雍文沙龙|如何用AI为律师赋能?
2024-03-29 作者:丁宁
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在法律的广阔天地中,律师们如同航船的舵手,驾驭着复杂的案件和法律条文,引领正义的方向。然而,随着信息时代的来临,案件的数量和复杂性都在急剧增加,传统的法律手段已经难以应对。这时,AI的出现,就像一股强大的风,为律师们的航船提供了新的动力。


3月29日,雍文开展午后沙龙,邀请北京办丁宁律师分享如何用AI为律师赋能。现整理成文,刊载如下,以期对读者有所启发和帮助。


一、引言


(一)AI的定义、形成分析


1.AI的定义


AI,即人工智能(Artificial Intelligence),是一门新的技术科学,旨在研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。它试图了解智能的实质,并生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能不仅是智能学科的重要组成部分,还是新一轮科技革命和产业的重要变革驱动力量。


2. AI的形成分析


将AI比喻成学徒、助理,在这个比喻中,我们可以将AI的各部分功能与学徒的特质相对应,从而更深入地理解AI的工作原理。


首先,AI的“脑子快”,可以对应到学徒的敏捷思维和快速学习能力。就像CPU是计算机的运算和控制中心一样,AI通过其强大的计算能力,能够迅速处理和分析大量数据,实现快速响应和决策。


其次,AI的“脑容量”可以类比为学徒的记忆功能和容量。AI通过其存储系统,可以记忆大量的信息、知识和经验,它的记忆容量非常巨大,可以存储比人类更多的信息,实现高效学习。


再者,AI的“知识储备”就像学徒通过阅读和学习来积累知识一样。通过不断地“喂书”给AI,即向其输入大量的数据和知识。


然后,AI的“找规律”能力,则类似于学徒通过推测、训练、做题、测试、给答案、纠正、汇总和改进来寻找规律和提升技能的过程。AI通过算法和模型,能够从大量数据中提取出有用的信息和规律,进而优化自身性能。


最后,AI与用户的交互需求实现。学习算法的应用使AI能根据用户的历史行为、偏好、习惯进行优化,一步步实现更高层次优化,朝个性化和精准化发展。


(二)AI产生的时代背景


首先,20世纪50年代,提出了“图灵测试”。


随后,1956年的达特茅斯会议定义了“人工智能”这一名称,这也标志着人工智能正式成为一门学科。但这一时期,主要关注符号主义AI,这一阶段仍然是探索过程。与符号主义AI并行的还有经验主义AI,随着计算能力的提升和大数据的普及,经验主义AI(如深度学习)取得巨大进展。


到了1980年代,机器学习成为AI研究的新方向,新活力。


后来,AI的快速发展还受益于数据的爆炸式增长、算法的进步、云计算和大数据技术的发展以及应用需求的推动。


近年来,互联网的普及和移动设备的广泛使用使得数据产生量急剧增加,这为AI提供了丰富的训练和学习资源。同时,人工智能算法的不断优化和改进,尤其是深度学习算法的出现,显著提升了AI的性能。云计算和大数据技术则使得AI应用变得更加便捷和高效,能够处理海量数据并发现其中的规律和模式。


最后,在新世纪各个领域对AI的应用需求也推动了其快速发展,例如在医疗咨询、交通等领域,AI都发挥了重要作用。


(三)AI产生的条件


AI产生的时代背景与多个关键因素紧密相连,是在多种条件和技术达到成熟的情况下应运而生的。这种“万事俱备”的状态主要体现在以下几个方面:


1.技术基础:计算机科学、数学、控制论、语言学等多个学科的发展,为AI提供了坚实的技术基础。特别是计算机硬件的飞速进步,使得处理复杂计算和数据存储的能力大幅提升,提供了强大的物质基础。

2. 数据资源:随着互联网、物联网和移动设备的普及,数据的产生和收集变得前所未有的容易和丰富。海量的数据为AI算法提供了大量的训练和学习资源,使得AI能够从中学习并改进自身性能。

3. 算法创新:在机器学习领域,特别是深度学习算法的出现,极大推动了AI的发展。这些算法能够自动地从数据中提取特征并学习规律,使AI能处理更加复杂和多样的任务。

4. 应用需求:随着社会的快速发展和科技进步,各个领域对智能化的需求越来越强烈,都需要AI技术来提高效率、优化决策和改善体验。广泛的应用需求为AI的发展提供了强大动力。


综上,AI的产生和发展是多种因素共同作用的结果,包括技术突破、数据增长、算法优化和应用需求推动等。因此,造就了现在的AI,并为AI的一步步崛起和广泛应用创造了有利条件。


二、AI如何为律师赋能


(一)AI在法律研究中的作用:法律咨询、快速检索和分析法律文献


最新热门的AI功能体现在:可以通过智能问答系统、在线聊天机器人等方式,提供快速、准确的法律咨询服务。实现过程是:自然语言处理技术——理解用户的问题——给出相应的解答。


(二)AI在案件分析中的应用:利用大数据和机器学习算法进行案件结果和风险评估


如秘塔、得理法搜、海瑞智法等。


(三)AI在日常工作中的辅助:法律ppt制作、日程管理安排、重要事项提醒等


如AIPPT、百度文库aippt、讯飞AI日程、滴答清单、Google日历、Teambition等。


三、AI与律师的合作模式探讨


(一)探讨AI与律师如何共同为客户提供更优质的法律服务。


(二)分析AI在律师团队中的角色定位及与律师的协作方式。


人工智能与律师之间的未来发展模式:战争式取代式对立式vs 非对立式合作应用模式。


(三)发现问题和提对问题,以便节省dirty work,便捷快速做法律研究。


(四)分析AI与律师合作的注意事项和改进方式。


尽管AI法律检索工具可能为法律工作者带来不同以往的便利,但我们在使用AI法律检索工具时需要注意以下几点:


1. 理解AI的局限性的基础上的选择性应用


生成式AI并不像我们人类一样“理解”人类语言,更无法理解法律条文、案例背后暗含的语境和含义。生成式AI主要通过训练大规模的数据集和其中相关数据、词汇的关系,学习抽象出数据的规律,并利用模型生成新的数据。因此,本质上,AI尚无法像面对面交流一样进行语义分析、理解和逻辑推理,通过数学计算生成的结果当然也就可能与我们的分析、理解和推理结果大相径庭。


并且,训练AI的数据可能十分有限且带有“偏见”。目前AI法律检索主要依赖于已有的法律数据库,但这些数据库中的数据可能并不全面,比如有些法律条文或案例,特别是层出不穷的新法规可能没被收录,这也会影响AI检索结果的可靠性。


2. 需要质疑、验证AI结果的准确性和全面性


尽管AI法律检索工具在多数情况下能够提供相对准确的结果,但由于AI检索结果的缺陷,我们必须进行审查验证,以确保其准确性。当下,它们扮演的角色是我们的决策辅助工具,旨在改进我们决策的低效性、任意性和偏见。需要谨慎使用生成性AI作为分析和推理的依据。正如自动驾驶往往需要人类驾驶员对各种各样的风险进行预判,AI法律检索工具也需要我们结合自己的专业知识和经验,对AI结果进行深入分析和解读,不能直接肤浅表面的套用AI法律检索的结果。


3. 持续学习和更新


第一,法律是一个不断发展和变化的领域,我们应持续关注相关动态,结合AI工具的使用,确保自己的法律知识技能始终保持最新状态。


第二,我们需要掌握AI工具的使用方法,提高自身的法律检索技能,强化问题识别训练,这需要结构化、全局性、发散性、批判性思维。AI法律检索工具目前可能还无法做到由事实到法律和从0到1的直接过渡,仍然需要我们结合法律知识和自身的实践经验,判断需要检索的焦点问题。


四、展望AI在律师工作中的应用


当前,AI剪辑、AI配音、短视频生成等功能,也在被广泛应用并极大地提升工作效率。展望未来,AI在律师工作中的需求和发展潜力巨大。


例如,在类案接案笔录模块,AI是否可以通过学习大量类似案件的接案笔录,形成智能化的接案模板?在类案要素登记模块,AI是否可以帮助律师快速识别案件要点,自动生成要素登记?通过自然语言处理和深度学习技术,AI是否能够理解案件文本,提取关键信息,并按照预设的格式进行登记?在类案解决常见法律问题的框架模块,AI是否可以构建一个基于案例库的智能解决系统?在案件各阶段事务管理板块和案件流程管理板块,AI是否可以协助律师进行案件管理和流程控制?是否可以通过实时监控案件进展,提醒律师按时完成各项任务,确保案件按照预定的流程进行?


总的来说,随着技术的不断发展,AI在律师工作中的应用将越来越广泛。未来,我们期待更多智能化、自动化的律师工作工具的出现,为律师提供更高效、便捷的服务。

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