當今世界科技發展越來越迅速，很多以前想都不敢想的技術到了現在有些已經成為現實，而另外一些則是正在逐漸變成現實。

而隨著科技的逐漸發展，十年之後世界會是什麼樣子，又有哪些進步？下面我們就來設想一下十年之後的世界，科技會發展到什麼程度。

第一，無人駕駛技術的廣泛普及。現在無人駕駛技術已經出現，只是還沒有廣泛應用，正在實踐的過程中。十年之後，無人駕駛技術應該會非常成熟，當你坐公交車的時候會發現沒有駕駛員，甚至火車高鐵都會變成無人駕駛。而汽車行業或許會率先推廣，因為自動駕駛技術已經在一些汽車讓應用。

第二，面部識別技術的廣泛普及。十年之後，人們出行不需要再攜帶身份證，就醫不需要再需要社會保障卡，而只需要一張臉就可以了。臉部識別，與銀行賬戶繫結，買票只需刷臉。就醫也一樣，只需要刷臉就可以。而對於不方便臉部識別的人，可以用指紋識別或者視網膜識別技術。這將會大大方便人們的衣食住行。

第三，人工智慧的廣泛普及。或許十年之後，人們的家庭中很多工作不需要人來完成，只需要一個指令，家裡的一切都會由人工智慧幫你來完成。根據人工智慧現在的發展速度，十年完全有可能達到這種程度。

第四，虛擬技術的廣泛應用。十年之後，人們手中拿著的或許不再是手機，而是一個小小的裝有智慧晶片的東西。這個東西可以投影出虛擬介面，不管是打電話還是影片，都可以在虛擬介面上實現。

第五，醫療技術的巨大進步。十年之後，科學家或許能夠發現人類患有癌症的因子，從此預防癌症成為可能。出現預防各種癌症的疫苗，人類患癌的機率大大降低。

第六，星際旅行成為現實。十年之後，人們或許可以自由往返於月球，平常人都可以去月球上看看那裡的樣子。

當然，還有很多可能，說也說不完，十年的時間，人類的科技會再次發生鉅變。而我們要做的，就是靜靜等待。

未來社會向著智慧化發展，各行各業都會有翻天覆地的變化。法律行業也存在著顛覆式創新，機器人律師便是一種典型。網路經濟時代必然伴隨著各式各樣的糾紛,其中很大一部分糾紛的產生源於違法成本低執法成本高，利用網際網路和人工智慧技術，以極低的成本為糾紛提供一種高效的解決方式。

如果你收到法院的信函或者接到律師的電話，那麼恭喜你，你將步入司法的課堂，找回上夜大的學習勁頭，體驗一場刻骨銘心的人生經歷。大多數企業和消費者都不會聘用職業律師，一方面是銀子問題，另一方面會感覺與律師交流可能涉及大量的行話，這讓我們感到恐懼和不舒服，感覺自己像一個傻瓜，所以只能自己硬著頭皮開始學習浩瀚無邊的法律條文和司法解釋。現在，機器人律師可以幫你解決這個問題。

來自英國的斯坦福大學學生Browder開發的一個名為DoNotPay的聊天機器人是世界上第一款律師機器人。自它的第一版本在倫敦問世以來，DoNotPay已經就違停罰款對市政府的訴訟當中勝訴超過16萬次。

Browder可謂是大家的小天使，他獲得了很多讚譽。英國廣播公司還稱他為“網際網路羅賓漢”。他發明的DoNotPay，並不僅僅是罰單和航班延誤費，它還能幫助那些無家可歸的人們重新擁有溫暖的家。

在金融領域，DoNotPay還可以幫助使用者挑戰欺詐指控。如果你失去了一個家庭成員，機器人可以幫你通知他們的銀行。它還可以幫助你申請產假和陪產假、保護你不受職場歧視、取消健身會員資格或者幫助你獲得退款。

人工智慧律師使用了法律條文和法律推理的模型來澄清問題，提供更準確的理解併為實施提供依據。事實證明，人工智慧在掃描和預測哪些文件與特定案例相關時非常有用。然而，其他律師的職責，如建議客戶、撰寫法律簡報、談判和出庭，仍然超出了機器人的能力。  

要成為一名優秀的律師，必須擁有特殊的記憶能力來記住和應用所有法律條文。為了在法庭上有效地代表客戶，律師需要審查許多類似案件，以便可以陳述對相關案件的引用。機器人只需幾天或幾個月的培訓，就可以成功理解特定案例。

全美知名律所僱傭了一名機器人律師ROSS ,不僅學識淵博，而且公正客觀。

你可以諮詢ROSS一項十幾年前的含義不明的法庭裁決，ROSS不僅會立刻為你找出相關案例，還會以平實的語言向你解釋這項舊的裁決對目前你手上的案子有何參考之處。（美國屬於“海洋法系”國家，“海洋法系”又稱之為不成文法系。同“大陸法系”偏重於法典相比，英美法系在司法審判原則上更遵循先例，即作為判例的先例對其後的案件具有法律約束力，成為日後法官審判的基本原則。）

ROSS的本質是一款人工智慧軟體，它使用具有超強計算能力的IBM Watson（Watson是認知計算系統的傑出代表，也是一個技術平臺）來梳理巨量的資料資訊，並且隨著時間推移，它擁有的機器學習能力讓它可以從過去的法律案例和與人類的互動當中不斷提升自己的答疑能力。

ROSS正在為其AI堆疊使用現成的專有深度學習演算法，同時使用IBM Watson進行一些自然語言處理功能。系統分析單詞之間的含義和關係，以理解它們形成的法律概念。因為它建立在認知計算系統之上，所以ROSS能夠每秒篩選超過十億個文字文件並返回律師需要的確切段落。人類律師無需自己消耗大量時間和精力閱讀每一個單一相關法律案例，而是從Ross那裡迅速得到所需要的資訊，這能讓人類將更多精力投入分析複雜細節和案件當中。

ROSS是將人工智慧超級電腦提供的機器學習技術應用到了法律領域，它的工作原理是，在識別自然語言提出的問題後，從龐大的法律和案例資料庫中進行搜尋，找到可能的答案，對所有答案進行評估，最終提供一個解決方案。ROSS的智慧還在於，它會根據使用者的反饋進行自我學習，演算法也不斷調整最佳化，這意味著，跟律師一樣，它接受的諮詢越多，就越有經驗，也就是它會變得越來越聰明。

 現代公司法務管理越來越依賴大資料的支援，不少公司都致力於利用資料搜尋技術和公開的法律檔案來研發功能強大的法律服務軟體，實現法律服務的顛覆式創新。例如Legal by Lex Machine，它透過檢索法院的判例來預測某一特定案件的判決結果，另一個名為Case Text的初創軟體利用眾包模式分析成千上萬的聯邦和各州的案件。甚至在日常生活人們也發明了智慧工具來協助法律應用。例如透過大資料調取歷年公司法律糾紛和訴訟的分析，公司管理者可以很清楚地知道公司面臨哪些類別的重大風險和法律漏洞，然後進行亡羊補牢。

人工智慧和法律涵蓋的主題包括：

法律推理的正式模型

論證和決策的計算模型

證據推理的計算模型

多智慧體系統中的法律推理

可執行的立法模式

自動法律文字分類和摘要

從法律資料庫和文字中自動提取資訊

用於電子發現和其他法律應用的機器學習和資料探勘

基於概念或模型的法律資訊檢索

所有的技術問題都不是問題，它並會隨著科技的發展得以化解，未來機器人律師會變得跟人類律師一樣愛思考。