文章主题：法律科技, 人工智能, 律师行业, 法律检索
作者：风洞 来源：法律修音机
前段时间，一家名为 ROSS 的法律科技公司宣布停业，原因是无法承担高昂的诉讼成本。
ROSS公司在全球法律领域备受瞩目，其努力不懈地追求通过人工智能技术，为广大民众提供既优质又实惠的法律服务。公司曾成功获得Dentons-大成律师事务所的870万美元投资，这充分证明了其在法律行业中的影响力和发展潜力。
题外话：在《Suits》（金牌律师）这部美剧中，主人公“ROSS”就有过目不忘的特技，总是能从浩如烟海的法规和案例中找到解决方案，不知道是不是巧合。
在2019年的6月份，ROSS推出了一款AI律师产品，这一创新之作受到了美国律师协会的高度评价，被誉为法律界的革命性突破。然而，仅仅过去一年半的时间，这家旨在改变律师行业未来的法律科技公司，却因为一起诉讼案件而陷入了困境，甚至面临破产的威胁。
在一场看似律师取得了胜利的战斗中，我们不能忽视人工智能在律师行业中仍然具有广泛的应用前景。尽管人工智能在法律咨询、文件审查等方面已经展现出了强大的能力，但它仍有许多领域需要探索和发展。因此，我们应该保持开放的心态，积极地研究和利用人工智能技术，以期在律师行业中实现更多的突破和创新。
未来，人工智能将会如何改变律师行业？这是我一直在思考的问题。
这篇文章会重点讨论以下几个问题：
律师会被 AI 淘汰吗？需要多久？
AI 律师为何迟迟难以落地？
哪些人难以被技术取代？
下面详述。
取代并不重要，
重要的是取代的速率
当我听到AI正在逐渐替代人类的各种职业时，我的脑海中立刻浮现出一款我深爱的电子竞技游戏——《DOTA2》。这款游戏的吸引力和让我痴迷的原因，源于我对《魔兽争霸》的深厚情感。从澄海3C到DOTA，我一直都对策略性地图所带来的挑战和乐趣情有独钟。
对于许多人来说，这种游戏的存在可能显得较为陌生。它们以相对较慢的节奏和高度依赖玩家的协同作战为特点，然而，正是这种看似平凡的游戏元素，却让我深感兴趣，甚至让我考虑成为一名职业玩家。
我明白，电子竞技或许是最早受到AI冲击的领域，由于其社交性较弱，且游戏规则相对固定，易于程序化。未来，甚至连DOTA2职业战队也可能难逃AI的掌控。然而，这并不意味着人类将完全失去在电子竞技领域的竞争力。相反，人类可能会通过创新和适应，找到与AI共存的策略和手段。例如，开发更加复杂和多样化的游戏，以及针对AI的专门训练等。因此，虽然电子竞技的发展方向可能会发生变化，但人类依然有机会在这个领域发挥自己的优势和才华。
当然，现在这个游戏已经被玩家戏称为“Dead Game”，你可以在任何地方看到刀塔玩家，除了客户端。
在未来，AI 取代大部分律师工作，应该也是一个必然的趋势。
人类总是讨厌重复而低效的工作。事实上，大部分律师的工作都是重复而低效的，将其自动化显然符合技术发展的趋势。在数据和算法的加持下，AI 的能力无疑比大部分律师更强。
这些大家都没有疑问。
但是，取代哪些律师、取代多少人，其实不是最重要的，重要的是取代的速率。
这个道理，和全球变暖后年平均气温的具体值是多少并不重要一样。因为升温并不罕见，南北极曾经有很多次，持续了几千万年都没有一点冰的高温，地球现在仍然是生机盎然。
所以，关键在于变暖的速率。速率快就是灾难，速率慢就是小河流水润物细无声。
放到律师行业来看，其实也是一样的。
比如当客户问你：“我这个案子能赢吗？”
你该如何回答这个问题呢？
在以前，你可能会说，我在法院里有些关系，这个案子“大概率”能赢。
后来，有的律师会说，这个案子赢的概率是 X% ，因为他分析了 XXXX 份判决书，法院就是这么判的，数据就摆在这里，你应该信我。这些律师也称为“技术派”律师。
但很显然，通过应用技术和大数据，这种预测判决结果的工作，AI 能做得更好。
在“技术派”律师兴起的那几年，律所实习生和律师助理的一大工作，就是分析海量的判决书，甚至有的律所会在 hc 中重点注明。
这就是技术发展带来的新的分工。
后来，一些法律科技产品出现后，这部分工作的效率也得到了提升，专职来做判决书分析工作的岗位，也慢慢变少了。
新技术又取代了旧的社会分工。
如此循环往复，这是常态。
扩展至其他行业来看，今天基本没有抓老鼠的、对时的、租录像带的、打铁的、摇蜂窝煤等职业了，它们都是在缓慢过渡中消失的。
在缓慢过渡的几十年中，原本从事这些工作的人们，也找到了新的工作，基本没有出现大规模失业的情况。
所以说，取代并不重要，它一定会发生，重要的是取代的速率。
那速率是多少才算缓慢呢？
说实话，谁都不可能精准预测，说几十年后 AI 就会取代律师，如果真能做到这一点，那就不是市场了。中国律师业发展不到 50 年，技术的第一次大规模应用，其实还未发生。
过渡期其实是演化出来的结果，是各方利益博弈拼杀时所耗费的时间。
利益相关方的实力越均衡，竞争越公平，较量的时间就越久，就越可能出现平缓的过渡。
如果不考虑「时间」这个因素，单纯地去想技术比律师厉害在哪，那么焦虑感就来了 —— 技术哪哪都比律师强，这才会出现大家担心的律师群体被 AI 替代，甚至是失业的问题。
法律科技的创新，
细分领域更容易落地
回到 ROSS 公司宣布倒闭这件事情上，背后的真实原因真的是高额诉讼吗？
从演化的角度看，根本原因或许并不是这场诉讼，而是推出 AI 律师的时机还不够成熟。
为什么？
因为人类最期待的获取知识的方式，或者说对人工智能的期待，永远是像人一样交流 —— 找专业的人，问专业的事，解决专业的问题。
在未来，“专业的人”将会无处不在，这就是智能问答机器人，也称为 Chatbot。
美国的大公司很多，业务过于复杂，很多法律问题仅仅依靠律师人工处理，已经无法很好地解决了，所以才会更早地诞生像 ROSS 这样研发 AI 律师的法律科技公司。
但需要注意的是，智能机器人也分为开放域 Chatbot 和封闭域 Chatbot 。
只有足够多的封闭域 Chatbot ，才能构成像《钢铁侠》里面的 Jarvis 一样的强人工智能 —— 开放域 Chatbot 。这就是万物互联。
设想一下：
如果你向一个 AI 律师咨询业务，问一些简单的问题，它可以回答得很好，这时你会感觉很新鲜，用工具比咨询律师方便多了。
但是，当你问它一些比较个性化或者更加复杂的问题，它就答不上来了，这时你就会想：这什么破玩意，还是咨询律师靠谱。
因此，做 AI 律师产品，从某个垂直领域入手更容易落地，更早实现科技赋能。因为垂直领域的个性化需求会少很多，更容易标准化。
比如说，做好「借款」这个场景就不错了。
当然，AI 在法律行业的应用，除了市场需求驱动，还离不开完善的基础设施建设。
要致富，先修路。中国以前搞铁公基，现在搞新基建，都是闻名全球的。
打造 AI 律师，也需要相当多的技术支持：
在技术层面，做不好检索就无所谓“咨询”。
相较于迟迟难以落地的 AI 律师，专注于法律检索的法律科技公司，无疑能够更早的改变律师这个行业，更先落地，这也是法律检索领域一直发展得很好的原因。
在数据层面，没有海量的数据，也就无所谓“智能咨询”。
从目前来看，自 2014 年司法判决书上网开始，以此作为数据源，经过 5 年的发展，相关的技术支持已经趋于成熟。
但客户的问题、对应的回答词库，还需要长期积累，否则无法成为用于机器学习的语料。
在未来，数据和技术驱动的公司将会享受到更高的溢价，比如美国著名的大数据公司 Splunk ，它今天的市值高达 200 亿美元。
但在一开始，这类公司一定是做脏活累活的。
具备领域知识的人，
很难被技术取代
如果今后很多工作都可以交由 AI 去做，那么律师这个职业，会消失吗？
我认为是不会的。
律师这个职业之所以长久不衰，就是因为法律服务很有需求，但客户又经常搞不定。
如果今后 AI 可以很好地解决部分律师业务了，律师们肯定在做更高附加值的业务。
到那个时候，就有大量的工具可供使用。
律师可以只需要花费很短的时间，就可以做完普通的民商事业务，然后去研究上天下海的高精尖法律业务。
需要注意的是，在缓慢过渡的过程中，律师虽然不会消失，但可能会演化成另一种形式，而具备领域知识的人，很难被技术取代。
原因在于，技术的发展总会出现需要解决的问题，问题就需要人来解决。
比如在处理大数据上，当大数据维度非常多之后，就会出现矛盾。
看下面这张图。
左边的图有两个维度的信息，它们一同的作用是，圈定了一个目标范围。右边的图有三个维度的信息，但它们并没有共同的交点。
这个情况在纵横交错的法学学科，以及在海量的司法大数据、法商大数据中，非常常见。
这下麻烦就来了，我们到底该信谁呢？
消除数据之间的矛盾，就需要领域知识。
在未来的时代，法律行业中有两类企业，就非常需要具有领域知识的人才。第一类企业有数据，但是没有技术，最典型的就是律所，律师日常工作中产生的大量法律数据，其价值还远远没有被挖掘，它们需要外人帮忙。但是，出于保护自己利益的考虑，律所之间通常不会发生合作。
第二类企业缺乏数据，但是有技术，大多数法律科技公司就属于这种，它们需要为律所解决实际问题。在解决问题的过程中，它们或许能够进入很多领域，逐渐成为平台型公司。
这时，具有领域知识的专业人士，就能够解决上面提到的数据冲突，以及将领域内不同维度的数据联系起来的问题。
因此，在一个领域里从业很长时间，具有专业知识的人，不仅不会被技术取代，而且有可能利用好技术红利，在事业上更上一层楼。
对律师个人来说，垂直领域才有真正的机会。
那要垂到什么地步呢？
垂到我们谈某个行业或者细分领域时，你就绕不开某家律所、某位律师或者头部 KOL 。
如果你绕过了他，咱们的同行就会觉得你不懂，老板就会认为你吃回扣了。
从目前来看，这还是非常蓝海的。
当然，并不是说在行业内待的足够久就能成为专业人士了，不然新人怎么有机会呢？
如果你有跨行业的背景，可能会更有优势。
就像汽车的自动驾驶那样，以后最具有竞争力的工程师，肯定不是机械工程师，而是研究算法的那些人。
共勉。
-往期好文-
高云逐类拆解企业高频合同写审改课程上线啦！9大类30+种合同逐条精讲！限时抢购299元！
这里直接购买【套餐】课程《企业高频合同写审改系列课（民法典版）》
AI时代，拥有个人微信机器人AI助手！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
搜索微信号aigc666aigc999或上边扫码，即可拥有个人AI助手！
Related posts
