AI时代，法律行业的变革静悄悄

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作者简介：陈安，科技爱好者。

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一、863计划中的法科生

二、AI法官已成现实

三、“智能”还是“智障”

四、“左右逢源”的大变革

五、对法律人工智能的研究尚待深入

863计划，想必多数读者都不陌生，它出现在中学历史的课本中，被认为是改革开放后国家大力发展科学技术的标志，也被视作科学家与政治家良性互动的代表。它的全称是“国家高技术研究发展计划”，一听就很高科技，但似乎也跟法学没什么关联，都是理工科的事情。如果你的思维停止在此，只能说，你可能要错过这场法律行业的变革了。

一、863计划中的法科生

2016年，已经实施了30年的863计划被国家重点研发计划取代。国家重点研发计划由原863计划、973计划等整合而成，针对事关国计民生的重大社会公益性研究，以及事关产业核心竞争力、整体自主创新能力和国家安全的重大科学技术问题，突破国民经济和社会发展主要领域的技术瓶颈。同年，科技部确定了国家重点研发计划的首批6个专项，其中的“公共安全风险防控与应急技术装备”重点专项与法律、司法等紧密相关。

根据中国法院网的消息，2016年9月27日，最高人民法院信息中心牵头承担的国家重点研发计划“公共安全风险防控与应急技术装备”重点专项2016年度“多元智能化诉讼服务及审判执行关键技术研究”项目启动会在京举行。这意味着，法律与科技尤其是人工智能技术的融合已经在国家的支持下加速推进展开。

2016年至今，已经有许多法学院校参与进了国家重点研发计划，助力法律与科技的融合，包括西南政法大学、中国社会科学院大学、清华大学法学院、四川大学法学院、吉林大学法学院、东南大学法学院等，各项目也获得了中央财政经费的大力支持，经费在1000万元至4000万元不等。许多企业也借机迅速成长发展，探索法律人工智能的蓝海，华宇软件、科大讯飞、国双科技等企业成为当下国内法律人工智能领域的领头羊。

国家重点研发计划（原863计划）已经有了许多“法科生”参与其中，积极推动法律与科技的结合，探索法律行业的未来方向。

二、AI法官已成现实

可能对于多数法律人来说，人工智能的世界还遥不可及，仍旧停留在畅想中，只是在相关话题热议时，跟风调侃地发布一条朋友圈，“担心”未来会失业。事实却是，人工智能技术已经在法律领域广泛应用，AI法官不是将来时，而是进行时。如果你在四川，因道路交通纠纷诉至法院，那么，审理你案件的很有可能就是一位AI法官。

四川省高院技术室主任曾学原、四川大学法学院教授王竹，于2018年发表了《道路交通纠纷要素式审判探索》一文，集中展示四川法院在道路交通纠纷案件智能审判上做的探索。根据该文，2017年，道路交通事故要素式审判信息化系统已在成都市龙泉驿区人民法院投入试用，“在一起 6 车先后发生 3 起交通事故、9 人死伤的复杂案例中，该系统使得以前需要花费两个小时以上的人工计算过程只需要一键点击就可以实现”，并且裁判文书已经能够90%以上自动生成。

文章发布后，四川法院的智能审判工作仍在推进，上述道路交通事故要素式审判信息化系统逐步推广至全省范围内的法院。2018年，四川大学牵头的“高质高效的审判支撑关键技术及装备研究”国家重点研发计划项目也开始启动。四川，地处西南一隅，却走在了法律人工智能发展的前列。

除四川外，浙江、湖南、广东等地法院也都开启了在智能审判上的探索。道路交通纠纷案件是这些地区法院涉足人工智能领域时的首选。其中原因主要在于：一方面，道路交通纠纷案件数量巨大，涉及赔偿数额的计算复杂，基层法官确实需要智能化工具帮助提高审判效率；另一方面，道路交通案件的计算虽然复杂，却正好是计算机的强项，通常情况下，道路交通纠纷案件的证据材料、法律关系等也较为固定，便于计算机发挥作用，技术可能性较高。

正在进行的国家重点研发计划相关项目，已经把智能审判案件的类型扩展到更多的领域，包括了民间借贷、家事、知识产权、海事、破产等领域。不难预见，在未来几年内，我国法院将全面推广智能审判系统，乃至最终形成全国、全案件统一使用的智能审判集成平台。

但是，我们经常开玩笑说“人工智障”，AI法官既然已经在“审判”案件，它们到底是“智能”还是“智障”？

三、“智能”还是“智障”

同样是人工智能，自动驾驶汽车已经有了较为统一的分级标准。美国机动车工程师学会提出，自动驾驶汽车一共可分为5个等级，L1至L5随着等级增加，自动驾驶汽车的自动化程度也增加，L5等级意味着自动驾驶汽车能够完全自主地行使并对紧急情况做出判断。类似地，我们也可以提出一个智能审判系统的分级标准：

不得不承认，根据上述分级标准，我国已经研发完成或正在研发的智能审判系统大致还处在L1至L2的阶段，仍旧是较低水准的智能化程度。或许难免被嘲笑“人工智障”，但这已经比纯粹的“专家系统”多了不少机器的“智慧”。

简单来说，架构一个审判辅助系统大概有两个路径：专家系统与机器学习。前者是人类的智慧，后者才真正蕴藏了机器的“主体性”。专家系统意味着由法律学者构建出细致的知识图谱，将案情与判决结果一一对应，将该图谱输入机器，由机器根据图谱做出判断，机器仅仅进行是与否的判断；机器学习则是机器自主地学习海量数据（裁判文书等），再自主做出判断，这一过程完全是一个“黑箱”，即便是程序员也无法知晓机器究竟如何做出判断，可解释性始终是困扰机器学习的一个难题。

人工设计的知识图谱仍旧在智能审判系统中发挥着重要作用，“有多少人工就有多少智能”确实还是个颠扑不破的真理。但各研发单位明显都已经不满足于纯粹的专家系统，而是希望把机器学习更好地放置于系统中，从而让智能审判系统适用于更多的案件，并且获得更高的准确率。当然，智能审判系统是一个系统工程，包括了阅读理解、要素识别、类案匹配等一系列的问题，以上仅仅是一个简单的概述。

如果说，真正L4级以上的AI法官确实离我们还有一定距离，或许还需要一段时间才可能实现，那么，人工智能技术在另一场域的应用，可能就会让广大法学生“瑟瑟发抖”。2020年“法研杯”司法人工智能挑战赛的题目之一是对司法考试的客观题进行答案预测：“要求选手们的模型对司法考试的客观题进行答案预测，当且仅当给定的答案与标准答案完全一致时才认为是准确的。本项任务的训练与验证集为26000道司法考试题目和专业人士新出的司法考试题，最终的测试集为2020年的司法考试题。”这意味着，机器将会与2020年法考的考生们一同进行客观题的测试。或许，机器的最终成绩会高于绝大部分同学。

四、“左右逢源”的大变革

中国法律行业的变革不是单独某一点的变革，而是联动的、全面的变革。我们无法获知是否有一个或一群人对这种联动的、全面的变革筹谋划策，但事实就是，这场变革可谓“左右逢源”。

2014年，全国法院的裁判文书开始上网，至今，中国裁判文书网的文书总量已经达到了9000多万篇。当初，法学界关于文书上网讨论最多的是司法公开的问题，而如今，近一亿篇文书，为机器学习提供了极其充足的数据来源。开发者可以自行从中国裁判文书网上获取裁判文书来训练自己的模型，司法公开为开发者带来的是极为丰富的数据资源。此外，各级法院工作的电子化也已经推进多年，同样为人工智能系统的接入提供了巨大的便利。

2016年，《要素式审判法：庭审方式与裁判文书的创新》一书由人民法院出版社出版，这意味着尝试多年的“要素式审判法”已经基本成型，能够逐步在全国法院推广。要素式审判法本为提高审判效率而开发，最开始仍旧是纯粹人工的方法，但这套方法使得原本复杂凌乱的审判工作变得有迹可循，恰巧给了人工智能非常广阔的应用空间。目前正在开发的许多智能审判系统也都是基于类似的技术路径。

以上是该书列举的劳动争议案件劳动者要素表。可以看到，其中包含了劳动争议案件的主要事实，劳动者填写的内容以数字等较为客观的内容为主，避免了当事人通过语言的不规则表达，这不仅方便了法官对于事实的梳理，更是为机器自行认定相关事实提供了可能。当事人填写要素表后，机器面对的就不再是不规则的起诉书、答辩状、证据材料等，而是能够在具有一定规则的语句中进行识别，并最终确定案情。这无疑为智能审判系统的运用铺平了道路。

五、对法律人工智能的研究尚待深入

法学界关于人工智能研究的争论还在耳边，有人对“追热点”的行为不屑一顾。但我想说，法学界对人工智能的研究不是太多，而是太少。读完上文就已经可以发现，法学不仅需要以旁观者的身份考虑如何对人工智能技术进行规制，还必须认识到，人工智能技术已然渗透进了法律、司法领域，法学应当以参与者的身份进行反思。

法律人工智能的发展“左右逢源”，无法确认是否存在者某种“顶层设计”，但学界可能不该放弃这次反思的机会。与一团争吵相反的是，法学界有许多学者低调地参与进了法律人工智能的大潮，他们的研究可能并非以论文的方式体现，而是蕴含在了一个个的人工智能的系统之中。学者们都期待自己的学术观点能够影响司法实践，但苦于无人回应，智能审判系统的设计者们却无声无息达成了这一目标。

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本文责编 ✎ 蒋浩天

本期编辑 ✎ 张子凡