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标志牌所谓预测编码法在法律领域的应用虽然
]司法部通常会用法律顾问来审查大量的企业交易电子文档，而这次首次使用了软件。
腾讯科技讯（汤姆）北京时间5月6日消息，据国外媒体报道，机器和软件在法律领域似乎永远都是那么的格格不入，但在日前一笔有关全球两大啤酒巨头的交易案中，美国司法部却首次对软件的介入而大开绿灯。在此之后，部分此前曾对这一技术充满戒心政府机构的态度也在逐渐转变。但需要指出的是，所谓“预测编码法”在法律领域的应用虽然可以有效帮助企业减少在展开并购交易时的巨额法务支出，但该软件同样也存在着自己尚未解决的技术难题。
在法律领域的“人与机器”大战中，美国司法部（U.S. Justice Department）似乎已经将自己的天平倾向了机器一方。
在日前美国司法部官员审议有关全球啤酒制造商安海斯-布希-英博(Anheuser-Busch InBev NV)以200亿美元并购墨西哥啤酒生产商莫德罗集团（Grupo Modelo SAB de CV）的交易时，司法部同意使用软件，而不是一大群律师来决定哪些文件需要提交给相关政府机构。
通常来说，在大型企业展开并购交易时，美国司法部通常会动用大批法律顾问来审查大量的企业交易电子文档。在过去十年中，这一工作通常被分包给那些时薪为25-40美元的外包法律顾问。业内专家预计，这些外包法律顾问审查每份文档的平均成本约为1美元。
截止到目前为止，只有屈指可数的一小部分法官同意在法律领域使用类似的数据分析软件，而律师事务所对于使用这些软件也持谨慎态度。但现在，美国司法部的这一动作或许会成功充当这一市场的催化剂，并促使更多希望减少交易法务支出的展开实际行动。
在安海斯-布希-英博并购墨西哥啤酒生产商莫德罗集团的案件中，司法部官员终要求双方提交有关战略计划、市场和价格信息、有关全球葡萄酒制造商美国星座集团(Constellation Brands Inc，安海斯-布希-英博此前曾宣布，两家已经同意有关全面剥离莫德罗集团旗下美国资产的交易)此前交易相关数据，以及星座集团和莫德罗集团此前所联合成立合资Crown Imports LLC的部分相关文件。
两家的代理律师群此前表示，需要大约提供多达100万份相关文件才能满足政府的要求。与此同时，美国司法部反垄断部门将要求双方律师将这些文档导入一个软件中，并通过手工审查的方式帮助该软件逐渐“学习”如何识别相关材料，而这一手工审查的步骤将持续到双方都对软件的文档审查能力感到满意时才会停止。
据悉，Crown Imports和星座集团此次使用的文档审查软件由kCura集团提供，而该的客户之一就是司法部。后，Crown Imports和星座集团总计向反垄断部门提交了仅仅数千份文档。
Crown Imports和星座集团代理律师事务所McDermott Will & Emery LLP合伙人沃伦-罗斯伯格（Warren Rosborough）表示：“通过这一方法，两家大约节省了50%的法务支出费用。通常来说，这一工作大约需要花费300-500万美元的成本，但现在你只需要100-200万美元就可以轻松搞定。”
终，安海斯-布希-英博和莫德罗集团达成了有关出售莫德罗集团旗下美国资产给星座集团的交易，美国司法部没有对此提出异议，这也同时扫清了安海斯-布希-英博进一步收购莫德罗集团剩余50%股份交易的障碍。
美国司法部官员同样不愿就此给出太多置评，只是表示：“司法部反垄断部门和愿意使用这一技术的在使用这一审查技术的同时一直在努力遵守相关法律规定。过去，反垄断部门也曾使用过这一被称为‘预测编码法’（predictive coding）的技术，但仅仅将其应用于内部文档审查的工作中。”
与此同时，包括美国证券交易委员会（Securities and Exchange Commission）和联邦交易委员会（Federal Trade Commission）这些此前曾对这一技术充满戒心政府机构的态度似乎也在逐渐转变。美国证券交易委员会目前尚没有有关不得使用这一技术的相关条例，但该机构发言人拒绝就何时将应用这一技术给出置评。联邦交易委员此前已近同意在某些案例中使用这一技术，但其发言人同样拒绝给出更多信息。
Paul Hastings LLP律师事务所合伙人卡尔拉-沃尔沃斯（Carla Walworth）表示：“预测编码法的知名度虽然不高，但已经开始逐渐被外界所接受，尤其是自法院从去年开始允许在民事诉讼中运用这一技术以后。”
据悉，沃尔沃斯的目前正在使用客户资料进行一项有关“人力审查”和“预测编码法审查”准确性方面的调查。尽管终的结果显示预测编码法的准确率相较人力审查更高，但沃尔沃斯认为这一技术依然存在着一些其他方面的问题。
“通常，我们会通过审查资料的方式进一步熟悉手中的案件情况。但是，在使用了预测编码法后，我们还通过什么方式熟悉手中的案件呢？”沃尔沃斯如是说道。
沃尔沃斯表示，自己并不认为目前这一技术已经成熟到能够成功捕捉到每个案件中关键点的地步，因为人类语言的细微差别是十分复杂的。
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