26秒 vs 51分钟，AI又要抢律师的饭碗了？
来源 | 果壳网（ID：Guokr42）
4个小时，5篇保密合同，30个法律问题。在这场巅峰对决中，人类与AI谁会略胜一筹？
20名经验老道的美国律师被AI击败了！
好消息是，这不是在法庭辩论上输给了AI。
坏消息是，输掉的这个领域是大量律师工作的核心。
创造出这个AI的公司叫LawGeex（Law、Geek和Logic的合成词），这家2014年才成立的公司其目标是制造出能审阅法律文书的AI。这次比赛涉及的文书，是保密合同。
LawGeex公司主页。图片来源：LawGeex
AI与人类的竞赛
保密合同是在企业之间签署的合作协议。审阅和批准这类协议是企业法务人员日常工作的一部分。但是企业面临着人力资源短缺和工作量增加的双重困扰，一份合同的审批可能会要一周时间，这拖累了企业的效率。
和目前大部分使用的AI一样，LawGeex的AI使用的也是深度学习技术。但是处理法律问题，AI仍会遇到独特的挑战。
虽然法律文书也是用人类语言写成的，但是法律用词和我们日常用词的意思有很大差异。LawGeex的报告中提到，开发者无法使用现成的自然语言处理技术，只能另起炉灶。此外，处理法务的AI需要极高的准确度，任何错误都有可能给企业带来风险，造成经济损失。相比而言，判断一部佚名的戏剧是不是莎士比亚写的，风险要小很多。这些都是技术难点。
图片来源：steemkr.com
LawGeex的AI有个非常重要的特点，它能够理解文字的意思，分析其中的概念。这个功能是靠内置的法律语言处理（Legal Language Processing, LLP）和法律语言理解（Legal Language Understanding, LLU）模块实现的。早先的算法是搜索和匹配关键词，如果关键词被省略了，算法就无能为力了。对于LawGeex的AI来说即便文字中个别词语不出现也没问题，因为它理解了含义。
比赛的流程是这样的：
在4个小时的时间里，21名参赛选手要各自分析5篇保密合同，定位出30个法律问题出现在合同中的什么地方。
图片来源：Fossbytes
为了确保比赛的公正性，一群顶尖律师组成的裁判团选出了这5份合同，并制定了这30道题目。这些题目涵盖了这类协议中可能出现的各类法律问题。这不是仅仅靠搜索文字就能轻松完成的任务，而是要正确理解合同的内容。
参赛的21名选手中人类组20人，这些法律行业的精英有些是自由职业者，有些在著名律师事务所工作，有些是大公司的法务，一些人有在高盛、思科等大公司工作的经验。
虽然以前也有 AI和律师之战，但是之前的比赛不是在同等难度下进行的。而这次的比赛比的是律师工作的核心——理解合同的条款，判断合同的风险。
那最终结果如何？
准确率:
AI能达到平均94%的准确率。
律师的最好成绩是85%的准确率。
速度：
AI用时26秒
人类最快需要51分钟
AI完胜！
律师真的要被AI取代了吗？
在谈论AI抢走人的饭碗这个极富争议的话题时，我们总是一遍又一遍听到同样的声音——那些低技能重复性劳动会被AI替代。实际上据一些商业分析公司的研究，高回报的脑力密集型职业比如财务经理，物理学家，甚至是CEO都极有可能被AI取代。
一些餐厅已经出现了AI服务员。图片来源：republica.com
拿律师来说，站在法庭上唇枪舌剑的律师们可能暂时没有这个风险。那些在律所中的顶级律师们似乎也不必担忧，他们最重要的工作是帮重要客户解答法律问题，有了LawGeex AI这样的工具反倒是解放他们的生产力。风险最高的是律师助理，他们才刚进入这个行业，做的都是低附加值的法律文书审阅工作。
已经有公司在使用LawGeex的技术了，我们可以在LawGeex的网站首页上看到几家著名律所和会计公司的名字。当文书工作交由更加高效的机器来处理，行业的整个工作流程会发生巨大变化，律师助理的职责也会被重新定义。
比无纸化办公更厉害的，可能是无人化办公了。图片来源：Pixabay
不过在用AI代替律师之前还有几个问题要问。人工智能犯错了怎么办？犯错了就会给企业带来风险，如果未来用于刑法问题的AI出现，就更不能犯错了。那么如何判断它犯错了呢？
AI犯错怎么办？
这并不仅仅是法律AI的问题，也是所有AI共同面对的问题。谷歌的AI就犯过一个错误，2015年谷歌图片App将一位黑人的照片识别成大猩猩，2018年初有好事的媒体又测试了一次，发现谷歌并没有修复这个问题，只是单方面屏蔽了几个敏感的关键词，似乎这个问题修复起来非常复杂。
AI也有犯错的时候，谷歌图片App将一位黑人的照片识别成大猩猩，引起轩然大波。图片来源：elperiodico.com
同样也是谷歌，有研究机构发现，不同性别的人用谷歌搜工作会得到有偏向性的结果。女性搜到的高收入工作比男性少。
这类问题指向了AI算法的一个核心问题——偏见（Bias）。
图片来源：Mission to Learn
偏见的来源有两种，一个是设计程序的人，一个是用于训练AI的数据。以前只是知道AI带有偏见所以会得到错误的结果，但没有讨论偏见的来源，而一种新观点认为偏见来源于设计者，AI只是放大了设计者偏见。AI被越多的人越多的场景使用，它的偏见就会扩散开来。
想象一下带有偏见的法律AI被扩散开来就让人不寒而栗。所以需要有监管机构或者第三方公司来测试和监控 AI，至少要能识别出这些风险，能够去补救它。
不过话说回来，LawGeex的AI既然这么好用，财富500强企业估计已经等不及了吧？
（编辑：Ent、锦衣Reload）