第四节 芬兰的法律人工智能

芬兰并非人工智能大国，但它也有不俗的人工智能研究实力。芬兰正致力于成为欧盟中法律人工智能的领先国家，芬兰的目标是成为北欧四国法律人工智能的领头羊。芬兰赫尔辛基大学已经建立了法律科技实验室，芬兰的法律科技产业也在蓬勃发展，涌现出了众多的法律科技公司。总体而言，芬兰的法律人工智能研究和产业发展状况在世界各国中处于领先地位。

一、芬兰法律人工智能的学术研究

(一)赫尔辛基大学法律科技实验室( Legal Tech Lab)

赫尔辛基大学( University of Helsinki)是芬兰最大且历史最悠久的最高学府，其法律、计算机科学的研究水平都居于世界领先地位，值得一提的是著名开源系统Linux的创始人林纳斯·托瓦兹即毕业于该学校。

赫尔辛基大学近年来积极开展法律人工智能的学术研究，已经处于芬兰甚至欧洲的领先地位。 2016年，赫尔辛基大学法学院院长吉木·诺托里( Ki-moo Nuotio)发起设立了法律科技实验室( Legal Tech Lab)试点项目。1法律科技实验室在赫尔辛基大学法学院的性质是一个跨学科法律科技研究中心，由里卡库鲁( Riikka Koulu)博士担任主任。该实验室已经拥有了由几十位学者组成的大规模研究团队。里卡库鲁博士是赫尔辛基大学法律与数字化助理教授。她于2016年获得程序法博士学位。在她的博士后研究项目中，她研究了自动化程度的提高对法律专业的影响，如算法公平性和自主决策、争议解决技术和法律中数据分析的使用等。2

法律科技实验室研究法律技术和法律实践的数字化并进行实验。该实验室的目标是提高人们对法律技术可能性的认识，提供对技术的批判性见识，并建立一站式服务，以获取有关国家和全球法律实践数字化的学术和实践信息。从某种意义上说，法律科技实验室是法学院内部的初创企业，它将法律实践和计算机技术与学术研究相结合。

法律科技实验室已经承办了多次法律科技活动，包括2017年的法律与数字化工作坊( Law and Digitalization Workshop)和2018年的法律黑客( Hack the Law!)和2018法律科技论坛( Legal Tech Con 2018) 。

法律科技实验室的主要研究领域包括以下5个方面：(1)法律数字化的基础；(2)算法的公平性和公正性；(3)信息的法律方法；(4)机构和法律职业的变革；(5)数字正义与数字治理。法律科技实验室通过早期的探索和研究确认了这5个不同的研究领域，这种分类并非全面涵盖了法律人工智能研究的所有领域，而是列举出五个起点，以此为基础来描绘法律、技术和社会的交叉与重叠。3

(二) FCAI 协会( FCAI Sociey)

FCAI协会是芬兰的一个跨学科专家小组，旨在分析AI技术如何改变社会规则。 FCAI协会成立于2018年3月，从计算机科学、哲学、伦理学、社会学、法学、心理学和艺术领域寻求专家，以探索 AI 对人类生活各个方面的影响。4

FCAI协会目前主要确立了7个研究计划和5个重点项目，每个项目都有多个研究团队参与，目前共有50名教授及其研究团队成员参与其中。项目主要侧重点还是AI算法的开发，但也需要法律知识来提供隐私保护和安全方面的建议，以确保AI在训练以及预测时的安全性和隐私性。

二、芬兰法律人工智能的应用情况

(一)司法领域：法院文件数字化与自动化

芬兰从数字化和自动化两个方面积极探索AI在司法领域的应用。芬兰司法部部长安帝·哈凯宁( Antti Häkkänen)指出，数字化和自动化的最终目的是在保持司法机关独立性和公正性以实现权力制衡的同时，更有效地实现正义。5

芬兰法院正在进行数字化建设，将越来越多的文件和数据转化为机器可读的形式，为多种AI技术的应用提供了基础。

芬兰司法部在2018年10月1日启动了名为ANOPPI的文书自动化项目。 ANOPPI的目的是开发基于自然语言技术的人工智能工具，用于自动匿名化以及形成法院判决和行政机关发布文件的自动摘要。该工具将文书转换为易于计算机处理的数字化形式，便于学者、政府官员开展学术研究与决策。6

根据芬兰司法部的介绍，ANOPPI项目可以自动识别和标记要匿名化的关键短语以及指向短语的连接词，比如对同一个人的不同称呼和指代。在自动匿名分析的基础上，ANOPPI也为使用者提供工具进行进一步修改。ANOPPI应用自然语言处理中的语言和语义计算技术，可以识别出文本中对人物、组织、地点和其他细节的指称。相同的技术方案也可以用于自动摘要。工作人员可以通过这种自学习自动注释( self-learning automatic an-notation, APPI)的技术使文档可以进行智能搜索并链接到其他材料，如将判决书链接到其他类案以及相关立法。在自动化之前，芬兰法院案件管理系统中的内容摘要都十分粗略，因为内容摘要是一个费时费力的人工工作，而ANOPPI将改变这一现状。

ANOPPI不仅为司法系统带来益处，也能大大助力行政系统的发展。芬兰众多的公共部门产生了海量的信息和数据，这些数据如果对每个行政部门、企业和公民都开放访问，将产生巨大价值，但目前由于隐私保护的限制暂时不能开放。在ANOPPI开发完成后，与个人数据保护或隐私有关的问题可以通过将公开发布的数据匿名化来解决。人名可被统一替换为中性名称，如“人员A” 。芬兰司法部认为，行政决定和判例的公开访问将从根本上提高整个公共行政和司法系统的透明度，该项目将使行政机关、公司和公民受益。

(二)行政领域：智能问答系统

芬兰正在借助人工智能技术对公共行政进行改革，将公共行政服务升级成不受时间和地点限制的24小时服务。芬兰的目标是公民可以在任何时间以任何语言无障碍地获得公共服务。

芬兰政府正在公共服务领域打造类似于苹果语音助手Siri和三星语音助手Bixby的人工智能语音问答助手Aurora，帮助公共服务在适时提供正确的信息。人工智能语音技术已经应用到芬兰移民局的电话系统，可以根据用户的需要切换不同的语言。芬兰计划打造一个全国性的行政语音机器人助手网络Aurora，移民局的语音系统是第一步，随后将扩展到其他的行政部门。

(三)立法领域：AI处理意见

芬兰司法部正在开发基于人工智能的立法意见反馈项目，该项目于2019年1月1日启动。立法意见、征集是立法程序中的重要步骤，可以加强立法的透明性和可靠性。芬兰司法部的意见征集系统是结构化的数据库，这种传统的数据库仍需要大量的人工劳动来处理意见。该项目使用文本分析和自然语言处理工具，可以减少立法工作中意见征询的工作量。7

(四)法律服务市场行业

1．智能尽职调查

Luninance公司是创立于英国的法律科技公司，目前已经进入了芬兰的法律科技市场。 Luminance利用专业的机器学习算法以类似于人类的方式读取和理解法律文档，可以极快的速度来处理大量的法律文件。在法律专家的培训下，Luminance可以快速查找出大量法律文件中的法律风险，从而提高律师的工作效率。芬兰领先的律师事务所Castrén & Snellman被Luminance的技术、整体平台和省时的潜力所吸引。8使用英语和芬兰语文件竞标并进行了为期两周的技术试验后，选择了Luminance。 Castrén & Snellman已经采用Luminance公司开发的AI尽调工具来增强其在房地产、就业和并购交易中的尽职调查流程。

2． 智能商标搜索

TrademarkNow是一个智能商标搜索工具，为企业、公司、律师事务所和品牌代理提供免费的搜索引擎来即时搜索商标。该公司于2017年10月通过债务和股权相结合的方式筹集了500万欧元的风险投资。9 与普通搜索引擎不同的是，TrademarkNow使用了数据挖掘、自然语言处理、人工智能等多种计算机技术，并结合了语言学家、商标法专家、人工智能工程师的知识和技能，共同打造了驱动搜索引擎的人工智能模型，提高商标搜索的准确性和智能化程度。

3．文本识别( OCR)

文本识别并不直接涉及法律科技，但是作为一项基础性技术，文本识别同样可以用于法律领域。文本识别将合同、判决书、营业执照的照片、PDF文档转换为计算机文本软件可编辑、可处理的形式，将极大方便律师的后续工作，仍具有非常大的应用价值。 Ilveshaku作为文本识别应用的一款产品，由Ilves所主营，Ilves成立于赫尔辛基，其主要产品是基于深度神经网络的智能文本识别系统，用以扫描读取的PDF文档中的信息和知识，并为提取的信息建立索引以供以后进一步查询。10

4． 智能合规( Compliance)

合规业务是非诉律师行业中的核心业务之一，内容非常广泛，涉及反垄断、反洗钱、数据保护、环境保护、知识产权保护等民事、行政、刑事的多个领域，是全世界各大公司治理的重要内容。合规业务涉及对企业大量合同文本的阅读、分析和风险识别，是法律人工智能的重要应用领域。

在芬兰，企业合同需要符合多方面、多层次、复杂繁多的法律法规，芬兰监管机构也加强了对企业不合规的执法力度和处罚力度。在这样的背景下，芬兰涌现出了多家致力于合规领域的法律科技公司，其中技术发展较成熟的是NORD CHECK。

NORD CHECK于2019年成立于芬兰埃斯波( Espoo)，该公司的合规平台M-Files采用了基于文档内容自动分类等人工智能和自然语言处理技术，来帮助企业完成法律文件管理的自动化。 M-Files允许用户通过笔记本电脑、平板电脑或手机等设备访问相同的管理平台，进行法规政策、合同文件、财务审计、数据保护等多个方面的企业管理工作，从而消除信息孤岛。11

M-Files的合规平台围绕3个核心概念搭建：元数据( Metadata) 、资源库中立( Repository-neutral)与智能( Intelligent) 。元数据是指M-Files打破了传统基于文件夹的信息管理方法，转为根据信息的内容来直观地管理信息；资源库中立指M-Files平台并不将信息储存在单一的数据库中，而是可以通过连接到文件云盘、电子邮件、文件传输服务平台等其他系统；智能则是 M-Files利用AI技术来自动化、简化和协助用户获取文件内的信息。

5．合同自动化

合同工厂( Contract Mill)于2016年在芬兰埃斯波成立，该公司旨在为律师和法务提供合同自动化( contract automation)的工具，其于2018年获得了荷兰法律科技初创公司大奖。

合同工厂面向律所和企业法务提供文档管理平台，可以让律师将法律工作业务和流程数字化，对文件的模板进行自动管理。合同工厂提供直观的自动化功能，点击问卷就可以在几分钟内创建文档，并可以根据自身需求进行自定义模板。

2020年6月11日，合同工厂推出了全新的2. 0版本，2. 0版的合同工厂将其合同自动化平台优化升级为100%的可视化界面。其他的自动化合同平台通常需要在合同文本中插入代码以实现自动化，而合同工厂的合同自动化不需要任何代码，以直观、可视化的形式生成合同。可视化的生成方式比起手写代码，也大大提高了合同生成的速度。12

具体而言，基于代码的合同自动化通常需要完成多个技术性操作，这些技术性操作增加了律师的使用成本。首先是标注( tagging)，用户需要创建问题和答案的标签，并将标签标注在合同文本的正确位置。然后是编写代码( coding)决定合同文本生成的逻辑，包括条件( if-else)和循环( for)等。对于律师来说，合同自动化的代码有自身的语法规则，律师通常需要额外的学习和练习才能熟练掌握。除此之外，标注和代码还可能使用方括号、上标等格式来和普通文本区别开来，律师在自动化标注的时候还需要解决烦琐的格式问题，这更加重了编写自动化合同的工作量。在初步编写完后，还需要进行测试以确保合同没有逻辑和语法上的错误，测试需要一次又一次地生成合同文本并人工校对，再次增加了成本。

而合同工厂采用的可视化自动化技术较大解决了上述成本问题。在可视化的合同文本生成过程中，律师只需要用鼠标添加问题和答案，用鼠标将其拖动到合同中合适的位置，窗口中就会实时显示自动化的结果，如图2-4-1所示。合同工厂使合同自动化的过程与编写普通文档一样简单。在生成自动化文件后，用户可以在任何时候对文件进行测试并随时修改。

合同自动化不仅可以方便律师的工作，还能够作为自助服务式的文件(self-serve documents)直接面向客户。当律师起草某个文件需要客户提供相关信息时，律师可以将文件里的某个问题模块发送给客户，客户通过平台填写完问题后，文件便能自动生成。律师还可以直接将自动化文件整个发给客户，由客户独立地完成所有问题来生成文件，如图2-4-2所示。

6．专利相似性服务

TEQMINE公司于2013年成立于芬兰赫尔辛基，该公司开发了基于人工智能的专利技术分析软件，称为专利相似性服务( Patent Similarity Service) 。专利相似性服务使用专业开发的AI系统分析输入专利，并与数据库中的数千万项专利进行比较，以相似度指数的方式描述输入专利和数据库中专利的相似程度。此外，专利相似性服务还能够生成大量的分析数据，用于web应用或外部工具进一步处理。与传统基于关键词的专利检索方法相比，AI检索能够大量减少专利检索和分析工作的资源与时间，并且降低错误率。除了覆盖所有技术领域的专利相似服务，该公司还能提供针对特定行业垂直市场的服务，利用定制的人工智能模型来优化对各自技术领域的深入理解，如图2-4-3所示。对于希望专注于专业技术领域的客户，定制的解决方案可以为其提供更详细的搜索过程和增强的发现结果。13

(本章作者：陈志宏、莫语霏、雷琦、姜聪)

1 Dittmar & Indrenius, LEGAL TECH LAB-Legal problems rethought, https://www. dittmar.fi/insight/legal-tech-lab-legal-problems-rethought/, last access: Aug. 22, 2020.

2 Riikka Koulu's personal pagein University of Helsinki, https://researchportal.helsinki.fi/-en/persons/riikkakoulu/publications/,last access: Aug.22, 2020.

3 Legal Tech Lab Home Page, https://www. helsinki. fi/en/networks/legal - tech - lab/research, last access: Aug. 22, 2020.

4 FCAI Home Page, https://fcai. fi/fcai-society, last access: Aug. 22, 2020.

5 Ministry of Justice, Minister of Justice Antti Häkkänen's speech on High-Level AI Conferenceat Finlandia Hall 27 February 2019, https://oikeusministerio. fi/en/article/-/asset _publisher/oikeusministeri-antti-hakkasen-puhe-korkean-tason-tekoalykonferenssissa-finlandia-talolla-27-2-2019, last access: Aug. 22, 2020.

6 Anoppi project, https://oikeusministerio. fi/en/project? tunnus=OM042:00/2018, last ac-cess: Aug. 22, 2020.

7 See Ministry of Justice pilot project onfeedback, https://oikeusministerio.fi/en/project?tun-=nusOM010:00/2019,last access: Aug.22, 2020.

8 SeeCastrén & Snellman: Castrén & SnellmanAdoptsArtificialIntelligencefromLuminance, https:/--telligencefrom-luminance/,/www.castren.fi/blogandnews/news2018/castren-snellman-adopts-artificial-in-last access: Aug.22, 2020.

9 See TrademarkNow, https://www.trademarknow.com/,last access: Aug.22, 2020.

10 https://ilveshaku. fi/en/product/plugins/intelligent-text-recognition/, last access: Aug.22, 2020.

11 https://www.nordcheck.com/technology/,last access: Aug.22, 2020.

12 Contract Mill, https://contractmill.com/,last access: Aug.22, 2020.

13 TEQMINE, https://teqmine. com/products-and-services/, last access: Aug. 22, 2020.