当几名摄影师在星期五晚上(10月27日)在肯尼迪斯市政府处记录下事件时,最新的“人与机器”挑战赛就此结束。但是当结果公布时并没有真正的惊喜:这台机器,又名CaseCruncher Alpha,赢得了以24. 3%的明显保证金取得胜利。男性挑战者和女性挑战者的准确率分别为86.6%和62.3%,而男性和女性挑战者的准确率仅为62.3%。
建立使用AI技术预测法律决策的系统的CaseCrunch提出了挑战。这家科技创业公司由四名剑桥法律专业的学生经营。三个仍然是本科生:Nadia Abdul,Ludwig Bull和Jozef Maruscak–分别是罗马尼亚语,德语和斯洛伐克语。该团队的最终成员丽贝卡·阿格里奥洛(Rebecca Agliolo)于今年夏天毕业,来自格拉斯哥。
这个法律四重奏团队于2016年11月通过聊天机器人LawBot开始了他们的AI冒险,该聊天机器人旨在为学生提供有关26种严重刑事犯罪的免费法律咨询。在成功进行为期四个月的Beta版试用后,LawBot更名为Elixirr Technologies的一部分Elexis,并通过Facebook Messenger提供免费法律咨询。最近,它演变为CaseCrunch Systems,其Twitter句柄显示为:“我们’重新解决法律。寻找法律中的客观真理的使命。’
根据Agliolo的说法,这个挑战创意最初是“在柏林的酒吧里喝啤酒”。最终有110多位律师同意使用该机器。参加者包括大律师,内部法律顾问以及来自20多家律师事务所的律师,其中包括:艾伦(Allen)&Overy,Berwin Leighton Paisner,鸟&Bird,DLA Piper,DWF,Norton Rose Fulbright和Pinsent Masons。
尽管规模较小,律师们面临着与机器相同的挑战性任务:评估有关付款保护保险(PPI)误售的真正投诉的结果。根据FOI的要求,财务监察员服务(FOS)向CaseCrunch提供了先前与23,291件PPI投诉有关的决策数据。
然后,在每种情况下都将揭露的特征剥离掉,然后再提出相同的问题来测试参与诉讼的律师和该机器的预测算法:索赔人是否可能维持其索赔?两位法官监督诉讼程序–英国Premonition Analytics主管技术法官Ian Dodd,以及来自剑桥法学院的法律法官Felix Steffek博士。
CaseCruncher Alpha正确预测了20,174例病例的结果(86.6%)。同时,允许参与调查的律师研究他们想要的有关PPI及其在无监督的环境中的影响的任何相关信息。律师们的共同努力得出了775个预测,其中483个(62.3%)是正确的。
CaseCrunch随后在网站声明中说:“评估这些结果很棘手。”他还谨慎地补充说,“机器能够与人类律师竞争,有时甚至胜过人类律师。获利丰厚的主要原因似乎是网络比律师更能把握非法律因素的重要性。这项实验还表明,可能有除法律因素以外的其他因素导致案件的结果。’
该声明以一个大胆的声明结尾:“像CaseCruncher Alpha这样的系统的用例很清楚。像我们这样的法律决策预测系统可以永久可靠地解决组织内部的法律瓶颈。’
在参加活动的从业者中,尽管他们不太确定结果,但总体上是积极的。 Lewis Silkin的合伙人蒂莫西·里森(Timothy Leeson)为使用AI的汽车客户提供建议,他说:“ CaseCrunch达到了我的期望。但是后来,我想我已经预编程以期望得到这种结果–随着第二天晚上的到来,该产品即将投放市场。我还不太清楚它会是什么样子:端到端产品意味着不再需要私人执业律师事务所5%的劳动力,或者一种产品可以使我们为客户提供更好的服务他说,像CaseCrunch这样的系统“可以更好地向具有更大投资倾向的律师事务所客户推销”。
克莱德(Clyde)的专利诉讼合作伙伴Ralph Cox&Co,也有类似的看法:‘我保持开放的态度。但是,令我惊讶的是,计算机已获得所有数据库信息,因此具有不公平的优势。参加该活动的律师来自该专业领域之外,而没有任何PPI的实际经验;他们必须在有限的时间内做到这一点。但是真正有趣的部分不是人为因素,而是计算机正确安装的百分比-86%的确不错。
阿卜杜勒(Abdul)承认,不公平的优势是“我们在建立它时所关注的问题之一”。 ‘最初,我们将涵盖许多领域,但我们将范围缩小到一个范围,使每个人都有机会了解整个系统。但是该系统没有在PPI领域工作过的律师的经验。’
公牛补充说:“我们确实将律师指向金融行为监管局,以便他们可以了解有关PPI的知识–例如,他们本可以去那里看案例。我们很难找到一个地区,因为律师专门研究了很多利基领域。因此,我们必须找到一些对于大多数律师而言相对容易理解的东西,使他们还可以相对快速地理解基本原则。我们做到了,这是公平的。至于机器所具有的优势-没错,这是机器将永远具有的固有优势。’
那么CaseCrunch从哪里去?作为董事总经理和大股东,布尔明确表示,他不寻求任何进一步的投资。他说:“最终目标是像(Ronald)Dworkin的Hercules法官那样,能够对每个案件做出完美的预测。” ‘就近期目标而言,我们认为我们已经展示了用例;现在,我们希望为许多客户构建系统。我们还想推断以构建端到端系统,而不仅仅是利基–这是我们要构建具有更通用应用程序的系统所必须采取的方法。”
多米尼克·卡曼(Dominic Carman) 是自由职业法律记者,也是《泰晤士报》,《星期日泰晤士报》,《法律业务》,《法律周刊》,《电讯报》,《卫报》,《观察家》,《每日邮报》和《星期日邮报》的定期撰稿人。