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| 內容簡介： |
| 面对大数据的日新月异，律师再也不能根据轶闻数据给出“视情况而定”的答案。虽然，律师的丰富经验是有价值的，然而，总的来说，客户更愿意拥有一位既经验丰富并根据能够根据最相关的信息来解决法律问题的律师。本书的主要内容是如何利用数据分析来驱动法律服务，相信此书将帮助法律专业人士应对以大数据所带来的挑战。 |
| 關於作者： |
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埃德·沃尔特斯（Ed Walters）是华盛顿特区的法律出版公司Fastcase的首席执行官。他是乔治敦大学法律中心和康奈尔科技大学的兼职教授，在那里他教授机器人法。在创立Fastcase之前，他曾在华盛顿和布鲁塞尔的Covington & Burling工作，1991年至1993年在白宫的办公室工作.
周蔚，男，1985年生，逻辑学博士、法学博士后，中国政法大学法治信息管理学院讲师、仲裁研究院研究员、律师学研究中心研究员，美国哥伦比亚大学爱德华兹客座研究员，美国西北大学、美国加州大学戴维斯分校访问学者，担任多家仲裁委员会仲裁员。主要从事法律人工智能、法律服务与司法管理技术、法律职业伦理的研究，对于运用新兴技术开展法学交叉研究具有严肃学术兴趣。 |
| 目錄： |
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目 录
第一章 引言：律师事务所的数据分析——将数据用于更智能的法律服务 一、小数据带来大洞察 二、数据驱动的法律市场营销 三、使用数据提供更高质量支持 四、利用数据更好地管理一家律师事务所 五、结论 第二章 挖掘法律数据：采集与分析21世纪的“黄金” 一、复杂性、竞争性和经验性 二、法律服务的复杂性 三、法律服务的竞争性 四、作为非完整数据的经验性 五、从黄金到数据 六、法律数据挖掘 七、数据管理计划 八、数据的可移动性 九、文本数据的价值 十、新的法律数据挑战 十一、结论 第三章 解构合同：合同分析和合同标准 一、引论 二、技术能否完成人的工作 三、理论 四、合同分析 五、合同标准——模块化、标准化和简化 六、结论：合同的未来 第四章 人事聘用方面的大动作——大数据 一、大数据及其在职场中的潜在用途简介 二、职场中大数据和人工智能的时代到来 三、在招聘和选拔过程中收集并使用大数据 四、大数据在绩效管理和工作纪律中的应用 五、大数据时代的诉讼 第五章 计算法律、符号话语和人工智能宪法 一、莱布尼茨的梦想 二、一种新语言 三、话语工作流 四、代码与语言 五、为什么是现在 六、部分历史 七、将合同转化为代码 八、输入的信息从何而来 九、智能合同 十、撰写计算合同 十一、计算合同的世界 十二、这对人工智能意味着什么 十三、这个世界的原则 十四、使之成为现实 第六章 量化成功：使用数据科学衡量电子案情先悉中技术辅助审查的准确性 一、技术辅助审查和度量的作用 二、审查目标 三、审查方法 四、衡量成功 五、研究结果 六、未来 第七章 量化法律服务质量：来自Avvo网站的数据科学课程 一、法律中的数据来源 二、使用数据评估律师执业质量 三、使用数据来确定谁需要法律帮助但却未得到 四、结论 第八章 用大数据揭露大偏差：线性回归导论 一、“大”数据 二、数据的整理和探索 三、创建模型 四、寻找特征 五、最佳拟合线（回归分析） 六、对数值 七、曲线（拟合多项式） 八、统计学显著性 九、多维度分析 十、发现 十一、警示语 第九章 律师事务所的数据挖掘：利用内部专业知识推动决策 一、大数据 二、赋予法律实务以价值 三、数据驱动的战略 四、数据团队 五、战略目标数据 六、发现内部专长 七、扩展服务：利用大数据进行创新 八、结论 第十章 内部创新能解决创新者的困境吗——以律师事务所为例 一、来自律师事务所内部的问题陈述 二、来自委托人的问题陈述 三、乔希·库比奇：律师事务所内部的企业家精神 四、埃里克·伍德：让技术革新者成为合伙人 五、吉姆·贝克特的商业思维 六、结论 索 引 |
| 內容試閱： |
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中文版序
自英文版《数据驱动法律》出版以来的几年里，法律界发生了巨大的变化。 在生成式人工智能时代，法律技术的发展水平正在发生巨大变化，在2024年发生的变化可能将超过历史上任何一个时期。在2019年本书出版时，我们无法预测人工智能的进步（特别是大型语言模型）会在21世纪20年代中期变得如此重要。软件能够更好地创建预测性文本，对于一个以文字为基础的职业来说，生成式人工智能对法律方面的影响可能比对其他职业的影响都要大。 最具创新性的律师开始使用新的人工智能工具来改变他们的工作流程：撰写概述文件、撰写例行信函、简化文件制作和准备庭审。这些新工具为律师及其委托人提供了一个完全不同的工作流程。 自2019年以来，大多数律师在日常生活中从事法律工作的方式几乎没有改变。例如，律师仍用模板化的猜测来回答客户的基本问题。委托人把一些最迫切的问题交给律师，其中许多问题要求得到定量的答案。对于雇佣合同中有竞争力的薪水是多少，谁是处理案件的最佳律师，或是否接受财务和解等问题，仍然常以“看情况”来回答。 这些来自委托人的问题是非常重要的，律师则通常使用律师事务所或律师个人的经验来回答。但在许多情况下，这种经验是有限的、不知情的或不正确的。答案或许是未知的，但并不是不可知的。在世界各地，2024年的法律问题答案与2019年法律问题答案同样有限。 法律服务可能非常昂贵，而且在大多数情况下，委托人几乎没有对律师事务所提供的法律服务质量衡量的指标。一些大型律师事务所提供简单的服务，而一些小型律师事务所却提供优质的服务。然而，如果委托人没有衡量质量的指标，他们将被迫在不知道他们所花的钱是否物有所值的情况下购买律师的法律服务。 2023年的我们仍面临着与2019年相同的问题——在较好的情况下，我们仍用趣谈来回答关于法律服务的定量问题；在较差的情况下，我们仍用主观直觉来回答问题。但其他领域的数据科学的进步为我们提供了这个问题的可能解决方案。 本书展现了一些美国前沿专家关于如何应用数据科学定量理解法律服务的工作。数据驱动律师应该为委托人提供更好、更完整的服务，允许创新的律师事务所为委托人创造新型法律服务。数据驱动的法律应该产生一套风险更小、成本更低、正义更强的司法系统。 正如本书中文版的译者周蔚所指出的那样，数据驱动的法律带来了更好的法律职业前景。在20世纪初，医学专业变得更加科学，使用科学的方法、测试和测量可以更好地理解疾病的原因和治疗。医务工作并没有变成精算事务，而是成为一种更受尊重的职业。法律人正处于类似的变化中，他们利用数据科学技术更好地了解法律风险的原因，以及什么处理方法对帮助客户最有效。然而，直到今天，我们仍然需要树立这样的观念，书中的优秀作者们提供的解决方案有可能给法律行业带来变化。本书旨在成为法律专家的指南，为委托人提供更好、更专业的法律服务实践。 我要感谢中国政法大学的周蔚老师及其学生团队，以及知识产权出版社的责任编辑将此书带给中国的读者。书中文章的作者们激励了我和其他许多人，我很高兴与中国的新读者们分享他们的智慧。同时，我也希望我们能共同打造一个更加公正和数据驱动的法律职业群体。 埃德·沃尔特斯 2023年9月10日 于美国华盛顿哥伦比亚特区 |
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