AlphaGo打败柯洁之后，又把矛头指向了法律人。近期，美国的优秀律师和人工智能来了一场比赛，比赛的内容是在4小时内审查五项保密协议并确定30个法律问题。然而，律师们输了。人工智能在这场比赛里表现出色，仅用26秒完成了律师们需要92分钟完成的工作，并且准确率也更高。
这一结果是否暗示人工智能将会代替法律服务者？
人工智能的法律应用
试图回答这个问题之前，不可否认的是人工智能的确对各个领域产生了或正在产生不容小觑的影响。在人工智能时代，法律人工智能产品的应用将逐渐改变法律从业人员的思维模式、办公方式，甚至工作范围。
人工智能的学习形式主要有监督学习和非监督学习，近年来人工智能在法律领域取得的较大突破主要是通过监督学习实现的。监督学习首先要有带标签的训练样本，通过匹配输入和输出拟合得到一个最优模型，再利用这个模型将新的数据样本映射为相应的输出结果，以此形成对未知数据进行分类的能力。
无监督学习不需要依赖带标签数据，但这种机器学习方法还在探索之中。目前，对于法律这样规则庞大复杂的领域来说，无监督学习的应用还存在很大难度，主要依赖于法律专业人员、专门的知识图谱工程师和技术人员的长期协同工作。目前的实现方式是通过专业法律人积累带标签数据，并将监督学习与强化学习相结合，使机器先通过较小规模的训练样本得到初步模型，再不断反馈扩张样本规模，通过数据循环最终得到较优的模型。
法律AI产品
“206”系统
上海“206”系统（上海刑事案件智能辅助办案系统）是专门为办理刑事案件开发的智能辅助系统，由64位来自上海法院、检察院、公安机关的法律人和215位科大讯飞的技术人员一起参与开发，从统一证据标准、制定证据规则、构建证据模型三方面入手，让机器学习法律思维。在罪名上，206系统选择故意杀人、盗窃、电信网络诈骗和非法集资等犯罪，尝试构建证据模型。仅盗窃罪一项，研发人员收集分析了2012年至2016年上海各基层法院审理的盗窃案3.6万件，按照证据数量和种类的不同，最终把盗窃模型分为当场抓获型、重要线索型和网络犯罪型三种类型。
通过“实体关系分析技术”，实现了对案件人物、社会关系、时间关系、地点、行踪、作案工具的来源之间逻辑关系，形成了完整的案情全景图，判断证据间是否印证，逻辑是否符合，证据之间是否存在矛盾。如果一份证据证明被害人是被刀捅死的，而尸检报告说是钝器致死，那么“206”会提醒办案者注意此间的矛盾。
“206”系统通过运用深度神经网络模型和图文识别技术，基于对1.5万余份卷宗材料的学习，初步实现了对各种证据的印刷体文字、部分手写体文字、签名、手印、签章、表格、图片等的智能识别、定位和信息提取，对单一证据实现了自动校验，大大缩短了人工校验所需要的时间。尽管如此，现阶段系统还无法像人一样完全“读懂”文书内容，尚且只能识别“有没有存在证据”，而至于证据的真假还不能够做到有效识别。因此，对于防范冤假错案来说，“206”系统的定位仍是一个“辅助”系统。
“理脉智能”
由金杜律师事务所孵化和支持的首个创业项目“理脉”（Legal Miner）互联网大数据平台（www.legalminer.com）是法律AI的又一大产品。“理脉智能”可以针对某一行业提供从法庭诉讼到政府处罚的全方位的行业法律信息监控服务。对于法院公开的裁判文书，理脉从技术上已可实现自动分类、建立索引并进行跨库检索等功能。“理脉智能”搜索官网介绍，它可以帮助用户快速精选关联案例，运用语意分析和机器学习技术对关联案例进行分类、结构化。利用可视化图表呈现企业的法律风险雷区，同时提供争议解决的替代方案，增加企业在商业竞争中的竞争力。
iCourt阿尔法智能办案系统
ICourt创立于2013年，早期业务是法律可视化课程培训。走过全国几百个城市，培训了数万名法律人后，2016年，iCourt招募了一批程序员和产品经理杀入法律大数据市场，目标客户仍是他们熟悉的律师群体。2017年9月，阿尔法系统上线，这是一个集律所管理、法律大数据和专业服务为一体的智能系统。iCourt合伙人郑玮认为，基于大数据计算的检索结果可视化，能帮助律师更有针对性地制定诉讼策略的同时做到精细化办公。律师可以通过阿尔法系统查到，某个类型的案子到了某个法官手里，该法官办理该类型案子的比例有多少，假如发现这名法官对此类案件极有经验，那么律师在庭审中就尽量减少科普类陈述，可以着重讲一些细节的专业概念，做到有的放矢。
无讼“法小淘”
无讼科技联合创始人、CEO蒋友毅称其开发的法律智能机器人“法小淘”并非独立产品，而是融合在以大数据为支撑的法律服务中心。无讼科技的业务主要集中在“无讼法务”，又称“云端法务部”：一方面为寻求法律服务的客户快速筛选推荐与需求相匹配的律师，提升供需双方对接效率；另一方面可以为企业用户提供自主咨询和检测，帮助企业自主解决一部分基础法律问题，做出法律风险预判，降低法律服务成本。通过分析大量的裁判文书告诉企业用户，它开展的业务经常发生哪些诉讼，争议点是什么，造成这些正义点的原因是什么，甚至提醒用户发生了这样的争议，法院判决的倾向可能是什么。
面临被AI替代的风险？
司法系统一直饱受“案多人少”的困扰，尤其是中共十八大以后的司法体制改革，既推行员额制以减少法官、检察官人数，又实行立案登记制，使得矛盾愈发突出。人工智能的法律应用从某一程度上使得法官、检察官从低层次、重复性高的机械劳动中得以解放。
2017年1月，麦肯锡全球研究院发布的一份研究调研报告预测，律师工作的23%都可以被人工智能取代，这是否意味着法律从业者面临被AI替代的趋势？英国大法官首席信息技术顾问理查德·萨斯金提出，人们咨询律师，是因为他们遇到一些未知的情况，需要律师告诉他们该怎么做。而人工智能的发展，就是帮助我们建立一个处理不确定性问题的系统，它未必会像我们一样思考，但能够更好地预测结果、解决问题。
中国人民大学法学院未来法治研究院副院长丁晓东认为“人们对人工智能的想象是它越来越客观、准确，能像人一样判断。算法可以提高预测性，但一旦涉及人的基本价值问题，人永远在其中扮演决策者角色。”
探索人工智能是一个逐步训练的过程，将来能否代替法律从业者尚不能做出定论。如果人工智能可以用更高效、更廉价的方式提供法律服务，不论是对公众或是法律从业者都未尝不是一件好事。
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