「AI 原生」的法律科技产品长啥样？

Original 法律修音机法律修音机

2024-09-15

基于 LLM（大语言模型）的 AI 革命对各行各业的改造正在加速。

前段时间，笔者所在公司发布了「INSSENT AI」，一款法律全领域的 AI 助手。后来，越来越多的法律科技公司也陆续发布了自己的 AI 产品，于是就有很多朋友来和我交流，说怎么看这类产品、INSSENT AI 的产品方向是什么、未来如何差异化竞争等等。

我曾在《一款法律 AI 助手的产品设计思考》分享过一些看法，但说实话，现阶段讨论这些问题没有太大的意义，AI 的发展每天都在颠覆人们的认知，更何况很多人都没有好好研究过 AI。在技术本身还有很大的不确定性时，很多问题都是“过渡性”问题，这意味着当技术进步后，很多问题自然就会被解决掉，比如怎么写提示词。

如果真要做规划，还是要抓住本质问题。事实上，关于竞争的首要问题，也是最重要的问题，永远是你玩的是哪个游戏，你处于哪个战场，以及对于战场纵深的理解。

具体来说，你要做一个「AI 原生」的产品，还是一个「AI 增强」的产品？

什么意思？

首先分享一个概念：「AI+」。

「AI+」是指 Al 技术与其他领域的融合，例如 Al+医疗、Al+教育、Al+金融等。这种融合可以提高各行各业的效率和质量，也可以创造出新的商业模式和产业链。这个概念与几年前的“互联网+”、“XX 科技”类似，本质上都是新技术在垂直领域的融合应用。

「AI+法律」就像十年前的“互联网+法律”，以及近年来兴起的“法律科技”的概念一样，是一个非常大的范畴，而易参推出的 INSSENT AI，就是 AI 技术在「法律领域」和「私人助手」这个细分场景的应用。

那么，「AI 原生」和「AI 增强」分别是什么意思？又有什么区别？

「AI 增强」比较好理解，就是用 AI 技术增强现有产品的能力，比如用 GPT 大模型来提高通用搜索引擎或者垂直法律检索产品的搜索能力，使其更精准。

至于「AI 原生」，则与几年前「云原生」的概念类似，大概意思是基于“未来的软件一定生长在新技术上”的理念去设计产品。

但「AI 原生」的概念有一点不同，体现在其 based 的 IT 技术栈上。

过去，无论是 PC 还是移动时代，IT 技术栈都是三层：芯片层、操作系统层、应用层。但在人工智能时代，IT 技术栈变成了四层：

底层仍然是芯片层，但主流芯片从 CPU 变成了 GPU。
芯片层上面是框架层，也就是深度学习框架。比如谷歌的 TensorFlow、Meta 的 PyTorch，都属于框架层。
框架层上面是模型层，ChatGPT、文心一言都属于模型层。
最上面是应用层，也就是 AI 原生应用。

因此，「AI 原生」和「AI 增强」的区别可以简单理解为，是否基于新的深度学习框架和语言模型（如 GPT）开发产品。

「AI 原生」的产品有什么优势？

我们知道，大模型的出现给人工智能技术带来了诸多改变，其中最深刻的改变之一，就是「人机交互方式」。

过去几十年，人机交互方式发生了三次重大变化：从命令提示符（通过输入命令与计算机交互），到图形用户界面（通过点击鼠标与计算机交互），再到现在的自然语言。

比如我想查一下「2022 年北京地区股权激励纠纷的裁判情况」，在过去很可能需要我花几个星期的时间，手动查询、统计、分析才能获得。今天，如果有一款懂自然语言的 AI 检索工具，可能几分钟就能获得答案。

三次交互方式的改变，都使人机交互变得更加简单，而当人机交互方式向自然语言转变后，将极大地促进技术普惠。

比如在法律行业，整个法律服务市场存在着大量需求，但由于现有的解决方案（律师）成本很高，很多人负担不起，所以选择不聘请律师自行解决，甚至直接选择不解决。

由于这个问题的存在，整个法律服务市场的产值并不高 —— 只有 2000 亿。

但是，如果有更普惠的法律 AI 产品，一方面可以产生更大的商业价值 —— 由于更多需求可以被满足，整个法律服务市场的天花板将得到提高，而且每一次新技术出现后，每个组织都要做业务流程重构，20 年前 IT 信息化是这样，云计算出来后也是这样，AI 来了也是这样；另一方面也可以产生更大的社会价值，让广大人民群众感受到公平正义。