法律界Siri、区块链技术怎么玩…法律科技领域的创业点子都在这里了
2018-03-09 23:55 来源:机器之能 技术 /操作系统
原标题:法律界Siri、区块链技术怎么玩…法律科技领域的创业点子都在这里了
据 GLH 全球组委会预计,将有 20 甚至更多个法律科技创业团队会因这一赛事而诞生。其中来自纽约赛区的冠军团队预测,语音技术会是下一个技术拐点之一,会变革法律工作方式。
撰文 | 微胖
全程马拉松距离有多远?42.193 公里。
对这个距离没有概念?
这么说吧,作为一只菜鸟级马拉松跑者,笔者连续奔跑 5 个小时才最终完成了厦门马拉松的全马赛事,而官方设定的关门时间为 6 小时。
法律科技黑客松,顾名思义,是指所有参赛法律科技团队(马拉松跑者)在某个固定场所(跑马的赛道),在官方设定关门时间里完成指定任务:开发一款法律科技程序或者应用。中途累了,可以退赛,或者就地而卧,睡醒了接着比赛。直至完成后,当场提交作品。
2 月 23 日-25 日,首届「全球法律科技黑客松 Global Legal Hackathon(简称 GLH)」第一轮如期举行。赛事由全球顶级人工智能平台 IBM Watson 、法律区块链领域领军企业 Integra 等发起,在全球六大洲、约 50 个城市同步举行,参赛团队要在 51 小时关门时间中,完成法律科技程序开发。
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。
美国阵容最为强大,11 个赛区诞生了 11 支冠军团队。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)产生五支冠军队伍。中国赛区(上海,广州和香港)诞生了三支冠军团队,分别是 TEEMO(上海)、法狗狗(广州)和 Decoding Law(香港)。
据 GLH 全球组委会预计,将有 20 甚至更多个法律科技创业团队会因这一赛事而诞生。
唯一一个与量刑有关的冠军项目
本次大赛中国赛区的组织方是上海百事通信息科技股份有限公司,这也是中国机构首次承办如此大规模的法律科技赛事。
东南大学计算机学院和法学院组成的 TEEMO 团队,从 12 支队伍中脱颖而出,获得上海赛区冠军。东南大学代表队提交的作品是「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。
司法从业人员每天需要处理大量案件。分析案件情节,推导判决结果并适用相关法条。整个工作流程不仅耗时耗力,还随时可能出现错误。
同案同判,是一个刑法基本原则。借助计算机技术来实现定罪量刑客观性的想法,早已有之。早在上世纪 80 年代就有了「电脑量刑」的讨论,随着计算机技术的发展,又延伸出后来的「专家系统」和「机器学习」(甚至「深度学习」)。
但是,在 TEEMO 团队看来,这些技术并不能很好地满足法官的量刑需求。比如,由于现有深度学习技术缺乏推理能力、缺乏解释性,从而导致在法律领域的适用性不够。
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」在机器学习中加入了知识图谱技术。在团队看来,构建案情知识图谱不仅可以让量刑结果更准确,也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,这款量刑系统也是本轮赛事所有冠军项目中,唯一涉及量刑的系统。笔者发现,所有冠军项目中,也只有两个项目与刑事法律有关。一个是这款量刑系统。另一个是美国洛杉矶赛区冠军团队的作品 HelpSelf,它可以帮助被认定吸食大麻轻罪的人通过在线申请这种简化程序方式,自动提交删除犯罪记录的申请。这一现象可能部分与刑事法律对系统准确性要求非常高有关,切实加大了研发难度。
笔者选取的几个主要赛区中比较有趣的冠军作品,可点击查看大图。第一轮全部获胜名单请移步 https://globallegalhackathon.com/round-one-winners/
区块链真的很火
在笔者看来,最为讨巧的冠军项目当属广州赛区冠军法狗狗团队的「法兔兔」。这个项目旨在解决图片维权问题。
谈及法律科技,几乎言必称自然语言理解和知识图谱技术。然而无论哪种技术,在解决法律专业问题上,都可谓任重道远。但是法狗狗团队巧妙绕过了这两个「大坑」,利用最新区块链技术和比较成熟的图像识别技术,来解决版权问题,降低了维权成本。难怪会打动评委芳心。
图片权利人可将图片上传至法兔兔平台,平台会利用卷积神经网络抽取图片特征并将这些特征保存到整个区块链中,计算图像相似度。发现疑似侵权图片时,会向整个区块链广播,告知图片权利人侵权信息。图片权利人确认后,即可通过流程化维权服务进行维权。
其实,阿里已经将计算机视觉技术用来实现图片和视频维权。达摩院首个技术落地成果就是一个名为「鲸观」的全链路数字版权服务平台。平台搭载了达摩院 iDST 人工智能技术,能够实现视频智能编目、音视频指纹监控等功能。不仅可以解决短视频领域的维权问题,还可以帮助建立视频素材交易生态,实现内容价值最大化。
而这次比赛中,加拿大多伦多赛区的 Trademark Pro,就旨在利用机器学习进行商标的预筛选,其思路可能与法兔兔比较相似。
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。目前主要提供的是刑事案件的法律服务,而本次参赛团队尝试图片维权,也可以视为未来业务拓展的一次尝试。
值得一提的是,法兔兔使用到的区块链技术,可谓时下最火的技术之一,风头甚至盖过人工智能。而国外冠军团队项目,也对这一技术趋势做出了及时回应。
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