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随着2022年(nián)底生(shēng)成式人(rén)工(gōng)智能（AIGC）産品ChatGPT的問(wèn)世，AI的進化速度令人(rén)目不暇接。不到一年(nián)時間，我們從(cóng)Chat GPT3.5的聊天和文本生(shēng)成功能，邁進到性能更加強大(dà)的GPT4，一直到兩個月前，僅需一個指令就(jiù)能自(zì)動生(shēng)成視頻的SORA誕生(shēng)。同時，AI對法律服務行業的影(yǐng)響正迅速深化和擴展，如(rú)何應對成爲法律行業共同面臨的問(wèn)題。已經有行業先鋒，如(rú)著名的律師(shī)事(shì)務所Allen & Overy，他(tā)們與美國(guó)的Harvey公司合作(zuò)開發的律師(shī)智能助手已投入應用，而更多人(rén)則正在考慮采取何種應對策略。
不是數字化、信息化
AIGC的革命性質在于它本質上是一個生(shēng)成式模型，即利用機(jī)器學習模型，尤其是深度學習技術(shù)，來(lái)創造新的内容（如(rú)文本、圖像、音樂、代碼、3D模型等）。與傳統的數字化和信息化不同，後者主要将現實世界的信息轉換成易于管理(lǐ)和分(fēn)析的數字形式。相(xiàng)較之下，AIGC不僅僅是對現實世界的簡單“轉換”或“翻譯”，它已經初步擁有了人(rén)類的學習、理(lǐ)解、概括和創造的能力，并利用這些能力來(lái)進一步創作(zuò)出新的内容。
比如(rú)，ChatGPT4 已經具備了解讀(dú)圖片，并生(shēng)成文字說(shuō)明的能力，以下分(fēn)别爲某專利申請(qǐng)流程圖和ChatGPT4對其自(zì)動解讀(dú)動圖。
AIGC與人(rén)類特質
AIGC的基礎是大(dà)型語言模型和海量數據訓練，它具備迅速處理(lǐ)和分(fēn)析大(dà)量數據的能力，并能快(kuài)速生(shēng)成豐富的内容。同時，AIGC也展現了類似人(rén)類的特質，包括學習、總結、概括以及進行分(fēn)析推理(lǐ)等能力，并且作(zuò)爲矽基智能可(kě)在算力支持下7*24小時不間斷工(gōng)作(zuò)。與之相(xiàng)比，人(rén)類作(zuò)爲碳基智能在時間、精力和數據處理(lǐ)能力上可(kě)能無法與AIGC競争，但(dàn)人(rén)類的創造性思維更加深刻和複雜。人(rén)類能夠理(lǐ)解、表達和溝通豐富的情緒，進行深度推理(lǐ)分(fēn)析，并綜合考慮包括倫理(lǐ)道德在内的各種因素，做出複雜而綜合的決策，并提供建議(yì)。
法律行業适合進行AI的深度垂直應用
在法律行業中，爲客戶提供法律咨詢、撰寫法律文件(jiàn)、參與案件(jiàn)庭審以及進行溝通談判等服務都(dōu)是常見(jiàn)的職責。在這一行業的幾乎所有服務環節中，都(dōu)會産生(shēng)諸如(rú)法律文書(shū)、案件(jiàn)分(fēn)析、合同、法律意見(jiàn)書(shū)和研究報告等各類文件(jiàn)，這些文件(jiàn)是重要的參考或成果物。因此，從(cóng)某種意義上說(shuō)，法律行業可(kě)以被視爲一個近似内容生(shēng)成行業，盡管它由于各案例情境的不同而涉及大(dà)量的人(rén)工(gōng)實踐環節。AIGC通過訓練各種數據，如(rú)果能夠接入足夠的法律法規和案例數據，就(jiù)能通過學習這些數據來(lái)生(shēng)成各類與法律相(xiàng)關的文件(jiàn)。因此，法律行業也已成爲AI應用中最典型的垂直場景之一。
專利領域兼具法律和技術(shù)屬性，AI工(gōng)具在該領域應用潛力巨大(dà)，比如(rú)下面兩幅動圖是某AI大(dà)模型對上傳的最高院（2010）民(mín)提字第 158 号專利侵權判決書(shū)内容的概括以及對其中是否提起無效、侵權成立事(shì)實等細節解讀(dú)，以及對專利對比文件(jiàn)AU2009270482内容和技術(shù)創新點解讀(dú)的示例（尤其是創新點細節準确地從(cóng)說(shuō)明書(shū)某個位置被讀(dú)取出）。
傳統律所的AI革新和飛速發展的初創智能法律服務者
在認識到生(shēng)成式人(rén)工(gōng)智能對法律行業的重大(dà)影(yǐng)響之後，ChatGPT問(wèn)世僅幾個月，著名律所安理(lǐ)就(jiù)率先與美國(guó)Harvey公司合作(zuò)。Harvey公司利用其專有的法律數據進行預訓練和微調，爲安理(lǐ)律師(shī)提供了深度定制的ChatGPT助手。這不僅包括起草法律文件(jiàn)、輔助法律研究、審核法律合同以及解釋法律術(shù)語等專業工(gōng)作(zuò)，還(hái)能基于數據生(shēng)成相(xiàng)關建議(yì)。3月底，另一家國(guó)際大(dà)型律所宣布與Harvey達成合作(zuò)，部署生(shēng)成式人(rén)工(gōng)智能産品。
同時，這一趨勢催生(shēng)了新型的法律AI公司。這些公司大(dà)緻分(fēn)爲兩類：一類是直接在線提供人(rén)工(gōng)智能法律服務的公司，典型的如(rú)EVEN UP，專注于個人(rén)傷害索賠，市值達到數十億美元；另一類是基于不同大(dà)語言模型，爲企業或律所開發定制模型的公司，比如(rú)基于ChatGPT的Harvey和基于ANTROPIC的Claude技術(shù)的Robin AI。這些公司在融資規模、客戶數量和營業額方面都(dōu)呈現出驚人(rén)的增長速度。例如(rú)，Harvey公司的年(nián)度經常性收入從(cóng)2023年(nián)4月的一兩百萬美元，躍升至2023年(nián)12月的千萬美元級别。
AI平台和工(gōng)具的快(kuài)速發展大(dà)大(dà)拓展了實踐應用的空間
作(zuò)爲一種大(dà)型語言模型，ChatGPT 3.5版本已能夠非常出色地完成信函起草、翻譯和文本語法修改等任務。這些工(gōng)作(zuò)通常由律師(shī)助理(lǐ)負責，而ChatGPT 3.5則可(kě)以輕松一鍵完成。它生(shēng)成的商務信函周到且禮貌，基本無需進一步修改。在翻譯方面，它也能夠達到相(xiàng)當準确的水平。通過将生(shēng)硬的文件(jiàn)輸入ChatGPT，它可(kě)以即刻完成語句調整和語法修正，轉化爲完美的文稿。
除了律師(shī)助理(lǐ)的日(rì)常任務外，大(dà)型語言模型在法律文書(shū)和研究報告的編制方面也取得(de)了長足的進步。ChatGPT在一年(nián)内從(cóng)3.5版本叠代升級到了4.0版本，GPT-4.0擁有廣泛的法律理(lǐ)論知識，并能夠直接生(shēng)成各類法律文書(shū)（如(rú)警告函、訴狀、合同）的框架模闆。通過專業律師(shī)的持續提問(wèn)和引導，它能夠生(shēng)成更爲詳細的法律文檔（詳見(jiàn)下面的動圖示例）。在此基礎上，專業律師(shī)可(kě)以進一步根據具體(tǐ)案件(jiàn)的情景完成最終的法律文書(shū)。在技術(shù)相(xiàng)關的法律工(gōng)作(zuò)領域，如(rú)專利法，由于與科(kē)技界和産業界的交叉，各種大(dà)型模型不僅訓練數據充足，而且在獲取技術(shù)文獻、摘錄重要内容、回答技術(shù)問(wèn)題、預測技術(shù)趨勢方面表現出色，能夠出具一定程度的技術(shù)研究報告。同時，也出現了一些通過技術(shù)交底書(shū)産出專利申請(qǐng)文件(jiàn)或者是通過權利要求書(shū)産出說(shuō)明書(shū)的産品（如(rú)Patentpal等，效果尚需改進）。
例如(rú)，以下分(fēn)别爲GPT4生(shēng)成專利許可(kě)合同的支付條款動圖，以及經律師(shī)持續提問(wèn)後進一步生(shēng)成強化許可(kě)收益監督的條款動圖。
在商用大(dà)模型方面，近一年(nián)的發展見(jiàn)證了ChatGPT不斷叠代至GPT-4。此外，還(hái)湧現出了包括Google、ANTROPIC等公司開發的大(dà)模型在内的各具特色的商業人(rén)工(gōng)智能平台，這些平台在某些方面超越了GPT-4，例如(rú)某大(dà)模型在一些技術(shù)問(wèn)題回答上比較準确，以下動圖示出其較爲準确地說(shuō)岀了PAO催化劑制備現狀及較爲有前景的催化劑類型。兩個月前，GPT Store上線，目前已有超過300萬應用，涵蓋了衆多辦公通用工(gōng)具和法律專業工(gōng)具。Midjourney、Sora等平台進一步推動了大(dà)語言模型向圖像、音頻、視頻生(shēng)成的多模态發展。同時，紛繁複雜的開源大(dà)模型也爲衆多開發者提供了進一步在AI上開發私有大(dà)模型的機(jī)會。
AI拉平專業知識差距、工(gōng)具差距，突顯個性化特質
無論是閉源還(hái)是開源，AIGC在知識範圍的廣泛性方面，促使在相(xiàng)同AI應用技能水平下不同專業人(rén)士之間的知識差距逐漸縮小。同時，AIGC的大(dà)型模型平台及其應用提供的工(gōng)具功能能夠賦能于不同的專業人(rén)士，進一步減少知識差異。當然，這種差距縮小的可(kě)能性，并非必然發生(shēng)。此外，知識差距縮小的程度和方式也會因企業或個人(rén)的特性而異。
通過使用GPTs在法律領域提供的工(gōng)具，可(kě)以快(kuài)速獲取大(dà)量專業法律知識，以下分(fēn)别爲GPTs中和法律相(xiàng)關各個GPT應用，以及通過其中一個GPT應用分(fēn)别回答美國(guó)的專利法、IDS（信息批露聲明）以及IPR(雙方複審)等動圖。
什麽性質的法律工(gōng)作(zuò)會被AI替代？
從(cóng)當前的應用來(lái)看(kàn)，法律工(gōng)作(zuò)中那些僅僅涉及提供知識類的工(gōng)作(zuò)是必然會被取代的，背誦記憶複現這些知識本身(shēn)會被完全替代，而法律工(gōng)作(zuò)中涉及知識選擇的能力不會被完全替代。法律中涉及經驗僅涉及可(kě)複制知識的法律服務會被從(cóng)賦能開始而逐步取代，涉及創造性和個性化法律服務的，比較難被取代。
面對人(rén)工(gōng)智能時代的到來(lái)，通用法律以及知識産權等各專業領域法律服務的企業，都(dōu)應當積極思考、适應變化，并采取行動應對人(rén)工(gōng)智能帶來(lái)的變革。
制定企業發展AI應對戰略
随着AIGC爆發式發展，應用範圍和深度的拓展及應用産品層出不窮，給包括法律服務行業業務模式、技能要求帶來(lái)了深遠(yuǎn)的影(yǐng)響，也必然對服務内容、崗位設置、團隊建設模式等相(xiàng)關領域形成不同程度的沖擊。從(cóng)法律服務企業的角度來(lái)看(kàn)，法律咨詢服務可(kě)能被機(jī)器人(rén)取代，甚至傳統的産業鏈将被颠覆，AI公司将成爲法律服務企業的重要合作(zuò)夥伴和供應商，從(cóng)業人(rén)員(yuán)需要AI技術(shù)賦能進行更新叠代。
面對如(rú)上種種變化，企業在傳統的經營發展戰略以外，還(hái)需要制定AI應對戰略，圍繞AI技術(shù)、AI産品的應用設定發展目标，對相(xiàng)關的AI技術(shù)基礎構建、服務項目創新和流程優化、人(rén)員(yuán)能力建設内容、倫理(lǐ)道德要求、風(fēng)險管控等事(shì)項的具體(tǐ)工(gōng)作(zuò)内容、安排進行規劃，并給予上述安排足夠的資金、人(rén)力資源保障。
構建企業私有化大(dà)模型
随着大(dà)模型開源項目的出現，企業構建私有化的定制大(dà)模型（LLM）在技術(shù)層面上日(rì)臻成熟。法律服務行業企業應綜合考慮數據治理(lǐ)要求、企業自(zì)身(shēn)競争力以及成本開展構建企業私有化大(dà)模型工(gōng)作(zuò)。法律服務行業企業構建私有化大(dà)模型一是可(kě)以提升AI工(gōng)具的使用質量，結合通用模型缺乏專業知識和行業數據積累的問(wèn)題，提高輸出成果的針對性和精準度。二是可(kě)以滿足數據治理(lǐ)的要求，包括防止敏感數據和涉密數據外洩，符合客戶、政府等第三方的數據合規要求。企業可(kě)對私有大(dà)模型進行本地部署，将相(xiàng)關數據在大(dà)模型上訓練，産出保密的且爲企業自(zì)己所用的成果。私有化大(dà)模型包括四個關鍵要素：
私有大(dà)模型要素一：數據建設
私有化大(dà)模型的要義在于個性化，能夠形成個性化的基礎就(jiù)在于訓練模型所用的數據。這裡(lǐ)所說(shuō)的數據既包括行業數據，行業數據例如(rú)包括常法律領域的法律法規數據、訴訟文書(shū)數據、知識産權領域的專利數據等，也包括企業自(zì)身(shēn)數據，包括企業内部案例數據、内部知識庫等。企業首先需要完成信息化數字化，将自(zì)身(shēn)擁有的數據轉變爲大(dà)模型訓練所需要的數據。法律服務領域已經做好IT和數字化建設的企業将在這一輪私有大(dà)模型的訓練中占上數據優勢。
私有大(dà)模型要素二：模型選擇
各類開源大(dà)模型已不斷湧現，這些大(dà)模型的主要區别在于架構和算法不同。以開源大(dà)模型爲基礎，企業可(kě)以通過構建自(zì)身(shēn)的大(dà)模型，訓練數據，進行微調實現私有大(dà)模型構建。不同模型在架構、參數數量、訓練數據量、能力特點等各方面都(dōu)存在差異，法律服務行業企業應綜合模型可(kě)靠性、安全性、許可(kě)合規性等根據預期目标适當選擇。
私有大(dà)模型要素三：算力支持
大(dà)型模型需要更多的計(jì)算資源進行訓練和部署，這可(kě)能導緻技術(shù)基礎建設方面更高的成本。AI爲算力之軀，對于AI芯片等需求正如(rú)人(rén)類對于糧食需求一樣，消耗極大(dà)。無論是雲服務提供商還(hái)是本地服務器，都(dōu)是需要比較大(dà)的算力成本。這種算力的要求非常驚人(rén)，例如(rú)，由于AI GPU的海量規模需求, “AI芯片之王”的英偉達公司NVIDIA的市值在2024年(nián)2月達到了2萬億美元的水平。GPU卡國(guó)内時常面臨一卡難求的情況。因此，企業需要根據應用需求在一定算力和資金支持下建設企業私有大(dà)模型。
私有大(dà)模型要素四：團隊建設
建設私有化大(dà)模型需要AI專業人(rén)員(yuán)和法律服務企業專業人(rén)員(yuán)兩類人(rén)員(yuán)參與。AI專業技人(rén)員(yuán)主要負責大(dà)模型的構建（如(rú)個性化參數設定）、預訓練、運行維護等工(gōng)作(zuò)，企業可(kě)以自(zì)建團隊，也可(kě)以與外部機(jī)構合作(zuò)。專業人(rén)員(yuán)主要負責提供專業知識支持，比如(rú)篩選訓練數據、構建提示詞、參與訓練AI等，需要從(cóng)專業員(yuán)工(gōng)中進行選拔和培養。
加強商用AI平台和軟件(jiàn)的應用
商用AI 平台和軟件(jiàn)的應用在一定時間内占據非常重要的位置。商用AI 平台軟件(jiàn)通常屬于閉源軟件(jiàn)，目前相(xiàng)對于開源大(dà)模型處于比較先進的位置。商用AI平台和軟件(jiàn)應用時需要注意避免将涉及保密事(shì)項輸入商用AI平台和軟件(jiàn)。
多平台互相(xiàng)補充互相(xiàng)驗證
除了ChatGPT外，Google、ANTROPIC開發的大(dà)模型等各具特色的商業人(rén)工(gōng)智能平台也相(xiàng)繼出現，初步形成了由多個商用大(dà)模型主導的市場局面。随着競争的多元化，這些AI平台展現出了較爲鮮明的特點，例如(rú)有的大(dà)模型在長文本處理(lǐ)和多模态能力上突出，有的大(dà)模型在對話(huà)能力上更強，而另外一些大(dà)模型則顯示出更爲綜合的能力。不同模型由于其先天的技術(shù)基礎和後天的訓練過程不同，已經逐漸顯示出能力上的差異，可(kě)以在應用過程中進行多平台的相(xiàng)互補充和驗證。
挖掘應用通用和專業AI工(gōng)具
商用大(dà)模型作(zuò)爲平台的應用發展，爲法律應用的進一步發展奠定了良好的基礎。例如(rú)，商用大(dà)模型ChatGPT不僅在線直接提供服務，同時也充當一個平台，提供了類似于App Store的功能。兩個月前，随着GPT Store應用商店(diàn)的上線，GPTs（Generative Pre-trained Transformers）展現了其強大(dà)的平台功能。目前，首批應用已經達到了300萬個，集成了包括圖像生(shēng)成(DALL-E)、寫作(zuò)(Writing)、辦公工(gōng)具(Productivity)、研究分(fēn)析(Research & Analysis)、編程/軟件(jiàn)開發(Programming)、教育(Education)、生(shēng)活(Lifestyle)等七大(dà)類工(gōng)具。可(kě)以預見(jiàn)，得(de)益于GPTs的自(zì)定義功能和龐大(dà)的用戶群，衍生(shēng)應用的數量将持續增加，這爲法律行業應用的深度和廣度提供了堅實的基礎。
這些工(gōng)具中，多項可(kě)以應用于法律服務。例如(rú)，寫作(zuò)類（Writing）工(gōng)具中的All around Writer（全能作(zuò)家）、Human GPT（人(rén)性化GPT）、Copywriter GPT（文案GPT）可(kě)以用于生(shēng)成各種專業文件(jiàn)和宣傳文案；辦公工(gōng)具類（Productivity）中的Slide Maker（幻燈片生(shēng)成器）、Canva；編程/軟件(jiàn)開發類（Programming）工(gōng)具可(kě)以用于開發個性化軟件(jiàn)。
多模态大(dà)模型的應用
SORA的一條指令便能生(shēng)成東京街頭女(nǚ)子的視頻，這令無數人(rén)感到震撼。在法律行業中，文本應用的廣泛性無可(kě)置疑，而圖片、音頻、視頻的應用則相(xiàng)對較少。然而，每個律所不僅是法律服務的提供者，也是一個運營實體(tǐ)，需要進行品牌推廣、制作(zuò)圖片音視頻文案等相(xiàng)關工(gōng)作(zuò)。因此，在這些領域中，加強對多模态大(dà)模型的應用顯得(de)尤爲重要。
開發“智能數字員(yuán)工(gōng)”-AI agent
随着AIGC對于人(rén)工(gōng)智能技術(shù)的突破，能夠替代人(rén)類自(zì)動進行智力勞動的“智能數字員(yuán)工(gōng)”AI agent日(rì)漸可(kě)行。AI agent将基于大(dà)語言模型(LLM)，自(zì)動進行任務分(fēn)解規劃并自(zì)動完成任務，實現對于人(rén)類的工(gōng)作(zuò)任務的替代(agent)。AI agent與傳統的實現流程自(zì)動化的軟件(jiàn)機(jī)器人(rén)、虛拟人(rén)不同，其是依據AIGC技術(shù)達到對于需求的理(lǐ)解、規劃以及任務實施。通過開發AI agent，可(kě)以将工(gōng)作(zuò)中流程、事(shì)務性任務交給agent，而将需要人(rén)類特質能完成的任務留給人(rén)類律師(shī)，包括建立客戶關系，深入理(lǐ)解客戶的特殊需求，綜合情勢做出判斷以及創新型任務。
設定AI agent員(yuán)工(gōng)的崗位和能力需求
法律服務企業根據自(zì)身(shēn)的業務流程、崗位設置，選擇需要AI agent的崗位，并設定數字員(yuán)工(gōng)的能力需求。例如(rú)，可(kě)以開發客服AI agent，完成客戶的常見(jiàn)詢問(wèn)；可(kě)以開發文秘書(shū)類AI agent，進行案件(jiàn)流程管理(lǐ)等；可(kě)以爲律師(shī)或者專利代理(lǐ)人(rén)開發AI agent助手，協助完成包括信函起草、賬單開具、法律查詢等工(gōng)作(zuò)；也可(kě)以考慮開發用于品牌推廣的文案類、音視頻等的AI agent。
探索對AI agent員(yuán)工(gōng)的管理(lǐ)模式
由于AI agent的加入，人(rén)類員(yuán)工(gōng)與智能數字員(yuán)工(gōng)的職能如(rú)何分(fēn)配，如(rú)何發揮協同作(zuò)用将是首要問(wèn)題；而在未來(lái)對智能數字員(yuán)工(gōng)如(rú)何進行有效管理(lǐ)可(kě)能将成爲最受關注的問(wèn)題，包括對使用中不可(kě)預知的問(wèn)題和風(fēng)險如(rú)何及時發現和應對等等。
服務項目創新和流程優化
随着AI工(gōng)具、私有化大(dà)模型、智能數字員(yuán)工(gōng)的引入，法律企業傳統的服務項目在操作(zuò)流程、技術(shù)要求方面必然會發生(shēng)變化，而且很可(kě)能會有一些的新的服務項目産生(shēng)。
服務項目創新
在私有大(dà)模型的加持下，法律服務機(jī)構未來(lái)的服務項目會包括直接利用自(zì)有的大(dà)模型作(zuò)爲向客戶提供服務，不同服務機(jī)構的競争可(kě)能主要區分(fēn)在其大(dà)模型的準确性和效率方面，尤其是在一些個性化要求較低的法律服務中。針對複雜的法律服務項目中，法律服務機(jī)構彼此之間的競争在高價值内容提供和低價值工(gōng)作(zuò)成本的剝離(lí)，如(rú)何應用人(rén)工(gōng)智能輔助工(gōng)作(zuò)将律師(shī)從(cóng)低價值工(gōng)作(zuò)中剝離(lí)出來(lái)集中高價值方面的工(gōng)作(zuò)，提高質量并降低成本，可(kě)能是法律服務機(jī)構競争焦點。法律服務機(jī)構應用AI工(gōng)具提供更好的成果輸出展示也是可(kě)能創新項目之一，例如(rú)利用AI工(gōng)具形成可(kě)讀(dú)性更強的圖表、音視頻給客戶等。
服務流程優化
法律服務機(jī)構的服務流程創新主要體(tǐ)現在任務自(zì)動化、溝通與協作(zuò)、質量控制和效率評估等多方面。任務自(zì)動化主要體(tǐ)現在許多重複性和标準化的任務，如(rú)合同審核、信函起草、文件(jiàn)翻譯信函翻譯、數據整理(lǐ)，都(dōu)可(kě)以通過AI自(zì)動化技術(shù)來(lái)完成，此外法律文檔（警告函、起訴書(shū)、合同、專利領域的申請(qǐng)文件(jiàn)等）、法律或技術(shù)研究報告（法律進展報告、科(kē)技文獻綜述報告）的初稿也可(kě)以通過AI自(zì)動化技術(shù)生(shēng)成。溝通與協作(zuò)主要體(tǐ)現在與AI Agent或者AI平台與客戶溝通實現信息及時響應和信息同步，以及内部AI Agent與人(rén)類員(yuán)工(gōng)的協作(zuò)。質量控制和效率評估體(tǐ)現在通過AI進行數據評估來(lái)評估作(zuò)業進度和質量，比較實際表現與預期目标，并分(fēn)析效率和生(shēng)産力問(wèn)題。
人(rén)員(yuán)團隊組織和能力建設
人(rén)工(gōng)智能時代，法律服務企業需要不斷加強人(rén)員(yuán)團隊組織和能力建設，不僅要提高團隊人(rén)員(yuán)的AI意識，而且要綜合提高其專業知識素養和AI技術(shù)應用能力。
團隊人(rén)員(yuán)要具備對AI及相(xiàng)關技術(shù)的基本理(lǐ)解和應用能力，如(rú)ChatGPT、Gemini、Claude 等的使用，探索AI在企業各經營環節的應用方式，主動将AI工(gōng)具有效整合到工(gōng)作(zuò)實踐中。團隊人(rén)員(yuán)需要有終身(shēn)學習能力，AI技術(shù)日(rì)新月異，需要能夠不斷跟進，熟悉最新技術(shù)發展和應用。同時，能夠甄别AI系統提供的成果的真實可(kě)靠性、邏輯符合性，并能夠在此基礎上進一步進行分(fēn)析和解讀(dú)，提取有價值的專業角度的洞察和策略。随着AI技術(shù)在法律實踐中的應用，需要人(rén)類員(yuán)工(gōng)具備更強的倫理(lǐ)和法律責任意識，準确辨析、判斷哪些工(gōng)作(zuò)可(kě)以借助AI系統完成，AI系統提供的哪些成果會存在倫理(lǐ)和法律問(wèn)題。
崗位設計(jì)方面，企業需要突破傳統模式，增設如(rú)法律知識工(gōng)程師(shī)、提示工(gōng)程師(shī)等負責數據和大(dà)模型訓練的崗位，負責AI工(gōng)具使用的推廣和私有化大(dà)模型的建設，并全面跟進律師(shī)、咨詢師(shī)、流程人(rén)員(yuán)的日(rì)常業務，以便根據AI工(gōng)具的使用提出服務模式、内容、流程的創新優化建議(yì)。
企業在擁抱人(rén)工(gōng)智能技術(shù)的同時，需要加強對人(rén)工(gōng)智能所伴生(shēng)的相(xiàng)關風(fēng)險的管理(lǐ)。從(cóng)法律服務企業的視角來(lái)看(kàn)，主要包括以下幾種風(fēng)險：
有害輸出風(fēng)險
當前人(rén)工(gōng)智能系統所使用的大(dà)型語言模型并不能像人(rén)類一樣理(lǐ)解詞語和語言，而是基于海量數據的訓練，進而發現人(rén)們常用的語言模式，預測下一個最有可(kě)能的詞語。從(cóng)本質上講這不是對詞語的理(lǐ)解，而是對詞語排列組合方式或習慣的了解。因此，一旦訓練數據出現偏差，那麽極有可(kě)能産生(shēng)放(fàng)大(dà)偏見(jiàn)的結果。在企業使用非私有化模型時，如(rú)果模型訓練數據集不透明，那麽出現有害輸出的風(fēng)險将大(dà)大(dà)提高。
數據安全風(fēng)險
在使用商業AI工(gōng)具和非私有化模型時，任何輸入到模型中的信息都(dōu)可(kě)能會被存儲下來(lái)或通過互聯網傳播，這就(jiù)意味着企業的敏感數據、保密信息可(kě)能洩露給競争對手，甚至被惡意行爲者獲取。洩露的信息還(hái)可(kě)能被用于訓練新版本的模型，這相(xiàng)當于企業辛苦積累的知識、訣竅成爲了他(tā)人(rén)可(kě)以免費獲取的經驗。同時，将信息在企業的管控範圍以外使用，也不符合客戶、政府等第三方的數據合規要求。即便在使用私有大(dà)模型時，也需要加強對于該私有大(dà)模型的管理(lǐ)，避免數據洩露風(fēng)險。
法律倫理(lǐ)風(fēng)險
在當前的技術(shù)條件(jiàn)下，大(dà)型語言模型尚且不具備理(lǐ)解本質意義，進而發現真理(lǐ)、追求正義的能力，其輸出的成果有可(kě)能不真實，甚至存在歧視、辱罵性和無意義的内容。如(rú)果法律服務過于依賴人(rén)工(gōng)智能，或者不能對其輸出的成果進行有效的甄别、提煉和升華，将偏離(lí)提供法律服務的初衷，甚至做出違背公平正義的法律意見(jiàn)或咨詢建議(yì)。因此，需要法律服務企業加強對使用AI工(gōng)具的服務項目、業務模式的法律、道德、倫理(lǐ)的審視和管理(lǐ)。
随着人(rén)工(gōng)智能技術(shù)、産品和商業化應用的飛速發展，其在法律行業的深度應用和嵌入已是大(dà)勢所趨、作(zuò)爲法律服務機(jī)構和從(cóng)業人(rén)員(yuán)，必須順應行業和技術(shù)發展趨勢，采取積極的措施，隻有成功應對人(rén)工(gōng)智能時代帶來(lái)的挑戰，才能捕捉到人(rén)工(gōng)智能技術(shù)帶來(lái)的機(jī)遇，享受到新一輪發展周期所帶來(lái)的紅(hóng)利。
法律服務企業是應對的主體(tǐ)。意識層面上，要勇于改變法律行業傳統的工(gōng)作(zuò)和經營模式，肯于在人(rén)工(gōng)智能應用方面投入精力、财力。實踐層面上，要通過制定戰略，整體(tǐ)規劃應對策略和具體(tǐ)措施，不斷提升自(zì)身(shēn)人(rén)工(gōng)智能利用和管理(lǐ)水平的基礎上，尋找利用人(rén)工(gōng)智能技術(shù)爲企業帶來(lái)收益的商業機(jī)會。對内，通過AI工(gōng)具的利用提高工(gōng)作(zuò)效率，通過AI agent員(yuán)工(gōng)的開發降低人(rén)力成本；對外，通過業務模式、商業模式的創新，開拓新的服務領域和項目。
法律服務從(cóng)業人(rén)員(yuán)是一切應對措施的制定者、執行者。無論在行業中從(cóng)事(shì)着哪類工(gōng)作(zuò)、扮演着哪個角色都(dōu)應當通過持續學習，拓展自(zì)己知識和能力邊界，改變“法律專業以抗拒創新聞名”的曆史，積極應用人(rén)工(gōng)智能工(gōng)具提升工(gōng)作(zuò)效率和質量，積極适應人(rén)工(gōng)智能時代新的工(gōng)作(zuò)模式，挖掘并不斷提高在人(rén)工(gōng)智能時代下的自(zì)身(shēn)價值。
