蔡建军：为法律生态圈提供基于数据和AI双驱动的法律知识服务_新浪财经

　　“2023中国AIGC产业发展论坛”于9月4日在北京召开。北京华宇元典信息服务有限公司总经理蔡建军出席并演讲。

　　以下为演讲实录：

　　大家下午好，我是华宇元典总经理蔡建军。华宇元典是一家专业从事法律人工智能技术与法律服务解决方案提供商，积极致力于为全法律生态圈提供基于数据和AI双驱动的法律知识服务。今天很高兴有机会跟大家汇报一下大模型在法律垂直领域的应用实践以及在法律垂直领域的一些相关探索。

　　大家都了解去年11月OpenAI发布ChatGPT以后，人工智能进入一个全新的时代。去年11月的时候OpenAI还做了另外一件事情，成立了一支1亿美元的创投基金，用于投资相关生态企业。这只基金一共投资四家公司，其中唯一带有行业属性的公司就是法律行业。由此可见，毫无疑问大模型会对法律行业产生非常深远的影响。

　　我们认为，大模型对法律行业的影响主要是两个方面，第一点法律行业相关主体与系统的交互方式变化，第二个带来法律行业的生产力的提升。今年6月份麦肯锡发布的行业报告，可以看到大模型可以对来生产力带来非常大的提升，就法律专业领域来看有60%以上的工作都可以通过生成式大模型实现自动化。

　　能看到大模型对行业积极影响，同时也可以看到，通用大模型直接应用到法律领域也会存在很多问题。刚才很多嘉宾讲到，大模型会有严重的幻觉问题，比如询问大模型法律问题的时候，经常发现大模型所引用的法规或案例很多都是虚构的，如果直接引用就会出现问题。这是一个用户在平台上提出的问题，有一张10年的欠条从来没有被主张过，在法律上是否可以得到保护。这是用某个通用大模型得到的回答，尽管回答了很多内容，但是没有给出直接可以解决问题的回复。除此以外，在专业性、如何进行可信验证、如何进行知识更新、如何实现合规安全，这些都是现阶段通用大模型需要克服的困难。

　　我们可以把大模型的应用领域从中间划分出一条线，在右侧，更广泛的长尾应用场景，我们理解是通用大模型所需要应用的领域。左侧，高知识含量领域，这些领域具有专业性，对可信验证、可控合规、安全可靠包括私有化部署等等方面要求更多，左侧需要的就不仅是通用大模型，而是一个垂直大模型和通用大模型共同构造的模型生态，才能解决高知识含量领域场景的问题。

　　我们在构建一个法律场景专业领域的模型，主要分为四个步骤，从基座模型评测、模型预训练，再到人类意图的对齐，再到最后生成法律领域垂直大模型。这个过程中可能我们做得比较有意义的几件事情，一个方面我们构建了大模型在法律领域应用的评测体系，用10个分类指标评价大模型在法律领域的应用，在什么方面是擅长，什么方面是有待提升的。另一方面在模型预训练方面，我们把所积累的海量的法律语料，应用到预训练当中。最后是在SFT环节中，由法学专家生成了高质量的指令集，用于大模型训练。

　　我们于7月份发布了华宇万象法律大模型。基于此可以构建一个基于垂直大模型、通用大模型的模型生态的面向法律行业的应用体系。可以看到在最底层是垂直模型各个方面的专业能力，中间层是我们所面向的主要的行业，首先会从司法和政务领域场景着手，此后向企业场景、公众场景逐步演进。最上面是我们法律领域各种各样的应用场景，可以看到大模型在整个法律领域应用的场景非常丰富多样的。

　　回到刚才的例子，如果问法律垂直大模型同样问题，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样，不仅有非常具体和明确的结论，并且还给出了可以进行可信验证的原始的法规来源。

　　接下来用一个视频让大家感受一下在司法领域大模型应用的一些具体案例。首先是阅卷场景，怎么样帮助法官阅读卷宗资料，非常专业的对海量文件进行总结和提取。除此之外，也可以把这些非结构化的文本中的信息梳理成结构化的信息。

　　在庭审场景中，大家会用到很多的口头语表达大家的法律问题，大模型可以很便捷的帮我们把口头语转化成符合法律要求的文字表达。再比如我们法律场景中经常需要用到的知识检索，在法律服务过程中可能需要通过检索获得大量的法规案例，都可以通过大模型高效获得支持，除了案例和法规，也可以获得企业相关的一些信息。

　　刚刚演示的主要是目前在法律领域面向司法和政务场景的一些应用，目前我们还在全面推进企业侧的应用场景。企业侧的应用场景对于底层能力要求可能更复杂一点，除了刚才讲到的垂直大模型能力以外，还包括大规模的知识图谱、无代码平台等。这三者加起来可以为企业提供非常丰富的法务应用，提升法务工作人员的工作效率。通过各种各样的人工智能的辅助，为企业提供风险控制以及合规相应的支持。

　　目前我们已经在和屏幕上这些企业共同开展大模型在法律领域的应用探索，尽管法律领域在整个大行业中是很小的一个细分领域，但是我们相信大模型在这个领域的应用将会给法律行业和全社会发展带来巨大的价值，我们也希望有机会能够和更多的企业和合作伙伴们一起共同探索大模型在法律领域的深度应用，谢谢大家。