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2017百度联盟峰会李彦宏主旨演讲(图源36氪)


在人工智能逐渐发展的当下

有人说所人工智能将迎来最好的时代

有人甚至直言人工智能时代最后留下来的只能是精英

君也见AlphaGo再次击败人类围棋士

百度机器人小度可以与人类“最强大脑”匹敌

钢铁侠无所不能的AI管家Jarvis带来多元化服务近在咫尺

……



如今AI已陆续侵入律师行业

从去年圈内大家对法小淘的热议

再到今年人IBM推出工智能律师Ross开始就职

小编无法断言人工智能是否就等同于机器人律师

但Ta的的确确正在向传统律师行业发起挑战

我们该如何认识跟应对其来袭汹涌的攻势

我们又该如何能在人工智能最好的时代赢得先机

今天便让我们以机器人律师是否会让法律失业为话题

以一半是商人一半是律师CLO为例把天聊开了去






文丨健君


健君,法学博士。某大型金融机构首席法务官,高级副总裁,曾历任多家跨国上市公司高管,兼任中国首席法务官研究院(CACLO)院长,中国企业法治研究中心主任,中国专利协会副会长,中国互联网金融诚信联盟执行主席,中国贸仲、华南国仲等多家机构仲裁员,具有20年以上丰富的公司法律合规、风险控制和投资并购的管理经验。本文原载于健君博士最新出版的《公司首席法务官》一书,欲关注更多公司律师最新业务前沿问题的可点击「阅读原文」查阅购买本书。


「机器人律师不会替代公司律师,而是会超越公司律师。」

颠覆性创新给本来就复杂多变的商业环境增加了更多的不确定性。CLO是回头拒绝还是双手迎接新的工业革命的到来,似乎也没得选择。


从 0 到 1 ,颠覆式创新就是创造出一种世界上本不存在的东西。取代人们原本习惯使用的东西。电灯取代煤油灯、汽车取代马车、内燃机取代蒸汽机,这些都是耳熟能详的颠覆式创新。近些年来,随着各国不断加大在科技领域的投入,有许多科技项目都站到了从量变到质变的门槛上。可以预计,在未来数年内,将有一批对人类社会产生广泛影响的颠覆式创新成果出现



法律行业也存在着颠覆式创新,机器人律师便是一种典型。网络经济时代必然伴随着各式各样的纠纷,其中很大一部分纠纷的产生源于违法成本低执法成本高,利用互联网和人工智能技术,以极低的成本。现在,人们为纠纷提供一种高效的解决方式。


案例1:

机器人律师ROSS


人工智能是法律服务行业新突破,Baker Hostetler是美国最大的律师事务所之一,它已经成为世界上第一个公开宣布“雇佣”机器人律师协助处理破产案件的律师事务所。这名叫做“ROSS”的机器人被冠以“世界上第一个人工智能律师”的美名。ROSS已加入的Baker Hostetler律师事务所在破产领域雇佣了约50名律师,这台由IBM沃森(Watson)智能技术支持的机器,将作为该律所的法律检索工具,负责从成千上万的法律文件中筛选出能支持律所案件的材料。而这些法律检索工作过去通常由刚从学校毕业进入律所的年轻律师承担。[1]


Ross会为那些需要查阅大量法律法规的人类律师节省时间。人类律师无需自己消耗大量时间和精力阅读每一个单一相关法律案例,而是从Ross那里迅速得到所需要的信息,这能让人类将更多精力投入分析复杂细节和案件当中。ROSS是将人工智能超级电脑提供的机器学习技术应用到了法律领域,它的工作原理是,在识别自然语言提出的问题后,从庞大的法律和案例数据库中进行搜索,找到可能的答案,对所有答案进行评估,最终提供一个解决方案。ROSS的智能还在于,它会根据用户的反馈进行自我学习,算法也不断调整优化,这意味着,跟律师一样,它接受的咨询越多,就越有经验,也就是它会变得越来越聪明。



大数据会对整个产业产生深远影响,大数据的应用将为企业带来从流程核心到数据核心的变革。用数据核心思维方式思考问题,解决问题。以数据为核心,反映了当下IT产业的变革,数据成为人工智能的基础,也成为智能化的基础,数据比流程更重要。


大数据真正有意思的是数据变得在线了,这个恰恰是互联网的特点。大数据的真正价值在于创造,不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。


案例2:

SWIFT的大数据


SWIFT是全球最大的支付平台,在该平台上的每一笔交易都可以进行大数据的分析,他们可以预测一个经济体的健康性和增长性。比如,该公司现在为全球性客户提供经济指数,这又是一个大数据服务,定制化服务的关键是数据。《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格认为,大量的数据能够让传统行业更好地了解客户需求,提供个性化的服务。[2]


从抽样转变为需要全部数据样本。数据这么大、这么多,所以人们觉得有足够的能力把握未来,对不确定状态的一种判断,从而做出自己的决定。统计学里头最基本的一个概念就是,全部样本才能找出规律。为什么能够找出行为规律?用全数据样本思维方式思考问题,解决问题。从抽样中得到的结论总是有水分的,而全部样本中得到的结论水分就很少,大数据越大,真实性也就越大,因为大数据包含了全部的信息。


从不能预测转变为可以预测,大数据的核心就是预测,这正是法律风险控制亟待解决的问题。大数据不是要教机器像人一样思考,相反,它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前,每个人的行为都跟别人一样,没有本质变化,所以商家会比消费者更了消费者的行为。


案例3:

大数据的预测


大数据助微软准确预测世界怀。微软大数据团队在2014年巴西世界足球赛前设计了世界怀模型,该预测模型正确预测了赛事最后几轮每场比赛的结果,包括预测德国队将最终获胜。预测成功归功于微软在世界怀进行过程中获取的大量数据,到淘汰赛阶段,数据如滚雪球般增多,常握了有关球员和球队的足够信息,以适当校准模型并调整对接下来比赛的预测。[3]


互联网、移动互联网和云计算机保证了大数据实时预测的可能性,也为企业和用户提供了实时预测的信息,相关性预测的信息,让企业和用户抢占先机。由于大数据的全样本性,人和人都是一样的,所以云计算机软件预测的效率和准确性大大提高,有这种迹象,就有这种结果。


大数据还改变了信息优势。按照循证医学,现在治病的第一件事情不是去研究病理学,而是拿过去的数据去研究,相同情况下是如何治疗的。这导致专家和普通人之间的信息优势没有了。原来我相信医生,因为医生知道的多,但现在我可以到谷歌上查一下,知道自己得了什么病。同样的案例也发生在法律这一行业,基于大量的案例数据分析,经验老道的法官或者律师已经没有任何信息优势,一个刚入行的同行借助大数据,同样可以准确无误的判案。


案例4:

Do Not Pay


过去,如果司机因为停车被罚,他们要请律师帮忙申诉,但现在他们不用了。一名18岁的英国“码农”开发一款叫做Do Not Pay的停车票管理软件,它通过问答聊天迅速处理票务申诉。这款软件可以免费在线下载,已经成功处理了总额约300万美元的票务申诉,节省了大量司机聘请律师的申诉成本(每位司机的成本在400美元到900美元之间),Do Not Pay软件还可以处理保险索赔申诉。[4]


没有技术背景的法学专家思考的法律如何去规制越来越聪明的机器人,而有着技术头脑的法律人则在考虑机器人如何可以帮助律师做一些工作,提高法律人的工作效率。很多有前瞻视野的人已经发出了担忧,机器人在未来的某一天会取代律师。如果机器人律师只是辅助律师,那么则意义不大。更大胆的预言是,机器人律师不仅会取代律师,而且一定会超越律师,甚至让律师成为他的助理,这没有什么不可能。


也有人提出反对,认为机器人律师无论如何都无法替代律师。人工智能只能在很大程度上降低基础工作量,却很难真正取代法律人,在中国尤其如此。依赖于人工智能直接得出工作结果,无论是诉讼仲裁还是非讼事务,风险都是极大的。律师业务并不是拿着个案去比对法条,实践中并没有一套清晰、稳定并且可预期的规则以供机器人去套用。人工智能会大幅度降低查询、检索和研究这些基础工作的成本,从而降低律所对辅助型律师的需求。


问题是,所有的技术问题都不是问题,它并会随着科技的发展得以化解,如果机器人律师变得跟人类律师一样爱思考呢?


案例5:

人工智能在法务管理的应用


现代公司法务管理越来越依赖大数据的支持,真正的大数据是网络通过大数据抓取,提供更多的解决方案。不少公司都致力于利用数据搜索技术和公开的法律文件来研发功能强大的法律服务软件,来实现法律服务的颠覆式创新。例如Legal by Lex Machine,它通过检索法院的判例来预测某一特定案件的判决结果,另一个名为Case Text的初创软件利用众包模式分析成千上万的联邦和各州的案件。甚至在日常生活人们也发明了智能工具来协助法律应用。例如通过大数据调取的历年公司法律纠纷和诉讼的分析,公司管理者可以很清楚地知道公司面临哪些类别的重大风险和法律漏洞,然后才能进行亡羊补牢。



现在的商业世界被一种即兴表演、弹性组织式宣言所包围,人们强调的是管理中的热情、想象力,而不是冷静和控制。重读《蓝血十杰》,我们发现不管是桑顿、麦克拉马纳还是利斯,他们信仰数字、统计管制,所有的事实都寄望图表,每到一个地方,第一件事就是理清所有的混乱,包括组织、财务和流程。[5]这些严肃的理性和张扬的热忱就像机器人对人一般:创新总是在人类的混乱中产生,而成长必须在机器的秩序中进行。


在机器人开始替代大量人力劳动的同时,不少人开始担忧自己的饭碗将丢失,从而引发对机器人的威胁恐惧。事实真的如此发展么?硅谷投资家彼得·泰尔(Peter Thiel)以其富有哲学思辩的独立思考为我们揭示:机器人不是人类的敌人,反而是人类的救星。


Paypal创始人彼得.泰尔曾一阵见血的总结到:针对不确定性,最好的办法就是数学,更准确的应该是统计学,统计学思维将会推动未来的发展。[6]而这正好是计算机的强项,无论是之前的深蓝还是最近的阿尔法狗,都毫无悬念的证明机器比人快。在风险控制领域,越来越多的金融机构和大企业引入大数据、云计算和区块链等技术,取代以前大量的人力工作。不过到目前为止,做风险控制还需要人去搭建各种风控模型,至少给人类保留了点颜面。


但最新的一则消息对公司律师尤其不利,俄罗斯最大的银行-Sberbank最近对外宣布他们将大量使用机器人律师,这些机器人将在 2017 年用来处理各种银行投诉函件,而这个举动将导致超过 3000 名银行律师失业。[7]银行进一步解释说,未来几年银行所有的日常法律事务等非诉事务都会交给机器人律师处理,而银行只留下少量的公司律师来处理诉讼和紧急程序。做非诉的公司律师的大多数,你们准备好了吗?




[1]《世界首位人工智能律师入职美国律所》,资料来源:http://www.acla.org.cn/html/lvshiwenhua/20160520/25444.html,访问日期:2016年10月1日。

[2]蒋卫东:《大数据十大原理》,资料来源:http://www.thebigdata.cn/YeJieDongTai/14829.html,访问日期:2016年5月12日。

[3]蒋卫东:《大数据十大原理》,资料来源:http://www.thebigdata.cn/YeJieDongTai/14829.html,访问日期:2016年5月12日。

[4]Karen Turner:Ross legal robot,www.washingtonpost.com,Aug.10,2016.

[5]约翰.伯恩:《蓝血十杰》,陈山,真如译,海南出版社2014版,第231页。

[6]本.霍洛维茨:《创业维艰,如何完成比难更难的事》,杨晓红,钟莉婷译,中信出版社2015版,第70页。

[7]《俄罗斯最大银行推出律师机器人》,资料来源:http://mt.sohu.com/20170126/n479617946.shtml,访问日期:2017年2月1日。


当机器人律师与你狭路相逢谁胜出的概率大一些?

当公司首席法务官遭遇机器人律师结果将会怎样?

(会失业么/会是真爱么/还是会盈利么)

答案可自己填写也可轻戳这里


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