5月22日，在AlphaGo与柯洁比赛前一天，柯洁在微博上写道：我相信未来是属于人工智能的。若干年后，在法律领域，法律人引以为傲的“专业性”思维优势是否会被取代人工智能取代？人工智能对于法律行业的冲击会不会波及到检察工作？《人民的名义》中，汉东省检察院反贪局长侯亮平，带领着手下进行艰苦的查案工作，未来会不会在人工智能的帮助下变得轻而易举甚至被替代？人工智能在法律领域的应用，让不少法律人好奇并警惕。

AlphaGo的胜利

    2017年5月23日下午，经过了 4 小时 17 分钟的对弈，AlphaGo 以1/4子的优势击败目前围棋世界排名第一的柯洁，首战告捷。25日下午，在一场波澜壮阔的乱战之中因为误算“突然死亡”，在终极围棋“人机大战”三番棋中，柯洁以０：２落后于计算机围棋程序阿尔法围棋。5月22日，在比赛的前一天，柯洁在微博上表达了自己对即将到来的比赛的看法，他写道：
 
    无论输赢，这都将是我与人工智能最后的三盘对局……现在的 AI 进步之快远超我们的想象。像国产的绝艺、日产的 ZEN 虽然和 AlphaGo 还有着较大差距，但已经表现出超强的实力了……我相信未来是属于人工智能的。

    “我相信未来是属于人工智能的。”围棋被认为是传统游戏中对人工智能最具挑战性的项目，围棋落子位置的评估难度远超启发式算法，且包含了庞大的搜索空间，这让围棋世界如同深不可测的宇宙，难以穷尽所有的打法。围棋人机对话，一直存在诸多悬念。

    2016年大战韩国棋手李世石的 AlphaGo，只是大量学习人类棋手的棋谱来提高棋艺，它的训练结合监督学习与强化学习，形成一个策略网络（policy network），将棋盘上的局势作为输入信息，搜索最佳落子位置，并对所有可行的落子位置形成一个概率分布，形成近乎人类的直觉。

    2017 年 5 月与柯洁进行正式人机大战的是“AlphaGo 2.0 版本”，在此以前， AlphaGo已经进入到完全的自我深度学习阶段，对新的算法进行过了测试，摒弃了人类棋手的思维方式，产生大量自我对弈棋局（AlphaGo VS AlphaGo），循环往复研究围棋。通过对新的算法进行测试，AlphaGo的性能已经提升到了新的层次。

法律人工智能的未来

    与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，进行深度机器学习。不同于单层神经网络（感知器）和两层神经网络（多层感知器），深度学习完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法更为灵活且可以根据不同的训练数据，可以进行自我优化。

    也就是说，人工智能可以像“人类一样思考”。那么，若干年后，法律人引以为傲的“专业性”思维优势是否会被人工智能取代？这一个问题曾经在AlphaGo第一次对战中，让不少法律人好奇并警惕。

    其实人工智能在法律推理领域早有实践。1981年，D.A. Waterman 和 Mark A.Peterson 在 Models of Legal Decisionmaking 研究报告描述了在民事诉讼领域基于规则的计算机如何建立模型。

    2015年，硅谷的 ROSS Intelligence 公司基于法律的分类法、本体论和谷歌的PageRank 算法，通过法律搜索的机器学习层 LegalRank，开发出了世界上第一个人工智能律师ROSS，帮助人类律师进行高效案例检索。2016年，该公司更获得了Denton、Latham Walkins、Baker and Hostetler等大型律所客户，开发为真正的商业应用。

    ROSS Intelligence 在人工智能领域的发展比AlphaGo更值得法律人重视。虽然目前仅仅商用于法律判例检索，但是该公司使用深度神经网络、依存解析（dependency parsing）、命名实体识别（name entity recognition）等技术，采用多种自然语言理解方法提取信息，帮助机器“理解”法律而不是“知道”法律的路径，已经和传统法学院本科教学思维并无二致。

法律人工智能技术会改变什么？

    正如 Bill Fischer教授 在“The End of Expertise”一文中所说的，人工智能会影响职业潜力、技能发展和组织专业业务服务的整个价值链。这句话同样可以运用在法律人工智能领域。

    一旦深度学习从监督学习向无监督学习应用发展，一旦机器可以用更加自动化的方式学习，基于当前法律状况生成可能的未来预判，甚至可以为之前从未训练过的情形提前进行推理和规划，那么对于法律行业的冲击不仅仅是律师行业，亦会波及检察工作。

    我们可以想象，检察机关中传统的案件管理部门的分案匹配、轻罪案件的打包项目管理，法律人工智能将会带给低效率工作颠覆性的挑战；检察机关在审查起诉阶段，可以通过机器挖掘法律适用、法官观点、裁判规则意见，对起诉中事实的发掘、进行认罪认罚程序量刑协商，都将带来极大的帮助，甚至在法律纠纷解决方面也可能给法院调解带来更有效率的帮助。

    理查德·萨斯坎德在《法律人的明天会怎样?——法律职业的未来》预言（很多已经成为现实）互联网及信息技术将给法律行业带来的诸多革新。法律领域至少存在13种颠覆性的新技术：自动文件组装、无间断互联、电子法律集市、电子学习、在线法律指导、法律开源、封闭的法律社区、工作流程和项目管理、嵌入型法律知识、在线纠纷解决、智能法律检索、大数据、基于人工智能的问题解决。法律人工智能的应用场景绝不仅仅于此。

人工智能下“智慧检务”的设想

    我们看到，检察机关在大数据运用领域已经走在前列，“智慧检务”将会成为检察机关在人工智能领域的更大亮点。辅助领导决策、辅助刑检办案、群众接访都成功应用了大数据技术。

    人工智能之所以能取得突飞猛进的发展，与这些年来数据分析技术的长足发展休戚相关。正是由于技术的飞跃发展，我们开始拥有前人不曾拥有的海量数据，也让法律领域深度细致的数据呈现成为可能。

    对于人工智能在检务保障领域的发展，使用创新、周到的检务产品，深层挖掘、整合已有检务数据，对多个平台的数据进行整合后，使用 word embedding 这样的无监督学习技术，进行更为精确的数据提取分析，最大限度地利用已有检务数据的价值。

    例如，在检务信息数据储存领域，可以借鉴Everlaw公司的经验，基于云端储存技术，收集、清理检务数据，将相关的检务办案、管理数据归档后，建立智能搜索功能，并附带数据可视化工具，进行数据的传输、追踪，全方位实现数据智能搜索。通过整合数据驱动，将会为检察机关赢得互联网时代的竞争。

    任何智能的发展都需要一个学习的过程，法律人工智能也不例外。而互联网科技突飞猛进，谁率先与大数据、人工智能深度结合，谁就能掌握主动，领航法律人工智能领域技术改革。