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Al戰勝圍棋冠軍後或搶人類職位 未料律師先中招
#1
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2017年02月09日12:50 新華日報


  從3月份「阿爾法狗」驚艷亮相到年底橫掃數十位圍棋大師,剛剛過去的2016年幾乎無爭議地被定義為人工智能元年。

  在春節假期裡,一篇題為《我以為,機器人先搶走的是快遞小哥的職位,沒想到律師先中招》的文章在律師圈廣為流傳。我在我們所年會上的發言就提出一個問題,請大家仔細思考一下,法律服務和圍棋相比,究竟誰的複雜程度更高?這個問題也許沒有準確的答案,但是我想思考這個問題的律師同仁們在內心多少是有些危機感的。

  有一種觀點認為,人類連自己的大腦都沒有完全搞清楚,怎麼可能設計出替代人類大腦的人工智能?這其實是對人工智能的一種誤解。確實,在人工智能發展的早期,工程師們的思路是讓電腦學會人腦解決問題的方法,這種方法可以被稱為模仿型人工智能,事實證明這條路很多年沒有走通。

  直到計算機硬件提升和數據量積累這兩個條件成熟,人工智能的另一條路徑出現了,利用海量數據和合理的算法解決問題。簡單的說,計算機不需要知道人腦是怎麼解決問題的,它用自己方式(算法和數據)解決同樣的問題,這種模式被稱為數據驅動型人工智能。「阿爾法狗」根本不知道人腦是怎麼下圍棋的,它只是通過無數盤棋局的數據訓練,計算勝率最高的每一步棋,最終取勝。有興趣深入瞭解的朋友,我推薦閱讀吳軍的新作《智能時代》,該書詳細解讀了人工智能的發展和現狀。

  那麼問題來了,圍棋都抗不住了,律師在法律服務領域還能堅守多久?思考這個問題還是要回到人工智能的兩個要素上,算法和數據。讓文科生去分析一流算法工程師寫的算法程序恐怕不現實,那麼我們唯一能抓住的就是人工智能所依賴的數據了。

  《沒想到律師先中招》的文中也反映了這個問題,人工智能替代的律師工作是對法律、案例、參考文獻的檢索、分析工作,也就是計算機能夠充分掌握數據的領域。

  基於以上分析,律師想不被人工智能替代,就應該把精力從計算機容易掌握數據的領域盡量轉移到不容易掌握數據的領域,並在這樣的領域形成自己的優勢地位。

  數據容易公開獲取的領域:法律法規、案例、文獻……

  數據不容易公開獲取的領域:證據(尤其是刑事案件的證據)、與當事人溝通、庭審說服……

  人工智能的大時代已經來臨,法律服務業短暫的平靜只是因為一流的算法工程師還沒來得及關注到這個領域,一旦有了合理的算法和足夠的數據,巨大的衝擊不可避免!在大時代面前,我們即使不能站上浪潮之巔,至少也不應該逆流而行!

  作者:楊冬

  江蘇東台人,江蘇三法律師事務所合夥人,南京市律師協會副秘書長、刑事業務委員會副主任,曾獲得南京市十佳律師。

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