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我们通过进化论的视角来处理人工智能和法律中的可解释性问题。 从这个角度来看,盲目或无意识的“直接拟合”是一个系统及其环境相互构成和对齐的迭代过程。 核心案例是自然选择。 法律推理可以被理解为法律“直接适应”的一个步骤,通过一个变化、选择和保留的循环,以适应其社会背景。 机器学习,就其依赖于通过“反向传播”进行的纠错而言,可用于对同一过程进行建模。 因此,它对于理解法律和社会变化的长期动态可能具有价值。 然而,这与它在预测病例结果方面可能具有的任何用途不同。 在个人或即时案件的背景下的法律解释需要使用人类为了理解他们的世界并通过自然语言来表达它而进化出的高阶认知能力。 就其性质而言,机器学习方法不太可能很好地捕获这种类型的前向传播。
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weixin_38696336
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