当律师可以“预判”法官的预判
法律先生官方账号作者 | 研究AI的
来源 | 法律先生
《穿Prada的女魔头》里，梅姨一句「你身上这件毛衣是多少人替你挑过颜色」让安妮哑口，时尚洪流谁也躲不过，AI浪潮同样如此。
从单纯的查资料、到模仿声线口吻唱歌写书，AI的发展速度和维度着实让人咋舌。可在法律行业，它不止是个炫技玩具。
从「融资超4亿，这家法律科技巨头还是倒闭了」开始，我们就一直在关注科技在法律行业的发展。
于是，我们决定将所有关于法律科技和AI的内容汇集在「未来律师」系列中。
在这里，你可以看到最新的法律科技和AI，从合同像外卖一样快，到法官思维被建模。
我们希望让你第一时间知道这些前沿动向，既能开眼界，也能提前想想：当工具越来越聪明，律师的价值该放在哪儿？
法庭策略一直是一半是艺术，一半是科学。
最近，有一个叫Bench IQ的公司盯准了这一点，将目光转移到了法庭中心，法官的身上。
从书面意见到口头裁定，甚至庭上即兴追问的语气，全都录入系统，把法官97%从未写进正式意见的思考，翻译成可检索、可演练的剧本。
它不吃「全量数据」，只吃「法官本人」。
而投资们似乎觉得这个想法可行，包括Cooley、Fenwick等顶尖大所都加入投资行列，目前Bench IQ完成了530万美元（3550万元人民币）种子轮融资。
当然，这也离不开自带彩蛋创始团队。
首先，CEO 吉莫·奥维亚盖莱（Jimoh Ovbiagele）是曾经名噪一时以Ross Intelligence的创始人之一。
对，就是那家公司率先用AI做法律检索，却被汤森路透引版权官司无奈叫停的公司。
汤森路透指控其用 Westlaw 数据训练模型，联邦法官认定不构成「合理使用」，Ross血流不止，融资断绝，最终关门。
十年蛰伏，他带着老搭档CTO马克西姆·伊萨科夫（Maxim Isakov）卷土重来，把「未竟之业」升级为「更刁钻之业」。
点击跳转了解ROSS历史研发出第一款AI律师后，这家著名法律科技公司倒闭了！
有了高尖精技术人员，还得要有懂法律行业的人，杰弗里·格特尔曼Jeffrey Gettleman）就是这样的核心人物。
作为前凯易合伙人，从业51年的资深律师，操盘过联合航空230亿美元重组、代表过很多大客户，包括但不限于沃尔玛、三星等。
可以说，他的经验是Bench IQ最重要的数据库。
卖「法官水晶球」的想法并不新鲜。
毕竟，美国法庭是「一人一票」的剧场，法官公开选举、终身留名、判决署名，他们对程序动议的喜恶就是法律本身。
LexisNexis和Westlaw早就提供过类似功能，把特定法官的裁决模式、倾向先例和时间表画成图谱。
Bench IQ要揭示的不是频率，而是「为什么」，以及律师能如何影响结果。
「知道一个地区野火发生的频率当然有用，但很有限。Bench IQ做的是告诉你野火为什么发生，以及你该怎么避免它。」
也就是说，我要预判你的预判。
Bench IQ的「独特配方」，在于三个层面。
第一层是「影子数据集」。
美国法院每年数百万份裁决，只有3%留下书面理由。
Bench IQ用自然语言代理把其余97%的庭上即时决定、程序令、口头驳回统统捞进暗库，拼成完整拼图。
第二层是「法官指纹模型」。
他们把每位法官过往的段落节奏、引证习惯、对特定动议的触发词，训练成专属向量，像声纹一样可比对，谁学谁一眼识破。
第三层是「对抗式演练」。
系统会模拟这位法官向你连续发问，记录你在第几秒开始支吾，再告诉你要说哪句案例才能让他信服。
Bench IQ把这份「人味」商品化，让律师能在数小时内掌握某位法官的脾性，这无疑是聪明的商业切口。
可问题也随之而来：
当算法能描摹人的习惯，法庭会不会变成一场应试表演？
律师会更依赖数据，还是被迫重拾那些只有人类才具备的能力？法官会不会故意不按常理出牌，判决会更公平吗？
（PS.中国有可能出现类似的AI吗？）
Bench IQ标出了暗礁，但船要往哪开，仍取决于掌舵的人。
真正值得讨论的也许不是「AI能不能懂法官」，而是「当AI懂了法官，我们还要怎么懂人」。
