房琳琳/科技日报
据《科学》官网5月4日报道，美国伊利诺伊理工大学的科学家们采用了一种名为“随机森林”的机器学习统计模型，对1816年至2015年美国最高法院的裁判案例进行了预测。研究结果显示，该模型的预测准确率高达70%以上，超过了拥有丰富法律知识的专家（预测准确率仅为66%）的表现。
在当今数字化的时代，运用计算机算法去预测法官的行为已经不再是什么新鲜事物。据一项于2011年 conducted 的研究显示，我国学者通过分析1953年至2004年期间，8位法官的投票记录，成功预测了同一案件中第9位法官的投票结果，其准确率高达83%。而在2004年，美国学者则利用1994年开始在法院工作以来，9位法官的判决数据，对2002年的案件判决结果进行了预测，其预测准确率达到了75%。这些研究成果充分证明了计算机算法在预测法官行为上的巨大潜力。
伊利诺伊大学理工学院的法学教授丹尼尔·卡茨领导的研究团队，通过运用最高法院的数据库，为每一个投票标记了16个特性。这些特性涵盖了法官任期、诉讼发起法庭、以及口头辩论是否得到听取等多个方面，从而构建出了最为先进的算法。
在对1816年至2015年最高法院案例特征与裁决结果的关联进行初步学习后，该模型开始按照年份顺序深入探究各类案例的特性和最终的裁决结果。通过对这些案例进行详细的分析，该模型得以对未来的裁决结果进行更为精准的预测。为了进一步提高预测的准确性，该模型被升级了其算法，以便更好地利用关于特定年份的实际裁决信息来优化其预测策略。在此基础上，该模型继续开展对未来年份的预测工作。
根据是一项针对28000项判决结果和24万张法官投票的新模型算法预测的研究，研究结果显示，该模型的预测正确率分别达到了70.2%和71.9%，这表明其具有较高的准确性和可靠性。这项研究成果已发表在《公共科学图书馆·综合》（PLOS ONE）上，为我国司法领域提供了有力的科技支持。
据报道，律师们是最有可能在新算法下首先采取行动的人群。他们能够将各种不同的变量纳入模型，从而获取所需的参考信息。对于投资者而言，可以根据预测结果，对他们具有较高胜算的公司进行投资。而对于上诉人而言，可以根据获胜的可能性来决定是否继续向最高法院提起诉讼。
本期编辑：邢潭
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