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法治是十分宝贵的东西，但是大部分人更愿意生活在法律专业人士更少的世界里。莎士比亚在著名的剧作《亨利六世》的中篇第四幕第二场中，借屠夫迪克之口说“我们的首要任务就是干掉所有的律师”。直到最近，法律一直是数据最少触及的行业之一，这是一个依靠书面论据和人为判断的领域。这种情况正在发生改变，到2050年，数据将深入律师职业的核心，成为正义的化身。
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数据已经被用来鉴别不公平的警察活动或者判决，例如，在美国，相对于白人青年，黑人青年更容易被搜身或者定罪。当律师团队挑选陪审员的时候，已经有几家公司开始为审判律师提供选择陪审团的服务，因为数据显示陪审员存在一定的倾向性，例如，亚洲女陪审员更倾向于给女性被告做出有罪判断。该系统通过将很多陪审员的个人信息及其审判结果进行关联性检测，能够让律师提高选择有利于本次审判的陪审员的概率。
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另外一个领域是电子证据查询。复杂的公司诉讼可能需要查询数百万页的文件。过去是让刚入门的律师进行人工检索，十分昂贵并且效率很低。但是系统可以通过扫描关键字或者查看电子邮件流量来发现可疑行为，这样做的成本很小、速度很快，并且准确度比人类更高。
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其他数据密集型的应用也正在研发中。一家名为Ravel的创业公司正在把美国成千上万的判例法，包括动议、命令、判决等都收录到一个很大的数据仓库里面，以便提取各种细节、寻找相关性，目的是为了彻底改革法律方面的研究。最终，律师不仅能够找到以前相关的案例（目前的系统也能做到这一点），还能看到哪个案例在胜诉或者败诉的判决中有更多的引用，甚至能够分析某个地区或者法官更喜欢引用该案例。他们能够找到对方律师最常使用的论据，并针对这些论据制定最有效的辩护策略。
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到2050年，大多数的诉讼摘要以及法律合同至少都将通过算法进行数据挖掘自动生成草稿，这样可以找出最有利的证据。但这些文件还是需要一位真人律师来进行审阅和批复，以确保各条款都是客户和辩护律师所需要的。同样，虽然可以通过算法来为一些基本的争端提供可靠而且一致的判决，但是律师协会仍然需要一位真人法官，这样才能让被裁决的双方以及公众至少有一种被重视的感觉。就像法学最重要的一点是正义，而不是简单地完成判决一样，每个人也都觉得自己应该要和一个真人在法庭上待一天，而不是机器人。
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数据将提高社会的法治水平，创造一个更加公正的社会。到2050年，将不会再有法官因为担心被告存在潜逃风险而拒绝其保释的案例发生。相反，保释金额将根据数据来确定，就像现在银行根据贷款人的数据来确定贷款利率一样，假释委员会的成员通过查看囚犯的相关数据，就可以知道提前释放他是否会给社会带来威胁。这听起来像是科幻小说，实际上，这是基于囚犯重新犯罪的统计概率得出的结论。
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数据和法律融合带来的一个影响是，律师行业变得更有效率，能够有更好的证据以及更快的判决（对客户的收费是否能因此更便宜还有待观察）。有了大数据，律师行业会更加容易、成本更低，同时更加丰富，能把正义推广到更多的人。今天，寻求法律来解决争端的想法有时显得很奢侈，而不是一种权利。许多人都被挡在门外，法律根本无法帮到他们，因为不公正的对待还不值得用烦琐的法律手段来解决。以后随着数据给法律服务带来经济方面的改变，寻求法律援助的成本可能会下降，提供法律服务的能力会进一步扩展。我们可能会发现，法治在社会上变得越来越广泛，就像印刷机的出现让信息的存储和传播成本大幅下降、让知识传播得以扩张一样。
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就业的末日？
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纵观整个社会，和医疗、教育和法律行业一样，数据都将带来巨大的进步。但是也存在一些担忧，可能会给工作岗位带来灭顶之灾。如果有一种算法能够比人类的病理学家更好地检测到癌症，那是不是很多医护人员将失去工作？如果一位教授能够同时在线为数十万名学生授课，那我们是不是就不再需要那么多教师了？也许我们没有必要像莎翁所说的那样干掉律师，因为他们会自己消失，只需要数量很少的资深合伙人来检查算法的工作情况，不再需要大量的初级员工。
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对于很多人来说，这肯定是一个痛苦的过渡期。但是从长远来看，医疗、教育和法律等服务市场没有理由不进行扩张，甚至提供更多的工作岗位。不过工作的性质可能会发生改变，变得更好，因为那些没人愿意做的脏活、累活都将由算法来处理。
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以病理学家为例。仍然需要一些人与算法打交道，检查它们的工作情况，确保在实际工作中的新发现能够及时地更新到系统里面。随着效率的提高和成本的急剧下降，目前这种只有等到感觉不舒服了才去医院进行细胞样本检查的模式将会彻底被改变，以后每天都可以从日常活动中采集数据进行分析。我们不仅仅为负担得起的人进行这样的检测，而是为所有人服务。以前由于数据的缺乏，我们对一些疾病一无所知，毫无疑问，以后对于这些疾病我们将能了解得更多，所以在这样的世界里，我们将需要更多的病理学家。
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病理学家的技能需要提高，充分利用他们的人性。相较于今天，他们需要更好地向正在经历病痛的患者解释和说明算法的诊断结果。医生应该提高他们处理病患关系的技巧，医学院在传授生物学的同时，也需要进行心理学和沟通技巧方面的培训。
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其他职业也会出现类似的就业浪潮。如果教室被翻转了，实践性教学将更加重要。我们将不再需要在讲台上摇头晃脑的夫子，而学生在底下昏昏入睡。老师将变得像体育教练一样，既需要鼓励运动员去争夺胜利，也需要在失败时为他们打气，但是这需要新的技能。同样，我们可能需要更多的律师，这样我们可以有一个更加公正的社会，因为算法将和律师一起让更多的人有更多的机会获得法律援助。
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因果倒置
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这些数据带来的进步将引发一个扭曲：我们将能更好地了解这个世界发生了什么，但是对于为什么发生，我们的理解将变得更差。机器学习系统能够识别细胞样品是不是发生了癌变，但是不能说明为什么，因为相关的模式是如此之多、如此微妙，以至于人类无法理解。教育算法能够识别出哪个学生有退学的风险，但是没有任何单独一个特征能够解释为什么它的判断是正确的。软件可以告诉警察，他们应该到某个特定的区域巡逻，因为该地区的犯罪率似乎有升高的趋势，但是它不能告诉你为什么。
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在大数据之前，我们的生活充满了各种变数，由于信息的匮乏，我们的认知十分狭隘，所以大数据带来了一个充满新变数的人工智能时代，我们将获得大量信息，却不知其所以然。社会将在效率上取得胜利，代价是缺少对于系统背后的原因和后果的理解。2050年，很大一部分决定都是通过黑盒子做出来的，缺少透明性，而这是问责机制的基础。
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我们将制定相关的法规来适应这种新世界。2018年生效的欧盟数据保护法令指出，需要为公众提供算法决策的“解释权”，就像个人隐私有“被遗忘权”一样。美国监管机构对于使用先进的数据处理算法可能带来新类型的高科技歧视表示公开担忧，因果关系问题正是症结所在。它已经带来了危险：美国一家大型医疗器械公司的工程师承认，该公司的一个植入设备使用了稍微差一点的方法，因为更好的算法是基于“深度学习”的，而这种算法不能按照监管机构要求的那样提供确切的工作原理。
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到2050年，世界将更加舒适，人们为了效率而放弃了一些因果关系，就像启蒙运动结束时那样，人们接受了能够观察到的现象，而没有深究其自然原理。数据会因为人性而失色。
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数据，无处不在
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随着数据价值的增加，将会有人要求对数据进行标价，特别是个人信息。这样将使得个人隐私变成一种资产，以便更好地保护它。公司如果使用这些个人数据将需要获得更明确的许可，如果不能保护用户隐私或者滥用数据，它将蒙受更大的经济损失。
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就像我们使用银行存储货币资产一样，一个新兴的行业将出现——数据银行，用来保存公司和个人的信息资产。2016年，很多上网用户下载了广告拦截软件安装到其设备上，用于屏蔽网站的在线广告。很容易想象，将会有类似的软件管理个人数据的传输并收费。但是，目前免费的服务，如脸谱网、谷歌都将会有一个价格标签，除非我们愿意免费提供数据。所以到2050年，隐私可能成为一种奢侈品，就像商务舱或者第二套房子一样。
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到那个时候，任何事情都将与数据关联起来，这将产生三大变化。第一，无论我们做什么都将更有效率，有些事情可能会有一种全新的方法。第二，我们将更加了解这个世界，而不仅仅是数据匮乏时我们观察到的那样。第三，数据的角色将由静止变成动态的，也就是说，我们将像动画那样持续地跟踪事物，而不仅是静止的快照。
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大数据不会把天堂带到地球上，人工智能也不会让我们长生不老。狮子不会躺在羔羊旁边，我们也不会把冲锋枪换成自拍杆。但是几乎所有的事物都将被数据优化，世界能够变得更美好。
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[1]本章作者肯尼思·库克耶是《经济学人》杂志数字产品部资深编辑，与他人合著了《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书。
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[2]原文用的是意大利语单词“discorsi”。因为伽利略1638年出版了《关于两门新科学的对话》（Discorsi e dimostrazioni matematiche intorno a due nuove scienze）一书。在此书中，伽利略奠定了运动学的基础。——译者注
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