机器学习在法律领域的革新应用

探讨了机器学习技术在法律实践中的新应用。广义上讲，“机器学习”是指计算机算法能够随着时间的推移在某些任务上“学习”或提高性能。通常，机器学习算法检测数据中的模式，然后将这些模式应用于新数据以自动执行特定任务。除法律以外，机器学习技术已成功用于自动化原先被认为需要人类智能的任务，例如语言翻译、欺诈检测、驾驶汽车、面部识别和数据挖掘。首先以非技术受众可以理解的方式解释了机器学习方法的基本原理。第二部分探讨了一个更广泛的问题：虽然法律实践被认为需要高级认知能力，但这种认知能力仍然超出了当前机器学习技术的能力。本部分确定了一项核心原则：通常可以通过使用非智能计算技术来自动化通常被认为需要人类智能的某些任务，这些非智能计算技术采用能够产生有用的“智能”的启发式或代理（例如统计相关性）结果。第三部分将这一原理应用于法律实践，讨论了机器学习在预测法律案件结果、在法律文件和数据中发现潜在关系、电子发现以及文件自动组织等方面的自动化应用。