技術派律師

① 股市虧錢的原因主要是什麼

那麼為何大部分投資者最終的結果都是虧錢呢？原因很多很多，應該是綜合因素的共同結果。但是如果說最主要原因，應該是以下這四個：

（一）

把自己嚇虧的！

這個是主要原因之一，因為過度恐懼，把自己嚇的虧錢了。這種恐懼害怕或者是自己嚇自己，也可能是別人嚇自己，而更多的則是市場嚇自己。典型的狀態是一遇到大跌，連續的跌，就嚇的低價賣出甚至清倉。

大跌的時候，市場中肯定會更多的傳出利空的聲音，也會有更多的看空觀點，所以才會大跌。這兩者互為因果關系，因為大的利空消息出現，所以跌，因為跌的多、跌的狠，所以更多的利空出現。而市場中的大多數人也會一傳十，十傳百，無限的放大市場的利空。人群就是這樣，人們都喜歡順勢而為，與人群保持一致，站在人多的地方，這樣才會使自己「感覺正確」。此時，所有人都在擔心「風險」，沒有人會考慮「機會」這兩個字。

同時，很多人越跌就會覺得股票價值越低，當然，也會找出一堆理由來迎合市場的下跌走勢，證明其價值低，或者證明其價值已經變低，推翻之前自己的判斷。

比如，某個人認真研究了一隻股票，詳細分析企業基本面，然後保守的預計其價值大概20元每股。而目前的股票價格僅僅12元，這算是比較明顯的低估了，然後他有可能會買入。而接下來股價沒有上漲，反而跌到了10元，又過了一段時間再跌到了8元，隨後繼續跌甚至6元 5元。盡管此時可能是市場先生的情緒導致的，可能是過度恐慌的下跌，可能是市場先生在犯誤，但是市場中肯定會傳出很多利空，有自己看到的，有從別人或者媒體那聽到的，反正大跌的時候市場中彷彿全是壞消息。

這個時候大多數人都會感到害怕，恐懼。害怕什麼？害怕會繼續跌，害怕會一直跌，害怕跌下去就再也漲不回來了。於是自己會被嚇的低價賣出甚至清倉股票。好吧，曾經12元買的股票，如今5元錢成交賣出。很多人都會頻繁的干這種蠢事。當然，每當自己這么乾的時候，理由也是相當充分！因為市場中各種利空，再配合股價的持續下跌，所有人都沉浸在極度恐慌的氛圍之下，此時的賣出看起來彷彿是當時「最為正確的選擇」。

不信可以回過頭去看看歷史的幾次大跌，是不是每一次市場中都是彌漫著極度恐慌的氛圍，是不是大部分人都在爭相賣出、奪路逃跑，是不是各種利空消息滿天飛，彷彿世界末日。每一次都不例外。

即使你事先已經做了價值的評估，之前已經判定它價值20元。但是由於市場的集體恐慌，由於市場利空的不斷，由於自己那顆恐懼的心，越跌就會覺得這只股票價值越低，越懷疑自己之前的買入判斷錯誤。即使沒有真正能影響企業價值的利空，你也會聽到，或者也會找出一堆理由來迎合市場的下跌走勢。人在恐懼害怕的時候往往會變得極不理性。

這就是恐懼的力量！市場集體恐慌的威力！能使你本該鎮定樂觀的時候卻缺乏自信、過度恐慌。於是，自己的結果是在跌到非常便宜、非常低估、最不該賣出的時候清倉賣出，這是典型的被嚇虧了！

② 郭之晞到底是誰啊

律師，現任北京天馳君泰（太原）律師事務所合夥人，學習型及技術派律師。已為多家客戶搭建了合同管理系統，實施合同履行監測、合同主體58維度輿情預警等等，客戶的反響都還不錯。

③ 現今中國律師收入如何

我對中國律師的未來有信心，一是依法治國的國策，一是市場經濟的體量決定的。所以律師業務將來是一個增量，而且會翻倍的增加。律師現階段收入不高有很多因素，我現在分析一下。1、律師的能力有限，很多業務做不了，市場上是有這個需求的，但是沒有合適的律師，客戶就不請律師了。比如稅務，比如醫療，專業律師數量不足，很多有需求的業務沒有得到滿足。2、中小企業法律顧問，一般法律顧問費都在30000元以上，很多小企業一聽到律師報價就不請了。而對於律師而言，房租費，管理費，稅金，助理，交通費等等都是硬成本，少了30000元也就沒有什麼利潤了，所以很多小企業沒有請律師，是因為貴，而不是沒有需求。3、律師事務所這種形態非常鬆散，合夥制基本上是團伙組織，律所內團隊、個人各做各的，沒有合力，事務所做得大還是做得小完全是由主任的高度決定的。所謂公司化也只是一個老師聘用一幫律師而已。造成的結果是律師錢都分光，事務所沒有利潤沒有積累，沒有長遠的計劃。提成制佔中國律所的絕大多數，而且還會延續很長的時間。未來的發展一個是專業化，一個是標准化。專業化實現單價的提升，標准化實現數量的提升，這是一個趨勢。另一個可能的變化是律所的結構會有所改變，律所這種結構會弱化，律師更多會依靠自身的專業去取得案源，律師跨所跨區域的合作會加強。當事人更多看重某位律師的能力和口碑而不是事務所的名氣。當事人會跨所選擇多個律師為其服務，而律師也會應當事人要求開始與其他律師的合作，甚至會主動組成跨所的虛擬律師團隊。還有一個一定會發生的事情就是法律公司的出現，一定會出現大型的法律公司，提供在律師營銷、培訓或者律師管理方面的服務，公司的出現會利用資本的力量整合法律市場，會深入的挖掘法律服務的需求，也會對現有律師造成壓力。總之，律師是很好的行業，經濟好我們做法律顧問，經濟不好我們打官司。總會有各種問題，大方向是朝陽的行業。律師收入也是會提高的，但是，一定會有人做不好，會跟不上形勢。提前准備吧，這是一個充滿不確定性的時代。

④ 適合年輕人的低成本創業項目有哪些

現在市場上的創業項目非常多，比如餐飲、娛樂、生活用品銷售等等，種類多又容易入行。如果創業，建議您根據自身的資質，選擇適合自己的創業方式，如果需要資金准備，可以小額貸款。

推薦使用有錢花，有錢花是度小滿金融旗下信貸品牌，面向用戶提供安全便捷、無抵押、無擔保的信貸服務，借錢就上度小滿金融APP（點擊官方測額）。有錢花消費類貸款，日息低至0.02%起，年化利率低至7.2%起，具有申請簡便、利率低放款快、借還靈活、息費透明、安全性強等特點。

在今年5月21日，度小滿金融推出以「家和萬業興」為主題的助力小微活動，為創業人員提供10萬份「日息萬一+百萬保險」禮包，幫助小微企業家庭成長。數量有限，先到先得，活動詳情請以度小滿金融APP頁面顯示為准。

和您分享有錢花消費類產品的申請條件：主要分為年齡要求和資料要求兩個部分。
一、年齡要求：在18-55周歲之間。特別提示：有錢花謝絕向在校學生提供消費分期貸款，如您是在校學生，請您放棄申請。
二、資料要求：申請過程中需要提供您的二代身份證、本人借記卡。
注意：申請只支持借記卡，申請卡也為您的借款銀行卡。本人身份信息需為二代身份證信息，不能使用臨時身份證、過期身份證、一代身份證進行申請。

此答案由有錢花提供，因內容存在時效性等客觀原因，若回答內容與有錢花產品的實際息費計算方式不符，以度小滿金融APP-有錢花借款頁面顯示為准。希望這個回答對您有幫助。

⑤ 郭之晞是誰

最近饒羅翔這個名字在貼吧火了，但是許多玩家不知道饒羅翔是誰？饒羅翔是誰？饒羅翔是什麼梗？饒羅翔人稱電競瑞茲，禿頭男神饒羅翔，抗壓吧的小吧 ID 抗壓吧五娃。他做了什麼讓他火了貼吧呢？下面一起來看下。
這個人就是專門黑LOL電競選手的網路抗壓吧吧務，ID：抗壓吧務團隊5，人稱5娃，喜愛處QY，姓名饒羅翔(勇哥)，據說是以前章光101員工。由於這個人是個禿子，所以有了他雷電法王的套圖，更由於抗壓吧人素質不太高，饒羅翔又喜歡封人，導致抗壓吧的人都開始跟風黑他。
不過有人指出，全國叫饒羅翔的只有一個，是1992年的，這5娃一看就是上年紀的人，被人扒出叫賀勇。

⑥ 智商和情商哪個更重要

智商和情商這兩點都是很重要的，我個人覺得，智商是情商的基礎，兩者缺一不可，共存，如果現在在工作中遇到一個人，她的能力非常的強，但是她情商很低，不懂得為人處世，那這也會成為她走向成功的絆腳石，一個人聰明僅僅就是體現的她智商高，其他並不能代表什麼啊。

我們在日常的生活中，要做情商和智商都很高的人，兩者都需要兼顧，這樣才能走向成功之路，當今社會情商是非常的重要，智商也不可缺少，我們應該像周圍優秀的人學習，要不思進取，要謙虛，這樣才能慢慢走進成功的道路。

⑦ 技術會讓你的法律服務發生什麼變化

智能化、自動化的法律檢索將深刻影響法律人進行法律檢索方式

在人工智慧技術的加持下，法律檢索正向智能化、自動化的方向邁進。

其實，信息化已經對法律檢索進行過了一次改造，法律文本、裁判文書等法律資料的數字化，支撐起了市場規模巨大的法律資料庫市場。

但Westlaw、北大法寶等法律資料庫服務一般基於傳統的關鍵詞檢索，利用這些資料庫進行法律檢索，是一件費時費力的苦差事。

然而，基於自然語言處理（NLP）和深度學習的語義檢索和法律問答已經在開始改造傳統的法律檢索服務。

比如，號稱世界首個機器人律師的ROSS就是基於IBM的Watson系統的智能檢索工具，利用強大的自然語言處理和機器學習技術向律師呈現最相關、最有價值的法律回答，而非像傳統法律資料庫那樣，僅僅呈現一大堆檢索結果。

此外，語義技術、文本分析和自然語言處理，以及圖像和視頻技術已經為商標和專利檢索以及版權監測等知識產權法律工作的自動化提供了可能性，比如TrademarkNow。

新形式的、基於語音交互的智能法律檢索將經歷兩個階段。

第一個階段是智能化，在這個階段，依然需要人類律師明確需要解決或者回答的法律問題是什麼，法律搜索引擎識別相關案例並評估其價值，形成專業回答。ROSS是這一階段智能法律檢索的典型代表。

第二個階段是自動化，意味著不需要人類律師指明法律問題是什麼，系統自身可以理解一段事實陳述並自動識別其中的法律問題，然後完成檢索並提供最佳法律信息，整個過程幾乎不需要人類律師的深度參與。這幾乎是將人類律師從繁瑣的法律檢索工作中解脫了出來。

人工智慧將持續推動法律文件自動化

就像新聞寫作機器人的崛起將給新聞業帶來一場巨變一樣，法律文件自動化趨勢將可能給法律行業帶來規模相當甚至更深遠的變化。主要包含兩個層次：

第一個層次是法律文件審閱自動化。無論是調查取證、盡職調查，還是合同分析、合規審查，都需要對法律文件進行審查、分析和研究。

自動化這一工作將能夠顯著提升法律人的工作效率。以電子取證為例，在並購、反壟斷、大型勞動糾紛等越來越多的案件中，龐大的電子材料給證據和法律材料的搜集和整理提出巨大挑戰，律所往往需要投入大量的人力和物力，而且需要耗費大量時間。

但基於NLP、TAR（技術輔助審閱）、機器學習、預測性編程（predictive coding）等技術的電子取證程序可以顯著提高這一工作的效率，大大節約審閱文書的時間，而且准確性不輸人類律師，因此成為了法律科技市場的一大細分領域，微軟等公司都已介入。

電子取證的步驟一般包括訓練過程（人類律師從小量樣本中確認相關的證據材料以供機器學習）和取證過程（意味著機器代替人類律師進行資料審閱以發現證據材料）。由於涉及到用機器替代律師，可能觸及政策障礙，因此英國、 美國、澳大利亞等國家的法院已經明確表示在訴訟和案件中整理、搜集證據材料時可以利用預測性編程技術。

法律文件審閱自動化的另一個主要領域是合同分析。合同分析在風控、盡職調查、取證、訴訟等諸多場合具有重大意義，但是一項耗時耗力的工作。

然而，德勤（Deloitte）藉助機器學習合同分析系統Kira Systems，只要15分鍾就可以讀完原本需要人類律師花費12個小時才能審閱完的合同。在國際社會，人工智慧合同分析服務已經蔚然成風，KMStandards、RAVN、Seal Software、Beagle、LawGeex等提供智能合同服務的法律科技公司越來越多，在人工智慧技術的驅動下，依然在蓬勃發展，帶來效率的提高、成本的降低以及流程的改善。

第二個層次是法律文件生成自動化。新聞業正在被互聯網和機器寫作改造，過去8年，新聞業收入減少了1/3，就業崗位減少了1.7萬個，報紙的市場價值和支配力大減，代之以網路媒體的不斷興起。法律行業正面臨著同樣的情況，智能機器輔助甚至獨立起草法律文件的時代將會到來。

如今，法律人使用法律格式的方式正從模板向法律格式文件自動生成轉變；也許未來10-15年，人工智慧系統將可能起草大部分的交易文件和法律文件甚至起訴書、備忘錄和判決書，律師的角色將從起草者變成審校者。

比如，矽谷一家律所Fenwick & West開發的一個程序可以為准備上市的創業公司自動生成所需文件，這將律師的賬單時間從20-40小時減少到了幾個小時，當需要准備大量文件的時候，這一程序可以使所需時間從數天、數周減少到數小時，大大提高了工作效率。

機器智能的優勢在於隨著數據的積累，可以不斷自我學習和改進，並且由於數據的互相關聯性，計算機可以將特定合同與所有與之相關的法院判決關聯起來，形成持續改進法律格式的動態關系。

未來，隨著軟硬體能以及演算法的持續提高，起訴書、備忘錄、判決書等高級法律文件也可以自動生成，但依然需要人類律師或者法官審閱，形成人機協作的關系。

替代性商業模式不斷涌現，使得法律服務的提供日益標准化、商品化、自動化、民主化

在互聯網時代和人工智慧時代，律所和人類律師並非普通公眾獲取法律服務的唯一渠道。

在線法律服務、機器人法律服務等替代性商業模式正在興起，可以直接向終端用戶提供一般法律咨詢服務，比如遺囑、婚姻咨詢、交通事故咨詢，等等。面向終端消費者的法律機器人DoNotPay就可以協助用戶自主完成對交通罰單申訴材料的准備和提交工作。

美國法官波斯納曾將法律行業形容為「涉及社會的法律的服務提供者的一個卡特爾」，意即是一個壟斷的行業。高昂的律師費用導致社會中存在大量未被滿足的法律需求，低收入以及中等收入人群中的大部分人的法律需求沒有被滿足。

然而，在線法律服務、機器人法律服務等替代性商業模式可以以更低廉的價格向終端用戶提供法律服務，有望使法律服務標准化、商品化、自動化、民主化。商品化意味著法律服務的提供不再主要依賴於特定的人類律師的專業素養，而可以以自動化的方式提供；民主化意味著大部分人將可以以較低成本獲得一般的法律服務。

英國學者Susskind認為，法律服務的提供的演進方向從定製化到標准化到系統化再到一攬子最後到商品化，意味著法律服務定價的由高而低，即從按小時計費到固定收費再到商品化定價最後趨於零。在這個層面上，國外有專家預言律師將走向沒落。

無論如何，法律機器人都將對法律服務的提供產生深遠影響，將持續推動法律服務走向標准化、系統化、商品化、自動化，使人人都可以獲得法律服務，幫助消除法律資源不對稱的問題，實現更為廣泛的司法正義。

如今，在美國，最知名的法律品牌不是哪一家知名律所，而是LegalZoom之類的在線法律服務提供商，這些新型的技術派的法律服務商代表著法律服務提供的未來趨勢。它們對於律所而言並非替代者的角色，而是在律所之外，滿足其他未被滿足的法律需求或者通過律所十分昂貴的法律需求。

基於人工智慧和大數據的案件預測將深刻影響當事人的訴訟行為和法律糾紛的解決

案件預測的價值主要體現在兩個方面，一方面可以幫助當事人形成最佳的訴訟策略，從而節約訴訟成本；另一方面，可以幫助法官實現同案同判，也即所謂的大數據司法確保公平正義。

訴訟中可能的高昂成本可能給當事人帶來沉重經濟負擔，所以當事人一般都會在案件起訴前或者上訴前對案件勝訴可能性進行評估。

但即使是最專業的律師，由於受限於人腦自身的信息處理能力，在預測上遠不如計算機，因為計算機在強大演算法的支持下，可以以超強的運算能力，處理幾乎可以獲取的所有數據。計算機的全數據處理，相比人類的樣本數據分析，使得案件預測結果更為可靠。

如果事先可以較為可靠地預知案件結果，意味著當事人不會冒著極大的敗訴風險繼續推進訴訟或者上訴，而是會選擇和解、放棄訴訟等其他糾紛解決方式。

從案件結果預測到犯罪預測，基於人工智慧和大數據的預測性技術在司法領域的應用越來越廣泛。

一方面，案件預測技術在研究上取得進展。2016年，研究人員利用歐洲人權法院公開的判決書訓練演算法系統，構建了模型，來預測案件判決結果，預測准確性達到了79%；這一實證研究表明，案件事實是最重要的預測因素，這一結論與法律形式主義的觀點一致，即司法裁判主要受案件事實的陳述影響。

另一方面，案件預測已經用在了諸多實務領域。比如，Lex Machina 公司提供的服務，通過對成千上萬份判決書進行自然語言處理，來預測案件結果，比如，其軟體可以確定哪位法官傾向於支持原告，基於對方律師過去處理的案件來形成相應的訴訟策略，針對某個特定法院或者法官形成最有效的法律論證等等。Lex Machina的技術已經用在了專利案件中。

在線法院、人工智慧法律援助將促進司法可得性，幫助消除司法鴻溝

司法審判系統的低效率、程序拖沓、成本高昂等問題歷來為人們所詬病。但問題是，人們為了解決彼此之間的法律糾紛，一定得去有實體場所的法院嗎？

技術的發展已經給出了否定的回答。

比如，伴隨著電子商務的興起和繁榮，在線爭議解決機制開始流行，在電子商務eBay上，大量買賣糾紛通過SquareTrade這一ODR服務商在線解決，當事人通過ODR系統在線提交事實陳述和證據，使糾紛在線得到處理，甚至不需要人類律師介入，很多案件也根本不會進入法院審判階段。

在ODR模式的影響下，在線法院的實踐在國外已經出現。比如，英格蘭和威爾士上訴法院大法官Briggs在呼籲「提高民事司法的效率」時表示，「可以藉助使用人工智慧來在線裁決英格蘭和威爾士的民事法律案件，在這方面，人工智慧可以輔助法官，甚至作出判決。」

據悉，英國已經投入10億英鎊現代化、數字化其法院系統。英國當前的在線法院建設並沒有利用人工智慧系統來裁判案件，因此並非代替法官，而是以更好的方式解決糾紛。在交往場景日益數字化的背景下，在線身份識別、音視頻技術以及人工智慧技術等已經為在線法院的建設提供了技術支持。

中國正在大力推動的智慧法院與國外的在線法院類似。2016年7月發布的《國家信息化發展戰略綱要》將建設「智慧法院」列入國家信息化發展戰略，明確提出：「建設智慧法院，提高案件受理、審判、執行、監督等各環節信息化水平，推動執法司法信息公開，促進司法公平正義。」

2016年12月發布的《「十三五」國家信息化規劃》，明確指出，支持「智慧法院」建設，推行電子訴訟，建設完善公正司法信息化工程。在2017年5月11日舉行的全國法院第四次信息化工作會議上，最高法院院長周強提出，智慧法院是建立在信息化基礎上人民法院工作的一種形態。

2017年6月26日，中央深改小組審議通過《關於設立杭州互聯網法院的方案》，該互聯網法院主要審理網路購物合同糾紛、網路購物產品責任糾紛、網路服務合同糾紛、在互聯網上簽訂、履行的金融借款合同糾紛和小額貸款合同糾紛、網路著作糾紛等五類案件。未來，在線法院的進一步建設和普及將促進公共法律服務的供給，幫助消除司法鴻溝。

未來，法律機器人可以向當事人提供基本的法律援助，而法律援助律師僅在必要時才介入，這可以顯著提高司法援助的效率和質量，實現公平正義。而且，法律機器人法律援助同樣可以融入在線法院的建設當中。

人工智慧和機器人將成為法律系統的主要進入點

無論是律所和律師，還是法院，抑或當事人和終端消費者，基於人工智慧和機器人技術的「智能交互界面」將成為法律系統的主要進入點，法律機器人和人工智慧是其中的核心。

對於律師而言，未來的法律實踐比如法律檢索、案件管理、法律寫作等將主要通過具有智能交互界面的法律機器人和人工智慧系統來完成，這就好比醫生現在主要藉助各種復雜的醫療器械來完成醫療活動一樣。

對於法院而言，司法審判的數字化和在線化，意味著類案檢索、裁判文書寫作、證據分析和推理等也將在法律人工智慧的輔助下進行，甚至為其所取代。

對於終端用戶而言，交互性的、基於互聯網的問答系統可以以文本或者語音對話的形式同用戶交流，並生成所需的法律信息，或者指導其完成基本的法律文件和格式。

在此背景下，律師當前的角色將會發生變化，一些角色可能被機器取代，比如常規性、重復性任務；一些角色可能被機器增強，比如案件預測、法律寫作；而對於新法新規，律師依然需要扮演核心角色。

律師市場評價將使法律行業更加透明可能帶來「馬太效應」

法律市場作為一個雙邊市場，其評價體系在很大程度上是不透明的，不像電商平台以及外賣、生活服務等O2O平台，具有較為完善的用戶評價機制，確保了市場的透明度和消費者的知情權。

但是由於法律市場在很大程度上並未平台化，很難搭建有效的評價機制。

然而，人工智慧、大數據等正在改變這一狀況，對律師市場進行評價正變得可能，成為了法律科技的一大趨勢。當前，律師推薦已經成為法律科技的核心領域之一，國內外都在持續涌現律師推薦和評價類的產品和服務。

律師市場評價相當於將律師置於陽光之下，明星律師、普通律師、不合格律師等的區分將透明化，結果可能帶來律師市場的「馬太效應」，明星律師業務增多，收入增多，而普通律師、資歷淺的律師將遭到相反的待遇。這呼籲律師轉型，即以技術化的低成本模式提供法律服務。

法律人工智慧職業將作為法律行業的新興職業而不斷涌現

法律機器人和法律人工智慧並非憑空產生，需要技術人員和法律專家之間的通力合作。

隨著人工智慧與法律不斷融合，這一領域的研究、開發和應用將不斷增強，法律人工智慧職業將作為法律行業的新興職業而不斷涌現。

當前，一些積極擁抱新技術的國際律所已經在加強法律IT能力建設，法律開發者、法律數據分析師、法律資料庫管理者等正在加入律所、公司法務部門、法院、法律資料庫公司等法律機構。

法律科技公司更是需要既懂法律又懂技術的復合型人才。未來，技術與法律的結合將更為密切，對新型人才的需求也更為迫切。

法律教育與人工智慧等前沿信息科學技術將日益密切結合起來

中國《新一代人工智慧發展規劃》已經看到了法學教育與人工智慧的結合，提出打造「人工智慧+法學」復合專業培養新模式。這是極為高瞻遠矚的設想。

筆者曾參與翻譯「Failing Law School」一書，書中對美國「4+3」（四年本科+三年法學院教育）的法學教育模式提出嚴正批判，認為法學院根本不需要讀三年，頂多需要兩年，可能一年就夠了。

而中國傳統的法學教育是高中畢業後直接讀四年本科法學教育，這樣的法學人才培養模式很難適應機器人和人工智慧主導的未來法律實踐。

相比現在的律師，未來的律師將會從事大不一樣的工作，所以需要不同的教育。因此，新規劃提出的「人工智慧+法學」培養模式是有遠見的。

其實，國外法學院早就開始探索革新法學教育，注重對法科學生的科技和數字素養的培養。比如，早在2012年，喬治城大學法學院即開始提供一個技術創新與法律實踐的實踐課程，形成特色的「Iron Tech Lawyer」比賽項目，培養學生的法律開發能力。2015年，墨爾本大學法學院開始提供如何開發法律應用的課程。

未來，法律教育與人工智慧等前沿信息科學技術將日益密切結合起來，而能否較早較快實現這一設想，取決於法學教育的反應速度。

計演算法律、演算法裁判或將成為法律的終極形態

英格蘭和威爾士上訴法院大法官Briggs在在線法院的倡議中提出了演算法裁判，即人工智慧可以代替法官直接作出裁判。這並非不可能。

其實，計演算法律學歷來就是人工智慧與法律的核心研究方向之一，在思考「除了書面語言，法律可以有更精確、更形式化的表達嗎？」這一問題，並探索用計算邏輯和代碼來表達法律。

筆者此前在知乎網站上看到一個設想：如果能用一列n維向量描述各種事件，將「事件.txt」導入「法律.exe」，從而產生「判決.txt」。將法律條文轉化成代碼，從而使得判決徹底脫離個人主觀判斷。並且可以在任何人的計算機上在線。將代碼開源，放在類似GitHub的網站上，供全民監督。

計演算法律當前在計稅等一些領域有應用，更多則是一種學術研究；但在未來的成熟的信息社會，更普遍的計演算法律將可能出現，屆時系統將會自動執行法律，不需要律師，甚至也不需要法官。因為那時的法律已經完全自動化了。

法律人應做好迎接未來的准備

人們說，預見未來的最好方式是創造未來。

法律行業的未來需要法律人這一職業共同體共同創造。雖然之前有研究認為律師助理和法律助理被自動化的概率高達94%，引發了人們對法學畢業生就業的擔憂。但筆者在http://willrobotstakemyjob.com網站的測試結果顯示，僅有3.5%的律師會被人工智慧和機器人替代。不管科學與否，都可以作為一種暫時的寬慰。

據筆者調查，律師的工作包括十三項：文件管理，案件管理，文件審閱，盡職調查，文件起草，法律寫作，法律檢索（研究），法律分析和策略，事實調查，客戶咨詢服務，談判，其他交流和互動，出庭及准備；律師需要及早思索這其中的哪些任務可以被自動化或者可以藉助科技提高效率，而英國學者Susskind則提出了「分解」法律服務的思路，認為一項法律任務可以被分解成多個部分，核心部分可以由律師完成，其他部分則由效率更高的第三方完成。

而對於法律服務自動化的擔憂，包括律師在內的法律人在判斷其工作的價值以及在思考人工智慧技術對其工作的影響時，至少需要考慮以下三個因素：

第一，是否涉及數據分析和處理，在這一方面，人類幾乎不可能和人工智慧和機器人相匹敵，盡早使用並適應新技術才是明智的選擇；

第二，是否涉及互動交流，類似行政前台等法律客服工作被自動化的可能性非常大，一般的法律咨詢也可以被自動化，但更高級別的互動交流如談判、出庭等則很難在短期內被自動化；

第三，是否處於輔助決策的地位，人工智慧輔助決策已經被應用在了很多領域，在法律行業，人工智慧輔助決策也正在發生並成為一個趨勢，比如在案件結果預測上，人工智慧可以比專業律師做得更好，諸如此類，盡早利用並適應新技術才是必然的選擇。

最後，作為總結，經過三十多年的發展，在超強運算能力、大數據和持續改進的演算法的影響，人工智慧對法律以及法律行業的影響正在加深、加快，未來10-20年法律行業將可能迎來一場巨變。

作為法律人工智慧最直接的目標客戶，法律人需要調整心態，積極擁抱新技術和新模式，並在這個過程中堅持對法律的理念和信仰。防止法律人工智慧削弱、損害法律共同體所秉持的以及法律系統所堅持的觀念和價值，讓法律人工智慧來促進司法正義，而非帶來偏見和歧視，或者背道而馳、貶損正義。

⑧ 張培鴻的主要著述

一個刑事辯護律師的困惑：
作為一名專業的刑事辯護律師，經常會在實踐中面臨一些從策略到技巧等方面的疑問。大致說來，除了個別的腐敗派律師，好的辯護在現實中越來越呈現出兩種逐漸清晰的派別，那就是技術派和藝術派。
藝術派與技術派的概念，最早由媒體人沈亞川先生於2008年提出。當時他有感於一些律師的辯護方式頗似行為藝術，每一步操作都通過各種方式進行傳播，媒體則緊緊跟隨，甚至亦步亦趨。他們試圖給有關部門施加壓力，從而幫助贏得案件的最終勝訴或者得到其他較好結果。這一類風格被歸為藝術派。
另外一些知名律師的辯護，則多注重在技術和細節方面提出質疑，將辯護主要看成是一種陽春白雪的職業。他們會在法庭上喋喋不休地討論證據、事實，熟練地使用晦澀的術語解釋簡單的問題，不擅長甚至不屑於向媒體解釋，不願意變成公眾關注的焦點。這一類風格則是典型的技術派。
隨著辦理的案件越來越多，我卻越來越明顯地感覺到，司法環境的影響致使兩種辯護方式都有走入困境的趨勢，尤其是在所謂大要案及某些敏感案件的代理過程中。先從最近承辦的兩起案件說起。
某地一個副市長涉嫌受賄的案子，接受委託的時候，已經快開庭了。我去見當事人，他向我展示了自己遭到嚴重刑訊逼供的狀況，包括身上的傷痕和描述的細節，這些東西是編不出來的。完了他跟我說：「張律師，我就是現在給你講一講，開庭時不要提這個。」我問他，為什麼不提？因為根據非法證據的排除規則，一開庭法官就會問有沒有受過刑訊逼供的問題。他說：「我也是老政法了，我知道講這個沒用的，而且他們和我講過，只要在法庭上不提這個事，我的刑期會很輕，緩刑都有可能。」
這對我來講是非常糾結的事情。坦率地說，我不相信類似承諾。但是因為他的堅持，出於尊重當事人的考慮，我把庭審的重點放在數額和情節方面，為他作了罪輕辯護。最終，他被判處11年徒刑。也就是說，對方拿到了你當庭認罪的信息，你又幫對方解決了非法辦案這樣一個很大的顧慮，它就乾脆作出一個毫無顧忌的判決。這顯然是技術派辯護失敗的一個例證。
與此不同的是另一件上訴案，雖然只是一個小案子，但是因為我覺得一審判決很荒唐，所以接手了二審。案子是這樣的：兩個人做生意時產生了糾紛，其中一個用西瓜刀砍另一個人的車，另一個則開車撞了他(砍和撞的先後順序有爭議，無明確證據)，被撞的人輕傷。偵查一直按故意傷害的脈絡進行，起訴和判決卻改為故意殺人罪，最終判了五年徒刑。
故意傷害還是故意殺人是二審辯護的重點。在大約半小時的辯論中，幾乎都是我在慷慨陳詞，從事實、證據到邏輯的不同角度分析，為什麼故意殺人的判決從法理上講不對，從犯罪構成上講不對，從判例上說也不對。出庭履行職務的檢察員根本無法反駁，法庭辯論成了我一個人的舞台。但我在庭後仍然和當事人家屬說，案子很可能會維持原判。為什麼？因為刑事辯護已經被邊緣化，隨便你說什麼，反正沒用。
在這樣一種情形下，家屬就只好給法官打電話說：這個案子如果你們維持原判，我就在你們法院門口自殺。本來，類似的威脅法官聽得多了，他不會怕。但是可能法官去問了一下一審法院，得知這個人確實曾經在一審宣判時割過脈。就這樣，沒過半個小時，法官打電話問：「張律師，這個案子你們能接受的底線是什麼？」
辦理的案子越多，越不知道該怎麼樣去辯護，該怎麼樣當好律師。是藝術派那種？——比方說，一接案子就發微博，在第一時間跟媒體和輿論互動，因為這時候最容易形成氣場，警方不可能跟你一對一地辯論，虛實有度全是你在把握，很容易製造新聞事件，給有關部門造成非常大的壓力。一旦民眾的情緒被激發出來，就構成一種力量。當對手妥協時，你的當事人就可能得到一個相對較好而成本又低的結果。
當然也不盡然，假如有關方面一開始就執意要擺平你的案子，激進的方式甚至可能帶來更加糟糕的後果，當事人被判得更重。到最後，互聯網上只記住了律師，沒記住當事人。
到底該怎麼辦？是不是一個案子可以讓藝術派風格的律師先上，不行了再換技術派風格的律師？技術派律師的優勢是幫助當事人同有關部門討價還價，先替對方著想，再謀求從輕發落的機會。但是大家知道，律師都是一些有獨立個性的個體，而且對一個案子的總結又只能在結束之後進行，在案子進行過程中，事情究竟會朝哪個方向發展演變，殊難預料。所以，上面的設想只是一種理想化的狀態。
真正的困惑在於，無論藝術派的辯護還是技術派的辯護，其實都與事實和證據沒有直接關系，更對促進法治無益。在一個案子判與不判、判重判輕主要取決於領導批示而不是證據和法律的時代，技術派和藝術派都不過是扭曲環境之下的奇技淫巧。律師這個職業的基本准則在哪裡？職業倫理是什麼？刑事辯護有沒有規律性？諸種問題非常令人困惑。
我的結論是，在中國做刑事辯護律師，現在是一個非常非常艱難的時期，由於缺乏基本的准則和規律，我們只能在個案當中，一方面爭取維護當事人的權益，另一方面爭取維護法律殘存的顏面。

⑨ 讓你捨不得辭掉現在工作的原因是什麼

讓我捨不得辭掉現在的工作，主要原因有以下三點。

第一、追求穩定，喪失了鬥志

即便是在大城市，許多職場人還是拿著幾千元的薪資，在底層工作，每天碌碌無為卻沒有進步。

而且，這樣「好吃懶做」的白領屬於很大一批人，這類人往往追求所謂的穩定，下班後就躲回家裡玩游戲，刷視頻。

隨著時間一天天流逝，在舒適區里呆習慣了，喪失了鬥志，也不敢輕易換工作，即便現在的能力，已經遠遠超過了目前的薪資水平。

第二、身處逆境，沒有辦法換工作

許多人其實早就想好了退路和出路，打算要換一份工作，但是目前由於種種原因負債累累，沒有錢，只能忍氣吞聲。

尤其遇到很多不靠譜的領導，整天給自己穿小鞋，但是也不敢隨意跳槽，更不敢對領導反駁，怕有朝一日被裁掉。

第三，工作技能差，沒有底氣換工作

。對於很多農村出身的孩子，沒有學歷，沒有見識，更沒有大城市的人脈關系，往往就在村裡附近找個工廠幹活。

這是大多數不上學的孩子的出路，也是最值得很多人反思和討論的話題，為什麼那麼多人還沒有受教育。

在周圍都是認知水平偏低的環境，是沒有辦法突然跳出水井，獨自到大城市打拚的勇氣的，所以很多人選擇留在家鄉打工。