人工智慧法律服務的前景與挑戰有哪些？

一、AI來了，人類的工作還安全嗎？

　　1956年見證了「人工智慧」（artificial intelligence）這一概念的問世。在隨後的六十年間，人工智慧歷經兩次發展浪潮、兩次AI寒冬。這一次，AI真的來了。

　　2010年以來，在大數據、機器學習、計算能力等因素的推動下，AI已然迎來第三次發展浪潮。機器學習推動 AI 進入發展新高度，學習型 AI 正在改變很多事物。無論是監督學習還是無監督學習，AI 都在自主學習。比如，開發者並未按部就班地告訴自動駕駛系統如何開車，演算法自己「學會了」如何在不同的道路環境下駕駛並不斷提高駕駛水平。再比如，QQ音樂會向你推薦你可能感興趣的歌曲，程序員並未告訴QQ音樂你的興趣是什麼，QQ音樂的演算法自己「推斷出了」你的興趣並不斷提高這一判斷的準確性。類似的例子不勝枚舉。在越來越多的情境下，AI在替代人類做出判斷，或者說，這些判斷本該由人類做出。

　　AI在各行各業的應用將帶來新一輪自動化，其結果要麼是深刻改變人機協作的方式，要麼是完全或者部分地替代人類。一些經濟學家預測，人工智慧系統的普及將顯著地減少工作的供應量。在高頻率、高容量的任務上，人類不可能和 AI 相匹敵。

　　2016年的一項研究發現，2000年以來，數字產業並未帶來很多新工作，美國僅0.5%的勞動力進入了新興的科技行業。[1]2013年的一項研究發現，在未來二十年，美國47%的工作具有被自動化的風險。[2]市場調研公司 Forrester 去年的一項研究預測，到2021年，智能系統和機器人將接手美國6%的工作，意味著這些工作將被完全自動化。[3] McKinsey 今年的一項研究發現，到2055年，當前工作任務的一半將被自動化，但僅有5%的工作崗位被完全自動化。[4]藍領和白領都有可能被 AI 替代，醫生、律師、會計師等所謂的高級職業不在除外之列。比如，今年1月，日本一家保險公司宣布將用 IBM 的 Watson 支撐的一個智能系統替代34名保險理賠人員，這將提高生產效率30%，節約工資支出165萬美元。[5]

　　儘管人們認為人工智慧的發展、應用和普及將對人類社會產生深遠影響，可能伴隨著新的社會範式的產生、舊的社會範式的衰落；但是對於人工智慧對未來工作究竟會有怎樣的影響，人們還遠未達成共識。美國前總統奧巴馬呼籲「普遍收入制度」以應對 AI 對工作的潛在負面影響；微軟 CEO 呼籲對機器人納稅以確保被機器置換下來的勞動者的基本生存。美國的國家人工智慧戰略和英國的數據戰略呼籲重視這個問題，加強對工作結構變化的監測和勞動者的再培訓。

　　二、浪潮之下的AI法律服務會重塑法律服務市場嗎？

　　雖然法律服務一貫具有較強的技術免疫力，但是倚重信息檢索、文件整理和邏輯推理的法律事務確實是 AI 發揮「聰明才智」的絕佳領域。1987年，關於法律與人工智慧的第一次國際會議在波士頓舉行，此時，萬維網尚未發明，當然就更談不上普及了。但是現在，AI 的發展和進步已經開始對法律服務市場產生一定的影響。Jomati 在一項研究《文明2030：不久將來的律所》中提出，經過長期的孵化和實驗，「技術突然可以以驚人的速度向前行進了」；在15年內，機器人和人工智慧將會主導法律實踐，也許將給律所帶來「結構性坍塌」（structural collapse），法律服務市場的面貌將大為改觀。[6]

　　過去，法律流程外包在一定程度上造成了法律服務市場的分裂，律所為了效率等目的，或者出於自身能力的不足，將某些特定法律服務外包給第三方，讓人們意識到律所並非提供所有法律服務的最佳主體。現在，AI 主導的法律科技（LawTech）正在對法律服務市場產生更為深遠的影響，或許造成法律服務市場更進一步的分裂。AI 支撐的專家系統（expert system）和知識機器人（knowledge bot）正在涉足法律服務市場，而且在幾乎停滯的律所法律服務市場中（數據顯示，律所的業務在過去三年幾乎沒怎麼增長），法律科技領域的創業者和創業公司卻獲得資本市場青睞，在國內外蓬勃發展，推動整體法律服務市場穩健增長。在市場和技術的雙重作用下，法律服務正在進入AI時代。

　　01| 律師的新助手和替代者：AI法律服務四大領域

　　一是法律檢索（legal research）。各種法律資料庫已經在幫助律師更好地進行法律檢索，但這很多時候是一件費時費力的事，往往由律師助理或者助理律師來承擔。目前，國內外已經有一些可以進行法律檢索的 AI 產品，如 ROSS。作為世界上第一個人工智慧律師，ROSS 部分受到 IBM 的認知計算機 Watson 支撐，它可以理解自然語言，並提供特定的、分析性的回答，這接近於和人類律師一起工作的體驗。截至目前，已經有超過10家主流律所「僱傭了」 ROSS。類似 ROSS 的法律類「數字助理」（digital associate）越來越多，其在律所中的身份類似於准僱員。

　　二是文件審閱（document review）。文件審閱可謂量大，價值低。在這方面，AI 正好可以最大化其用。預測性編程（predictive coding）和利用機器學習演算法的軟體可以幫助為相關法律文件檢索電子信息。案件相關文件的整理、證據和法律發現等任務日益被交給了機器。AI 律師在調查、法律風控、合規相關工作、文件整理甚至盡職調查等法律事務中，都可以扮演重要作用。也許10年前，律師在準備大型併購案件的時候，需要僱員上百個高薪律師來檢索成千上萬份文件。然而，矽谷的一家電子取證（e-discovery）公司 Blackstone Discovery 卻可以以不超過10萬美元的代價在幾天之內分析150萬份法律文件。

　　此外，AI 在合同審核上正在發揮作用。比如，類似 Beagle 的智能合同服務可以提供人工智慧合同分析，幫助用戶以更低的成本、更高的效率管理合同，防範法律風險。因此，對於類似文件審閱、合同管理等法律服務，技術可以提供更好、更快、更便宜的服務。在企業端的法律市場，對於創業公司，這可以削減風險，提高效率，同時極大減少時間、人力成本等投入。

　　三是案件預測（case prediction）。倫敦律所 Hodge Jones & Allen 早已在利用一個「案件結果的預測模型」來評估人身傷害案件的勝訴可能性。這直接導致了2013年的 Jackson 民事訴訟改革，使得人身傷害案件的訴訟成本大大降低了。[7]理論上，AI 能夠預測法律糾紛和程序的結果。對過去案件的自動化分析，外加數據挖掘和預測性分析技術，可以得出一些有趣的結果。這種工具對律師而言意義重大。在這一方面，Lex Machina 公司提供的服務，通過對成千上萬份法院判決進行自然語言處理，來預測案件結果。比如，其軟體可以確定哪位法官傾向於支持原告，基於對方律師過去處理的案件來形成相應的訴訟策略，針對某個特定法院形成最有效的法律論證，等等。邁阿密一家名為 Premonition 的公司甚至宣稱可以基於類似案件判決的統計性分析，在起訴前就預測案件的勝訴方。2016年，英國法院對預測性編程持支持態度。

　　四是諮詢服務（advisory service）。AI法律諮詢以 DoNotPay 最為典型，它在線幫助用戶挑戰交通罰單。用戶只需要訪問其網站，同其發消息進行交流，它就可以利用用戶提供的信息形成一份文件，用於挑戰罰單。它在紐約、倫敦和西雅圖，已經成功挑戰了超過20萬個罰單，成功率是60%。DoNotPay 還在不斷擴大其法律服務類型，已經涵蓋到了航班延誤補償金請求、政府住房申請等。在國內，號稱中國第一個機器人律師的「小梨」目前可以提供簽證、離婚諮詢等服務。諮詢服務可謂是 AI 法律服務的一大熱門。

---

推薦閱讀：