2018 年法律领域的数据科学和人工智能 - 第一部分

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在过去的十年中，我有机会参加有关法律与技术之间关系的会议、出版物、项目和课程。包括许多事件，这些事件不仅涉及技术对社会日常生活以及法律（数字法）的影响，而且主要涉及技术对改善法律服务的提供的影响[1]。

在这一时期的大部分时间里，法律领域技术工具的有效使用基本上是文本编辑器包、演示文稿，并重点关注开始几乎“手动”处理数据的电子表格。我能够会见斡旋者，这些斡旋者已经能够超越一般的协议政策和提供个性化司法责任，通过使用由专业人士及其实习生提供的巨大电子表格，他们反过来在数千个物理过程（首先是复印机，然后是数码相机、手持式扫描仪等）。

在过去的十年中，我还关注了技术在一些律师 马来西亚电话号码表 个法律部门的插入，特别是在教育部门，当时流程和合同分类系统给管理带来了新的维度。从法院启动数字法学研究以及我们以前通过邮件接收的程序行为的出版物剪报开始自动化并通过电子邮件发送的那一刻起，文化的变化就更加明显了——这一运动始终与先驱者一起发挥作用。圣保罗律师协会 (Aasp) 的精神。

如果语气是回顾性的，那么最好记住，我们离开打字机进入数字环境并没有多久，这带来了转型时期自然的不安全感，以及我们在服务中提供服务的方式的不断改进。区域。

但这种情况真正开始加速是在2016年。这不仅与法律领域有关，还与科学和经济的所有领域有关。

凭借最低的存储成本和数据处理能力，以集成的方式减少创新创造的障碍——每分钟都有初创公司诞生，这种完全数字化的环境被创建，并提供使用数据科学技术来处理这一点。大量的。

除此之外，(a) 我们的设备（平板电脑、手机等）大量生产内容，(b) 互联网及其用于访问此存储库的“空间”，同时，研究我们的行为模式。

所有这些共同推动了信息获取的民主化，并促进了人、商品和服务之间的脱媒。

20 世纪 50 年代创建的人工智能技术找到了发挥其潜力的理想环境，无论是用于非结构化数据（语音、图像和文本）的组织，还是旨在创建风险场景和决策的关联和建议。并且这些解决方案根据与人类的交互（机器学习）和对大量数据中的模式分析（大数据+深度学习）不断改进，使得这些最近2到3年的内容与现实一样多甚至更加相关。此类技术的进步，如过去 50 项。



于是搜索引擎、社交网络、视频和音乐流开始出现，直到这些创新被应用于其他经济领域。但必须指出的是，到目前为止，我们所知道的人工智能还仅限于基于大量数据分析来定义标准，需要与用户以及那些有经验并了解每个主题的人不断互动。

密切关注这一现象，我在2016年真正体验到了法律领域的第一个数据科学著作，并且有效地使用了其中的一些新技术。令人难以置信的是，能够更好地理解如何在一定数量的过程中“训练”机器人（软件），以便“它”可以“单独”“阅读”其他人，并“带给”我们正确的信息信息，然后分类。