雷锋网 AI 科技评论按：昨天，一家坐落于以色列的初创公司 Lawgeex 举行了一场人机竞赛：AI v.s. 人类律师，在 4 个小时内审查五项（共 14 页）保密协议，后果 20 名经历丰厚的人类律师无论从工夫还是精确度上都远逊于 AI，被机器完败。这向人们证明了，AI 曾经有才能接替人类在法律范畴的某些任务。

机遇与应战

人工智能对商业发生的革新不言而喻，在全球有 6000 亿美元的法律效劳市场当然也不能幸免。据征询公司 McKinsey 估量，22% 的律师任务和 35% 的律师助理任务都可以经过自动化来完成。显然，关于某些非中心的法律义务来说，机器应该比律师处置的更快且更好，例如合同审核任务。

2014 年成立的人工智能合同审查自动化处理方案公司 LawGeex 在这方面做得尤为出色。他们以为合同审查是如今每个公司都会需求的且数量庞大，例如典型的 1000 强企业，差不多在任何时分都会维持 2 万到 4 万个活泼的合同。但是据国际合同和商业管理协会（IACCM）调查，有 83% 的企业对其合同流程不称心，由于例如买卖中罕见的保密协议（NDA）普通需求一周或更长的工夫才干同意上去，这大大降低了买卖的速度。

而从另一方面对律师来说，审核这些合同大多只是反复性膂力休息，糜费了少量的工夫，而又不得不做。

这样的市场需求似乎是在呼唤着人工智能的到场，但现实并不是那么容易，在法律文件方面训练人工智能模型其实还有蛮多共同的应战的。

首先是法律术语——通常这些法律言语复杂且违背直觉，这让训练变得非常困难。关于合同审查和同意，自然言语处置（NLP）和现成的处理方案本次涌现的 AI、区块链和物联网热潮不同于以往，将对产业、社会和生活产生真正堪称“颠覆性”的变革。IT 技术人员需要全方位地“换脑”：对原有的知识结构进行全面刷新，全面升级。基本不起作用，没有现有的计算言语模型可以连接地阅读法律术语。

其次是高精度的要求——律师的次要职责是控制甚至降低其公司或客户的风险，精确性至关重要。在法律人工智能的训练中，单一文档剖析要求的精确性要高得多，比方大数据「情感」剖析（运用文本剖析发掘不同数据来源以取得意见以预测趋向的进程）。

针对第一个成绩，LawGeex 创立了新的法律「言语」——专有的法律言语处置（LLP）和法律言语了解（LLU）模型。律师和工程师团队经过给 AI 展现少量的法律文件，教授了 LawGeex AI 相关的法律文献。当 AI 学习法律术语时，法律训练人员会指出它需求辨认的概念。LLP 技术允许算法辨认这些概念，即便这些词组它历来没有见过。

另一方面他们采用监控概念，而不是关键字 - LawGeex AI 的操作方式要比愚钝的「关键字搜索」复杂得多。关键字搜索能够过多或过少，由于相关文档中能够没有相关文字，或呈现在不相关的文档中。但是真正的人工智能应该可以辨认出一个概念，不论它是什么样的词组或呈现在文档中的什么中央。

比  赛

这次竞赛的内容为四小时审查五项保密协议（NDA），并确定 30 个法律成绩，包括仲裁、关系保密和赔偿等。如何精确界定每个成绩是竞赛的得分要点。

需求说的是参与竞赛的这些律师都是拥有十多年从业经历的律师，而 LawGeex AI 也不是从头开端学习。依照 LawGeex 的引见，LawGeex AI 曾经承受了足够的训练，不光是 NDAs，它还可以检测十几种不同的法律合同，从软件协议到效劳协议到推销订单。但在这项详细的竞赛中，它仅关注 NDAs--最罕见的商业合同方式。

竞赛的后果意料之中，人类律师输了。

人类律师的均匀精确率仅为 85％，而 AI 的精确率到达了 95％。工夫上，AI 仅仅用了 26 秒就完成了义务，而人类律师均匀需求 92 分钟。值得留意的是，人工智能在这些合同中最高可以到达 100％的精确率，而其中人类律师的最高得分仅为 97％。

意  义

虽然这并不是法律范畴人类与 AI 对立第一次竞赛（也不会是最初一次），但它是 AI 初次与真实的有经历的律师之间的 PK。这使得竞赛的后果在一定水平上可以阐明，法律范畴的某些任务，AI 可以比从业多年的人类专家完成的更好。

这能够会惹起法律从业者的恐慌——难道在不久的未来律师要被机器所取代了吗？雷锋网 (大众号：雷锋网) 以为，这真的是多虑了。目前来看，AI 在各个范畴中还只能从事局部反复性任务。关于律师来说，AI 的呈现其实是一种福音，它可以协助本人处置掉少量反复性休息任务，这一方面可以放慢本人的任务速度，另一方面也可以给本人足够多的工夫专注于那些真正有发明性的任务当中。

雷锋网 注： 检查完好竞赛

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