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第一部分如果我们越来越愿意把我们的财富交给人工智能的金融顾问,把我们的致命生存交给机器人外科医生和无人驾驶汽车,我们什么时候应该把我们的法律权利委托给机器人律师呢?这个由四部分组成的系列文章探讨了我们是否需要机器人律师,以及他们何时可能崛起,机器人律师需要什么才能理解人类客户及其法律问题,我们在机器人律师身上需要培养的微妙的法律技能,以及社会在接受机器人律师之前将面临的更深刻的变化。本系列的第4部分还提出了五个问题,你应该在放弃实体律师之前问你的机器人律师。人工智能(AI)、机器学习、语音识别、大数据、区块链和其他相关技术的发展使得许多新的机器人专业人士成为可能,从报税人到财务顾问、医学诊断师、外科医生和自动驾驶人。变革的步伐正在加快,以至于现在有关于人工智能研究法律的讨论,导致至少一些人质疑律师是否也会有世界末日。我们还要机器人吗? 随着与法律服务提供者的接触变得更快、更容易和更便宜,更好的信息应该导致更好的决策,总的来说,这将导致更可预测的结果,减少诉讼等争议性工作,并增加客户利润。廉价的法律服务也为那些负担不起法律服务或不容易理解法律咨询价值的人提供了更多的机会。如果我们能接受汽车驱动我们,机器人在我们身上操作,我们最终会接受机器人为我们执法。时间的充裕可能使这个问题变得无关紧要,或者至少比"我们人类如何知道我们的时间到了"这样的问题没有那么有趣以及"在转换完成之前,我们应该如何评估机器人律师的法律建议的价值?"我们还有多长时间? 语音识别已经有60多年的历史了。Westlaw和Lexis Nexis在45年的时间里一直在寻找有用的判例法,其中大约有一半是使用自然语言搜索。一个更先进的人工智能正在接近酒吧的名字叫罗斯,由IBM沃森提供动力。罗斯声称用自然语言回答问题,不仅输出相关的判例法和法规,还回答了一些基本的法律问题。罗斯从破产法领域起步,但其能力将迅速增长。罗斯有一批初出茅庐的电子精神,其中包括彼得,他负责验证和组织文件和文件签署,一个来自Luminance的人工智能在并购空间LONALD运作,以及几乎所有人最喜欢的DoNotPay,一个竞争停车票的机器人。这些人工智能的运作基于神经网络和深度学习的技术,10年前它打败了人类象棋专家(IBM的深蓝),五年前在电视节目《危险边缘》(IBM的沃森)中获胜,最近在围棋(AlphaGo的DeepMind)和扑克(Libratus)中击败了人类专家。在未来几年内,人工智能将继续加快法律服务的许多领域的规模缩小,包括处理和归档文件、维护客户账单、进行和处理文件查询、与第三方服务提供商的接口以及一般法律实务管理。律师及其助理在准法律行政事务甚至基础法律研究方面向客户提供的收费小时数已经有所减少。现在的软件可以向客户提出问题,并使用输入在预先起草的合同、遗嘱和其他协议中进行选择,然后以简单、可预测的方式修改它们。像ROSS这样功能强大的计算机开始审查以前所有关于一个狭义法律问题的法律决定,并提供建议的答案,也许还会附加一个信任度,甚至是一个无法与建议相协调的外围数据列表。在现有技术可以想象到的边缘,我们可能会开始看到软件起草非常粗略的实质性法律文书,然后是部分摘要、意见和司法裁决。人工智能和大数据将继续提高在日益复杂的事务中的预测和客户咨询的质量,从而降低成本和延迟,或者客户可以利用法律实现更具战略性的结果。每一项改进都可能从稳定或公式化的法律领域开始,比如交通和停车违规、保险索赔、房地产(特别是物业转让)、合同和家庭法的某些领域,如起草基本遗嘱。然后,改进将转向陪审团选择、商标初稿和随后的专利注册申请。我们可以假设,目前语音识别、自然语言解析和深度学习的趋势仍将继续,也许正如比尔·盖茨所说,高估了未来几年的可能性,却低估了未来10年的可能性第二部分要想开车去某个地方,你只需要告诉一辆自动驾驶汽车就是你的目的地,剩下的就是技术,尽管复杂惊人,有时还可以申请专利。给定任意两个物理坐标,相同的技术解决方案应适用于任何人类乘客。然而,当涉及到法律问题时,一个人类客户可能无法清楚地表达出一个更好的结果,而且通常还需要关于哪些结果是可能的建议。因此,律师需要更多的信息,而人工智能则需要更复杂、更神奇、有时还可以申请专利的技术。人工智能能理解它的客户吗?客户往往不了解信息的相关性,即使他们意识到了,他们也常常选择不提供信息,不管是有意识还是无意。律师可以从评估当事人的行为中得到一些信息,包括手势、姿势、眼球运动、停顿,甚至眼泪。一个不舒服的客户通常会暗示出需要更多法律关注或解决问题的弱点。对反对者、证人、反对律师、法官和陪审员的类似观察可以暴露出快速解决问题或进一步施加压力的领域。有时,单词的选择和语调的微妙之处提供了这种信息,有时没有说的话,甚至是让谁说出来,都能说明问题。委托人能和一个人工智能的律师沟通吗? 在阅读人类交流的另一方面,我们人类已经学会了更有效地将数据输入到计算机系统中,比如键入语言和使用更清晰、更简单的语音。但是,仅仅创建机器人律师对于培训客户如何以机器人律师可能需要的方式更清晰、更准确地交流,甚至在提供响应性法律建议之前,作用不大。律师们似乎不太可能起草更简单的案情摘要、法官意见和立法法律,以便让人工智能更容易理解,目的是使人工智能在未来更有成效。我们更不可能学会简化我们的非语言交流,这样机器人律师就能更容易地解析它。我们的人工智能在学习阅读和理解人类的交流、行为和选择方面还有很长的路要走。机器人律师能辨认出相关的法律事实吗?受过训练的人特别善于寻找可能暴露案件优点或弱点的事实,或彻底改变案件性质的事实。有人可能会说,人工智能将更好地结合事实和法律,通过数据点运行难以想象的数量线,或从数千个其他最终决策中推断,从而达到更好或更可预测的结果。这一过程对于人类来说是不可能的,除非经历了几乎进化的伟大时期。事实将案件放入一个特定的盒子里,而事实对案件意义重大,以至于很多年后,任何人都无法猜测结果,而是应该适用哪些法律规则。在这个连续体的接近尾声,当前的机器人律师可能比人类表现得更好,因为事实和法律数据的比特或量子位可以划分为逻辑类别,并且问题有明确的对错答案。但是,其他法律实践所处的灰色地带呢?我们期望诉讼当事人对相关事实提出异议,甚至对哪些事实与法律结论更为相关。我们知道陪审团偶尔会被吊死。同一案件的同一方律师经常会争论哪些事实或法律问题更重要,甚至同一位律师也会随着案件的成熟而合理地调整意见。即使当事方充分论证了本案,并提出了他们最强烈的对抗立场,事实和法律的重要性往往仍然不清楚。法官有时会报告说,他们一开始只是朝着一个方向起草一个决定,但却意识到它不会那样"写",于是他们改变了推理,甚至改变了判断。法官、同一法庭上的法官小组以及整个法庭都可以互相意见不一。在美国,即使是最高法院,也常常对异议的"正确"结果,或是通过一致意见获得相同结果的正确方式,以及哪些事实与法律推理相关而产生分歧。当然,立法机关总是可以不同意并修改法律,以适应对公共政策的政治解释。提供法律咨询通常不仅需要感知和理解相关和细微差别的事实,而且还需要将它们与相关先例放在有用的背景下,并评估各种人为和人为控制的法律和政治机构可能产生的结果。总有一天,我们或我们的人工智能将能够编程整个法律系统——律师、陪审团和法官,并合并所有法律制定的层次,这样每个人都可以通过软件获得可预测的答案:什么是合法的,谁有错,或如何获得