在一场与人工智能比赛解释合同的竞赛中，20名顶尖律师输了。
法律AI平台LawGeex与斯坦福大学、杜克大学法学院和南加州大学的法学教授合作进行了一项新的研究，让20名有经验的律师与训练好的法律AI程序相互比赛。
比赛内容是四小时审查五项保密协议（NDA），并确定30个法律问题，包括仲裁，关系保密和赔偿。如何准确界定每个问题是比赛的得分要点。
遗憾的是，律师们输掉了比赛
人类律师的平均准确率达到了85％，而AI的准确率达到了95％。 另外，AI在26秒内完成了任务，而人类律师平均需要92分钟。值得注意的是，人工智能在这些合同中最高可以达到100％的准确率，而其中人类律师的最高得分仅为97％。简而言之，人类律师完败。
知识产权律师Grant Gulovsen是比赛参与者之一，他表示这项任务与许多律师每天所做的工作非常相似。
“大多数文件，无论是遗嘱，公司运营协议，还是NDA等，他们的内容都非常相似，”Gulovsen说。
那么这是否意味着律师这个职业的终结？完全不是。相反，使用AI确实可以帮助律师加快工作速度，以便他们能专注于那些仍需要人脑的任务。
“让AI作为一个律师助理对NDA进行初次审查，将为律师腾出宝贵的时间，专注于客户咨询和其他更高价值的工作，”杜克大学法学院临床教授Erika Buell说。
这项技术绝不会完全取代律师这个职业，但是律师们可以利用这项技术找到他们要讲的故事中最重要的部分，提高他们工作的效率。
“我坚信，法律专业的学生和初级律师需要理解这些人工智能工具和技术，这将有助于他们成为更好的律师，以便未来在法律方面有更好的建树，”Buell说道。 “如果律师们能用这些工具更有效地处理法律问题，那么这类新工具将会非常受欢迎。”
（以上文字来源于公众号“大数据文摘”）。
那么，公司法务作为企业内部律师，在法律人工智能蓬勃发展的当今社会，是否真的会被机器逐渐取代，从而消失？个人认为，在限定条件下，LawGeex即便可以战胜人类律师，但却不能战胜人类法务。
预测法律人工智能对公司法务会产生哪些影响，还是要从公司法务的工作本身说起。是公司法务的工作目标、内容、方式及其所要求的工作技能等组成的“工作模型”，决定了这种工作是否会被机器所取代，或在何种程度上被取代，或在可预见的未来基本不会被触动。
首先，公司法务之所以存在，是两方面的原因。第一，企业对法律的适用存在需求。第二，在法务可满足该需求的领域内，相比于执业律师来说，法务性价比更高。否则，就只有律师的存在了。因此，法务的工作目标是满足企业的各项法律需求。值得一提的是，只要施行市场经济和法治治理，这种需求应该一直会存在。
其次，为满足企业对法律的不同需求，法务的工作内容大概有三种类型。一是企业的交易行为，如采购、销售、投资等，所产生的交易法务。二是企业的制度化行为，如风险控制、公司治理、合乎政策等，所产生的合规法务。三是企业为解决纠纷、危机所产生的诉讼/仲裁法务。三种法务遵循不太一样的流程，要求不大一样的技能。
再次，法务的基本工作方式是在接到或发现法律任务（输入）时，法务运用自身对法律的理解，这里包含法律知识与经验等，通过文件阅读、事实归纳、法律检索、法律研究等动作，用口头及书面的方式，向有关人员和部门出具法务意见（输出）。这里的法务意见，具体就包括各类合同审核意见、法律咨询意见、法律意见函、并购交易方案及文本、知识产权申报文件、公司内部规章制度、诉讼/仲裁庭证据组织及庭审意见以及其他各类项目报告、文档等。
最后，法务完成以上法律任务，其需要的技能（加工过程）包括：对法律初始文件进行阅读，与有关人员沟通，提炼所需要的关键旨意，识别其中的风险点；对法律咨询进行理解、沟通，找到对应的法律规定；对法律项目所包含的法律问题，进行分析、沟通和研究，得出对己方有利的法律观点；对各法律任务所隐藏的事实信息进行尽职调查，交叉验证；对司法机关和政府部门的过往类似司法和行政执法结果进行预判，提前做好准备等。
公司法务基本都按以上“工作模型”进行工作，但实践中看到的法务工作水平却大不一样。其实，普遍存在优秀法务和普通法务、资深法务和入门法务等区别。如一名领导50人的企业总法律顾问和一名只带2个人的法务经理，他们的工作差异是非常大的。细究起来，他们之间最大的区别不在于模型，而是理念、经验的深浅差异，整合、预测的能力差异。
法律人工智能技术
工作模型为认识法务提供了一个通用的框架，也为探索法律人工智能对法务的影响提供了“接口”，因为人工智能技术正与思维模型紧密相关。我们尝试整理法律人工智能揭示思维模型与技术方向，来看其对法务工作的影响。
法律人工智能技术，主要是指人工智能技术在与法律相关场景下的运用。人工智能发展至今已有60多年的历史，经历了从兴起、寒冬到野蛮成长的过程。但对于人工智能的概念，仍没有统一的说法。一般解释人工智能，就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能。人工智能之父马文.明斯基则说，“人工智能就是让机器来完成那些如果由人来做的则需要智能的事情的科学”。
人工智能的底层是人工智能基础，如计算性能、大数据，以及卷积神经网络、深度学习等机器学习算法。中间层是几大具体技术，如计算机视觉技术、语音工程技术、自然语言处理技术等。顶层则是应用层，如智能翻译、无人驾驶、智慧金融、智能医疗、智能客服等以及法律人工智能。可以说，法律人工智能技术，其实质是人工智能中的大数据、机器学习算法、自然语言处理技术等综合运用到法律领域的体现。
国际人工智能与法律协会（ IAAIL）曾发布法律人工智能的十大议题，包括：1）法律推理的形式模型；2）论证和决策的计算模型；3）证据推理的计算模型；4）多智能体系统中的法律推理；5）自动化的法律文本分类和概括；6）从法律数据库和文本中自动提取信息；7）针对电子取证和其他法律应用的机器学习和数据挖掘；8）概念上的或者基于模型的法律信息检索；9）自动化次要、重复性的法律任务的法律机器人；10）立法的可执行模型。从这十大待发展和运用的技术中，可以看到，有多个技术将对法务工作产生触动。如通过自动化的法律文本分类、从法律文本中自动提取信息，在处理大量的合同文件时，法务即可借助类似功能的机器，大幅提高效率和精准度。
知名法律科技专家理查德.萨斯坎德在《法律人的明天会怎样？》一书中也列举了他认为的法律领域的13种颠覆性新技术，其中与人工智能紧密相关的技术有：自动文件组装、电子法律集市、在线法律指导、嵌入型法律知识、在线纠纷解决、智能法律检索、大数据、基于人工智能的问题解决等。基于此，我们也可看出，法律人工智能技术在法律文件的自动阅读与处理、法律知识与法律信息的快速收集、法律咨询的自动应答等方向可大有作为。
2017年7月8日国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出“促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用”。这也表明了法律人工智能技术的可发展方向。
可以归纳法律人工智能技术目前最有价值的几大方向包括：自动化、智能化的法律检索；法律文件阅读与分析的自动化；自动化合成法律文件；在线智能法律咨询；基于大数据的案件预测；在线争议解决等。
LawGeex可以战胜法务吗？
理解法律人工智能的技术，对于正确评估法律人工智能对公司法务工作的影响大有稗益。但继续深入分析法务工作的“技术特性”，其实更为重要。
可以肯定的是，不是所有的法务工作都会受到影响。从公司法务的“工作模型”，我们看到法务工作有输入、输出和加工过程三个环节。输入环节，我们不仅需要法务理解文本、咨询的自然语义，还需要法务的经验、判断来了解文本、咨询的法律初始含义，更需要法务的沟通、协调来掌握文本、咨询的背景和意图。加工环节，不仅需要法务对法律文件的综合理解，同样需要法务对不限于法律知识的掌握以及有效的人际沟通技能。即便在输出环节，法务也要考虑所出具的法律意见是否被接受，以及评估该输出在企业中产生的反应，从而调整自己的输出意见。这些综合行为过程，机器似乎很难做到和人类一样的好。至少目前不大可行，即便可以，也会因其成本极高而变得不可能。
那么，什么样的法务工作，会受到法律人工智能的影响以及受到什么影响？这就要分析法务工作的另一个特点了。一个法律事务或项目，如交易或纠纷，传统上被认为只能由一位或两位有经验的律师来独立完成。法律服务是不可分解的。但以理查德.萨斯坎德为代表的法律科技专家提出，对于任何一项交易或纠纷而言，无论其大小，都可以将其再细分或分解成更小的组成部分。如一项交易，可分解为：尽职调查、法律研究、交易管理、模板选择、谈判、针对性起草、文件管理、法律意见、风险管理等子任务。一次诉讼，可分解为文件审阅、法律研究、项目管理、诉讼支持、披露、策略、战术、谈判、法庭辩论等子任务。当然，子任务还可以再细分。在这些子任务中，很多是例行和重复性的工作。
也就是说，一件完整的法律任务，需要人类律师和法务的综合判断，机器可能无力插手。但如果将该任务进行分解，会发现子任务中存在大量可标准化、程序化、重复化的部分。对于该类型任务，人工智能似乎可有所作为。如合同审核，对于企业经常使用的、交易前提清晰，不需要法务进行额外沟通或确认的合同类型，如能开发相应的智能程序，完全可自动生成合同或自动出具标准的修改意见。这也是目前很多国内外法律人工智能创业公司在尝试的方向。这也是这家创业公司LawGeex正在做的。
以这样的合同审核智能化为例，要达到与人类法务或律师同等效果，至少必须基于两个前提。一个便是以上所说的，合同审核工作可以被分解成若干子任务，在不需要进行其他子任务或可以忽略的情况下，对其中重复出现的“同类型合同文件阅读、理解、输出修改意见”行为进行自动化。第二个更重要的前提是，智能化之前必须要有同类型的合同大数据作为基础，通过机器学习算法，经过数百万次的练习，找到合同审核意见的共同特征，并以法律语言表达出来。这两个前提，缺一不可，否则就很有可能不是真正意义上的人工智能法务审核。
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