企业法律顾问告诉你：人工智能的法律问题

企业法律顾问告诉你：人工智能的法律问题 

The first thing we do, let’s kill all the lawyers.

——Henry The Sixth, Part 2 Act 4, scene 2, 71–78

针对人工智能，大家一直既盼望又焦虑，盼望人工智能能够 让人们的生活更为轻轻松松，焦虑人工智能会变成 人们的“终极者”，让电影中的恐怖情景变成 实际。尽管没人会了解“奇异点”（人工智能完全超过人们智能化的时时刻刻）什么时候会来临，但人工智能的快速发展早已让所有职业都到必须更改的时时刻刻。

针对法律人而言，就算不把视野投得那麼漫长，实际一些而言：当法律资询逐渐根据IBM的Watson技术，当腾讯财经与新华通讯社逐渐采用全自动的程序流程写新闻稿件，当德勤的合同审查工作中逐渐交到人工智能，当Dentons逐渐为人工智能程序流程给予素材图片……应对这种技术转型，法律人没理由再置若罔闻。

一、早已来临的将来

2011年，IBM企业的Watson参与综艺节目话题讨论综艺节目Jeopardy。该栏目的赛事以回答方式提出问题、提出问题方式做答，难题设定包含历史时间、文学类、造型艺术、大众文化、高新科技、体育文化、自然地理等众多行业。在栏目中，Watson战胜人们参赛选手获得胜利，并呈现出了对自然语言理解令人震惊的了解能力。

Watson的技术后被应用于包含法律服务项目以外的众多行业。坐落于澳大利亚多伦多市的一家企业根据Watson技术开发设计的智能化法律小助手ROSS，用于立即回应客户所提到的法律问题。Dentons也认识到ROSS在法律服务业中很大的发展潜力，逐渐为ROSS关键给予倒闭层面的法律数据信息。

ROSS应用Watson给予的插口（API），融合自身开发的优化算法LegalRank——一种在Google的PageRank优化算法上完成改进过的优化算法。Watson现在可以回应一些法律问题，例如像“公司破产后是不是还可以再次运营这种的难题？”ROSS能够 马上得出一个回应，而不是展现一堆百度搜索。针对给定的回应，客户能够挑选“关注点赞”或是“不同意”，系统软件会持续依据意见反馈对优化算法完成提升。

依据Watson的原理，在明确提出一个难题后，Watson大概上面依据下列基本原理开展回应：

运用自然语言理解解决能力去了解情况的英语的语法及文字根据评定难题全部有可能的含意来确认难题代表什么意思从数以百计的文件中找到不计其数的很有可能回答收集材料并按照得分优化算法给全部的资料开展得分依据适用原材料的得分对任何的结果开展排行给予一个解决方法

这类解答问题的构思看起来会不会很熟悉？事实上这就是法律人在回应法律问题时的一种典型性思维模式：

对难题自身开展了解，拆卸成法律问题开展法律查找，从许多的法律条款及实例中找到与情况有关的资料依据挑选出的与情况有关原材料，融合自身法律专业知识及工作经验解答问题

Watson的基本原理便是效仿我们的认知过程——观查、学习培训、机构语言表达、解决数据信息、下结论，即“像人们一样思索”。不一样的地点是，Watson与ROSS的思索速率远超于人们。而且计算机语言具备基本上能够在一瞬间解析xml各种各样数据库系统的优点，针对人们而言繁杂的法律查找对人工智能而言实际上 极其轻轻松松。

现阶段来看，这一类的人工智能系统软件在处理法律问题时最少有两个技术阻碍必须处理：一个是自然语言理解解决的能力，另一个是法律人累积的工作经验、思维模式怎样被转换为优化算法。

事实上，这两个技术阻碍并并不是人工智能进到法律领域所特有的，只是人工智能在渗入每一个专业领域时基本上都是碰到的难题，只不过是在解决法律问题时这两个阻碍会尤其突显。

针对第一个技术阻碍，人工智能必须自然语言理解解决技术来了解用实际中提到的各类现象并得出根据自然语言理解的回答，而不只是查找的多个結果。像水果的Siri或是微软公司的Contana便是自然语言理解技术的应用成效。仅仅在法律问题时，大家的要求会远远不止“请帮我寻找宪法学第X条”那么简易，难题自身便会出现异常繁杂。许多情况下刑事辩护律师们在第一次见面被告方的时候会耗费很多的时间段在弄清楚难题是啥上，而这针对人工智能而言了解繁杂难题会愈发的艰难。但是我坚信，这只不过是暂时性的阻碍，伴随着各种各样自然语言理解鉴别技术的普遍应用，所获取的反应也会更加来多，有利于推动自然语言理解鉴别技术的发展趋势。

针对第二个阻碍，尽管法律人素来对自身所说的“像法律人一样思索”（Think Like a Lawyer）甚为骄傲，但这并并不是一道难以逾越的天然屏障。只需可以了解情况的含意，历经对很多公布法院判决书的剖析，并不会太难找到难题所相对应的法律根据，假如可以解决恰当，人工智能就可以得出一个恰当的回答。假如在未来多年确实出現了能够 根据国家司法考试的人工智能，我并不会出现意外，由于国家司法考试的练习题有正确答案（并且大部分是单选题），对了并不艰难。

针对人工智能而言，真真正正艰难的工作中很有可能取决于很多实际中的法律问题并不会有正确答案，针对法律问题的解释必须在包含权益、人情世故、机遇等各领域的衡量，必须具备真真正正了解社会现实的能力，这对认真负责的刑事辩护律师而言都不一定是简易的工作中。

要处理这个问题，也许能够 从本次中国围棋人机对弈中击败李世石的AlphaGo的技术上得到参考。AlphaGo应用了不仅一个“人的大脑”，不但能够 测算每一步棋的最好几率，还具备分辨旗盘上总体局势的能力，并为此帮助每一步棋的挑选。因而AlphaGo在对策选取上就具备优点，也许这恰好是处理繁杂法律问题所须要的，对难题自身能够 有更为全方位的了解。但是这只不过是一个构思，法律问题的复杂性远超于中国围棋，不仅限于黑与白双方参加博奕，乃至有一些案子的输赢都尤难分辨，起诉的目地也并非是申诉成功。这很明显是人工智能所面对的很大挑戰，自然因为我希望人工智能的发展趋势，也许依靠人工智能来帮助工作中，反倒能够 使我们发觉法律服务项目新的层面。

二、法律人的明日能怎么样

由于人工智能的快速发展趋势，让法律服务项目那样的技术专业服务业的市场前景看起来一片暗淡，稍高瞻远瞩的人都是会害怕自身的工作。即便 不是考虑到人工智能，对基础知识的梳理与梳理就足已让技术专业的门坎不会再可望不可及。以中国的法律服务业为例子，一个称为“推之”的微信公共号账户就可以完成对道路交通事故纠纷案件、关于劳动仲裁、及其家庭婚姻法律问题的检验，客户能够 逐层选择自己碰到的具体难题，系统软件则会将设置好的回答告知客户。这类服务项目事实上及其包含了很多普遍的法律资询的內容，打磨抛光恰当的情况下会让刑事辩护律师可免于普遍、简易法律问题的资询。

那麼，应对如此的状况，法律人又能干什么？

在《哈佛商业评论》的网址上，有一篇文章称为The End of Expertise，就探讨了这个问题：假如真实的医生在市場上已不具备优点影响力，而且传统式的呈现专业能力的办法被颠复，那技术专业工作人员又该怎样？该论文的回答应用了The Trusted Advisor一书里明确提出的信赖公式计算。信赖针对专业服务而言尤为重要，能够协助技术专业工作人员能够更好地将专业技能传递给顾客。

法律人的真实度几乎都不算高，时常发生的“刑事辩护律师为什么要替恶人答辩”那样的响声就可以眼界到大家心里法律人的可靠的有几何图形。而刑事辩护律师的水准良莠不齐，稳定性也远不如电脑系统。非常值得法律人们为此拼搏的，看起来只剩余感染力和自我认识二项，这两项是人工智能短期内内无法企及的。

说白了感染力，沒有人工智能能够 像人们一样真真正正关注被告方的境遇。在信赖影响中感染力的主要表现是顾客与刑事辩护律师彼此的决策的結果，智能机器人与人们杯觥交错看起来有待时日，这当中的心理问题最少必须一代人的时间段来摆脱。

而说白了自我认识，就是指个人表现的冲动。当一个刑事辩护律师在给予法律服务项目时大量地是因为体现自身能力出色，或是是因为说明自身，那麼在所难免将用户权益的优先下降，进而干扰到客户对辩护律师的信赖水平。专业服务的意义取决于为顾客服务，而不是主要表现自身，当主要表现自身或是是说明自个的冲动越强，那麼客户的信赖水平也就越低。而如今人工智能程序流程大量的是为了更好地说明自身足够和人们匹敌，证实自身能够 做的比人类文明更快更强。自然人工智能的自我认识难题也会由于伴随着技术的完善与普及化而得到改进。

在与人工智能市场竞争的环节中，大家的技术专业能力很有可能终有一天会被程序流程所超出，但人们的竞争优势是大家人的本性：大家的判断力、想像力、判断能力、怜悯之心这种大家不可或缺的能力。如果有一天在那些行业人工智能也超过人们，那麼人类发展史也许就确实来到终点站了。可是，不必担心，我们这代人也许都活不上那么一天。在此之前，伴随着人工智能的盛行，会出现新的法律问题发生使我们来解决。

三、人工智能的法律可用

针对人工智能的法律问题，现阶段而言被摆放在台表面的是自动驾驶车辆的职业道德与法律问题。2021年2月14日，Google自动驾驶车辆在美国西雅图山景城检测时，与一辆公交车客车产生擦碰，没有人负伤。Google公司接着表明无人汽车在这次重大事故中刑事追究。美国参议院也将举办听证制度，探讨自动驾驶车辆的发展前景。就连全新一季的The Good Wife中也有一集专业探讨了无人驾驶汽车的法律问题。

伴随着人工智能的发展趋势，也许会产生必须人工智能商品担负法律义务的难题。事实上这并没听上来那麼吓人，并且不可能超出《产品质量法》的范围。假如Google无人驾驶汽车的道路交通事故产生在我国，那麼充分能够 可用《产品质量法》第四十三条：

因商品出现瑕疵导致人身安全、别人资产损伤的，受害者还可以向商品的经营者规定赔付，还可以向商品的经营者规定赔付。归属于商品的经营者的义务，商品的经营者赔付的，商品的经营者有权利向商品的经营者追索。归属于商品的经营者的义务，商品的经营者赔付的，商品的经营者有权利向商品的经营者追索。

该条款足够应对短时间的人工智能商品的法律问题。

但很有可能终有一天，人工智能的快速发展会让其具备自觉性。撰写的人工智能计算机代码和人们的DNA好像会出现一丝共同之处，在科学家杰弗里·道金斯的《自私的基因》一书里，经历那样的描述：

“遗传基因也操纵他们的存活设备的个人行为，但并非像立即用手指触动玩偶那般，只是象电子计算机的程序编写员一样根据间接性的方式。遗传基因能够达到的也只仅限于事前的布署，之后存活设备在单独实际操作时他们只有置身事外。”

伴随着学习培训能力的健全，人工智能很有可能会具备愈来愈高的主体性，生产商对人工智能的调节也会愈发变弱，2个最初的状态同样的人工智能很有可能会由于了解的原料不一样而具备根本不一样的“性情”。那时候，再讨论让人工智能自身担负法律义务就不会是天方夜谈了。

四、汇总

现阶段，人工智能会在合同审查、材料搜集、财务尽职调查、原材料汉语翻译等行业为法律工作中带来很大的便捷，而且在工作效能上有着非常明显的优点。而这种工作中如今大多数是交到低学段刑事辩护律师或是见习生来进行，因而人工智能会最开始威协到法律领域的新手，这一部分群体并不具有从业繁杂法律业务流程的能力，而又必须同时面临来源于人工智能的冲击性。这类危害以至于会进一步危害到法律事务所的用工方式，降低对职场新人的聘请和塑造。

假如从正脸的视角看来人工智能技术，那麼首先占领该堡垒的律所或法律事务所毫无疑问能够 在白热化的销售市场竞争对手出类拔萃。在能够预料的将来，人工智能还不可以保证撇开人们来给予法律服务项目，大量的是会帮助刑事辩护律师给予法律服务项目的高效率。因而，必须刑事辩护律师们积极主动相拥新的技术，这并不是说在盆友圈中创作或是共享2~3篇人工智能的文章内容就可以的。我认真细致地提议法律人去挤时间学编程（参照拙文《为何法律人应当学点程序编写》），掌握计算机世界的基本原理，乃至是进行到人工智能产品研发工作中的中去，最少也必须会应用新技术才算合格。

海外各种各样有关法律技术的进步早就日圆月异，在电子数据证据管理方法（Everlaw/Cicayda）、区块链技术文档储存技术（Factom）、预测分析案审（Juristat）、案例研究（Ravel Law）等行业各种各样新式法律服务项目专用工具早就乘势而上，乃至也有各种各样沟通交流法律技术的社区论坛（Legal Technology Forum/Legal Tech Asia/ABA TechShow/Legal Tech NY），确实让人羡慕嫉妒。很有可能由于中国的法律消费市场还不够大或是经济发展权益不足多，有关法律技术的产品研发远远地落后，法律行业的初创公司多是互联网媒体或是法律综合服务平台（并不是说有哪些不太好），技术成分高一些的也许也就是与金杜有关系的“理脉”了。

而针对人工智能的案子，更有可能首先发生在自动驾驶车辆或是无人飞机行业。针对在其中义务的区划难以避免必须对涉及到的技术有一定的掌握，尽管短时间那样的案子也许还不容易过多，但如果发生就一定会刺激性到群众的神经系统。

最终，使用影片《侏罗纪公园》里的一句经典对白：“生命总是会寻找发展方向”（Life finds a way），使我们对人工智能是翘首以待吧。