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律师工作靠直觉为生?人工智能不这么想

律师群体在统计与数学方面一直表现得比较消极。传统上,他们的观点来自数年甚至数十年的从业积累与个人洞见,因此他们更相信“经验直觉”而非冷冰冰的数据。这种经验,让他们能够回答各种客户问题,例如“法院要多久才能受理此案?”,“我们的对手有多认真?”,“他们选的律所有多强?”,“我们该如何准备应对?”,以及“如果做好充分的准备,我们的赢面有多大?”等等。面对重量级案件,律师事务所往往会派出大批律师助理花几天甚至几周时间研究,希望得出可靠的结论。

但随着越来越多企业借助人工智能提供的分析数据,律师事务所能够在几分钟内,以更高的置信度给出答案。除了提高法律咨询质量(从而改善客户决策)之外,法律分析技术还提供充分的透明度、加快法院诉讼程序、改善司法途径并减少法庭上的偏见。未来,如果不使用法律分析技术,相关从业者很可能被视为存在失职。

律师工作靠直觉为生?人工智能不这么想

经济衰退期的反刺激作用

纽约县最高法院开历史先河,允许律师在案件审理当中使用法律分析技术。英国信息企业RELX下辖子公司Lex Machina(前身为Reed Elsevier)日前也宣布将公开来自119000个案件文献(类似于学术论文的摘要部分)与文档(全文)的相关数据。

从数字上讲,此次公开的数量与Lex Machina数据库中的现有450万起案件相比仍是九牛一毛。但Lex Machina公司CEO Karl Harris仍然认为这是一个重要的里程碑,纽约县的突破代表着分析技术在司法领域正取得实质性进展。

Karl Harris告诉我,法律分析技术的孕育过程,离不开漫长的经济萧条期。在此期间,由于预算压力越来越大,客户非常重视司法开销的透明度。科技巨头甚至明确拒绝为第一年入职的新人支付每小时700美元的咨询费,他们认为,这笔费用应该由律师事务所的培训预算来承担,或者是直接使用新的、更强大的机器学习技术。

面对无比强势的科技巨头,像Lex Machina这样的中介公司该如何自处?谷歌、OpenAI等企业完全能够在几小时内抓取整个网络的内容,中介机构该如何保持自己的数据专有性?

学科专长

总体而言,答案就在“专业”两个字上。纽约法院无法直接公开所有案件信息,因为相关内容在格式与结构上比较混乱,而且发布资源也相当匮乏。另外,法院系统彼此分散,不同法院可能采用不同的程序,且程序会随着时间变化而持续变动。这就要求内部人员投入大量时间及精力来整理信息,并使其适合机器分析。由此生成的数据库并不具有版权,但却具备专有属性。

Karl Harris对此充满信心,尽管科技巨头掌握着能够覆盖整个经济体系的通用系统,但对于规模较小、专业度更高的参与者而言,各垂直行业市场中仍有巨大的发展空间。

问:如果有100名律师因此被埋没,你会怎么办?

Karl Harris:这样讽刺律师的笑话成千上万,也几乎没有多少人真心诚意表示自己热爱律师这个群体(特别是离婚律师)。但是,律师对于商业乃至整个社会的平稳运作确实非常重要,而且也给众多聪明的毕业生提供了良好的就业岗位。

问:但随着人工智能的快速发展,这种趋势是否会有所改变?

Karl Harris:会有那么一天。

问:律师事务所会因为把所有基本工作都交给机器,而导致年轻一代的法律人才无法出人头地吗?未来,机器会变得越来越擅长获取并分析数据,据此提供精妙而准确的建议,导致大部分律师事务所再也不需要合伙人吗?

Karl Harris:很多人表示绝无可能。随着AI技术对法律管理效率的提升,反而可能带来更多律师服务空间。机器可以全面审查法律判例以及日益复杂的成文法条,迅速解决各类争端。

在未来很长一段时间内,机器能够为客户提供大部分答案,但仍然需要一位熟悉业务的律师,对机器提供的结论进行合理性检查,并将法律条文与人为背景真正结合起来。

全自动仍是个奢侈的梦想

那么长期来看呢?物理学家Albert Bartlett表示,“人类最大的缺点在于,我们无法理解指数级的变化。”如果摩尔定律仍然奏效,那么十年之后,我们拥有的设备在性能上将达到现有设备的128倍。未来二十年,其性能将增强8000倍,三十年则为100万倍。

到那时,我们还需不需要律师,恐怕谁也说不清。而且如果技术性失业真的会在一代人左右的时间内来临,我们确实有必要想清楚,要如何把这种变革转化为社会福祉。

但至少目前看来,全自动仍是个奢侈的梦想。

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