人工智能在法律职业中的作用

如今，各种规模的律师事务所都面临着降低成本的巨大压力，同时仍然提供顶级客户服务。这推动了实施创新技术解决方案的“军备竞赛”，而这一点在机器学习技术的采用速度方面更为明显。以前只有成熟的BigLaw公司才能使用，市场已经扩展到包括中小型律师事务所。

对于律师及其客户而言，最耗时的任务之一 – 几乎每次合并或收购都是不可或缺的 – 是以合约分析的形式进行的尽职调查。合约分析经常成为减缓交易的瓶颈，需要来自初级律师的时间和精力。拥有初级人才库的大型公司可以简单地分配更多的智力来阅读数千页密集和复杂的客户和供应商合约，雇佣协议，租约，许可协议和其他必须审查的具有法律约束力的文件，以确保潜在的风险识别与交易相关联的。然而，中小型律师事务所并不总是有那么深的板凳来度过这些时间。

这就是机器学习形式的人工智能解决方案可以平衡竞争环境的地方。合约分析解决方案可以在更短的时间内分析数百个文档 – 而不仅仅是阅读和搜索关键字 – 而不是人工完成一个文档。 （在这个例子中尝试击败人工智能）只搜索单词的解决方案在法律专业中并不真正有用，因为法律专业可以用多种细微的方式表达概念。真正的机器学习解决方案可以提供最大的价值，因为它可以被教导寻找特定的概念。

让我举一个例子：当教孩子一个“猫”的概念时，你会向他们展示猫的各种图片，漫画或视频，直到他们能够独立识别一只猫，无论是橙色还是条纹，光滑，或蓬松的。通过教授人工智能解决方案，控制权变更（收购中的一项重要条款）的概念，可以用“通过法律运作分配”，“出售公司的全部或几乎所有资产”等语言表达，或者甚至“控制权的变化”，它从例子中学习，然后能够识别概念，无论其表达方式如何或在合约中的位置如何。提取或标记概念的实例以用于进一步的人工分析。

在这种情况下，当律师和软件协同工作以防止重要信息从裂缝中滑落时，可以达到最高的准确度。律师必须高度注重细节和组织，并注意和处理每个可能的关键点或可疑短语。人工智能正在使律师更有效，更准确，能够在更多文件中找到概念的每个实例，而不是人为限制允许员工审查。

很多时候，我们这些专注于AI解决方案的人听说我们的努力将彻底消除对X，Y或Z职业的需求。我不相信是这样的。工作场所的技术进步并不新鲜，并且考虑到大多数专业所需的各种知识基础，这些观点感到耸人听闻。我所相信的是，某些任务可以实现自动化，更快，更高效，但最成功的AI解决方案将继续增强和补充熟练的人类知识工作者，而不是取代他们。

在客户已经对与低级别任务的可计费时间相关的律师事务所施加压力的时候，减少与尽职调查的常规要素相关的工作时间，使这些律师有更多的时间来做创造性和更高功能的工作。如果一个工具无法帮助人们更好地完成工作，那么实现更多，有什么用呢？

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