记者 丁姿伊／文 王毅／摄
距离提交立案申请不到3分钟，杭州联合银行的法务工作人员杨琍就收到了案件受理及缴费通知的短信。当时身处台州的被告钱某，也在第一时间收到了相应的诉讼材料——这样的高效率得归功于全流程智能化辅助审判机器人“小智”。
“开庭前，‘小智’会向法官推送包含案件送达情况、争议焦点等内容的庭前报告；庭审中，‘小智’可以同步进行语义识别和文字转换，并且分析认定证据、归纳争议焦点、整理可能遗漏要点，实时推送给法官，让法官集中精力审理案件难点……”况琨介绍，“小智”具备感知理解、推理分析、对话反应、决策行动，能高度智能化模仿法官辅助办案，是况琨和团队在“智慧司法”方向的重要尝试。
出生于1992年的况琨是浙江大学计算机学院副教授、博士生导师、人工智能系副主任。他除了将相关研究成果落地应用于浙江省高级人民法院之外，还和华为、阿里巴巴、蚂蚁、网易、快手、滴滴等企业有合作项目。作为负责人，况琨先后主持了国家自然科学基金项目（面上项目和青年项目）、国家重点研发计划（课题负责人）、中国科协青年人才托举工程等。
持续探索“知其然且知其所以然”的科学
2011年，图灵奖得主Judea Pearl指出：让机器迈向人类水平的智能能力学习，关键是用因果推理来代替传统的关联推理。因此，如何将因果机制融入机器学习方法，是迈向更通用人工智能的核心问题。
有计算机学习背景的况琨，在清华大学读博期间跟随导师研究因果推断，更确切地说，是研究如何让机器学习和因果推断双向赋能。
因果推断在教育学、经济学、公共管理学、社会学、政治学等领域应用较广，“比如说，经济学里会评估某个政策的实施会带来什么结果，我们还可以反过来想，造成这个结果的原因是什么。”用况琨的话说，这是一门“知其然且知其所以然”的科学，为了更好地理解因果推断，况琨前往美国斯坦福大学商学院进行访学，这段访学经历也带给他跨学科的“碰撞”和“启发”。
事实上，现阶段人工智能算法倾向于在数据驱动下，对变量之间的关系进行统计联合建模，缺乏以数据驱动机制厘清“因果变量”。况琨以建立因果启发的人工智能基础理论与方法体系为研究目标，围绕“数据驱动的关联分析到因果推断机理”以及“从关联驱动到以因果为核心的学习机制”两个关键科学问题，创新性地提出了复杂环境下因果推断理论、因果可泛化稳定学习理论与方法等基础理论与关键技术，实现了从传统统计关联分析向因果溯源推理跃进。
围绕以上主题，况琨在重要学术期刊和顶级学术会议上发表相关论文100余篇，其中第一/通讯作者论文80余篇，CCF-A类会议或期刊论文70余篇。
理论研究是否能转化成让更多人享受到的“福利”？2019年，浙江大学联合浙江省高级人民法院做智慧司法的探索，这对况琨来说是一个机会。
“法官判案最讲逻辑，要有理有据，人工智能或许可以赋能到司法，帮助法官判案。”况琨产生了将机器学习和因果推断与法律相结合的想法，“但司法更多的是自然语言处理，是我从未接触过的领域，我要从头学起。”
况琨透露，有些法官每年要处理约800起案件，这就意味着法官平均每天要处理近3个案子，而团队研发的全流程智能化辅助审判机器人“小智”，通过支持全流程异步审理和多案联审，提高审判效率近40%，产生了重要的经济价值和社会效应。目前，“小智”已经升级至3.0版本，在浙江省高级人民法院等60家法院落地使用，辅助庭审案件超过3万件。
要拥抱人工智能，更要坚信“人”的作用
作为浙江大学计算机学院人工智能系副主任，况琨在教学领域成果丰硕，承担了浙江大学本科生《人工智能》课程、研究生《人工智能算法与系统》等课程的教学任务，以及“华五首倡、六校联合和企业参与”的AI+X微专业授课。
在立德树人方面，况琨鼓励学生敢于挑战权威，大胆提出观点。同时，他也热心帮助处于“瓶颈期”的学生走出困境，激发同学们的学习热情。
在况琨收获的诸多奖项和荣誉中，由浙江大学校长办公室颁发的“浙江大学优秀德育导师”和“浙江大学优秀班主任”称号，让他尤为珍视。他表示，“和很多国家级奖项一样，这是非常宝贵的荣誉，是在学术成果、科研转化之外，对我教书育人的肯定。”
采访过程中，况琨多次表达，我们要拥抱人工智能，更要坚信“人”的作用。他认为，这个时代培养AI人才最需要具备终身学习的能力，要拥有批判思维与创新思维，还要有跨学科综合能力。眼下，人工智能课程已开设大模型技术、无人驾驶、具身智能、智能芯片等前沿课程，直面当今社会的热点挑战和技术瓶颈。
“我和团队也在尝试做一些在底层架构方面具有颠覆性的工作。”况琨介绍，现阶段，大模型的底层框架均为谷歌公司于2017年提出的Transformer架构，它们在模型算法和工程优化方面进行了系统级的创新，但并未完全实现从0到1的颠覆性基础理论创新，“我们现在正在尝试设计一个因果启发的Transformer架构，希望能帮助这些模型学习因果关联，让它们更‘聪明’。”经过一段时间的研发和实验，况琨发现新模型在推理任务上效果提升明显。
况琨说，这项工作或许需要3年，或许是5年，但只要坚持探索和积累，就有可能会实现颠覆性的基础理论创新。