商业场景里,一键导入合同后数秒即可完成审查,匹配实时司法数据后可快速查清合作方诉讼风险和履约能力;司法实践中,案件焦点识别准确率达到 100%,证据识别精准率达到 90%,文书撰写时间减少了 75%;即使是法律 " 小白 ",只需口语化表达,也能快速查询法律问题并得到专业回复……在复杂的法律领域,这些看似 " 不可能的任务 " 如今正被一一实现。
8 月 16 日,《每日经济新闻》记者在广州举行的 " 人工智能+法学实验室建设研讨会 " 现场了解到,从法律咨询助手到智能合同审查工具,再到垂类大模型等,当下,华南师范大学、武汉大学、清华大学等高校法学院的学者正深度参与人工智能(AI)+法律相关产品开发,且有不少项目已落地推广,成为人工智能与法律行业融合的真实写照。
例如,由华南师范大学法学院教授王燕玲主导的法律领域垂类大模型 " 小包公法律内容大模型 " 就在研讨会当日发布。该模型分别与广东省湛江市司法局、泛微网络(603039.SH,股价 64.42 元,市值 167.88 亿元)旗下平台 " 今承达 " 签署合作协议,继续围绕行政复议智能化、企业合同与法务管理、案件管理等场景深化落地。
与此同时," 如何利用 AI 提升法律实践效率 ""AI 法律应用的风险和边界等 " 话题,正在法学理论界和司法实务界引起广泛关注。
活动现场 图片来源:每经记者 吴泽鹏 摄
法律人深度参与 AI 应用开发
记者了解到,法律从业者对通用大模型存在顾虑,源于其幻觉、可溯源性不足、知识更新滞后等问题。这些问题与法律场景的严谨、精准要求仍有鸿沟。
不过,随着法律人深度参与新技术探索,AI 在法律上的应用已越来越多。例如,前述 " 小包公法律内容大模型 "AI 项目背后的核心人物王燕玲,便有着极深的法学背景,她不仅是华南师范大学法学院教授,还兼职律师办理案件、担任仲裁员参与仲裁实践。
早在 2016 年,王燕玲便萌生了开展人工智能与法律交叉研究的想法。在创业初期,系统依赖外包技术团队开发,但因法律与技术的专业壁垒难以打破,系统不得不重构。最终,王燕玲决定自建 " 法律+技术 " 跨学科团队,形成 " 法学专家主导、技术团队支撑 " 的架构。
此外,清华大学的团队自主研发出了 " 水木智法 " 智能法律助手,面向公众、法官、检察官、律师等不同用户提供高效、专业的法律支持。会后,记者从清华大学智能法治研究院院长申卫星处了解到,目前该项目正与巴西方面合作,计划推出葡语版。
武汉大学也正联合金山集团探索开发 " 武大—金山大模型 "。" 一些基础的功能(这个模型)都有,例如合同审查、智能问答等,目前处于测试阶段。" 武汉大学法学院副教授周围介绍说。
记者还查询到,去年 11 月 15 日,最高人民法院发布 " 法信法律基座大模型 ",根据 " 最高人民法院 " 微信号,该大模型可服务司法工作各环节(分析电子卷宗,总结分析司法观点、裁判规则等)、行政执法(对执法案件信息进行审查核验、检查执法行为是否合法等)和公共法律服务(理解公众非专业化的诉求表述、提供不同策略和建议等)。
应用边界在哪?
最终能真正落地并有效赋能实践的应用,才是好应用。
" 近年来,以通用大模型为引擎的人工智能浪潮风起云涌。身处变革前沿,我们法律人都在思考这样两个核心命题:我们的大模型,能否在精准严谨的法律领域交出够硬的答卷?这股技术洪流如何真正落地于法律垂直场景,赋能实践?" 活动上,中国刑事诉讼法学研究会学术顾问、华南师范大学法学院教授谭世贵如是说道。
作为基层司法单位探索智能化建设的创新样本,广东省湛江市司法局的司法行政人工智能实验室在今年 6 月正式揭牌,该局党组书记、局长罗东玲也来到活动现场,并介绍了人工智能在基层办案中发挥的减负增效作用。
" 统计显示,在当事人提交材料齐全的情况下,AI 对案件争议焦点的识别准确率达到 100%,对证据的识别采信准确率约 90%,大幅降低了工作人员阅卷审理的工作量,而法律文书智能生成功能则将文书撰写时间缩减了约 75%。" 她介绍道。
在 C 端(消费者端)应用上,有法学学者提出,我国法律服务领域并不缺乏专业人才,问题在于资源配置不均衡。全国执业律师 80 多万人,但主要集中在北上广深等发达地区,西部一些县甚至没有一家律师事务所,广大群众获得专业法律服务仍存在困难,因此应大力推动法律服务的普惠化。而专业的人工智能,无疑是普惠法律服务的有力工具。
当然,人工智能赋能法律实践的过程中也有需警惕之处。记者查询到,法治刊物上," 如何划定 AI 在法律活动中的应用边界?" 等讨论吸引了众多学者参与。或许,在通往 AI 参与法律活动的道路上,真正的挑战并不在于人与机器的竞争。
香港教育大学国家安全与法律教育研究中心总监、教授顾敏康介绍,去年 7 月,香港司法机关发布了首套《使用生成式人工智能的指引》,明确要求法官及司法人员要负责任并审慎使用 AI。
" 核心内容大概几个方面。一是所有的司法决定必须是法官独立作出,AI 不能替代;二是采用 AI 获取的信息必须经过人工审查,法官对结果承担最终责任;三是禁止在公开的 AI 工具中输入案件敏感信息,以此防止隐私泄露。" 顾敏康介绍道。
每日经济新闻
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