Contenu connexe Similaire à 立法、行政、司法领域中大数据・人工智能应用的可能性与课题 (13) Plus de Fumiko Kudoh (14) 立法、行政、司法领域中大数据・人工智能应用的可能性与课题6. 事例A: 行政服务的自动化与效率化
例:托儿所入园选拔工作的高效化
背景
• 在日本城市区域,进托儿所的竞争十分激烈。
• 需要将多个条件(如就业状况,家庭状况,希望进入的托儿所,是否有兄弟
姐妹入园等)以计分的方式进行数据化,并在此基础上以公平的方式进行最
优化分配。
• 要解决组合最优化问题(combinatorial optimization problem),AI贡献可
能性最高。
事例
• 于2019年6月至9月期间在东京都港区内展开的实证调查研究显示,原本需要
耗时500小时的业务(15名✖4天)通过应用该系统缩减到仅需5分钟。
• 在无法满足对方的入所需求而需要说明拒绝理由时,计划利用该系统的支援
机能为对方提供更详细的解释说明,并大大缩减工作人员的作业时间。
22. 设想E: “AI 法官”?
例:展开法律判断与法律推论的系统
分析与评价
• “公平无私”?
• 相比起法官(人)AI所作出的裁判结果更接近于“法治”理念的实现?
• 真能避免法官的偏见、过失、偏颇抑或是恣意性吗?
• 此外,也存在反对的观点
• 法律判断应由与被告人同为人类的主体作出为重要?
• 只有同类主体(人)所作出的判决才具有正统性?
个人见解
• 在日本,因已有交通违规通告制度(道路交通法125条以下),简易裁判程序(刑事诉
讼法461条以下)等制度,故在制度层面的导入应当是可能的
• 此外,除了司法制度领域,网络在线的纠纷解决领域中AI应用也存在很大的发展空间。
25. 事例F: 法制执行工作的业务支援
例: “e-LAWS ”
事例
• 自2016年10月起,旨在支援法案制成等业务的“e-LAWS”系统正式投入使用。
• 只要将修正案中需要使用的词汇等输入电子系统之中,使用者对哪个用语应
如何修改的“修订文”告知便会在该系统中自动生成。
分析与评价
• 在实现自动化和高效化的行政资源分配方面具有意义
• 此外,虽然「PoliTech」提议将其作为政策制定过程中的大数据与Ai技术的
灵活运用导入运用,但该倡议仅停留在构思的阶段
26. https://www.tech-jpn.jp/wp-content/uploads/2018/03/pr09-11.pdf
法案制定·审查 成立·决定 公布·施行 法令数据的公开
基于新旧对
照表自动生
成修改意见
核对现行条文制成
新旧对照表
负责人确认
法令审查
• 修正意见制成的规
则习得耗时耗力
• 必须要有现行日本
法规(行政机关内
部也被称作为“黑
本”)的复印版
• 官报的原
稿主要为
纸质稿
官报公布
(修正意见)
• 在此之前主管府省确
认过的法律数据未能
收录
• 因为仅提供只读模式
的网页,导致曾经的
修改等工作很困难
法令数据系统
提供公开数据
(提供更易加工的
XML形式)
平成29年早期
从法案制成到正式公布全过程的电子数据化
法案信息(新旧对照表·修正意见等)
法令数据库(主管府省所证实且认证过的正确法令数据的确定)
将电子原稿
交送印刷厂
注:“e-LAWS”是法制工作业务支援系统(e-Legislative Activity and Word Support System)的英文首字母简称
29. 设想G: 政策制定支援
例:信息推荐系统、未来预测之设想构建支援系统
今后的探讨课题
• 就数据偏见及算法偏见的对应(如前所述)
• 教师数据的制作=政策评价的方法
• 如在既往政策(输入项)的基础之上,进而附加政策评价(正确数据)的话,能
够提升AI预测的准确性。但是就当下而言政策评价和其效果验证的研究并不充分。
• 对以百分百无过失的行政活动为志向,倾向于“减分主义”的大多数公务员来说,
政策评价作为个人职业发展道路上的风险而被反映。
• 通过仅对较容易测定的指标项作为业绩来例举,从而有可能产生“过度迎合”的
风险。
• 在仔细研究何种AI技术功能能被应用在政策制定环节中这一问题基础之上,进而
配合人事评价制度的改革等,循序渐进地导入AI技术的应用是十分有必要的。
• 如此一来,与其在政策制定时的正当化(justification)环节导入AI技术,不如在制
定后的统一管理及验证环节导入更为实际。
• 例如:议会的质询环节,会计审查以及“行政事业评价”等环节的AI应用
31. 设想H: 政策制定支援系统的利用
例:基于舆情分析的意思决定支援、议会中的建导AI(Facilitation AI)、“AI议员”
设想事例
• 收集与分析散落在大众媒体与互联网的意见言论及从活动记录推测出偏好数据,呈现时
下的大众舆情
• 促进代表人与代表人之间充分展开讨论(deliberation)的建导机能
分析与评价
• 与代表制(日本宪法43条1项)相抵触的风险
• 议题设定(agenda-setting)的政治性与困难性
• 如果是使用有助于确保说明责任履行的AI技术,也许有助于实现政策制定过程的优化
(日本国宪法66条3款规定的内阁【责任】)
• 充分讨论与其说是意思决定的方法,毋宁说是形成偏好的路径(也即探求自我主
张正当化理由的过程)
• 中止充分讨论制度须由投票决定
• 如能请其回答是经充分讨论而形成的偏好及理由时,就能验证决定。
32. 设想H: 政策制定支援系统的利用
今后的探讨课题
• 选举环节中有关法律课题的探讨
• 对民主主义以外的选择项之分析
• 正如公共选择理论和计量政治学等的相关研究中所指出,民主主义并不
必然是带来最优结果的选择项。
• 近年与认知相关的研究明确人类无法避免种种错误与自我欺瞒这一事
实,数据也显示选民会因知识不足与非理性的原因随大流做出意思决
定。
• 如果采用重视从充分探讨与民主性过程来实现正当性和正统性
(legitimacy)的规范性价值之观点的话,确实是一种对民主主义的拥
护…
• 但是就统治而言,究竟应当在多大程度上重视个人的、集体的自我决定
及自由,这一点并不明确。
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