对国际人工智能与法协会副主席恩里科·弗朗西斯科尼的专访(3)

尽管“自上向下”进路的研究成果与法律语义网之间存在一定的相关性，但相关行动者需要付诸全面协调和经济投入才能遵循拟定的标准。但是，这一举措几乎不能带来直接的好处。因此，一种新的“自下向上”的语义网实现进路应运而生。

这一进路基于关联开放数据原则的指导方针，实质上推动了语义网“自下而上”的发展。为了实现数据开放，这一进路使用URI命名规范和RDF格式来描述可用的语义数据，挖掘可用的粒度文档标记。该进路的目标是，在可获得的互操性层面促进共享格式的数据公开，使语义信息丰富和互连成为一种数据消费利益驱动下的良性趋势。

关联开放数据的方法已被成功验证，它也代表了语义网领域内法律信息管理的趋势。

黎：目前，中国的人工智能立法研究仍处于起步阶段。您能提一些具体建议吗?

恩里科：通过机器学习或自然语言处理的技术，法律文本、案例中的自然语言可以转化为机器能够理解的语言。目前，自然语言转化已成功应用于脸部识别和一般性模式识别等领域。近期人们发现，这对法律信息的转化也很有效，因为法律信息是非常技术性和具体化的。

实践证明，法律信息能够转化为机器可以理解和执行的规则。这样，在给定前提的条件下，机器有望为公民、公共管理部门、法院提出建议或提供决策支持。也许这样的系统在短期内还不能实现完全自主，但在法律纠纷中，它可以处理大部分繁重而琐碎的工作，而这些往往是法律工作者不得不做的。

我认为中国可以发起一项类似于“最佳实践”的项目，并和欧洲国家分享经验。应用语义网方法处理法律信息的好处在于，它不仅可以保障法律的确定性和权利的有效性，提升政府的透明度，也便于用户根据不同的信息需求使用法律信息。

一个典型的例子是，只要法律出版商根据语义网实现的最新原则(即关联开放数据)出版或发布法律信息，那么他们就可以通过重复利用这些法律信息来发展业务。因此，我认为法律领域中的语义网实现将是一个值得中国政府投资的应用领域。

黎：您如何评价语义网研究的实践可能性?更进一步说，您对未来语义网研究的应用与可能性有什么期望呢?

恩里科：事实上，我认为法律领域是最能优先应用人工智能的领域之一。一方面，法律由规则以及可解释事实所构成;另一方面，计算机恰恰就是一种能基于既定规则处理数据的机器，这些数据理包括法律事件和事实。因此，人工智能和法律的结合自然而且直接，二者可以相互支持，这一点在语义网领域表现更加明显。因为语义网标准是一种能够根据规则结构化法律信息的有效工具，而机器能更好地处理信息，通过从前提推出结论，进行经得起检验的法律推理。因此，用户能更容易地获得信息。

机器人法官的发展可能代表了未来人工智能在法律领域中的应用(尽管实现这一梦想仍很遥远)。在这个方向上，一些初步的应用程序已经被成功开发和应用，例如，一些电子商务网站提供的在线纠纷争端解决等半自动化服务的应用程序。但是，它们仍是能够根据法律规则处理数据并为客户提供法律建议的人工智能工具。(责任编辑：方向)