导读：当律师行业每天产生的数据越来越多，我们搜集、分析和计算数据的能力越来越强，其实就可以发展出另外一种将对行业产生革命性影响的技术——人工智能。
虽然“人工智能”这个概念今年在法律圈内被广泛关注，但是它究竟是什么，可能为律师行业带来什么，其实还没有被充分认识。因此，我最近特意读了两本和人工智能有关的书：一本是普利策奖得主，专注于机器人与人工智能领域报道的记者约翰·马尔科夫的作品——《与机器人共舞——人工智能时代的大未来》；另一本则是谷歌工程总监雷·库兹韦尔的《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》。前者记载了这位记者对人工智能领域长时间的观察，后者则从技术角度解读了人工智能的原理所在。
结合这两个视角，我们或许可以一窥“人工智能”背后隐藏的能量，以及它将为法律领域带来的新的可能。
一、人工智能的前世今生
人工智能概念的提出是在1956年。在当时由美国达特茅斯学院的年轻数学教授约翰·麦卡锡组织的夏季研讨会上，科学家们最终抛弃了“控制论”、“自动机研究”、“复杂信息处理”、“机器智能”等名称，决定用“人工智能”为这项新技术命名。
当时他们是这样界定人工智能的：“这项研究建立在一种猜想的基础之上，那就是学习的每一方面或智力的任何其他基础，原则上都可以准确地描述，并由机器模拟。我们将尝试，来寻找制造能够使用语言、提炼抽象概念的机器的方法，解决现在仍属于人类的各种问题，并完善人类自身。我们认为，如果一批优秀的科学家在一起研究一个夏天，那么这一领域中的一个或多个问题就能得到显著的推进。”
尽管当时计算资源匮乏，科学家们对人工智能的未来无疑是极其乐观的。“我们最终的目标是创造能够像人类一样高效地从经验中学习的程序。”麦卡锡在那时写道。
在这之后，麦卡锡和求学时期的好友，也是达特茅斯夏季研讨会的主要参与者之一，马文·明斯基共同加入了麻省理工学院，并在这里成立了人工智能实验室。不过，他们后来却迈向了两种不同的研究方向，并且最终分道扬镳。
麦卡锡提出的是以规则和逻辑为基础的方向，这在之后很长一段时间内都是人工智能的主流方向。在加盟斯坦福大学，建立人工智能实验室之后，麦卡锡在这里开启了早期对机器视觉以及机器人的研究。随着自然语言识别、计算机音乐、专家系统的出现，这一时期也成为了人工智能的第一个黄金时期。
值得注意的是，麦卡锡的实验室催生了人工智能的一系列子学科，其中就包括知识工程。这一系统的目标是捕捉并组织人类知识，提倡“将科学家、工程师或经理人的专业知识打包汇总，并将它应用到企业数据中”。
这一学科的最初目标在于对人类有机化学专家解决问题的策略进行自动化研究，帮助他们识别未知有机分子。后来则出现了一批致力于开发此类技术的企业，比如说将商业贷款和保险承保的知识打包，开发出“贷款顾问”和“承保顾问”程序，将它们作为信息工具提供给企业的Syntelligence。
不过，人工智能的实际发展速度却并未像理论设想的那么快。在20世纪80年代初的“人工智能的冬天”里，Syntelligence的创始人被迫出走，人工智能公司一家接一家地走向崩溃，有的是因为资金问题，有些则是因为回归实验研究或重新变回了咨询公司。
明斯基提出的方向是神经网络。神经网络是一些数学结构，由节点或神经元组成，这些节点又通过代表“权重”或“矢量”的数值相互连接。它们能够通过一系列图像和声音等模式的训练，最终识别出相似的模式。不过，这一方向在最初并不被看好，连明斯基自己也表达了对这一路径的怀疑。
人们对神经网络的热情直到1978年才被点燃。这一年，哈佛神经生物学博士特里·谢伊诺斯基和英国心理学博士后杰弗里·辛顿找到了一种将原有神经网络模型改造成一种更强大的学习算法的方法，从而模仿人类通过观察实例、总结泛化来学习的方式。
基于此，他们开发了一个名为Nettalk的语言学习项目。在逐步学习了文字量较少的儿童读物语言、五年级学生讲述的一则学校生活故事和一个记录有两万余个单词的字典之后，它能够学会发音，进而像五年级学生一样说话，甚至朗读自己从未见过的新词。
进入2000年以后，计算能力的不断进步让打造大规模神经网络成为可能。同时，神经网络研究的另一个关键成分——用来训练网络的大型数据集也随着全球互联网的出现而成为现实。
云计算这一新的计算能力集中方式能够连接数十亿移动传感和计算系统——智能手机，从而让神经网络的训练变得越发简单。能够轻易获取的互联网数据集和低成本的众包劳动为神经网络研究带来了训练所需的计算和人力资源。
微软、谷歌、Facebook等巨头的加入让这个领域再次热闹了起来。“这一领域已经走出了20世纪五六十年代有关人工智能可行性以及正确方向在哪里的疑问。如今，包括概率数学在内的技术已经重新改造了这一领域，将它从学术界的私藏转变为一种能够改变当今世界的力量。”
二、创造思维的原理和野心
回顾人工智能的历史让我感到惊讶——早在20世纪80年代，打包专业知识，将它们制成信息工具就已经是知识工程研究者们关注的重点，并且已经有所实践了。专业知识，这一所有专业服务提供者得以存在的核心，原来早就已经被人工智能研究者们盯上了。而今天，随着人工智能技术的成熟，专业知识似乎更难被专业人士所独占。
虽然不清楚那一阶段是否有法律领域的知识工程研究者出现，但在约翰·马尔科夫的叙述中，律师似乎已经成了一个必然会被人工智能取代的职业：“未来几年内，人工智能和机器人给世界带来的影响将远远超过个人计算和互联网在过去30年间已经对世界造成的改变。汽车可以无人驾驶，机器人可以完成快递员的工作，当然，还有医生和律师的。”
一句“当然”就终结了律师的未来自然很难让人服气。不过，如果读完库兹韦尔的书，就会发现，所有人类传统的工作、生活和思考方式其实都岌岌可危。
老实说，库兹韦尔的书并不好读，通篇都是神经元、模式、层级、隐马尔科夫模型这样的抽象而陌生的词汇和复杂的解析图。但是，我们还是很容易看出，库兹韦尔的这本书大体分为这样两大部分：前一部分分析了人脑思维的机制所在，后一部分则探讨了如何通过软件模拟人脑的思维方式。
在库兹韦尔看来，大脑新皮质分6层，共包含300亿个神经元，它们又组成了3亿个模式识别器。这些模式识别器按层级关系组织，它们是思想的语言和思维模式识别理论的基础。大脑运转时，并不以神经元为基础，而是神经元集合，也就是“皮质柱”。它们在心理学上的意义是“模式”，人类学习和训练的过程，其实也就是识别模式、建立模式的过程。
人工智能的目标则是构建出仿生数码新皮质。目前，人工智能技术已经能够模拟包含160万个视觉神经元的人脑视觉新皮质，模拟完整人类大脑的目标预计将在2023年实现，机器识别信息和学习新知的能力也正在逐步加强。
对于创造非生物智能，库兹韦尔颇有信心。他曾经提出著名的库兹韦尔定律：技术力量正以指数规律快速发展，更多绝对会超乎我们想象的极端事物用不了多久就会出现。这对于创造思维同样适用。无论是生物医学还是人类传输信息的能力都正呈指数式增长，助推着大脑研究的飞速进展。
库兹韦尔预言，2045年，机器智能超越人类智能的“奇点”将到来，“严格生物学意义上的人类将不复存在”。
这并不意味着人工智能将取代人类，相反，库兹韦尔描画了一幅“通过工具扩展自身”的图景：“我们与不断发明的智能技术融为一体。我们血液中的智能纳米机器人会保护我们的细胞和分子，进而维持我们的健康状况。这种纳米机器人还会通过毛细血管进入我们的大脑，并与我们的生物神经元互动，直接扩展我们的智力。”
虽然这听起来仍然十分科幻，但“人类已经发明了血细胞大小的设备，这种设备可以治疗动物的I型糖尿病或检测并破坏血液中的癌细胞。基于库兹韦尔定律，未来30年间，这些技术的功能会比现在强大十亿倍。”
三、人工智能与律师业的未来
我们无从判断库兹韦尔的预言是现实的前奏，还是只是重演了20世纪50年代科学家们的乐观。但可以肯定的是，通过工具扩展自身的确是人类发展历程中一条看得见的轨迹。
书写是最初也是最典型的例子。借助于文字和书写，我们可以更好地记忆和进行逻辑推演。而在法律领域，借助于电子存储工具、办公软件和互联网即时通讯工具，律师可以更高效地交流信息，形成成果。借助于Ross这样的法律人工智能，律师的法律检索变得更加容易。而在未来，借助于更加成熟的人工智能技术，律师甚至可以在法律推理、制定诉讼策略上得到更多帮助。
“我认为我使用的设备，以及与这些设备有关的云资源都是自我的扩展，如果关掉这些大脑扩展设备，我就会感觉缺少点儿什么。这就是为什么2012年1月18日，谷歌、维基百科及其他网站相继关闭网页，抗议《禁止网络盗版法案》那一天会产生如此大的影响：我觉得大脑的某一部分好像罢工了，”库兹韦尔说：“这一事件表明，我们已经将我们的思维部分外包给云了。可以说，云已经成为我们思维的一部分了。”
从这个角度来说，我们的思维一直受益于外界的帮助。更加发达的人工智能以云的方式为我们的思维提供辅助，甚至以某种方式和人类大脑相连和互动，也只是“通过工具扩展自身”这一发展脉络的自然延伸。
如果从律师的原有工作模式来理解人工智能带来的改变，它当然意味着不小的挑战。当机器学习了所有的法律法规和裁判文书数据，在法律检索、预测案件结果等工作上，它很可能会比人类律师表现得更出色。另一方面，正如理查德·萨斯金在《专业人士的未来》一书中指出的那样，在人工智能的帮助下，普通人也可以处理法律事务。人类专家的实践知识将可以被非专业人士在线上获取，专业人士自身作为中介的意义将越来越弱。（参见“每周蒋讲”往期文章《作为专业人士的律师，未来并不乐观》）
但是，从提供更加优质的法律服务的角度来说，人工智能其实有着更加积极的意义。一方面，法律服务的成本将大大降低，这将让更多人有了享有高质量法律服务，更好地维护自身合法权益的能力；另一方面，依赖于大量资料搜集和分析的基础工作将被人工智能所替代，进入律师行业的新人不必陷于那些枯燥乏味的重复性工作，而会拥有更高的起点。经验尚浅的律师，也可以在人工智能的帮助下，提供超出自身原有能力的服务。
“假舆马者，非利足也，而致千里；假舟楫者，非能水也，而绝江河。君子生非异也，善假于物也。”这段荀子在两千年前写下的话对于我们今天思考人工智能的意义也仍有启发。
人类的经验、能力和智识水平毕竟是有限的，即使是受过专业训练，积累了丰富经验的律师，也必须承认自身的颇多不足。但是，从文字书写，到电子化办公软件，再到大数据和人工智能，在借助所有可能的工具提供更好的法律服务上，律师们其实一直在路上。
当然，有关人工智能对律师工作的具体影响，我将在以后的文章中，结合我们的实践，为大家进一步展开论述。
实习编辑/代重阳