“阿尔法狗”会给律师行业带来什么？

3月15日，李世乭与“阿尔法狗”的围棋赛尘埃落定，人类四负一胜，堪堪保住最后一丝尊严。

比起五场围棋赛的胜负结果，人工智能的强劲发展势头更引人注目。有人喊出：“未来二十年，全球80%的法官、检察官和律师或将失业”。真的会这样吗？

实际上，机器取代人类的历史早就开始了。

蒸汽机取代人畜作为动力源；自动生产车间里的机器人；谷歌无人驾驶汽车；

人工智能逆袭

从蒸汽机到半自动机器人，再到智能算法和预测分析工具，机器正越来越多地承担起曾经长时间内由人类主导的工作。

有评论将这一次的人机对决和当年“深蓝”对阵卡斯帕罗夫相提并论，将机器获胜视作电脑计算能力提升的结果，其实非也。

当年的“深蓝”是IBM制造的一台超级计算机，它的获胜是靠强大的计算能力，可以主要将它视为硬件的胜利；但AlphaGo并不是一台超级计算机，甚至硬件都不是它的关键。准确地说，它是谷歌旗下DeepMind公司开发的一个具备了深度学习能力的程序。阿法狗区别于过往机器人的最大特点，是它通过模拟人类神经元的网络进行学习的能力和在几何级数的变量中寻找最优解的能力，这也是为何将它称为“人工智能”的原因。

普通计算机程序的能力是固定的，而深度学习让AlphaGo可以通过不断学习进化来提升自己的能力。未来人工智能的发展，势必会更大程度去模拟大脑的运作机制，未来的贝塔狗、伽马狗、各种狗会具备怎样的思考能力，现在还难以断言。

2015年6月10日至2015年7月12日，美国皮尤研究中心在2001位成年人中发起了一项全国性调查。65%的美国人认为，50年内机器人和电脑就“必然”或者“很有可能”承担人类目前承担的许多工作。

尽管这份调查显示，高学历和高收入的受访者似乎对自己的职业较有信心，其中就包括律师。但回想起几年前，围棋手们也曾信心满满：“围棋是一个机器不容易攻克的棋类。”他们的理由是围棋需要更高的智商、更激烈的博弈和更强的逻辑推理能力。而这几点，恰恰都是人类引以为傲，并认为机器无法轻易企及的优势。只可惜，事到如今，一声叹息。

哪些行业“狗”已经来了

新闻行业

美联社的机器人Wordsmith每周可写数百万篇文章，平均每季度写3000篇财报；《纽约时报》的Blossom机器人会对Facebook等社交平台的文章进行大数据分析，经它筛选自动推荐的文章，在Facebook上的点击量比普通文章高3.8倍。

雅虎和美联社相当一部分的财经和体育报道均由机器人撰稿；《华盛顿邮报》在三年前就启用新闻核查机器人Truth Teller，专门核实新闻准确性；《卫报》也通过机器人进行社交网络分享热点和关注热度分析、内容筛选、编辑排版和印刷，最终生成“算法报纸”；去年11月，新华社启用了机器人记者“快笔小新”，主攻体育部、经济信息部和中国证券报涉及数据盘点分析的报道。

分析师行业

嫌新闻行业技术含量低？那么投行的金融分析师行业够高端吧？

去年底，高盛向金融数据服务商肯硕（Kensho）投资1500万美元以支持该公司目前正在进行的数据平台分析开发计划。据悉，谷歌也是Kensho的投资者。

什么原因让众多大佬对它趋之若鹜？Kensho目前正在研发一种针对专业投资者的大规模数据处理分析平台。该平台将能取代现有的各大投行分析师们的工作，快速、大量的进行各种数据处理分析工作并且能够实时的回答投资者所提出的复杂的金融问题。

Kensho公司的软件被取名为 “沃伦”（取自沃伦·巴菲特）。你可以像在谷歌进行搜索一样，向股神寻找你想要的投资答案。

例如：

问：当三级飓风袭击福罗里达州时，哪支水泥股的涨幅会最大？

沃伦：德州工业[Texas Industries]。

问：当朝鲜试射导弹时，哪支国防股会涨得最多

沃伦：雷神公司[Raytheon]、美国通用动力公司[General Dynamics]、和洛克希德马丁公司[LockheedMartin]。

问：当苹果公司发布新iPad时，哪家苹果公司的供应商股价上涨幅度会最大？

沃伦：为iPad内置摄像头生产传感器的豪威科技股份有限公司 [OmniVision]。

要回答此类问题，对冲基金的分析师队伍要花上数天的时间，前提条件是他们可以找到所有这些数据。但突破性的沃伦软件可以通过扫描药物审批、经济报告、货币政策变更、政治事件、以及这些事件对地球上几乎所有金融资产的影响等9万余份资料，立马就为6,500万个问题找到非常漂亮且直观的答案，你还可以通过改变时间范围或研究的公司对象等可变量来继续对答案加以优化。

如果Kensho公司的该产品能最后研发成功，那么对于金融机构的分析师和研究人员来说将会是一场灾难。面对一个能够更快更好对金融数据进行分析的机器，他们毫无胜算。

律师行业会幸免吗？

此前人们普遍认为律师无法被机器人取代的理由是，律师要解决的每个问题都是不同的，每件事情应如何适用法律要高度依赖律师的经验与主观判断，预先设定好程序的机器人无法做到这些。

阿法狗已经证明，律师和自信的围棋手一样，都错了。看看大多数律师每天干的那些活，你会发现其中有许多部分都可以由机器来做：比如起草商业合同或者法律文书。在一名律师的职业生涯中，他也许要起草数以千计份合同，其中的许多都包含着大量重复的内容。现在，几家法律科技公司写出了可以自动生成这些文档的程序。这些软件的工作原理很像报税软件，问你一系列的问题，之后运用分支逻辑深入到特定领域。使用这些软件，可以将律师几十小时的工作耗时缩减到几个小时，就算那些需要很多文档的案子，也能把起草档案的时间从几天乃至几周缩减到几小时。

电子取证软件的意义也是革命性的。这些系统可以挖掘数量巨大的材料（例如一桩民事诉讼中的所有电子邮件往来），从中找出哪怕是一丁点的证据。曾经新手法律人头一年做助理时整天都在干这活，现在计算机做得更快，成本更低，却和人类做得一样好，甚至更公正无私。

甚至就在今年，斯坦福大学经济和计算机科学专业在校大学生乔舒亚·布劳德已经发明了一款机器人律师，它就像是“微软小冰”的律师版，可以回答有关违规停车罚单上诉、付款保证保险申诉、航班、火车延迟索赔等法律问题。 此外，它还可以回答一些常识性法律问题，比如“我支付不起诉讼费，我该怎么办？”而且使用机器人的用户越多，这套系统就会越完善。

而美国南德州法学院的法律学者Josh Blackman说，他和同事开发的计算机算法能以7成的正确率预测美国最高法院大法官是否将会维持还是推翻下级法院的裁决。算法使用了超过90个变量，源代码已经发布在Github上。[1]

实际上，各大律所早就看到了这一趋势，它们也开始大量投资于法律科技企业，人工智能在律师行业的应用趋势不可避免。机器人不会感到疲劳，它每天都在提升，但根本不会想着加薪升职，因此必将获得高级合伙人的欢心。这意味着对于初、中级律师的需求将会大幅减少，大型律所的规模可能会有所缩减。

那么人类律师就要被机器人完全取代了吗？辛辛苦苦考取的司法资格证书就是一张废纸了吗？

淘汰，也是解放

从另一个角度来思考，大部分计算机能做的事都是律师痛恨做的。人类律师们可以将这个职业中最“非人”的那部分外包给机器，这样他们就可以用更多的时间来服务于客户，做最有价值的事情。这是淘汰，也是解放。

那些终将被替代的

律师的工作纷繁庞杂。客户联系、调查取证、文件撰写、整理文件、出庭辩护等等。没有律师有精力揽下所有工作，所以中低端的工作就会交给助理完成。未来，智能机器人就完全可以胜任这些工作。

1.信息收集。给机器人设定关键词，帮助抓取相关信息。包括最新的法规、规章，律师行业的最新动态，行业的最新动态，了解那些大牌律师的消息和法学家们的最新理论以及所服务行业的动态。并进行整理形成简报，简报内容主要是行业的最新法规，律师行业的最新动态，客户行业的最新动态和本事务所的一些最新消息等。

2.文件撰写。设定模板，机器人可以撰写一个案子的部分文件的初稿。围绕案件的事实，机器人可以收集现行法规对这些事实的认定。结合事实和法律依据，撰写案件文书。机器能撰写的文书可能包括起诉书、答辩状、谈话记录、当事人声明书等等。

3.案件协助。进行开庭记录，机器人的记录很可能是庭后研究对策的一种参考文件，要整理入卷；整理案卷，传递文书证据；将来在庭上，机器人还可以充当律师的助手，在庞杂的案卷里为律师找到他要讲到的文件摘要或者证据副本。

4.文书整理。无论是诉讼案件，还是非诉讼项目，都会衍生出庞杂的文件，这些堆在律师的桌子上，随时要被提出来调阅。在按序整理方面，人很难比机器干得更好。

那些无法替代的

当年，机器解放了制衣工人的双手，但至今还代替不了设计师；现在，人人都有一键美颜相机，但仍然不是谁都能成为摄影师。对于微妙情愫的捕捉、对于人与人之间的天生共感，是难以计算的。律师亦是如此。

1.客户联系。律师与客户之间的维系是长久的，不是一件案子结束就形同路人。交流沟通、人情世故这是机器人暂时还无法做到的。而且与当事人的交流取证，心理战术、表达技巧这也是律师独到的本领。

2.调查取证。律师为了获得一手资料，往往还要充当福尔摩斯的角色，亲自参与案件的调查。与案件相关人的交流、现场取证、周围盘询，寻找蛛丝马迹，需要胆大心细和思辨能力。这是机器人做不了的。

3.庭审辩护。法庭上一切情况都有可能出现。辩护不仅仅是以理服人，有时还是以情动人、气势逼人。随机应变是对律师最大的考验。面对对手出的奇招、新招，律师需要立即反应，运用自己的经验、对法律条款的理解，或从情感、或从逻辑、或从法理上予以还击。

从乐观的角度来看，智能机器人的出现，使人避免被“物”或“事”所役，更回归于“人”的本质。淘汰了大部分以后，留下来的人将享受到更甜美的果实。

那么问题来了：你会是留下的那一个吗？