星辰大海：法律与人工智能的无限可能

我们对人工智能这一名词并不陌生。自20世纪50年代，人工智能概念诞生之初，我们就给它赋予了无限的想象空间。对人工智能的畅想，各行各业，各有期许。对咱们法律人，最关心的莫过于代表高科技的人工智能与代表传统知识性服务业的法律服务应以何种方式结合，引爆行业发展与变革。
法律与人工智能，有多少种可能？
一、先贤之思
如果你认为法律人工智能是近十几年才兴起的概念，那就太小瞧我们法律人了。对法律与人工智能思考的开端源于一位法国人——Lucien Mehl博士。1958年，在英国国立物理研究所举办的“思维过程机器化”国际研讨会上，他发表了一篇题为Automation in the Legal World: from the Machine Processing of LegalInformation to the Law Machine（《法律世界自动化：从法律信息的机器处理到法律机器》）的论文，震惊四座。
这位拥有管理学与运筹学跨界背景的法律人在文中设想了两种类型的法律机器可能：一类是信息归档与检索，另一类是法律咨询与裁判。
在那个“computer”电脑还只是指代一群以操作数学计算器为业的“计算师”的年代，Lucien Mehl博士对法律与人工智能的畅想，用当下流行的话来说，脑洞大开。
法律与人工智能的交响曲，自此奏响。
对于第一类法律机器，LexisNexis与Westlaw早已实现了Lucien Mehl博士的设想。这两大法律数据库服务提供商在1970年代崛起，独霸全球法律信息检索市场。通过Sheperd’s引证服务与KeyCite引证服务，任何案件与法条的引用与被引用历史都被记录在案，只需轻轻一点鼠标，即可追溯到几百年前的源头。
对于第二类法律机器，由于对规则和案例的法律推理层次要求更深，虽尚未形成巨头，但潜力无限。现今，我们已有不少有益的尝试，比如IBM开发的AI机器人Ross已经被美国律所 Baker & Hostetler聘用，角色类似法律助理，处理破产案件。又比如，由伦敦大学牵头的预测审讯人工智能系统，处理了欧洲人权法院（ECtHR）的案件，与真实审讯结果相较，准确率高达79%。
二、开发之痛
前景一片欣欣向荣，但道路总归有所曲折，人工智能与法律的应用开发难点，是我们不得不直视的现实。如果说海量法律信息存储与检索是最低阶的困难，那么法律推理的模拟与裁量模型的构建则是制约我们当下开发的最大痛点。
法律虽然被冠以“社会科学”之名，但是，它对经验、价值体系的过分依赖让它的“技艺”烙印无法泯灭。在不可控因素如此多的法律面前，极具确定性的程序算法、逻辑如何与法律的不可控进行调试与融合？这看似不可能的任务难度之大，可以想象。
这一痛点，只靠精通算法与编程的程序员，是解决不了。试想，一个只懂编程算法，而不懂围棋规则与技巧的程序员团队怎么可能开发出AlphaGo打败围棋世界冠军呢？人工智能开发这一领域太需要跨界人才。法律与人工智能的碰撞，火花有多大，就看团队里聪明绝顶的程序员中有多少人懂点法律，精通律法的法律人中有多少人懂点程序。互相了解，才能有效沟通。
三、畅想之美
对人工智能的畅想伴随着效率飞速提升的美好与道德、失业问题的担忧，美丽中带着些许忧愁。但在当下，科技发展的阶段限制让我们的担忧显得为时尚早。
正如扎克伯格所言：“我们现在担忧人工智能的安全性，就如同两百年前担心要是以后有飞机了飞机坠毁怎么办一样。如果我们总是过度担心安全性，我们就不可能造出飞机。不管怎么样，我们要先造出飞机，再担心飞机的安全性。”
人工智能是替代还是辅助，是自我控制还是被控制，这些问题暂且不论，留待后世。
当下，对人工智能满怀期待的我们，全力以赴，足矣。
关于法律与人工智能的无限可能，欢迎各位读者留言，一起扬帆星辰大海，畅谈法律与人工智能的明天。