智能警察 同 智能化法律諮詢 2017 開始出現

AI只係簡化legal research ge process，可能係個快速版Westlaw
對solicitor黎講只係1/100個process
律師係服務性行業，個目標係提供解決方案
依樣野係相當人性化
上面話AI可以取代Solicitor真心on撚鳩

有人話可以輕鬆取代bar同judge

其實唔難, 人類點解會有value-judgment係因為經驗, 宜家statistical learning最拿手就係分析經驗, 即係話有足夠案例比佢, 佢就可以simulate到人類做到既野, 當然你可以話人類有判斷, 但個判斷其實係basis, 你鍾意都可以set 粒rand seed比隻AI 次次唔同玩法

不過AI並能唔能夠因爲現實世界科技文化經濟模式改變去創新作出新嘅價值判斷？
Eg以前無變性人所以如果要AI分析以前婚姻權利點影響到變性人，佢地好難依賴案例去判斷
而事實上好多情況因爲社會環境變左舊嘅案例好多時都會被推翻，又或者有好多完全唔consistent嘅案例，所唔係話透過分析以前案例就足夠
所以我諗點解researcher話可見嘅日子AI都未能取代出入法庭嘅人

咁資料可以update啫, 你咁講法同唔比一個人睇新report就要求佢去做判斷冇分別

但我講緊係佢做唔到點respond to 一個新嘅情況呢樣野
你做大狀遇到變性人搵你告政府違憲唔比佢結婚
有冇得話我未遇過呢種情況幫唔到佢

法官大人， 而家係 deep learning , big data , nerval network computing , 唔係你屋企部 Windows 10 呀 , 係去到對輸入既事情以法律 view point 去作出respond 呀，有新倫理關係同新法律咪port 入去佢個knowledge base ，同 train 佢囉

你明唔明法律係永遠冇非黑即白
法律view point每個律師法官學者都唔同
無得train基本上

AI唯一有用係做research
俾legal opinion係永遠取代唔到

Are you fucking sure

Yes
如果律政司用AI
你估仲會唔會advise 689用自己名義dq議員咁創新？

AI只係簡化legal research ge process，可能係個快速版Westlaw
對solicitor黎講只係1/100個process
律師係服務性行業，個目標係提供解決方案
依樣野係相當人性化
上面話AI可以取代Solicitor真心on撚鳩

有人話可以輕鬆取代bar同judge

我唔否認有AI可以Cut走law firm一d人, 係law firm度有一部份工作的確會涉及legal research
但一定唔係全面取代, 除左上面既原因之外, 仲有現時好多法定要求 e.g. serve document, 貼notice 點都要人手做, 依d走唔甩
另外, 唔係個個客係同一個情況都要同一樣野
點樣令到個客滿意唔係Deep learning咁直線既野
Deep learning可以做到好一致出色既分析, 但現時AI仲未有待人接物既技術

同埋reward無人話講錢，正如econ嘅rational 唔係講自私而係每個人只為達到自己目的一樣，cost and benefit係講緊broad啲嘅野，呢樣野有啲似economic analysis of law, 不過主流法律界唔認同呢種做法

其實都係理性討論姐，想聽下AI點做legal個種value-judgment

其實唔難, 人類點解會有value-judgment係因為經驗, 宜家statistical learning最拿手就係分析經驗, 即係話有足夠案例比佢, 佢就可以simulate到人類做到既野, 當然你可以話人類有判斷, 但個判斷其實係basis, 你鍾意都可以set 粒rand seed比隻AI 次次唔同玩法

不過AI並能唔能夠因爲現實世界科技文化經濟模式改變去創新作出新嘅價值判斷？
Eg以前無變性人所以如果要AI分析以前婚姻權利點影響到變性人，佢地好難依賴案例去判斷
而事實上好多情況因爲社會環境變左舊嘅案例好多時都會被推翻，又或者有好多完全唔consistent嘅案例，所唔係話透過分析以前案例就足夠
所以我諗點解researcher話可見嘅日子AI都未能取代出入法庭嘅人

咁資料可以update啫, 你咁講法同唔比一個人睇新report就要求佢去做判斷冇分別

但我講緊係佢做唔到點respond to 一個新嘅情況呢樣野
你做大狀遇到變性人搵你告政府違憲唔比佢結婚
有冇得話我未遇過呢種情況幫唔到佢

法官大人， 而家係 deep learning , big data , nerval network computing , 唔係你屋企部 Windows 10 呀 , 係去到對輸入既事情以法律 view point 去作出respond 呀，有新倫理關係同新法律咪port 入去佢個knowledge base ，同 train 佢囉

新法律觀點源於有案例被推翻，但我就係問緊AI可唔可以推翻自己資料庫入面嘅資料，然後成功說服個官成為創立新案例嘅個個角色，而唔係一有新案例就input然後follow嘅角色

大佬呀，你對computer science 嘅認識只有中學 level ，Windows + SQL ，都話唔係你會用離打word 嘅 Windows 10 ，你係咪missing 咗AI 中嘅 deep learning 同 nerval network computing , 正正處理非二元關係嘅 situation problem solving， 同能夠創建新嘅strategy，唔係答你 48%係 Jack，52% 係 King ，答案唔係Jack就King之類嘅答覆呀

同埋reward無人話講錢，正如econ嘅rational 唔係講自私而係每個人只為達到自己目的一樣，cost and benefit係講緊broad啲嘅野，呢樣野有啲似economic analysis of law, 不過主流法律界唔認同呢種做法

其實都係理性討論姐，想聽下AI點做legal個種value-judgment

其實唔難, 人類點解會有value-judgment係因為經驗, 宜家statistical learning最拿手就係分析經驗, 即係話有足夠案例比佢, 佢就可以simulate到人類做到既野, 當然你可以話人類有判斷, 但個判斷其實係basis, 你鍾意都可以set 粒rand seed比隻AI 次次唔同玩法

不過AI並能唔能夠因爲現實世界科技文化經濟模式改變去創新作出新嘅價值判斷？
Eg以前無變性人所以如果要AI分析以前婚姻權利點影響到變性人，佢地好難依賴案例去判斷
而事實上好多情況因爲社會環境變左舊嘅案例好多時都會被推翻，又或者有好多完全唔consistent嘅案例，所唔係話透過分析以前案例就足夠
所以我諗點解researcher話可見嘅日子AI都未能取代出入法庭嘅人

咁資料可以update啫, 你咁講法同唔比一個人睇新report就要求佢去做判斷冇分別

但我講緊係佢做唔到點respond to 一個新嘅情況呢樣野
你做大狀遇到變性人搵你告政府違憲唔比佢結婚
有冇得話我未遇過呢種情況幫唔到佢

法官大人， 而家係 deep learning , big data , nerval network computing , 唔係你屋企部 Windows 10 呀 , 係去到對輸入既事情以法律 view point 去作出respond 呀，有新倫理關係同新法律咪port 入去佢個knowledge base ，同 train 佢囉

你明唔明法律係永遠冇非黑即白
法律view point每個律師法官學者都唔同
無得train基本上

AI唯一有用係做research
俾legal opinion係永遠取代唔到

Are you fucking sure

AI比到既係Legal Position - 即係Case, 法例上點講, 有咩權
但係因應住個情況比合識既意見先係律師值錢既地方
例如買樓, 我代表緊買家, 見到層樓有潛建
AI會同你講個客有權唔去Complete
但究竟去唔去Complete係另一個問題
如果個樓市升到叭叭聲, 可能Complete會更加好
如果個樓市跌到仆街, 可能唔Complete先啱
比法律意見唔係分析咁簡單

同埋reward無人話講錢，正如econ嘅rational 唔係講自私而係每個人只為達到自己目的一樣，cost and benefit係講緊broad啲嘅野，呢樣野有啲似economic analysis of law, 不過主流法律界唔認同呢種做法

其實都係理性討論姐，想聽下AI點做legal個種value-judgment

其實唔難, 人類點解會有value-judgment係因為經驗, 宜家statistical learning最拿手就係分析經驗, 即係話有足夠案例比佢, 佢就可以simulate到人類做到既野, 當然你可以話人類有判斷, 但個判斷其實係basis, 你鍾意都可以set 粒rand seed比隻AI 次次唔同玩法

不過AI並能唔能夠因爲現實世界科技文化經濟模式改變去創新作出新嘅價值判斷？
Eg以前無變性人所以如果要AI分析以前婚姻權利點影響到變性人，佢地好難依賴案例去判斷
而事實上好多情況因爲社會環境變左舊嘅案例好多時都會被推翻，又或者有好多完全唔consistent嘅案例，所唔係話透過分析以前案例就足夠
所以我諗點解researcher話可見嘅日子AI都未能取代出入法庭嘅人

咁資料可以update啫, 你咁講法同唔比一個人睇新report就要求佢去做判斷冇分別

但我講緊係佢做唔到點respond to 一個新嘅情況呢樣野
你做大狀遇到變性人搵你告政府違憲唔比佢結婚
有冇得話我未遇過呢種情況幫唔到佢

法官大人， 而家係 deep learning , big data , nerval network computing , 唔係你屋企部 Windows 10 呀 , 係去到對輸入既事情以法律 view point 去作出respond 呀，有新倫理關係同新法律咪port 入去佢個knowledge base ，同 train 佢囉

你明唔明法律係永遠冇非黑即白
法律view point每個律師法官學者都唔同
無得train基本上

AI唯一有用係做research
俾legal opinion係永遠取代唔到

Are you fucking sure

AI比到既係Legal Position - 即係Case, 法例上點講, 有咩權
但係因應住個情況比合識既意見先係律師值錢既地方
例如買樓, 我代表緊買家, 見到層樓有潛建
AI會同你講個客有權唔去Complete
但究竟去唔去Complete係另一個問題
如果個樓市升到叭叭聲, 可能Complete會更加好
如果個樓市跌到仆街, 可能唔Complete先啱
比法律意見唔係分析咁簡單

請參照#53回覆，俾到精闢意見可能好難，但係永遠取代唔到？首先要由最基本解釋點解會有嘢人腦思考到，AI模擬唔到

其實唔難, 人類點解會有value-judgment係因為經驗, 宜家statistical learning最拿手就係分析經驗, 即係話有足夠案例比佢, 佢就可以simulate到人類做到既野, 當然你可以話人類有判斷, 但個判斷其實係basis, 你鍾意都可以set 粒rand seed比隻AI 次次唔同玩法

不過AI並能唔能夠因爲現實世界科技文化經濟模式改變去創新作出新嘅價值判斷？
Eg以前無變性人所以如果要AI分析以前婚姻權利點影響到變性人，佢地好難依賴案例去判斷
而事實上好多情況因爲社會環境變左舊嘅案例好多時都會被推翻，又或者有好多完全唔consistent嘅案例，所唔係話透過分析以前案例就足夠
所以我諗點解researcher話可見嘅日子AI都未能取代出入法庭嘅人

咁資料可以update啫, 你咁講法同唔比一個人睇新report就要求佢去做判斷冇分別

但我講緊係佢做唔到點respond to 一個新嘅情況呢樣野
你做大狀遇到變性人搵你告政府違憲唔比佢結婚
有冇得話我未遇過呢種情況幫唔到佢

法官大人， 而家係 deep learning , big data , nerval network computing , 唔係你屋企部 Windows 10 呀 , 係去到對輸入既事情以法律 view point 去作出respond 呀，有新倫理關係同新法律咪port 入去佢個knowledge base ，同 train 佢囉

新法律觀點源於有案例被推翻，但我就係問緊AI可唔可以推翻自己資料庫入面嘅資料，然後成功說服個官成為創立新案例嘅個個角色，而唔係一有新案例就input然後follow嘅角色

大佬呀，你對computer science 嘅認識只有中學 level ，Windows + SQL ，都話唔係你會用離打word 嘅 Windows 10 ，你係咪missing 咗AI 中嘅 deep learning 同 nerval network computing , 正正處理非二元關係嘅 situation problem solving， 同能夠創建新嘅strategy，唔係答你 48%係 Jack，52% 係 King ，答案唔係Jack就King之類嘅答覆呀

我唔係單單講創新，而係透過不斷推翻自己學嘅野去創新呀
係你唔明法律點運作多啲囉
呢一秒你input嘅野唔係真理黎，你個種創新係根據基礎下去創新
但佢能唔能夠自己話你input嘅野係錯去創新先
應該咁講，既然佢嘅創新係基於現有資料，當現有資料都有機會係錯嘅時候，AI基於啲咩去覺得案例可能錯先

咁資料可以update啫, 你咁講法同唔比一個人睇新report就要求佢去做判斷冇分別

但我講緊係佢做唔到點respond to 一個新嘅情況呢樣野
你做大狀遇到變性人搵你告政府違憲唔比佢結婚
有冇得話我未遇過呢種情況幫唔到佢

法官大人， 而家係 deep learning , big data , nerval network computing , 唔係你屋企部 Windows 10 呀 , 係去到對輸入既事情以法律 view point 去作出respond 呀，有新倫理關係同新法律咪port 入去佢個knowledge base ，同 train 佢囉

你明唔明法律係永遠冇非黑即白
法律view point每個律師法官學者都唔同
無得train基本上

AI唯一有用係做research
俾legal opinion係永遠取代唔到

Are you fucking sure

AI比到既係Legal Position - 即係Case, 法例上點講, 有咩權
但係因應住個情況比合識既意見先係律師值錢既地方
例如買樓, 我代表緊買家, 見到層樓有潛建
AI會同你講個客有權唔去Complete
但究竟去唔去Complete係另一個問題
如果個樓市升到叭叭聲, 可能Complete會更加好
如果個樓市跌到仆街, 可能唔Complete先啱
比法律意見唔係分析咁簡單

請參照#53回覆，俾到精闢意見可能好難，但係永遠取代唔到？首先要由最基本解釋點解會有嘢人腦思考到，AI模擬唔到

你將AI做到人腦咁一模一樣當然取代到啦
但去到個陣咩職業都係AI玩晒嫁啦

咁資料可以update啫, 你咁講法同唔比一個人睇新report就要求佢去做判斷冇分別

但我講緊係佢做唔到點respond to 一個新嘅情況呢樣野
你做大狀遇到變性人搵你告政府違憲唔比佢結婚
有冇得話我未遇過呢種情況幫唔到佢

法官大人， 而家係 deep learning , big data , nerval network computing , 唔係你屋企部 Windows 10 呀 , 係去到對輸入既事情以法律 view point 去作出respond 呀，有新倫理關係同新法律咪port 入去佢個knowledge base ，同 train 佢囉

你明唔明法律係永遠冇非黑即白
法律view point每個律師法官學者都唔同
無得train基本上

AI唯一有用係做research
俾legal opinion係永遠取代唔到

Are you fucking sure

AI比到既係Legal Position - 即係Case, 法例上點講, 有咩權
但係因應住個情況比合識既意見先係律師值錢既地方
例如買樓, 我代表緊買家, 見到層樓有潛建
AI會同你講個客有權唔去Complete
但究竟去唔去Complete係另一個問題
如果個樓市升到叭叭聲, 可能Complete會更加好
如果個樓市跌到仆街, 可能唔Complete先啱
比法律意見唔係分析咁簡單

請參照#53回覆，俾到精闢意見可能好難，但係永遠取代唔到？首先要由最基本解釋點解會有嘢人腦思考到，AI模擬唔到

呢個哲學問題唔該IT同Law撚都諗掂佢

同埋reward無人話講錢，正如econ嘅rational 唔係講自私而係每個人只為達到自己目的一樣，cost and benefit係講緊broad啲嘅野，呢樣野有啲似economic analysis of law, 不過主流法律界唔認同呢種做法

其實都係理性討論姐，想聽下AI點做legal個種value-judgment

其實唔難, 人類點解會有value-judgment係因為經驗, 宜家statistical learning最拿手就係分析經驗, 即係話有足夠案例比佢, 佢就可以simulate到人類做到既野, 當然你可以話人類有判斷, 但個判斷其實係basis, 你鍾意都可以set 粒rand seed比隻AI 次次唔同玩法

不過AI並能唔能夠因爲現實世界科技文化經濟模式改變去創新作出新嘅價值判斷？
Eg以前無變性人所以如果要AI分析以前婚姻權利點影響到變性人，佢地好難依賴案例去判斷
而事實上好多情況因爲社會環境變左舊嘅案例好多時都會被推翻，又或者有好多完全唔consistent嘅案例，所唔係話透過分析以前案例就足夠
所以我諗點解researcher話可見嘅日子AI都未能取代出入法庭嘅人

咁資料可以update啫, 你咁講法同唔比一個人睇新report就要求佢去做判斷冇分別

但我講緊係佢做唔到點respond to 一個新嘅情況呢樣野
你做大狀遇到變性人搵你告政府違憲唔比佢結婚
有冇得話我未遇過呢種情況幫唔到佢

法官大人， 而家係 deep learning , big data , nerval network computing , 唔係你屋企部 Windows 10 呀 , 係去到對輸入既事情以法律 view point 去作出respond 呀，有新倫理關係同新法律咪port 入去佢個knowledge base ，同 train 佢囉

你明唔明法律係永遠冇非黑即白
法律view point每個律師法官學者都唔同
無得train基本上

AI唯一有用係做research
俾legal opinion係永遠取代唔到

Are you fucking sure

AI比到既係Legal Position - 即係Case, 法例上點講, 有咩權
但係因應住個情況比合識既意見先係律師值錢既地方
例如買樓, 我代表緊買家, 見到層樓有潛建
AI會同你講個客有權唔去Complete
但究竟去唔去Complete係另一個問題
如果個樓市升到叭叭聲, 可能Complete會更加好
如果個樓市跌到仆街, 可能唔Complete先啱
比法律意見唔係分析咁簡單

請參照#53回覆，俾到精闢意見可能好難，但係永遠取代唔到？首先要由最基本解釋點解會有嘢人腦思考到，AI模擬唔到

你啱, 依個世上乜都有可能
所以律師比人取代既機會唔係0%, 係3%
但係如果有一日律師比AI取代到, 大部份職業都會比AI取代到
到時連登都唔會咁少流量,因為大部份人都失緊業

但我講緊係佢做唔到點respond to 一個新嘅情況呢樣野
你做大狀遇到變性人搵你告政府違憲唔比佢結婚
有冇得話我未遇過呢種情況幫唔到佢

法官大人， 而家係 deep learning , big data , nerval network computing , 唔係你屋企部 Windows 10 呀 , 係去到對輸入既事情以法律 view point 去作出respond 呀，有新倫理關係同新法律咪port 入去佢個knowledge base ，同 train 佢囉

你明唔明法律係永遠冇非黑即白
法律view point每個律師法官學者都唔同
無得train基本上

AI唯一有用係做research
俾legal opinion係永遠取代唔到

Are you fucking sure

AI比到既係Legal Position - 即係Case, 法例上點講, 有咩權
但係因應住個情況比合識既意見先係律師值錢既地方
例如買樓, 我代表緊買家, 見到層樓有潛建
AI會同你講個客有權唔去Complete
但究竟去唔去Complete係另一個問題
如果個樓市升到叭叭聲, 可能Complete會更加好
如果個樓市跌到仆街, 可能唔Complete先啱
比法律意見唔係分析咁簡單

請參照#53回覆，俾到精闢意見可能好難，但係永遠取代唔到？首先要由最基本解釋點解會有嘢人腦思考到，AI模擬唔到

你啱, 依個世上乜都有可能
所以律師比人取代既機會唔係0%, 係3%
但係如果有一日律師比AI取代到, 大部份職業都會比AI取代到
到時連登都唔會咁少流量,因為大部份人都失緊業

正解
起碼醫生已經收晒皮，斷症，24小時不停工作，甚至配合勁嘅機械零件做手術...呢啲野都有容易搵pattern過law呢啲無standard answer又always debateable嘅野

但我講緊係佢做唔到點respond to 一個新嘅情況呢樣野
你做大狀遇到變性人搵你告政府違憲唔比佢結婚
有冇得話我未遇過呢種情況幫唔到佢

法官大人， 而家係 deep learning , big data , nerval network computing , 唔係你屋企部 Windows 10 呀 , 係去到對輸入既事情以法律 view point 去作出respond 呀，有新倫理關係同新法律咪port 入去佢個knowledge base ，同 train 佢囉

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法律view point每個律師法官學者都唔同
無得train基本上

AI唯一有用係做research
俾legal opinion係永遠取代唔到

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AI比到既係Legal Position - 即係Case, 法例上點講, 有咩權
但係因應住個情況比合識既意見先係律師值錢既地方
例如買樓, 我代表緊買家, 見到層樓有潛建
AI會同你講個客有權唔去Complete
但究竟去唔去Complete係另一個問題
如果個樓市升到叭叭聲, 可能Complete會更加好
如果個樓市跌到仆街, 可能唔Complete先啱
比法律意見唔係分析咁簡單

請參照#53回覆，俾到精闢意見可能好難，但係永遠取代唔到？首先要由最基本解釋點解會有嘢人腦思考到，AI模擬唔到

你啱, 依個世上乜都有可能
所以律師比人取代既機會唔係0%, 係3%
但係如果有一日律師比AI取代到, 大部份職業都會比AI取代到
到時連登都唔會咁少流量,因為大部份人都失緊業

正解
起碼醫生已經收晒皮，斷症，24小時不停工作，甚至配合勁嘅機械零件做手術...呢啲野都有容易搵pattern過law呢啲無standard answer又always debateable嘅野

我唔咁話醫生要既professional judgment少過律師
但係佢用"精闢意見"依個字將比advice依件事簡化得濟
"精闢意見"依件事需要比意見果個人了解個客既需要, 簡單d黎講, 但要了解到"人性"(同個市, 但我覺得市都係人性既反映)
所以我只可以話當AI取代到律師既時候就係當AI理解到"人"依件事既時候
我唔會話冇可能, 但我會話到時就唔係淨係擔心失唔失業既時候

你明唔明法律係永遠冇非黑即白
法律view point每個律師法官學者都唔同
無得train基本上

AI唯一有用係做research
俾legal opinion係永遠取代唔到

Are you fucking sure

AI比到既係Legal Position - 即係Case, 法例上點講, 有咩權
但係因應住個情況比合識既意見先係律師值錢既地方
例如買樓, 我代表緊買家, 見到層樓有潛建
AI會同你講個客有權唔去Complete
但究竟去唔去Complete係另一個問題
如果個樓市升到叭叭聲, 可能Complete會更加好
如果個樓市跌到仆街, 可能唔Complete先啱
比法律意見唔係分析咁簡單

請參照#53回覆，俾到精闢意見可能好難，但係永遠取代唔到？首先要由最基本解釋點解會有嘢人腦思考到，AI模擬唔到

你啱, 依個世上乜都有可能
所以律師比人取代既機會唔係0%, 係3%
但係如果有一日律師比AI取代到, 大部份職業都會比AI取代到
到時連登都唔會咁少流量,因為大部份人都失緊業

正解
起碼醫生已經收晒皮，斷症，24小時不停工作，甚至配合勁嘅機械零件做手術...呢啲野都有容易搵pattern過law呢啲無standard answer又always debateable嘅野

我唔咁話醫生要既professional judgment少過律師
但係佢用"精闢意見"依個字將比advice依件事簡化得濟
"精闢意見"依件事需要比意見果個人了解個客既需要, 簡單d黎講, 但要了解到"人性"(同個市, 但我覺得市都係人性既反映)
所以我只可以話當AI取代到律師既時候就係當AI理解到"人"依件事既時候
我唔會話冇可能, 但我會話到時就唔係淨係擔心失唔失業既時候

認同

Are you fucking sure

AI比到既係Legal Position - 即係Case, 法例上點講, 有咩權
但係因應住個情況比合識既意見先係律師值錢既地方
例如買樓, 我代表緊買家, 見到層樓有潛建
AI會同你講個客有權唔去Complete
但究竟去唔去Complete係另一個問題
如果個樓市升到叭叭聲, 可能Complete會更加好
如果個樓市跌到仆街, 可能唔Complete先啱
比法律意見唔係分析咁簡單

請參照#53回覆，俾到精闢意見可能好難，但係永遠取代唔到？首先要由最基本解釋點解會有嘢人腦思考到，AI模擬唔到

你啱, 依個世上乜都有可能
所以律師比人取代既機會唔係0%, 係3%
但係如果有一日律師比AI取代到, 大部份職業都會比AI取代到
到時連登都唔會咁少流量,因為大部份人都失緊業

正解
起碼醫生已經收晒皮，斷症，24小時不停工作，甚至配合勁嘅機械零件做手術...呢啲野都有容易搵pattern過law呢啲無standard answer又always debateable嘅野

我唔咁話醫生要既professional judgment少過律師
但係佢用"精闢意見"依個字將比advice依件事簡化得濟
"精闢意見"依件事需要比意見果個人了解個客既需要, 簡單d黎講, 但要了解到"人性"(同個市, 但我覺得市都係人性既反映)
所以我只可以話當AI取代到律師既時候就係當AI理解到"人"依件事既時候
我唔會話冇可能, 但我會話到時就唔係淨係擔心失唔失業既時候

認同

個市反而易判斷，因為資料量大 依家hedge fund都變曬做algo trade，你話對人呢啲我唔敢講，始終好似買野咁，有人鐘意方便既上網買，有人死都要落街買咁。但至今你所講既推翻前面學過既野黎有新判斷呢樣野就一定做到，因為alphaGo就係透過自己同自己打，不停推翻自己黎學習 不過咁到底有冇終極既法律呢就唔知啦，至少技術上肯定整到一個打debate 贏人類幾條街既AI

不過AI並能唔能夠因爲現實世界科技文化經濟模式改變去創新作出新嘅價值判斷？
Eg以前無變性人所以如果要AI分析以前婚姻權利點影響到變性人，佢地好難依賴案例去判斷
而事實上好多情況因爲社會環境變左舊嘅案例好多時都會被推翻，又或者有好多完全唔consistent嘅案例，所唔係話透過分析以前案例就足夠
所以我諗點解researcher話可見嘅日子AI都未能取代出入法庭嘅人

咁資料可以update啫, 你咁講法同唔比一個人睇新report就要求佢去做判斷冇分別

但我講緊係佢做唔到點respond to 一個新嘅情況呢樣野
你做大狀遇到變性人搵你告政府違憲唔比佢結婚
有冇得話我未遇過呢種情況幫唔到佢

法官大人， 而家係 deep learning , big data , nerval network computing , 唔係你屋企部 Windows 10 呀 , 係去到對輸入既事情以法律 view point 去作出respond 呀，有新倫理關係同新法律咪port 入去佢個knowledge base ，同 train 佢囉

你明唔明法律係永遠冇非黑即白
法律view point每個律師法官學者都唔同
無得train基本上

AI唯一有用係做research
俾legal opinion係永遠取代唔到

Are you fucking sure

AI比到既係Legal Position - 即係Case, 法例上點講, 有咩權
但係因應住個情況比合識既意見先係律師值錢既地方
例如買樓, 我代表緊買家, 見到層樓有潛建
AI會同你講個客有權唔去Complete
但究竟去唔去Complete係另一個問題
如果個樓市升到叭叭聲, 可能Complete會更加好
如果個樓市跌到仆街, 可能唔Complete先啱
比法律意見唔係分析咁簡單

以上問題AI是可以解決的，重點在於科學家如何去train個AI.

其實AI未能了解個客人既利益點係邊到，所以難以提議客人去complete。另外＃52，因AI未能了解事件的發展，社會形勢以及自身形勢，所以未能advise 特首用佢名義去DQ議員。

但要AI解決以上問題是可以。要多方面入手，舉例：其中一個切入點係training data。

AI如何成功尋找客人既利益點，同利益最大化，在於了解1）人類社會的運作，2）社會形勢以及對3）客人的了解。

1）人類社會
基中一點，人類社會是普通人性同階級性互動的一個反映，問題係科學家係training data上沒有加入令AI了解［普通人性同階級性之間的互動］的data，所以未能夠了解人類社會。

AI比到既係Legal Position - 即係Case, 法例上點講, 有咩權
但係因應住個情況比合識既意見先係律師值錢既地方
例如買樓, 我代表緊買家, 見到層樓有潛建
AI會同你講個客有權唔去Complete
但究竟去唔去Complete係另一個問題
如果個樓市升到叭叭聲, 可能Complete會更加好
如果個樓市跌到仆街, 可能唔Complete先啱
比法律意見唔係分析咁簡單

請參照#53回覆，俾到精闢意見可能好難，但係永遠取代唔到？首先要由最基本解釋點解會有嘢人腦思考到，AI模擬唔到

你啱, 依個世上乜都有可能
所以律師比人取代既機會唔係0%, 係3%
但係如果有一日律師比AI取代到, 大部份職業都會比AI取代到
到時連登都唔會咁少流量,因為大部份人都失緊業

正解
起碼醫生已經收晒皮，斷症，24小時不停工作，甚至配合勁嘅機械零件做手術...呢啲野都有容易搵pattern過law呢啲無standard answer又always debateable嘅野

我唔咁話醫生要既professional judgment少過律師
但係佢用"精闢意見"依個字將比advice依件事簡化得濟
"精闢意見"依件事需要比意見果個人了解個客既需要, 簡單d黎講, 但要了解到"人性"(同個市, 但我覺得市都係人性既反映)
所以我只可以話當AI取代到律師既時候就係當AI理解到"人"依件事既時候
我唔會話冇可能, 但我會話到時就唔係淨係擔心失唔失業既時候

認同

個市反而易判斷，因為資料量大 依家hedge fund都變曬做algo trade，你話對人呢啲我唔敢講，始終好似買野咁，有人鐘意方便既上網買，有人死都要落街買咁。但至今你所講既推翻前面學過既野黎有新判斷呢樣野就一定做到，因為alphaGo就係透過自己同自己打，不停推翻自己黎學習 不過咁到底有冇終極既法律呢就唔知啦，至少技術上肯定整到一個打debate 贏人類幾條街既AI

其實hedge fund呢家好大件事，年年跑輸大市，搞到啲投資者搵index fund跟個市做被動投資仲好
所以講AI可以取代咁唔certain嘅法律之前，首先要業績跑贏巴群先

個人經驗
你冇錢啲律師都係hea 鳩你
我寧願搵ai

一句到尾係 legal research 同 counseling, 取乜春代大驚小怪

個人經驗
你冇錢啲律師都係hea 鳩你
我寧願搵ai

其實要先等美國開咗先例先。

留名

AI只係簡化legal research ge process，可能係個快速版Westlaw
對solicitor黎講只係1/100個process
律師係服務性行業，個目標係提供解決方案
依樣野係相當人性化
上面話AI可以取代Solicitor真心on撚鳩

有人話可以輕鬆取代bar同judge

我唔否認有AI可以Cut走law firm一d人, 係law firm度有一部份工作的確會涉及legal research
但一定唔係全面取代, 除左上面既原因之外, 仲有現時好多法定要求 e.g. serve document, 貼notice 點都要人手做, 依d走唔甩
另外, 唔係個個客係同一個情況都要同一樣野
點樣令到個客滿意唔係Deep learning咁直線既野
Deep learning可以做到好一致出色既分析, 但現時AI仲未有待人接物既技術

打官司都係求贏
待人接物wfc

alphago未打之前，都大把傻西話ai唔識掌握唔到圍棋某d concept,輸撚梗

alphago未打之前，都大把傻西話ai唔識掌握唔到圍棋某d concept,輸撚梗

圍棋點都可以用數字量化combinations，但law唔可以
都係個句，目前呢個post講AI嘅人無一個係知道法律係無答案，係法官嘅preference，好多時都係大家覺得邊一邊比較好然後講自己理據，唔會有對與錯，除非完全違反基本野
算啦就咁講好難解釋，要讀過嘅人先會明

AI人工智慧將要取代法官位置？預測判刑結果達79%準確率





電腦科學家們已經研發出一套人工智慧程式，用以預測案件的判決結果，並找出特定判決模式供法官參考，也藉此加快案件的審理速度與效率。但人工智慧終將無法取代真人判決，所扮演的角色也僅是提供有用的判決指引，還有過往判決模式供法官參考。

這套人工智慧程式可以預測案刑的判決結果，科學家們將歐洲人權法院（ECHR）的將近六百件案件，輸入進電腦給程式判讀，最終得出的判決結果與實際相比，準確率達79%。科學家們認為這個程式可以用來識別法院一般審理案件的固定模式，但要用來取代真人法官？不可能。

領導這個研究的科學家Nikolaos Aletras博士這麼說：「我不認為我們已經準備好要創造出人工智慧的法官及律師。雖然法庭的確已經在使用許多電腦運算工具，而我也相信，將來人工智慧可以在這部分發揮有效功用。」


▲歐洲人權法院受理各種違反歐洲人權公約的案件（圖片：PCWorld）


在PeerJ Computer Science期刊中有一篇研究指出，人工智慧程式利用歐洲人權法院審理的案件來分析描述，這些描述的內容包含了合法辯護的概要、一份簡單的案件歷史、以及相關法律的要點等。這些案件被分類到違反人權的三大類當中，包含禁止折磨及不人道的對待、接受公平審判的權力、以及尊重家人生活與隱私的權力。



人工智慧程式接著在這個資料庫中尋找各種模式，與法庭的最終審判互相關聯起來，舉例來說，上呈的證據類型，還有案子確切違反了歐洲人權公約的哪些法條。Aletras博士表示，在這過程中，有一些既定模式慢慢浮現。

例如，牽涉到拘留的案件，像是為了尋求食物、合法支援管道等，都比較有可能以正面的判決收場，也就是判決違反人身自由權力；而牽涉到判刑的案件，像是某人已經被判刑關押一段時間後，則比較有可能被宣告無罪。

科學家們同時也發現了法庭的判決較依賴案件本身的實證，勝過法律辯護。也就是說案件本身的證據、歷史、還有細部條件，比起「案件到底違反了歐洲人權公約的哪一條法條」，更能成為法官判決的依據。從判決結果來看，法官的判決往往傾向「現實主義」而非拘泥於形式，在人們看來，這樣的判決也比較公平。這項發現是科學家們從各個高等法院的判決結果得來的結論，當中也包含了美國最高法院。

這也顯示出真人法官在法庭上的重要性，因為許多案件不能只是一味的解釋法條，而需要透過法官的主觀判定，無論是根據人證物證，還是案件的複雜性以及通情達理，這些恐怕是人工智慧無法辦到的事情。

Aletras博士表明，他們的意圖是要揭開做出公平判決的模式，而非指出法官們是否以特定的方式來下判決。同時也說道，這套人工智慧程式在法庭案件的優先處理上可以發揮極大效用，以歐洲人權法院為例，有著堆積如山的案件等著被處理，而人工智慧就可以用來先標示出哪幾個案件比較已經明顯的觸犯法律，進而加快審理速度與效率。

科學家們的最終希望不在於人工智慧取代法官，而是引導至更人性化的判決。