随着人工智能继续改变包括法律服务行业在内的许多行业，周围的专家一致预测，人工智能将作为一项最重要的技术，带来新的工具和功能，以改善法律服务和司法救助，从而实现指数级增长。在年度人工智能预测报告中显示，法律技术解决方案提供商将最有可能调整和采用现有的人工智能工具，并将其转化为帮助法律业务发展的工具。从人工智能驱动的法官、人工智能机器人律师，以及合同或团队管理工具的人工智能功能，这一趋势将继续在日常工作中层层找到用武之地，并改变法律行业。该研究以“AI in legal services: new trends in AI-enabled legal services”为题于2020年10月18日发布于《Service Oriented Computing and Applications》杂志上。

    研究发现  

到目前为止，法律系统对技术的强调是支持律师及其工作人员的一些工作，如电子邮件、会计系统、文字处理等。现在，研究者开始看到利用技术将一些工作自动化的优点，如文件分析或文件起草--本质上是从后台转移到前台。

法律服务中的人工智能在近期被视为一种通过软件实现任务自动化的方法，以达到与法律从业人员完成工作一样的结果。然而，人工智能的最新发展已经让解决方案远远超出了这种历史的视角。如今，法律服务领域的人工智能解决方案可以归纳为三个领域之一：文件分析、法律研究和实践自动化。

文件分析这个大类包括合同分析、文件审查、电子取证和尽职调查。新老公司都提供了AI驱动的文件分析工具。例如，摩根大通使用其专有程序Contract Intelligence（绰号 "COIN"），使其每年的合同审查时间减少了36万小时。

基于AI的法律研究工具提供了各种分析和预测能力。许多法律研究公司已经创建了案情摘要分析工具，可以识别上传的案情摘要中未包含的相关案件。有的提供诉讼分析工具，分析先例数据和其他数据，帮助律师预测案件结果

人工智能可以为法律服务的提供带来效率的提升和成本的节约。通过使用人工智能实现的低成本服务甚至可以增加法律服务的可及性。

尽管如此，尽管人工智能在法律服务方面取得了最新的发展，但未来仍有许多有趣的发展领域和潜在的富有成效的研究。

到目前为止，法律系统对技术的强调一直是支持律师及其工作人员从事一些工作，如电子邮件、会计系统、文字处理等等。

在最近的过去，法律服务中的人工智能被视为一种通过软件实现任务自动化的方法，以获得与法律从业人员所做工作相同的结果。

然而，人工智能的最新发展使得解决方案远远超出了这一历史视角。今天，法律服务中的人工智能解决方案可分为三个领域之一：文件分析、法律研究和实践自动化。

基于人工智能的法律研究工具提供了各种分析和预测能力。许多法律研究公司已经开发了简短的分析工具，以识别未包括在上载摘要中的相关案件。有些提供诉讼分析工具，分析判例数据和其他数据，以帮助律师预测案件结果。

实践自动化类别是指使用人工智能解决方案来执行从文档自动化到电子账单管理的任务。

数据是人工智能系统的关键部分，既是开发人工智能算法的培训材料，也是实际使用人工智能的输入材料。在提供法律服务方面，人工智能算法的开发和使用受到缺乏易于获取和分析的数据集的限制。

数据集甚至可能被故意操纵或损坏，以产生歧视性分析。除了数据质量问题外，人工智能系统使用大量数据也会引起重大的数据隐私和网络安全问题。

算法限制也影响到人工智能在法律界的应用。正如上面的例子所提到的，目前所有可用的人工智能系统只执行非常具体的一组任务。当有明确的数据模式和明确的答案时，人工智能效果最好；在需要判断的抽象或开放式情况下，例如律师经常操作的情况下，人工智能效果较差。

在这种情况下，人类的专门知识和智力对发展仍然至关重要，现有的人工智能解决方案仍然不够复杂，不足以理解和适应细微差别，无法对期望和分层意义做出反应，也不足以理解人类经验的实用性。因此，人工智能要完全取代法律界人士还有很长的路要走。

许多人担心人工智能算法在准确性、可靠性和公正性方面固有地受到限制[31]。这些限制可能是有偏见的数据的直接结果，但它们也可能源于如何创建算法。在编写和训练人工智能算法时，需要对程序员的决策过程和方法进行进一步的研究。

在一个组织的人工智能实施过程中出现的挑战进一步限制了人工智能的使用，这方面也可以受益于进一步的研究重点。首先，了解人工智能解决方案对这一特定部门的商业模式的影响-这一部门有许多以小时计费为基础的业务模式，例如律师事务所通常使用的模式-可能无法激励人工智能系统所能提供的效率改进。

其次，人工智能的有效部署需要一个明确定义的用例和工作流程、强大的技术专长、广泛的人员和算法培训、执行良好的变更管理流程、对变革的渴望以及与新技术合作的意愿。潜在的人工智能用户应该认识到，有效部署这项技术可能比他们预期的要困难。事实上，最大的挑战可能只是让潜在的用户理解和信任这项技术，而不一定要部署它。

然而，采用这些人工智能系统作为服务，可以缩小用户信任和技术部署之间的差距。这些功能描述丰富、明确定义的输入和预期输出的人工智能服务可以灵活、方便地在不编码或少编码的情况下进行编排，从而提高系统原型设计和实现的效率，使用户能够模拟和测试不同的场景，从而建立用户的信任。

    研究结论  

人工智能与法律的交集是至少五十年来研究和讨论的话题，但人工智能的发展和部署正在加速。未来在这一领域的研究必须是多学科的，并能代表在部署人工智能解决方案作为改善法律实践的服务时将面临的关键挑战。也许未来十年将像法律系统的使用者一样改变法律专业人士和社会的生活。尽管人工智能有其局限性，或许也正因为如此，律师们应该考虑人工智能的兴起将如何在未来几年影响他们的职业和道德。法律专业人员普遍应该探讨如何利用现在的机会，通过新的流程和技术来改善法律服务的提供，并为基于人工智能的服务的发展做出贡献，同时确保人工智能解决方案在这一领域的道德发展。

参考文献：Marcos Eduardo Kauffman & Marcelo Negri Soares AI in legal services: new trends in AI-enabled legal services  Service Oriented Computing and Applications 223–226(2020)