《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(fā)展速度和維度著實讓人咋舌?？稍诜尚袠I(yè)，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(guān)注科技在法律行業(yè)的發(fā)展。

于是，我們決定將所有關(guān)于法律科技和AI的內(nèi)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(dāng)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(shù)，一半是科學(xué)。

最近，有一個叫Bench IQ的公司盯準(zhǔn)了這一點，將目光轉(zhuǎn)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(tǒng)，把法官97%從未寫進(jìn)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(shù)據(jù)」，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(dāng)然，這也離不開自帶彩蛋創(chuàng)始團(tuán)隊。

首先，CEO吉莫·奧維亞蓋萊（Jimoh Ovbiagele）是曾經(jīng)名噪一時以RossIntelligence的創(chuàng)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(quán)官司無奈叫停的公司。

湯森路透指控其用 Westlaw 數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，聯(lián)邦法官認(rèn)定不構(gòu)成「合理使用」，Ross血流不止，融資斷絕，最終關(guān)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(yè)」升級為「更刁鉆之業(yè)」。

點擊跳轉(zhuǎn)了解ROSS歷史研發(fā)出第一款A(yù)I律師后，這家著名法律科技公司倒閉了！

有了高尖精技術(shù)人員，還得要有懂法律行業(yè)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(yè)51年的資深律師，操盤過聯(lián)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(jīng)驗是Bench IQ最重要的數(shù)據(jù)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(jié)果。

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

也就是說，我要預(yù)判你的預(yù)判。

Bench IQ的「獨特配方」，在于三個層面。

第一層是「影子數(shù)據(jù)集」。

美國法院每年數(shù)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(tǒng)統(tǒng)撈進(jìn)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(jié)奏、引證習(xí)慣、對特定動議的觸發(fā)詞，訓(xùn)練成專屬向量，像聲紋一樣可比對，誰學(xué)誰一眼識破。

第三層是「對抗式演練」。

系統(tǒng)會模擬這位法官向你連續(xù)發(fā)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(shù)小時內(nèi)掌握某位法官的脾性，這無疑是聰明的商業(yè)切口。

可問題也隨之而來：

當(dāng)算法能描摹人的習(xí)慣，法庭會不會變成一場應(yīng)試表演？

律師會更依賴數(shù)據(jù)，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(xiàn)類似的AI嗎？）

Bench IQ標(biāo)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(dāng)AI懂了法官，我們還要怎么懂人」。

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