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法律界Siri、区块链技术...法律科技领域的创业点子全集

admin2022-07-26 10:46:23创业点子300

据 GLH 全球组委会预计将有 20 甚至更多的法律技术创业团队也会因此而诞生。来自纽约的冠军团队预测,语音技术将是下一个技术拐点之一,并将改变法律工作方式。


撰文 | 微胖


全程马拉松距离有多远?42.193 公里。


这个距离没有概念?


这么说吧,作为一名菜鸟马拉松运动员,作者连续跑步 5 厦门马拉松全马赛事终于在一个小时内完成,官方关门时间为 6 小时。


顾名思义,法律,顾名思义,是指所有参与法律技术团队(马拉松运动员)在官方设定的关闭时间内完成指定的任务:开发法律技术程序或应用程序。如果你累了,你可以退出比赛,或者躺在当地,醒来,然后比赛。直到完成,当场提交工作。


2 月 23 日-25 日,首届「全球法律技术黑客松 Global Legal Hackathon(简称 GLH)」第一轮如期举行。世界顶级人工智能平台 IBM Watson 、法律区块链领域的龙头企业 Integra 等等,在全球六大洲, 50 同时在一个城市举行,参赛队伍要在 51 法律科技程序开发在小时关闭时间内完成。



这次比赛也是有史以来规模最大的法律科技赛事,其中最为活跃的国家正是那些平时活跃在人工智能领域的国家。


美国队最强大,11 赛区诞生了 11 冠军团队。其次是加拿大和中国。加拿大五个赛区(渥太华、多伦多、蒙特利尔、温哥华和卡尔加里)生了五支冠军队伍。中国赛区(上海、广州、香港)分别诞生了三支冠军队伍 TEEMO(上海) Decoding Law(香港)。


据 GLH 全球组委会预计将有 20 更多的法律科技创业团队将因此而诞生。


唯一与量刑有关的冠军项目


中国赛区的组织者是上海百事通信息科技有限公司,这也是中国机构首次举办如此大规模的法律科技赛事。


由东南大学计算机学院和法学院组成 TEEMO 团队,从 12 支队脱颖而出,获得上海赛区冠军。东南大学队提交的作品是「基于机器学习和知识图谱的个性化量刑辅助系统」,该系统主要解决法官科学量刑的问题。



司法从业人员需要每天处理大量案件。分析案件情况,推导判决结果,适用相关法律法规。整个工作过程不仅耗时费力,而且随时都可能出错。


刑法的基本原则是同案同判。利用计算机技术实现定罪量刑客观性的想法早已存在。早在上个世纪 80 年代就有了「电脑量刑」随着计算机技术的发展,后来的讨论得到了延伸「专家系统」和「机器学习」(甚至「深度学习」)。


但是,在 TEEMO 团队认为,这些技术不能很好地满足法官的量刑需求。例如,由于缺乏推理能力和解释性,现有的深度学习技术在法律领域缺乏适用性。


为了克服弥补既有技术不足,「基于机器学习和知识图谱的个性化量刑辅助系统」知识图谱技术被添加到机器学习中。在团队看来,构建案件知识图谱不仅可以使量刑结果更加准确,而且更具说服力和解释性。


东南大学的知识图谱研究在国内处于领先地位,也有将知识图谱技术用于刑事司法研究的经验,这次与法学院合作将冠军斩获囊中也在意料之中。


有趣的是,这个量刑系统也是本轮比赛所有冠军中唯一一个涉及量刑的系统。笔者发现,所有冠军项目只有两个与刑法有关。一是量刑系统。另一个是洛杉矶冠军队的作品 HelpSelf,它可以帮助被认定吸食大麻轻罪的人罪记录的申请,帮助被认定自动提交删除犯罪记录的申请。这种现象可能部分与刑法对制度准确性的要求有关,有效地增加了研发的难度。



作者在主要赛区选择的几部有趣的冠军作品可以点击查看大图。请在第一轮移动所有获胜名单 https://globallegalhackathon.com/round-one-winners/


区块链真的很热


在我看来,最讨巧的冠军项目是广州赛区冠军法狗队「法兔兔」。本项目旨在解决图片维权问题。



说到法律技术,几乎必须称之为自然语言理解和知识地图技术。然而,无论是哪种技术,解决法律专业问题还有很长的路要走。但法国狗队巧妙地绕过了这两个「大坑」,利用最新的区块链技术和成熟的图像识别技术,解决版权问题,降低维权成本。难怪会打动评委。



图片所有者可以将图片上传到法国兔子平台。该平台将利用卷积神经网络提取图片特征,并将其保存到整个区块链中,以计算图像相似性。当发现疑似侵权图片时,将向整个区块链广播,并通知图片所有者侵权信息。图片所有者确认后,可以通过流程权利保护服务进行权利保护。


事实上,阿里已经使用计算机视觉技术来实现图片和视频的权利保护。达摩研究所的第一项技术实施是一个名字「鲸观」全链路数字版权服务平台。该平台配备了达摩院 iDST 人工智能技术可以实现视频智能编目、音视频指纹监控等功能。它不仅可以解决短视频领域的权利保护问题,还可以帮助建立视频材料交易生态,最大化内容价值。


在这场比赛中,加拿大多伦多赛区 Trademark Pro,旨在利用机器学习预筛选商标,其思路可能与法兔相似。


作为一家法律科技创业公司,法狗狗已在 2017 年 9 月完成千万级 Pre-A 轮融资。目前主要提供刑事案件件的法律服务,参与团队试图保护图片的权利,也可以被视为未来业务扩张的尝试。


值得一提的是,法兔使用的区块链技术是目前最流行的技术之一,甚至超过了人工智能。外国冠军团队项目也及时响应了这一技术趋势。


比如,英国赛区的冠军团队 Team PM,基于区块链技术的工具不仅可以管理从创意到商业建议的整个工作过程,还可以帮助决定哪些商业建议值得投资。此外,该工具还可以帮助合作伙伴对其他问题做出更快、更简单的决定。


此外,我们可以从新闻报道中发现,随着区块链技术的不断普及,争议区块链项目发起的集体诉讼也层出不穷。前不久,Tezos 创始人再次遭遇新的集体诉讼(第四次)。Bruce MacDonald 代表原告表示,被告利用最近人们对区块链技术和数字货币的热情 ICO 筹集资金,非法出售不合格、未注册的证券。


旧金山冠军团队项目 Spicekit 我们正试图通过部署安全智能合同奖励和有效的证据收集,建立一个分散的平台,使集体诉讼成为可能,并努力建立一个可靠的集体诉讼资助平台。该平台服务的第一个集体诉讼对象是 ICO 欺诈。






点击查看中国队项目清单的大图


语音技术将是下一个技术拐点之一


纽约赛区冠军团是全球最耀眼的项目之一队的项目 RightsNow。这是一个语音助手应用程序,也被称为法律界 Siri。


项目希望语音助手(例如(例如) Siri、Alexa)它可以帮助法律专业以外的人轻松简单地理解法律知识。该项目是两位法律科技界人士头脑风暴的产物,一位是 Maximilian Paterson,法律科技公司 Neota Logic 另一位是教育社区项目高级总监 Matthew「Zeke」Hughes,法律科技公司 Mindcrest 业务发展部高级总监。


这个项目的灵感来自 Paterson。最近,他买了一台 Google Home,不过跟 Home 谈法律问题,「我对答案太不满意了。」他回忆说。于是,他想借助黑客松找到解决问题的办法。然而,在比赛前的最后一刻,原来的搭档让他鸽子。幸运的是,有 Hughes 及时勾搭。



Paterson 据说,通过这种交互式语音服务,用户可以以普通人的水平获取法律信息。他认为,法律制度使普通人更难获得法律信息。传统上,律师是这些法律知识的守门人。


然而,他们项目的问题之一是如何将法语翻译成系统可以理解的语言。 Hughes 注意到,现在社会上已经开始了使法律语言更加平易近人的运动,比如用简单的语言签订合同。他认为这些运动对他们的项目至关重要。


根据 Paterson 判断语音技术将是下一个技术拐点之一,它将改变法律工作方式。他们也有进一步成熟原型并推向市场的想法。


Do Not Pay 聊天机器人的影响


总的来说,这一轮冠军团队项目中的绝大多数仍然活跃在私法领域。在海外冠军团队项目中,有两个仍致力于合同领域,如俄亥俄州克利夫兰赛区 INCO-herent,旨在帮助当事人在跨国买卖合同中更准确地使用国际贸易术语,以降低风险。另一个例子是温哥华赛区的冠军团队 AH,他们的项目旨在提示合同文本中的模糊内容。


而近期战胜 20 经验丰富的律师人工智能系统(来自法律初创公司) Lawgeex),也是合同审查专家。


在我看来,技术创新是合同领域的逻辑选择。合同管理和审查是一项大量、高频、特殊的结构化工作,非常适合技术创新。汤森路透法律市场情报部主任 David Curle 自助合规审查和合同管理非常适合创新和引进新技术。从起草、数据提取分析到基于区块链的自动智能合同系统,许多公司也从事这方面的工作。他认为这将是一个重要的创新领域。


有趣的是,我们发现中国队没有涉及合同领域的项目。


另外,笔者还发现,可能是受 Do Not Pay 许多海外团队冠军项目致力于利用聊天机器人降低人们使用和享受法律服务的门槛。


例如,以色列特拉维夫的聊天机器人致力于帮助人们提起劳动法诉讼;犹他冠军项目旨在帮助回答基本问题,是否需要聘请律师;俄亥俄州的聊天机器人希望让低收入人群在解决法律纠纷时更加独立。


正如中国赛区评委、上海百事通信息技术有限公司董事夏振海博士所说,目前市场上的法律科技成果是「随取随用」大多数工具,它们注重方便、高效的特点,造福公众。然而,为了使整个法律服务市场的蛋糕越来越大,它需要跨境碰撞和创新,更好的法律技术发展氛围,更集成的法律产业生态系统。


比赛将在 2018 年 3 月 11 日本第二轮比赛最终产生 8 至 10 支队进入纽约总决赛。2018年 年 4 月 21 总决赛和颁奖晚宴将在纽约举行。机器的能力将继续关注这项活动。


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