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面对AI时代来临,法律人如何做到不焦虑?(附演讲视频+新书预售)

康友法2019-01-16 10:25:39



历史上数次重大的经济革命都是在新的通讯技术和新的能源系统结合之际发生的。


——Jeremy Rifkin《第三次工业革命》




1

几次科技变革带来的“革命”

在讨论时代变革之前,我们先来回顾一下过去的几次科技变革带来的“革命”。

第一次工业革命的标志是蒸汽机和电报的出现,让原本以人力为主的生产效率发生了质的飞跃,改变了整个社会的物质和信息交流方式,带来了社会关系和制度的根本变革。

第二次工业革命,蒸汽机能源被内燃机和电力所取代,交通方式由马变成了汽车,通讯由电报变成了电话、广播,武器由大刀弓箭这样的冷兵器变成了火枪炮弹等热武器,人们的衣食住行由浅加工的自然产物变成了深加工的人造物,人类社会的物质和信息传递效率又一次发生质的飞跃。

第三次信息革命以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明和应用为主要标志,当人类有可能使用可持续能源,才有可能推进尖端科技的普及民用,开启社会物质和信息传递的全新纪元。如此,大致可以得出规律,只有物质、信息的传输和交换效率获得指数级的提升,才能被称为“革命”。每一次“革命”都是生产力和能源技术的彻底改革,旧的生产方式被取代,“人力”被重新定义,重新分配财富、协调社会关系、形成新的社会制度。在这个剧变过程当中,人类往往要付出巨大的代价,如掠夺、战争、暴动、死亡。但不可否认的是,对于人类来说每一次革命,与其说是“取代”,不如说是“解放”——不是技术取代了人力,而是人力获得了解放。

那么,不妨来大胆设想下一次科技革命:首先要有新的能源系统作为基础,可控核聚变是比较靠谱的能源革新技术,但目前距离成熟的普及应用还有些距离。然后,源源不断的新能源为工业机器人和人工智能提供动力保障,全面实现生产力自动化、信息化,将人类从单一的体力生产劳动中解放出来,“人力资源”的概念也将被颠覆,体力从人力中剥离出来,人力的价值必将体现于脑力。由于生产效率的指数级提升,生活物资的产出率大幅提高,成本大幅降低,必然带来社会财富的重新分配,因为人类自身的成长,也许冲突没有前几次那么激烈,同样会在阵痛过后迎来生产关系的重组与社会制度的变革。

2

人工智能都做了些什么大事

我们离下一次科技革命还有多远?先来看看当前如火如荼的人工智能都做了些什么大事。

1997 年,IBM的超级计算机“深蓝”(deep blue)击败了当时世界上最伟大的国际象棋选手加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。对计算机来说,围棋比象棋的计算量大了几个数量级。2016 年低调出现的AlphaGo,经过几个月的训练之后,虐哭了全世界最强的围棋选手——柯洁。柯洁是谁?是中国的围棋之神,是把全世界的围棋高手都虐哭了的人。

2017 年10 月,人工智能企业DeepMind 推出了运行速度更快、使用硬件更少的AlphaGo Zero。通过仅仅72 小时的自我学习和训练,AlphaGo Zero 就以10 比0 的战绩完胜它的“前辈”AlphaGo。这种从零开始的自我驱动的强化学习机制,使机器尝试了各种可能性,打破了基于人类知识的固化思维,反而获得了更优解。

2017 年10 月在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上,“女性”机器人索菲娅被授予沙特公民身份,成为史上首个获得公民身份的机器人会上,在索菲娅与主持人互动环节中,当被问到高仿真机器人是否会使人类落入“恐怖谷”陷阱时,索菲娅回答说:“我的人工智能是按照人类价值观设计的,(包括)诸如智慧、善良、怜悯等。我将争取成为一个感性的机器人,我想用我的人工智能帮助人类过上更美好的生活。”

与人类女性外形极为相似的高仿真机器人索菲娅由美国汉森机器人公司设计制造,她拥有仿生橡胶皮肤,可以模拟62 种面部表情,因“太像人”而惊吓到众多网友。索菲娅的“大脑”采用了人工智能和谷歌语音识别技术,能识别人类面部、理解语言、记住与人类的互动等。

汉森公司创始人、首席执行官戴维·汉森曾对媒体表示,像索菲娅这样的机器人将在20 年内出现在我们当中,并拥有人类意识,可被应用在医疗、教育或客服等行业。

2017 年12 月2 日,深圳市巴士集团举行智能公交首发仪式,并现场展示“无人驾驶”环节。智能驾驶公交系统集成人工智能、自动控制、视觉计算等技术,是一个公交整体解决方案。配有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS 天线等设备感知周围环境,通过工控机、整车控制器等分析路况环境,能够实时对其他道路使用者和突发状况做出反应,已实现自动驾驶下车辆检测、减速避让、紧急停车、障碍物绕行、变道、自动按站停靠、自动转向等功能。系统安全性、稳定性、可靠性已经完全符合公交试验运行的要求。

智能巴士并未实现“无人驾驶”,而是配备有1 名司机。不过,由于目前无人驾驶领域立法尚处盲区,因此技术推广仍有一定困难,未来的智能驾驶,将采用人工与自动驾驶相结合的形式。

2017 年12 月10 日报道,全球最大的单体全自动化码头——上海洋山深水港四期自动化码头于当天上午11 点半正式开港试运行。采用我国自主研发的全自动化码头智能生产管理控制系统,其最大的亮点就是智能化和无人化,且服务规模庞大。据澎湃新闻报道,洋山四期不但是全球最大的单体全自动化码头,也是全球综合自动化程度最高的码头。

尽管桥吊需要由司机完成手动调控,但自动化的监控设备可以精确地控制机箱操作。有了高科技的加入之后,打开锁眼的成功率大大提高,人员的工作环境也有了很大的改善。自动化的监控系统由上百次的点击简化为两次的点击操作,大大解放了人力和精力。

而中控区是港区的大脑。这里的办公模式是以静制动,改变了以前人对人的工作模式,进入了系统操纵设备的时代。自动化设备使原来需要四五个小时来操作的工作,可以在几分钟内完成。以往需要人工操作的设备,如今都被智能设备代替,按照系统指令,自动执行生产任务。

这些是不是就证明人工智能已经可以在许多领域碾压人类的智慧?是不是意味着人工智能时代已经到来,第四次科技革命已经近在眼前了呢?在蒸汽机出现之前,人类未曾想过这样一种全新的工具会彻底改变生产方式。电力能源的应用,从物理基础上对人类文明进程进行了完全彻底的改造。对于把算盘电子化发明出计算器的人们来说,计算机和互联网给人类社会带来的变革是完全无法想象的。

3

“伪”人工智能时代

小时候看科幻片,对用手指触摸就能操作的仪器啧啧称奇,觉得可能这辈子都见识不到这么神奇的东西,然而不过十几二十年之后的今天,触摸屏已经是再普通不过的日常设备,相信再过不久,虚拟触摸屏也不算什么了不得的高新科技了。科技进步的速度看似超乎我们的想象,但我们也比想象中更轻松地适应着这种“神速”,我们的生活方式和社会形态并没有产生超出我们想象的颠覆性改变。

技术的成熟和普及,仍然是基于现有的科技水平,在能够超出人们现有想象的科技大爆炸发生之前,我们仍然生活在第三次科技革命的余温中。人工智能,也仍然在我们可以想象到的范围内发展着。根据现在科学界对AI(人工智能)这个概念的解释,我们可以把处理特定问题的人工智能叫作“弱人工智能”,具体到应用上,它其实早就来到了我们身边。

我们日常使用的Siri 就是一个专门处理语音识别的弱人工智能,当我们打开百度的时候,搜索栏里也藏着一个专门提供搜索建议的弱人工智能,就是经常问你“你要搜索的是不是×××”的那个——在使用这些工具的时候,我们愉快地发现,弱人工智能在做某些事情的时候真的比人类要高效。但这就是我们广义上的“人工智能”吗?比弱人工智能更进一步的,则是可以完整地模拟人类心智,通过“图灵测试”的强人工智能,但真正能称得上是强人工智能的人工智能,至今还没有出现。科幻电影里的描写以及大众媒体最忧虑的超人工智能,在目前以致未来很长一段时间里都只能是幻想。


我们的大脑,约有900 亿个神经元,在微观尺度上,每个神经元都以成千上万个突触与成千上万个临近的神经元相连接,释放或接收数十种可能的神经递质,作用于数百种通道,随后发出高速传导的神经兴奋,激起复杂而不确定的反馈。

我们用一组数据来感受下。

如今的超级计算机最快能达到每秒数千万亿次浮点运算,即10 的17 次方数量级。这么大的计算能力,在和人脑对比时,却只能用“只能”来形容,因为要完全模拟一个真实大脑所有的生化活动过程,最少需要10的43次方数量级。

先不论摩尔定律还能坚持多久,即便电脑的计算能力获得指数增强,以超级电脑每年加快1.1 倍的速度乐观估计,实现这个运算级别都已经要拖到下一个世纪之交,进入“现阶段无法确认的未来”了。

关于如何创造真正的人工智能说了这么多,是为了帮助大家理清这样一个事实,尽管弱人工智能已经在很多领域超过人类能达到的效率和广度,比如指纹、人脸、语音识别;比如数学计算、数据整理和分析,甚至医学上的临床诊断等一些高度专业化、信息化的工作,但这都是表象而已——这些仍然是建立在“人工神经网络”和“深度学习”上的弱人工智能,距离真正的“思维”还遥远得很,更谈不上拥有类似人类的“心智”。

这里必须要说明一下电脑的深度学习——看上去是电脑可以不必由人来控制和监督就可以学习和进化,在遇到问题的时候自己算出最优方案,但前提是我们预先告诉它最优结果,而且必须是运算过程的每一个数据和公式都可以清晰量化且具有唯一准确性的结果。

一局围棋是输还是赢、两张照片是不是同一个人、一组症状表明感冒还是肺炎……就像我们要提前告诉电脑1+1=2,它才能得出2+2=4 一样,一切问题的答案都代表一个绝对的判断——但这显然不是人类思维的全部,甚至都不是人类思维中最重要的部分,我们的思维里有太多模糊的观念和选择,这是电脑程序再怎么学习、训练也无法模仿的,这样的弱人工智能只可能是一把功能齐全的瑞士军刀,而不可能成为会使用各种工具的能工巧匠。

如果现在你的生活是这样的:



不可取代的“律师智慧”

虽说不必对“伪”人工智能时代过于恐慌,但我们也并非高枕无忧。

任何一种新科技的应用普及,都会给我们的生产和生活方式带来改变。互联网改变了信息传递模式,每个人都可以是信息网络上的节点,既接收信息也传播信息,于是自媒体风生水起的同时,传统媒体不得不面临生存的寒冬。因为信息传递方式的改变,人们通过网络社交平台来传递消息,传统邮政理应走向没落;但由于网络电商的兴起,人们愈发频繁的网购行为,又促成了快递行业的蓬勃发展。从邮差到快递员,不仅仅是岗位和工作内容的改变。

我们倒回去5~10 年,发现有许多工作岗位几乎已经消失,于是感叹新技术让多少人丢了饭碗,但请往前看,这5~10 年,不也诞生了许多不曾有过的岗位吗?也有许多原来职责模糊笼统的职位细分成了几个专业度更高的岗位。

所谓变革,就是破除传统的同时,建立起新的秩序和规则,伴随着整个社会运行体系的迭代与进化,旧机制的危机和新体系的崛起总是交替进行,就好像后浪推前浪一样,但不管有多少浪,总是有人能站在浪头。

过去的人一定要进一家正规企业或者做一份正经营生才能活,而现在,会点特别的技能,拍拍视频做做直播也能活。你说,人们的生存和发展是变得更艰难还是更容易了呢?

“科技解放人力”不是简单的机器取代人力,人跟机器拼体力拼计算当然是怎么都拼不赢的,与不知疲惫的机器相比,人无法被替代的优势在于智慧。

伪人工智能时代同样也是一个知识技术密集爆发的时代。从上图可以看到,有更大可能被弱人工智能取代的岗位,都是可以清晰量化结果以及有绝对判断的领域,而在需要“创造性思维”和“社交情绪智商”这些结果不确定、概念模糊化的能力的行业中,则至多能体会到多功能设备(工具)所带来的效率提升,而无须担心自己的饭碗是否会被机器“革命”。

俗话说,机器是死的,人是活的,人与人之间交流互动是随机性的。律师的职业固然需要大量的专业知识和技巧,但更多则侧重于人与人的相互关系,简单来讲,就是“变通、迂回和妥协”。

面对不同的当事人,需要解决什么问题,为了达成什么目的,采取什么沟通方式,使用什么谈判技巧……不同的律师、不同的阶段,甚至不同的地区,都会产生极大的差异,任何问题和结果,以及解题的过程,都没有唯一确定的标准答案或流程,这恰恰就是现阶段的人工智能们力所不能及的心智运算。

举个简单例子,腾讯为微信聊天平台以及朋友圈这个中国最大体量的社交软件,做了套基于人工神经网络和深度学习的内容风险控制系统,用以屏蔽和筛查敏感信息。

前些日子,我发了一条朋友圈,一张图片配以简单的文字,发完过了半个多小时都没收到任何反馈,这非常不合理,通常我发出这么有趣的内容都很快就会有各方八卦人士前来围观点赞晒神评论。纳闷中,我联想到微信这套风控系统,于是急忙联系了几个朋友,问他们能否看到这条朋友圈,朋友都说没有看到啊!那一刻我对这套人工智能识别系统肃然起敬。

但秉承着科技宅的执着硬核思维,我决定挑战这个系统,方法很简单,我对这张网上down 下来的原图进行了少许裁剪,再次发布的时候,系统就败下阵来,没能识别出这张几乎没有改变核心内容的图片。

你说,面对人类灵活多样、瞬息万变的迂回变通之术,耗费了大量人力、财力去编写制造,代表着科技巅峰的弱人工智能,又有多大的赢面呢?一旦人类做出超出程序设计框架、绕开既定规则的创造性(或者叫破坏性)行为的时候,它们便无能为力了。

但是,人类就是这么复杂,所有事情总有一个“但是”。

即便把它叫作“伪”人工智能时代,计算机在巨量的信息数据计算方面,相对于人脑还是有巨大优势的——大脑运转烧的是有限的身体里储存的有限精力,而计算机运算烧的是某种程度上可以无限扩展更替的硬件和不间断稳定供应的电力。

这样的计算机可以作为工具,用来解放律师的大脑,把有限的精力用在思考问题(运行)上,而不是用在记忆信息(存储)上。也就是说,有了人工智能工具的律师,如果还在花大量的时间和脑力把所有案例和相关的知识点记得倒背如流,那就太傻了,这方面你能比过步步高点读机我都算你赢。更别说现在还有那么多已经设计出来和正在设计中的律师专用的知识管理软件,连录入和整理分析的工作都帮你做了,你只用几个简单操作就能轻松提取需要的信息。

在没有这些自动化工具的时候,记忆力超群但缺乏情商的律师,还是有活路的,但是当自动化的知识管理和信息分析工作被人工智能接手之后,能活下来并且活得更好的,一定是在心智开发上有足够高情商的律师。

所以,我们可以得出一个结论——在“伪”人工智能时代讨论律师智慧,其核心并不在于讨论我们该如何使用人工智能工具,而在于通过我们的思考,运用律师或者说人类的智慧,去发现到律师行业之所以存在的本源价值,去为人类文明进程中必须面对的人与人之间交互关系的问题,不断探寻、摸索、打破、重建出一系列永远处在变化中的解答体系。

我想,这应该就是律师梦想的终极驱动力。



                        本视频3分34秒



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