法律分野で初の「1対多」の人間と機械の競争が始まり、AI弁護士が契約書審査で人間を上回る

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最も古く、最もエリートな職業の一つである法律サービスは、「AI 時代」へと急速に移行しています。 12月4日に開催された、法律分野における初のAI「一対多」人間と機械の競争では、「AI弁護士」と人間の弁護士が、契約書レビューという必須スキルで同じ舞台で競い合いました。 50のリスクポイントが組み込まれた5つのリース契約について、アリババDAMOアカデミーのAIは、1分以内に96％の精度でレビュー計算を完了しました。これは人間よりもはるかに高速です。レビューの品質は、コンテストに参加した有名な法律事務所の弁護士と匹敵します。

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人間の弁護士は契約書の審査に忙しい

このイベントは浙江大学とDAMOアカデミーの共催で、浙江大学光華法学院で開催されました。人間グループ、機械グループ、人間と機械の混合グループの計5チームが競い合い、合計2万語近い賃貸契約書5件を30分以内に審査し、契約書のリスクポイントを見つけ出すという課題に挑んだ。

コンテストが始まるとすぐに、DAMOアカデミーのAI弁護士が「審査終了」をアナウンスし、自動的に論文を提出しました。 AIは96%の精度で、弁護士1人と法学部の学生3人からなる4人組のチーム2つに勝利しました。しかし、最終的な優勝者は人間と機械の共同チームでした。AIが予備審査を行い、その後人間の弁護士が審査し、より困難でリスクのある点を発見しました。

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コンテストはカウントダウンに突入。機械チームは早めに書類を提出したが、人間チームの奮闘は続いた。書類を提出したばかりの人間・機械チームはほっとした。

契約書の確認は法務業務の重要な部分です。統計によると、多くの大企業は通常、毎年何万もの有効な契約書を管理する必要があります。この機械的で反復的で非常に時間のかかる作業は、法務担当者の多くのエネルギーを消費します。 AI弁護士の登場により、契約書のレビューを自動化することが可能になります。

DAMO アカデミーの AI は、裁判記録の保存、裁判アシスタント、文書品質検査、契約書のレビューなど、10 近くの法的スキルを習得しています。 2019年、浙江省高級人民法院はDAMOアカデミーと協力して、訴訟提起から判決文書の作成までの全プロセスのスマート裁判システムを実現し、裁判官の作業負荷を効果的に分担しました。試行部隊のその場での判決率は90％に上昇し、事件解決時間は40日から50分に短縮されました。

現在、DAMOアカデミーの言語AIは主に以下の2つの分野に応用されています。

スマート司法分野：初の全プロセススマート裁判システムは、自動訴訟書類審査、裁判記録の最適化、裁判官の発言生成、証拠分類、証拠の3文字識別、証拠連鎖生成、金額計算、裁判紛争焦点生成、裁判要約生成、リスクポイント審査、法律予測、結果予測、判決文書生成など12の機能を提供し、現在の金融貸付と民間貸付の訴訟類型の80％をカバーできます。浙江省高等法院の試験部隊の裁判事件では、その場での判決率が90％に向上し、訴訟終結時間は40日から50分に短縮されました。

スマートコントラクト分野：契約プロセス全体をカバーし、契約情報の抽出、契約のレビュー、契約の比較、契約の概要、相手方のリスクなどの総合的なインテリジェント機能を提供します。これにより、契約処理プロセスが大幅に短縮され、ユーザーの契約リスク警告機能が効果的に向上します。現在、一般的な契約形態10種をカバーしており、公法や商取引情報をもとに相手方のリスクを確認することができます。この技術は雲南電力網などの大規模な国有企業に導入されており、専門家によるレビューに合格し、監査精度は最大97.8%に達しています。

DAMO アカデミーの言語インテリジェンス AI は、契約条件、要素ロジック、相手方のリスク、合法性の完全性について包括的なレビューを実施し、さまざまな種類の「バグ」を正確に特定して、修復の提案を行うことができます。その背後には、アリババの最新の深層言語モデル システム ALICE (Alibaba's Collection of Encoder-decoders) があり、複数の国際的な人工知能コンテストで 1 位を獲得し、機械が複雑な論理的思考を含む人間の言語を理解できるようにしています。 DAMO Academyの言語インテリジェンスAIもALICEをベースに、約1万件の契約を学習し、膨大な契約知識グラフを含む推論エンジンを形成しました。

アリババの言語知能ALICEが複数の国際人工知能コンテストで優勝

その背後にあるアルゴリズムは、アリババの最新の深層言語モデルシステムALICEの事前トレーニング済みモデルStructBERTに基づいており、契約知識ベースを構造化モデルに統合し、契約条件と契約要素のマルチタスク学習、セマンティックグラフに基づく契約条件の認識、クロスドメイン契約要素抽出モデルを使用するなど、契約シナリオに合わせて複数の最適化を行っています。

「人間の弁護士は難しい問題を扱うのが得意で、AIは情報検索やギャップ発見に強い。両者の連携により、契約書の審査など法律業務の効率を大幅に向上できる」と、参加弁護士のZeDa法律事務所の陳雲州氏は述べた。