时间:2023-01-06 07:59:14来源:法律常识
去年2月,当人们都在聚焦中美贸易战时,总部位于特拉维夫的以色列初创企业LawGeex对其研发的人工智能软件作了项史无前例的技术测试。在分析包含153段法律条款的五份保密协议的人机竞赛中,软件的速度和准确度令人震惊:软件仅用了26秒,准确率高达94%;二十名律师用时近92分钟,平均准确率为85%,其中最高的准确率为94%、最低的为67%。虽有许多细节并未披露,但不得不承认人工智能已经在开始影响法律人的未来。
回顾上世纪七十年代末人们对人工智能的描绘,足以见证时代的进步。在那个“科学的春天”来临、人们如饥似渴地了解国外科技的时代,有本《科学画报》连载了拥有自我意识的机器人如何不听人类劝说学会了走路、如何自行其事更换了科学家给它安装的电路板的科幻故事。如今,棋类大师已经无法战胜AI、越来越多的电话总台和现场翻译已经AI化,人工智能机器人甚至坐进演播室与人类坐而论道并对答如流。如同一个视频上説的那样,它们只缺A soul(一个灵魂)。
其实LawGeex的看点倒并非是其成绩,倒是其路径既可圈可点也足可置疑。中国也有不少类似的探索而且烧的钱可能更多,但起点、思路、方法上的不同决定了他们离实用更为遥远。以问题点的方式衡量无疑是明智之举,以前的合同技能训练营也用过同样的方法,只是个别问题点的设置维度、标准会有些见仁见智。让采用自己标准的AI与各有各的标准的律师同台竞技,AI不赢倒是实在太low。但在语言识别、判断标准体系没有解决之前,以问题点评估准确率仍是最不坏的方法。
闭关修订《完美的合同》三个月之余,对合同有些庖丁解牛般的领悟,也关注AI在合同领域的思路。合同审查,不过是用个人的主观尺度去度量已经存在的交易方案的过程。如何看透合同、以什么尺度衡量合同、输出什么成果,代表了合同审查的深度与宽度,也决定了审查的质量和价值。对于AI也是如此,但AI没有生物体的生理极限,可以无限地学习、更标准地操作、更快地完成工作、更少地出错,因而潜力无限。尤其是每个成功的功能背后,都有一支庞大的各路高手组成的团队,以及个体的人类根本无法实现的海量数据的分析、归纳,和步步为营、稳扎稳打的进步。这是任何一个被AI击败的人类大师都无法匹敌的力量,人类在各个细分领域的失败毫无悬念,因为都有生理和经验值的极限。
读懂合同貌似已经问题不大,NLP(natural language processing)的研究无论是在听懂还是在读懂方面都日益成熟。其中研究最深的恐怕还是微软[1],尤其是中国的AI研究资源大量被投入到语言方面。但LawGeex也提到,法律语言是相对规范的语言。其规范性、专业性本可使得AI判读更为容易,因为规范的表达方式相对有限。但难点并不在技术,而是因为法学院的法律汉语课程早已绝迹,早已多年没人研究法律汉语的内在规律。不仅法律语言如此,在眼高手低的浮躁时代,连语言水平的提高怕也只有靠将来“拨正反乱”改字典来解决了。
用什么尺度去衡量合同则是个更大的话题,因为它至少涉及到法律问题、商务问题、语言问题。早在上世纪九十年代,国外就有退休律师在研究合同自动生成系统。但貌似同现在一样,更重数据的采集分析而不在于内在逻辑关系的分析。合同并非简单的条款排列,条款的匹配、交易目的的满足更难解决。包括LawGeex的方法也只是分解法律文本以让计算机掌握和理解,看似比通常的整句判读水平略高;而那些简单的合同缺陷判断,更像是简单的关键词比对。前者很有可能对某些问题视而不见,而后者则属于初级阶段的初级阶段。解决不了这个尺度问题,人工智能的合同审查,只能作到顶级版的关键词检索加问题点罗列。
审完合同后给出解决方案还是给出问题点,同样也是AI的难题。多到看不过来的参考信息对合同审查于事无补,无关痛痒的蜻蜓点水对委托人而言可有可无。最有价值的意见并非评判哪一条违法、哪一款无效,而是要结合当事方、标的、交易目的、供需状况等背景因素给出实现交易目的的解决方案,甚至并非无效的合同就不可以签,而这些可能是N代以后的AI可能涉及的内容。因而连LawGeex也只是声称其软件的用途是发现潜在问题并起到提醒的作用,以成本更低、速度更快的方式降低法律成本。当前在合同领域的人工智能看似也尚未涉及这些领域,其难点也不在于软件技术而在于思维模型,那至少需要理清前面提及的三个维度的交叉关系,需要的不是简单相加或最新的技术成果,而是早被忽略的逻辑基本原理。
AI留给合同律师的时间还有多长?当下这种加速发展的趋势不容忽视。语言识别和人工智能的叠加,使一场同工业革命、信息革命同样影响深远的AI革命已经日见端倪。美国咨询公司麦肯锡于2018年12月出具的一份报告甚至称,到了2030年,全球将有8亿人因机器人而失业,其中有1亿中国人将会改变工作。而报道LawGeex测试结果的新闻中还提到,“美国咨询公司麦肯锡的一份报告显示,人工智能技术可以自动完成近22%的律师工作和约35%的法律职员工作”[2]。
下一步将会发生什么?在AI领域投入最多的美国,不仅Apple、Google、Amazon、Microsoft、Facebook等早已将其独立开发的成果用于客户服务等领域,在法律领域的应用也遥遥领先,智能解答法律问题的ROSS、DoNotPay、Lawbot,法律大数据分析的LexMachina、Premonition、Ravel Law、Litigation Analytics、LexPredict,此外还有诉讼材料准备系统、纠纷调解系统等,而合同领域最前沿的则是LawGeex,已经具有智能审查及提示问题点、个性化合同内容审查、合同批准流程自动化、合同撰写智能化引导等功能[3]。而其问题点提示功能和撰写智能化引导功能的进一步发展,比如配以大数据分析及条款逻辑分类,无疑将使企业对于律师的需求日益减少。因为建立在专业经验基础之上的AI,其学习能力、分析能力、检索能力会很快超过人类律师。
然而不必过度担忧的是,目前AI一时还只能完成辅助性的工作。AI的能力取决于其开发者的视角、方法与数据,而目前的瓶颈已经足够让他们绞尽脑汁。中国企业在这一领域的投入虽多,但知识储备、研发能力等瓶颈使得实务需求与AI技术之间仍旧隔着未能捅破的窗户纸,需要以跨界思维完成从需求到技术的中间转换才能突破。即使采用与LawGeex一样的技术,法律体系、语言体系、交易体系的转换也有待时日。但这些技术一旦突破,其发展的速度将足以令人瞠目结舌。
或许在不远的未来,AI审核合同时会发现更多、更重要的问题点,而人工智能律师在一通询问后也能生成一份像模像样的合同。但即使这一天来临,律师行业也看似无法消失,只是转换了工作的内容和模式。AI将成为人类创造出来却又无法战胜的怪物,但当他们有了自我意识,真不知道会下一步会发生什么。
注释:
[1]详见微软研究院《预见未来:NLP将迎来黄金十年》
[2]《以色列人工智能软件合同分析的速度和准确率击败专业律师》
[3]《域外法律人工智能的典型应用及其启示》
作者:吴江水
来源:吴影吴踪微信公众号
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