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朱利安·于博尔冈:中国良好的社会治安和低犯罪率有文化因素
关键字: 法律人工智能数据分析网上法律服务平台社会治安测谎仪金融风险评估司法改革观察者网:你在演讲中用了一个PPT,阐述了一个法律语言演绎的逻辑模型(logic formula),你能否具体谈谈,这个模型目前还有哪些关键性的障碍需要克服?
Julian:限于时间,我这里只想谈谈法律人工智能的理性拓展(reasoning expansion)问题。第一步,这个涉及到最基础的关键词分析和文本检索,金融服务业有各种各样不同的风险和不可控因素,他们与律所进行合作时,就需要我们对数据进行实时分析,对风险进行实时的评估。
Julian Uebergang做的PPT
但这个评估的基准(benchmark)还是法律语言分析的逻辑程度问题,因为这直接决定了评估误差的大小。在昨天的演讲中我还提到一个法律逻辑的回路(circle)问题,如何对未知的变量也建立一个可控模型,也就是“逻辑地”预知未来,这是一个难点,Kuhn先生之前也谈到这点,他的这个Watson产品也需要克服这个难点。
观察者网:你在演讲中一开始就提到,要让AI让律师更加的专业化,但萨斯金教授、库恩先生还有对演讲做出回应的孙远钊先生、何帆先生这四位都提到“专业”律师未来会面临AI的挑战,即平民百姓会以较低的成本获得质量更高的法律援助,这和你的观点是不是有些矛盾?
Julian:表面上看起来确实有矛盾之处,我强调的是律师在未来要有更高的专业性,而另外几位好像着重谈的是人工智能如何去“摧毁”这个专业性。
我想,这里有一个概念是区分归类(classification)。也就是把原属于律师低层次的,相对来说的“无意义”工作剥离开来。现在低水平的AI也已经开始做这一点,比如对诸多案例分析(case-study)的检寻对比,找出有价值的数据等等,律师们可以从这些工作中解放出来。
未来的专业性,我指的是更有效率的那种树状思考结构和推论,让你提供的法律产品和你的司法效率相匹配。比如说一个巨额亏损的公司要走法律破产程序,你提供的法律服务如何在短时间内准确把握到这个公司的内部财务结构,就直接决定了这套程序走的路向是什么,包括事后的赔偿也能让各方都能接受,创造一个更为理性的法律服务模式,减少客户不必要的经济损失,而不是把大部分时间放在最原始的文书阅读上。
会议现场:汤姆森路透法律市场情报部总监David Curle(左);Julian Uebergang(中);腾讯研究院未来科技中心高级研究员曹建峰(右)
当然,这只能算是第一步。比较高级的阶段是法律人工智能可以自我深度学习去预判自己的谬误,避免陷入到昨天主论坛中那个讨论的热点即AI的“自我谬误”(self-fallacy)中。从这一点来看,我们可以对未来的法律界的专业性提出更高的要求。
观察者网:我这里想问您一个我个人比较关心的问题。不知道你对律师行业和警察合作打击犯罪有没有研究。其中涉及到测谎仪(polygraph)的应用,个人认为测谎仪也将会是未来司法界人工智能需要突破的一个热点。但目前无论在中国还是国外,测谎仪还完全不能被当做认定有罪或者无罪的“证据”,甚至在刑事侦查环节,也只是辅助手段。在未来,测谎仪如果有突破性的进步,用来打击犯罪的前景会不会更好?
Julian:你问的这个问题很有意思,很有启发性。但很遗憾我对刑法这一类缺乏专业的深度了解,目前我工作的重心是商法、合同法和国际法中有关经济纠纷的案例。我有些同事确实接到过刑事案件的辩护任务,不过你提到的这个测谎仪问题我还真没认真考虑过。如果我有机会下次再来中国参加法律与人工智能论坛,可能会严肃考虑一下这个议题。
观察者网:前一段时间中国网民们讨论的一个热点问题是,为何中国作为一个发展中国家,在社会治安和犯罪率方面做得比很多发达国家都要好。你对中国社会的安全度印象如何?能否从法律的角度谈谈这个问题。
Julian:这是一个很好的问题,但是这个问题对我来说太大了。未来法律人工智能面对的客户,肯定是全球性的,也就是有着不同文化背景的。如何处理不同文化背景、不同司法体系(legal system)下的客户需求?这个我也在思考。
我有点冒昧地把问题拓展到文化这个概念下,也是觉得中国的犯罪率比较低,恐怕不仅仅是法律的原因。很遗憾,我对中国法律的历史和目前进行的司法改革都知之甚少,但如果你观察一下东亚的周边一些国家,比如日本和韩国,犯罪率也是很低的,在美国和澳大利亚这些国家中,各个族群中,亚裔这个群体相对来说犯罪率是最低的,这恐怕不是偶然。
我刚才也提到,刑法和犯罪问题不是我的专长,不过我可以大胆做一个判断,犯罪率的问题不仅仅是法律层面的问题,或者说中国良好的社会环境的成因超出了从法律角度所能解释的范围。
观察者网:谢谢你接受我们的采访,也期待我们有进一步的合作。
Julian:很荣幸有这次谈话的机会,你的几个问题确实对我很有启发性,非常感谢。
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