WeChat ID legallab Intro 向法律人提供原创、创新的法律知识，尝试法律大数据、法律可视化、法律思维导图和法律人工智能在移动互联网上的应用。 本文作者：张力行，沈家欧，李铭锐　　举世瞩目的围棋“人机大战”于本月15日落下了帷幕，人工智能选手AlphaGo以总比分4:1毫无悬念的大胜韩国棋王李世石。此战之后AlphaGo获得了Go Ratings第二位的排名及韩国围棋协会授予的“名誉九段职业棋士”最高荣誉称号，可谓收获颇丰。 　　这次比赛继DeepBlue和Watson后再次掀起关于人工智能的热议，网上的讨论至今依然火热。有人认为这是人工智能发展的里程碑，为科技的进步欢呼；有人则担心会出现类似《终结者》系列电影中那样的情况，认为人工智能将最终毁灭人类；当然还有阴谋论者认为此番胜利是Google导演好的，对比赛结果并不信服，提出当由中国选手出战。 　　其实如诸多科技领域的先驱者们所说，比分已不重要，这场比赛的象征意义已经远超实际意义。人工智能能在象征人类智力顶点的项目上和人类同台竞技这一事实本身便已宣示了认知时代的到来。 　　由于在逻辑严密程度、情绪稳定性、体能等诸多方面人类都难以和成熟的人工智能相抗衡，人工智能渗透到各个领域，辅助甚至替代人类提高工作效率和质量将是必然的趋势。而这一切，很可能在五年之内就会实现。 　　我们这么说，你肯定是不信的，那么就请看看下面这些例子吧，实际上人工智能已经来了： 与美国十多家癌症中心合作，辅助癌症诊断； 分析病人基因数据，并对医学文献进行机器学习、分析，发现病因； 提供个性化的治疗方案，协助癌症及其他病症诊疗。 采用深度学习和图像分析技术，系统学习医疗图片、实验室检测结果及医生的诊断记录； 帮助医生做出诊断并标记出医学图像中的异常； 帮助进行精确、高效的诊疗。 采用深度学习和神经网络进行发现新药并进行毒性检测； 为制药公司和研究机构提供候选药物预测服务。 基于人工智能，为提高用户健康进行学习、提出活动建议； 目前初步效果已经显现，用户的行为在向更健康的生活方式转变。 　　通过机器学习、基因生物学和精密医学方面的专业知识技术，在基因突变时预测该突变的影响。 能在语义上阅读和学习类似人类书写的内容，用于快速发现、提取观点并提出建议； 可以在没有技术专家和资源的情况下使用人工智能得到可用的观点。 通过深度学习及自我训练，分析不同语句的相似程度； 这种技术能够被商家用来自动回复客户问题，或者分析网络上对特定公司的评价。 　　采用计算机视觉算法来捕捉和识别视觉刺激所激发的情感反应。 对图像扫描后进行算法分析，检测和识别出其中让人心动的产品（如：时尚产品）； 将自动理解产品属性和图案颜色的比较相结合，将图像和商务网站类似的产品链接，用于关联客户感兴趣的产品广告。 可以从图像和其他各种形式的数据中提取知识信息； 分析用户上传的照片，并提供与此类似的更多照片。 Ripjar： 将目标外部数据（社交媒体、新闻、博客和互联网网页）与内部信息结合； 监控、分析和探索混合的数据集； 帮助用户做出及时的关键业务决策。 Descartes Labs： 　　基于深度学习和先进的遥感算法，使用大量卫星图像（包括可见光段和不可见光段），更好了解全球农作物生产。 与KPMG合作； 利用认知学习技术分析大量非结构性数据； 协助专业人员更精确地衡量数据。 与德勤会计师事务所合作； 通过机器学习建立模型，快速阅读分析文本资料； 协助进行商业调查、并购和合同管理等工作； 将员工从繁琐的阅读工作中解放出来，从事更有意义的活动。 将大数据和深度学习技术应用到社会、移动和网页数据上，开发消费信用评级服务； 从大量的社会数据中学习如何预测短期和长期的收入和资信情况。 　　说了这么多，你应该能感受到人工智能无处不在了吧？其实这只是一小部分，人工智能普及已是必然趋势，今后还会有更多类似的公司，将人工智能技术带入各行各业。 　　言归正传，来谈谈和我们关系最密切的法律界吧。长久以来人们一直认为人工智能不可能进入法律这个领域。但随着科技的进步，所谓人工智能已经不再是单纯的一系列程序的集合，而是用树状搜索和新兴的深度神经网络相结合所创造出的，具有与人体大脑的神经元相似结构的认知学习系统。对于这样的人工智能来说，在法律界应用也只是时间问题。 　　与此同时，法律行业中一些基础性工作也随着科技的发展，变得可以由机器程序完成，我们还是来举几个简单的例子： Ross：基于认知学习和自然语言处理的法律问答系统； Everlaw：基于大数据的文书证据存储、管理系统； RocketLawyer/Legalzoom：合同范本的检索下载，或根据用户需要生成合同的DIY服务； Ravel Law：基于可视化技术的裁判关联、检索系统； Lex Machina：基于大数据的诉讼分析服务。 　　利用法律本身固有的相关性、类似性和重复性等特点，结合类似围棋博弈的诉讼各方之间、律师与律师之间、律师与法官之间的博弈关系，加上逻辑分析，运用人工智能，可以实现精准法律。 　　未来的法律应该是这样的： 　　而未来最好的法学院、最好的律所和最好的法院/仲裁机构又应该是什么样的呢？ 最好的法学院是既教法学，又教科技知识的MIT法学院； 最好的律所是掌握大数据和人工智能的法律科技公司（可以上市）； 最好的法院和仲裁机构是利用大数据和人工智能辅助判案的科技的法院/仲裁机构。 　　这一切应该从法学院开始，除了传授传统法学知识以外，还应该辅以大数据、人工智能和编程等科技知识。 　　可以预见，粗犷、不标准、定性的传统法律时代将随着人工智能的迅猛发展而结束。而将新兴科技和人工智能运用于法律界的法律科技公司和法律实验室将促进传统法律运作模式的变革，带领法律界进入新的时代。 　　AlphaGo的胜利，是人工智能的胜利，但说到底还是人类的伟大胜利！如总理所说“机器是人造的”，人工智能终将造福人类。所以，别让那些怀疑、恐惧和悲观的情绪阻止人类迈向科技无限疆界的伟大步伐！ 　　难道法律人不应该就此放下抵触情绪，以开放和创新的态度思索如何接受并融入这正在到来的认知时代吗？ １. AlphaGo赢了，AlphaLaw还会远吗？ ２. 专访列显伦，香港终审法院前常任法官 ３. 美国最高法院怎么了？ ４. 法律人也需要探测法学的引力波 ５. 法律市场面临着巨变 Author requires users to follow Official Account before leaving a comment Write a comment Write a comment Loading Most upvoted comments above Learn about writing a valuable comment Scan QR Code via WeChat to follow Official Account