世界上最頂尖的律師們，在最新一場(chǎng)和人工智能的對(duì)決中輸了。

2月26日，名為L(zhǎng)awGeeX的以色列科技創(chuàng)業(yè)公司發(fā)布報(bào)告稱，其法律AI平臺(tái)與20位來(lái)自斯坦福大學(xué)等背景的律師比賽審閱法律合同。結(jié)果顯示，其AI系統(tǒng)和人類律師平均準(zhǔn)確率分別為94%和85%。時(shí)間差別更為顯著——律師平均花費(fèi)92分鐘，AI耗時(shí)則僅26秒。

伴隨著大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等技術(shù)熱潮，大量創(chuàng)業(yè)科技公司正涌入法律服務(wù)行業(yè)，試圖為法官、檢察官和律師提供系統(tǒng)的智能服務(wù)，從智能速記員、智能量刑到斷案輔助功能，其野心是實(shí)現(xiàn)從“助理”到“決策者”的替代。

不斷增長(zhǎng)的案件數(shù)量和結(jié)案壓力使得司法系統(tǒng)對(duì)此充滿期待;此外，商業(yè)活動(dòng)中企業(yè)的大量法律服務(wù)需求，也催生出科技公司的大量細(xì)分機(jī)會(huì)。然而，對(duì)于這一需要大量經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)積累的行業(yè)來(lái)說(shuō)，技術(shù)事實(shí)上仍在被用于解決行業(yè)初級(jí)痛點(diǎn)——提高效率減少重復(fù)工作。

關(guān)于“機(jī)器人法官”和變革行業(yè)的暢想，都處在前夜。

AI助力司法嘗試

“即便加班加點(diǎn)，平均每個(gè)法官手中仍有211.43件案件無(wú)法審結(jié)，我們深感愧疚!”2018年伊始，廣西南寧市青秀區(qū)法院門(mén)前便張貼出一份倡議書(shū)，稱因工作壓力太大，該區(qū)已有15%法官辭職、調(diào)離和提前退休，并有多人積勞成疾;而2018年預(yù)計(jì)收案超過(guò)4萬(wàn)件，壓力將不減反增，因此呼吁當(dāng)事人盡可能選擇其他調(diào)解糾紛的手段。

大量法院都面臨著類似的壓力。江蘇省一位基層法官告訴《財(cái)經(jīng)》記者，其2017年全年審結(jié)案件近300件，盡管涉及疑難案件不多，但簡(jiǎn)單重復(fù)地審理也讓加班和過(guò)勞成為他的生活日常。

最高法院和最高檢察院數(shù)據(jù)顯示，本輪司法改革實(shí)行員額制以來(lái)，法官和檢察官人數(shù)已從20萬(wàn)和17萬(wàn)人分別縮減至12萬(wàn)和8.4萬(wàn)人。與此相對(duì)，案件數(shù)量則由于立案登記制度的實(shí)行猛增。全國(guó)法院審結(jié)、執(zhí)結(jié)的案件，已從2013年的1200多萬(wàn)件增至2016年的1900多萬(wàn)件。

巨大審結(jié)壓力下，通過(guò)引入大數(shù)據(jù)和AI等技術(shù)，推廣“智慧法院”系統(tǒng)提高效率，讓機(jī)器取代一部分簡(jiǎn)單和重復(fù)勞作，于司法系統(tǒng)從業(yè)者而言是剛需，于法律科技公司則是商機(jī)。

1月29日，京都律師事務(wù)所與中國(guó)政法大學(xué)法學(xué)院大數(shù)據(jù)與人工智能法律研究中心聯(lián)合發(fā)布的《2017年度互聯(lián)網(wǎng)法律服務(wù)行業(yè)調(diào)研報(bào)告》稱，2016年和2017年中國(guó)新上線共131家互聯(lián)網(wǎng)法律服務(wù)機(jī)構(gòu)，占到業(yè)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)法律機(jī)構(gòu)總量的50%以上，并已進(jìn)入不同細(xì)分領(lǐng)域建立商業(yè)模式。

對(duì)基層檢察官而言，對(duì)案件證據(jù)情況進(jìn)行摘錄、歸納以及分析，最終形成審查報(bào)告往往占用絕大部分工作時(shí)間。梅哲賓是浙江省杭州市余杭區(qū)檢察院的檢察官，其所在部門(mén)剛開(kāi)始試用杭州“智慧公訴”辦案輔助系統(tǒng)。他向《財(cái)經(jīng)》記者介紹，這一系統(tǒng)有證據(jù)錄入、事實(shí)歸納和風(fēng)險(xiǎn)提示等功能，對(duì)以往費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作帶來(lái)改善，實(shí)用性很強(qiáng)。

另一個(gè)正在落地的是人工智能語(yǔ)音速錄技術(shù)，旨在成為“智能書(shū)記員”。例如，改變當(dāng)前庭審筆錄記錄模式，將各方對(duì)話自動(dòng)實(shí)時(shí)識(shí)別成文字，包括合議庭法官的評(píng)議過(guò)程也實(shí)時(shí)記錄，提升審判效率，減輕法官和書(shū)記員的辦案負(fù)荷。

不過(guò)，法院要求生成的司法文書(shū)準(zhǔn)確度極高，而庭審過(guò)程受方言、口音以及法律專業(yè)術(shù)語(yǔ)等的影響較大。因此，盡管諸如科大訊飛等公司已為許多辦案機(jī)構(gòu)定制輸入系統(tǒng)，浙江省高級(jí)法院法官程闖的體會(huì)是，智能速錄系統(tǒng)對(duì)許多同事工作效率提高影響不大。

北京華宇元典信息服務(wù)有限公司總經(jīng)理鄒劭坤告訴《財(cái)經(jīng)》記者，目前技術(shù)界公認(rèn)語(yǔ)音識(shí)別在AI領(lǐng)域已經(jīng)取得明顯突破，不過(guò)接下來(lái)很大的困難是如何打造專業(yè)團(tuán)隊(duì)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注，以方便機(jī)器學(xué)習(xí)，從而更加精準(zhǔn)識(shí)別。

此外，對(duì)新技術(shù)有極大需求的另一商機(jī)在電子存證領(lǐng)域?；ヂ?lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)使大量行為發(fā)生在線上，稍縱即逝的信息、線索和證據(jù)不加以及時(shí)固定和公證，已在實(shí)踐中給當(dāng)事人維權(quán)和司法鑒定帶來(lái)高成本、不便利等問(wèn)題。許多公司亦稱正在應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)不可篡改和同步性的特征進(jìn)行電子存證，極富潛力。

另一家法律科技服務(wù)公司聯(lián)合信任時(shí)間戳的商業(yè)模式為向法院提供諸如訴前證據(jù)保全、電子卷宗、留置送達(dá)認(rèn)證等方面服務(wù)，檢察機(jī)關(guān)則主要應(yīng)用其電子卷宗、電子證據(jù)固化、勘驗(yàn)等功能。其創(chuàng)始人張昌利告訴《財(cái)經(jīng)》記者，其公司在司法訴訟領(lǐng)域有20多個(gè)地區(qū)的150多家法院有采信的司法判例。

不過(guò)，對(duì)于這些公司而言，如何向相對(duì)保守和被動(dòng)的司法機(jī)關(guān)證明其可信度是一大難點(diǎn)。

中國(guó)政法大學(xué)證據(jù)科學(xué)研究院工程師、電子數(shù)據(jù)司法鑒定人許曉冬告訴《財(cái)經(jīng)》記者，能在司法鑒定中被采用的證據(jù)，一方面需要符合國(guó)家相應(yīng)部門(mén)的法律規(guī)定，其次需要其在技術(shù)上得到認(rèn)證和確信，保證所采用的電子簽章系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都是無(wú)污染而不可被篡改。而由于缺乏相應(yīng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，如何解決這些公司的可信任度問(wèn)題，他持審慎和保留態(tài)度。

大數(shù)據(jù)痛點(diǎn)

AI技術(shù)依賴于大數(shù)據(jù)，法律行業(yè)不無(wú)例外，司法數(shù)據(jù)的深度挖掘成為必然。

通過(guò)挖掘利用海量司法案件資源，提供面向各類訴訟需求的相似案例推送、訴訟結(jié)果預(yù)判等服務(wù)，為減少不必要訴訟提供有力支持，這是目前應(yīng)用較多的能夠輔助辦案的類案系統(tǒng)。

最高法院先后在2010年、2013年、2016年三次發(fā)布了《關(guān)于人民法院在互聯(lián)網(wǎng)公布裁判文書(shū)的規(guī)定》，截至2017年上半年，裁判文書(shū)公開(kāi)總量超過(guò)3200余萬(wàn)篇，這為司法數(shù)據(jù)深度挖掘提供了較好的資源基礎(chǔ)。

2017年2月起，上海高級(jí)法院研發(fā)團(tuán)隊(duì)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)上海原有3萬(wàn)余份刑事法律文書(shū)、9012件典型案例、1695萬(wàn)條司法信息資源進(jìn)行比對(duì)、分析，通過(guò)人工智能的深度研究，針對(duì)司法實(shí)踐中取證環(huán)節(jié)的易發(fā)、多發(fā)、常見(jiàn)問(wèn)題，制定證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、證據(jù)規(guī)則，并把這些標(biāo)準(zhǔn)鑲嵌進(jìn)數(shù)據(jù)化的辦案程序中，推出了“上海刑事案件智能輔助辦案系統(tǒng)”。

在這個(gè)系統(tǒng)的倒逼下，“偵查人員從接受案件開(kāi)始就必須按照規(guī)定來(lái)收集固定證據(jù)，確保偵查移送起訴案件符合法律規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)和程序”，上海市高級(jí)法院院長(zhǎng)崔亞?wèn)|接受《經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)》采訪時(shí)稱，系統(tǒng)還具有證據(jù)校驗(yàn)、審查判斷等功能，及時(shí)發(fā)現(xiàn)、提示證據(jù)中的瑕疵和證據(jù)之間的矛盾，防止“一步錯(cuò)、步步錯(cuò)、錯(cuò)到底”的現(xiàn)象發(fā)生。

此類嘗試無(wú)獨(dú)有偶。此前一年，廣州市中級(jí)法院對(duì)歷史上300多萬(wàn)件同類案件進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，形成“智審輔助量刑裁決系統(tǒng)”。該系統(tǒng)對(duì)影響盜竊案判決的20多種情形、每種情形占多大權(quán)重作出分析。當(dāng)法官輸入案件要素后，系統(tǒng)會(huì)在傳統(tǒng)推送相似案例的基礎(chǔ)上自動(dòng)進(jìn)行比對(duì)和運(yùn)算，并對(duì)量刑幅度給出圖形分析和數(shù)據(jù)參照。

對(duì)于這類大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的使用情況，司法人員反映不一。

有檢察官說(shuō)，他們正在試用的“智慧公訴”系統(tǒng)有量刑參考功能，但是因?yàn)殇浫氲纳О讣€比較少，無(wú)法對(duì)部分罪名的量刑提供參考。

北京市海淀區(qū)檢察院檢察官白磊也有同樣感受，負(fù)責(zé)新科技領(lǐng)域犯罪公訴的他少有使用該類軟件的經(jīng)驗(yàn)，原因在于高科技類犯罪形式太新無(wú)例可循，他的日常工作更多需要進(jìn)行大量人工判斷和邏輯分析。

不過(guò)他告訴《財(cái)經(jīng)》記者，這類軟件對(duì)于從事普通刑事案件，如盜竊、危險(xiǎn)駕駛罪等案件公訴的同事較有幫助。該類案件發(fā)案率高、情節(jié)相似，在提起公訴前使用類案系統(tǒng)查詢同類案件的判案情況，可以參考比對(duì)提出更為合理的量刑建議，以確保司法穩(wěn)定性和破解“同案不同判”的問(wèn)題，更為公平。

然而，利用斷案輔助系統(tǒng)來(lái)提高裁判的一致性和可預(yù)期性，其實(shí)操性一直在業(yè)內(nèi)受到質(zhì)疑。

程闖的擔(dān)憂是，如同世界上沒(méi)有完全相同的兩片樹(shù)葉，也不會(huì)有兩個(gè)完全相同的案件，如何利用類案系統(tǒng)進(jìn)行參照?很難說(shuō)清楚不同的影響因子、不同情節(jié)對(duì)量刑的影響比重;另外，判案時(shí)信訪風(fēng)險(xiǎn)、考核指標(biāo)等隱性因素也難以通過(guò)類案系統(tǒng)分析。

北京仲裁委員會(huì)副秘書(shū)長(zhǎng)陳福勇亦表示，斷案輔助系統(tǒng)的“一致性”能做到什么程度，有討論余地。特別是對(duì)于仲裁這種要求一裁終局、裁決保密的裁判系統(tǒng)而言，無(wú)法公開(kāi)數(shù)據(jù)，因此只能在一個(gè)機(jī)構(gòu)內(nèi)部應(yīng)用，實(shí)用性有待檢驗(yàn)。

除此之外，人文關(guān)懷也是類案軟件無(wú)法解決的一大痛點(diǎn)。

“只有人類法官，才能切實(shí)考慮到案件的具體情況，靈活采用附條件不起訴、主持刑事和解、民事調(diào)解等來(lái)化解社會(huì)矛盾;也才能考慮到當(dāng)事人的困境，給予司法救助，聯(lián)系相關(guān)部門(mén)，予以法外關(guān)懷。”在程闖看來(lái)，目前的技術(shù)無(wú)法企及，寬嚴(yán)相濟(jì)的刑事政策將難以實(shí)現(xiàn)。

“按照算法推送相應(yīng)的案件，很難全面、客觀。而自己尋找，可能更有針對(duì)性。”程闖認(rèn)為。

AI如何兼容司法

讓大數(shù)據(jù)輔助量刑之外，更具野心的目標(biāo)是培養(yǎng)真正的機(jī)器人“律師”和“法官”，在機(jī)器學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，直接作出法律判斷。而技術(shù)不僅需要自身突破，還需解決倫理問(wèn)題。

2016年底，無(wú)訟網(wǎng)絡(luò)科技(北京)有限公司推出法律機(jī)器人產(chǎn)品“法小淘”，功能在于一方面幫助中小企業(yè)精準(zhǔn)匹配相應(yīng)的律師，另一方面它本身便可以回答簡(jiǎn)單法律問(wèn)題。目前，無(wú)訟科技已獲得兩輪1.47億元投資。

無(wú)訟科技副總裁莊大衞告訴《財(cái)經(jīng)》記者，“法小淘”目前通過(guò)對(duì)中國(guó)裁判文書(shū)網(wǎng)大量案例的機(jī)器學(xué)習(xí)，以及對(duì)已有法規(guī)、工商系統(tǒng)、法院執(zhí)行信息公開(kāi)系統(tǒng)等的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，來(lái)獲取不同行業(yè)法律知識(shí)。其目標(biāo)是，企業(yè)客戶通過(guò)自然語(yǔ)言描述自己遇到的法律問(wèn)題，法小淘可以對(duì)問(wèn)題自行分析并生成相應(yīng)的專業(yè)法律答案，而如果遇到復(fù)雜或疑難問(wèn)題，再精準(zhǔn)匹配平臺(tái)上專業(yè)律師去解決。

盡管已經(jīng)有較為成熟的數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行長(zhǎng)期開(kāi)發(fā)，莊大衞稱，目前法小淘就法律問(wèn)題生成的答案均需人工審核，相當(dāng)大比例的答案需要經(jīng)過(guò)人工修改以后才能被公布。能夠生成具備可操作性的答案也因此成為法小淘今年的工作目標(biāo)。

“機(jī)器人法官”則顯得更加遙遠(yuǎn)，鄒劭坤稱，一些人認(rèn)為，法律邏輯是一個(gè)封閉的規(guī)則體系，容易被AI學(xué)會(huì)——系統(tǒng)只要給出具有法律規(guī)定的大前提，輸入發(fā)生的案件事實(shí)，就會(huì)得出相應(yīng)裁判結(jié)果。但實(shí)際上，無(wú)論是民商事領(lǐng)域，還是刑法、行政法領(lǐng)域，某一法律問(wèn)題的解決可能會(huì)存在多種學(xué)說(shuō)、理論和處理結(jié)果，在直面具體的實(shí)務(wù)問(wèn)題時(shí)，會(huì)存在千變?nèi)f化的事實(shí)要素，存在數(shù)不清的爭(zhēng)議點(diǎn)和模糊地帶，絕非像圍棋和德州撲克的規(guī)則那樣透明、清晰。

更何況，人工智能在法律領(lǐng)域的應(yīng)用，仍需解決大量實(shí)際問(wèn)題。人工智能行業(yè)從業(yè)者廖一橋向《財(cái)經(jīng)》記者介紹，傳統(tǒng)的算法基于決策樹(shù)或者概率圖模型，本質(zhì)上是對(duì)人的觀念提煉，具有可解釋性。然而，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，一批以深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為首的黑箱模型逐漸占據(jù)算法主導(dǎo)地位。其特點(diǎn)是有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和擬合能力，通常情況下效果比傳統(tǒng)算法更好，但同時(shí)也是個(gè)黑箱——任何人、包括算法的設(shè)計(jì)者本身，都無(wú)法理解它為何作出這樣的決策。

對(duì)音樂(lè)推薦或者信用評(píng)價(jià)來(lái)說(shuō)，這些算法或許不無(wú)不妥，但是涉及量刑斷案、法庭保釋等司法決定，現(xiàn)有許多“讓AI斷案”的口號(hào)無(wú)疑充滿風(fēng)險(xiǎn)。

“這相當(dāng)于人類主動(dòng)放棄做出判斷的權(quán)利，讓充滿隨機(jī)性、偶爾會(huì)出錯(cuò)、并對(duì)自己的決策過(guò)程緘默不言的人工智能，去決定一個(gè)人是否有罪。”廖一橋說(shuō)。

盡管技術(shù)上存在數(shù)據(jù)量不足、深度學(xué)習(xí)模型難以達(dá)到等難點(diǎn)，但各類基于AI的系統(tǒng)正在走進(jìn)司法現(xiàn)實(shí)，憂慮也因此出現(xiàn)。美國(guó)威斯康星州訴盧米斯一案(Wisconsin v. Loomis)中，盧米斯因回答一系列問(wèn)題被風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具評(píng)級(jí)為“高風(fēng)險(xiǎn)”等級(jí)，法官判罰其更長(zhǎng)的刑期。盡管盧米斯提出上訴，但由于需要保持算法隱匿性，法院最終未對(duì)這一工具的算法進(jìn)行核查，并駁回上訴。

AI作出的黑箱決策也可能給司法鑒定帶來(lái)難點(diǎn)。許曉東的建議是，在決策層面要求決策的數(shù)據(jù)都進(jìn)行長(zhǎng)期備份，以便日后發(fā)生糾紛后，鑒定人員可以通過(guò)溯源數(shù)據(jù)解決爭(zhēng)議。

而即便能夠?qū)Q策機(jī)制和原始數(shù)據(jù)進(jìn)行溯源，能否得出司法鑒定結(jié)論并基于此作出法律判斷，也極大考驗(yàn)著未來(lái)的法律從業(yè)者。

“突破法律智能研發(fā)的困難需要大量的法律行業(yè)專家和計(jì)算機(jī)算法專家，甚至非常可能是需要培養(yǎng)法律—算法的跨學(xué)科專家。”鄒劭坤說(shuō)。