那些率先拥抱AI的法律人,走到哪一步了?|法律人机协同擂台赛决赛预告
1.专家评委
丁 亮 | 北京德恒律师事务所合伙人、德恒信息化工作委员会负责人沙 骏 | 北京市金杜(广州)律师事务所合伙人
*排序不分先后,以路演现场出席为准,不排除调整
2.评选规则
每个项目满分100分,专家评委组与观众评审组各占50%;现场用第三方公开软件统计观众评分,加权统计专家评委评分;确保结果现场发生、现场公布,力求公开透明。
2.案例二:《AIGC内容溯源和认证服务(AIGC-PAS)》【北京联合信任技术服务有限公司】
AIGC PAS(AIGC Provenance and Authentication Service) 平台是联合信任推出的人工智能生成内容(AIGC)的溯源与认证平台。平台采用密码学、时间戳、哈希值校验、电子签名、数字指纹等多种技术手段,对AIGC生成过程进行全程存证,并颁发唯一且不可篡改的身份标识和来源证明(tsa token),为解决AIGC发展过程中面临的深度伪造、版权纠纷、信任危机以及平台合规等提供证据。
联合信任推出的AIGC-PAS,可以对AIGC平台上的内容生成全过程予以存证,并通过AIGC平台向公众予以显著展示,实现了对原作品和AIGC作品的双重知识产权保护。这将有利于AIGC平台、用户以及监管机构对AIGC生成内容是否有虚假、误导,是否传播违背事实、造谣篡改等损害社会公众利益的内容,是否侵犯知识产权等予以监督,并提供了一个便捷有效的技术工具。
3.案例三:法务如何使用大模型实现对诉讼/仲裁/执行案件文书智能审查及分析【美亚柏科&大连理工大学】
厦门市美亚柏科信息股份有限公司、大连理工大学目前已经完成多人多节案件事实分解,案件摘要模型和案件量刑模型的构建和言词证据关联分析模型的构建工作。并且以案件诉讼/仲裁/执行实际需求为导向,将目前已有的科研成果与业务应用相结合,实现了相关技术落地转化,开发了电子文档辅助智能审查及分析系统。
电子文档辅助智能审查及分析系统使用实体识别技术对文本中出现的时间、地点和人物等进行识别,帮助办案人员快速了解案件的概览。在此基础上,系统使用文本摘要技术,对案件的事实脉络进行组织梳理,将案件事实刻画成时间线,进而降低办案人员的阅读成本,提高他们的办案效率。同时将时间、地点和人物进行归纳整合,以时间轴的方式展示在用户页面,并且提供点击左右关联的功能。
该系统还可以帮助办案人员快速及时的了解到起诉意见书跟笔录信息共通和存在差异的地方,为办案人员提供可靠的辅助信息。并且用树形结构来总体上展示犯罪事实和笔录中的犯罪事实二者的对应关系,使得展示更加直观。分析出来的每个事实记录都支持信任状态的标记,对于分析出来的案件事实可以选择三个属性状态,用于后续的分析与承办法务人员意见撰写。
4.案例四:根植于中文法律数据的大模型,助力法律服务行业效率提升与咨询普惠【壹万卷(上海)科技有限公司】
通⽤⼤模型⽬前以GPT为⾸,均在普通逻辑问答表现出较好效果。但由于中⽂法律领域这⼀垂直领域的专业性需求,其表现瓶颈较⼤。于是,壹万卷(上海)科技有限公司⽤中⽂的语料库,结合严格筛选、标注、清洗的中国法律法规、判例、咨询等数据,训练出了“ChatLaw”这⼀法律垂直领域的⼤模型的学术版Demo,并在Github上开源。
它具备基础律师的法律逻辑和法律思维,引导式回复⽤⼾提出的咨询需求,能够基于问题和类案判决进⾏事实确认和提供法律建议;可以辅助律师梳理分析类案中的判决逻辑,提取有价值信息,辅助律师完成各项需要具备“法律思维”才能完成的基础⼯作;可以帮助企业完成关于⻛险与合规的全流程沟通,协助处理各场景下的智能法务需求等。
8.案例八:律师如何利用AI工具快速加入新领域法律赛道【浙江垦丁律师事务所 程念】
国内目前已有许多大模型工具,即使是通用型的工具而非法律领域的专门的工具,也能为法律人提供非常强大的智力支持。
这些通用大模型因为基于不同领域的知识内容的学习训练,因而具备强大的资源整合能力,能够为法律人展示不同领域和不同行业的情况,帮助法律人快速获得新领域相关的内容。以最近发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》为例,其中关于预训练、优化训练、数据标记规则等内容对于法律人而言会相对陌生一些。法律人如果希望快速加入这一赛道,可以利用大模型来帮助自己进入法律新赛道。程念律师将通过 AI 搜索工具并配合其他工具来具体展示过程。
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