编者按：2024年9月25日，最高人民法院举行国际商事专家委员会第四届研讨会暨专家委员续（增）聘活动。本次研讨会上，来自20多个国家和地区的40多位专家委员及特邀嘉宾，围绕“合作对话·多元融合·和平发展”这一主题，在4个具体议题框架下进行了广泛深入的讨论。现将议题四“数据时代的机制创新：人工智能在司法、仲裁、调解的运用和前景展望”研讨环节中专家委员及特邀嘉宾代表的发言稿陆续刊登在国际商事法庭网站。

议题四：数据时代的机制创新：人工智能在司法、仲裁、调解的运用和前景展望

开罗地区国际商事仲裁中心主任

非洲仲裁协会理事会成员

伊斯迈尔·西里木（埃及）

一、引言

主题“人工智能在争议解决中的应用及展望”讨论了人工智能（AI）对争议解决，特别是仲裁和替代性争议解决机制（ADR）带来的变革性影响。

值得注意的是，人工智能没有统一的定义，现有的定义也可能随着时间的推移而演变。根据硅谷仲裁与调解中心（SVAMC）的指导原则，人工智能是指执行与人类认知相关任务的计算机系统，例如理解自然语言、识别复杂的语义模式以及生成类似人类的输出。这一定义旨在涵盖当前和未来可预见的人工智能类型，但并不过于广泛，以免涵盖所有类型的计算机辅助自动化工具。相反，它专注于比传统的基于规则的确定性逻辑自动化工具更为自主、复杂、多功能和概率性的现代技术。

人工智能技术，如机器学习、生成式AI和数据分析，正在越来越多地被整合到法律实践中，以提高效率、降低成本并改善决策流程。随着人工智能变得更加复杂，它有可能彻底改变争议的管理方式，提供比传统方法更快、更数据驱动的结果。

本文旨在强调人工智能在争议解决中的机遇和挑战。人工智能自动化常规任务和分析海量数据的能力可以显著简化仲裁过程。然而，人工智能的使用也导致了一些复杂性，例如确保伦理标准、保护保密性以及应对人工智能算法中固有的偏见。要维持仲裁过程的公平性、透明性和整体完整性，这些考虑至关重要。

二、人工智能在仲裁中的使用指南

硅谷仲裁与调解中心（SVAMC）制定了一套规范人工智能在仲裁中使用的指南。这些指南被称为《SVAMC人工智能在仲裁中的使用指南》（以下简称《SVAMC指南》），为在法律环境中负责任和道德地使用人工智能提供了结构化的指导。它们适用于仲裁员、当事人、法律代表以及仲裁过程中的其他参与者。

《SVAMC指南》分为三部分：适用于所有参与者的一般原则、针对当事人及其代表的具体规定，以及针对仲裁员的详细规则。关键要点包括：参与者有义务了解人工智能工具的能力和局限性，保护保密信息的义务，以及不得将决策责任委托给人工智能。此外，指南还强调透明度，鼓励在人工智能显著影响仲裁结果时进行披露。主要指南包括：

第一、了解人工智能工具：参与者必须熟悉人工智能应用的功能、局限性和风险。这种理解对于确保人工智能的适当使用以及对其输出进行批判性评估至关重要。

第二、保护保密性：保护敏感信息至关重要。人工智能工具不能确保使用过程中输入的数据的安全性，有可能导致隐私或保密信息的泄露。该指南强调必须仔细审查人工智能工具，确保其符合数据安全和隐私标准，特别是在处理仲裁中的机密材料的时候。

第三、不得委托决策：仲裁员应避免将任何决策责任委托给人工智能。尽管人工智能可以辅助数据分析和提供见解，但最终的决策必须由人类做出，以维护仲裁过程的完整性。

关于披露和透明度：披露人工智能工具并非自动要求，但应根据具体情况考虑，平衡正当程序和特权。在必要时，仲裁员应提供有关使用的人工智能工具、其版本以及相关提示或输出的详细信息。然而，仲裁员必须披露对超出记录的人工智能生成信息的依赖，允许当事人发表意见，确保其被听取的权利。这种方式促进了透明度，同时确保对人工智能输出进行批判性评估。

三、人工智能在仲裁和ADR中的挑战和风险

人工智能整合到仲裁和ADR中的过程中存在多个挑战和风险。其中最重要的一个问题是人工智能模型中的偏见。人工智能系统通常从历史数据中学习，这可能会将现有的偏见嵌入其输出中，这可能会对获得公平审判的权利产生负面影响。当然，即使人类本身也会存在偏见，但他们做出的决策是基于情感、道德、逻辑、理性和共情的。因此，用户应使用具有偏见缓解功能的人工智能工具，并对人工智能生成的输出进行批判性审查，以确保公平。

另一个主要挑战是透明度问题，通常称为“黑箱”问题。许多人工智能系统，特别是基于深度学习和神经网络的系统，其运行方式并不完全为人类所理解，这使得难以确定其决策的依据。此外，存在“人工智能幻觉”（hallucination）现象，即人工智能算法感知到不存在或人类无法察觉的模式或对象，从而生成不准确的输出。这种不透明性增加了责任归属的复杂性，并可能削弱对人工智能辅助仲裁结果的信任。“可解释的人工智能”被讨论为一种潜在的解决方案，它提供了对人工智能系统如何得出结论的洞察，从而增强了透明度和监督。

数据隐私和安全也是关键问题。人工智能工具需要访问大量数据才能有效运作，这些数据可能包括敏感或机密信息。《SVAMC指南》建议所有参与者确保他们使用的人工智能工具符合保护机密信息（包括特权、私人、秘密或其他受保护数据）的义务。

四、人工智能对法律实践和ADR的影响

人工智能对法律行业的影响超出了仲裁，正在根本上改变法律从业者的工作方式。自动化文档审查、简化法律研究和分析大量判例法的工具正变得越来越普遍，这有助于减少法律服务的时间和成本。能够预测案件结果的预测性分析正在增强法律策略的制定和客户咨询服务。然而，人工智能在法律环境中的广泛应用也需要技能和知识的转变。法律从业者必须认识到，这项技术所产生的结果将带来重要的法律和伦理问题，例如侵权责任和刑事责任。

展望未来，人工智能将继续发展，并在争议解决实践中得到更深入的整合。未来的方向是基于广泛的全球匿名司法数据共享的分散式正义方法。在这种分散式方法中，司法数据最初由其创建者（即当事人和司法机构）控制，且在国家监管下进行监督。然后，这些数据将广泛分享给人工智能模块的开发者和其他利益相关者，后者将在为当事人、法院、仲裁机构和调解中心提供服务方面相互竞争。

人工智能潜力的一个例子是ChatGPT，它可以协助各种法律任务。它可以起草程序命令、案件事实摘要，并处理相关沟通。它可以通过翻译法律文件、分析陈述书以及整理有争议或无争议的事实来促进当事人合作。ChatGPT还可以通过评估历史案件预测裁决的后果，帮助预测裁决可能的事实结果以及裁决被撤销、拒绝执行或自愿执行的可能性。此外，人工智能可以通过识别法律策略中的弱点并根据对方的陈述生成反驳论据，协助辩证论证。最后，它还可以帮助无法聘请法律顾问的当事人，使正义更加公平可及。

然而，这些领域中的人工智能进步必须以强有力的监管框架为指导，以解决伦理困境，确保合规性并保护所有当事人的权利。

五、结论

虽然人工智能为争议解决中的创新带来了重要机遇，但其整合必须得到谨慎管理。制定明确的指南、伦理标准和监管监督对于确保人工智能以提高仲裁和ADR程序的效率、公平性和透明性方式使用至关重要。