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當律師可以「預判」法官的預判 | 法律先生

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《穿Prada的女魔頭》里,梅姨一句「你身上這件毛衣是多少人替你挑過顏色」讓安妮啞口,時尚洪流誰也躲不過,AI浪潮同樣如此。

從單純的查資料、到模仿聲線口吻唱歌寫書,AI的發展速度和維度著實讓人咋舌。可在法律行業,它不止是個炫技玩具。

從「融資超4億,這家法律科技巨頭還是倒閉了」開始,我們就一直在關注科技在法律行業的發展。

于是,我們決定將所有關于法律科技和AI的內容匯集在「未來律師」系列中。

在這里,你可以看到最新的法律科技和AI,從合同像外賣一樣快,到法官思維被建模。

我們希望讓你第一時間知道這些前沿動向,既能開眼界,也能提前想想:當工具越來越聰明,律師的價值該放在哪兒?



法庭策略一直是一半是藝術,一半是科學。

最近,有一個叫Bench IQ的公司盯準了這一點,將目光轉移到了法庭中心,法官的身上。

從書面意見到口頭裁定,甚至庭上即興追問的語氣,全都錄入系統,把法官97%從未寫進正式意見的思考,翻譯成可檢索、可演練的劇本。

它不吃「全量數據」,只吃「法官本人」。

而投資們似乎覺得這個想法可行,包括Cooley、Fenwick等頂尖大所都加入投資行列,目前Bench IQ完成了530萬美元(3550萬元人民幣)種子輪融資。

當然,這也離不開自帶彩蛋創始團隊。



首先,CEO吉莫·奧維亞蓋萊(Jimoh Ovbiagele)是曾經名噪一時以RossIntelligence的創始人之一。

對,就是那家公司率先用AI做法律檢索,卻被湯森路透引版權官司無奈叫停的公司。

湯森路透指控其用 Westlaw 數據訓練模型,聯邦法官認定不構成「合理使用」,Ross血流不止,融資斷絕,最終關門。

十年蟄伏,他帶著老搭檔CTO馬克西姆·伊薩科夫(Maxim Isakov)卷土重來,把「未竟之業」升級為「更刁鉆之業」。



點擊跳轉了解ROSS歷史研發出第一款AI律師后,這家著名法律科技公司倒閉了!

有了高尖精技術人員,還得要有懂法律行業的人,杰弗里·格特爾曼Jeffrey Gettleman)就是這樣的核心人物。

作為前凱易合伙人,從業51年的資深律師,操盤過聯合航空230億美元重組、代表過很多大客戶,包括但不限于沃爾瑪、三星等。

可以說,他的經驗是Bench IQ最重要的數據庫。



賣「法官水晶球」的想法并不新鮮。

畢竟,美國法庭是「一人一票」的劇場,法官公開選舉、終身留名、判決署名,他們對程序動議的喜惡就是法律本身。

LexisNexis和Westlaw早就提供過類似功能,把特定法官的裁決模式、傾向先例和時間表畫成圖譜。

Bench IQ要揭示的不是頻率,而是「為什么」,以及律師能如何影響結果。

「知道一個地區野火發生的頻率當然有用,但很有限。Bench IQ做的是告訴你野火為什么發生,以及你該怎么避免它。」

也就是說,我要預判你的預判。



Bench IQ的「獨特配方」,在于三個層面。

第一層是「影子數據集」。

美國法院每年數百萬份裁決,只有3%留下書面理由。

Bench IQ用自然語言代理把其余97%的庭上即時決定、程序令、口頭駁回統統撈進暗庫,拼成完整拼圖。

第二層是「法官指紋模型」。

他們把每位法官過往的段落節奏、引證習慣、對特定動議的觸發詞,訓練成專屬向量,像聲紋一樣可比對,誰學誰一眼識破。

第三層是「對抗式演練」。

系統會模擬這位法官向你連續發問,記錄你在第幾秒開始支吾,再告訴你要說哪句案例才能讓他信服。



Bench IQ把這份「人味」商品化,讓律師能在數小時內掌握某位法官的脾性,這無疑是聰明的商業切口。

可問題也隨之而來:

當算法能描摹人的習慣,法庭會不會變成一場應試表演?

律師會更依賴數據,還是被迫重拾那些只有人類才具備的能力?法官會不會故意不按常理出牌,判決會更公平嗎?

(PS.中國有可能出現類似的AI嗎?)

Bench IQ標出了暗礁,但船要往哪開,仍取決于掌舵的人。

真正值得討論的也許不是「AI能不能懂法官」,而是「當AI懂了法官,我們還要怎么懂人」。



點擊圖片閱讀「未來律師」合集





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