作者：小包公

來源：微信公號(hào)“小包公”

一直以來，法律職業(yè)壟斷帶來的高交易成本令一些本來應(yīng)該訴諸司法的問題長時(shí)間無法解決。而新型的法律科技公司致力于解決這些問題并允許人們訴諸司法，以帶來接近正義(access to justice)的改善。人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、加密技術(shù)、云服務(wù)的結(jié)合等，被視為可以解決更多傳統(tǒng)認(rèn)為難以解決的法律問題。新冠疫情期間涌現(xiàn)的優(yōu)秀法律科技公司，或者利用平臺(tái)更好地匹配普通人和法律專家，或者利用自動(dòng)化系統(tǒng)增加律師工作效率，以節(jié)省成本。而擁有大量人力物力資源的傳統(tǒng)大型企業(yè)也繼續(xù)擁抱技術(shù)潮流，以更好地適應(yīng)其海量業(yè)務(wù)引發(fā)的日新月異的需求。本文總結(jié)了法律人工智能領(lǐng)域未來發(fā)展的可能趨勢，以饗讀者。

趨勢一：法學(xué)與人工智能技術(shù)的進(jìn)一步深度融合

        維克托曾言：“法律大數(shù)據(jù)以一種前所未有的方式，通過對海量法律數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對法律問題進(jìn)行預(yù)判，獲得巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，或得出新的認(rèn)知、深刻的觀點(diǎn)和主張?！?/span>

       法律人工智能的技術(shù)機(jī)理是由感知智能走向認(rèn)知智能，再形成法律決策的過程。這個(gè)過程需要向機(jī)器投喂法律大數(shù)據(jù)和法律知識(shí)，為法律實(shí)踐需求提供解決方案的理論、技術(shù)和方法，其核心是實(shí)現(xiàn)法律任務(wù)的數(shù)據(jù)化、法律決策的知識(shí)化、任務(wù)執(zhí)行的智能化，而不是簡單的信息化、流程化和平臺(tái)化。

     代碼將規(guī)則編碼為機(jī)器可理解的形式語言，但并非所有法律都是機(jī)器可讀的，機(jī)器本身無法理解法律概念、法律規(guī)則和法律原則，法律的開放性和模糊性都是其代碼化的障礙。如何在實(shí)現(xiàn)科技賦能法律效能和抑制科技的負(fù)面作用之間尋求平衡點(diǎn)，是每一個(gè)法律科技人員必須面對的問題。

      一家卓越的法律科技公司，公司內(nèi)部的法學(xué)家與技術(shù)專家之間的溝通協(xié)作是至關(guān)重要的。法學(xué)專業(yè)人員與人工智能專業(yè)人員的交流屬于跨領(lǐng)域溝通，時(shí)時(shí)處處都面臨專業(yè)“互通”的挑戰(zhàn)。只有不斷克服、戰(zhàn)勝這種挑戰(zhàn)，才能實(shí)現(xiàn)法律知識(shí)和智能技術(shù)的深度融合，研發(fā)出高水平的產(chǎn)品。

      小包公?法律AI創(chuàng)立了一套交流機(jī)制和方法，同時(shí)積極鼓勵(lì)研發(fā)人員跨界學(xué)習(xí)彼此的專業(yè)知識(shí)。公司研發(fā)骨干基本都是跨界復(fù)合型人才，最大限度消解了雙方交流的障礙，提升我國法律智慧產(chǎn)品的水準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)科技保障公正的目的。

      法律智慧產(chǎn)品的極致化，最終還是需要有最好的法學(xué)家，因?yàn)榉ㄖ问且?guī)則之下的價(jià)值之治，法律智慧產(chǎn)品要表達(dá)出最好的法學(xué)家的法治智慧。

趨勢二：法學(xué)研究方法的轉(zhuǎn)型：從抽象思辨到實(shí)證數(shù)據(jù)支撐

      中國法學(xué)理論界的傳統(tǒng)研究方法，偏重于法教義學(xué)（法律解釋學(xué)），頗具人文化、抽象化、思辨化的色彩。未來，法律實(shí)證研究作為一項(xiàng)新興研究工具和研究范式，將數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)等基本方法融入到法學(xué)研究中，越來越多法律實(shí)證研究文章將破土而出，嶄露頭角，法學(xué)研究范式將從書齋法學(xué)向?qū)嵶C法學(xué)推進(jìn)，文本法學(xué)也將向數(shù)據(jù)法學(xué)轉(zhuǎn)變，擅長運(yùn)用法律實(shí)證研究方法將成為法學(xué)研究的一大優(yōu)勢。小包公法律實(shí)證分析平臺(tái)，讓法律人輕松進(jìn)行深度法律實(shí)證研究。

趨勢三：數(shù)字合規(guī)系統(tǒng)將被大型企業(yè)廣泛采納使用

趨勢五：法律預(yù)測更好地服務(wù)社會(huì)

      法律AI采用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的法律人工智技術(shù)，主要通過機(jī)器學(xué)習(xí)等算法來訓(xùn)練預(yù)測模型，其發(fā)展得益于機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)在法律文本大數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來分析法律文本大數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)法律文本分類和摘要、類案檢索、司法判決預(yù)測等功能。

      法律信息抽取研究法律文本中要素的抽取，包括個(gè)人姓名、法律概念、案例要素、合同要素的抽取等。法律文本分類主要是基于不同類型的分類器實(shí)現(xiàn)對法律文本的分類，通常包含三個(gè)步驟∶一是選取合適和可行的數(shù)據(jù)庫，如中國裁判文書網(wǎng)；二是選擇文本特征，使用恰當(dāng)?shù)姆椒枋鰯?shù)據(jù)的特征；三是選擇算法分類器，常見分類器包括樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。

      法律文本解析的技術(shù)邏輯是為了實(shí)現(xiàn)法律預(yù)測。法律預(yù)測通常運(yùn)用于司法判決預(yù)測，也被認(rèn)為是法律文本分類的特殊應(yīng)用。法律預(yù)測包含對判決結(jié)果、適用法律法規(guī)和量刑的預(yù)測。

      小包公智能量刑預(yù)測之理論預(yù)測系統(tǒng)，不僅使用自然語言處理處理，還使用了大量的法律邏輯推理。例如，在量刑情節(jié)的并存問題上，盡管刑法本身并無相關(guān)規(guī)定，但適用刑法會(huì)形成許多邏輯推理，如個(gè)案中自首情節(jié)包含坦白情節(jié)；換而言之，個(gè)案中，當(dāng)用戶選擇了自首情節(jié)，就不能再選擇坦白情節(jié)了——此時(shí)，量刑系統(tǒng)根據(jù)這一邏輯推理，自動(dòng)屏蔽坦白情節(jié)。

     不僅能夠做到實(shí)體裁判的預(yù)測，還能對裁判進(jìn)行監(jiān)督。針對“同判度“較高的類案，基于預(yù)測性判斷，對法官制作的裁判文書判決結(jié)果與之發(fā)生的重大偏離，系統(tǒng)自動(dòng)預(yù)警，從而防止法官裁判尺度出現(xiàn)重大偏離，預(yù)防司法腐敗和司法不公正，方便法院院庭長和政法委機(jī)關(guān)形式監(jiān)督管理職權(quán)。

      盡管法律推理模型很多，但實(shí)踐中并不存在將其軟件化的插件式的產(chǎn)品。換言之，當(dāng)前法律推理邏輯的信息化實(shí)現(xiàn)，還處于各公司單打獨(dú)斗的狀態(tài)。我們呼吁業(yè)界，盡早形成共識(shí)，推出法律推理模型的共享式的軟件插件。