AI律师助手

2024.03.04 本文字数：2075，阅读时长大约3分钟 导读：马斯克提出的论点是，自OpenAI去年发布GPT-4大型语言模型以来，AGI就已经开始实现，而该公司未来的技术将更加明确地符合构建AGI的标准。 作者 | 第一财经 钱童心随着AI大模型展现的能力越来越强大，通用人工智能（AGI）何时到来成为科技界热切关注的问题。近期，包括英伟达创始人CEO黄仁勋和谷歌DeepMind CEO哈萨比斯（Demis Hassabis）在内的科技大佬都对AGI来临的时点做出预测。然而，AGI的确切定义仍不明确，这也成为特斯拉CEO马斯克起诉OpenAI的核心争议点。黄仁勋在周五举行的斯坦福大学经济论坛上回应对AGI的预测。他表示，从某些定义来看，通用人工智能可能会在短短五年内实现；但从另一些定义来看，AGI可能还很遥远。 AGI取决于如何定义目标 黄仁勋去年12月就曾表示，未来5年内人工智能将有望在某种程度上达到与人类智能相当的水平，AI在许多脑力密集型任务上可以击败人类。AGI是目前全球最先进的人工智能公司共同努力的方向之一，OpenAI在这一竞赛中处于领先。简单来说，AGI是指能够像人类一样思考的计算机。他表示，AGI何时实现的答案很大程度上取决于目标如何定义。如果对AGI的定义仅仅是具有通过人类测试的能力，那么AGI很快就会到来；而如果要让计算机实现工程师的能力，那可能AGI还很遥远。截至目前，人工智能已经可以通过律师资格考试等测试，但在某些医学等专业测试领域仍然会犯错。黄仁勋认为，五年之内AI应该也能通过这些复杂的医学测试，但AI可能五年之内还无法像人类工程师那样完成具体目标的任务。人工智能领域大多数从事AI大模型构建的企业都声称，AGI是可以实现的，并且能够很快实现。DeepMind CEO哈萨比斯也在最近的一次播客采访中表示，他认为AGI最快可能在2030年到来。OpenAI的CEO奥尔特曼（Sam Altman）此前也预测，AGI可能会发生在未来的四五年内。 构建AGI是OpenAI的明确目标，这也成为过去的一个周末马斯克起诉OpenAI的核心争论点。OpenAI将AGI定义为“一个高度自治的系统，在最具经济价值的工作中能力胜过人类”。 GPT-4是AGI吗？ 而在马斯克对OpenAI的起诉中，最值得关注的核心指控是，AGI是否是已经实现并且被私人企业利用而未公之于众。马斯克在起诉中强调，OpenAI在签署与微软的投资协议时，一项重要条款是OpenAI授权给微软的技术许可仅仅适用于“AGI实现前”，当OpenAI真正开始构建AGI，那么对微软的技术许可将不再适用。马斯克提出的论点是，自OpenAI去年发布GPT-4大型语言模型以来，AGI就已经开始实现，而该公司未来的技术将更加明确地符合构建AGI的标准。诉讼书写道：“GPT-4是一个AGI算法，因此明显超出了微软与OpenAI独家技术许可的范围。”诉讼引用的论据为微软研究团队去年发表的论文，根据论文，GPT-4展示了AGI的早期迹象，其中包括“人类推理水平”的迹象。基于上述论点，此次诉讼的争论焦点将会聚焦在对于OpenAI的技术是否已经达到AGI标准的评判。对此，OpenAI否认了该公司已经实现了AGI。该公司首席战略官Jason Kwon在周五发给员工的备忘录中写道：“GPT-4不是AGI，它能够解决许多工作中的小任务，但在具有经济价值的工作中，人类完成的工作比例仍然比GPT-4高出太多。”去年11月，微软总裁布拉德・史密斯（Brad Smith）曾表示，具有超级智能水平的人工智能不太可能在一两年内实现，这需要耗时数年甚至数十年。但这并不妨碍OpenAI朝着实现AGI的方向努力，事实上从目前已经发布的技术进展来看，OpenAI是最接近实现AGI目标的。真正的AGI将是一种极其宝贵的资源，能够使大量人类劳动实现自动化，并为其创造者赚取大量利润，这也是吸引投资者重金押注的原因，其中也包括微软。 马斯克等“AI威胁论者”认为，如果AI能够智胜人类，或者变得具有欺骗性、与人类价值观不一致，也可能是危险的，因此，需要防止将这一技术掌握在单个公司或者权力聚焦的实体手中。 AI可能不如你家的猫聪明 然而，大多数人工智能行业专家仍然认为，目前的AI大模型还远远不符合AGI的标准，主要因为它们缺乏复杂的推理技能，并且经常犯愚蠢的错误。Meta首席科学家杨立昆（Yann LeCun）一直强调，“人工智能可能还不如你家的猫聪明”的观点。他曾在去年12月表示，人工智能要“进化”到人类智能的水平之前，可能还需要经历很多年“猫狗水平”的人工智能。他预测，当前的人工智能系统距离达到某种人类的感知能力还需要几十年的时间。在LeCun看来，一些公司之所以对具备超级智能的人工智能保持激进，是因为它们受益于人工智能的发展，例如英伟达，该公司正在为人工智能大战提供“武器”——GPU。英伟达昂贵的GPU成为用于训练大规模语言模型的标准工具。例如，Meta通过16000个英伟达的A100 GPU来训练其AI大型语言模型Llama。OpenAI等公司的目标以安全的方式构建通用人工智能（AGI），AGI的实现意味着人工智能可以达到人类智能的同等水平。而在这一过程中，GPU不可或缺。“如果你认为AGI已经流行，你就必须购买更多的GPU。”LeCun在谈到技术人员试图开发AGI时说道。黄仁勋也承认，大模型的发展速度虽然很快，但这并不等同于AGI，虽然它们很相关。他说道：“科技行业距离通用人工智能还有数年时间的原因之一是，尽管机器学习目前擅长识别和感知等任务，但它还无法执行多步推理，这对公司和研究人员来说是首要任务，每个人都在为此努力，技术的发展很快。”微信编辑 | 苏小推荐阅读 这个地级市比重庆、天津还有钱

近日，一篇引起了广泛关注的报道《GPT-4考90分全假！30年资深律师用ChatGPT打官司，6个虚假案例成笑柄》在各大媒体上热播。该文揭示了一个事实：AI在法律领域的应用并非想象中那么完美。作者还大声呼吁“ChatGPT，真的不可信！” GPT-4的解读 由于文章篇幅较长，我们这里不赘述原文。我们请GPT来为我们概述这篇新闻的主要内容： 我们再来看看GPT对这个新闻会有什么看法？ 通过GPT的回答，我们能看出它对自身能力的透明化评估，以及对可能出现问题的坦诚承认，这是值得我们肯定的。 我的AI认知过程 在这样一个AI飞速发展的时代，以AI为主题的文章引发了无数的讨论。有些人将AI神化，忧虑它将取代人类的工作；而有些人则对AI充满疑虑，批评其错误和漏洞频出。那么，我们该如何看待这个问题呢？AI到底有没有实际用处呢？ 我已经深度使用AI近半年，我发现，对AI的理解，不是一蹴而就的，而是一个逐步深入，认知不断更新的过程。 初次接触阶段：我被网络上用StableDiffusion绘制的精美画作，以及GPT仿佛像知识渊博的人类朋友般流畅的对话所震撼，感觉AI就要立即取代人类，甚至要“消灭人类”了。 别人用AI画的“美女与野兽” 上手实践阶段：当我开始自己尝试使用StaDiffusion时，绘制出的画作简直让人无法直视；我开始像使用一个智能化的“搜索引擎”那样使用GPT，让它帮我完成一些事实查证，但结果常常出现错误。这使我感到有些失落，开始对AI产生了一些怀疑。 我用AI画的“美女与野兽” 学习研究阶段：我开始查阅关于AI的一手资料，阅读一些论文和研究报告，对现在的大型模型和神经网络有了基本的了解，我开始理解它的大致原理，从而对其能力与局限有了初步的认识。 微软的一篇GPT4能力探究论文 深度理解阶段：我对GPT有了更深入的认知，了解到GPT在“归纳总结”、“分析推理”、“文本工作（包括翻译、扩写、改写等）”方面相当擅长，而在事实认定和计算方面则相对较弱。 在《掌握AI，成为高效律师》课程中的总结 应用实践阶段：这是一个至关重要的阶段。我开始在思维上有了变化。我们日常学习工作可以拆解为：“吸纳信息知识，形成认知”、“提出正确的问题，明确方向”、“构建解决问题的系统结构和工作流程”和“掌握具体每个生产环节的知识、技能以实现具体产出”四个环节。在这四个环节中，每一个都让我花费大量时间和精力。 有了AI后，我开始改变思维和习惯，认为提出正确的问题，明确方向才是未来最需要的，而其他环节我都可以借助AI更高效地完成。这使得我在面对陌生的领域或未掌握的知识技能时，不再感到束手无策。甚至，我曾经引以为傲的能力——构建系统化方法论和搭建高效、可执行的工作流程，可能这些都并非未来的核心竞争力。 一旦你掌握了如何借助AI来思考、学习和总结，跨领域学习的门槛就被极大的降低了，未来将出现大量能够跨领域掌握知识和技能的复合型人才，这是一个必然的趋势。有人曾说过，掌握AI技术的人就相当于拥有了一家小型公司，我认为在未来这完全有可能成为现实。 “问对问题”是解决问题的关键，未来会无限放大这个能力的作用 工作落地阶段：这也是我当前正在重点探索的阶段。我开始思考如何将我对AI的理解转化为各行业的实际应用方法、工作流程和应用程序。 如今，AI已经在我的工作和思考中扮演了重要角色，成为了能够真正帮助我工作和生活的工具。我坚信，这场技术革命将像“电脑的发明”，甚至“电的发明”那样，彻底重塑所有行业。我们现在才刚刚开始这个故事，能有幸能经历这样伟大的时代变革，是极其幸运的。 每一种新技术，尤其是具有颠覆性的新技术，都会带来挑战和疑虑。就像最初的汽车无法比马车更快、更舒适，但汽车取代马车就是未来，无人可以阻挡。让我们用开放的心态去体验、探索，享受这一巨大变革来的乐趣。 汽车取代马车，无人可以阻挡 陆鸣学堂的价值 陆鸣课堂坚定地致力于探索如何让人AI真正应用于我们的日常工作和生活，以提高工作效率并开启全新的智能生活方式。为了实现这一使命，我们将专注于以下几个核心领域： AI的资讯或趣闻：我们将追踪并分享最新的AI科技动态和趣闻，帮助你紧跟AI的发展脉搏，了解其最新的进展和趋势。实际应用的AI工具：我们将分享那些能够直接应用到你的工作和生活中的AI工具，为你提供最适用的AI工具，帮助你解决实际问题。系统的、落地的AI应用教程：我们不仅分享工具，更提供系统而详细的教程，让你能够轻松掌握这些工具的使用思路和方法。我们希望你不仅能了解AI，更能运用AI，将其真正融入你的日常生活。 今天就聊到这里，如果大家对GPT或者其他AI工具的使用有疑问，可以私信我或者留言。每个人碰到的实际使用场景可能都不相同，我会根据你的具体情况来帮你解答。

“码农真的快失业了，编程不存在了。”在今早 GPT-4发布之后，朋友圈刷屏，很多人表达该技术对目前人类生产生活的影响。 GPT-4有多强，GRE考试接近满分，律考比肩顶级律师，随手画个草图就能做出同款网页。当国内还在热议人工智能对话大模型产品ChatGPT时，背后核心预训练模型技术GPT却突然重磅升级。 钛媒体App获悉，北京时间3月15日凌晨，创造出ChatGPT的美国 AI 公司OpenAI 正式对外发布GPT-4。 据悉，GPT-4是新一代多模态大模型，支持图像和文本输入以及正确的文本输出，拥有强大的识图能力，文字输入限制提升至2.5万字，支持多个语言，回答准确性显著提高，从而让新的ChatGPT更聪明。此外，GPT-4还开放了角色扮演和性格定制能力。另外，GPT-4版本还会随着时间进行自动更新。 钛媒体App了解到，OpenAI发布的GPT-4在各种专业学术基准上有着人类水平表现。例如在模拟律师考试中，GPT-4得分约为前10%——击败了90%人类，而ChatGPT背后的GPT-3.5得分约为倒数10%。 “GPT-4 是世界第一款高体验，强能力的先进AI系统，我们希望很快把它推向所有人。”OpenAI工程师在开发者Demo视频中表示，GPT-4 是OpenAI努力扩展深度学习的最新里程碑。OpenAI称，GPT-4虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现。 微软在GPT-4发布后第一时间表示，新的必应（Bing）已经基于GPT-4 技术运行，这是为搜索产品量身定制的模型产品。“如果你在过去五周内的任何时候使用过新的Bing预览版，你就已经提前了解过这个强大模型的早期版本。随着OpenAl对GPT-4及以后的版本进行更新，Bing 从这些改进中受益匪浅。” 钛媒体App获悉，即日起，ChatGPT Plus付费订阅用户现可直接使用GPT-4版本的ChatGPT，未来则将对免费用户开放一定数量的GPT-4体验。同时，GPT-4 API 需要申请候选名单，今天将开始邀请一些开发人员，并不断扩大邀请规模，每1000字符的价格为0.03美元；图像输入则处在研究预览阶段，仅对少部分用户开放。 不过，GPT-4仍存在改进空间。虽然这次模型大升级，但之前ChatGPT会出现幻觉、“胡说八道”的毛病还是没能在GPT-4中完全改掉。 谁能革得了 ChatGPT 的命？现在看来还是 OpenAI 自己。 花了6个月打造，GPT-4到底强在哪里？ 聊GPT-4之前，先要了解GPT到底是什么。 随着1956年“达特茅斯会议”上创造“人工智能”这个术语，全球迎来了 AI 技术发展阶段。在2016年谷歌DeepMind的“阿尔法狗”（AlphaGo）击败了韩国围棋冠军李世乭，以及机器学习的诞生，AI 算法、算力、数据“三驾马车”获得了突破性技术进展。 但问题在于，机器学习利用循环神经网络(RNN) ——序列数据或时序数据的人工神经网络来处理文字，使得文字按顺序一个个处理，没办法同时进行大量学习。 因此2017年，谷歌团队发布论文“Attention Is All You Need”，提出了一个新的学习框架Transformer，以解决此问题。它抛弃了传统的CNN（卷积神经网络）和RNN，使整个网络结构完全由Attention机制组成，从而让机器同时学习大量的文字，训练速度效率大大提升。 简单来说，只需要LLM（大型语言模型）、大型参数量和算力算法训练，以Attention机制就可实现快速的机器学习能力。因此，无论是ChatGPT的T，还是谷歌预训练语言模型BERT的T，均是Transformer的意思。 基于Transformer框架，OpenAI进行了新的研究学习GPT，全称为Generative Pre-trained Transformer（生成式预训练框架），其利用无监督学习技术，通过大量数据来形成快速反馈。2018年6月，OpenAI发布第一代GPT，2019年11月发布GPT-2，2021年发布了1750亿参数量的GPT-3，不仅可以更好地答题、翻译、写文章，还带有一些数学计算的能力等，而ChatGPT是微调之后的GPT-3.5消费级应用。 今天发布的GPT-4，是一个大型多模态模型，能接受图像和文本输入，再输出正确的文本回复。OpenAI表示，团队花了6个月的时间使用对抗性测试程序和ChatGPT的经验教训，对GPT-4进行迭代调整，从而在真实性、可控性等方面取得了有史以来最好的结果。 “GPT-3.5 和 GPT-4...

每经编辑：程鹏,盖源源 ChatGPT，还可以信任吗？ 据央视新闻5月29日报道，近日，美国一名律师在一起诉讼案件中，帮原告打官司时，引用了ChatGPT搜集的6个案例，而法官却发现那些信息全是子虚乌有。律师承认自己没有核实信息并为此道歉，眼下面临处罚。 让ChatGPT协助办案美国30年资深律师被坑 据新华社援引美国有线电视新闻网28日报道，男乘客罗伯托·马塔对哥伦比亚航空公司提起诉讼，称自己2019年搭乘该公司航班飞往纽约市途中，乘务人员疏忽导致他膝盖被客舱内推车撞伤。 马塔的代理律师是已有30多年从业经历的纽约市律师史蒂文·施瓦茨。为支持马塔诉求，施瓦茨向法官凯文·卡斯特尔提交了多个所谓类似案例及其判决结果。 今年4月，哥伦比亚航空公司的律师致信法官，质疑施瓦茨所提交案例信息的真实性。据美国《纽约时报》报道，律师之一巴尔特·巴尼诺说，他的律所律师精通航空法律，看出那些信息不实。他说，他们当时隐约感觉那些信息来自ChatGPT。 法官卡斯特尔本月4日在一份书面文件中写道，那6个案例的判决结果、引语等都是假的，“法庭从未遇到过这种情况”。他下令6月8日就处罚施瓦茨举行听证会。 施瓦茨承认那6个案例为ChatGPT提供。法庭文件显示，他看到这些案例信息后追问ChatGPT信息是否属实，机器人称“千真万确”，还给出了所谓的信息出处。 施瓦茨说，他这是第一次用ChatGPT协助办案，“没有意识到内容伪造的可能性”。 他在书面文件中“深表懊悔”，愿意承担相关责任，承诺今后“没有完全核实”就不会使用聊天机器人提供的信息。 研究发现ChatGPT并非可靠信源 值得一提的是，今年3月14日，OpenAI宣布正式发布为ChatGPT提供支持的更强大的下一代技术GPT-4，称其拥有图像识别功能，高级推理技能，以及处理25000个单词的能力，在某些测试中的表现“可与人类相媲美”，并在大学入学和法律及医学等专业领域的许多模拟考试中优于其前身GPT-3.5。例如，GPT-4通过了律师资格模拟考试，分数超过90%的人类考生，而GPT-3.5此前的分数则低于90%的人类考生。 不过，目前最新的研究发现ChatGPT并非可靠信源 。 据科技日报5月18日的一篇报道，加拿大科学家在16日出版的《放射学》杂志上刊登新论文称，最新版本的ChatGPT通过了美国放射学委员会的考试，突出了大型语言模型的潜力，但它也给出了一些错误答案，表明人们仍需对其提供的答案进行核查。 图片来源：物理学家组织网 ChatGPT是一种人工智能（AI）聊天机器人，它使用深度学习模型在庞大的训练数据中识别单词之间的模式和关系，并根据提示生成类似人类的反应，类似的聊天机器人正被纳入谷歌和必应等流行的搜索引擎中，医生和患者们也会使用这些搜索引擎来搜索医疗信息。但由于数据来源并不一定真实可靠，该工具会给出与事实不符的答案。 为评估ChatGPT在美国放射学委员会考试问题上的表现并探索其优势和局限性，多伦多大学的拉杰什·哈瓦那博士及其同事首先测试了基于GPT-3.5的ChatGPT的表现。研究团队使用了150道选择题，这些选择题与加拿大皇家学院和美国放射学委员会考试的风格、内容和难度相当。这些问题不包括图像，分为低阶（知识回忆、基本理解）和高阶（应用、分析、综合）思维问题。高阶思维问题可进一步细分为影像学表现描述、临床管理、计算和分类、疾病关联。 研究人员发现，基于GPT-3.5的ChatGPT的正确率为69%，接近70%的及格线。该模型在低阶思维问题上表现相对较好，正确率为84%，但回答高级思维问题时表现不佳，正确率仅为60%。而性能更优异的GPT-4的正确率为81%，且在高阶思维问题上的正确率为81%，远好于GPT-3.5。但GPT-4在低阶思维问题上的正确率仅为80%，答错了12道题——GPT-3.5全部答对了这些题目，这引发了研究团队对GPT-4收集信息的可靠性的担忧。 这两项研究都表明，ChatGPT会有提供不正确答案的倾向，如果仅仅依靠它获取信息，非常危险，因为人们可能意识不到其给出的答案是不准确的，这是它目前面临的最大的问题。当前，ChatGPT最适合用来激发想法，帮助撰写数据摘要，而用于快速信息检索，需要对其提供的事实性答案予以核查。 编辑|程鹏 盖源源 校对|陈柯名 封面图片来源：视觉中国 每日经济新闻综合自央视新闻、新华社、科技日报 每日经济新闻

× 本文是今天下午我在Legal Ops活动上的演讲内容，由科大讯飞进行语音转写为文字稿，再由ChatGPT协助改写而成。这是一个“AI帮助AI”帮助小编的成果。‍ 妥妥的生产力工具！ ——Trialday编者按 今天，我将与大家分享一个主题：GTP对法律人极不友好，但也充满机会。 这个主题实际上源自金沙江创投朱啸虎老师，他曾在一个活动中提到，GTP对企业服务领域的创业者非常不友好。我意识到，作为法律人，我们所从事的也是企业服务，那么其中的不友好因素和机会究竟是什么呢？这个问题一直困扰着我。 无论是律师、法律科技还是投资圈子，大家都在关注与GTP相关的话题。我们的团队背景相当复杂，既有法律背景，也有法律科技创业背景。 在创立新公司之前，我们不断思考一个核心问题：到底我们应该成立一个具有法律服务能力的科技软件公司，还是一个具有科技应用能力的法律服务公司？这个问题对于许多法律圈的创业者和法律科技创业者来说，可能都是一个难以回答的问题。然而，我们认为，在二次创业时，应该重新审视和讨论这个问题。 在第一次创业时，我们尝试利用科技改变甚至颠覆法律圈的工作方式和底层逻辑，但最终并未成功。我们曾归咎于各种外部因素，如环境、政治体系和技术成熟度等。 然而，我们应该更深入地思考：法律服务的核心价值究竟是什么？是可以通过一个问答软件来解决的问题，还是一套综合性解决方案？这些问题至今仍在讨论之中，但我们已经明确了一个方向：在第二次创业时，我们希望尝试另一种模式。在讨论成立新机构时，我们经过深入讨论，最终决定创建一家具有科技应用能力的法律服务公司。 然而，在GTP问世之后，我们感到既兴奋又恐慌，不确定这项技术会对我们产生什么样的影响。经过两三个月的时间，我们自己试用GTP并观察周围的人使用这个工具后，我们得出一个结论：GTP对于法律行业的人来说确实非常不友好。 那么，为什么会如此不友好呢？ 首先，从我自己的经历来看，无论是作为诉讼律师还是商业律师为客户提供解决方案，我认为我们所提供的核心价值在于——法律服务的本质本身就是信息不对等。 作为专业的法律人，我们了解诉讼程序、法官的判决逻辑以及政府审批流程等，然后将其整合为法律服务产品出售给客户。客户所购买的实际上是我们的专业信息。我认为这至少占了法律服务产品内在逻辑的70%到80%。然而，GTP在这方面的表现比我们更快、更好、更清晰。 在这种情况下，我们需要重新思考：如何在GTP的背景下，发挥我们的优势并抓住机会？如何将科技与法律服务相结合，创造出真正有价值的产品？这些问题对于法律行业的从业者来说，既是挑战，也是机遇。 好在目前试用过GTP的人都说，不管这项技术有多好，但有一点非常像人，就是能够一本正经地胡说八道。这也像极了我们很多人印象中的“小助理”形象——当我需要给老板提供一份回答，然后老板会指出许多问题，我会迅速向老板道歉，承认自己经验不足，然后再去查找资料。GTP在这方面的表现确实很快，甚至比我们更好。 作为律师，我的核心技能包括获取信息、检索案例和法律条文，然后从中找到我需要的内容。接下来，我会判断案例是否适用，选用合适的法条，并进行分析。然而，我发现GTP在这些方面比我做得更好，GTP能够迅速搜寻和提供信息，可以快速生成高质量的法律文件。如果信息不对称占据了法律服务行业的70%-80%，那么GTP确实有能力将我们律师取而代之。 这是我面临的第一个恐慌。基于这个恐慌，我遇到了第二个恐慌。 当初我们创业时，我们讨论了我们想要的商业模式。作为律师，我曾专注于处理高端、重大、复杂的诉讼案件。然而，由于各种原因，如经验、资源和律所规模，我发现难以接触到这类案件。在此期间，我处理了一部分“普通案件”，竞争非常激烈。而我们也发现某些法律服务方面，包括批量型的法律服务和流量型的法律服务，这些被称为下沉式法律服务。 我将整个法律行业划了两条“金线”，发现大部分律师都在处理中间那部分业务。他们既没有能力和机会处理高端案件，也不愿意从事下沉式的业务。这类业务繁杂琐碎，例如婚姻家事和金融催收。尽管这些案子看似标准化，但律师并不愿意处理大量重复性工作。 许多律师认为，他们需要一个自由的灵魂，而不是每天在案件中处理重复性工作。然而，高门槛的业务需要我们具备获取资源的能力，判断重大案件的能力，以及处理复杂交易的能力。与此同时，中间那部分业务，尽管并不特别赚钱，却成为大家争夺的对象。 GTP的出现对我们的冲击主要集中在这部分业务上。传统上，律师可以通过积累经验和资历来提高自己的地位。然而，在过去的10年里，法院信息化、数据公开以及大数据时代的到来，已经对律师行业产生了巨大影响。如今，律师必须熟悉大数据和检索技能，才能被认为是专业的诉讼律师。大数据已经在很大程度上弥合了行业内的鸿沟。年轻律师可以通过检索和学习，迅速弥补经验上的短板，消除职业年限带来的专业性差距。 尽管经验一直是法律行业的基石，无论是1万小时定律还是累积资历，这些都在大数据面前变得不那么重要。如今，GPT甚至能够在不需要检索的情况下回答问题，只要你能提出明确的问题，它给出的回答会让人叹为观止。因此，我认为这对我们律师的业务能力产生了巨大冲击，我们之间的经验差距变得不那么重要了。 GPT甚至能根据你的需求编写法律文件、辩护词、分析意见和演讲稿，许多刚入行的律师助理，在面对合伙人的任务时，可能会对如何写稿感到困惑。而GPT可以帮助他们完成这些任务，甚至做得更好。这对我们这个重视信息、内容和经验的行业来说是一个巨大的冲击。在GPT和完整的数据面前，我们似乎变得不堪一击。面对这种压力，我们需要找到反击的方法。 如果我们能将GPT引入国内，并在合规前提下将裁判文书网上的文书输入进去，那我们是不是可以不用检索了？我们只需要直接问GPT在北京朝阳区的民间借贷案件中，大致有哪几种判决思路？我相信GPT肯定比我们律师更快，甚至可能比我们整个律所的力量都要快。这让我们不禁思考，我们的核心竞争力究竟在哪里？ 我曾花了三四个月的时间思考这个问题，从GPT最早的版本推出后，我就开始寻找方法去应用它。经过一段时间的思考，我认为目前至少有两件事情是我觉得我自己比GPT做得更好的： 第一，提出好问题。 爱因斯坦曾说过，提出一个好问题比解决一个问题更重要。在一个充满答案的世界上，好的、准确的问题，却显得更为稀缺。例如，在使用AI生成艺术品时，我们需要提供风格、背景、比例、亮度等各种参数设置。这些设置最后会转化为一段“魔法咒语”，在AIGC软件中输入后，便可以生成想要的作品。 在未来，如果我们能将所有的法律文书数据导入GPT模型，那么律师们可以像哈利波特里的巫师一样，在大屏幕上直接进行语音输入，询问具体案例的相关信息。例如，我可以询问“2021年至2022年期间，在全国范围内（除去某几个省份），某一类案件，原告和被告的主体分别是什么，审理法官的判决思路中的相同点和不同点”。在这样的情景下，我们掌握在脑海中的关键词和“知道自己想要什么”的能力，将成为未来一项稀缺的能力。 这个能力进一步提升，就是了解客户需求的能力。 旭东之前提到的一点让我深有感触，那就是了解客户需求在法律运营岗位中至关重要。因为客户与我们一样，他们并不清楚自己想要什么，他们只是希望找到“好律师”，而我们需要为他们定义什么是“好”律师；法官希望进行类案同判的裁判方向，我们需要明确“类案”的标准。 这并非像给GTP一个简单地关键词，而是一个复杂的思考过程。直到现在。我也没有弄清楚这究竟是一个法律问题、管理问题、还是心理学问题。这涉及到理解自己和他人的能力，挖掘他人想要的东西。然而，如果以GPT继续发展，我们与机器沟通的方式将不再局限于编程能力，而是对提示词和未来结果描述的能力。我认为这是我们不容易被取代的能力。 所有的工具都需要被有效的应用，才能产生理想的效果。在过去的三个月里，我看到了很多类似的信息。有些人在群里嘲笑GPT，让GPT帮他们写合同、写书等。然后GPT给出一段含蓄而内敛的回答，要么说写不了，要么能写，但结果往往令人失望，被批评说这也算合同。我觉得这就像知乎上的经典问答，“为什么有那么多人问愚蠢的问题？”因为你的问题太愚蠢了，机器实在懒得回答。 因此，每个工具都需要得到适当的使用。如果我们能够将GPT视为我们可利用的工具，而不是将其视为限制我们的工具，我们就需要培养使用这种工具的能力。这对于个人和机构都是重要的。 而第二项能力，是针对机构而言的，那就是“提供服务”的能力。 正如朱啸虎所说，对于企业服务来说，第二次机会是交付最终服务的机会。在过去的二三十年里，中国的互联网行业发展迅速，整个行业最大的机会源于模式和规模的发展。很多人并不在意最后交付，比如快递业，我们听到很多关于快递员乱扔和遗失快递的事情，但是由于用户数量足够大和增长速度足够快，所以似乎并没有太大问题。 对于法律服务机构而言，提供的不只是法律知识，还包括法律知识如何进行有效交互的技巧。因为交互是靠人来完成的，而不是靠机器完成的。创业初期我们讨论过的问题是，法律服务不可被替代到底是什么？最终的法律服务交付指的是什么？（是法律文书吗？是我们出庭时的辩词吗？还是客户谈判的技巧？）法律服务的最后一公里指的是什么？（怎样才能将法律服务真正地交付给客户？我们如何通过微信或邮件或口头表述来交付服务？） 而GTP的出现这让问题更加清晰了，因为最不容易被替代的，恰恰是“服务”本身，服务是一个人与人之间关系的体现。 我们在传统的律师业务之外，还在上海和天津分别运营着一个调解中心，为法院提供诉前调解服务。在这个过程中，大量的调解案件是可以通过软件生成标准化的问答过程的。但为什么我们需要人来处理调解案件？因为只要机器打电话给你，不管是什么事情，你的第一反应一定是不会听的。但如果是一个人打电话给你，你可能会多听几秒钟，你可能会回答几个问题，你可能会从中得到解决问题的可能性。这是机器无法替代的人性。在调解业务中，这一点差异可以影响到调解率的提升，而这与技术和话术并不直接相关。因为在服务的最后一公里，人的角色仍然至关重要。 我们在这个时代的信息化进程中发现，服务仍然需要人去完成。底层技术的建设完成之后，服务仍然需要人的参与。在这个快速变化的时代里，我们需要将服务作为核心，努力交付最终的服务成果。这也是我们自己小机构两年左右的经验，我们需要做的是一个以服务为核心的公司，其他的前缀都是为了修饰服务这个词。最终，我们需要将交付服务成果作为我们的最终目标，始终不忘初心。 昨天准备完课件之后，我想起了一个有趣的点子，于是我问了问GPT，把课件里面的主要的梗概输入到GPT里面，然后“以GPT对法律人极不友好，又充满机会”为题目，规定了发言稿的字数限制。 回答里面有一句话我觉得还蛮有意思的， “律师作为人，在为客户提供法律服务时具有无可替代的价值，法律服务并不仅仅是对法律条文和案例的解读，更涉及到对客户需求的理解、关心和支持。GPT虽然能够处理大量法律信息，但他缺乏对人性的理解和关怀。 很多时候客户面临的问题并非纯粹的法律问题，而涉及到家庭事业财产等多方面复杂的情感纠葛。在这种情况下，作为律师，我们需要站在客户的立场上充分挖掘客户的需求，给予关心和支持，以最大程度的维护客户的利益，这正是GPT等人工智能技术无法替代的部分。” 我想，GPT开始能读我的想法了。...

8月2日，全球最大律师事务所之一的大成（Dentons）在官网宣布，与微软合作推出法律专业版ChatGPT，辅助律师处理客户案件。 大成通过GPT-4打造了一个名为“fleetAI”的生成式AI机器人，可以提供法律文献查询、自动生成法律内容、识别法律论据等功能，以提升法律业务效率和节省时间。 fleetAI将在8月份上线，为英国大成律师事务所的员工提供服务，测试时间6周。大成会根据员工、客户的反馈制定AI使用指南，然后将fleetAI推广到全球公司。 英国大成创新负责人Joe Cohen表示，数据安全、信息准确是应用生成式AI的重中之重。与微软的技术合作可以确保员工上传到fleetAI的所有数据不会用于训练AI模型，不会被大成以外的任何人使用，并在30天后自动删除。 早在今年3月，美国伊利诺伊理工大学-芝加哥肯特法学院曾公布消息，GPT-4通过了美国统一律师资格考试。该考试一共7项，GPT-4在民事诉讼、合同法、刑法、物权法、证据法5个学科考试中得分高于人类考生平均分，整体排名高于90%考生。 此外，法律行业拥有法律文件、判决书、合同等海量文本数据，这为ChatGPT等生成式AI实现场景化落地提供了肥沃的土壤。因此，大成律师事务所推出fleetAI便是水到渠成的事。 据悉，fleetAI除了提供法律文献查询、自动生成内容和识别法律论据之外，还提供允许用户上传多个法律文件，通过查询、分析、识别等方式来提取该文件的核心数据。 例如，将法律领域必看的《合同法》上传到fleetAI中，可以让其快速提取核心要点和查询相关条例，极大的节省了时间。 英国、爱尔兰和中东的大成首席执行官Paul Jarvis表示，fleetAI可以帮助律师快速分析客户的案件要点、难点，加速法律流程处理效率。作为全球为数不多将生成式AI纳入到日常工作的律师事务所，我们在开发fleetAI阶段时就已经确定了实际业务用例，这将彻底颠覆了法律行业的工作模式。 fleetAI的未来版本已经在开发中。这将包括与大成现有的法律的机器人进行集成，例如，自动从Companies House中提取数据，分析客户的法庭索赔以预测审判结果。大成还在积极尝试其他生成式AI组合，以确保律所律师可以使用高效、多元化的技术组合方法。 事实上，法律行业在应用ChatGPT等生成式AI非常积极，除了大成全球另外一家法律巨头「律商联讯」也推出了相应的产品。 今年5月5日，「律商联讯」便基于自身2,500TB 巨量数据和GPT-4等大语言模型，推出了类ChatGPT产品Lexis+ AI™具备交互式法律搜索、法律内容总结和起草合同/简报三大功能，成为最早一批应用生成式AI的法律机构。 关于Dentons Dentons于2013年由SNR Denton、FMC和Salans合并成立。2015年11月Dentons与中国大成律师事务所合并，从而成为全球规模最大的律师事所务。 Dentons在80多个国家的200多个城市设有分支机构，拥有21000多名专业律师，提供法律、公司并购、融资、税务、知识产权等服务。

已故的科幻作家，写出《2001太空漫游》的亚瑟·克拉克曾说过，任何足够先进的技术，都极其类似于魔术。今天凌晨1点，随着GPT-4发布，人工智能又一次在人类面前变起了眼花缭乱的魔术。 对于GPT-4的发布，猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛第一时间分享了体验视频，他表示：“GPT-4发布 世界要变了！每个人都要关心。” 上午，#GPT4做一个网站只要十秒#一度登上热搜。有网友看完片段就感慨，首先干掉了程序员…也有网友精辟总结，之前的GPT-3.5像个大学生，GPT-4活脱脱一个研究生。 下面，就用10个小片段，见证奇迹的发生。 1. 看图说话，10秒生成一个网站 发布会上，OpenAI总裁兼联合创始人Greg Brockman在纸上画了个粗糙的网站框架——真的只是用纯手画的方式，然后把草稿扔给GPT-4，告诉它我要做这么个网站，帮忙生成代码。 10秒之后，代码生成。 GPT-4看图说话本领不止于此，它还具备一定的逻辑推理能力。 跷跷板一端放着球，一端吊着一双拳击手套，问手套掉下去会发生什么？ GPT-4：它会掉到木板上，并且球会被弹飞。 这张图片有什么不寻常之处？ GPT-4：这张照片的不同寻常之处在于，一名男子正在行驶中的出租车车顶上的熨衣板上熨烫衣服。 我可以用这些原料做些什么？ GPT-4：华夫饼、松饼…… 2. 考试能手，数学相当于高二好学生水平 基于GPT-3.5的ChatGPT，因为不会算术被小朋友笑话了好久。这次GPT-4在美国SAT数学试题测试里拿了700分，满分是800分，排名前11%左右——SAT的数学相当于国内高一、二水平，在阅读写作中拿下了710分的高分，排名前7%左右。 OpenAI认为，在各种专业和学术基准上，GPT-4已经和人类相当！ 比如，当初GPT-3.5参加模拟律师考试，拿到的成绩是倒数10%，GPT-4拿到了前10%的好成绩。 为什么又是律师？ 早在今年1月30日，美国哥伦比亚法院就使用ChatGPT作为辅助工具，让它帮忙检索法庭文件，判断“自闭症未成年人是否可以免除为其治疗支付费用？”——大量律师实际上做的是阅读卷宗、搜集证据、研究法律条款等案头工作，这部分AI已经有了压倒性的优势。 3. 语言高手，中文准确性进一步提升 不仅是英语，该模型在多种语言方面均表现出优越性。OpenAI称，在测试的26种语言中，GPT-4在24种语言方面的表现均优于GPT-3.5等其他大语言模型的英语语言性能。其中GPT-4的中文能够达到80.1%的准确性，而GPT-3.5的英文准确性仅为70.1%，GPT-4英文准确性提高到了85.5%。 4. 看得更多，能给代码修bug 升级之后，GPT-4可接受的文字输入长度也增加约2.5万单词，进一步拓展了它的日常应用场景。发布会上，Gregman现场表演了一波用GPT-4修正代码bug。只要小手一抖，把1万字的程序文档扔给GPT-4。 又会写代码，又会抓bug，程序员也在瑟瑟发抖。 也因为能“看得更多”，基本上把大部分链接给到它都能让它“划重点”，对比只能分析一小段的GPT-3.5已经是明显进步。 5. 看得更深，人类玩梗它也懂 请听题：“大舅去二舅家找三舅说四舅被五舅骗去六舅家偷七舅放在八舅柜子里的九舅借十舅的发给十一舅的一千元。问：谁是小偷，谁是受害者？” 对于这种弯弯绕的题目，ChatGPT并不擅长，但GPT-4具备了高级的推理能力。 这似乎也意味着，AI可以慢慢读懂人类的冷幽默了。 比如，提问这张图哪里好笑？ GPT-4会先讲出每一格的内容，然后总结出笑点：用巨大的、过时的VGA接口给小巧的现代智能手机充电。 呵呵。 6. 戏精上身，苏格拉底和莎士比亚信手拈来 这次OpenAI直接开放了GPT-4的API接口，还开放了一个小功能，允许修改“系统提示”。什么意思呢？之前ChatGPT经常会强调，自己只是个语言模型，了解的知识截止于2021年9月。现在，用户可以赋予它性格，让它扮演不同的角色。 比如，你告诉GPT-4它是一位总是以苏格拉底风格回应的导师，它就会一路循循善诱，灵活使用“没错”“好想法”“接近了”“非常棒”等态度积极的词，让你找到问题的答案。 它也可以扮演莎士比亚笔下的海盗，画风秒变早年的“译制片”：做海盗还是不做海盗，这是个问题，但是，唉，亲爱的，这是我目前的性格……在波涛汹涌的人生大海上，我永远不会放弃。 7....

随着人工智能在中国各行各业中的应用迅速发展，人工智能技术在新闻、客服、教育、法律和科研行业等领域，都已经有了实际的应用，有望成为推动各产业转型升级的重要力量。 iCourt 作为一家法律科技公司，一直秉持着“科技守正”的公司愿景，以“让法治之光洒满世界的每一个角落”为使命，致力于用智能化工具赋能法律人工作全流程，提升法律人的工作体验。面对日益激烈的市场环境和高质高效的合同审查要求，iCourt 于近日推出了“合同审查GPT”，“合同审查GPT”可以满足律师快速审查大量法律合同的需求，上市以来已得到律师及律所的一致好评。 合同审查GPT之所以可以强有力的支持律师的实际工作，源于iCourt专业的研发团队。中国软件行业协会日前宣布，iCourt，主要负责AlphaGPT背后的审查规则设计以及合同审查GPT指令提示词设计工作的李小武同志（曾任职前清华大学法学院副教授、Alpha 合同审查GPT专家组负责人），被正式聘为中国软件行业协会（CSIA）法律专业委员会专业委员。中国软件行业协会（CSIA）作为中国软件和信息服务行业的重要代表组织，其各项活动和服务在行业内具有广泛影响，能够引导行业的发展方向和趋势，促进行业健康有序发展。此殊荣更加印证了AlphaGPT合同审查的专业实力和行业引领能力。 iCourt 全新的GPT合同审查主要包含两大部分：风险审查和主体审查。 首先，在风险审查场景中，律师点击“合同审查GPT“，即可进⼊合同审查模块，用户需要自行上传待审查合同，并选择审核的合同审查类型。据悉，目前已支持十余种精确审查类型与通用模式，前者可大大提高合同审查效果，而后者可满足合同多样性审查需求。而合同审查中不可避免考虑的审查立场，也同样有体现。选择合同类型后，需要选择审查视⻆，如租赁合同需要对应选择“出租⽅”或“承租 ⽅”，GPT会结合⽤⼾选择的审查视⻆输出带有明确视⻆性的审查意⻅。如律师有在审查过程中重点关注的，可以输⼊在⾃设审查需求内，如：重点审查合同内约定条款是否存在失效、是否约定争议解决条款等内容，AlphaGPT将重点进⾏审查。 其次，在主体审查场景中，GPT会自动识别对方主体的信息，快速展示对方主体存在的涉诉案件、失信被执行人、行政处罚、经营异常等风险信息，为律师提供更多有价值 的专业数据，辅助律师对主体的履约能⼒进⾏把控。如果自动识别的主体不准确，用户可以手动选择变更主体。同时，合同审查GPT输出的审查结果中的“批注”与“修订”部分支持用户自行编辑修改，针对AI给出的某个审查条款不满意，可以点击审查点对应的提交反馈功能，iCourt将及时响应并有针对性地解决律师在使⽤中遇到的问题，使合同审查更加精准⾼效 。 AlphaGPT的合同审查GPT，不仅提供了全面的合同审查功能，还提供了审查报错反馈功能。综上，AlphaGPT的合同审查GPT是一款强大的智能合同审查工具，无论你是律师、企业法务或是其他法律专业人士，都能从中获得巨大的帮助，提高合同审查的效率和准确性。这也向我们揭示了AI技术作为工作工具的未来发展方向，法律人要积极关注法律AI工具的发展趋势，进一步提升自己操作AI工具的技术能力，把握技术浪潮的核心竞争力。

AI不断应用在新的领域，法律行业也不例外。法律AI的到来无疑给业内法律人造成了一定的冲击，但也有更多专业人士指出，法律AI是未来的大趋势，我们要学会利用它，而不是逃避它。 AlphaGPT是法律AI的代表性产品之一，致力于帮助法律工作者更高效、高质进行法律工作。该产品将法律业务与AIGC、NLP、DeeplLearning等技术深度融合，提供智能分析案情、一键生成专业分析报告、智能推荐判例法规、智能生成文书等服务，切实助力法律工作的方方面面。 AlphaGPT自7月份上线以来,就不断受到法律界的极大关注。一是因为法律从业者的工作性质导致的工作强度大这一天然痛点；二是因为法律工作的专业性与社会生活的复杂度暂时无法由法律AI完全解决。因此，AlphaGPT刚好实现了法律工作者与AI的完美契合，它作为全能的法律智能助理，能够帮助法律人解决诸多工作痛点，聚焦更有价值的工作，提高效率和客户满意度。 AlphaGPT主要包含以下五大功能： 一是合同审查GPT。律师通过该功能，可以在3分钟内完成基础审查，无需分别审查合同主体、权利义务等合同基本内容。律师还可以随时切换多种审查视角，满足不同审查需求。同时，在有异议之处进行在线批注修订，边审边改，打通从审查到交付的最后一公里。 【二是案情GPT。律师可以直接输入案情，等待系统自动进行智能化案情推理，一键生成案情概要思维导图、诉讼请求、诉讼策略、证据清单、诉讼预期可视化图表等基本文书，帮助律师极大节省基础工作的耗时。该功能覆盖民事、商事、刑事三大业务领域，还可以一键生成案情分析报告，律师能够直接以此提交给客户，展现专业度。 三是写作GPT。写作占据法律工作的大半江山，写作GPT内置AI写作助手，收录108份法律文书模版，律师可以直接通过该功能进行文书生成，自动填充信息，快速进行标准化排版。 四是阅读GPT。阅读的核心是提取关键信息，而非一字不落地读完。通过阅读GPT，律师只需上传案件材料，并对材料内容进行提问，即可获取目标信息并标识出处，节省逐字阅读的时间。 五是咨询GPT。律师不仅可以咨询总结案情，还可以通过咨询GPT进行语言翻译，获取行业知识，进行文案优化，听取策略建议等，很大程度上节省了基础检索的时间与精力。 目前，AlphaGPT的功能仍在逐步优化,业已服务数十家律所和万余名律师用户,并受邀走进浙江省律协等地进行展示,获得用户认可并收获大量好评。相信在未来，AlphaGPT能够继续向好发展，不断为法律人赋能。

OpenAI公司发布GPT-4。图片来源：英国《新科学家》杂志网站 科技日报记者 刘霞     据英国《新科学家》杂志网站报道，当地时间14日，在震惊科技行业的人工智能（AI）聊天机器人ChatGPT发布约4个月后，ChatGPT背后的开放人工智能公司（OpenAI）宣布正式发布为ChatGPT提供支持的更强大的下一代技术GPT-4，其拥有图像识别功能，高级推理技能，以及处理25000个单词的能力，在某些测试中的表现“可与人类相媲美”。 　　OpenAI公司表示，它“花了6个月的时间使GPT-4更安全、更稳定”，这样AI就不太可能在回复人类用户提问时给出“不被允许的内容”。OpenAI公司发布的一篇博客文章和技术报告宣称，GPT-4在某些方面的性能“可与人类相媲美”，并在大学入学和法律及医学等专业领域的许多模拟考试中优于其前身GPT-3.5。例如，GPT-4通过了律师资格模拟考试，分数超过90%的人类考生，而GPT-3.5此前的分数则低于90%的人类考生。 　　目前OpenAI公司仅公布了有关GPT-4的架构、硬件、训练所需算力及用于训练它的数据方面的最少细节。OpenAI表示，此举“出于竞争和安全方面的考量”，但缺少更多信息也使科学家们核查GPT-4性能的准确性和安全性变得更困难。 　　自去年11月推出以来，ChatGPT已能根据用户的提示生成文章、故事和诗歌，但其也因情绪反应过激、犯事实错误等受到指责并引发人们的担忧情绪。OpenAI公司也警告称，GPT-4仍然会“幻想事实并犯推理错误”，这意味着“人们在使用语言模型输出的信息时应该非常小心，在高风险环境中更应如此”。 　　微软是OpenAI的主要支持者，向其投资了数十亿美元。微软透露，其必应搜索引擎聊天机器人此前已经在GPT-4上运行了5周。OpenAI的公告还强调称，语言学习应用Duolingo、支付服务Stripe、在线学习服务Khan Academy和金融服务公司摩根士丹利等也已在使用GPT-4。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP