人工智能写作将如何影响法律实务

编辑:果妹        日期:2020-08-26

AI正向法律界靠近。一般情况下,法律一般被认为是高度专业化和个性化的领域,但是如果仔细分析法律工作,就会发现很多细分的任务都不需要创造性、同情心和判断力来完成。如果把这些工作交给机器来做,那么法律人的生产力就会大大提高。在这种情况下,把人工智能的影响与即将到来的律所工业革命相比较,也许也不会太过分。实际上,人工智能写作已逐渐应用于法律实践的各个方面,无论是在律所还是法院。

律师:取代部分律师助理

法律援助机构的人工智能写作化从简单的基础工作开始,大量原本由律师助理或实习人员完成的工作交给人工智能完成后,效率和精确度大大提高,但边际成本趋于零。

简易契约

Berwin Leighton Paisner (BLP)是一家总部设在英国的国际律师事务所,它于2015年9月研制出英国第一台“契约机器人”,它能够在数秒内完成由专业律师团队完成的数月之久的法律工作,其效率远高于之前从事此类事务的初级律师和律师助理。

现在, BLP已将这项技术应用于英国最大的商业领域——房地产。在这个领域有大量的重复工作适合人工智能的应用,特别是目前,BLP的“契约机器人”主要应用在“光线阻隔通知”领域(Light Obstruction Notices,即房地产公司向附近居民发出的关于登记享有光线阻隔权利的通知,简称 LONs),因此被亲切地称为“LONald”。

Lonald处理“光挡通知”与以前律师的工作方法完全相同:从土地登记处的文件中提取数据,并将其输入电子表格,在校对过数据冗余后,使用此电子表格发送“光挡通知”及相关查询。

另外, LONald还会发送一封查询邮件到公司注册处,以确认这些文件中的地址是否与公司的号码相符。若地址已过期,则机器人会将其识别出来,以便检查。随后的核实阶段中,律师小组将与这些标记的文件一起进行审查。

律师检索咨询

Akerman是一家位于全美前100名的律师事务所,在2015年宣布开设了一个数据中心,使公司客户无需咨询律师就能快速获得数据隐私和安全规则。

由 Neota Logic科技公司提供支持,该数据中心将致力于建立“在特定法律领域内真实的法律检索方法(living)”。具体地说,就是在“决策树”技术支持下,向用户提问,并根据用户的回答逐步锁定用户所面临的真实问题并给出答案。这种思考方式和推理过程,与客户给律师打电话可以得到的分析思路完全一致。

阿克曼并不是第一个采用 Neota技术的律师事务所。此前, Neota已经帮助6家律所开发了 APP和其它网络平台,这些平台能够在基本的合规问题上快速地为客户提供自动解决方案,其中包括美国最大的劳工法专业律所之一—— Littler Mendelson律所。

Littler在 Neota软件的帮助下,为客户提供有关劳工法问题的指导。Littler去年5月甚至与 Neota共同创立了一家名为 Compliance HR的公司,目的是帮助公司法务和人力资源专员根据本州或联邦就业条例,例如,决定某人是否属于雇员或独立合同工。

英国“魔术圈”律师事务所 Allen& Overy在这方面也取得了长足的进步。在 Allen& Overy的官方网站上,一块名为“在线服务”(Online Service)的版块已经上线,它为规模较大的机构客户提供了易于理解的法律信息获取方式,甚至可以处理高度复杂、需要多维判断的法律问题。

最早的人工智能律师

今年五月, ROSS是 IBM开发的世界上第一个人工智能律师,在纽约 Baker& Hostetler律师事务所工作,协助处理公司破产等事务。

该 ROSS平台是基于 IBM的“认知计算机”沃森(Watson)创建的,它能够理解自然语言,回答问题,提出假设和监督法律系统的发展。法律顾问可以用自然语言提出问题,就像和同事交谈一样。而 ROSS可以“通读法律”,收集证据,作出推理,但是却会根据证据给出高度相关的答案。当应用范围变得更广泛时, ROSS的性能将继续提高。

另外, ROSS还可以记录法律制度的发展变化,尤其是某一特定案件中的律师。在 Baker& Hostetler律师事务所的首席信息官 BobCraig说:“在 Baker& Hostetler律所,我们相信认知计算和其他机器学习技术能够帮助我们改善我们对客户的服务。能够与 ROSS等创新团队合作,我们深感自豪,并将继续探索这些前沿技术。

2014年,多伦多大学开始了 ROSS平台研究。一年后,这台机器被转到加州帕罗奥图市,经过10个月的破产法学习,它得到了一份Baker& Hostetler法律公司的工作。在不同的领域, IBM将继续教授 ROSS法,并希望在全球所有的律所的法律团队中配备人工智能助理。

法庭:智能辅助处理系统

大数据支撑,实现“同案同判”

人工智能可能比法官审判更能使法律更加公正。“法律的生命并不在于逻辑,而在于经验,”美国最高法院大法官霍姆斯说,理解法律的最佳方式是实践。而且学习经验,正是人工智能的优势所在。

不像人有时需要面对腐败的诱惑,舆论的左右和媒体的干扰,人工智能只是根据在程序中学到的案例和法条来判断案件,少了“人情世故”的介入,更能准确地判断案件,实现“同案同判”。

七月份举行的“法律+科技”领军者国际峰会上,最高人民法院司法改革办公室规划处处长何帆说,中国法院一直在努力将人工智能引入办案系统,比如,经过对上海数万件刑事案件的卷宗、文书数据进行研究,现已具备了初步的证据信息采集、校验和逻辑分析能力的上海刑事案件智能辅助办案系统“206工程”就是一个例子。

投入使用的司法人工智能系统并非只有“206工程”。北京法院智能研判系统“智法官”于2016年底正式上线,该系统主要针对“法官办案核心需求”,通过智能机器学习、多维数据支持、全流程数据服务等手段,对案件进行“画像”,为法官裁判提供统一、全面的庭审支持。

据伦敦学院大学新闻网报道,英国研制的人工智能机器人已经达到了79%的准确率。研究人员共挑选了584个研究案例,包括250个反酷刑和非人道待遇案例,80个保障人权平等案例,以及254个保护嫌疑人个人隐私和家庭生活的案例。全部用英文描述,将材料运送到人工智能系统,再用机器学习算法寻找模型,机器人便可自行做出判断。

无休止的工作,缓解“案多人少”矛盾

从2015年5月实行立案登记制度以来,我国法院的案件数量一直呈递增趋势,尤其是实行法官员额制改革之后,全国近21万名法官中,仅有12万人进入员额制,近4成法官落选。在未来,法官个人审理案件的压力会更大。

2017年7月31日,最高人民法院召开新闻发布会,发布了上半年全国法院审判执行工作的总体态势:“2017年上半年,全国法院受理各类案件1458.6万件,结案888.7万件,结案率60.9%。今年上半年,全国法院受理案件数比去年同期增长了11.2%,其中新受理案件增长了14.8%。结案数增长9.88%,未结案数增长13.54%。共受理各类案件121.4件,平均每人审结74件,其中国家员额约12万人。

与人类相比,机器最大的优点就是能够不知疲倦地工作,不分昼夜。法庭系统引入人工智能的初衷也正是为了解决当前“案多人少”的矛盾。

尽管人工智能的研究和开发需要投入大量的人力和财力,但一旦研究和开发成功,其推广的成本几乎为零,而且未来大量的法律辅助类工作将直接被人工智能所取代,特别是那些能够取代高重复类别的手工操作,如数据文件输入、证据识别等,所节省下来的人力成本可以忽略不计。认为近期内,人工智能辅助办案系统将在全国范围内推广应用。

「假舆马者,非利足也,而致千里;假舟楫者,非能水也,而绝江河。人若有善恶之分,必有善恶之分。”两千年前荀子的这段话,对今天我们思考人工智能的意义,仍然具有很大的启发意义。

毕竟,人的经验、能力和智力水平是有限的,即便是受过专业培训,积累了丰富经验的律师,也要承认自己有不少不足。但法律人一直在路上,从书写到电子办公软件,再到大数据和人工智能,他们可以借助一切可能的工具来提供更好的法律服务。

十二月三日,无讼会议将邀请在人工智能领域最具话语权和权威性的科学家、投资人和从业者,共同探讨“AI时代的企业法律服务”。到时也将首度揭秘,国内第一个法律机器人法小淘经过一年的“学习”“成长”,具备了怎样的能力,能够帮助法律人解决什么样的问题。请点击下面的二维码抢购门票。

一场比赛,一场比赛

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