2.“互联网+”思维下创建互联网法律服务平台，是先进的网络平台技术硬件与优秀的律师或律所资源软件的有机融合，并非单纯的互联网法律服务机构。如不明确，无论是对律师行业还是对互联网行业均有不确定性风险。

这个现象在日常生活中可以说是非常接地气了，每个人都希望自己在别人面前是形象良好的，也正是因为如此，网上才有了那句“你看到的我不是真正的我，而是我希望你看到的我”。那么这个原理又该如何运用到律途中呢？

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使用非法证据排除规则排除对犯罪嫌疑人、被告人不利的证据，不仅是一种行之有效辩护策略和方法，而且具有很强的外观性，容易取得很好的辩护效果。但非法证据排除本身不是目的，只是为取得实际辩护效果的手段。

testimony》这个案子，嫌疑人是无辜的，我们连顾问费和飞机票都没有收。他本来没有罪，如果有罪了，他两个孩子就可怜了，妈妈死了，爸爸进了监狱，一辈子就没有父爱。至少我们对社会和人类做了一些贡献。

年轻律师的成长都是一个从劣币到良币的过程，我们无法奢望一开始就有很高的起点，我们能做的就是找准自己的定位，明确现阶段的目标客户，不妥协、不将就，做好上述两方面，是金子总能发光的。

6.要以实际取得客观辩护效果为目的，充分考虑目前法治建设的水平以及国家在推进法治进程过程中所提的要求，辩护观点和理由的提出要契合法治发展水平，高屋建瓴同时要考虑接地气，不泛泛而谈，只讲空话和大道理。

养成一些让你能保持客观公正的习惯当然对认知非常有帮助。我们都记得达尔文特别留意相反的证据，尤其是他证伪的是某种他信奉和热爱的理论时。如果你们想要在思考的时候尽量少犯错误，就需要这样的习惯。

甚至可以说，互联网技术发展到今天，各有所长的律师完全可以通过无边界的网上协作发挥自己的最大价值，不过由于行政管理的需要，当下的律师行业还无法为这种真正的云端律师提供生长的土壤。

简而言之就是“互联网+法院”或“互联网+审判”。它有两个基本特点：一是通过网络审理案件；二是审理的案件大多与网络纠纷有关，如电子商务交易纠纷、网络支付纠纷、网络金融借款纠纷、网络著作权纠纷等。

ESOP又称员工持股计划，齿轮经过深入的沟通和研究，从0到1，精细开发设置了股权激励机制技术方案，企业在使用过程中可以同时比对方案实施效果以及方案托管信息，系统可以进行当前资产估值，来推荐适用方案。

我们从上面这张图能够看到，在GTD的流程中第一个环节叫做「捕获」，简单说就是把所有信息，先一股脑地放到收件箱中。这个「收件箱」就是我们今天的主角。其地位之高，甚至重要到可以称之为「收件箱思维」。

创业型律师分为两类，一类是组建了一支优秀的团队，由自己领头，开设了一家新的律师事务所；另一类，则是下海创业，开设法律科技公司。他们或许是律师中最累的一群人，体验过“拔剑四顾心茫然”的感觉。

这种失望可能出现，已在推动政府接受用基于软件的方法来解读法律。例如，2013年，奥巴马政府意识到了这些因素的重要性，签署了一项行政命令，专门旨在让联邦法律变为机器可读，以降低使用法律的难度。

当然，“历史与现状”因素在混淆判断中的适用，并非不受限制。正如最高院在前述两份司法政策文件中指出：“当事人不具有恶意的”；“相关商标均具有较高知名度，或者相关商标的共存是特殊条件下形成时”。

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此外，人工智能会对社会治理、法律制度、政府监管乃至社会伦理等产生负面影响，也引发社会的担忧。比如，随着人工智能的高度智能化，机器越来越具有人的属性，可能对婚姻制度、家庭伦理等产生大的影响。

传统合伙制律师事务所的优势在于：有利于释放律师热爱自由的天性，促进律师的个性化发展；充分体现了多劳多得，不劳不得；律师事务所的管理成本很低；“加盟挂靠制”的发展方式有利于短期内壮大规模。

证明产品存在缺陷可能是困难且受争议的，但如果被侵权人的损害能够归因于因制造商的人为失误而造成的产品缺陷，那么自动驾驶汽车等智能机器人的自动化程度再怎么高，也不会给既有的产品责任制度带来大的挑战。

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第一个，作为法律界的人士，对法律有很大的期望，总觉得中国法律市场应该很大，但确确实实我们跟美国，跟英国，跟很多发达国家比，不管是法律从业人员，还是我们老百姓，还是我们政府，对法律市场都不满意。

此言并非虚言。法律行业并非对技术具有完全的免疫力。面对技术发展和外在压力，法律行业在教育模式、组织结构、收费模式等诸多方面的不适应性已经显现出来。这让人们开始对人工智能技术支撑下的法律科技寄予厚望。

当然学习是件好事，只是个人的感受是，专业化这个事，不啃骨头不行，没有捷径可走。碎片化的知识不是没有价值，但是价值真的有限，对于扩大见识是有帮助的，但是对于建立一个系统的，专业的知识体系帮助不大。

Machina公司可以基于对过往法庭判决的数据分析，进行判决结果的预测。它可以判断在特定的案情下，哪些法官会作出对当事人有利的判决，对方律师可能会采取哪些诉讼策略，从而确定赢面最大的诉讼方案。

网红刚出现的时候其实是个贬义词，这个哥，那个姐的，基本上是大家谈笑的对象。第一代网红芙蓉姐姐走红的时间是2004年，距现在已经10多年了。这10年来，网红（人）在更新迭代，网红这个词也在更新迭代。

这就不得不提一个非常重要的概念「异步协同」。作为合伙人，不要一味地追求助理和合作律师的着手立办，恰恰相反，对内部而言，只要在安全期限内，尽可能采取异步协同，让所有项目参与者能够更灵活的统筹安排时间。

与案件直接相关的文件包括警讯、声明、实验结果及其他，这些文件累积起来超过了15000页。如果将可能与案件相关的局外体报告、相关人士的背景和在线信息等因素计算在内，那么资料可以达到好几万页。

尽管AI的崛起不应该是大家害怕的东西，但AI系统和他们的建造师已取得了显着的进步，学习型的机器被创造出来，它们可以适应海量的、难懂的法律术语。这一进步的发展得益于“自然语言处理（Natural

而且，这种新颖性与上述的知识性、挑战性、广泛性是密切相关的。正是因为律师职业所面对事物的新，所以才促使律师去掌握更多的知识、接受更多的挑战、并更广泛地接触到各种人和事。

法律行业必须愿意去采用并接受新技术来使法律服务更普及大众，价格更易于接受。这将需要很多东西法律行业才能接受这种技术的变革，而且很有可能的是，这种技术变革会改变律师行业多年来盈利能力极强的业务模式。

目前的大数据企业中，中小企业主要集中在数据收集和数据交易等方面，而大中型企业则在此基础上，提供更多的数据分析、整合等服务，并最终以数据分析报告、项目解决方案等产品提供给下游政府机关和企事业单位。

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尽管人们认为人工智能的发展、应用和普及将对人类社会产生深远影响，可能伴随着新的社会范式的产生、旧的社会范式的衰落；但是对于人工智能对未来工作究竟会有怎样的影响，人们还远未达成共识。

在具体过程中，律师要按照时间顺序，梳理案件本身的发展过程。然后，将各个阶段的事实所依据的证据一一罗列比对，寻找其矛盾之处。然后，看证据的合法性。在此基础之上，将控方的证据锁链打破。

类似于许多其他研究领域，法律研究因互联网的出现发生了显著的变化。与自然语言处理程序相结合，大数据将会迅速加快法律研究的发展步伐。简单点说，自然语言处理程序，是让电脑具备理解并获取人类信息沟通的能力。

其实，早在2014年5月，美国白宫就发布了《大数据：抓住机遇，保存价值》中呼吁重视自动化决策中的歧视问题，要求民权和消费者保护机构及FTC等政府机构加强专业知识，调查并解决潜在的歧视问题。

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。

2016年8月，铁岭市清河区法院一位女法官“过劳死”，才34岁，死因是脑出血。她的微信被翻出来，许多加班的记载：加班赶个审理报告，估计得干到八九点钟。一上午开了三个庭，下午2点还有一个。

有了这些事实或者说缺乏这些事实，要是法官无法理解其决策过程，又该如何认真考虑风险评估工具的有效性？上诉法庭如何知道工具是否认定：社会经济因素（与宪法相违背的输入）决定了被告对社会构成的风险？

律师的工作地点不仅仅是律所，而可能在家里、景点、车上、咖啡厅等任何地方;律师赚取信息不对称的钱将被打破，差评律师将难以立脚，由客户评价、让数据说话将成为评价律师优劣的核心指标;