Jimoh Ovbiagele：我想很多人可能会认为人工智能增加了律师的效率之后我们就会需要更少的律师。但其实像我之前提到的那样，法律还有未开发的市场，80% 的美国人的市场。由于没有可以降低成本的科技，律师无法向这些市场提供有效的法律服务。

有了人工智能之后，大型法律公司就能扩展业务到这些市场。过去，毕业不久的年轻律师必须花很多年时间进入公司获取经验、经受训练、建立自己的社交网络等，而有了人工智能的帮助，他们也可以建立自己的业务。这很像 AWS 对开发者的帮助，不再需要大量人手管理服务器了。

我们在法律产业做的事情是让整个行业触碰之前没能开发的市场，这对整个产业是有利的。即使这 80% 的人不富有，但也代表了价值数十亿的法律需求。法律服务更加分散和平易近人对社会而言也是有好处的。

此外，人和机器之间的差距是很大的，你永远需要人来理解人类并处理人和人类之间的关系。我们的愿景是让律师和机器一起和谐工作。

机器之心：这种变化是否会影响到法律院校教授学生的方式？

Jimoh Ovbiagele：我认为是的。有一些法学院已经决定在课程中教授学生们如何使用 ROSS。现在还不好透露太多，我们之后会对外公开相关信息。

机器之心：机器学习可以学习预测法官的判决，比如他的偏好（案例类型）。如果使用人工智能发现法官的偏好，是否会对法律公正产生不良影响？

imoh Ovbiagele：这是一个很棒的问题，现实中一些律师其实会搜索法官的偏好，以便于找到更好的方式将客户的案例呈现给法官。不管有没有机器学习，我不认为这本身是一个问题。它是一种有效的交流方式。高效的交流者会在交流时搞清楚与我交流的人注重什么、有什么交流模式、我如何向他解释自己。

每个人多少都有偏见，这和你的成长过程有关，很难避免。有了人工智能，我们就能够通过了解法官过去的决策，从而帮助法官发现自己所存在的偏见，这样就可以防止偏见带来的问题。