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本月稍后,斯坦福法律信息學(xué)中心將舉辦“2016年代碼X未來(lái)法律大會(huì)”(CodeX FutureLaw Conference 2016),這第四屆大會(huì)將著眼于技術(shù),如人工智能(以下簡(jiǎn)稱(chēng)AI)如何改變法律界的前景,法律本身以及這些變化如何影響我們所有人。本次活動(dòng)將有幾個(gè)小組討論,其中包括與IBM的Watson和相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的工具。
AI已經(jīng)在許多領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響,包括法律實(shí)踐。AI改變了合同、電子披露和綜合法律研究,但是計(jì)算機(jī)的處理能力在不斷增加,其表現(xiàn)出非凡智能行為,我們只能假定這些進(jìn)步才剛剛開(kāi)始。無(wú)論是在律師所內(nèi)部、合作伙伴、客戶(hù)或其他地方,這些合法資產(chǎn)無(wú)法逃過(guò)Watson,或HAL,或其他AI平臺(tái)的法眼。
專(zhuān)家稱(chēng)AI不僅使得這些法律資產(chǎn)更容易被找到,而且也讓律師更容易接觸到。
“如果你要尋找的數(shù)據(jù),可你只有兩三個(gè)相關(guān)的例子,那用AI是行不通的。”Seal Software創(chuàng)始人兼CTO Kevin Gidney說(shuō),該公司是合同的發(fā)現(xiàn)和分析軟件供應(yīng)商。 “模型少得可憐,所以要使用快速學(xué)習(xí)的算法,使用結(jié)合的方法來(lái)獲得數(shù)據(jù)?!?/p>
高級(jí)應(yīng)用研究科學(xué)家Jeremy Pickens指出,事實(shí)上,大量的實(shí)證評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn),連續(xù)的自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以幫助律師監(jiān)督不斷變化的法律數(shù)據(jù)。Catalyst庫(kù)存系統(tǒng),它承載和服務(wù)的文檔庫(kù)適用于大規(guī)模搜索法規(guī)。
“要實(shí)現(xiàn)連續(xù)的協(xié)議,偶爾再培訓(xùn)現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,必須要在本地層面融入機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),”P(pán)ickens說(shuō), “并聯(lián)多樣性預(yù)測(cè)算法保持律師意識(shí)到他們所不知道的細(xì)微差別??傊?,連續(xù)相關(guān)性和連續(xù)多樣性預(yù)測(cè)讓律師來(lái)處理大量的、不斷變化的文檔集合?!?/p>
盡管自2001年以來(lái)《太空奧德賽》出來(lái)各種偏執(zhí)和夸張的周邊,智能電腦將不會(huì)接管世界,雖然這個(gè)前提寫(xiě)不出精彩的科幻小說(shuō)。人們不應(yīng)該對(duì)機(jī)器的崛起感到恐懼,AI系統(tǒng)和他們的開(kāi)發(fā)者在實(shí)現(xiàn)可以適應(yīng)密集的、苦澀的法律術(shù)語(yǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)作出顯著的進(jìn)展。其中自然語(yǔ)言處理(NLP)出了不少力。
“在研究高端的NLP道路上,AI已經(jīng)把法律領(lǐng)域從為大的文檔制作預(yù)測(cè)編碼系統(tǒng),轉(zhuǎn)移到為訴訟提供分析?!狈蓴?shù)據(jù)科學(xué)家Brian Howard說(shuō), “在模式出現(xiàn)之前,傳統(tǒng)工具專(zhuān)注于信息檢索,使用戶(hù)將信息分組和分類(lèi),限制用戶(hù)只能問(wèn)簡(jiǎn)單的問(wèn)題。” Howard說(shuō),NLP除了能讓AI理解文本功能,還可以使用戶(hù)可以提出的復(fù)雜問(wèn)題。例如,硅谷律師事務(wù)所,Wilson Sonsini Goodrich & Rosati (WSGR)使用Lex Machina AI來(lái)研究創(chuàng)新的方式使用分析收集競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)。 “根據(jù)數(shù)據(jù)分析,WSGR可以做出更好的決策、資源調(diào)配和調(diào)整客戶(hù)計(jì)費(fèi)。”Howard說(shuō)。(Lex Machina:向公司和律師事務(wù)所提供法律分析的公司。)
關(guān)于AI對(duì)法律界的影響的討論往往會(huì)延伸到機(jī)器取代律師方面的問(wèn)題。據(jù)AI科學(xué)家所稱(chēng),在現(xiàn)實(shí)中,最大的收獲是,AI使得法律研究的某些階段更有效,而不是通過(guò)機(jī)器大量取代律師。
“這樣一來(lái),律師著重在更高層次解決和防止法律問(wèn)題,同時(shí)把日常任務(wù)留給計(jì)算機(jī),”,商標(biāo)的解決方案供應(yīng)商TrademarkNow的首席科學(xué)家Anna Ronkainen說(shuō)。 “這項(xiàng)工作、產(chǎn)品不僅更快地被完成,并以更低的成本,而且質(zhì)量更好,因?yàn)闄C(jī)器犯錯(cuò)的幾率比較小?!?/p>
Ronkainen還指出,這種轉(zhuǎn)變?nèi)匀皇羌性谖募彶椋渲须娮优杜c預(yù)測(cè)編碼在過(guò)去十年保持不變,即使是人工審查,有時(shí)甚至不被法院承認(rèn)并受理。此外,AI進(jìn)軍了其他法律行為。例如,AI商標(biāo)的工具,其中包括來(lái)自TrademarkNow——現(xiàn)在由谷歌、Roche公司和General Mills使用。
“商標(biāo)檢索客戶(hù)的報(bào)告時(shí)間已經(jīng)減半,決定是否繼續(xù)的指示僅需要不到一分鐘,”Ronkainen說(shuō), “營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)通過(guò)使用這些工具,商標(biāo)團(tuán)隊(duì)不再需要處理很長(zhǎng)的候選人名單,可以專(zhuān)心關(guān)注入圍者?!?/p>
另一個(gè)AI技術(shù)可以在法律案件中提供幫助的是專(zhuān)家系統(tǒng),即利用算法的方法。這些系統(tǒng)可以幫助尋找特定類(lèi)型的證據(jù)來(lái)支持具體結(jié)論,并提供給專(zhuān)家系統(tǒng)結(jié)果的概率??刂普撗芯克茖W(xué)家Marco A.V. Bitetto博士說(shuō),該研究所是從事設(shè)計(jì)和先進(jìn)的機(jī)器人控制系統(tǒng)發(fā)展的一個(gè)非營(yíng)利組織。
“我們也可以認(rèn)為,可以得出神經(jīng)形態(tài)的技術(shù)驅(qū)使視頻和音頻模式存儲(chǔ)在訴訟目標(biāo)計(jì)算機(jī)上,”Bitetto說(shuō)。 “神經(jīng)形態(tài)技術(shù)使軟件或硬件使用腦一樣的模擬電路,并能區(qū)分該系統(tǒng)被訓(xùn)練來(lái)檢測(cè)模式的變化。算法和神經(jīng)形態(tài)技術(shù)可以從一個(gè)訴訟目標(biāo)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生大量的證據(jù)。”
雖然傳統(tǒng)上,法律界適應(yīng)技術(shù)變革緩慢,但AI是個(gè)例外。例如,利用人工智能,律師可以近乎實(shí)時(shí)地跟上法規(guī)的變化和判例法。一個(gè)真正脫穎而出的AI工具,是IBM Watson和其法律研究平臺(tái)ROSS智能。CTO Boost的共同創(chuàng)始人Gurminder Kandola說(shuō),該公司的業(yè)務(wù)主要是分級(jí)的CTO咨詢(xún)。
“ROSS是真實(shí)的語(yǔ)言,挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),”Kandola說(shuō),“通過(guò)用日常英語(yǔ)詢(xún)問(wèn),該平臺(tái)可提供單一的、自然語(yǔ)言的相關(guān)回答,節(jié)省了寶貴的時(shí)間。對(duì)比起人類(lèi),其還是一個(gè)24小時(shí)都十分警覺(jué)的AI平臺(tái),并且在查閱大量數(shù)據(jù)的情況下更加仔細(xì)?!?/p>
此外,AI系統(tǒng)可以平衡律師行業(yè)公平的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。例如,使用AI平臺(tái)一個(gè)初級(jí)律師可以智能地接觸到30年的法律知識(shí),而擁有30年經(jīng)驗(yàn)的律師可能不會(huì)向技術(shù)求助。Kandola說(shuō)。
在越來(lái)越多靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界,生活在其中的專(zhuān)業(yè)人士,包括律師,需要轉(zhuǎn)移到通過(guò)大量的數(shù)據(jù)來(lái)掘金。AI解決方案將在所有律師和公司的日常實(shí)踐中發(fā)揮越來(lái)越大的作用。
via ipwatchdog
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