原创 | 法小淘，革了律师的命？
编者按：法律人工智能来了，你是兴奋、期待，还是惶恐？
一、不小心，成了网红
近日，全球规模最大的云计算科技盛会—云栖大会在杭州召开。同一天我正在参加母校60校庆，突然接到多位微信好友的消息，说我成了网红。
原来，在云栖大会上，阿里云与无讼网络科技联合推出了一款名为“法小淘”的法律机器人。无讼创始人、天同律所主任蒋勇律师现场演示时以在杭州中院起诉不正当竞争案为例，系统自动推荐了三名律师，排在第一的是我，第二是我的老朋友、同行贾宏。
据悉，这是国内第一款法律机器人，其运用法律大数据的技术已实现案情分析和律师遴选的功能。
二、“法小淘”真能代替人遴选律师吗？
我们知道，当事人找律师最通常的方法是通过熟人推荐，当事人基于对推荐人的信任而信任他推荐的律师。一个律师，由某位政府要员推荐；另一位律师，由普通公司员工推荐。当事人会选哪一个，答案不言自明。
但是，“法小淘”这只幺蛾子，却要取代熟人推荐的这条路，无疑要革了律师的命。
蒋勇律师说：“在过去，人们总习惯于通过熟人找律师。律师为了获取案源，往往也只能花大量精力拓展人脉，留给专业能力提升的精力自然不足。这样的精力甚至会被熟人里杂乱的法律服务需求分流。对于所有法律领域，律师的熟练程度和研究深度都难以提升。这让法律服务的效率和体验大打折扣，也影响了律师职业的社会形象”。
蒋勇律师说的不无道理，但是细究起来他的观点还是值得商榷的。
三、通过“法小淘”遴选律师，需要两个前提
其一，数据必须大才是大数据，只有大数据才是遴选之本。
百度地图、高德地图刚刚推出“实时拥堵指数”时，有人问我：“罗律师，百度地图怎么那么灵，它怎么知道哪里拥堵和到某地的准确时间？每次试下来，真的很准！”是什么原因让百度地图的预测这么准？有人认为，百度地图与交通部门合作，通过监控获取数据。我要问：我们开车到农村的村级公路上没有监控，那为什么百度地图还是能预测呢？其实，百度地图能够精准预测拥堵指数，运行时间，归根结底就是靠大数据。手机是数据的采集端，使用百度地图的终端多了，就能实时向百度地图提供数据，百度地图通过计算，就能得出相应推荐参数。试想，如果只有少数几台手机使用百度地图，其预测的精准度便完全不能实现。因此，对于“法小淘”来说，通过人工智能遴选律师，与百度地图一样，需要基础数据，这个基础数据就是案例足够多。
如果通过“法小淘”来遴选一位专利律师，筛选到的专利律师很少，而且每位律师的案例只有两三件，这样一个结果是难以让人信服的。如果“法小淘”的三个推荐律师，几乎每个的专利案件数量均在30件以上，你难道还要怀疑“法小淘”的法眼吗？事实上，无讼案例目前的案例基础数据还不够大，尚不具备通过案例来遴选律师这一前提。当然，随着法院裁判文书的逐步公开，这一前提的实现也指日可待。
其二，算法必须精准，案例胜败的数据信息并不能代表推荐律师的准确性。
计算机无法识别案件诉讼请求的权重。一般来说案件的诉讼请求有多个，尤其是知识产权案件。每个诉讼请求的权重只有当事人与代理人知道，计算机无法识别这一关键信息。因此，“法小淘”的算法如果具有自动识别功能，就更完美了。
四、“法小淘”到底谁受益？
可以说，谷歌AlphaGo与李世石人机大战之时人们已经预感到人工智能将席卷人类社会。如今，“法小淘”提供的律师匹配功能打破选择律师时信息不对称、不透明的窘境，更便捷地建立供需双方的连接。它为企业法务等当事人选择律师提供了一条更有效的途径，不仅多了一种选择，也多了一种验证方式。当事人仍然可以通过熟人推荐以“法小淘”为参考，验证律师选择的可靠性。这的的确确给予了需求方以便利。
而对于供给方来说，在细分专业领域里业务精进、业绩突出的律师，才能在大数据的匹配功能下享受到导流的福利。这是顺应社会分工细化之举，会加速律师的专业化。
五、“法小淘”来了，谁更恐慌？
另一方面，我又有一些不安。
首先，通过大数据遴选律师加剧了资深律师与年轻律师之间的差距。资深律师积累更大的优势，而年轻律师较之以前更加难以获得机会和成功。
其次，无讼实际上自告奋勇充当了律师业的裁判员，其但其筛选律师的标准是否足够客观、足够服众却难有定论。更重要的是，当盈利模式显现，我们不得不担忧“竞质排名”转而变成“竞价排名”，那么光是“魏则西事件”的附带情绪就足够令人焦虑。
最后，即使标准客观、模式中立，那么以“胜诉率”或“判决数”作为评价标准是不是过于单一化了呢？我们难以否认，磋商能力、谈判能力、调解能力也是一名优秀的律师需要具备的素质，而这些都做到无法量化可读取。
当然我相信，“法小淘”的出现也必然给律师提出了更高的要求，不仅是敏锐的商业判断，也是与客户的沟通交流，更是专业上的钻研与精进。
现在，我更坚定地“只做知识产权”了！
文 | 罗云
浙江天册律师事务所 合伙人、律师
杭州市律协知产委主任
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