人工智能司法决策研究

　　《人工智能司法决策研究》首先探讨了司法人工智能的工具本质，为人工智能司法决策的正当性讨论奠定了认识论基础；其次，通过对数据进路与经典进路的比较分析，论述了大数据驱动的人工智能司法决策的方法论，继而探讨了人工智能司法决策的技术可行性，并在此基础上提出了适合我国司法体制的基于规则的混合推理技术路径；最后，在制度层面上建构了人工智能司法决策的运行机制以及与其相配套的制度体系。

　　孙庆春，法学博士，山东师范大学法学院讲师，研究方向为法律人工智能。发表学术论文6篇，主持和参与各级课题4项。

导言
第一章 人工智能司法决策研究现状述评
第一节 研究的缘起
第二节 人工智能司法决策概念的界定
第三节 人工智能司法决策的研究现状
第四节 当前研究存在的问题
第五节 研究意义与方法
第二章 人工智能司法决策的正当性
第一节 人工智能司法决策的价值期待
第二节 人工智能司法决策的正当性质疑
第三节 人工智能司法决策的主体性探讨
第四节 人工智能司法决策的权力合法性
第五节 人工智能司法决策的错误与责任
第六节 人工智能司法决策与程序正义
第三章 人工智能司法决策的方法论
第一节 经典规则进路：初步尝试
第二节 经典案例进路：另起炉灶
第三节 数据进路：从想象走向现实
第四节 规则主导的混合推理：一种技术进路构想
第四章 人工智能司法决策的制度建构
第一节 人工智能司法决策的运行机制
第二节 人工智能司法决策的数据管理制度
第三节 人工智能司法决策的算法规制
第四节 人工智能司法决策中司法责任的制度重构
第五章 结语
参考文献
后记