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人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。法律人工智能是人工智能的一个分支，是人工智能在法律领域的应用。法律人工智能就是在法律研究和实务中，运用人工智能技术来帮助法律工作者解决问题、提高质效。近些年，人工智能与法律职业的结合愈加紧密。在2016年11月第三届世界互联网大会上，各国法院代表达成了“乌镇共识”，明确将在司法审判、司法管理和司法决策中积极运用包括大数据和人工智能在内的新技术，以提高司法效能，降低管理成本。牛津大学理查德·萨斯坎德教授（Richard Susskind）在《法律人的明天会怎样？法律职业的未来（第二版）》中提到：“未来十年，我认为人工智能可能会改变法律界的未来。”经过世界各国长期的探索实践，人工智能现已广泛应用于法律特别是司法领域，对法学基础理论、法律职业发展、社会伦理道德、公民行为模式等诸多方面产生了广泛而深远的影响。
近年来，人工智能的应用有着突飞猛进的发展。其实，人工智能的概念早在20世纪50年代就已提出。人工智能（Artificial Intelligence）又被称为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。纵观世界人工智能发展历史，人工智能领域的发展总共经历了三次大浪潮。
人工智能的发展离不开三个关键词。一是幻想，科技创新往往始于人类的幻想。1308年，加泰罗尼亚诗人、神学家雷蒙·卢尔（Ramon Llull）发表作品《最终的综合艺术》（Ars generalis ultima），详细地解释了自己的理论：用机械方法即使用“逻辑机”从一系列概念组合中创造新知识。1726年，英国小说家乔纳森·斯威夫特（Jonathan Swift）出版《格列佛游记》，他在书中描述了一台名叫“ Engine”的机器，这台机器放在拉普达（Laputa）岛。斯威夫特描述称：“运用实际而机械的操作方法来改善人的思辨知识。”“最无知的人，只要适当付点学费，再出一点点体力，就可以不借助于任何天才或学力，写出关于哲学、诗歌、政治、法律、数学和神学的书来。”“机器可以同我们一样拥有智能的想法”是由一个叫阿兰·图灵（Alan Turing）的人提出的，他的故事被拍成了电影《模仿游戏》。二是设想，从幻想走进现实。1950年，阿兰·图灵在英国哲学杂志《思想》上发表文章《计算的机器和智能》，借助“模仿游戏”，提出“机器能否思考”的问题，为智能机器设置了标准，“一种可以让某人以为自己是和另一个人说话的机器”。被后人称为“图灵测试”。这篇文章被广泛认为是机器智能最早的科学化系统论述。三是科学，1956年首次提出了“人工智能”这一术语，标志着“人工智能”这门新兴学科的诞生。1955年8月31日，“人工智能”一词在一份关于召开国际人工智能会议的提案中被提出。当时的参与者纽维尔（卡耐基梅隆大学）、西蒙（卡耐基梅隆大学）、麦卡锡（麻省理工学院）、明斯基（麻省理工学院）、塞缪尔（IBM公司）因此成为人工智能研究的奠基者与领导者，甚至有人称他们为“人工智能之父”。
一年后，达特茅斯会议召开，这次会议被认为是开辟了人工智能研究领域的历史性事件。此后，人工智能经历了三次浪潮式的发展。
这一时期，人工智能领域的突出表现为首款感知神经网络软件的发明，论证了数学定理。1959年，阿瑟·萨缪尔（Arthur Samuel）创造了“机器学习”一词，并在文章中指出：“给电脑编程，让它能通过学习比编程者更好地下跳棋。”1965年，费根鲍姆（Edward Feigenbaum）、布鲁斯·布坎南（Bruce G. Buchanan）、莱德伯格（Joshua Lederberg）和卡尔·杰拉西（Carl Djerassi）开始在斯坦福大学研究DENDRAL系统。这是历史上第一个专家系统，能够使有机化学的决策过程和问题解决实现自动化。1978年，卡内基梅隆大学开发了XCON程序。这是一个基于规则的专家系统，能够按照用户的需求，帮助DEC为VAX型计算机系统自动选择组件。或许是对人工智能抱有较高的期待，这些年间无论大学还是政府机构都纷纷往人工智能相关领域倾注人力、物力、财力等大量资源。可惜的是，当时的硬件和技术都无法匹配人工智能的发展需要。在经历第一次发展浪潮后，1974年人工智能迎来了首次寒冬。
这一时期，人工智能的发展迎来了第二次浪潮，标志是一种名为“专家系统”的AI程序的出现，Hopfield神经网络和BT训练算法的提出，以及语音识别、语音翻译计划的诞生。1980年卡内基梅隆大学设计的专家系统，一种能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则，回答或解决某一特定领域问题的程序。“专家系统”在世界范围内被采纳后，在不少领域中都发挥了作用。此外，非常热衷于人工智能的日本，也在这个时期通过政府斥资8. 5亿美元制造出了一台具有超级计算能力和人类智能的计算机。这台被称为“第五代计算机项目”的机器，目标是可以实现与人对话、翻译语言、解释图像，并且能像人一样推理。这一突破吸引了英国、美国开始关注AI和信息技术领域的研究，也为行业带来了第二次发展。但随着1987年“苹果”“ IBM”的崛起以及台式电脑的出现，AI硬件市场需求突然下跌。再加上人们逐渐意识到，日本人提出的“第五代计算机项目”并没有实现，开始走向失望。这直接导致价值5亿美元的专家系统产业崩溃，并引发了人工智能的第二次寒潮。1988年，罗洛·卡彭特（Rollo Carpenter）开发了聊天机器人Jabberwacky，其能够模仿人进行幽默的聊天。这是人工智能与人类交互的最早尝试。1988年，IBM沃森研究中心发表研究文章，预示着从基于规则的翻译向机器翻译的翻译方法的转变。机器学习无须人工提取特征编程，只需大量的示范材料，就能像人脑一样习得技能。1997年，IBM研发出的计算机“深蓝”击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，公众开始意识到人工智能的力量。
2006年Hinton提出深度学习技术，2012年ImageNet竞赛在图像识别领域带来突破，人工智能发展迎来了第三次浪潮。2011年，IBM 的问答系统“沃森”在美国智力竞赛节目《危险边缘》中击败了卫冕冠军布拉德·拉特和肯·詹宁斯。“罗斯”（IBM ROSS）被认为是世界上第一个“人工智能律师”（AI Lawyer），它是建立在沃森系统自然语言问答平台基础之上的。虽然2014年10月阿鲁达、欧柏亚哥和达洛吉利奥三位联合创始人就已正式宣布罗斯问世，但它真正备受关注却是在2016年3月“阿尔法狗”击败世界围棋冠军李世石之后。2016年，谷歌旗下的“深度思考”（Deepmind）出品的阿尔法狗大战韩国职业围棋手李世石并连胜三局等事件，再次引起人们对人工智能的关注。此后，谷歌、脸谱、微软等互联网巨型公司纷纷表示未来将更加重视人工智能，除开源机器学习框架，还投入巨资收购研发人工智能的公司和人才，使得2016年成为人工智能元年。对此，麦肯锡报告称“人工智能进入突破阶段”
。现在，人工智能已经无处不在。随着互联网技术的广泛应用、互联网经济的蓬勃发展，世界各国都在积极探索“互联网+人工智能”的新模式。
2022年底，美国人工智能实验室 OpenAI 发布的新一代人工智能系统ChatGPT成为全球性的热点。毫无疑问，ChatGPT是扩散速度最快的人工智能现象级产品。ChatGPT是由人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3. 5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。在如下五个方面，ChatGPT都比以往的人工智能工具更加优越：（1）在相对优越性方面，ChatGPT的语言生成能力和对话连贯性要比用户此前接触到的类似产品表现更优秀。相比微软公司此前开发的人工智能聊天机器人“小冰”,ChatGPT能生成更顺畅自然的语言表达，在处理语言交互任务时更加准确。ChatGPT能提供良好的使用体验，在聊天过程中满足甚至超越用户的期望，这在其扩散过程中发挥出正向激励效应，提高了用户的采用率。（2）在兼容性方面，ChatGPT作为一款聊天机器人，其使用方式与真人聊天无异，与大多数既往互联网用户的使用经验相兼容。（3）在易用性方面，ChatGPT的交互逻辑简明直接，用户只需输入想要聊天的主题和任务，就可即刻得到答复。ChatGPT还能根据用户的反馈来调整自己的回答，提高用户的使用体验。（4）在可试性方面，作为免费开放的在线平台，ChatGPT欢迎用户进行尝试，接入和试用成本低。此前早已布局的聊天机器人和近年来涌现的系列智能生成图像、音视频的人工智能技术，已为大众接受ChatGPT做好了心理铺垫。（5）在可察性方面，ChatGPT在交流互动体验过程中表现出的自然流畅与高准确度，充分满足了用户对技术改进的期待，使用效果明显可见。有人甚至预测，ChatGPT可能会是首款能通过“图灵测试”的人工智能产品，它的问世将会对人类社会产生深远的影响。
人工智能与法律的关系比较紧密，法律是最早运用人工智能研究基础理论的领域之一。人工智能科学于1956年诞生，1958年美国学者陆斯恩（Lu-cien）就提出了法律科学的信息化处理模型，即建立法律文献自动检索模型和法官裁量模型。人工智能领域顶级刊物《人工智能》（Artificial Intelligence）在2007—2012年引用率最高的前20篇论文中有9篇、前10篇中有5篇、前5篇中有3篇都是与法律人工智能相关的。可以说，法律领域十分适合前沿技术的介入，司法的过程“适合人工智能，法官的自由心证，也是算法”；人工智能应用也因“不通人情世故，拒绝偏见，拒绝个性，看起来，完美。机器人法官，呼之欲出”。
一是机器更符合人们对司法裁判的期待。人工智能的发展是从幻想开始的，法律人工智能也源于人类的幻想。1955年，美国科幻作家弗兰克·莱利发表了一篇名为《赛博和霍姆斯法官》的短篇小说，虚构了一个机器人取代人类充当法官的故事。由于机器人更理性、高效，很少犯错（至少在形式逻辑意义上），不受情感干扰，更不会有动机去徇私舞弊、枉法裁判，因而比人类更适合操持司法。
二是法律实践的需求。随着社会生活和法律关系的复杂化，法律实践需要新的思维工具。一方面，法官、检察官和律师可能无法承受法律文献日积月累和法律案件不断增多的重负；另一方面，人脑的知识和记忆能力有限，且存在检索不全面、记忆不准确的问题。人工智能法律系统强大的记忆和检索功能，可以弥补人类的这些不足，帮助律师和法官从事相对简单的法律检索工作，从而极大地使律师和法官从脑力劳动中解放，能够集中精力从事更加复杂的法律推理活动。
三是人工智能与法律推理具有一定的契合性。司法活动很大程度上属于理性判断的过程，法官需要依据规则和事实来进行逻辑推理并得出裁判结论。而人工智能刚好可以像人类一样具备感知、推理、判断、学习、交流和决策等能力，能够模拟人类的思考过程，与法官在逻辑推理能力层面具有一定的共性。具体表现在以下几个方面：第一，尽管法律推理十分复杂，但它有相对稳定的对象（案件）、相对明确的前提（法律规则、法律事实）及严格的程序规则，且须得出确定的判决结论，这为人工智能模拟提供了极为有利的条件。第二，法律推理以明确的规则、理性的标准、充分的辩论，为观察思维活动的轨迹提供了可以记录和回放的样本。第三，法律知识长期的积累、完备的档案，为模拟法律知识的获得、表达和应用提供了丰富、准确的资料。第四，法律活动所特有的自我意识、自我批评精神，对法律程序和假设进行检验的传统，为模拟法律推理提供了良好的反思条件。
虽然法律与人工智能的关系一度紧密，曾是人工智能首选的应用领域之一，但随着法律人工智能研究的不断深入，人工智能在法律领域的诸多限制也逐步暴露出来。也正因此，从《人工智能》期刊2018—2020年引用率最高的前25篇论文来看，没有一篇与法律人工智能研究直接相关。同时，法律目前也不是人工智能公司创新的首选领域。这一现象与法律市场的特殊性、复杂性、监管严格性，以及法律在经济市场的次重要性等特征均有关系。
首先，人工智能本身还面临许多“瓶颈”，尚不具备法律职业活动必不可少的一些要素，如价值观、道德感、情感、审时度势的创造能力、联系实际的工作作风等。
其次，司法大数据与人工智能技术的应用结果具有不确定性，其负面影响可能需要一段时间的系统评估才会显现。例如，算法黑箱是司法人工智能的主要问题。算法是由商家和技术公司设计的，建模和算法的某种不可解释性，就会形成算法黑箱。而司法公开是国际通行的一项基本原则，近年来，我国法院通过实施审判流程信息公开、庭审公开、裁判文书公开、执行信息公开等一系列举措，让司法活动经得起围观，实现以公开促公正、以公正促公信。机器学习的思路和结论的根据目前不具备可视性和可解释性，由此带来的技术壁垒使人们无法破译和理解AI是如何作出决策和判断的，这与司法公开原则相抵触，其科学性也就难以令人信服，特别是当前社会上热议的“大数据杀熟”所带来的算法歧视和偏见，更引起人们的不安和忧虑。尽管尚存在一定的争议，算法裁判仍在许多西方发达国家的司法实践中得到了运用，如辅助证据审查、预测裁判结果。未来，人工智能和算法裁判是发展趋势，但应限于简单案件，即案件事实清楚，法律关系明确，并建立与之配套的监督、验证与救济机制，预防或者避免算法歧视、不透明等弊端，最大限度减少算法黑箱可能对司法公正所造成的负面影响。
再次，法律人工智能的深度应用与裁判权的专属性存在冲突。虽然法律人工智能可以在大数据分析的基础上，通过算法为裁判者提供类似案件的先例裁判规则，统一司法尺度，促进司法公正，提高司法效率，降低司法成本，但如果裁判者对基于概率程序得出的分析结论形成过分的路径依赖，则有悖于法律职业的集体理性和伦理道德，变相将裁判权这一专属权力让渡于软件背后的软件开发者、算法设计者、数据提供者，司法责任将无从谈起。故而，无论是学界还是实务界达成的基本共识，就是法官在审判活动中仍然具有主体地位，法律人工智能只能一种辅助手段，不能独立用于审判案件，更不可能取代法官。
最后，缺少质量较好的结构化数据可能也会导致法律领域的技术应用落后于最前沿的技术发展。单就数据建模的技术原理而言，法律并不具备什么特殊之处，司法行为同样可构建数据模型。但是在输入数据项的选取、预测的精度提升方面却有着较高的难度。
法律领域难以智能化应用的重要原因之一就是缺少质量较好的结构化数据。单纯寄希望于数据化技术的提高来改善数据质量，短期内来看还是有一定困难的。
自20世纪50年代“人工智能”一词产生以来，人工智能与法律的结合已经有70多年历史了。在梳理法律人工智能发展历程之前，本书拟先对“法律人工智能”与“法律信息化”作出区分，防止实践中把一些没有体现出类人类一般的自主思考能力的应用都冠以“法律人工智能”的称谓。一般来说，法院的信息化建设是人工智能运用的基础，但并不等于人工智能运用本身。两者之间虽有着承继关系，但法律人工智能却呈现出技术介入的广泛性与深刻性。
在国外，人工智能的运用也被看作深化法院信息化建设，特别是在线纠纷解决的一种发展方向。
例如，电子卷宗生成技术、网上办案平台、在线庭审等技术，其本质仍是电子化的信息处理方式，旨在实现法院办案方式由纸质向电子、由线下向线上的转变，并未体现计算机自主思考后进行加工的“额外知识”，而仍是需要由人进行操作的信息化方式。这种模式其实是“人+电子化”，或者说是数字化、在线化。
纵观世界人工智能发展历史，人工智能发展经历了以推理和搜索为标志的首轮热潮和以专家系统为标志的第二波热潮，再到21世纪由机器学习推动的第三轮热潮。伴随着人工智能发展的三次大浪潮，法律人工智能的发展也相应经历了三个阶段，大体可概括为从学理研究到应用探索阶段，再到快速发展阶段。
20世纪70年代以来，人工智能与法律关系的研究一直是学界感兴趣的课题。1970年，在人工智能专家系统刚刚起步之时，美国学者布坎南·赫里克（Buchanan & headrick）在《斯坦福法律评论》发表了《关于人工智能和法律推理的若干问题的考察》（Some Speculation about Artificial Intelligence and Le-gal Reasoning）一文，对法律研究和论证模型进行了探讨，特别是对建议系统、法律分析系统、法律论辩架构进行了讨论，为人工智能的推理和算法研究提供了思路，揭开了研究人工智能法律推理的序幕。
这篇文章被视为首个法律人工智能提案，因为这是第一次正式把“人工智能”与“法律推理”关联起来思考问题。
1976年的《哈佛法律评论》刊登了法律人工智能领域标志性的文章《反思TAXMAN：人工智能和法律推理的一项实验》（Reflections on Taxman: An Experiment in Artificial Intelligence and Legal Reasoning），建立了基于定理证明、服务于公司法的程序原型TAXMAN。该原型具有开放架构的特征，并且将法律概念拆解成为复杂的且具有深度的模型。1977年，杰弗瑞·梅尔德曼（Jeffrey Meldman）开发了计算机辅助法律分析系统，它以律师推理为模拟对象，试图识别与案件事实模型相似的其他案件。安东尼·阿马托（Anthony D. Amato）提出，人类法官是否以及应该被机器法官所取代，以消除法律的不确定性。但这一设想是否正确以及可行在美国学术界一直争论不休，甚至还被上升至哲学层面讨论。
例如，J. C．史密斯（J. C Smith）指出，“电脑可以或应该代替法官”的见解是基于笛卡尔的“灵体二元论”和“莱布尼茨的谬误”，二者犯了智力可以独立于人体而存在和所有的人类思想都可以通过一种通用的语言来表达的错误。
1978年，卡罗尔·哈夫纳发表了使用人工智能方法改善流通票据领域的法律信息检索（IR）系统的研究，并可以使用语义网络表达来超越纯粹基于关键词的方法。
我国的法律人工智能研究大概始于20世纪70年代末80年代初。1979年年底，著名科学家钱学森在《光明日报》发表文章，将法治系统工程纳入系统工程体系。
1983年，龚祥瑞和李克强在《法学杂志》上发表的论文《法律工作的计算机化》最早提出了运用计算机系统建立法律数据库、辅助审判业务的构想。
这一阶段可视为以推理和搜索为目标的首轮法律人工智能研究热潮。
20世纪80年代，法律人工智能的相关研究主要集中在信息提取和信息检索方面，以及构建各种所谓的专家系统。这一阶段的法律人工智能进入以专家系统为标志的第二波热潮。
这一时期的法律专家系统经历了繁荣发展的十年，许多计算机科学领域的专家和律师投入法律专家系统的研发之中。两大法系基于各自法律传统分别形成基于规则、案例的法律专家系统。基于规则的法律专家系统是用专家系统模拟与规则相关的法律、司法解释、地方性法规等内容，建立复数的规则与相应权重的连接，从而预测裁判结果。在基于规则的法律专家系统中，具有代表性的是被誉为“人工智能与法之父”的麦卡迪所创建的 TAX-MAN 系统。基于案例的法律专家系统的发展，既是英美法系判例法传统与人工智能融合发展的产物，也是对基于规则的法律专家系统缺陷的弥补，即知识表示不仅是法律规则的简单选择，还应提取要素结合案例予以表达。具有代表性的如美国学者阿什利和里斯兰设计的HYPO法律专家系统。该系统能根据案件要素的相关性与重合程度进行索引从而发现类似案例，作为裁判参考。
此后各类专家系统如 CATO、CABARET 和 PROLEXS 等相继出现，有的已用于司法实践之中。
我国于20世纪80年代中期开始研究法律专家系统。1986年，上海华东政法学院朱华荣、肖开权主持的“量刑综合平衡与电脑辅助量刑专家系统”课题获批国家社科“七五”研究项目，建立盗窃罪量刑数学模型。武汉大学法学院赵廷光教授从1987年开始研究量刑公正与人工智能技术的结合问题，并于1990年、2004年先后研发推出“中国刑法专家系统”软件和“辅助量刑系统”软件。
1993年，中山大学学生胡钊等研制了“ LOA律师办公自动化系统”。
现阶段人工智能技术的诸多司法应用，如诉讼策略辅助、案件结果预测等，在20世纪80年代末90年代初就已面世。例如，20世纪90年代研发的案件推理系统就可以从案件中提取事实，然后为双方当事人形成辩论要点与反驳观点。
令人遗憾的，是类似研究很快遭遇“知识获取‘瓶颈’”。原因在于司法人工智能技术应用的成败取决于能否获得海量法律知识以及能否将这些海量知识转换为计算机可识别的知识。
而当时可供训练的司法数据量与计算条件否决了很多现今流行的司法人工智能算法。另外，由于以法律专家系统为代表的法律知识工程在知识获取上依赖人工，专家知识库的知识结构不清晰且仅是无规则地被放置在机器中用于检索。因此，这些系统面临法律解释困难、难以解决规则冲突及缺失等问题。尤其是对于案件要素的相关性应由何种方法确定，这个法律专家系统的最核心问题，法律专家系统理论始终未能给出有效的回答。这一时期法律专家系统的热潮，实际上是在赫伯特·哈特所倡导的那种简单化的、以规则为导向的法律理论的影响下成长起来的。但是，这种依据法哲学理论所进行的研发，在实践中必定会遭遇各种复杂的法律问题，因为逻辑编程无法反映法律运行的真正逻辑；我们必须重视实体法的具体问题，但是这些研发者缺乏足够的专业法律知识。
自20世纪90年代后，传统的法律专家系统跌入低谷。
法律人工智能真正的第一次实践应用，是1981年由沃特曼和皮特森开发的LDS法律判决辅助系统。作为检测美国民法制度的一种应用，此系统可以“计算”民事案件中产品的赔偿责任。1983年，霍华德·加德纳首次提出“多元智能理论”，从多角度分析问题，结合法律概念对相似案例进行比较分析，检验结果的合理性与正确性，最后得出司法裁量结果。
1987年，首届国际人工智能与法律会议（ICAIL）在美国波士顿的东北大学成功举办，标志着人工智能与法学共同体的正式形成，有力地推动了人工智能与法律这一跨学科领域的研究和应用。与会者达成共识，每两年召开一次学术大会。为了进一步引领与推动人工智能与法研究，1991年在牛津大学召开的第三届人工智能与法国际大会上成立了“国际人工智能与法协会”（IAAIL），旨在推动人工智能与法律这一跨学科领域的研究和应用。
该协会不仅引领了法律人工智能的发展方向，还引领了人工智能的发展方向。
1989年，伯曼（Berman）发表文章提出了人工智能司法应用的分工。人工智能可存在于司法程序的每一个环节，每个专有系统在自己的分支环节运作，系统也可以通过观察评判法官的裁判结果，模拟法官的审判思维，来预测司法裁量。
1993年，美国匹兹堡大学法学院资助创办的《人工智能与法》杂志，由斯普林格出版社出版。
1989年，澳大利亚开发了IKBALSI系统用于解释事故司法补偿条例，处理工人事故补偿问题。
1982年至1995年，日本第五代计算机系统工程促进了人工智能与法律实践的快速发展。Split-Up系统在1995年被研发出来并用于离婚纠纷案件中双方财产的处理。
1991年，Deedman提出了专家断案系统。此后，很多学者对法律人工智能的理论研究开始与实践相结合，通过AI产品和系统的研发设计搜索系统和裁量模型等，不断地适应司法实践的需要，推动司法领域相关改革。
2003年，本奇提出在利用人工智能技术进行类似案件筛选时，应考虑案件与案件之间的关联性。贝叶斯网络，又被称为有向无环图模型，于2005年被Biedennann用于法庭调查的证据评估。
2008年，里森（Riesen）以受害人的特点为视角，通过贝叶斯网络对美国刑事案件进行推算演绎的自动分析，极大地提高了刑事案件的处理效率。2009年，Dung通过设立涵盖知识、信仰、常识等当事人事实信息系统，建构推理模型辅助法官快速、准确做出司法判决。之后，许多国家和国际组织开始研发自己的司法专家系统或裁量模型，如基于案例和规则的混合系统CABARET等。
2015年，全球著名十大律所之一Demons，启动了一项名为Nextlaw Labs的项目，主要向一些法律与高新科技结合的研发计划提供资金支持。
同年，斯坦福大学的学生约弗亚·布朗德（Joshua Browder）创建了世界上首个机器人聊天律师DoNotPay，从最初处理违章停车罚单纠纷，到现在能够回答消费者权利和劳动争议的1000多种法律问题。
在美国，刑事司法系统中的人工智能应用主要表现为刑事司法中的“风险评估工具或软件”（Risk Assessment Tool /Software），集中应用于审前和量刑阶段。2013年起，美国有一半以上的州应用了风险评估软件辅助量刑。目前，美国已有2/3以上的州应用这些软件来辅助法官量刑。
美国风险评估工具出现在20世纪70年代。一是暴力犯罪评估指南（Violence Risk Appraisal Guide），其被视为暴力犯罪方面最受欢迎的风险评估系统，包含年龄、婚姻状况、犯罪前科以及精神疾病等12项风险评估因子；二是Static-99，属于在性侵类犯罪方面应用较为广泛的风险评估系统，包含被告人的犯罪前科、受害人性别、行为人年龄以及双方是否同居等10项风险因子；三是联邦审前风险评估系统（Pre-trial Risk Assessment tool），是近年研发出来适用于缓刑的风险评估系统，包含所犯罪行的严重性、教育程度、年龄、工作状况等11项风险因子。这一时期的风险评估工具主要采取了一种量化统计的方法，根据已量化的风险因子辨别行为人再犯风险的高低。
20世纪70年代晚期至80年代初期的风险评估工具引入了动态风险因子，通过动态风险因子与静态风险因子的协同运作预测再犯可能性。The Historical, Clinical, and Risk Management Violence Risk Assessment（简称HCR-20），是在暴力犯罪再犯风险预测方面应用性广以及预测准确性高的风险评估系统，包含了 20种风险评估因子。
水平评估量表（The Level of Service Inventory-Revised，简称LSI-R），其特点是通过对可能引发犯罪的风险因子进行分析来预估再犯可能性。水平评估量表具体包括了54项风险评估因子，大致可以归为10类：犯罪前科、教育或工作状况、经济状况、婚姻家庭状况、居所状况、娱乐消遣、伴侣状况、酒精药物、情感状况以及个人定位等。这些风险因子一般通过半结构化访谈获取，并在此基础上进行数值累计，数值越高则行为人的再犯风险越大。美国“威斯康星危险评价工具”（The Wisconsin Risk-Assessment Instrument）是在西方国家比较有影响的危险性评估工具。这份量表是由贝尔德（Baird）、海因茨（Heinz）、贝莫斯（Bemus）在1979年编制的。
目前，在美国刑事司法领域应用最多的是COMPAS（The Correctional Of-fender Management Profile for Alternative Sanctions）系统，又被称为基于网络的风险评估工具，旨在评估诱发犯罪行为的因素和罪犯再犯可能性。COMPAS主要包括两个风险预测模型：再犯风险预测和暴力犯罪再犯风险预测。此外，还有风险筛选模型以及审前释放风险预估模型等。
COMPAS的风险因子主要集中在犯罪相关因素、人际关系、人格、家庭关系以及是否有反社会倾向等五个领域。所以，COMPAS在提供风险评估估值的同时，也会提供暴力犯罪风险估值、再犯风险估值、不到庭估值以及社区矫正失败风险估值。此外，COMPAS的独特之处在于它能够提供诱使罪犯实施犯罪行为的画像，包括罪犯的犯罪前科、主观恶性以及所处的社会环境等信息。
除上述“风险评估工具”外，美国的一些州还使用法律人工智能工具来确定被告人的刑期长短。此类工具参考了数十年的量刑案例来设计算法，通过设置所在居住地、受教育水平、关系亲密人群的犯罪状况、中学前是否有过乘坐飞机旅行的经历等权重模块，评估被告人在一定时期内重新犯罪的可能性。还有学者通过机器学习的方法研究了新奥尔良地检署1988—1998年10年间145000名被告人的280000起案件，建立了被告人的再犯可能性模型，分析何种案件、什么样的人会得到法院的减刑与保释。
美国早在21世纪初就开始了建设网络法院的探索。1993年，威廉与玛丽法学院启动了一项利用信息技术改革法院的研究项目“ courtroom 21”，提出利用信息网络技术的科技来建构虚拟法院（Mc Glothlin Courtroom），这就是密歇根州网络法院的原型。2001年2月，美国密歇根州议会通过《网络法院法》（The Cyber Court Act）。2001年3月28日，密歇根州最高法院根据《网络法院法》，对《密歇根州法院规则》和《证据规则》进行了修订。其中，最重要的变化是在《密歇根州法院规则》下增加第2700节“电子操作”（electronic practice）作为网络法院审判实务操作的指导规则。虽然计划详尽，“网络法院”却未真正设立。最大的原因就是缺乏资金支持。据估算，筹建“网络法院”需要25000~50000美元来建设并配备高速网络、证据和文件展示硬件，以及电子文件管理系统等软件。“网络法院”拟由密歇根州最高法院提供资金，但州预算紧缩，这个计划最终流产。
21世纪初期，人工智能和法律领域开始研究机器学习技术，法律人工智能进入了由机器学习推动的第三轮热潮。
自2013年起，密歇根州19家法院和俄亥俄州1家法院陆续推行Matter-hom在线平台。除了针对小额索赔民事争议，该在线平台主要被用来替代针对未偿担保案件和交通违法（连同一些民事侵害案件）的诉讼程序，它允许当事人、执法者和法院人员远程上传文书，取代法庭听证会。
自2015年以来，由于人工智能技术的突破以及政策、社会和商业机构的关注、投入，法律科技市场再次繁荣。特别是随着2016年Alpha Go的横空出世，人工智能迅速升温。在各国人工智能战略和资本市场的强势推动下，以深度学习为主要特征的新一轮人工智能浪潮席卷全球。得益于知识图谱、算法、大数据的发展突破，法律人工智能技术取得飞速发展。
2017年，法国人路易·拉海·查内便设计了一款离婚诉讼结果预测软件，大获成功，受到了雷恩上诉法院、杜埃上诉法院及里尔律师公会的关注。同年，IBM公司研发了全球首位人工智能律师ROSS，此平台几乎输入了所有法律文件数据，ROSS可以通过证据的收集以及对法律和判例的解读，推理论证得出基于证据的高度盖然性结论。而且，ROSS还可以通过展示与案件相关的法律条文，结合以往判例，提出假设等方式与律师互动。此外，ROSS平台还能记录法律体系的发展与变化，时刻更新法院新型案件的司法判决。
2017年，英国的 Case Cruncher Alpha 在伦敦举办的一场“基于数百个PPI（付款保护保险）错误销售案例事实来判断索赔与否”的法律比赛中，以86. 6%的准确率战胜了百名人类律师取得胜利。此后，一支来自谢菲尔德大学、宾夕法尼亚大学和伦敦大学学院的研究团队，通过人工智能识别几百个案件数据，经过整合分析后，预测到79%的案件审理结果与欧洲人权法院的案件审判结果相同。
我国这一阶段的法律人工智能也呈现飞速发展之势。我国在司法领域的智能化主要是“智慧法院”的建设。这项活动最早开始于2015年，当前已在全世界处于遥遥领先的地位。2016年10月，我国法律服务商“无讼”宣布国内首款法律机器人“法小淘”正式诞生，其能基于法律大数据实现智能案情分析和律师遴选。在学术研究层面，以“法律人工智能”为关键词在中国知网进行检索，可以看到，中文文献的数量从2017年起呈现递增的趋势。
一般认为，人工智能的发展可以分为弱人工智能、强人工智能以及超人工智能三个阶段。从人工智能的发展来看，仍处在弱人工智能阶段。弱人工智能阶段的法律人工智能“可用但不好用”。基于机器学习的人工智能缺乏人类具有的背景知识，还没达到人脑的程度，尚未拥有智能或自主意识，距离强人工智能或者超级人工智能仍有相当一段距离。例如，目前用于智慧法院建设和其他法律领域的“人工智能”系统大多只是封闭的专家系统，有赖于知识的人工输入，还不具备深度学习的能力。
类案推荐、量刑辅助、偏离预警等应用面临着图谱构建过度依赖人工干预、情节提取的自然语义识别技术准确度不足、类案识别的准确率偏低、模型训练的样本瑕疵、量刑算法的非可视化、偏离度预警的颗粒度悖论等技术“瓶颈”。
从应用的广度来看，目前的法律人工智能还只是有选择地被应用于某些法律场景，并非全面推广应用。例如，司法人工智能被集中运用在警务活动及司法活动的少数环节，在通用技术相当成熟的如人脸识别、语音转换领域，人工智能的应用比较成功。但是，在关涉效率与公正等司法决策的真正疑难问题上，司法人工智能的应用仍是浅尝辄止，存在应用不多、不具体、实效不够等问题。
从应用的深度来看，目前司法人工智能在实践中仍限于充当辅助法律人决策的角色，难以胜任知识覆盖面大、技术含量高的司法工作，更适宜于处理技术性、辅助性的工作。即使在司法辅助活动中，人工智能的应用也是相对有限的。如“智慧法院”建设中推出的庭审智能语音识别、电子卷宗生成、类案推送、量刑辅助、法律问答机器人等，这些运用在一定程度上满足了当事人的需求，减轻了法官的工作量，同时在司法活动中开始发挥提高效率、有效地节约了司法资源，但其效果还相当有限，未能如预期地普遍运用。
在全球范围内，大数据与人工智能技术已经开始广泛影响政治、经济与文化生活。尽管各国均将人工智能技术视为下一个社会变革与经济增长的“引擎”，不同国家司法系统对待人工智能的态度仍有明显区别，而这也跟法律领域的特殊性密切相关。态度差异之原因在形式上表现为一些国家对智能技术在法律领域的警惕，实质上则是司法自治与技术主义之间的冲突。例如，人工智能技术还无法审时度势地处理法律纠纷中常见的利益和人情，也无法有效地解决司法推理过程的复杂性问题。
审判活动从古代神明裁判发展到当下的证据裁判，是一种非理性到理性的演变过程，这个过程中无疑彰显着诸多审判智慧，即哈耶克所谓“从长期审判实践的经验和丰富的观察中获得的可靠而周密的判断力和裁决力”
。这些显然是司法人工智能技术无法具备的能力。又如，算法黑箱与司法固有的公开属性存在冲突。司法人工智能技术较多地借助深度学习算法，但这些算法因自我适应性而缺乏可解释性。普通人往往难以理解其算法的原理和机制，与司法固有的公开属性存在冲突。
再如，基于司法大数据技术的广泛应用而产生的判决结果预测系统可能导致“管辖兜售”和“择地诉讼”等诉讼投机行为，由此给司法公正带来负面影响。
正是考虑到人工智能与司法的固有属性之间的不同程度的冲突可能引发一定的风险，尽管在实践层面各国都在不断地提升法律人工智能技术的适用范围与深度，但在国家立法等方面的态度却有所区别。
欧洲一些国家对人工智能持保守态度，这些国家的人工智能应用主要呈现出民间应用蓬勃发展、官方应用相对有限等特点。2018年12月，欧洲委员会下属的司法效率委员会（CEPEJ）通过了在司法系统中使用人工智能的首份道德准则《关于在司法系统及其环境中使用人工智能的欧洲伦理宪章》，规定了五项基本原则。2019年1月，欧洲委员会通过了《人工智能和数据保护指南》，其准则是“确保人工智能尊重人类尊严、人权和自由的基础”。2019年9月11日，欧洲理事会部长委员会成立了人工智能特设委员会（CA-HAI），并于2019年11月18日至20日在斯特拉斯堡举行了首次会议，拟每年举行两次全体会议。该委员会的任务是根据欧洲委员会的人权、民主和法治标准，通过相关利益方的多次磋商，研究开发、设计和应用人工智能法律框架的可行性。
2019年年底，司法效率委员会成立了一个“网络司法和司法领域人工智能工作组”，挑选在网络司法和人工智能领域有深厚专业知识的6名成员和2名替补成员组成。新成立的工作组的任务是开发新的工具，为愿意在司法领域创设、使用信息通信技术或人工智能工具的成员国和司法界人士提供基本框架和保障。
欧洲司法效率委员会在《关于在司法系统及其环境中使用人工智能的欧洲伦理宪章》中指出欧洲各国法律人工智能应用未受足够重视，并且主要来自私营部门，而未被纳入公共政策。在欧洲理事会（Council of european）成员国的司法系统中，要找到人工智能算法倡议的实例比较困难，因为大多数倡议尚未被公共政策所采纳。欧洲委员会各成员国的法官还没有在日常工作中使用预测性软件。从欧洲委员会为欧洲各国在司法领域应用人工智能设定的下一步工作重点领域可看出，其工作重点是司法文档数字化，而预测类司法软件等更多体现人工智能特征的应用并未列入2021年的优先工作领域。
欧洲国家中，又以法国最具代表性。法国总统马克龙指出，人工智能科技发展必须实现算法的透明化，方能保证法律的公平正义及提升“指引”的说服力。2017年，法国司法系统在雷恩和杜埃两家上诉法院进行了司法人工智能判决结果预测软件Predictice的试点。经过试点后，法国司法系统得出的结论是软件并无显著价值，它无法判断案件中的细微差别，也无法充分考量一些案外因素。在此基础上，法国政府于2019年推出的《司法改革法案》不仅没有明确支持智能技术在司法场景中的应用，反而还对其施加了限制，如该法案第33条明确规定，“不得为了评价、分析、比较或预测法官和司法行政人员的职业行为而重复使用其身份数据”，违者将面临5年以下的牢狱之灾。这一立法并没有禁止判决预测，也没有禁止裁判文书的大数据分析，而是禁止基于法官、书记官“画像”的判决书大数据应用。这也是世界上第一例禁止对法官司法行为进行数据分析预测的法律。法国禁止人工智能指引裁判，更多地还是出于对技术不成熟的担心。
可以说，法国“禁令条款”的出台与欧盟地区各国对大数据技术司法应用的警惕一脉相承，所不同的是法国政府更进一步，由“谨慎”到部分“禁止”。
一些国家，如美国和英国，对法律人工智能运用既保持乐观，同时又较为慎重。这些国家或者从合宪性角度出发，或者从言词证据规则、技术安全性等角度出发，对人工智能、区块链等新技术应用于司法领域保持审慎态度。
美国没有国民身份证制度，许多美国人天生就害怕大政府。美国地方政府对人工智能技术应用表现出担忧。美国联合技术委员会（Joint Technology Committee）发布的《法院人工智能应用报告》中明确提到，法院在应用人工智能时，应谨慎处理，充分考虑人工智能系统可能带来的风险，以及这些风险可能产生的后果。
美国采取了相对宽松的管理制度，对于大数据与人工智能技术在司法领域的应用也并不反对。Lex Machina、Premonition、Ravel Law等知名的司法大数据挖掘平台都是基于海量裁判文书对法官进行画像，进而实现风险评估与结果预测。美国一些州的法院已经开始有规模地将法律人工智能技术应用于审前保释或判后假释的风险评估之中。
美国在算法公开方面与欧洲国家也有所区别。美国司法机关没有完全承认公民享有算法公开这项权利，将个人利益特别是对知识产权的保护置于辩方的权利之上，而欧洲国家则更多地保护公民这项权利。
总体上看，美国联邦最高法院相较于各州法院向来更趋向保守。美国联邦最高法院首席大法官约翰·罗伯茨（John. Roberts）的观点最具代表性，他写道：“法院主动选择以消极的姿态来面对美国最新科技成果所带来的好处。在应用包括信息技术等方面，法院的确与其他机构有所不同。”即便是因新冠肺炎疫情导致全美多数法院“停摆”，联邦最高法院仍然固守“禁止摄像机进法庭”的传统，而各州最高法院对此并未禁止，甚至鼓励使用视频会议系统在线开庭。
英国司法界对于司法现代化存在一种批评的声音。地方法官指出，如果按照英国的司法改革计划，将会有更多的审判转化为视频庭审。如果没有直接负责人或机构承担公共责任，这种诉讼程序可能会破坏公众对法律制度的信任。英格兰及威尔士首席大法官伯内特勋爵于2018年12月3日在“第一届国际在线法院高峰论坛——聚焦数字化改革与发展”的主旨发言时指出：“有些人认为，人工智能在谨慎保障的支持之下，即便不是全部司法职能，至少也可以执行部分司法职能。我对此有所怀疑，但不会阻止这些问题的辩论。”
一些国家对法律人工智能持积极态度，如中国、韩国、新加坡、阿联酋等。以我国为例，我国已经成为法律大数据与人工智能应用的大国，“智慧法院”建设更是在世界范围内处于领先位置。在国家层面，大数据产业已经是重点工作领域，出台了相当多的政策来推动大数据产业的发展。在法律领域，法院系统的裁判文书上网工程，是法律大数据产业的最大亮点。正如有学者评论的，党的十八大以来的法治中国建设（尤其是司法改革）与信息化、大数据技术相结合，促成了法律改革的良好局面。在法律规制方面，中国对人工智能所设置的进入门槛较低，相应限制也较少，虽然正在对人工智能的伦理问题进行研究，但一定的滞后性反而为人工智能的政策选择与发展战略提供了有利条件。公众普遍将人工智能技术视为“为我所用”的工具，而对其不利的一面抱持乐观的心态。
韩国对人工智能的态度整体上趋向于积极。
一方面，不断推进人工智能的应用；另一方面，出台AI治理新规，严格限制、甚至禁用相关人工智能技术在某些场景的发展和应用。韩国已经制定了《机器人伦理宪章》，也在智能机器人的开发与普及、数据垄断的规制等方面有所尝试。2020年11月27日，韩国科学技术信息通信部与情报通信政策研究院（KISDI）共同发布“国家人工智能伦理标准”，提出理想的人工智能开发和运用方向，指出人工智能需以人为中心。在开发和运用人工智能的过程中，需遵守维护人的尊严、社会公益和技术合乎目的这三大原则。
有的国家持激进态度，如爱沙尼亚。爱沙尼亚司法部已正式要求该国首席数据官奥特·维尔斯伯格（Ott Versberg）设计一名“机器人法官”，负责处理积压的小额索赔法庭纠纷。该项目正处于早期阶段，很快将开始试点，重点关注合同纠纷。爱沙尼亚可能是第一个赋予算法审判权的国家。机器人法官的判决具有约束力，当事人不服可以向人类法官上诉。机器人法官的想法可能会在爱沙尼亚奏效的原因之一，是爱沙尼亚130万居民都已经使用国家身份证，并习惯于在线菜单服务，如电子投票和数字报税。
值得一提的，是欧盟发布的2020年法治报告显示，欧洲国家司法系统采用的数字化技术和所处的发展阶段差异较大：波罗的海3国（爱沙尼亚、拉脱维亚、立陶宛）的司法数字化水平最高，北欧3国（丹麦、芬兰、瑞典）紧随其后，西欧发达国家总体处于平均水平，中、东欧国家司法数字化水平整体较低，南欧国家呈现两极分化。这里可以发现一个有趣的现象，西欧发达国家明显不如波罗的海周边小国，爱沙尼亚尤其是典型代表：它的司法数字化水平在欧盟中最佳，在所有欧盟成员国中表现最为亮眼，比如在法院中使用最先进的信息通信技术，使法院在新冠肺炎疫情期间几乎没有受到影响。
总体来看，多数西方国家对于人工智能的应用比较慎重，呈现出一种“保守倾向”，主要体现为以下两个方面。
一是尽管在实践层面法律人工智能技术的适用范围与深度正在不断提升，但在国家的顶层设计方面却要慎重得多。由于担心人工智能的运用会引发一系列的侵权行为以及当下作为权利维护手段的法律所无法解决的问题，西方国家普遍对人工智能尤其是数据的利用心存芥蒂，并设置了较多限制。
二是尽管现阶段的司法信息化改革中也有一些智能化的应用，但整体而言，其并非针对法院的核心业务。例如，英国司法改革中大数据技术主要被应用于了解公众需求、改善用户对在线系统的体验等方面，其对象主要是社会公众和法院辅助人员，而并未大规模地应用于法官的判案程序之中。欧洲地区应用司法人工智能的国家还包括奥地利和拉脱维亚。例如，奥地利司法系统尝试引入人工智能技术协助电子邮件管理和自动匿名化处理判决书中的个人信息；拉脱维亚也正在探索将机器学习运用于司法实践的可能性，其主要目的是处理法院的统计数字，以便拟定要分配的人力和财政资源的临时估计数值。可以看出，域外国家官方推动的司法智能化主要围绕在司法行政管理、改善公众体验等非核心业务领域，而在案件审判等核心业务方面渗透不足。
人工智能技术日新月异，带动相关科技产业繁荣发展，人工智能企业不断涌现。人工智能技术的发展归根结底取决于三个要素：数据、算法和算力。大数据是人工智能的基础资源，而挖掘大数据的价值就必须依赖数据分析手段，这就是机器学习算法。目前，机器学习算法特别是其中的深度学习技术在某些方面取得巨大进展，在大数据和摩尔定律时代大算力的支持配合下，人工智能技术势必爆发出巨大威力。百度创始人李彦宏指出：AI技术在经历了长期的投入和积累后也进入到快速应用期。在未来10年，人工智能领域中的8项关键技术将会实现从量变到质变，从而深刻地改变我们的社会。它们分别是自动驾驶、数字城市运营、机器翻译、生物计算、深度学习框架、知识管理、AI芯片和个人智能助手。以人工智能为核心驱动的智能经济，正在成为经济发展的新引擎。
通过对学界相关研究成果的梳理分析，笔者认为法律人工智能主要有9个发展趋势值得关注。
借助人工智能技术，法律检索和案例检索将朝着自动化的方向发展。
以法律检索为例，以往的法律数据库服务一般基于传统的关键词进行法律检索，费时又费力。在人工智能技术推动下，基于自然语言处理（NLP）、深度学习的语义检索和法律问答开始改造传统的法律检索服务。比如，号称世界首个机器人律师的 ROSS 就是基于 IBM 的 Watson 系统的智能检索工具，利用强大的自然语言处理和机器学习技术向律师呈现最相关、最有价值的法律回答，而非像传统法律数据库那样，仅仅呈现一大堆检索结果。
未来的法律检索系统可以理解一段事实陈述并自动识别其中的法律问题，在此基础上完成检索并提供最佳法律信息，为用户提供更加便捷化、精准化和个性化的服务。
一般来说，案例检索包括类案检索和典型案例检索两类。前者主要用于案件办理，后者主要用于学者研究。关于类案检索，法院现有的类案推送系统大多采用输入特定关键词进行全库全文比对的传统方法，检索结果存在检索推送案例不精确，推送案例的范围过窄、来源不明、层级不清、类案类判实践差异显著等诸多问题。人工智能技术有助于建立真正的司法案例大数据库，加强“类案”本身的建设与管理，确立国家层面类案类判的管理机制与标准流程，建立一套类案类判、类案推送、类案检索的国家标准。
对典型案例检索来说，人工智能算法有助于生成司法案例独有的“知识图谱”和案例精准推送制度，并自带专属“热搜”逻辑，为用户开展案例研究提供个性化的法律检索服务。具体来说，通过自然语义分析、机器学习等人工智能技术在案例检索领域的运用，可以基于一定的算法逻辑对数据库内案例的不同要素进行精细化的系统自动标注，作出类型化、标签化处理，实现案例的深度分析解构与关键信息提取。在此基础上根据用户的个性化需求进行可视化检索，自动匹配对应的知识图谱、裁判规则和逻辑体系，以提供更加精准、权威、高效的结果反馈。用户只需根据自身需求从前述检索结果中进行二次筛选、确认以及评价，系统就会根据用户对检索结果的反馈情况进行进一步的机器学习，对检索要素的关联性、文书与案情的匹配度等作出相应调整，不断优化后台算法、提升检索质量。总之，智能检索自动化需要重视和加强法律人工智能领域的“知识管理”，把法院集体与审判个体的经验知识线上化，借助智能算法实现此类信息在职业群体间的高效流动。
法律文件自动化的趋势将给法律行业带来深远的影响。一是法律文件审阅自动化。基于NLP、TAR（技术辅助审阅）、机器学习、预测性编程（pre-dictive coding）等技术，可对调查取证、尽职调查、合同分析、合规审查等进行自动审查、分析和研究，显著提高这一工作的效率，大大节约审阅文书的时间。例如，德勤（Deloitte）借助机器学习合同分析系统Kira Systems，只要15分钟就可以读完原本需要人类律师花费12个小时才能审阅完的合同。
二是法律文件生成自动化。随着人工智能技术的发展，智能机器将被用来辅助甚至独立起草大部分的法律文件甚至诉讼文书。我国不少法院应用了文书自动生成软件，实现当庭宣判、当庭制作及裁判文书的当庭送达。诉讼文书自动生成既减少了法官的重复劳动，有效地提高了裁判文书制作的效率与准确性，也为当事人提供了更加便捷的服务。借助人工智能技术，随着数据的不断积累，系统还可以不断地自我学习和改进，持续改进法律文书的格式。
随着法律人工智能的普遍应用，法院的法律和诉讼服务正朝着不断提升“泛在化”的方向发展。所谓“泛在化”，顾名思义就是广泛存在，“泛在化”的法律和诉讼服务，则是指通过人工智能技术与法律/诉讼服务的深度融合，加强信息化基础设施建设，打造“互联网+法律/诉讼”模式，使法律/诉讼服务从线下扩展至线上，在多个领域与大众发生关联，获得更加多元的应用场景和更大规模的用户群体。
一是法律服务日益标准化、系统化、商品化、自动化。得益于人工智能技术，在线法律服务可以直接向终端用户提供法律咨询服务。例如，面向终端用户的法律机器人DoNotPay就可以协助用户自主完成对交通罚单的申诉材料准备和提交工作。
法律机器人将对法律服务的提供产生深远影响，有助于实现司法便捷性，消除法律资源不对称的问题，提供更加精准的便民利民法律服务。
二是法院的在线诉讼将成为常态。在交往场景日益数字化的背景下，在线身份识别、音视频技术以及人工智能技术等已经为在线法院的建设提供了技术支持。比如，英格兰和威尔士上诉法院大法官布里格斯（Briggs）表示，“可以借助使用人工智能来在线裁决英格兰和威尔士的民事法律案件，在这方面，人工智能可以辅助法官，甚至作出判决”。
我国智慧法院建设在这方面也做出了一系列有益探索。随着大数据、人工智能等科技创新成果同诉讼服务工作的深度融合，我国法院正在不断地提升在线多元解纷能力，完善诉讼服务中心的一站式服务功能，诉讼服务工作正进入更加便捷、透明、高效的“智慧时代”；通过优化中国移动微法院并作为对外服务的统一入口，为当事人提供立案、查询、交费、调解、庭审、保全、委托鉴定等29项在线诉讼服务，融合线上线下资源渠道，全面打造一站式服务体系。
2020年，我国法院接收网上立案1080万件，占一审立案量的54%。
智慧法院建设还利用人工智能系统提供在线矛盾纠纷多元化解决平台以及案件结果预判、网上司法拍卖、智能语音识别、类案推送、当事人信用画像、法律机器人法律援助等。
泛在融合必将深度改造传统的司法模式，使其更具有鲜明的时代特征。以庭审为例。传统法庭审理的核心功能是通过诉讼参加人的举证质证查明案件事实。在法庭这个独立密闭的空间内，通过诉讼参加人的陈述、相互询问、法庭询问等环节，法官可以直观感受到诉讼参加人在庭审中的不同语音语调、面部表情、反应、情绪、肢体表现等外在状态，是法官构建内心确信的事实依据，法官可以通过察言观色对陈述和证据材料（特别是言词证据）的真实性作出判断，进而对案件是非曲直形成内心确信并作出裁判。网上庭审是非面对面的，具有空间上的不一致性，甚至还衍生出时间上也不一致（即当事人之间不见面即可完成庭审）的异步审理模式，这使法官难以观察到诉讼参加人的临场状态，有悖于诉讼法上的直接言词原则，这对传统的庭审观念和模式形成了极大冲击和挑战。为了更好地发挥线上庭审的技术优势，最大限度地消除其潜在弊端，一些泛在网络技术未来将被应用到线上庭审中，有效地改善诉讼参加人的用户体验。比如，尽管5G技术目前在全球尚未普及，但是通信专家已经开始将6G技术提上日程。据相关报道，6G的大多数性能指标相较于5G将提升最高100倍，将网络延迟从毫秒降到微秒级别。特别是基于6G技术的新型显示、传感成像设备等技术发展，可以实现虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）合并为一的延展现实（XR）服务。通过泛在覆盖的高速宽带通信和虚拟现实技术，将有效地打破线上庭审的空间距离的局限性，让法官、诉讼参加人犹如面对面、身临其境地参加庭审，让传统的庭审功能借助新兴科技得以更好地实现。
案件预测是人工智能在司法实践中的重要运用场景。案件预测的智能化既利于当事人找到最佳诉讼策略、节约诉讼成本，也利于法官实现同案同判，保证司法公正。借助人工智能，可以在诉前阶段为当事人提供诉讼风险评估分析。当前，诉讼风险评估系统已在很多法院应用，当事人可以进行案情有关描述的选择，提交完成后获得通过大数据分析生成的法律建议书，科学提示当事人采取调解或诉讼等不同解纷途径所花费的时间、经济成本，提醒当事人结合自身实际情况理性选择，鼓励当事人选择非诉方式解决争端。当前的案件预测技术研究已经取得了一定进展。2016年，研究人员利用欧洲人权法院公开的判决书训练算法系统，构建模型来预测案件判决结果，预测准确性达到了79%。
而且，案件预测已经用在了诸多实务领域。比如，Lex Machina公司提供的服务，通过对成千上万份判决书进行自然语言处理，来预测案件结果。Lex Machina的技术已经用在了专利案件中。
电子卷宗是实现智慧法院的前提和基础，只有做到卷宗电子化，才能实现真正意义上的全流程无纸化网上办案。目前，我国各级法院正在持续推进电子卷宗随案同步生成和深度应用，实现全流程无纸化在线办案，并提供全流程伴随式智能辅助支持，着力整合各类应用，改善一体化服务水平，提升与不同部门、不同法院、不同网络间的业务协同能力，实现网络互通、系统融合、数据共享的统筹规划，打破“信息孤岛”的阻隔效应，加强审判执行信息化建设，加快现代科技创新成果在审判执行工作中的全面运用，推进存证验证、可信操作和智能合约等区块链技术在审判执行工作中的深度融合。
英格兰和威尔士上诉法院大法官Briggs在在线法院的倡议中提出了算法裁判，即人工智能可以代替法官直接作出裁判。
实践中不少实验证明，算法预测判决结果的正确率高于人类。例如，在2004年的一项研究中，研究人员安排若干名法律专家与一种算法同台竞技，预测高等法院判决时陪审团的多数意见。结果算法正确地预测出75%的判决结果，而法律专家们预测准确率却只有59%。
2016年，研究人员利用欧洲人权法院公开的判决书训练算法系统，构建了模型来预测案件判决结果，预测准确率达到了79%。
马斯克认为，避免我们落后于机器的最好方式就是“我们变为人工智能，突破人类潜力的极限甚至生物的极限”。马斯克创办的脑机接口公司Neuralink甚至已经将这一疯狂的想法变为现实：具体来说，就是通过一台小手术机器人，像微创眼科手术一样安全无痛地在脑袋上穿孔，向大脑内快速植入芯片，实时读取脑电波，无线对外传输，并可以用外部设备控制。脑机接口研究的是在人脑与外部设备间，建立的直接连接通路，以实时翻译意识，最终做到人类与人类之间、人类与机器之间自由传输思想、下载思维。
“人机融合”，简单地说就是充分利用人的认知能力和机器的计算能力，形成一种新的交互协同的智能形式，人与机器对同一事物产生的不同层面的理解将发生融合。马斯克的设想或许有些疯狂，但不可否认的，是人机融合将成为人工智能发展的一个大趋势。尽管人工智能技术的发展一次次打破人类的传统技术认知界限，甚至在某些领域已经超越了人类，但在创造力和智慧上，人工智能远远比不上人类。机器终究是人类研究出来的，数据和智能不可能、也不应该取代人的思想和意志。在法律领域，人工智能也不可能完美替代法律职业人士。2020年12月4日，浙江大学和达摩院联合举行了一场法律AI“一对多”人机竞赛，最终的冠军是人机协作组，由AI先预审，人类律师复审的准确率最高。
美国联合技术委员会发布的《法院人工智能应用报告》中指出，虽然人工智能可以显著提高司法效率，但目前由人工智能完全取代人类是不可能的，而且也是不受欢迎的。
法律人工智能特别是人机融合智能在中短期内只可能是一种有限的辅助办案手段，尚难以胜任知识覆盖面大、技术含量高的司法工作。更可行的做法是，将其定位为一种人机结合的司法裁判智能化辅助系统
，人类应在其中起主导和决定作用。由此人类可以从重复性机械式的初级工作中被解放出来，从而可以集中精力从事更具创造性和智慧性的高级工作。
所谓数据中台，是指实现数据的分层与水平解耦的大数据平台，通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀，通过数据开发工具满足用户的个性化数据和应用需求。基于数据中台技术，法律人工智能领域可以持续汇聚各类法律数据资源，融合多源多态司法大数据，构建法律数据中台，建设法律人工智能综合“引擎”，形成智慧法院大脑，支持法院间、法院与政务等部门间数据共享应用，提升数据驱动、知识生成和智能服务能力，面向各类用户提供精准数据分析和精准推送服务，面向各类应用提供智能辅助支撑和知识服务，支撑高层司法决策和社会治理态势分析预警。
随着“互联网+司法”模式的广泛应用，很多法院已经将自身核心业务系统部署至云网，通过与云服务提供商合作，逐步具备定制化云计算及大数据服务能力，获得相较于传统系统部署架构更为安全、高效、经济的技术优势，打通各个分散系统间的“信息孤岛”，加速海量数据有效融合、开发利用和共享交换，真正实现应用协作和数据互通。在确保数据安全的前提下，整合构建法院专有云、开放云和涉密云，发挥法院云网的独特优势，建设完善网络设施，支持移动办公办案等各类终端全场景泛在化接入和跨网应用，提升云网设施一体化服务能力，推进重要业务场所的标准化、智能化建设，逐步推进法院专网应用与电子政务内网、电子政务外网等不同网系间的互联互通，促进上下级法院之间以及与其他政务部门的协同共享，满足不同应用主体的多元化司法需求。
随着人工智能与法律不断融合，法律人工智能职业也将成为法律行业的新兴职业。目前，美国50个州中有至少28个州修订了《律师执业行为准则》，规定律师必须具备技术能力。美国律师协会“未来法律服务委员会”2016年发布的专题报告《美国法律服务的未来》明确提及“法律职业者要利用技术创新来满足社会公众的法律服务需求”。
从域外法律人工智能开发的过程来看，知名高校法学院在其中扮演着重要角色。在人工智能研究领域，外国的大学法学院是主力军。中国《新一代人工智能发展规划》已经看到了法学教育与人工智能的结合，提出打造“人工智能+法学”复合专业培养新模式。我国各大法学院也注意到了人工智能对于法学的重要影响，开始将法律人工智能作为一个研究分支与教学方向。例如，北京大学法学院成立了“法律人工智能实验室和研究中心”、中国人民大学法学院成立了“未来法治研究院”、清华大学开设“计算法学”主题夏令营、中国政法大学设立“网络法学研究院”、华东政法大学成立“人工智能与大数据指数研究院”。未来，技术与法律的结合将更为密切，对新型人才的需求也更为迫切。推动人工智能同法律工作深度融合，需要法律人才，也需要技术人才，更需要既懂法律又懂技术的复合型人才。法律教育与人工智能等前沿信息科学技术之间的结合必将日益密切。
（绪论作者：姜伟、徐文文、章扬）