从庄严的法庭到忙碌的律所,从活跃的法学课堂到严谨的实务部门,随着生成式人工智能技术的深度应用,法律行业的革新正在加速。记者近日采访相关专家学者,讨论“AI(人工智能)+法律”给行业带来的影响。
过去,法律从业者们需在浩如烟海的法律典籍和海量文档中,手动输入关键词检索法律和法规,这一过程耗时久、效率低,且容易遗漏关键信息。如今,只需提出问题,系统便能迅速理解其意图,并瞬间从庞大的法律资源库中精准筛选出相关的法律和法规、司法解释及判例。
作为“L-Code仲裁全流程智能辅助系统”的研发人员,华南理工大学法律智能实验室主任刘凯和记者说:“在法律应用场景中,事实判断和法律解释相互交织,仅仅进行索引式的信息推送效率很低,运用人工智能技术则能轻松实现法律和事实的高度匹配,进而实现高精度的法律判断。”
“基于这一原因,AI在类案推送、证据识别、法律咨询等方面会有新的突出表现,虽然应用场景是旧的,但是场景已经被技术彻底改造,将是一种由智能体主导的新型法律信息处理方式。”刘凯说。
2024年2月,利用“L-Code仲裁全流程智能辅助系统”,广州仲裁委员会成功调解一起合同纠纷案,成为中国首例由AI主导的纠纷解决成功案例。
据刘凯观察,在广东,广州仲裁委能实现不限案由的裁决书辅助生成,清远市人民检察院已实现智能阅卷和量刑意见、案件审查报告、起诉状的智能化生成,佛山市顺德区人民法院、广州市海珠区人民法院也正在探索运用最新的人工智能审判技术辅助司法审判,AI在司法实践中的应用正逐步深入,有效提升了司法效率。
前不久,最高人民法院发布了“法信法律基座大模型”,积极探索使用人工智能技术为司法赋能,推动AI与司法工作深度融合。
清华大学计算机科学与技术系副教授刘知远介绍说,清华自然语言实验室专注于法律AI领域,2021年就开源了中文法律大语言模型Lawformer。同时,我国拥有最为先进的司法信息化系统和系统化的数据储备,例如“法信”法律大数据平台。通过法律知识体系编码“法信大纲”,对万亿字量级的法律专业语料进行了高质量的专业标注,为模型研发提供了“燃料”。
据刘凯研究,目前AI在智能语音识别以及办案系统的信息化等方面有相对成熟的表现,但最新的生成式人工智能技术在司法场景中的应用还处在早期,国内有极少的产品能够在不限案由的智能分析和辅助审判中达到接近专业法律人的水平。
“司法裁决的权力应该属于人类,技术应该处于辅助地位。人工智能只是辅助进行论证、风险提示、文书校对等工作。但当人工智能技术持续不断的发展,如果双方当事人更愿意相信技术的中立性和可靠性时,这一辅助性原则可能将面临挑战。”刘凯说。
刘凯认为,目前法律AI领域存在宣传过度的现象,不利于真正好的技术和产品脱颖而出。新一代法律大模型能否实现数据、算法、算力的自主可控,并在此基础上完成法律智能体的有效运行,应该是甄别其是不是具备基本技术能力的形式标准。在此基础上,再探讨其在具体的应用场景中能否达到预期的效果,比如裁决书等文书生成的质量、法律问答的质量、证据识别的精度、合同风险的精确提示等。
“近年来,国际前沿研究中以快慢系统、思维链为代表的关于模型推理能力的相关课题可以让我们进一步探索。快慢系统在快速回答一些常见的法律问题时,运用快系统快速给出初步答案;而对于复杂的案件分析、法律策略制定等,则启动慢系统模式,进行更深入的推理和分析,为用户更好的提供更详细、更准确的建议。思维链在证据、事实分析与推理上,能够应用思维链的办法来进行综合分析,以确定证据、当事人主张的可信度。在法律文书撰写方面,有助于避免法律文书中出现逻辑漏洞或论证不充分的情况,提高法律文书的质量。”刘知远说。
对于法学生而言,AI是得力的学习伙伴。然而,这也引发了关于学术诚信的讨论,例如怎么样引导学生正确使用这一些工具,避免学术不端行为,成为法学教育面临的新课题。
“随着大模型智能体技术的发展,每一位法律工作者都能拥有专属的智能体助手,承担机械的重复性劳动以及简单的创造性工作。在不久的将来,法律智能体还会呈现多角色分工与多智能体协同的场景。当事人、律师、法官、法律学者都可以通过专属自身角色的智能体助手,构建出一个更高质量、更高效的群体智能工作协同网络。”刘知远称,他们研发团队的愿景是训练低成本、高效率的大模型,将大模型置于离用户最近的地方,把人类专家从机械的劳动中解放出来,使其更聚焦于解决那些疑难挑战问题。
“未来,AI在法律场景应用中也许会出现的最主要的挑战在于能否构建人机良性共存的生态。人工智能改变千行百业的发展的新趋势已形成,但假如没有良好的生态,有几率会使劣币驱逐良币,公众的各项权利将面临技术风险。”刘凯说。
“需要构建包容审慎、鼓励创新、价值对齐、安全可信的制度,来营造良好的AI发展生态,确保人工智能造福人类,为人类谋福祉。”刘凯和记者说,“我们从始至终在人工智能的研发技术和科技伦理两个方向开展研究,愿景是希望能够通过率先实现技术突破和场景落地,助力构建人机良性共存的生态。”
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