在全面推进法治中国建设与人工智能时代深度交融的战略背景下，深化法学学术界与实务界对人工智能技术的科学认知及实践应用能力建设，具有尤为紧迫的现实意义与战略价值。人工智能技术不仅为精准化法治实践提供了全新的技术路径，也为科学化法治决策注入了可计算、可验证的数据智能支撑，是推动国家治理体系和治理能力现代化在法治领域落地生根的重要引擎。
近日，人工智能技术法律实证培训（总第十期）顺利举行并圆满结束。培训由西南财经大学法学院戴治勇教授、北京大学国际法学院黄致涛博士以及成都中医药大学阳李博士担任主讲人。本次培训自2026年7月25日开始，至7月27日结束（共三天）。西南财经大学法学院戴治勇教授首先梳理了AI对立法、执法、司法及法律服务等法律实践各环节的辅助应用，同时指出算法黑箱、司法主体性危机及责任归属等现实挑战；进而聚焦AI在学术研究中的具体支撑，涵盖从问题挖掘、文献整理到编程润色的全流程，AI不仅能够辅助因果推断、构建对照组，还能通过算法评估审前羁押、假释风险，甚至在政治选拔、司法审查等前沿实证研究中发现反直觉的新规律。戴治勇教授强调，AI当前应定位为“辅助”而非“替代”工具，其与人类判断的协作将在不确定性决策、假设生成及福利比较中发挥更大潜力，为法学研究开辟基于数据智能与计算范式的新路径。AI应用须以翔实的技术作为支撑。成都中医药大学阳李博士对Python和Anaconda环境搭建、变量和数据类型、文件读写、路径处理等基础知识进行了简单介绍。以此为基础，阳李博士对词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和余弦相似度、GloVe、FastText、Doc2vec、LDA和TextRank、RAKE和YAKE、SVM、Kmeans、DNN、RNN、LSTM、GRU、CNN、BERT、模型训练应用和预测、基于大模型和深度学习的文本向量化、情感分析等内容进行了详细介绍，并通过《法学研究》研究重点变迁、神经网络模型预测司法判决、《红楼梦》前八十回和后四十回各自的特征分析、《人民的名义》、《西游记》、《狂飙》的角色特点进行了演练和解读。北京大学国际法学院黄致涛博士呈现了法律实证研究中从传统统计方法到深度学习的技术演进路径。《性别识别》以贝叶斯公式为核心，展示了如何利用姓名中单字的性别概率实现朴素但有效的性别推断；《情感分析》对比了词袋法的机械计数缺陷与BERT模型通过上下文理解语义的优势，突显了预训练语言模型在捕捉否定、转折等复杂语言现象上的突破；《调解预测》则从司法效率的现实问题出发，介绍了决策树与XGBoost集成学习在案件分流中的应用逻辑——通过历史数据训练多棵决策树并汇总投票，实现对调解成功概率的数据驱动预判。“知易行难”——在人工智能领域，这一命题同样成立，其核心挑战往往不在于理念的掌握，而在于跨越“从技术认知到应用落地这关键的最后一公里”。对于人工智能模型调优、实验设计、数据处理等具体实证技术的熟悉与理解，需历经反复的练习与揣摩；难点则在于，人工智能相关的法律实证研究所需投入的数据与时间成本，相较于传统人文社科研究可能要大得多。人工智能技术法律实证培训始终秉持“培训虽止，服务不止”的理念模式。即便培训已然落下帷幕，但后续的学术支持服务仍将持续推进。接下来，将针对学员在人工智能研究进程中遭遇的具体困惑与实际问题，全力开展答疑与帮扶工作，为不同学科背景的研究者携手突破交叉学科壁垒、化解原创研究的实践困境提供有力支持。
