“2023中國AIGC產業發展論壇”于9月4日在北京召開。北京華宇元典信息服務有限公司總經理蔡建軍出席并演講。

　　以下為演講實錄：

　　大家下午好，我是華宇元典總經理蔡建軍。華宇元典是一家專業從事法律人工智能技術與法律服務解決方案提供商，積極致力于為全法律生態圈提供基于數據和AI雙驅動的法律知識服務。今天很高興有機會跟大家匯報一下大模型在法律垂直領域的應用實踐以及在法律垂直領域的一些相關探索。

　　大家都了解去年11月OpenAI發布ChatGPT以后，人工智能進入一個全新的時代。去年11月的時候OpenAI還做了另外一件事情，成立了一支1億美元的創投基金，用于投資相關生態企業。這只基金一共投資四家公司，其中唯一帶有行業屬性的公司就是法律行業。由此可見，毫無疑問大模型會對法律行業產生非常深遠的影響。

　　我們認為，大模型對法律行業的影響主要是兩個方面，第一點法律行業相關主體與系統的交互方式變化，第二個帶來法律行業的生產力的提升。今年6月份麥肯錫發布的行業報告，可以看到大模型可以對來生產力帶來非常大的提升，就法律專業領域來看有60%以上的工作都可以通過生成式大模型實現自動化。

　　能看到大模型對行業積極影響，同時也可以看到，通用大模型直接應用到法律領域也會存在很多問題。剛才很多嘉賓講到，大模型會有嚴重的幻覺問題，比如詢問大模型法律問題的時候，經常發現大模型所引用的法規或案例很多都是虛構的，如果直接引用就會出現問題。這是一個用戶在平臺上提出的問題，有一張10年的欠條從來沒有被主張過，在法律上是否可以得到保護。這是用某個通用大模型得到的回答，盡管回答了很多內容，但是沒有給出直接可以解決問題的回復。除此以外，在專業性、如何進行可信驗證、如何進行知識更新、如何實現合規安全，這些都是現階段通用大模型需要克服的困難。

　　我們可以把大模型的應用領域從中間劃分出一條線，在右側，更廣泛的長尾應用場景，我們理解是通用大模型所需要應用的領域。左側，高知識含量領域，這些領域具有專業性，對可信驗證、可控合規、安全可靠包括私有化部署等等方面要求更多，左側需要的就不僅是通用大模型，而是一個垂直大模型和通用大模型共同構造的模型生態，才能解決高知識含量領域場景的問題。

　　我們在構建一個法律場景專業領域的模型，主要分為四個步驟，從基座模型評測、模型預訓練，再到人類意圖的對齊，再到最后生成法律領域垂直大模型。這個過程中可能我們做得比較有意義的幾件事情，一個方面我們構建了大模型在法律領域應用的評測體系，用10個分類指標評價大模型在法律領域的應用，在什么方面是擅長，什么方面是有待提升的。另一方面在模型預訓練方面，我們把所積累的海量的法律語料，應用到預訓練當中。最后是在SFT環節中，由法學專家生成了高質量的指令集，用于大模型訓練。

　　我們于7月份發布了華宇萬象法律大模型。基于此可以構建一個基于垂直大模型、通用大模型的模型生態的面向法律行業的應用體系。可以看到在最底層是垂直模型各個方面的專業能力，中間層是我們所面向的主要的行業，首先會從司法和政務領域場景著手，此后向企業場景、公眾場景逐步演進。最上面是我們法律領域各種各樣的應用場景，可以看到大模型在整個法律領域應用的場景非常豐富多樣的。

　　回到剛才的例子，如果問法律垂直大模型同樣問題，可以看到垂直大模型的回答和通用大模型的回答非常不一樣，不僅有非常具體和明確的結論，并且還給出了可以進行可信驗證的原始的法規來源。

　　接下來用一個視頻讓大家感受一下在司法領域大模型應用的一些具體案例。首先是閱卷場景，怎么樣幫助法官閱讀卷宗資料，非常專業的對海量文件進行總結和提取。除此之外，也可以把這些非結構化的文本中的信息梳理成結構化的信息。

　　在庭審場景中，大家會用到很多的口頭語表達大家的法律問題，大模型可以很便捷的幫我們把口頭語轉化成符合法律要求的文字表達。再比如我們法律場景中經常需要用到的知識檢索，在法律服務過程中可能需要通過檢索獲得大量的法規案例，都可以通過大模型高效獲得支持，除了案例和法規，也可以獲得企業相關的一些信息。

　　剛剛演示的主要是目前在法律領域面向司法和政務場景的一些應用，目前我們還在全面推進企業側的應用場景。企業側的應用場景對于底層能力要求可能更復雜一點，除了剛才講到的垂直大模型能力以外，還包括大規模的知識圖譜、無代碼平臺等。這三者加起來可以為企業提供非常豐富的法務應用，提升法務工作人員的工作效率。通過各種各樣的人工智能的輔助，為企業提供風險控制以及合規相應的支持。

　　目前我們已經在和屏幕上這些企業共同開展大模型在法律領域的應用探索，盡管法律領域在整個大行業中是很小的一個細分領域，但是我們相信大模型在這個領域的應用將會給法律行業和全社會發展帶來巨大的價值，我們也希望有機會能夠和更多的企業和合作伙伴們一起共同探索大模型在法律領域的深度應用，謝謝大家。

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責任編輯：梁斌 SF055