全球首位论文引用量破百万的学者诞生！

第一部分、学者介绍

加拿大蒙特利尔大学的约书亚·本吉奥（yoshua bengio）以其在机器学习领域的开创性研究而闻名。他与加拿大多伦多大学的计算机科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）以及纽约科技公司Meta的杨立昆（Yann LeCun）并称为人工智能（AI）的奠基人之一。这三人因在神经网络领域的研究成果，于2019年共同荣获图灵奖 ——计算机科学界的最高荣誉。

据《自然》新闻（Nature News）报道，约书亚·本吉奥成为第一个在搜索引擎谷歌学术（Google Scholar） 上作品被引用超过一百万次的人。 本吉奥被引用次数最多的论文包括他与他人合著的2014年论文“Generative Adversarial Nets”（生成对抗网络），该论文在谷歌学术上的引用次数超过10.5万次；以及他与杨立昆和杰弗里·辛顿合著的发表在《自然》（Nature）杂志上的综述论文 。

此外，他的论文列表还包括关于“注意力机制”（attention）的论文，该技术能够帮助机器分析文本。注意力机制已成为推动聊天机器人革命的关键创新之一，而聊天机器人革命的开端便是2022年推出的ChatGPT。

第二部分、AI（机器学习等技术）应用在法学领域的前沿论文有哪些？

第一篇：相貌居然会影响量刑？（来自经济学顶刊）

该方法的核心贡献在于将机器学习的高维模式识别能力与人类的理解和概括能力相结合，形成一种可迭代、可复现的假设生成机制。作者进一步展示了这些假设不仅具有统计显著性，而且在刑事司法实践者中并不为人所知，具有一定的新颖性和实证基础。尽管因果关系的严格检验超出本文范围，但作者通过实验室实验和控制变量分析提供了初步证据支持其潜在因果性。本文提出的流程具有广泛适用性，可扩展至图像、文本、时间序列等高维数据，为经济学、社会科学及其他领域的假设发现提供了新范式，强调假设生成本身应作为科学方法中一个系统化、值得重视的环节。

一、导论

科学进程存在显著不对称性：严谨的假设检验依赖数据与模型，而假设生成却依赖直觉与创造力这一看似主观的心理过程。这种不对称性正被技术发展打破——机器学习算法不仅能处理表格数据，更能解析图像、文本等复杂信息，同时人类行为数据的爆炸式增长（如金融交易记录、手机定位数据、监控录像等）为科学研究提供了新素材。

本文提出一种新型假设生成框架：利用机器学习算法自动检测高维数据中的潜在模式（仅通过面部像素即可预测法官保释决策），并通过人机交互将算法发现的"黑箱"模式转化为人类可理解的特征假设（首次揭示"面部整洁度"与"法官决策"的关联）。该方法已在司法场景验证，并具备跨领域通用性，可应用于手机数据、卫星图像等多类型高维数据分析，为科学研究的前端阶段——假设生成，提供了系统化工具支持。

二、数据和方法总结

本研究聚焦美国刑事司法系统中法官的羁押决策问题。该决策在法律上应基于被告风险预测，但实践中存在显著偏差。研究采用北卡罗来纳州梅克伦堡县官方数据，整合被告人口统计信息、犯罪记录及面部照片（mug shots），数据来源涵盖治安官办公室、法院和公共安全部门，并补充公开网站下载的面部图像，确保数据权威性与多样性。

这一选择既针对高利害社会问题，又利用高维视觉数据突破传统结构化变量的限制。实验构建基于面部图像的深度学习模型，预测法官羁押决策的准确性超越部分传统变量（如人口统计特征）。通过生成对抗网络（GAN）生成合成面部图像，结合人类受试者对比实验，揭示两个新维度：

（三）方法适用的普遍性与数据要求

该方法适用于任何可量化预测且具备高维数据支持的场景，需满足三条件：

1. 行为可预测性

   目标行为需存在统计规律（如法官决策可被面部特征部分解释）；

   
   

2. 高维数据输入

   需包含图像、文本等非结构化数据以捕捉复杂模式；

   
   

3. 无监督建模能力

   采用GAN等技术生成反事实实例，通过对比分析提取关键特征。
   该框架突破学科界限，已在金融风险预测、医疗诊断优化等领域展现潜力，为跨学科实证研究提供了标准化工具链。

   
   

算法与人类交互的核心目标在于破解机器学习模型的"黑箱"特性，使算法能够以人类可理解的方式揭示预测逻辑，从而生成可验证的新假设。尽管算法在高维数据（如图像、文本）处理中表现出色，但其预测机制的不透明性限制了科学发现的可解释性。主要挑战在于构建桥梁，将算法发现的复杂模式转化为直观表达，使人类研究者能基于此提出并测试科学假设。

研究者提出基于生成对抗网络（GAN）和梯度引导的变形图像对生成方法：

四、结论

本研究通过机器学习算法与人类解释的协同，揭示了司法决策中先前未被认知的面部特征影响：被告的"整洁度"与"脸型宽厚"显著关联法官的羁押决定，且该关联在控制种族、犯罪史等变量后依然成立。这一发现突破了传统研究仅关注人口统计学特征的局限，证明了高维数据（如面部图像）在解释复杂社会行为中的独特价值。算法成功捕捉到人类观察者难以言表的模式，为假设生成提供了数据驱动的新路径。

来源：龙小宁,刘建军,岳阳. 法官人力资本积累与审判质量——基于知识产权案件的实证分析 [J]. 经济学(季刊), 2025, 25 (03): 597-612.

内容提要：这篇论文《法官人力资本积累与审判质量——基于知识产权案件的实证分析》深入探讨了法官经验积累对其审判能力的影响，特别是以知识产权案件为研究对象进行了详尽的实证分析。

研究指出，随着中国司法案件数量的激增和法官数量的相对稳定，提升法官的审判能力成为维护司法公正和权威的关键。论文通过构建民事司法诉讼审判的理论模型和实证模型，发现法官的专业经验积累显著降低了二审改判率，而通用经验对此无显著影响。

这一发现不仅揭示了专业经验在提升审判质量中的核心作用，还通过Heckman两步法修正了样本选择偏差，确保了研究结果的准确性。进一步分析显示，中级法院法官和复杂案件的审理更加依赖专业经验的积累，且法官专业经验的积累虽未显著改变当事人的上诉决策，但显著降低了被告上诉时的案件改判率。

此外，论文还指出案件上诉或上诉被改判的经历有助于提升法官的审判能力，强调了法官在处理知识产权案件时，其专业经验、原告和被告的上诉情况以及上诉被改判情况对审判质量的重要影响。

基于这些发现，论文提出了建立知识产权专门法庭和法院的理论支持，以优化法官专业能力的发展和审判质量的提升，并建议优化知识产权法官的轮岗制度，在预防腐败的同时确保审判队伍的专业化建设。

尽管研究数据仅限于知识产权案件，但其结论为完善法官遴选机制和培养体系提供了有力的实证支持，并为未来研究指明了方向，即考虑扩展至不同类型案件及跨国家和地区的研究，以进一步丰富和完善司法制度的相关研究。

摘 要：本研究以知识产权案件为例，探讨法官经验如何影响审判能力。本文构建结构模型发现，法官经验不仅直接降低案件的二审改判率，还通过影响当事人的上诉决策而间接影响改判率，若忽视后者会引入选择性偏差。为解决该问题，本文构建Heckman两步法模型进行实证分析。结果表明，法官的专业经验显著降低了二审改判率，而通用经验无显著影响。此外，中级法院法官、复杂案件的审理更加依赖专业经验的积累。本文的发现为完善法官遴选机制和培养体系提供实证支持。

一、导论

法官队伍作为依法治国的示范性力量，是中国法治建设的重要推动者。打造高素质的法官队伍对于保障司法公正和法律有效性具有关键性作用。随着中国经济的快速发展和人民法治观念的增强，通过司法途径解决纠纷的方式越来越普遍，中国司法案件2019年已突破3000万件，而法官数量基本稳定在13万人左右。面对“案多人少”的挑战，如何提升法官的审判能力、充分发挥其专业技能，对于维护司法公正和权威至关重要。

本文针对我国法律体系的特殊性，探究何种制度安排有利于提高法官的审判能力，为改进我国法官人才培养体制提供支持。关于如何提高法官的审判能力，学术界有专才法官与通才法官之争，但主要以发达国家为研究对象。

一些学者支持培养专才法官，认为法官专注于自己擅长的领域时，司法案件的审理效率会显著提高(Case and Miller, 1983;Bruff, 1991);而通才法官面对复杂的法律问题时，只能根据对法条的大致理解作出判断(Dreyfuss, 1990)。

另一些学者认为尽管擅长于某一特定领域的法官更容易形成深刻的观点，但也容易产生偏见(Breyer, 2009)。通才法官更加具备整体思维，不会过度关注某个狭窄领域的问题(Wood, 1997),也更容易为不同的法律领域带来新的视角(Meador, 1982;Dreyfuss, 1990)。

在这一问题的争论中，专门法院也受到了广泛关注。专门法院使得原本分散的案件可以集中审理，让专门法院的法官可以接触到足够多的案件，获得更多的专业型经验(Jordan, 1981)。此外，成立专门法院并将案件集中在少数法院审理，专才法官可以形成小规模决策团队，更容易形成一致的意见，有利于形成具有统一性和可预测性的法律体系，促进“明线规则” (3)(bright-line rule)的形成(Dreyfuss, 1990;Baum, 2008)。也有学者持反对观点，认为专门法院会危及司法独立性，当特定领域的司法解释权集中在少数法官手中时，法官的任命过程更容易受到操纵。而且让特定法官处理特定案件，与随机分案原则相悖，会增加廉政风险(Posner, 1982;Dreyfuss, 1990)。

总而言之，关于培养哪种类型的法官这一问题，学术界尚未达成共识，且多以发达国家为研究对象。由于司法制度在不同国家之间存在较大差异，其他制度背景下的研究结果对我国法律体系的借鉴作用有一定局限性。本文使用案件级数据探究法官过去的不同类别经验积累对审判能力的影响，为完善法官遴选机制和培养体系提供实证支持。

二、制度背景

本部分通过构建理论模型来探究法官的经验积累如何影响案件判决质量，并得出相应的实证模型设定。为保证模型能够客观反映现实，需要首先讨论相关的制度背景，包括与法官审理案件相关的三项司法制度，也即两审终审制、随机分案制和司法责任制。

两审终审制是指除最高人民法院的第一审判决或裁定外，其他案件进入二审经过两级法院审议后即告终结并发生法律效力。通过司法实践中案件数据进行分析发现，二审可以对第一审判决存在的错误进行有效纠正，绝大多数案件在经过两次审理后能得到公正的判决，因此可以使用案件在二审中是否被改判来评估一审判决的质量。

随机分案制是指法院按照审判领域的类别，随机确定案件的承办法官。可见，这一制度安排避免了案件特征与法官特征之间存在的相关性，从而缓解了法官经验积累对案件审理质量的影响研究中的内生性问题。

司法责任制是指法院审理的案件由独任庭、合议庭的法官直接签发，除审判委员会讨论决定的案件以外，法院院长、庭长不再审核签发自己未直接参加审理案件的裁判文书。这一制度的实施保证了法官审理案件的较高独立性，意味着案件的审理质量更直接地决定于法官的审判经验积累，因而可以将法官的审案经验作为核心变量，深入探究其对审判质量的影响。

三、数据来源与描述性统计

本文使用的核心数据来自中国裁判文书网。我们于2020年9月收集了裁判时间在2010年1月1日至2020年9月1日的知识产权权属和侵权纠纷民事一审、二审判决书。针对这些案件的判决书，我们运用正则表达式方法提取一审案件的法院名称、当事人出庭情况、当事人是否有律师、当事人是否为非自然人、判决书引用法律条文数及字数、参与审理的法官、审理日期等变量，并采用基于贝叶斯方法的机器学习模型提取原告的诉求金额、诉求律师费等变量。其中诉求律师费用于构造城市层级的诉讼负担变量，以修正样本选择偏差。为评估一审判决的质量，我们进一步提取二审判决书的最终判决结果，并与对应的一审判决进行匹配。本文使用的地级市层级控制变量来自2010—2020年《中国城市统计年鉴》，具体包括职工平均工资、第二产业从业人员比重、第三产业从业人员比重、工业企业数量、总人口数以及科学技术支出等。此外，本文从最高人民法院发布的《中国法院的司法改革(2013—2022)》中获取省份司法改革信息，构造省份层级变量“是否实施省级以下地方法院人财物统一管理的司法体制改革”(以下简称是否实施人财物统管改革)。

本文选择知识产权案件为研究样本，主要基于两个原因：第一，知识产权案件审理不仅要求法官具备深厚的专业背景，同时对人力资本的及时更新有很高的要求，选取知识产权案件进行分析可以更好地观察法官人力资本的作用及其在时间维度上的变化。知识产权领域与全球技术进步和经济发展紧密相关，创新的不断涌现与信息的跨国流动，使得知识产权问题不仅专业化程度高且日渐复杂，不断为知识产权的保护和管理带来了新的挑战(吕炳斌，2022)。为了适应快速发展的科技文化事业的要求，知识产权法在修改的频率、范围和幅度上都非常显著，整个知识产权制度仍处于快速变化之中(孔祥俊，2021)。因此，法官通过积累经验形成的人力资本在时间维度上折旧较快，法官必须不断学习新知识，才能适应知识产权案件的变化。第二，不同的知识产权案件审理会涉及对通用性和专业性知识技能的不同要求，因此选取知识产权案件有利于更好地区分通用型人力资本与专用型人力资本的作用。知识产权案件主要分为著作权、专利权和商标权案件。尽管知识产权法官通常都会参与这三类案件的审理，并可以从中累积通用性经验，但每一类案件却具有一定的独特性，其审理过程涉及更扎实的专业背景和更强大的分析能力。(9)因而，针对知识产权案件的研究为有效区分通用型人力资本和专用型人力资本提供了机会。

为了观察法官经验积累在时间维度上的变化，本文仅保留2010—2020年间连续4年审理过知识产权案件的法官所对应的案件样本。本文的实证研究包括两个样本：一是一审案件样本约9万件，对应Heckman两步法第一阶段的回归分析，即式(2)；二是进入二审的一审案件样本约1.3万件，对应Heckman两步法第二阶段的回归分析，即式(1)。本文的描述性统计以基准回归对应的一审案件样本为基础，主要包括法官特征、案件特征和区域特征。从二审改判情况来看，约7.53%的案件在二审中被改判，实际上大多数一审判决在二审中被维持原判。从法官审理案件数量来看，每位法官在前一年平均审理了约59.42件同类案件和约25.95件其他类案件(10)，其中，同类案件的改判率为1.32%，其他类案件的改判率为1.88%。如果查看过去3年的数据，每位法官平均审理的同类案件约99.80宗，其他类案件约49.55宗，而同类案件与其他类案件的改判率分别为1.04%和1.35%。案件的平均诉求金额约为12.67万元，涵盖了从0.0001万元到9 750万元的范围。在当事人特性方面，约85.66%的原告和58.78%的被告为非自然人实体。此外，城市律师费负担均值约为16%，即平均而言知识产权案件的律师费约占诉求金额的16%。最后，法官审案的改判比例与其在前一年的审案数量之间并无明显的关系。

四、实证结果

1.基本结果

具体而言，法官过去一年每多审理100%的某类案件，则当年审理该类案件的二审改判率降低1.21%。根据描述性统计结果，法官平均每年同类案件审理数约为60件，二审改判率为7.53%。那么，如果法官在前一年中多审理60件同类案件，即同类案件审理数量为120件，则该类案件的二审改判率将降至6.32%。意味着本文发现的法官审判经验的影响不仅在统计意义上显著，而且有较重要的经济意义。

2.异质性分析

基层法院审理的案件相对于中级法院而言，案情较为简单。对于知识产权案件而言也同样如此，当原告诉求标的额等达到一定标准时则需要向中级法院提起诉讼。因此，我们分别对基层法院与中级法院进行回归，以探究专业型人力资本和通用型人力资本对法官审判能力的影响在不同层级法院的差异。结果揭示，基层法院专用型人力资本与通用型人力资本对审判结果无显著区别，而中级法院更依赖专用型人力资本。这表明基层法院更需要“多面手法官”，能够处理涉及领域更广泛、但案情较为简单的案件。而中级法院更需要“专业型法官”，能够处理复杂但是只涉及单个领域的案件，因而，进一步深化中级法院的内部分工有着重要意义。

相较于独任庭，合议庭审理的案件更加复杂。结果表明，对于适用简易程序审理的独任庭案件，法官的经验积累对审理能力均有一定影响，且通用型经验的影响是显著的。而案件复杂程度更高的合议庭案件中，法官的专用型人力资本积累能显著降低二审案件被改判的可能性。

法官的经验积累可能在两个维度上发挥作用。首先，法官的经验积累使得判决结果更加公平公正，降低二审被改判的可能性。其次，随着经验的积累，法官可能作出更“恰当”的判决结果，使得案件当事人选择放弃上诉。然而，法官作出让当事人放弃上诉的“恰当”判决并不意味着即是公平公正的判决。

总而言之，没有充分的证据显示法官的经验积累对上诉行为产生了显著影响。这可能是因为上诉行为不仅受法官经验的影响，还受到案件本身复杂性、当事人诉讼意愿和上诉成本等多种因素的共同作用。

五、结论与启示

本文发现法官专业化审理同一类案件有助于快速提升人力资本，从而在之后的同类型案件中表现出更高的审理质量。本文的研究对于完善法官的培养体系，建立高素质法官队伍提供有益启示。首先，为建立知识产权专门法庭和专门法院提供了理论支持。专业化的审理机构不仅有利于法官专业能力的发展，还能提高知识案件的审判质量。同时，专门法庭和法院可以集中审理同类案件，统一裁判尺度，实现同案同判，从而增强司法公信力和权威性。其次，为完善知识产权法官的轮岗制度提供依据。知识产权案件的审理质量高度依赖法官的经验积累。尽管法官轮岗制度是预防腐败的重要措施，但由于知识产权案件的专业性较强，培养优秀的知识产权法官需要较长的时间，频繁轮岗会对建设知识产权专业审判队伍带来挑战。因此，要优化知识产权法官的轮岗制度，在有效预防腐败的基础上，确保知识产权审判队伍的专业化建设。

尽管本研究提供了有价值的发现，但仍存在局限性。例如，选取的数据仅限于知识产权侵权、权属纠纷案件，不一定可以适用于所有类型的案件。未来的研究将考虑扩展至不同类型案件，以及将研究范围扩大到其他国家或地区，以进一步丰富和完善相关研究，为完善司法制度提供更加坚实的实证基础。

参考链接：

https://www.nature.com/articles/d41586-025-03681-6

公众号：环球科学