西装革履、能言善辩、行业精英，谈起律师，总绕不开这些关键词。但大部分人不会注意到的是，律师身边如影随形的海量文件。无论是诉讼出庭，还是文件审核，律师前期都要研读大量资料，一些大案件的卷宗就能达到几十甚至上百个。 

　　“据国外权威数据机构统计，律师行业中大概有30%～40%的工作内容可以由人工智能完成，比如资料整理、案例查找等，从而帮助律师减少重复劳动、更专注于核心业务能力。”得理科技CEO贺倩明告诉记者。他本人正是一位已在行业深耕二十余年的资深律师。 

　　此外，据统计，我国的很多判决书都没有律师代理，司法触达率远不及欧美发达国家。与之相对应的，却是律师市场不断扩大。“我国目前拥有执照律师约70万人，2025年可能会达到100万人。”贺倩明说。 

　　将律师从大量重复劳动中解放、解决律师与用户间信息不对称、为用户提供便携的法律检索，在这样的愿望下，由联合实验室研发、得理科技推出的两款APP产品，已经于今年8月上市。 

　　传统的语义检索与机器问答，通常基于关键词匹配，机械式问答提供的参考意义并不大。此次联合实验室推出的产品，则是利用深度学习和自然语言处理技术，创新性地基于语义进行检索。 

　　“简言之，就是让机器更会联想了。”杨敏表示。 

　　比如在法律问答功能中，用户只需要正常描述出问题，系统会基于自己的理解，给出合理的解决方案，完全颠覆了此前的机械式问答。而在律师案例检索方面，传统的检索模式，只能根据关键词找到相关案例。得理律助系统会自动对案例进行关联，为律师们呈现最有参考价值的案例。 

　　“要让智能问答和人类问答达到相同程度，实际上是非常困难的。”杨敏说，“目前我们还处于弱人工智能时代，需要攻克认知智能，才能让机器真正地理解问题、进行推理和解决问题，目前看来还有一定距离。”  

　　为此，团队在设计模型时，会让机器模拟人的思维方式。 

　　比如人类在做阅读理解时，通常会先粗略浏览整个文章的大致内容，第二遍再带着问题精读寻找答案，第三遍确保答案正确。杨敏团队模拟这一过程，为机器设计了预读、精读、后读三个阶段。 

　　此外，人类天生具备多任务处理能力，即在阅读的同时，还会进行文本分类、情感分析、标注笔记等，参照这一行为模式，团队也为算法设计了相关的模型。 

　　谈起双方的合作，深圳先进院与得理科技分别从直线的两个端点出发，最终“不期而遇”。 

　　自求学以来，杨敏对自然语言处理一直怀有极大热情，“看到自己开发的算法能真正给人们生活带来一些改变，是我最大的动力”。 

　　在她看来，法律行业涉及到大量的案例、合同、专利等文本，是最依赖自然语言处理的领域之一。此外，她发现有法律问题想要咨询的时候，网上检索结果往往不尽人意。 

　　于是，团队开始研究法律方面的自然语言处理。“越做越发现，我们的算法在不断优化，但是要让产品真正落地应用，必须有专业人士的助力。”杨敏说。 

　　而此时，已在法律方面耕耘二十多年的贺倩明，恰好有意向数字化方面发展。“最初只是想寻找一款方便信息检索的工具，提高我们律所的工作效率，没想到开发的产品越来越丰富了。”他告诉记者。 

　　双方一拍即合。2019年，法律人工智能联合实验室正式成立。基于深圳先进院开发的算法，得理科技补齐了专业知识这一块，不仅提供了大量案例，更专门成立了律师团队，协助进行数据标注。 

　　经过近三年的打磨，检索系统逐渐形成。为了确保产品能经得住考验，得理科技内部反复测试了一年多，才正式推向市场。 

　　在合作初期，双方一度面临“语言不通”的问题。“比如业内一说都懂的法律词汇，AI算法工程师并没接触过；同样地，他们在讨论的专业技术名词，对我们来说也是完全陌生。”贺倩明说。 

　　为此，双方开始学习各自专业领域的底层逻辑，还互相组织培训课。“左手法律，右手AI，需要‘左右互搏’，融会贯通，才能做出落地应用。”杨敏表示。 

　　作为法律从业者，为什么要坚持走数字化之路？在贺倩明看来，这是必然趋势，更会为行业带来颠覆性变化。 

　　“数字化已是行业内普遍需求，此时得有人完成基础设施建设，搭起法律行业的“高速公路”。在我看来，我国未来在法律行业的数字化和智能化领域，会产生龙头企业。”贺倩明表示。 

　　他以律师资源分布举例。在一些偏远地区，律师数量少，有了数字化的加持，可以让律师服务直接触达这些区域。 

　　杨敏告诉记者，人工智能在软件与信息服务产业中将发挥深刻影响，而自然语言处理正是其中的一个分支，“随着AI算法的不断发展，将会产生更多的应用场景，随之带来更多经济增长点”。