做 AI 律师的公司倒闭了，律师 vs 人工智能的又一次胜利？

作者：风洞 来源：法律修音机

前段时间，一家名为 ROSS 的法律科技公司宣布停业，原因是无法承担高昂的诉讼成本。

ROSS 这家公司在欧美法律行业广受关注，曾经获得 Dentons - 大成律师事务所870万美元的投资，致力于通过人工智能，让更多人可以享受到优质廉价的法律服务。

题外话：在《Suits》（金牌律师）这部美剧中，主人公“ROSS”就有过目不忘的特技，总是能从浩如烟海的法规和案例中找到解决方案，不知道是不是巧合。

2019年6月，ROSS 上线了 AI 律师产品，被美国律师协会称为法律行业的革命者。可就在一年半后的现在，这家想要革律师命的法律科技公司，被一场诉讼拖垮，走到末路。

律师 vs 人工智能，好像又是一次律师的胜利。但不可否认的是，人工智能在律师行业，一定还有广阔的应用场景。

未来，人工智能将会如何改变律师行业？这是我一直在思考的问题。

这篇文章会重点讨论以下几个问题：

律师会被 AI 淘汰吗？需要多久？

AI 律师为何迟迟难以落地？

哪些人难以被技术取代？

下面详述。

取代并不重要，

重要的是取代的速率

一提到 AI 取代 XXX ，我就马上想到我经常玩的一个电竞游戏 ——《DOTA2》。我之所以迷恋《DOTA2》，是因为我是《魔兽争霸》的忠实粉丝。从澄海 3C 到 DOTA ，我特别喜欢策略类地图给我带来的乐趣。

可能很多人不理解，这种节奏缓慢且需要大量玩家配合的游戏有什么好玩的？但反正我觉得挺有意思的，甚至还幻想做一个职业玩家。

但是我也知道，电子竞技很可能是最先被 AI 取代的游戏，它的社交属性很弱，而且只要是策略类游戏就有套路，就容易被写成代码。到时候，DOTA2 职业战队也要被 AI 取代。

当然，现在这个游戏已经被玩家戏称为“Dead Game”，你可以在任何地方看到刀塔玩家，除了客户端。

在未来，AI 取代大部分律师工作，应该也是一个必然的趋势。

人类总是讨厌重复而低效的工作。事实上，大部分律师的工作都是重复而低效的，将其自动化显然符合技术发展的趋势。在数据和算法的加持下，AI 的能力无疑比大部分律师更强。

这些大家都没有疑问。

但是，取代哪些律师、取代多少人，其实不是最重要的，重要的是取代的速率。

这个道理，和全球变暖后年平均气温的具体值是多少并不重要一样。因为升温并不罕见，南北极曾经有很多次，持续了几千万年都没有一点冰的高温，地球现在仍然是生机盎然。

所以，关键在于变暖的速率。速率快就是灾难，速率慢就是小河流水润物细无声。

放到律师行业来看，其实也是一样的。

比如当客户问你：“我这个案子能赢吗？”

你该如何回答这个问题呢？

在以前，你可能会说，我在法院里有些关系，这个案子“大概率”能赢。

后来，有的律师会说，这个案子赢的概率是 X% ，因为他分析了 XXXX 份判决书，法院就是这么判的，数据就摆在这里，你应该信我。这些律师也称为“技术派”律师。

但很显然，通过应用技术和大数据，这种预测判决结果的工作，AI 能做得更好。

在“技术派”律师兴起的那几年，律所实习生和律师助理的一大工作，就是分析海量的判决书，甚至有的律所会在 hc 中重点注明。

这就是技术发展带来的新的分工。

后来，一些法律科技产品出现后，这部分工作的效率也得到了提升，专职来做判决书分析工作的岗位，也慢慢变少了。

新技术又取代了旧的社会分工。

如此循环往复，这是常态。

扩展至其他行业来看，今天基本没有抓老鼠的、对时的、租录像带的、打铁的、摇蜂窝煤等职业了，它们都是在缓慢过渡中消失的。

在缓慢过渡的几十年中，原本从事这些工作的人们，也找到了新的工作，基本没有出现大规模失业的情况。

所以说，取代并不重要，它一定会发生，重要的是取代的速率。

那速率是多少才算缓慢呢？

说实话，谁都不可能精准预测，说几十年后 AI 就会取代律师，如果真能做到这一点，那就不是市场了。中国律师业发展不到 50 年，技术的第一次大规模应用，其实还未发生。

过渡期其实是演化出来的结果，是各方利益博弈拼杀时所耗费的时间。

利益相关方的实力越均衡，竞争越公平，较量的时间就越久，就越可能出现平缓的过渡。

如果不考虑「时间」这个因素，单纯地去想技术比律师厉害在哪，那么焦虑感就来了 —— 技术哪哪都比律师强，这才会出现大家担心的律师群体被 AI 替代，甚至是失业的问题。

法律科技的创新，

细分领域更容易落地

回到 ROSS 公司宣布倒闭这件事情上，背后的真实原因真的是高额诉讼吗？

从演化的角度看，根本原因或许并不是这场诉讼，而是推出 AI 律师的时机还不够成熟。

为什么？

因为人类最期待的获取知识的方式，或者说对人工智能的期待，永远是像人一样交流 —— 找专业的人，问专业的事，解决专业的问题。

在未来，“专业的人”将会无处不在，这就是智能问答机器人，也称为 Chatbot。

美国的大公司很多，业务过于复杂，很多法律问题仅仅依靠律师人工处理，已经无法很好地解决了，所以才会更早地诞生像 ROSS 这样研发 AI 律师的法律科技公司。

但需要注意的是，智能机器人也分为开放域 Chatbot 和封闭域 Chatbot 。

只有足够多的封闭域 Chatbot ，才能构成像《钢铁侠》里面的 Jarvis 一样的强人工智能 —— 开放域 Chatbot 。这就是万物互联。

设想一下：
如果你向一个 AI 律师咨询业务，问一些简单的问题，它可以回答得很好，这时你会感觉很新鲜，用工具比咨询律师方便多了。

但是，当你问它一些比较个性化或者更加复杂的问题，它就答不上来了，这时你就会想：这什么破玩意，还是咨询律师靠谱。

因此，做 AI 律师产品，从某个垂直领域入手更容易落地，更早实现科技赋能。因为垂直领域的个性化需求会少很多，更容易标准化。

比如说，做好「借款」这个场景就不错了。

当然，AI 在法律行业的应用，除了市场需求驱动，还离不开完善的基础设施建设。

要致富，先修路。中国以前搞铁公基，现在搞新基建，都是闻名全球的。

打造 AI 律师，也需要相当多的技术支持：

在技术层面，做不好检索就无所谓“咨询”。

相较于迟迟难以落地的 AI 律师，专注于法律检索的法律科技公司，无疑能够更早的改变律师这个行业，更先落地，这也是法律检索领域一直发展得很好的原因。

在数据层面，没有海量的数据，也就无所谓“智能咨询”。

从目前来看，自 2014 年司法判决书上网开始，以此作为数据源，经过 5 年的发展，相关的技术支持已经趋于成熟。

但客户的问题、对应的回答词库，还需要长期积累，否则无法成为用于机器学习的语料。

在未来，数据和技术驱动的公司将会享受到更高的溢价，比如美国著名的大数据公司 Splunk ，它今天的市值高达 200 亿美元。

但在一开始，这类公司一定是做脏活累活的。

具备领域知识的人，

很难被技术取代

如果今后很多工作都可以交由 AI 去做，那么律师这个职业，会消失吗？

我认为是不会的。

律师这个职业之所以长久不衰，就是因为法律服务很有需求，但客户又经常搞不定。

如果今后 AI 可以很好地解决部分律师业务了，律师们肯定在做更高附加值的业务。

到那个时候，就有大量的工具可供使用。

律师可以只需要花费很短的时间，就可以做完普通的民商事业务，然后去研究上天下海的高精尖法律业务。

需要注意的是，在缓慢过渡的过程中，律师虽然不会消失，但可能会演化成另一种形式，而具备领域知识的人，很难被技术取代。

原因在于，技术的发展总会出现需要解决的问题，问题就需要人来解决。

比如在处理大数据上，当大数据维度非常多之后，就会出现矛盾。

看下面这张图。

左边的图有两个维度的信息，它们一同的作用是，圈定了一个目标范围。右边的图有三个维度的信息，但它们并没有共同的交点。

这个情况在纵横交错的法学学科，以及在海量的司法大数据、法商大数据中，非常常见。

这下麻烦就来了，我们到底该信谁呢？

消除数据之间的矛盾，就需要领域知识。

在未来的时代，法律行业中有两类企业，就非常需要具有领域知识的人才。

第一类企业有数据，但是没有技术，最典型的就是律所，律师日常工作中产生的大量法律数据，其价值还远远没有被挖掘，它们需要外人帮忙。但是，出于保护自己利益的考虑，律所之间通常不会发生合作。

第二类企业缺乏数据，但是有技术，大多数法律科技公司就属于这种，它们需要为律所解决实际问题。在解决问题的过程中，它们或许能够进入很多领域，逐渐成为平台型公司。

这时，具有领域知识的专业人士，就能够解决上面提到的数据冲突，以及将领域内不同维度的数据联系起来的问题。

因此，在一个领域里从业很长时间，具有专业知识的人，不仅不会被技术取代，而且有可能利用好技术红利，在事业上更上一层楼。

对律师个人来说，垂直领域才有真正的机会。
那要垂到什么地步呢？

垂到我们谈某个行业或者细分领域时，你就绕不开某家律所、某位律师或者头部 KOL 。

如果你绕过了他，咱们的同行就会觉得你不懂，老板就会认为你吃回扣了。

从目前来看，这还是非常蓝海的。

当然，并不是说在行业内待的足够久就能成为专业人士了，不然新人怎么有机会呢？

如果你有跨行业的背景，可能会更有优势。

就像汽车的自动驾驶那样，以后最具有竞争力的工程师，肯定不是机械工程师，而是研究算法的那些人。

共勉。

 -往期好文-

高云逐类拆解企业高频合同写审改课程上线啦！9大类30+种合同逐条精讲！限时抢购299元！

这里直接购买【套餐】课程《企业高频合同写审改系列课（民法典版）》