听闻它击败20位顶尖律师后，我们和法律界的「AlphaGO」聊了聊 | 独家

2018-03-21 22:28 来源:机器之能 人工智能 /操作零碎 /人类

原标题：听闻它击败20位顶尖律师后，我们和法律界的「AlphaGO」聊了聊 | 独家

前不久，在规范商业合同审查中，二十位拥无数十年公司法和合同审查经历的美国顶尖律师败给了一款人工智能零碎。后果引发中外媒体普遍报道，一些中文报道阅读量已超 10 万+。我们第一工夫与 LawGeex 获得了联络，并和他们的市场担任人聊了聊。

采访 | Meghan（李九喻）、微胖

撰文 | 微胖

「人类的易错性，让我印象深入。」LawGeex 市场营销副总裁（VP of Marketing）Shmuil Goldberg 在谈及那份研讨时说道。

往年 2 月底，以色列法律科技创业公司 LawGeex 联手杜克、斯坦福等大学停止了一项研讨。后果，在规范商业合同审查（五份保密协议，NDA）中，二十位拥无数十年公司法和合同审查经历的美国顶尖律师，输给了公司研发的人工智能零碎。

AI 均匀精确率 94%，人类均匀精确率只要 85%。其中一份 NDA（保密协议）审查中，AI 的正确率到达 100%。

LawGeex 团队

人工智能协助人类任务，曾经有二十多年历史。比方，帮游览社订机票、医生诊断、金融从业者买卖。

「其他行业都置信人类会犯错。」Shmuil Goldberg 说，「法律却是独一的行业，依然深信人类可以把事情做得很完满。只需是律师审核过的合同，似乎就没有成绩了。」

后果，我们都被后果震慑到了。「律师们不晓得为什么人工智能可以做到这么棒。」

Shmuil 通知我们，为了这次比赛绝对公道，他们选择了保密协议（NDA），「由于这是一项最根底的法律任务，也用不上人类发明力。」

纽约数据公司 CB Insights 的一份报告显示，2017 年，风险投资公司对法律行业人工智能技术的投资比 2016 年猛增了 43%。这标明，法律行业运用人工智能技术的趋向开展得比任何时分都快。

其中，合同范畴是一个十分活泼的创新范畴。刚刚完毕的全球法律黑客松的第一轮竞赛中，两个夺冠项目都与合同有关。

其中一个项目旨在协助当事人在跨国买卖合同中，愈加精确地运用国际贸易术语以降低风险。另一个旨在自动提示合同文本中的模糊内容。

而「我们希望每团体都能以简约、高效而低本钱的方式取得法律效劳。」公司 CEO Noory Bechor 曾这样谈及公司设立的初衷。

2017 年 3 月，LawGeex 完成 7 百万 A 轮融资，开端组建销售团队，推行产品。而在此之前，作为一个产品为先的公司，他们将全部精神用于了产品研发。

LawGeex 市场营销副总监（VP of Marketing）Shmuil Goldberg

你不需求在本人看不懂的合同上签字

简直每团体都有过这样的阅历：租房，签了一份租赁合同，却不晓得怎样审查；签了份劳务合同，却不晓得公司条款能否苛刻。

最典型的是，竞业制止条款。由于太想失掉某份任务，人们经常没有细心阅读合同就签字，却疏忽了一个根本现实协议具有法律效能。竞业制止条款会限制雇员从事具有竞争性质的业务，或许本人兴办这类业务。（大家可以脑补一下最近自动驾驶范畴的两大「世纪之案」。）

「这就是我兴办这家公司的初衷让没有法律背景的人也能看懂合同，本人做出好的决议，防止付出代价的错误。」Noory Bechor 曾通知媒体。2014 年 12 月，他和以色列人工智能专家 Ilan Admon（CTO）共同兴办了 LawGeex，开端研发这款基于 AI 的合同审查零碎。

2016 年 4 月，为了获取更多合同数据，提升产品体验，公司开端向团体收费开放平台效劳。

用户登录网站，注册并上传本人的合同后，零碎就可以剖析合同，并将之与数据库中的合同停止比对。

零碎会标志出能够漏掉的条款、能够需求移除的异常条款，并标志出需求仔细阅读的重要条款。零碎给出的反应十分复杂，粗浅易懂，没有法律背景的用户读起来，也毫不费力。

产品界面

一位已经试用过这款平台的记者提供的产品截图

最后，公司开放出雇佣合同审查效劳。接着支持更多合同效劳，比方租赁合同等。

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由于产品的易用性和高性价比，平台刚上线几个月便经过口碑传达，审查了数以千计的文件，其中包括 Apple、Google、facebook 等公司的休息雇佣合同。

这一年（2016 年），他们取得了来自以色列著名天使投资人 Eilon Tirosh 和 Rami Lipman 等人 250 万美元的投资。

月免费 1 千美元的 B 端产品

审查的合同越多，算法才干了解地更好。但是，关于一家创业公司来说，做一款满足普通用户的 2C 法律科技产品，并不理想。

普通人每年需求审核的合同数量十分少，需求也属低频。「我们不会卖给团体用户。他需求有足够多的合同，购置才是经济可行的。」Shmuil 说，理想中的客户，每年会有 500 以上的合同审查需求。

他们将目光锁定在了公司法务。国际商务律师从业阅历也让 Bechor 看到了行业痛点：合同审查依然是一项单调的休息密集型任务。

典型财富 1000 强公司管理的合同均匀数量，高达 2 万到 4 万份。但是，83% 的公司都对现有组织合同管理流程不满。尤其是保密协议，通常需求消耗一个礼拜甚至更长的审查工夫。

「最佳目的用户是公司法务，大中型公司的法务。」Shmuil 说。这样规模的团队，一年要处置一千多件合同，也就是说，至多每个礼拜都会用到这个平台。而提升这些人的任务效率，意味着公司能在不添加风险的状况下，疾速推进业务。

相较于 C 端产品，B 端用户既保证了需求的体量与频次，对产品价钱也不会特别敏感，更合适一款新的法律技术产品落地。

公司 CEO Noory Bechor（左）以及 CTO Ilan Admon（右）

至于产品要完成什么样的智能功用，Bechor 以为，规范就是用户对公司法务的要求。

「你希望公司的律师做什么？你希望他们标志出那些本不该呈现的内容，标志出原本应该呈现的内容，你希望律师可以解释你不懂的内容。」

LawGeex 就是这样设计平台的。

运用产品时，用户首先要决议「剧本（playbook）」比方，我希望能有这些条款，这是我们想看到的一些先例，比方术语的定义是这样的。一旦定义完后，经过预训练的 AI 就可以依据这个剧原本审查合同。

「我们的这个零碎曾经学习了 40 多万分合同，而且可以辨认出合同要素。比方，这是准据法，这是禁制令，准据法条款是纽约，禁制令是两年工夫。我们会比对用户设定的需求，然后确保婚配。」Shmuil 说。

「假如律师设定了一个十分严厉的模本，哪些是我们希望看到的，哪些不是我们希望看到的，什么时分应该怎样写等。那么其他部门，比方人力资源、销售部门和业务拓展部门就可以本人审核合同了。」他补充道。

平台大大延长了合同审核周期。过来能够要花一个礼拜甚至一个月的工夫，如今，一个小时就能完成任务。

与此同时，还能坚持合同审查的高度分歧性。「假如你约请同一位律师辨别在周一和周五早上审查同一份合同，后果会有很大的不同。」Shmuil 说。

目前，LawGeex 为团体用户提供收费效劳，为企业提供有偿效劳。而客户简直全是大中型企业，包括德勤这样的大企业。绝大少数用户来自美国。

「我们也不会把产品卖给律所。」Shmuil 补充道，公司产品的次要价值是效率，而节省工夫与依据时长免费的律所规则相悖。

产品定价会依据很多要素，大约每月免费 1 千美元。

独门秘籍

由于法律科技范畴并没有一个相似 ImageNet 这样的规范赛事，用户通常很难直观地看出哪款法律 AI 产品的准确度更高。比方，异样是在线合同审查平台，Legalsifter 和 LawGeex 的 AI，谁的精准度更高？

在 Shmuil 看来，这不是一个很难答复的成绩。

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一方面，在精准度方面，LawGeex 运用了 F-measure。这是一种十分严厉的准确度定义，也是机器学习常用的目标之一。「近几个月，我们只用这个目标，由于这是最严厉的准确性目标。」

另一方面，一切其他工具，在输出少量数据后，只会答复一到两个成绩。比方，能不能签或许做不做这笔生意。

「这些工具的特点是，在输出少量数据后，只给你一个答案。」Shmuil 说，「我们的工具在给你一个终极回答前，会问上千个成绩。它也是独一一个会讯问这么多成绩、并标志出相关局部、不相关的局部，并将之交给律师的工具。」

而一切这些异乎寻常，都离不开公司破费三年多工夫研发的「机密配方」：算法模型 LLP 和 LLU。

「法律言语十分标准，假如你只说一件事，那就意味着一件事。这在自然言语中是十分聚集了全世界身经百战的最优秀的创业导师，汇集了全世界各国最优质的产业资源，召唤全球未来的商业领袖。不同的，它可以有十种表达方式，假如你想说一件事，会有 25 种不同的说法。」

为理解决这个难题，公司研发一种叫做 LLP 的算法，作为法律言语处置器。

「我们的方法就是尽能够用许多合同训练神经网络。首先，我们会教会零碎了解法律术语，而不是自然言语。一旦做到这一点，接上去就能训练零碎了解法律概念了。」Shmuil 说。

「当提到某个法律概念时，零碎会明白这个概念是什么，比方竞业制止、披露等。假如要求零碎阅读合同找到披露相关内容，零碎不会找『披露』这个词，而是一切表达披露意思的法律术语。」

可见，LLP 的构思和 NLP 的根本架构相似，但是，根底信息和算法自身还是存在基本不同。毕竟，零碎是被训练用来了解愈加严厉的言语，而不是流利的言语。

在回忆这段艰苦的研发历史时，Shmuil 感慨道，NLP 对法律术语简直不起作用！

「一切现成的 NLP 处理方案都是树立在自然言语的根底上的，但法律术语（legalese）不是自然言语，传统的自然言语处置器不起作用，我们必需从头开端。」

另一个算法模型是 LLU，它可以了解法律术语，并像谷歌翻译一样把它们翻译成法律概念。

比方，一组文本中有五个法律单词、或许某个段落、句子指的是某个法律概念。

「假如零碎发现这五个单词意思相反，它就会明白他们指向同一个概念，这就是这个平台的重要价值。」Shmuil 说。「即便是之前从未见过的，也能基于对所涉法律上下文的了解，搞清楚这个法律概念的意思。」

据 Shmuil 引见，公司研发团队拥有本国顶尖的机器学习和 AI 专家。其中，结合开创人兼 CTO Ilan Admon 就是知名人工智能专家，在过来 20 年里不断在研讨机器学习算法，具有丰厚的技术背景经历。

「人工智能曾经接收世界」

打造一台基于 AI 的合同审查零碎，需求少量合同文本。但是，合同与地下的判决书不同之处在于，合同会触及公司敏感和隐私信息，假如没有公司受权，无法运用这些数据训练零碎。

这也是研发基于 AI 的合同管理工具所面临的次要应战之一。Shmuil 也供认，没有一套相似 ImageNet 这样的数据集，「这也给我们带来了额定的应战。」「一开端，数据的确是一个应战。」

随着公司的不时壮大和成熟，LawGeex 设立了专门的合同采集部门，次要担任采集签署过的执行合约，包括 DNA，订购合同等。公司也会搜索一些地下的数据，公共信息，开放公司的分享等。

其实，不只仅是数据量，整个后期任务（标志、清算数据等）的体量之大与繁琐，直到明天都让他记忆深入。

为了正确标志数据和训练零碎，他们采用了和国际法律科技公司相似的做法：成立了本人的法律专家团队。包括执业律师、兼职律师以及不再执业但仍有执照的律师。

「团队成员包括有经历的美国律师。有的来自哈佛大学、有的来自世界上最大的律师事务所，有的来自公司法务。」他引见道。

「过来几年，都在寻觅、明晰和标注这些合同，为训练做预备。」如今，零碎曾经「消化」了 40 多万份合同。

近一年来，国家加大了对于互联网金融的管理力度，各种管理政策不断出台，不少业内人士对于互联网金融都保持着谨慎看好的态度，但是安方丹却保持了乐观的态度，她认为，互联网金融行业在当前是“风口上的大象”，技术正是这股风的原动力。

但是，40 多万份合同的敏感信息如何失掉保证呢？

对此，Bechor 表示，这些合同不会成为公司数据库的一局部。公司只会保管用户上传的合同一段工夫，不会和任何人分享。

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「但是，引擎的确会搜集相关统计信息，用以提升零碎的精确性以及反应质量。比方，可以为用户提供更为详细的统计数字，什么是规范条款，什么不是。」比方，我们数据库中 80% 的合同并不包括相似的条款。他说。

如今，公司团队曾经由几年前的 20 多人开展到 50 人左右的规模。其中，最多的依然是数据研讨人员和工程师。

在谈及 AI 如何革新法律范畴这个陈词滥调的成绩时，Shmuil 似乎显得决心十足：

「与我们协作客户的规模，越来越大。我们发现，法律从业者采用法律人工智能技术，不再是一个成绩。过来几年，大公司都在采用这种技术。担忧丢饭碗的，只是市场中的小咖玩家。」

自动化和机器学习曾经在法律范畴发扬了关键作用。「我们不以为人工智能正在接收世界，应该说，人工智能曾经接收世界。」他说。