去年2月，当人们都在聚焦中美贸易战时，总部位于特拉维夫的以色列初创企业LawGeex对其研发的人工智能软件作了项亘古未有的技能测试。在剖析包含153段法律条款的五份保密协议的人机竞赛中，软件的速率和准确度令人震荡：软件仅用了26秒，准确率高达94%；二十名状师用时近92分钟，均匀准确率为85%，个中最高的准确率为94%、最低的为67%。虽有许多细节并未表露，但不得不承认人工智能已经在开始影响法律人的未来。
对付比赛结果的先容
回顾上世纪七十年代末人们对人工智能的描述，足以见证时期的进步。在那个“科学的春天”来临、人们迫在眉睫地理解国外科技的时期，有本《科学画报》连载了拥有自我意识的机器人如何不听人类奉劝学会了走路、如何自行其事改换了科学家给它安装的电路板的科幻故事。如今，棋类大师已经无法降服AI、越来越多的电话总台和现场翻译已经AI化，人工智能机器人乃至坐进演播室与人类坐而论道并对答如流。如同一个视频上説的那样，它们只缺A soul（一个灵魂）。
实在LawGeex的看点倒并非是其成绩，倒是其路径既可圈可点也足可置疑。中国也有不少类似的探索而且烧的钱可能更多，但出发点、思路、方法上的不同决定了他们离实用更为迢遥。以问题点的办法衡量无疑是明智之举，以前的条约技能演习营也用过同样的方法，只是个别问题点的设置维度、标准会有些见仁见智。让采取自己标准的AI与各有各的标准的状师同台竞技，AI不赢倒是实在太low。但在措辞识别、判断标准体系没有办理之前，以问题点评估准确率仍是最不坏的方法。
LawGeex公司网页上的业务功能等先容。特殊讴歌末了这个口号
闭关修订《完美的条约》三个月之余，对条约有些伙头解牛般的领悟，也关注AI在条约领域的思路。条约审查，不过是用个人的主不雅观尺度去度量已经存在的交易方案的过程。如何识破条约、以什么尺度衡量条约、输出什么成果，代表了条约审查的深度与宽度，也决定了审查的质量和代价。对付AI也是如此，但AI没有生物体的生理极限，可以无限地学习、更标准地操作、更快地完成事情、更少地出错，因而潜力无限。尤其是每个成功的功能背后，都有一支弘大的各路高手组成的团队，以及个体的人类根本无法实现的海量数据的剖析、归纳，和稳扎稳打、稳扎稳打的进步。这是任何一个被AI击败的人类大师都无法匹敌的力量，人类在各个细分领域的失落败毫无悬念，由于都有生理和履历值的极限。
读懂条约貌似已经问题不大，NLP（natural language processing）的研究无论是在听懂还是在读懂方面都日益成熟。个中研究最深的恐怕还是微软[1]，尤其是中国的AI研究资源大量被投入到措辞方面。但LawGeex也提到，法律措辞是相对规范的措辞。其规范性、专业性本可使得AI判读更为随意马虎，由于规范的表达办法相对有限。但难点并不在技能，而是由于法学院的法律汉语课程早已绝迹，早已多年没人研究法律汉语的内在规律。不仅法律措辞如此，在眼高手低的暴躁时期，连措辞水平的提高怕也只有靠将来“拨正反乱”改字典来办理了。
用什么尺度去衡量条约则是个更大的话题，由于它至少涉及到法律问题、商务问题、措辞问题。早在上世纪九十年代，国外就有退休状师在研究条约自动天生系统。但貌似同现在一样，更重数据的采集剖析而不在于内在逻辑关系的剖析。条约并非大略的条款排列，条款的匹配、交易目的的知足更难办理。包括LawGeex的方法也只是分解法律文本以让打算机节制和理解，看似比常日的整句判读水平略高；而那些大略的条约毛病判断，更像是大略的关键词比对。前者很有可能对某些问题视而不见，而后者则属于低级阶段的低级阶段。办理不了这个尺度问题，人工智能的条约审查，只能作到顶级版的关键词检索加问题点罗列。
审完条约后给出办理方案还是给出问题点，同样也是AI的难题。多到看不过来的参考信息对条约审查于事无补，无关痛痒的蜻蜓点水对委托人而言可有可无。最有代价的见地并非评判哪一条违法、哪一款无效，而是要结合当事方、标的、交易目的、供需状况等背景成分给出实现交易目的的办理方案，乃至并非无效的条约就不可以签，而这些可能是N代往后的AI可能涉及的内容。因而连LawGeex也只是声称其软件的用场是创造潜在问题并起到提醒的浸染，以本钱更低、速率更快的办法降落法律本钱。当前在条约领域的人工智能看似也尚未涉及这些领域，其难点也不在于软件技能而在于思维模型，那至少须要理清前面提及的三个维度的交叉关系，须要的不是大略相加或最新的技能成果，而是早被忽略的逻辑基本事理。
另一家法律人工智能公司的网页上对付操作办法及功能的先容
AI留给条约状师的韶光还有多长？当下这种加速发展的趋势不容忽略。措辞识别和人工智能的叠加，使一场同工业革命、信息革命同样影响深远的AI革命已经日见端倪。美国咨询公司麦肯锡于2018年12月出具的一份报告乃至称，到了2030年，环球将有8亿人因机器人而失落业，个中有1亿中国人将会改变事情。而宣布LawGeex测试结果的新闻中还提到，“美国咨询公司麦肯锡的一份报告显示，人工智能技能可以自动完成近22%的状师事情和约35%的法律职员事情”[2]。
下一步将会发生什么？在AI领域投入最多的美国，不仅Apple、Google、Amazon、Microsoft、Facebook等早已将其独立开拓的成果用于客户做事等领域，在法律领域的运用也遥遥领先，智能解答法律问题的ROSS、DoNotPay、Lawbot，法律大数据剖析的LexMachina、Premonition、Ravel Law、Litigation Analytics、LexPredict，此外还有诉讼材料准备系统、轇轕调度系统等，而条约领域最前沿的则是LawGeex，已经具有智能审查及提示问题点、个性化条约内容审查、条约批准流程自动化、条约撰写智能化勾引等功能[3]。而其问题点提示功能和撰写智能化勾引功能的进一步发展，比如配以大数据剖析及条款逻辑分类，无疑将使企业对付状师的需求日益减少。由于建立在专业履历根本之上的AI，其学习能力、剖析能力、检索能力会很快超过人类状师。
然而不必过度担忧的是，目前AI一时还只能完成赞助性的事情。AI的能力取决于其开拓者的视角、方法与数据，而目前的瓶颈已经足够让他们绞尽脑汁。中国企业在这一领域的投入虽多，但知识储备、研发能力等瓶颈使得实务需求与AI技能之间仍旧隔着未能捅破的窗户纸，须要以跨界思维完成从需求到技能的中间转换才能打破。纵然采取与LawGeex一样的技能，法律体系、措辞体系、交易体系的转换也有待时日。但这些技能一旦打破，其发展的速率将足以令人瞠目结舌。
或许在不远的未来，AI审核条约时会创造更多、更主要的问题点，而人工智能状师在一通信问后也能天生一份像模像样的条约。但纵然这一天来临，状师行业也看似无法消逝，只是转换了事情的内容和模式。AI将成为人类创造出来却又无法降服的怪物，但当他们有了自我意识，真不知道会下一步会发生什么。
当人工智能有了自我意识，会发生什么？
1979年上映的美国惊悚电影《未来天下》。机器人乐园用真人复制出机器人，然后干掉真人由机器人冒名顶替
注释：
[1]详见微软研究院《预见未来：NLP将迎来黄金十年》
[2]《以色列人工智能软件条约剖析的速率和准确率击败专业状师》
[3]《域外法律人工智能的范例运用及其启迪》
作者：吴江水
来源：吴影吴踪微信"大众年夜众号
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