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摘要：人工智能（AI）已从科幻小说的神坛走到千家万户的生活中，其技术应用已给各行各业带来革命性变化，法律行业自然也不可能置身事外。然而，法律与人工智能的结合相较于其他行业而言，还处于晨曦初露阶段，巨大的潜力尚未挖掘。本文分为四个部分，第一部分便从人工智能的发展历史出发，随后第二部分介绍法律与人工智能的结合以及原理。第三部分概括法律人工智能的阶段性成果，同时试图消除法律行业对人工智能的出现的一些不必要的担心。第四部分，描绘法律人工智能的未来以及法律人应当采取的姿态。
关键词：人工智能；法律人工智能；法律大数据；法律服务
一、人工智能简史
约翰.麦卡锡在1956年达特茅斯（Dartmouth）会议上首次提出人工智能的概念。在后来的几十年间，一代又一代的科学家投身于人工智能的研究，人工智能的研究基本上可以分两个阶段：基于符号推理的传统人工智能阶段与基于大数据分析的计算智能阶段。
二、法律人工智能
人工智能与法律的结合已有三十多年的历史了，法律与人工智能的结合一般体现为法律与大数据的结合，相对于大家较熟悉的金融大数据、医疗大数据而言，法律大数据相对陌生。其中一个重要原因是大部分数据由法院、检察院等司法机关掌握，尽管裁判文书网开放了对于裁判文书的查询，但检索的范围和方式有限，所以更多的法律数据仍停留在机关内，相互间缺乏流通更谈不上进行挖掘和分析。而真正的大数据应该是“活”的大数据，前期是量的积累，后期则是用技术手段把各种数据与业务流融合。
法律大数据通常有三个维度，一是数据要实时在线并能实时分析；二是数据和业务的有机闭环，任何一个数据的点击将会成为下一个搜索的实时信息，数据需要来源于真实的客户使用场景；三是让机器认识法律，打破数据孤岛[1]。除此之外，法律人工智能的实现还取决于三个客观存在的要素：专家的经验、算法、大数据。算法是种子，举一个很简单的例子，1+2=3，1和2是输入的数据，3是输出的结果，加号就是算法，而今天深度学习则颠覆了这种方式，输入数据和想要的结果，输出的则是算法。大数据是土壤，裁判文书网是我们最直观最基础的表现。而司法机关经过多年的信息化建设也已经统一了的数据格式和数据体系。专家经验是肥料，由专家进行总结经验、梳理规则、构建知识图谱[3]。
在实践中，机器通过大数据，也即文书和案例的依托，开始进行学习，但是文字对于机器而言只是变相的数据而已，“只知其然而不知其所以然”，因此需要我们的资深法官进行解构，将其化为规则，比如说解构一份刑事案件讯问笔录，里面可能会出现各种事件，法官会告诉机器哪一个才是被告人的作案时间、哪一个才是作案地点，这样经过反复大量的样本数据的训练，提升机器学习能力，提高正确率，最终进行定罪量刑的预判。案件的标准化、规范化越高，数据质量就会越高，就会促进机器的智能化，机器越智能则又促进法官职业越来越专业化，这是一个双向互动的过程。
三、法律人工智能的现在
2017年7月20日，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》，规划向法律行业释放了一些重要信号。首先，新规划在对人工智能理论、技术和应用作出前瞻布局的同时，还呼吁加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究，建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。其次，新规划力挺智慧法庭建设，提出促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用，实现法院审判体系和审判能力智能化。最后，新规划提出“人工智能+X”复合专业培养新模式，法学赫然在列，法学教育的变革已然势在必行。
纵观全球，全球法律科技上市公司的数量呈爆发式增长，从2009年的15家增長到了2016年的1164家，主要集中在在线法律服务、电子取证、从业管理软件、知识产权/商标软件服务、人工智能法律科技、诉讼金融、法律检索、律师推荐、公证工具等九大领域[2]。在这样的国际趋势下，国内法律科技市场从“互联网+法律”开始向“人工智能+法律”转变，法律人工智能创业成为人工智能创业的重要组成部分。
法院检察院因为受到国家“智慧法院”、“智慧检察院”建设目标的指引，可以说在法律与科技方面处于领跑位置。目前，法院智能辅助系统将立案、审判、执行、审判管理等各类司法活动纳入一体化的视角，为法院人员提供相应的智能辅助，尤其是帮助法官快速处理类型化案件，以及在大数据的研判辅助下对复杂案件进行更优决策。这一过程尽可能减少人工录入，实现在线数据生产、关联、复用、分析，此外，还与电子法院融合，将律师、当事人等诉讼参与人相关的信息与法院的业务系统打通，构建法院内外数据系统。
检察院智能辅助系统是面向公诉的办案辅助系统，采用机器学习技术及大数据分析技术，对海量历史案件资料的分析进行法律知识建模，利用全国检察官的办案经验对案件进行待审法律事实及证据支撑情况的智能分析，完成对案件是否符合（不）起诉条件的判断，同时从辅助承办人办理的每一件案件中吸收办案经验，提升自身的智能模型。
量刑辅助系统对法官、检察官、律师均有帮助。它通过对海量历史案件的学习，挖掘文书内在规律，分解量刑影响关键要素，来筛选相似案件，为用户呈现类案的判决情况，分析主刑、附加刑、是否缓刑等信息。
四、法律人工智能的未来
法律人工智能这个行业才晨光初露，且很多法律人对此是无感甚至是抵触的。一直很欣赏社会法学派霍姆斯和卡多佐的态度，“法律研究的目的是一种预测”，“遵循先例应当成为规则，而不是一种例外”。是的，法律讲述的是世纪发展的故事，法律解释者也应当在时代中获得问题的答案。
记得Carl Gottlieb Svarez在题为《法律能简短吗？》的演讲中说，最好的状况是同时制定两部法律，一部简单扼要的，告诉人民如何行为，另一部则巨细靡遗，为法官自由裁量提供辅助与约束。其实这后一部巨细靡遗的书好写，前一部简单扼要的难办。就后一部而言，如果过往人力的局限不能让人获得整全的解释，那么借助大数据，无数不确定的法律概念和法律原则都可以通过裁判文书和更多资料获得具象化——这也是法律知识检索、法律智能量刑正在努力实现的事（其中一部分已经成为现实）。 但前一部——人民该如何行为，其实对应的就是法律研究的终极目标——预测。而这部分借助大数据，可能吗？
回答是肯定的，并且已经取得一些成果。在技术上，深度学习的预测能力已经远胜于回归分析，其可以根据特定情形、特定地域和特定对象，自动化地制定细致、精准的规则，比如说人脸识别、步态分析技术。举个例子，警方不仅可基于人们前往的地点和行为，对高度可疑的人群进行评级，还可以对“个人再识别”，即不论你在什么场合、穿什么衣服，你总能被轻而易举的识别出来。
而对于未来的想象可以不止于此，更多规则可以内化到工作流之中，变成一个步骤，遵从这些步骤不是额外的负担，而是自发的结果，就像如今你听从 GPS 的安排，只要正常遵守红绿灯，不必担心违反交通法规，甚至都无需知晓它们。有人曾举过这样的例子：假设公司拟进行一项或许违反董事忠实义务的交易，现在的做法是从外部律师或内部法务那里获取专业意见，综合考量后决策。而在未来，法律评估将嵌入到决策层面，人工智能将首先筛选并禁止违规活动的开展。也就是说，通过科技的介入，某个层面上，未来的人们在作出决定时，可能就不存在违法性可能了。
人工智能会给法律人尤其是律所带来“结构性坍塌”吗？其实这种担忧是大可不必的，因为由于法律成本是内生性的，提升了法律服务质量和效率这反过来增加了客户对法律服务的需求。并且，不同规模的律所之间的资源将会更快流转，不论在项目上还是人才上。对于每一个个人来说，他将有更多创新的可能和超越单纯依靠时间积累经验的机会。所以科技带给法律的红利将是巨大的。若是因为传统、落后的工作方式被革新、先进的工作方式取代而止步不前，就像坐马车的人拒绝汽车，轮船拒绝火箭一样。
对于法院个体而言，人与机器并不是竞争关系，而是人与人通过机器的竞争。并不是说只有那些设计机器的人，才是最后的赢家，而是在一个新的时代面前，反而提供了一个“类似公平开始的机会”，而科技门槛也将会变得更低，技术将会变得更加实用化、人性化。也不是跟机器看谁更厉害，人跟机器不是竞争的关系，而是能够跟机器合作的人的能力。
正所谓“君子善假于物，增益其所不能”。在全世界只有步兵的时候，一个会骑马的步兵就很厉害；而在有槍的年代，不是有枪的或者有武功的人很厉害，而是会用枪的武功高手最厉害。在这个科技飞速发展的年代，我们不应该恐惧，反而应该兴奋点，因为我们可以与机器合作，成为一个人马合一、人枪合一、人机合一的超级个体。
法律人应是领潮人，我们应当在各行各业踏上新的征程“之时”、甚至“之前”，开始我们自己的征程。法律人应是贡献者，为这个社会的发展争取更多的机会，拥有“让我们的征程能变成别人的坦途”的勇气与担当。
参考文献：
[1]韩旭.用法律大数据改造法律行业：技术应该把数据与业务流融合[EB/OL].[2017-08-18]. https：//36kr.com/p/5083648.html？from=timeline&isappinstalled=0
[2]当法律与AI碰撞，未来将有十种发展可能[EB/OL].[2017-08-18]. https：//36kr.com/p/5087055.html？from=related
[3]李晓萍.法律人为什么要拥抱人工智能[EB/OL].[2017-10-19]. https：//mp.weixin.qq.com/s/6Evfvie6vamvItKtMKFFIg？ptlang=2052&source&ADUIN=314791104&ADSESSION=1508716880&ADTAG=CLIENT.QQ.5527_.0&ADPUBNO=26632
关键词：人工智能；法律人工智能；法律大数据；法律服务
一、人工智能简史
约翰.麦卡锡在1956年达特茅斯（Dartmouth）会议上首次提出人工智能的概念。在后来的几十年间，一代又一代的科学家投身于人工智能的研究，人工智能的研究基本上可以分两个阶段：基于符号推理的传统人工智能阶段与基于大数据分析的计算智能阶段。
二、法律人工智能
人工智能与法律的结合已有三十多年的历史了，法律与人工智能的结合一般体现为法律与大数据的结合，相对于大家较熟悉的金融大数据、医疗大数据而言，法律大数据相对陌生。其中一个重要原因是大部分数据由法院、检察院等司法机关掌握，尽管裁判文书网开放了对于裁判文书的查询，但检索的范围和方式有限，所以更多的法律数据仍停留在机关内，相互间缺乏流通更谈不上进行挖掘和分析。而真正的大数据应该是“活”的大数据，前期是量的积累，后期则是用技术手段把各种数据与业务流融合。
法律大数据通常有三个维度，一是数据要实时在线并能实时分析；二是数据和业务的有机闭环，任何一个数据的点击将会成为下一个搜索的实时信息，数据需要来源于真实的客户使用场景；三是让机器认识法律，打破数据孤岛[1]。除此之外，法律人工智能的实现还取决于三个客观存在的要素：专家的经验、算法、大数据。算法是种子，举一个很简单的例子，1+2=3，1和2是输入的数据，3是输出的结果，加号就是算法，而今天深度学习则颠覆了这种方式，输入数据和想要的结果，输出的则是算法。大数据是土壤，裁判文书网是我们最直观最基础的表现。而司法机关经过多年的信息化建设也已经统一了的数据格式和数据体系。专家经验是肥料，由专家进行总结经验、梳理规则、构建知识图谱[3]。
在实践中，机器通过大数据，也即文书和案例的依托，开始进行学习，但是文字对于机器而言只是变相的数据而已，“只知其然而不知其所以然”，因此需要我们的资深法官进行解构，将其化为规则，比如说解构一份刑事案件讯问笔录，里面可能会出现各种事件，法官会告诉机器哪一个才是被告人的作案时间、哪一个才是作案地点，这样经过反复大量的样本数据的训练，提升机器学习能力，提高正确率，最终进行定罪量刑的预判。案件的标准化、规范化越高，数据质量就会越高，就会促进机器的智能化，机器越智能则又促进法官职业越来越专业化，这是一个双向互动的过程。
三、法律人工智能的现在
2017年7月20日，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》，规划向法律行业释放了一些重要信号。首先，新规划在对人工智能理论、技术和应用作出前瞻布局的同时，还呼吁加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究，建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。其次，新规划力挺智慧法庭建设，提出促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用，实现法院审判体系和审判能力智能化。最后，新规划提出“人工智能+X”复合专业培养新模式，法学赫然在列，法学教育的变革已然势在必行。
纵观全球，全球法律科技上市公司的数量呈爆发式增长，从2009年的15家增長到了2016年的1164家，主要集中在在线法律服务、电子取证、从业管理软件、知识产权/商标软件服务、人工智能法律科技、诉讼金融、法律检索、律师推荐、公证工具等九大领域[2]。在这样的国际趋势下，国内法律科技市场从“互联网+法律”开始向“人工智能+法律”转变，法律人工智能创业成为人工智能创业的重要组成部分。
法院检察院因为受到国家“智慧法院”、“智慧检察院”建设目标的指引，可以说在法律与科技方面处于领跑位置。目前，法院智能辅助系统将立案、审判、执行、审判管理等各类司法活动纳入一体化的视角，为法院人员提供相应的智能辅助，尤其是帮助法官快速处理类型化案件，以及在大数据的研判辅助下对复杂案件进行更优决策。这一过程尽可能减少人工录入，实现在线数据生产、关联、复用、分析，此外，还与电子法院融合，将律师、当事人等诉讼参与人相关的信息与法院的业务系统打通，构建法院内外数据系统。
检察院智能辅助系统是面向公诉的办案辅助系统，采用机器学习技术及大数据分析技术，对海量历史案件资料的分析进行法律知识建模，利用全国检察官的办案经验对案件进行待审法律事实及证据支撑情况的智能分析，完成对案件是否符合（不）起诉条件的判断，同时从辅助承办人办理的每一件案件中吸收办案经验，提升自身的智能模型。
量刑辅助系统对法官、检察官、律师均有帮助。它通过对海量历史案件的学习，挖掘文书内在规律，分解量刑影响关键要素，来筛选相似案件，为用户呈现类案的判决情况，分析主刑、附加刑、是否缓刑等信息。
四、法律人工智能的未来
法律人工智能这个行业才晨光初露，且很多法律人对此是无感甚至是抵触的。一直很欣赏社会法学派霍姆斯和卡多佐的态度，“法律研究的目的是一种预测”，“遵循先例应当成为规则，而不是一种例外”。是的，法律讲述的是世纪发展的故事，法律解释者也应当在时代中获得问题的答案。
记得Carl Gottlieb Svarez在题为《法律能简短吗？》的演讲中说，最好的状况是同时制定两部法律，一部简单扼要的，告诉人民如何行为，另一部则巨细靡遗，为法官自由裁量提供辅助与约束。其实这后一部巨细靡遗的书好写，前一部简单扼要的难办。就后一部而言，如果过往人力的局限不能让人获得整全的解释，那么借助大数据，无数不确定的法律概念和法律原则都可以通过裁判文书和更多资料获得具象化——这也是法律知识检索、法律智能量刑正在努力实现的事（其中一部分已经成为现实）。 但前一部——人民该如何行为，其实对应的就是法律研究的终极目标——预测。而这部分借助大数据，可能吗？
回答是肯定的，并且已经取得一些成果。在技术上，深度学习的预测能力已经远胜于回归分析，其可以根据特定情形、特定地域和特定对象，自动化地制定细致、精准的规则，比如说人脸识别、步态分析技术。举个例子，警方不仅可基于人们前往的地点和行为，对高度可疑的人群进行评级，还可以对“个人再识别”，即不论你在什么场合、穿什么衣服，你总能被轻而易举的识别出来。
而对于未来的想象可以不止于此，更多规则可以内化到工作流之中，变成一个步骤，遵从这些步骤不是额外的负担，而是自发的结果，就像如今你听从 GPS 的安排，只要正常遵守红绿灯，不必担心违反交通法规，甚至都无需知晓它们。有人曾举过这样的例子：假设公司拟进行一项或许违反董事忠实义务的交易，现在的做法是从外部律师或内部法务那里获取专业意见，综合考量后决策。而在未来，法律评估将嵌入到决策层面，人工智能将首先筛选并禁止违规活动的开展。也就是说，通过科技的介入，某个层面上，未来的人们在作出决定时，可能就不存在违法性可能了。
人工智能会给法律人尤其是律所带来“结构性坍塌”吗？其实这种担忧是大可不必的，因为由于法律成本是内生性的，提升了法律服务质量和效率这反过来增加了客户对法律服务的需求。并且，不同规模的律所之间的资源将会更快流转，不论在项目上还是人才上。对于每一个个人来说，他将有更多创新的可能和超越单纯依靠时间积累经验的机会。所以科技带给法律的红利将是巨大的。若是因为传统、落后的工作方式被革新、先进的工作方式取代而止步不前，就像坐马车的人拒绝汽车，轮船拒绝火箭一样。
对于法院个体而言，人与机器并不是竞争关系，而是人与人通过机器的竞争。并不是说只有那些设计机器的人，才是最后的赢家，而是在一个新的时代面前，反而提供了一个“类似公平开始的机会”，而科技门槛也将会变得更低，技术将会变得更加实用化、人性化。也不是跟机器看谁更厉害，人跟机器不是竞争的关系，而是能够跟机器合作的人的能力。
正所谓“君子善假于物，增益其所不能”。在全世界只有步兵的时候，一个会骑马的步兵就很厉害；而在有槍的年代，不是有枪的或者有武功的人很厉害，而是会用枪的武功高手最厉害。在这个科技飞速发展的年代，我们不应该恐惧，反而应该兴奋点，因为我们可以与机器合作，成为一个人马合一、人枪合一、人机合一的超级个体。
法律人应是领潮人，我们应当在各行各业踏上新的征程“之时”、甚至“之前”，开始我们自己的征程。法律人应是贡献者，为这个社会的发展争取更多的机会，拥有“让我们的征程能变成别人的坦途”的勇气与担当。
参考文献：
[1]韩旭.用法律大数据改造法律行业：技术应该把数据与业务流融合[EB/OL].[2017-08-18]. https：//36kr.com/p/5083648.html？from=timeline&isappinstalled=0
[2]当法律与AI碰撞，未来将有十种发展可能[EB/OL].[2017-08-18]. https：//36kr.com/p/5087055.html？from=related
[3]李晓萍.法律人为什么要拥抱人工智能[EB/OL].[2017-10-19]. https：//mp.weixin.qq.com/s/6Evfvie6vamvItKtMKFFIg？ptlang=2052&source&ADUIN=314791104&ADSESSION=1508716880&ADTAG=CLIENT.QQ.5527_.0&ADPUBNO=26632