［本站讯］近日，山东大学数据科学研究院计算法学团队在数学、人工智能与法学交叉研究领域取得系列进展。团队牵头承担国家重点研发计划项目“自由裁量监督协同关键技术研究与应用示范”启动实施，多篇论文相继被国际高水平期刊收录，在刑罚阶梯合理性验证、正当防卫案件中法理与情理探讨、大参数模型理论研究赋能量刑辅助和法律大语言模型幻觉缓解等方面取得创新性成果。

刑罚阶梯实证研究揭示罪刑均衡原则优化方案

针对罪刑均衡这一刑罚基本原则，团队引入准自然实验分析框架，基于侵犯公民个人信息罪数据分析刑罚阶梯设定的合理性问题，并提出优化方案。该成果以“The rationality of the punishment ladder: Evidence from a quasi-natural experiment in China”为题发表于Nature旗下人文社会科学领域期刊Humanities and Social Sciences Communications（期刊引用指数在A&HCI收录的人文学科--多学科领域408种期刊中排名第1，在SSCI收录的社会科学跨学科领域271种期刊中排名第2）。山东大学为论文第一完成单位，姜珂博士后为第一作者，王芳教授为通讯作者。

道德压力与司法回应实证研究揭示正当防卫审判规律

关于道德与法律关系的讨论由来已久，团队聚焦司法审判背后的道德因素，分析了正当防卫审判中司法面临的道德压力、对道德诉求的回应方式，以及道德考量与法律规则之间的界限。该成果以“Moral Pressure and Judicial Response Behind Criminal Justice: A Quasi-Natural Experiment Based on Justifiable Self-Defense Trials in China”为题，发表于社会计算领域的著名期刊IEEE Transactions on Computational Social Systems（JCR Q1，社会科学学科领域CiteScore排名居前3%），山东大学为论文第一完成单位，王芳教授为第一作者。

大参数模型理论突破赋能智能量刑决策

面对复杂司法场景中判决数据非独立同分布的现实挑战，团队在饱和输出观测和一般输入条件下建立无穷维大参数模型的估计与预测理论，显著提升了量刑预测的准确率与模型的可解释性，为智能司法决策辅助和神经网络设计优化提供了理论支撑与实践依据。相关成果由山东大学与中科院数学与系统科学研究院合作完成，以“Estimation and Prediction for Large Models with Saturated Output Observation and General Input Condition”为题发表在国际控制领域高水平期刊Automatica，以“A New Adaptive Prediction Algorithm for Judicial Sentencing with Empirical Studies”为题发表于系统科学领域期刊Journal of Systems Science & Complexity。山东大学为论文第一完成单位，王芳教授、郭雷院士为论文通讯作者，博士研究生戴瑞芬为论文第一作者。

特定知识定向遗忘方法研究缓解法律大语言模型幻觉

法律大语言模型（Law LLMs）会产生幻觉，其中一个重要原因是：法律大语言模型会记忆过时的、不准确的信息。将这些信息从法律大语言模型中消除，具有重要的研究价值。研究团队创新性地提出法律领域的三个大语言模型Unlearning任务，并提出一种仅需要遗忘序列的损失自动调整方法，实现法律大语言模型中特定知识的定向遗忘，缓解法律大语言模型的输出幻觉。相关成果以“Law LLM unlearning via interfere prompt, review output and update parameter: new challenges, method and baseline”为题发表于计算机科学领域中科院一区TOP期刊Expert Systems with Applications。山东大学为论文第一完成单位，王芳教授为论文通讯作者，博士研究生邵瑞为论文第一作者。

混合条件回归模型突破提升司法公正性检验精度

检验司法公正性是法律实证研究中的一个至关重要问题，但常用的回归方法难以处理超高维控制变量。为解决这一问题，团队开发了混合条件回归模型，成功实现了对上述场景的建模。基于我国盗窃罪数据集的分析，表明上述方法在实际数据中取得了较好的估计结果，并在纳入更多控制变量的情况下，较传统线性回归模型显著提升了预测准确度。该成果与北京大学光华管理学院王汉生教授团队合作完成，以“Mixture Conditional Regression with Ultrahigh Dimensional Text Data for Estimating Extralegal Factor Effects”为题发表于国际应用统计领域高水平期刊Annals of Applied Statistics，山东大学为论文通讯单位。

近五年来，计算法学团队牵头承担国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重大项目课题“基于司法大数据的可靠计算与实证研究”、国家自然科学基金面上项目“小数据疑难案件的可靠计算与司法公正性实证研究”等十余项，为团队发展提供了良好基础和支撑。