日本学術会議公開シンポジウム「ＡＩによる法学へのアプローチ」

法学者からのＡＩ技術導入についての期待

太田 勝造(OTA Shozo)

東京大学大学院法学政治学研究科

０．自己紹介
経歴
1982年 法学修士・民事訴訟法
1982年 東京大学法学部助手（民事訴訟法）
1984年 名古屋大学法学部助教授（民事訴訟法）
1991年 東京大学大学院法学政治学研究科助教授（法社会学）
1997年 同教授，現在に至る
研究分野
法社会学(Law & Social Science, Socio-legal Studies)
法と経済学(Law & Economics)
法と交渉(Law & Negotiation)
裁判外紛争解決(ADR = Alternative Dispute Resolution)
法と人工知能(AI & Law)
法と認知科学(Law & Brain Science)
研究業績『裁判における証明論の基礎』（単著，弘文堂）『民事紛争解決手続論』（単著，信山社）『社会科学の理論とモデル ７： 法律』（単著，東大出版会）『日本人から見た裁判員制度』（共編著，勁草書房）

１．はじめに1．1．「裁判」とは？
★ 裁判の構成要素（裁判所の作業）
1．事実認定（心証形成）「法律要件」に該当する事実（「主要事実」）の真偽を，「証拠方法」（人証，物証など）によって判断すること．
真偽の程度の判断を「心証」と呼ぶ．
2．法規範の法律要件への「当てはめ」（包摂）
真であると認定された事実が，法律要件に当てはまるか否かを判断する（法的判断）．
3．法的推論
請求認容か請求棄却かを判断するため，適用される法規範について「法的推論」をする．

１．はじめに1．2．人工知能（ＡＩ）とは？
チューリング・テスト：人間が質疑応答をして，相手が本物の人間か，計算機械（コンピュータ）か区別できないとき，真の人工知能と言える．
チューリングの時代：外見ではなく，コミュニケーションで判断．
現代でのテスト：コミュニケーションのみならず外見でも区別がつかない．

Alan Turing(1914-1954)

The ImitationGame『エクス・マキナ(Ex_Machina)』
IT企業のCEOに招待された優秀なプログラマが女性の外形のＡＩロボットについての，チューリング・テストを実施するという，
サイエンス・フィクション・スリラー．
The film follows a programmer who is invited by
his CEO to administer the Turing test to an
intelligent humanoid robot.

２．1．事実認定のＡＩモデル
確率推論：⇒事実認定
事実命題Tが真である事前確率
p(T)

証拠e

事実命題Tが真である事後確率

証拠ep(T|e)

p(T)p(e|T)
ベイズ法則: p(T|e) = ―――――――――――――――――
p(T)p(e|T) + p(not T)p(e|not T)
複数の証拠による事後確率の計算：ベイジアン・ネットワーク

Thomas Bayes
F.Taroni, et al., Bayesian Networks for Probabilistic Inference and Decision Analysis in Forensic Science, 2014 (1701-1761)

２．２．法的当てはめのＡＩモデル
・出発点
合理的な法的判断 ⇔ 合理的な法政策判断 （法的道具主義）

・法政策上の価値判断
法的判断選択肢 ⇒ 法的ルール選択肢
例：過失を広く認めるか否か，正当事由を広く認めるか否か選択基準(1)：事前の判断 ⇒ 国民の支持納得の最大化
法的ルール選択肢集合上の国民支持納得の分布⇒ 国民支持納得を最大化する法的ルールを選択
選択基準(2)：帰結主義的判断 ⇒ 最善の社会状態をもたらすか否か(A)帰結しうる社会状態集合上の帰結確率の分布(B)帰結しうる社会状態集合上の利得・効用の分布
A+B ⇒ 法的ルール選択肢の期待効用(C)法的ルール選択肢集合上の期待効用の分布⇒ 社会的に最適な法的ルールの選択
疑問：現実の裁判官はこのような判断をしているか？
・正面からはしていない！
・事実上はしている：世論，社会常識，経験則，法学説・・・

・ＡＩモデル：自然言語処理，深層学習，自動社会調査（ネット投票？）

２．３．法的推論のＡＩモデル
・論理推論：三段論法：Ａ
人である．

ならば

Ｂ

ならば死ぬ．

＜アリストテレスは人である．＞――――――――――――――――――――――――――――――＜アリストテレスは死ぬ．＞
・法的三段論法：「法律要件T」

ならば「法律効果R」「A.故意または過失」かつ「B.違法な権利侵害」「C.損害」かつ「D.故意・過失と損害の因果関係」 ならば 「R.損害賠償」＜事実：加害者Yは脇見運転をしていて，被害者Xをはねて，大怪我をさせて，1000万円の損害を与えた．＞―――――――――――――――――――――――――――――――――＜加害者Yは被害者Xに1000万円の損害賠償をする義務がある．＞

・ＡＩモデル：論理プログラミング（例：Prolog，PROLEG）

３．裁判のＡＩモデルの評価
・事実認定 ⇒ ベイジアン・ネットワーク：確率ゆえに多値を扱える・不確実性を扱える：主観的確率も頻度確率も・プロセスが透明：ベイズ法則を知っていれば説明できる．
デバッグできる．
・実現困難性：大量の条件付確率の値を設定する必要がある．
大量のデータが必要．Conditional Probability Table必要・法的当てはめ ⇒ 深層学習・自然言語処理：ビッグ・データが必要
・プロセルが不透明：ネットワークからの解析ができない⇒ 説明できない，どこが間違っているかわからない⇒ 法的責任の解明ができない（過失，故意，因果関係）
・正しい立法・判例とは？：正解，最適解である保証がない⇒ 「悪い立法・悪い判例 ⇒ 悪い学習」
・法的推論 ⇒ 論理プログラミング：真偽の二値論理
・情報は増えない："Garbage-In, Garbage-Out"
ルールを間違える，データを間違える ⇒ 誤回答
・プロセスが透明：説明できる，デバッグしやすい３．１．ＡＩ裁判所への期待と不安（1）事実認定・ベイジアン・ネットワークによる実現ができたら＋ ベネフィット
・裁判官や裁判員のバイアスや過誤から解放
ＡＩによる事実認定は，バイアスのありうる人間の裁判の事実認定と異なり正確・裁判所や裁判官によるブレがない．
ー デメリット
・裁判の事実も証拠も雑多すぎるので，ベイジアン・ネットワークの数値（条件付確率）を確定しづらい（⇒主観性の介入）
・ＡＩ事実認定への人々の支持納得，受容は？

３．２．ＡＩ裁判所への期待と不安（2）法規範の法律要件への当て嵌め（包摂）・自然言語処理，深層学習による実現ができたら＋ ベネフィット
・裁判官によるブレと恣意性と主観性を排除
・裁判の地理的，時間的な斉一性の実現
ー デメリット
・法的価値判断の組み込みの困難
目的的解釈，法政策的考慮
・多数の学説，多数の判例の処理・深層学習の説明不可能制，デバッグ不能性・過誤の際の責任の所在判断の困難
・「ＡＩ当てはめ判断」への人々の支持納得，受容は？

３．３．ＡＩ裁判所への期待と不安
裁判の構造（3）法的推論
・論理プログラミングによる実現ができたら＋ ベネフィット
・論理的推論である限りで現実妥当性
・裁判官のバイアス，恣意性から開放・説明可能性，デバッギング可能性－ デメリット・Garbage-In, Garbage-Out・ルールを書く労力と費用・ＡＩ法的推論への人々の支持納得，受容は？

４．ＡＩ裁判所に対する国民の支持受容
ふたたびチューリング・テスト：人間が質疑応答をして，相手が本物の人間か，計算機械（コンピュータ）か区別できないとき，真の人工知能と言える．

質問(1)：ＡＩ搭載の自動運転車と普通の自動車では，あなたが乗りたいのはどれですか？
(1)普通の自動車(2)レベル3のAI自動運転車(3)チューリング・レベルのAI自動運転車

http://www.ashinari.com/search/https://pixabay.com/ja/

４．ＡＩ裁判所に対する国民の支持受容
ふたたびチューリング・テスト：人間が質疑応答をして，相手が本物の人間か，計算機械（コンピュータ）か区別できないとき，真の人工知能と言える．
質問(2)：病気や怪我，あるいは老化のために，あなたは入院し，介護者にシモの世話をしてもらわなければならない状態になったとします．
あなたは，下記のどの介護者にシモの世話をしてもらいたいですか？
(1)生身の人間介護者(2)レベル1のAI介護者ロボ(3)レベル3のAI介護者ロボ(4)チューリング・レベルのAI介護者ロボ

http://www.ashinari.com/search/https://pixabay.com/ja/

４．ＡＩ裁判所に対する国民の支持受容
ふたたびチューリング・テスト：人間が質疑応答をして，相手が本物の人間か，計算機械（コンピュータ）か区別できないとき，真の人工知能と言える．
質問(3)：交通事故を起こして相手を死亡させてしまい．あなたは，業務上過失致死罪で起訴され，刑事裁判の被告人となったとします．下記の裁判所の中で，あなたが裁判を受けたい裁判所はどれですか．
(1)生身の裁判官(2)レベル1のAI裁判ロボ(3)レベル3のAI裁判ロボ(4)チューリング・レベルのAI裁判ロボ

http://www.ashinari.com/search/https://pixabay.com/ja/

４．ＡＩ裁判所に対する国民の支持受容
ＡＩ裁判システム全体＋ ベネフィット
・当事者や代理人・弁護人の人柄や能力，やる気などによる有利不利が生じない
・裁判官のバイアス，主観性や恣意性から解放
・説明可能性，デバッギング可能性－ デメリット
・裁判による法創造，法政策判断が困難化
・ヒューマン・タッチの喪失
・プラシボ効果：ＡＩ裁判所と知っただけで，安易に信頼したり，拒絶反応を示す人が出てくる

５．まとめＡＩによる「裁判支援システム」へ
1．近い将来，人間の裁判官に代わって，ＡＩが裁判をするようになる可能性は，ほとんどない．
必要判例データ不足，技術的限界，国民感情， 正統性，など
2．遠い将来，シンギュラリティが実現する時代には，ＡＩ裁判所が人間の裁判所に取って代わるかもしれない．
3．シンギュラリティまでの間，ＡＩによる「裁判支援システム」が，徐々に裁判実務や法実務を担うようになるだろう．
法情報検索（判例・法令），リーガル・リサーチ，訴状・答弁書・起訴状・準備書面・判決書などの起案，など
4．「裁判支援」のあり方：情報検索提供 ⇒ 事実認定・法的判断の支援（人間裁判官が参考にする）⇒ 人間裁判官が異議なければ裁判所判断になる ⇒ 人間裁判官に代わるＡＩ裁判所"The knowledge jobs will go, the wisdom jobs will stay."「知識による仕事は取って代わられ，知恵による仕事は人間に残る．」

日本学術会議公開シンポジウム「ＡＩによる法学へのアプローチ」

法学者からのＡＩ技術導入についての期待

太田 勝造(OTA Shozo)

東京大学大学院法学政治学研究科