法律领域人工智能_吴江水:工具化是法律科技的未来

资料来源:北大法宝

法律的人工智能技术能走多远? 法律科学技术公司声称,其成果已经在局部领域远远优于人的律师,但实际上能投入公正成果并非强求,但在接下来的十年,人工智能必然会突破现有瓶颈,提供更好的法律工作工具。

人类的文明史,其实也是认知和工具的发展史。 从远古到现代,人类获得食物的基本方法仍然是栽培、采摘、养殖、狩猎,但认知水平和工作方式经历了多次革命。 从旧石器到电脑,人们每天大量设计、制造、使用工具,充分利用资源,提高工作效率,实现自己的目的。

正如荀子在“劝学”中所说的,“登高招募,本事不长,观者远顺风呼喊,声音不疾,听者表扬。 “假舆马者,非利足也,招致千里的假舟型者,即使是非水也要断河。 君子与生俱来,善与物也是赝品”。 只有具体化,才能充分提高质量、效率、安全,降低购置成本。

各种智慧成果的工具化,带来了人类文明的稳步进步。 例如,通信手段从最初面对面的口碑,通过信、电报、传真到移动通信和互联网,随时随地传播的交易手段从低效率的交换,从货币、票据到现在全球24小时无中断的在线交易等,使人们越来越不受时间和空间的制约 这些工具水平的进步是基于人们认知水平越来越高,工具化水平越来越高。

在这方面,美国的道具化程度遥遥领先于他国。 无论是功能齐全的管理软件,还是无法想象的专业工具,以往经验丰富,只有熟练的人才能做的工作,越来越不是专家也不是专家的人,大幅提高了工作效率和人工费的经济性。 通过观看别人共享的录像、购买专用工具和适当的资料,即使是没有经验的外国人也可以在车库完成以前只有专家才能完成的工作。

标准化表的大量运用,提高了工作的标准化程度和精度,降低了工作难度,成为了有效的管理工具。

法律领域人工智能

越来越多的廉价、品质好、使用方便的电动工具,使普通人能够和“老师匠”一样快。

在法律领域,认知能力的提高同样带来了工具性利用资源能力的提高。 法律从习惯到成文,形成体系,形成基本统一的具体例子,诉讼程序从多种到标准化,法律信息也从铜钟、石刻到纸本、数据库,现在可以简单查阅条文、关键词。 但是,除了极少部分人以外,领域内的工具化过程不能跨越的阈值依赖于个人的经验和能力,只是添花,不会在雪中送炭。

从事法律实务的高度需求是顾问型、附带型、助理型的辅助工具。 所谓顾问型,是指能够根据与工作相关的主题,特别是不熟悉的法律领域和法律环境的变化,提供高级顾问级的工作建议。 附带性意味着顾问型建议能够实时附带实务性的工作,提供各种各样的建议。 助理方式是指根据工作的进展辅助起草基础工作,例如标准化、格式化的专业文件。 这样的技术突破是完全打破瓶颈的下一代革命性突破。

现在开始了智能法律领域的下一代技术革新。 智能生成合同的开始是小型牛刀,广告用语审查比较成熟,智能诉讼文件的生成得到了实用化,但企业信息的在线查询、立法支持系统、审判支持系统、律师事务系统也得到了广泛的应用,从而完成了专家建议、助理的工作 下一步将成熟的工作方法转化为标准化的工作内容、工作程序,完成基于人工智能的工作,大大提高工作效率,减少失误机会,同时大大降低时间成本和人力成本。

例如,由于合同审查没有统一的问题清单和判断标准,审查的结果张三李四不同,前十五天不同,上午下午不同,能够有效识别不同种类的合同要素,以人工智能方式巩固彼此的逻辑关系、法律关系, 技术的应用价值远远超过基于关键词检索的合同审查和基于条款结合的合同生成,工作稳定性和全面性、即时性远优于人律师。

法律领域人工智能

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成熟的数据库产品和北京大学法律人工智能实验室正在开发的智能法律产品

基于同样的理念,继续开发和完善,但智能合规管理软件的开发无疑是划时代的尝试。 通过分析我国法律环境下的法规遵从性管理要求,分析公共风险点、行业风险点和个别风险点数据库,以便于识别法规遵从性风险,同时将成熟的工作方法、运营管理和文档要素硬化到适当的流程中,从而涉及法规遵从性管理 特别是,管理者风险摘要足以明确认识可能存在的民事责任、行政责任、其他责任以及刑事责任风险,对法规遵从性管理有更直接的认识。

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开发中的智能合规管理软件产品

回到工具化的主题,下一代法律技术的工具化成果会怎样? 根据本人的观点,其技术代表差异出现在实务性工作所需的附带性、顾问型、助理型方面,随时提供专业经验和解决方案,帮助相关工作的完成。

实际上,2020年代对法律技术的需求可分为两个部分。 在数据库方面,提供全面、准确、及时的法律信息已经不再是问题,问题是,从提供大量的初级信息,通过人与人的对话直接筛选出有效的信息,从提供专业的法律信息开始, 从同时提供企业及其知识产权等为实务性工作提供必要信息的人工智能方面,从提供相关查询结果到提供具体事务的工作思路,从粗略工作建议到提供基础工作成果。

人工智能会取代人类律师吗? 下一个十年的技术突破重视工作需求,主导行业专家,但人工智能还只能完成辅助工作,不足以替代人进行多因素综合价值判断。

用这篇文章纪念过去的10年代,衷心祝愿20年代人们一切变好!

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