5月15日，由华中科技大学与湖北省高级人民法院联合主办，华中科技大学铸牢中华民族共同体意识研究基地（中央统战部、中央宣传部、教育部、国家民委）、华中科技大学人权法律研究院（国家人权教育与培训基地）参与承办的2021“人工智能与司法大数据”国际研讨会在华中科技大学顺利举行。本次国际研讨会包括校长（院长）论坛和四个单元的主题报告。39位中外专家学者在主题报告阶段作了精彩分享或评议，继在前两期先后推送了研讨会总体报道和校长（院长）论坛之后，本期特推送主题报告系列。
主题报告（第一单元）
主持人：陈起行 华中科技大学法学院教授
四川大学法学院教授、四川大学“智慧法治”超前部署学科首席专家王竹以“民商事司法裁判知识可计算化的‘准三段论’实现路径”为题进行发言。他认为，裁判文书最重要的三个部分分别是法院根据双方举证认定的案件事实、判决书的说理部分和法院根据法律作出的最终裁判。在法律裁判的三段论当中，法律规定是大前提，案件事实是小前提，裁判结果是结论。当下人工智能和大数据已经成为了一种司法辅助工具，但王竹教授认为在类案情况下请求权竞合的描绘问题还没有得到解决，他对此进行了深入的研究：首先对具体法律条文的变动与更新进行研究，其次从大量的裁判文书中抽取争议焦点，最后将案情事实、争议焦点与裁判文书中的裁判依据进行结合，从中得出结论。王竹教授谈到，未来将围绕“民商事司法裁判知识可计算化”这一重心在裁判文书的评查、裁判文书的生成以及智能推理技术等方面进一步展开研究。
湖北省高级人民法院信息管理处处长徐光武以“基于司法大数据的人工智能科技对法院工作产生的价值及影响”为题发言。他指出，人民法院自身发展有以下需求：急需提升审判执行智能化来解决人案矛盾、急需借助先进技术来提升审判质效、急需借助先进技术进行司法管理、急需创新便民服务举措为人民群众提供诉讼服务、提升科学决策等。大数据人工智能时代，我们要主动运用新技术来破解难题，要以公开、公正、便捷、安全、高效为导向，优化传统的办事办案流程，实现新变革。因此，人工智能在司法领域的深度应用是实现审判体系和审判能力现代化的必由之路。但如今，该模式仍存在着“基础设施建设不够完善”、“受到体制机制制约”、“人工智能审判和制度的能动性和创造性不足”等局限。对此他表示，应该扩大数据汇集的范围和体量、着力推进人工智能本身的发展、不断引进相关人才。
西安交通大学法学院副教授王玥以“社交平台数据参与立法评估的价值、挑战与应对：基于网信领域法规评估的实证分析”为题发言。她指出，基于大数据的网信领域法规评估是未来制定、执行和完善政策法规以及提高政策质量等方面业务的基础性关键技术。社交平台数据纳入立法评估具有扩充立法评估的数据来源、改善立法评估的数据质量、增强立法评估的预测功能等价值。社交平台数据纳入立法评估面临着以下主要挑战：基于社交平台数据立法评估的指标体系构建难度较高、数据分析的颗粒度和精确度有待提升、在对立法的深入与自动化评估分析方面还存在显著不足。她谈到，在实践中，还需要科学审慎地使用社交平台的数据进行评估，更加客观地看待评估结果，认识到人工智能也有局限性。
中国人民大学未来法治研究院副院长、法学院副教授丁晓东对发言人的发言做出评议。各位老师都分别从自身研究方向和实践的角度对司法大数据进行了分析。他表示，在听完各位发言人的精彩发言后，对“从实践层面如何发展司法大数据”和“法学研究在其中起到了什么作用”这两个问题有了更深刻的理解。他特别指出，司法大数据在实践中应当只起到搜索引擎和为判决提供建议的作用。司法大数据同时还应该受到法律伦理的规制。其中更多、更深刻的问题仍需要法学研究者来挖掘和解决。
主题报告（第二单元）
平行论坛一
主持人：熊琦 华中科技大学法学院副院长、教授
东南大学社会科学处副处长、研究员王禄生以“智慧法院建设的中国经验及其完善”为主题进行发言。他指出，在顶层设计之下，各级地方法院有充分的改革自主权，呈现出“百花齐放”的局面，同时，官方对智能技术在司法场景的应用持开放的态度，并且通过多层级的规范性文件予以推动，面对区域协同发展不足、潜在风险评估不足、社会力量整合不足的现实障碍，智慧法院建设的路径优化颇为重要，重点在于打造智慧法院一体化建设模式、推进智慧法院建设中智能技术的再治理、强化智慧法院建设的社会参与，具体表现为引导一批法律科技企业投身于智慧法院的建设与研发，全面强化法学院校在智慧法院建设中的角色，全面吸纳法律职业共同体的参与，壮大智慧司法体系。
北京航空航天大学法学院赵精武老师以“认真对待个人信息的间接识别——以Vin码保护为例”为主题进行了系统阐述。他指出个人信息保护与行业发展之间要保持的平衡、避免柠檬市场等要点，认为vin码应该进行场景化的保护，同时，关于结合识别中的简易性要件，各部委应当将各自收集的车况信息接入到统一的车况信息收集系统中。车况数据服务企业可以对收集的车况数据进行二次分析，形成车辆历史报告并向二手车经销企业和经营者提供查询服务，无需经过车主的授权。车况数据服务企业提供的车辆历史报告，不得泄露车主的个人信息。并明确具体的牵头单位，由商务部牵头负责对车况信息的披露进行监管。
北京华宇信息技术有限公司资深技术总监王泽晶以“司法行业AI的现状以及视频结构化的应用探索”为题进行发言。他主要介绍了司法行业AI在感知领域的现状及未来、视频结构化发展历史与行业应用场景，详细讲解了电子卷宗深度应用、庭审语音识别、视频巡查等技术功能。他总结了当下司法行业AI存在的问题：其一是数据质量的参差不齐与海量的人工投入不成比例；其二是通用人工智能无法直接落地，需要解决最后一公里问题；其三是算力局限；其四是新技术的长期影响易被低估。他详细阐述了视频结构化中特征提取、信息检索、深度学习的方法，并对这些技术的行业应用场景进行了阐述。
中国政法大学法学院谢远扬老师以“人工智能的民法挑战与和回应”为题进行阐述。他指出，人工智能对民法的挑战要内化到民法自身的规范体系之中，归根结底是对传统法律关系构建的挑战，人工智能目前无法挑起承受主体的重担，法律行为应当以当事人的意思表示为核心，人工智能的介入让行为暂时性地的脱离了主体的意思表示，可能并非完全符合主体的目的，引入对人工智能工具依据的是的引入依据的是主体的意思。责任来源于义务的违反，义务是权利的相对面，权利来源于对法益的支配，责任制度的建构是由具体的法益类型、具体的侵权行为、以及制度目的所决定的。
中国知网法律事业部市场部经理陈嘉茜的发言主题为“人工智能辅助司法裁判的知识库构建”。她指出，走向强人工智能的可能途径表现为类脑计算和知识工程，知识是实现“强人工智能”的重要驱动力。作为一种知识表示方式，知识图谱技术强大的语义处理和互联组织能力为智能应用提供了基础，因此构建大规模的知识图谱是一种现实可行的知识库建设方式。当下，智慧办案辅助系统致力于实现基于案件事实、争议焦点、法律适用的智能推理，在案情特征分析、量刑辅助分析、类案推送、构建基于案件焦点的法律适用知识网络和拓展知识网络等方面表现出色，提升了办案人员对于法律条文、相似案例、专业知识的获取效率与全面性，促进量刑规范化的更好落实。
中国社会科学院法学研究所教授、《环球法律评论》编辑部副主任姚佳对上述五位发言人的精彩发言进行了评议。她表示，在讨论人和技术之间的关系方面，可以看到适应能力、参与能力、引领能力三种能力。适应能力是指我们在对新技术的接受呈现出开放式的态度的同时，也要保持着人类理性的判断力，来对技术中隐含的伦理问题进行审查，使各个法律职业共同体都参与到对新技术的讨论中来。参与能力要求让技术在司法领域的参与度上升；引领能力要求技术在司法领域起到引领作用。学界、实务界都表现出积极的状态，中国在时代的推动下呈现了开放式的状态，同时也保持着人类的理性的驱动。司法中对于技术的运用有很强的参与度，也产生了引领与建构的思路，具备上述三种能力的我们才能通过技术上全方位的融合，突破技术的束缚，实现人对技术的引领。
平行论坛二
主持人：柯岚 华中科技大学法学院教授
浙江理工大学法学院副教授郭兵（线上）以“人脸识别的法律规制”为题进行主题发言。他提到，当下社会、学界和官方普遍注意到了人脸识别技术滥用所潜在的个人信息安全风险。虽然在人脸识别的法律规制方面，《个人信息保护法》被寄予了厚望，但目前该法草案仍存在明显不足：一方面，在缺乏具体明确制度约束的情况下，以维护公共安全之名使用人脸识别技术的现象可能仍将持续存在；另一方面，在敏感个人信息处理的限制性立法授权约束下，地方立法在探索规范人脸识别技术处理个人信息的制度设计将会面临挑战。当前，人脸识别技术滥用的监管力度仍然存在明显不足，司法规制也明显乏力，这与相应立法存在明显滞后性不无关系。就此而言，《个人信息保护法》及其配套立法的针对性制度设计，或许是强化人脸识别法律规制的重要方向。
中国社会科学院法学研究所助理研究员胡昌明（线上）以“从司法的‘剧场化’到‘网络化’：电子诉讼的冲击与反思”为题进行发言。他指出，疫情期间互联网诉讼在所有诉讼手段中的比例不断扩大，这一定程度上疏通了司法的渠道，互联网诉讼越来越成为诉讼模式的重要组成部分。依托互联网技术，互联网诉讼在庭审场域、证据提交及质证、送达方式和庭审记录等方面都展现出了新的变化，这些变化对传统诉讼模式产生了冲击。与此同时，司法“网络化”便捷了诉讼参与、简化了诉讼流程、实现了司法祛魅，发挥着积极的作用，中国互联网法院的建设也有所成效。他强调，司法网络化建设也需要一些限度和及时的纠偏，要避免司法跌入“广场化”泥淖、要注重平衡各项诉讼价值、平等保护各方当事人利益、促进司法网络化的健康发展。
南京信息工程大学大数据法治研究院研究员姜金良（线上）以“审判大数据与法官员额配置——以民事案件权重值模型为中心”为题进行发言。他指出，在司法改革人员分类管理已经完成、员额法官较为稀缺、案多人少矛盾仍旧存在进而加剧资源稀缺的背景之下，对于结案方式、简单批量案件等影响因素和审委会汇报、委托鉴定等可能出现的或有工作事项，设定对应的浮动权重系数值。对于个案工作量可以根据固定案件权重值、结案方式、浮动权重系数值进行确定，进而确定审判总工作量。法官员额数量即为审判总工作量与法官合理工作量的比值。在具体测算模型推广上，要注重样本采集的科学性以及工作的动态因素。他表示，这一模式有自身的独特优势，但受到许多偶然因素的影响，也有一定的局限性。而立法与实践如何弥补这些缺陷，值得我们深入探讨。
浙江工商大学法学院副教授韩振文（线上）以“疑案裁判的立场、法源及其功用——以智慧法院建设为背景”为题进行发言。他提到，在司法深刻变革、新兴技术不断产生机遇与挑战的时代大背景之下，重新审视司法裁判的立场，对其进行超越与回归，具有重大意义：裁判疑难案件的法源呈现出更大的开放性和包容性，疑难案件的裁判也在不断推动司法治理走上合理发展的道路。他详细指出，数字治理时代，智慧法院建设也在审判方式、诉讼模式、证据规则等求得变革，疑案裁判拟制的法源随之呈现出越来越大的开放包容力。正是疑难案件的审慎裁决，使“疑难案件出坏法”命题得到反转，驱动着司法治理逐步走上良性发展道路，从而获致良法善治。
美国乔治城大学、奥尼尔全球与国家卫生法研究中心博士研究生徐靖仪（线上）以“人工智能应用于医疗领域中的法律及伦理问题”为题进行发言。她指出，人工智能在医疗领域的应用历史较为悠久，但早期技术并不成熟，经过不断的发展，在今天才实现了一定程度的良好应用。而在这一技术中，有潜在的偏差性、危及隐私安全和医患之间的信任难题依旧存在。对此，她提出了如下的治理模式：确保数据来源的公平性和不同患者获得医疗资源的公平性；提升技术应用的透明度；注重人文精神，明确责任主体，完善规则，提升该模式的可信度。
中国社会科学院法学研究所研究员赵磊（线上）对五位发言人的精彩发言进行了评议。他提到，诸位发言人的发言，回应了人工智能与大数据在当前发展阶段的一些问题，提出了自己独到的见解。这些话题都值得我们从法学的思维出发进行深入探讨，仔细研究如何合理利用人工智能与大数据，为司法实践赋能提质。
主题报告（第三单元）
平行论坛一
主持人：徐军华 华中科技大学法学院副院长、教授
清华大学法学院助理研究员刘云以“司法数据开放与利用能力的思考”为题进行发言，他指出，司法信息公开应当向司法数据公开转变，司法数据公开应当为科研利用提供专门供给，在司法数据的结构化方向与标注规范方面，共性问题体现为人工智能数据采集与标注成本高、耗时长、流程长、质量参差不齐、管理困难、安全隐患大。且缺乏行业内统一应用的标准，标注数据再利用、对外利用能力差。行业内处于各自探索的状况，缺乏符合行业应用需要的、科学并且成熟的标准。对策在于共同构建通用法律数据标注手册，明确标注任务、标注颗粒度、标注规则、统一的标注平台。因此，开放的司法数据市场需要进一步发展协同的计算法学知识平台。
科大讯飞股份有限公司湖北分公司副总经理余征的发言主题为“人工智能司法应用的实践与思考”，介绍了“智能辅助庭审”综合运用多项人工智能技术，在庭审时可以做到“庭审进程与文字记录同步”；“庭审进展与证据材料抓取展示同步”，使庭审实质化真正落地见效。人工智能助力以审判为中心的诉讼制度改革落地，更好地发挥庭审关键性作用，让正义以看见的方式实现；充分发挥其在庭审过程中辅助法官查明事实、认定证据、保护诉权、公正裁判的重要作用。同时，AI在司法领域的定位是辅助而不是替代。司法具有其特有的规律和特有的属性，如司法的公正性、公开性、亲历性等，尤其是司法活动的亲历性，决定了办案人员是案件办理的主体，人工智能只能是参与辅助办案。
中国政法大学刑事司法学院郭旨龙老师以“自动人脸识别治安警务的法治文明”为主题进行了发言，主要围绕AFR警务的概念、AFR警务的危害、法律的救济、法律的功能进行了阐述，他指出公民个体在新技术环境中的脆弱性要求在正当程序中承认所涉及的利益和风险，法律的强制作用具有潜在威慑作用，因此具有教育意义，促进诸多行为的改变。要传达、肯定、巩固和恢复现有的社会规范、承诺和信念，同时澄清新的规范、承诺和信念，否定、塑造和改变不透明、过度基于AFR的警务亚文化，培养透明、均衡和信任的文化。同时，国家应该培养有安全意识、懂技术的公民与AFR机器/系统协商谈判。
北京法意科技有限公司副总经理陈浩以“基于专家工程和机器学习混合路线的类案系统实践”为题进行了发言，他主要围绕类案检索司法实践实证分析、类案库建设的分层体系、法意类案初步成果进行阐述。他指出，类案分层设计主要包括专家工程汇编裁判规则、裁判规则的机器抽取和人工汇编、争议焦点和裁判规则的机器抽取、案件要素的机器学习标注。并介绍了法意类案初步成果，主要表现为类案检索精准、类案检索全面、类案检索要素自动推送、快速定位、类案检索应用方式快速，并结合实际情况分析了类案检索结果的快速应用。
东南大学法学院余涛老师的发言主题为“脑机接口引致风险的法律控制”。他主要围绕脑机接口的概念和类型、脑机接口引致的风险类型、对脑机接口引致传统风险的控制、对脑机接口引致新型风险的控制四个方面进行了系统阐述。他指出，脑机接口中的“脑”是指神经系统和人脑，而“机”则是指一种关键技术设备。他强调，应对脑机接口所引致的风险进行类型化探讨，避免陷入“既要促创新，又要防风险”的肤浅对策论和法律虚无主义的泥淖；对传统风险的控制，应在与人格权、精神损害赔偿等有关的实定法框架下展开，尊重实定法的权威地位，不能对既有法律秩序轻言颠覆；对新型风险的控制，应坚持以人为本，尊重人的主体地位，坚决制止对人的主体地位的颠覆。
上海交通大学凯原法学院副院长、教授彭诚信对发言人的发言作出评议。他指出，我们能够在此谈论数据信息，是因为我们已经进入了互联网时代，这同时也表明数据信息对我们的价值将会越来越大。我们在谈论数据信息的利用开放保护时，还需要意识到，信息开放利用和人类欲望之间的矛盾、信息开放利用和个人隐私的矛盾、国家信息安全之间的矛盾需要被正视和解决。他强调，数据信息的隐私安全是数据保护的底线，信息的泄露无法进行事后补救，更需要我们提高警惕。我们的价值理念在互联网时代也亟待重构。
平行论坛二
主持人：何士青华中科技大学法学院教授
华东政法大学数字法治研究院副院长、副研究员韩旭至（线上）进行了题为“司法区块链的价值目标及其实现路径”的主题发言。在论证了司法区块链的逻辑思路后他谈到，司法区块链的核心价值目标始终是公平正义。同时，司法区块链必须遵守传统的司法价值和人文底蕴。我们可以利用“是否符合以人的权利保障为中心的价值目标”、“实现相关目标是否有必要采用区块链”等标准去衡量司法区块链的适当性。他强调，司法区块链的发展更应有法律进行引导和规制，坚守司法的初心，把握好司法区块链的尺度，警惕区块链万能主义。
四川大学图书馆副研究馆员张妮（线上）以“计算法学——法律与人工智能的交叉研究”为题进行发言。她表示，无论对此议题持保留态度还是开放态度都有一定的合理性。但需要认识到，我们无法逆转人工智能与大数据在实际生活中得到越来越广泛应用的潮流，我们法律人更应该积极作为，运用法律知识，应对风险与挑战。计算法学也是由此应运而生的。随后，她深入分析了计算法学的理论基础、研究领域和现实意义。她还指出，在这个技术仍旧不够成熟的阶段，我们需要积极地发现问题，探索前景与出路。
东北林业大学法学院副教授王玉薇（线上）进行了题为“智能裁判法律风险的多元规制策略研究”的发言。她提到，随着智慧法院建设的深入推进，智能裁判成为其改革的重要方向和实践场域。在提升裁判效能、精准化和可预测化的同时，也隐藏着诸多法律风险。如智能系统技术逻辑对正当程序价值的减损、算法裁判诱发数字人权保障危机、要素化裁判方式直接消解司法公信力。为应对上述风险，必须树立技术性正当程序和数字人权的理念，建构以“人民为中心”的多元司法防控策略，通过个人、算法部署企业和司法机构等的多元协作模式来合理分配智能司法所产生的风险，完善要素化智能裁判的标准、规则与程序，促进智能裁判的规范化发展。
淮阴师范学院法律政治与公共管理学院副教授许健指导1701班学生崔思琦同学以“构建司法人工智能扫除‘网络黑社会’的三要线模型”为题进行发言。崔思琦同学首先为大家梳理了扫除“网络黑社会”三要线模型的技术路线图，详细阐述了该模型的研究角域及定位。随后深入解释了三要线模型从筛选到构建、从升级到调配、从认定到排除的铺设过程和工作原理，并指出了这一模型在认定中必须面对的风险与挑战。对于该模型的国际化推进，她强调要构筑网络空间命运共同体，在强化国际合作的同时，还要注重完善本国法律制度。但三要线智能模型尚处在理论构建阶段，这一模型认定能否有效便捷、网络数据的获取能否正当合法、人工智能与司法能否协调共进等问题还需要深入探讨。
华中科技大学法学院博士研究生彭艺璇进行了题为“人工智能在ODR（在线纠纷解决机制）领域的理论与实践”的发言。她谈到，科技的发展和计算机性能的不断提高，使得人工智能已经在司法方面取得一定的应用和进展。在此背景之下，法官的角色可能被替代。她介绍了两种常见的ODR应用模式和国内外ODR应用模式的初步成效。尽管人工智能在ODR领域的实践成效卓著，但仍存在着司法大数据不充分、平台的技术性和灵活性不完善、科技易导致裁判不公和审判异化、无法代替法官经验与逻辑有机结合的审判、难以界定责任承担者等弊端。对此她主张，技术的介入应维持司法的独立性与权威性、应保证不削弱法官的主体地位以及应受科技伦理约束及法律规制。
复旦大学法学院葛江虬老师对发言人的发言作出评议。他指出，各位发言人的发言可以总结为三个角度。首先，计算法学的一般理论、风险挑战和发展方向；其次，新技术的应用场景和具体应用方法；最后，新技术使用的风险和应对问题。他强调，各位发言人都能够冷静且理性地看待人工智能与大数据在司法领域中的应用，这是难能可贵的。而正是法学人这种冷静和理性的态度与智慧，帮助了我们免于走上科幻小说中那些不堪设想的危险道路。
主题报告（国际专场）
主持人：傅江湲 华中科技大学法学院副研究员
主题一：司法
鲁汶大学信息技术和知识产权法中心主任、教授Marie-Christine Janssens（线上）以“文本和数据挖掘行为的（欧盟）法律环境”为主题进行发言。她首先对文本和数据挖掘技术进行了介绍，梳理了数据挖掘的系统操作过程，并指出要从法律和版权的角度来看待AI技术当中的“数据”。接着她分析了欧盟的版权监管框架，阐述了欧盟对文本和数据挖掘的相关立法状况，并指出要尽可能在更高的水平上保护数据库所有者的权利，合法获取数据是数据挖掘的关键所在。在结论部分，Janssens教授谈到，与其他国际参与者相比，欧盟在数据库的访问和使用方面的制度更加严格，这与人工智能系统的发展可能会出现冲突。
阿里巴巴达摩学院技术总监孙常龙以“人工智能在司法场景中的应用和挑战”为题进行发言。他首先向大家介绍了机器智能技术五大实验室，包括语音实验室、视觉实验室、语言技术实验室、决策智能实验室和城市大脑实验室。自然语言智能研究实现人与计算机之间用语言进行有效通信。它是融合语言学、心理学、计算机科学、数学、统计学于一体的科学。它涉及到自然语言和形式化语言的分析、抽取、理解、转换和产生等多个课题。其中，自然语言处理研究是实现完整人工智能的必要技术。最后他强调，司法是一个强规则执行的行业，深度学习存在着不可解释性，我们又应该如何保证算法结果的可解释性，司法智能化程度不断提高，这是否限制了法官专业知识的积累，是否让法官对机器产生依赖。
北京大学法学院教授凌斌（线上）发表了题为“法律中的差序格局：家庭、亲属和社会关系——基于NLP的文献计量研究”的主题发言。他的报告是从费孝通先生的“差序格局”概念出发，从“问题意识”、“研究方法”、“法律概念”和“立法化身”四个维度出发，详细还原了研究的缘起和进程，展示了研究的方法和结论。通过自然语言处理（NLP）对近800部立法的文本分析，报告描绘了“差序格局”的立法化身，揭示了国家立法中规定的家庭、亲属和社会关系与历史传统和社会生活中的通常认识有很大差别。比如不同法律规定的亲等不同；同一亲属概念在立法上规定的范围不同；法律上的亲属范围与生活中的亲属范围不同；同一部法律中规定的不同亲属范围。报告还讲述了立法中姻亲地位整体下降、三代以外血亲地位下降、朋友和关系人的地位上升等一些有趣的发现。
东南大学法学院副教授冯煜清以“韧性司法：法官如何回应运动式犯罪打击”为主题做出阐述。他提到，国际学术界对中国司法存在一种偏见，认为司法决策完全被政治压力主导，对于扫黑除恶中法官能否“严守法律政策界限”亦存在质疑。对十余万份刑事裁判文书的数据分析表明，面对政治压力，法官倾向于选择韧性司法的模式，根据政治压力大小及时调适其判罚尺度。在扫黑除恶专项斗争中，法官总体维持了一贯的量刑强度，克制使用更严厉的刑罚。当中央督导导致地方压力陡增时，法官会临时增加刑罚强度，但会在督导结束后迅速恢复刑罚尺度。同时，法官更为审慎地使用缓刑，避免与司法政策形成直接冲突。通过韧性司法，法官努力在法律与政治之间寻求平衡。最后他表示，研究结果反驳了部分海外学者的偏见，拓展了我们对政治压力下司法决策的理解。
河南师范大学法学院李飞老师发表了题为“人工智能司法中的分类算法：风险、原理与范畴”的主题发言。他指出通过机器学习之分类算法，“类案推荐”成为智能司法中同案同判的关键环节。但是，分类算法所包含的分类风险却可能影响司法公正。法学中的分类是一种规范性框架，是对社会秩序、社会价值和社会文化的映射、选择和体现。法律知识的生产和运用内嵌于该规范性框架之中，直接决定案件类型与行为认知，并最终影响司法公正的实现及其程度。在智能司法背景下，为了确保司法模型的建构与法律知识的提取的有效性和合理性，作为智能司法中法律和伦理的规范重点，分类算法的建构和设计应当注意以下几个关键范畴：司法空间，数据民主，法律分类与性别角色。
爱丁堡大学法学院信息技术和知识产权法中心主任、计算法学教授Schafer Buchard（线上）对第四单元司法主题部分的发言进行了点评。他认为AI技术需要遵循一些基本原则：首先是尊重法律，任何使用人工智能的行为都必须尊重法律和其中蕴含的价值观，人工智能系统的开发者在进行设计时一定要重视法律对技术的规制作用。其次是公平分配风险利益原则，每一个技术都同时具有风险和利益，因此要对这些风险和利益进行公示，技术开发者要具备更高的公共道德感。最后是平等诉诸法律原则，即在相关的纠纷中所有人都能平等地寻求法律的裁判，获取相应的法律资源。当下，AI技术中蕴含着在一定程度上权力失衡的问题，要用批判性思维来应对这些问题，制定更合理的法律框架。
主题二：健康
荷兰特温特工业大学通信科学系助理教授Shenja van der Graaf（线上）的发言主题为“价值转移：‘平台’时代的治理”，她主要阐述了平台与智慧城市的关系以及人工智能技术在城市发展当中的应用。她开篇就谈到了当下平台与居民生活和城市环境之间的关系日益密切，平台与技术愈发成为城市基础设施、基础服务和公共管理等方面发展的重要驱动力。但与此同时，保证平台数据的合理使用、确保算法的可靠性、平衡平台的商业利益和公共利益等问题也向人们发出了挑战。在智慧城市的概念之下，平台涉及多个利益相关者，在数字化管理的发展趋势之下，怎样合理地使用人工智能和各类技术、怎样使公共价值最大化、怎样保障公民的权利是需要进一步探究的问题。
夏威夷大学马诺阿分校通信学院教授、通信与信息科学跨学科博士项目主席Jenifer Sunrise Winter（线上）以“个人健康信息的大数据治理和对情境完整性的挑战”为主题进行了发言，她认为个人健康信息处于数字化个人健康数据中监管最少的领域，它主要保存在供应商的信息技术基础设施上，而数据由信息技术公司自己来管理。数据治理战略必须平衡多个利益相关者的利益，这些利益相关者在不同的监管要求下会有不同的期望、责任和道德准则。利益相关者在不同的监管制度下运作，会给行为人在选择适用法规上带来困惑。如果不解决这些问题，就会出现监管漏洞，导致个人健康信息被滥用和降低数据使用的潜力。因此法律监管、算法技术和行业自律三者协同作用，可以减少监管之间的冲突和降低经济成本。
米兰大学医学博士、欧洲肿瘤研究所的Filippo Pesapane（线上）以“人工智能在放射学医疗设备的应用：欧美的伦理和监管问题”为主题进行了系统阐述。他认为，人工智能技术为医疗保健提供了一种非常高效的手段，其在生物技术、医药医疗等方面的应用非常广泛，推动了“医疗革命”的进程。然而，为了解决本世纪的最大挑战：慢性疾病的高发和人口老龄化带来的医疗压力，需要改善医疗保健的路径，向病人提供护理并让他们体验。作为本报告的焦点，医疗技术的阶梯式变化迄今尚未在社会和个人护理领域达到相同的水平。技术带来便利的同时，也伴随着风险。因此需要国际社会共同努力，就如何防范和减轻伤害进行公开、成熟的对话。
哥本哈根商学院数字化系博士Tara Qian Sun（线上）围绕“医疗保健领域人工智能的自适应源治理”进行了主题发言。她首先提出，人工智能可以减少医生和护士的工作量，可以帮助医生实现个性化治疗方案的拟定。但是人工智能技术尚且存在着组织、管理、数据、技术、经济、社会、道德等七大挑战。医疗保健是一个高度专业化的领域，忙碌的医务人员很难投入他们的时间和资源来形成自愿的人际关系。人工智能供应商和医院之间是长期战略伙伴关系，他们共同开发人工智能医疗服务。建立这种关系后，技术公司通过与医生进行更多的接触，得到医生的经验和更多医疗数据的来源，而医生也可以使用最新的技术。但这种关系的建立，因为联合开发过程中的不确定性和复杂性程度较高，因此需要双方高度的信赖做支撑。
谢菲尔德大学管理学院数字营销高级讲师Yichuan Wang（线上）对第四单元健康主题部分的发言进行了点评。他提到在医疗卫生领域，有两大问题需要解决：人口老龄化和慢性疾病高发。这两种“完美风暴”给医疗卫生体系带来了沉重的负担。促进医疗卫生的可持续发展有两种可行的方法，其一是倡导政府要早期干预，加大资金投入预防疾病的出现，公民也要注重个人健康。其二则是技术革新，涉及到人工智能技术的应用，要善用人工智能技术来改善医疗。他认为，要赋予人工智能更多的人性特征以便更好地应用于治疗病患，还可以将人工智能与技术建模结合起来，以及对人工智能的管理模式进行探究，更好地管理数据并且保护好病患的隐私，这些问题值得进一步探讨。
