昨天，一家坐落于以色列的初创公司 Lawgeex 举行了一场人机比赛：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，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。人类律师的平均准确率达到了85％，而AI的准确率达到了95％且在26秒内就完成了任务，人类律师则平均需要92分钟。
这向人们证明了，AI 已经有能力接替人类在法律领域的某些工作。
"以我的知识水平，绝对不会被替代。"
但真的是这样的吗？
人工智能，不再是科幻小说，不再是阅读理解，不再是新闻标题，不再是以太网中跃动的字节和CPU中孱弱的灵魂，而是实实在在的宿命。
我们已身处大时代的革命之中，科学家将现今阶段，定义为弱人工智能时代。
在越来越多的领域，人工智能正在快速超越人类。这也意味着，
大批“高技能”职业，都可能在不远的未来，失去自己原来的工作。
君不见，美国已经有十家律所聘用了Ross，一个背后由IBM人工智能系统支持的虚拟助理。Ross可以同时查阅数万份历史判决，并勾画重点。它能够听懂普通人所说的英文，并给出逻辑清晰的答案。以前需要500名初级律师完成的工作，它数分钟内就能够解决。
君不见，在珠三角，富士康厂区外，那些多愁善感的年轻人，来不及抒发乡愁，就得争抢为数不多的机会。工厂流水线两侧，100万台精密机器人正逐步填满他们站过的位置。
既然人工智能已经走进了法律领域，那么距离其走进企业并对企业法务工作产生重大影响也指日可待。
然而，凡事都有两面性。在带来众多利好的同时，人工智能逐渐取代人类工作也是大势所趋，特别是一些机械、重复的工作。试想，当企业制度、重大项目、日常合同等都可以依托人工智能系统获取合法性提示、风险提示、类似项参考、合理化建议时，企业法务一直引以为傲的法律专业知识、实务经验将会变得非常廉价，届时企业管理者是否还需要企业法务？或者说，企业法务还能如何体现自身价值？
要回答这个问题，必须要认清法务工作的本质——
由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。
所以，再次回到我们的问题，LawGeex可以取代法务吗？
人工智能分析了公司法，就能把章程写的严密无缺了么，实际上，一切的算法都是从过去的经验中抽象出来的机械规则，但是公司法律问题的尺度本身就是随着时代、地域、具体事项和人们的道德观念和社会结构的演进而不断变化调整的，经验是对未来的借鉴，有时候可以套用，有时候需要变通，有时候需要彻底抛弃，而有时根本没有现成的规则可适用。
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。
所以，基于法务的工作模型特点，LawGeex虽不能完全战胜人类法务，但在许多可标准化、程序化的公司法律事务上，LawGeex实实在在对法务人构成了威胁，尤其是初入职场的年轻法务，尚未对法务工作形成一套完整的方法论，也就无从谈起更高维度的法务认知。
而正在成长人工智能，它们一旦出现于赛道，初阶法务终将望其项背。
一日千里的科技，正在使一切坚固的，变成脆弱的；使一切岿然不动的，变成变动不居的。
在你看不到的地方，你处身的行业，会正如大地坍塌，最终只剩下熔岩中的廖廖孤岛。
我们能做的，只是在洪流中，尽量抓住一切带有想象和创造元素的稻草，尽量逃避被淹没的命运。
更多精彩文章请扫二维码关注：
010-57804780