技术的实用性与局限性:DoNotPay机器人的应用
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技术的实用性与局限性:DoNotPay机器人的应用

这篇文章探讨了技术在各个领域的应用价值。以"DoNotPay"机器人为例,虽然其提供的法律案例服务相对普遍,且价格低廉,但与律师等服务相比,仍有其局限性。特别是在财务领域,AI尚不能完全替代人类的职责和能力。
ChatGPT:人工智能助手的法律风险与前景评估
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ChatGPT:人工智能助手的法律风险与前景评估

本文主要介绍了2022年11月推出的聊天机器人模型ChatGPT,以及其在社交媒体上的火爆程度和资本市场对其的热捧。随着国内科技企业的布局,ChatGPT的概念在资本市场板块升温。然而,作为一名法律专业人士,作者也分析了ChatGPT可能带来的法律安全风险。ChatGPT是一款由人工智能研究实验室OpenAI开发的自然语言处理工具,使用的核心技术是Transformer,具有强大的跨模态能力和上下文对话能力。但尽管在 many fields它可以 "create answers",但当用户寻求正确答案时,ChatGPT可能无法给出正确的法律适用答案,需要结合具体法律场景和法律规定进行分析。
中国裁判文书公开率断崖式下降!AI法律行业未来路在何方?
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中国裁判文书公开率断崖式下降!AI法律行业未来路在何方?

?添加客服,获取更多资讯? 2022年中国裁判文书上网率呈悬崖式下降,下降高达90%以上,这令不少人深感忧虑。下面将探讨中国裁判文书公开制度的现状,以及其对AI法律行业和社会的影响。 《最高人民法院裁判文书上网公布暂行办法》自2013年起开始实施,自此文书公开制度迅速发展,进一步提高司法透明度和公正性。 然而,近年来,裁判文书公开率急剧下降。根据《警惕!法院裁判文书网上公开率断崖式下跌,上一年度年行政案件一审裁判文书网上公开率仅0.06%!》一文中统计显示,最近五年最高人民法院每年在人民代表大会上所作工作报告,即《最高人民法院公报》,统计其中记载的行政、刑事和民事三类案件的一审审结数量,再除以裁判文书网上已公开的该年一审文书数,制作了如下统计表和趋势图。 近五年行政、刑事和民事一审审结案件裁判文书网上公开数量及公开率统计表(图源:多方观点) 近五年行政、刑事和民事一审审结案件网上公开率趋势图(图源:多方观点) 行政、刑事和民事三类案件两年下降幅度分别为65.88%、67.64%、59.56%。这引发了广泛关注,因为裁判文书公开是司法公开的一个关键方面,有助于防止司法滥用和强化监督。 01 裁判文书公开制度的困境 裁判文书公开改革本应推动前进,但按照目前数据呈现不少领域出现了停滞和倒退的现象。 裁判文书网上的判决文书越来越少、公开不及时等现象,许多判决文书几乎无法查到。裁判文书的公开制度改革正面临严峻挑战,似乎已接近夭折的边缘 裁判文书的公开为法院判决提供了公正性和质量的监督,也为法律从业者提供了实践资料。这一举措的意义非常重大,不仅有助于增强司法透明度,而且有助于防止司法权的滥用。 公开判决文书的背后是巨大的风险和压力。没有人愿意公开,没有人愿意受到公众的监督和评判。公开裁判文书对法院和法官带来了心理压力,担心公众的批评和舆论影响。 这可能导致法官更加保守,减少文书公开,避免引发群众关注,引起社会展开讨论。 然而,司法公开乃是大势所趋,文书公开这正是司法透明的必然要求,也是司法公开的重要组成部分。公开判决文书有助于增强法院判决的公正性和质量,同时也促使法官承担更多的责任。 02 法律AI行业的挑战 裁判文书的公开与法律AI行业密切相关。目前市面上已有不少公司研发出AI法律工具,并广泛应用,为法律从业者提供了强大的技术支持。 然而,文书公开率的降低可能会影响这些工具的发展,因为它们依赖于裁判文书等数据来训练和改进他们的AI系统。大部分的法律AI解决方案都是在单模型GPT之上建构而成,因为容易搭建且见效奇快。 不过,如果不监控数据的质量,AI系统可能会以有说服力的方式陈述不正确的事实,这可能导致误导和错误的法律决策。因此,数据的收集和处理变得至关重要,以确保其准确性和可信度。 需要指出的是,为了训练模型,必须有充足且正确的训练数据,这些数据必须具备客观真实性、关联性和合法性。否则,在互联网上训练的生成式人工智能程序可能会误导人们。 法律机构、律师事务所,乃至单个律师都需要收集、整合、分析、使用大量法律文书,以生成有价值的数据。尽管规模不及用于训练大型语言模型的数据,但开发团队可以拥有自己的“大语言”集合,利用其累积的工作产品和专业知识,进行预训练、数据处理、微调和推断优化。 这可以让法律AI更加精确地执行法律检索、文件准备、合同审核、法律咨询、案件结果预测以及诉讼策略选择,从而提高法律服务的效率和可行性。 虽然市面上大多数都是单模型的AI法律产品,但并不是所有AI法律工具都依赖单一的数据来源。如熊猫AI法律服务平台加入专业知识图谱+BERT(逻辑推理)模型。 基本方法是首先通过某个行业专家长时间积累和总结,将该行业的知识内容进行结构化和流程化,然后通过BERT模型,输出符合人类的逻辑推理结果的内容。 要编制完成一个覆盖整个行业的知识图谱,需要收集大量的数据,还要经过长时间的积累、沉淀、总结和纠错,通过叠加人数和短期突击都无法完成,这是一条漫长的道路。 从节约成本的角度来看,AI法律服务行业具有巨大的成本优势;从提高效率的角度出发,AI也有其独特的优势。 因此,在成本和时间均减少百倍,质量甚至还能大幅提升和保持稳定,在如此惊人的利益对比面前,法律AI广泛应用于法律服务的全部场景将是大概率的事件。 而在这场法律AI进军法律服务业的竞争中,最终成功突围的产品不仅要求技术,还包括了数据质量高低、知识图谱的完善度、产品的应用能力以及创始团队的背景和经验等关键要素!! 最后,裁判文书公开不仅关系到公众对司法公正的信任,还关系到法律AI行业的未来。在这个信息时代,文书的透明度和公开性是维护司法公正的关键之一。确保法律的公平和公正,才能促进法治和民主社会的进一步发展。 声明:本文仅代表作者的观点,不代表本公众号观点,仅供学习参考之用。 「熊猫AI法律服务平台」 引领智能法律服务新未来 ↓公测优惠活动倒计时↓ 过后将执行新的定价方案 复制链接到浏览器抢先体验!?ai.pandalaw.cn 推荐阅读 ①我国法律科技产品大盘点 | ②法考这么难,到底是谁在考啊?| ③国外“四大”已普遍用上了AI,国内有哪一款AI工具最适合律师和法务?| ④法学生不能搞商业?他们是法学院毕业的企业家! | ⑤法律趣味大白话,让你秒懂法律条文! | ⑥如何让AI学会像律师一样的思考(更多精品文章,可在后台菜单栏找到哦~)
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双重挑战:生成式人工智能的责任与法律监管
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双重挑战:生成式人工智能的责任与法律监管

这篇文章主要探讨了生成式技术对责任模式的影响。作者首先指出,人工智能的快速发展对经济、生活和既有观念形成了挑战,而人类对生成式人工智能机制、作用、影响的理解还在摸索中,对应的法律概念也在尝试建构。文章提到,欧盟人工智能立法的双轨制模式最具潜在负面效果,因为它影响了人工智能监管的统一规范。相比之下,我国《生成式暂行办法》明确地垂直规范生成式人工智能,这是我国在人工智能立法上的技术优势。接着,作者讨论了舒默观点中的美国方案,认为过度追求人工智能的安全发展可能会阻碍技术的发展和全球的竞争。最后,作者提出了如何看待生成式人工智能为社会带来的巨大变化的问题。
2019年火爆来袭!律蛙智能和法律服务让你“秒懂”法律
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2019年火爆来袭!律蛙智能和法律服务让你“秒懂”法律

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人工智能与法律:未来纠纷解决的新思路
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人工智能与法律:未来纠纷解决的新思路

本文探讨了人工智能对法律行业的影响及相关的法律问题。人工智能技术的迅猛发展不断冲击着人们的日常生活,引发了对法律主体界定的思考。文章分析了现有法律法规在人工智能领域的适用性,并提出了加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究的建议。此外,本文还讨论了如何为人工智能载体定罪量刑以及人工智能与法学相结合的趋势。
AI技术赋能LegalServices:AFutureTrend
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AI技术赋能LegalServices:AFutureTrend

这篇文章主要探讨了AI技术在法律服务领域的应用和发展趋势。目前,AI已经在大数据挖掘、文本审核、案件检索等领域发挥作用,但也引发了对于职业前景的担忧。作者认为,AI技术的发展是为了提升效率,而其本身只是提升效率的一种手段,与OA系统、SAAS系统等并无本质区别。未来最早被替代掉的业务将是标准化作业领域,但目前的AI法律机器人技术尚未发展到这一地步。作者预测,未来会有更多精品律所和团队通过更高效的业务协同,将标准化作业高效高速解决。