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未来真来了?国际法律人工智能大咖在杭对话实录【斑斓 · 现场】

【编者按】“法律+科技”领军者国际峰会在浙江杭州举行。英国大法官首席信息技术顾问Richard Susskind、IBM Watson Legal联合创始人、首席专家Brian Kuhn、汤姆森路透社法律集团市场信息部总监David Curle、Neota Logic亚太区总裁Julian Ueberang,以及来自国内法检两院、司法行政、BAT相关部门、法律科技企业的诸多人士参加会议。斑斓君作为受邀嘉宾,参加了上午活动和下午的“法律+人工智能”分论坛。目前一些媒体关于我发言的报道,未经本人审核,有的还断章取义出“互联网诉讼法”概念,甚至把他人高见“剪切”成我的观点,实在令人遗憾。现经主办方授权,将论坛部分内容与各位分享。为节约篇幅,只撷取本人参与的一部分内容,还望各位海涵。



【上午·主论坛】


主持人:30年前,牛津大学一位年轻法律学者,在博士论文里提出了一个当时被大家认为是荒诞不经、大胆离奇的设想,他认为,“人工智能和计算机会改变未来的法律服务领域”,当时,这个想法太过超前,并不被人认可,但他的设想已在多年之后的今天变为现实。这位年轻人,就是畅销书《法律人的明天》作者、英国大法官首席信息技术顾问Richard Susskind先生,现在请他做主旨演讲,他演讲的题目是“为法律公正升级换代”,有请Richard。


          

Richard Susskind:大家好,很高兴来到这里,这是我第二次来中国。我本人主要关注信息技术、人工智能等领域。今天我的话题涉及以下几个部分:

    

第一,我们应如何展望未来。第二,哪三大剧变正改变我们。第三,人工智能未来发展趋势如何。接下来,我也会给大家提供一些有关变化的例子,同时也会和大家探讨在提供法律服务方面,我们面临的一些其他选择,最后会与大家探讨如何提升法律公正。

    

过去,在制造业,我们卖给客户的,是我们想要销售的东西,后来则是客户真正需要什么,我们就生产什么、销售什么。展望未来,我们不仅要考虑现在怎么做,更要考虑如何提供其他更加创新的核心法律服务。这里我想强调“改变”一词,因为很多领域已发生巨变,推动了法律服务模式的变化。

    

首先,法律技术提供方越来越多元。不仅涉及大型公司,也包括小型合伙。法律框架越来越复杂,我们需要降低适用成本,一方面,我们需要越来越多的法律服务,但也需要降低它的成本。要实现这样的目标,必须给现在的法律框架“做减法”,我把它称之为“去结构化”。

    

第二,法律服务提供方越来越多元。大型律所、咨询公司,包括法律创新科技公司都成为法律服务提供者。这类创新公司过去并不多,现在已有2000多家,而且在全球的数量还在持续增加。公司法务部门数量也在上升,企业内部的法律工作者越来越多。大家都在探索创新法律服务的提供方式。

    

我这辈子都在思考如何提供更好的法律服务,如何借助科学技术提升法院和其他机构的公正度,让我们的社会更加公平公正。事实上,科技也一直在日新月异的发展,我们已拥有更快的宽带速度、不断升级迭代的技术水准。

    

科技的发展,也赋予我们更大的能力。许多事过去只有人可以完成,但现在机器可以完成,人工智能设备则具有更高的能力,比如说物联网,借助芯片就可以联结万物,还比如说大家都很熟悉的微信,现在大家用微信聊天了。关键是,科技的进步速度不会终止,每天我们都会看到新的技术产品、新的技术体系,技术发展无止境,在人工智能领域更是如此。


人工智能正影响整个法律行业,一开始我们对它持怀疑态度,但现在英国每个法律专业人士都在使用人工智能。十年之后,人工智能会给整个法律界带来更加难以想象的巨变。(编者注:就像每篇讨论博弈论的文章都会普及“囚徒困境”故事一样,演讲者随后回顾了自己在上世纪80年代接触人工智能的历史,以及“深蓝”战胜国际象棋大师、“阿尔法狗”战胜李世石的演进史,这里略去。)

 

过去,许多法律人认为,机器永远不会像我们这样思考,永远不会像我们这样处理问题,它们最多只能机械复制专家的行为和思维方式罢了,这类想法其实是错误的,机器之所以能够超越人类,并不是因为它会复制专家的行为和思考能力,而是因为它们处理问题的能力、它们处理数据的规模,比所谓专家要大得多,也深刻得多。


常有人问我,机器如何有自己的判断、如何执行自己的判断,我会告诉他,这不是一个特别好的问题,我个人建议你这样问我:为什么律师的客户需要专家意见呢?因为存在“不确定性”。人们跑来咨询律师,是因为他们遇到一些未知的情况,需要律师告诉他们该怎么做。所以,关键不在于机器能不能作出决断,而是机器能不能帮助我们处理各种不确定的情况。


人工智能的发展,就是帮助我们建立一个处理不确定性问题的系统,它未必会像我们一样思考,但能够更好地预测结果、解决问题。

    

在我看来,人工智能给法律领域带来了两场革命。第一次革命中,机器协助我们起草各种各样的文书,帮助解决各式各样的问题,这一进程从上世纪80年代就已开始。第二次革命则与大数据相关,机器可以作出各种各样不同的预测,能够分析数据和文档。在尽职调查和诉讼中,能够帮助我们准备最准确的材料,还能够分析各种不确定的风险因素。


现在,一些国际大型律所都有自己的分析系统。通过这样的系统,他们可以帮助分析非常复杂的数据、梳理大量的信息。法律科技公司已经在尽职调查产业跑马圈地。美国刚刚发布一个软件工具,可以很快完成一个律师36万小时的工作量,帮助客户省下上百万美元,而这些工作过去是需要律师手工完成的。


展望未来,会有六类替代性解决问题的模式,涉及医学、法律、教育、会计、咨询等各个领域。



为了转型升级,我们经过了不同阶段。首先是抗拒改变、否认变化,接着是降低成本,通过外聘、外包来完成服务,接下来就是颠覆阶段。到2030年,我们会进入这一阶段,有越来越多的人工智能和技术来完成我们的工作。对我们来说,预测未来的最好方式,就是自己创造未来!


主持人:非常感谢Richard Susskind教授对人工智能与法律行业关系的梳理,下面请三位嘉宾与他进行互动发言。他们是美国德杰律师事务所中国管理合伙人陶景洲律师、最高法院司法改革办公室规划处何帆处长、美国亚太法学院研究院执行长孙远钊先生。


陶律师,如果没有记错的话,去年也是在这个论坛上,您提到一些对人工智能和法律方面的看法,您当时还是持质疑和保留意见的。过去的一年发生了很多事情,人工智能在很多领域取得了突破,您会不会更新想法呢?



陶景洲:谢谢主持人,前几天,围绕人工智能问题,在美国也有一场争论。一位是特斯拉的CEO埃隆·马斯克,他谈到人工智能是对人类文明最大的冲击,各国政府应当制定特别详细的规则,避免出现一个由人工智能统治我们的世界。但“脸书”CEO马克·扎克伯格则不认同他的观点。在未来的世界,尤其对法律行业来说,到底还需不需要律师,还是让机器来统治我们、管理我们,这是我比较困惑的一个问题,不知道Richard怎么看。

    

主持人:您把这个问题又抛回来了。

    

Richard  Susskind:非常感谢您的提问,我认为,我非常同意您刚才所说的,人工智能领域是需要法律来规制的,我们需要从公共管理的角度讨论它可以做什么、不可以做什么……这里还有一个问题,AI是不是最终真正能够取代所有的律师和法官呢?没准在未来的一百年,可能真会发生,但从战略角度或从长远角度来说,在未来的十年、二十年之内,我们还是需要律师及法官的工作。有人说,在未来,最好的团队就是一个律师搭配一个非常聪明的人工智能设备。但在更久远的未来,律师的部分工作会被替代,这样的未来肯定会出现。

    

 陶景洲:过去,律师需要处理大量文件,有的案件卷宗能装十几个箱子,现在一个iPad就可以把所有的文件装下,但你还是要一篇一篇去翻查,现在人工智能已经可以替你检索关键词了,甚至完成简单的备忘录。


未来律师可能会比我们入行时轻松,上班需要工作1个小时,其他7个小时都由人工智能帮你来法律的研究与起草,科技将过去奴隶般的律师职业变成了一个享乐型的律师事业,可惜我们入行太早,享受得比较少,但我想在座很多人肯定会享受这样一种比较愉悦的律师生活。  

  

 主持人:非常积极乐观的远景规划。何帆,您不仅对西方的法律体系也非常了解、著述很多,同时也参与了中国的司法改革。刚才Richard Susskind教授提到人工智能的很多方面,您怎么看待它在中国司法领域的前景?

    

何 帆:我注意到,今天很多工作人员的T恤上都写着'未来已来'四个字。对于人工智能,我总体上是持谨慎乐观的态度,但谨慎乐观不等于盲目乐观。现在很多律所和大数据公司,都在各种场合强调“未来已来”,并宣布掌握了通往未来的钥匙。


但对我来说,未来可能不是一扇门,而是很多扇门,你打开一扇门,还有很多门在等待打开,一把钥匙打不开所有的门,有时候需要几把钥匙合开一扇门,有时候你手上拿的可能是把“假钥匙”。目前,法律领域的人工智能已经取得了重大突破,但距离广泛适用还有距离。


人工智能确实正对未来法院和法官的工作产生着影响。第一,改变法官的思维和判断模式。过去法官根据自己对事实和法律问题的理解就可以作出判断,但现在可能需要借助人工智能软件,对类似案件的判决进行检索、比对和推演,进而强化自己的内心确定。当然,过去我们担心法官不说理,但人工智能将类似案件的裁判文书推送给我们的法官后,会不会出现说理“千篇一律”的现象呢?这也值得我们警惕。

    

第二,改变法院的诉讼流程。我们现在适用的诉讼法是在前互联网时代制定的,现在我们法院的庭审都会在互联网上直播。很多朋友告诉我,在网上观摩庭审,会觉得非常复杂繁琐、进度缓慢,类似身份识别、确认这样的问题,在庭前、在线上,都可以解决。随着大数据和人工智能的发展,我们的诉讼法也可能被互联网技术改写。现在,我们提出要制定一部绿色的、环保的民法典,未来我们也可能要对我们的诉讼法进行“优化”,使三大诉讼法都能够适应互联网时代的发展。(编者注:某网站的版本是“互联网的诉讼法”,纯属以讹传讹。)

    

第三,改变法院的人员配置模式。人工智能会大大解放我们的司法生产力,相当一部分工作可以交给机器或有关社会组织去做,法官可以从繁冗的事务性工作中解脱出来,专心致志去下判断。


但我们必须注意,人工智能的实现其实需要大量法律专业人士的参与,而这方面我们做得还远远不够。许多法院以为,那些协助法官分析问题、自动生成文书的软件,都是工程师研发出来的,跟法官没什么关系,这是不对的。事实上,法律人工智能之所以推进缓慢,就是因为法律人介入得不够深入、投入的“人工”太少。换言之,投入多少“人工”,机器就有多少智能


只有我们围绕每一个案由、每一个罪名去钻研,做出能够涵盖所有法律知识的图谱,才能够从实质上推进法律人工智能的发展。这是一个漫长的过程,至少需要两到三年时间才能完成。如果只提出一个概念,就匆忙宣布实现了法律人工智能,对那些踏踏实实做事情和踏踏实实做研究的专业人员和公司来说,是不太公平的。所以,我希望大家对未来保持乐观态度,但应该是理性、谨慎的乐观。


除了专业人士的参与,还应该有更多数据的开放。去年5月,英国首席大法官廖柏嘉访问最高人民法院,对中国法院裁判文书公开情况和信息化程度感到非常震撼。现在,中国裁判文书网的点击量已接近100亿,公布的裁判文书数量已有3100多万,成为世界上最大的裁判文书数据库。下一步,我们还会进一步强化裁判文书上网工作,完善裁判文书网检索功能,同步做好各类流程信息、执行信息和庭审信息的公开工作。只有充分互联互通和数据共享,才能迎来一个更加开放的、更有希望的未来,谢谢!


主持人:我简短地问一个问题,中国法院会不会将人工智能引入司法审判?


    

何 帆:法院系统一直关注人工智能在司法领域的应用前景。随着司法改革的推进,我们的法官数量从近21万变为12万多,但案件数量一直在增加,另一方面,司法责任制改革提出“审理者裁判,裁判者负责”,将审判权还给合议庭和独任法官,为了解决人案矛盾,同时防止出现“类案不同判”的问题,当务之急是加强标准化工作,推动审判流程的标准化、法律适用尺度的标准化,从类案判决中提炼出裁判规则,构建好不同审判领域的知识图谱。人工智能不是一家法院、一个数据公司凭一群法官或一组工程师的智慧就能完成,需要循序渐进,借助法律界和科技界的力量合力攻关。

    

主持人:这里面关键词就是'循序渐进'。 

  

Richard  Susskind:您的发言非常精彩,我补充一下英国的情况。英国也正进行司法改革,法律人工智能是改革中一个非常重要的部分。未来,法院的许多案件,都可以以在线方式解决。正如您刚才提到的,到目前为止,我们的民法体系、婚姻法体系,都是在互联网时代之前形成的。未来我们要推动各种纠纷在互联网上解决,甚至连裁判文书都可以以在线方式下达。第一步是简化审理程序,第二步就是让机器辅助法官进行判决。过去,许多诉讼程序都是政府和法院设计的,以后应当让整个法律界都能参与进来。最近,我们邀请了230名来自不同地区的法律从业者,研究如何让更多人参与诉讼程序的再造、参与到互联网司法的发展中,这些都是很好的尝试。    


…… 


【下午·法律+人工智能分论坛】



David Curle(汤姆森路透社法律集团市场信息部总监):汤姆森路透的业务领域涉及金融&风险、法律、税收&会计、公司&其他业务四大板块,辐射范围包括100多个国家,也非常重视人工智能的应用和发展。在我看来,仅仅像法律人那样思维是不够的。我想从7个维度,和大家探讨信息科技给法律领域带来的变化,具体包括:流程思维;数据驱动式的决策思维;运转思维;供应链思维;设计思维;R&D思维;变革式管理思维。


第一,流程思维。律师所做的大多数工作,都是按照既定流程在走。在流程当中,也有很多数据分析工作。这里给大家展示的是在美国一个律所的工作流程。流程图除了可以让不同岗位的人们明白自己该做什么、不该做什么,还可以生成数据,帮助我们记录时间、核算成本。现在,许多律所会聘请专业人士来掌控流程,决定投入多少人力资源,以及如何提升效率,并向客户收费。



第二,数据驱动的决策。除了人工智能,现在越来越多的决策依靠数据驱动。越来越多的律所通过获获数据、分析数据,决定如何决策。过去律所对如何定价有较大的话语权,现在必须借助流程分析和数据测算了。这方面,人工智能显然大有可为。借助人工智能,可以回答关联问题、开展法律研究、确认潜在风险。展望未来,许多律师助理的工作会逐渐被人工智能取代。此外,人工智能还能够推荐最合适的诉讼策略,预测每种策略的胜诉概率,这对法律行业来说是非常重要的。


第三,运转思维。律所的操作不能单靠法律思维推进,也不止是律师的任务,需要管理策略、技术研发、数据分析、知识管理、公共关系等部门和专业人士的通力协作。


第四,供应链思维。过去,人们都是向法律专业机构购买法律服务,现在,大约有51%的律所和60%的公司法务会向替代性法律服务提供者(ALSP)购买服务。例如,许多律所在印度都会有各种各样的“外包”服务提供商,协助进行资料查阅、合同审查等工作。随着科技的发展,很多文本阅览、电子取证事务也可以交给机器。总之,随着法律与技术的融合,法律服务的提供者会越来越多元、更有创造性,法律服务的价格也会越来越科学。



第五,设计思维。考虑到客户需求更加多元,我们的法律服务也需要进行重新的规划和设计,通过拥抱现代科技,研发出更管用的法律产品。


第六,R&D思维 (research and development),也就是研发思维,加强基础研究、应用研究和试验发展,推动法律服务产品创新。律所、公司和法学院,都应该加大在法律科技领域的投入力度。



第七,变革管理思维。法律科技的发展不能光靠法律人,需要各行各业的人才加入,否则不可能突破性进展。

    

主持人:感谢David Curle,我知道您是第一次到中国来,您认为中国的法律从业者和其他国家的法律从业者有什么样的区别?

    

David Curle:中国的经济和中国的基础设施发展的速度如此之快,事实上已经跳跃了很多发达国家所经历的阶段,正是因为有如此快速的发展,所以中国的法律人可能对一些科技的接受度更高,中国可以非常快速地进入到下一个阶段。

    

主持人:下面请何帆先生与公司法务联盟联合创办人王刚先生点评。首先问一下何帆先生,您怎么看待科技和法律在发展过程中相互交织的过程?

   

何 帆:过去参加这样的活动,也会收到很多名片,大都是律师、法务,今天我刻意看了一下,名片的“头衔”非常多元,除了律师、法务,还有很多做电子取证、法律检索、外国法查明、风险预测、法律文化传播、法律人工智能的公司,这是一个非常好的趋势,说明法律服务的“供应链”越来越多元,法律与科技的组合也有了更多的创造性与可能性,法律服务市场越是细分,越说明我们可以得到更加专业、更加深入的法律服务。


主持人:这和David刚才讲到的,美国市场越来越多的科技公司,不是做法律服务,而是只做法律服务链条当中的某一环,但他们把这一环利用技术的力量做到最好,是不是一个意思?

    

何 帆:是的,这里面还涉及一个什么问题呢?可能大家觉得法律人工智能现在已属于一个比较兴盛的时期了,但其实只是一个开头而已。我在很多场合都会讲,法律和科技的融合,有一个非常大的制约,或者说面临着一个瓶颈性问题。那就是,搞技术的人,搞不清法院、律所的需求是什么,技术上可以做很多事情,但是你到底想干嘛,你描述不出来,我就不知道该怎么做。


而另一方面,学法律的人,搞业务的人,不能用工程师能够听得懂的语言,把自己的需求告诉他们。有时候是能力所限,无法让别人听懂,有时候是故意不让别人听懂。所以,现在很多公司有一个岗位叫需求分析师,专门分析你法院到底想要什么,律所想要什么,网站到底想要什么。如果这一步瓶颈能够突破,法律和科技会拥抱得更加彻底。

    

王 刚:补充一下刚才何帆先生讲的内容,我们业内称之为行业缺的是产品经理。一方面是法律人,另一方面是工程师,但实际上需要一个人理解两边的想法、调和两边的冲突,并为二者结合的产品找到商业应用的点,这个人我们定义为产品经理,现在实际上最缺的是产品经理。


   

何 帆:前段时间,我问很多在美国律所工作的朋友,人工智能在美国法律界有没有大规模普及,是不是已经开始把很多业务外包给人工智能公司了,甚至开除那些低年级的律师助理和员工了。他说没有,为什么?因为一是有的公司脑子还没有转过弯来,还是觉得用人最可靠;二是如果真正大规模引入人工智能,在许多领域(如兼并收购业务)基本上就是洗牌了,会影响到很多人的利益。


这里面就有一个问题,如果说我们将来把人工智能引入法院和律所,大量的材料撰写、图象识别、文件处理工作,都交给机器去完成,我们传统的人才培养模式会发生什么样的变化?比如说,过去一个人到法院来,先做书记员,慢慢做法官助理,然后成为法官。一个人到律所,也是先做助理,慢慢成长为低年级律师,再成为资深律师。如果相对低端的工作都被机器代替,那么,问题来了:未来的法律人才该如何养成?怎么把法学院毕业的学生培养成为律师?精英律师从哪儿来?我特别想知道David怎么看,谢谢!

    

David Curle:我觉得这是一个非常好的问题,我自己也经常思考,如果我们未来的学生并不学习这些重复性的工作,并不会是一个非常大的问题,因为即使在未来,人工智能也会大量地提升我们流程的速度,但是很多时候,我们还是需要人类,需要律师来监督、监管流程,他们在整个流程当中还是需要亲力亲为,从而确保工作的准确度和结果。我非常理解您刚才所提的问题,但是展望未来,它会不会成为一个大的问题呢?我也不确定,但如果我们能让一个流程更加高效,我们肯定会这样做。首要目标是提升流程效率,第二个目标可能才是考虑人才的培养。。

   

主持人:感谢David Curle给我们带来精彩的演讲,刚才David Curle的PPT里面提到很多技术,我去美国也访问过,对美国法律科技市场的成熟程度也非常羡慕。法律科技之所以变得如此复杂,是因为法律本身就是非常非常复杂的。比如说在美国,有联邦法,50个州都有自己的州法,这些法律之间错综复杂,交织在一起的时候是非常复杂的事情。哪怕是一个再好的律师,也不可能对所有的法律都做到精通。


当一个律师到法院从事诉讼时,就必须弄懂很多法律,这时候,对法律人工智能的需求就出现了,比如Watson Legal,Watson对我来说一直是我心目当中神一样的存在,自从Watson在《危机边缘》游戏中击败人类选手之后,不管是在医疗领域还是在法律领域,近年频频有令人惊叹的新闻爆出来。今天我们很有幸邀请到了Watson Legal的创始人,Brian Kuhn来到现场。这也是Brian Kuhn第一次来到中国,今天上午大家也听过他的介绍了,我想先问一个问题。我知道很多人会跟我问同样的问题,IBM Watson Legal有没有进入中国的计划?

    

Brian Kuhn:我们现在有这个计划。

    

主持人:现在请您开始演讲。


    

Brian Kuhn:很多时候,我们都会问法官最终到底是基于哪些原因进行的裁决,到底是如何进行裁决的,很多时候我们关心的都是法官通过什么方式裁判,而不是问“为什么这么判”。而通过人工智能,我们可以了解法官怎么处理类似问题,也可以知道原被告双方的动议。除此之外,我们还可以抽取所有文件中最为核心的信息。在这个过程中,认知计算的作用非常重要。


还有一点非常重要,就是性格趋势的判断。如果我知道一个人在不同的平台、场合,表达过很多观点,不管是学术论文、社交媒体还是会议发言,我可以使用机器,根据这些话对你的立场进行一个推测,据此预测你在类似问题上的判断。我们知道很多婚恋网站使用这个技术,而美国法院在遴选陪审团时,也应用这个工具。 


在美国,越来越多的法律人参与到法律人工智能的研发中,解决工程师在这方面的“知识短板”。 我们邀请了很多律师,帮助培训IBM的Watson系统,进一步增强Watson处理各种问题的能力,无论是公司法还是女性权益保障方面的法律。算法和技术一方面可以帮助我们解决问题,一方面可以像镜子一样帮助我们认识自己。  

 

主持人:接下来有请何帆先生与浙江大学陈华钧教授点评。Watson技术的核心就是知识图谱,陈教授在浙江大学也多年从事知识图谱方面的研究,您觉得中国知识图谱技术水平和目前Watson的情况相比,有什么异同?

    

陈华钧:首先我还是想纠正一点,我好几个朋友都参与Watson项目,他们的技术肯定不止知识图谱的构建,还包括深度学习等一系列方面。在知识图谱这一块, IBM Watson有一个独立的团队,大概有一百多个人,每天做的这件事情,是从多种不同数据来源抽取数据,根据算法构建一个非常庞大的数据库。 回到你刚才的问题,从国内和国外的比较来说,我感觉可能各有特点,因为知识图谱这件事情,牵扯到语言分析这一块,像很多英语体系是不能拿到中国来用的。中国很多学者还是非常前沿的,而且在很多细分的领域,中国学者已经取得很大成就。

    

何 帆:我想向Brian Kuhn了解的是,如果Watson进入中国市场,甚至会与中国的律所或商业机构有一些合作,它会以什么样的产品形式呈现?

    

Brian Kuhn:在合作方式方面,我们没有一刀切的方法,我们一直想做的是更好地了解我们的客户,了解客户的需求,在不同的环境和场景之下,更好地帮助我们的客户。目前的合作方式包括建立合资公司,也可以以相对独立的方式帮助客户。我们还可以直接把工具提供给您,由您来构建适合自己的认知体系与架构。


何 帆:目前比较理想的人工智能运用,是打通公检法之间的办案系统,实现数据共享。在此基础上,嵌入标准化的证据规则和法律适用标准,这样从侦查、逮捕、起诉、审判的每一个阶段,机器都可以提供辅助性的判断。如果可能出现类案不同判的情况,系统也可以事先预警。上海的“刑事智能辅助办案系统”就是一个很好的人工智能应用范例,值得予以关注。


主持人:听起来非常激动人心。


何 帆:上午说过,未来已来,但钥匙并不都在我们手上,还有很多研发工作要做。


编者注:当天上午,还有不少业界精英发表精彩观点,下午的“法律+公共服务”等分论坛上,来自最高法院信息中心、最高检察院信息中心和部分地方法院的同志也有不少高论,因篇幅限制,故未刊登相关内容,还望广大读者海涵!



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