人工智能助力精准量刑：相城区检察院“量刑小嘟”软件，集量刑与监督一体
在大数据等科技进步的当下
相城区检察院致力于探索
人工智能介入“确定刑”量刑建议实施路径
运用人工智能技术辅助检察官量刑
助力量刑规范化、精准化改革
其中
“量刑小嘟”就是一个生动例子
日前，相城区检察院党组书记、检察长寿樱撰写的《大数据背景下人工智能辅助精准量刑的实施路径及风险防控——以苏州相城区检察院智慧量刑监督系统“量刑小嘟”为例》荣获一等奖。寿樱检察长在江苏省法学会大数据与人工智能法学研究会年会上，寿樱检察长以《大数据背景下人工智能辅助精准量刑的实施路径及风险防控》为题做主题发言，得到了与会专家学者的高度评价。
智慧量刑监督系统“量刑小嘟”
2019年，为了更加规范和精准量刑，相城区检察院开发了集量刑与监督一体的“量刑小嘟”软件，该软件不仅集成量刑指导意见的23种罪名，还结合办案实际增加了开设赌场罪、重大责任事故罪、强制猥亵罪等罪名。
通过设置确定的基准刑、确定的从重从轻情节，可以有效保证量刑结果的精准性，检察官在勾选量刑基准刑和情节后，系统自动得出提起公诉、相对不起诉、是否适用缓刑或附加刑等建议，确保量刑结果公正。
此外，这款软件还能对办案检察官进行有效监督。现在检察官通过“量刑小嘟”软件办理案件时，如改动的量刑规则幅度在20%以内时，系统预警栏会记录调整情节，并可以直接看出调整的具体情节。如果改动幅度超过20%的，则需要部门负责人审核同意后才能得出具体量刑结果。
那么，“量刑小嘟”
又体现了人工智能介入“确定刑”量刑建议的
哪些实施路径？
一、精准规范排除确定量刑基准和方法
以“同案同判”为目标，合理规范量刑情节。以最高人民法院《关于常见犯罪的量刑指导意见》为基础，确定23种主要罪名及量刑情节，并结合办案实际，增加案件数量排名靠前的开设赌场罪、重大责任事故罪、强制猥亵罪等5项罪名。除了将法律规定明确化，还组织专业检察官对近三年同级法院的判决书进行梳理，总结法官量刑的规律，以案件占比前20的罪名为蓝本，按照犯罪后果、基准刑适用、量刑情节等逐案梳理，精准设置量刑标准。同时将2018年以来的判决书全部导入量刑系统，同步比对参考。对常见罪名设置量刑情节关键词，自动关联之前判决的同罪名案件，并按照关联度由高到低自动排序，供检察官调阅参考类案判决，实现同罪名量刑统一性。
二、合理设置司法能动空间赋予人工干预手段
为保证检察官的自由裁量权，智能量刑监督系统赋予检察官一定的调整权限。对于不变更量刑情节的案件，检察官在使用系统后可直接得出量刑结果，同时赋予检察官20%的自由裁量权限，检察官可根据案件实际情况自行在量刑情节中做出调整。改动量刑规则幅度在20%以内的，系统预警栏会自动记录调整情节，部门负责人可在量刑监督模块点击查看案件调整的具体情节和检察官在附注中的相关说明；改动量刑规则幅度超过20%的，系统将锁定该案件，量刑结果须经部门负责人审批通过后才能确立最终的量刑结果，必要时还需要通过员额检察官联席会议讨论决定。
三、设置监督功能定期开展反向审视
根据监督部门职能，在量刑系统中设置不同权限。刑事检察业务部门进行业务监督，检务督察部门开展廉政监督。系统按照月、季度、年生成报表，显示每名检察官的使用率、预警率、审批率等数据。对于预警率、审批率长期高位运行的人员，有部门负责人、检务督察部门介入核查，严密防范廉政风险。
人工智能辅助量刑系统的现实风险及其治理路径研究
郭若宇
（山东大学法学院，山东青岛266200）
在信息技术飞速发展的今天，大数据、人工智能、云计算为司法实务助力赋能，人工智能辅助量刑逐步成为我国司法量刑的重要辅助手段。特别是随着认罪认罚从宽制度从部分试点到正式入法，人民法院作出判决时既要同意检察机关指控的罪名，又要同意检察机关的量刑建议[1]1-12，由此科学而准确的量刑建议既是当前办案质量的核心考核指标，也是创新办案机制的新要求，在此背景下人工智能辅助量刑系统的风险与治理成为亟需探讨的重要课题。
需要注意的是，“人工智能辅助量刑”与“电脑量刑”有着根本差异。“电脑量刑系统”以2004年3月山东省淄博市淄川区人民法院研制的“规范量刑软件管理系统”为代表，该软件以《量刑规范化实施细则》作为“规范量刑软件管理系统”数据资料库，将1300余件已审结的刑事案件归纳为财产犯罪、职务犯罪和暴力犯罪等十一种犯罪类型，再将每一类案件审理过程、量刑情况和裁判结果等分类统计并输入电脑，在法官的操作和监督下，电脑根据储存的法律条文和有关细则进行信息检索和公式计算输出量刑结果[2]。所谓的“电脑量刑”本质上为关联要素检索系统[3]271-279，即根据量刑细则进行检索，或根据关键词相关联的程度搜寻法规或判决。此系统的工作原理是通过统计数据来计算相似度，如果逻辑上相似就会以关联比率计算归类为有关联的法规或判决。而人工智能是以人工方式创作出来、拥有智能的实体，或指为了创造出这类产物的智慧本身，系通过机器学习习得人类思考能力的技术[4]1015-1042，以计算机程序模仿人类思考模式的结果，进行数据搜集、分析，以更为准确高效的程式进行运算，其数据抓取与运算能力远胜于电脑量刑系统。目前人工智能辅助量刑系统在司法审判中可用作法律检索分析、风险评估工具、计算量刑基准、鉴识辅助系统、预测犯罪热点执法，应用范围亦远大于电脑量刑系统。因此，人工智能辅助量刑并不等同于“电脑量刑”，本文的研究对象为人工智能辅助量刑系统。
人工智能辅助量刑存在系统上的风险，且量刑系统的透明性与可受监督性也存有疑问。另外，人工智能辅助量刑系统研发的重要原因是为了量刑规范化和高效化，但是在弱人工智能时代，智能辅助量刑工具的应用可能导致量刑结果不准确、量刑过程侵害当事人权益的现象，甚至存在引发新一轮诉讼的风险，反而有损于司法公信力与诉讼效率。本文对人工智能技术应用于刑事司法领域进行研究，分析人工智能量刑系统司法实践层面的风险及成因，并探究现实风险治理的具体路径。
一、人工智能辅助量刑系统的实践样态人工智能辅助量刑系统已经有了丰富的实践。在我国，2017年贵州省高级人民法院采用的“大数据分析平台”、2018年苏州市中级人民法院上线的“智慧审判系统”、2019年广东博维创远科技有限公司研发并推广的“小包公”智能定罪与量刑系统等都包含了人工智能辅助量刑这一核心功能。在域外，美国的风险评估系统（RiskneedAssessmentTool）、英国的HART风险评估系统（HarmAssessmentRiskTool）都是运用比较广泛的人工智能量刑辅助系统。
2017年贵州省高级人民法院采用的“大数据分析平台”，对具体案件评查“案件偏离程度”，如果程度过高则会提醒法官及案管部门来保证量刑精准、同案同判。2018年苏州法院上线的“同案同判数据监测系统”结合江苏省有关危险驾驶罪的量刑指导意见，通过大数据分析近五年来全省各地法院审结的相似案件，自动生成刑事案件量刑预判结果。2019年推广的“小包公”智能定罪与量刑系统提供200多个罪名的精准量刑预测及说理过程，通过大数据类案查询提供类案判决，生成全案的定罪量刑分析报告，通过理论量刑预测和实际量刑分析“双系统”帮助法官准确定罪量刑。2020年上海市虹口区检察院上线的“智能量刑小程序”，为弱化地域差异对量刑的影响，仅选取上海本地近10年的刑事判决书填充数据资料库，在小程序中输入“核心量刑情节”和“罪名”后生成“量刑可视化图表”。
在美国，人工智能辅助量刑系统早已在司法实践中得到应用。在该系统中计算机通过机器学习习得人类思考技术，而后根据具体案件的犯罪事实和犯罪嫌疑人或被告人的犯罪动机、反社会同伴、认知、教育、家庭、财务、医疗、心理健康、兴趣爱好、药物滥用、创伤和工作等不同因素所形成的加权值进行机器运算，通过习得的人类思考技术计算、整理与分析数值，从而预测被告人或犯罪嫌疑人的再犯率[5]39-47。
然而，该系统技术上仍然存在障碍与局限性，实践中引发诸多争议，甚至导致新一轮争讼现象的出现。是继续推进该技术的前进还是在落实有意义审查后再禁止不透明的人工智能应用于刑事司法程序中，仍然是一个值得讨论的问题。当前，检察官、法官和当事人对这种工具的应用带来的负面影响聚讼纷纭。首先，人工智能量刑辅助系统的研发公司如果以保护商业秘密为由不公开评估过程记录，则系统的“算法黑箱”特性使被告没有办法了解与检验评估结果的正确性和精准性。其次，该系统减损了在司法审判中法官基于事实怀疑主义和规则怀疑主义对被告人的个性关注。再者，人工智能量刑辅助系统评估出男性的再犯率普遍高于女性，司法实践中采用一个存在性别歧视的系统辅助量刑违反宪法原则。
二、人工智能辅助量刑系统的现实风险从算法自动化决策在刑事司法实践中的争议中可以窥测人工智能法律辅助量刑系统的一系列现实风险。
（一）量刑机械主义倾向量刑的权衡没有公认的统一标准，而是多元化的。所以在现代法治社会的量刑具有丰富性和灵活性，远非机械式计算。检察官在行使量刑建议权或法官在行使量刑权的过程是一个价值判断的过程，包含着检察官和法官在长期审判工作中形成的法律思维、对世态人情的认知等理性关怀，在具体案件中也会考量被告人或犯罪嫌疑人认罪认罚的态度以及被害人是否谅解等具体情况，并结合实时政策和社会影响进行量刑判断。故而判断过程并非是寻找最优解的命题，而是对量刑结果符合“国法、天理、人情”的追求过程。
然而，人工智能辅助量刑系统仅针对确定的目标计算成本和收益，找到最优化的解决方案。人工智能辅助量刑系统不关心目的，只关心达成目的的手段是否为最优。在推广适用的过程中，可能导致工具理性的单方面扩张，工具理性压倒价值理性，社会理性化发展异化为不平衡的“片面的理性化”，具体表现为如下三个方面：
（1）法律程式化风险。构建人工智能辅助量刑系统时设计重心在标准化程式，程式最终任务仅是找寻最优解。法官在行使量刑权或检察官在行使量刑建议权时，包含了对法律的敬畏和对正义的追求。而弱人工智能不具备人的法正义和法感情，可能无法对个案的具体情况和特别状态进行判断和思考，在识别信息、分析案情、评判证据、作出裁判等方面倾向于标准程式化的判断，故而无法考虑效率代价等复杂性问题。另一方面，在具体案件当中，案件特殊情形具备不易描述的属性，对于人权保障的追求也无法量化，人工智能辅助量刑系统趋向将法律程式化，将个案的参数和信息置于系统考量范畴之外，无法进行分析并作出具体判断。
（2）司法数据化风险。人工智能辅助量刑系统本身只有习得的固定思考模式与可调整的参数，无法像人一样通过联结的神经元同时进行创造性思维活动，故司法实务中运用该系统将无法针对特殊化的个案情形进行灵活的创造性考量。然而检察官量刑建议或法官量刑的过程恰恰是开放的、辩证的，排斥固化单一的逻辑模型。法律的生命不是逻辑而是经验(Helifeoflawdoesn’tlieinlogic,butinexperience)[6]233-234，经验是结合社会生活、习俗、公众认知，如对时代需要的感知、形势政策的理解、对公共政策的直觉，再如社会族群的习惯、一个民族的发展历史、法官和他的同胞所共有的偏见或基于某种有关共同体或某一阶层的习惯和信仰，并经过专业的学习、思考与长期的实践形成的。司法实践中若用简单粗略的数据去推断极端复杂的人性，将导致司法数据化风险冲击破坏衡平正义。
（3）资料滞后性风险。人工智能辅助量刑系统本身的资料库有限，无法实时性地反映社会发展进步对法律提出的新要求，因此人工智能辅助量刑系统本身具有无法预测和判断新兴的法律事实样态的滞后性。面对社会的发展或形势的变更，法官在量刑判断时并不会机械地局限于严格的法规正义，而现阶段的人工智能辅助量刑系统却无法本着公平原则进行利益权衡，其所进行的机器学习乃是过往的人类裁判所形成的经验，如果某个时点发生突然性的政策变化、剧烈的价值观变动或某个具体问题的法律见解变更，将对本身学习资料的完善和人工智能系统设计的更新提出较高的要求，这将是在弱人工智能时代技术上所不得不面临的重大问题。
（二）算法歧视的产生前文所述的COMPAS系统男性被评估出的再犯率高于女性。虽然在美国的宪法修正案乃至各国宪法中都对禁止司法歧视做出了规定，但是人工智能辅助量刑的过程中算法以一种不轻易为人察觉的隐性方式歧视社会特定群体。以下为导致人工智能辅助量刑系统算法歧视的三个因素：
（1）数据资料的偏见。《自然》杂志在2016年提出“BIBO”定律（biasin,biasout）[7]537-549，意即输入的数据隐含偏见，那么输出的数据也必定含有偏见，这是数据的原教旨主义（DataFundamentalism）特性使然[8]55-66。在运用复合控制结构而设置的规则依赖深度学习进行计算的过程中，大数据所做的决定系用过去的数据对未来的事项进行评估，极易产生系统偏见而致歧视后果。即便在机器学习的数据中清除性别、种族等特征，并保证在训练数据集中每一个特定群体都有相当的数据，然而司法判例中既有的偏见仍然无法消除。
（2）系统开发者的偏见。人工智能系统开发者趋向藉由操纵程式将个人的成见或偏见反映在算法之中，或是潜意识的歧视被反映于人工智能系统的程式之中[9]1027。在人工智能辅助量刑系统的程式设计中，一个问题将被分成拟解决问题的转化、数据的收集、模型的完善与评估等多个子问题交由不同的神经元进行运算。输出的算法结果都要经过开发者的主观验证，由此开发者的评断决定着输入变量、结果变量、数据的收集范围、数据特征的选择，故而系统设计者趋向于将自认为正确的解决问题的步骤与参数置入人工智能辅助量刑系统的程式中，因此系统中往往不可避免地富集系统开发者个人认知或潜意识中的偏见。
（3）人工智能技术的偏见。算法作为人工智能系统的主要实现形式，在其运算系统中，人类在某种程度上被视为“数据主体”，拥有了“数据身份”，而后基于算法分类进行的优先化排序、关联性选择和过滤性排除等运算，其中不可避免地都带有显性或隐性的偏见。另外，如前所述，人工智能系通过机器学习（machineleaning）习得人类思考技术，而人脑必须在分类（category）的帮助下才能思考，分类形成的“类别”会成为平常预先判断的基础[10]22，由此人类认知和解释世界时离不开“类别”，人工智能机器学习人类心智也习得了这一认知方式以及“类别”，于是预先判断成为无法避免的过程。
三、人工智能辅助量刑系统现实风险的治理路径（一）系统定位：突出“辅助”量刑功能首先，将人工智能辅助量刑系统定位为辅助工具，是宪法理念的实践要求。量刑权本质上属于司法权能。法官和检察官行使量刑裁判权或量刑建议权时，应根据自己的独立判断，故人工智能不具备取代法官的合宪性。因此，人工智能辅助量刑系统理论定位应当是辅助性的。
其次，将人工智能辅助量刑系统定位为辅助手段，是尊重人类自主性的伦理要求。2019年4月，欧盟公布了《可信AI伦理指南（EthicsGuidelinesforTrustworthyAI）》[11]1，提出四项基本原则作为人工智能是否可信的判断准则，其中第一条是尊重人类自主性原则。该原则要求确保检察官与法官拥有针对个案情况具体分析的自主性，使法官有相当的权限空间（discretion）作出符合个案正义的量刑判断，从而尽可能地保证衡平正义的实现，维护法律的权威和法律体系的先进性。
然而在实践当中，司法人员主观上对现代科技前沿的人工智能过分信任加之人类思维惰性，以及对错案追责的担忧，导致司法人员不会对人工智能辅助量刑系统评估结果作出轻易修改。
对此，司法人员需扭转对辅助量刑评估结果的看待方式，消除辅助量刑评估结果的“隐性强制力”。辅助量刑系统所给出的结论并不是“标准答案”，而是矫正量刑误差的一种“验算”方式，仅对司法人员量刑判断是否存在遗漏某个量刑情节等谬误具有提示作用。客观上，人工智能的输出结果采纳与否并不能与追究错案责任直接挂钩[12]163-174。
（二）具体方法：完善人工智能模型人工智能量刑辅助系统运用于司法实践，选择算法和设计程序的目标是人工智能习得法律推理能力并将之应用于量刑过程，而运用法律推理包括案例推理、规则推理和原则推理等多种模式，并没有明确或唯一的标准答案，仅存在某个合理的区间，量刑结果是一个程度的问题，并且会随着社会发展而改变。因为在量刑论证过程中所需的知识会随着时间推移而改变，这些常识或知识是丰富多元的，生活常识到专业知识都可能涉及，其中专业知识在学界可能存在不同观点的争议。
由于法律推理的上述特性，构建辅助量刑系统模型不能用纯粹的演绎方法建模，而应当增加系统输出结果的丰富性和灵活性，构建模型时可以从如下几个方面进行完善。首先，把握法学逻辑的数字化表达，明确法律推理对资料和方法的要求。在构建系统模型时不仅需要计算机科学的思想和方法，也需要法学者提供的关于法律推理的见解。其次，不断补充、完善和更新人工智能的学习资料，对于过时认知、错误数据及知识上的例外冲突进行去噪，对于新兴的人类生活共识和学术观点进行补充和更新。再次，对于人工智能辅助量刑系统中的各种法律推理模式进行分析与探索，完善案例推理，推广规则推理，同时探索多范式推理。最后，探索人工智能对自然语言理解的实现路径，这将是弱人工智能时代人工智能系统构建最困难的挑战之一。在人工智能辅助量刑系统的复杂逻辑架构下，探索如何让机器学习快速适应法律的渐进变化，让机器理解法律常识、辩护意见等自然语言，深度学习数据丰富的内在信息，从而提升量刑预测的准确性。
（三）制度保障：建立监督和评估机制透明化和监督是现代民主法治社会对公权力的基本要求，遑论量刑权与量刑建议权等重要司法权力，因此人工智能辅助量刑系统的透明化和可评估化是法治的必然要求。在弱人工智能时代，人工智能辅助量刑系统的机械主义倾向短期内无法实现有效改善；决策标准被隐藏在我们无法轻易阅读和理解的代码之下，算法根据不同的数据模式而发展变化，这进一步增加了实现公开透明的难度[13]5；此外，在线活动的算法大多是由追求利润最大化的私人商业实体执行的，他们仅需在最低限度的透明度义务下即可运营。人工智能产生的歧视与偏见短期内无法消除，亦要求我们必须寻求司法公平与技术局限的平衡，制定人工智能辅助量刑系统的评估机制为暂时解决算法歧视问题提供一种可能路径。
首先，在人工智能辅助量刑系统设计周期内，应当建立辅助量刑对基本权利影响评估机制。在系统研发过程中就其对基本权利造成的可能影响进行详细评估，如果出现辅助量刑系统对人格尊严、人身自由、平等无歧视等公民基本权利的侵害和对民主、正义等法治基础的破坏，那么将丧失合法性基础，轻则及时修正，重则直接停用，从而有效防止开发者夹带个人偏见或将潜意识中的歧视因子输入量刑系统。
其次，应当建立辅助量刑系统的全过程监督机制，保障在辅助量刑系统的每个决策周期都可人为干预，并赋予司法人员根据人工智能辅助量刑系统的整体活动及影响而决定是否使用的权力。全过程的监督机制是在使用人工智能辅助量刑的司法人员充分且有效的量刑决定能力的必要条件，也是人工智能辅助量刑系统遵循用于服务人类、增强人类认知和提升人类技能基本理念的重要保障。
再次，应当建立算法与学习资料透明度评估机制。IEEE（InstituteofElectricalandElectronicsEngineers）在2017年12月14日发布的《合乎伦理设计：利用人工智能和自主系统优化人类福祉的愿景》[14]197-201中指出，算法的设计应当透明化，应适当地提供系统执行行为的原因解释，并且设置算法设计的透明度评估机制。人工智能辅助量刑系统中，除构建算法的透明度评估机制以外，还应构建学习资料的透明度评估机制。人工智能辅助量刑系统机器学习的样本资料库是歧视问题的始作俑者，只有公开监督才能从根源上化解歧视问题。合规评估机制和透明度评估机制的建立也将进一步促进“技术黑箱”难题的破解。
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大数据给所有法官画出了同样的“一把尺”，“类案不同判”的现象也就难再发生。数据显示，2016年，广州市中级人民法院一审案件服判息诉率达到84.6%，改判、发回重审率，信访投诉率，再审启动率都出现了下降的趋势。
人工智能避免了人的主观性，可以更科学地分析案情、更精确地适用法律，这是否就意味着“机器人法官”的诞生？意味着人工智能可以代替法官的裁判？事实并非如此。
2016年3月，南京市秦淮法院刑二庭庭长戴娟审理了一起交通肇事案。当她将案卷材料导入“同案不同判预警系统”之后，系统自动计算出了适用于本案的量刑结果，2年有期徒刑。但是，戴娟却不想做出这样的判决。“如果我强行判决2年有期徒刑，被害人将得不到赔偿，而被告人可能也会面临家庭的解体，甚至出现孩子无人抚养的状态。”她说。
考虑到此，戴娟在系统中的“本案特殊情形信息”窗口中输入了当事人双方签订谅解书、被告积极赔偿的信息后，系统显示了类似或相同条件案件的判决结果：大多为1年到1年半有期徒刑，缓刑1年到1年半执行。这个结果符合戴娟内心的判断。
“真正打动人的是生动的事实，鲜活的生活，而不是法律本身。”戴娟说：“法官作出的是判决，为什么说判和决，判就是我们要审理，去查明事实；决就是我们要通过个人的智慧，通过我们的思维去做出决定。”
借助人工智能提升办案质量，最终的体现就是判决的公正。大数据和人工智能技术帮助法官高效及时地从过往判例中获得精确、精准的参考，增强法官的内心确认，提高法官自由裁量权的运用水平，司法公正就会更好地呈现。
破解“案多人少”难题
当徐兵在办公桌前落座之后，4、5摞齐人高的卷宗资料仿佛瞬间将其“淹没”，而这几百册之多的卷宗都来自于同一个案子。自立案登记制推行以来，曾经存在的老百姓告状难问题得到解决，群众对司法的获得感有效提升。与此同时，案件数量也出现了大幅增加，人民法院案多人少矛盾凸显，法官们正面临着前所未有的工作压力。
“能否运用科技手段帮助法官减轻事务性工作，让法官专注于审判工作？”在一次工作会议上，贵州省法院院长孙潮抛出了这个设想。2016年，贵州法院尝试引入了专业的大数据分析团队，开始对贵州全省三级法院的历史案件数据进行采集，形成案件大数据。
今日，走进贵州省遵义市各基层法院，人们会看到，所有的案件首先由大数据分析平台的智能分案系统根据案件的难易程度自动进行繁简分流，简单案件分配给简易庭审理，复杂案件分配给合议庭处理。“传统案件繁简分流由立案庭法官进行，单个案件需要耗时十分钟，而借助系统只需5秒。同时，机器的识别准确率达到了98%以上，比人工分案的准确率要高。”遵义市中级人民法院常务副院长肖军说。
随着人工智能等科技手段的运用，在很多地方，法官不仅没有被激增的案件“淹没”，反而得到了解放，提高了工作效率。周媚荧，是苏州市中级人民法院的一名书记员。两年前，她一开庭就紧张，“怕自己的速度跟不上。尤其是大家一起说话的时候，比如说上诉人和被诉人你一句我一句，然后两个人开始吵起来，我就不知道应该记什么了。”
而当引入“智能语音识别系统”之后，“现在说得再快都可以，我可以轻松应付。”周媚荧说。记者获悉，智能语音识别系统可以实时将现场语音转化为文字，显示在电子笔录里。即使是本地方言，系统也能够识别。庭审时间因此缩短了30—50%。
“原来，当事人陈述时都在等我们，等我们的打字速度，这影响了整个庭审的节奏。现在有了智能语音识别系统，变成书记员在等当事人陈述，因此，我们审得很流畅，整个庭审的质量也提升了很多。”苏州市中级人民法院民二庭审判长高小刚说：原来一个上午我们最多只能安排1个庭，现在我一个上午可以安排2个庭甚至3个庭。
公正必须以高效为支撑，迟到的正义会使正义大打折扣。现代科技迅猛发展，不断突破人的体力、智力局限，为提高司法效率创造了有利条件，使法官、检察官能够从大量的重复性劳动中解放出来，集中精力处理司法核心业务。“案多人少这个词汇，我坚定不移地认为，必将成为历史词汇。”河南省登封市人民法院院长赵洪印说。(中国经济网记者李哲)返回搜狐，查看更多
10个最佳的人工智能开发框架和AI库
编辑推荐:本文主要讲解了10个人工智能开发框架和AI库分别是什么及优缺点。本文来自于云+社区，由火龙果软件Anna编辑、推荐。人工智能（AI）已经存在很长时间了。然而，由于这一领域的巨大进步，近年来它已成为一个流行语。人工智能曾经被称为一个完整的书呆子和天才的领域，但由于各种开发库和框架的发展，它已经成为一个友好的IT领域，并有很多人正走进它。
在这篇文章中，我们将研究用于人工智能的优质库，它们的优缺点以及它们的一些特征。让我们深入并探索这些人工智能库的世界！
1.TensorFlow
“使用数据流图表的可伸缩机器学习的计算”
语言：C++或Python。
当进入AI时，你会听到的第一个框架之一就是Google的TensorFlow。
TensorFlow是一个使用数据流图表进行数值计算的开源软件。这个框架被称为具有允许在任何CPU或GPU上进行计算的架构，无论是台式机、服务器还是移动设备。这个框架在Python编程语言中是可用的。
TensorFlow对称为节点的数据层进行排序，并根据所获得的任何信息做出决定。点击查看详情！
优点：
使用易于学习的语言（Python）。
使用计算图表抽象。
用于TensorBoard的可用性的可视化。
缺点：
这很慢，因为Python不是语言中最快的。
缺乏许多预先训练的模型。
不完全开源。
2.MicrosoftCNTK
“开源深度学习工具包”
语言：C++。
我们可以称之为微软对Google的TensorFlow的回应。
微软的计算网络工具包是一个增强分离计算网络模块化和维护的库，提供学习算法和模型描述。
在需要大量服务器进行操作的情况下，CNTK可以同时利用多台服务器。
据说它的功能与Google的TensorFlow相近；但是，它会更快。在这里了解更多。
优点：
这是非常灵活的。
允许分布式训练。
支持C++、C＃、Java和Python。
缺点：
它以一种新的语言――网络描述语言（NetworkDescriptionLanguage,NDL）来实现。
缺乏可视化。
3.Theano
“数值计算库”
语言：Python。
Theano是TensorFlow的强有力竞争者，是一个功能强大的Python库，允许以高效率的方式进行涉及多维数组的数值操作。
Theano库透明地使用GPU来执行数据密集型计算而不是CPU，因此操作效率很高。
出于这个原因，Theano已经被用于为大规模的计算密集型操作提供动力大约十年。
然而，在2017年9月，宣布Theano的主要开发将于2017年11月发布的1.0版本后停止。
这并不意味着它是一个不够强大的库。你仍然可以随时进行深入的学习研究。在这里了解更多。
Theano
data-intensivecomputations
优点：
正确优化CPU和GPU。
有效的数字任务。
缺点：
与其他库相比，原生Theano有点低级。
需要与其他库一起使用以获得高度的抽象化。
AWS上有点bug。
4.Caffe
“快速、开源的深度学习框架”
语言：C++。
Caffe是一个强大的深度学习框架。
像这个清单上的其他框架一样，深度学习的研究速度非常快。
借助Caffe，您可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。Caffe在GPU上运行良好，这有助于在运行期间提高速度。查看主页获取更多信息。
Caffe主要的类有：
mainclasses
优点：
Python和MATLAB的绑定可用。
性能表现良好。
无需编写代码即可进行模型的训练。
缺点：
对于经常性网络不太好。
新体系结构不太好。
5.Keras
“人类的深度学习”
语言：Python。
Keras是一个用Python编写的开源的神经网络库。
与TensorFlow、CNTK和Theano不同，Keras不是一个端到端的机器学习框架。
相反，它作为一个接口，提供了一个高层次的抽象化，这使得无论它坐落在哪个框架上，神经网络的配置都会变得容易。
谷歌的TensorFlow目前支持Keras作为后端，而微软的CNTK也会在很短的时间内做到这一点。在这里了解更多。
优点：
它是用户友好的。
它很容易扩展。
在CPU和GPU上无缝运行。
与Theano和TensorFlow无缝工作。
缺点：
不能有效地用作独立的框架。
6.Torch
“一个开源的机器学习库”
语言：C。
Torch是一个用于科学和数字操作的开源机器学习库。
这是一个基于Lua编程语言而非Python的库。
Torch通过提供大量的算法，使得深度学习研究更容易，并且提高了效率和速度。它有一个强大的N维数组，这有助于切片和索引等操作。它还提供了线性代数程序和神经网络模型。点击查看详情！
优点：
非常灵活。
高水平的速度和效率。
大量的预训练模型可用。
缺点：
不清楚的文献记录。
缺乏即时使用的即插即用代码。
它基于一种不那么流行的语言――Lua。
7.Accord.NET
“机器学习、计算机视觉、统计和.NET通用科学计算”
语言：C＃。
这是专为C＃程序员设计的。
Accord.NET框架是一个.NET机器学习框架，使音频和图像处理变得简单。
这个框架可以有效地处理数值优化、人工神经网络，甚至可视化。除此之外，Accord.NET对计算机视觉和信号处理的功能非常强大，同时也使得算法的实现变得简单。检查主页面。
优点：
它有一个强大而积极的开发团队。
非常有据可查的框架。
质量可视化。
缺点：
不是一个非常流行的框架。
比TensorFlow慢。
8.SparkMLlib
“可扩展的机器学习库”
语言：Scala。
Apache的SparkMLlib是一个非常可扩展的机器学习库。
它非常适用于诸如Java、Scala、Python，甚至R等语言。它非常高效，因为它可以与Python库和R库中的numpy进行互操作。
MLlib可以轻松插入到Hadoop工作流程中。它提供了机器学习算法，如分类、回归和聚类。
这个强大的库在处理大型数据时非常快速。
优点：
对于大规模数据处理非常快速。
提供多种语言。
缺点：
陡峭的学习曲线。
即插即用仅适用于Hadoop。
9.Sci-kitLearn
“用Python的机器学习”
语言：Python。
Sci-kitlearn是一个非常强大的机器学习Python库，主要用于构建模型。
使用numpy、SciPy和matplotlib等其他库构建，对统计建模技术（如分类、回归和聚类）非常有效。
Sci-kitlearn带有监督学习算法、无监督学习算法和交叉验证等功能。点击查看详情！
优点：
许多主要算法的可用性。
有效的数据挖掘。
缺点：
不是构建模型的最佳选择。
GPU效率不高。
10.MLPack
“可扩展的C++机器学习库”
语言：C++。
MLPack是一个用C++实现的可扩展的机器学习库。因为它是用C++编写的，所以你可以猜测它对于内存管理是非常好的。
MLPack以极高的速度运行，因为高质量的机器学习算法与库一起出现。这个库是对新手友好的，并提供了一个简单的API使用。点击查看详情！
优点：
非常可扩展。
Python和C++绑定可用。
缺点：
不是最好的文献记录。