AI将如何改变律师与法官的工作
AI将如何改变律师与法官的工作
AI正在改变全球经济各个领域的运行方式，法律界当然也不例外。英国民事司法主管、高等法院大法官杰弗里·沃斯爵士在2024AI大会上发表主旨演讲，深入探讨了AI对律师和法官工作的影响，以及如何在法律领域应用AI技术。
（杰弗里-沃斯爵士 图片来自于网络）
很荣幸受邀回到曼彻斯特参加这个重要的人工智能（以下译者均以“AI”代称）会议并发表演讲。
新兴科学技术尤其是AI，正在改变全球经济各个领域的运行方式，法律界当然也不例外。所幸的是，我国的律师和法官都已经在工作中开始运用 AI。不过，仍有一些律师和法官还在幻想着自己可以以目前的状态坚持到退休，所以或许不必那样紧跟形势“赶时髦”。
但今天，我还是努力赶了一次“时髦”，从对 AI 的基本认识谈起。
（2024AI大会现场 图片来源网络）
对AI的基本认识
首先，我要严肃地告诉大家，AI并不可怕，它只是一种已经存在多年的技术工具而已。实际上，每次拿起智能手机的时候，你已经在愉快地使用AI了。与往常一样，真正可怕的是那些极少数心术不正的人。如果我们不能好好保护自己，不能为作为工具的AI建立有效的控制程序，那么AI将会被滥用。不过，这与历史上的其他技术在发展过程中遇到的滥用风险并没有区别——汽车、飞机、工业机械、石油、采矿以及其他所有技术创新一旦被滥用，都可能对人们，甚至人类造成极大的威胁。
其次，现在每个人都在谈论AI的原因是2023年3月ChatGPT推出后，生成式AI工具得到了广泛应用，随后推出的一系列大数据模型（LLMs），如Google Gemini和Microsoft CoPilott都来势凶猛。ChatGPT 可以回答文本形式的问题，Dall-E可以根据文字提示制作图像， Open AI的新产品Sora只根据文字的描述就可以即时制作相应的视频……我相信，当你使用这些AI产品时，一定会记起我下面要说的内容。
第三，使用AI将迅速成为履行职责、完成任务不可或缺的必备技能。有人可能会问：如果律师和其他从事专业服务的人员没有使用更好、更快、更便宜的AI工具，他们如何证明他们已经用了最专业的技能且尽了“勤勉”义务来实现当事人的利益最大化？我在后面会谈到这个问题。
下面我将谈谈“AI技术的使用将把律师和法律制度带向何方”的问题。但在此之前，我先简要介绍两套基本原则：一套是去年我在多个会议上提出的涉及技术问题的两项指导原则，另一套是最近我和其他资深法官发布的《司法官员使用AI指南》（译者注：2023年12月12日，英国司法机构（Courts and Tribunals Judiciary）向英格兰和威尔士的法官发布）（以下简称“指南”）。
（图片来源网络）
两项指导原则
第一项原则可以回应我刚才提到的未来对使用AI技术的需求问题。这项基本原则是：作为律师和法官，我们对于所服务的英格兰和威尔士的人民和企业来说都负有一份责任——如果律师运用AI技术能为客户和公众提供更好、更快和更有成本效益的服务，如果法官运用AI技术能为当事人提供更好、更快和更有成本效益的争议解决结果，那么，律师和法官便有义务为实现这些积极目的去使用这些科学技术。
第二项原则是在运用新兴技术时不可或缺的一个原则，即：我们需要竭尽全力保护公民和企业免受新技术的不利影响。也就是说，我们应当根据实际需要，同步推动制度监管、法规制定、数据安全、核心文件保密等配套措施的跟进，最大程度地减少网络犯罪和网络造假事件。以上所有这些问题都会或多或少地给我们带来风险。
不过，风险的存在并不意味着我们要放弃新兴技术或无视新兴技术带来的好处。如前所述，许多人都担心新兴技术会对传统的工作方式构成威胁。情况确实如此，但另一个简单的事实摆在面前：如果我们不能做到为了服务对象的利益而拥抱新兴技术的话，我们就不敢说自己已经为实现正义和提供司法救济尽到了“勤勉义务”。
《司法官员使用AI指南》
《指南》所传达的信息非常简单，且同样适用于律师。这些信息可以归纳如下：
首先，在使用生成式AI之前需要了解它能做什么、不能做什么。生成式AI通常无法提供完全可靠的信息，因为大语言模型只是被训练成从海量数据中预测出最有可能的单词进行组合，它不会参照权威数据库来检查自己的结果。因此，从LLM模型中获得的信息可能是不准确、不完整的，也有可能是有误导性的，甚至是有偏见的。
其次，律师和法官不可能将机密信息输入到公开使用的LLMs中。因为一旦他们这么做了，在理论上全世界都可以获取这些信息。有些LLMs声称自己的工作是保密的，有些还声称他们的结果来自于权威的、机密性的数据库。但对我们来说确保这些保密数据是真实的非常重要，但事实上，目前还做不到。
第三，在你归纳信息、起草文件或用于其他目的时，如果你使用了LLMs的工作成果，你必须亲自校验这些成果内容的真伪。简言之，对工作成果负责的人是你自己，而不是 ChatGPT。
新兴技术对执业律师的影响
综上所述，通用AI尤其是生成式AI可以为律师做很多事情，可以节省时间和金钱，并且它本身就具有巨大价值。
前几天我曾询问 ChatGPT 它是如何帮助一名在曼彻斯特执业的律师的，它瞬间告诉了我答案，它说自己可以在以下几个方面提供帮助：(1) 法律检索研究；(2) 起草法律文件和合同；(3) 对案件进行事实和法律分析；(4) 为律师提供继续教育；(5) 起草给客户的信件；(6) 撰写备忘录、案件简报和法律意见书；(7) 讨论职业道德问题；(8) 翻译；(9) 指导使用法律科技；(10) 律师的执业管理。几个月来，我一直在跟踪类似问题的答案，发现现在给出的答案比以前更加精炼、更有针对性了。
Google Gemini以类似的方式回答了同样的问题，但它强调自己可以归纳总结复杂信息和大数据，并提供“法律问答聊天机器人”，帮助开展关于竞争对手、法律人口统计和曼彻斯特地区的法律趋势市场研究。
LLMs很擅长草拟合同。我对它们能如此迅速地起草合同文本感到非常惊讶。当然，这些成果需要充分检查和修改，但相比于律师从零开始起草合同，时间上大大缩短了。毫无疑问，AI可以为律师起草合同节省大量时间，例如在劳动合同、公司收购或采购协议等基础法律合同的草拟工作上，速度可以大大提升。当然，正如我刚才所说，这还需要一定时间来适应，并且需要仔细校对。
生成式AI在提供法律建议和法庭意见书方面也很有用。但早期使用者也正是在这方面吃了大亏，主要是因为他们不知道生成式AI是一种容易产生“自我幻觉”的技术工具，它可能会凭空捏造事实，这与维基百科或数据库检索系统完全不同。
不过，这个问题的提出并不是要否定生成式AI技术的应用，而只是提醒人们在使用生成式AI产出结果时，需要格外谨慎。在使用生成式AI起草法律咨询意见和诉讼文书时，有两点值得注意：
首先，运用专业法律数据训练的专业LLMs可以为律师提供更准确的服务。这类大模型已经存在，其中一个叫“魔法书”（Spellbook），只是这些大模型尚未普及。不过，如果不从互联网上抓取大量数据，而是只针对 6000 页的《民事诉讼程序规则》（CPR）或者国家档案馆的“判例法数据库”、BAILLI、Westlaw 或 Lexis Nexis 等法律专业数据库对AI进行训练，同样也可以形成法律专业的LLMs。与面向公众的LLM相比，这种工具会给律师提供更准确、更有用的答案。
其次，向生成式AI提出问题时必须考虑到这些程序的运行方式。它们通常会给出一些毫无用处的字面答案。使用者需要具备娴熟的技能以便“去粗取精、去伪存真”。
我曾询问Microsoft CoPilot“谁是曼彻斯特最好的AI律师”，它给了我三家律所的名字，然后它警告我说，“最佳”一词有很强的主观性，应当取决于我的具体需求和情况，再作出判断。我顿时觉得自己被 AI 打脸了。
LLMs还可以预测诉讼的结果。我认为，每一位诉讼当事人都想知道AI对其胜诉前景如何预测，然后与他们聘请的律师的观点进行比较。由于AI可以获得更多数量、更多类型的数据，因此从某种意义上说，它的意见是值得参考的。
AI对法律领域的其他影响
我认为，律师需要打破在这方面的常规思维，需要坚信一点：AI对于法律职业已经不再是可有可无的了。
首先，客户选择法律服务时追求的一定是“少花钱、多办事”。如果有更便宜的法律服务，客户就不会愿意去为同类同质的昂贵服务支付费用。如果生成式AI可以起草一份完全可用的合同，而且可以快速修改、拿来使用，那么谁都不愿意再去花钱请律师。
其次，如果AI在几秒钟内可以阅读、总结数千页文件的要点，客户就不会愿意花钱请律师去做人工总结了。
第三，不可否认的是，AI不仅速度更快，而且相比于人类的法律顾问可以更全面地完成某些综合性的任务。所以，这一现实的后果是，我们可能要重新思考所谓普通法“广泛适用于大量不特定行为”的确定性问题了。
我已经非常详细地谈论过自动决策（例如自动驾驶、自动决策等）对“责任”问题所带来的影响。就普通法而言，或许还要注意一些更为根本的问题。
如前所述，关于过失的法律规则主要基于这样一种认识，即人类在从事一些活动时（如驾驶车辆、操作机器）应当采取合理的谨慎态度。律师和其他专业人员在提供法律意见、设计建筑物、提供审计和会计服务、提供精算服务时，如果没有使用应有的专业技能、尽到合理的专业谨慎义务，均应承担法律责任。打个比方，会计师如果使用某种AI工具，能够快速、轻松地识别欺诈并提出警示。但如果一家会计师事务所拒绝使用AI，而是依赖于老式的审计方法，那么它算不算是为保护其客户利益尽到了足够的勤勉谨慎义务或穷尽了本领域所有的专业技能呢？同样的问题你可以问律师、建筑师、计算机程序员、健康或安全领域及所有类似的专业技能从业人员。
我认为，我们可能需要考虑因为AI的快速发展，普通法中的某些基本问题需要因此做哪些调整，包括重新定义某些专业术语的含义、重新考虑显失公平的合同条款以及各类法律和规章条款是否适用，甚至要重新界定“注意义务”的性质。我相信AI工具不久便会对法学院讲授的常规法律课程产生影响，如公司法、破产法、知识产权法、合同法和侵权法、财产法乃至刑法等等。
我曾询问LLMs：“你认为AI将对法律责任制度有何影响？”
CoPilot 告诉我，如果AI产品在制造阶段就存在缺陷，那么AI创造者可能要对所有损害负责。它还很自觉地告诉我，使用生成式AI可能会产生技术和数据风险，而在技术开发过程中，这些风险可能不会被识别出来；
Gemini 的洞察力则更强一些。它告诉我，“算法”开始越来越多地用于贷款审批、风险评估甚至量刑建议。如果结果有偏见或歧视性，则可能产生法律责任。它还告诉我，由于LLMs是在大型数据集上接受训练的，因此他们的训练可能涉及版权或专利侵权，因此可能会产生知识产权方面的责任。众所周知，伦敦的法院已经在审理相关知识产权侵权案件了。
ChatGPT 则将合同、职业责任以及监管合规的内容增加到了答案列表中。
今天我不展开讨论这些问题，但我希望大家能意识到，我们都需要重新思考我们做事的方式，法律职业者也需要重新思考如何在一个拥有强大AI工具的世界里进行侵权责任的分配问题。
（图片来源网络）
AI的司法应用
最后我谈一谈法官如何使用AI以及司法裁判会不会很快被AI取代或者受到AI支配的问题。如果我们认为法官的工作与AI工具没有关系，司法机构就不会发布那份《司法官员运用AI指南》了。
我还是先询问了那三位AI“朋友”对这一问题的看法：Gemini认为，它不能直接协助法官作出司法裁判，但可以通过分析“大量法律文件和判例法”、开展法律和事实研究以及起草法律意见书来提高法官的研究能力和裁判效率；CoPilot 的想法大致相同，但它增加了潜意识中的“偏见意识”，具体是指确认偏见、语境偏见、种族和性别偏见以及认知偏见；有趣的是，当问及如何帮助法官时，ChatGPT 的回答与问及如何帮助曼彻斯特律师时的回答基本相同。
有一点十分重要，我认为法官需要像所有律师一样熟悉AI以及它的使用方法。首先，正像我一直在解释的那样，许多案件将涉及使用或不使用AI的责任分配；其次，如果AI可以在不违反保密原则的前提下帮助归纳复杂材料，那么至少在理论上没有理由不适用它；第三，在数字司法大背景下，AI很可能成为一个有价值的工具，而数字司法的范围既涵盖了法院体系，也包括法院外的生态系统。我现在担任“新一代在线诉讼程序规则委员会”主席（我曾经把诉前程序叫做民事司法的“漏斗”），该委员会的职责之一就是为法院在线诉讼程序和诉前在线争议解决程序制定规则并提供数据标准。为了实现这些系统的智能化并确保系统的运行符合当事人、证人、专家和法官的期望，就一定需要使用AI。
“AI是否有可能用于所有形式的司法决策”这个问题我暂且不提，但我想说的是，当自动决策机制在其他许多领域都在使用时，当事人一定会问：“法院为什么就不能让智能机器人以更高的效率作出一个例行裁判，然后赋予当事人向人类法官提出上诉的权利呢？”对此，我们拭目以待。
结语
我希望各位律师和法官不要以为我在危言耸听。我认为，法律领域需要循序渐进地逐步引入、使用AI技术，但请注意，千万不要认为一个历史时期过后AI工具就会逐渐消失。我们可以而且也应当制定相应的规则对AI技术的运用加以规制，但我们永远无法阻止对社会有益的事物的发展。
对律师和法官来说，深入研究如何调整私法和行政监管领域的法律制度，以适应当前的AI应用大趋势，已经刻不容缓。AI在数字司法制度中具有巨大潜力，可以提供更好、更快、更便宜、更高效的方式来解决英国社会每年出现的数百万起纠纷案件。
（译者注：本文首轮翻译使用了AI技术，词组直译准确率达到90%，但译者在句子结构、中文表达方面投入了大量时间，经过五轮重译、校对、润色工作方成此稿。）