文章主题：作者, 梅林, 深圳维智信息科技有限公司创始人, 人工智能
作 者 | 梅林（深圳维智信息科技有限公司创始人）
在人工智能浪潮的推动下，法律领域也开始广泛应用这项技术，各类机器人律师的报道频繁出现在媒体上，令人目不暇接。作为一名专注于法律行业的理工男，我已经在这个领域投入了两年的时间和精力，对人工智能及其在法律领域的应用有了深入的研究。我希望通过这篇文章，与读者分享我对这个领域的一些独到见解。
●基于规则的系统●
广义上，人工智能（AI）是指利用计算机模拟并实现人类智能的技术。它可以自动执行各种任务，如数据分析、决策支持等。在这个过程中，电脑根据给定的输入信息，经过运算处理后，输出相应的结果。例如，在案例检索系统中，用户输入关键词作为输入，系统接收到请求后进行运算和查找，最后呈现给用户相关案例作为输出。相较于人类大脑，电脑在遵循固定规则生成输出时表现出更高的效率，这使得在AI发展的初期，人们对于AI的未来抱有很高的期望。
自20世纪50年代起，基于规则的系统研究便已启动，而在法律领域的相关研究则更早展开。然而，要建立 such a system，需要设计大量规则，这无疑耗费了巨大的人力。在一个领域内，往往需要数十名研究人员经过数年的不懈努力，才能够构建出一个较为完善的体系。尽管如此，用户在使用过程中仍然感到繁琐，因此这类系统逐渐淡出人们的视线，其主要使用者群体为国外法律界，主要集中在一些行政机构。我认为这一现象的原因可能有以下几点：首先，政府部门通常具有充足的资金支持，因此用户体验并非关键因素；其次，在这一阶段，许多专家试图通过逻辑建模来模拟法律推理过程，但这些尝试并未取得显著成果。这并非不可理解，因为即使是人类大脑，对于法律推理的过程也并无明确的公式可循。
●机器学习●
这种系统的认知水平远未达到人类的标准，例如在识别图片中的物体时，人类能轻松地辨认出其中的猫，并能够阐述自己是如何做到这一点的。然而，这样的任务却难以让机器完成，因为机器需要依靠设计出的复杂规则才能完成这些任务。要实现这些任务，必须让机器具有自我获取知识的能力，就像人类通过自然的方式学习，以视觉系统为例，我们识别图片中物体的能力并非来自教育，而是人脑天生具备的。然而，这种系统不仅消耗大量资源，而且其在认知上的局限性也显而易见。
我们继续讨论AI系统，特别是那些在特定任务中不明确规则的情况。在这里，我们关注的是规则本身以及它们所影响到的特性。举例来说，若要定义一辆汽车，尽管我们不知道各部件之间的组合规律，但我们可以清楚地认识到汽车是由轮子、发动机等组成部分构成的。在这种情况下，我们可以借助大量样本，使机器自动学习汽车各部件如何共同构成了一个整体。这个过程正是典型的机器学习，即手动输入特性，然后让机器自动从中学习如何生成相应的输出。
在法律领域中，案例检索是一个关键环节，如何选择适当的关键词是其中一个重要问题。这个过程实际上涉及到将口语化的案件信息转化为法律术语关键词的过程。用户可能会通过比较口语化或非法律专业的术语来输入信息。例如，假设我们有1万个房产纠纷的例子，每个例子都通过打标签的方式与法律术语相对应。利用机器学习技术，我们可以分析这些例子，找出哪些标签映射到了哪些法律术语。然后将这些法律术语输出给传统的案例检索系统，从而构建一个具有自学习能力的人工智能案例检索系统。同样地，这个原理也可以应用于自动法律咨询服务系统中。
●表示学习●
然而，值得注意的是，在许多任务中，选择特征的过程实际上是无法完成的。在我国的法律领域，有超过800个大小不同的案由，每一个案由都具有其独特的特征，如果全部依赖人工进行选择，无疑是一项庞大的工程。那么，我们是否可以考虑让机器自动学习特征选择呢？这正是当前人工智能热潮所关注的问题，也是深度学习技术在特征识别领域取得重大突破的关键所在。近年来，深度学习在图片识别、语音识别以及自然语言处理等领域都取得了令人瞩目的“黑科技”般成果。其中，尤其是卷积神经网络和循环神经网络在法律领域的应用，表现出了惊人的效果。例如，这两个算法在法律文本分类、法律文本自动生成以及自然语言案例检索等方面都有着出色的表现。由于这些算法是基于学习如何使用特征来进行表示的，因此，我们称之为表示学习。总的来说，随着深度学习技术在特征识别上的不断进步，未来我国法律领域的许多任务可能会实现自动化处理，大大提高工作效率。
在本文中，我们将探讨人工智能的基本类型，包括基于规则的系统、经典机器学习和表示学习。值得注意的是，这些方法在当今的法律和人工智能领域中都有广泛应用。然而，鉴于深度学习算法的优越性，我们建议从事该领域的专业人士尽早将自身的技术更新至深度学习领域。毕竟，基于规则的系统是基于20世纪60年代国外研究成果，其已经逐渐被淘汰；而经典机器学习在一些任务上仍具有出色的性能，虽然并非最先进的方法，但也并非完全落后。因此，将精力投入到更为先进的深度学习算法将有助于提升工作效率和竞争力。
●法律界的应用●
下面我们重点分析一下表示学习在法律界的应用，由于这个领域很新，所以只能做一下初略的分析。在法律领域，有一个和其它领域不同的地方，在这个领域中，普通人和专业法律人士之间有一个巨大的鸿沟，所以研究领域变成了两个分支，一个是解决普通人和法律专业人士之间不透明度的问题；一个是专业人士的法律研究问题。
针对普通人的产品主要是通俗的自然语言输入到法律要素的映射问题，由于普通人并不需要研究很复杂的法律问题，所以只需要通过AI定位到问题，并给出简洁的答案，或者推荐专业人士即可，典型的产品就是自动法律咨询。在这种应用中我们可以以裁判文书为素材，利用深度学习来训练语言模型，由于裁判文书中的诉求答辩部分有很多通俗表述，裁判理由部分又有很多专业术语表述，所以可以学习到两种语言表述的特点，也就是自动学习了近义词，我们只需要列举常见的法律问题并给出答案，从用户的输入到常见问题的过程可以通过表示学习自动完成。
而针对法律研究的产品，典型的有案例检索，可以通过和上述同样的方法实现完全自然语言输入的案例检索。有一些人在尝试案件结果预判，个人认为由于目前的裁判文书并不能反应案件的所有特征，所以自动学习恐怕无法实现结果预判，有人尝试迂回策略，将结果预判转换成大数据分析的问题，根据特征找到类似案例，然后统计类似案例的结果，但是这个做法的缺陷在于胜诉率80%对用户来说其实没有什么用，无法用来指导用户的行为和决策。我觉得找到最接近的案例并自动摘要出案例的关键信息可能会起到更大的作用。另外，类似自然语言案例检索的技术的核心是自动抽取文档中的关键信息，可以应用的领域很多，比如自动合同审查、尽职调查中的重点标注等。我还试验过自动生成法律文书，人自己开个头，剩下的电脑自动生成，目前生成的文书语句通顺，但是在目标性方面还需要优化。
总结一下，人工智能在法律领域可应用的点很多，但是我觉得最值得投入的是表示学习，可以开发出一些“黑科技”产品。作为做人工智能应用的从业人士，我们不必研究新的算法，但是可以多了解有哪些新的算法产生，原理和应用方法是什么，以避免在错误的地方浪费资源。
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