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这份时薪 400~1000 美元的金领工作,会被AI抢走吗?| 硅谷洞察

原标题:这份时薪 400~1000 美元的金领工作,会被AI抢走吗?| 硅谷洞察

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小探每次看到诸如 “AI 可以写新闻稿了” 之类的新闻时,心里总会一紧,不知道自己的工作何时会被 AI 取代...每当这时,小探就很羡慕同为文科生的律师们:法律行业似乎还没怎么被 AI “渗透”。早知如此,当时真的该去念法学院呀!

直到有一天,小探发现近期获得哈佛中国论坛创业大赛冠军的公司,居然就是想用 AI 给法律行业从业者大大提高效率。嗯?难道在 AI 大潮面前,律师的饭碗也不保了?

AI 到底会如何改变法律行业?为了搞清这个问题,硅谷洞察专访了位于硅谷的 AI+法律创业公司 PatentPal 的共同创始人 Jack Xu。

用 AI 解放生产力

PatentPal 是一个以 NLP 技术为依托的、服务于专利律师及代理人的专业起草工具。它把起草一份专利申请书时比较重复、机械的写作部分自动化,以节省时间、使专利律师们能够集中精力处理更复杂、更高价值的部分。

说起来,PatentPal 两位创始人均为学霸中的学霸:不仅是哈佛校友,而且两人在专利法和人工智能方面有大量专业知识。正是在法律领域、特别是专利法领域的工作经验,使他们发现了其中存在的一些问题。

Jack 介绍道,通常律师起草一份专利大约需要 40 个小时,当然,用时长短也取决于专利所涉及技术的复杂性和律师的经验水平。专利申请书分为三大主要要素:权利要求书(claims)、描述(deion)、以及图表(diagrams)。

其中的重中之重,则是权利要求书部分的撰写。作为整个专利申请书最核心的部分,权利要求书是申请人向国家申请保护其发明创造、及划定保护范围的文件,在专利获批后具有法律效力。因此,别看这部分所占篇幅很少(一份专利申请书可能长达 100-140页,权利要求书部分只有前几页),但却是整份专利书的绝大部分价值所在、也是律师在起草专利申请书时所花时间的很大一部分。

一般来说,一名专利律师写一份专利申请书大致时间分配如下:

起草权利要求书:约 8 小时;

其余部分:约 32 小时,其中大部分时间用于制作专利其余部分的图表描述;

校对:约 8 小时,取决于他们从客户法律顾问处得到反馈的情况。

在这个耗时费力的过程中,有些内容是可以轻易被自动化的,而 PatentPal 所解决的问题,就是把一部分自动化起来比较困难、需要大量人力重复劳动的部分,变得更省时省力。

举个例子:假设一位律师想写一篇有关神经网络某项技术的专利申请,他除了要对客户(即想申请这项专利的公司或个人)的技术要有深刻了解外,还需要了解与这个技术有关的相关信息。专利信息那么多,人工找起来非常辛苦,这么一来时间和费用自然就涨上去了。

Jack 告诉硅谷洞察,在专利领域,每个专利里都有很多我们想要解析的技术概念,PatentPal 要做的事情,就是从前几页的权利要求书里把这些技术概念(technical concepts)提取出来,再从有海量数据的专利库里,找出所有包含这些技术概念的信息。通过这种方式,PatentPal 就能利用自然语言处理技术、通过数据库,为客户 “举一反三”,找到所有关于某技术主题的描述。

回到我们上两段的例子。对于这位写神经网络有关的专利申请的律师来说,PatentPal 所做的事情,就是从公共数据库找出和神经网络有关、而且是和具体这个神经网络的技术有关的内容,并且可以两者进行对比,不论是图表、还是其他涉及这个技术的元素。

好不容易写完了专利申请书、也提交上去了,对专利律师来说,是不是就大功告成了呢?其实,这仅仅是万里长征第一步。

从递交专利申请书到最专利批准下来,中间足足有约两年的过程,这期间有很多后续步骤。比如,专利局可能给你一个“office action”,这是美国专利局为专利申请者提供的申请评估,审查员会说因为哪些哪些原因,你的专利申请会被驳回 —— 这种情况颇为常见,几乎所有专利申请都会在首次 office action 中被驳回。然后,申请者再根据反馈,递交补充材料、提供解释...等等,中间要反复很多次。PatentPal 可以使用技术来分析这些 office action、自动起草回应模板,并为律师提供其它工具,让整个过程更流畅、更高效。

总之,PatentPal 希望帮助律师避免在撰写他们不熟悉的领域的领域时,进行繁杂的重复劳动,“不要一遍遍做重新发明轮子的事情”。

(右三为 Jack Xu。PatentPal 获得 2019 年哈佛中国论坛创业大赛第一名)

一遍遍重新发明轮子,不仅麻烦,且十分昂贵。Jack 介绍道,写专利时需要写专利摘要,通常耗时 0.5~2 小时。如果把这个部分自动化处理、乘以每年 56 万份专利申请、再乘以雇佣律师做这件事情的成本(每小时 400~1000美元左右),保守估计,过去的几个月里 PatentPal 已经实现了年化节省上亿美元的费用。

目前 PatentPal 处于测试阶段,有 30 余名专利律师参与其中,几周内产品就将上线 —— 和其他软件公司相比,认识诸多专利律师、律师事务所 PatentPal 无疑是 “近水楼台先得月”。

法律领域与 AI:天生一对

法律领域这么多,为什么 PatentPal 决定从专利法作为切入点呢?

这和 Jack 的个人经历有关。本科读计算机科学和 AI 的 Jack,不走寻常路,毕业后偏要读哈佛法学院。法学院毕业后,Jack 成了一名专利律师。过去两年多年里,他写了数百页的技术描述,深谙其中低效之处。顺理成章地,他想到了用 AI 解决这个问题。

(Jack Xu 及 PatentPal CTO John Yook,图自 PatentPal)

但除了个人经历,专利法领域还有两大特性,使它与 AI 天生就很契合。

第一,从经济角度看,专利申请方面的律所大多按固定费用收费。假设接一个单子能入账 2 万美金,不论你花多少时间在这个单子上,最后都收一个价。Jack 透露说,他认为 70% 以上的专利起草都有望自动化完成,这就能把刚才提到的 40 小时时间缩短到 20 小时、甚至更短。反正都收一样的钱,律师们就有了简化流程、提高效率的动力,像 PatentPal 这样的技术,他们也更有动力尝试、接受。

第二,从技术角度看,法律文件里语言的严密和逻辑性,格外契合 AI 技术,而专利法尤其如此。

Jack 说,现在 AI 理解文本的技术已经比较准确了。不过,晦涩难懂的法律语言往往也让不少人产生一种常见的误解:既然法律文件对于普通人来说都那么复杂了,机器肯定也很难读懂。实际情况恰恰相反:语言越是专业、语言的定义反而就越明确。法律语言里有很多内部逻辑,因此理解法律语言 —— 这种非常具体、语言本身逻辑性就很强的一种语言 —— 对现阶段的AI 来说是个可及的目标。

举个例子:如果我们让 AI 写一本小说,AI 估计会很摸不着头脑,因为小说可以关于任何事情,领域太宽泛,AI 反而不知道该具体写些什么。但如果让 AI 去理解合同法就简单多了,因为合同法有据可循,格式清晰、模板明了:比如在合同某个部分应该当有什么内容、哪个部分一定是以大写字母开头、并且以句号结尾的句子...这些都能给机器很好的提示。

法律领域的固有特性,使它本身就非常擅长生成自然语言数据。法律领域和人工智能技术两者间,其实有很大的协同作用,Jack 称其为 “共生关系”:对 AI 来说,数据多多益善;而对于律师来说,AI 无疑有潜力让律师的工作更有效率。

专利法领域尤其如此。每年提交申请的专利数量高达 56 万份,而且这一数字还在呈指数级增长。并且在每份专利里还能产生大量数据,因此专利领域的数据更是格外丰富。

PatentPal 计划从专利申请这个领域起步,不过他们并不想止步于此,而是计划把这种技术扩展到其他法律领域。即便如此,专利起草领域本身在美国范围内就是一个价值 72 亿美元的市场,在全球领域内,这个数字则是 230 亿美元。

AI 取代律师?不太可能

AI 既然已经能大大节省时间了,自然会有不少人好奇:AI 会抢走律师们的饭碗吗?

答案:不会。不仅现在不会,而且可预见的将来也不会。

Jack 介绍说,现阶段 AI 固然已经解放了不少生产力,但与律师相比,AI 还是有很多无法达到的地方。比如法律文件里文字的细微差别,对 AI 来说就是极大挑战。

这个挑战并非来自于理解文字本身字面意义的微小区别,而是因为理解这种细微差别的能力,是建立在有大量在真实世界、人类世界里生活经验的基础之上的。对于教啥会啥、不教不会的AI 来说,这就是极为艰巨的任务,因为人们很难做到让 AI 真实准确地模拟、反应现实世界。

我们还是以起草权利要求书为例。除了 AI 也能做的信息收集与整理,人类律师还要做以下工作:

首先,他们需要了解客户复杂的技术、客户的商业诉求、客户与其竞争对手之间的竞争格局、该技术的前景;

(图自 Stanford Law School,版权属于原作者)

然后,他们还需要了解检控策略(prosecution strategy),比如用什么样的语言更容易让专利局批准这个专利;

再然后,律师还需要了解诉讼策略(litigation strategy)、如果在法庭上对方律师质疑客户的专利申请,什么样的语言更能成功反击.... 律师的工作要把所有这些内容都考虑进去、组合在一起,而这对 AI 来说,简直是难于上青天。

在这基础之上,专利律师的工作内容里,还有一部分是 “客户咨询”:专利律师需要帮助客户更全面地了解他们要申请的发明,比如让他们了解什么是可以申请专利的、哪些部分不适合申请专利、他们应该运用哪些策略......等等。

这还不算完:专利律师还负责管理客户的专利组合。比如硅谷这些科技巨头们,可能拥有数百或数千项专利,而专利律师就需要管理这些专利、跟踪进度,并确保客户大方向正确。

假设某公司想要保护某一领域的技术、确保它在某一领域绝对的技术领先优势,专利律师就要考虑:该名大客户不同的专利之间覆盖的部分有无疏漏的空隙?会不会被竞争对手钻了空子?其竞争对手的某个行动是否会对该客户的专利保护计划造成影响?如果造成影响,他们该采取哪些措施?

这么看来,AI 技术目前在法律领域里扮演的还是 “赋能于律师” 的角色,至于取代律师的可能性?基本为零。不过就像 Jack 在采访中提到的,作为一种工具,AI 的目的本来也不是取代律师 —— 好比计算器的发明也并未取代数学家一样。AI 与法律的定位应是成为律师工具库里的一种工具,帮助律师提高效率、节省时间。

AI 进军法律领域:从业务外围到中心

在时下的硅谷,“AI” 毫无疑问是最热门的词汇之一,但 legal tech,也就是法律领域的技术创新公司,却并未受到太多关注。不过 Jack 认为,这种情况很可能会在短期内发生改变 —— 又或许,在这个新兴而对不少人来说感到陌生的领域,这种变化已经在悄然发生了。

Jack 把 Legal Tech 的发展与演变大致划分为四个阶段:

在最初始的第一阶段,legal tech 还很不起眼,只能在法律领域里做些边边角角的外围工作,比如把行政管理部分的工作自动化;第二阶段,则是用技术处理法律数据;随着技术逐渐发展,第三阶段则是让机器自己生成一份法律文档,这也意味着机器能参与的部分,离律师工作的核心部分越来越近。

而 Jack 认为,即将到来的第四阶段,则是对于法律工作本身的自动化。这可不是说让 AI 简单粗暴地套用某个表格或某模板,而是训练机器真正地理解法律逻辑、并将其计算机化,然后让它写出具有法律意义和价值的文件。换句话说,是对法律领域里的核心业务的自动化。

因此可以发现,随着技术发展,AI 在法律领域参与程度 “从边缘到中心” 的趋势非常明显。

在人才方面,AI 领域也有一些新趋势。Jack 通过他自己的亲身经历,有个非常强烈的感受:具有多领域专业知识的跨领域人才正变得越来越普遍,尤其在法律领域。本科纯粹理工男的 Jack,在本科毕业时,成了他专业里 “唯一一名去念法学院的人” 。但几个月前,当他在哈佛大学法学院讲话时,他惊讶地发现,前来听他演讲的大多数法学院学生,居然都拥有计算机科学学位、或某种程度的 AI 学位!

看来,迅速发展的 AI 技术与法律领域的结合也将更加多样。而对于新一代的律师来说,不论喜欢与否,AI 都会注定变成法律领域里一个绕不过去的话题。

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nlp 专利申请书 美国专利局 claims patent
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