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機械社區
標題:
法律機器人完勝六名律師
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作者:
Insigne
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2018-8-17 14:34
標題:
法律機器人完勝六名律師
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重慶造法律機器人“大牛”戰勝了六位優秀律師。
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“6名資深律師”VS“1臺法律機器人”，結果會怎樣？
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8月16日，一場法律服務領域的“人機大賽”在重慶舉行。由重慶研發的人工智能法律機器人“大牛”與從全國公開招募的6名資深律師，就查清案件法律事實、提供法律咨詢等法律服務一較高下。
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主辦方表示，這場“人機大賽”是為了公開檢驗人工智能法律機器人的效果。大約6個月前，在一場與人工智能比賽解釋合同的競賽中，20名頂尖律師“完敗”！他們輸給了斯坦福等高校聯合研發的“律政界AlphaGo”！再往前，圍棋、醫療、音樂、詩歌甚至廚藝等，一片又一片原本只屬于人類的領域，被人工智能“占領”。
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那么這場比賽，結果如何？
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小小身材
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“大牛”有150項專利
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“人機大戰”在渝北區仙桃國際大數據谷舉行。
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參加比賽的兩方選手，一方是代表“人類大腦”的優秀律師，而另一方，則是代表前沿科技——“類腦”的法律機器人“大牛”。
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名叫“大牛”，大牛究竟有多牛呢？
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為了公開檢驗人工智能法律機器人的效果，也為了體現比賽的公正性，賽前，主辦方專門邀請了渝北區公證處公證員對比賽進行公證，并面向全國征集6名律師志愿者，要求參賽律師必須具有法學碩士以上學位，并且從事專職律師執業經歷5年以上。
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再看“大牛”——超萌超可愛。
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比賽還沒開始，“大牛”已經早早“來”到了比賽現場，它是一臺人形機器人，身高大約130厘米，有一雙特別大的藍色眼睛，不但可以和人簡單對話，而且可以來回走動，胸前的電子屏還可以顯示對話內容。
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據主辦方介紹，人工智能法律機器人“大牛”塊頭雖小，但是它具備了一身的硬科技，申請專利150余項，以大數據、云計算和算法為核心技術。而這次，也是“大牛”從研究所出廠后，首次與資深律師公開比賽，這也是國內法律界首次“人機大戰”！
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人機大戰
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律師提前1個半小時開始咨詢
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下午3點，比賽正式開始！
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在公證員監督下，賽事組委會通過網絡抽題，確定了本次比賽的兩道案例，一道是民間借貸案例，一道是勞動爭議案例。
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現場，專家評審團提取判決要素，共同完成了“法律咨詢要素表”，志愿者扮演“咨詢者”，根據法律咨詢要素表，分別向“大牛”和律師進行法律咨詢。然后，專家評審團根據雙方調查法律事實的完整度、咨詢結論的準確性、出具咨詢意見書的時間長短三項指標，作為本次比賽考察的重點，評判“人機大戰”最后輸贏。
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首先，志愿者通過“提問”，向“大牛”就民間借貸問題進行了咨詢，并出具咨詢意見書。
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事件經過為：咨詢人于2013年11月28日出借人民幣1000萬元，其中現金50萬元，轉賬950萬元。約定還款期限為2013年12月27日，利息為月息5分。借款人于2013年12月27日歸還了300萬元，同時本次借款有擔保人承擔連帶擔保責任，提供擔保時間為2015年10月12日，擔保金額為1000萬元。可咨詢人2015年10月12日進行過催收，但借款人和擔保人至今未歸還借款。
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在第二會場，6位律師與志愿者分別進行案件咨詢。其實，早在1個半小時前，位于主會場二樓的分會場，已經辟出6個單獨的房間，6位律師的現場咨詢從那個時候就已經開始了！
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再次完勝
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法律機器人“完勝”6名律師
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2016年，AlphaGo與李世石的圍棋人機世紀對戰，將人工智能推向新高潮。這次比賽，結果又將如何？
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比賽結束后，專家組對雙方的咨詢進行了評議打分。結果讓人吃驚又似乎不出所料——人工智能機器人又一次完勝！
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在民間借貸案例的比賽中，三位律師分別用時53分鐘、80分鐘、43分鐘；而大牛用時僅8分鐘。咨詢結論的準確度方面，三位律師分別完成95%、70％、95%；而大牛完成99%。調查法律事實的完整度方面，三位律師分別完成95%、90%、95%，而大牛完成99%。
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在勞動爭議案例的比賽中，三位律師分別用時61分鐘、65分鐘、65分鐘；而大牛用時僅7分鐘。咨詢結論的準確度方面，三位律師分別完成50%、50％、60%；而大牛完成100%。調查法律事實的完整度方面，三位律師分別完成30%、40%、60%，而大牛完成98%。
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重慶晨報
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作者:
3983596
時間:
2018-8-17 15:00
時代變革就在眼前了，什么時候實現財務自由 哈
作者:
堅如磐石
時間:
2018-8-17 15:10
看來我們的飯碗快不保了啊。
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作者:
lgliang_429
時間:
2018-8-17 16:19
這個難度比阿爾法go低太多。
作者:
李佳禾
時間:
2018-8-17 16:46
機器代替人那天，那咱們是不是可以隨處逛逛了，解放了
作者:
愛上夏天
時間:
2018-8-17 18:30
沙發
作者:
韓寒11
時間:
2018-8-17 20:56
下一步就是醫生失業，有機器人在，化驗的單子一掃描，直接就能出結果，現在的醫生也不看病，直接就讓你檢查，看數據說話，那還用他們，直接用大數據對號入座就行
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