作者：小包公

来源：微信公号“小包公”

一直以来，法律职业垄断带来的高交易成本令一些本来应该诉诸司法的问题长时间无法解决。而新型的法律科技公司致力于解决这些问题并允许人们诉诸司法，以带来接近正义(access to justice)的改善。人工智能、机器学习、加密技术、云服务的结合等，被视为可以解决更多传统认为难以解决的法律问题。新冠疫情期间涌现的优秀法律科技公司，或者利用平台更好地匹配普通人和法律专家，或者利用自动化系统增加律师工作效率，以节省成本。而拥有大量人力物力资源的传统大型企业也继续拥抱技术潮流，以更好地适应其海量业务引发的日新月异的需求。本文总结了法律人工智能领域未来发展的可能趋势，以飨读者。

趋势一：法学与人工智能技术的进一步深度融合

        维克托曾言：“法律大数据以一种前所未有的方式，通过对海量法律数据进行分析，对法律问题进行预判，获得巨大价值的产品和服务，或得出新的认知、深刻的观点和主张。”

       法律人工智能的技术机理是由感知智能走向认知智能，再形成法律决策的过程。这个过程需要向机器投喂法律大数据和法律知识，为法律实践需求提供解决方案的理论、技术和方法，其核心是实现法律任务的数据化、法律决策的知识化、任务执行的智能化，而不是简单的信息化、流程化和平台化。

     代码将规则编码为机器可理解的形式语言，但并非所有法律都是机器可读的，机器本身无法理解法律概念、法律规则和法律原则，法律的开放性和模糊性都是其代码化的障碍。如何在实现科技赋能法律效能和抑制科技的负面作用之间寻求平衡点，是每一个法律科技人员必须面对的问题。

      一家卓越的法律科技公司，公司内部的法学家与技术专家之间的沟通协作是至关重要的。法学专业人员与人工智能专业人员的交流属于跨领域沟通，时时处处都面临专业“互通”的挑战。只有不断克服、战胜这种挑战，才能实现法律知识和智能技术的深度融合，研发出高水平的产品。

      小包公•法律AI创立了一套交流机制和方法，同时积极鼓励研发人员跨界学习彼此的专业知识。公司研发骨干基本都是跨界复合型人才，最大限度消解了双方交流的障碍，提升我国法律智慧产品的水准，实现科技保障公正的目的。

      法律智慧产品的极致化，最终还是需要有最好的法学家，因为法治是规则之下的价值之治，法律智慧产品要表达出最好的法学家的法治智慧。

趋势二：法学研究方法的转型：从抽象思辨到实证数据支撑

      中国法学理论界的传统研究方法，偏重于法教义学（法律解释学），颇具人文化、抽象化、思辨化的色彩。未来，法律实证研究作为一项新兴研究工具和研究范式，将数学、统计学、机器学习、数据科学等基本方法融入到法学研究中，越来越多法律实证研究文章将破土而出，崭露头角，法学研究范式将从书斋法学向实证法学推进，文本法学也将向数据法学转变，擅长运用法律实证研究方法将成为法学研究的一大优势。小包公法律实证分析平台，让法律人轻松进行深度法律实证研究。

趋势三：数字合规系统将被大型企业广泛采纳使用

趋势五：法律预测更好地服务社会

      法律AI采用大数据驱动的法律人工智技术，主要通过机器学习等算法来训练预测模型，其发展得益于机器学习与自然语言处理技术在法律文本大数据挖掘中的应用，使用机器学习算法来分析法律文本大数据，从而实现法律文本分类和摘要、类案检索、司法判决预测等功能。

      法律信息抽取研究法律文本中要素的抽取，包括个人姓名、法律概念、案例要素、合同要素的抽取等。法律文本分类主要是基于不同类型的分类器实现对法律文本的分类，通常包含三个步骤∶一是选取合适和可行的数据库，如中国裁判文书网；二是选择文本特征，使用恰当的方法描述数据的特征；三是选择算法分类器，常见分类器包括朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归和神经网络算法等。

      法律文本解析的技术逻辑是为了实现法律预测。法律预测通常运用于司法判决预测，也被认为是法律文本分类的特殊应用。法律预测包含对判决结果、适用法律法规和量刑的预测。

      小包公智能量刑预测之理论预测系统，不仅使用自然语言处理处理，还使用了大量的法律逻辑推理。例如，在量刑情节的并存问题上，尽管刑法本身并无相关规定，但适用刑法会形成许多逻辑推理，如个案中自首情节包含坦白情节；换而言之，个案中，当用户选择了自首情节，就不能再选择坦白情节了——此时，量刑系统根据这一逻辑推理，自动屏蔽坦白情节。

     不仅能够做到实体裁判的预测，还能对裁判进行监督。针对“同判度“较高的类案，基于预测性判断，对法官制作的裁判文书判决结果与之发生的重大偏离，系统自动预警，从而防止法官裁判尺度出现重大偏离，预防司法腐败和司法不公正，方便法院院庭长和政法委机关形式监督管理职权。

      尽管法律推理模型很多，但实践中并不存在将其软件化的插件式的产品。换言之，当前法律推理逻辑的信息化实现，还处于各公司单打独斗的状态。我们呼吁业界，尽早形成共识，推出法律推理模型的共享式的软件插件。