人可以减少对外科医生技术操作的担忧，因为在手术台上机器人的科学操作获得了更安全、更准确、风险性更小的结果。
人工智能是大型制药公司的出路吗？
随着人工智能在医疗领域的作用越来越可观，它是否可以减少制药公司在将新药推向市场的同时提高整体效率所面临的财务挑战？
随着制药行业的不断发展，在药物发现和开发的过程中加入智能方案已经大大降低了财政负担。
以下是人工智能对制药行业产生影响的四个方面：
1、人工智能可以减少新药开发的时间和成本
2020年1月，一家名为Exscientia的英国生物技术公司与日本住友制药公司SumitomoDainipponpharma合作，宣布他们利用人工智能发明了一种新分子，用于治疗强迫症的新药中。由于人工智能完成了大部分繁重的工作，治疗正进入临床试验阶段，整个过程耗时12个月，而不是预期中的5年。
2、人工智能可以识别现有药物的新应用
人工智能改善制药公司的基本要点是为他们现有的药物目录确定新的应用对象。人工智能可以在研究人员复杂的大数据集中找到规律，因此它有助于将药物和疾病之间联系起来，并发现已经上市的药物可能存在的新用途。
2020年8月全球数据发布的一份报告中，人工智能正在执行一种称为药物再利用的可节约成本措施。药物再利用已经获得批准，现有的药物可以调整或者重新制定一个新的应用方案。
伦敦的一个研究小组利用一个人工智能技术平台来识别已经破坏病毒进入/攻击点的现有药物，以寻找抑制新冠的方法。他们确定了巴瑞克替尼，一种获得认证的药物，他们预测这种药物可以抑制人类细胞感染新冠。目前他们正在做更多的测试来调整药物配方。
3、人工智能可以提高试验成功率
在早期的临床试验中，当多年的研究和对临床试验的数亿美元的投资不一定能保证进入市场时，采用一种方法来提前预测失败者的赢家将节省大量的时间和金钱，而这些钱和金钱通常会投入到开发中。
人工智能在三个关键领域协助临床试验过程：它使过程更快、更可靠和更安全。支持人工智能的软件更善于发现编码错误和调整计算。这使得研究人员可以把注意力集中在试验的更关键的方面，那些特别需要人的接触来指导药物通过临床试验的各个方面。
此外，人工智能可以帮助提高试验成功率，从一开始就确定最有潜力的治疗方法。将药物研发过程中的一些繁重的早期试验和错误工作从人类研究人员转移到机器上，意味着可以更快地确定优秀的治疗方案，减少浪费在不太可行的方案上的时间。
从客户体验的角度来看，人工智能还改进了临床试验中患者的疾病定位。在接受应用临床试验在线网站的采访时，IQVIA预测分析和现实世界解决方案高级负责人JohnRigg建议，人工智能可以管理患者数据，以确定一个具有强大临床试验所需多样性的申请者。
4、人工智能为精密医疗打开了市场
微软是将医疗应用应用于人工智能领域的创新者之一，去年推出了“人工智能促进健康”，除其他突破外，它彻底改变了精密医学的科学。
精密医疗已经成为制药和医疗领域的一个根本性转变。从一刀切的药物和治疗模式向高度个性化的治疗模式的转变已成为许多企业的核心。
基因组学或对个体基因构成的研究——包括这些基因如何与环境相互作用，提供数据集，使人工智能引擎能够发现模式并作出有效预测。这为制药公司打开了一个巨大的新市场，现在这些公司可以根据患者的基因特征定制药物。以这种方式改变剂量和配方的能力会导致更有效的结果，但也可以避免副作用。
精准医学也指一组专门用于治疗罕见疾病或针对特定人群的特殊药物。在这两种情况下，这些药物一般都很难开发，而且成本很高。而且，由于他们的目标群体较小，利润潜力在默认情况下是有限的。
在过去，这阻止了大型制药公司开发这些特殊药物，使部分人口处于危险之中。但是，应用人工智能，识别分子和化合物的行为，将导致这些罕见疾病的有效治疗可以自动化和加快。研究人员被指向特定的重点领域，以减少与开展新试验相关的风险。
结论
过去十年是制药领域的一个具有挑战性的十年，因为研发成本不断上升，而一种新药的平均价值却在下降。制药公司可以更快地获得所需的药物试验信息，并加快获得相关药物的市场成功率，同时也可以提高药物市场的成功率。
责任编辑：PSY
::杨延超：推动人工智能与法学的深度融合
回首人工智能法学在我国的发展，可以追溯到我国著名学者钱学森最早提出的构想。钱学森在1981年就人工智能与法学的结合方面提出总体性的构想。然而遗憾的是，接下来的几十年里我国并未对此展开深入研究。人工智能法在我国的研究才刚刚开始，暂未形成像国外那样具有影响力的法律成果。
在人工智能法律的研究中，首要的就是需要构建一个“人工智能法”的法律体系。这个法律体系主要是回答“人工智能法”到底研究什么的问题。人工智能法律体系主要会涉及两个方面的问题：第一，人工智能引发哪些新的法律问题，比如无人驾驶，以前是没有的，人工智能时代，新的现象产生了新的问题，这些法律问题该如何解释和规范；第二，如何利用人工智能技术推动法律公平正义的实现，比如通过机器学习让机器人学会裁量案件，如此，用人工智能寻找法律公平正义的路径和方法，也是人工智能时代需要解决的问题。
人工智能发展对法律体系带来冲击
如今，人工智能引发的新的法律问题有哪些呢？
——人工智能正在重构法律关系下的权利义务模型。
所谓法律事实，即能够引发法律关系产生、变更或者消灭的事实。科技发展对于法律的直接
影响，往往是从它所催生的法律事实开始的，印刷术的发展催生“复制”为一个重要的法律事实，甚至催生了“版权”（Copyright）的诞生；互联网的发展同样也产生了一些新的法律事实，如电子商务区别于传统的当面交易，最终也催生了《电子商务法》的产生。传统技术条件催生的法律事实，更多体现在提升工作效益领域，并没有改变传统法律事实所产生的权利义务模型，如人骑马撞人与开车撞人，都需要根据其过错责任原则来确定其赔偿责任；电子商务或是传统交易都是依据《合同法》的原理来解决相关权利义务问题。然而，人工智能所催生的法律事实，却从根本上改变了传统的权利义务模型，如无人驾驶与传统交通工具的升级有本质区别，在这一新型权利义务模型中，司机“过错”的概念将被彻底消除，产生事故的归责原则也将发生彻底改变，这一改变甚至会影响到以“过错责任原则”作为立法基石的传统《道路交通安全法》。人工智能所催生的新的法律事实，还包括机器人医疗、机器人创作等，这些法律事实所产生的权利义务模型从本质上区别于传统情况，机器人甚至还将作为“法律主体”参与到新型的法律关系当中。
——人工智能引发的法律主体制度新问题。
机器人能否成为法律主体，这是人工智能时代面临的首要法律问题。这一问题甚至又引发了在以下场景中的权利、义务问题：第一，机器人签约，谁来享受权利承担义务？机器人客服的广泛应用，机器人直接与客户签约的情况越发普遍，在这一场景下，谁应当享受权利承担义务也成为需要回答的法律问题。第二，机器人导致他人损害，谁来承担侵权责任？当机器人广泛参与到生产生活中，机器人导致他人损害的情况时有发生，其法律责任亦应由谁来承担，同样也是迫切需要解决的问题。第三，在继承、赠与等法律关系中，机器人能否作为法律主体享受相关权利？对这一问题的回答，同样归咎于对机器人法律主体地位的认知。
传统的工具论将机器人作为主体的“工具”来看待，按此认识，机器人将不具备法律上的主体地位，然而，越来越多的机器人决策甚至决策本身已经超越了设计者的认识。传统的“工具论”再难以将机器人的行为完全归于设计者。为此，法律上也产生了“代理说”“电子人格说”等系列法律学说。事实上，关注机器人的法律主体，与其是否真正具有类似人的“意识”无关，从本质上是要梳理其背后的权利义务关系，在错综复杂的利益面前，“让上帝的归上帝”“让恺撒的归恺撒”。在人工智能时代，必要时，可以针对机器人的人格缔造全新的学说，不同于自然人，不同虚拟人格的法人，专属于机器人的法律人格学说。
——人工智能引发的主体权利、义务新问题。
科学技术作为第一生产力，从根本上决定了生产关系。人工智能在改变生产生活模式的情况下，也在改变着这个时代的权利、义务关系。人工智能将现实的物理世界又延伸到虚拟世界，传统的物理人格也同时映射到虚拟世界当中，人每一天都在制造数据，数据在虚拟世界中完成新的人格建构，公民的隐私权受到前所未有的挑战。机器人大量取代现有工种，大批人员面临失业，劳动者的工作权益也遇到巨大危机。机器人广泛地参与到文学艺术创作当中，机器人亦是艺术家的观念被渐渐认可，这对传统艺术以及艺术家的权利也将产生深远影响。
在人工智能时代，人的权利和自由被严格限制在代码所确定的空间当中。在这样的时代，代码即为法律的特征将淋漓尽致地彰显出来。人的自由是被代码严格控制的，你能做什么，你不能做什么，你做了坏事将面临什么样的处罚都是由代码最终决定的。“智能合约”的广泛运用，还会将人的权利义务写入不可篡改的分布式代码当中，甚至违约后的强制执行同样是由代码完成的。在这样的时代，为权利而斗争，即为代码而斗争。
——人工智能引发的法律客体新问题。
人工智能还将引发对传统法律客体的系列反思，尤其是对于法律上“财产”“数据”等概念的反思。
第一，大数据在法律上该如何保护？数据库往往被纳入版权法的保护范畴，各国版权法还进一步规定，数据库编排的独创性同时作为数据库受到法律保护的重要前提。然而，人工智能时代对数据算法不断优化，以至于对数据库编排独创性的要求越发降低，机器人甚至对非结构性的数据也能产生较好的计算结果。这一切都使传统数据库的保护规则发生重大变化，如何在人工智能时代保护大数据规则，为其重设保护条件，这也成为数据保护中的首要问题。第二，机器人创造物与人创造物之间的区别？“独创性”标准系作品能否获得版权保护的必要条件，尽管英美法系和大陆法系对于作品独创性的表述各有不同，但总体上要求系人创作的作品才存在“独创性”。然而，机器人已经广泛地参与到文学艺术创作中，并且随着算法的提升，机器创作物所彰显的“独创性”甚至超越人类，那么对于机器人创作物的法律地位也有必要重新定位，仅仅因为系机器人创作物就将其排除在法律保护之外的做法已难以达到法益保护之目的。第三，物联网语境下的物权概念的重构？物权与债权系民法上的两项基本权利，二者的根本区别也在于是否存在相对方，物权概念中没有相对方，故而又称为“对世权”；债权概念存在相对方，故而又称为“相对权”。物联网语境下，任何物都将身处在物理世界与网络世界中。无人驾驶车辆卖给了你，车辆真的是你的吗？厂家依然享有对车辆的最终控制权。这一切对物的绝对权概念不再“绝对”和“彻底”，相反任何物都无法割舍与厂家的相对关系，传统物权概念有必要重新解构和建构。
——人工智能引发的法律责任新问题。
在人与人直接发生法律关系的场景下，法律责任的判定会相对清晰，比如在处理违约关系时，法官只需要判断行为人到底有没有违约；在侵权关系中，法官只需要判断侵权人是否存在过错。然而，人与人之间的关系一旦增加了机器人角色，法律责任的承担也将变得更加复杂。比如在智能投顾的法律关系中，给客户提供服务的不再是自然人而是机器人，那么，因机器人决策而产生的法律纠纷到底又应当由谁来承担责任呢？这时，需要评价的将不再是人的过错，而是机器人的“过错”，或者为客户提供机器人的企业的过错。再比如，在无人驾驶中，传统的司机过错的概念也将彻底消失，传统的对司机过错的交通事故评价原则也将改变，不再是司机是否尽责，而转为无人驾驶车辆是否合格。总之，在人工智能时代，大量的工作将由机器人完成，传统的人的过错责任原则也将迭代为“产品质量责任原则”。
——人工智能对传统民法的挑战。
民法为人类社会构建了两大关系的权利义务模型：一为财产关系；二为人身关系。人工智能的到来，对这两大关系都构成了挑战：第一，在财产关系中，传统“物”的概念将被彻底动摇。根据民法之“外在性”原则，人（自然人）之外物，一旦具备价值和稀缺特点，即可构成法律意义的“财产”。然而，如果按照传统民法的财产规定，将机器人确定为法律意义上的财产，又无法从根本上解决机器人的自主决策，以及通过机器学习所体现出来的超越发明者的行为意志问题。机器人是财产还是主体的困惑一直伴随着人工智能法律研究的始终。第二，在人身关系中，机器人或将打破传统的人身关系规则。随着人工智能的发展，人对于机器人的情感寄托会越发厚重，与机器人结婚或者通过遗嘱由机器人继承财产的案例也将不再是新闻，“自然人”作为人身关系主体的格局将被彻底打破，如何在机器人语境下重构人类社会的人身关系，同样是当下迫切需要解决的问题。
——人工智能对刑法的挑战。
刑法中有两个关键词，一个是定罪，一个是量刑。这两件事，机器人都可以做，而且都可以比人做得更好。机器人可以通过机器学习对被告人的行为给予准确评价，并可以基于此前大量同类判决，总结法官在类似案件中的经验，从而更“理性”地给被告人定罪量刑。一旦机器人在定罪量刑中发挥重要作用，原有对证据的辩论也将转变为对机器人算法的辩论。对于不符合当事人预期的机器人判决，律师的辩护意义也将集中在机器人算法的合理性方面。然而，算法黑洞的难题也将呈现在刑事辩护中。立法中有必要赋予当事人基于算法黑洞的辩护权，并有权请求对算法予以审计，以及让该算法的工程师提交接受证质和接受询问。总之，人工智能时代，辩护律师与机器人之间的角逐也或将成为影响判决走势的关键所在。
——人工智能对金融法的挑战。
机器人对金融法的挑战体现在两个方面：“中心化”与“去中心化”的挑战。第一，中心化的挑战。人工智能广泛地参与到金融决策和金融监管领域，金融管理体现出更加“中心化”特征。智能投顾将取代传统的投资顾问，通过数据算法完成对客户的投资决策，那么，在这一过程中，智能投顾的法律权利和责任有必要重构。与此同时，人工智能还将被广泛应用于金融监管领域。何为操纵市场？如何确立其因果关系以及确定损失金额？这一切都将借助人工智能完成。毫无疑问，人工智能也将破解传统金融法中由于欠缺数据和算法而形成的法律难题，并且更加科学地完成市场监管。那么，在这一过程中，人工智能在市场监管中的地位、作用、监管原则都有必要在法律中予以确定。第二，去中心化的挑战。去中心化的区块链技术的广泛应用，数字货币的诞生，同时催生了金融体系的“去中心化”特征。“去中心化”彻底颠覆了传统金融法律体系，尤其是去中心化数字货币的诞生，催生了数字货币与传统法币共存的立法格局。然而，数字货币的法律属性到底是什么？是商品、货币、证券抑或是其他，当前世界各国还在广泛讨论中，并在尝试中继续完善，这将彻底颠覆传统的货币国家主权原则。总之，在人工智能时代，传统金融法将面临来自“中心化”智能算法与“去中心化”区块链技术的双重挑战。
——人工智能对知识产权法的挑战。
知识产权法旨在保护科技创新和艺术创作，知识产权法涉及两方面的重要内容，一个是权利的保护，另一个是作品（科技成果）的合理使用，这两方面的平衡共同建构了现代知识产权法律制度。然而，人工智能彻底动摇传统“作者”与“发明者”概念。不仅自然人可以创作，机器人也可以创作，而且表现出更为“精湛”的艺术造诣。在人工智能时代，谁是作者的概念有必要重新诠释，传统知识产权制度中的“精神权利”在机器人语境下也需要重新建构。与此同时，机器人创作还在撼动传统“严苛”的合理使用制度。机器人创作解放了传统的“作者”，大幅降低了其创作成本，提高了其创作效率，从利益平衡的视角来看，这些变化也将最终改变知识产权法的合理使用制度。
——人工智能对于其他部门法的挑战。
人工智能也将对其他法律产生深远影响，如在《电子商务法》中，基于大数据完成交易各方相关权利义务的评价，交易大数据将最终呈现出交易各方是否存在“过错”；如在《产品质量法》中，基于智能算法完成产品质量的评判，针对产品质量是否合格，企业也将提交其存储在终端的数据作为证据支持；在《侵权责任法》中，还将利用机器学习最终完成损害赔偿数额的计算；在《民事诉讼法》中，基于人工智能的研究，法律也将重构诉讼中“受理”“送到”“告知”等相关制度。总之，人工智能已全面来袭，作为法律人，无论你是否愿意，都有必要正视人工智能对于法律的巨大挑战。
利用人工智能技术推动法律公平正义
1.在大数据立法过程中，利用人工智能实现立法科学化。
立法实质上是完成三件事：第一，找准社会中存在的主要法律问题；第二，针对这些问题作出法律规范；第三，明晰违反法律的制裁措施。人工智能可在这三个方面发挥有效作用：第一，借助大数据和人工智能可以帮助立法精准找到社会生活中存在的主要法律问题。第二，借助人工智能可以分析当前的法律规范是否实际发挥了作用，还可以通过人工智能模型来模拟哪种规范形式更容易达到预期效果。第三，人工智能可以计算出最恰当的惩罚措施。惩罚涉及违法成本的计算，过低的违法成本无益于违法惩治，过高的违法成本又将显失行为与惩罚的对等性，由此也将影响法律的权威。人工智能通过法律效果的模拟，可以帮助立法者发现惩罚措施变化时，法律效果对应变化的情况，由此找到最佳法律效果的惩罚边界。
2.在执法过程中，利用人工智能提高执法的效率和科学。
做好执法工作，需要做好以下几件事情：第一，对于违法行为要能即时监测；第二，要能够高效处理相关违法事实。人工智能恰好可以在这两个方面发力：第一，在人工智能时代，人在物理世界中的行为又将体现为虚拟世界中的数据，对数据的监测亦能反映对人行为的监测，因此人工智能对于数据的评价也将成为对人的行为的评价，比如在金融领域，对于主体市场操纵的评价，恰恰是通过对买卖股票的市场大数据综合分析完成的；在银行、商贸领域，对主体是否存在市场欺诈的评价，同样也是基于对其大数据的综合分析后得出的结论。并且随着机器人分析能力的增强，机器人甚至可以根据一个人的行为动作分析出其暴力倾向，这些都将公民置身于违法监测的框架体系中。当然，这一过程也涉及公民隐私保护的话题，机器监测与隐私保护的平衡也是人工智能时代一个亟须解决的话题。第二，人工智能时代对违法行为处理也将更加高效和人性化。以交通违规处罚为例，全程几乎都可以由机器人完成。机器人可以发现哪一台车辆闯了红灯，机器人可以根据车牌识别找到车主，机器人还可以识别违法情况并根据法律规定自动作出处罚（如扣分和罚款的决定），机器人还可以将处罚决定以短信或其他方式通知事主。这不仅高效，而且也很人性化，让事主能第一时间就知晓处罚结果，而非惶惶不可终日。同时，事主还可以随时调取处罚决定及附带录像证据，这也保障了事主对自身权益的维护。
3.在司法过程中，利用人工智能更好实现司法的效率和公平。
一个公正的司法包含如下几个方面：第一，对于案件事实的认定要客观公正，实事求是。案件事实是作出司法裁判的基础，事实认定错误，势必导致裁判结果不当。第二，对于法律的适用要准确，无论是民事中涉及赔偿数额的判罚，还是刑事案件的具体量刑，都要与当事人的行为相符合，过轻过重的处罚均是非正义的。第三，对于正义的裁判要及时，迟来的正义即“非正义”。人工智能在这几个方面都具有超乎寻常的优势和发展潜力：第一，人工智能可以帮助法官还原事实。原本在法律界，事实只能被证明却不可以被还原，然而，在人工智能时代，事实本身亦是数据在历史长河中的表现形式，对数据的恢复亦是对事实的恢复。时间戳的应用可以帮助法官固定历史上的事实；笔迹鉴定的机器学习可以帮助还原签名的真实性；大量的数据（通信数据、生理数据、生产数据、生活数据）还将从广泛意义上还原案件的真实情况。第二，人工智能可以帮助法官更准确地适用法律。机器人对于此类案件的学习，可以总结出既往判例中法官的经验、对案件考量的要点、赔偿数额的多少等，机器人据此作出的裁判可以为法官提供更加精准的参考，这样，人工智能便让孤立的案件与既往的所有案件发生关联，从而为法官准确适用法律提供权威参考。第三，机器人的广泛应用将让司法更加高效，自动应答机器人、撰写机器人、档案管理机器人等广泛地参与到立案、庭审、文书撰写等各个环节，可以更加高效地提升审判效率，在最短时间内将正义还给当事人。
4.为实现公民守法，利用人工智能更好地提升公众的法律意识。
遇事找律师，也将成为普通民众的第一思维惯性。在普通民众看来，法律总是很专业的，需要由专业的人来解决。正是这种专业的惯性让普通民众与法律之间隔岸相望。未来，机器人势必将在“两岸”之间搭起桥梁，让普通民众与法律直接沟通。我在法律机器人实验室工作的过程中，甚至将这种场景作为法律机器人研究的重要方向，试想，如果有一天，有一个可以24小时提供咨询服务的机器人，公众可以随时与其友好沟通，而且还是完全免费的，公众与法律之间“最后一公里”的鸿沟将被彻底打破。
当然，要打造一个24小时可以提供咨询服务的律师并不是一件简单的事情，它需要对算法和数据的全面升级，或者说强人工智能时代的到来。当下，有关法律机器人的研究正朝着这个方向迈进，尽管机器人还不能像律师一样为公众提供完全的法律服务，但在撰写、搜索、简单咨询领域的尝试已经正在一步步拉近公众与法律的距离。通过机器人，公众可以了解法律的精神；通过机器人，公众可预测自己行为的后果；通过机器人，公众可行使诉讼的权利（如撰写诉状）；通过机器人，公众还可以完成自主的法律培训，全面提升自己的法律素养。
作者：杨延超，中国社会科学院法学研究所研究员、科技与法研究中心主任、法律与人工智能实验室首席顾问。
来源：《人民邮电》2020年11月20日。
人工智能对教育有哪些影响?
近年来，人工智能的飞速发展超出了人们的想象：2016年，AlphaGO击败了世界围棋冠军李世石，一举成名;2017年，AlphaGOZero从能开始，自己参悟，以100:0的绝对优势“败”AlphaGO，突破了人类经验的极限。不仅在棋坛方面，人工智能在图像识别、语音识别、机器翻译、人机交互、无人驾驶等方面都取得了突破。
不用说，人工智能正在加速发展，影响着人们生产、生活、学习的各个领域。人工智能会与教育发生什么样的碰撞?这自然激发了人们的想象力，而且人工智能迅速进入教育领域。
人工智能将教学转化为大数据分析和以学生为中心的个性化学习，以人工智能为辅助，为每个学生提供个性化、制定化的学习内容和方法，激发学生的深层次学习欲望。此外，人工智能还可以在教育资源的平衡中发挥巨大的作用，可以有效地解决教师和学生不能有效地相互交流的问题。
人工智能加上教育大数据，教学效率平均提高30%，显著减少备课重复劳动，学生无效学习时间减少40%，知识点学习时间显著缩短。“人工智能在试卷阅卷方面也有很好的表现。引入智能阅卷技术，可以检测出空白纸张、疑似复印件等问题，节省20%的工作量。2017年上半年，智能评卷技术在全国25个地区的中考、高考、学业考试中得到应用，覆盖近700万学生。
目前，图像识别、语音识别、人机交互等人工智能应用已经在教育领域得到应用。例如，通过图像识别技术，人工智能可以使教师从繁重的批改作业和阅卷工作中解脱出来;语音识别和语义分析技术可以帮助教师进行英语口语测试，还可以纠正和提高学生的英语发音。而人机交互技术可以帮助教师在线为学生答疑。此外，人工智能在个性化学习、智能学习反馈、机器人远程志愿者教学等教育领域的应用也很有前景。
关于人工智能和教育还有一件事我们很喜欢谈论：未来哪些工作可能会被人工智能取代?如果说教育是为未来生活做准备的话，那么，人工智能在很大程度上影响着当前学校的培养目标。
今天坐在教室里的孩子是互联网上的“原住民”人工智能正在迅速而深刻地改变我们的学习方式、教学方式、思维方式，包括我们解决问题的方式，人工智能给多层次的教育带来了深刻的挑战。”教育部基础教育课程教材发展中心主任田慧生说。
那么，人工智能会对教师职业的威胁吗?
根据剑桥大学研究人员的数据，英国广播公司分析了365个工作岗位未来“被淘汰的可能性”。其中，电话销售员、打字员和银行职员被列为人工智能可以替代的职业，替代概率分别为99.0%、98.5%和96.8%。艺术家、心理医生和教师被人工智能取代的可能性最小，分别为3.8%、0.7%和0.4%。英国广播公司分析认为，一名教师被机器人取代的几率只有0.4%。
“人工智能技术在教育领域的应用与传统教学方法相比，具有比较显著的正面影响。教育部门要充分利用人工智能技术，在管理、教学各个领域充分发挥其正面影响，促进教育发展与改革。”北京大学教育学院教育技术系教授贾积有说。“现在预测人工智能5年以后会颠覆我们的教育，我认为是太乐观了。就像我们当年说信息技术、慕课、微课会彻底改变教育一样，但这么多年过来它们并没有使教育发生颠覆性的变革。所以，人工智能会对教育产生影响，但未必是革命性的影响。因为不管怎么说，教育的本质并没有变。”