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域外法律人工智能的典型應(yīng)用

（一）法律智能問(wèn)答機(jī)器人

1.ROSS Intelligence

ROSS Intelligence是由加拿大多倫多大學(xué)學(xué)生在2015年開(kāi)啟的法律人工智能項(xiàng)目。他們利用IBM Watson 的平臺(tái)進(jìn)行技術(shù)開(kāi)發(fā)與升級(jí)，旨在研制能夠識(shí)別用戶自然語(yǔ)言問(wèn)題（如：公司破產(chǎn)之后是否能夠繼續(xù)經(jīng)營(yíng)）并精準(zhǔn)、快速回答的法律智能機(jī)器人。在研發(fā)的初期，ROSS只能回應(yīng)涉及加拿大特定法律領(lǐng)域的有限問(wèn)題。從2015年6月起，ROSS團(tuán)隊(duì)持續(xù)獲得來(lái)自硅谷科技公司以及知名律師事務(wù)所的投資，包括世界知名的德同律師事務(wù)所（Dentons） 。隨著訓(xùn)練量的增加，ROSS的回答準(zhǔn)確性不斷提升，覆蓋業(yè)務(wù)領(lǐng)域也由破產(chǎn)法擴(kuò)展到知識(shí)產(chǎn)權(quán)和勞動(dòng)法，由此該產(chǎn)品開(kāi)始獲得大客戶的青睞。截止2016年4月，ROSS就獲得了超過(guò)20個(gè)客戶，包括貝克豪思和瑞生等全球知名律師事務(wù)所，并且開(kāi)始向國(guó)際領(lǐng)域擴(kuò)展。

ROSS有六大核心優(yōu)勢(shì)：（1）人性化交互：通過(guò)前沿的自然語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)，ROSS可以與用戶進(jìn)行人性化的交互，用戶的體驗(yàn)類似于與真正的律師對(duì)話；（2）精準(zhǔn)識(shí)別：準(zhǔn)確定位用戶問(wèn)題的法律知識(shí)點(diǎn)；（3）極速響應(yīng)：在幾秒時(shí)間內(nèi)迅速回應(yīng)問(wèn)題；（4）準(zhǔn)確提取：開(kāi)發(fā)數(shù)百種算法精準(zhǔn)從龐大的法律知識(shí)庫(kù)（涵蓋從公開(kāi)、未公開(kāi)判例到法律實(shí)體問(wèn)題）中提取最為恰當(dāng)?shù)拇鸢?；?）知識(shí)更新：ROSS可以跟進(jìn)法律的發(fā)展軌跡，實(shí)時(shí)為用戶更新法律；（6）智能輔助：通過(guò)信息抽取，針對(duì)用戶的提問(wèn)提供類案推薦與法律報(bào)告。

2.DoNotPay

DoNotPay由18歲斯坦福大學(xué)學(xué)生約書(shū)亞·布勞德（Joshua Browder）基于IBM Watson平臺(tái)研發(fā)的法律咨詢機(jī)器人，被稱作“世界首款機(jī)器人律師”。DoNotPay最初只針對(duì)停車罰單這一領(lǐng)域——通過(guò)人工智能技術(shù)，為社會(huì)公眾提供法律幫助，自動(dòng)化地挑戰(zhàn)不合理的停車罰單。據(jù)統(tǒng)計(jì)，DoNotPay累計(jì)挑戰(zhàn)成功37.5萬(wàn)份罰單，涉及罰款90萬(wàn)美金。2017年更新上線后，DoNotPay的后臺(tái)法律知識(shí)庫(kù)整合了英國(guó)和美國(guó)（50個(gè)州）的消費(fèi)者交易法律規(guī)范，可以回應(yīng)用戶通過(guò)自然語(yǔ)言提出的超過(guò)1000種有關(guān)消費(fèi)者交易的法律咨詢。與DoNotPay類似，加拿大的一家名為L(zhǎng)egally Inc的公司也推出了法律咨詢機(jī)器人Winston。

3.Lawbot

2016年，英國(guó)劍橋大學(xué)法學(xué)院研制了一款名為L(zhǎng)awbot（測(cè)試版）的法律咨詢機(jī)器人。開(kāi)發(fā)者將該款機(jī)器人稱作“世界最先進(jìn)的法律咨詢機(jī)器人”。這款機(jī)器人主要針對(duì)刑事案件的被害人，為其分析基本案情并幫助受害人尋找法律依據(jù)。目前，這款機(jī)器人覆蓋了英國(guó)（英格蘭與威爾士）的26種主要刑事罪名，包括性侵犯犯罪、侵財(cái)犯罪、人身傷害犯罪等，并還在持續(xù)擴(kuò)展案由范圍。 

（二）法律大數(shù)據(jù)分析與智能預(yù)測(cè)平臺(tái)

1.LexMachina

Lex Machina是美國(guó)一家專注于法律大數(shù)據(jù)分析與人工智能應(yīng)用的公司，其前身是斯坦福大學(xué)法學(xué)院與計(jì)算機(jī)系聯(lián)合推出的項(xiàng)目，現(xiàn)已被國(guó)際頂級(jí)法律數(shù)據(jù)庫(kù)公司LexisNexis收購(gòu)。Lex Machina的技術(shù)路徑大致分為三個(gè)環(huán)節(jié)：（1）數(shù)據(jù)獲?。好?4小時(shí)通過(guò)爬蟲(chóng)軟件從聯(lián)邦法院網(wǎng)站、州法院網(wǎng)站、美國(guó)國(guó)際貿(mào)易委員會(huì)網(wǎng)站、美國(guó)專利商標(biāo)局網(wǎng)站爬取數(shù)據(jù)；（2）數(shù)據(jù)清洗：將爬取的數(shù)據(jù)清洗、編碼和標(biāo)記；（3）知識(shí)抽?。和ㄟ^(guò)自然語(yǔ)言處理專利技術(shù)，從清洗后的數(shù)據(jù)中抽取出可供使用的知識(shí)。抽取的知識(shí)主要以法官/法院畫(huà)像、律師/律所畫(huà)像、當(dāng)事人畫(huà)像呈現(xiàn)，比如不同法官對(duì)特定法律動(dòng)議的支持程度、不同律師對(duì)不同法律問(wèn)題的法律意見(jiàn)、不同當(dāng)事人在不同法院的勝敗情況等。用戶根據(jù)這些詳細(xì)的畫(huà)像可以做出更精準(zhǔn)的訴訟策略和形成合力的訴訟預(yù)期。

最初，Lex Machina主要集中在知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律問(wèn)題領(lǐng)域。被收購(gòu)后，其研發(fā)的范圍逐步擴(kuò)大，2016年6月進(jìn)入安全法領(lǐng)域，11月進(jìn)入反壟斷法領(lǐng)域?，F(xiàn)在業(yè)務(wù)已經(jīng)覆蓋專利、商標(biāo)、版權(quán)、反托拉斯、證券、商業(yè)、就業(yè)、產(chǎn)品責(zé)任以及聯(lián)邦法院的破產(chǎn)訴訟。公司的客戶范圍從律師事務(wù)所到eBay，微軟和Shire制藥等公司。

2.Premonition

Premonition是在2015年底創(chuàng)立的法律大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)。據(jù)報(bào)道其在種子期融資估值達(dá)到1億美金。該平臺(tái)主要從海量裁判文書(shū)中抽取關(guān)鍵信息，對(duì)訴訟環(huán)節(jié)中的法官、法院、律師、律師事務(wù)所、當(dāng)事人（公司）等多方主體進(jìn)行精準(zhǔn)畫(huà)像并可視化呈現(xiàn)。目前已經(jīng)推出了（1）律師與律師事務(wù)所大數(shù)據(jù)分析/畫(huà)像；（2）法官與法院大數(shù)據(jù)分析/畫(huà)像；（3）當(dāng)事人大數(shù)據(jù)分析/畫(huà)像（僅有公司當(dāng)事人）；（4）法律訴請(qǐng)大數(shù)據(jù)分析/畫(huà)像；（5）專家證人與仲裁員大數(shù)據(jù)分析/畫(huà)像。舉例而言，在律師畫(huà)像中，Premonition通過(guò)法律文書(shū)數(shù)據(jù)挖掘，詳細(xì)可視化呈現(xiàn)每名律師的辦理案件的總數(shù)、案由分布、訴訟標(biāo)的區(qū)間、案件平均處理效率、案件勝訴率（分案由、法官、法院）；在公司當(dāng)事人畫(huà)像中則可視化呈現(xiàn)公司的訴訟歷史、案件類型、案件勝訴率等；在法律訴請(qǐng)畫(huà)像則可視化呈現(xiàn)不同的訴訟請(qǐng)求在不同法院、法官審理過(guò)程中被支持的比例；在專家證人與仲裁員畫(huà)像中則可視化呈現(xiàn)不同專家證人出庭證言的采納情況以及不同仲裁員的偏好等。可以說(shuō)，該平臺(tái)是典型的基于法律大數(shù)據(jù)挖掘/畫(huà)像基礎(chǔ)之上的人工智能應(yīng)用。

3.Ravel Law

Ravel Law也是法律大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)平臺(tái)。該平臺(tái)由斯坦福大學(xué)法學(xué)院、計(jì)算機(jī)系等相關(guān)院系于2012年成立，在推動(dòng)過(guò)程中得到了哈佛大學(xué)法學(xué)院圖書(shū)館的支持，其思路也是從海量的文書(shū)中抽取相應(yīng)的數(shù)據(jù)并分類可視化呈現(xiàn)（信息→知識(shí)）。從目前來(lái)看，Ravel Law推出了法院畫(huà)像、法官畫(huà)像、案件畫(huà)像等功能模塊。整個(gè)功能設(shè)置與Premonition類似。技術(shù)主要有自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)工程等。實(shí)現(xiàn)從法律信息中提取知識(shí)。

4.Litigation Analytics

Litigation Analytics由全球商業(yè)、金融信息和財(cái)經(jīng)資訊的領(lǐng)先提供商彭博公司（Bloomberg）推出。這款名為訴訟分析的產(chǎn)品可以為社會(huì)公眾和法律職業(yè)者提供詳盡的有關(guān)聯(lián)邦法官的畫(huà)像，包括案件平均審理的期限、法官對(duì)特定動(dòng)議的支持情況、法官判決平均周期、法官推翻或者維持判決的可能性等。值得一提的是，在所有有關(guān)聯(lián)邦法官的畫(huà)像中，Litigation Analytics有著最大的數(shù)據(jù)庫(kù)，它覆蓋了所有聯(lián)邦法官、所有聯(lián)邦案由和從2007年起的所有聯(lián)邦案件。除此之外，該平臺(tái)還有整合了超過(guò)7000家律師事務(wù)所、70000家上市公司以及350萬(wàn)家私營(yíng)企業(yè)的畫(huà)像。

5.LexPredict

LexPredict是美國(guó)伊利諾理工大學(xué)法學(xué)院副教授丹尼爾·卡茨（Daniel Martin Katz）在2014年推出的法律大數(shù)據(jù)分析與智能預(yù)測(cè)平臺(tái)，用以預(yù)測(cè)美國(guó)最高法院的判決。在1953至2013年的7700個(gè)判決中，該平臺(tái)算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率到達(dá)70%。 

（三）訴訟材料輔助平臺(tái)

1.LawGeex

LawGeex是一家成立于2014年的法律人工智能專業(yè)公司，其核心研發(fā)方向是借助人工智能實(shí)現(xiàn)合同內(nèi)容審查與批準(zhǔn)的自動(dòng)化。LawGeek通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、文本分析和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)法律文書(shū)的理解，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)以下功能：（1）合同內(nèi)容智能審查，自動(dòng)提示問(wèn)題點(diǎn)；（2）合同內(nèi)容審查的個(gè)性化，即學(xué)習(xí)用戶在特定問(wèn)題的習(xí)慣，據(jù)此更有針對(duì)性地審查合同內(nèi)容；（3）合同批準(zhǔn)流程自動(dòng)化；（4）合同撰寫(xiě)智能化引導(dǎo)。根據(jù)官方網(wǎng)站的介紹，合同審查的效率提升80%和節(jié)約90%的成本。 包括豪登集團(tuán)、希爾斯百貨、法國(guó)外貿(mào)銀行、ROSS智能等知名企業(yè)都是LawGeex的用戶。

在2018年2月，LawGeek在一次有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)商業(yè)合同內(nèi)容審查的競(jìng)賽中打敗了頂尖律師。這次比賽由斯坦福大學(xué)、杜克大學(xué)法學(xué)院和南加州大學(xué)法學(xué)院教授出題，20名頂尖律師與LawGeek同臺(tái)競(jìng)技。最終，律師合同審查準(zhǔn)確率為85%，而LawGeek達(dá)到94%；律師的審查平均耗時(shí)為92分鐘，而LawGeek的審查平均耗時(shí)為26秒；律師審查的最高準(zhǔn)確率為97%，而LawGeek的審查的最高準(zhǔn)確率則達(dá)到100%。

2.Docubot

Docubot（原型系統(tǒng)）是由法律科技公司1LAW Legal Technologies基于IBM Watson平臺(tái)開(kāi)發(fā)訴訟材料自助生成機(jī)器人。它通過(guò)多輪人機(jī)對(duì)話完成法律文件的起草和訴訟材料的準(zhǔn)備。目前，這一系統(tǒng)原型已經(jīng)能夠協(xié)助公眾完成超過(guò)1000多種法律文書(shū)的起草工作。 

（四）智能化在線糾紛解決平臺(tái)

Modria是屬于泰勒科技公司（Tyler Technologies）的智能化在線糾紛解決平臺(tái)，被媒體稱作“世界范圍最為成功的在線糾紛解決系統(tǒng)”。其前身是電商平臺(tái)eBay和PayPal的在線糾紛解決系統(tǒng)。（該系統(tǒng)處理了數(shù)億爭(zhēng)端，90%通過(guò)自動(dòng)化處理）。Modria的在線糾紛解決大致覆蓋房屋租賃、小額賠償、一般債務(wù)和建筑工程糾紛，分為五個(gè)環(huán)節(jié)：（1）在線申請(qǐng)：允許當(dāng)事人輕松地發(fā)起線上申請(qǐng)，并上傳諸如合同、數(shù)字圖像等證據(jù)；（2）智能診斷：平臺(tái)基于大數(shù)據(jù)的智能分析，針對(duì)每個(gè)用戶面臨的糾紛進(jìn)行診斷，告知該類情況平均的勝敗可能以及花費(fèi)的時(shí)間與成本。智能診斷可以讓公眾形成合力的訴訟預(yù)期，并分流部分案件；（3）在線協(xié)商：允許雙方進(jìn)行在線討論，討論內(nèi)容全流程可追溯；（4）在線調(diào)解：讓當(dāng)事人邀請(qǐng)第三方中立(調(diào)解人、仲裁者或其他專家)到平臺(tái)上幫助他們解決爭(zhēng)端；（5）司法確認(rèn)：當(dāng)事人調(diào)解成功之后，由法院進(jìn)行司法確認(rèn)。目前，Modria平臺(tái)已經(jīng)被大量的電子商務(wù)網(wǎng)站使用，如荷蘭的Rechtwijzer網(wǎng)站。除此之外，荷蘭的法律援助委員會(huì)以及美國(guó)與加拿大的稅務(wù)評(píng)估員也都采用這一平臺(tái)在線解決糾紛。

Modria在線解紛系統(tǒng)有以下六個(gè)特點(diǎn)：（1）跨網(wǎng)系：互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)切換；（2）多方接入：當(dāng)事人、調(diào)解員、仲裁員、法官實(shí)時(shí)接入；（3）功能完備：并非單純是的在線調(diào)解平臺(tái)，而是整合了智能審查、在線調(diào)解、網(wǎng)上示證等功能；（4）容易部署：使用Modria按鈕獲取一小段Javascript代碼，便于使用；（5）隱私安全：根據(jù)角色和職責(zé)分配和限制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)，以確保隱私和創(chuàng)建清晰的邊界；（6）司法支撐：與法院系統(tǒng)連接，由法院支持調(diào)解方案。

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域外法律人工智能應(yīng)用的趨勢(shì)分析

（一）法律人工智能的技術(shù)呈現(xiàn)出加速發(fā)展的態(tài)勢(shì)

從2013年開(kāi)始，法律人工智能技術(shù)就呈現(xiàn)出顯著的加速發(fā)展態(tài)勢(shì)。概括起來(lái)，主要有以下五個(gè)方面：

第一，由依賴專家構(gòu)建規(guī)則向自主構(gòu)建規(guī)則轉(zhuǎn)變。法律人工智能從最早的基于規(guī)則的（rule-based）的專家法律系統(tǒng)（將法律專家的法律知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)等以規(guī)則的形式轉(zhuǎn)變成為計(jì)算機(jī)語(yǔ)言），到以深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等為支撐的自主系統(tǒng)，人工智能對(duì)法律以及法律行業(yè)的更深更廣的影響由此成為可能。

第二，深度學(xué)習(xí)技術(shù)降低樣本依賴。在法律人工智能的初期，深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要結(jié)合大量樣本的培訓(xùn)，對(duì)于樣本不足的場(chǎng)景則精確度顯著下降。當(dāng)前，法律場(chǎng)景深度學(xué)習(xí)技術(shù)有了明顯的發(fā)展，人工智能對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需要大幅度下降，但部署和提取準(zhǔn)確性卻有所提升。

第三，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)突破定性數(shù)據(jù)。法律場(chǎng)景機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有了明顯突破，由只能處理定量數(shù)據(jù)（quantitative data）到處理定性數(shù)據(jù)（qualitative data）發(fā)展——這被有些專家稱作技術(shù)的“定性數(shù)據(jù)革命”（qualitative data revolution）。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合定量數(shù)據(jù)與定性數(shù)據(jù)，為法律人工智能的應(yīng)用帶來(lái)的全新可能。

第四，自然語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)突破實(shí)體要素。法律場(chǎng)景自然語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)從識(shí)別程序性要素開(kāi)始向?qū)嶓w性要素發(fā)展，包括合同內(nèi)容實(shí)質(zhì)審查、裁判文書(shū)智能糾錯(cuò)、訴訟材料自動(dòng)生成等技術(shù)瓶頸將有望突破。

第五，法律人工智能技術(shù)整合有了明顯突破：隨著AI技術(shù)的隔閡被逐步打破，技術(shù)之間的連接開(kāi)始加強(qiáng)。當(dāng)對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行有機(jī)整合與集成創(chuàng)新時(shí)，將發(fā)揮1+1＞2的功效。AI提供者之間的力量整合將為法律問(wèn)題提供端到端的解決方案。

（二）法律人工智能的應(yīng)用不斷向“用戶導(dǎo)向”轉(zhuǎn)型

在法律人工智能研究的初期奉行顯著的“研究導(dǎo)向”?？萍脊九c高等院校是研發(fā)的引領(lǐng)者從域外法律人工智能的開(kāi)發(fā)路徑來(lái)看，很好地體現(xiàn)了法學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的深度融合。尤其值得關(guān)注的是，法學(xué)院成為法律人工智能開(kāi)發(fā)不容忽視的力量。Lawbot有劍橋大學(xué)法學(xué)院主導(dǎo)了研發(fā)、Lex Machina和Ravel Law都是由斯坦福大學(xué)法學(xué)院與計(jì)算機(jī)系聯(lián)合推出。LawGeex也有斯坦福大學(xué)、杜克大學(xué)和加州大學(xué)法學(xué)院的身影。LexPredict則是由法學(xué)院副教授丹尼爾·卡茨一手主導(dǎo)。與之形成鮮明對(duì)比的是，法律行業(yè)缺乏迫切意愿來(lái)支持自主的科技研究。有調(diào)查顯示，美國(guó)商業(yè)一般投入3%的營(yíng)收用以技術(shù)研發(fā)，而法律行業(yè)投入不到1%，一個(gè)可以對(duì)比的數(shù)據(jù)是通訊業(yè)投入13%，而生物工程投入更多。

新一代機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，使得法律人工智能企業(yè)可以更靈活地根據(jù)用戶習(xí)慣研制定制化的產(chǎn)品。對(duì)于定性數(shù)據(jù)的掌握將大大推動(dòng)法律人工智能技術(shù)向著用戶導(dǎo)向的方向發(fā)展。目前整體而言仍然是研究導(dǎo)向的。法律人工智能有望從大公司走向中小企業(yè)。前沿技術(shù)將更多地成為法律行業(yè)日常工作的一部分，而不再是大公司與頂尖律師事務(wù)所的專有。法律人工智能也將有望進(jìn)入社會(huì)公眾的事業(yè)中，為社會(huì)公眾帶來(lái)實(shí)質(zhì)的幫助，而并非僅僅在嘗鮮意義上。

（三）法律人工智能的成效日益受到法律行業(yè)認(rèn)可

隨著法律人工智能技術(shù)的進(jìn)步，諸多法律人工智能應(yīng)用開(kāi)始在諸多公司、律師事務(wù)所落地應(yīng)用。在應(yīng)用中，法律行業(yè)發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)確實(shí)有助于解決實(shí)際的問(wèn)題，比如大幅度提升簡(jiǎn)單工作的自動(dòng)化水平。由此，許多公司與律師事務(wù)所開(kāi)始主動(dòng)接觸人工智能技術(shù)，其對(duì)于法律人工智能技術(shù)的態(tài)度也變得更加開(kāi)放。法律行業(yè)對(duì)于開(kāi)始將認(rèn)真對(duì)待Ai技術(shù)，并將其視為潛在積極變化的來(lái)源。美國(guó)50個(gè)州中有至少28個(gè)州修訂了《律師執(zhí)業(yè)行為準(zhǔn)則》，規(guī)定律師除了具有法律業(yè)務(wù)能力，還必須具備技術(shù)能力。 美國(guó)律師協(xié)會(huì)“未來(lái)法律服務(wù)委員會(huì)”在2016年發(fā)布了專題報(bào)告《美國(guó)法律服務(wù)的未來(lái)》中明確提及“法律職業(yè)者要利用技術(shù)創(chuàng)新來(lái)滿足社會(huì)公眾的法律服務(wù)需求”。 加拿大律師協(xié)會(huì)在2014年發(fā)布的《未來(lái)：加拿大法律服務(wù)提供方式的轉(zhuǎn)型》中將技術(shù)視為法律職業(yè)轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動(dòng)之一，并認(rèn)為大數(shù)據(jù)與人工智能等前沿技術(shù)會(huì)給法律職業(yè)帶來(lái)重大轉(zhuǎn)變。

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域外法律人工智能應(yīng)用的啟示

和世界范圍內(nèi)法律人工智能的發(fā)展趨勢(shì)類似，我國(guó)法律人工智能也大致興起于2013年前后，這是最高人民法院著力推動(dòng)司法公開(kāi)所釋放的“數(shù)據(jù)紅利”。目前，我國(guó)法律人工智能已經(jīng)處于關(guān)鍵時(shí)期。在下一階段應(yīng)從以下五個(gè)方面推動(dòng)相關(guān)研究與應(yīng)用。

（一）要著力推動(dòng)法律人工智能的原創(chuàng)技術(shù)創(chuàng)新

技術(shù)是驅(qū)動(dòng)法律人工智能應(yīng)用的根本力量。從全球法律人工智能應(yīng)用發(fā)展的趨勢(shì)來(lái)看，技術(shù)的迭代與突破是擴(kuò)大法律人工智能覆蓋面、提升精準(zhǔn)度的根本力量。首先，我們要推動(dòng)法律人工智能原創(chuàng)技術(shù)創(chuàng)新。通過(guò)法律知識(shí)圖譜自動(dòng)化構(gòu)建與更新技術(shù)、法律自然語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)等原創(chuàng)技術(shù)的突破解決阻礙法律人工智能應(yīng)用成效的瓶頸。

（二）要著力推動(dòng)法律人工智能的技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新

其次，我們要推動(dòng)法律人工智能的應(yīng)用創(chuàng)新，將其他領(lǐng)域成熟的技術(shù)引入法律場(chǎng)景，做專有的迭代升級(jí)，從而打破原有工作格局，提升工作質(zhì)效。比如將身份識(shí)別與在線示證等技術(shù)引入網(wǎng)上調(diào)解領(lǐng)域，從而大大擴(kuò)張網(wǎng)上調(diào)解系統(tǒng)的功能，提升調(diào)解質(zhì)效；將VR技術(shù)引入庭審示證領(lǐng)域，從而大大提升庭審示證效果；將區(qū)塊鏈技術(shù)引入電子送達(dá)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)電子送達(dá)的防偽保真與全流程可追溯。

（三）要著力推動(dòng)法律人工智能的技術(shù)集成創(chuàng)新

最后，我們要推動(dòng)法律人工智能的集成創(chuàng)新。目前，人工智能應(yīng)用還存在分散開(kāi)發(fā)的問(wèn)題，各研發(fā)主體之間的技術(shù)整合力度小。在下一步的法律人工智能開(kāi)發(fā)過(guò)程中要著力進(jìn)行集成創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有法律人工智能應(yīng)用的無(wú)縫連接與高效協(xié)同，構(gòu)建一體化的法律人工智能平臺(tái)。

（四）要進(jìn)一步提升法學(xué)院在法律人工智能研發(fā)中的角色

從域外法律人工智能開(kāi)發(fā)的過(guò)程來(lái)看，知名高校法學(xué)院扮演著極為重要的角色，甚至在部分法律人工智能開(kāi)發(fā)的項(xiàng)目中由法學(xué)院主導(dǎo)推動(dòng)。可以說(shuō)，法律人工智能的開(kāi)發(fā)離不開(kāi)法學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的深度融合。目前，我國(guó)法律人工智能開(kāi)發(fā)過(guò)程中以科技公司推動(dòng)為主，各大院校法學(xué)院的參與程度有限，并且主要局限在理論研究方面。下一步，要更加鼓勵(lì)法學(xué)院校在法律人工智能開(kāi)發(fā)的基本理論、需求確定、思路規(guī)劃與成效評(píng)估中扮演更加實(shí)質(zhì)的角色。

（五）要全程貫徹法律人工智能研發(fā)的“用戶導(dǎo)向”

從域外法律人工智能發(fā)展的過(guò)程來(lái)看，從2018年開(kāi)始普遍強(qiáng)調(diào)由“研發(fā)導(dǎo)向”向“用戶導(dǎo)向”的轉(zhuǎn)型。我國(guó)法律人工智能開(kāi)發(fā)也存在鮮明的“研發(fā)導(dǎo)向”。這具體表現(xiàn)在研發(fā)以企業(yè)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)為主，（1）由于缺乏專門的訓(xùn)練，實(shí)務(wù)部門難以將業(yè)務(wù)痛點(diǎn)轉(zhuǎn)化為技術(shù)語(yǔ)言；（2）即使轉(zhuǎn)換為技術(shù)語(yǔ)言，在現(xiàn)有技術(shù)條件下也無(wú)法充分實(shí)現(xiàn)。這就導(dǎo)致了法律人工智能應(yīng)用與實(shí)務(wù)的脫節(jié)。在下一步工作中要強(qiáng)調(diào)實(shí)務(wù)部門在法律人工智能開(kāi)發(fā)中的角色，要貫穿“用戶導(dǎo)向”，根據(jù)用戶的不同需求進(jìn)行個(gè)性化與定向化的法律人工智能開(kāi)發(fā)。