Sam Boyling
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人工智能越来越像是一种‘自带魔法特效’的产品,可以快速实现准确的结果。不过在这种虚幻想象的背后,人工智能在法律方面有着真实的潜在应用,那么法律事务所以及他们的外部客户需要了解些什么,才能让人工智能技术落实到现实生活中?
人工智能引发的喧嚣完全合情合理,但很少有企业能够真正充分发挥出人工智能的潜力。许多机构只是将人工智能视为提升效率的简单方法或者优化运营的催化剂,有些则一无所知。
现实问题在于直觉、知识以及技术能力,必须与人工智能紧密结合,以确保后者能够实现其真正效果。人工智能技术需要进行定制以解决特定的法律或业务需求。这可不像购买一辆已经获得上路许可的自驾车那么简单。
企业,包括高管,必须了解人工智能能为企业做什么,以及让人工智能发挥作用所需的条件。 必须在整个机构内部逐步宣传人工智能的效果及其对业务表现的影响,从而有效地应用人工智能技术。
McKinsey & Company 一份名为《人工智能:数字革命的新疆界?》的调查报告发现 “最早一批采纳人工智能技术的企业,通过整合出色的数字能力和积极的发展战略,相比其他企业取得了更高的毛利率,而且在未来三年有进一步扩大的趋势”。
在法律行业,内部和私人业务团队可以利用人工智能技术来解决此前无法满足的业务需求。过去,有些业务问题因为规模和复杂程度的关系,在法律咨询团队看来实在是心有余而力不足。人工智能还能用于那些处理在之前看来开销过大或者收益过少的服务。
Joshua Browder开发的DoNotPay被誉为世界首位机器人律师,满足了之前无力处理的停车罚单上诉工作。DoNotPay仅用21个月的时间,就在伦敦和纽约处理了160,000件停车罚单的上诉案件,如今则在处理多种法律问题。
人类迈向人工智能新时代的这一步并不像许多人担心的那样令人畏惧。事实上,人工智能进入我们的生活远比我们认为的早,只不过披上了一层相比现在显得十分简陋的伪装。尽管在传统上不会被视为人工智能,许多这类技术产品实际上只需稍加“包装”,就能立刻归到人工智能的旗下。
在法律行业,大型法律文件的审核现在经常被认为是人工智能业务的范畴,利用智能技术来处理之前需要人工处理的工作。
从能否自行学习并思考的角度来说,这些产品不能算是真正的人工智能产品。私人业务和内部法律团队尚未充分挖掘出机器学习技术的全部潜力。
不过,我们看到的是,由规则和知识构成的专家系统正在不断普及。这并意味着这些产品能独立工作,因为这类产品通常需要一位知识工程师或类似人员为系统创建并应用规则。
举例来说,文档自动处理功能可以加快文档的制作流程,通过按照专家根据具体情况采用的规则输出。在此情况下,人工输入仍具有不可或缺的作用。
人工智能技术带来的转变在于让律师能够将工作视为一种流程而非艺术,换言之,不是那种每次都需要从零开始创作的东西。这是一种质的变化。
让律师能够将工作视为一种流程而非艺术,换言之,不是那种每次都需要从零开始创作的东西。这是一种质的变化。
这些基于知识的流程拥有多种优势。每个人都能以相同的方式运用相同的知识。从根本上说,他可以让法务部门指派初级员工处理那些原本必须依靠资深员工才能处理的工作,从而大幅降低成本。
举例来说,私人执业律师现在可以让律师助理而不是初级律师来处理劳动合同的民事索赔,因为你知道他们将会遵循由经验丰富的法律专家制定的专门流程。这种情况下,外部法律顾问更有可能提供固定费率的合作模式,因为通过这种流程我们可以清楚了解自己的盈利情况,这反过来又最终令客户获益。
此外,人工智能可以用于提供数据的早期洞察,从而让事务所能够精准地确定工作内容和价格。固定费率的报价现在已经大幅提高,越来越多的资深执业律师已经脱离了重复性工作的泥沼。因此,现在是改变律师行业按小时计费的最佳时机。
这些变化同样适用于企业不断扩大的内部法务团队,尤其是监管要求在过去十年日益严格的情况下。日常问题现在可以得到快速解答,从而令内部律师能够集中精力处理更为复杂或者具有“更高价值”的问题。
当然,对于大多数内部法律顾问而言,董事会依然存在认为“法律并非业务”的偏见。由于在法律事务方面缺少足够的资源,锐意进取的内部法务团队往往会与外部法律事务所合作以开发人工智能技术并将研究成果应用到日常工作之中。其他机会在于开发共享平台,令内外部的法律顾问进一步整合。
人工智能带来了又一个机会,抓住重要数据、分析业务运营,并确定可能存在的薄弱环节。例如,人工智能可以评估员工索赔,这可能会揭示出某些业务领域可能存在歧视问题,而这样法务部门就能介入,解决之前从未解决过的问题。
人工智能已经在分析过往案例、法庭裁决以及模式方面发挥出重要影响,从而为当前以及未来的案例提供指导。2017 年 10 月,人工智能在与人类律师的一场比赛中获得胜利。双方有一周时间来预测支付保护保险(PPI)申诉会被金融调查专员服务处(Financial Ombusdman)核准还是驳回。人类律师实现了 62.3%的成功率,而代表人工智能的CaseCrunch系统的预测准确率则高达86.6%。美国开发了一项算法来预测高等法院的判决,这表明现在人工智能已经完全参与到法律环境之中。
如果人工智能成为处理法务工作的重要组成部分,那么事务所以及企业应当如何部署人工智能呢?其中的危险在于人工智能被当作一种灵丹妙药或者自带“魔法特效”的产品,可以瞬间实现期望的结果。
人工智能的用户必须认真思考需要通过人工智能解决的问题以及如何解决这一挑战。人工智能需要学习和培训以了解业务的处理方式以及企业的重要方面。相比过去,人工智能技术现在已经可以进行更多的配置,并且通常可以整合其他重要工具。开发者正在开辟自己的平台和 API 以便实现这一功能。
人类的参与不仅是部署人工智能产品时重要组成部分,而且对于分析处理结果、了解数据来源,以及得出研究结论方面同样有着不可或缺的作用。律师以及其他专家必须分析这些数字和信息以找出真正的洞察信息以及潜在数据错误。
这些就是我们在优化人工智能的表现时,需要在时间、人力和资金方面给予的投资。我们既不能高估人工智能技术的作用,也不能想当然地认为人工智能可以轻松实现期望的结果。