涉足法律，人工智能在预测最高法院的决策中战胜人类法官

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这项新研究则利用了更丰富的数据。研究人员使用了最高法院的数据库建立一个能在将来任何时间对大法官的决策做预测的通用算法，该数据库中包含的案件可以追溯到1791年。

研究人员使用了每个案件的16个特征，包括了处理案件的法官、时间、案件类型和案件的初审法庭等。研究人员也添加了其它特征，如案件的口头辩论是否曾被听到。

该团队建立了一个被称为“随机森林”的机器学习统计模型预测1816-2015年间的任何一年的决策结果。

首先， 该模型利用了其以前所有年份的数据，以找到案件特征与决策结果（最高法院是否应该撤销下级法院的裁决（“反对”或“赞成”），以及每个大法官的投票结果）之间的关系。

然后， 该模型根据当年每个案件的特征来预测案件的最终裁决结果。

最后， 再向该算法输入最终的实际裁决结果，使得该模型得以更新，并利用更新的模型进行下一年的预测。

该研究论文发表在《PLOS ONE》上。论文中指出，从1816年到2015年间，该算法在最高法庭的28000次决策中，预测的正确率达到了70.2%；在法官的240000次投票结果中，预测的正确率为71.9%。

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