岭南法商讲堂第5期|零点有数袁岳:从法治化与智能化的契合处看法商的发展空间

2020-05-26

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本期导读

以5G基站建设、大数据中心、人工智能为代表性技术的新型基础设施建设,已成为2020年两会代表委员们热议的话题之一,与会代表纷纷针对数字基建发展建言献策。


数字基建作为此轮新基建的重要组成部分,不仅为提升中小企业竞争力、消费驱动经济增长、创造更多就业机会等方面提供坚实支撑,还将成为各地政府提升现代化治理能力的有力抓手。


本期讲堂将对传统基建的转型升级以及智能化解决方案的设计和运用进行梳理,针对智能化时代法律的学习和适用提出建议。

      在本期讲堂上,袁岳董事长为大家分享了数据智能化发展方向,以及“通过城市智能治理平台”、“社会综治智能分析平台” 两个具体案例来阐述从数据智能化和法治化的契合视角,看法商未来发展的空间。



专业分享


      袁岳董事长首先对近期两会热议的“数字新基建”进行介绍,指出数字新基建的发展有从低到高分为三个层级,分别为基础设施建设、智慧系统建设和数据智能解决方案建设。


      以往的数字基建强调基础设施建设以及智慧系统建设,但这次的数字新基建与以往不同,更加强调的是数据智能解决方案的建设,即将推动我国数字基建再上一层楼。这一阶段更加注重5G的基站、数据成组为核心的数据中心和区块链技术,核心是为了能够更好的实现数据的快速传输、数据的汇集、数据的存储和应用。


      针对智能化解决方案,袁董提出“场景”、“知识图谱”、“算法”是智能化解决方案的核心要素。



      1.场景  指解决特定问题的内容。比如城管可能遇到违章、占道经营的问题,公安可能遇到线下、线上犯罪的问题。


      2.知识图谱  指将场景中产生的信息、资料用机器能够识别的方式呈现。例如,将公安局的报案、审案、破案的原始信息积累起来,将案子主体、行为、客体之间的关系,用一套知识图谱、结构化的描述联系起来,完成的结构化设计,使得机器能够识别。


      3.算法  指将人的经验、做法模型化、软件化。例如,可以将警察抓小偷的经验总结梳理为在同一个地铁进出口进出两次以上、会往顾看人、看车、看地点、一定会插队等几点,就能转变成算法,并设定在地铁探头里,用于锁定潜在小偷,重点布置警力。


      袁董还结合城市智能治理平台、社会综治智能分析平台进行具体讲解。其中,城市智能治理平台模拟的是城市管理,它通过对城管、城市运营中心、网格管理、热线服务、大厅办事、网上办事的数据进行汇总,对数据加以分析和快速处理。


      在数据汇集的基础上,再加上领导决策,明确标准,然后推动快速处理,进而实现智能处理、智能备案、智能优化。


      另外,社会综治智能分析平台能够对已经发生的数据进行快速评估。例如,公安部门可以通过汇总数据,分析案件关联、紧急部署的态势。从高层态势分析,到群众感受分析,到基层工作的管理,全维度运用数据,进行智能化的管理。



      袁岳董事长也分享了对法商的理解,更强调是基于数据智能化运用技术下,如何实现“法”和“商”的融合。


       他指出,在数字智能化时代下,法商中的“商”是基于技术的商,需要根据具体场景、情况提供综合的解决方案


       无论是针对政务还是警务,要作出准确反应的关键技术如下:首先,从基层的角度来说,是完成对海量数据的清洗, 并在此基础之上, 完成知识图谱与算法的开发,实现机器学习与机器算法,最终实现全自动化的处理。


       这也是未来法商融合中“商”的新发展方向。





      为了更好应对未来数字智能化的时代发展需求,高校在培养学生方面,可按照未来智能化运用需求的岗位,来设计学生培养方案。高校可标智能化治理所需要的人才,如算法工程师、知识图谱工程师等岗位进行专门的人才培养。


      未来智能化治理行业需要的是,具备法学知识素养与智能化处理能力的跨界人才。 对于学生而言,建议学习编程、游戏与知识架构等知识和能力,并在体制外积极寻找实习机会。


       袁董寄语:“ 我自己是一个热爱研究的人,我从自己会写文章,到会做模型,至现在会做算法,我在每个时代都努力走在比较前的地方。 

       我相信,后浪们,会更棒的! 希望我们在数据智能时代,能够成为共同前行的小伙伴。

       我们一起来探索前沿的事物,推广先进技术,创造新一代的‘法商’。”





互动环节


Q1:  请问,这种人工智能应急管理能力,可以运用到后疫情时代的公共卫生危机管理中吗?


A1:可以的。事实上,我们是从2003年SARS期间开始,进入到公众恐慌度和公共卫生服务管理的机制设计的。

       本次疫情期间,截至目前为止,我们对疫情对公众、企业、留学生、患者、政务热线、网上办事、行业的影响等各维度进行了监测,主要监测疫情影响的特点是什么,而我们的对策是什么。

       这次疫情反映的问题是过去我们购置了许多系统,就像有很多“脑壳”,但是这些系统都没有办法解决“大脑皮层”的问题。因此,我们要尽快建立反应系统,在基础建设的基础上,一定要有内容反应能力。

       未来我们要建立的管理系统应是全面、多元的。





Q2:请问,行政收集的大量信息,除了提高使用效率外,关于信息保密、脱密和个人隐私保护,应该往哪个方向努力?


A2: 我们国家的数据管理标准,相比于欧盟而言,是较为宽松的。要注意的是在大数据的使用中,过松或过紧都不利于其发展。我们要寻求一个在最松与最紧的中间的平衡状态。

      我们未来共享的不是数据,而是知识图谱和算法。算法可以共享,数据不完全共享。




Q3:   大数据时代,律师如何更快速更精准地了解到客户的需求?律师应如何储备自己的知识库,做好哪些准备,方能更好地服务客户?


A3:    律师的知识很大程度上,具有非结化的特建议律师在某一个场景内做到极致,提升垂直化水平。 例如,创业板未来的上市招股书,将采用智能化阅读的方式进行。服务于上市公司的律师,可借助这种智能化阅读的方式,快速发现公司存在的问题以及提出法律建议。