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趋势(一):智能化的法律检索将深刻影响法律人进行法律研究的方式

发布时间:2020-09-23 作者:


    如果追溯起来,人工智能与法律的结合,已经有30年历史了。​始于1987年在美国波士顿的东北大学举办的首届国际人工智能与法律会议(ICAIL),并最终促成了国际人工智能与法律协会(IAAIL)在1991年的成立。




    如果追溯起来,人工智能法律的结合,已经有30年历史了。


 



 

    始于1987年在美国波士顿的东北大学举办的首届国际人工智能与法律会议(ICAIL),并最终促成了国际人工智能法律协会(IAAIL)在1991年的成立。


    该协会旨在推动人工智能与法律这一跨学科领域的研究和应用。


    包括十大主要议题:


    (1)法律推理的形式模型;
 

    (2)论证和决策的计算模型;


    (3)证据推理的计算模型;


    (4)多智能体系统中的法律推理;


    (5)自动化的法律文本分类和概括;


    (6)从法律数据库和文本中自动提取信息;


    (7)针对电子取证和其他法律应用的机器学习和数据挖掘;


    (8)概念上的或者基于模型的法律信息检索;


    (9)自动化次要、重复性的法律任务的法律机器人;


    (10)立法的可执行模型。


    在这样的背景下,当前,法律科技(LawTech)正在持续兴起。


    在人工智能技术的加持下,法律科技更是有望给法律行业带来更深、更彻底的变革。


    《文明2030:不久将来的律所》称,“经过长期的孵化和实验,突然可以以惊人的速度向前行进了;在15年内,机器人和人工智能将会主导法律实践,也许将给律所带来‘结构性坍塌’,法律服务市场的面貌将大为改观。”


    研究科技与法律长达30多年的英国学者Susskind在其著作《明天的律师:预见你的未来》中持类似观点,认为法律行业过去200年之变化,不及未来20年之变化。法律人需要做好迎接未来的准备。


    一言以蔽之,从最早的基于规则的(Rule-Based)的专家法律系统(将法律专家的法律知识、经验等以规则的形式转变成为计算机语言),到以深度学习、机器学习、大数据等为支撑的自主系统,人工智能对法律以及法律行业更深更广的影响才刚刚开始。


 



 

    可以说,人工智能技术已经在开始改造整个法律行业。人工智能在法律行业中的应用和影响呈现出以下十大趋势:


    第一,智能化、自动化的法律检索将深刻影响法律人进行法律研究(检索)的方式。


    在人工智能技术的加持下,法律研究(检索)正向智能化、自动化的方向迈进。法律研究(Legal Research)对于法律人的价值不言而喻,无论你是法学院学生,还是从业律师、公司法务人员,抑或司法人员,甚至普通民众有时候也需要进行法律检索。


    其实,信息化已经对法律检索进行过一次改造,法律文本、裁判文书等法律资料的数字化,支撑起了市场规模巨大的法律数据库市场。


    但Westlaw、北大法宝等法律数据库服务一般基于传统的关键词检索,利用这些数据库进行法律检索,是一件费时费力的苦差事。


    然而,基于自然语言处理(NLP)和深度学习的语义检索法律问答已经在开始改造传统的法律检索服务。


    比如,号称世界首个机器人律师的ROSS就是基于IBM的Watson系统的智能检索工具,利用强大的自然语言处理和机器学习技术向律师呈现最相关、最有价值的法律回答,而非像传统法律数据库那样,仅仅呈现一大堆检索结果。


    此外,语义技术文本分析和自然语言处理,以及图像和视频技术已经为商标和专利检索及版权监测等知识产权法律工作的自动化提供了可能性,比如TrademarkNow。


    新形式的、基于语音交互的智能法律检索将经历两个阶段。


    第一个阶段是智能化


    在这个阶段,依然需要人类律师明确需要解决或者回答的法律问题是什么,法律搜索引擎识别相关案例并评估其价值,形成专业回答。


    ROSS是这一阶段智能法律检索的典型代表。


    第二是法律问题是什么,法律搜索引擎识别相关案例并评估其价值,形成专业回答。


 



 

    ROSS是这一阶段智能法律检索的典型代表。
 

    第二个阶段是自动化,意味着不需要人类律师指明法律问题是什么,系统自身可以理解一段事实陈述并自动识别其中的法律问题,然后完成检索并提供最佳法律信息,整个过程几乎不需要人类律师的深度参与。
 

    这几乎是将人类律师从繁琐的法律检索工作中解脱了出来。




原文标题:趋势(一):智能化的法律检索将深刻影响法律人进行法律研究的方式


原文来源:立法网微信公众号


(立法网 /文)

 

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