第四节 法律人工智能的发展趋势
人工智能技术日新月异，带动相关科技产业繁荣发展，人工智能企业不断涌现。人工智能技术的发展归根结底取决于三个要素：数据、算法和算力。大数据是人工智能的基础资源，而挖掘大数据的价值就必须依赖数据分析手段，这就是机器学习算法。目前，机器学习算法特别是其中的深度学习技术在某些方面取得巨大进展，在大数据和摩尔定律时代大算力的支持配合下，人工智能技术势必爆发出巨大威力。百度创始人李彦宏指出：AI技术在经历了长期的投入和积累后也进入到快速应用期。在未来10年，人工智能领域中的8项关键技术将会实现从量变到质变，从而深刻地改变我们的社会。它们分别是自动驾驶、数字城市运营、机器翻译、生物计算、深度学习框架、知识管理、AI芯片和个人智能助手。以人工智能为核心驱动的智能经济，正在成为经济发展的新引擎。1
通过对学界相关研究成果的梳理分析，笔者认为法律人工智能主要有9个发展趋势值得关注。
一、智能检索自动化
借助人工智能技术，法律检索和案例检索将朝着自动化的方向发展。
以法律检索为例，以往的法律数据库服务一般基于传统的关键词进行法律检索，费时又费力。在人工智能技术推动下，基于自然语言处理( NLP) 、深度学习的语义检索和法律问答开始改造传统的法律检索服务。比如，号称世界首个机器人律师的 ROSS 就是基于 IBM 的 Watson 系统的智能检索工具，利用强大的自然语言处理和机器学习技术向律师呈现最相关、最有价值的法律回答，而非像传统法律数据库那样，仅仅呈现一大堆检索结果。2未来的法律检索系统可以理解一段事实陈述并自动识别其中的法律问题，在此基础上完成检索并提供最佳法律信息，为用户提供更加便捷化、精准化和个性化的服务。
一般来说，案例检索包括类案检索和典型案例检索两类。前者主要用于案件办理，后者主要用于学者研究。关于类案检索，法院现有的类案推送系统大多采用输入特定关键词进行全库全文比对的传统方法，检索结果存在检索推送案例不精确，推送案例的范围过窄、来源不明、层级不清、类案类判实践差异显著等诸多问题。人工智能技术有助于建立真正的司法案例大数据库，加强“类案”本身的建设与管理，确立国家层面类案类判的管理机制与标准流程，建立一套类案类判、类案推送、类案检索的国家标准。3对典型案例检索来说，人工智能算法有助于生成司法案例独有的“知识图谱”和案例精准推送制度，并自带专属“热搜”逻辑，为用户开展案例研究提供个性化的法律检索服务。具体来说，通过自然语义分析、机器学习等人工智能技术在案例检索领域的运用，可以基于一定的算法逻辑对数据库内案例的不同要素进行精细化的系统自动标注，作出类型化、标签化处理，实现案例的深度分析解构与关键信息提取。在此基础上根据用户的个性化需求进行可视化检索，自动匹配对应的知识图谱、裁判规则和逻辑体系，以提供更加精准、权威、高效的结果反馈。用户只需根据自身需求从前述检索结果中进行二次筛选、确认以及评价，系统就会根据用户对检索结果的反馈情况进行进一步的机器学习，对检索要素的关联性、文书与案情的匹配度等作出相应调整，不断优化后台算法、提升检索质量。总之，智能检索自动化需要重视和加强法律人工智能领域的“知识管理”，把法院集体与审判个体的经验知识线上化，借助智能算法实现此类信息在职业群体间的高效流动。
二、文件生成自动化
法律文件自动化的趋势将给法律行业带来深远的影响。一是法律文件审阅自动化。基于NLP、TAR(技术辅助审阅)、机器学习、预测性编程( pre-dictive coding)等技术，可对调查取证、尽职调查、合同分析、合规审查等进行自动审查、分析和研究，显著提高这一工作的效率，大大节约审阅文书的时间。例如，德勤( Deloitte)借助机器学习合同分析系统Kira Systems，只要15分钟就可以读完原本需要人类律师花费12个小时才能审阅完的合同。4
二是法律文件生成自动化。随着人工智能技术的发展，智能机器将被用来辅助甚至独立起草大部分的法律文件甚至诉讼文书。我国不少法院应用了文书自动生成软件，实现当庭宣判、当庭制作及裁判文书的当庭送达。诉讼文书自动生成既减少了法官的重复劳动，有效地提高了裁判文书制作的效率与准确性，也为当事人提供了更加便捷的服务。借助人工智能技术，随着数据的不断积累，系统还可以不断地自我学习和改进，持续改进法律文书的格式。
三、法律服务泛在化
随着法律人工智能的普遍应用，法院的法律和诉讼服务正朝着不断提升“泛在化”的方向发展。所谓“泛在化”，顾名思义就是广泛存在，“泛在化”的法律和诉讼服务，则是指通过人工智能技术与法律/诉讼服务的深度融合，加强信息化基础设施建设，打造“互联网+法律/诉讼”模式，使法律/诉讼服务从线下扩展至线上，在多个领域与大众发生关联，获得更加多元的应用场景和更大规模的用户群体。
一是法律服务日益标准化、系统化、商品化、自动化。得益于人工智能技术，在线法律服务可以直接向终端用户提供法律咨询服务。例如，面向终端用户的法律机器人DoNotPay就可以协助用户自主完成对交通罚单的申诉材料准备和提交工作。5法律机器人将对法律服务的提供产生深远影响，有助于实现司法便捷性，消除法律资源不对称的问题，提供更加精准的便民利民法律服务。
二是法院的在线诉讼将成为常态。在交往场景日益数字化的背景下，在线身份识别、音视频技术以及人工智能技术等已经为在线法院的建设提供了技术支持。比如，英格兰和威尔士上诉法院大法官布里格斯( Briggs)表示，“可以借助使用人工智能来在线裁决英格兰和威尔士的民事法律案件，在这方面，人工智能可以辅助法官，甚至作出判决”。6我国智慧法院建设在这方面也做出了一系列有益探索。随着大数据、人工智能等科技创新成果同诉讼服务工作的深度融合，我国法院正在不断地提升在线多元解纷能力，完善诉讼服务中心的一站式服务功能，诉讼服务工作正进入更加便捷、透明、高效的“智慧时代”；通过优化中国移动微法院并作为对外服务的统一入口，为当事人提供立案、查询、交费、调解、庭审、保全、委托鉴定等29项在线诉讼服务，融合线上线下资源渠道，全面打造一站式服务体系。72020年，我国法院接收网上立案1080万件，占一审立案量的54%。8智慧法院建设还利用人工智能系统提供在线矛盾纠纷多元化解决平台以及案件结果预判、网上司法拍卖、智能语音识别、类案推送、当事人信用画像、法律机器人法律援助等。
泛在融合必将深度改造传统的司法模式，使其更具有鲜明的时代特征。以庭审为例。传统法庭审理的核心功能是通过诉讼参加人的举证质证查明案件事实。在法庭这个独立密闭的空间内，通过诉讼参加人的陈述、相互询问、法庭询问等环节，法官可以直观感受到诉讼参加人在庭审中的不同语音语调、面部表情、反应、情绪、肢体表现等外在状态，是法官构建内心确信的事实依据，法官可以通过察言观色对陈述和证据材料(特别是言词证据)的真实性作出判断，进而对案件是非曲直形成内心确信并作出裁判。网上庭审是非面对面的，具有空间上的不一致性，甚至还衍生出时间上也不一致(即当事人之间不见面即可完成庭审)的异步审理模式，这使法官难以观察到诉讼参加人的临场状态，有悖于诉讼法上的直接言词原则，这对传统的庭审观念和模式形成了极大冲击和挑战。为了更好地发挥线上庭审的技术优势，最大限度地消除其潜在弊端，一些泛在网络技术未来将被应用到线上庭审中，有效地改善诉讼参加人的用户体验。比如，尽管5G技术目前在全球尚未普及，但是通信专家已经开始将6G技术提上日程。据相关报道，6G的大多数性能指标相较于5G将提升最高100倍，将网络延迟从毫秒降到微秒级别。特别是基于6G技术的新型显示、传感成像设备等技术发展，可以实现虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实( MR)合并为一的延展现实( XR)服务。通过泛在覆盖的高速宽带通信和虚拟现实技术，将有效地打破线上庭审的空间距离的局限性，让法官、诉讼参加人犹如面对面、身临其境地参加庭审，让传统的庭审功能借助新兴科技得以更好地实现。
四、案件预测智能化
案件预测是人工智能在司法实践中的重要运用场景。案件预测的智能化既利于当事人找到最佳诉讼策略、节约诉讼成本，也利于法官实现同案同判，保证司法公正。借助人工智能，可以在诉前阶段为当事人提供诉讼风险评估分析。当前，诉讼风险评估系统已在很多法院应用，当事人可以进行案情有关描述的选择，提交完成后获得通过大数据分析生成的法律建议书，科学提示当事人采取调解或诉讼等不同解纷途径所花费的时间、经济成本，提醒当事人结合自身实际情况理性选择，鼓励当事人选择非诉方式解决争端。当前的案件预测技术研究已经取得了一定进展。 2016年，研究人员利用欧洲人权法院公开的判决书训练算法系统，构建模型来预测案件判决结果，预测准确性达到了79%。9而且，案件预测已经用在了诸多实务领域。比如，Lex Machina公司提供的服务，通过对成千上万份判决书进行自然语言处理，来预测案件结果。 Lex Machina的技术已经用在了专利案件中。
五、审判执行协同化
电子卷宗是实现智慧法院的前提和基础，只有做到卷宗电子化，才能实现真正意义上的全流程无纸化网上办案。目前，我国各级法院正在持续推进电子卷宗随案同步生成和深度应用，实现全流程无纸化在线办案，并提供全流程伴随式智能辅助支持，着力整合各类应用，改善一体化服务水平，提升与不同部门、不同法院、不同网络间的业务协同能力，实现网络互通、系统融合、数据共享的统筹规划，打破“信息孤岛”的阻隔效应，加强审判执行信息化建设，加快现代科技创新成果在审判执行工作中的全面运用，推进存证验证、可信操作和智能合约等区块链技术在审判执行工作中的深度融合。
六、人机融合常态化
英格兰和威尔士上诉法院大法官Briggs在在线法院的倡议中提出了算法裁判，即人工智能可以代替法官直接作出裁判。10实践中不少实验证明，算法预测判决结果的正确率高于人类。例如，在2004年的一项研究中，研究人员安排若干名法律专家与一种算法同台竞技，预测高等法院判决时陪审团的多数意见。结果算法正确地预测出75%的判决结果，而法律专家们预测准确率却只有59%。112016年，研究人员利用欧洲人权法院公开的判决书训练算法系统，构建了模型来预测案件判决结果，预测准确率达到了79%。12
马斯克认为，避免我们落后于机器的最好方式就是“我们变为人工智能，突破人类潜力的极限甚至生物的极限”。马斯克创办的脑机接口公司Neuralink甚至已经将这一疯狂的想法变为现实：具体来说，就是通过一台小手术机器人，像微创眼科手术一样安全无痛地在脑袋上穿孔，向大脑内快速植入芯片，实时读取脑电波，无线对外传输，并可以用外部设备控制。脑机接口研究的是在人脑与外部设备间，建立的直接连接通路，以实时翻译意识，最终做到人类与人类之间、人类与机器之间自由传输思想、下载思维。
“人机融合”，简单地说就是充分利用人的认知能力和机器的计算能力，形成一种新的交互协同的智能形式，人与机器对同一事物产生的不同层面的理解将发生融合。马斯克的设想或许有些疯狂，但不可否认的，是人机融合将成为人工智能发展的一个大趋势。尽管人工智能技术的发展一次次打破人类的传统技术认知界限，甚至在某些领域已经超越了人类，但在创造力和智慧上，人工智能远远比不上人类。机器终究是人类研究出来的，数据和智能不可能、也不应该取代人的思想和意志。在法律领域，人工智能也不可能完美替代法律职业人士。 2020年12月4日，浙江大学和达摩院联合举行了一场法律AI“一对多”人机竞赛，最终的冠军是人机协作组，由AI先预审，人类律师复审的准确率最高。13美国联合技术委员会发布的《法院人工智能应用报告》中指出，虽然人工智能可以显著提高司法效率，但目前由人工智能完全取代人类是不可能的，而且也是不受欢迎的。14法律人工智能特别是人机融合智能在中短期内只可能是一种有限的辅助办案手段，尚难以胜任知识覆盖面大、技术含量高的司法工作。更可行的做法是，将其定位为一种人机结合的司法裁判智能化辅助系统15，人类应在其中起主导和决定作用。由此人类可以从重复性机械式的初级工作中被解放出来，从而可以集中精力从事更具创造性和智慧性的高级工作。
七、法律数据中台化
所谓数据中台，是指实现数据的分层与水平解耦的大数据平台，通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀，通过数据开发工具满足用户的个性化数据和应用需求。基于数据中台技术，法律人工智能领域可以持续汇聚各类法律数据资源，融合多源多态司法大数据，构建法律数据中台，建设法律人工智能综合“引擎”，形成智慧法院大脑，支持法院间、法院与政务等部门间数据共享应用，提升数据驱动、知识生成和智能服务能力，面向各类用户提供精准数据分析和精准推送服务，面向各类应用提供智能辅助支撑和知识服务，支撑高层司法决策和社会治理态势分析预警。
八、智慧云网一体化
随着“互联网+司法”模式的广泛应用，很多法院已经将自身核心业务系统部署至云网，通过与云服务提供商合作，逐步具备定制化云计算及大数据服务能力，获得相较于传统系统部署架构更为安全、高效、经济的技术优势，打通各个分散系统间的“信息孤岛”，加速海量数据有效融合、开发利用和共享交换，真正实现应用协作和数据互通。在确保数据安全的前提下，整合构建法院专有云、开放云和涉密云，发挥法院云网的独特优势，建设完善网络设施，支持移动办公办案等各类终端全场景泛在化接入和跨网应用，提升云网设施一体化服务能力，推进重要业务场所的标准化、智能化建设，逐步推进法院专网应用与电子政务内网、电子政务外网等不同网系间的互联互通，促进上下级法院之间以及与其他政务部门的协同共享，满足不同应用主体的多元化司法需求。
九、法律智能职业化
随着人工智能与法律不断融合，法律人工智能职业也将成为法律行业的新兴职业。目前，美国50个州中有至少28个州修订了《律师执业行为准则》，规定律师必须具备技术能力。美国律师协会“未来法律服务委员会”2016年发布的专题报告《美国法律服务的未来》明确提及“法律职业者要利用技术创新来满足社会公众的法律服务需求”。
从域外法律人工智能开发的过程来看，知名高校法学院在其中扮演着重要角色。在人工智能研究领域，外国的大学法学院是主力军。中国《新一代人工智能发展规划》已经看到了法学教育与人工智能的结合，提出打造“人工智能+法学”复合专业培养新模式。我国各大法学院也注意到了人工智能对于法学的重要影响，开始将法律人工智能作为一个研究分支与教学方向。例如，北京大学法学院成立了“法律人工智能实验室和研究中心”、中国人民大学法学院成立了“未来法治研究院”、清华大学开设“计算法学”主题夏令营、中国政法大学设立“网络法学研究院”、华东政法大学成立“人工智能与大数据指数研究院”。未来，技术与法律的结合将更为密切，对新型人才的需求也更为迫切。推动人工智能同法律工作深度融合，需要法律人才，也需要技术人才，更需要既懂法律又懂技术的复合型人才。法律教育与人工智能等前沿信息科学技术之间的结合必将日益密切。
(绪论作者：姜伟、徐文文、章扬)
1 参见《百度李彦宏：AI进入快速应用期 八大关键技术将深刻改变社会》，载人民网人民科技官方账号，2021年07月29日。
2 曹建峰：《“人工智能+法律”十大趋势》，载《机器人产业》2017年第5期。
3 参见左卫民：《如何通过人工智能实现类案类判》，载《中国法律评论》 2018年第2期。
4 参见曹建峰：《“人工智能+法律”十大趋势》，载《机器人产业》2017年第5期。
5 参见曹建峰：《“人工智能+法律”十大趋势》，载《机器人产业》2017年第5期。
6 根据英国学者苏斯金德(Susskind)的观点，英国的在线法院包括三个阶段：第一阶段是在线法律援助系统，向当事人提供法律咨询和建议等；第二阶段是审判前争议解决，法官通过邮电、电话等方式和当事人沟通，以解决纠纷；第三阶段即在线法庭，只适用于小额案件，以在线的方式审判案件，包括立案、提交证据、举证质证、裁判等。这类似于简易诉讼程序。英国当前的在线法院建设并没有利用人工智能系统来裁判案件，因此并非代替法官，而是以更好的方式解决纠纷。
7 其中，立案、联系法官、证据交换、事项申请、多方视频、调解、庭审、保全申请、委托鉴定、智能问答等核心功能做到四级法院100%全流程在线。
8 当事人在8小时之外的非工作时段提交的网上立案申请，占全部网上立案申请量的23. 6%；非工作日的立案申请，占网上立案申请量的10%左右，实现立案服务“零距离”“不打烊”“指尖办”。
9 参见曹建峰：《“人工智能+法律”十大趋势》，载《机器人产业》2017年第5期。
10 参见曹建峰：《“人工智能+法律”十大趋势》，载《机器人产业》2017年第5期。
11 参见〔美〕卢克·多梅尔：《算法时代》，胡小锐、钟毅译，中信出版社2016年版。
12 参见腾讯研究院等：《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》，中国人民大学出版社2017年版。
13 人类组、机器组和人机混合组共5支队伍列队出赛，他们要在30分钟内审核5份总计近2万字且预埋了50个风险点的租赁合同，找出合同中的风险点。机器组不到1分钟就完成审核运算，准确率达到96%，速度远超人类。参见《阿里AI“一对多”挑战人类律师，不到10秒审近百行合同，准确率达96%》，载中国青年网( http://finance. youth. cn/finance_djgj/202012/t20201207_12608383. htm)，最后访问日期：2021年5月15日。
14 See Joint Technology Committee (JTC), Introduction to AI for Courts.
15 参见宋旭光：《论司法裁判的人工智能化及其限度》，载《比较法研究》2020年第5期。