律师界在统计和数学方面一直比较被动。传统上，他们的观点来自多年甚至几十年的经验和个人见解，因此他们相信“经验直觉”而不是冷冰冰的数据。这种经验使他们能够回答客户的问题，例如“法院需要多长时间才能受理此案？”，“我们的对手有多严重？”，“他们选择的公司有多强大？”，“我们如何准备好？”怎么应对？”，以及“如果我们准备充分，我们有多少胜算？”等等。面对重量级案件，律师事务所往往会派出大量律师助理花费数天甚至数周时间进行调研，希望得出可靠的结论。但随着越来越多的公司转向人工智能提供的分析数据，律师事务所可以在几分钟内以更高的置信度给出答案。除了提高法律建议（从而提高客户决策）的质量外，法律分析技术还提供了完全的透明度，加快了法庭程序，改善了诉诸司法的机会，并减少了法庭上的偏见。今后如果不使用法律分析技术，很可能会被认定为相关从业人员的疏忽。经济衰退中的反向刺激纽约县最高法院允许律师在案件中使用法律分析技术，从而创造了历史。英国信息公司RELX旗下的LexMachina（原ReedElsevier）也宣布，将发布11.9万份案例文件（类似于学术论文摘要部分）和文件（全文）的相关数据。从数字上来说，与LexMachina数据库中现有的450万件案件相比，此次披露的数字仍然是九牛一毛。但LexMachina的CEOKarlHarris仍然认为这是一个重要的里程碑，纽约县的突破代表着分析技术在司法领域取得了长足的进步。卡尔·哈里斯告诉我，法律分析技术的孵化过程与长期的经济萧条密不可分。在此期间，由于预算压力越来越大，客户非常重视司法支出的透明度。科技巨头甚至明确拒绝为第一年的员工支付每小时700美元的费用，认为这笔费用应该由律师事务所的培训预算支付，或者干脆使用更强大的新机器学习来支付。技术。面对极其强大的科技巨头，像LexMachina这样的中介公司又该如何自处？谷歌、OpenAI等企业可以在几小时内抓取全网内容。中介机构应如何维护自己的数据独占权？学科专长一般来说，答案就在于“专业”二字。纽约法院无法直接公开所有案件信息，因为相关内容格式结构混乱，公开资源十分稀缺。此外，法院系统是分散的，不同的法院可能有不同的程序，这些程序会随着时间的推移而不断变化。这需要内部员工花费大量时间和精力来组织信息并使其适用于机器分析。生成的数据库不受版权保护，而是专有的。KarlHarris相信，虽然科技巨头拥有可以跨越整个经济的通用系统，但对于更小、更专业的参与者来说，每个垂直市场仍有巨大的增长空间。问：如果100名律师因此被埋，你会怎么办？卡尔·哈里斯：像这样关于律师的笑话千千万万，很少有人真诚地表达对律师群体（尤其是离婚律师）的热爱。然而，律师确实对整个商业和社会的顺利运作非常重要，也为许多优秀的毕业生提供了好工作。Q：但是随着人工智能的快速发展，这种趋势会改变吗？卡尔·哈里斯：总有一天。Q：律师事务所将所有基础工作交给机器，会不会阻碍年轻一代法律人才的出人头地？未来，机器是否会变得如此擅长捕获和分析数据以提供复杂而准确的建议，以至于大多数律师事务所将不再需要合作伙伴？卡尔哈里斯：很多人说这是不可能的。随着人工智能技术提升法律管理效率，可能会为律师带来更大的服务空间。机器可以仔细审查法律先例和日益复杂的法规，以迅速解决纠纷。未来很长一段时间内，机器可以为客户提供大部分答案，但仍需要熟悉业务的律师对机器提供的结论进行合理性检验，真正结合具有人文背景的法律规定。全自动仍然是一个奢侈的梦想那么从长远来看呢？根据物理学家阿尔伯特·巴特利特的说法，“人类最大的缺点是我们无法理解指数变化。”如果摩尔定律仍然适用，那么十年后我们将拥有比现有设备强大128倍的设备。未来20年，性能提升8000倍，30年提升100万倍。到时候，恐怕谁也说不准我们还需要律师吗。如果技术性失业确实会在一代人左右的时间内到来，我们真的需要弄清楚如何将这种变化转化为社会福祉。但至少就目前而言，完全自动化仍然是一个奢侈的梦想。
