AI如何帮助律师所向披靡？

本月稍后，斯坦福法律信息学中心将举办“2016年代码X未来法律大会”（CodeX FutureLaw Conference 2016），这第四届大会将着眼于技术，如人工智能（以下简称AI）如何改变法律界的前景，法律本身以及这些变化如何影响我们所有人。本次活动将有几个小组讨论，其中包括与IBM的Watson和相关机器学习的工具。

AI已经在许多领域产生了深远的影响，包括法律实践。AI改变了合同、电子披露和综合法律研究，但是计算机的处理能力在不断增加，其表现出非凡智能行为，我们只能假定这些进步才刚刚开始。无论是在律师所内部、合作伙伴、客户或其他地方，这些合法资产无法逃过Watson，或HAL，或其他AI平台的法眼。

专家称AI不仅使得这些法律资产更容易被找到，而且也让律师更容易接触到。

“如果你要寻找的数据，可你只有两三个相关的例子，那用AI是行不通的。”Seal Software创始人兼CTO Kevin Gidney说，该公司是合同的发现和分析软件供应商。 “模型少得可怜，所以要使用快速学习的算法，使用结合的方法来获得数据。”

高级应用研究科学家Jeremy Pickens指出，事实上，大量的实证评价发现，连续的自适应机器学习方法可以帮助律师监督不断变化的法律数据。Catalyst库存系统，它承载和服务的文档库适用于大规模搜索法规。

“要实现连续的协议，偶尔再培训现有的机器学习分类是远远不够的，必须要在本地层面融入机器学习系统，”Pickens说， “并联多样性预测算法保持律师意识到他们所不知道的细微差别。总之，连续相关性和连续多样性预测让律师来处理大量的、不断变化的文档集合。”

自然语言处理

尽管自2001年以来《太空奥德赛》出来各种偏执和夸张的周边，智能电脑将不会接管世界，虽然这个前提写不出精彩的科幻小说。人们不应该对机器的崛起感到恐惧，AI系统和他们的开发者在实现可以适应密集的、苦涩的法律术语的机器学习作出显著的进展。其中自然语言处理（NLP）出了不少力。

“在研究高端的NLP道路上，AI已经把法律领域从为大的文档制作预测编码系统，转移到为诉讼提供分析。”法律数据科学家Brian Howard说， “在模式出现之前，传统工具专注于信息检索，使用户将信息分组和分类，限制用户只能问简单的问题。” Howard说，NLP除了能让AI理解文本功能，还可以使用户可以提出的复杂问题。例如，硅谷律师事务所，Wilson Sonsini Goodrich & Rosati （WSGR）使用Lex Machina AI来研究创新的方式使用分析收集竞争情报。 “根据数据分析，WSGR可以做出更好的决策、资源调配和调整客户计费。”Howard说。（Lex Machina：向公司和律师事务所提供法律分析的公司。）

电子披露和预测编码

关于AI对法律界的影响的讨论往往会延伸到机器取代律师方面的问题。据AI科学家所称，在现实中，最大的收获是，AI使得法律研究的某些阶段更有效，而不是通过机器大量取代律师。

“这样一来，律师着重在更高层次解决和防止法律问题，同时把日常任务留给计算机，”，商标的解决方案供应商TrademarkNow的首席科学家Anna Ronkainen说。 “这项工作、产品不仅更快地被完成，并以更低的成本，而且质量更好，因为机器犯错的几率比较小。”

Ronkainen还指出，这种转变仍然是集中在文件审查，其中电子披露与预测编码在过去十年保持不变，即使是人工审查，有时甚至不被法院承认并受理。此外，AI进军了其他法律行为。例如，AI商标的工具，其中包括来自TrademarkNow——现在由谷歌、Roche公司和General Mills使用。

“商标检索客户的报告时间已经减半，决定是否继续的指示仅需要不到一分钟，”Ronkainen说， “营销团队通过使用这些工具，商标团队不再需要处理很长的候选人名单，可以专心关注入围者。”

专家系统和神经形态的技术

另一个AI技术可以在法律案件中提供帮助的是专家系统，即利用算法的方法。这些系统可以帮助寻找特定类型的证据来支持具体结论，并提供给专家系统结果的概率。控制论研究所科学家Marco A.V. Bitetto博士说，该研究所是从事设计和先进的机器人控制系统发展的一个非营利组织。

“我们也可以认为，可以得出神经形态的技术驱使视频和音频模式存储在诉讼目标计算机上，”Bitetto说。 “神经形态技术使软件或硬件使用脑一样的模拟电路，并能区分该系统被训练来检测模式的变化。算法和神经形态技术可以从一个诉讼目标的计算机网络产生大量的证据。”

Watson和ROSS平衡法律研究竞争环境

虽然传统上，法律界适应技术变革缓慢，但AI是个例外。例如，利用人工智能，律师可以近乎实时地跟上法规的变化和判例法。一个真正脱颖而出的AI工具，是IBM Watson和其法律研究平台ROSS智能。CTO Boost的共同创始人Gurminder Kandola说，该公司的业务主要是分级的CTO咨询。

“ROSS是真实的语言，挖掘非结构化数据，”Kandola说，“通过用日常英语询问，该平台可提供单一的、自然语言的相关回答，节省了宝贵的时间。对比起人类，其还是一个24小时都十分警觉的AI平台，并且在查阅大量数据的情况下更加仔细。”

此外，AI系统可以平衡律师行业公平的竞争环境。例如，使用AI平台一个初级律师可以智能地接触到30年的法律知识，而拥有30年经验的律师可能不会向技术求助。Kandola说。

结论

在越来越多靠数据驱动的世界，生活在其中的专业人士，包括律师，需要转移到通过大量的数据来掘金。AI解决方案将在所有律师和公司的日常实践中发挥越来越大的作用。

via ipwatchdog

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