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【理论建设】域外法律人工智能的典型应用及其启示

2013年是全球范围内法律人工智能（LegalAI）的元年。此后，

法律人工智能逐步发展并在2017年进入了一个关键的分水岭。根据斯

坦福大学法学院法律科技指数显示，全球目前至少有超过790家知名

公司专注于法律行业的技术支持。然而，这个数据应该显著低估了从

事法律技术研发的公司规模。另据融资平台Angel的统计，仅美国参

与融资的法律科技项目就达到了1819个。本报告将详细梳理域外法律

人工智能的典型应用、简要分析基本趋势以及对我国法律人工智能研

发的启示。

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域外法律人工智能的典型应用

（一）法律智能问答机器人

1.ROSSIntelligence

ROSSIntelligence是由加拿大多伦多大学学生在2015年开启的

法律人工智能项目。他们利用IBMWatson的平台进行技术开发与升

级，旨在研制能够识别用户自然语言问题（如：公司破产之后是否能

够继续经营）并精准、快速回答的法律智能机器人。在研发的初期，

ROSS只能回应涉及加拿大特定法律领域的有限问题。从2015年6月

起，ROSS团队持续获得来自硅谷科技公司以及知名律师事务所的投资，

包括世界知名的德同律师事务所（Dentons）。随着训练量的增加，

ROSS的回答准确性不断提升，覆盖业务领域也由破产法扩展到知识产

权和劳动法，由此该产品开始获得大客户的青睐。截止2016年4月，

ROSS就获得了超过20个客户，包括贝克豪思和瑞生等全球知名律师

事务所，并且开始向国际领域扩展。

ROSS有六大核心优势：（1）人性化交互：通过前沿的自然语言

识别技术，ROSS可以与用户进行人性化的交互，用户的体验类似于与

真正的律师对话；（2）精准识别：准确定位用户问题的法律知识点；

（3）极速响应：在几秒时间内迅速回应问题；（4）准确提取：开发

数百种算法精准从庞大的法律知识库（涵盖从公开、未公开判例到法

律实体问题）中提取最为恰当的答案；（5）知识更新：ROSS可以跟

进法律的发展轨迹，实时为用户更新法律；（6）智能辅助：通过信息

抽取，针对用户的提问提供类案推荐与法律报告。

2.DoNotPay

DoNotPay由18岁斯坦福大学学生约书亚·布劳德Joshua（

Browder）基于IBMWatson平台研发的法律咨询机器人，被称作

“世界首款机器人律师”。DoNotPay最初只针对停车罚单这一领域

——通过人工智能技术，为社会公众提供法律帮助，自动化地挑战不

合理的停车罚单。据统计，DoNotPay累计挑战成功37.5万份罚单，

涉及罚款90万美金。2017年更新上线后，DoNotPay的后台法律知

识库整合了英国和美国（50个州）的消费者交易法律规范，可以回应

用户通过自然语言提出的超过1000种有关消费者交易的法律咨询。与

DoNotPay类似，加拿大的一家名为LegallyInc的公司也推出了法律

咨询机器人Winston。

3.Lawbot

2016年，英国剑桥大学法学院研制了一款名为Lawbot（测试版）

的法律咨询机器人。开发者将该款机器人称作“世界最先进的法律咨

询机器人”。这款机器人主要针对刑事案件的被害人，为其分析基本

案情并帮助受害人寻找法律依据。目前，这款机器人覆盖了英国（英

格兰与威尔士）的26种主要刑事罪名，包括性侵犯犯罪、侵财犯罪、

人身伤害犯罪等，并还在持续扩展案由范围。

（二）法律大数据分析与智能预测平台

1.LexMachina

LexMachina是美国一家专注于法律大数据分析与人工智能应用

的公司，其前身是斯坦福大学法学院与计算机系联合推出的项目，现

已被国际顶级法律数据库公司LexisNexis收购。LexMachina的技术

路径大致分为三个环节：（1）数据获取：每