【云栖大会】法律机器人来了!“法小淘”现场秒算律师震惊全场

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
简介: 中国首个法律机器人来了!它的名字叫法小淘。今天(10月15日),在2016云栖大会首次开设的法律专场“云栖法律之光——DT时代的云数据丈量”主题活动上,无讼创始人蒋勇宣布其正式诞生,惊呆了全场!
本文转载自 法律读库 作者:律新社主笔 | 谢珊娟 原文链接

中国首个法律机器人来了!它的名字叫法小淘。今天(10月15日),在2016云栖大会首次开设的法律专场“云栖法律之光——DT时代的云数据丈量”主题活动上,无讼创始人蒋勇宣布其正式诞生,惊呆了全场!

“法小淘”是无讼新推出的一款人工智能产品,是国内首款法律机器人,已经在无讼法务产品中使用,目前已能够基于法律大数据实现智能案情分析和律师遴选。

在产品发布会上,蒋勇通过一个模拟案例进行线上演示,与手机上的应用“法小淘”进行一对一语音对话,向大家展示了这款法律人工智能产品如何为用户答疑解惑、推荐合适诉讼法院、专业律师等。法小淘当场通过无讼案例、无讼名片等数据平台进行匹配,“算”出了几位匹配的律师,就差拨打那位律师的电话,令全场一片惊呼。
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“法小淘”的面子足够大,律新社在现场看到,阿里云总裁胡晓明和阿里巴巴集团副总裁俞思瑛共同庆祝他的诞生。阿里云总裁胡晓明在现场发言中表示:“法律领域是人工智能和云计算的重要应用场景,阿里云会在技术层面给予法律创新产品全力支持。”
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用人工智能破解法律服务效率难题
此前,人工智能在法律领域最为著名的应用是“人工智能律师”ROSS。它建立在IBM Watson提供的机器学习技术的基础之上,能够自动检索法律文档数据库,找出与人提出的问题相匹配的答案。目前,拥有约900名律师的美国律所Baker & Hostetler已经“雇佣”了ROSS,由其协助处理企业破产相关事务。

法小淘的能力却与之存在很大不同。在发布会上,无讼创始人蒋勇模拟了一段智能咨询过程,他通过手机语音对法小淘说,“我是杭州XX公司法务,在互联网领域做数据分析和数据挖掘,现在发现广州XX公司抓取我公司数据,仿冒我公司的广告语,与我公司已存在竞争关系,我想找相关的律师”,法小淘就立即分析出这种情况属于不正当竞争纠纷案由,引导蒋勇进一步提供了索赔金额、诉讼地等关键词,据此从30万律师信息中找到了3位经常在杭州中院开庭的律师。点击打开律师详情,可以看到律师的律所、同类案件数量、同法院案件数量、标的额区间等信息的确与本案高度匹配。

这样的能力方向与蒋勇对人工智能和法律行业的理解紧密相关。蒋勇判断,“在某些细小的点上做深,让人工智能完全替代律师,这对于法律服务整体效率的提升意义有限。我们希望解决那些制约法律服务效率提升的根本问题,辅助律师更高效地工作。”在他看来,这里的“高效”既是指工作方式本身的高效,更是指资源匹配上的高效。
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“在过去,人们总习惯于通过熟人网络找律师。律师为了获取案源,往往也只能花大量精力拓展人脉,留给专业能力提升的精力自然不足。这样的精力甚至会被熟人网络里杂乱的法律服务需求分流。对于所有法律领域,律师的熟练程度和研究深度都难以提升。这让法律服务的效率和体验大打折扣,也影响了律师职业的社会形象。”蒋勇说。 

律师们并非没有意识到这个问题。最近几年来,在律师行业内,专业化的重要性渐成共识。但是,由于熟人网络所能提供的法律服务需求有限,如果进一步把专业领域限定在更狭窄的范围,许多律师都会面临“吃不饱”的危险,这让他们在专业化面前望而却步。
  
 “我们希望通过法小淘突破这样的瓶颈,在全国范围内将法律服务需求与律师能力精准匹配,真正推进律师行业的专业化建设。”蒋勇说。

法律人工智能的技术基础
律新社了解到,两年来,无讼接连打造了两款与法律大数据紧密相关的产品——无讼案例与无讼名片,为法小淘的诞生奠定基础。

前者是一款智能案例检索工具,在库裁判文书数量已经超过2800万份。通过一套独创的裁判文书解构系统,它能识别出每一份裁判文书中的案件类型、审理法院、代理律师、原被告诉求等诸多信息,并且在巨量数据间建立关联;后者则是一款基于案例大数据的律师名片。在无讼案例数据能力的基础上,它将律师与案例数据关联匹配,客观地展现代理过诉讼的每一位律师的专业领域和执业经验。法小淘则需要进一步识别出以自然语言形式表述的法律服务需求,并将它与体现律师能力的案例、法规、法院等数据建立联系。

在人工智能领域,自然语言识别是一个重要的组成部分,也已经在许多生活场景下实现突破。然而,在法律这样的专业服务领域,自然语言的识别和处理技术仍然存在着很大空白。
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无讼则试图填补这样的空白。据无讼联合创始人、法小淘项目的技术负责人蒋友毅介绍,无讼在阿里云底层技术的支持下,用机器学习的相关算法建立起了一套文本与案例之间的初始相似模型,用无讼案例数据库中海量的案例、法规等数据等对法小淘进行训练。它会不断地自主从这些数据中汲取养分,在数据与数据之间建立起越来越准确的关联,相似模型本身也会在这个过程中不断优化。

法小淘与无讼的使命
蒋勇在演讲中介绍,对无讼来说,法小淘是发展战略中的重要一环,但还远远不是全部。“我们要做的是一个对接法律服务供需双方的平台,但难点在于,先解决供应侧的建设问题还是需求端的引流问题。”

无讼选择了从供给侧入手。2014年12月,无讼推出中国第一个法律人专业社区无讼阅读App,通过每天持续推送的内容和线下活动聚集了超过30万法律人。无讼案例也成为了颇受法律人欢迎的检索工具,目前已经拥有超过14万注册用户,每日PV数近50万。每天访问无讼案例的律师人数超过5万,占全国律师人数的近20%;无讼名片的认证律师人数则接近4万,超过全国律师人数的10%。
    
蒋勇判断,经过两年的发展,供给侧的连接已经基本完成。从2016年年初开始,无讼逐渐迈出了对接需求侧的步伐。几天前,无讼发布了与阿里巴巴旗下移动智能办公平台钉钉的合作,对接钉钉上海量企业用户的法律服务需求。更早之前,为中小企业提供统包式法务解决方案的无讼办法和帮助诉讼高发企业遴选、管理律师的企业法务系统也已经先后推出。
    
法小淘则承载着连接需求端与供给侧的使命。蒋勇相信,当法律服务的供需双方更加科学地对接,除了帮助法律服务提高效率、提升体验、降低成本,供需双方的结构甚至也会因此改变。更多长尾的法律服务需求会被挖掘出来,律师行业的专业分工也会更加深入。此外,法小淘还会更加深入地介入法律服务本身,辅助律师提升工作效率。
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据蒋勇介绍,他在现场演示的只是法小淘的部分功能。目前的法小淘还可以根据用自然语言表述的案情,找到与之相似的案例。这一功能或将在未来对律师开放,辅助律师提升案例检索的效率。
    
未来,随着深度学习的深入,法小淘将通过问答进一步了解对方的法律服务需求,甚至可以向律师提示工作中的潜在风险。比如说,当律师提交的证据清单与该类案件的过往证据提交情况不符,法小淘便会自动发出预警。
  
 “在人工智能的发展史上,从来就有两种学派。一种认为人工智能将替代人类,另一种认为人工智能只是为人类提供辅助。我们不知道前者是否会真的来临,但是,后者是当前可以通过我们的努力做到的。所以,当ROSS着力于替代律师的部分工作,法小淘则始终以辅助律师为核心。对我们来说,实现技术突破的意义并不在于技术本身,而在于让未来的法律服务效率更高,体验更好,成本更低。这也正是无讼这个互联网机构的使命所在。”蒋勇说。

感谢  法律读库   作者: 律新社主笔 | 谢珊娟 对云栖大会的精彩报道!
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