唐纳德·h·伯曼、卡罗尔·d·哈夫纳著
ACM通信，1989年8月，第32卷第8期，第928-938页
10.1145/65971.65972
评论
管理富裕客户和大型机构的法律数不胜数，错综复杂，并由高度老练的从业者应用。在社会的这一部分，规则激增，诉讼层出不穷，法律服务成本的增长远远快于生活成本的增长。然而，对于大多数人来说，情况就大不相同了。诉诸法院的途径原则上可以开放。然而，在实践中，大多数人发现他们的合法权利严重损害了法律服务的费用，现有规则和程序令人困惑的复杂性，以及诉讼结案所涉及的漫长而令人沮丧的拖延……对于那些负担得起法律的人来说，法律太多了，而对于那些负担不起法律的人来说，法律太少了。没有人会对这种状况感到满意。
德里克·博克[5]
美国的法律体系
1被普遍认为处于危机状态，被过高的成本、长时间的延误和不一致所困扰，导致公众越来越缺乏信心。其中一个原因是，为了使法律系统正常运作，必须收集和整合大量的信息。在许多传统的法律领域，不断演变的法律理论导致了不确定性和诉讼的增加，给个人和社会带来了高昂的代价。在量刑、赡养费和福利管理等自由裁量领域，有证据表明法律决策高度不一致，导致公众不满，对“确定”规则的需求日益增长。
在这篇文章中，我们考虑了人工智能在促进更公平和高效的法律体系方面的潜力。首先，我们以一个被房地产经纪人的陈述误导的中等收入购房者为例，展示了预测专家系统如何帮助各方评估其法律地位。如果专家系统是相当准确的预测者，那么现在通过昂贵的诉讼解决的一些纠纷就可以得到自愿解决，而其他许多纠纷也可以更快地得到解决。然后，我们以法官判决罪犯为例，考虑酌情决策的过程。我们描述了在医疗领域开发的诊断专家系统如何适应刑事量刑，并描述了该技术可以使用的过程——首先建立量刑规范的共识，然后使这些规范可访问。
在理想的情况下，法律决定是在经过长时间的研究和辩论后做出的，记录在公开的理由中，然后由其他法律专家进行深入审查。与这种理想相反，大多数日常的法律决定是由市和州法院的法官、警察、检察官、保险理赔员、福利管理人员、社会工作者以及为客户提供和解或诉讼建议的律师做出的。这些决定往往必须在有限的时间、资金和信息的严重压力下做出。专家系统可以为决策者提供更好地理解、评估和传播其决策的工具。同时，需要重申的是，在法律决策过程中，专家系统不应该也不可能取代人的判断。
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