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mandy 0 2023-11-06

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本文目录

  1. 人工智能对律师行业的影响
  2. 人工智能律师如何面对法律科技
  3. 人工智能可以代替律师吗
  4. 未来的人工智能有哪些商业模式

人工智能对律师行业的影响

笔者认为人工智能对律师行业影响不大。因为人工智能对重复思维重复动作行业影响是非常大的,会出现机器人排挤人工劳动,但就律师行业来说每个案件的复杂程度,调查取证的繁琐都千差万别,非律师亲力亲为不可,不可能由人工智能代替,所以说影响不大。

人工智能律师如何面对法律科技

人工智能律师,通过网络搜索对个人相关的谘询,给出法律规定的条文,帮助个人解决相应的法律知识,现在高科技的发展确实拥有便摙的智能方便。

人工智能可以代替律师吗

因为法律服务的特殊性,人工智能替代律师是不可能的。人工智能在数据统计等方面的优势可以帮助律师提高办案效率,未来的发展是以律师为主人工智能为辅助的模式。未来可能会给传统律师服务,像律师事务所业务上有一定的冲击。杭州泽鼎律师事务所主任叶水荣表示,目前有许多互联网法律平台,像微信公众号、网站和软件等,与其说互联网法律服务,更像是扮演着传统法律业务介绍人的角色,通过如今高速发展的互联网,方便人们寻找律师。

未来的人工智能有哪些商业模式

最近一直在思考一个问题,即人工智能时代,商业应该如何创新,才能既得以获得人工智能增强人类的红利,又能让这种红利普惠人类商业和经济,而不是加大两级贫富分化。

在人工智能平台化的趋势下,未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局,生态构建者将成为其中最重要的一类模式,未来的商业模式有哪些呢?人工智能行业未来的投资机会如何把握呢?

在人工智能时代,从AI技术到商业转化,创造下一个万亿级产业,已经形成了一张包含八大要素的全新价值地图。企业家、创业者、投资人的成功与否,从某种程度上来说,与是否能深刻理解其中的8个关键价值创造节点有关。毕竟,这是AI驱动的新商业时代,有AI特定的创新、创业、创投的逻辑和机会。

从技术源头创新,到整合技术平台,再到商业解决方案,以及用户和客户的场景应用,这张价值地图上的任何一个节点,都是个人和企业创业、创新、投资、转型、升级的巨大机会。

1、开源技术平台

今天,大多数的技术进步都不是封闭的创新发明,技术的跨界、聚合,以及技术的指数级增长,都受益与底层核心的共创共享。因此,很多AI技术其实就是开源技术催生出来的新干线。

例如,Linux是开源软件的鼻祖,之后很多世界著名的软件,如安卓以及今天的很多AI软件,都有它的基因。再比如Hodoop,也是一个开源的软件平台,它是全球最大客户管理公司Salesforce用来开发AI客户的做大数据管理的基石。这个价值模块的价值创造者,大多是科技极客和NGO(非政府组织)机构,比如Hadoop就是由Apache公益基金来支持的。

2、核心技术创造

人工智能的核心技术有四大类,包括:

(1)、软件,如语音、图像等感官识别技术、自然语言处理,以及它们的合成、高级算法、数据训练等;

(2)、硬件,包括深度学习的专用芯片、传感器、ICT、IOT等;大数据,如数据汇集、存储、计算、可视化等;

(3)、云计算,云本身是网络、互联网的一种比喻,云计算是指一种新的机遇互联网及相关服务和交付方式,可以实现每秒10万亿次的运算。每一项技术都有其非常深的技术根系和深浅等级,比如,算法。世界上最简单最初级的算法可能就是1+1=2,几岁的小孩都知道。而世界上最复杂的算法也分为不同级别和流派。

在业界,算法从简单到复杂还有不同的方法论。例如,符号主义与数据建模、专家系统有关,经验主义与统计建模有关;连接主义与神经网络有关。未来,也许创新者还会在某一种方法论上继续突破。

这个价值模块的价值创造者,包含了长期扎根技术研发的商业巨头、大学和研究机构。例如,谷歌的AI深度学习产品、英伟达、高通、英特尔等公司的AI芯片,微软、苹果、科大讯飞等公司的语音AI,华为5G(第五代移动通信技术)下一代ICT,斯坦福、伯克利、多伦多等大学的基础研究等。

3、开放技术平台

开放技术平台就是核心技术创新者,向第三方公开自己软件或硬件的API或者函数,第三方开发者可以在上面直接开发各种商业应用,而无须从0研发,有效地实现了技术的快速商业化。特别是在互联网时代,开放技术平台促进了互联网技术和电商的爆发式增长。

今天,AI开放平台也将成为技术商业化的重要创新环节。例如,IBM的开放沃森分析平台,可以为第三方提供大数据分析功能;脸谱网的wit.ai开放平台,可以为第三方提供大数据分析功能;科大讯飞的AIUI开放平台,为创业者提供了基于AI语音功能,可服务于机器人、儿童玩具、电视质控,以及智慧教育的商业应用。这个价值模块的价值创造者,大多是由实力的AI核心技术公司,也有由它们组成的公益组织,如由硅谷几个企业领袖启动的OpenAI。

4、技术操作系统

自从人类发明了计算机,开始用技术解决问题,改变世界,技术操作系统就变得至关重要。它通常涉及信息的微处理、存储、文档与进程管理等方面。PC时代的技术操作系统Windows、Linux,移动互联网时代有安卓、ios。

今天,谷歌的TensorFlow(腾三幅)开放平台,被称为AI的安卓系统,谷歌自己和第三方都可以在上面开发各种基于AI的APP。人工智能时代,AI技术操作系统包括连接、交互、存储、云端一体化等要素。换言之,是指以物联网为基础的万物互联,代替了原有的互联网和移动互联网连接;以语音、图像为主的自然交互,代替了鼠标、键盘、触摸等本地存储;强大的并行计算,代替了执行顺序的技术。

因此,除了手机、PC等多屏端口的操作系统外,还新诞生了基于云计算的操作系统,涉及存储、计算、调度(弹性技术、DOCKER)、安全(区块链,确保安全真实)等。这个价值模块的价值创造者,大多是那些在互联网时代积累了客户界面端和大数据资产的企业,例如,谷歌、亚马逊、阿里巴巴、脸谱网、苹果、华为,以及生产核心硬件如GPU(图形处理器)的英伟达等,谁会真正主宰未来?

AI世界的技术操作系统竞争的大幕才刚刚拉开。

5、应用解决方案

这是技术能否实现商业化的关键环节。通常,任何一个有价值的新技术,都有多个应用。早期电的发明,从点灯照明的应用,到今天成为人类生活和工作无处不在的能源。互联网技术也是从简单的信息链接开始,渗透所有行业,如吃、住、行、医、教、娱等领域,为无处不在的问题提供新思想、新方法、新能量。

今天,AI要想解决人类尚未解决的难题,就必须先准备好无数种从技术到商业的解决方案。例如,在B2B领域,如何用AI对癌症做出精准预判和治疗;在B2C领域,如何用AI助力个人发展。同时,应用解决方案要既有功能性的,也有入口平台型的,如苹果的Siri、今日头条等。

这个价值模块的价值创造者,大多是商业解决方案的引领企业,它们往往率先采用新技术,解决商业问题。例如,GE用AI解决能源效率问题,阿里巴巴用AI解决城市交通拥堵问题,亚马逊用AI解决高效零售配对问题,IBM用AI解决医疗问题,科大讯飞用AI解决教育问题,谷歌和百度用AI解决无人驾驶问题等。

6、商业运营系统

商业运营系统是建立在技术操作系统之上的商业生态模式。用技术解决问题,只是商业的第一步,而企业如何用技术解决问题,持续解决问题,并创造竞争优势,就形成了一个闭环的商业运营系统。这是技术商业化最本质和最关键的创新环节,大多数技术商业化的不成功和掉进两个“死亡谷”的悲惨命运,就是因为没有科学地设计“商业运营系统”。

过去,这个系统就是商学院教的“标准商业模式”,但是,自从有了互联网和人工智能,组成商业模式的要素发生了根本的变化,因为新技术颠覆了原来的商业逻辑和市场逻辑。例如,过去,对客户进行细分是商业模式中的要素,但是,有了AI,它就可以在大数据中自动识别和管理客户。因此,商业运营系统的智能化,就成了AI商业非常核心的驱动力和关键要素,也就是新BOT驱动的解决客户痛点、运营痛点和生态痛点的商业运营系统。

这个价值模块的创造者是所有参与技术商业化过程的创新者。因为,通常创业者或企业家都需要对“如何解决问题、如何实现收益”设计一个商业运营方案,已获得持续发展和增强竞争优势的闭环模式。

7、用户场景应用

这是人工智能时代市场的新形态。过去,一部手机只要能卖出去,不需要讲究诸如“在什么地方使用”、“如何使用”都能够问题,因为,手机的功能就是通话。但是,今天,手机需要用来在国外看新闻、在演讲中做翻译,因此就必须能够在一定的环境和场景下,解决更细微的问题。

例如,当使用者身在国外时,就会获得AI关于宽带使用或吃、住、行等方面的帮助,在翻译时,手机就不只是一个简单的通话硬件,而是一个交流的伴侣。同样,亚马逊的Alexa音箱、科大讯飞的听见或灵犀,不但是一个家庭的智能管家(帮助节能环保),还可以充当购物向导(让你更高效地消费)的角色,或生活助理(更方便潇洒地实现吃、住、性)的角色。因此,用户场景是设计“商业运营系统”功能和界面的必备要素。

这个价值模块的价值创造者非常特殊,他们不但是企业的创新者,而且还是消费者、供应者等生态成员的参与。因为AI的爆发,共享经济将更深刻地渗透和影响每一个人的生活和事业。可以说,没有用户场景的解决方案,很难完全解决用户和客户的痛点问题。

8、用户动态数据循环

这是AI动态价值地图最显著的特点:从用户场景获得的用户动态数据,将成为“喂养“机器学习、”生长“AI智慧不可或缺的营养成分。这就好像AI的存活需要呼吸氧气一样,一旦没有了动态数据,AI将无法学习,并将失去生命:相反,如果有了动态数据的无限循环,就能形成AI”越用越富“的养分原料,并成为以上七大要素源源不断提高可持续创新能力的重要原料。这个闭环的无线循环,能赋予AI技术和AI商业强大的生命力。

上面总结了八个关键的技术点,简单来说,现在的的AI行业有三种模型:

1.人工智能创业公司(AISpecializedStartups)

这一类创业公司主打的是专精(Specialization),即在某个小领域有了突破或者有核心技术。人工智能和其他创业方向不同,创业技术门槛是非常高的,这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。

举几个这两年做的很好的公司,比如做法律智能的RossIntelligence和用深度学习解读基因相关数据的DeepGenomics。这一类AI创业公司基本都是由教授+学生,或者是从学术界出来的人在某个领域用人工智能手段进行改革。所以这一类公司走的是“传统的创业公司的商业模型”,在能获得市场关注和盈利前,基本都还是靠投资人的钱。而拉投资一般也靠创始人的声誉背书,短时间内收入模型和盈利模式一般比较模糊。

怎样才能获得足够的市场份额?这不仅要重造轮子,还要开发出直击某个痛点的模型来改变现在的市场。如果在特定领域能够做大做强,可以通过市场分割向特定群体收费,比如RossIntelligence现在和某律师事务所有合作并拿着他们的投资,未来就可能向需要法律咨询的个人用户收费。

但退一步说,这一类的创业公司在获得一定的市场份额后就会被大公司收购,因此不一定会走到需要成熟的商业模型那个阶段。

题外话,从学术界孵化的创业公司一般都是一个教授+两至三个PhD学生作为创始团队比较多。比较典型的例子有Hinton的DNNResearch啊,AndrewNg的Deeplearning.ai(某种意义上的startup)等。从市场角度来看,因为较高的技术门槛,这个领域有机会出现百花齐放的现象,很难存在垄断但也不会出现充分竞争。

2.人工智能平台(AIPlatforms)

科技巨头一般布局都在基础平台服务上,比如说以前的云计算平台,专精(specialization)不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域,比如微软就有成熟的AI平台,主要由几个组件构成,相信很多读者一眼就可以认出下面这个图。

图片来源:DataScienceAssociation,CurrentlyhostingDallasDataScienceConference2017

1、微软:

MicrosoftAzureCognitiveServices:微软认知服务集合了多种智能服务API,比如机器视觉API,比如情感分析API等。使用微软认知服务,你可以调用API来完成很多人工智能任务而不需要自己去编写代码。

MicrosoftMachineLearningStudio:“微软机器学习工作室”是一个集成了多种机器学习算法的在线平台,你可以很轻松使用它做很多机器学习相关的任务,完全不需要任何代码。不仅如此,你还可以将模型嵌入到其他Azure上面的程序中,也可以开放模型API供其他用户直接使用。

2、谷歌:

GoogleCloudPlatform(谷歌云平台GCP)是一个和微软产品比较相似的产品,也提供类似的服务和产品。用法也非常相似,用户只需要调用API即可完成语言情感分析(SentimentAnalysis)等人工智能任务。

3、亚马逊:

作为云平台巨头的亚马逊也有对标的产品,叫做AmazonMachineLearning(AWS-ML)。无须赘述,和微软谷歌相似,AWS的产品功能也非常相似。但因为亚马逊云的成熟,似的使用亚马逊的机器学习API相对方便一些。

所以不难看出,科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说微软>=亚马逊>=谷歌,但其实使用起来的感受基本相似。从商业模型的角度来说,这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱,你调用的API次数越多,收费当然越高。

而且在调用这些API的同时,我们往往还需要其他服务,比如服务器、虚拟机、数据库等,这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。在现阶段还有很多公司进入了厮杀的战场,小一些的还有DataRobot,也是提供一条龙的机器学习服务。

当然,人工智能领域内容很多,比如在线机器人(Bot),微软有提供平台叫做MicrosoftBotFramework,亚马逊依托EchoBot也有AlexaService对标,这些同样也是依靠平台优势来赚钱。

其实不难看出,大公司投入基础建设的原因是这个方向准入门槛高,前期的固定投资要求大,可以排除很多中小竞争者。在一段时间的竞争后,应该会形成(多)寡头垄断市场格局,或许现在其实已经是这个局面了。

3.人工智能咨询与定制服务(AIConsultingandCustomizedService)

根据我自己的观察和分析,AI咨询和定制服务是未来很有潜力的模型。简单来说,就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段,人工智能方案对于大部分企业来说还是“奢侈品”,甚至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟以及概念得到普及,价格和门槛也会下降,越来越多的中小型企业也可以负担并愿意进行人工智能升级。

和创业公司不同,这个商业模型不要求高精尖技术或是在某个领域的突破,但通用的AI平台也无法完成客户定制的需求。这就是为什么这样的商业服务可能有前景-它和前两种商业模型有交集但并不重叠。

这样的商业模型主要给客户提供两种服务:

1、成熟的专利AI应用。举例,我们为A银行安装了一个我们开发并拥有专利的人工智能风控模型,在进行数据替换后还可以卖给B、C、D银行或者相似行业。银行可以使用我们的微调后的模型,但我们可以将原始模型进行无限次转卖。

2、客户定制化服务。举例,A客户要求我们为它们独家定制服务,服务的归属权归客户所有,我们无权转卖,仅为客户进行维护升级。当然,这种服务的价格肯定较高。

同时提供两种收费模式:

1、一次性收费/升级费用(one-timepurchase)。和其他软件产品一样,客户可以一次性买断服务的使用权。但并不建议这个模式,因为AI产品有较大的不稳定性,随着数据的变化模型可能失效。

2、订阅服务(subionbased)。正因为AI产品需要常常升级,机器学习模型也需要重新训练,订阅服务更适合AI类产品。客户可以按月付费,得到相应的维护和升级服务。

这样的商业模型还可以搭配主动式的营销手段。因为AI产品的本质是通过数据解决问题,据我所知很多企业现在已经和客户签署了“数据保留协议”,即AI产品供应商可以在特定范围内使用客户的数据进行其他活动。这样的协议有两个好处:

1、精准营销(CustomizedRecommendation)。因为我们有权使用客户A的数据,根据分析其数据,我们可以个性化推荐适合客户A的其他产品。甚至我们可以使用客户A的数据为其免费定制一个概念产品。免费其实是一种营销手段,德勤的数据分析部门给客户50小时的免费时长来感受它们的产品。

2、数据整合(DataIntegration&Enrichment)。假设客户A、B、C和D都允许我们保留并使用其数据,那么我们可以进行整合并获得行业级别的数据,从而开发出更加智能的产品。

在这个数据为王的时代,拥有客户的数据并提供定制化服务有非常强的客户黏性。总结一下,销售成熟的AI产品+适量的定制,留住客户的数据,并提供后续的维护和支持就是我觉得很有潜力的新型AI领域商业模型。

从市场竞争角度来说,这个商业模型既不需要高精技术,也不大需要基础平台或者高额的固定投资,甚至还可以使用文中介绍的创业公司和科技巨头的服务。但根据经济学原理,低门槛,充分竞争的市场代表从长期来看不会有暴利存在。

但如果能在早期拥有足够多的行业数据,数据优势将会使你的企业走在其他人之前。或许,是时候入场了...

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